生成式人工智能在数字教材建设中的现实问题、改进方法与实践策略

摘要：生成式人工智能的创新发展为数字教材建设提供了新方法与新策略，但是受技术工具论影响，生成式人工智能在数字教材应用中也还存在着“惰化学生思维、误导学生认知、淡化师生关系”等问题。针对上述问题，该研究从教学论视角分析了教材的信息化、结构化和指导化三项基本功能，通过思维链提示技术、检索增强生成技术和学习智能体等方式加强数字教材的基本功能；依据学习心理学理论将智能工具融入数字教材与教学应用中，发挥生成式人工智能优势，为学生搭建学习支架、生成个性化学习内容、提供“双师”教学指导，以智能化教材建设与应用推动教育大规模因材施教的开展。

关键词：生成式人工智能；数字教材；思维链提示技术；检索增强生成技术；学习智能体；实践策略；应用案例

中图分类号：G434 文献标识码：A

*本文系人民教育出版社“十四五”规划2023年度重点课题“素养导向的信息科技生成式学习手册研制及创新应用”（课题编号：2023GHB02）研究成果。

数字教材作为一种新形态教材是推进教育数字化转型的重要“抓手”，在教育强国建设中发挥着不可或缺的作用。当今，人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，基于大模型、强算力、大数据的生成式人工智能与社会各领域的深度融合创生出全新的智能化生存环境，深刻改变着人们生活、学习和工作方式。将生成式人工智能合理融入数字教材建设与应用中可帮助教师有效组织教学内容，为每位学生提供适切的学习资源，积极促进学生个性化学习的开展[1]。教育数字化转型大背景下，遵循教材建设规律，发挥生成式人工智能的技术优势，按照教材功能特征设计生成式人工智能与数字教材融合的方法与策略，以智能化教材建设与应用推动教育大规模因材施教的开展。

一、生成式人工智能在数字教材建设中的现实问题与学理分析

教育数字化是以人的发展为目的，是通过人、为了人，以是否促进人的发展为衡量目标的，教育数字化转型的成果最终是体现在教书育人和促进人的发展上[2]。将生成式人工智能融入数字教材中同样也是要以促进学生发展为目标。如果生成式人工智能应用于数字教材中忽视学生学习主体地位，过于强调人工智能的技术工具特征，也会导致“惰化学生思维、误导学生认知、淡化师生关系”等问题[3]。

1.生成式智能工具异化为“解题枪手”，弱化学生独立思考能力

生成式人工智能是基于大规模数据集，通过机器学习技术对数据进行模拟与训练，进而能够生成新内容的类人智能系统。随着数据规模增大、算法创新与算力加强，生成式人工智能所生成的内容日趋精准化且具有创意性[4]。数字教材建设过程中合理融入生成式人工智能工具可按照学生学习“最近发展区”提供支持，引导学生开展自主学习。例如，通过生成式人工智能工具为学生搭建解决问题的“脚手架”，支持学生在原有学习基础上深入浅出地理解相应的知识与技能，循序渐进地开展学习。但是，如果数字教材建设缺乏现代教育理论支持，盲目将生成人工智能工具引入到其中，学生在数字教材应用中一旦遇到问题就直接将问题提交给智能工具，以“问—答”方式获取问题求解结果，照抄照搬智能工具生成的内容，这不仅不能帮助学生达成学习目标，反而会滋生学生学习惰性，弱化学生独立思考能力，导致“假学习”现象。依据信息加工理论，学习者学习过程涉及了感觉记忆、工作记忆、长时记忆等记忆结构和选择性注意、组织、整合、提取、执行控制等信息处理操作。在此过程中，学习者既需要借助原有知识和学习注意力对作用于感觉的信息进行选择和识别，也需要通过一定的认知策略（例如概述、自我提问等）对所选择的信息进行结构化编码，使新学习的材料与学习者原有知识之间形成有意义的联系[5]。可见，学习者的学习并不是简单的答案接收，而是基于学习者已有学习经验所开展的复杂的知识建构。因此，数字教材建设过程中就需要针对学生知识建构存在的困难提供相应的学习内容与技术支持。如果忽视学生学习的自主认知过程，用智能工具生成结果代替学生头脑的知识建构，智能工具不仅没有起到学生“学习助手”的作用，反而会异化成“解题枪手”。

2.生成式智能工具等同于“内容制造机”，误导学生对知识的理解

生成式人工智能通过对大规模数据的预训练，表现出对文本、图像等多模态信息的理解能力，以高质量标注数据的预训练来提高生成内容的相关性和准确性，具有了对数据资源的理解和组合创新功能[6]。将生成式人工智能组合创新功能合理应用于数字教材内容选择与组织中，可针对学生学习基础与个人发展需求创设出与之相适应的学习资源，促进学生个性化学习。例如，通过生成式人工智能工具分析学生的作业成果、发现学习问题，针对学习问题提供相适应的学习资源，记录评价过程、开展增值评价，促进学生持续进步。但是，分析生成式人工智能内容生成机制，其生成结果主要取决于模型训练数据的质量和多样性、模型架构设计以及训练过程中的优化策略等因素。如果生成式人工智能工具训练的数据源过于单一，所训练出的模型会因训练数据范围的局限而缺乏对世界多元文化、历史、习俗等方面的理解和生成力，进而影响到生成内容多样性和公正性，甚至还可能会无意中传递出文化偏见或歧视信息。同样如果生成式人工智能算法优化机制不够完善，也会因训练模型对上下文理解偏差、推理能力不足而导致生成的内容有明显科学性错误或看似合理但实际上错误的内容，也就是所说的机器“幻觉（Hallucinate）”问题。例如，有生成式人工智能工具将“胸有成竹”生硬地表述为“人的胸中生长出一颗竹子”。生成式人工智能训练数据的局限性或错误地生成内容不仅不能支持学生更好地理解和应用数字教材，反而还会给学生带来知识的误导。科学性是教材内容选择的一项基本准则[7]。教材内容选择与组织要避免科学错误，突出学科的核心概念体系，合理引入本学科最新前沿成果，发挥学科独特育人价值。因此，在将生成式人工智能融入数字教材建设过程中，如果缺少对智能工具生成内容的监督、调控和审查等机制，只是将生成内容直接推送给学生，就很有可能因机器“幻觉”产生看似合理、实际错误的学习内容，这不仅不能引导学生积极主动地学习，反而会因为生成的“错误内容”误导学生对学科知识的理解。

3.生成式智能工具简化成“虚拟情境创设器”，淡化师生教学相长关系

多模态融合技术是生成式人工智能的创新发展领域，把来自不同数据源的文本、图像、音视频等多种模态的数据相互融合，建立数据源间的关联，深化智能工具对数据的理解和分析，帮助系统生成具有多种输出模态的内容。多模态融合技术在数字教材中的应用推动了教材内容从静态文本到有声读物再到故事视频的深度融合，学生应用数字教材学习时，不仅可读、可听，还可观看基于内容特征生成的视频，激发学生学习兴趣，促进协同创新思维的发展。但是，考察生成式人工智能创生多模态场景的技术路线也会发现，多模态大模型主要是在理解物理世界运行原理、规律和因果关系基础上对物理世界模拟和复制，进而生成虚拟的数字世界。如果学生过于依赖智能工具生成的虚拟活动场景，忽视教师对学生学习的情感引领和方法指导，弱化同学间的协商交流，也会因缺少与真实情境互动而导致学生“虚拟与现实身份认知冲突”的问题。建构主义教学观认为学习环境是由情境、协作、会话和意义建构四个要素构成，情境是基于现实世界的真实情境，是意义建构的基本条件。借助真实学习情境，师生共同对事件或问题进行探究交流，形成一个动态的、有机的学习进程，达成意义建构[8]。那么，数字教材就有必要为学生创设虚实结合的活动场景，引导学生将虚拟情境的预设体验与真实情境的鲜活经历结合起来。如果数字教材建设与应用过程中忽视学生的现实感知，完全由虚拟活动代替学生真实经历，学生不仅会因常期沉浸于虚拟环境中导致“虚拟与现实身份认知冲突”问题，还会因师生真实情境互动不足而淡化教学相长关系。

二、教学论视角下生成式人工智能融入数字教材的功能特征与技术实现

教材是学生和教师开展学习活动的材料，是学生学和教师教的重要“载体”。从现代教学论视角看，教材具有信息化、结构化和指导化三项主要功能[9]。生成式人工智能在数字教材中的建设与应用就要针对现实问题，围绕教材基本功能发挥技术优势，促进学生主动学习、个性化学习以及促进师生教学相长，创新数字教材建设与应用的新模式（如下页图1所示）。

1.以“思维链提示技术”搭建数字教材学习支架，促进学生主动学习

教材结构化功能是通过恰当组织方式将学科领域的“科学知识体系转换为适合学生学习的教育内容体系”[10]，在此转换过程中既要保证原有科学知识的基础性与系统性，也要与学生的发展合拍，符合学生的认知能力，引导学生自主学习。数字教材建设的一项重要任务是提高教材的易用性，有助于学生自主应用教材开展学习。为提高教材易用性，当前数字教材主要通过改变教材内容呈现形式或加强教材内容互动的方法来实现。前者借助数字媒体技术将教材中文本内容以图像、动画或视频等方法进行呈现，通过多媒体方式形象地呈现学习内容，易于学生对学习内容理解；后者是通过虚拟交互情境加强学生体验学习，以“具身感知”形式帮助学生领悟学习内容。多媒体呈现和虚拟交互情境一定程度降低了教材内容理解的复杂度，有助于学生对教材内容的学习。但是，如果学生学习过程中遇到个性化学习问题，数字教材还难以提供针对性的学习支持。借助生成式人工智能的内容理解与对话互动功能，在数字教材中融入具有提示和引导学习功能的“智能学习助手”，可适时地帮助学生解决个性化学习问题。当然，这种助手并不是直接给出学生的问题答案，而是要针对学生学习问题，依据学生学习基础为学生提供逐步分解问题的学习支架。

思维链提示技术是一种用于提高大语言模型推理能力的创新技术[11]。该技术通过提示模板、上下文关联等方式提高大语言模型对问题理解与分析力，分步骤地呈现解决问题的过程与方法。将基于此技术开发的“智能学习助手”融入数字教材中，学生应用数字教材遇到学习困难时，可向“智能学习助手”提出自己的学习问题。“智能学习助手”通过“问题分解—反向提问—学生回答结果判断—学习指导”等功能支持学生自主学习。该类功能技术实现方法是：（1）通过提示词模板训练“智能学习助手”问题分解能力，使其对学生提出的问题并不直接给出答案，而是按照提示模板中的教学法步骤将问题进行逐步分解，形成符合学生认知规律的一系列子问题；（2）借助生成式人工智能上下文记忆与文字生成功能，反向提出子问题，激发学生思考子问题并做出回答；（3）采用标准规则与案例匹配方式对学生回答结果进行判断、反馈和指导，并给出下一步提出的子问题，引导学生在个人学习基础上完成整个问题的求解。通过问题分解与结构化方式，将思维链提示技术应用于数字教材中，既可避免因直接给出学生答案而导致“假学习”现象，也能通过提示模板中的学习支架支持学生自主探索学习问题。

2.以“检索增强生成技术”提高内容生成质量，支持学生个性化学习

教材信息化传播功能是为学生传播有价值的、真实的、富有感染力的学科内容，这些内容既需要准确阐述本学科基本概念、基本知识和基本方法，也能及时提供适合学生个性化学习、反映经济社会发展新变化、科学技术进步的学习资源和前沿新成果[12]。为满足学生个性化学习需求，当前数字教材在为学生提供共同的学习内容时，也利用网络平台的开放性和快速索引功能，为学生推送学习资源，支持学生个性化学习。但是受网络平台内容繁杂、甄别机制不完善等因素影响，在线推送的学习资源也存在着知识混乱、真伪难辨等问题。随着“检索增强生成技术”的发展，数字教材借助生成式人工智能的训练模型和学科内容的知识库可以提高内容生成的准确性与时效性，使得“一生一学案”的教学设计成为可能。

“检索增强生成技术”是通过整合信息检索与自然语言生成技术来提升生成内容准确性和时效性的数据处理技术，主要包括了专用知识向量数据库的建设与维护、知识向量数据库检索与信息整合、基于预训练模型内容生成与输出等关键环节[13]。将此技术应用于数字教材中，可提高学生个性化学习内容生成的准确性与时效性，其技术实现方法是：（1）收集整理与教材内容相关的教学资源，创建与学生学习需求紧密相关的专用知识向量数据库，对数据库进行持续维护和更新；（2）使用检索技术和词嵌入向量相似匹配方法在专用知识向量库中获取与用户问题有关联的信息，将用户问题与检索到的信息进行整合形成内涵丰富的提示文本；（3）将提示文本输入大模型中，利用大模型推理总结能力生成和输出结果。此外，为提高数字教材中专用知识向量数据库质量，还可发挥知识图谱技术知识结构化和复杂性关系推理优势，以结构化、语义丰富的学科知识补充“检索增强生成”技术生成资源所需的上下文信息，使得生成式模型能正确理解对话者提出需求的语义和背景，避免生成内容的错误和偏差。例如，许真涛和克鲁兹将此技术应用于客户咨询服务系统中，通过知识图谱技术梳理已有问题的结构关系，构建结构化的数据集合，提供丰富的上下文信息，支持生成模型理解复杂的概念和逻辑关系，提高系统对用户回答问题的质量[14]。“检索增强生成”技术应用于数字教材建设中，结合“数据检索”与“内容生成”两种技术机制，借助知识图谱技术构建教学内容知识结构，通过专用知识向量数据库保证了问题检索结果在学科内容规范特征之内，避免因单独应用生成式人工智能模型出现的“幻觉”问题，通过持续更新知识向量数据库内容，保证生成内容时效性，为每位学生提供与之学习需求相适应的个性化学习资源。

3.以“AI学习智能体”伴随学生学习过程，助力师生教学相长

教材的指导化功能是将学科领域的科学原理和基本概念以符合学生认知能力方式进行安排与呈现，支持师生在学习活动过程中形成学习实践共同体，通过主动探究、研讨交流、合作分享等方式领悟活动中的学习内容，建构知识、获得结论[15]。为加强教材的指导化功能，支持教师依托教材更好地指导学生学习，当前数字教材主要是通过网络平台的交互系统支持师生互动交流。教师可通过交互系统为学生答疑解惑，学生可通过交互系统开展合作学习、发布学习作品、分享创作成果。网络平台拓展了教材的教学时空，支持师生以学习共同体方式开展合作学习。但是网络环境下跨时空教学无疑也会增加教师的教学工作量。例如，学生在课余时间通过在线方式提出学习问题，教师利用业余时间解答学生学习问题潜在地增加了教学工作量。数字教材建设中如果能借助生成式人工智能训练出“像教师一样”的教学智能体，就可协助教师解决学生学习过程中的问题。

基于大模型的智能体是将大模型作为主要组件扩展智能感知和行动空间，根据感知的信息和目标生成可执行的策略，通过技术工具执行策略和反馈结果[16]。数字教材建设中，借助大模型对教师教学成果和解答问题方法等学科教育教学专业知识的学习，形成具有教师教学特色的AI学习智能体，在课余学习时间协助教师解答学生学习问题，分担教师教学工作负担。其技术实现方法为：（1）明确智能体的目标定位，收集教学资源。依据数字教材中教学内容和学生学习过程中出现的问题确定智能体的教学功能，收集教师教学设计、习题指导方法和案例、教学微视频和教学反思等教学资源，标注资源特征，提高资源数据质量；（2）按照功能需求训练“垂类模型”，通过函数调用访问开源接口等方式提高智能体生成内容的准确性和时效性；（3）开发调试智能体系统，优化系统运行结果。将训练好的学习智能体型嵌入教学对话系统中，采用文本、语音或数字人等方式设计交互界面，调试优化学习智能体系统；（4）部署和运维智能体系统，持续优化和升级。将学习智能体部署到数字教材中，在教材应用过程中收集师生反馈意见与建议，针对学生学习过程中产生新问题和新需求持续更新教学资源数据集、优化学习智能体。此外，学习智能体还可同步收集和整理学生应用智能体产生的学习数据，协助教师分析、判断学生学习情况，提高师生互动交流的实效性。

三、生成式人工智能融入数字教材的创新应用与教学实践

生成式智能工具在数字教材中的应用不只是在技术层面为师生增加一个“学习助手”，更是从教学系统层面改变着教师、学生、教学内容等要素之间的相互关系，在数字教材应用和教学实践中逐步形成新的教学方法、内容组织方式和教学模式。

1.智能工具支持的支架式教学创新与实践特征

支架式教学通过为学生提供接近学习最近发展区、具有结构化的小步调线索和提示（支架），让学生通过这些支架一步一步提高发现和解决问题的能力，掌握知识与技能，逐步成长为自主学习者的一种建构式学习方式[17]。一些教材建设会通过学习支架方式引导学生自主学习。例如，教材设计的“想一想”“做一做”等栏目以问题或任务方式为学生搭建学习支架，支持学生认知能力不断由实际水平提升到潜在水平。但是，受教材静态文本或个性化学习指导不足等因素影响，学生应用教材支架的学习效果还难以得到及时反馈，学习方法也未能根据学生需要及时针对性地调整[18]。在数字教材中嵌入具有提示技术的生成式智能工具，可以将学生提出的学习问题依据学生学习需求进行分解，在问题结构化之后分步骤反向提出子问题并与学生进行互动，帮助学生针对学习问题得到适合于自己的学习支架和学习反馈。基于智能工具的支架式教学关键环节主要为：其一，学生学习教材内容，提出学习问题。学生在数字教材学习过程中发现并思考学习问题，按照提示技术规则向数字教材中的生成式智能工具提出学习问题。其二，针对学生的学习问题，搭建学习支架。生成式人工智能工具分析学生学习问题，对问题进行分解，形成具有结构化的问题链，为学生思考和解决问题搭建学习支架。其三，引导学生探索，人机协同学习。生成式人工智能工具将依据支架中的问题链由浅入深地逐项提出子问题，等学生思考回复后，对学生回答结果进行评价并给出建议，按照学生回答的结果对原有支架进行动态调整，循环往复上述活动，直到学生通过解决各个子问题完成对整个问题的解决。其四，生成学习资源，促进能力迁移。生成式智能工具根据学生回答问题的情况，提供促进学生迁移能力发展的同类问题，帮助学生巩固复习。相对于教材静态文本中固定、统一的支架设计，智能工具支持下的数字教材在教学应用过程中，（1）可为每位学生创设个性化学习支架。智能工具对学生提出的问题进行分解，为每位学生提供个性化学习支架；（2）可根据学生学习进展动态调整学习支架。学习支架应用过程中，智能工具可以根据学生回答问题的情况及时判断学生学习过程中出现的新问题，对学习支架进行动态调整，形成适切的学习支架；（3）可及时反馈学习支架的应用效果。智能工具针对学生回答的结果进行实时评判分析，对学生应用学习支架的效果进行即时反馈，按照学生的学习步调提供学习资源。

2.基于智能工具个性学习方案生成与实践特征

教材解读是教师、学生、教材文本通过积极对话不断形成新意义的过程，是将预设的教材转化为生成的内容。教材应用过程中，学生在学习教材共同的学习内容时，也会产生不同的学习需求。那么，如何根据学生学习需求为学生提供适切的学习资源就成为教材信息化传播功能的新挑战[19]。当前教材建设与应用主要是通过“资源拓展”栏目或“网络链接”方式丰富教材资源，但也会因网络资源量过大或内容庞杂而增加学生认知负荷。借助“检索增强生成技术”创建智能工具，将此工具嵌入数字教材中，可针对学生学习需求生成动态的、交互式和个性化学习资源，满足学生个性化学习的需要[20]。教学应用时：首先，组织学生集中学习，提出个性化学习资源需求。学生在学习教材共同内容的基础上，按照学习兴趣提出个性化学习资源需求。其次，借助智能工具生成个性化学习资源，引导学生学习。智能工具根据学生学习需求，借助大模型和专用知识向量数据库生成适合于学生的学习资源，给出相应学习建议。然后，人机协同制定个性化学习方案，根据学习进展调整方案。智能工具伴随学生学习过程，针对学生学习问题，人机协同制定和动态调整个性化学习方案。相对于教材中固定的资源拓展内容或在线资源提供，智能工具支持的数字教材在教学应用中，（1）通过交互功能提高学生学习主动性。智能工具的交互功能引导学生在学习教材内容时及时发现和总结个人的学习问题，确定个人的学习资源需求，用清晰、明确的提示词表示对学习资源的需求，提高学生学习的主动性。（2）提供共性与个性相结合的学习资源。数字教材为学生提供了共性学习内容，帮助学生达成课程标准的基本学习要求，智能工具还根据学生个性化学习需求生成适切的学习资源，支持学生按照个人学习需求实施个性化学习。（3）为每位学生创设适切的学习路径。学生应用数字教材开展学习过程中可以根据个人学习需要提出学习资源需求，智能工具依据学生学习需要在“检索增强生成”技术支持下生成个性化学习资源，支持每位学生沿着适合自己的学习路径开展学习。

3.人机协同“双师型”教学方式设计与实践特征

教师的教材应用能力表现为给学生搭建从教材内容呈现到学生实现意义建构的“桥梁”，根据学生学习基础、学习需求以及当前教学条件把教材文本内容转化为适合学生学的“学材”内容[21]。教材应用过程中，当前教师主要是依托“教师参考用书”或“教学案例集”等资源辅助进行，这些教学辅助资源更多的是围绕知识内容展开的，由于缺少对“学生”学习主体分析，教师对教材的应用也难以跳出“教教材”的窠臼。将“AI学习智能体” 嵌入数字教材中，利用智能技术的过程跟踪和数据处理功能，分析学生学习特征与学习困难，与教师一起支持学生开展学习[22]。在教材应用过程中教师可以：借助AI智能体分析学情数据，制定教学目标。教师综合个人经验与智能体的学习数据，判断学生学习现状，制定与学生学习相适应的教学目标；依据教学目标，设计共性与个性相结合的学习方案。教师依据教学目标，针对学生学习差异，整合数字教材中预设的静态学习内容和AI学习智能体生成的动态学习内容，设计共性与个性相结合的学习方案；结合AI智能体，实施人机协同教学。教师按照学习目标分析教材内容，组织学生开展学习活动，AI学习智能体针对学生个性化学习问题提供相应的学习指导，收集和处理学生学习过程数据。相对于依托教学参考用书或教学案例的教学支持，“AI学习智能体”在数字教材应用过程中可支持：（1）教师从基于经验的教材应用发展为基于多源证据的教材应用。依据AI学习智能体提供的学生学情数据分析结果，教师可以更有针对性的调整教材内容和学习活动；（2）教师从“教教材内容”发展到“用教材内容教”。教师在对教材中共性学习内容分析基础上，通过AI学习智能体为每位学生提供相适应的学习资源，形成共性与个性相结合的教学方案，从过去的教教材内容到处理教材内容后有针对性地开展教学；（3）教学实施从单一教师教学指导发展到人机协同教学指导。教学实施过程中，教师对教材内容处理后可以对学生们进行集中教学，也可以借助AI学习智能体对学生进行个性化指导，教师与学习智能体 “双师”结合为学生创生出多样的学习机会。AI学习智能体在数字教材中的应用推动了人机协同教学，促进教师和学习智能体的双向赋能[23]，优化了师生学习共同体的关系。

四、生成式人工智能在数字教材中的教学应用：一个案例分析

为加强高中信息技术教材的信息化、结构化和指导化的功能，将生成式人工智能融入数字教材建设过程中，通过支架式教学、个性化学习方案生成以及“双师型”教学提高数字教材建设质量与应用效果。下面以普通高中信息技术教材中“算法与编程实现”单元为例分析生成式人工智能在数字教材中融入方法及教学应用。

1.教材中“算法与编程实现”单元内容分析

“算法与编程实现”是普通高中信息技术教材的一项重要内容，包括有“解决问题的一般过程和用计算机解决问题”“算法的概念及描述”“程序设计基本知识”“常见算法的程序实现”等学习内容[24]。其中，算法设计中的问题界定、算法描述、算法效率等知识和程序编写所应用到的数据类型、表达式、语句结构等内容是高中学生学习的难点，也是学生在学习过程中容易出错的内容。为帮助学生更好地学习相关内容，将生成式人工智能融入到高中信息技术数字教材建设中，用智能工具支持学生学习相关的内容。

2.生成式人工智能在数字教材中的教学应用

（1）策略1：使用思维链提示技术搭建“算法设计”内容的学习支架

在信息技术数字教材中，使用思维链提示技术，可以针对学生学习问题分步生成解决问题的学习支架，加强教材的结构化功能。分析信息技术学科核心素养，“算法设计”学习指向的是发展学生计算思维。计算思维是个体运用计算机科学领域的思维方法，在形成问题解决方案的过程中产生的一系列思维活动[25]。依据计算思维的定义与特征， 思维链提示模板可设计为：“分析已知条件—界定要解决的问题—描述解决问题的步骤—编程验证解决问题步骤的正确性—优化和改进算法”。借助思维链提示技术，生成式智能工具在分解学生在学习过程中提出的算法问题，可按照问题关联形成子问题链，以学习支架的方式对子问题进行反向提出，要求学生对子问题进行解答，对学生解答结果进行判断、分析和解释，直到学生完成对整个问题的解决。例如，学生向生成式智能学习助手提出“如何解决鸡兔同笼”的算法问题时，“智能学习助手”通过学习支架呈现子问题，引导学生逐项思考和解答子问题。图2是“智能学习助手”为学生解决“鸡兔同笼”算法问题搭建学习支架的示例。

（2）策略2：借助“检索增强生成技术”生成个性化学习资源

在信息技术数字教材中，借助“检索增强生成”技术，能够针对学生个性化学习特征生成与之相适应的学习资源，优化教材的信息化功能。在编程实现算法过程中，“循环语句”是学生容易出现错误的地方。某同学在学习循环语句结构时循环条件设置上经常出现问题，要么未定义和设置循环条件，导致程序出现死循环，要么在语句结构将循环条件放错应在的语句位置，导致循环条件不起作用。利用“检索增强生成”技术开发针对学生编程学习的智能工具，对应学生经常出现的学习问题为学生生成个性化学习资源，帮助学生自主学习所提供的学习资源，解决学习过程中的问题。其实现过程的示例如图3所示。

（3）策略3：通过“AI学习智能体”促进“双师”教学活动

在信息技术数字教材中，融入“AI学习智能体”，可以为每位学生提供一位“智能指导教师”，提高教材的教学指导化功能。普通高中信息技术教材中的“算法与编程实现”内容依据课程标准安排有“解析法”和“枚举法”两种算法的学习。教师在课堂教学中对这些内容进行了集中讲解和学习指导。某同学完成这些内容后，还希望能进一步对算法内容进行学习和了解。在教师帮助下，该同学借助数字教材中“AI学习智能体”（算法教师），以文本对话方式提出个人学习需求，获取查找算法及程序实现的学习资源，在AI学习智能体指导下对自己感兴趣的内容进行深入学习。图4是AI学习智能体“算法教师”对学生进行“查找算法”指导的过程示例。

五、研究结论

依据教学理论，结合思维链提示技术、检索增强生成技术和AI学习智能体，生成式人工智能在数字教材中的应用加强了教材的三项基本功能。在结构化功能上，生成式人工智能针对学生学习问题搭建个性化学习支架，支持每位学生沿着适合自己的学习路径开展学习；在信息化功能上，生成式人工智能加强共性学习内容与生成个性化学习资源相结合，支持学生按照自己学习需求开展学习；在指导化功能上，生成式人工智能可为每位学生配备一个AI学习智能体，支持真实教师和智能教师协同教学，促进“双师”教学的开展。此外，随着数字教材的推广普及，生成式人工智能还可进一步加强对学生学习过程中所产生数据的收集、分析与处理，协助教师为每位学生制定与实施与之相适应的个性化学习方案，让每位学生在学习增值过程中持续提高自己学习成果。

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作者简介：

李锋：教授，博士，研究方向为信息技术课程与教学、人工智能教育。

叶宜涛：在读硕士，研究方向为信息技术课程与教学、人工智能教育。

程亮：在读博士，研究方向为信息技术课程与教学、人工智能教育。

Leveraging Artificial Intelligence Generated Content for Digital Textbooks： Challenges， Methods， and Implementation Strategies

Li Feng1， 2， Ye Yitao1， Cheng Liang1

1.East China Normal University， Department of Education Information Technology， Shanghai 200062 2.The Chinese Society of Education， Primary and Secondary Education Professional Committee on Information Technology， Beijing 100083

Abstract： The innovative development of Artificial Intelligence Generated Content（AIGC） offers new methods and strategies for the construction of digital textbooks. However， influenced by technological determinism， AIGC still faces issues in the application of digital textbooks， such as “making students’ thinking lazy， misleading students’ cognition， and diminishing the teacher-student relationship.” To address these issues， this study analyzes the three basic functions of textbooks from the perspective of educational theory： informatization， structuring， and guidance. It strengthens the functions of digital textbooks through Artificial Intelligence techniques such as chain of thought prompts， retrieval-augmented generation， and learning agents. Based on learning psychology theories， integrating intelligent tools into digital textbook teaching applications leverages the advantages of AIGC， builds learning scaffolds for students， generates personalized learning content， and provides “teacher and AI” instructional guidance， thereby promoting the large-scale implementation of personalized education through intelligent textbook construction and application.

Keywords： AIGC； digital textbooks； chain of thought technology； retrieval-augmented generation technology； learning agents； implementation strategies； application case

收稿日期：2024年8月20日

责任编辑：赵云建