融入智慧课程的AI学伴设计：内涵剖析、融合逻辑与模型构建

　　（一）AI学伴的内涵与特征　　AI学伴可理解为，依托自然语言处理、机器学习、数据分析等技术，旨在承担学伴功能、为学习者提供个性化学习支持与互动体验的智能系统或程序^[6-8]。它通过模拟与扩展人类智能，不仅可以提供精准化认知支持，还在情感陪伴、社交互动以及元认知引导等方面发挥关键作用，从而全方位支持学习者开展富有成效的学习。　　其主要特征如下：一是数据驱动性。数据是AI学伴实现智能行为的客观基础，可以为即时反馈、个性化适应和智能交互提供核心支撑，是模拟并扩展人类智能的基石。二是反馈即时性。AI学伴能实时捕捉并响应学习者行为，提供精准指导或纠错，保障学习流程的连贯性，是提升学习效率的关键。三是学习适应性。AI学伴通过持续评估学习者的认知状态与进度，动态调整内容难度、资源类型与学习路径，确保每个学习者均能获得最适配最优化的学习体验。四是智能交互性。AI学伴借助多模态自然交互技术，实现拟人化、启发式的深度对话，并精准理解意图，构建具有社会性临场感的学习环境。这种交互既为认知引导提供动态支架，也满足情感归属与社交需求，是“学伴”角色得以成立的关键。　　（二）AI学伴的应用现状　　当前，国内外研究者积极推进AI学伴的研发及应用实践，主要形成了三条应用路径：一是企业主导的产品化路径，由教育科技企业主导，依托自研AI技术（如知识图谱、情感计算等），通过功能研发与校企合作，打造融入智能学习系统、协同智慧课程运行的AI学伴产品；二是高校牵头的实践型路径，由高校科研团队引领，基于开源大模型（如DeepSeek、GPT系列等）进行二次开发，经本地部署、数据融合与需求衔接，探索AI学伴在特定教育场域的功能创新与应用；三是学校自主的定制化路径，由一线高校自主驱动，针对具体课程教学需求自主研发的AI学伴系统。上述路径下代表性AI学伴的功能分析与梳理如表1所示。表1 国内外代表性AI学伴在课程中的功能

　　就应用场景而言，当前AI学伴的功能主要聚焦认知过程支持、元认知支持、情感支持与激励三方面。　　1.认知过程支持　　认知过程支持指AI学伴在学习者的学习认知链条中，针对知识获取、理解、应用和巩固等关键环节提供的辅助与支撑。其贯穿于学习全流程，旨在解决知识获取效率与个性化问题，是当前AI学伴技术最为成熟、落地最广泛的场景。研究表明，AI学伴实现认知过程支持的路径主要包括知识讲解、即时答疑、学习资源整合与推送、认知情境模拟、对话互动启发等，以促进学习者对知识的有效掌握。例如，北京师范大学高精尖创新中心研发的“智慧学伴”平台，能够依据学习者学习进度与行为数据匹配包括作业、测评、微课资源等个性化学习任务，并基于隐含关联预测其学习路径及发展趋势，进而推送更具针对性的课程资源与学习内容^[9]。曹晓明等开发的英语智能学伴，通过营造特定对话语境，支持学习者进行沉浸式口语练习，并提供语法改进与发音纠正等即时建议^[10]。北京欧倍尔公司研发的AI学伴系统能实时解析学习者问题，从自研知识库中调取精准答案并推荐关联知识点。在化工流程学习中，该系统不仅能解答设备操作疑问，还可以同步推送故障排查案例与安全规范，帮助学习者构建知识网络^[11]。　　2.元认知支持　　元认知指个体对自身认知过程与结果进行主动监控、反思和调节，直接影响学习效率与深度^[12]。AI学伴通过数据驱动的精准诊断、可视化反馈与交互式引导三大核心机制，系统性支持学习者的元认知。　　元认知发展的前提是学习者准确识别自身认知局限。AI学伴借助多维度数据采集与分析，将知识缺口、思维漏洞等隐性问题转化为可量化感知的显性信息。北京邮电大学“邮谱”自适应学伴，能结合学习者知识点测试正确率、错误类型、耗时等数据，定位薄弱点并生成知识缺口热力图，帮助学习者“看见”自身认知盲区，突破“不知己所不知”困境。　　元认知监控要求学习者持续监控并动态调节学习过程，而人工监控常受主观性强、反馈滞后所限。AI学伴借助数据自动化处理与可视化技术，构建学习过程的动态追踪体系，通过时间轴、进度条、统计图表、知识图谱等形式呈现学习轨迹、认知状态等信息，实现精准监控。例如，科大讯飞AI学伴提供的学情报告，能够展示知识点掌握状况，记录学习时长、设备使用习惯、分心频次等表现，能够帮助识别低效学习行为；北京邮电大学“码上”编程平台则通过“逐行代码解读”与“任务阶梯”功能，在学习者连续出错时自动降低难度，确保其始终在“最近发展区”内学习，避免任务过难的习得性无助或任务过易的认知懈怠。　　元认知能力的核心在于自主运用反思策略解决问题。AI学伴通过苏格拉底式提问（如错题追问、关联问题推荐）触发反思机制，助力学习者内化反思流程、强化自我反省能力。例如，中国科技大学与科大讯飞联合开发的SocraticLM助学大模型，将解题思维链分解为步骤级引导问题，采用“教导主任—教师—学习者”的多智能体交互流程来模拟真实情境，通过提问发现思维漏洞，让学习者在交互探索中自主建构知识、发现真理，完成元认知能力的闭环培养^[13]。　　3.情感支持与激励　　情感支持是基于共情策略的动态交互行为，核心是通过情感共鸣与认知调整改善用户心理状态^[14]。“计算机作为社会行动者（CASA）”理论提到，人类在与技术系统交互时，会不自觉将其视为具有社会属性的“行动者”，并遵循人际交往规则与之互动，即便明知其缺乏真实情感^[15]。智能机器在数据喂养下具备了类人乃至超人的语言智慧与情感温度，已成为一种可对话的数字生命，能识别并回应用户情绪^[16]。具备拟人化特征（如面部表情、声音、肢体语言等）的AI学伴，易于与学习者建立情感联结，进而促进社会互动与情感交流。当前，AI学伴的情感支持与激励主要通过语言交互实现：先依托情感计算技术感知学习者状态，判断情绪类型与强度，再针对性干预。AI学伴可模仿朋辈口吻进行共情式激励，或以温暖、幽默语调进行情绪疏导，帮助缓解焦虑、挫败感等负面情绪，既能降低学习孤独感，也能帮助学习者重构积极状态，提升学习韧性与持续意愿^[8]。例如，学堂在线AI学伴通过分析学习者代码提交频率与错误率识别挫败感，主动推送鼓励信息与步骤拆解指示；清华大学“清小搭”AI学伴则从多轮对话中记住学习者的语言习惯，在互动中采用其偏好的语气口吻，并在生日当天推送专属祝福，真正从“知识工具”转变为“情感共鸣者”。

　　智慧课程作用机理围绕课程目标、内容、资源、活动、评价五大要素展开^[2]。智慧生成以数据为源头，将数据提炼为有意义的信息、探索知识间联系，最终逐层向上进化为智慧^[17]。在此逻辑下，具备千亿级数据整合力和超强算力支撑的生成式人工智能所赋能的人机协同学习方式，高度契合智慧生成逻辑。AI学伴作为面向学习者的智能支持技术，通过深度赋能智慧课程各核心要素，能够将抽象的育人理念转化为可操作的实践路径，成为推动智慧教育从理念走向现实的关键载体。　　（一）支撑课程目标：促进“转识成智”有效跃迁　　智慧课程以学习者的“智慧养成”为长远目标，强调通过知识应用、思维提炼实现从“知识掌握”到“智慧生成”的跨越，即“转识成智”^[2]。这依赖于学习者以深厚知识为基础，在复杂问题解决中不断凝练出方法、思维、素养与德行，最终达成智慧养成。　　在学习者从获得知识向获得智慧升维的过程中，利用人工智能协同学习是重要的一环^[18]。在知识掌握层面，AI学伴通过生成思维导图、案例故事、虚拟实验演示、数字人讲解等方式，将晦涩空洞的概念原理以可接受性更高、互动性更强、趣味性更佳的方式组织和呈现，帮助学习者理解知识情境性、消解抽象性。例如，借助AR/VR等技术构建可感知、可操作的虚实空间，将平面图形转化为3D立体模型，或将静态步骤转化为动态流程演示，使学习者在“亲历”中把握知识原理，实现具象化认知。在复杂问题解决层面，AI学伴借助上下文语义生成、联网检索与知识库整合能力，紧扣知识内涵与问题需求，生成涵盖生活日常、科技前沿、学科实训等领域的问题情境，引导学习者在分析问题、制定策略、验证方案的过程中，综合运用知识解决实际问题，凝练跨学科思维与实践方法。在智慧养成层面，AI学伴通过算法分析学习时长、资源访问轨迹、答题表现、讨论发言等数据，生成“学习路径图谱”，直观呈现其逻辑推理过程，判断其中可能存在的因果倒置、论据缺失等问题，并自动标记需反思的节点，针对学习短板推送专项训练任务，推动思维结构的优化升级。　　（二）优化课程内容：打造立体动态化知识空间　　智慧课程需打破单一、二维的传统知识表征壁垒，融通直接与间接经验，实现知识的关联与整合^[2]。依托知识图谱技术，AI学伴可将课程内容拆解为微颗粒度知识单元，通过挖掘与标记知识点间的逻辑关联析出知识三元组，构建网状关联的结构化体系，借助与课程资源、习题等要素的双向映射，打造沉浸式、交互性的多维图谱学习空间（如学科知识图谱、问题图谱、目标图谱和思政图谱等），实现知识体系从线性堆砌向立体协同的升级。区别于传统课程样态，AI学伴充分扩展了学习情境、资源与师生互动的虚拟空间，使课程得以在更广阔的数字环境中展开。　　智慧课程内容需融通多类经验，将先验知识与亲身实践整合形成整全经验。AI学伴通过系统平台收集、物联设备感知等方式，收集学习者学习行为与表现数据，精准捕捉其状态与水平，进而动态调整内容供给，实现个性化匹配^[19]；通过自动化采集学习者背景信息、学习表现、认知风格等多模态数据，绘制动态学习者画像，识别其在直接经验与间接经验获取上的需求差异，实时调整内容呈现逻辑。以《物理力学》课程为例，若追踪到学习者对“摩擦力公式”的理论推导（间接经验）理解受阻，AI学伴便自动切换为虚拟实验场景（直接经验），引导其通过操作不同粗糙度的物体来感知摩擦力变化，再回归公式推导，实现两类经验的协同深化。　　（三）重构课程活动：提升人机交互式学习体验　　智慧课程活动以“促进深度互动、支持个性化探究、实现意义建构”为价值取向，其设计旨在促进学习者思维与素养的形成^[2]。AI学伴凭借类人化交互能力、动态数据感知与场景化生成技术，为活动设计与开展提供支撑，显著提升人机交互学习体验。　　在任务设计上，AI学伴能基于学习者模型为同一活动目标生成分层任务，为基础薄弱者提供基础任务，为能力较强者设置进阶任务，并嵌入即时提示，确保所有学习者均能获得适配的挑战，从而提升参与深度。智慧课程活动需具象化场景支撑意义建构，AI学伴依托虚拟仿真与多模态交互技术，创设角色扮演、仿真实验等实训场景，促成抽象知识向可交互场景体验的转化，增强人机互动的生动性与代入感。此外，在传统探究活动中，学习者常因认知负荷过载、问题表征模糊或思维路径固化陷入停滞，教师则受限于教学规模与时间成本，难以提供持续精准的个体引导。而AI学伴通过“苏格拉底式对话”启发深度思考，摒弃直接输出答案的模式，转而基于自然语言处理技术与认知诊断算法，构建“提问—引导—追问”的递进启发式对话。首先以诊断性提问明晰问题边界，其次以支架式引导搭建思维阶梯、化解认知障碍，最后以批判性追问推动学习者反思。在该机制下，问题解决权回归学习者主体，AI学伴通过动态调整提问的深度、广度与逻辑层次，适配学习者的认知水平与节奏，引导其在自主建构解决方案的过程中，完成知识内化迁移与高阶思维训练，让探究过程更具深度与自主性。　　（四）升级课程资源：强化自适应与生成性特征　　智慧课程资源作为联结课程内容与学习者需求的核心载体，其高质量发展在于“自适应精准供给”与“生成性动态更新”的协同^[2]。AI学伴凭借生成式人工智能的千亿级数据整合力、超强算力及类人化认知能力，打破传统课程资源静态化、标准化与供给导向的局限。　　资源自适应本质是资源供给与学习者需求的动态匹配，其实现前提是对学习者个性化特征的精准感知。AI学伴通过在线答题、讨论互动、实验操作等人机协同场景，实时采集学习者的静态数据（年龄、学科基础、认知风格）与动态数据（答题时长、错误类型、知识点停留时间、提问频次），构建覆盖学习全链路的行为表现数据库；然后运用机器学习算法，基于所采集数据动态捕捉学习者知识掌握状态，识别其提问中的知识缺口，并基于知识图谱结构关联与诊断定位的薄弱点，优化供给资源，实现精准查漏补缺^[20]；同时通过学习者模型预测未来表现与需求，前瞻性地提供适应性资源。　　智慧课程中的学习者并非被动接受固定资源，而是通过“边做边学”与“共建共享”实现资源的动态生成。传统的静态预制资源因更新周期长、适配性弱，既无法响应课程推进中衍生的动态化需求，也难以满足突发性疑问。相较之下，AI学伴能够基于生成式技术，高效实时产出针对性资源，实现对需求的零延迟响应，避免学习卡壳。针对学习者多样化的认知风格与学习偏好，AI学伴可结合多模态生成技术，为同一学习目标生成文字、图像、动画、视频及互动任务等多形态资源。此外，由AI学伴辅助生成的个性化内容汇入资源库，经算法筛选与教师审核后，转化为共享共建的智慧资源。由此，人机协同创新了内容生产模式：学习者主动输出需求、偏好与原创内容，AI学伴持续生成对应资源，既沉淀为个体专属学习资源，亦能丰富智慧课程的公共资源池，实现资源的持续生成与迭代。　　（五）完善课程评价：实现数据驱动与增值统一　　智慧课程的评价诉求兼具真实性、精准性与增值性。从真实性导向看，评价要求或任务需与现实生活同构，在真实或虚实融合情境中评估学习者的知识理解与应用、问题解决与思维方式等方面的真实表现与水平^[2]。AI学伴能够创设与现实生活深度耦合的任务体系，同步采集学习者在知识迁移、复杂问题解决、跨学科整合等方面的行为数据，精准捕捉其真实表现。　　数据驱动的智慧课程评价依赖于技术赋能与人机协同。AI学伴依托传感器、智能终端等技术开展全过程伴随式多模态数据采集，获取学习者知识掌握、行为表现、情感态度等维度的动态数据，为评价提供全面且实时的底层数据支撑。人机协同机制既发挥AI在数据处理、分析与预测上的高效性，又依托教师经验弥补机器在情感、价值观等维度的短板，优化评价决策。同时，其通过具身融入的评价工具设计，嵌入学习活动并降低认知负荷，最终实现评价全流程的数据化、精准化与人性化统一。　　增值性评价聚焦个体发展的动态增值，扭转评价过于关注横向对比、忽视个体发展的现状。AI学伴通过眼动追踪、行为日志、对话意图分析等技术，构建学习全周期数据库，并借助多模态学习分析算法与学习者建模技术，动态刻画个体的认知发展与成长轨迹。在长期探究中，AI学伴可基于历次实验迭代数据解析学习者的进阶脉络，通过聚焦个体不同阶段的表现差异，精准量化学业与素养的增值幅度。

　　（一）理论建模　　融入智慧课程的AI学伴模型可以参考普恩特杜拉（Puentedura）提出的SAMR模型^[21]，其以四个递进层级界定技术融入教学的演进路径：最底层S表示替代（Substitution），指技术作为工具替换特定要素，但功能未发生实质改变；第二层A表示增强（Augmentation），指技术促使功能得以拓展，但整体结构保持稳定；第三层M表示修改（Modification），指技术助力关键任务创新，致使结构出现局部性变动；最高层R表示重塑（Redefinition），指技术创造全新任务，从根本上变革学习流程与模式^[22]。　　SAMR模型中“替代/增强层级”与布鲁姆目标分类中的“记忆/理解”具有内在一致性，而“修改/重构”又与“应用/创造”相互关联映射^[23]。这表明，模型既为教育技术实践提供了基本遵循，也契合学习者由浅层向深层、由知识记忆到创新创造的认知发展规律。因此，基于SAMR模型构建的AI学伴层级体系（见表2），能够确保其设计逻辑与学习者的认知进阶同频共振，对应设计模型如图1所示。表2 AI学伴融入智慧课程的各层级辨析

图1 融入智慧课程的AI学伴设计模型　　（二）模型解读　　1.S-工具替代型学伴　　智慧课程的规模化实施常存在基础资源配置不均、常规评测耗时的痛点。为此，AI学伴首先要保障课程的运行效率与实施标准化。其通过自动化处理常规、重复性教学任务，将教师从低价值劳动中解放出来，并专注于课程的高阶设计中。在该层级，AI学伴以预设程序的工具形态存在，其功能执行不改变课程教学活动本质。人机交互模式表现为学习者触发需求，AI学伴标准化响应，其重点在于智慧课程内容、资源以及评价要素的创新。　　针对传统课程资源组织管理线性、缺乏连续观察视角、易堆积的弊端^[24]，嵌入课程平台的AI学伴能实现自动化资源管理与分发，可依托数据库技术与定时任务调度功能，按课程进度自动推送教材同步课件、章节练习题、知识点微课视频、文献等资源，让学习者基于资源学习知识点。同时，支持对话交互式检索，学习者可按知识点、难度、题型高效获取所需资源，以支持课程学习、阅读、练习等基础活动，有效避免信息过载与知识迷航。　　在课程学习过程中，AI学伴通过日志记录技术，自动追踪学习者登录时长、资源查看次数、作业提交时间等数据，生成包含学习时长、频次、进度等维度的行为报告，并提供未完成任务提醒，使得教师能够直接监控班级整体进度，学习者及时查阅个人学习状况，从而替代传统人工考勤与评测，实现智慧课程过程数据的可追溯管理。数据统计更多呈现平台能记录的量化数据行为，质性数据如学习动机、情感状态等仍需要教师观察与评估。　　学习者完成任务提交作业后，AI学伴依据教师预设的批改规则与评分标准，基于自然语言处理（NLP）技术与规则引擎，自动批改选择、填空、判断等客观题，对论述、简答等主观题进行关键得分点评估，生成错题标记、得分统计及基础解析，识别潜在知识难点，并归纳整理成个人错题集，以支持学习者自主核对答案、修正错误、查漏补缺，满足智慧课程即写即批、快速回应、科学反馈的需求。　　2.A-辅助协同型学伴　　在增强层级，AI学伴超越单向工具定位，进化为学习者的协同认知助手。其交互由被动响应转变为主动协同以优化学习过程：学习者通过输入知识、发起问题触发交互，AI学伴则依托多模态学习分析技术解析其需求，并基于知识图谱与学情诊断模型输出反馈，引导学习者调整行为、实现认知迭代。本质上，AI学伴以教育数据驱动的精准干预为核心，在维持课程实施流程稳定的前提下，通过动态调整学习路径、活动形式及评价反馈，实现认知支持的深度增强与学习体验的精准优化，契合“技术赋能而非颠覆教学本质”的层级定位。　　依据学习者个体需求与水平，AI学伴生成适配的学习规划，通过阶梯式任务设计，实现从基础巩固、拓展应用到创新迁移的渐进式资源供给，响应学习者对难度的动态调整请求。遇到困惑时，学习者可通过文本、语音、文件等多模态输入随时发起提问，AI学伴则快速解析问题意图，推送如拆解解题步骤、关联薄弱知识点等针对性建议，引导学习者独立思考并解决问题。攻克任务时，学习者可借助AI学伴对作业内容开展合规性校验与语义分析，精准识别表述冗余、语法失范、逻辑断层等不足，并依据写作规范与优质语料库提供润色建议，辅助其完成作业内容的自检自修，在维持传统作业流程框架下，显著提升写作学习的精准性与自主性。提交作业后，AI学伴依托教育数据挖掘（EDM）与知识图谱技术，深度解析文本语义结构，输出包含错误归因（如知识掌握偏差、思维路径缺陷等）的分析报告，并结合领域知识图谱提供适配学习资源与策略，引导反思优化。此外，学习者可主动触发数据查询功能，进行学习状态纵向对比，AI学伴将生成涵盖趋势图、能力雷达图等多维度可视化报告，学习者依据报告自主规划补学内容，实现从“被动接收反馈”到“主动发起需求、依据数据反馈动态调整学习行为”的转变，在维持传统学习流程基础上，深度增强学习过程的自主性与精准性。　　3.M-功能增强型学伴　　在修改层级，AI学伴依托语义联结和内容动态生成技术，将学习任务从“教师预设、学习者执行”的线性模式，重构为“人机协同设计、动态调整路径”的非线性模式。在此过程中，AI学伴成为学习活动的协作者，交互模式升级为学习者发起探究需求，AI动态适配活动过程，二者协同推进活动。其核心在于通过技术重构内容组织、活动任务形式与评价等要素，以促进能力有效迁移，契合“技术修改任务本质，创造传统模式难实现的学习可能性”的层级定位。　　在线课程学习内容呈现微型化、颗粒化，鉴于学习者分析总结能力有限，即使有持续学习意愿，亦难以从碎片化知识学习中构建系统化的知识体系和逻辑框架，更难以挖掘自身和资源间的深度关联^[25]。为此，AI学伴配合知识图谱结构化体系，通过节点与边关系的图结构，将碎片化知识组织成结构网络，并厘清知识点间的逻辑关系（如前后置依赖、因果推理等），使得复杂知识体系更为直观易懂。通过将资源与网络节点的精准关联，学习者可针对性开展学习，并快速定位知识盲区，获取个性化的学习路径和资源，实现动态网络化学习探索。　　传统课程资源（如教材、课件）多为基于教案的标准化产物，难以适配学习者在知识基础、学习节奏、认知偏好上的个体差异，易导致学习途径千人一面、学习形式千篇一律^[24]。同时，此类资源的制作高度依赖人力投入，存在周期长、成本高、迭代慢、修改难的缺陷，组织与呈现形式也很受限。而AI学伴以生成式人工智能为核心的内容创新能力，则从根本上突破了资源生产力和劳动分工的边界，可实现“分钟级”的高质量资源生成，使知识整合与创造的边际成本趋近于零：通过提示词描述精准捕捉需求，生成适切的文本、图片、音乐、视频、动画及课件等多媒体资源，不仅显著提升生成性资源的数量，更支持内容持续优化迭代，推动教育场景中的创意构想落地。其资源生成优势体现在三个维度：一是快速响应即时需求，即学习过程中面临概念模糊、原理晦涩时，可实时生成动态流程图、动画演示、互动问答等资源；二是低成本批量生产，即无需依赖专业制作团队，便可直接生成包含题干、选项、解析、难度标注及知识溯源的配套练习题；三是实时迭代更新，即能随着学科知识体系发展、前沿理论演进，迅速进行内容修订更新，有效规避理论与实际脱节的问题。　　在活动层面，AI学伴将升级为活动生态共建者，推动课程活动从封闭预设走向开放共创，以培养学习者的高阶能力与情境适应力：一是基于学习者画像生成多模态、沉浸式情境，精准适配认知水平，突破静态限制；二是打造低成本高复现的虚拟实训场景，实现智能纠错与能力迁移，突破时空和资源边界；三是扮演多重虚拟角色，将学习目标隐性渗透，激活社会性学习价值；四是支持人机协同论证，突破传统师生二元对话结构在观点广度、论证深度上的局限，通过提供智能论证资源、引导显性思维、平衡协同关系，重塑知识建构主体关系。　　4.R-创新赋能型学伴　　与技术“修改”现有学习任务不同，在赋能层级，AI学伴彻底突破传统框架，转型为创新学习的赋能者，交互模式拓展为“学习者提出创新需求、AI整合资源与搭建生态、双方实现协同创新”的生态化交互。AI学伴将创造“无技术则完全无法实现”的全新学习任务、活动及资源，引发教学结构与模式的根本性变革。其作用机制可从目标锚定、知识生产、资源供给、活动组织、评价反馈五个维度进行阐释。　　在目标维度，AI学伴突破传统单维目标设定，依托能力图谱映射技术，将抽象培养目标解构为可观测、可操作的能力单元，实现对学习者能力结构的精准匹配。同时，通过深度挖掘思政元素并有机融入学习过程，使知识学习与价值塑造形成协同效应，并依据学习者动态发展与社会需求变化进行适应性校准，确保教育目标与个体成长、社会发展方向一致。　　知识内容上，AI学伴借助多学科知识关联网络技术打破学科壁垒，构建跨领域的知识生态系统，支持学习者在复杂问题情境中实现知识的交叉融合与创新应用。在其支撑下，学习者通过协作探究、问题解决等活动生成个性化知识成果，经由群智网络实现共享与迭代^[26]，形成个体创生、群体共享、集体进化的知识生产闭环，契合知识社会“分布式认知”的趋势。　　资源供给层面，AI学伴将超越传统课程的标准化资源形态，打造沉浸式与个性化融合的资源生态。AR/VR资源构建的虚拟学习场景将突破物理时空限制，为学习者提供体验式学习环境，激活多感官认知通道，深化知识理解与记忆。实时语言翻译技术则消除跨语言学习障碍，促进全球优质教育资源共享与利用。结构化学习笔记功能可依据认知特征与学习轨迹，动态生成个性化的知识框架，帮助学习者构建符合自身思维逻辑的知识体系。此外，数字孪生技术的发展使AI学伴能够基于高精度建模与实时动作捕捉技术，高度模拟名师、行业专家的形象与行为并生成数字人资源，以“虚拟导师”“卡通人物”等身份与学习者交互，突破时空与师资限制，提供极具真实感与趣味性的指导，进一步丰富沉浸式学习体验。　　活动组织上，AI学伴创设项目式学习任务以拓展活动实践性与协同性，培养学习者的综合实践能力与创新思维，并借助虚拟仿真实验，为高风险、高成本的实践活动提供安全且可重复的模拟场景，如工科复杂设备操作、医学外科手术训练等。在活动过程中，AI学伴全程扮演对应知识储备与思维特点的个性化认知伙伴，通过问题引导、思路启发等方式与之交互，推动学习者的思维向高阶发展。　　评价反馈环节，AI学伴基于情绪状态识别技术，实时监测学习者的专注度、努力程度及情感体验等行为与心理数据，为教学干预提供即时依据。收集学习轨迹并建立个人成长档案，以数据形式记录其知识掌握、能力发展及情感态度的完整历程，形成全方位的发展画像，实现对成长过程的深度追踪与发展潜力的科学预测，从而将评价范式从对结果的静态衡量，转变为对过程的动态赋能与对未来的前瞻性引导。　　随着生成式人工智能在教育领域的成熟应用，山姆·阿尔特曼（Sam Altman）关于“每位学习者都将拥有一位超越课堂的个性化老师”的愿景，在R层级的AI学伴中有望实现。其知识供给功能将逐渐转移并升级到角色扮演、虚拟实验等沉浸式活动中，为智慧课程提供模拟化、情境性、互动性的逼真体验，转变传统课程的陈旧与单调，呈现更新、更快、更强的知识体系^[27]。

　　综合教育数字化转型的核心诉求与近年来国内外实证研究，当前AI学伴的功能设计与实践应用在支撑“技术赋能育人”的目标上，仍面临三重潜在困局，亟待未来研究突破。　　（一）功能定位需提防“工具理性”陷阱　　调研显示，当前AI学伴功能研发大幅聚焦课程执行环节的效率优化，如知识点答疑、作业批改等，而对学科思维培养等模块的应用却不足，这使其容易沦为传统教学工具的数字化复刻。更深层的问题在于，多数AI学伴仍未突破“效率至上”的逻辑，倾向于将复杂教育过程简化为数据量化指标，若仅凭完成率、正确率等指标衡量学习成效，则易忽视学习的社会性、情境性本质。美国MIT脑与认知科学实验室的一项研究（n=54）发现，过度依赖AI助手的学习者前额叶皮层活跃度下降27%，记忆检索、信息整合等能力明显退化，批判性思维与表达能力亦可能受损，呈现“用进废退”的认知萎缩现象^[28]。　　教育数字化转型的核心在于以技术重构育人方式，而非简单替代教学工具。真正的学习过程离不开持续思考、动手实践与主动的心理投入。若AI学伴的功能设计仅停留于知识传递的效率优化，而非思维方法的深度赋能，则终将陷入“工具理性”陷阱。正如黄荣怀所警示，当技术应用偏离育人本质，再精准的算法亦无法弥补教育价值的缺失。　　（二）情感支持需弥补“人文关怀”缺口　　后疫情时代，在线与混合学习日益普及，青少年群体的学习焦虑、社交孤独感等问题持续凸显，“情感健康”被列为青少年核心素养的重要维度。但当前AI学伴在情感支持方面仍存在技术瓶颈与设计偏差，难以有效满足学习者的社会化情感需求。首先，情感识别的细腻度不足。现有技术多依赖语音语调、面部表情等显性数据来判断学习者状态，而对隐性、复杂情绪的识别能力较为薄弱，如伪装理解而产生的隐晦性困惑、长时间无互动不敢求助的沉默性焦虑等，而这类情绪恰是隐性学习障碍的关键信号。其次，情感回应的文化适配性欠缺。当前AI学伴的情感回应多依赖提前预设的话术库，对学习者性格、文化背景等个体差异的适配性有待加强。最后，社会化情感需求的覆盖范围有限。学习者的需求不仅包括情绪疏导，还包括社交能力培养、价值观引导等，如处理小组合作冲突、应对学习公平问题等，但当前技术在这类互动性需求的支持上尚有空白，制约了学习者的社会化发展。　　（三）规模应用需完善“评价反馈”机制　　AI学伴虽已逐渐步入规模化应用阶段，但其效果评价仍处于“野蛮生长”状态，统一的评估框架与覆盖教学全流程的指标体系均付之阙如。　　一方面，AI学伴的评价实践偏向于可量化的短期学业指标，而将学习过程、情感发展等质性维度边缘化。此种倾向在顶尖高校的实践中不乏例证：哥伦比亚大学在研究生课程中引入的AI学伴“Curiously”聚焦知识点回答准确率和响应速度，但却忽视高阶能力培养诉求；西班牙达科鲁尼亚大学教授在应用AI助手生成测验时，评价仅关注知识点覆盖率，而缺失对批判性思维、问题解决等关键能力的考察^[29]。这种“重知识轻能力”的评价倾向、“可测量即重要”的评价逻辑，容易将AI学伴窄化为应试机器，让短期快照式评估替代对教育长效价值的追踪。此外，普遍采用的“前测—后测”对比评价范式，实际上难以捕捉AI学伴对学习策略形成、知识迁移能力等深层次影响。这如同只看到了AI学伴缩短写作耗时，却无从追踪其对学术能力长期发展的影响机制。　　另一方面，AI学伴评价反馈尚未形成统一标准，不同利益相关方因价值诉求差异显著、体系独立形成“评价孤岛”。例如，北京市教育委员会发布的《北京市教育领域人工智能应用指南（2025年）》并未明确具体AI学伴评价标准^[30]；国际学界也尚未形成AI学伴评价反馈的权威标准。不同高校对AI学伴有效性的定义各有侧重，研究型大学关注科研思维培养，教学型大学侧重知识传递效率，职业院校则强调技能训练效果。这很可能导致评价体系仅关注AI学伴在知识覆盖度等显性指标上的优异表现，却无法警示其在批判性思维等隐性维度上的缺失，掩盖了评价的片面性与潜在风险。　　正如黄荣怀在《智慧教育：迈向教育2050的路径》中所指出，智慧教育绝非技术简单叠加，为破解高质量、大规模与个性化之间的“不可能三角”，智慧教育必然需要实现从“技术计量”到“价值校准”的范式转换，建立兼顾技术性能、人文关怀、教育成效与伦理规范的协同体系^[31]。由此可见，当评价指标能够精准衡量科研创新、思维培养、伦理养成等方面的真实成效，当评价方法能够动态追踪技术应用对学习者长期发展的影响，当评价主体能够把握技术可能性与教育必然性的平衡，AI学伴才能真正成为推动高等教育变革的智慧力量，为迈向教育2050开辟技术赋能与育人本质和谐统一的清晰路径。