基于GAI的逆向工程教学思维在人机协作中的应用研究——以编程教育为例

作     者：翟雪松 张丽洁 夏亮亮 徐鑫 朱强 

作者机构：浙江大学教育学院 北京师范大学教育学部 浙江大学计算机科学与技术学院 

出 版 物：《电化教育研究》 (e-Education Research)

年 卷 期：2024年

页      面：61-68页

核心收录：

学科分类：0401[教育学-教育学] 04[教育学] 08[工学] 040102[教育学-课程与教学论] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：2022年度国家科技创新2030 “新一代人工智能”重大项目课题“人机协同的学习社群建构与支持技术”(课题编号:2022ZD0115904) 2024年度澳门科学技术发展基金“澳门中小学智能学习系统与远像光屏学习机及其关键技术研究”(课题编号:0071/2023/RIB3) 

主　　题：生成式人工智能 逆向工程 人机协作学习 复杂问题解决能力 编程教育 

摘      要：大模型为学习者提供跨模态的学习资源,同时也为创新人机协同教学模式提出了更高要求。研究引入了逆向工程教学思维,分析了其在流程与机理上与生成式人工智能的相契互补性,并基于自主开发的逆向工程编程学习平台,开展了探索性编程教学实验。通过LDA主题词抽取和人机协作感知因子分析,研究挖掘出该模式下人机协作五类行为和情感取向。此外,问卷结果显示学习者在此教学模式下表现出较高的感知偶然性、人机协作感知以及持续学习意愿,但人机信任度处于中位水平。结合主题词分析,研究也提出未来人机协作的优化方向:通过逆向工程引领人机协作,降维拆解复杂问题;构建多智能体生态,提高多人—多机群体协作效能;塑造新型人机劳动关系,发展新智生产力。研究为未来人工智能协作学习提供了理论依据和数据参考,也提出了未来研究进一步改进的思路和方法。