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      數字承諾組織發布教育AI設計新框架

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      2025年11月11日,在英國倫敦舉辦的“谷歌助力學習(Google AI for Learning)”論壇上,全球性非營利組織“數字承諾”(Digital Promise)發布了《新興技術賦能高效學習框架》(A Framework for Powerful Learning with Emerging Technology)。

      該框架基于對大量研究和推薦實踐的全面審查(包括59位專家訪談),提出了切實可行的設計建議,旨在將新興技術定位為教育者、照護者和學習者可以利用的資源,以支持學習體驗并培養終身技能。此項工作基于一個基本共識:新興技術是對人類智能的補充,而非替代。


      該框架提出三個原則(Principle):基于證據(Evidence-based)、以學習者為中心(Learner-Centered)和技能培養(Skill-Building),針對每一個原則均提供了實踐方法(Practice,將原則融入其中的指導方針)和策略(Strategy,產品設計和實施的可行步驟),并為開發者列出了具體的行動(Actions)。這三個原則的內容介紹如下:


      一、基于證據原則

      開發新興技術賦能工具的起點是應用研究和使用有意義的學習衡量標準。開發人員在此過程中應充分利用相關專業知識,例如研究人員、領域專家,并與教育工作者和學習者共同設計。

      具體而言,基于證據的原則包括三項實踐方法:應用研究、使用有意義的衡量標準,利用相關專業知識,各實踐方法的策略如下:


      (一)應用研究的策略

      1.利用學習理論

      將產品植根于某種學習理論(如杜威的體驗式學習理論、、皮亞杰的建構主義學習模型、維果茨基的社會建構主義、班杜拉的社會認知理論以及帕珀特的建構主義等),并理解該理論對設計和實施的影響;制定基于學習研究的變革理論,清晰闡述產品對學習的預期影響。

      2.整合基于研究的教學實踐

      利用針對學科領域技能發展的研究型框架和實踐來支持產品設計決策;與用戶溝通產品的證據基礎;審閱并應用與產品相關的新教育研究。

      例如,AI閱讀輔導軟件Amira在開發過程中汲取了包括"閱讀簡單觀"、"斯卡伯勒閱讀繩索模型"以及"閱讀能動觀"在內的經典教學框架,同時設計過程通過咨詢閱讀專家為其提供關鍵指導。


      (二)使用有意義的衡量標準的策略

      1.定義學習成果

      定義以學習者技能和知識為核心的學習成果;使用有效、可靠的工具衡量基線指標和學習者成長,以確保結果被準確捕捉;

      2.規劃迭代改進

      利用產品內外的多種測量方法,定期評估學習者技能知識的增長及工具有效性;審閱ESSA證據等級框架,以確定產品團隊如何調整研究實踐來評估和證明影響力,并制定研究計劃以達到最有意義的嚴謹等級。

      (三)利用相關專業知識的策略

      1.在整個開發過程中與專家合作

      讓學科內容專家(如學習科學家、教育研究者、實踐者)從概念到開發、發布的整個設計過程都參與進來;與特定學科的專家合作,以支持學科領域的學習。

      2.與教育者和學習者共同設計

      邀請教育者、兒童和家庭共同設計工具,以支持學習者的社交情感成熟度、認知能力和學習需求;將來自產品目標受眾、具有不同背景、能力和環境的代表性用戶,作為積極的共同創造者納入設計和開發的全過程;在決定關鍵產品功能時讓用戶參與,以確保工具真實地反映他們在現實情境中的需求、目標和預期用例。

      例如,英語兒童閱讀平臺Pickatale通過其"變革委員會"將產品設計與前沿研究緊密結合。該委員會引入外部合作伙伴,確保開發人員遵循教育科技領域現有及新興的實證研究成果與有效性驗證,并將這些研究成果轉化為實際的產品設計方案。


      再如,谷歌旗下多個學習團隊,包括Google DeepMind和Google Research,通過協同合作構建各類產品、功能與模型,旨在提供高質量的學習體驗。為確保品質卓越,這些團隊與學習者及教育工作者開展深度協作,持續評估、優化并提升模型性能。


      二、以學習者為中心原則

      當新興技術工具能夠促進學生自主性、培養元認知能力,并且開發者確保了產品的無障礙性時,它們就能適應學習者的個體差異,幫助所有學生發揮其全部潛力。這些技術可通過增強關聯性、明確目標導向、促成有效挑戰以及促進反思,來強化高效的學習體驗。

      具體而言,以學習者為中心的原則包括三項實踐方法:促進自主性、培養元認知、實現無障礙性。各實踐方法的策略如下:

      (一)促進自主性的策略

      1.為學習者提供個性化

      允許用戶選擇何時及如何使用自適應AI功能和支持,包括允許退出;為學習者、教育者或照護者提供定制化的實時形成性與適應性反饋,以及可操作的、數據驅動的建議。

      2.使學習具有相關性

      將內容與學習者的“知識儲備”(即他們的生活經驗、個人文化背景)相結合并保持一致;利用相關框架(如挑戰式學習、聯通式學習、生活相關學習)將知識儲備應用到學習環境中,將學習與現實世界經驗聯系起來。

      3.根植于目的

      幫助學習者理解他們在任務上的努力如何是有意義的,并與自身價值和長期目標保持一致;將內容學習嵌入能夠對學習者的職業道路或本地/全球社區產生影響的真實場景中。

      4.安全聚焦:隱私

      建立數據隱私和安全措施,以保護數據并防范未授權訪問;審慎考慮收集哪些數據及其使用方式,發布遵守并超越適用法規的隱私原則。

      例如,數字學習實驗室Mentu的設計初衷是協助教師做出明智的教學選擇,而不是讓AI主導課堂決策。其AI助手Shaia會推薦基于實證的教學策略,但教育工作者始終掌握最終決策權,可根據課堂獨特情境自主選擇并調整策略。隨后,Shaia會生成融合"學習者差異導航器"中差異化教學策略的教案,并解釋每個策略的選用依據。


      (二)培養元認知的策略

      1.促進有效挑戰

      鼓勵學習者在運用生成式AI之前,先提出自己的思考和想法,讓他們能更深入地投入自己的思考和學習;創造一個承擔風險和犯錯的安全空間,并提供有建設性的反饋以鼓勵從錯誤中學習,同時提供多次嘗試的機會;確保內容難度適當,同時在學習者調整學習過程時,為他們提供可考慮的新策略。

      2.提供反思機會

      鼓勵學習者使自己的思維可視化,并為他們提供暫停、反思和調整想法的機會,然后再繼續學習;提供面向學習者的數據報告,以幫助學習者自行決定如何調整自己的行為和目標,并參與自我調節學習;允許學習者自定義反饋和反思提示的頻率、長度和內容。

      3.安全聚焦:可解釋性

      確保學習者有支架來理解如何解讀他們的數據并應用反饋以實現學習目標;當預測分析提供自動建議時,支持學習者了解他們的數據如何被用于預測,并為他們提供機會來確認或調整建議的后續步驟,以符合其學習目標;提供機會讓學習者自定義其數據的匯總和共享方式,以最適合其需求和目標。

      例如,MATHia智能學習軟件采用多步驟問題解決流程,學生通過一系列相互關聯的技能模塊進行學習,并在自適應問題序列中推進——該系統會根據實時更新的技能掌握程度動態調整題目難度。學生必須完全掌握當前技能組后才能解鎖后續學習內容。該系統為師生雙方提供可視化掌握進度反饋,既能清晰展示學生已掌握的知識點,也能精準定位其學習困難所在。


      (三)實現無障礙性的策略

      1.包含輔助技術

      提供支持以滿足所有學習者的能力和需求,例如字幕系統、翻譯服務、手語、文本轉語音、可調整文本格式、文本轉音頻和轉錄支持功能,以及在相關時,可穿戴的新興技術設備;使用VPAT進行無障礙訪問審計,以確保符合WCAG 2.1和Section 508等無障礙指南。

      2.考慮多模態

      嵌入允許學習者通過不同模態(如語音轉文本)接收信息,并利用多種模式(包括繪圖、說話或寫作)進行回應的選項;通過保持清晰度和難度適當性,確保多重呈現方式不會增加認知負荷,并允許用戶選擇他們希望呈現的模態,而不是全部同時呈現。

      3.允許跨語言

      為學習者提供跨多種語言進行交流的機會;在將文化內容融入課程時,支持并整合學習者的母語,以促進學業成長。

      安全聚焦-公平性:確保人類(如學習者、教育者、照護者)有機會在數據的收集、報告和使用方面運用判斷力;實施持續、積極的流程來識別和減輕生成輸出中的風險,以防止加劇現有的學習障礙。

      例如,數字學習平臺Kasi運用AI視頻分析技術,通過iPad攝像頭捕捉學生的繪畫作品或字母/教具排列情況。當學習者移動教具來展示他們對概念的理解時,Kasi會即時提供個性化的語音反饋。


      三、技能培養原則

      新興技術賦能工具必須同時關注學術內容和持久技能的培養。尤其是這些工具應支持而不是阻礙培養批判性思維、激發創造力和培養協作能力等持久技能,且需由理解研究并知道如何將其轉化為實踐的專家指導,并進行深思熟慮和有意為之的設計。

      該原則包括三項實踐方法:支持批判性思維、激發創造力、培養協作能力。各實踐方法具體策略如下。

      (一)支持批判性思維的策略

      1.培養探究精神

      鼓勵學習者提出問題,以考慮多重視角和缺失信息;搭建背景知識框架,提升學科領域技能,使學習者能更容易地進行批判性思考;將新興技術嵌入探究式學習體驗中,以促進學習者的好奇心和參與批判性思考的動機。

      2.促進學習者理解新興技術

      標明工具中在何處利用了新興技術來生成輸出或建議;提供適合發展水平的解釋、平臺和學習體驗,以幫助學習者理解AI輸出和建議是如何生成的。

      3.鼓勵技術評估

      提供核實信息來源和交叉核對信息的機會,以及讓用戶報告生成輸出中的錯誤或偏見的機會;通過鼓勵反思輸出或建議的準確性和潛在偏見,支持學習者評估AI;允許學習者和教育者根據需要,為預期目的和受眾確認、覆蓋、調整和修改輸出或建議。

      例如,Playlab通過交互式平臺幫助學習者理解AI工作原理并評估其輸出效果,該平臺支持學習者對多種底層模型進行修改與定制。這種開放式探索方式讓學習者在運用批判性思維技能的同時,能深入理解AI驅動工具的本質。


      (二)激發創造力的策略

      1.提升人類的創作過程

      提供支架和起點來支持學習者自身的創作過程,而不是設計工具來替學習者進行創造;將新興技術整合到能激發好奇心的學習體驗中,這可以讓學習者投入持續的創造性學習和問題解決體驗。

      2.為創造力搭建支架

      通過為學習者提供開放式的機會來探索和應用新想法,鼓勵學習者的創造力;通過平衡指導的深度和頻率與應用學習的機會,阻止向AI系統進行思維懈怠;將AI增強功能整合到學習者已經在用于其創造力的平臺和流程中。

      例如,Cognimates Scratch Copilot是一款基于人工智能的輔助工具,旨在融入開放式積木編程環境。該助手能夠支持項目創意生成、特定任務代碼編譯以及程序調試功能。積木式編程環境可降低學習者創建計算機程序的認知負荷,因為他們無需掌握Java或Python等陌生編程語言。


      (三)培養協作能力的策略

      1.創造人際聯系的機會

      開發能夠補充和支持而非干擾和取代人際關系的AI,為學習者彼此之間的聯系搭建支架;在可能的情況下,培養有趣的環境,讓學習者能夠積極互動、實驗并與其他人類建立聯系,以形成更深層次的學習聯結。

      2.促進協作努力

      整合功能和機會,讓學習者在小組中協作和解決問題,讓AI扮演支持或輔導角色,并為有效協作提供清晰的期望;促進與教育者或可信賴的成年人(在適用的情況下)的反思、指導和反饋,以最大化協作的效益; 提供機會,表彰學習者在協作、借鑒彼此想法或提出問題方面的參與。

      例如,OKO是一個AI驅動學習平臺,通過結構化設計支持協作活動,促進公平參與、輪流發言、尊重性溝通及共同解題。。OKO可以為小學和初中學生搭建協作框架,釋放小組學習的潛力。


      資料來源:

      Digital Promise. Powerful Learning with Emerging Technology. https://digitalpromise.org/wp-content/uploads/2025/11/Powerful-Learning-with-Emerging-Technology-paper_v1r4-FINAL.pdf

      Digital Promise. A Framework for Powerful Learning with Emerging Technology. https://digitalpromise.org/wp-content/uploads/2024/04/Powerful-Learning-with-Emerging-Technology_Framework_v2r4.pdf

      [本文為教育部國別和區域研究基地中國教育科學研究院國際教育研究中心成果]


      本文由中國教育科學研究院“教育國際前沿”課題組成員整理,課題組負責人張永軍,編輯劉強,內容僅供參考。點擊左下角“閱讀原文”可下載該文獻。

      本文為原創文章,轉載請注明來源。

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