人机协同赋能教育：数字化教学模式的创新路径

摘要：信息技术的蓬勃发展正为教育领域注入创新动力，推动其转型升级。数字化学习与创新素养作为新时代教育的重要目标，对于提升国家整体人才素质、推动社会进步具有重要意义。笔者通过分析人机协同在教学设计、课堂实施及评价反馈中的创新实践，提出“双向赋能”模型——教师主导教学策略设计，智能系统提供精准支持，两者协同实现教育资源的高效配置与个性化学习体验的优化。研究结果表明，该模式可有效提升教学灵活性与适应性，为解决传统教育中的规模化与个性化矛盾提供新思路。

关键词：教育数字化转型、人机协同、双向赋能

引言

人机协同教学是指教师、学生、人工智能工具三者之间相互作用，共同参与到教学过程中，以实现教学目标的一种新型教学模式。随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断进步，教育领域开始广泛尝试引入人工智能技术，以提高教学效率，改善学生学习体验。当前，智能技术在课堂中的应用常陷入“辅助工具”的局限，缺乏对教学逻辑的深度嵌入。人机协同模式的创新需突破技术堆砌的误区，探索人与机器的能力互补机制。

一、教学流程的智能化重构

（一）个性化学习路径生成

智能系统通过整合课堂行为数据、实训操作记录与阶段性考核结果，建立动态学习画像。比如在中职机械加工课程中，系统不仅可分析学生数控编程的理论掌握程度，更通过机床操作日志识别其工艺设计中的思维惯性——例如频繁选用固定切削参数而忽略材料特性差异。教师可根据系统生成的群体能力图谱，将班级划分为编程逻辑组、工艺优化组与实操纠偏组。分别设计阶梯任务：编程组需完成参数自适应算法的模拟调试，工艺组利用数字孪生技术验证加工路径可行性，实操组则通过增强现实界面修正工件装夹偏差。课后智能平台自动解析实训数据，将典型工艺错误（如85%学生忽略刀具磨损补偿）生成预警，并推送补偿策略微课。这种人机协同模式使教学从“统一进度”转向“按需供给”，教师得以从重复性指导中抽离，注重学生的个性化辅导与创新能力培养。

（二）课堂互动的多维延伸

智能感知设备的嵌入重构了传统课堂的交互维度，形成“教师—学生—机器”的三元互动体系。如在中职汽车维修实训课上，当教师讲解电控系统诊断时，智能终端同步捕捉学生的认知轨迹：蓝牙诊断仪记录故障代码读取频率，动作传感器分析万用表探针接触精度。系统监测到多数学生在CAN总线电压检测环节出现操作迟疑，教师即刻调出三维线束模型，动态演示信号传输路径与检测逻辑。教学过程中，语音助手处理着此起彼伏的实操疑问：“如何区分电源模块故障与线路虚接？”基础问题由系统调用维修案例库即时解答，教师则集中指导学生在实车故障中实践“假设—验证”诊断思维。课程尾声的复合故障排除环节，教师借助系统生成的决策树图谱，发现学生普遍缺乏系统化排查意识，于是设计逆向任务：要求从故障现象反推可能的ECU编码错误。这种分层互动机制使技能传授与思维训练深度耦合，技术赋能下的课堂既保留职业教育的实操特性，又注入工程思维的培养基因。[1]

二、师生角色的协同进化

（一）教师：从执行者到策展人

数字化转型推动教师角色从知识传递者升级为学习生态设计师。通过智能平台对学习行为的深度分析，教师可以向精准识别认知冲突点与构建思维发展框架。其核心职能转变为三方面：一是资源策展，在海量数字素材中筛选适配学科本质与学情特征的内容，构建具有逻辑张力的学习情境；二是认知导航，借助智能工具捕捉群体学习轨迹中的共性瓶颈，将教学重心从“知识点覆盖”转向“思维障碍突破”；三是脚手架搭建，通过设计阶梯式任务链，引导学生在自主探究中完成知识的意义建构。[2]这种转型的本质是让教师从执行固定教案转向动态优化学习路径，其专业价值不再体现于单向输出，而在于对学习过程的诊断能力、对认知规律的把握能力，以及对人机协同边界的掌控能力。

（二）学生：从被动接收到主动建构

智能化教育环境的构建，推动了学习模式的结构性变革。当算法接管知识检索、错题归因等程序化任务后，学生得以从机械训练中解放，转向高阶思维能力的发展。这种转型包含双重进阶：一是学习重心迁移，从记忆存储转向批判性思维、创新性解决问题的实践；二是认知模式升级，从被动接受结论转向主动参与知识生产。教师需通过设计开放性议题、创设虚实融合的探究场景，引导学生经历“发现问题—构建假设—验证修正”的完整思维过程。技术在此过程中扮演思维延伸工具的角色，既提供实时反馈辅助元认知监控，又通过资源推送扩展认知边界。

三、教学资源的动态适配

（一）资源推送的精准化

在中职机电课程中，学生在诊断发动机故障时常陷入理论脱离实践的困境。智能平台可通过分析实训操作录像，发现某组学生频繁误判点火系统故障代码，随即推送三维电路拆解动画，并关联故障排查模拟程序。教师并未直接采用系统建议，而是结合课程目标增设了对照任务：要求学生在虚拟环境中完成三次诊断演练后，再到实体发动机上验证改进方案。这种动态适配机制的关键，在于系统基于行为数据进行即时反馈，而教师通过教学设计将技术资源转化为学习支架。

（二）教学评价的全程化

数控加工实训课上，智能终端持续采集学生的刀具路径规划数据与成品精度参数，自动生成技能掌握曲线图。教师注意到两名学生虽然加工效率达标，但系统记录的试错次数显著高于均值。实地观察发现，其中一人因过度依赖自动编程而缺乏工艺理解，另一人则因操作规范意识薄弱导致重复修正。在期末评价中，系统提供的切削精度稳定性系数与教师撰写的“工艺创新潜力评估”共同构成多维画像。这种人机协同评价的创新点在于：传感器捕捉肉眼难以察觉的操作细节，如进给速度的微小波动；教师则通过实训中的突发事件响应（如突发断电时的规范处置），评估学生的职业素养发展。

结论

人机协同教学模式的创新，实质是重新界定技术工具与教育主体的功能边界。通过构建教师智慧与机器智能的共生关系，教育数字化转型得以突破“效率优先”的浅层变革，转向“以人为本”的生态重构。

参考文献

吴砥，郭庆，朱莎. 为何以及如何实施信息科技课程：教育数字化转型视野下的新思考[J]. 中国电化教育，2024（1）：59-67.

黄景文，肖彩彩，欧启忠. 基础教育数字化转型之"变"与"不变"[J]. 教学与管理，2024（22）：6-10.