學習體驗設計理論引領智能時代教學革新
隨著信息技術的迅猛發展，智能技術正逐步滲透到各個領域，教育也不例外。近年來，全球范圍內在教育領域的人工智能應用研發日益加速。智能技術尤其是在預測性人工智能（PredictiveAI）和生成式人工智能（GenerativeAI）的應用方面，展示出了極大的潛力。這些技術不僅在個性化教學、促進教育公平等方面具有重要意義，而且還在教育生態系統中引發了一系列深刻變革。
預測性與生成式人工智能在教育領域的應用顯著促進了教學個性化、內容創新及教育公平。前者通過精準分析學生學習行為與成績數據，助力教師實施定制化教學策略，提升教學效率與學生學習成效。后者則展現出在內容生產上的巨大潛力，按需生成個性化學習材料，豐富教學資源形式，增強學習體驗與成效。同時，智能技術促進了教育資源的均衡分配，特別是通過遠程教育平臺，使邊遠地區學生亦能享受優質教育資源，有效縮小教育差距。此外，生成式AI通過集成廣泛學科知識與策略性知識，彌補了教師個體差異，促進了教師隊伍整體素質的提升，進一步推動了教育公平的實現。
■智能時代的教與學正在形成新的生態
智能技術的蓬勃發展正深刻重塑教育領域，教學目標、過程及師生關系均展現出鮮明的新特征：
將激發學生的內源性動機放在教育的核心位置。智能時代的教育聚焦于激發學生的內源性動機，即通過內在的學習熱情和探索欲驅動學習行為。教師角色轉型為學習體驗的設計師，通過創新教學活動、豐富資源和靈活環境，激發學生的好奇心與主動性，使學生在實際情境中應用知識，促進深度學習。教學策略傾向于探究式、項目式及合作式學習，旨在培養高階思維與創造力，智能技術的融入為此提供了強有力的支撐。
教育目標轉向人工智能無法替代的高階能力培養。以ChatGPT-4為代表的生成式人工智能大模型在多個專業標準化考試中的表現已與人類不相上下。傳統的教育模式往往側重于傳授具體的知識和技能，如記憶大量的事實、進行機械的練習、掌握既定的操作流程等。這些任務在很大程度上可以通過人工智能來完成，甚至在某些領域，人工智能可以比人類更高效、更準確地執行這些任務。因此，教育重心已轉向培養人工智能難以替代的高階能力與素養，如理性探索精神、批判性思維、藝術審美能力、共情能力、溝通能力、創新能力和終身學習的能力，以應對未來不可預知的挑戰。
教學過程中情感部分的重要性日益突出。在智能時代下，盡管技術日益精進，但學生的情感交流與共鳴仍是教育的獨特價值所在。情感教學不僅能夠增強學生的歸屬感和支持感，減少負面情緒，提高學習的積極性和主動性，還對其未來社交與職業發展具有深遠影響。因此，教育工作者需更加關注學生的情感需求，促進情感智能的培養。
數字化智能化技術的有效應用。智能時代的教與學強調數字化智能化技術的有效應用。這不僅包括技術在教學中的應用效果，還涉及到如何實現人機共存、共教、共學。在這個過程中，教師的角色正在發生變化，從傳統的知識傳授者轉變為學習的引導者和協作者。教師需轉變為技術應用的引領者與協作者，掌握技術整合策略，以技術輔助并優化教學效果。同時，需警惕技術帶來的潛在問題，如數據隱私、算法偏見及過度依賴等，確保技術應用的倫理性與有效性。
■學習體驗設計理論引領智能時代教學革新
學習體驗設計理論（LearningExperienceDesign,LXD）作為智能技術革命推動下的新興教學設計范式，為解決現代教學設計問題提供了新的理論視角與方法。學習體驗設計理論的核心在于將學習體驗置于教學的核心位置，全面設計教與學的過程，致力于發展學生獨特性、激發學生創造力，整合教育性、技術性、社會文化性教育目標。
學習體驗設計理論根植于教育技術領域的理論探索與實踐革新需求，針對既有教學設計模型的結構化局限，特別是其難以全面反映學習者體驗與需求的弊端，尤其是在智能教育背景下“師-機-生”協同教學模式的復雜性挑戰。該理論倡導摒棄傳統線性設計模式，構建非線性、高情境適應性的教學設計方法論，以順應智能時代的發展。
自 2017年起，由馬修·施密特（MatthewSchmidt）教授（喬治亞大學）與伊馮·恩肖（YvonneEarnshaw）教授（肯尼索州立大學）等學者引領，學習體驗設計理論經學術界深入研討，逐步形成了系統的理論體系和實踐框架。深圳大學教育學部的程醉助理教授2021年在深圳大學成立中國第一個學習體驗設計研究團隊，開設《學習體驗設計與創造性思維》專業課程，致力于改理論的本土化，以推動教學設計理論發展，解決當代中國教育中存在的教學設計問題，為國際教學設計研究貢獻獨特的中國視角。與傳統的教學設計方法相比，學習體驗設計更強調設計的靈活性和包容性，致力于幫助學習者更深度地參與到學習過程中，從而實現更優的學習效果。
共情學生需求。學習體驗設計秉持人本理念，深度共情學習者的多元需求、背景、社會文化及情感體驗。教師需洞察學生內心，定制契合其需求的教學內容，激活學習參與。此范式摒棄教師獨斷，精準對接學生需求，實現真正的以學生為中心。在需求分析中，教師常使用用戶研究方法收集和分析學習者的數據，如問卷調查、學習分析、田野調查、焦點小組等。借助智能技術對這些數據進行分析，教師可以制定更符合學生實際需求的教學計劃，從而進一步激發學生的內源性動機。
對齊教學性、技術性、社會文化性目標。學習體驗設計融合了教學、技術、社會文化三重教學目標維度，教師在設定教學目標時需要綜合考慮這三個維度的相互協調與對齊。教學性目標主要包括知識與技能的傳授，確保學生能夠掌握課程核心內容，并達到特定的學習目標。此外，還注重學生認知能力的發展，如培養批判性思維、問題解決能力和創新能力。同時，教學性目標也涉及激發學生的學習興趣和動機，以增強他們的參與度，并通過科學的評估方法衡量學習效果，提供反饋以促進持續改進。技術性目標則聚焦于如何有效整合和應用數字化工具與資源。它還包括提升學生的數字素養，使他們能夠有效使用和管理信息技術。此外，通過學習分析和數據驅動的反饋機制，技術性目標還強調利用數據來優化教學內容和策略。社會文化性目標涵蓋了文化性、思想性和社會性教學目標。強調社會互動與合作，發展團隊協作能力和社會交往技能。社會責任感的培養也是社會文化性目標的重要方面，引導學生關注社會問題，增強社會責任感，鼓勵積極參與社會活動。最后，社會文化性目標還關注情感與道德教育，通過教學設計促進學生的情感發展，提升他們的共情能力和社會意識。
借鑒新興學科理論。學習體驗設計借鑒了人工智能、用戶體驗設計、人機交互等新興學科的理論，這些理論為教學設計提供了新的視角和方法。例如，用戶體驗設計理論強調以用戶為中心的設計理念，這與學習體驗設計中以學生為中心的原則高度契合。此外，認知主義相關學習理論、社會文化學習理論等也為學習體驗設計提供了重要的理論支持。
快速多次迭代教學設計原型。在學習體驗設計中，一個教學設計的初稿被稱為一個教學設計原型。原型設計強調快速形成低成本模型，并通過多次迭代不斷優化設計方案。這種方法的優勢在于能夠在最小成本下及時發現問題并進行調整，從而提高教學設計的質量和效果。教育者可以借助生成式人工智能技術,通過自動生成和優化教學內容，快速創建和測試不同的教學設計原型。這種技術能夠根據實時反饋和數據分析，對教學內容進行即時調整，使教育者能夠快速多次迭代教學設計。不僅節省時間和資源，還提高了教學設計的精準性和適應性，最終幫助教育者更有效地優化教學策略和學生學習體驗。
運用差異化教學策略及方法。在實際教學中，教師需要根據學生的差異化需求，采用相應的教學策略，如分層教學、文化回應教學等。這些策略可以幫助教師更好地應對學生在知識、能力、學習風格等方面的差異，實現因材施教的目標。這在以往的教學中往往成本很高，但借助智能技術，通過數據分析和個性化工具，可以幫助教師更好地理解學生的個體差異，從而有效運用差異化教學策略。
運用多元化的效果評價方法。學習體驗設計強調多樣化的效果評價方法，通過認知走查法、啟發式評估、A/B測試法等方法，深入了解學生的學習體驗和反思，為教學設計的迭代提供重要反饋。這種循環多次的評價方法有助于不斷改進教學策略，推動教學質量的持續提升。
結語
智能時代，教育面臨轉向內源性動力激發、高階能力培養、情感教學強化、數字技術有效融合及倫理信任挑戰。學習體驗設計理論，秉持人本設計理念，注重共情、靈活迭代、快速適應與差異化策略，有效應對上述挑戰，構建適應智能時代的教學新框架。
（作者為深圳大學教育學部 助理教授 程醉）