理论观点

• GenAI时代的教育信息茧房效应：产生过程、作用机理与破解路径

  上超望;赵玉林;郑玉敏;蒙江;

  GenAI因其强大的生成能力为教育创新变革提供了新动能，但也催生了教育信息茧房效应，加剧了信息窄化、诱发了信息偏见。为此，文章聚焦于GenAI赋能的协作学习情境，在梳理GenAI时代教育信息茧房效应内涵和特征的基础上，探析了其产生过程、作用机理与破解路径。文章指出，GenAI时代教育信息茧房效应的产生经历了认知同化、生成固化、行为强化三个阶段；在学习者、学习平台、学习资源、协作环境四个要素的共同作用下，此效应引发了生成式协作内容模式化、生成式协作群体同质化、生成式个体选择局限化等系列问题。对此，文章提出了GenAI“赋能—推进—优化—驱动”的教育信息茧房效应破解路径：通过赋能环境重塑，打破群体协同强化的信息闭环；通过推进技术升级，消解算法偏见固化的技术闭环；通过优化画像调整，阻断行为偏好强化的认知闭环；通过驱动内容创生，突破同质内容生成的供给闭环。文章对教育信息茧房效应的剖析，可为优化教育信息智能传播提供理论参考。

  2026年08期 v.36;No.304 5-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 1503K]
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• 原始创新背景下大概念的教学反思与进路再构

  赵益宁;颜士刚;马小兰;武子琴;王莹珂;

  以DeepSeek、ChatGPT为代表的大语言模型强势崛起，不仅凸显了原始创新能力的战略价值，也对教育教学培养学生原始创新能力提出了更高要求。大概念作为培养学生原始创新能力的根本支撑，其教学价值已得到普遍认可，但在实践落地中仍存在突出瓶颈。为此，文章沿着“背景剖析—内涵回溯—源头分野—理论反思—进路再构”的逻辑脉络展开研究：首先立足于原始创新能力培养的时代背景，剖析了大概念与原始创新能力的内在关联；接着回溯了大概念的教学困境，梳理了作为知识的大概念与作为思维的大概念存在的内涵分歧；随后从大概念提取源头的分野和提取方式的差异着手，挖掘不同理念指导下大概念生成的逻辑起点；再之后对大概念及其教学研究的科学性与整体性展开系统反思，揭示大概念教学效果欠佳的根本原因在于人为地将知识习得与思维发展割裂开来；最后以“知识与思维内在统一”为基本立场，进行大概念及其教学研究的进路再构。文章提出以概念性理解为主线、以基本问题为驱动的教学设计思路，可为化解当前大概念教学中的内涵分歧、破解实践落地难题提供理论参考，并为原始创新背景下学生原始创新能力的发展提供有力支撑。

  2026年08期 v.36;No.304 15-25页 [查看摘要][在线阅读][下载 1251K]
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智能教育

• 认识发生视野下数智技术赋能学习场景的价值意蕴、基础框架与实践路径

  周佳玉;沈书生;杨现民;

  学习内容与真实世界脱节是当前教育面临的主要问题之一，也是影响学生认知发展的重要原因。文章立足于认识发生视野，阐释了学习场景支持认知发展的基本内涵，并从数智技术的演进逻辑出发，分析了数智技术赋能学习场景的价值意蕴。文章基于学习场景的边界、表征、交互与评价四个关键维度，结合认知激活、认知建构、认知迁移与认知提升四个进阶层次，围绕如何基于认识发生机制构建学习场景、如何彰显学习场景的认知进阶赋能作用、如何实现学习场景赋能认知进阶实践等方面，建立了数智技术赋能学习场景的基础框架。最后，文章从具身场域构建、资源精准供给、人智协同交互与数据驱动评价等方面提出了具体的实践路径，以期为破解应用误区、指导教学实践提供理论依据与路径指引。

  2026年08期 v.36;No.304 26-33页 [查看摘要][在线阅读][下载 1264K]
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• 智慧教育示范区政策供给的动态调适何以实现？

  刘裕;张雪儿;任泯璇;

  推进智慧教育示范区建设，亟需构建科学有效的政策支撑体系，而对其现行政策方案进行精准的量化评估，是推动政策优化与动态调适的重要前提。基于此，文章首先提出了智慧教育示范区政策供给分析框架，之后构建了智慧教育示范区政策供给评价指标体系，并以全国18个智慧教育示范区发布的政策文本为研究对象，借助LDA主题模型和PMC指数模型，对政策注意力配置、政策供给特征进行了量化评估，并剖析了智慧教育示范区的政策执行困境，结果显示：不同示范区存在政策议题选择偏好差异、政策注意力指向差异、政策注意力时空配置差异；智慧教育示范区政策供给在整体设计、核心要素选择上呈现出较高的一致性，主要形成了“资源—人才”导向型、“技术—服务”导向型、“安全—服务”导向型三类示范区；在具体的政策执行上，各示范区面临多方面困境。最后，文章从问题驱动、过程控制、压力响应三条路径出发，提出智慧教育示范区政策供给的动态调适策略，以期为优化政策供给质量、推动“以点带面”国家战略目标的实现提供决策参考。

  2026年08期 v.36;No.304 34-43页 [查看摘要][在线阅读][下载 1508K]
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• 智能时代中小学教师人机协同教学能力的评价研究

  白浩;王子奇;左雨欣;赵姝;

  人机协同教学已成为智能时代教育变革的必然趋势，但现有文献缺少对中小学教师人机协同教学能力的评价研究。为此，文章按照“概念界定—体系构建—量表开发与修订应用”的研究思路，首先阐释了人机协同教学能力的内涵；接着，初步构建了教师人机协同教学能力评价体系，再通过两轮德尔菲专家意见咨询修正评价指标，最终形成了包含4个一级指标、11个二级指标、37个三级指标的教师人机协同教学能力评价体系，并采用层次分析法和专家排序法确定了各指标的权重；之后，结合中小学实际教学情境，开发了测评工具“中小学教师人机协同教学能力测评量表”，并通过Rasch模型检验及其二次检验进行了量表修订，其用于分析中小学教师能力差异的结果显示：中小学教师的人机协同教学能力整体处于中等偏下水平。对此，文章建议教育管理部门进行精准诊断并实施分层培养，以提升中小学教师的人机协同教学能力。文章构建的教师人机协同教学能力评价体系可为智能时代教师专业能力评价提供结构化参照，开发的测评工具则可为教师专业发展与教育管理决策提供可靠支持。

  2026年08期 v.36;No.304 44-53页 [查看摘要][在线阅读][下载 1368K]
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教学研究

• GenAI支持的结构性反思支架对职前教师教学实践反思能力的影响探究

  许玮;俞赵赢;俞雪敏;

  职前教师教学实践反思能力的培养因生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence,GenAI）的深度渗透而面临反思浅层化与过度依赖的风险，提供学习支架是应对这些风险的有效手段之一。基于此，文章依托社会比较理论，设计了GenAI支持的结构性反思支架，并通过随机对照实验探究了此支架对职前教师教学实践反思能力的影响。文章采用问卷测量、LDA主题分析、认知网络分析等方法，通过反思性思维的组间差异分析、人机对话的质量差异分析和反思效果的组间差异分析，发现：智能技术与反思支架的协同机制共促反思性思维的提升；GenAI支持的结构性反思支架可以通过规范与深化人机对话的认知过程来提升即时交互质量，是影响职前教师教学实践反思效果的关键因素。文章的研究揭示了技术赋能与支架支持的协同设计在职前教师教育中的必要性和可行性，并为智能时代职前教师教学实践反思能力的培养提供了实证参考。

  2026年08期 v.36;No.304 54-64页 [查看摘要][在线阅读][下载 1437K]
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• 基于生成式进阶提示的计算思维微观发生研究

  龚鑫;王崟羽;熊燕;王雨荷;王怀波;

  生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence,GenAI）可为编程学习提供个性化即时反馈，而提示工程可以规范GenAI反馈、促进计算思维发展。但是，当前缺乏融合通用型提示与进阶型提示的生成式进阶提示研究。为此，文章构建了生成式进阶提示模型，并开展了生成式进阶提示支持的准实验研究。通过计算思维变化的整体分析和不同集群学习者的计算思维微观发生分析，文章发现：生成式进阶提示能提升学习者的计算思维；根据计算思维微观发生的路径、速率和来源特征，实验组可划分为思维协同型和任务代理型两类集群，而不同集群学习者的计算思维微观发生特征存在差异——思维协同型学习者的计算思维变化路径沿清晰序列进阶，变化速率呈稳步递增；任务代理型学习者的计算思维变化路径随固化循环推进，变化速率呈波动停滞。文章从微观视角揭示了生成式进阶提示对计算思维的影响机制，可为开展GenAI赋能编程教学的实践提供理论指导。

  2026年08期 v.36;No.304 65-74页 [查看摘要][在线阅读][下载 1432K]
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• 多智能体支持人机协同学习的认知加工机制探究

  楚肖燕;李平;李媛;李世炜;翟雪松;

  随着生成式人工智能的快速发展，融合大语言模型与虚拟数字人的多智能体逐渐演化为人机协同学习的重要协作主体，但学习者与多智能体如何开展有效协同的内在机制尚不明晰。为此，文章在“德语演讲”课程中开展多智能体人机协同学习实验，并在Z大学招募30名德语学习者完成陈述性知识与程序性知识两类人机协同学习任务，同步采集其脑电信号与人机对话文本数据。通过脑电分析和LDA主题分析，文章发现：脑区主效应显著，各频段脑电功率均呈现出一定的脑区差异；人机对话文本稳定聚合为2个或3个主题，其中陈述性知识学习聚焦于知识阐释与价值判断，而程序性知识学习更多地涉及比较分析、意义建构与整合应用。基于此结论，文章构建了多智能体支持的人机协同认知与脑电对齐框架，揭示了多智能体支持人机协同学习的认知加工机制：信息输入阶段进行多智能体主导的外部感知，内容理解阶段进行人机主辅协同的意义建构，结构组织阶段进行人机共同主导的信息整合，调节反思阶段进行学习者主导的元认知激活。文章的研究融合了内隐的脑电信号与外显的对话文本，揭示了多智能体支持的人机协同学习在不同阶段的认知加工特征与人机角色分工，可为多智能体系统开发与人机协同教学设计提供参考。

  2026年08期 v.36;No.304 75-85页 [查看摘要][在线阅读][下载 1500K]
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技术开发

• AI原生学习平台的架构设计及其落地实施

  宋丽哲;詹赤兵;刘兴国;

  不同于以资源组织、教学交互、学习过程支持为主要功能的传统学习平台和仅在局部功能中引入AI插件的AI增强学习平台，AI原生学习平台强调将人工智能技术深度嵌入平台架构、业务流程与用户交互之中。面对个性化教育发展对学习平台提出的深层要求，文章首先提出了“AI原生学习平台”概念，并基于开发范式的根本性重塑，设计了由底层、中间层和上层组成的AI原生学习平台的三层架构。该架构以大模型为认知中枢，可实现系统服务的动态组织与智能调度，为学习平台向智能化、个性化和可持续演进提供了新的思路。之后，文章以华北地区G大学为例，阐述了现有平台向AI原生平台演进的改造路径，包括底层数据体系的重构、中间层中台的重构、上层交互的重构以及AI原生学习平台的新增模块，并通过eLLM训练平台的建设对架构的工程可行性进行了验证。最后，文章探讨了AI原生学习平台在部署应用过程中存在的问题，并有针对性地提出后续研究方向。文章提出的AI原生学习平台架构为智能教育基础设施建设提供了系统性的设计思路与实施路径，并可为AI智能体在大规模教育场景中的应用提供参考。

  2026年08期 v.36;No.304 86-96页 [查看摘要][在线阅读][下载 1320K]
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• 面向国际中文教育非遗文化传播的智能问答系统设计与评价——基于知识图谱与大语言模型耦合的轻量化路径

  张露;彭成丽;杜应特;

  非物质文化遗产是中华优秀传统文化的重要载体，也是国际中文教育中促进文化理解的重要内容。然而，在国际中文教育场景中，现有大语言模型在非遗文化智能问答中的准确性和适用性仍有待提升。为此，文章设计了面向国际中文教育非遗文化传播的智能问答系统，提出一种知识图谱与大语言模型耦合的轻量化路径：首先，以三项具有代表性的国家级非遗项目为研究对象，抽取实体并进行语言调整后使用Protégé构建知识图谱，并将该知识图谱导入Neo4j形成图数据库；之后，通过Schema约束、Few-shot示例和Cypher查询，将自然语言提问映射到结构化检索，实现知识图谱与大语言模型的耦合；最后，通过知识覆盖率的客观指标和师生问卷的主观评分，对智能问答系统生成的回答进行质量评估，以检验该系统与常规大语言模型的性能差异。研究结果表明，智能问答系统在回答的知识覆盖率、准确性和适用性方面均显著优于常规大语言模型，尤其是在事实性知识和程序性知识的生成方面表现突出。文章提出的轻量化路径显著提升了智能问答系统在国际中文教育中非遗文化内容生成的准确性与教学适用性，为非物质文化遗产的有效传播提供了可操作的实践范例。

  2026年08期 v.36;No.304 97-108页 [查看摘要][在线阅读][下载 1406K]
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创新应用

• 人工智能在孤独症儿童艺术疗愈中的作用机制

  游明皓;赵斌;

  艺术疗愈是孤独症儿童的重要康复途径，但传统疗愈模式存在个性化不足、儿童主动参与度低等局限，干预效果有限。人工智能凭借强大的数据应用能力和多元互动优势，能有效弥补传统疗愈模式的短板，但其在孤独症儿童艺术疗愈中的作用机制尚不明确。为此，文章以特教教师、专家、孤独症儿童及其家长为研究对象，采用问卷调查、半结构化访谈和行为观察相结合的方法，进行了基准回归分析、中介效应检验、调节效应检验和链式中介效应检验。文章发现，AI（包括AI数据应用能力、AI互动模式）能有效提升孤独症儿童的艺术疗愈效果，个性化方案适配度、儿童参与度发挥中介作用，而儿童年龄、儿童症状程度发挥调节作用；AI从双路径（即“AI数据应用能力→个性化方案适配度”的数据适配路径、“AI互动模式→儿童参与度”的互动参与路径）赋能孤独症儿童的艺术疗愈。结合此结论，文章针对AI在艺术疗愈中的应用提出建议。文章的研究揭示了AI赋能艺术疗愈的传导机制与边界条件，深化了对人机协同理论在特殊教育情境中适用性的理解，可为孤独症儿童智能艺术疗愈的实践优化提供理论指导。

  2026年08期 v.36;No.304 109-117页 [查看摘要][在线阅读][下载 1287K]
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• 如何应对生成式人工智能引发的认知逃逸？——基于生态化干预的行动研究

  陈颖;张芳华;王蕾茜;王烨烨;

  生成式人工智能在赋能高等教育实践的同时，也通过消解必要难度诱发了学生的认知逃逸。面对教学干预，“认知逃逸”易升级为“假意顺从”，而传统结果导向评价难以甄别与遏制。对此，文章以“BROKE事件”为缘起，采用行动研究法，设计了生态化干预分析框架，并实施了三轮递进式生态化干预。研究发现：认知逃逸本质上是学习者对深层认知加工的让渡，在监管压力下易演化为假意顺从；价值、机制、权力三维协同的生态化干预，可以压缩认知逃逸与假意顺从的获利空间，恢复必要难度的发生条件；在生态化干预下，出现了模式性转变、策略性固化、合规性适应三种典型反应模式。基于此，文章提出澄清人机协同的认知边界、留存关键节点的过程证据、开展多元追问、对作品进行反思修订四条路径，以有效应对生成式人工智能引发的认知逃逸。文章的研究有助于在人工智能时代守住必要难度、推动深度学习，并可为开展有边界的人机协同学习提供参考。

  2026年08期 v.36;No.304 118-127页 [查看摘要][在线阅读][下载 1418K]
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• 数字孪生技术赋能高校全链条资产管理研究

  左玉生;李依纯;李欣怡;张晓;侍凡;

  当前，数字化转型的深入推进和高校资产体量的持续扩增，使传统资产管理模式难以适配高校资产精细化管理的现实需求。在此背景下，文章首先剖析了高校资产管理的现状与痛点，阐释了数字孪生技术赋能资产管理的优势。之后，文章明确了数字孪生技术在赋能高校全链条资产管理过程中需遵循的原则，并从业务流程、数据结构、电子签章、监管模式四个方面提出了数字孪生技术赋能高校全链条资产管理的路径。最后，文章通过实践案例，呈现了数字孪生技术赋能高校全链条资产管理的效果：大大提升了高校资产管理业务办理效率，完成了高校资产的全链条业务流程再造，实现了全流程、可追溯的数据安全管控。文章的研究推动了资产物理空间与数字信息空间的深度融合，可为高校资产管理数字化转型提供理论指导与可参考的落地实践方案。

  2026年08期 v.36;No.304 128-136页 [查看摘要][在线阅读][下载 1440K]
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