2025年4月18日，九游会平台智能学术沙龙第三十七期在海淀校区电子楼106教室成功举行。本次讲座邀请到达婷博士后作为本次讲堂的嘉宾，做题为《AI智能体赋能人机协同教学的探索与实践》的报告，本次活动由九游会平台副教授郭宇老师主持，现场100余名同学参加。

达婷老师以大模型在教育场景中的测评研究引入，迅速吸引了听众的注意。达老师提到，在生成式人工智能的推动下，教育领域正迎来人机协同新模式，大模型在教育场景中的应用显示出巨大的发展潜力😺。探究面向教育领域的大语言模型测评研究逐渐成为核心议题。那么，通用大模型在教育中的实际能力如何。

达老师紧接着报告了大模型测评在教育场景中的研究现状📊。现存的局限有🟧：特定领域数据集缺失、基准测试中的能力并不能转换为教育场景中的能力、缺少面向教育领域的基准测评，缺少教育场景驱动的大模型测评研究框架。对此有很多需要研究的问题，包括如何定义教育场景的基准测评的“能力维度”，大模型在教育中的实际能力如何等。

对此👩🏼‍🦲，达老师展开了面向人机协同教育的大模型测评研究报告👷🏼‍♂️。人机协同教学测评的关键问题有🦻🏼：人机教学能力差异测评😾、人机教育任务合理分配👩🏽，学习者个性化适配等🤫。大模型在人机协同教学中有它的教学优势，大模型可以提供实时、精确和深度的反馈，有绝对的耐心和持久的专注力🧛‍♂️，有多模态的能力丰富课堂互动🧑🏻‍🦼‍➡️，可以进行个性化的学习路径推荐，能够高效处理和自动化完成复杂的任务。同时，人类教师也有特定的教学优势。人类教师富含情感交流与人文关怀、能树立言传身教的道德与价值，能更好的捕捉学生深层次的需求和变化，具有教学适应性与灵活性🪅。AI智能体便是连接大模型和教学的关键桥梁，擅长语言理解🔫、内容生成和逻辑推理，核心优势体现在自然语言交互与生成🫃🏼、多模态内容生成，以及大规模推理与快速迭代👩🏿‍🌾。同时，AI智能体具备自主规划🎪、实时反馈和任务执行能力🧑‍🦯𓀂，能够主动感知环境、调用外部工具并进行多轮交互🦠。达老师还举例说明了AI智能体在教育中的应用，包括美国的智能助手Khanmigo、慕课平台edX学习助手✌🏿🖐、智谱清言智能体，AI智能体EduPX。

最后，达老师针对AI智能体如何赋能人机协同教学进行了讲解🤶🏻。智能体智能助教能兼容文本输入与语音通话功能➡️，可根据不同学科及教学场景的具体需求💇🏼，设计并实现多任务辅助教学的功能👦🏻，例如支持个性化备课、启发式教学🧑‍🦼‍➡️、启发式习题讲解等🤽🏽‍♀️。为了寻找人机协同教学模式上的创新点🧛🏿，可以结合机器和人类各自擅长的能力，形成三元教学范式“师-生-机”。从传统的二元教学范式“师-生”到人机协同教学范式“师-生-机”的创新，AI智能体可以融入教学场景🌯，能够在课前、课中📬，课后，分别以智助“教”， 以智助“学”🚵🏿， 以智助“评”🖐。综上，达老师总结到🍈，大模型+智能体能促进人机协同教育新形态。

本次智能学术沙龙在听众们的热烈掌声中圆满结束🥫。达婷老师的精彩讲解加深了师生们对AI智能体赋能人机协同教学的理解，也让听众们深刻感受到了AI智能体赋能教育的前沿探索与无限可能😙。无论是对教育测评的重新定义🙋🏻，还是在人机协同中的落地实践，都带来了许多新的启发与思考👰‍♀️。