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人机协同学习:实践模式与发展路向 郝祥军.pdf


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第 28 卷  第 4 期开放教育研究Vol. 28, No. 4
2022 年 8 月Open Education ResearchAug. 2022
 
人机协同学****实践模式与发展路向
郝祥军  顾小清  张天琦  王欣璐
(华东师范大学 教育学部教育信息技术学系,上海 200062)
[摘要] 人工智能等技术与社会各领域的加速融合,使得人机协同成为智能时代的重要特征和发展趋
势。人机协同的教与学已初具实践形态,为理解和建构未来教育世界提供了新的方式。本研究聚焦智能时
代的人机协同学****首先明确了其重要内涵,并综合现有文献系统剖析了人机协同学****的现状。其次,本研
究基于人机交互的自主度变化将人机协同学****的实践模式解构为三类,即人工智能引导的训练学****模式、人
工智能支持的协作学****模式和人工智能赋能的探究学****模式,并以此分析了学****者的角色。最后,为推动人
机协同学****的实践发展,本研究围绕人机关系建立、价值取向和伦理安全提出了具体建议,以此明确智能时
代的人机协同学****发展路向。
[关键词] 人工智能;人机协同学****学****本质;学****形式;实践模式;学****者角色
[中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1007−2179(2022)04−0031−11
  
与机器智能的互构性发展提供了新的发展土壤”
一、引言
(罗生全,2021)。教育作为智能时代的重要发展领
随着人工智能、大数据、物联网等新一代信息域,事关人才培养,《新一代人工智能发展规划》强
技术的发展,人类社会迈入智能时代。我国《新一调,“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学
代人工智能发展规划》指出,人工智能加速发展,方法改革,构建包含智能学****交互式学****的新型
呈现深度学****跨界融合、人机协同等新特征,大教育体系”。人机协同教学、人机协同学****成为
数据驱动知识学****人机协同增强智能等更是成智能教育实践的重要方式,也是国际公认的教育人
为人工智能发展的重点,要求探索人机智能共生的工智能发展方向(Pedro et al., 2019)。随着智能技
行为增强与脑机协同,发展“人在回路”的混合增术深度介入教育以及教育设备的高可获得性,人机
强智能基础理论研究。当前人工智能还处在对人协同学****已经走进现实,彰显着自适应、智能化、
类智慧的模拟和补充发展阶段,虽然它在社会情感个性化等特征,改变了学****者的角色。当技术成为
与价值观等方面还不能和人一样,但能胜任很多人世界的根本现象,且介入教育的过程越发自然,人
类难以触及的任务,使得偏向理性的机器智能与人机协同的教与学将成为未来教育无法回避的实践
类智慧形成互补优势,“人机协同为未来人类智慧形态。恰如毛刚等(2021)所言,人机协同是理解和
 
[收稿日期]2022-05-24 [修回日期]2022-06-29 [DOI编码].
[基金项目]国家社会科学基金2019年度重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”(19ZDA364)。
[作者简介]郝祥军,博士研究生,华东师范大学教育信息技术学系,研究方向:智能教育、学****科学与技术设计
(******@);顾小清(通讯作者),博士,教授,博士生导师,华东师范大学教育信息技术学系,研究方向:学****科学
与学****技术、技术支持的教学创新(******@);张天琦、王欣璐,硕士研究生,华东师范大学教育信息技术学系,研究
方向:信息化教学设计。
[引用信息]郝祥军, 顾小清, 张天琦, 王欣璐(2022). 人机协同学****实践模式与发展路向[J]. 开放教育研究,28(4):31-41.
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郝祥军,顾小清,张天琦,王欣璐. 人机协同学****实践模式与发展路向OER. 2022,28(4)
建构未来教育世界的方式,而“人机协同下的智能感官去感知抽象的概念或者无法接触的物质,甚至
教育世界是由学****者与智能技术在交互过程中形实现人机对话交流,通过人机交互建构知识。同时,
成的社会生态”。目前大部分研究从教师视角探新时代的数字公民浸润在技术世界里,能够通过各
讨人机协同教学,涉及教师角色(秦丹等,2020)、类智能终端获取信息,与远在千里之外的人或物交
实践形态(周琴等,2020)、协作路径(余胜泉等,互。技术为此搭建了信息桥梁(人机交互、技术支
2019)等,鲜有研究从学****者视角探索人机协同学持的人人交互),支持学****者的意义建构,并将交育应用进入人们的日常生活乃至学校课堂,各类智知活动依赖基于技术的脚手架。维果斯基提出的
能终端设备成为新时代人群(数字公民)的标配,泛支架式教学理论强调脚手架对学****引导的重要
在智能化的处处能学、时时可学的学****型社会初性,“基于软件实现的脚手架”(software-realized
具形态,人机协同视域下的智能学****越来越普遍scaffolding)能够为学****者学****提供恰当的内容提
(艾兴等,2020)。因此,深入探讨智能时代的人机示和认知支架(Quintana et al., 2004)。当前各类智
协同学****的内涵、现状以及可能的实践模式,将有能导师系统可以通过学****者模型、教学模型和知
助于推动人机协同教育理论的发展。 识跟踪算法实现对学****者的学****辅导和知识训练,
自适应学****系统可实现个性化学****诊断、分析和
二、概念内涵
资源智能推荐,为学****者规划学****路径,引导学****br/>随着脑机接口、智能代理技术、自然语言处理、过程等。在智能技术的支持下,学****者可以准确识
机器学****学****分析等智能技术的发展,人工智能别自己的学****困境、挖掘行为特征,借助技术提供
技术通过改变学****环境,能够让学****者采用多种方的支架,朝最近发展区深入学****因此,人机协同
式与客观世界互动。智能技术通过强大的数据算学****使学****者能借助技术的中介效应与外部的人、
力分担人类的认知劳动,从以往的工具性和中介性物、信息等实现交互,推动学****者与技术建立协同
角色向主体性发展。这使得学****的发生不仅是与的认知伙伴关系,更好地认识世界和自我。
外界环境的信息交互,也是人机分工协作,共同改人机协同学****阐释的学****过程,揭示了人机协
变学****发生的过程与机制(郭炯等,2019)。智能技同学****的重要原则,即以人的价值为根本遵循,借
术支持的人机协同学****内涵如下:助技术的智能实现人的自我发展。因此,人机协同
一是在学****本质上,人机协同学****是人借助技学****可被定义为利用人工智能技术作用于学****者
术与世界交互、认识世界。学****科学关注的是学身心,使其获得智慧、健全人格和操作技能等品质的动态认识,是基于客观世界的主观构建。学****者同学****的人本价值取向,毕竟人的最优发展是所有
只有从自身经验出发与外界交互并积极建构意义,计划的标准(Fromm, 1968)。与一般的技术应用原
才能形成认知上的深层理解(任英杰等,2012)。因则不同,人机协同学****遵循独特的教育规律,重视
此,学****过程是学****主体通过一系列心理动作将外学****者主体的学****发展需求,让学****者有权掌控自
部世界的信息进行内在认知加工的过程。学****是己的数据信息、利用技术决定自己的学****享受技
学****者与环境互动的结果,其本质是在互动中认识术加持带来的赋能感,实现高质量学****br/>世界和理解自我。智能技术与社会的深度融合,使二是在学****形式上,人机协同学****是人与技术
其逐渐成为人与世界互动并认识世界的重要工具,建立协作关系、协同发展的过程。智能系统逐渐
扮演着中介者角色。其一,智能技术改变了人与外逼近人类思维,在强大的数据算法支持下分担人类
界信息互动的方式,因为技术改变了人类学****发生的认知活动。人或将不再是唯一的主体,开始与
的情境,逐步延伸到虚实融合的空间。在技术构造“机器”协同认知。这就必须考虑人机关系的建
的沉浸式学****空间中,复杂的知识能以结构化、情立,两者分工配合,共同完成学****任务。人机协同
境化和交互式的方式呈现,人通过技术延展自己的系统由计算机与人类共同组成,包含人、机器、人
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机协同三个要素,但对“协同”要素的理解需要根导学系统、自动化测评系统、自适应学****系统等已
据技术的智能程度进行不同层次的界定(蔡连玉等,经成为创设智能学****环境的典型工具。在人工智
2021)。对于智能时代的人机协同学****人”就能与教育融合发展中,开发智能学****系统以支持学
是学****者;“机”就是支持学****的智能技术系统或****活动,并利用这些系统探索和理解学****的本质是
应用,包括支持学****的智能教育软件以及具有一定人工智能促进教育改革创新的目标之一(Roll et al.,
推理思维、行动和互动能力的智能机器人。二者2016)。因此,人机协同学****的实现主要有赖于创
协同形成“1+1>2”的增强型智能。机器的优势在设智能学****环境以及揭示学****发生的原理与机制,
于有强大的计算能力,能依据规则分析收集到的大为学****者提供有利的学****支持(Boulay, 2019)。 
量数据并做出决策,迅速完成重复性操作。人是生(一)理论研究
命体,具有情感、思维与精神性,其优势在于生命人工智能虽然逐渐被应用于教育实践,但仍然
属性与社会属性,能够结合真实情境对事物作出价缺乏对智能技术与学****科学理论、教育理论深度
值判断与理性推测。例如,在人机协同教学中,重融合的深入研究(Chen et al.,2020)。目前,人机协
复性、单调性和常规性工作通常由机器完成,创造同学****理论研究主要聚焦于以下两方面:
性、情感性和启发性的工作由教师负责(祝智庭等,其一,探索学****发生机制与学****方式的变革。
2018)。人机协同学****包含“学****者+工具”“学智能技术不仅通过提供丰富的学****环境促使从知2021)。机器不仅可以充当工具为学****者推送个性同的智能结构延展学****者的认知边界,改变学****的
化学****资源,监测学****过程,完成评价、反馈等工发生机制(郭炯等,2019)。学****发生机制的研究源
作,还可以扮演助教参与学****者的认知活动,引导自学****科学的发展,人们开始关注人如何主动进行
与点拨学****者,促进学****目标的达成;机器甚至可意义加工和知识建构。学****科学领域的具身认知
以作为学****伙伴,促进学****者反思学****过程,培养(Embodied cognition)、嵌入认知(Embedded cognition)、
批判性思维等高阶能力。因此,人机协同学****也指生成认知(Enactive cognition)、延展认知(Extended
学****者与智能系统建立协作关系,两者分工合作,cognition)以及情境认知(Situated cognition)等都强
共同完成学****任务。调“人的认知发生”离不开与环境的交互(张婧婧
人机角色分工道出了人机协同学****的第二条等,2021)。技术改变了交互过程,使学****方式与形
重要原则,即明确人与机器的角色,以实现双方价式、学****环境与支持发生明显变化,技术促使学****br/>值最大化。人机协同带来的学****形态变化源自数走向“从设计中学”,让人基于技术提供的脚手架
据智慧协同机制,即通过融合人的认知特征(“亲理解知识(任英杰等,2012)。研究者也由此开始关
而知”“觉而知”“构而知”“审而知”)以及机注智能技术支持下的学****变化。例如,艾兴等
器的“学****特征(“感而知”“描而知”“掘而(2020)提出人机协同视域下的智能学****强调关注
知”“学而知”),构建协同发展的智慧环境(彭红学****目标的整合性、学****过程的动态性、学****主体
超等,2018)。人借助智能技术系统强化对外部世的互通性、学****内容的生成性和学****评价的可视
界的感知和认识,实现自我发展;智能系统通过使性。何文涛等(2021)阐述了人机协同的信息技术
用人在活动中不断生成的数据训练内部算法和模教育应用新理路,论述了人机协同技术观、人机协
型,实现优化升级。两者基于彼此的“营养”供给同教育系统、教育中的人机角色,提出遵循教育本
建立互惠共赢的协同关系,通过人的智慧与机器的位、人机互信、人控规则和人机分评四条基本原则,
智能协作融合,达到人机协同的目标。 认为人机协同学****应是智能技术支持的个性化学三、研究现状
其二,探讨人机共生或人机协同视域下人机关
在人工智能技术与学****科学领域相关理论日系的建立。人机共生源自生物学的共生理论,可用
益结合的趋势下,人机协同学****逐渐常态化,智能于描绘智能时代人与机器形成的互利关系。为了
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实现人机共生,人机协同是重要方式,二者往往内****支持(Mitrovic, 2012),它也可划定学****者的学****br/>涵相似。张学军等(2020)认为人机共生是智能时路径。两者的区别在于基于约束的建模是将陈述
代的应然选择,智能时代的学****者需要学会人机共性知识表示为学生行动结果的约束(如角A是底
生的思维方式,掌握包括人机协作在内的符合时代角)。当表示动作的谓语与学生回答相匹配时,技
要求的有效学****方法,适应从人机协同到超越机器能即被视为已掌握。认知导师是将程序性知识转
的学****文化。李海峰等(2020)阐述了人机共生的变为规则(如已知角A求角B),规则与学生的表现
学****形态,即人机学****共生体通过共同化、表出化、动作相匹配,就表明学生掌握了这项技能(Desmarais
联结化和内在化等实现隐性知识与显性知识的转et al., 2012)。目前,各类以****题测试为主的自适应
化,促进知识的共同创造。其实,人机协同走向智学****系统是这类实践的典型代表。因此,以认知学****br/>能化旨在通过人与智能机器建立协作,促进人的成为主的智能系统按照规划的学****路径呈现问题陈
长发展。目前许多大规模应用的智能教学系统的述,分析学****者的学****情况确定后续的学****内容,并
智能程度不高,我们应该关注如何通过人机协同增在学****者遇到困难时提供过程性提示或解决方案。
强学****者的智能,而非执着于放大机器的智能受自然语言处理、语义分析、情绪识别、感知
(Baker, 2016)。安萨里等(Ansari et al., 2018)讨论计算等技术的推动,智能系统支持的学****开始向协
,包括智能系统参与的人机互动学
协同学****模式,指出应根据具体任务合理考虑人机****与智能系统支持的人际互动学****在智能系统
的功能优势,赋予学****者角色。王竹立(2019)认为参与的人机互动学****中,具备对话智能的系统通常
网络和智能时代的知识生产已逐渐由人类主体向就某个主题的知识向学****者提问,然后分析和回应
人机共同主体转变,人机合作式学****将成为主流,学****者的回答,让学****者在互动中学****相应主题的
技术在人类学****中扮演的角色将由单纯的工具,向概念(Nye et al., 2014)。有些系统甚至设计多个观
环境、伙伴角色转变,并最终与人类形成共同体。点冲突的智能虚拟教师与学生互动,让学生分辨对
总而言之,不少研究者已意识到智能技术改变了错,提升学生的认知能力(Lehman et al., 2013)。有
学****发生的过程,初步探讨了智能学****环境中学****的的智能系统能同时扮演指导者、计划者、监控者、
本质与机制,也开始尝试建立人机协同关系重塑学****策略制订者等角色,指导学生掌握自我调节学****br/>形态与技术角色,然而少有研究对人机协同学****的实(Trevors et al., 2014)。基于协商的自适应学****系统
践模式及学****者角色开展深入的理论探讨。 采用学****者与智能系统协商机制,帮助学生开展自
(二)实践研究我调节学****明确哪些情况下寻求帮助的行为是受
从斯金纳的程序教学机器,到智能导师系统,鼓励的(Chou et al., 2018)。不仅如此,智能系统还
再到人工智能教育应用,能展现人机协同学****实践可以作为被教学的对象,即学****者通过教授智能系
形态的案例不胜枚举。本研究从智能系统支持的统来学****例如,学****者指导智能系统构建生态循
学****形式出发,总结人机协同学****的实践现状。环概念图,判断答案是否正确并给出反馈,以“教
目前,常见的人机协同学****是以确定学****路径中学”的方式学****生态循环的概念与知识(Biswas
为指导的适应性自主学****认知导师(cognitiveet al., 2016)。其次,智能系统支持的人际互动学****br/>tutors,CT)或许是其中最典型的。它依据广泛的实由智能系统分析学****者的学****状况,并据此推荐合
证调查确定需要学****的知识概念和知识点,呈现一适的真人学伴协作学****例如,同伴个性化学****推
系列问题供学生解答与练****并根据学****者的进度荐系统(Recommendation in Personalised Peer Learning
进行调整(Koedinger et al., 2007)。例如,范莱恩等Environments, RiPPLE)可根据学****者的知识状态为
(VanLehn et al., 2005)利用智能导师系统分析学****学****者推荐学****同伴(Potts et al., 2018)。杨等
者解决多步骤物理问题的具体行为和过程,提供即(Yang et al., 2014)基于自适应特征矩阵分解框架
时反馈和学****提示。基于约束的建模(constraint开发的快速助手(Quick Helper)智能学****系统,能
based modeling,CBM)是另一种应用广泛的智能学为慕课学****者匹配合适的论坛话题和学伴;沃克等
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郝祥军,顾小清,张天琦,王欣璐. 人机协同学****实践模式与发展路向OER. 2022,28(4)
(Walker et al., 2009)设计的协作智能学****辅导系统,多种智能特征的人工实体,能自主响应环境变化,
旨在构建同伴辅导环境,为学****者提供同伴辅导服以及通过与其他代理交互来保持其灵活性和社交
务,强化同伴之间的互动对话。性。它可模仿人类的交互特征,与人谈判、协商和
从规划好路径指导自主学****到支持人机互动合作。随着人机交互的增强,人类似乎失去对智能
协作学****学****者的自由度逐渐提高,逐步摆脱系技术应用过程的控制,人机正进行着一场“主导地
统的控制而获得学****主导权。为了向学****者提供位”的较量,人类稍有不慎就会陷入被机器“牵着
科学、合适、个性化支持,探索和理解学****本质日鼻子走”的窘境。
益重要和迫切。为此,许多智能学****系统利用贝叶智能教学系统作为智能代理的教育应用,通过
斯网络、自然语言处理、机器学****深度学****等智模仿人类教师搭建学****者与计算机之间的协作交
能技术与算法对学****者建模,为学****者提供智能和互关系,推动学****者与媒体的交互渐渐转向学****者
个性化的学****服务,促进学****者的能力释放与生命与智能体的交互。人机交互关系中,“自主度”是
成长,提升学****者在人机协同学****的获得感(范建关键概念,指团队成员拥有的自由度、独立性和决
丽等,2022)。此时,智能系统的角色不再是为学****定权(Kim et al., 2006)。学****者既希望智能教学系
者提前规划好学****路径,而是实时分析学****者的行统支持有效学****也希望它能灵活调节自己的学****br/>为和表现,推荐合适的资源与服务,由学****者灵活即人机协同学****应彰显学****者的自主度。例如,“在
选择,通过以人为本的教育人工智能实现学****的自学****者与智能教学系统交互过程中,担任教练角色
适应与个性化(Yang et al., 2021)。因此,构建智能的系统比担任同伴角色的系统享有更大的自主度,
自适应学****环境、揭示学****发生原理与机制为导学****者相应地在教练系统中的自主度就更小”(乐
向的教育人工智能(郝祥军等,2019),可助力人机惠骁等,2021),此时学****者的行为就会受制于扮演
协同学****160;教练角色的智能教学系统。但机器过多干预人的
行为会降低人对协作过程的满意度与持续协作的
四、实践模式
动机和意愿。因此,人机有效协作在于如何控制人
随着人工智能技术的发展,人机协同的方式日与机之间自主度的平衡。根据自主度的高低,人与
益便捷化、智能化。爱泼斯坦(Epstein, 2015)由此智能系统的协作模式包括人工智能主导、分工合
提出“协作智能”(collabortive intelligence),即在作和人类主导三种(李忆等,2020)。人工智能主导
人与智能机器之间建立协作以实现人类目标。建模式说明计算机的自主度高于人;人类主导的模式
立人机协作关系能实现人和机器双方智能的互惠是人占据的自主度高,能实现协作活动的控制;两
强化,将各自擅长的能力优势互补,创造新的价值。者分工协作是自主度相对均衡,建立了平等协作关
现有研究主要聚焦人机协同的学****发生以及技术系,达成目标或意见的一致。据此,本研究从学****br/>支持学****的具体方式,缺乏对人机协同学****实践模者视角将人机协同学****解构为三种实践模式(见
式的归纳和凝练。本研究认为有必要解构人机协图1),即人工智能引导的训练学****模式、人工智能
同的实践模式,并以此辨析学****者角色。 支持的协作学****模式和人工智能赋能的探究学****br/>(一)人机协同学****实践模式解构模式,并以此分析学****者角色。
。从斯金纳
和协作。人工智能与人类协作经历了人机共生、提出程序教学开始,机器引导学****就已出现在日常
人机交互到人机协作三个阶段(李忆等,2020)。智教学实践中,教学机器通过程序性学****内容指导学
能机器最初是将知识打包植入专家系统,即表征人****者学****过程,给予即时的学****反馈(Skinner,
类专家知识、模拟人的推理思维解决专门领域问1958)。很多智能系统继承了这一思想,尤其是以
题。计算智能的发展推进了人机关系,它通过将人作业和****题训练为主的导学系统,把学科知识按逻
与计算机之间的协作可视化,增强人类智能(Kordon,辑呈现,获取学****者的行为与反应,并立即提供正
2010)。智能代理是计算智能的一种应用,是具有确的知识引导,如正误判断、相关解答和问题提示。
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郝祥军,顾小清,张天琦,王欣璐. 人机协同学****实践模式与发展路向OER. 2022,28(4)
 
人以扮演助学者、导学者、督学者和伴学者等角色,
机的自主度>人的自主度与学****者灵活配合(王一岩等,2021)。因此,随着
机人工智能引导的训练学****模式
人的体力或脑力劳动被人工智能所分担,人机分工
的协作形态也将更具象化。
机人机的自主度≈人的自主度
。当学****br/>人工智能支持的协作学****模式
者占据主导位置时,智能系统主要通过提高透明
度、准确性和有效性帮助学****者增强智能,指向的

机的自主度<人的自主度是以人为本的人工智能(Human-centered Artificial
人人工智能赋能的探究学****模式
Intelligence, HAI)(Yang et al., 2021)。以人为本的
人工智能强调人类对智能系统的控制。人类控制
 图1    人机协同学****实践模式和人工智能自动化之间协作,能以高水平的可靠性、
这种模式的智能系统的自主度较高,它通过预先指安全性和信任性增强人类生产力(Shneiderman,
定的知识序列和事件逻辑为学****者提供学****支持;2020)。对教育而言,学****者需要学会利用人工智
学****者的灵活度相对较低,只能按照智能系统给定能增强自身的认知和能力,实现智能系统与人类智
的学****内容和规划路径学****一些智能系统虽然能之间的协同交互,实现自适应、个性化学****尤
宣称它能采集学****者的信息与特征进行个性化学其在创造性解决问题上,人类主导的人机协作伙伴标开展的(Boulay, 2000)。因此,人工智能引导的****者智能的学****模式是人工智能赋能的探究学****br/>训练学****模式中,机器实现对学****过程的控制,学模式,即通过智能系统为学****者提供学****支持,搭自主度较弱。不可否认的是,人工智能引导的学****降低学****者的认知负荷,促进学****者的探究性学****br/>训练模式能帮助学****者解决学****困境,促进学****者探究性学****强调自主性和控制性,要求将学****控制
的知识学****和认知加工,使其在合理的学****路径中权交给学****者,即学****者能够借助外部指导和支持
快速掌握学****内容。独立开展知识探究和建构(杨刚等,2019)。例如,
。智能系统智能学****分析利用大数据和人工智能识别有风险
目前已从学****的知识整合和路径规划,逐渐转向关的学****者,帮助学****者以个性化和自定进度的方式
注学****者的互动协作,构建系统与学****者共同控制学****技能和知识,包括为学****者提供精准的信息,
学****过程的模式(Corbalan et al., 2009),即“机”的明确如何推进学****以及为了实现学****目标学****者
自主度等于人的自主度。与人工智能引导的训练必须做什么(Yang et al., 2021)。总之,人工智能赋
学****模式相比,学****者与智能系统的互动协作与共能的探究学****模式通过智能诊断、预测、干预和预
同控制,强调学****者自我调节的重要作用。例如,防等分析和讨论学****者的学****行为、学****环境和
周等(Chou et al., 2018)设计的基于协商的自适应学****策略,帮助学****者灵活选择人工智能系统提供
学****系统意在实现系统控制与用户控制的结合,使的分析结果,自主建构和设计学****过程,探索符合
学****者与系统在对话协商中达成学****意见的统一。自己特征和需求的有效学****方式。 
基于对话协商的智能系统或智能技术构建的学****二)人机协同学****的学****者角色
环境,实现了系统和学****者之间的交互:一方面,人对人机协同学****实践模式的解构可以看出,学
工智能系统通过收集和分析学****者的多模态数据****者会根据“机”的自主性强弱,调整自己的行为
准确理解学****者的学****状态,精确地表示系统中的和角色,以适应“机”在协作关系中的作用。
知识和技能;另一方面,学****者可以与系统沟通,。在人工智能引导的训
解系统的决策过程,做出更好的选择(Ouyang et al.,练学****模式中,智能系统的作用是为学****者提供预
2021)。研究表明,智能系统在协作学****模式中可先设定的学****目标与路径,引导学****者按既定路线
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郝祥军,顾小清,张天琦,王欣璐. 人机协同学****实践模式与发展路向OER. 2022,28(4)
进行知识学****和认知加工。这种模式适用于缺乏针对目前自适应学****系统聚焦于学****内容推荐与
专业知识背景和方法引导的“新手”学****者,因为路径规划、对社会性兼顾不足问题,郝祥军等
他们不知道什么对学****最好,智能学****系统能为他(2021)构建了基于人机协商的自适

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