随着人工智能技术的飞速发展及其与教育领域的深度融合配资网站排名第一，教学智能体正日益成为教育工作者关注的焦点，“普罗米修斯之火”的寓意给研究与实践带来新的启发。研究发现，教学智能体的演进历经从规则驱动到大模型驱动多个阶段，其内涵是“人脑+大模型+”三者的有机融合。
本文针对教师课堂教学实际，提出“学创共生”的应用策略，帮助教师有效运用教学智能体通过“学习情境驱动—问题探究引导—知识系统贯通—课堂成果共创”实现个性化学习支持、精准教学管理与师生协同创新，并在此基础上反思其可能带来的挑战。
人工智能技术的快速迭代更新，促使教育领域加速从数字化向数智化跃迁。中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要(2024—2035年）》强调要促进人工智能助力教育变革，深化人工智能助推教师队伍建设，打造人工智能教育大模型，这也使得教学智能体在教育教学应用中被赋予了至关重要的意义。
在古希腊神话中，普罗米修斯盗取天火赐予人类智慧与文明，开启了人类自我解放和创造的时代。如今人工智能的蓬勃发展，犹如又一簇“普罗米修斯之火”，正在深度重塑人类社会的面貌。在这样的时代背景下，我们有必要深入探讨这簇“普罗米修斯之火”如何在教学领域燃烧，它经历了怎样的演变历程，其内涵价值在哪里，又将如何有效应用于实践，特别是在教育核心力量——广大中小学教师的日常教学中，如何借助教学智能体实现教学效率跃升、学习兴趣激活、个性化发展支持，发挥其最大的潜能。
智能体及发展
智能体（Agent）的概念起源于哲学，早期的哲学讨论，特别是围绕“自主性”的论说，已预示了智能体的萌芽。哲学家们想象着拥有自我决策与行动能力的实体，将其视为一种抽象的概念而非物质的存在。这种对“自主”和“能动”的探讨，正是智能体核心精神的早期启蒙，如同普罗米修斯在混沌中点燃了人类智慧的火苗。
近代关于智能体的研究是从20世纪80年代中期“多智能体系统”的兴起开始的，而真正奠定现代智能体理论基石的是英国计算机科学家图灵。1950年，图灵在其开创性论文《机器能思考吗？》中首次提出“机器思维”的概念，认为机器可以具备与人类相媲美的智能。这与早期哲学家对自主性的构想形成了历史性的呼应。后来图灵测试的提出，也进一步将智能体的概念从抽象的哲学思辨拓展到以计算机技术为依托的人工实体中，标志着智能体由理论性走向了实用化。可以这么说，智能体的演进，特别是关于教育领域的研究经历了从“规则驱动”到“机器学习”,再到近年来“深度学习与大模型驱动”的显著转变。
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以规则驱动为核心的智能导师阶段
20世纪初，斯金纳的学习机器和普莱西的自动测试机，已开始尝试用机械方式推动教学的自动化与标准化。而真正让智能体技术在教育领域初露锋芒的，是70年代兴起的智能导师系统，并在随后数十年中长期占据主导地位。这一时期的智能导师系统以规则驱动为核心，依托事先构建的专家知识库和逻辑推理机制运作，旨在模拟人类教师的教学过程。它们能够诊断学生的错误，提供针对性的反馈，并根据学习表现灵活调整学习路径，从而在一定程度上实现了个性化教学。
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以多模态感知为中心的教学代理阶段
进入21世纪初，伴随计算能力的跃升、机器学习技术的进展以及互联网的迅速普及，智能体迎来了新的发展阶段。与此前不同的是，这一时期引入了更多的机器学习算法，使智能体能够依托数据进行自主学习与适应。多模态感知技术的应用使得智能体除了进行文本处理，还能综合分析图像、声音、视频等信息，实现更自然、更顺畅的理解与交互。这种跨模态能力让智能体在“智能化”和“类人化”上更进一步，为学生带来更丰富的体验。
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以生成式人工智能为主导的对话型智能体阶段
自2020年以来，以ChatGPT为代表的生成式人工智能的爆发式发展，彻底改变了智能体的发展轨迹。大语言模型的崛起使智能体的定义与功能被赋予了更丰富的内涵。大模型前所未有的自然语言理解、生成、推理与知识迁移能力，使智能体实现了从单一任务处理到多模态感知、从规则驱动到自主学习、从静态响应到动态规划的跨越式发展。当前，以生成式人工智能为主导的对话型智能体成为研究热点。它们能够进行高度拟人化的对话，提供个性化的学习内容，甚至面对各类情形表现进行复杂的推理与规划。
教学智能体的内涵阐释
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教学智能体的内涵认识
教学智能体不是单方面的能级增强，而是将各种高集成的“智慧”有效聚拢的高阶产物，它既要有完善科学的知识体系，又要有全面高效的分析模型，还要有靠谱稳健的教师经验。因此，笔者认为教学智能体的内涵是“人脑+大模型+知识库”三者的完美融合，如下图所示。
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教学智能体的主要类型
从教学功能的视角来看，教学智能体的应用呈现出多样化的发展趋势。陈若宇等以常州市天宁区“根-叶-花”课程为实践载体，结合课例阐释智能体如何赋能小学科学教育，介绍了智能体如何支持不同的教学实施过程。肖洪云等构建基于大语言模型的“混合式教学设计”智能体的基本框架。该框架以大语言模型为核心，主要包括角色设定、行为配置、优化完善三个模块。它通过“师－生－机”三位一体的多维度协同，实现了智能体在确定项目驱动问题、设计项目方案、完成项目作品及开展项目作品评价等环节中的应用，促进了学生对知识的深度理解和应用，极大地提高了教学效果。这反映了教学智能体在不同教育场景中的广泛适配性，使其能扮演教学工具、学习伙伴与教学引导者等多重角色。下面将结合具体类型进一步阐释。
（1）互动对话型智能体
这类智能体在基于大语言模型的教学应用中最为常见，其主要功能是通过自然语言与学生进行交流，提供答疑、学习引导以及口语练习等服务。然而，如何让智能体的语言输出与学生的实际理解水平相匹配，仍是影响教学效果的一大挑战。
（2）教学模式自动实施智能体
这类智能体旨在模拟课堂师生互动，实现课堂教学模式的自动化与优化，从而解决复杂学科问题并促进个性化学习。以项目式学习（PBL）模拟教学系统为例，其核心架构由知识库、数据库和智能体记忆系统构成。系统通过模仿教师的思维方式，实现分层级行为控制：基础教学动作通过提示词实现，而复杂教学流程则依托工作流实现。
（3）师生角色扮演智能体
这类智能体旨在通过模拟学生的知识储备、行为习惯、学习偏好及认知过程，强化模拟学习的真实感与针对性。它能够再现特定学生的角色特征，其训练过程通常包括收集学习行为数据、归纳典型学习情境、重构学习历程，并引入真实的学习案例作为训练素材。借助这种智能体，教师教育教学研究可以在低成本、无风险的条件下开展实验，同时也为教师更好地理解不同类型学生的学习特征提供了有力支持。
（4）教师决策评价智能体
教师决策自动化评价智能体通过人机协作，完成评价准备、标准制订、群体智慧挖掘以及个性化反馈生成等环节。此类智能体融合生成式人工智能与教育专家的判断，构建多维度评价体系，并借助大规模进行数据分析，揭示教师群体决策的共性模式与潜在发展规律，同时提炼高频应对策略和典型偏差。它不仅能为教师提供面向专业反思与自我提升的个性化建议，还为教育管理者理解教师在复杂情境下的应对特征提供了重要参考。
（5）多类型组合智能体
尽管单一智能体在语言生成与任务执行等方面具备一定优势，但在应对复杂教育任务时往往难以面面俱到。而由多种类型的智能体协同构成的系统，通过明确分工与紧密配合，能够更高效、更深入地支持项目式等复杂学习活动。多类型组合智能体的核心思路是让不同类型的智能体各自承担特定的功能与角色，在协作与高效互动中，提升师生教学活动的智能化水平。
学创共生：教学智能体的应用策略
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学创共生的内涵阐释
“学”是指教师教学和学生学习，“创”是指课堂过程与结果的生成创作，“共生”是指基于教学智能体的“教师—学生—机器”三元主体形成持续互动与协同发展的共生关系。该策略以教学智能体为核心发动机，课堂教学以情境驱动为起点，通过智能体的精准推送与教师的引导激发学生的学习动机，并以探究提问为关键，促进学生在对话与思辨中生成新知、在知识获取与整合中实现认知结构的优化，最终在成果共创环节将学习转化为可视化、有意义的产出。
该策略的核心是三元主体的协同机制。教师作为学习目标制订者、学习引领者与过程调节者，确保策略与新课标、学科逻辑高度一致；学生是探究的主体与创造的实践者，参与情境、回应探问、整合知识并生成成果；机器作为教学智能体是师生互动的物理载体，承载着信息与资源的调度者、思维探究的引导者、成果呈现的辅助者的重要角色。智能体的参与不是单一节点的介入，而是从情境创设、问题引导到知识整合和成果生成的全链条支持。正是因为有了强大教学智能体的融合参与，使得教师有更多时间引导学生深度思考，使得学生能够得到实时反馈而拓展学习边界，教学智能体则通过人机交互不断优化响应与服务方式，三者之间形成共生式进化发展。
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学创共生的实施步骤
（1）学习情境驱动，激发学习动机
在该环节中，教师以真实、有挑战的相关问题情境作为学习的起点，激发学生的好奇心与参与意愿。教师可结合课程主题和学生特点，将需求输入情境生成智能体，由其生成多模态情境；学生通过观看、体验或任务引入进入学习状态。这种基于情境学习的理论，能够大幅降低认知门槛，促发学生内在学习动机。
（2）问题探究引导，引发深度思考
在该环节中，教师通过设计递进式、启发性的问题链引导学生与智能体互动，推动学生思维从表层认知向深度分析逐层递进。教师依托对话型智能体构建“问题螺旋”——以基础概念为起点，通过阶梯式提问逐步导向高阶分析、评价与创造等思维活动。学生在此过程中输出观点与疑问。教师则在关键节点进行方向性引导，确保探究路径符合学科逻辑。师生可以结合苏格拉底式提问法与智能交互，提升探究学习与批判性思维水平。
（3）知识系统贯通，构建专业认知
该环节帮助学生将新知识与已有知识网络连接起来，形成结构化、可迁移的理解。在具体实施中，教学智能体依托权威学科知识库及多模态资源，动态提供概念解析、案例演示与可视化支持；教师则通过比较分析、归纳总结和跨领域联结等策略，引导学生完成知识重构。这种即时性认知支架与系统性思维训练的有机结合，有效促进了知识网络的动态优化与深度学习的实现。
（4）课堂成果共创，评价学习成效
该环节通过教学智能体的多模态支持系统，将学生的创造性成果与学习过程转化为可视化、可交互的数字化学习产出。在具体实施中，教学智能体将探究过程与核心知识整合生成初稿，学生进行修改与完善，最后上传平台供同伴评价与二次优化。这个环节强调意义建构与元认知提升，助力学习成果在班级与更大范围共享。
总结与反思
教学智能体作为新时代的“普罗米修斯之火”，正以其独特的能力点燃教育改革的希望。然而，智能体技术的迭代速度远快于人类的认知适应节奏，这种差距容易引发制度架构、价值观与工具理性之间的发展失衡，带来观念滞后、技术异化与制度失序等多重风险。回顾其发展脉络可以看到，教学智能体的理念经历了从哲学探讨到图灵测试的具象化，再到基于大模型的生成式人工智能驱动的演变过程，完成了从规则导向到自主学习、从静态响应到动态规划的跨越。它并不是对通用大模型的简单嫁接，而是在教育情境中深度融合专业知识与特定功能的成果集成。尽管前路仍有不少挑战，教学智能体的未来依然值得期待。
本文作者：
倪俊杰
杭州师范大学经亨颐教育学院/浙江省杭州硅谷中学
文章刊登于《中国信息技术教育》
2025年第19期
引用请注明参考文献：
曾海军 潘静文.人工智能赋能智慧教育生态的场景具象与路径指向[J].中国信息技术教育，2025（19）：85-88.
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