基于多智能体的人机协同解决复杂学习问题实证研究

本研究采用基于大语言模型的多智能体框架,探索学习者在人机协同环境中解决复杂学习问题的路径。通过对比学习者在单智能体和多智能体合作模式下的话语行为,本研究发现在多智能体环境中,学习者能够自发运用多维提问策略,高效解决复杂学习问题。研究结果有助于教育者反思当前使用大语言模型进行单体对话的局限性,也为未来建设大规模人机交互系统提供了实践经验。

基于GAI的逆向工程教学思维在人机协作中的应用研究--以编程教育为例

大模型为学习者提供跨模态的学习资源,同时也为创新人机协同教学模式提出了更高要求。研究引入了逆向工程教学思维,分析了其在流程与机理上与生成式人工智能的相契互补性,并基于自主开发的逆向工程编程学习平台,开展了探索性编程教学实验。通过LDA主题词抽取和人机协作感知因子分析,研究挖掘出该模式下人机协作五类行为和情感取向。此外,问卷结果显示学习者在此教学模式下表现出较高的感知偶然性、人机协作感知以及持续学习意愿,但人机信任度处于中位水平。结合主题词分析,研究也提出未来人机协作的优化方向:通过逆向工程引领人机协作,降维拆解复杂问题;构建多智能体生态,提高多人-多机群体协作效能;塑造新型人机劳动关系,发展新智生产力。研究为未来人工智能协作学习提供了理论依据和数据参考,也提出了未来研究进一步改进的思路和方法。

数字时代教师应对工作负担的项目学习重塑路径

数字时代,构建教育高质量发展体系的过程给教师带来了一定的挑战和负担。如何帮助教师减负、提升教师工作绩效已成为教育研究者、教育决策者积极探讨和急需解决的重要问题。本研究对数字时代教师负担问题的症结进行了分析,指出现有的教师减负方案对教师自身的内在潜力关注不足,且缺少切实有效的工作机制。项目式学习成为变革基础教育的一种有效的教学途径,但现有研究对项目思想如何促进教师专业发展缺乏必要的研究关注。为此,本研究围绕项目式学习如何帮助教师作为成人学习者提升工作绩效,提出积极通过自我重塑的路径分析来应对工作负担的内在作用机制,从观念转变、方法学习、教学实践和反思迭代四个方面重塑专业发展的新流程,积极应对数字时代教师的工作负担。

从知识共享到知识共创:教育元宇宙的去中心化知识观

随着以语义网络、群体智能为特征的Web3.0时代的到来,教育元宇宙成为了新一代互联网革命下的重要探索议题,深刻影响着未来教育知识的生产和传播。探究教育元宇宙背景下知识观的革新,既是厘清教育元宇宙内涵的必要工作,也是构建更高质量、更加公平教育服务体系的必然要求。本研究基于“技术—社会互构论”视角,解构了教育元宇宙去中心化的特征要素和技术基础,分析了教育元宇宙知识观的技术—社会二元性。本研究面向拔尖创新人才培养、教育优质均衡发展和教育评价改革三个现实问题,探讨了教育元宇宙的技术特点和社会的教育需求,通过对知识生产、传播和应用的流程再造,充分赋能教育教学过程中的去中心化知识共创。同时,教育元宇宙也是一种相对的去中心化的知识观,仍然需要中心机构以合适的方式在教育生态、课堂教学和知识组织上发挥恰当的作用。对去中心化的教育元宇宙知识观予以理性、批判的探究,能为进一步推动新一代“互联网+教育”发展提供参考。

基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习模式研究

元宇宙与生成式人工智能的出现创新了人机协同的数字化学习环境。元宇宙的仿真性与生成式人工智能的内容理解力虽然理论上已经表现出高度的弥合性,但仍缺少实证证据。本研究自主研发了融入生成式人工智能的元宇宙智能学习平台,在创新翻转课堂人机协同学习模式的基础上,调查学习者学习绩效的变化及重用意愿,并基于人工智能-元宇宙框架、人工智能接受模型等理论,探究感知偶然性、预期绩效、预期努力和感知拟人性对重用意愿的影响机制。实验结论与部分假设一致:基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习能明显提升学习绩效,预期绩效和预期努力是感知偶然性和重用意愿的完全中介变量。与假设不一致的是,感知拟人性负向调节预期努力和重用意愿。本研究深入讨论了这些结论的发生机制与启发,以期为基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习模式提供参考。

数字人教育应用的演进、趋势与挑战

教育领域中的数字人是指存在于数字虚拟空间中,通过知识传递、社会交互等教育手段增强学习效果或学习感知觉的具象化虚拟人物的统称。数字人无论是在技术迭代还是应用创新上都与互联网发展息息相关。随着三次互联网形态的演进,教育领域中的数字人从支持知识单向传递、无情感关注、多媒体表征、弱交互行为向知识多向传递、重视情感关注、3D或全息表征、多向交互转变。技术支撑层面,教育领域中的数字人技术载体依然呈现欠智能、弱交互的特点,计算机视觉和拓展现实技术在教育中的应用明显增加。实践赋能层面,数字人在增强教师智能教学和学生自主学习方面有积极作用,但目前应用主要集中在高等教育和K12教育阶段。人本关注层面,数字人通过声音和形象两大设计要素影响学习者认知发展,通过识别、测量、干预来提升学习者的情感交互体验。随着技术的不断更新迭代,数字人体现出类人化水平不断提高、身份可塑性逐渐增强、共情力持续提升的发展趋势,但其也面临算力保障不足、数字版权不清、导致教育弱化或学习惰性、引发伦理风险等挑战。未来,数字人教育应用应重视开发人机协同模式,完善底层技术保障,立足育人根本目标,推动教育公平、高质量发展。

教育对人工智能应用的反哺价值探究——基于生成式模型到世界模型的视角

生成式人工智能的出现改变了人工智能与教育的关系,使其从工具型应用跨越到互构式发展。然而,生成人工智能真正走向与教育的融合发展依然面临诸多挑战,集中表现在生成式模型固有的低认知性使其难以与教育垂直领域求真求实的底色相符。因此,从以大语料和高参数为特征的生成式模型向以认知推理学习为基础的世界模型跨越成为人工智能发展的必然方向,教育的基本理论将成为推动这次跨越的重要力量。基于该视角,借助以世界模型为基础逻辑构建的契机,研究从知识、实践、态度和认知四个维度充分探讨教育对人工智能的反哺价值。此外,本研究还从技术实现和理念转变两个角度提出了相应的挑战。在当前生成式模型井喷式发展的节点,研究提出人工智能模型与教育的互构作用,对探索未来人工智能教育生态新高地有较为重要理论价值。

文本呈现方式对视觉舒适度的影响——基于人工智能与脑电协同的分析

人工智能与脑神经科学在揭示教育规律中发挥着重要作用。大量研究从理论上阐述了两者结合的价值,但少有实证研究厘清相应的技术路径和解释方式。其原因是教育场景缺少复杂脑神经数据的智能特征提取方案,以及适配的智能分类和预测模型。本研究以40名在线德语学习者的脑电数据集为样本,将60个德语句子用四种媒体表征方式呈现,基于变分模态分解和样本熵的方法分析和解释学习者不同脑功能区和波段对数字资源呈现方式对视觉舒适度影响的内在原因,并通过机器学习分类方法比较在线学习视觉舒适度的自动识别精确度,为人工智能协同脑神经创设适宜的学习环境提供了理论基础,有助于优化学习者脑电的智能特征提取和分类方法,为构建健康的在线学习环境提供评价策略。

人工智能促进教育数字化转型的国际经验及启示——2022年国际人工智能教育大会述评

随着世界一体化进程的加速,教育不仅是国际合作的重要领域,也是促进国际社会可持续发展的重要因素。利用人工智能技术引领和推动教育数字化转型已成为各国建设高质量教育体系的重要合作点。2022年12月5日至6日,由我国教育部、中国联合国教科文组织全国委员会与联合国教科文组织共同主办的“2022国际人工智能与教育会议”以线上方式召开。大会以“引导人工智能赋能教师引领教学智能升级”为主题,共设4个全体会议和6个平行会议,来自全球50余个国家的部长级官员、专家学者和技术代表参与了此次会议。各国通过“共享人工智能推动教育数字化转型经验,共商人工智能教育”的国际合作范式,旨在促进具有全纳性与韧性的未来教育的共建。大会的举办充分体现了党的“二十大”对教育、科技、人才的统一部署,彰显了中国引领世界共促人工智能教育的未来能力和担当,对我国下一阶段教育数字化改革提供了重要启示。

教育元宇宙:新一代互联网教育形态的创新与挑战

后疫情时代,教育形态已经发生重大变革,不断向着大规模、数字化、虚拟化、智能化方向演进。元宇宙被称为是第三次互联网革命,是通过去中心化架构对真实场景进行镜像的虚拟社会和社交网络。教育是元宇宙的主要行业场景和创新通道,开展教育元宇宙研究是寻求高质量教育发展道路、重塑教育主体间关系、解决教育公平等社会问题的重要方式。然而,元宇宙形态将走向何种未来以及面临何种挑战,产生何种社会影响,亟需“热炒作”下的“冷思考”。本研究从技术-社会互构视角出发,分析了教育元宇宙产生的时代背景和理论基础及其特点和应用案例,旨在厘清教育元宇宙的生态架构。研究最后回到教育元宇宙带来的数据运维、数字版权、资本胁迫等方面的挑战,并进行批判性反思,为总结新型互联网教育模式下的教育规律作出探索。

5G融合的教育应用、挑战与反思

5G作为一项颠覆性网络通讯技术,必将深刻挑战现有的学习方式、教学手段和师生生涯发展,从而引起教育生态的变化。本研究从5G的高速率、低延迟、移动性、低功耗和广覆盖五大特点入手,分析了5G教育应用的典型场景,并通过对相关文献的回顾,从政府、企业和教育界三个层面比较了国内外5G在教育研究和实践的异同,进而提出我国发展5G融合教育中面临的五大挑战:缺乏对前置条件的界定、对建设进程的把握不准、对平台和资源建设平衡不够、研究对象不全和技术伦理讨论不足等,并提出对应的建议。本研究从5G对社会生态整体影响的角度,反思5G在教育研究中的地位和挑战,以期推进我国的教育研究与实践在5G时代的健康发展。

Web3.0时代“互联网+教育”的发展机遇与挑战

党的二十大报告将科技、教育、人才统筹部署,集中表达了科技对教育发展的支撑作用,以及教育优先发展对国家拔尖创新人才培养的重大意义。围绕新一代互联网革命浪潮,教育系统在科技创新和人才培育上将迎来巨大发展机遇。本研究以党的二十大报告关于教育的重要论述为指引,结合Web3.0时代的网络技术架构和应用特征,分析未来“互联网+教育”赋能高质量个性化教学、教育公平、五育并举等重大教育战略的机遇和路径,从教育场域的语义规则、以人为本的评价改革和教育数字藏品的规范引导等方面指出“互联网+教育”将面临的挑战,并进行反思。

编程教学对青少年高阶思维技能发展的有效性研究--基于国内外近5年31项实验和准实验的元分析

编程教学被认为是培养计算思维、批判思维、创造力等21世纪能力和素养的重要手段,从整体上探讨编程教学对青少年高阶思维技能发展的有效性,对于促进编程教学的深入发展具有重要意义。本研究采用元分析法,基于Web of Science、Scopus和CNKI数据库,对近5年31项国内外相关编程教学实验进行量化分析,结果发现:编程教学对学生多种高阶思维技能有中等促进作用,合并效应值为0.612。相比其他高阶思维,编程教学对计算思维影响效果最大,对问题解决能力效果较小。同时,编程教学作用效果受到教学学段、教学策略、编程形式等调节变量的影响。本研究对未来编程教学提出了3条建议:加强编程教学连贯性,促进学生思维技能持续发展;充分发挥项目式教学的优势,培养学生问题解决等相关能力;整合多种教学形式,追求更高编程价值。

高校教育信息化治理能力评价:界定、实践与反思

教育信息化治理能力是教育系统性变革的内生变量,更是引领教育现代化发展的重要抓手和途径。在信息化对高等教育变革产生深刻影响下,如何有效评价教育信息化治理能力愈发重要。然而,现有评价仅关注了高校信息化发展水平,信息化治理能力的评价没有得到充分研究,两者甚至被混淆。因此,创新以“效能优先、特色鲜明”为核心的信息化治理能力评价体系,将有助于决策者科学判断和优化信息化投入方式、力度及资源配比。本文首先界定了高校信息化治理能力的概念,然后从指标赋权和评价模型构建两方面对高校信息化评价研究现状进行了总结。针对目前指标赋权主观化、评价结论个性化不足等问题,本研究以效能转化为核心构建了治理能力评价模型,收集了浙江省64所高校的信息化投入产出数据,分类进行熵权法指标赋权和基于数据包络分析的效能评估,并结合案例进行个性化诊断。本研究的理论意义在于为高校教育信息化治理能力提供评价范式,实践意义在于为各类高校提升特色的信息化发展路径提供决策依据。

在线学习社区中的知识隐藏行为及影响机制研究——基于专业承诺和变革型指导风格的视角分析

在线学习社区的重要特征是信息交互,在线学习社区的共建不仅需要资源开发与开放,更需要社区成员间畅通的知识分享。现有的研究主要聚焦在在线学习社区里的知识分享行为、模式及影响因素等,对阻断知识寻求与分享通道的知识隐藏行为,却极少受到关注。知识隐藏不仅会阻碍知识传播,还会破坏线上学习环境的融洽度,甚至会损害学习者的创造力。相比于线下的学习环境,学习者在线上学习社区中的知识隐藏行为和心理更为复杂,丰富的媒体内容和远程学习中的扁平化传播形式等,反而有可能成为知识隐藏的“帮凶”。那么,线上学习社区的知识隐藏行为有哪些呈现形式?其成因又有哪些?为此,基于班杜拉社会学习理论和康奈利的知识隐藏模型,应用探索性因子分析方法,在分析了224名高校研究生在线学习社区知识隐藏行为问卷后发现:线上学习社区存在三种知识隐藏基本模式:伪装型隐藏(Playing Dumb)、含糊型隐藏(Evasive Hiding)和理性型隐藏(Rationalized Hiding);进而通过构建结构方程模型,探索了学习者专业承诺及导师变革型指导风格对于知识隐藏的负相关关系。研究结论不仅扩展了在线学习社区建设的相关理论,同时也为构建分享型线上学习环境提供了相关实践启示。

在线教育中的学习情感计算研究——基于多源数据融合视角

学习情感是影响学习绩效、学习感知及高阶思维能力的重要因素。现有学习情感计算研究主要基于重量级生理反馈技术的小样本分析,缺少大规模在线开放课程环境下的实践研究。这一方面是由于在线课程环境下,学习情感计算的数据来源较为有限,多为单一的面部表情数据;另一方面,学习者在线学习场景下常处于监督不足的状态,学习者身体姿态的随意性较大,因此极有可能影响到面部特征的提取。然而,本研究认为在线学习者的姿态也具有情感特征,同样是情感信息的关键来源。因此,尝试将学习者的姿态数据融合到面部表情数据中,构建多源数据融合的深度学习情感计算模型,弥补学习者姿态变化带来的面部识别缺陷,同时进行多源情感数据的协同分析,实现数据的交叉印证和相互补偿。研究得出:通过训练构建的包含7 878张在线学习者面部表情和姿态图像的数据集,利用卷积神经网络和决策融合的方法将学习者面部姿态数据融入表情数据中,学习情感识别准确率较单一的面部表情识别提高了3%,是在线学习情感计算的有效方法。本研究在理论上为多源数据融合在学习者情感计算的有效性提供模型基础,在实践上,为在线教育环境下的学习情感计算提供了有效的技术路径。

创新能力的内涵、测量与培养——访美国教育传播与技术协会前主席布拉德·霍坎森教授

随着我国高等教育开始由规模扩张转向内涵发展,综合创新能力培养体系在科技成果转化、创新人才培养、创新技术应用等方面起到的作用日益明显。教育部、科技部将高等教育创新能力的检测和评价作为国家创新发展的重要组成部分。各类高等院校也大力推进了形式多样的创新教育实践,并逐步开始将培养学习者的创新能力深度融入学科建设和科技研发中去。那么,如何将创新能力落地到具体的课程设计中?如何测量和评价学习者的创新能力?带着这些问题,笔者有幸在美国德克萨斯州教育技术中心2018年会中采访了布拉德·霍坎森教授。布拉德·霍坎森教授是美国教育传播与技术协会(AECT)前主席,任职于明尼苏达大学设计学院。明尼苏达大学在创新能力的培育和测量方面有着深厚的学术历史,霍坎森教授在继承先前学者研究成果基础上,以"创意问题解决"课程为平台,坚持十余年开展了一系列创新教育课程的设计与研发。他还就现代教育技术和创新能力培育的关系,以及利用大规模开放性课程实践创新能力等发表了洞见。

从脑机接口到脑脑接口:认知传输与群体协同的教育变革

教育神经学的发展为教育教学提供了新的研究视角与研究范式,脑机接口(BCI)技术与教育教学的融合也在不断加深。然而,脑机接口技术仍然是一种学习者大脑与机器之间的信息传输通道,难以满足教学主体之间的双向交互性及社会建构性。近年来,脑脑接口(BBI)技术在脑机接口技术的基础上,进行了进一步迭代:将教学主体大脑信号传输通道的边界,从单一化的“人—机”交流转向多向度的“人际”交互。即以人际神经学和“三脑一体”模型作为基础,能够从知识传递、情感交互和行为模仿三个维度,提出从脑机接口到脑脑接口的认知传输与群体协同的数字化变革方案。这一脑脑接口技术的应用方案,能够在全纳教育、远程教育、艺术教育以及元宇宙教育等多个场景落地;同时,它也存在一定的风险与挑战。因此,探索神经科学领域的前沿应用技术,有利于为未来教育的智能化变革以及前瞻性布局,提供一些参考。

手术加辅助放疗与单纯手术两种治疗策略对头颈部黏膜恶性黑色素瘤预后影响的Meta分析

目的对比分析手术加辅助放疗与单纯手术对头颈部黏膜恶性黑色素瘤预后的影响。方法全面检索万方全文数据库、CNKI数据库、MEDLINE、Cochrane Library等数据库收录的文献,对符合入选标准的文献提取数据进行Meta分析。结果共纳入11项研究,涉及3 211例患者。手术加辅助放疗与单纯手术相比,可以获得更好的局部控制(HR=0.35,95%CI=0.24-0.50;Z=5.64,P<0.001),但不能使总体生存获益(HR=1.07,95%CI=0.98-1.16;Z=1.43,P=0.15),也不能降低远处转移的风险(HR=2.59,95%CI=1.20-5.61;Z=2.41,P=0.02)。亚组分析显示:在头颈部黏膜恶性黑色素瘤(SNMM)患者中,手术加辅助放疗同样不能降低死亡的风险(HR=1.10,95%CI=0.86-1.43;Z=0.77,P=0.44);手术加术后放疗与单纯手术相比,总体生存相似(HR=1.12,95%CI=0.81-1.55;Z=0.70,P=0.48)。结论手术加辅助放疗可以实现更好的局部控制,但不能使生存获益,目前仍需要高质量临床研究探索其确切疗效。但是由于头颈部解剖结构复杂,应积极采用辅助放疗技术控制局部病变的复发,并辅以全身治疗,以期更好的生存获益。

基于中台架构的教育信息化数字治理研究

教育信息化发展过程中存在阶段性差异,同时技术本身也在不断迭代,致使信息化建设各项标准未能完全统一,各业务模块之间存在壁垒,教育大数据难以支持精准决策,应用功能也无法实现个性化和特色化治理,且统一标准重新建设难度大、成本高,如何在保留原有信息化建设的基础上优化校园数字治理能力,是当下教育信息化的痛点和难点。近年来兴起的中台技术通过建设数据和业务中台,能够在不改变原有信息系统架构的情况下,灵活抽调后台数据,建设以共享功能模块和前台微应用为中心的发展模式。在总结当前教育信息化数字治理困境的基础上,文章综述了中台战略的概念、架构及作用,从数据治理、业务应用转型、组织优化转型三个方面提出中台战略下的数字治理方案。展望了以逻辑数据仓和业务模块共建“数据+业务”双中台的系统架构前景,提出了构建“条块”化管理模式的信息官组织体系和协同工作业态,以期充分挖掘数字潜能和业务效率,提高教育评价的科学性,提升校园数字治理效能。