王一巖 劉 淇 鄭永和

（1. 北京師范大學(xué) 科學(xué)教育研究院，北京 100875；2. 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽合肥 230027；3. 認(rèn)知智能全國重點實驗室，安徽合肥 230027）

一、引言

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展為教育數(shù)字化戰(zhàn)略的落地提供了新動能。以智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)、教育機器人、自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)、智能學(xué)習(xí)機為代表的智能教育產(chǎn)品的廣泛應(yīng)用改變了教與學(xué)的表征樣態(tài)和實踐模式（鄭永和等，2023）。生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展極大提升了機器的智能化水平，能夠為學(xué)生生成個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容、提供精準(zhǔn)化學(xué)習(xí)干預(yù)，實現(xiàn)基于多輪人機對話的學(xué)習(xí)引導(dǎo)與啟發(fā)（鐘秉林等，2023），助力個性化的自主學(xué)習(xí)。智能技術(shù)和智能產(chǎn)品在學(xué)習(xí)領(lǐng)域的逐漸滲透，催生出人機協(xié)同的學(xué)習(xí)方式（王一巖等，2022a），也引發(fā)學(xué)界對智能學(xué)習(xí)場域人機關(guān)系的探討。從人機關(guān)系的視角看，機器是人類智能的延伸，可以幫助人類處理超越個體認(rèn)知能力的海量信息，解決超越個體認(rèn)知能力極限的復(fù)雜任務(wù)（余勝泉，2022）。在人機協(xié)同學(xué)習(xí)中，機器是人類與外部世界連接的中介，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)指令與學(xué)習(xí)需求需要經(jīng)過機器的處理和轉(zhuǎn)化才能與外部的學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)服務(wù)建立聯(lián)系；外界的數(shù)據(jù)、信息、資源也需要經(jīng)過機器的深度聚合和精準(zhǔn)篩選才會呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者，極大地降低了海量信息檢索和篩選給學(xué)習(xí)者帶來的認(rèn)知負(fù)荷。由此可見，機器的使能和增能是未來學(xué)生學(xué)習(xí)不可或缺的關(guān)鍵要素，能夠優(yōu)化學(xué)習(xí)過程、變革學(xué)習(xí)樣態(tài)，推動智能時代學(xué)習(xí)方式的轉(zhuǎn)型升級。

人機協(xié)同學(xué)習(xí)是教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型在學(xué)習(xí)層面的重要表征，也是未來學(xué)習(xí)的新常態(tài)。它不僅是智能時代的新型學(xué)習(xí)方式，也是教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下學(xué)生必須具備的關(guān)鍵能力。隨著教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)、智能教育產(chǎn)品的逐漸成熟和生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，學(xué)生與機器之間的協(xié)同工作、溝通交流、對話協(xié)商和共同決策將變得更加普遍，人機協(xié)同學(xué)習(xí)將成為引領(lǐng)未來學(xué)習(xí)的新潮流。從已有研究看，郝祥軍等（2023）探討了人機協(xié)同學(xué)習(xí)的實踐形態(tài)及其本質(zhì)，論述了學(xué)習(xí)者在其中的角色定位；王一巖等（2022a）從人機關(guān)系的視角出發(fā)，圍繞人機智能交互、人機協(xié)同工作、人機群智融合、人機協(xié)同共生等探討了人機協(xié)同學(xué)習(xí)的表征樣態(tài)；何文濤等（2023）從人機協(xié)同支持的信息輸入、信息加工、信息輸出、內(nèi)外反饋四個維度探討了人機協(xié)同學(xué)習(xí)的一般過程。然而，尚未有研究系統(tǒng)論述真實的教育場景中人機協(xié)同學(xué)習(xí)何以發(fā)生，包括學(xué)習(xí)者與機器的“協(xié)同”該如何體現(xiàn)？人機協(xié)同學(xué)習(xí)需要遵循何種原則和策略？人機協(xié)同學(xué)習(xí)在真實教育場景中的典型模式有哪些？每種模式中機器扮演的角色是什么？這些都是當(dāng)前人機協(xié)同學(xué)習(xí)亟待解決的關(guān)鍵問題。基于此，本文聚焦人機協(xié)同學(xué)習(xí)的價值意蘊、實踐邏輯和典型模式，厘清智能時代人機協(xié)同學(xué)習(xí)的表征樣態(tài)和研究圖景，以期為后續(xù)的理論和實踐研究提供借鑒。

二、價值意蘊

人與機器的協(xié)同進(jìn)化、共創(chuàng)共生是人機協(xié)同學(xué)習(xí)的核心，其中有兩重意蘊：一是人機協(xié)同學(xué)習(xí)如何實現(xiàn)學(xué)生和機器的共同進(jìn)化，讓學(xué)生更具智慧、機器更加智能；二是如何通過人與機器的合理分工和有機協(xié)同，實現(xiàn)人機協(xié)同的教育智慧創(chuàng)生，完成超越人類智慧和機器智能的復(fù)雜任務(wù)。

（一）人機共同進(jìn)化，促進(jìn)學(xué)生智慧和機器智能的增長

在人機協(xié)同學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生和機器的多元交互、有機協(xié)同和共創(chuàng)共生能夠有效促進(jìn)學(xué)生智慧和機器智能的增長，實現(xiàn)人和機器的自主學(xué)習(xí)和自我進(jìn)化。

機器可通過對人機協(xié)同學(xué)習(xí)中多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集、分析、挖掘，更加精準(zhǔn)地刻畫學(xué)生的外顯狀態(tài)和內(nèi)隱特征，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和思維模式，進(jìn)而提升機器智能診斷與服務(wù)的質(zhì)量。具體來講，其一，機器通過長周期、時序性、多模態(tài)的數(shù)據(jù)采集和建模分析，對學(xué)生的認(rèn)知水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)習(xí)慣、動機態(tài)度等特征進(jìn)行多元精準(zhǔn)的測評分析（牟智佳，2020），以此“了解”學(xué)生，為學(xué)生提供科學(xué)的學(xué)習(xí)支持服務(wù)；其二，通過與學(xué)生的多元交互，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)模式和學(xué)習(xí)風(fēng)格，明確機器智能服務(wù)在學(xué)生學(xué)習(xí)中的價值定位，優(yōu)化智能學(xué)習(xí)干預(yù)的目標(biāo)、原則、時機和策略，提升智能教育服務(wù)的科學(xué)性和精準(zhǔn)性（武法提等，2022）；其三，利用生成式人工智能技術(shù)提升機器的智能化水平，通過與學(xué)生的對話交流，了解學(xué)生的話語體系、思維模式和敘事邏輯，優(yōu)化機器的語言模型，提升機器的對話能力，實現(xiàn)基于多輪人機對話的智能化輔學(xué)導(dǎo)學(xué)，促進(jìn)學(xué)生的認(rèn)知發(fā)展和思維提升。

學(xué)生可利用機器開展人機協(xié)同的學(xué)習(xí)實踐，逐步了解機器的核心功能，明確人與機器的分工和協(xié)作機制，提升人機協(xié)同學(xué)習(xí)能力。具體來講，其一，人機協(xié)同學(xué)習(xí)能有效提升學(xué)生的人機協(xié)同思維，幫助學(xué)生了解機器的核心功能和運行邏輯，明確機器在學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵作用，厘清哪些工作適合機器，哪些工作需要自己探索發(fā)現(xiàn)，并善于利用機器減輕學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)，提高學(xué)習(xí)效率；其二，學(xué)生可借助智能技術(shù)系統(tǒng)總結(jié)、反思和評價自身的學(xué)業(yè)表現(xiàn)、學(xué)科能力、認(rèn)知風(fēng)格、學(xué)習(xí)動機等，明確學(xué)習(xí)的優(yōu)劣勢，加強對所學(xué)知識的理解與建構(gòu)，提升自主學(xué)習(xí)能力；其三，學(xué)生可利用機器提供的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)服務(wù)提出創(chuàng)造性的問題解決方案，提高問題解決能力和批判性思維能力，養(yǎng)成適用于智能時代教育發(fā)展的學(xué)習(xí)習(xí)慣和思維模式；其四，學(xué)生可利用機器主動學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)，豐富知識體系。

（二）人機協(xié)同學(xué)習(xí)，實現(xiàn)人機協(xié)同的教育智慧創(chuàng)生

除了促進(jìn)學(xué)生智慧和機器智能的增長，人機協(xié)同學(xué)習(xí)還可通過人和機器的合理分工和優(yōu)勢互補，共同應(yīng)對多變的學(xué)習(xí)情境、處理海量的學(xué)習(xí)信息、分析復(fù)雜的學(xué)習(xí)問題，實現(xiàn)學(xué)生和機器的共同認(rèn)識、共同感知、共同思考、共同決策（楊燦軍等，2000）。

學(xué)生和機器各有局限。學(xué)生存在個體認(rèn)知有限、學(xué)科知識匱乏、學(xué)習(xí)經(jīng)驗不足、自我認(rèn)識不充分、學(xué)習(xí)動機不強烈、學(xué)習(xí)計劃不合理、學(xué)習(xí)策略不科學(xué)、學(xué)習(xí)自制力差等問題，如果僅靠學(xué)生自主運用所學(xué)知識解決復(fù)雜問題，其科學(xué)性和可靠性無法保證。機器能夠基于特定的規(guī)則和數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和決策，但一旦人工預(yù)設(shè)的規(guī)則體系和數(shù)據(jù)不足以覆蓋未知領(lǐng)域，機器就寸步難行。即便是生成式人工智能大模型，也僅僅是基于海量的文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型和預(yù)測文本序列，存在嚴(yán)重的“有常識沒知識”的不足，面對陌生的問題常出現(xiàn)“一本正經(jīng)地胡說八道”。若完全依賴機器輔導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)將帶來極大的潛在風(fēng)險。此外，機器以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的決策模式，存在干預(yù)方式程式化、干預(yù)時機不科學(xué)、干預(yù)策略不精準(zhǔn)、缺乏情感關(guān)懷等問題（王一巖等，2023a），無法真正實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)。

從這個意義講，人機協(xié)同學(xué)習(xí)的目標(biāo)在于克服機器和人的局限，實現(xiàn)人和機器的協(xié)同工作，即通過學(xué)生和機器的溝通交流和對話協(xié)商，完成超越人類智慧和機器智能的復(fù)雜任務(wù)，實現(xiàn)人機協(xié)同的教育智慧創(chuàng)生。從實踐層面講，人機協(xié)同學(xué)習(xí)一是要發(fā)揮機器在海量信息快捷處理、智能計算、理性分析、科學(xué)決策、穩(wěn)定輸出、多線程工作、不受時空限制等方面的優(yōu)勢，幫助學(xué)生完成信息檢索、數(shù)據(jù)分析、作業(yè)批改、成績預(yù)測、學(xué)業(yè)預(yù)警、學(xué)情診斷、資源推薦等操作性、重復(fù)性、單調(diào)性的學(xué)習(xí)任務(wù)，優(yōu)化學(xué)習(xí)的中間環(huán)節(jié)，提高學(xué)習(xí)效率；二是要尊重學(xué)生的主體地位，發(fā)揮學(xué)生在理性反思、復(fù)雜決策、創(chuàng)新思維、靈活應(yīng)變、自我進(jìn)化、創(chuàng)造力等方面的潛質(zhì)，引導(dǎo)學(xué)生質(zhì)疑與提問、聯(lián)系與內(nèi)化、推理與論證、反思與調(diào)節(jié)（王牧華等，2023），加強對所學(xué)內(nèi)容的深層意義建構(gòu)；三是要完善學(xué)生和機器之間的對話協(xié)商機制，實現(xiàn)人和機器的共同工作、共同認(rèn)知、共同決策，整合人類智慧和機器智能的優(yōu)勢，提出解決復(fù)雜問題的最優(yōu)方案。

三、實踐邏輯

人機協(xié)同學(xué)習(xí)既要發(fā)揮智能技術(shù)在支撐和輔助學(xué)習(xí)方面的核心效用，也要重視學(xué)生的自主探究和自由成長，避免機器“一廂情愿”的強制干預(yù)給學(xué)習(xí)帶來負(fù)面影響。這就需要以學(xué)生的全面發(fā)展和智慧增長為核心，推動人和機器之間的博弈與平衡，從學(xué)生的學(xué)業(yè)水平和學(xué)習(xí)需求出發(fā)強化機器角色的辨識與調(diào)整，重視人和機器自主度的靈活轉(zhuǎn)換，保障人機協(xié)同學(xué)習(xí)的順利開展。

（一）以學(xué)習(xí)者個體的智慧增長為核心

“人—機”關(guān)系的主體是人，無論機器如何智能、分析如何精準(zhǔn)，其最終目標(biāo)是要增強人的智能、促進(jìn)人的發(fā)展。人機協(xié)同學(xué)習(xí)的核心也是通過人和機器之間的有機協(xié)同幫助學(xué)生自主學(xué)習(xí)和探究學(xué)習(xí)，提高人的學(xué)習(xí)的效率和效能，并非只是為了提高機器的智能化水平。因此，人機協(xié)同學(xué)習(xí)要以促進(jìn)學(xué)生的智慧增長為核心，通過人與機器的有機協(xié)同和對話協(xié)商促進(jìn)個體的認(rèn)知發(fā)展、思維進(jìn)階和意義建構(gòu)，培養(yǎng)學(xué)生適應(yīng)未來社會發(fā)展的關(guān)鍵能力和核心素養(yǎng)。其核心是幫助學(xué)生適應(yīng)智慧化的學(xué)習(xí)環(huán)境和人機協(xié)同的學(xué)習(xí)方式，理解機器的核心功能和運行邏輯，樹立人機協(xié)同思維，學(xué)會利用機器開展自主學(xué)習(xí)、協(xié)作學(xué)習(xí)、探究學(xué)習(xí)（王一巖等，2022b）。因此，人機協(xié)同學(xué)習(xí)的開展，一是幫助學(xué)生養(yǎng)成人機協(xié)同思維，掌握人機協(xié)同學(xué)習(xí)的方法和策略，利用機器提高學(xué)習(xí)效率、提升學(xué)習(xí)效能；二是幫助學(xué)生強化自我認(rèn)知，了解自身的知識結(jié)構(gòu)、認(rèn)知水平、學(xué)科能力、認(rèn)知風(fēng)格等特征，加強對學(xué)習(xí)的自我計劃、自我監(jiān)控和自我反思，實現(xiàn)智能技術(shù)支持的自我導(dǎo)向?qū)W習(xí)；三是幫助學(xué)生利用智能技術(shù)拓展學(xué)習(xí)場域，實現(xiàn)學(xué)習(xí)深度的拓展和學(xué)習(xí)邊界的延伸，培育學(xué)生的探索精神和創(chuàng)新意識，提高問題解決能力和批判性思維能力，以適應(yīng)未來社會發(fā)展對人才培養(yǎng)提出的新要求、新挑戰(zhàn)。這就需要尊重學(xué)生的主體性，區(qū)分機器在不同學(xué)習(xí)場景中的角色定位，調(diào)整和優(yōu)化機器智能服務(wù)模式，確保機器智能服務(wù)能夠切實解決學(xué)生學(xué)習(xí)的實際問題，不會帶來負(fù)面影響。

（二）重視人和機器之間的博弈與平衡

智能教育工具理性和價值理性的博弈與平衡是人機協(xié)同學(xué)習(xí)要解決的核心問題（張立新等，2022）。這一是要重視機器智能診斷與干預(yù)在學(xué)生個性化學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵作用。尤其是對于學(xué)業(yè)水平偏低、學(xué)習(xí)自主性差、學(xué)習(xí)資源選擇困難的學(xué)生，機器可通過精準(zhǔn)診斷其學(xué)業(yè)問題和學(xué)習(xí)需求，將優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)服務(wù)推送給學(xué)生，幫助其快速精準(zhǔn)地獲取所需資源和服務(wù)，實現(xiàn)科學(xué)、高效、個性化的學(xué)習(xí)。但對于先前知識掌握較好、學(xué)習(xí)自主性強的學(xué)生，機器的智能診斷和干預(yù)更多的是一種無形的“枷鎖”，不僅會限制學(xué)生自主性的發(fā)揮，還會讓學(xué)生“束手束腳”，容易招致學(xué)生的抵觸。二是要重視學(xué)生的自主性在個性化學(xué)習(xí)中的核心地位。機器不能代替人思考，機器的智能診斷和精準(zhǔn)干預(yù)要充分重視學(xué)生主觀能動性的發(fā)揮，要根據(jù)學(xué)生的反饋來優(yōu)化智能服務(wù)的策略和模式，避免為學(xué)生提供過于僵硬和固化的學(xué)習(xí)服務(wù)，防止出現(xiàn)機器“馴化”人的現(xiàn)象。但學(xué)生的知識水平和認(rèn)知能力也存在局限，如果給予學(xué)生過大的自由度，讓學(xué)生天馬行空地任意探索，容易導(dǎo)致學(xué)生對知識概念的錯誤理解，陷入思維誤區(qū)，給學(xué)習(xí)帶來負(fù)面影響。由此可見，過于強調(diào)機器的“規(guī)制性”和人的“自主性”都不利于學(xué)生的發(fā)展，教育工作者應(yīng)從人機協(xié)同的視角出發(fā)，準(zhǔn)確評估學(xué)生和機器各自的優(yōu)勢和局限，以學(xué)生的智慧增長為核心，強化機器智能診斷和干預(yù)在其中的牽引和調(diào)節(jié)作用，實現(xiàn)機器的“規(guī)制性”和人的“自主性”的博弈與平衡（張立新等，2023），真正推動人機協(xié)同學(xué)習(xí)目標(biāo)的有效落實。

（三）強化機器角色的辨識與動態(tài)調(diào)整

從人機自主性的角度看，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)需求和學(xué)業(yè)水平的不同，機器也將在人機協(xié)同學(xué)習(xí)中扮演不同的角色。其一，智能助教。智能助教主要服務(wù)于學(xué)業(yè)表現(xiàn)低下、知識技能薄弱、學(xué)習(xí)自主性差的學(xué)生，這些學(xué)生無法自主完成學(xué)習(xí)任務(wù)和探究活動，比較依賴機器的精準(zhǔn)輔導(dǎo)和智能干預(yù)。此時機器的自主性大于人的自主性，機器通過全時空、動態(tài)性測評分析學(xué)生學(xué)習(xí)表現(xiàn)，實現(xiàn)對學(xué)生學(xué)習(xí)的全方位診斷和智能化干預(yù)，幫助學(xué)生診斷學(xué)業(yè)問題、制定學(xué)習(xí)計劃、推薦學(xué)習(xí)資源、優(yōu)化學(xué)習(xí)策略（徐曉青等，2022），助力學(xué)生優(yōu)化知識結(jié)構(gòu)、提升學(xué)科能力、增強學(xué)習(xí)動機。其二，智慧學(xué)伴。智慧學(xué)伴主要服務(wù)于具備一定學(xué)習(xí)自主性但仍需要機器實時輔助和智能支持的學(xué)生，這些學(xué)生比較依賴機器的實時反饋（屠明將等，2023）。此時機器的自主性約等于人的自主性。學(xué)生針對特定學(xué)習(xí)問題與機器開展深入全面的溝通交流和對話協(xié)商，形成對復(fù)雜問題的共識，借助人機協(xié)同決策明確學(xué)習(xí)方向、修正學(xué)習(xí)策略、提高決策能力，從而實現(xiàn)深層次的意義建構(gòu)。其三，認(rèn)知工具。認(rèn)知工具主要面向?qū)W業(yè)水平較高、學(xué)習(xí)動機較強、富有探索精神的學(xué)生，此類學(xué)生具備較強的求知欲和自主性，愿意利用機器探究未知領(lǐng)域，嘗試創(chuàng)新型的問題解決方案，以完善知識體系、提升學(xué)習(xí)素養(yǎng)。此時機器的自主性小于人的自主性。機器主要用于執(zhí)行學(xué)生的學(xué)習(xí)指令、滿足學(xué)生特定的學(xué)習(xí)需求，如幫助學(xué)習(xí)者完成信息收集、資源檢索、數(shù)據(jù)處理、學(xué)情診斷、評價反饋等工作，為學(xué)生開展探究性學(xué)習(xí)提供全方位支持。由此可見，在人機協(xié)同學(xué)習(xí)中，機器的角色并非一成不變，而是需要精準(zhǔn)辨識學(xué)生的學(xué)業(yè)狀況和學(xué)習(xí)需求并作出動態(tài)調(diào)整，以滿足學(xué)生多樣化的學(xué)習(xí)需求，提升人機協(xié)同學(xué)習(xí)效率。

（四）加強人與機器自主度的靈活轉(zhuǎn)換

判別學(xué)生和機器自主度是人機協(xié)同學(xué)習(xí)的核心，它決定人機協(xié)同學(xué)習(xí)是由機器還是人主導(dǎo)。有學(xué)者從人機關(guān)系的視角將人機協(xié)同學(xué)習(xí)的實踐模式概括為人工智能引導(dǎo)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)、人工智能支持的協(xié)作學(xué)習(xí)、人工智能賦能的探究學(xué)習(xí)，并將學(xué)習(xí)者的角色分為接受者、協(xié)作者、建構(gòu)者（郝祥軍等，2022）。但真實的人機協(xié)同學(xué)習(xí)并不存在絕對的機器主導(dǎo)或者學(xué)生主導(dǎo)。如果學(xué)生學(xué)習(xí)目標(biāo)模糊、學(xué)習(xí)自制力低、學(xué)習(xí)動機不強、學(xué)習(xí)意志不堅定，機器不加干預(yù)地給予學(xué)生過大的學(xué)習(xí)自由度，很難保證其學(xué)習(xí)的質(zhì)量。因此，機器可通過特定的教學(xué)策略引導(dǎo)學(xué)生加強對所學(xué)知識的消化吸收，并逐漸掌握學(xué)習(xí)方法、提高學(xué)習(xí)動機。如果學(xué)生先前知識掌握較好、學(xué)習(xí)動機強、學(xué)習(xí)自主性強，給予學(xué)生較高的學(xué)習(xí)干預(yù)和引導(dǎo)，反而容易限制學(xué)生的個性發(fā)展和思維養(yǎng)成，甚至引發(fā)學(xué)生的抵觸情緒，不利于學(xué)生的自主探究和試錯。這時應(yīng)該給予學(xué)生足夠的學(xué)習(xí)自由度，讓學(xué)生利用機器解決學(xué)習(xí)中的各種問題，并通過學(xué)習(xí)任務(wù)的設(shè)計，幫助學(xué)生在解決實際問題的過程中，理解和應(yīng)用所學(xué)知識，逐漸提升學(xué)習(xí)能力。更為常見的情況是，學(xué)習(xí)者接觸新的學(xué)習(xí)內(nèi)容時，由于不熟悉新知識、新技能，一定程度上需要機器較為精細(xì)的引導(dǎo)和啟發(fā)。隨著學(xué)習(xí)進(jìn)程的逐步推進(jìn)，學(xué)生對所學(xué)領(lǐng)域有一定的知識積累，其學(xué)習(xí)自主性也隨之提升，機器則需要逐漸為學(xué)生“解綁”，給予其更大的自由度，讓學(xué)生實現(xiàn)對學(xué)習(xí)的自我導(dǎo)向、自我決定。由此可見，人機協(xié)同學(xué)習(xí)中學(xué)生和機器的自主度需要針對不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀況以及同一學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)進(jìn)程的逐步推進(jìn)進(jìn)行精準(zhǔn)定制和動態(tài)轉(zhuǎn)換，以更好地匹配學(xué)習(xí)者的實際需求，提供適切性的學(xué)習(xí)支持服務(wù)。

四、典型模式

人機協(xié)同學(xué)習(xí)應(yīng)該綜合考慮人與機器的優(yōu)勢和不足，有機分解“人—機”關(guān)系，厘清人和機器之間的協(xié)同和博弈機制，勾勒人機協(xié)同學(xué)習(xí)的應(yīng)然樣態(tài)。本研究從人機關(guān)系的視角出發(fā)，將人機協(xié)同學(xué)習(xí)概括為面向知識掌握的“干預(yù)—自主”式學(xué)習(xí)、面向知識建構(gòu)的“協(xié)作—探究”式學(xué)習(xí)、面向知識創(chuàng)造的“對話—協(xié)商”式學(xué)習(xí)三種模式（見圖1）。

圖1 人機協(xié)同學(xué)習(xí)的典型模式

（一）面向知識掌握的“干預(yù)—自主”式學(xué)習(xí)

面向知識掌握的“干預(yù)—自主”式學(xué)習(xí)主要針對學(xué)業(yè)水平較低、學(xué)習(xí)自主性差的學(xué)生，目的是幫助學(xué)生克服學(xué)業(yè)困難、提升學(xué)業(yè)水平、增強學(xué)習(xí)動機、養(yǎng)成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣。機器主要充當(dāng)智能助教的角色，它通過學(xué)習(xí)計劃制定、學(xué)習(xí)資源推薦、學(xué)習(xí)活動設(shè)計、學(xué)習(xí)支架構(gòu)建等引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)。

其一，機器智能診斷與精準(zhǔn)干預(yù)。機器通過采集和分析人機交互過程中學(xué)生的學(xué)業(yè)測評數(shù)據(jù)、面部表情、身體姿態(tài)、對話文本、語音語調(diào)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，診斷學(xué)生的知識結(jié)構(gòu)、學(xué)科能力、情感動機、學(xué)習(xí)偏好等，實時動態(tài)地分析學(xué)生的學(xué)業(yè)問題和學(xué)習(xí)需求。在此基礎(chǔ)上，機器可構(gòu)建智能化的學(xué)習(xí)干預(yù)方案，幫助學(xué)生改善學(xué)習(xí)計劃、改進(jìn)學(xué)習(xí)策略、增強學(xué)習(xí)動機、提高學(xué)習(xí)信心，從而更加科學(xué)、高效地開展學(xué)習(xí)。其二，學(xué)生主觀評判和合理反饋。人機協(xié)同學(xué)習(xí)的核心是促進(jìn)人的發(fā)展?！案深A(yù)—自主”式學(xué)習(xí)要尊重學(xué)生的主觀意愿，避免機器一廂情愿地為學(xué)生推薦學(xué)習(xí)資源，讓學(xué)生不假思索地全盤接受。這就需要給予學(xué)生更大的自由度，讓學(xué)生從學(xué)習(xí)需求出發(fā)評判機器智能服務(wù)的模式和策略，包括智能學(xué)習(xí)干預(yù)的時機、內(nèi)容、方式等，優(yōu)化智能學(xué)習(xí)干預(yù)的實踐方案（王一巖等，2023b）。其三，機器智能調(diào)整與動態(tài)優(yōu)化。機器要依據(jù)學(xué)生的反饋把握學(xué)生的學(xué)業(yè)問題、學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)風(fēng)格等特征，優(yōu)化智能學(xué)習(xí)干預(yù)的時機、頻率和策略，確保機器提供的資源和服務(wù)能與學(xué)生真實的學(xué)習(xí)需求匹配，幫助學(xué)生實現(xiàn)個性化的自適應(yīng)學(xué)習(xí)。其四，學(xué)生的內(nèi)化吸收和意義建構(gòu)。在機器智能干預(yù)的基礎(chǔ)上，學(xué)生要細(xì)致思考和深入鉆研機器提供的智能化學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)服務(wù)，通過質(zhì)疑提問、內(nèi)化吸收、推理論證，加強對所學(xué)知識的理解和掌握，并在此基礎(chǔ)上提出新問題、凝練新觀點、探索新方案，實現(xiàn)深層次的意義建構(gòu)。

（二）面向知識建構(gòu)的“協(xié)作—探究”式學(xué)習(xí)

面向知識建構(gòu)的“協(xié)作—探究”式學(xué)習(xí)主要針對學(xué)業(yè)水平較高、學(xué)習(xí)自主性強的學(xué)生，目的是為學(xué)生提供多元精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)支持服務(wù)，輔助學(xué)生個性化自主學(xué)習(xí)和探究學(xué)習(xí)，培養(yǎng)學(xué)生的探索精神和創(chuàng)新意識，加深對所學(xué)知識的自主建構(gòu)。機器主要充當(dāng)認(rèn)知工具的角色，以支持、引導(dǎo)和拓展學(xué)生的認(rèn)知過程，幫助學(xué)生借助外部工具進(jìn)行深層次的意義建構(gòu)（趙國慶等，2022）。其目標(biāo)是幫助學(xué)生完成信息搜索、信息呈現(xiàn)、知識組織、知識整合、知識生成等簡單重復(fù)的工作，為學(xué)生開展探究學(xué)習(xí)提供多元精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)支持，讓學(xué)生將更多的認(rèn)知資源投入高階認(rèn)知活動。

“協(xié)作—探究”式學(xué)習(xí)的實踐邏輯相對簡單，其目標(biāo)是充分發(fā)揮學(xué)生的自主性，讓學(xué)生針對某一特定問題開展探究學(xué)習(xí)，幫助學(xué)生運用多個學(xué)科的知識和技能解決復(fù)雜問題，培養(yǎng)學(xué)生的探究精神，提高學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的意識和能力。其一，學(xué)生從主觀意識和學(xué)習(xí)經(jīng)驗出發(fā)構(gòu)建系統(tǒng)化的問題解決方案，并對復(fù)雜學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行分解，通過“認(rèn)知外包”的方式讓機器完成重復(fù)、單調(diào)的學(xué)習(xí)任務(wù)，自己留出更多時間從事創(chuàng)造性的腦力勞動（余勝泉等，2023）。其二，學(xué)生明確具體需求，利用機器搜集信息、處理數(shù)據(jù)、整合資源、組織知識，解決自身需花費大量時間和精力才能完成的復(fù)雜任務(wù)，并拓展和延伸人的智能，超越自身認(rèn)知的局限，實現(xiàn)人機協(xié)作效率的最大化。其三，學(xué)生深入思考、消化吸收、推理論證、評價反饋，將機器的分析結(jié)果與已有知識和生活經(jīng)驗建立聯(lián)系，完善個體的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)，并進(jìn)行精準(zhǔn)決策，探求解決問題的最佳方案。其四，利用機器創(chuàng)新問題解決方案，探究全新的學(xué)習(xí)領(lǐng)域，不斷發(fā)現(xiàn)新問題、學(xué)習(xí)新知識，提升人機協(xié)作能力、問題解決能力和批判性思維能力。

（三）面向知識創(chuàng)造的“對話—協(xié)商”式學(xué)習(xí)

面向知識創(chuàng)造的“對話—協(xié)商”式學(xué)習(xí)主要針對具備較強探索精神和求知欲且具有一定學(xué)習(xí)自主性的學(xué)生，目標(biāo)是探索學(xué)生和機器之間的平等對話機制，通過人與機之間的研討交流、對話協(xié)商（李海峰等，2023），實現(xiàn)基于多輪人機對話的協(xié)商式學(xué)習(xí)（戴嶺等，2023），推動人機協(xié)同的教育知識創(chuàng)生。機器主要充當(dāng)智慧學(xué)伴角色，其目標(biāo)是通過與學(xué)生的對話協(xié)商，集結(jié)人類智慧和機器智能的核心優(yōu)勢，生成創(chuàng)造性的問題解決方案，探索和發(fā)現(xiàn)新知識。

“對話—協(xié)商”式學(xué)習(xí)起源于蘇格拉底教學(xué)法，其核心是根據(jù)學(xué)生已有知識和經(jīng)驗，通過討論、問答、辯論的方式明晰對方認(rèn)識中的矛盾，逐步引導(dǎo)學(xué)生得出結(jié)論，強化對所學(xué)內(nèi)容的理解和掌握。生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，極大地提升了機器的文本生成和人機對話能力，使基于多輪人機對話的協(xié)商式學(xué)習(xí)成為可能。人機之間的“對話—協(xié)商”式學(xué)習(xí)主要通過圍繞特定的研討問題和學(xué)習(xí)任務(wù)展開多元的討論和協(xié)商，生成面向特定問題的新見解、新方案。

其一，學(xué)生和機器圍繞某一問題展開平等的交流和論辯，機器傾向于呈現(xiàn)定義、案例等事實性信息，學(xué)生傾向于從理性視角闡述問題分析的角度、思考過程和解決思路。在此過程中，學(xué)生能接收和同化機器所呈現(xiàn)的信息，機器也能模仿學(xué)生的分析視角和思維模式，二者互相啟發(fā)，達(dá)成對研究問題的新認(rèn)識，實現(xiàn)人機協(xié)同的知識創(chuàng)生。其二，學(xué)生和機器圍繞某一特定任務(wù)展開討論和協(xié)商，機器整合已有數(shù)據(jù)和案例生成“最優(yōu)”問題解決方案，學(xué)生在機器的基礎(chǔ)上依據(jù)現(xiàn)實條件、自身經(jīng)驗和任務(wù)需求，調(diào)整和修正機器的方案，人和機器多輪迭代不斷完善問題解決方案。在此過程中，學(xué)生借助機器“站在巨人的肩膀上”，整合過往的經(jīng)驗和案例，優(yōu)化實踐方案；機器依托學(xué)生反饋優(yōu)化問題解決方案、完善面向特定問題的分析和決策模式。人機之間有效協(xié)同，提出解決問題的新方案。

面向知識創(chuàng)造的“對話—協(xié)商”式學(xué)習(xí)是未來人機協(xié)同學(xué)習(xí)探索的新方向，如何構(gòu)建學(xué)生和機器的溝通交流和對話協(xié)商機制，實現(xiàn)基于人機互動的深層次意義建構(gòu)，是未來一段時間需要著力探索的重要課題。

五、研究展望

人機協(xié)同學(xué)習(xí)是未來學(xué)習(xí)的新常態(tài)，目前有關(guān)人機協(xié)同學(xué)習(xí)的研究尚處于起步階段，無法有效支撐人機協(xié)同實踐的有效開展。未來人機協(xié)同學(xué)習(xí)的有效推進(jìn)，需要進(jìn)一步優(yōu)化智能學(xué)習(xí)干預(yù)的模式和策略、提升學(xué)生的自主意識、強化人機協(xié)同學(xué)習(xí)模式的探索、探究人機協(xié)同學(xué)習(xí)的發(fā)生機制，以推動人機協(xié)同學(xué)習(xí)的常態(tài)化發(fā)展。

（一）優(yōu)化學(xué)習(xí)干預(yù)模式，引導(dǎo)智能技術(shù)向善

從人機協(xié)同學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀看，其核心問題是機器的智能水平有限，不足以為學(xué)生提供科學(xué)精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)支持服務(wù)，即便是當(dāng)前大火的GPT4 等生成式人工智能大模型，也存在生成謬誤信息、難以回答專業(yè)問題、缺乏情感交流、引發(fā)隱私安全等問題（邱燕楠等，2023）。此外，機器的服務(wù)模式與學(xué)生的全面發(fā)展之間存在較大鴻溝，使得作業(yè)抄襲、數(shù)字沉迷、思維惰化、認(rèn)知固化、情感遮蔽等問題成為人機協(xié)同學(xué)習(xí)實踐落地的關(guān)鍵阻礙（王佑鎂等，2023）。因此，未來人機協(xié)同學(xué)習(xí)需要進(jìn)一步優(yōu)化機器的智能學(xué)習(xí)干預(yù)模式：一是確保機器能全方位地診斷測評學(xué)生的學(xué)業(yè)水平、學(xué)習(xí)需求和學(xué)習(xí)自主性，保證智能技術(shù)的應(yīng)用能切實解決學(xué)生發(fā)展的關(guān)鍵問題；二是重視人機之間的博弈與平衡，給予學(xué)生一定自主性，讓學(xué)生能夠在智能技術(shù)的支持下開展自主學(xué)習(xí)、協(xié)作學(xué)習(xí)和探究學(xué)習(xí)，推動人機協(xié)同學(xué)習(xí)的有效落地。

（二）提高學(xué)生自主意識，喚醒學(xué)生生命自覺

智能技術(shù)的快速發(fā)展、智能教育產(chǎn)品的快速普及和生成式人工智能大模型的逐漸成熟，極大地推動了學(xué)生學(xué)習(xí)方式的變革。學(xué)習(xí)內(nèi)容不再局限于課堂講授的知識，學(xué)業(yè)指導(dǎo)不再完全依賴于學(xué)科教師，學(xué)習(xí)場景也不局限于課堂，學(xué)生可借助智能技術(shù)和智能產(chǎn)品隨時隨地獲取所需的資源和服務(wù)，開展個性化自主學(xué)習(xí)。然而，智能技術(shù)和智能產(chǎn)品也給學(xué)生學(xué)習(xí)帶來極大挑戰(zhàn)，例如，智能終端帶來的視力健康危害和數(shù)字沉迷風(fēng)險，生成式人工智能技術(shù)帶來的知識謬誤、作業(yè)抄襲、隱私泄露等風(fēng)險，資源推薦、學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃等智能學(xué)習(xí)干預(yù)措施帶來的認(rèn)知風(fēng)格固化、思維惰化風(fēng)險等。這就需要提高學(xué)生的自主意識、喚醒學(xué)生的生命自覺、提升學(xué)生的智慧學(xué)習(xí)力（王一巖等，2022b），確保學(xué)生能正視自身在人機關(guān)系中的主體地位，了解機器的核心功能和潛在風(fēng)險，清楚機器無法代替人思考，厘清人機的分工和協(xié)作機制，利用智能技術(shù)拓展學(xué)習(xí)的廣度和深度。

（三）強化學(xué)習(xí)模式探索，重構(gòu)智慧學(xué)習(xí)樣態(tài)

從人機協(xié)同學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀看，學(xué)者大多基于生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢預(yù)設(shè)和暢想未來機器在學(xué)生學(xué)習(xí)中扮演的角色，勾勒未來人機協(xié)同學(xué)習(xí)的表征樣態(tài)。本文從面向知識掌握的“干預(yù)—自主”式學(xué)習(xí)、面向知識建構(gòu)的“協(xié)作—探究”式學(xué)習(xí)、面向知識創(chuàng)造的“對話—協(xié)商”式學(xué)習(xí)三個層面嘗試探索人機協(xié)同學(xué)習(xí)的應(yīng)然模式，期待能從理論層面為人機協(xié)同學(xué)習(xí)提供指引。未來研究需結(jié)合主流的智能教育產(chǎn)品和生成式人工智能大模型，面向真實的學(xué)科場景，加強人機協(xié)同學(xué)習(xí)模式的探索，通過實證研究探究不同學(xué)習(xí)模式對學(xué)生學(xué)業(yè)表現(xiàn)、學(xué)習(xí)動機、學(xué)科能力、認(rèn)知水平的影響，幫助學(xué)生改善學(xué)習(xí)策略，幫助機器優(yōu)化服務(wù)模式，推動人機協(xié)同學(xué)習(xí)實踐樣態(tài)的逐步優(yōu)化。

（四）探究學(xué)習(xí)發(fā)生機制，挖掘人機協(xié)同規(guī)律

隨著智能技術(shù)與教育教學(xué)融合程度的不斷加深，以及教育領(lǐng)域生成式人工智能大模型的逐漸成熟，人機協(xié)同學(xué)習(xí)或?qū)⒊蔀橹悄軙r代學(xué)習(xí)的新常態(tài)。這就需要研究探討人機協(xié)同學(xué)習(xí)的規(guī)律，將人機協(xié)同學(xué)習(xí)作為教育科學(xué)研究的重要場景，采用多學(xué)科交叉融合的方法探究人機協(xié)同學(xué)習(xí)的發(fā)生機制。研究者可利用人工智能技術(shù)采集人機協(xié)同學(xué)習(xí)過程中學(xué)生的話語、表情、姿態(tài)、人機交互等多模態(tài)數(shù)據(jù)，挖掘?qū)W生的認(rèn)知和情感狀態(tài)，探究不同人機關(guān)系下學(xué)生認(rèn)知和情感的動態(tài)演化機制和協(xié)同進(jìn)化機理，以及不同學(xué)習(xí)干預(yù)措施對學(xué)生認(rèn)知和情感的影響機制；利用腦科學(xué)方法探究人機協(xié)同學(xué)習(xí)背景下學(xué)生腦區(qū)的激活狀態(tài)，探究人機協(xié)同學(xué)習(xí)的腦認(rèn)知機理。