世界经济文汇杂志已发表格式范文参考
1.人智协同大单元教学设计智能体建构与应用研究
作者：宫玲玲,李宝敏
作者单位：
关键词： 大单元教学;人智协同;智能体; 生成式人工智能
摘 要： 大单元教学作为一种整合取向、 落实核心素养的课程开发与实施方式， 是新课改背景下教师实践 的难点。 充分利用生成式人工智能开展人智协同 （Ｈｕｍａｎ－ＡＩ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ） 的大单元教学设计， 可以有效赋能 教师增强其对自身学科及教学方法的理解， 实现双向协同共生， 开展高质量的教学。 作为人智协同的重要手段， 智能体为协同教学设计提供了新路径。 该文构建了人智协同大单元教学设计的路径与智能体工作流， 提炼了大 单元教学知识库和提示语库， 结合具体协同设计案例， 为教师破解大单元教学难题提供了学－评－创－用的应用 方法， 为助力人智协同的专业成长提供了有益借鉴。
一、 引言
新一代人工智能技术引领了教育数字化转型的新征程， 培养具有创新意识、 复杂问题解决等高阶 思维能力的新质人才已成为教育新的目标与挑战。 作为一种整合取向， 落实核心素养的课程开发与实 施方式， 大单元教学是实现新一轮义务教育课程改革中发展学生核心素养目标的重要手段， 是对知识 社会与数字时代人才培养现实诉求的积极响应［１］ 。 但当前一线教师在实践中， 对大单元教学的本质内 涵理解， 核心要素精准阐释， 以及开展教学要素的系统性、 一致性设计等方面， 都存在着诸多困难。
生成式人工智能技术凭借其强大的信息处理与知识生产能力， 成为助力教师突破大单元教学设计 瓶颈的有效手段。 联合国教科文组织发布的 《生成式人工智能教育与研究应用指南》 指出生成式人工 智能可有效赋能教师增强其对自身学科及教学方法的理解， 并可作为教师的智能孪生助教与教师共同 开展课程设计［２］ 。 智能体作为生成式人工智能新的应用形式， 能够自主规划、 推理和执行任务， 并具 备与用户高阶交互并根据反馈不断调整自己的行为的特征。 专属化大单元教学设计智能体， 能够根据 教师的反馈进行自我学习和调整， 以更好地适应教育设计需求， 也能反向助力教师不断深化对教学本 体专业知识的理解与持续学习生成式人工智能的应用技巧， 并对协同生成的教学设计进行批判性思考 和创新， 实现双向的融创共生［３］ 。 为此， 探索基于智能体的人智协同教学设计路径将为教师深度理解 新课改要求， 有效落实大单元教学提供新助力， 也为数智时代教师专业成长开辟新视角。 本研究就 “生成式人工智能赋能大单元教学设计的核心要素构成” “人智协同大单元教学设计路径规划” “人智 协同大单元教学设计智能体构建” 等关键问题展开探讨， 为教师更高效利用智能体开展人智协同大单元教学设计， 提供实践策略与有益借鉴。
二、 人智协同的大单元教学设计内在机理
（一） 人智协同的共生教育理论
人智协同 （Ｈｕｍａｎ－ＡＩ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ） 是智能技术背景下人机协同内涵的延展， 计算机术语审定委 员会与人机交互专业委员会共同将 “人智协同” 定义为 “人与人工智能利用各自的优势弥补双方短 板以共同完成一项任务” ［４］ ， 强调人和人工智能基于一致的目标， 通过交互传达信息、 通过学习理解 双方意图， 形成有效知识， 之后进行任务管理和共享进度跟踪、 相互支持， 达成并维持合作共识， 最 终能更高效或者更好地完成任务［５］ 。
“人工智能＋教师” 协同教学是人智协同在教育领域重要的实践形态， 随着人工智能的智能性逐 渐强化， 人智协同教学也从优势互补的协同迈向个性化、 精准化的共生。 “共生” 泛指事物间相互促 进、 共生共荣的双向作用关系， 人智协同的共生本质上是人与技术建立协作关系、 协同发展［６］ ， 强调 使用者与人工智能， 合理分工和有机协同， 以创造新的意义或概念， 并提升使用相关技能和能力， 让 人更具智慧、 人工智能更加智能［７］ 。 教师和人工智能构成两个共生单元［８］ ， 人智协同教学有效共生的 关键在教师与人工智能的智能交互、 协同工作、 对话协商和共同决策， 实现协同教育智慧创生， 帮助 教师完成超越个体智慧和机器智能的复杂任务［９］ 。 这种协同进化的关键在于凝聚人机优势与克服人机 局限， 推动学习方式的转型与升级［１０］ 。 由此， 人智协同教学的模式可有效延展教师与人工智能的专 业学习与成长。 基于共生教育的理论依据， 开展人智协同的大单元教学设计将为教师深度理解新课改 教学理念， 践行素养导向的育人实践， 实现自身专业成长持续赋能。
（二） 人智协同教学设计理据
人智协同教学设计借助生成式人工智能在内容创作、 知识提炼、 资源整合和智慧教学等方面的优 势， 将有效支持教师打破传统的统一性、 程式化的 “知识授受” 教学模式， 为育人模式变革提供了驱 动力［１１］ 。 各国教育系统也因势利导， 纷纷制定出台中小学生成式人工智能教育应用政策指南， 并将 支持教师教学设计作为重要的应用领域。 如日本 《中小学生成式人工智能教育应用暂行指南》 强调教 师需要具备一定的应用素养， 关注生成式人工智能在分解教材、 作为班级助手开展协同备课等特定学 习活动中的作用［１２］ 。 美国俄勒冈州发布的 《Ｋ－１２ 课堂中的生成式人工智能指南》 指出， 生成式人工 智能可以通过多种形式应用到课堂， 在课前准备阶段， 教师可以使用生成式人工智能来支持和扩展自 己对所教授内容的学习， 生成一份较为完善的教案以及开发基于内容的衍生问题［１３］ 。
作为存在重要潜力但尚未成熟应用的领域， 开展高质量、 高成效人智协同教学设计已经成为当前 教育领域关注的热点。 联合国教科文组织发布的 《生成式人工智能教育与研究应用指南》 再度强调了 生成式人工智能赋能教学设计的潜在价值并明确了协同过程中关键要素的相关要求， 为教学实践提供 了应用理据与设计指导［２］ 。 指南中指出生成式人工智能协作开展课程设计的过程并非简单的人机协 同， 而是一种深度、 复杂、 开放、 多层次的高端协同， 对协同的环境、 主体素养、 工作流程、 风险把 控都提出更高的挑战。 前序知识层面， 协同双方都需掌握关于某些教学主题的概念性知识和关于教学 方法的程序性知识。 此外， 对生成式人工智能而言， 技术层面除需经过严格测试或权威机构验证， 并 考虑特定工具的优势等基础要求， 更强调具备专业化的教学知识与智慧， 在复杂流程中进行体系化、 规范化及迭代化内容生成的能力要求更高； 对教师而言， 相关教学知识、 能力和素养是协同过程中教 师专业主体性与生成内容科学性保障的关键基础， 教师需了解教学设计必要的程序及相关概念性知 识， 掌握教学应用的教学理论， 对生成内容进行评估， 例如验证事实知识、 检查课程计划的适当性，并注意规避生成式人工智能开展课程设计中带来的潜在的风险。
（三） 智能体赋能大单元教学设计理路
智能体是一种基于大语言模型， 通过定制化规划和行动， 进行对话、 推理以在多轮迭代中完成任 务的系统［１４］ ， 是能自主执行特定任务的专属性生成式人工智能。 智能体具备知识专属、 决策自主和 深度交互等特征， 在高端协同中体现了显著的应用价值。 知识专属指智能体可通过检索增强生成技术 （ＲＡＧ） 链接外部知识系统， 通过预定义或训练专属知识库， 增强生成内容的准确性和专业性， 适用 于特定领域的内容生成［１５］ 。 决策自主指智能体能通过规划的工作流与步骤执行复杂任务， 同时具备 独立思考做出行动并根据外界反馈自主调整的能力， 灵活适应复杂的任务［１６］ 。 深度交互指智能体可 以在与外部环境交互或与用户对话过程中不断接受反馈， 迭代优化， 寻求更优的目标达成路径以在未 来做出更好的决策［１７］ 。
大单元教学作为一种素养导向的、 专业性强的新教学设计与实践形式， 教师要以课程标准和教材 内容为依据， 遵循科学的设计逻辑和规划严谨的实施步骤， 并基于专家思维充分理解学科本质、 学科 思维与学科实践， 进行系统化设计［１８］ 。 凭借执行复杂人智协同任务的特有优势， 智能体可有效满足 大单元教学设计的专业性、 复杂性、 结构性的需求， 为此构建基于大单元教学知识库规范化开展大单 元教学设计， 并通过与教师深度交互迭代优化教学设计内容的智能体成为新课改背景下破解教师教学 实践难题与提升专业智慧的突破口。
三、 人智协同大单元教学设计路径规划
（一） 协同原则
人智协同教学是一个认知分布加工、 深度交互生成的系统化协同过程， 是基于人工智能的 “机器 逻辑” 和教师的 “教育意识” 共同优化教育成效的高阶应用。 为实现各自优势的最大化发挥与教学 设计成果的最优生成， 人智协同开展教学设计应依据以下原则：
统一对齐， 确保智能体与教师有共同的行动目标， 智能体充分理解教师开展大单元教学设计的价 值需求与意图， 同时教师也能够理解人工智能系统的决策逻辑和价值取向， 促进有效的协作［１９］ 。
分布共创， 协同中使认知通过内外表征在分布式环境中螺旋发展， 教师和智能体分工开展各自擅 长任务， 并在不断的交互中发展分布式协同智能， 推动从低级无序的简单内容生成转为高级有序大单 元教学设计［２０］ 。
内生促发， 高阶教育任务协同是教师智能的延伸和机器智能的拓展的过程， 一方面人工智能助力 教师提高教学设计的工作效率， 强化人类智能； 另一方面教师助力人工智能增强处理大单元教学设计 的智慧性和智能性， 强化机器智能， 形成人机智慧的双向内生与增强［２１］ 。
（二） 协同路径
教师与智能体在协同教学设计中有各自的 “生态位” 和独特优势， 智能体主要关注程序化的问 题， 教师主要解决非程序化、 非结构化的问题， 并随着深度交互逐渐形成去中心化共生的协同生 态［２２］ 。 协同教学设计的前提是教师与智能体共同理解如何在实践中系统设计大单元教学， 就大单元 教学设计的核心要素与实施步骤达成一致性认知。 大单元教学系统性体现在教学设计者需整体理解课 程标准、 教材、 学情， 在更上位的大概念统摄下集中设计单元规划、 学习目标、 学习任务、 学习评 价、 学习活动等要素， 需充分回应期望学生学会什么， 如何判断学生掌握情况， 学生需经历什么样的 学习过程等关键问题［２３］ 。 在一致认知与理解的基础上， 智能体模拟教师的话语体系、 专业思维和教 学逻辑， 精准筛选和深度聚合教学内容， 教师基于专业判断及对学生能力、 情感、 态度、 价值观的把控， 监督教学设计进程、 迭代修订教学设计内容以及评估优化教学设计成果， 达成在协同教学设计中 发展学生创新精神、 批判性思维、 交流协作等关键能力的育人目标， 本研究建构的具体协同路径见 图 １。
本研究在系统化单元规划的基础上， 按照大概念引领、 目标导向、 任务驱动、 评价前置、 过程进 阶的理念， 确定了包含 “教学主题” “指向的核心素养” “建议教学课时” “大概念” “学习目标” “核心任务” “学习评价” “学习过程” 八项核心要素的大单元教学设计框架［１８］ ， 并充分考量教师与智 能体各自的认知分布优势， 建构了包含协同生成、 协同修订与协同创新三个阶段的协同路径。
１． 协同生成阶段 开展大单元教学的起点是教师在深入研读课程标准、 学业质量标准的基础上， 探究本学科、 本学 期涉及的大主题， 判断教材是否已按单元与篇章呈现， 并结合对学情的把握， 合理分解、 处理教材， 确定教学大单元主题与课时规划。 由于学科、 学情的差异， 教师对新课标的理解也存在差异， 教学规 划前期需要学科教师整体把控， 明确后续开展协同设计的主题方向， 随后与智能体协同， 对标课标与 学科核心素养要求， 对单元教学课时进行规划， 并在整体视阈下系统设计包含核心要素的完整大单元 教学框架［２４］ 。
２． 协同修订阶段 智能体具备丰富的上下文理解和持续学习能力， 将完整任务分解为必要的步骤或子任务是其理解 问题并生成可靠成果的重要策略。 在第一阶段， 教师与智能体协作完成了大单元教学设计的元生成， 但生成的内容在准确性、 可靠性和实用性方面还需要进一步优化。 本阶段教师可以基于大单元教学设 计的各要素分布细化、 有侧重地追问智能体， 对话中提供更多的补充信息或限定条件， 从而不断对大 单元教学各要素进行补充和丰富［９］ 。
３． 协同创新阶段 由于智能体对学生学情与需求了解程度低， 所生成的教学设计可能存在理论性强但针对性不足的 情况， 在这一阶段需要教师根据教育目标、 原则和规律进一步对协同教学设计的教育价值、 学情适切 性、 内容承接性等进行判断与加工， 统筹优化， 提升生成课程的适切性［２１］ 。
四、 大单元教学设计智能体建构
（一） 智能体总体架构
大单元教学设计智能体总体框架如图 ２ 所示， 其中大脑、 感知和行动是智能体三个关键部分组成。 大脑承载着智能体知识的存储与记忆， 主要在大语言模型的基础上叠加专属知识库， 大单元教学 设计智能体专属知识库可通过检索增强生成技术获取， 或用户预先上传课标、 教材等相关资料搭建； 此外大脑还承担智能体信息处理和决策功能， 需提前训练大单元教学设计的系统流程。 感知是智能体 从交互中接收的信息输入， 教师在对话中的指令要求， 配置的教案、 案例等文件都是大单元教学设计 智能体关键的感知输入。 行动模块通过接收大脑发送的教学设计流程序列与感知的对话指令， 根据需 求调用相关工具， 执行教学设计的内容生成与迭代修订［２５］ 。
（二） 协同教学设计工作流
定制化的工作流是保障智能体更高效达成目标的路径引导， 人智协同的大单元教学设计工作流如 图 ３ 所示。 首先通过角色与技能定义初始化智能体， 明确所需完成的任务， 并由用户输入学科教材单 元， 智能体基于输入信息对标单元主题、 所指向核心素养与课时规划， 明确后续大单元教学设计的主 题与方向； 教师对其适切性进行判断或修订后可完成完整大单元教学设计的协同生成； 随后教师输入 分步细化指令， 与智能体协同修订大单元教学各关键要素； 最后教师进一步对修订内容进行适切性判 断与迭代完善， 协同创新生成统筹优化后的教学设计。
（三） 提示语库构建
提示语体现了教师对大单元教学关键要素的基本理解， 同时也是引导智能体按专业思维与教师需 求完成大单元教学的触发与运行条件。 教师只有充分理解大单元教学要素的内涵与意蕴， 并能准确表 述， 才能将其转换成提示语指令， 指导智能体协同设计。
１． 初始化与协同生成阶段提示语
首先， 通过角色、 技能与工作要求限定， 初始化智能体 “大单元教学设计助手” 的工作智能， 并 通过工作流设定， 引导智能体与教师进行动态交互、 协同生成完整大单元教学设计， 具体提示语描述 见表 １。
２． 协同修订阶段提示语
基于源生成内容， 教师需进一步补充大单元教学要素的关键信息， 通过持续对话， 让智能体明晰 各要素的具体要求， 因此教师需深度理解大单元教学各要素的内涵本质与设计要点， 以此为依据对智 能体生成内容进行评判， 增加提示指令， 提升各要素准确性， 提示语描述见表 ２。
３． 协同创新阶段提示语
分要素细化修订后， 教师需要进行更为个性化、 更具针对性的对话修订。 首先要把握各部分内容 间的逻辑性和连贯性， 同时对教学设计中提供的教育情境， 教师也需依托自身专业性对其内容是否符 合学情、 是否真实、 是否遵循伦理道德等进行判断， 进一步修正、 梳理与创新［２６］ ， 从而设计出既贴 合学生真实学习经验又关照课程标准与育人目标的大单元教学设计方案。 如为了确保核心任务的适切 性与真实性， 可以用以下提示语对智能体生成的核心任务进行迭代优化：
“请再次优化核心任务， 使任务的问题情境进一步关联高中生真实生活经验， 引导学生 综合运用本单元知识与关键素养解决问题、 完成任务， 支持学生高阶思维发展， 并且清晰有 逻辑的解释任务要求。”
４． 提示语库构建
记忆机制是专属化智能体高效运作的关键， 尤其是在执行复杂和现实任务的过程中， 长期记忆至 关重要［２７］ 。 为此可将大单元教学设计的关键指令与修订提示语存储为提示语库 （见图 ４）， 强化智能 体对过去经验的利用， 提高智能体的长期推理能力和经验积累。
五、 大单元教学设计智能体应用策略
本研究以大单元教学设计为切入点， 从理论与实践可行性方面探索了构建智能体、 赋能人智协同 教学设计的教育价值与应用路径。 但在教学设计实践中， 如何更好地开展人智协同， 最大程度发挥协 同双方效能， 提高协同成果质量， 助力教师专业学习转型升级， 落实素养导向的育人目标是当前的重 点与难点， 这也对教师智能素养提出了更高要求。 面对智能时代生成式的教育实践场域， 教师应根据 教学所需， 参考学－评－创－用的策略， 拓展、 深化专业素养， 探索更多的应用视角与方向。
（一） 双向驱动， 协同共学
在应用智能体辅助教学设计时， 教师与生成式人工智能技术形成一种双向协同的共学模式。 教师 个体层面， 对其教学方法、 模式、 策略等学科教学知识提出了更高的要求， 需要教师成为特定领域的 专家， 并在应用智能体的过程中逐步提升教学水平［２８］ 。 智能体在对话交互过程中， 根据教师提供的 课程教学内容与优化修订指令进行语义理解和信息推断， 不断熟悉课标教材与大单元教学设计要点， 更加了解教师的特征和风格， 从而提供更准确和有针对性的教学设计内容。 为此教师要在应用过程中 注意与智能体对话交互的引导性、 精准性与专业性， 为自身提供更加科学、 有效的教学设计支持 服务。
（二） 专业把关， 批判思考
在人智协同的教学设计过程中， 教师除了是生成内容的设计师， 也承担着内容质量的监督角 色［２９］ 。 首先， 教师需基于专业判断， 把控教学设计生成的各部分内容， 以符合教学标准和学业质量 要求， 并基于特定学科的深层概念和复杂情境， 对大单元的各要素准确性和适用性进行评判。
如清晰、 恰当的学习目标是开展单元教学的关键， 这也是教师目前在大单元教学设计中的难点与 挑战， 在智能体生成后， 教师需根据新课标要求进一步对智能体生成的学习目标定位的精准性、 描述 的专业性、 过程的可行性进行评判［３０］ ， 思考目标是否基于学科大概念关联整体单元结构， 是否体现 了学生需经历的学习过程、 获得的学习结果与达成的素养表现。 以人教版普通高中生物学教科书必修 １ 《分子与细胞》 中的第三单元 “细胞的基本结构” 的学习目标设计为例， 教师与智能体协同生成了 以 “生命的微观探索： 细胞的奥秘” 为主题的大单元教学设计， 并提炼了两个单元大概念， 分别是： 细胞是生命的基本单位， 具有复杂的结构和精细的调控机制； 细胞的结构与其功能紧密相关， 不同细 胞器承担不同的生物学功能。 在此基础上， 智能体生成了五个单元学习目标， 表 ３ 呈现了教师结合新 课程与生物课标中核心素养要求对目标描述进行诊断， 并引导智能体进行迭代修订的具体实践。
（三） 智慧共创， 迭代优化
由于智能体不具备价值判断能力， 教师在协同过程中要对其输出内容的适用性和价值引导与修 正。 首先， 教师在对话提示中应充分考虑教育价值与创新性， 如用提示词引导智能体在教学活动中设计激发学生的学习兴趣和参与度的活动。 其次， 教师根据教育目标、 教学需求、 学生学情等优化结果 的适切性， 为学生个性化学习提供支持。
如核心任务是大单元教学中实现核心素养落地与学习目标达成的关键， 核心任务基于对学生特征 的深入了解， 依照逻辑性与学做一体的原则进行设计， 任务要基于学生完成的空间， 促使学生主动学 习和思考， 激发其内在动力， 培养其创新思维和合作能力。 在上述生物学科案例中， 智能体设计了一 项 “设计并实施综合性实验项目” 的核心任务， 表 ４ 呈现了核心任务优化过程。
（四） 迁移拓展， 灵活调用
课程教学是一个动态性、 生成性的过程， 大单元教学作为新课程教学改革中的关键实践领域， 并 非依循固定流程框架一成不变。 为此教师在实际应用中， 要提升站位， 基于自身需求出发， 深度领会 学科育人的本质， 在 “学习者中心” 的理念下， 灵活选用智能体等工具赋能， 并将相关理念与方法迁 移拓展。 如在应用智能体开展整体单元教学设计的路径上， 教师可以探索系统课程规划、 分课时教学 设计等形式； 在完成一个课程主题设计后， 可以向智能体获取与主题直接关联的知识点及教学资源， 根据课程和学生需求， 开发定制课程学习资源包， 实现学习资源按需精准配置等。
六、 结语
作为一种新型、 高效的生产力， 智能体在教育实践中显现出越来越高的实用价值， 对教师能力需 求与专业实践提出了诸多挑战， 并带来了相关未知的风险。 如何应用生成式智能技术赋能教育创新与 高质量发展， 成为未来教师专业发展应关注的关键问题［３１］ 。 智能工具推动 “以学为中心” 的教学理 念重塑教师的角色、 功能和能力要求［３２］ ， 在与智能体协同开展教学设计时， 不仅要求教师能熟练应 用智能技术作为教学助手， 提高教学成效， 更重要的是， 教师要把握育人规律与本质， 重新审思课程 育人价值， 在教育教学中有效地整合并创新应用智能工具。 以教学设计为切入口， 借助生成式人工智 能技术， 强化学生探索， 驱动知识创生， 撬动课堂教学动态变革， 从而赋能学生发展［３３］ 。
教师在利用智能技术创新育人实践过程中， 也要激活自我发展的新动能， 以人智协同赋能专业生 长为价值指向［３４］ ， 让技术促进专业成长， 不断提高智能教育素养与风险意识［３５］ ， 进一步明确技术应 用的教育场域及如何负责任地用好技术， 真正推动技术与教育的深度融合， 赋能教师成为教学专家。
