32、教育中人类 - AI 混合适应性的概念框架

教育中人类 - AI 混合适应性的概念框架

1. 适应性教学支持框架概述

适应性教学支持有多种框架，这些框架为审视特定方面和类型的自适应学习系统提供了视角。在教育领域，适应性可根据其发生的时机进行区分，比如是在教学活动之前、之中还是之后。本文通过比较和综合先前的框架，提出了一组通用维度，旨在捕捉自适应教学行为的基本组成部分。

2. 人类 - AI 混合适应性的概念框架

该框架考察了一组基本组件，包括目标/指标、感知、行动、决策策略以及粒度/时机，同时拓宽了关注范围。人类与 AI 教育系统可以通过以下几种方式相互增强：
- 目标增强 ：相互影响对方的教学目标。
- 感知增强 ：提升彼此感知教学相关信息或行动机会的能力。
- 行动增强 ：扩展彼此的教学行动能力和范围。
- 决策增强 ：帮助彼此做出更有效的教学决策。

在每个类别中，都存在增强性能和共同学习两种可能性。增强性能是指人类和 AI 系统在“运行时”相互增强能力，但不一定产生持久的行为变化；共同学习则是指人类和 AI 系统随着时间相互帮助提升。

2.1 目标增强：相互影响教学目标

人类和 AI 教育系统相互支持的一个关键方式是影响彼此的目标。AI 教育技术在很大程度上编码了设计者的假设和目标，但这些目标可能与现实教育情境中人类的目标不一致。

2.1.1 AI 教育影响人类目标

并非所有情况下，AI 教育系统都适合适应人类教育者的