利用生成式人工智能促進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí)實(shí)踐

摘要：在教學(xué)中應(yīng)用生成式人工智能，可以促進(jìn)學(xué)生將理論知識(shí)向?qū)嶋H學(xué)習(xí)行動(dòng)轉(zhuǎn)化。智能體的構(gòu)建包括從準(zhǔn)備本地知識(shí)庫(kù)、上傳數(shù)據(jù)、預(yù)覽與調(diào)試智能體，到發(fā)布智能體等步驟。本地化智能體的構(gòu)建，不僅能夠解決學(xué)生的具體問(wèn)題，提升學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)，還能引導(dǎo)其在具體學(xué)科學(xué)習(xí)中有效應(yīng)用高效的學(xué)習(xí)方法，為學(xué)生的學(xué)習(xí)提供個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：智能體；生物學(xué)；個(gè)性化學(xué)習(xí)；知識(shí)庫(kù)；策略

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和教育理念的進(jìn)步，個(gè)性化教學(xué)已成為全球教育改革的重要方向。雖然國(guó)內(nèi)外在人工智能賦能個(gè)性化教學(xué)方面取得了一定的進(jìn)展，但這些應(yīng)用大多基于前一代人工智能技術(shù)，難以全面理解和適應(yīng)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和認(rèn)知風(fēng)格，缺乏足夠的靈活性和適應(yīng)性。這導(dǎo)致學(xué)生在個(gè)性化學(xué)習(xí)過(guò)程中面臨諸多困難，如何在“知”與“行”之間搭建橋梁，成為教育工作者亟待解決的問(wèn)題。本文旨在探討生成式人工智能技術(shù)在個(gè)性化教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，即通過(guò)構(gòu)建本地化智能體，為學(xué)生提供定制化的學(xué)習(xí)路徑和實(shí)時(shí)反饋，助力學(xué)生將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際學(xué)習(xí)行動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)和全面發(fā)展。

一、人工智能賦能個(gè)性化教學(xué)的研究進(jìn)展

國(guó)際社會(huì)在探索人工智能賦能教育方面起步較早，尤其在推動(dòng)個(gè)性化學(xué)習(xí)方面取得了顯著進(jìn)展。許多國(guó)家已經(jīng)開(kāi)展了廣泛的研究和實(shí)踐，如美國(guó)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)和智能輔導(dǎo)系統(tǒng)、歐洲的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)等。這些研究主要集中在利用數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)者的個(gè)人特征，并為之提供定制化的學(xué)習(xí)資源和教學(xué)策略上^[1]。此外，國(guó)際研究正深入探討人工智能評(píng)估學(xué)習(xí)成果、輔助教學(xué)決策以及推動(dòng)教育公平方面的巨大潛力。

中國(guó)在人工智能賦能教育方面的研究和實(shí)踐近年來(lái)迅速增長(zhǎng)。國(guó)內(nèi)學(xué)者和教育機(jī)構(gòu)積極探索將人工智能技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)管理、個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦、智能測(cè)評(píng)和教學(xué)輔助等方面。例如，中國(guó)的一些高校和中小學(xué)已經(jīng)開(kāi)始嘗試使用智能教學(xué)平臺(tái)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議^[2][3]。此外，中國(guó)的教育技術(shù)公司也在開(kāi)發(fā)各種基于人工智能的教育軟件和應(yīng)用，以支持教學(xué)和學(xué)習(xí)的創(chuàng)新^[4][5]。

盡管?chē)?guó)內(nèi)外在人工智能賦能個(gè)性化教學(xué)領(lǐng)域取得了一定進(jìn)展，但上述努力仍舊基于前一代人工智能技術(shù)。早期的人工智能技術(shù)更多地被應(yīng)用于特定的領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等，主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域的學(xué)術(shù)積累和小范圍應(yīng)用，導(dǎo)致無(wú)法全面理解和適應(yīng)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和認(rèn)知風(fēng)格，缺乏足夠的靈活性和適應(yīng)性，從而無(wú)法提供真正個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。同時(shí)，這些技術(shù)往往依賴(lài)于固定的算法和預(yù)設(shè)的參數(shù)，難以實(shí)現(xiàn)深層次的交互并提供有創(chuàng)造性的教學(xué)策略，限制了其在教育領(lǐng)域的深度應(yīng)用^[6]。

自2023年起，基于Transformer架構(gòu)的生成式大型語(yǔ)言模型迎來(lái)了爆發(fā)式增長(zhǎng)，極大地提升了以ChatGPT為代表的生成式人工智能理解和生成語(yǔ)言的能力。這一變革性進(jìn)步，使得生成式人工智能相較于前一代人工智能技術(shù)，在個(gè)性化教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)出前所未有的優(yōu)勢(shì)^[7]。例如，在即時(shí)反饋與交互方面，生成式人工智能可以實(shí)時(shí)分析學(xué)生的回答和學(xué)習(xí)進(jìn)度，提供即時(shí)反饋，進(jìn)行深度互動(dòng)。典型代表是可汗學(xué)院創(chuàng)始人研發(fā)的Khanmingo。這種互動(dòng)不局限于簡(jiǎn)單的正確或錯(cuò)誤判斷，還能深入解釋概念，一步步引導(dǎo)學(xué)生思考并提供學(xué)習(xí)建議。在個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑方面，生成式人工智能通過(guò)對(duì)大量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析，可以為每個(gè)學(xué)生量身定制學(xué)習(xí)路徑，推薦最適合他們當(dāng)前水平和需求的學(xué)習(xí)資源與練習(xí)，從而提高學(xué)習(xí)效率和效果。

二、學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)困境及對(duì)策分析

作為長(zhǎng)期在教育一線工作的教師，筆者認(rèn)識(shí)到這一輪生成式人工智能技術(shù)將深刻改變所有領(lǐng)域，包括教育領(lǐng)域。個(gè)性化學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域的重要性日益凸顯，學(xué)生在個(gè)性化學(xué)習(xí)過(guò)程中一直面臨著諸多學(xué)習(xí)方法方面的問(wèn)題，筆者也曾撰寫(xiě)了不少指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)方法的書(shū)籍，但長(zhǎng)期觀察后發(fā)現(xiàn)，此前的努力收效甚微，學(xué)生在“知”與“行”之間依然存在鴻溝。也就是說(shuō)，學(xué)生在閱讀書(shū)籍后，雖然高度認(rèn)同所學(xué)方法，并對(duì)高效學(xué)習(xí)方法有了一定的了解與掌握，但在將方法實(shí)際應(yīng)用到具體學(xué)科學(xué)習(xí)中時(shí)卻往往感到困惑和無(wú)從下手。

為解決這一問(wèn)題，筆者嘗試使用生成式人工智能來(lái)改善學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)。方法是構(gòu)建一個(gè)基于生成式人工智能的智能體，幫助學(xué)生實(shí)現(xiàn)從方法到實(shí)踐的有效轉(zhuǎn)化，從而解決他們學(xué)習(xí)中的“最后一公里”問(wèn)題。這個(gè)智能體將能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、知識(shí)掌握情況和個(gè)人偏好，提供定制化的學(xué)習(xí)路徑和實(shí)時(shí)反饋，幫助學(xué)生將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際學(xué)習(xí)行動(dòng)（如圖1）。通過(guò)這種方式，生成式人工智能技術(shù)不僅能夠有效地輔助教學(xué)，還能與其他技術(shù)融合，重塑教育體系，最終助力教育回歸本質(zhì)，讓學(xué)生實(shí)現(xiàn)全面而有個(gè)性的發(fā)展。

三、構(gòu)建本地化智能體解決問(wèn)題的路徑與步驟

在本文中，筆者提出的是一種利用本地知識(shí)庫(kù)制作智能體（Agent）的解決方案。大致路徑為：第一步，將指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)方法的書(shū)籍?dāng)?shù)字化，創(chuàng)建一個(gè)本地知識(shí)庫(kù)。這些書(shū)籍涵蓋了多種高效學(xué)習(xí)策略和方法，構(gòu)成知識(shí)庫(kù)的核心內(nèi)容。第二步，基于這一知識(shí)庫(kù)構(gòu)建智能體。該智能體依托生成式人工智能技術(shù)，具備自然語(yǔ)言處理和深度學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)學(xué)生提出的問(wèn)題，提供精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)方法指導(dǎo)。同時(shí)，智能體能夠以對(duì)話形式與學(xué)生互動(dòng)，實(shí)時(shí)解答他們?cè)趯W(xué)習(xí)過(guò)程中遇到的具體問(wèn)題，并能引導(dǎo)他們?cè)趯W(xué)習(xí)中有效應(yīng)用所學(xué)的高效學(xué)習(xí)方法。第三步，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，智能體分析他們的學(xué)習(xí)習(xí)慣、知識(shí)薄弱點(diǎn)和興趣點(diǎn)，推薦個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源，確保學(xué)生能夠高效地個(gè)性化學(xué)習(xí)。這一解決方案不僅提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，也為教育智能化升級(jí)提供了新的思路和模式（如圖2）。具體步驟如下。

（一）準(zhǔn)備本地知識(shí)庫(kù)

教師將指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)方法的書(shū)籍進(jìn)行數(shù)字化處理。數(shù)字化過(guò)程包括掃描文字、統(tǒng)一圖片格式、建立工作流等，確保這些內(nèi)容能夠被智能體訪問(wèn)和利用。隨后，教師將書(shū)籍內(nèi)容按照章節(jié)、主題和關(guān)鍵詞分類(lèi)和標(biāo)記，便于后續(xù)檢索和調(diào)用。在準(zhǔn)備本地知識(shí)庫(kù)的過(guò)程中，教師還可以使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行語(yǔ)義分析和關(guān)鍵詞提取，從而建立一個(gè)結(jié)構(gòu)化的知識(shí)體系。

（二）上傳本地知識(shí)庫(kù)

本地知識(shí)庫(kù)建成后，教師還可根據(jù)需求選擇一個(gè)合適的知識(shí)庫(kù)管理平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái)既可以是本地服務(wù)器，也可以是云端服務(wù)，具體選擇取決于數(shù)據(jù)量、訪問(wèn)頻率、安全性和預(yù)算等因素。國(guó)內(nèi)有許多優(yōu)質(zhì)的平臺(tái)可供選擇，如阿里云的Elasticsearch、騰訊云的云數(shù)據(jù)庫(kù)、華為云的圖數(shù)據(jù)庫(kù)和Coze（扣子）等。這些平臺(tái)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索功能，適合構(gòu)建和管理大規(guī)模知識(shí)庫(kù)。選擇好平臺(tái)后，教師要將整理好的書(shū)籍內(nèi)容轉(zhuǎn)換為平臺(tái)所支持的格式。這一步驟需要保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性，避免在上傳過(guò)程中出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失或格式錯(cuò)誤，并可使用腳本自動(dòng)化上傳，以提高效率和準(zhǔn)確性。

（三）預(yù)覽與調(diào)試智能體

在完成知識(shí)庫(kù)的準(zhǔn)備和上傳后，下一步是預(yù)覽與調(diào)試智能體，以確保它能夠準(zhǔn)確、有效地解決學(xué)生在個(gè)性化學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到的問(wèn)題。以Coze平臺(tái)為例，調(diào)試過(guò)程主要包括以下三個(gè)方面：人設(shè)與回復(fù)邏輯設(shè)置、模型和聲音設(shè)置以及測(cè)試與反饋（如圖3）。

1.人設(shè)與回復(fù)邏輯設(shè)置

教師需要為智能體設(shè)定明確的角色和人設(shè)，如智能體應(yīng)具備親和力、專(zhuān)業(yè)性和耐心，能夠以通俗易懂的語(yǔ)言向?qū)W生解釋復(fù)雜的學(xué)習(xí)方法。同時(shí)，教師要設(shè)置智能體的回復(fù)邏輯，包括常見(jiàn)問(wèn)題的應(yīng)答策略、知識(shí)點(diǎn)的講解方式和互動(dòng)的基本流程。教師還應(yīng)通過(guò)編寫(xiě)和優(yōu)化對(duì)話腳本，確保智能體的回答邏輯清晰、前后連貫，并能夠靈活應(yīng)對(duì)學(xué)生的各種提問(wèn)。

2.模型和聲音設(shè)置

教師可根據(jù)具體需求選擇合適的語(yǔ)言模型和算法，使用Coze平臺(tái)提供的預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)智能體進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定的教育場(chǎng)景和內(nèi)容需求，并對(duì)選定的模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，提升其在特定任務(wù)中的表現(xiàn)。教師還要為智能體錄制真人聲音，使其回答更具親和力和真實(shí)感，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)和測(cè)試，調(diào)試出最佳的模型參數(shù)配置，確保智能體在回答準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度方面的優(yōu)異表現(xiàn)。

3.測(cè)試與反饋

教師可以模擬學(xué)生的提問(wèn)和互動(dòng)，檢查智能體的回答是否符合預(yù)期。教師還可邀請(qǐng)學(xué)生試用，并根據(jù)他們的反饋建議，進(jìn)一步優(yōu)化智能體的回復(fù)邏輯、模型設(shè)置和聲音輸出，確保它在實(shí)際應(yīng)用中能夠準(zhǔn)確、高效地解決學(xué)生在個(gè)性化學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到的問(wèn)題。經(jīng)過(guò)以上步驟，智能體的預(yù)覽與調(diào)試工作方告完成。

（四）發(fā)布智能體到相關(guān)平臺(tái)

完成智能體的預(yù)覽與調(diào)試后，最后一步是將智能體發(fā)布到相關(guān)平臺(tái)，以便學(xué)生和教師能夠方便地訪問(wèn)與使用。本文仍以Coze為例，教師選擇最常見(jiàn)的應(yīng)用平臺(tái)，如豆包和微信公眾號(hào)進(jìn)行發(fā)布（如圖4）。

在智能體發(fā)布后，教師還要提供持續(xù)的用戶(hù)支持，解答用戶(hù)在使用過(guò)程中遇到的問(wèn)題，并建立反饋收集機(jī)制，通過(guò)豆包平臺(tái)和微信公眾號(hào)收集用戶(hù)的意見(jiàn)和建議，了解智能體的使用效果和用戶(hù)需求。

四、實(shí)踐特色與成效

利用此智能體，學(xué)生可以提問(wèn)相關(guān)學(xué)科問(wèn)題，且能利用書(shū)中提到的高效學(xué)習(xí)方法學(xué)會(huì)如何學(xué)習(xí)。以2022年全國(guó)卷生物高考題為例。學(xué)生語(yǔ)音輸入圖5（左）所示的題目后，讓智能體解答并解釋原因。智能體很快就給出了答案，而且思路清晰、條理清楚且邏輯縝密。

要注意的是，這個(gè)功能并非類(lèi)似于“作業(yè)幫”等查詢(xún)答案的題庫(kù)?！白鳂I(yè)幫”的答案是提前被輸入一個(gè)“庫(kù)”里的，學(xué)生從“庫(kù)”里搜索即可，但如果“庫(kù)”里沒(méi)有，學(xué)生就永遠(yuǎn)不會(huì)得到答案。智能體卻不一樣，它不僅能實(shí)時(shí)生成答案，還能針對(duì)學(xué)生的任何追問(wèn)，隨時(shí)進(jìn)行深入解答，確保每個(gè)問(wèn)題都能得到令人滿意的回應(yīng)。在此案例中，學(xué)生可以繼續(xù)追問(wèn)促甲狀腺激素與促甲狀腺激素釋放激素的區(qū)別，如圖5（中）所示。

更重要的是，智能體還能提示學(xué)生，如果相關(guān)內(nèi)容學(xué)得不夠好，可以采用怎樣的方法進(jìn)行學(xué)習(xí)，如圖5（右）所示。學(xué)生可以提問(wèn)：如果相關(guān)內(nèi)容沒(méi)有學(xué)好，能否采用書(shū)中提到的學(xué)習(xí)方法進(jìn)行學(xué)習(xí)呢？智能體首先告訴學(xué)生可以用知識(shí)梳理的方式來(lái)規(guī)整知識(shí)，還把知識(shí)列表進(jìn)行了總結(jié)，之后還給出了重復(fù)、測(cè)試、費(fèi)曼學(xué)習(xí)法（嘗試給別人講解）等學(xué)習(xí)方法。這種提示學(xué)生的方法更像是蘇格拉底的產(chǎn)婆誘導(dǎo)術(shù)，它不僅提供知識(shí)，更重要的是引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行深入的思考和學(xué)習(xí)，是一種非常有效的個(gè)性化學(xué)習(xí)方法。

由此可見(jiàn)，智能體能夠幫助學(xué)生將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際學(xué)習(xí)行動(dòng)，解決學(xué)習(xí)中的“最后一公里”問(wèn)題，即從方法到實(shí)踐的有效轉(zhuǎn)化，從而實(shí)現(xiàn)真正的個(gè)性化學(xué)習(xí)和全面發(fā)展。

五、反思與展望

在探索利用生成式人工智能技術(shù)提升個(gè)性化學(xué)習(xí)效果的過(guò)程中，筆者取得了一些小小的進(jìn)展，但也遇到了諸多挑戰(zhàn)。例如，知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和數(shù)據(jù)上傳雖然順利完成，但在數(shù)據(jù)整理和分類(lèi)過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)存在一些冗余信息和數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題，部分內(nèi)容在轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式時(shí)出現(xiàn)了信息丟失或誤差，影響了智能體回答的準(zhǔn)確性。又如，在智能體的預(yù)覽與調(diào)試階段，雖然人設(shè)和回復(fù)邏輯基本達(dá)到了預(yù)期效果，但在多智能體模式下，智能體之間的協(xié)作和信息共享還不夠流暢，導(dǎo)致一些復(fù)雜問(wèn)題的解答不夠完善。再如，語(yǔ)音合成和模擬真人聲音的效果仍需優(yōu)化，以提升用戶(hù)體驗(yàn)。另外，在發(fā)布智能體到相關(guān)平臺(tái)后，筆者雖然收到了積極反饋，但也發(fā)現(xiàn)學(xué)生對(duì)智能體的理解和使用習(xí)慣存在差異，部分學(xué)生在初次使用時(shí)感到困惑，需要更多的指導(dǎo)和培訓(xùn)。同時(shí)，智能體在處理一些特定學(xué)科問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出局限性，需要進(jìn)一步提升其專(zhuān)業(yè)性和精確性。

針對(duì)上述問(wèn)題，筆者制訂了改進(jìn)計(jì)劃：一是數(shù)據(jù)優(yōu)化。對(duì)知識(shí)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)一步清理和優(yōu)化，去除冗余信息，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。同時(shí)，增加對(duì)多媒體內(nèi)容的支持，豐富知識(shí)庫(kù)的表現(xiàn)形式。二是智能體協(xié)作優(yōu)化。在多智能體模式下，應(yīng)增強(qiáng)智能體之間的協(xié)作和信息共享機(jī)制，確保各智能體能夠無(wú)縫銜接，提供更全面和準(zhǔn)確的解答。三是語(yǔ)音合成改進(jìn)。要引入更先進(jìn)的語(yǔ)音合成技術(shù)，提升智能體的語(yǔ)音輸出效果，使其聲音更接近真人，增強(qiáng)用戶(hù)互動(dòng)體驗(yàn)。四是用戶(hù)培訓(xùn)。開(kāi)發(fā)詳細(xì)的使用指南和培訓(xùn)材料，通過(guò)在線培訓(xùn)和現(xiàn)場(chǎng)工作坊，幫助學(xué)生更好地理解和使用智能體，提高其應(yīng)用效果。五是專(zhuān)業(yè)性提升。與各學(xué)科專(zhuān)家合作，進(jìn)一步優(yōu)化智能體在特定學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)并提高回答能力，確保它能夠提供高質(zhì)量的專(zhuān)業(yè)解答。

展望未來(lái)，筆者將繼續(xù)深入研究和應(yīng)用生成式人工智能技術(shù)，推動(dòng)個(gè)性化學(xué)習(xí)的發(fā)展。在不斷地改進(jìn)和創(chuàng)新下，我們相信生成式人工智能技術(shù)將在教育領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)提供強(qiáng)有力的支持。

注：本文系北京市數(shù)字教育研究課題“人工智能賦能學(xué)生個(gè)性化發(fā)展的探索研究”（編號(hào)：BDEC2024YB013）的研究成果。

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（作者和淵系中國(guó)人民大學(xué)附屬中學(xué)生物學(xué)教師、高級(jí)教師，北京市骨干教師；武迪系中國(guó)人民大學(xué)附屬中學(xué)信息技術(shù)教研組組長(zhǎng)、特級(jí)教師）

責(zé)任編輯：牟艷娜