普羅米修斯之火：教學智能體的內涵闡釋與應用策略

隨著人工智能技術的飛速發展及其與教育領域的深度融合，教學智能體正日益成為教育工作者關注的焦點，“普羅米修斯之火”的寓意給研究與實踐帶來新的啟發。研究發現，教學智能體的演進歷經從規則驅動到大模型驅動多個階段，其內涵是“人腦+大模型+知識庫”三者的有機融合。

本文針對教師課堂教學實際，提出“學創共生”的應用策略，幫助教師有效運用教學智能體通過“學習情境驅動—問題探究引導—知識系統貫通—課堂成果共創”實現個性化學習支持、精準教學管理與師生協同創新，并在此基礎上反思其可能帶來的挑戰。

人工智能技術的快速迭代更新，促使教育領域加速從數字化向數智化躍遷。中共中央、國務院印發的《教育強國建設規劃綱要(2024—2035年）》強調要促進人工智能助力教育變革，深化人工智能助推教師隊伍建設，打造人工智能教育大模型，這也使得教學智能體在教育教學應用中被賦予了至關重要的意義。

在古希臘神話中，普羅米修斯盜取天火賜予人類智慧與文明，開啟了人類自我解放和創造的時代。如今人工智能的蓬勃發展，猶如又一簇“普羅米修斯之火”，正在深度重塑人類社會的面貌。在這樣的時代背景下，我們有必要深入探討這簇“普羅米修斯之火”如何在教學領域燃燒，它經歷了怎樣的演變歷程，其內涵價值在哪里，又將如何有效應用于實踐，特別是在教育核心力量——廣大中小學教師的日常教學中，如何借助教學智能體實現教學效率躍升、學習興趣激活、個性化發展支持，發揮其最大的潛能。

智能體及發展

智能體（Agent）的概念起源于哲學，早期的哲學討論，特別是圍繞“自主性”的論說，已預示了智能體的萌芽。哲學家們想象著擁有自我決策與行動能力的實體，將其視為一種抽象的概念而非物質的存在。這種對“自主”和“能動”的探討，正是智能體核心精神的早期啟蒙，如同普羅米修斯在混沌中點燃了人類智慧的火苗。

近代關于智能體的研究是從20世紀80年代中期“多智能體系統”的興起開始的，而真正奠定現代智能體理論基石的是英國計算機科學家圖靈。1950年，圖靈在其開創性論文《機器能思考嗎？》中首次提出“機器思維”的概念，認為機器可以具備與人類相媲美的智能。這與早期哲學家對自主性的構想形成了歷史性的呼應。后來圖靈測試的提出，也進一步將智能體的概念從抽象的哲學思辨拓展到以計算機技術為依托的人工實體中，標志著智能體由理論性走向了實用化。可以這么說，智能體的演進，特別是關于教育領域的研究經歷了從“規則驅動”到“機器學習”,再到近年來“深度學習與大模型驅動”的顯著轉變。

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以規則驅動為核心的智能導師階段

20世紀初，斯金納的學習機器和普萊西的自動測試機，已開始嘗試用機械方式推動教學的自動化與標準化。而真正讓智能體技術在教育領域初露鋒芒的，是70年代興起的智能導師系統，并在隨后數十年中長期占據主導地位。這一時期的智能導師系統以規則驅動為核心，依托事先構建的專家知識庫和邏輯推理機制運作，旨在模擬人類教師的教學過程。它們能夠診斷學生的錯誤，提供針對性的反饋，并根據學習表現靈活調整學習路徑，從而在一定程度上實現了個性化教學。

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以多模態感知為中心的教學代理階段

進入21世紀初，伴隨計算能力的躍升、機器學習技術的進展以及互聯網的迅速普及，智能體迎來了新的發展階段。與此前不同的是，這一時期引入了更多的機器學習算法，使智能體能夠依托數據進行自主學習與適應。多模態感知技術的應用使得智能體除了進行文本處理，還能綜合分析圖像、聲音、視頻等信息，實現更自然、更順暢的理解與交互。這種跨模態能力讓智能體在“智能化”和“類人化”上更進一步，為學生帶來更豐富的體驗。

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以生成式人工智能為主導的對話型智能體階段

自2020年以來，以ChatGPT為代表的生成式人工智能的爆發式發展，徹底改變了智能體的發展軌跡。大語言模型的崛起使智能體的定義與功能被賦予了更豐富的內涵。大模型前所未有的自然語言理解、生成、推理與知識遷移能力，使智能體實現了從單一任務處理到多模態感知、從規則驅動到自主學習、從靜態響應到動態規劃的跨越式發展。當前，以生成式人工智能為主導的對話型智能體成為研究熱點。它們能夠進行高度擬人化的對話，提供個性化的學習內容，甚至面對各類情形表現進行復雜的推理與規劃。

教學智能體的內涵闡釋

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教學智能體的內涵認識

教學智能體不是單方面的能級增強，而是將各種高集成的“智慧”有效聚攏的高階產物，它既要有完善科學的知識體系，又要有全面高效的分析模型，還要有靠譜穩健的教師經驗。因此，筆者認為教學智能體的內涵是“人腦+大模型+知識庫”三者的完美融合，如下圖所示。

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教學智能體的主要類型

從教學功能的視角來看，教學智能體的應用呈現出多樣化的發展趨勢。陳若宇等以常州市天寧區“根-葉-花”課程為實踐載體，結合課例闡釋智能體如何賦能小學科學教育，介紹了智能體如何支持不同的教學實施過程。肖洪云等構建基于大語言模型的“混合式教學設計”智能體的基本框架。該框架以大語言模型為核心，主要包括角色設定、行為配置、優化完善三個模塊。它通過“師－生－機”三位一體的多維度協同，實現了智能體在確定項目驅動問題、設計項目方案、完成項目作品及開展項目作品評價等環節中的應用，促進了學生對知識的深度理解和應用，極大地提高了教學效果。這反映了教學智能體在不同教育場景中的廣泛適配性，使其能扮演教學工具、學習伙伴與教學引導者等多重角色。下面將結合具體類型進一步闡釋。

（1）互動對話型智能體

這類智能體在基于大語言模型的教學應用中最為常見，其主要功能是通過自然語言與學生進行交流，提供答疑、學習引導以及口語練習等服務。然而，如何讓智能體的語言輸出與學生的實際理解水平相匹配，仍是影響教學效果的一大挑戰。

（2）教學模式自動實施智能體

這類智能體旨在模擬課堂師生互動，實現課堂教學模式的自動化與優化，從而解決復雜學科問題并促進個性化學習。以項目式學習（PBL）模擬教學系統為例，其核心架構由知識庫、數據庫和智能體記憶系統構成。系統通過模仿教師的思維方式，實現分層級行為控制：基礎教學動作通過提示詞實現，而復雜教學流程則依托工作流實現。

（3）師生角色扮演智能體

這類智能體旨在通過模擬學生的知識儲備、行為習慣、學習偏好及認知過程，強化模擬學習的真實感與針對性。它能夠再現特定學生的角色特征，其訓練過程通常包括收集學習行為數據、歸納典型學習情境、重構學習歷程，并引入真實的學習案例作為訓練素材。借助這種智能體，教師教育教學研究可以在低成本、無風險的條件下開展實驗，同時也為教師更好地理解不同類型學生的學習特征提供了有力支持。

（4）教師決策評價智能體

教師決策自動化評價智能體通過人機協作，完成評價準備、標準制訂、群體智慧挖掘以及個性化反饋生成等環節。此類智能體融合生成式人工智能與教育專家的判斷，構建多維度評價體系，并借助大規模進行數據分析，揭示教師群體決策的共性模式與潛在發展規律，同時提煉高頻應對策略和典型偏差。它不僅能為教師提供面向專業反思與自我提升的個性化建議，還為教育管理者理解教師在復雜情境下的應對特征提供了重要參考。

（5）多類型組合智能體

盡管單一智能體在語言生成與任務執行等方面具備一定優勢，但在應對復雜教育任務時往往難以面面俱到。而由多種類型的智能體協同構成的系統，通過明確分工與緊密配合，能夠更高效、更深入地支持項目式等復雜學習活動。多類型組合智能體的核心思路是讓不同類型的智能體各自承擔特定的功能與角色，在協作與高效互動中，提升師生教學活動的智能化水平。

學創共生：教學智能體的應用策略

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學創共生的內涵闡釋

“學”是指教師教學和學生學習，“創”是指課堂過程與結果的生成創作，“共生”是指基于教學智能體的“教師—學生—機器”三元主體形成持續互動與協同發展的共生關系。該策略以教學智能體為核心發動機，課堂教學以情境驅動為起點，通過智能體的精準推送與教師的引導激發學生的學習動機，并以探究提問為關鍵，促進學生在對話與思辨中生成新知、在知識獲取與整合中實現認知結構的優化，最終在成果共創環節將學習轉化為可視化、有意義的產出。

該策略的核心是三元主體的協同機制。教師作為學習目標制訂者、學習引領者與過程調節者，確保策略與新課標、學科邏輯高度一致；學生是探究的主體與創造的實踐者，參與情境、回應探問、整合知識并生成成果；機器作為教學智能體是師生互動的物理載體，承載著信息與資源的調度者、思維探究的引導者、成果呈現的輔助者的重要角色。智能體的參與不是單一節點的介入，而是從情境創設、問題引導到知識整合和成果生成的全鏈條支持。正是因為有了強大教學智能體的融合參與，使得教師有更多時間引導學生深度思考，使得學生能夠得到實時反饋而拓展學習邊界，教學智能體則通過人機交互不斷優化響應與服務方式，三者之間形成共生式進化發展。

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學創共生的實施步驟

（1）學習情境驅動，激發學習動機

在該環節中，教師以真實、有挑戰的相關問題情境作為學習的起點，激發學生的好奇心與參與意愿。教師可結合課程主題和學生特點，將需求輸入情境生成智能體，由其生成多模態情境；學生通過觀看、體驗或任務引入進入學習狀態。這種基于情境學習的理論，能夠大幅降低認知門檻，促發學生內在學習動機。

（2）問題探究引導，引發深度思考

在該環節中，教師通過設計遞進式、啟發性的問題鏈引導學生與智能體互動，推動學生思維從表層認知向深度分析逐層遞進。教師依托對話型智能體構建“問題螺旋”——以基礎概念為起點，通過階梯式提問逐步導向高階分析、評價與創造等思維活動。學生在此過程中輸出觀點與疑問。教師則在關鍵節點進行方向性引導，確保探究路徑符合學科邏輯。師生可以結合蘇格拉底式提問法與智能交互，提升探究學習與批判性思維水平。

（3）知識系統貫通，構建專業認知

該環節幫助學生將新知識與已有知識網絡連接起來，形成結構化、可遷移的理解。在具體實施中，教學智能體依托權威學科知識庫及多模態資源，動態提供概念解析、案例演示與可視化支持；教師則通過比較分析、歸納總結和跨領域聯結等策略，引導學生完成知識重構。這種即時性認知支架與系統性思維訓練的有機結合，有效促進了知識網絡的動態優化與深度學習的實現。

（4）課堂成果共創，評價學習成效

該環節通過教學智能體的多模態支持系統，將學生的創造性成果與學習過程轉化為可視化、可交互的數字化學習產出。在具體實施中，教學智能體將探究過程與核心知識整合生成初稿，學生進行修改與完善，最后上傳平臺供同伴評價與二次優化。這個環節強調意義建構與元認知提升，助力學習成果在班級與更大范圍共享。

總結與反思

教學智能體作為新時代的“普羅米修斯之火”，正以其獨特的能力點燃教育改革的希望。然而，智能體技術的迭代速度遠快于人類的認知適應節奏，這種差距容易引發制度架構、價值觀與工具理性之間的發展失衡，帶來觀念滯后、技術異化與制度失序等多重風險。回顧其發展脈絡可以看到，教學智能體的理念經歷了從哲學探討到圖靈測試的具象化，再到基于大模型的生成式人工智能驅動的演變過程，完成了從規則導向到自主學習、從靜態響應到動態規劃的跨越。它并不是對通用大模型的簡單嫁接，而是在教育情境中深度融合專業知識與特定功能的成果集成。盡管前路仍有不少挑戰，教學智能體的未來依然值得期待。

本文作者：

倪俊杰

杭州師范大學經亨頤教育學院/浙江省杭州硅谷中學

文章刊登于《中國信息技術教育》

2025年第19期

引用請注明參考文獻：

曾海軍 潘靜文.人工智能賦能智慧教育生態的場景具象與路徑指向[J].中國信息技術教育，2025（19）：85-88.

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