[论文阅读] AI + 教育 | AI赋能“三个课堂”的破局之道——具身认知与技术路径深度解读

博客：AI赋能“三个课堂”的破局之道——具身认知与技术路径深度解读

论文信息

• 论文原标题：人工智能融入“三个课堂”的总体目标、理论基础与具体路径
• 主要作者及研究机构：郑旭东、周冰（华中师范大学人工智能教育学部，湖北武汉 430079）
• 作者简介：郑旭东（1980-），男，山东临沂人，教授，博士，主要从事教育技术学基础理论研究，E-mail：[e-mail]
• 发表信息：《电化教育研究》2025年第11期（总第391期），页码85-91；网络首发时间：2025-10-31 13:59:40；网络首发地址：https://link.cnki.net/urlid/62.1022.G4.20251030.1148.011；DOI：10.13811/j.cnki.eer.2025.11.012
• 引文格式（GB/T 7714）：郑旭东, 周冰. 人工智能融入“三个课堂”的总体目标、理论基础与具体路径[J]. 电化教育研究, 2025, (11): 85-91.
• 基金项目：全国教育科学规划2022年度国家一般项目“人工智能促进‘三个课堂’应用质量提升的模式与机制研究”（项目编号：BCA220218）

一段话总结

论文聚焦“三个课堂”从“开齐课”到“开好课”的升级需求，指出需通过人工智能技术突破时空分离导致的“交互不便”与“临场感弱”两大瓶颈；以“认知的具身观点”（强调身体-心理-环境动态交互）为理论基础，构建“感知-行动-反思”的认知循环框架；提出“1+4”层次实践模型（以大模型为基础支撑，结合扩展现实技术、智能学科工具、自适应学习系统、学习分析技术），分别从环境构建、活动设计、资源适配、评价反馈四个维度，为AI深度融入专递课堂、名师课堂、名校网络课堂提供可落地路径，最终助力学生学业改进、教师能力提升与学校发展转型。

思维导图

研究背景

要理解这篇论文的价值，得先搞懂“三个课堂”是什么、它现在遇到了什么“坎”。

“三个课堂”是我国为解决教育均衡问题推出的重要举措，简单说分三类：专递课堂帮农村薄弱学校开齐国家课程（比如偏远地区学校没音乐老师，靠城里老师远程上课）、名师课堂靠优质教师带动乡村教师成长（比如名师远程带乡村老师搞教研）、名校网络课堂分享优质数字资源（比如把重点校的课程视频给普通校用）。

前期，“三个课堂”已经圆满完成了“开齐课”的目标——农村孩子再也不用因为缺老师而不上音乐课、科学课了。但新问题来了：怎么从“开齐”变成“开好”？

关键瓶颈就出在“时空分离”上。举个例子：在专递课堂上，城里的主讲老师看不到农村听讲端学生的表情，不知道他们有没有听懂；两端的学生全程零互动，像在“两个平行世界”上课；农村学生想动手做科学实验，却摸不到实验器材，只能看视频——这就是“交互不便”和“临场感弱”的问题。就像你隔着玻璃和朋友聊天，能听到声音却碰不到对方，沟通效率低，体验也差。

传统的解决方案，比如把线下课堂的互动方式照搬到线上，根本不管用（比如让农村学生举手回答，主讲老师可能半天看不到）。这时候，人工智能就成了破局的关键——论文正是要回答“AI怎么帮‘三个课堂’突破时空限制，真正实现‘开好课’”这个核心问题。

创新点

这篇论文的亮点主要集中在三个方面，每一个都切中了“三个课堂”AI融合的痛点：

1. 理论创新：用“具身认知”打破传统认知框架
   以往研究多把学习看作“大脑单独的活动”（比如只关注学生记不记知识点），而论文引入“认知的具身观点”——强调学习是“身体+心理+环境”的共同作用。比如学物理实验，不光要“看”视频，还要“摸”（触觉反馈）、“动”（动手操作），这样才能真正理解知识。这为“三个课堂”的AI应用提供了全新的科学依据，不再是“为了用技术而用技术”。

2. 模型创新：提出“1+4”层次模型，让AI落地有章可循
   很多研究只说“AI有用”，却没说“具体怎么用”。论文给出了清晰的“1+4”模型：“1”是基础（大模型提供底层能力，比如豆包、ChatGPT处理自然语言），“4”是具体工具（扩展现实、智能学科工具等），覆盖了“环境-活动-资源-评价”全流程。比如要提升临场感就用VR建虚拟实验室，要解决学生基础差距就用自适应系统推个性化资源，逻辑非常清晰。

3. 实践创新：分课堂类型设计方案，拒绝“一刀切”
   论文没有把“三个课堂”当整体笼统讨论，而是针对每类课堂的特点给出适配方案。比如专递课堂重点解决“师生互动”（用AR显示学生姓名、全息投影老师），名师课堂重点解决“教研互动”（用学习分析技术分析教研数据），名校网络课堂重点提升“资源互动性”（用手势界面让学生“摸”到数字资源）——真正做到“一把钥匙开一把锁”。

研究方法和思路

论文采用“问题分析→理论支撑→模型构建→路径拆解”的研究思路，步骤清晰，可操作性强：

第一步：明确核心问题（“三个课堂”的质量瓶颈）

通过文献分析和实践观察，指出“三个课堂”要“开好课”，必须解决两个关键问题：①交互性不足（师生/生生/人与内容互动弱）；②临场感低（学生没有“身临其境”的学习体验）。同时，分析了传统解决方案的局限性（如线下互动经验迁移失效）。

第二步：寻找理论支撑（具身认知的适配性）

引入“认知的具身观点”，论证其与“强交互、高临场”需求的契合性：

• 具身认知强调“感知-行动-反思”循环，对应“三个课堂”需要的“多感官接收信息（感知）→动手/互动用信息（行动）→总结内化知识（反思）”；
• 基于这个循环，把“三个课堂”拆分为“感知层、行动层、反思层”，为后续技术应用搭建理论框架。

第三步：构建实践模型（“1+4”层次模型）

• 确定“基础支撑”：选择大模型作为底层能力（因为大模型能处理自然语言、生成资源，适配多场景）；
• 设计“应用工具”：针对“感知-行动-反思”三层需求，匹配四大技术：
  1. 扩展现实技术（VR/AR）→满足“感知层”多感官需求，建沉浸式环境；
  2. 智能学科工具→满足“行动层”互动需求，设计具身活动（如数学公式转几何图形）；
  3. 自适应学习系统→满足“反思层”个性化需求，推适配资源；
  4. 学习分析技术→贯穿三层，提供数据反馈（如分析学生互动数据调整教学）。

第四步：拆解落地细节（分课堂/分场景说明）

针对每类技术，给出具体应用案例：比如专递课堂用AR显示学生姓名，名师课堂用学习分析技术分析教研数据，名校网络课堂用手势界面提升资源互动性，让理论和模型能直接落地。

主要成果和贡献

论文的核心成果可归纳为“1个理论框架+1个实践模型+3类落地方案”，给教育领域带来了实实在在的价值：

成果类型	具体内容	领域价值
理论框架	基于具身认知的“感知-行动-反思”三层课堂结构	打破“AI+教育”的理论空泛性，为“三个课堂”的AI应用提供科学依据，避免技术滥用
实践模型	“1+4”层次模型（大模型+扩展现实/智能学科工具/自适应系统/学习分析技术）	提供“从基础到应用”的完整路径，学校、企业可直接参考落地（如采购VR设备、接入大模型）
专递课堂方案	AR显示学生姓名、全息投影教师、VR虚拟实验	解决“两端互动弱、实验难开展”问题，让远程课像“同室上课”一样自然
名师课堂方案	学习分析技术分析教研数据（如教学时间分配、互动次数）	帮名师精准指导乡村教师，提升教研效率（不用再靠“主观评价”）
名校网络课堂方案	手势界面（触控/自由手势）、具身化数字资源（如可操作的虚拟教具）	让数字资源从“看视频”变成“动手用”，提升资源利用率

核心贡献总结：

1. 为“三个课堂”AI融合提供了“理论+实践”的完整解决方案，不再是“纸上谈兵”；
2. 解决了“时空分离”的核心痛点，让“开好课”从目标变成可操作的步骤；
3. 兼顾学生、教师、学校三方需求，最终助力教育均衡和质量提升。

（注：论文未涉及开源代码或数据集，故无相关地址。）

关键问题（问答形式）

1. “三个课堂”从“开齐课”到“开好课”的核心瓶颈是什么？

核心瓶颈是“时空分离”导致的两大问题：①交互性不足（如专递课堂主讲教师看不到听讲端学生表情，两端学生零互动；名师课堂教研多为单向输出）；②临场感低（学生没有“身临其境”的体验，如农村学生无法动手做科学实验，只能看视频，易产生知识疏离感）。传统线下交互经验无法迁移到线上，进一步加剧了这两个问题。

2. 具身认知是如何支撑AI与“三个课堂”融合的？

具身认知强调“认知是身体-心理-环境的动态交互”，与“三个课堂”“强交互、高临场”的需求高度契合：

• 从结构上，具身认知的“感知-行动-反思”循环，对应“三个课堂”的“感知层（多感官接收信息，如VR实验的视听触反馈）→行动层（互动运用信息，如两端学生协作讨论）→反思层（内化知识，如通过镜像神经元转化具身经验）”；
• 从技术适配看，AI技术（如扩展现实、智能工具）能精准满足“身体参与”“环境交互”的需求，比如用AR让学生“摸”到虚拟实验器材，实现具身学习。

3. “1+4”层次模型中的“1”和“4”分别指什么？各自的作用是什么？

“1”指大模型（如通用大模型ChatGPT、豆包，专用大模型MathGPT），是底层基础支撑，负责提供自然语言处理、资源生成、智能交互等核心能力（如学生问二次函数问题，大模型能转化为生活化隐喻）；
“4”指四类应用技术工具，作用是落地大模型能力：

• 扩展现实技术：建沉浸式环境，提升临场感（如VR虚拟实验室）；
• 智能学科工具：设计具身交互活动，增强交互性（如数学公式与几何图形实时转换）；
• 自适应学习系统：生成个性化资源，解决学生基础差距（如给城镇学生推难题，给农村学生补基础）；
• 学习分析技术：实现精准评价，反馈优化教学（如分析学生互动数据，生成诊断报告）。

4. AI技术如何解决专递课堂中城乡学生的学习基础差距？

主要靠自适应学习系统+生成式AI：

• 自适应学习系统：不预设固定知识点，而是通过分析城乡学生的学习数据（如答题正确率、听课时长），精准识别城镇学生“吃不饱”（知识冗余）和农村学生“跟不上”（知识缺漏）的问题，分别推荐高难度材料和基础巩固资源；还能为小组合作推荐群体资源，适配协作学习需求；
• 生成式AI（教育专用大模型）：通过自然语言交互实现“一对一”辅导，若学生直接要答案，会用“苏格拉底式”追问暴露思维漏洞（如问“你觉得二次函数的顶点和开口方向有什么关系？”），再提供针对性指导，避免机械刷题。

5. 学习分析技术在“三个课堂”中如何实现“精准评价”？

学习分析技术通过“数据收集→分析建模→反馈应用”三步实现精准评价：

• 数据收集：不仅收集期中/期末成绩等“结果性数据”，还通过自动跟踪摄像机、智能拾音系统等收集“动态数据”（如学生课堂互动次数、操作实验的步骤、面部情绪）；
• 分析建模：关联图像、音频、文字等多模态数据，提取特征并生成“学生画像”（如“小明几何图形理解弱，但动手能力强”）；
• 反馈应用：基于画像生成个性化诊断报告（含优点、缺点、改进建议），帮教师调整教学；同时为教研提供数据（如分析名师课堂的互动次数，指导乡村教师改进），实现“教学-评价-改进”的闭环。

总结

这篇论文聚焦“三个课堂”从“开齐课”到“开好课”的核心需求，以“认知的具身观点”为理论基石，突破了传统教育技术研究“重技术轻认知”的局限；通过构建“1+4”层次模型，将抽象的AI技术转化为“环境-活动-资源-评价”四大可落地的路径，精准解决了“时空分离”导致的交互性不足、临场感弱等痛点。

论文的价值不仅在于提供了“理论+模型+方案”的完整体系，更在于让“AI赋能教育均衡”从概念变成了可操作的实践——无论是学校采购VR设备、企业开发智能学科工具，还是教师设计专递课堂活动，都能从中找到明确指引。未来，若能进一步结合不同地区的实践案例优化细节，其应用价值将更显著。