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　　■人机协同教学的关键在于构建充分发挥学生主体性ღ✿、促进学习真正发生的教学形态ღ✿。要通过教学目标与学情动态匹配ღ✿、师—生—机多向适应性交互ღ✿、伴随式诊断与精准化反馈ღ✿，构建师生机的深度合作关系

　　■人机协同教学实施需要针对具体教学场景与问题ღ✿，在“师—生—机”三者数据与信息充分交互中完成人机双向赋能ღ✿、协同决策ღ✿，实现从目标决策到过程互动再到评测反馈的全流程合理设计

　　当前ღ✿，人工智能技术加速迭代演进ღ✿，引领高等教育数字化创新发展ღ✿，重塑高等教育教学模式捞金子ღ✿。具体来讲ღ✿，生成性人工智能应用逐渐演化成为具有一定能动性ღ✿、适应性和自主性的智能体ღ✿，以AI助教ღ✿、AI学伴等形态融合应用于高等教育教学中ღ✿，对传统教学模式进行要素革新与流程再造ღ✿，并逐渐形成“人机共教ღ✿、人机共育”的人机协同教学模式,逐步实现规模化与个性化兼顾的教学形态ღ✿，以满足智能时代对大批创新人才培养的需求ღ✿。

　　当前ღ✿，“以学生为中心”是高校课程与教学创新的基本理念ღ✿。因此ღ✿，人机协同教学的起点是借助机器智能分析与教师经验判断拉斯维加斯娱乐网站ღ✿，来建立符合学生差异化需求的教学目标ღ✿。以此为基础ღ✿，进一步破解两个关键问题ღ✿：一是如何激发学生深度参与的教学互动ღ✿，二是如何实现伴随式的精准教学评价与反馈ღ✿。

　　就教学目标设定上ღ✿，需要关注如何在内隐素养的外显分析与挖掘中把握“预设”与“生成”目标的平衡ღ✿。当前ღ✿，高等教育的教学目标从知识技能传授向学生核心素养的培养转变ღ✿，更加强调引导学生自主探究与主动建构ღ✿，发展其批判性思维ღ✿、复杂问题解决ღ✿、学习迁移等高阶能力ღ✿。然而ღ✿，核心素养是学生内隐关键能力与必备品格的体现ღ✿，因此ღ✿，高校教学中需要依托人机协同的环境条件拉斯维加斯娱乐网站ღ✿，实现对内隐素养的外显分析ღ✿，更加精准识别学生当前的素养水平ღ✿。此外ღ✿，高校教学目标不仅要实现学科知识概念拉斯维加斯娱乐网站ღ✿、定理和公式等客观性ღ✿、规则性“预设”知识的积累ღ✿，还要在此基础上打破特定专业对知识边界的窄化限制ღ✿，重视内隐性ღ✿、实践性的主观“生成”知识ღ✿，即更多需要靠学生亲身参与ღ✿、感受体悟ღ✿、意会等方式获得知识ღ✿。这就要求教学目标设置中ღ✿，充分分析挖掘学习者的学情信息ღ✿，实现预设性与生成性教学目标的平衡ღ✿。

　　围绕教学目标设定的内容ღ✿、方式的改变ღ✿，课堂教学策略与评测反馈也随之改变ღ✿。就教学策略ღ✿，生成式人工智能技术融入课堂的人机协同教学赋予教师ღ✿、学生ღ✿、AI智能体各自承担不同的角色与任务ღ✿，同步塑造了新型合作关系ღ✿，加速知识的共享与生成ღ✿，使学习过程成为共同解决问题的深度互动过程ღ✿。就评测反馈ღ✿，智能技术扮演了学情分析师ღ✿、个性化学习规划师等角色捞金子ღ✿，辅助教师评估学生达成目标的状态ღ✿，进而调整教学策略ღ✿。

　　因此ღ✿，如何充分发挥人机协同的智慧ღ✿，实现对学生知识理解ღ✿、思维发展捞金子ღ✿、价值塑造等高阶目标的伴随式精准评测还需进一步探索ღ✿。需要注意的一点是ღ✿，尽管精准的伴随式评价需要采集全流程ღ✿、多场景ღ✿、多维度的学习数据ღ✿，提高数据采集的连续性和可追溯性ღ✿，但更不能打断师生正常教与学的进程ღ✿，以免带来教学负担ღ✿。

　　人机协同教学的关键在于构建充分发挥学生主体性ღ✿、促进学习真正发生的教学形态ღ✿，需要重点聚焦通过教学目标与学情动态匹配ღ✿、师—生—机多向适应性交互ღ✿、伴随式诊断与精准化反馈来构建师生机的深度合作关系ღ✿，激发群体智能ღ✿，促进学生深度学习ღ✿。

　　一是教学目标与学情动态匹配ღ✿。在实现预设性与生成性教学目标平衡的过程中ღ✿，需要清晰明确“人”“机”的角色定位与协作机制ღ✿。在角色层面ღ✿，教师需要自上而下融通专业与社会需求ღ✿，判断学生应达成的核心素养目标ღ✿；智能体承担更多自下而上分析学生学情的任务ღ✿，在规模化课堂教学中挖掘学生群体学情ღ✿，在个性化互动交流中挖掘学生个体学情ღ✿。在协作机制层面ღ✿，重点体现在两方面ღ✿：教师“教什么”方面ღ✿，教师依据智能助教提供的群体学情报告ღ✿，判断学生当前素养水平与目标水平之间的差距ღ✿，从而科学设置教学目标ღ✿、规划教学内容等ღ✿；学生“学什么”方面ღ✿，智能学伴基于学生个体学情的跟踪与判断ღ✿，感知学生在学习中引发的新问题与新目标ღ✿，为学生匹配相应的教学资源与内容ღ✿，以实现生成性教学目标ღ✿。

　　二是师—生—机多向适应性交互ღ✿。在人机协同教学中ღ✿，智能体以自然语言为交互渠道ღ✿，理解与回应师生意图拉斯维加斯娱乐网站ღ✿。在多向交互中ღ✿，智能体以三种不同形态化身为教学助手ღ✿，具体表现为ღ✿：第一ღ✿，智能体作为共教者参与到师生交互中ღ✿，替代师生之间的知识性问答与反馈ღ✿，提升以获取知识为目的的交互效率ღ✿，使师生有更多时间与空间进行基于生命体验的交流ღ✿，满足学生的人格与生命发展的需求ღ✿。第二捞金子ღ✿，智能体作为共学者参与到生生交互中ღ✿，为学生群体之间的协作提供更个性化的认知与情感支持ღ✿，提升学生人际交往与协作问题解决等高阶思维能力ღ✿。第三ღ✿，智能体作为伴学者参与到学生与自我的交互中ღ✿，为学生创设论文答辩ღ✿、面试求职等虚拟情境ღ✿，可以及时发现学生问题与薄弱项ღ✿，提供客观理性的改进建议ღ✿，促进学生自我发展ღ✿。

　　三是伴随式诊断与精准化反馈ღ✿。在人机协同教学中ღ✿，智能体作为智能助教来增强教师感知与加工信息的能力ღ✿，并捕捉教学过程中多源数据拉斯维加斯娱乐网站ღ✿，智能分析学生学习情况ღ✿，实现教学评价从教师单一经验判断向数据循证转变ღ✿。在评价标准上ღ✿，智能体协同教师制定出导向素养达成且可观察ღ✿、可操作的评价标准ღ✿；在评价过程中ღ✿，智能体通过与学生在不同场景中的互动交流ღ✿，隐性化ღ✿、伴随式地采集与汇聚全场景ღ✿、全流程的数据ღ✿，生成指向素养达成的评价结果ღ✿；在结果诊断上ღ✿，教师结合教学经验和多源数据循证ღ✿，及时对学生提供认知与情感关怀反馈ღ✿，学生依据反馈来自我认识ღ✿、自我判断ღ✿、自我反思ღ✿、自我调控ღ✿，最终实现主动建构与积极发展ღ✿。

　　人机协同教学实施需要针对具体教学场景与问题ღ✿，在“师—生—机”三者数据与信息充分交互中完成人机双向赋能ღ✿、协同决策ღ✿，实现从目标决策到过程互动再到评测反馈的全流程合理设计ღ✿。

　　多主体建构ღ✿：精准定位目标路径ღ✿。教师依据教学经验等ღ✿，设定预设性目标ღ✿；机器利用课程知识图谱ღ✿、关系挖掘等技术ღ✿，精准定位学生在知识技能ღ✿、高阶思维等方面应达到的生成性目标ღ✿。在这一过程中ღ✿，需要以差异化目标作为学情分层画像依据ღ✿，突破传统同质化的教学限制ღ✿。如西南民族大学针对地区生源基础差异化ღ✿、学习需求多样化的实际情况ღ✿，授课前ღ✿，教师根据收集的学生多平台课前课后测试ღ✿、课堂互动表现ღ✿、作业实验等过程性学习数据ღ✿，结合学习基础ღ✿、学习需求等ღ✿，把学生聚类为3至4个小组ღ✿，设定模块化课程内容ღ✿，以实现“保证基础ღ✿，能者多学”的教学目标ღ✿。值得注意的是ღ✿，在学生动态学习过程中ღ✿，机器需要根据教师预设规划及学生实时学习诊断结果ღ✿，持续为学生动态调整学习目标提供参考建议ღ✿。

　　多场景化生ღ✿：多元形态师生互动ღ✿。在课堂理论学习场景中捞金子ღ✿，机器作为智能学伴或智能助教ღ✿，与师生共同解决非良构ღ✿、非衍生性问题捞金子ღ✿，即融入跨学科ღ✿、超学科等充满不确定性的知识的问题ღ✿，促进学生开展深度学习ღ✿。在技能实训和实验操作中ღ✿，机器作为智能工程师延展教师教学实践能力ღ✿，与集成化的实训教学融为一体ღ✿，把书本中抽象概念实体化ღ✿，将操作性知识具象化ღ✿，使学生在动手实践中加深对知识应用的理解ღ✿，增强学生的专业实践性与课程的情感联结ღ✿。在自适应学习场景中ღ✿，机器作为教师数字孪生体的“分身在场”ღ✿，对学生数据进行多维分析挖掘与实时监测ღ✿，结合学生发展需要ღ✿，聚合网络精品学习资源ღ✿，为学生提供个性化资源推荐和学习指导ღ✿，使学生在人机协作中实现知识掌握与能力培养ღ✿。

　　全流程伴随ღ✿：数智驱动多维评价ღ✿。一是建立覆盖全场景ღ✿、全过程的教学评价数据基座捞金子拉斯维加斯娱乐网站ღ✿，使学生“评价改进”有据可循ღ✿。二是细化评价指标体系ღ✿，增强评价指标的可度量性和可实现性ღ✿，针对评价涉及的时间（课前预习ღ✿、课中表现ღ✿、课后反思）ღ✿、空间（线上ღ✿、线下ღ✿、线上线下融合）拉斯维加斯娱乐网站ღ✿、学习结果类型（知识技能ღ✿、实验/实践任务ღ✿、项目制品）等要素调整指标权重ღ✿，并以仪表盘ღ✿、数字画像等可理解的直观形式反馈评价结果给师生ღ✿，实现即时评价改进ღ✿。三是在教学测评中融入适配学科的分类垂直大模型ღ✿，基于专业领域知识对学生作答ღ✿、作品ღ✿、论文等进行预评价ღ✿，实时分析学生的学习轨迹ღ✿、问题解决过程中的行为表现ღ✿，通过反馈信息引导学生从回答“是什么”的正确答案转向“为什么”和“如何”的结构化思考与表述观点及依据的综合能力ღ✿。

　　（作者马志强系江南大学教育学院ღ✿、江苏“互联网+教育”研究基地教授ღ✿，文桥系江南大学教育学院硕士研究生ღ✿；本文系国家社会科学基金2022年度教育学一般课题“协作知识建构会话智能化分析与反馈研究”［编号ღ✿：BCA220215］的研究成果）