基于人工智能大模型構(gòu)建的教育智能體是人機(jī)協(xié)同執(zhí)行教學(xué)工作任務(wù)的程序，在因材施教、素養(yǎng)培育、思維發(fā)展及教育評(píng)價(jià)等教育場(chǎng)景中有巨大的應(yīng)用潛力。教育智能體的構(gòu)建要求技術(shù)功能與教學(xué)規(guī)律和學(xué)習(xí)者認(rèn)知特征高度契合，通過精細(xì)化角色定位和智能工作流的有機(jī)集成，從而確保其發(fā)揮應(yīng)有的教育效能。
　　
　　設(shè)計(jì)原則 遵循“微場(chǎng)景、深耦合”
　　
　　教育智能體專注于執(zhí)行教學(xué)中更為具體、定向的任務(wù)，設(shè)計(jì)需遵循“微場(chǎng)景、深耦合”原則�！拔�場(chǎng)景”設(shè)計(jì)應(yīng)以“精而準(zhǔn)”為原則，聚焦細(xì)粒度的問題場(chǎng)景，以具體的教學(xué)任務(wù)或項(xiàng)目主題為核心單元展開。“深耦合”是指智能體角色和功能的一致性。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景可將智能體劃分為批改助手、學(xué)科答疑、思維導(dǎo)師、教學(xué)助理等角色，涉及的功能模塊包括環(huán)境感知（如識(shí)別作業(yè)圖像）、意圖理解（如分析學(xué)生提問）、動(dòng)作執(zhí)行（如進(jìn)行支架式引導(dǎo)）、教學(xué)決策（如進(jìn)行路徑規(guī)劃）等。對(duì)于開放、單一功能的教學(xué)需求，可通過提示詞快速構(gòu)建輕量化智能體，涉及多模態(tài)交互的復(fù)雜教育流程，則需借助大語言模型編排工具實(shí)現(xiàn)。
　　
　　智能體的交互方式應(yīng)根據(jù)目標(biāo)群體來設(shè)計(jì)，以人機(jī)協(xié)同的方式與個(gè)體展開對(duì)話，激發(fā)其思考，提升其高階思維能力。面向兒童的智能體在交互設(shè)計(jì)上應(yīng)更加簡(jiǎn)單易懂，面向高年級(jí)學(xué)生或者教師可以提供更復(fù)雜的功能和選項(xiàng)。為避免認(rèn)知超載，可以要求智能體分步引導(dǎo)或者根據(jù)學(xué)生的回應(yīng)生成相應(yīng)內(nèi)容。此外，教育智能體可通過角色扮演、問題提升鏈、啟發(fā)式教學(xué)等形態(tài)，推動(dòng)學(xué)習(xí)方式變革與高階思維發(fā)展。如通過角色扮演生成情境故事，讓學(xué)生體會(huì)成語的內(nèi)涵；利用啟發(fā)式教學(xué)，將經(jīng)典歷史事件轉(zhuǎn)化為圖片并通過語音講述，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和情感共鳴等。
　　
　　角色設(shè)定 利用提示詞打造數(shù)字人設(shè)
　　
　　提示詞是智能體的驅(qū)動(dòng)基石，結(jié)構(gòu)化且清晰的提示詞能指導(dǎo)智能體生成特定的教學(xué)內(nèi)容。目前，多款人工智能模型支持通過“一段話創(chuàng)建人設(shè)”，即描述智能體所扮演的角色、目標(biāo)任務(wù)以及對(duì)它生成結(jié)果的預(yù)期等，由系統(tǒng)自動(dòng)生成智能體，通過個(gè)性化配置可以做進(jìn)一步完善。
　　
　　在設(shè)計(jì)教育智能體提示詞時(shí)，需基于“角色定位—技能體系—任務(wù)解構(gòu)”框架系統(tǒng)化構(gòu)建數(shù)字身份。首先，對(duì)于智能體角色的定位，應(yīng)依據(jù)學(xué)科素養(yǎng)要求，精準(zhǔn)確定教學(xué)目標(biāo)并設(shè)定服務(wù)場(chǎng)景，如知識(shí)點(diǎn)查漏補(bǔ)缺、學(xué)習(xí)策略優(yōu)化等。其次，圍繞教學(xué)目標(biāo)確定“人物”技能�！凹寄芤弧笔菃为�(dú)的技能點(diǎn)，如蘇格拉底式對(duì)話法引導(dǎo)學(xué)生自主思考。“技能二”是根據(jù)分層教學(xué)目標(biāo)，明確從輸入處理、核心功能到關(guān)聯(lián)服務(wù)的流程規(guī)劃，如識(shí)別學(xué)生提問中的語法錯(cuò)誤、通過電影臺(tái)詞等素材生成記憶口訣，之后關(guān)聯(lián)同類易錯(cuò)題生成闖關(guān)游戲等。“技能三”是根據(jù)認(rèn)知推理路徑，以專家視角給出智能體解決問題的過程。如遵循“情境分析—知識(shí)匹配—趣味轉(zhuǎn)化—總結(jié)提升”的處理路徑，推薦個(gè)性化策略，在這一過程中，需要給出明確的示例，以增強(qiáng)智能體對(duì)隱性問題的理解，提升輸出質(zhì)量。
　　
　　此外，規(guī)范輸出形式，規(guī)定反饋輸出中的正誤、鞏固和建議信息，明確特定環(huán)節(jié)的約束條件，并設(shè)定人文關(guān)懷閾值。如單次訓(xùn)練題量小于10道，每4次交互給出一次鼓勵(lì)性話語，以確保內(nèi)容生成嚴(yán)謹(jǐn)、教育過程“有溫度”。
　　
　　應(yīng)用部署 基于認(rèn)知規(guī)律設(shè)定工作流
　　
　　教育智能體的設(shè)計(jì)本質(zhì)上是模擬專家信息處理與認(rèn)知建模的過程，這一過程需要通過編排工具創(chuàng)建工作流實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同工作。所謂工作流是由預(yù)設(shè)的節(jié)點(diǎn)鏈路構(gòu)成的，節(jié)點(diǎn)之間的連接不僅是物理上的排列，更體現(xiàn)了認(rèn)知邏輯上的先后順序。
　　
　　教育智能體的架構(gòu)應(yīng)基于教學(xué)認(rèn)知規(guī)律，圍繞“目標(biāo)導(dǎo)向—知識(shí)建構(gòu)—認(rèn)知遷移”的遞進(jìn)過程展開。首先，精準(zhǔn)分析學(xué)生認(rèn)知起點(diǎn)與教學(xué)目標(biāo)之間的“最近發(fā)展區(qū)”，以此配置工作流的開始節(jié)點(diǎn)。其次，根據(jù)不同教學(xué)場(chǎng)景靈活選擇合適的模型或通過整合多個(gè)模型及教學(xué)插件，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)交互、學(xué)科專用工具集成等。如豆包適合圖文答疑互動(dòng)，能夠以生動(dòng)的圖文形式解答疑問；DeepSeek長(zhǎng)于思維邏輯訓(xùn)練，助力學(xué)生培養(yǎng)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃季S能力；文心一言則在多任務(wù)學(xué)習(xí)與自然語言領(lǐng)域表現(xiàn)出色。為了進(jìn)一步提升智能體在特定領(lǐng)域的知識(shí)儲(chǔ)備，可以通過導(dǎo)入多媒體資料或外部鏈接的方式建立知識(shí)庫，從而增強(qiáng)回答的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。
　　
　　以作業(yè)批改場(chǎng)景為例，當(dāng)學(xué)生上傳手寫作業(yè)圖片后，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)用圖像識(shí)別和公式識(shí)別插件完成文字提取與公式轉(zhuǎn)換，生成結(jié)構(gòu)化作業(yè)數(shù)據(jù)。智能批改中樞隨即啟動(dòng)，精準(zhǔn)定位錯(cuò)題對(duì)應(yīng)的知識(shí)缺口，同步調(diào)用教學(xué)資源，通過代碼解釋器生成分步驟動(dòng)畫解題演示。在此過程中，系統(tǒng)智能標(biāo)注知識(shí)點(diǎn)薄弱項(xiàng)并同步至教師管理端，結(jié)合彈性參數(shù)設(shè)置，對(duì)基礎(chǔ)薄弱學(xué)生側(cè)重反饋強(qiáng)化與變式訓(xùn)練，對(duì)學(xué)有余力者推送拓展探究任務(wù)，從而開展分層教學(xué)。
　　
　　教育智能體部署前需進(jìn)行預(yù)覽與調(diào)試，確保流程順暢運(yùn)行。同時(shí)，應(yīng)開展角色一致性校驗(yàn)，通過設(shè)計(jì)模擬場(chǎng)景，關(guān)注智能體的回答質(zhì)量以及與學(xué)科的匹配程度，還應(yīng)定期監(jiān)測(cè)智能體的表現(xiàn)，及時(shí)糾正偏差并提供反饋。
　　
　�。ㄗ髡呦祷幢睅煼洞髮W(xué)教授、數(shù)字學(xué)習(xí)與教育公共服務(wù)教育部工程研究中心特聘研究員，本文系國(guó)家社科基金后期資助項(xiàng)目“智能時(shí)代的學(xué)習(xí)投入研究”［23FJKB014］研究成果）