AIGC赋能智慧教育：多层级研究框架下的机遇、挑战与未来路径

《International Journal of Crowd Science》：Opportunities and Challenges of AIGC in Smart Education

本研究聚焦AIGC在智慧教育领域的应用挑战与机遇，系统梳理了其在教学内容自动生成、学习路径导航、学习者画像构建、智能问答及精准评估等方面的研究进展。通过提出多层级研究框架，为AIGC与智慧教育的深度融合提供了创新方向，推动教育个性化与数字化转型。

　　

随着人工智能生成内容（AIGC）技术的迅猛发展，以ChatGPT为代表的大语言模型正深刻重塑教育生态。智慧教育作为教育信息化的高级形态，旨在通过技术赋能实现个性化学习、数据驱动决策和虚拟化教学场景。然而，当前AIGC在教育应用中仍面临诸多挑战：教学内容生成形式单一、跨学科融合困难、更新滞后；教学过程中自适应交互体验不足；评估标准难以覆盖学科知识的广度与深度。为解决这些问题，林金娇等研究人员在《International Journal of Crowd Science》上发表论文，系统分析了AIGC在智慧教育中的技术路径与发展前景。

研究团队通过文献综述与案例整合，构建了包含三层结构的AIGC智慧教育研究框架。底层聚焦教学内容的自动化生成，中间层涵盖学习路径生成与导航、学习者画像与个性化生成、智能问答及精准评估四项关键技术，顶层则整合了国内外主流AIGC教育平台。该框架为跨学科人才培养提供了系统性方法论支持。

在关键技术方法方面，作者重点分析了以下方向：

1. 1.
   基于知识图谱与TF-IDF算法的教学内容自动生成技术，如英语教材和编程课程的动态内容生成；
2. 2.
   结合D-NMF模型与特征自适应提取的学习者画像构建方法，实现多维度动态建模；
3. 3.
   基于强化学习与人类反馈（RLHF）的智能问答系统优化；
4. 4.
   利用多模态数据（文本、音频、视频）的精准评估模型，如作文自动批改系统ELion；
5. 5.
   针对跨学科知识整合的路径规划技术，如KRP-DS模型中的知识路径推理。

教学内容生成技术

研究指出，现有方法如Lyu提出的关键词提取结合TF-IDF的教材生成技术，以及Jin等基于编程语言属性动态生成课程内容的方案，虽在单学科内取得进展，但跨学科内容生成仍依赖人工特征关联（如Chau的FACE方法）。此外，多媒体教学材料的智能生成尚处于初级阶段，如Xu的FT3引擎虽能生成唇同步讲课视频，但生成质量与适应性有限。

学习路径生成与导航

He等开发的KRP-DS模型通过知识图谱映射对话与领域知识，实现旅游知识路径的个性化推荐；Jiang基于MOOC平台数据构建知识掌握模型，显著提升学习者测试成绩。然而，现有路径生成多局限于单学科知识体系，跨学科路径规划仍缺乏有效方法。

学习者画像与个性化生成

Ge等提出的自演化动态画像框架在MIT-Learner数据集上实现93.13%的准确率，但现有画像多基于行为数据，缺乏对能力与素养的建模。Wang的“内容-结构”松散耦合模型虽能生成个性化知识点，但生成内容同质化严重，跨学科知识适配能力不足。

智能问答

Kim的Scraft工具基于苏格拉底提问法提供写作反馈，Dong的AI导师系统结合检索增强生成技术提升答案准确性。然而，研究显示ChatGPT答案错误率高达52%，且情感交互模型EmoGPT在情绪一致性控制上仍有优化空间。

精准评估

Zheng的ELion系统在语言错误检测与修辞分析方面表现优异，但主题分析与情感表达评估能力较弱；Kulshreshtha的因果分析模型通过问题生成反馈使学习收益提升45%，但对学生隐性知识的评估尚未突破。

现有AIGC教育平台分析

研究对比了EmoGPT、MathGPT、智海-三乐、Khanmigo和EduChat等平台的数据源与功能差异，指出平台数据多局限于文本或单一学科，多媒体支持与跨学科服务能力不足。

研究结论与展望

论文强调，AIGC技术通过自动化生成与个性化适配显著提升了智慧教育的效率与包容性，但需解决多媒体内容生成、跨学科路径规划、数据安全与伦理等核心问题。未来应重点发展多媒体教材智能生成、智能学习伴侣、自适应学习、多模态实时评估及隐私保护技术，推动人机协同的教育范式革新。本研究提出的多层级框架为AIGC在智慧教育中的创新应用提供了理论基石与实践路径。