引言

家庭是社會的基本細胞，家風是社會風氣的重要基石。家風故事作為傳承優(yōu)秀家庭文化的重要載體，在新時代背景下，如何利用人工智能技術優(yōu)化其敘事結構，提高其教育價值和社會影響力，成為值得研究的課題。傳統(tǒng)的家風教育多采用直接說教的方式，但研究表明，相較于邏輯推理（AnalyticalPersuasion），通過敘事方式（NarrativePersuasion）傳遞理念能夠更有效地激發(fā)受眾共鳴，增強教育影響力。然而，現(xiàn)有的人工智能文本生成技術（如ChatGPT）主要面向通用文本創(chuàng)作，尚未針對高質量家風故事的生成進行專門優(yōu)化。本研究立足于人工智能方法，探索家風故事的敘事結構提取、分析、優(yōu)化及智能生成，為家庭教育提供科學依據(jù)和技術支持。在新時代背景下，家風建設被提升至國家治理的新高度，家庭教育的重要性愈發(fā)凸顯。然而，傳統(tǒng)的家風故事傳播方式面臨諸多挑戰(zhàn)，如內容同質化、傳播方式單一、影響力有限等。同時，人工智能技術的迅猛發(fā)展，特別是機器學習、自然語言處理和深度學習等技術的廣泛應用，為家風故事的智能化優(yōu)化提供了新的可能性。本研究的意義主要體現(xiàn)在以下3個方面：提出基于人工智能的家風故事敘事結構量化分析方法，幫助相關機構精準分析故事的結構特點。為家庭教育提供科學參考，提高家風故事的教育價值。豐富家風建設的理論研究，填補大規(guī)模數(shù)據(jù)驅動的敘事分析空白，推動家風文化的現(xiàn)代化傳播。

一、 研究綜述

（一）家庭家教家風研究背景

隨著我國社會經濟的快速發(fā)展，家教家風建設愈發(fā)受到廣泛關注。家庭，作為社會的基本單元，承載著傳承文明、培養(yǎng)人才的重要使命，家教家風，作為家庭文化的核心，不僅關系到每個家庭成員的道德修養(yǎng)，更對整個社會的和諧穩(wěn)定產生深遠影響。

王萬春從多個角度對家庭家教家風進行了深入研究，為本文提供了豐富的理論基礎1。首先，從歷史文化的角度，其探討了家教家風在中華民族傳統(tǒng)美德中的地位和作用，強調了家庭在教育個體成長過程中的重要作用，認為家庭是孩子最早接觸的社會環(huán)境，良好的家教家風有助于培養(yǎng)孩子的道德品質、行為習慣和人生觀。

從心理學角度，徐繼梅分析了家教家風對個體心理發(fā)展的影響[2]，其認為，家庭氛圍、父母的教育方式等因素對個體的性格、情感和認知發(fā)展具有重要影響，良好的家教家風有助于培養(yǎng)孩子自信、樂觀、獨立等積極品質，為他們的健康成長奠定堅實基礎。

從社會學角度，方曉珍探討了家教家風對社會和諧穩(wěn)定的作用[3]。他們認為，家庭是社會的基本細胞，家庭和諧是社會和諧的基礎，良好的家教家風有助于減少家庭矛盾，促進家庭成員之間的相互理解和支持，從而為社會的和諧穩(wěn)定提供有力保障。

（二）家庭家教家風研究現(xiàn)狀

吳九海，劉忠明認為家庭價值觀是家庭成員共同認同并遵循的信念體系[4，它影響著家庭成員的思維方式、行為準則以及價值取向。在家庭中，正確的價值觀能夠引導家庭成員樹立正確的人生觀、價值觀和世界觀，使他們在面對各種誘惑和挑戰(zhàn)時，能夠保持清醒的頭腦，堅守道德底線。

胡紫燕認為道德規(guī)范是家庭家教家風的重要組成部分[5，它規(guī)定了家庭成員在日常生活中應遵循的行為準則。這些準則包括尊老愛幼、誠實守信、勤儉節(jié)約、團結互助等，它們既是家庭內部的道德要求，也是社會公德的體現(xiàn)。在道德規(guī)范的約束下，家庭成員能夠養(yǎng)成良好的行為習慣，形成和諧的家庭氛圍。

（三）家庭家教家風與人工智能研究

陶勇認為人工智能在個性化教育方面的應用，能夠根據(jù)每個孩子的學習特點和需求，為其量身定制學習計劃。通過大數(shù)據(jù)分析，人工智能可以精準把握孩子的學習進度，及時調整教學策略，使教育更加貼合孩子的實際需求。

劉海婷認為在智能管理方面[，人工智能技術可以協(xié)助家長對家庭事務進行高效管理。例如，通過智能家電、智能家居系統(tǒng)等，家長可以輕松掌控家庭設備的運行狀態(tài)，實現(xiàn)遠程操控。此外，人工智能還可以幫助家長管理孩子的日常作息，確保孩子養(yǎng)成良好的生活習慣。

二、研究方法

（一）數(shù)據(jù)采集與預處理

1.多模態(tài)數(shù)據(jù)采集

部署基于Scrapy框架的分布式爬蟲系統(tǒng)，重點抓取抖音、快手等平臺中家風傳承、家庭故事等標簽內容，獲取視頻約1.5萬條（約300GB），覆蓋2019—2024年期間數(shù)據(jù)。在家風傳承專題內容中，成功采集到2.5萬條UGC內容，涵蓋祖孫互動、家訓展示等典型場景。

2.特征工程增強

基于Librosa開發(fā)音頻特征提取工具，除語速、音高外，新增情感停頓檢測功能（如哽咽聲識別準確率達 75% 對200條家庭訪談錄音分析發(fā)現(xiàn)，語速減緩 15% 時，聽眾共情度提升 25‰

3.數(shù)據(jù)增強策略

使用GPT-3.5-turbo對500條核心故事進行擴寫，生成2000 條對抗樣本（如將“孝道”主題擴展為照顧生病父母、定期探望長輩等變體），使模型在測試集的F1值提升 10‰ （204號

（二）敘事結構分析

1.事件抽取模型

BiLSTM-CRF模型在自建測試集上達到 80% 的F1值，成功識別“家訓傳承”（如父親傳授處世之道）、“沖突化解（如代際觀念碰撞）等6類核心事件。

2.動態(tài)情感分析

通過RoBERTa-LSTM模型分析600個經典故事，發(fā)現(xiàn)情緒強度每提升0.1單位，受眾分享意愿增加 20% （Plt;0.05） 。典型案例顯示，《父親的背影》故事中從平靜到感恩的情緒轉換使轉發(fā)量提升2.5倍。

3.角色網絡分析

DyGNN模型在家庭代際關系分析中，量化顯示母親角色影響力指數(shù)（0.58）顯著高于其他成員（父親0.52，祖輩0.45）。發(fā)現(xiàn)“三角調解”模式（祖輩一父母一子女）使矛盾解決效率提升 25‰

4.文化特征識別

基于8萬節(jié)點知識圖譜，構建包含“孝道（權重0.30）、誠信（0.22）、和睦（0.15）”的美德評估體系。開發(fā)可視化工具，可展示《顏氏家訓》等經典文本中的美德分布熱力圖。

（三）敘事效果評估

1.多模態(tài)評估系統(tǒng)

Transformer-XL模型融合文本情感（BERT）、音頻韻律（Librosa）、視覺焦點（OpenCV）特征，綜合評估效度q=0.75 實驗發(fā)現(xiàn)當視覺焦點停留超過1.5s時，關鍵信息記憶率提升 35‰

2.虛擬實驗室建設

基于Unity3D搭建6個典型家庭場景，眼動儀（ 250Hz） 數(shù)據(jù)顯示，受眾在沖突環(huán)節(jié)的注視時間較平靜段增加30% 。開發(fā)認知軌跡回放系統(tǒng)，可3D重現(xiàn)觀眾注意力遷移路徑。

3.因果推理驗證

DML模型揭示情緒峰值（ β=0.30 ， ）和文化契合度（ ， ）是影響傳播深度的關鍵因素。發(fā)現(xiàn)包含“孝道踐行”案例的故事轉發(fā)量較普通故事高60‰ （204號

4.田野調查實施

在2個市開展30戶家庭的追蹤研究，通過訪談日志發(fā)現(xiàn)：使用優(yōu)化故事的家庭，代際溝通頻率從每周1.5次提升至2.2次 （Plt;0.01） 。典型案例顯示，某家庭通過生成工具創(chuàng)建的家風故事，成功化解了父子間的職業(yè)選擇分歧。

5.敘事結構優(yōu)化與生成

優(yōu)化算法升級：提出了混合圖神經網絡（HGNN）架構，結合了GAT的注意力機制與GraphSAGE的歸納學習，提升了模型的表達能力。生成模型增強：開發(fā)了基于DiffusionModel的故事生成器，在BLEU-4指標上提升了23.6% ，提高了生成內容的質量。

倫理約束：設計了價值觀對齊模塊，通過強化學習（PPO算法）確保生成內容符合社會主義核心價值觀，維護了內容的倫理性。

三、研究成果

（一）敘事結構量化分析

跨模態(tài)關聯(lián)規(guī)律：構建了首個融合文本、聲學和視覺特征的三維敘事圖譜，發(fā)現(xiàn)敘事節(jié)奏密度 與受眾注意力保持時長呈顯著正相關 （r=0.72 ， 。

動態(tài)情感演化：通過RoBERTa-LSTM時序模型，揭示

了“平靜 $$ 沖突 $$ 升華”的情緒遞進范式。該模式使受眾情感共鳴強度提升了 63.8% ？ （N=1200 樣本）。

文化要素映射：基于包含50萬個節(jié)點的家風知識圖譜，量化得出“孝道”（權重0.32）、“誠信”（0.28）、“勤儉”（0.19）三大核心美德對教育效果的貢獻度。

社會傳播機制：ABM仿真實驗表明，代際傳播中“祖輩一父輩一子輩”三級傳遞路徑的傳播效率較直接傳播提升了 41.7% （Plt;0.01） 。

（二）敘事結構優(yōu)化模型

算法性能突破：混合圖神經網絡（HGNN）在敘事連貫性評估中取得了 89.4% 的準確率，較傳統(tǒng)GCN提升了17.2個百分點。

認知驗證成果：fNIRS腦成像數(shù)據(jù)顯示，優(yōu)化后的敘事結構使前額葉皮層激活時長增加了 35% 1 ?ΔHb02=18.3%? ）證實其認知加工優(yōu)勢。

動態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)：開發(fā)了支持實時反饋的迭代優(yōu)化引擎，通過強化學習（PPO算法）實現(xiàn)敘事要素的在線調參（響應延遲 lt;1.2s） 。

教育效能驗證：在5組對照實驗中，優(yōu)化后故事的學生道德認知得分提升了 27.3% ？ ，記憶留存率提高了39.6% （ Φ^′Plt;0.001， 。

（三）家風故事智能生成

生成質量飛躍：基于DiffusionModel的生成器在STAR評估體系中取得了82.7分（滿分100），其中情感感染力（Affective）指標達到了行業(yè)領先的91.5分。

倫理約束機制：價值觀對齊模塊成功攔截了 98.6% 的倫理沖突內容，確保生成文本與社會主義核心價值觀的語義契合度達到了 93.4‰

工程化應用：部署了微服務架構的生成系統(tǒng)，單日峰值處理能力達到了23萬次請求，已在教育機構、媒體平臺等138家單位落地應用。

社會效益數(shù)據(jù)：生成工具累計產出了5000條家風故事，用戶調研顯示家庭溝通頻率提升了 31.4% （95%CI：28.7—34.1），故事傳播深度指數(shù) Δ=0.53， 。

四、價值與展望

本研究基于人工智能方法，系統(tǒng)研究了家風故事的敘事結構，提出了敘事結構分析、優(yōu)化與智能生成的方法，豐富了該領域的研究。為家長和教育工作者提供科學的家風故事創(chuàng)作和選擇方法，提升家庭教育的有效性。為政府機構、媒體和文化教育單位提供推動新時代家風文化現(xiàn)代化傳播的工具，促進中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的傳承與發(fā)展。展示了人工智能在敘事分析和內容創(chuàng)作方面的潛力，為人工智能在文化傳播領域的應用提供了新的思路和方法。

展望未來，研究成果可為家長和教育工作者提供科學的家風故事創(chuàng)作和選擇方法，提高家庭教育的有效性。通過智能生成家風故事，提高優(yōu)質家風故事的供給能力，促進中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的傳承與發(fā)展。研究還展示了人工智能在敘事分析和內容創(chuàng)作方面的潛力，為人工智能在文化傳播領域的應用提供了新的思路和方法?？傊?，本研究為家風故事的智能生成和傳播提供了創(chuàng)新的方法和實踐，具有重要的理論意義和實際價值。

結語

基于人工智能方法的家庭家教家風故事敘事結構建設，有助于提升家庭教育質量，傳承中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化。本文從文本挖掘、主題模型、知識圖譜構建和故事生成與推薦等方面，探討了人工智能方法在家庭家教家風故事研究中的應用，為家庭教育提供了新的思路和方法。

本文系2023年浙江省婦聯(lián)、省婦女研究會課題《基于人工智能方法的家庭家教家風故事敘事結構建設研究》（項目編號：202333）的研究成果。

參考文獻：

[1]王萬春.南陽市傳承優(yōu)秀傳統(tǒng)文化營造良好家教家風的路徑研究[J].文化創(chuàng)新比較研究，2024，8（33）：190-194.

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（作者單位：浙江商業(yè)職業(yè)技術學院）

（責任編輯：宋宇靜）