文献引用格式：唐明贵.教育智能体赋能规模化因材施教的路径探析[N].贵州教育报,2026-6-10(05).

[摘要]教育智能体是人工智能与教育深度融合的重要形态，在国家教育数字化战略支撑下，推动我国教育数字化从“3C”迈向“3I”，为破解规模化因材施教提供新路径。教学实践发现，教育智能体是课堂教学改革、学习范式转变、教学场景管理和区域教育公平的关键引擎和重要载体。要使其化身为认知共情的智慧伙伴，还需要设计安全适配的产品体系、提升教师数字素养、完善伦理与公平发展机制以及营造家校社协同育人环境。未来，应着力构建人机协同的教育生态系统，进一步完善技术与产品体系，构建全链条治理体系，抓住国家教育数字化战略行动机遇，推动教育资源均衡配置，助力规模化因材施教走向现实，助推教育教学高质量发展。

[关键词]教育智能体；因材施教；数字技术；教学改革

[基金项目]2024年度贵州省高等学校教学内容和课程体系改革项目“教育数字化转型背景下《会展策划原理与实务》课程教学生态重构与实践”（GZJG2024250）

教育智能体作为人工智能在教育领域应用的重要形态，正经历从理论建构走向广泛实践的深刻变革，传统教育个性化因材施教转向“规模化因材施教”的教育理想正迎来破局曙光。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》将“实施国家教育数字化战略”和“促进人工智能助力教育变革”列为关键任务，为我国教育数字化从“3C”（联结为先、内容为本、合作为要）迈向“3I”（集成化、智能化、国际化）提供了顶层设计支撑，标志着教育数字化战略行动进入2.0阶段。面对传统教育因师资有限、课程标准化而难以实现个性化教学以及城乡资源差距导致的教育公平难题，教育智能体依托数据驱动与自适应学习技术，正推动教学模式从批量生产向个性定制深刻转变，使规模化因材施教从理想照进现实。

一、内涵厘清：教育智能体的核心要义

教育智能体的雏形最早可追溯至20世纪70年代的智能导师系统，其核心范式转变源于大语言模型驱动的生成式人工智能技术的革命性突破[1]。教育智能体是数字技术与教育教学深度融合的产物，是基于生成式人工智能通用大模型，根据用户设置，人机协同执行教学任务的应用程序，通过多模态交互、精准推理、自适应支持、场景迁移、角色重构五大能力，构建起人师—机师—学生的协同教育生态[2]。

（一）多模态交互：从资源工具到创作伙伴

教育智能体打破传统教学单一文本交互的局限性，支持一键提交任务，高效进行大规模多模态数据处理，实现更丰富、更立体的知识呈现与交互方式。既能动态生成符合学习需求的个性化资源，也能高效整合跨学科知识内容；既提升了教学效率，也丰富了学生多元学习体验。例如“数智虹教”平台的教学智能体，可以通过提示词，一键生成实时古诗意境动画、实验模拟视频等学习场景，还能通过检索增强生成技术关联相关的学科知识库，搭建出专精结合的知识图谱。

（二）精准推理：从机械应答到思维引导

智能体是基于大语言模型，通过对自然语言理解和逻辑推理算法，解析用户输入的信息，既能读取用户显性需求，也能识别用户隐性意图。因此，教育智能体能够模仿人的认知与决策路径，拆解复杂的问题，关联上下文，形成清晰的逻辑链条，最后做出符合当前场景的回应或解决方案。例如“EduChat”智能体，采用苏格拉底式的启发对话方法，引导学生自己去思考，试着发现问题的关键，慢慢推导出答案，不是直接把结果告诉学生。这样的互动方式，既能锻炼学生的逻辑思维，也能提升学生解决问题的能力。

（三）自适应支持：从通用支持到精准赋能

基于对学生动态学习的画像与多智能体之间的协作机制，教育智能体深度分析学生的答题数据，根据分析结果有针对性地为基础薄弱学生精准推送强化训练内容，为表现优秀学生推送有挑战性的学习内容。个性化学习适配是根据人机历史交互数据特征建立认知模型，并制定出个性化学习路径与反馈策略；而系统化扩展则是用工作流引擎把资源推送、作业批改、实时答疑以及资源管理整合在一起，搭建起感知—决策—执行的闭环流程。该特性使教育智能体既能精准服务个性化需求，又能促进区域教育均衡发展。

（四）场景迁移：从功能模块到生态融合

教育智能体凭借优秀的低代码开发平台与高度标准化的系统接口，可以高效灵活地设置多样化的教学过程和教学管理形式，教学资源推送、课前预习、知识点测试、课堂研讨、课后复习、学习效果评价等各个环节可以自由组合。教育虚拟数字人在人机互动过程中更具情感真实性和亲和力，数字技术更具温度。例如“i福娃”教育平台，内置的情感计算模块能实时捕捉学生的面部表情，准确识别出学生焦虑、紧张、消极等负面情绪，及时启动关怀机制，推送带有支持性和鼓励意义的对话内容，在缓解学生的情绪压力上有明显效果。

（五）角色重构：从传统教辅到智能新生态

教育智能体通过扮演多重角色重塑教育教学新生态。作为教者时，以专家身份给学生传授学科前沿知识、以课程教师身份指导专业知识学习、以辅导员身份调试学生心理状态，以同伴身份互助互学；作为被教者时，让学生以教促学，加深对知识的理解；作为数字分身时，可以打破时空限制，开展实时在线教学。依托大语言模型，创生出“虚拟百晓生”等前所未有的角色，构建出虚实融合的学习空间，推动教育向智能化、个性化、社会化、沉浸式方向演进。

二、教学实践：教育智能体赋能规模化因材施教

教育智能体是大语言模型的具象化体现。大模型凭借强大的语言处理、知识理解和内容生成能力，为新时代教学模式创新提供了无限可能。教育智能体通过赋能课程教学改革、学习范式转变、教学场景管理和区域教育公平，突破传统教育教学模式的局限性，为规模化因材施教注入了新动能。

（一）教育智能体赋能课程教学改革

课程教学改革从根本上源于对知识来源、知识结构、教学方式与评价机制的系统性重构，本质上是借助数字技术重塑师学互动方式。教育智能体通过赋能知识生产与传播，使课程知识结构从单一学科走向跨学科整合，从静态传承向动态创生方向转变；通过赋能知识获取与应用，重构课程教学组织形态与教学内容结构。教育智能体凭借高效的数据分析、智能感知与及时反馈能力，实现课堂教学在教学模式、内容生成、师生互动与学习路径等多个方面的创新，有效提高课堂教学决策的科学性与时效性[3]。例如，基于泛雅平台构建的“会展策划课程智能体”，是一个集成课程数字教材、期刊文献、会展行业标准、会展行业发展报告和会展策划案例的知识库，教师只需输入教学主题和相关要求提示词，智能体即可自动搜集相关语料，生成教案、课件、作业、试卷、策划方案等教学材料，并自动匹配合适的插图或多媒体资源。教育智能体可以全天候为教师提供知识支持、教学设计与教学指导，智能评估学生作业，提供即时反馈，结合学习成效与个体差异为教师提供动态教学策略[4]。

（二）教育智能体赋能学习范式转变

教育智能体根据人机交互信息，能够精准理解特定学习任务的内容，为学生提供个性化指导和必要干预。能有效解决传统教学模式的痛点问题，有助于构建新型学习组织、新型学习伙伴和新型师生关系，也有助于全社会学习资源共建共治共享。教育智能体通过学生画像，精准匹配教学资源，开展自适应学习，真正使学生成为教学中心，推动教学模式由标准化教学向个性化学习范式转变；通过学习内容重构，跨越理论知识与专业实践的鸿沟，促进理实一体化学习；通过学习场景扩展，打破时空限制，为学生全时空学习提供可能。例如，AI策展助手，深度嵌入从市场分析、顾客画像生成到个性化会展方案制定，从会展主题策划、招商招展、营销、展台搭建、现场管理、预算编制到风险应对，AI策展助手通过模拟主办方、展商、采购商、观众等多角色行为，与学生进行自然语言谈判与危机处理互动，使其在应对展前、展中、展后各种活动情境中深化对专业知识的理解。同时，AI策展助手作为“方案创意伙伴”可以生成完整方案或提供方案建议，作为“数据分析师”实时可视化监控学习进度，学习成果通过全程决策日志和能力雷达图进行评估，实现了从标准化到个性化学习的根本性转变。

（三）教育智能体赋能教学场景管理

教育智能体依托平台数据实时采集和智能分析，自动生成教学场景管理方案，为教育管理者提供科学决策支持。数智校园督学智能体能够对教学环境进行实时动态监测，精准捕捉学生到课率、前排入座率、抬头专注率、学生参与率、教学进度及课程资源使用情况。同时，教育智能体还能对教师的教学效果与学生的学习成果按照指标体系进行系统评估，自动生成可视化分析报告，为管理者高效利用教学资源、干预低效课堂教学、维护正常教学秩序提供决策参考。例如，会展策划课程智能体在教学过程中，首先充当实时监理，对学生会展策划方案中的财务预算进行精准数据捕获与偏差预警，即时生成成本控制失衡的修正建议，大幅缩短教学反馈周期；其次，作为逻辑评估师，智能体运用大语言模型深度解构学生提交的会展策划方案，超越格式审查，从目标与结果、资源与效率、体验与价值等多维度生成结构化分析报告，引导学生优化方案的战略逻辑与专业深度；最后，智能体基于学习行为数据，构建动态的学生能力画像，精准诊断学生在招展招商、营销或现场人流模拟等细分能力上的短板，并自动推送定制化的案例库与强化训练模块，实现从标准化到个性化学习的精准管理。

（四）教育智能体赋能区域教育公平

教育智能体通过互联网平台，将优质资源输送到偏远乡村，赋能乡村学校开齐开好课程，通过教育智能体获得学习资源推荐、实时答疑、学习路径规划等服务。学生可以利用关联测评库、知识库、在线课堂、虚拟实验等多模态资源开展自主学习，人师与机师合理分工进行在线辅导。例如“浙大先生”智能体平台通过本地化部署DeepSeek-R1大模型，为全国百万师生提供前沿的人工智能服务，促进了教育公平的数字化实践[5]。针对特殊群体，教育智能体能提供特殊需求支持，可以为视障学生生成语音版学习材料，为听障学生提供实时字幕与手语视频，确保每个学生都能获得适合自己的教育支持[6]。智能体作为“影子导师”，为城乡学生提供学情诊断服务，生成精准学习方案，弥补乡村学生在个性化辅导方面的不足，让每个学生都能公平享有高质量教育。据媒体报道，2025年2月宁夏政协启动“助推教育公平百校示范行动”，通过人工智能破解教育资源不均难题，为八年级引进科大讯飞“AI英语听说”系统，学生可以手持语音答题器开展人机互动练习，智能系统基于对学生口语的实时监测，动态反馈其语言表现，并生成具体、可操作的纠音与表达优化建议，帮助学生快速提升听说能力，告别“哑巴英语”的困境，实现从“不敢说”到“大胆讲”的转变。教育智能体已从技术工具转变为推动区域教育资源均衡配置、赋能教师专业能力提升、实现规模化因材施教的核心力量，正在为突破区域教育公平的瓶颈提供更多具有可复制性与推广价值的实践样本。

三、路径优化：教育智能体化身认知共情的智慧伙伴

教育智能体是大语言模型的具象化体现，承担从认知到行动结果的全过程关键环节，是打通大语言模型与实际教学场景的“最后一公里”。教育智能体真正具备认知共情能力的智慧伙伴，既要在技术上确保其安全适配，也需要形成人机协同机制。

（一）技术赋能：设计安全适配的产品体系

数字技术可以构建起强大的在线学习环境和分布式资源库，教学彻底突破时空限制，呈现出人人能学、处处能学、时时可学的新局面。引入智能交互、知识图谱、多模态数据分析等技术，不断优化课堂评测、资源搜索等智能功能；将数字技术深度融入教育教学全要素全过程，课程体系、教材体系、教学体系实现智能化升级；产品场景化适配进程加快，不同学段、不同学科类别特征的专用智能体广泛，不断创新人机协同教育教学新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变。

（二）教师赋能：提升数字素养与技能

提升教师数字素养与技能是推动教育现代化发展的关键举措，既是培养新时代创新人才的需要，也是教师专业发展的需要。教师正在从知识传授者转变为学习体验的设计师。教师必须根据教学需要，构建属于自己的教育智能体，主动创生学科融合的教学内容，打破专业壁垒，激发学生兴趣，创新人才培养模式。机师批改作业、整理分析数据，人师专注教学创新，形成人机协同的工作模式[7]。例如在论文写作教学中，机师修改语法错误并提供写作建议，人师指导学生的立意创新与情感表达，形成人机协同的教学合力[2]。

（三）制度保障：完善教育伦理与公平发展机制

构建政府引导、企业主导、专家赋能、公众参与的多方协同治理机制，共同制定教育智能体应用标准，明确数据采集范围与使用权限以及数据安全责任追究机制，消除算法偏见与歧视，确保教育过程公正性和空间公平性。建立分级分类的负面清单，针对不同学段、不同教育场景划定差异化的伦理红线，尤其对基础教育阶段的生成式人工智能应用设定严格边界。按照中央统筹+地方补充+社会参与的投融资模式，加大偏远乡村教育设施投入，推进数智空间建设，夯实数字教育发展底座，实现教育智能体服务全域覆盖。

（四）家校社协同：营造健康有序的教学环境

传统的学校育人模式在信息化运用中存在响应滞后、资源配置错位等结构性缺陷，教育智能体的介入，为突破这些困境提供了新的可能。教育智能体本质是通过数字技术嵌入激活连锁性的制度创新，进而重塑育人主体间的信任基础与合作逻辑。教育智能体通过精准分析各主体的行为偏好与价值取向，自动生成最优协同方案，进而促进大中小学贯通、家校社协同的内生性育人动力。建立多方协同机制，监测学生使用特征，预防独立思考能力弱化，确保技术服务于人的发展，形成人机协同，以人为本的教学生态环境。

四、研究展望：人机协同开创数字教育新生态

教育智能体是数字技术在教育领域的具象实践，正在以前所未有的速度改变传统教育教学模式和重塑教育生态。亟须从构建人机协同教育生态、完善技术与产品体系、筑牢伦理和安全防线、推动区域均衡化发展等方面深入开展相关研究和具体实践。

（一）构建人机协同的教育生态，形成人师—机师—学生三元教学新范式

教师作为教学目标的制定者与认知架构师，负责高阶思维引导与学习情境设计；智能体则作为能力增强器与思维助推器，依托大数据分析为学生提供自适应、个性化的学习路径支持；学生则转型为知识结构的主动建构者。三者交互形成目标引领—动态支持—主动建构的闭环教学流程。通过构建统一的教育数据中台，对教学、科研、管理等多源数据进行标准化集成与智能处理，为人机协同决策提供数据支撑，最终形成可持续演进的教育智能新生态。

（二）完善技术与产品体系，提升多智能体协同与跨场景迁移能力

未来的教育智能体将演变为由学科智能体、管理智能体与情感智能体构成的综合系统，而非单一功能实体[8]。例如，在项目式学习情境中，学科智能体负责知识供给，管理智能体实施进度监控，情感智能体则动态感知学生情绪状态。同时，智能体需实现课前、课中、课后及实践场景的无缝整合。通过构建统一的技术架构和数据交互标准，使智能体能够在不同场景下顺畅切换和协同工作，为学生提供连续、一致的学习支持。

（三）构建全链条治理体系，筑牢伦理与监管防线

强化政府主导作用，联合头部企业、高校和科研院所，完善教育智能体服务标准测试体系，开展算法、数据、隐私保护等关键技术攻关。加快人工智能治理立法，促进跨部门协同监管，厘清智能教育产品研发、使用、内容生成的权责关系，实现创新与监管并重。制定教育智能体研发者遵守的伦理准则与规范，确保教育智能体安全可控、育人为本的价值导向。构建政府－行业－学校－社会多元共治的监督网络，强制要求企业通过算法备案与影响评估说明书，公开关键算法逻辑与数据规则，自觉接受监督，主动筑牢伦理与安全防线。

（四）依托国家教育数字化战略，推进区域均衡发展

国家数字教育新环境、新体系、新平台、新模式、新评价体系建设，有力促进大规模因材施教成为现实的可能，数字技术赋能教育更加优质均衡发展。国家层面需要建设高质量公共资源库与基础模型平台，增加优质资源的普惠性供给；地方发挥枢纽作用，根据地方经济社会文化特征进行资源的本地化适配与二次开发；学校则需鼓励教师基于校本特色和学生学情，利用低代码平台灵活创设个性化教学场景。通过技术下沉、资源适配与能力建设的组合策略，使教育智能体成为缩小教育鸿沟，推进教育公平的有效工具。

参考文献

[1]郑娅峰,赵亚宁,黄璟玥,等.教育智能体:研究现状和发展趋势[J].现代远程教育研究,2025,37(04):3-13+59.

[2]郑娅峰,黄璟玥,包昊罡.教育智能体赋能科学教育:概念特征、应用价值与实施策略[J].远程教育杂志，2025,43(3):24-32.

[3]刘妍,李梦兴,李琳.教育智能体能否提升学生学习表现:基于国内外87篇实证文献的元分析[J].现代远程教育研究,2025,37(4):23-33.

[4]王海啸,陈万庆.教育智能体：内涵、分类与外语教学应用[J].外语界,2026,(01):41-48.

[5]陈默,杨玉辉,杨清元,等.智能体赋能高等教育变革:基于DeepSeek-R1的范式重构与“浙大先生”实践探索[J].现代教育技术,2025,35(05):111-118.

[6]刘三女牙,彭晛,沈筱譞,等.数据新要素视域下的智能教育:模型、路径和挑战[J].电化教育研究,2021,42(9):5-11+19.

[7]吴永和,姜元昊,陈圆圆,张文轩.大语言模型支持的多智能体:技术路径、教育应用与未来展望[J].开放教育研究,2024,30(5):63-75.

[8]黄昌勤,钟益华,王希哲,等.从单智能体到多智能体:大模型智能体支持下的激励型学习活动设计与实证研究[J].华东师范大学学报(教育科学版),2025,43(5):44-56.