看点丨教育智能体如何推动教育发展

愚然楼 2025-03-18 发布于湖南

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当前，大模型技术不断发展，加快了人工智能引领教学变革的速度，而大模型驱动的教育智能体作为教育领域人工智能应用的前沿探索，也在以前所未有的速度改变着我们的教育教学。教育智能体作为能够自主感知环境、做出决策并执行以达成特定目标的软件系统，不仅展现出提升教育质量和效率的巨大潜力，更加速了人工智能技术在教学、学习、管理、评价与科研中的落地实践，这为中国教育数字化转型提供了新的途径。

什么是教育智能体

教育智能体最早以计算机生成的虚拟形象出现于教学场景中，其主要目的是促进学习者的认知发展。当前，借助通用大模型作为“大脑”，教育智能体能够通过提示语设置角色、任务和技能，自主规划和分解教育任务，灵活调用工具和学科知识库，协助教师完成备课、批改作业，并支持学生实现个性化学习和跨学科主题探索，是大模型全面融入教育教学的一种智能系统。

相比传统的智能导学系统，大模型驱动的教育智能体具备多项核心优势：一是任务自主性提高。教育智能体能够在没有过多人工干预的情况下，独立完成复杂的教育任务，并根据预设目标和实时反馈进行自我决策与调整。二是场景适应性增强。教育智能体能够根据不同学生的学习风格、知识水平和学习进度，动态调整教学内容和方式，灵活应对课堂教学、在线学习和个性化辅导等多样化的教育场景。三是知识扩展性提升。教育智能体基于大模型的强大知识整合能力，通过检索增强生成技术快速扩展学科知识领域和功能。四是人机交互性增强。教育智能体能够通过自然语言对话、虚拟形象等方式与学生和教师互动，还可以与其他智能体协作，共同完成复杂的教育任务。五是开发成本降低。师生可以利用豆包、智谱清言等现有平台，通过一句话提示或简单编排即可快速构建专属教育智能体，大幅降低技术应用门槛。

教育智能体的核心技术逻辑

大模型驱动的教育智能体以多模态信息感知、智能推理决策和动态执行作为其核心技术，形成了“感知—决策—行动”的逻辑闭环。在智能推理决策层面，教育智能体以“任务分解—推演决策—动态优化”的循环架构，在面对复杂的教育任务时，依托大模型的认知推理框架，将教育任务拆解为可执行的子任务，生成最优任务解决路径，并结合任务执行效果的反馈，持续改进优化决策路径。动态执行层则是将决策转化为实际的行动，通过构建开放工具生态，灵活调用学科知识库、外部数据库、虚拟实验平台接口甚至其他大模型等，完成如学术检索、代码执行、试卷生成、复杂计算等任务。

基于上述核心技术逻辑，教育智能体已在多个教育场景中催生创新实践。如华东师范大学的“EduChat”融合了多样化的教育垂直领域数据，能更好地感知和理解师生输入的信息，采用苏格拉底式教学法激发学生思考，还能根据教学目标和难度要求生成试题，提供个性化的学习建议和辅导等。瑞士洛桑联邦理工学院的“ChemCrow”支持化学知识的学习与实验模拟，它能够调用专业化学工具和外部知识库，基于思维链推理自主规划和执行复杂化学任务，模拟化学实验过程，帮助学生更好地理解化学知识和实验原理。

教育智能体应用前景

教育智能体正以技术为支点创新“教”与“学”的方式，推动教学与科研工作提质增效，重塑基于数据驱动的教育评价范式。

在教学场域，教育智能体能够创设沉浸式情境，增强课堂的趣味性和互动性。基于虚拟数字人技术，教育智能体可化身李白、爱因斯坦等跨时空认知中介，在语文课堂重构“对影成三人”的诗意空间。在科学课堂搭建相对论探究的思维实验室，使知识习得突破二维平面的符号传递，升级为多维立体的具身认知。教育智能体还可通过认知外包机制重构教学分工体系，突破传统教学系统“人机替代”的简单逻辑，建立“人机能力互补”的教学关系。

在学习场域，教育智能体以群体智能协同形成“人机共生”学习共同体，推动学习方式向深度化、协作化演进。如探究式学习中，教育智能体不仅能整合跨学科知识，还通过多个智能体扮演的不同角色加入到小组协作中，引导学生在辩论中完善问题解决方案，使知识应用从纸面迁移到真实问题场域。这将有效促进跨学科知识素养、问题解决能力和团队协作意识等核心素养的培养落地。

在教育管理场域，教育智能体可以实现构建“数据感知—智能决策—服务供给”的闭环系统，推动教育管理从经验驱动向证据驱动转型。基于多模态信息感知技术，教育智能体可构建动态更新的学习者认知图谱，通过分析学生知识掌握度、学习行为模式、情感投入指数等三维指标，形成精准的学业预警与干预方案。

在教育评价场域，教育智能体通过认知计算可以实现从“知道学生错了什么”到“理解学生为何出错”再到“引导学生认知发展”的跨越。如在小组课题研讨中，教育智能体扮演的“讨论组织者”“逻辑检察官”“情感激励者”等多元角色，分别从参与度、思维深度、情感态度等维度进行实时评价。

在科研工作场域，教育智能体推动科研工作质变升级。它能够快速筛选海量跨学科文献资源，调用认知图谱等工具构建学科知识演化模型，自动识别知识盲区与研究前沿，从而显著提升科研效率。它以“文献解读者”“实验设计师”“创新激发者”等多角色智能体集群的形式构建人机协同的科研认知共同体，全息记录科研过程，生成个体科研思维认知发展轨迹，实现从经验积累到思维认知迁移的范式转变。