人机协同视域下K12智能辅导系统的研究与展望
在教育数字化转型深入推进的背景下，人工智能技术的迅猛发展为K12（国际上对基础教育阶段的通用简称，包括幼儿园、小学、初中、高中阶段）教育个性化学习目标的实现带来了新的机遇。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，要将人工智能全面融入教育教学的全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，加快实现大规模因材施教的教育目标。智能辅导系统（Intelligent Tu-toring System，ITS）作为推动K12教育阶段个性化学习发展的关键技术支撑，通过智能技术模拟人类教师的教学角色，能为学生提供精准化、个性化的学习指导，有效弥补传统教学中因材施教不足的短板。在此背景下，开展K12智能辅导系统的相关研究具有重要的理论价值与实践意义。本文通过系统梳理K12教育阶段ITS的研究现状，深入剖析当前发展中的核心问题，进一步探讨其未来发展方向，以期为提升K12教育阶段学习质量与育人实效提供理论参考与实践借鉴。
K12智能辅导系统研究概况
当前K12教育阶段ITS研究主要围绕设计架构与技术实现、教学策略与学习支持、学习评估与效果验证三个层面展开。这三个层面并非彼此孤立的，而是呈现出清晰的逻辑递进关系：技术架构是系统运行的基础，教学策略是实现个性化教学的核心，学习评估则是检验个性化学习成效的关键环节。
设计架构与技术实现。设计架构与技术作为ITS的物理基础，其演进呈现出从单一通道到多模态融合的清晰脉络。首先，交互界面从标准化走向个性化。图形用户界面依靠可视化组件与标准化学习路线，为学生构建明确且易于操作的学习结构；自然用户界面则以自然语言对话为核心，打破传统键盘输入的局限，为低年级学生提供更友好的交互入口。二者并非相互替代，而是互为补充，共同为不同认知水平和学习习惯的学生提供灵活多样的交互选择。其次，认知建模从静态表征走向动态适配。认知建模是模拟学生认知过程的计算机模型映射技术，其核心在于将学习者的认知结构与方式显性化。ITS通过机器学习算法，结合学生的认知发展特点，构建符合学生年龄特征的学科结构化知识网络。因此，实现从静态知识表征向动态认知适配的转变，是当前技术优化的关键方向。最后，感知能力从单一模态走向多模态融合。多模态技术通过整合文本、语音、图像与行为数据等多源信息并进行融合分析，能显著增强系统的环境感知与智能交互能力。这一技术路径使ITS从被动的答题工具转变为主动的学习伙伴，为实现因材施教与学生潜力挖掘提供了更为充分的技术支撑。
教学策略与学习支持。这是ITS实现个性化教学的核心环节，其发展逻辑体现为从统一化到差异化的递进。首先，反馈机制从即时反馈走向适应性反馈。即时反馈侧重于对学习过程及结果及时进行评价与指导，其优势在于快速纠正错误、保障学习过程顺畅，更适用于程序性技能训练。适应性反馈则强调系统与学生的学习风格、学习动机等特征相匹配，提供更具针对性的教学支持。两种反馈机制并非对立关系，而是分别适用于不同类型的学习任务与学习需求，共同构成ITS的反馈体系。其次，任务设计从单一知识传递走向认知负荷调适。K12教育阶段的ITS通过适时调整支持策略、提供不同层次的教学指导来优化学习任务。一方面，通过将复杂任务分解为多项子任务，有效减轻外在认知负荷；另一方面，通过将抽象知识置于真实情境中，增强知识的可提取性，从而降低内在认知负荷。最后，辅导模式从标准化走向个性化。ITS借助智能技术模拟专业导师的角色，根据学生的认知能力、知识掌握程度以及行为模式，动态调整学习路径，自动匹配学习资源。以学生数据分析为基础的个性化辅导模式，能够更好地适应每位学生在学习方式、学习风格与知识积累等方面的个性化、差异化需求。
学习评估与效果验证。以往仅关注学业成绩的传统评价方式难以全面反映学生的学习过程，而ITS为多维度的学习评估与效果验证提供了可能。在评估维度上，研究正从单一学业成绩评价转向多维度综合评估。ITS能够识别学生的面部表情、语音语调变化等非认知特征，并结合学业成绩构建多维度评估体系。相较于单一的学业成绩评价，多维度综合评估能够量化行为参与度与情感态度，从而精准研判学生学习过程中的优势与短板。在研究方法上，当前研究多采用准实验设计来设置多组对照，通过控制无关变量、增加样本数量、开展重复实验以及实施盲法评估等手段，提升研究的内部效度与外部效度。在评价ITS对K12教育阶段学习困难学生的辅助成效时，研究者通过全面收集学生行为方式等多维度数据，有针对性地调整算法模型、优化交互设计，设计适配学生的精准干预策略，从而提升ITS对不同学生群体的适配性与有效性。
K12智能辅导系统研究展望
基于上述分析，当前K12教育阶段ITS相关研究在技术架构、教学策略与评估方法等方面已取得了较为丰硕的成果，但仍存在对学生元认知能力关注不足、对高阶思维培养探索薄弱、对社会文化情境关注较少等局限。为此，未来研究应从以下三个维度展开，以回应人机协同视域下教育深化的核心诉求。
强化学生视角，关注学生元认知能力。现有研究多聚焦于ITS对K12教育阶段学生客观知识掌握程度的提升作用，难以精准捕捉学生深层次的认知需求与思维过程，进而影响个性化干预的精准度与有效性。学生作为ITS学习的主体，其元认知能力直接影响着其在ITS辅助下开展个性化学习的成效。元认知能力即个体对自身思维过程的觉察、反思与调节能力，其目的在于帮助学生自主监测与调控学习过程。在ITS应用情境中，学生的元认知能力对学习任务执行、学习策略选择和学习效果评估均会产生重要影响。另外，学生的元认知能力存在显著的年龄差异与发展不均衡性。鉴于此，构建一种基于学生元认知能力的发展性动态评价机制显得尤为重要。其不仅能够准确识别学生元认知能力的差异，还能够为ITS提供制定动态调整干预策略的依据。因此，未来研究应深入探究K12教育阶段学生元认知能力在ITS应用中的具体作用机制，并探索基于元认知支持的个性化干预方案。
超越知识传递范式，关注高阶思维的发展。培养高阶思维是提高学生核心素养的关键路径之一。高阶思维体现为人类智慧与机器智能协同进化的复合性认知能力，具有鲜明的交互性、动态性和涌现性特征。尽管部分ITS设置了问题解决模块，但其设计的问题往往缺乏真实情境，多借助陈述性知识传递和程序性技能训练来提升学生的基础能力，难以激发学生的深度思考能力与创造性应对能力。其在真实情境中所遇到的问题通常涉及多个变量之间的相互作用，更具复杂性和综合性特征。因此，未来研究应突破传统知识传递与技能训练的局限，重点关注ITS在促进K12教育阶段学生高阶思维发展方面的潜在价值，提出具有创新性和可行性的解决方案，探索如何通过人机协同机制激发学生的批判性思维、创造性思维并提升其解决复杂问题的能力。
促进社会性交互，关注学习的社会文化情境。现有研究视角相对单一，难以覆盖ITS在实际应用中面对的复杂社会文化情境。真实课堂上，师生间以及同伴间的文化氛围、各自的价值观和行为规范会潜移默化地影响学生对ITS的接受程度与使用方式，教师的态度与期望也会直接影响学生对ITS的信任与依赖程度。此外，同伴互动方式也会对ITS的应用产生直接影响，学生之间的交流、合作与竞争会显现出学生对系统的不同需求与使用方式差异。不同文化背景下的学生对ITS的感知、信任与使用方式也存在显著差异。因此，未来研究应超越个体认知视角，探究ITS与社会文化情境相融合的方式，从而提升其在不同社会文化情境中的实际效果和应用价值。
结语
以数据与算法为支撑的ITS对实现学生个性化学习动态评估与调整，对提高教学质量、促进学生个性化学习具有显著优势和巨大潜力。在教育数字化转型过程中，K12教育阶段个性化学习与ITS的深度融合将迎来更为广阔的发展空间。人机协同并非机器替代人类的单向关系，而是“师—机—生”三方深度互动、优势互补的新型育人结构。这要求始终锚定K12教育阶段的育人本质，明确智能技术作为协同中介而非替代主体的功能定位。未来，K12智能辅导系统的发展应围绕学生全面成长这一核心目标，持续优化协同机制，弥补现有研究的不足，这样才能真正实现大规模因材施教的教育愿景。
参考文献
［1］杜修平，王崟羽.检索增强生成赋能智能导学系统构建研究——基于本地大模型与私有知识库 ［J］.中国电化教育，2025，（05）：117-127.
［2］王洪江，张一夫，伦昊，等.基于多模态数据的在线学习元认知能力数字化建模及应用［J］.电化教育研究，2025，46（08）：81-89.
作者：淮北师范大学教育学院 甘丽红
编辑：杜勇
审核：雷建树
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