基于生成式人工智能的人机协同教学设计探索

摘 " "要：以ChatGPT为代表的生成式人工智能给教育领域带来巨大冲击。基于生成式人工智能的人机协同教学在增强多元化交互并重塑教育教学生态、落实核心素养目标并变革课堂结构、构筑学习共同体并促进师生协同发展等方面具有优势。在具体实施中，教师可以采用聚焦核心素养与高阶思维进行教学设计、高效生成教学资源与选取教学方式、辅助学生建构知识体系与探究问题等策略，通过“师—生—机”三者的有效性交互完成教学活动，促进学生全面而有个性地发展。

关键词：生成式人工智能；ChatGPT；人机协同；高阶思维

2022年底，由OpenAI公司开发的ChatGPT横空出世，将生成式人工智能正式推入大众视野中。作为基于大数据预训练的人工智能语言模型，ChatGPT不仅能胜任自然语言对话、多语种翻译、图片处理、信息检索以及数据分析，甚至在一些专业领域也展现出媲美人类的应用潜力。除ChatGPT外，市场上还存在着众多同类型的生成式人工智能系统，如Google的BERT模型、DeepMind的Gopher模型、百度的ERNIE模型和华为的ModelArts模型等。

生成式人工智能的持续迭代与广泛应用势必给传统教育带来巨大冲击。如何将人工智能与教育相结合成为当下教育研究的热点之一。中共中央、国务院于2019年发布的《中国教育现代化2035》，在“教师队伍培养”“智能化校园建设”与“新型教学方式探索”等内容中多次强调人工智能的实施与应用［1］。《普通高中地理课程标准（2017年版2020年修订）》也在“实施建议”中提出，“借助大数据、人工智能、‘互联网+’等信息技术的学习，是面向未来的学习方式之一，为学生提供自主学习、探究学习和合作学习的开放空间，促进地理学习的拓展和深入”［2］。探讨基于生成式人工智能的人机协同教学的应用优势与实施策略，可以为生成式人工智能与地理教育教学的融合应用提供方法论。

一、基于生成式人工智能的人机协同教学的应用优势

生成式人工智能的广泛应用为教育教学打开一条新的思路，人机协同教学成为技术与教育深度融合的必然趋势。人机协同教学概念中，“人”指向教师与学生，“机”则指向生成式人工智能支持下的学习软硬件装备，“人”与“机”协同混合，共同完成教学活动。人机协同教学模式包含教师、学生与生成式人工智能三个基本要素，涵盖“师—生”协同、“师—机”协同与“生—机”协同三维教学关系，其中“师—生”协同居于核心地位。人机协同的教学实践，有助于实现人工智能与教育者的优劣互补［3］。

生成式人工智能系统能够依托海量互联网信息，为师生检索与收集丰富的教学资源。在预训练大语言模型基础上，生成式人工智能掌握了丰富的语言数据，包括语言模式、语法和语义等。借助转换器模型与自然语言处理模型，生成式人工智能得以捕捉文本中的长距离依赖关系，理解人类自然语言的上下文内容，并生成贴近人类自然语言的回答。这也意味着生成式人工智能在与教师和学生进行对话时，能够快速理解语句并给出便于人类理解的内容反馈。生成式人工智能不仅会利用其预训练过程中学习的信息为提问者生成回答，还能够参考人类为其提供的特定信息生成对某一专业领域的反馈。基于生成式人工智能的特性，人机协同教学能够从教学设计、教学资源、教学方式与合作探究等方面开展实施探索。

（一）增强多元化交互，重塑教育教学生态

2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》指出：“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。”［4］人机协同教学模式使人工智能与课堂教学、教师发展等方面深度融合，推动学生、教师和生成式人工智能的关系变革与角色重构，以建构多主体互动的高质量课堂。

不同于传统课堂的单向传输模式，人机协同教学的课堂要形成涵盖“师—生”“生—机”“师—机”多维度交互的新型教学样态，要形成可接受性、体验性、情境性和协同性的互动教学机制，并在学生、教师和生成式人工智能之间形成你中有我、我中有你、相互促进与融合的良性关系。“师—生—机”多元化的教学交互需依情驱动，因势利导。教师可以在生成式人工智能的协同下，关注项目情境的创设，设计有梯度的驱动任务，并根据内容需要与人工智能特质定制教学方法，让学生在教师搭建的学习框架下身体力行参与到课堂活动与项目中。同时，生成式人工智能还能够将学生的学习数据呈现在教师面前，帮助教师实现个性化学习方案定制，满足每一个学生不同的学习需求。此外，生成式人工智能还能够协助教师完成重复性工作，如作业批改、学情分析、教学资源检索分类等任务，使教师将更多精力聚焦在创造性与个性化的教学活动中。

（二）落实核心素养目标，变革课堂结构

《普通高中地理课程标准（2017年版）》首次提出地理学科核心素养。高阶思维具有自主性、能动性、创造性与批判性等特质，是核心素养培养视角下的关注重点。长期以来，传统的教育教学容易异化为强调分数与结果，忽视学生个体意义上的思维发展。“生—机”交互视角下，生成式人工智能支持下的人机协同教育强调以学生为中心，通过生成式人工智能构筑的学习网络，抹平了传统知识传播的信息差，重构了课堂教学的知识结构，扩展了课堂教学的知识边界。学生在与生成式人工智能系统进行对话交流的过程中，结合教材能够轻松获取事实性知识、概念性知识，从而留出余力进行问题解决与项目创新，实现高阶思维的发展。

人机协同的教学模式也能够改变传统“一师多生”的课堂结构。学生使用电脑、平板电脑等人工智能设备，在解决复杂项目或结构不良问题出现困难时，可以在教师的引导下形成递进式的“问题链”，与生成式人工智能发生对话交流，再由生成式人工智能生成的“反馈链”提供差异化思维协助。人机协同的教学模式以独一无二的“问题链”与“反馈链”螺旋上升的形式，兼顾学生学习过程中的多样化需求，助推每一个学生的高阶思维发展，实现“多师多生”的个性化学习指导过程。

（三）构筑学习共同体，促进师生协同发展

联合国教科文组织于2019年发布的《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》指出，教师若要有效使用人工智能技术，就要了解人工智能驱动的系统是如何改善学习的，要掌握数据分析等一系列技能与能力，还要教授学习者掌握那些可能不会被机器取代的技能与能力［5］。人工智能技术的快速发展正引领着科技与产业领域的新变革，在可以预见的未来，人工智能将渗透人类生活的方方面面。生成式人工智能支持下的人机协同教学不仅仅在于“生—机”与“师—机”的交互促进教与学方式的改变，还要推动构建新型学习共同体，提高学生和教师共同的发展质量。这一新型学习共同体以自我超越、团队学习、共同目标、实践成长、滋养生命为核心要素，学生、教师和人工智能形成一个专业化的学习型组织，促进学生和教师在人机协同中实现知识的更新与创造、能力的培养与提升、智慧的启迪与激发，从而获得共同成长以适应人工智能带来的社会变革。

作为学习共同体的核心参与者，学生在人机协同的学习环境中基于“做中学”的理念开展学习活动。教师创设的情境和人工智能提供的学习辅助，改变了学生的课堂学习方式，重构了知识建构体系，使学习从零散走向整体、从浅层走向深度、从知识走向素养，并在共同体中实现学思结合、知行统一。同时，在学生与人工智能技术的系统性接触中，人机协同的教学模式同样能够训练学生使用人工智能产品，为学生营造人工智能启迪环境。

教师是学习共同体的推动者，是教育者也是学习者，是终身学习的践行者。拒绝学习、停滞不前的教师会被人工智能淘汰。只有学习，教师才能成己达人，以专业的知识素养唤起学生的认知与体验，以独特闪光的人格魅力和阳光善良的人性熏陶促进学生精神的成长，从而更好地履行教书育人的职责。未来的教育将由教师和人工智能共同为学生提供权威的学习支撑、精准的学习内容和学习活动［6］。人工智能时代的教师使命不再囿于知识与技能的传授，而在于学生素养的塑造和成长的引领。这对教师的角色和素质提出新要求。可以认为，进行数智时代教育专业知识与技能的革新，提升人工智能素养，是当前每一位教师的新使命。

二、基于生成式人工智能的人机协同教学的实施策略

在生成式人工智能支持下的人机协同的教学模式中，教师应利用生成式人工智能的信息检索能力、语言理解能力以及学习生成能力，在人机协同教学中创设具有创新性的思维情境，生成更为适切的教学资源，搭建高阶思维培养结构，充分发挥人工智能与人类智能合作的优势，共同驱动人工智能时代下的课堂变革。

（一）聚焦核心素养与高阶思维进行教学设计

教学设计涉及课标要求、教学目标、教学方法、教学过程、教学资源、教学环境与教学评价等多方面，在人机协同教学中，教师应通过连续对话的方式，分步骤引导生成式人工智能逐步生成教学设计方案。值得注意的是，生成式人工智能多基于通用性知识进行“预训练”，而特定知识如各学科课程标准，并不在生成式人工智能“预训练”数据当中。因此在“师—机”交互时，教师需先就课程标准中对于本堂课的内容要求让生成式人工智能进行“预训练”，并针对教学过程与学习方式，向生成式人工智能提出准确的需求提示词，以推动生成式人工智能对教学设计的生成与修改。人机协同模式下的教学设计不仅在于生成式人工智能辅助教师完成教学设计工作，而且包括对传统课堂模式的突破——在设计阶段就将生成式人工智能融入教学全过程，建立“师—生—机”三元交互课堂架构。

（二）高效生成教学资源与选取教学方式

人机协同教学中数智教学环境的构建着力于发展学生的高阶思维。在“师—机”交互视角下，教师可以借助生成式人工智能快速准确地生成教学资源，如创设生活化的教学情境、搜集适宜的案例、检索教学所需的真实数据、制作清晰生动的可视化模型等。例如：关于“人口迁移”的教学，使用ChatGPT检索某地区真实的人口变化数据，可以辅助学生对人口迁移建立直观认识；在“水循环”的教学中，使用Phenaki生成逼真的水循环过程视频，可以辅助学生明悉水循环的过程及其地理意义。教师在人机协同框架下，能够高效地选取以学生为主体、以问题为驱动、以任务为导向的多种教学方式，如项目式教学、案例式教学、混合式教学等，以利于学生高阶思维的发展。

（三）辅助学生建构知识体系与探究问题

在人机协同的教学模式下，学生逐渐从知识学习转向思维学习。学生可以利用生成式人工智能强大的信息检索与生成能力，结合教材进行多样化的信息获取，进行知识体系建构。在教师搭建的学习框架中，学生还能用生成式人工智能系统进行个性化问题探究。例如，在对“毛里求斯的发展模式可以复制吗”这一问题的研究中，学生利用生成式人工智能的信息检索与总结，了解不同资源匮乏国家的发展困境，收集毛里求斯的资料分析其发展优劣。对其发展模式是否可复制持不同观点的学生，在生成式人工智能的协同下完成观点构建和课堂分角色辩论活动，形成对区域整体性和关联性的具体概念，获得地理核心素养发展。

三、基于生成式人工智能的人机协同教学设计案例

下面提供一个基于生成式人工智能的人机协同教学设计案例，教学内容为中图版普通高中教科书《地理》选择性必修2第三章第一节《产业转移及其影响》。

（一）课前准备

教师在课前与ChatGPT协同完成课标分析、教学目标设计、教学方法选取等准备工作，通过与ChatGPT的有效交流筛选并生成备课资源，确定围绕“华为企业的成立与转移”设计情境，开展教学活动。

1.课标分析

产业转移是区位因素变化导致区位重新选择的结果，对产业迁出地和承接地的异同比较是分析产业转移现象发生的前提之一。因此，本节课的重点是结合具体案例分析产业转移的因素及影响，强化学生从区域视角辩证看待地理事象的思维方式，形成从区际联系角度认识人地关系的思维，树立人地协调观。

2.教学目标

（1）通过与生成式人工智能的交互，结合华为企业实例，说出产业转移的概念，归纳影响产业转移的一般因素，提升逻辑思维能力。

（2）通过与生成式人工智能的交互，开展角色扮演活动，讨论产业转移对迁出地和承接地的经济、社会和生态环境的影响，辩证看待产业转移对地理环境所造成的正负两方面的影响，树立因地制宜、因时制宜的区域协调发展观。

3.教学方法

本节课主要采用案例教学法、问题式教学法、混合式教学法。

（二）课堂教学

课堂教学以华为产业转移为主线情境，学生借助与ChatGPT的实时对话，完成三个探究任务，建构知识体系，发展高阶思维。

任务一：敢为人先，白手起家——华为因何选址深圳

【教师活动】播放“华为发展历程”视频，引出华为1987年在深圳成立，介绍华为生产的主要产品，展示与华为企业发展相关的自然条件（地理位置）和人文条件（政策、交通、市场、劳动力、地价）的图文资料，引导学生思考华为最初在深圳建厂的原因。

【学生活动】借助ChatGPT分析华为最初在深圳设厂的原因（人机互动情况如表1所示）。

从表1可以看出，ChatGPT从不同角度正确分析了华为在深圳成立的原因，回答清晰准确。

设计意图：引导学生回顾工业区位因素相关知识，为学习产业转移的原因作铺垫。

任务二：产业链转移，再创佳绩——华为为何迁至东莞

【教师活动】展示题为“华为要在东莞松山湖造第二个‘硅谷’”的新闻报道，展示“深圳和东莞的发展现状”图文资料，讲述华为自2012年起绝大部分产业链已转移至东莞的事实，引导学生思考华为为何转移至东莞。

【学生活动】借助ChatGPT说出产业转移的基本概念，自主思考东莞成为华为产业转移承接地的优势区位条件并将其与ChatGPT提供的回答对比，检测思维成果（人机互动情况如表2所示）。

从表2可以看出：针对第一个问题，ChatGPT针对描述的地理现象给出“产业转移”“产业重组”两个名词，完全可以胜任辅助学生理解产业转移含义的任务；针对第二个问题，ChatGPT从六个角度对华为从深圳转入东莞的原因进行分析，逻辑清晰，内容科学、全面，体现出其较强的分类和归纳总结能力。

设计意图：通过对比不同区域的区位条件，引导学生归纳出产业转移的影响因素。

任务三：腾笼换鸟，筑巢引凤——东莞“华为小镇”该不该发展

【教师活动】以东莞承接华为大部分产业链为例，提供深圳产业结构变化、深圳城市近30年转移的产业、东莞地理位置、东莞基础设施、东莞物价等相关资料，设置角色扮演活动——召开“记者招待会”，讨论产业转移对迁出地和承接地带来的影响，提出活动要求并给予学生个性化指导，对学生陈述的观点进行总结并引导学生从利弊两面辩证分析产业转移的影响。

【学生活动】自由选择深圳市长、深圳普通市民、东莞招商局长、东莞环保局长、东莞外出农民工等角色，借助ChatGPT展开探究活动，从所选角色的立场出发提出“是否支持产业从深圳转移至东莞”的观点并陈述理由（人机互动情况如表3所示）。

从表3可以看出：ChatGPT从不同职业角色的角度阐释支持或不支持华为转移的原因，虽然在角色定位上不够精准，但为学生提供了有所助益的学习材料，给予学生自主判断、取舍ChatGPT生成结果的机会，发展学生使用生成式人工智能的素养。

设计意图：通过角色扮演活动，促使学生从不同职业角度思考产业转移带来的影响，并通过语言表达外显地理思维结构的完整程度，培养高阶思维。

（三）课后评学

1.学习评价

在人机协同教学中，学生的学习成果不是评价的唯一标准，学生在学习过程中表现出来的思维和素养也是评价的重要维度。因此，教师基于SOLO分类理论，对ChatGPT生成的思维结构评价表进行优化，设计了《产业转移及其影响》学习评价量规（如表4所示）。

2.教学总结

生成式人工智能在本节课充当了助教的角色，不仅协助教师备课，更以即时性对话的交互方式为学生提供个性化辅导，促进学生高阶思维的形成。但是，教学过程中缺乏对生成式人工智能的“预训练”，以致无法保证ChatGPT生成的内容高度符合学生与教师的需求。如何提高生成式人工智能提供信息与资源的精准性是后续需要研究的问题。

人工智能技术的迅猛发展让过去的梦想在如今成为可能，但现阶段由于缺少综合性人工智能教育系统，叠加实施成本问题，许多技术与构想只能分散于教学各个环节中，甚至尚且仅以想象的形式存在。从教师素养角度看，人工智能在教育教学中的应用对教师提出了更多要求，赋予教师更丰富的使命，促使教师努力拥抱人工智能时代的到来。从学生发展角度看，尽管人工智能技术更有利于知识的获取，一定程度上提高了学习效率，但使用不当则可能陷入浅层思考、碎片化学习和信息茧房之中，反而阻碍高阶思维能力与问题解决能力的提升。

新时代，新使命，新作为，在“人工智能+教育”的时代潮流中，生成式人工智能在教育理念、教育研究转型、教育实践变革方面展现出巨大潜能，为发展学生的“学力”、教师的“教力”、教育的“育力”带来新契机。面对生成式人工智能与教育双向赋能的机遇，一方面，我们需要立足地理核心素养培育的根本目标，以人工智能技术与地理教育教学的深度融合为手段，积极探索生成式人工智能对学生深度学习与个性化发展的有效路径，推进地理教育教学数字化转型。另一方面，我们也要清醒地认识到生成式人工智能并不能全面代替教师对学生地理思维发展与积极情感的引导作用，甚至可能导致学生的认知惰性。这些问题，都将是地理教育教学研究的新课题，需要在未来的应用实践中加以解决。

参考文献：

［1］中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》［EB/OL］.（2019-02-23）［2023-12-15］.https：//www.gov.cn/zhengce/2019-02/23/content_5367987.htm.

［2］中华人民共和国教育部.普通高中地理课程标准（2017年版2020年修订）［S］.北京：人民教育出版社，2020：37.

［3］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（5）：4-13.

［4］国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知［EB/OL］.（2017-07-20）［2023-12-15］.https：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

［5］任友群，万昆，冯仰存.促进人工智能教育的可持续发展：联合国《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》解读与启示［J］.现代远程教育研究，2019（5）：3-10.

［6］余胜泉.人工智能教师的未来角色［J］.开放教育研究，2018（1）：16-28.