智能技术重塑中小学课堂教学交互

【摘  要】智能技术支持的交互技术及应用促使教育在环境、主体、资源、评价等方面发生深刻变革。剖析智能课堂教学交互的内涵与典型特征，有助于我们从空间融通、主体联通、资源汇通、评价贯通四个方面，深入分析智能技术重塑中小学课堂教学交互的核心要素，阐述其在智慧教学、个性化学习、精准评价等场景中的应用，进而为智能课堂教学交互设计实践提供参考。

【关键词】智能技术；中小学；教学交互

人工智能、大数据、5G网络、沉浸式体验等技术在教育教学领域的深度应用，深刻改变教育理念、环境、模式等，使师生交互形态从媒介与信息交互跨越式迈向情感与认知交互[1]。然而，受限于孤立的学习情境、滞后的教学内容、浅表化的技术整合等，能够颠覆传统教学模式的课堂交互仍未大规模发生。最新一代通用人工智能大模型（简称“AI大模型”）已经能同时处理文本、图像、声音、模型等多模态数据，可根据捕捉到的环境声音、视觉场景等上下文信息，准确地理解语言、表情、文字等信息所反映的情绪和意图，推动教育场景从教师主导转向以学生为中心的新形态，“教师-智能体-学生”协同的互动框架已初步形成[2]，为解决大班制、规模化教学造成的教师难以兼顾学生个性化需求的难题，培养学生的多向沟通、协作探究、反思实践等高阶能力和核心素养创造了可能。

一、智能课堂教学交互内涵与特征

随着自然语言处理、计算机视觉、语音识别、空间感知等智能技术的快速进步，智能课堂的教学交互已经能融合传感器、麦克风、脑机接口等技术，突破传统的命令行、图形界面、触摸屏等输入、输出界面的束缚，高度集成感知、识别、交互、控制、决策等功能，理解、处理来自师生的言语信息，以及表情、体态、手势等非言语信息，提升师生的沉浸式交互、具身感知等学习体验。

依据交互反馈方式，智能课堂的教学交互可分为直接交互、虚拟交互、虚实交互和具身交互四个层次。直接交互指师生通过麦克风、键盘、触摸屏等输入设备，输入多模态指令、情境、规则等内容，系统经过复杂的感知、理解、加工等过程，生成有意义的文本、图片、视频等知识内容，并通过屏幕返回给师生。[3]虚拟交互指师生借助虚拟现实、增强现实、混合现实等显示终端，以虚拟化身进入虚拟世界，感知、识别和理解彼此手势、语音、体态、视线等信息所代表的意图，搜索、生成相应的任务反馈，获取视频、动画、沉浸式学习资源等。虚实交互指虚拟化身根据教学主体的偏好、习惯，以及教学场域上下文信息，模仿和强化人类的信息处理能力，如识别真实师生的交互意图和情绪状态，执行相应的序列动作和情感变化。具身交互指虚拟主体利用空间、视觉、听觉、触觉等感知能力，理解物理空间与虚拟世界中真实师生及其化身的具身行为、指令意图，预测师生的需求，主动提供反馈等。

随着智能技术支持的教学交互具备越来越强的类人、超人的认知与执行能力[4]，智能课堂的教学交互范式将从程序性对话向复杂认知对话转变。它通过增强学生在场感、促进具身性交互、提升沉浸式体验等方式，使教学协作方式变得更加主动，进而呈现虚实融合、泛在智能、人机共育等典型特征，有效支持具身的教与学，促进教师智慧、机器智能和学生智慧的共创共生，重构传统的教学互动方式[5]。

二、智能技术重塑课堂教学交互

智能技术为课堂教学交互提供了新的可能，让其呈现空间融通、主体联通、资源汇通、评价贯通的特点。

一是实现空间融通。中小学课堂教学交互正经历从工业时代的“黑板+粉笔”单向传递、信息时代的多媒体师生单一互动向数字时代的人机双向互动转变。许多中小学校的智慧教室已经嵌入多种可支持视觉、听觉、触觉等感官互动的传感器、摄像头、物联网设备，能够支持视频会议、在线讨论、远程课堂等教学形态。在新型智能教学空间中，教师可利用表情、手势、语音等自然交互技术，将复杂、抽象的教学项目转换为易于理解、生动形象的可视化场景，生成沉浸式的问题情境，营造更加智能、自然的交互形态，连通学科知识体系，创造沉浸式学习环境，引导学生主动认识、建构知识，促进学生手脑协同学习。

二是注重主体联通。豆包、Kimi智能助手等AI大模型产品在教学实践中的广泛应用催生了融语音识别、知识推理、数据分析等功能于一体的AI大模型智能体，如虚拟助教、智能学伴等。教学主体正由传统的师生二元结构转变为人机共生、人机互动的“教师-智能体-学生”三元复合形态，智能体成为联通真实环境与虚拟空间中师生及其虚拟化身的超级媒介，可帮助教师识别学生或学生化身的动作行为、情感状态等，重塑课堂教学交互的主体属性。教师从传统意义上的信息传递者转变为学生学习的引导者和协同者，通过与智能体协作互动，动态调整教学策略、内容和形式，为学生提供更加个性化的教学支持。同样，及时、准确的反馈可为学生带来更加丰富的交互体验，激发学生的学习兴趣，调动他们的学习积极性和参与度，从而深刻影响其知识建构、能力培养、情感发展、价值观形成等。智能体承担着学伴、助教的职能，能够参与教师教学、学生学习和认知全过程，使教学主体之间的信息交互不再局限于知识传递，还涉及情感交流、心理支持等，由此促成师生的深度协同与动态互动。

三是强调资源汇通。智能技术驱动智能课堂教育资源的供给方式由专业内容生成（Professional Generated Content，PGC）向用户内容生成（User Generated Content，UGC）、生成式人工智能内容生成（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）演进，助力课堂交互以问题为驱动、以对话为渠道、以素养为导向。智能体能够理解师生对话的语义，关联相关知识并创设学习情境，映射多维度、多层次的知识节点与关系网络，可视化呈现学科内部与跨学科的知识结构，动态生成与学生学习进度、兴趣点、认知能力相匹配的学习资源。智能体内嵌的数据驱动的学习分析与智能诊断模型，能实时推断学生的学习轨迹、认知差异和知识盲区，为其推荐或生成个性化学习资源，由此强化学生理解与迁移复杂知识体系的能力，推动教育资源从知识呈现向支持素养培育转型。

四是落实评价贯通。智能技术可撬动无感化、伴随式的动态交互式评价变革。它借助多种传感器（如物联网设备）、生理信号检测（如眼动追踪、脑机接口）以及数据融合分析，形成“过程+结果”双驱动的评价流程：首先，将学生的学习行为、情绪状态等学习过程指标与测验成绩等学习结果指标相结合，构建立体、动态的评价指标体系；其次，捕捉学生学习行为、认知状态、情感波动等情况，自动分析其学习专注度、认知负荷和知识点掌握情况；再次，整合、量化学生课堂参与、讨论互动、项目协作等方面的学习数据，生成学生个性化数字画像；最后，剖析学生学习的薄弱环节，横向比较学生个体在班级等群体中的相对位置，纵向追踪其在长期学习过程中的成长轨迹，并据此提出有针对性的干预方案。

三、智能技术赋能教学交互新场景

智能技术在智慧教学、个性化学习、精准评价等教学交互新场景中发挥着积极作用。

在智慧教学方面，智能技术聚焦科学“识材”与精准“施教”，令规模化教学条件下的因材施教成为可能。在课堂交互智能增强方面，智能技术正在深刻重塑探究式教学、项目式学习、情境化教学等教学模式，以空间、主体、资源和评价的多向联结，助力教学由浅层的认知能力提升向深层的高阶思维能力、核心素养培养迈进。教学过程中，教师依据学生的认知需求和心理特征将教学目标分解为若干相互关联的子目标，借助多通道的感知交互手段将抽象的学科知识转变为具象的学习任务、教学情境及实践操作活动，推动教学由以教定学向以学定教转型。以武汉市汉阳区郭茨口小学的“秘境”教学为例，该校采用AI大模型、开源编程硬件、语音识别系统、超声波传感器、声光电智能系统等智能元件，借助密室逃脱的游戏化教学手段，把学科知识融入环环相扣的引导性谜题和线索中，调动学生触觉、视觉、听觉等感知能力，沉浸式探究并完成学习任务，使教学由掌握单一学科的某项知识与技能延伸至培养跨学科综合应用能力，有助于学生逐步构建单元化、结构化、系统化的认知体系。

在个性化学习方面，由大数据分析和人工智能算法集成的智能体能促进学习内容的动态适配与多主体的协作共学。一方面，智能体可实时获取学生的学习状态、兴趣偏好和认知差异，根据其学习表现调整某个知识模块的难度或推送相应的补充资源，确保学习内容与学生当前的状态高度契合。如武汉市汉阳区西大英才小学引入教学智能体，创建与学科主题相关的学习支架，让智能体根据学生的思维瓶颈，设计补充解释、提问、引导性讨论等环节，帮助学生加深对知识的理解与建构。另一方面，个性化学习过程不是单向的自学过程，而是多主体参与的教学交互链。智能学习系统作为载体，以协作项目、互动研讨、角色扮演等形式，为学生创造自主探索、群体协作的学习环境，促进主体间的知识共享与思维碰撞。

在精准评价方面，智能技术支撑下的教学评价能纵向贯通教学主体的学习历程，横向贯通教学环节中的多元要素，依托高效的数据采集、处理和分析能力，整合教学情境中的质性材料和量化数据，从单维知识掌握到多维素养发展，全要素、全周期反映学生的课堂行为、学习习惯、情感态度。如武汉市光谷第一小学研发“行知课堂”教学行为分析系统，利用摄像机、全向拾音器、教学电脑采集卡以及边缘计算设备等设备和工具，自动化采集、分析学生学习行为数据，将课堂中学生的言语、动作、表情、注意力等微观行为转变为课堂参与度、互动频率、反应时长等量化数据，并据此优化教学内容和方式，调整教学节奏，实现课堂教学质量评价从经验驱动到数据驱动的转变。同时，智能技术支撑下的教学评价是一套以素养生成为轴心的、长周期持续的闭环机制，能够将评价与学习预测、学习干预有机结合。如武汉市育才第二小学在体育教学中引入无感化评价手段，精准预测、动态追踪、实时反馈学生的学习情况，如监测学生心率、运动强度、卡路里消耗等运动数据，综合量化分析学生运动过程中的体能状态和运动水平，为他们提供个性化的“运动处方”，科学干预其日常运动习惯养成，推动“以评促教”与“以评促学”落地。

参考文献

[1]钟正，刘健，蔡可.智能技术赋能中小学阅读教育转型[J].人民教育，2024，（07）：67-69.

[2]杨宗凯.秉持“3I”新理念纵深推进教育数字化[J].中国远程教育，2024，44（12）：3-14.

[3]吴砥，王俊，王美倩.技术发展视角下课堂教学环境的演进脉络与趋势分析[J].开放教育研究，2022，28（05）：49-55.

[4]祝智庭，戴岭，赵晓伟.“近未来”人机协同教育发展新思路[J].开放教育研究，2023，29（05）：4-13.

[5]王一岩，吴国政，郑永和.生成式人工智能赋能教育信息科学与技术研究：新机遇、新趋势、新议题[J].现代远程教育研究，2024，36（06）：46-54.

（作者单位：钟正，黄镜彬，华中师范大学人工智能教育学部；张学丽，武汉市粮道街中学）

［本文系国家自然科学基金委员会面上项目“基于多粒度教学资源聚合的立体综合教学场生成与评价研究”（项目编号：62277024）、武汉市教育科学规划2024年度一般课题“教育数字化转型中初中数学教师专业发展策略研究”（课题编号：2024C119）的阶段性成果］