2024年8月25日上午，智慧教育论坛平行论坛一论文报告专场在华东师范大学文史楼201教室成功举办。本次分论坛围绕“AI时代的智慧教育：挑战与趋势”这一主题，由华东师范大学副教授冯翔老师主持，冯翔老师以饱满的热情和专业的视角为与会者们介绍了本次分论坛的核心议题和讨论方向。
图 冯翔副教授主持会议
沈晓婧老师：面向未来教育的路径——技术革命背景下人工智能跨学科的融合之路
论坛的首场报告由澳门城市大学数据科学学院的沈晓婧老师带来，主题为《面向未来教育的路径——技术革命背景下人工智能跨学科的融合之路》的主旨报告。沈老师深入探讨了在技术革命的浪潮中，人工智能如何推动教育领域的创新和变革，以及跨学科融合在培养未来人才中的重要性。报告中，沈晓婧老师首先回顾了教育在三次工业革命中的演变，指出随着信息化时代的到来，教育正经历着从1.0到2.0的快速演进，并强调了教育信息化在推动教育现代化中的关键作用。她提到，教育部门和国际组织如欧盟、联合国教科文组织等在智能化教育方面的政策和行动计划，展示了全球范围内对教育数字化转型的重视。沈老师进一步阐述了人工智能技术在教育创新中的应用，包括个性化教育、教师专业发展、知识观和教学方法的重塑。她认为，通过增设人工智能方法和实训的交叉课程，可以提升师生的人工智能技术应用能力，加强国家级资源平台的建设，推行基于人工智能的项目式教学，培养学生的数据分析和机器学习能力。报告还重点介绍了人工智能与不同学科如教育学、社会学、经济学、管理学和医药学的交叉融合，展示了如何构建一个全面的人工智能课程体系。沈老师通过具体的课程设置和应用场景，说明了人工智能技术在教育领域的实际应用和潜在影响。此外，沈老师还强调了机器学习方法在教育研究中的应用，包括监督学习和无监督学习在聚类问题、回归问题和分类问题中的作用，以及相应的可视化技术。最后，沈晓婧老师总结了人工智能在高等教育中的应用场景，并以澳门城市大学为例，展示了如何通过跨学科融合推动教育创新，促进创新人才的发展，实现教育生态的系统性变革。
图 沈晓婧老师进行主旨报告
江苏省乐颖网络名师工作室黄勇老师：对话驱动的中职课堂人机协同知识建构模型构建及机制研究
黄勇老师代表江苏省乐颖网络名师工作室，深入探讨了人工智能生成内容（AIGC）技术在中职教育中的创新应用，并发表了题为《对话驱动的中职课堂人机协同知识建构模型构建及机制研究》的报告。黄老师的报告不仅揭示了AIGC技术在教育领域的潜力，更提出了一种全新的教学模式——“AIGC·C”，旨在通过智能体与学生的互动，促进深度学习和知识建构。报告中，黄勇老师首先分析了AIGC技术在教育领域的发展趋势，强调了教育部公布的“人工智能+高等教育”应用场景典型案例对中职教育的启示。他指出，随着对话式通用人工智能（CAGI）工具的兴起，AIGC技术已成为推动教育创新的关键力量。黄老师详细介绍了“AIGC·C”课堂对话学习模式的构建，包括智能体综合平台的设计、对话内容生成的限定、对话内容的安全保障，以及对话内容的评价管理。他强调，这一模式通过限定对话内容、保障对话安全、以及对话内容的评价管理，确保了人机对话的有效性和安全性。在对话驱动的人机协同知识建构机制创新部分，黄勇老师提出了一系列创新点，包括观念更新、模式创新、过程创新和评价创新。他指出，通过对话驱动的教学模式，可以实现从传统的知识传递模式向以学生为中心的学习模式的转变，促进学生的主动探索和意义建构。报告最后，黄勇老师对AIGC技术在中职教育中的应用前景进行了展望，并提出了在实施过程中需注意的挑战和解决方案。他建议，应选择可扩展和兼容性强的技术平台，优先在语言类、编程类、文化艺术类课程中开展试点，并逐步拓展至其他专业课程。同时，他也提出了如何防止学生使用AIGC作弊和指导学生如何与AI对话等问题的思考。黄勇老师的报告为与会者提供了深刻的洞见，展示了AIGC技术在中职教育中的潜力和应用前景。他的研究不仅推动了教育技术的发展，也为未来的教育模式提供了新的思路和方向。江苏省乐颖网络名师工作室将继续致力于教育技术创新和实践，为提升教育质量和效率做出贡献。
图 黄勇老师进行主旨报告
赵晓伟老师：苏格拉底式问题支架——促进学生向AI大模型提出高质量问题
南京师范大学教育科学学院的赵晓伟老师进行了题为《苏格拉底式问题支架：促进学生向AI大模型提出高质量问题》的报告。赵老师的演讲深入探讨了在教育中应用AI大模型时，如何通过苏格拉底式问题支架激发学生的深度思考和高质量提问。赵老师指出，问题提出是思维活动的起点，对于推动个体主动建构新知、撬动深度学习具有重要作用。然而，在现实教育实践中，学生往往缺乏提问机会，教师也难以全面关注每个学生的提问需求。AI大模型的出现，提供了即时、个性化回应的可能性，但学生提问的浅表化、低层次现象限制了大模型的潜力。为了解决这一问题，团队基于苏格拉底式提问，设计了一套问题支架，旨在引导学生提出更深入的问题，使AI大模型成为学习的得力助手。苏格拉底式提问是一种结构化的提问方式，不遵循固定顺序，而是根据认知发展和对话深入程度灵活调整。报告中，赵老师展示了苏格拉底式问题支架的设计，聚焦于“意图-手段”维度，包括认知层和元认知层的策略。认知层策略关注学生的具体问题提问，而元认知层策略则向学生解释与AI大模型对话的优势与价值，通过示范和阐释提问技巧与策略。赵老师还分享了运用问题支架向AI大模型提问的教学实验，实验结果显示，问题支架显著提升了学生的深度提问能力，促进了高阶提问序列的形成，并有效支持学生建立问题架构。最后，赵老师提出了一系列实践建议，包括创设问题情境、提供问题支架、进一步分析与质疑，以及在向AI大模型递进追问中建立问题逻辑，以促进学生提出高阶问题，建立系统性问题架构。赵老师的报告为与会者提供了深刻的洞见，展示了如何通过问题支架策略，释放AI大模型的潜力，实现人机之间的深度交流与互动，促进学生的深度学习与思维发展。南京师范大学团队的研究不仅推动了教育技术的发展，也为未来的教育模式提供了新的思路和方向。
图 赵晓伟老师进行主旨报告
宋子昀老师：生成式人工智能融入高等教育生态系统的风险表征、风险预警及风险化解
南通大学宋子昀老师随后发表了题为《生成式人工智能融入高等教育生态系统的风险表征、风险预警及风险化解》的报告。宋老师的演讲深入剖析了生成式人工智能（Generative AI, GAI）在高等教育领域应用的潜在风险，并提出了全面的风险管理和预警机制。宋老师首先指出，GAI技术的发展为教育创新提供了新动力，但同时也带来了一系列风险，包括师生主权消解、安全包容破坏、知识内容扭曲和人才培养异化等。这些风险不仅影响教育质量，还可能对教育伦理和学术诚信造成冲击。在风险预警方面，宋老师强调了构建多元化的预警主体、明确预警内容、强化组织建设、制度构建和技术运用的重要性。他提倡通过人机协同的方式，推动敏捷化的信息传递和风险评估，确保高等教育生态系统的安全稳定运转。宋老师还提出了一系列风险化解策略，包括激发师生的主体意识、提高智能素养、制定技术应用指南、实施教育提示工程、设计人机协作任务、创新人才培养、优化数字环境和加强数据安全治理等。这些策略旨在提高教育主体的风险意识，促进技术与教育的深度融合，同时确保知识的科学性和权威性。报告最后，宋老师呼吁，要促进GAI技术与高等教育生态系统的深度融合，必须以安全为底线，遵循可信人工智能的基本框架，关注伦理风险，并探索构建新型的人机协同学习模式，以实现智慧教育的全面发展。宋老师的报告为与会者提供了深刻的洞见，展示了如何通过系统的风险管理和预警机制，确保GAI技术在高等教育领域的健康发展。南通大学团队的研究不仅推动了教育技术的发展，也为未来的教育模式提供了新的思路和方向。
图 宋子昀老师进行主旨报告
唐曼柔和马千一老师：声音记录的思维变迁——人机协同教学法对“深度学习”概念理解的影响探析
唐曼柔和马千一老师就《声音记录的思维变迁：人机协同教学法对“深度学习”概念理解的影响探析》进行了主题汇报。本项研究深入探讨了人机协同教学法对小学生理解深度学习概念的影响，并通过有声思维法记录与分析了学生的思维过程。研究背景部分强调了人机协同在教育中的重要性，指出了人工智能在教育中的发展趋势，以及它如何促进从个人学习向协作学习转变。研究还指出了深度学习在教育中的重要性，强调了与传统浅层学习的区别，并提出了从小学生的视角理解深度学习概念的必要性。研究团队在理论基础部分介绍了维果斯基的双重刺激理论，并探讨了有声思维技术如何帮助学生外化思维过程，促进认知转变。研究设计明确了研究问题，包括人机协同教学法的效果评估和有声思维法的有效性。研究过程详细描述了实验的前测与后测设计，以及实验组和对照组的不同教学方法。数据分析部分展示了学生在深度学习概念知识掌握情况的分析，以及有声思维变化的详细分析。研究结论指出，尽管两组学生在理解深度学习概念上都有所提升，但人机协同教学法并未显著优于传统教学法。研究还指出了有声思维法在记录和分析学生思维过程中的价值，并提出了研究的不足之处和改进建议。
图 唐曼柔老师进行主旨报告
图 马千一老师进行主旨报告
沈洁老师：从知识共享到知识创造——ChatGPT视域下的人机协同教育
沈洁老师以其独到的见解和深入的研究，为与会者带来了题为《从知识共享到知识创造：ChatGPT视域下的人机协同教育》的精彩汇报。沈老师的研究聚焦于人工智能技术，特别是ChatGPT在教育领域中的应用，探讨了人机协同教育模式如何促进知识的传递、共享以及创造。沈老师首先从政策文件和近年研究热点出发，阐述了人机协同教育的重要性和时代价值。通过广泛的文献收集和分析，她指出，尽管当前教育领域对人机协同的研究日益增多，但关于人机共创实现知识创造的研究尚显不足。在研究问题部分，沈老师提出，随着人工智能技术的突破性进展，尤其是ChatGPT等生成式人工智能的快速迭代，教育领域面临知识生产方式的变革。她强调，人机协同教育不应仅限于知识共享，更应拓展至知识创造，以促进教育的深度发展。研究思路环节，沈老师提出了知识创造的理论困境与现实困境，并探讨了人机协同教育在促进知识创造方面的潜力与优势。她创新性地改进了知识管理公式，构建了ChatGPT视域下的知识创造导向的人机协同教育模式。在论文汇报部分，沈老师详细介绍了人机协同教育模式的理论信念、基本原则、人机主体和技术手段。她强调，该模式以人本、互信、互补为基本原则，构建了“师-生-机”共同体，以ChatGPT类技术为支撑，推动了从知识共享到知识创造的转变。最后，沈老师对知识创造导向的人机协同教育模式的风险与挑战进行了深入分析，提出了应对策略，并恳请各位老师批评指正。沈老师的汇报不仅为教育技术领域提供了新的视角和深刻的见解，也为教育工作者如何有效利用人工智能技术提供了宝贵的指导。她的研究推动了教育模式的创新，为培养适应未来社会需求的创新人才提供了理论支持和实践路径。
图 沈洁老师进行主旨报告
王培均老师：国际高等教育中AIGC的教学应用——类型、策略与方式
接下来，王培均老师以其深入的学术研究和系统性文献综述，为与会者带来了题为《国际高等教育中AIGC的教学应用：类型、策略与方式》的精彩汇报。王老师的研究聚焦于人工智能生成内容（AIGC）在国际高等教育中的应用，探讨了不同类型的AIGC、教学策略和应用方式。王老师首先介绍了选题的背景，指出自2022年11月OpenAI公司推出ChatGPT以来，其自然语言处理和交互能力在教育领域的应用引起了广泛关注。接着，王老师阐述了研究方法，采用系统性文献综述（SLR）的方式，通过明确的研究问题、系统的搜索策略、严格的纳入和排除标准，以及对文献质量的评估，全面、客观地总结了AIGC在高等教育中的应用。研究问题包括：高等教育中应用了哪些类型的AIGC（RQ1）、AIGC应用下的教学策略有哪些（RQ2）以及AIGC的应用方式有哪些（RQ3）。通过系统的搜索策略，王老师最终纳入了139篇文献进行分析。在GAI类型方面，王老师介绍了Generator、Reimaginator、Synthesizer、Assistant和Enabler等不同类型的AIGC，并举例说明了它们在教育领域的具体应用。在教学策略方面，王老师根据Yim & Su (2024)的分类，详细介绍了建构性、反思性、说教性和真实性等不同方向的教学策略，并提供了具体的策略描述和应用案例。最后，在应用方式方面，王老师探讨了收敛式和扩散式两种应用模式，并具体分析了收敛式应用和扩散式应用下的不同二级类目和应用实例。王老师的汇报不仅为教育技术领域提供了新的视角和深刻的见解，也为教育工作者如何有效利用AIGC技术提供了宝贵的指导。他的研究推动了教育模式的创新，为培养适应未来社会需求的创新人才提供了理论支持和实践路径。
图 王培均老师进行主旨报告
何千慧老师：大语言模型在中小学英语教学中的挑战与应对
澳门城市大学庞何千慧老师为与会者带来了题为《大语言模型在中小学英语教学中的挑战与应对》的精彩汇报。庞老师的演讲深入探讨了大语言模型（LLM）在中小学英语教学中的应用，并对其带来的挑战和应对策略进行了系统性分析。庞老师首先介绍了大语言模型的技术基础，包括神经语言模型和Transformer模型，强调了这些模型在自然语言理解和生成方面的强大能力。她指出，LLM在提供全面的知识和问题解决能力、精准的特定领域知识回答以及与人类价值观对齐方面具有显著优势。随后，庞老师深入分析了当前中小学英语教学的目标与现状，指出了教学目标的演变和教学方式的信息化趋势。同时，她也指出了教学中存在的问题，如学生英语交际能力的提升需求、对英语国家文化了解的不足，以及学生学习兴趣和自主学习能力的培养。在探讨LLM如何解决这些问题时，庞老师通过具体的应用案例，展示了LLM在写作教学中的应用，并提出了一系列教学策略。她强调，教师应结合LLM，以学习目标和语言教学需求为出发点，引导学生思考，帮助他们掌握语言技能，促进高阶思维能力的培养。庞老师也提出了学生过度依赖模型的风险，包括信息准确性问题和技术与自主英语学习障碍。她呼吁教育者应培养学生的创造性思维和想象力，以适应与大语言模型的协作，并推动教育数字化转型。最后，庞老师感谢了与会者的聆听，并期待未来的研究和实践能够进一步探索和完善LLM在英语教学中的应用。
图 何千慧老师进行主旨报告
陈小娇老师：数智时代教育中人本主义人工智能的发展与纾难——国际比较分析与未来议程建构
最后，浙江工业大学的陈小娇老师为与会者呈现了题为《数智时代教育中人本主义人工智能的发展与纾难——国际比较分析与未来议程建构》的精彩汇报。陈老师的研究深入探讨了人本主义人工智能（Human-Centered Artificial Intelligence, HCAI）在教育领域的应用，并进行了国际比较分析，展望了未来的发展方向。陈老师首先介绍了数智时代的背景，强调了人工智能作为核心技术在教育变革中的重要作用。她指出，HCAI在教育中的应用不仅限于技术层面，更是实现教育公平和提高教育质量的关键手段。通过构建智能学习环境，HCAI支持个性化学习和智慧教学，促进新质人才的培养。在研究设计部分，陈老师采用了内容分析法，系统地分析了国内外关于HCAI教育应用的文献，揭示了研究主题、价值内涵、风险局限，并对未来的研究方向提出了建议。她通过比较分析，指出国内外在HCAI教育应用上的研究主题存在共通之处，但也有明显差异，这些差异对各国的教育策略和实践产生了影响。陈老师在汇报中详细讨论了HCAI在教育中的价值内涵，包括个性化学习、师生互动和协作、参与式设计与用户体验等方面。同时，她也指出了HCAI教育应用的风险和问题，如实践中的局限性、误解与滥用风险、传统教学模式的限制和效果验证的不足。最后，陈老师提出了HCAI在教育领域的未来议程，强调了加强个性化与人机协同理论研究、推广智能工具应用、确保技术的负责任使用等方向。她呼吁教育工作者和研究人员共同探索和完善HCAI在教育中的应用，以促进教育技术的发展和教育质量的提升。
图 陈小娇老师进行主旨报告
