基于AI的问题系统导向学习模式的内涵、特征和构建

［摘 要］文章在汲取专家学者研究成果的基础上，提出了基于AI的问题系统导向学习模式，分析了其内涵、特征，并探索了模式构建。这种学习模式的核心是使学生学习由目前教师主导下的“知识导向”转为AI技术支持下的“问题系统导向”，旨在为培养学生的创新思维和个性发展提供帮助。

［关键词］AI；学习模式；问题系统；问题系统导向

［中图分类号］    G633.67                ［文献标识码］    A                ［文章编号］    1674-6058（2025）09-0059-05

美国当地时间2024年2月15日，OpenAI发布了文生视频模型Sora，其突破性能力引发全球关注。用户仅需输入一段文字，即可生成最长60秒的高质量视频。虽然目前视频只有短短60秒，但是能自动匹配出环境、人物、动作、声音，其细节精致，人物动态逼真、栩栩如生，令人惊诧。Sora的诞生意味着“文生视频”领域迈出的一大步，更象征着生成式AI正在以惊人的速度推进。ChatGPT从首次发布到更新至4.0版本，仅用了一年多的时间。而从保姆机器人Mobile ALOHA（阿罗哈）的诞生到文生视频Sora的横空出世，仅仅相隔一个多月的时间。

随着人工智能飞速进化，基础应用不断推广，许多简单的重复劳动早已被其取代，更多学习型、创新型的工作也引入了人工智能，教育领域也不例外。人工智能技术的应用给教育行业带来深刻的变革，影响着学生、教育工作者乃至整个教育体系。面对人工智能的挑战，教育者必须以开放的心态、前瞻的视野以及全新的视角审视现行的教育目的和教学方法，积极探索和创新教育教学模式，推动AI与育人模式的深度融合、创新发展，以更好地赋能现代教育，培养顺应未来发展的创新人才。

一、基于AI的问题系统导向学习模式的概念和内涵

本文将AI技术应用于具体的学科教学实践中，结合众多教育学者推崇的“4C”教育理念，即批判性思维（Critical Thinking）、沟通能力（Communication）、协作能力（Collaboration）和创新创造能力（Creativity）［1］，提出了以学生为中心，以问题为导向，推动AI与育人模式的深度融合、创新发展的创新学习模式——基于AI的问题系统学习模式。

（一）基于AI的问题系统学习模式的概念

1956年，美国达特茅斯学院（Dartmouth College）最早提出了人工智能（Artificial Intelligence，AI）。这门新科学主要研究、模拟、延伸和扩展人类智能理论以及相关方法与应用技术。它借助计算机模拟人类智能，最终让计算机能够像人一样思考、学习和认知，从而有效处理过去只有人类才能处理的问题［2］。

AI是计算机科学领域的重要分支之一，其研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理以及专家系统等，其实质是一种自动感知、学习思考并作出判断的程序［3］。本文所探讨的AI技术包括但不局限于生成式人工智能和以AI为基础的元宇宙，以及即将出现的AI教师。

“问题”（Problem）一词源于希腊语“problem”，其意为障碍或阻力（obstacle）。此外，“问题”还可指疑问或质疑（question），或者不确定的事件（issue）［4］。

本文中的“问题”一词还包含“提问”、“提示问题”（prompting）的意思，这是智能时代人与AI系统交互所必需的，也是未来人才重要的能力体现［5］。

问题系统（Problem Systems，PS），是指若干个相互联系、相互影响、相互依赖的问题，依据一定的顺序和结构，结合成的一个有机的整体。

基于AI的问题系统导向学习模式是指在一定的虚拟和现实环境中，在AI技术的支持和教师的引导下，学生通过自主学习和合作探究，多角度、多尺度地对具体学习情境提出问题，构建问题系统，促进个性化发展的创新型学习模式。

（二）基于AI的问题系统导向学习模式的内涵

知识是学习的基础，问题是学习的手段，学生自身的个性发展是学习的目的。本模式以学生的发展为中心，侧重问题导向学习，通过构建问题系统，最终实现学生的个性发展（如图1所示）。

1.以AI教师传授知识为基础

AI教师能够提供全方位的授课，包括个性化的知识传授，和学生互动，根据学生的提问自动生成文本、语音和视频，布置作业，根据学生的反馈进行及时评价等。这种多元化的学习形式充分激发了学生的好奇心和学习的动力，让学生变被动学习为主动学习，极大提升了学生的学习能力、记忆能力、思维能力、创新能力，从而减轻了学生的学习压力，解放了学生的身心，为学生的创造性学习提供了坚实的基础。

2.以教师为主导

AI教师的加入不但大大缓解了教师的教学压力，弱化了教师传统的授业、解惑功能，而且对教师传道和育人方面提出了更高的要求。第一，教师要不断学习，具备更广阔的视野，对学生学习的全过程进行设计、调控和引导，包括制订学习计划、进行教学设计和学习目标规划等，及时调控学生的情绪，保障学生学习向预设的方向发展。第二，教师要教会学生提问的方法，减少劣构问题的发生，科学地引导学生提出问题、分析问题、解决问题，并及时进行评价。

3.以学习环境为阵地

在基于AI的问题系统导向学习模式中，元宇宙提供了各种虚拟和现实的空间，成为学生学习的主要阵地，这极大地优化了学生的学习环境，更容易激发学生探索未知问题的兴趣和动机。

4.以学生提出问题为中心

学生在接受AI教师传授知识的基础上，通过自主探究和合作学习，针对具体的学习项目和情境不断地提出问题、解决问题、评价问题，从而生成新的知识。这个过程能重点培养学生的批判性思维和创新能力。

5.以个性发展为目的

技术的发展终究还是落实于人的发展。通过AI的问题系统导向的创新学习和探究，学生能实现全面、自由、个性的发展。以教育、学习科学和人的发展规律为引导，让AI技术为育人服务，充分发挥人在AI教育中的主观能动性和不可替代性。

二、基于AI的问题系统导向学习模式的特征

（一）与相似的几种学习模式的比较

1.与PBL教学模式的比较

PBL（Problem Based Learning）教学模式是一种以学生为中心，通过解决真实情境中的复杂问题来驱动自主探究与合作学习，从而培养批判性思维与实践能力的教学方法［6］。这种教学模式自诞生以来在国内外有着众多具体应用的案例。综合来看，PBL教学模式是对传统讲授式教学法的一种革新，它是由教师根据课程内容提出一系列问题，学生通过逐步地解决这些问题从而达到学习知识、培养能力的目的［7］。这与基于AI的问题系统学习模式中的问题系统导向有很大的不同。PBL教学模式中的问题由教师根据教学内容生成，知识缺乏创新性，学生解决问题是为了学习必备的知识。问题系统导向中的问题是由学生根据具体情境自主提出的，具有更大的不确定性，这种不确定性问题恰恰是知识创新的土壤。基于多角度、多尺度的问题系统构成了新的创新体系，这些都是PBL教学模式所不具备的。两者的具体差异见表1。

2.与“双师型”教学模式的比较

许多学者从不同的视角研究了双师课堂。汪时冲、方海光、张鸽等人认为，AI新型双师课堂指人工智能教育机器人和教师共同在课堂中承担教学工作，由人工智能教育机器人承担教师的部分教学任务，并提供个性化学习服务的新型课堂模式［8］。孔利华、谭思远认为，AI双师课堂是指利用计算智能、感知智能及认知智能的教育人工智能设备，通过识别、分析、输出、深度学习，满足教师个性化教学需求、学生个性化学习需求，协同教师在课堂中完成教学任务，陪伴和支持学生全面发展的课堂模式［9］。从上述定义中可以看出，双师课堂中的AI智能教师只是人类教师的助手，协同人类教师进行教学。而本文的AI教师能够独立完成知识的传授，可以主导课堂教学，几乎完全取代了人类教师授业、解惑的功能，而人类教师只是辅助AI教师设计教学的方向并保障教学的顺利实施。

（二）基于AI的问题系统导向学习模式改变了现有的学习生态

从以上的对比分析可以看出，基于AI的问题系统导向学习模式极大地改变了人类对学习模式的认知，使现实的学习生态发生了整体性的变革。

1.学生学习重心迁移

AI通过学习数据和行为模式分析学生的学习特点、兴趣、习惯、能力和水平，适切地为每一个学生提供个性化的学习计划、学习方案和学习路径，而且能够根据学生的学习表现和学情反馈，及时调整教学策略，帮助学生克服学习障碍，真正实现“因材施教”。这极大地提高了学生的学习兴趣、学习效率和学习能力，解放了学生的双手和大脑，节约了学习知识的时间。以前，因为知识的匮乏、技术的落后，掌握知识成为学习的首要任务。随着生成式人工智能的出现和发展，知识和技能显得不再像以往那么重要，人类需要的是掌握、利用和发展人工智能，不断地进行知识、技术的创新和发展。提出问题并解决问题是创新的重要方法，未来学习的重心一定是从知识学习的“知识导向”转向思维创新的“问题导向”［10］。正如教育学家布鲁纳所言，教学过程是一种提出问题和解决问题的持续不断的活动，思维永远是从问题开始的。我们要用批判性的思维去独立思考、发展创新，批判已有的，创造未来的，不仅要善于打破一个旧世界，而且要有能力创造一个新世界。

2.教师教学重心的转移

随着AI技术的发展，学生获取知识的途径更加多样化，知识的广度和深度都得到了拓展。知识不再是静态的、不变的、僵化的信息堆砌，而是动态的、发展的、活跃的创新系统。教学重心由“教为中心”转向“学为中心”，教师要重点培养学生自己发现问题、提出问题、解决问题的能力和批判性思维，提高学生知识创新的能力。教师的角色定位也受到挑战，知识传授将被AI智能教师所取代，而且这也不再是教师的主要功能。教师应该着眼于培养学生宽广的问题视野，对学生进行情绪调控、需求引导、目标引导和问题引导，培养学生提出问题、构建问题和解决问题的能力，成为学生学习的引导者和合作伙伴。

3.学习空间重心迁移

虚拟现实（Virtual Reality，VR）、增强现实（Augmented Reality，AR）、混合现实（Mixed Reality，MR）和扩展现实（Extended Reality，XR）等元宇宙技术的发展，打破了学习时间和空间的限制，学生学习环境由原来的校园、教室等现实空间环境迁移到各种元宇宙创造的虚拟空间环境。这种变化为学习带来了更多自由和灵活性，跨国界、跨文化、跨学科的合作学习成为可能，学生可以与世界各地的同龄人交流、分享经验，拓宽视野，获得更多的学习资源。

三、基于AI的问题系统导向学习模式的系统构建

基于AI的问题系统导向学习模式主要分为两部分内容：知识学习系统和问题系统构建。这两部分是紧密联系、不可割裂的，前者是基础，后者是主导，两者融合贯穿于学习的全过程。

（一）知识学习系统的构建

在学生的知识学习过程中，教师和AI教师相互配合，扮演着不同的角色，承担着不同的任务。

1.教师导航

大海航行靠舵手。AI技术时代的教学课堂不再以教师知识的多寡、教学手段的先进与否来衡量。教师应成为学生学习的指路明灯，依据国家的教育文件和政策来进行总体课程规划、设计每节课的教学目标，从宏观上调控AI教师进行知识传授。