當(dāng)前，基礎(chǔ)教育科研正面臨從經(jīng)驗驅(qū)動走向數(shù)據(jù)驅(qū)動、從個案分析邁向大規(guī)模實證研究的轉(zhuǎn)型，對教科研的精準(zhǔn)性、高效性及可重復(fù)性的要求顯著提升。然而，現(xiàn)實中卻存在兩大制約因素：一是受限于客觀條件，難以獲取足夠數(shù)量且結(jié)構(gòu)多樣的真實學(xué)生樣本；二是傳統(tǒng)實驗難以在相同條件下重復(fù)進行，嚴(yán)重影響研究的穩(wěn)定性與可推廣性。在此背景下，人工智能（AI）技術(shù)，尤其是“虛擬學(xué)生樣本”的應(yīng)用，為教育科研提供了全新路徑。

　　AI助傳統(tǒng)教科研突破三重困境

　　困境一：樣本不夠。傳統(tǒng)教育研究中，受限于現(xiàn)實條件，常出現(xiàn)樣本規(guī)模小、代表性不足的情況，尤其對于特定群體（如偏遠(yuǎn)地區(qū)學(xué)生、有特殊需求學(xué)生）的研究更是困難重重。虛擬學(xué)生樣本技術(shù)能夠基于算法生成大規(guī)模、多特征的“數(shù)字學(xué)生”，有效克服物理限制，顯著提升研究結(jié)果的統(tǒng)計效度和普適性。

　　困境二：變量太多。課堂上影響學(xué)習(xí)的因素很多，如教學(xué)方法、學(xué)生基礎(chǔ)、課堂氛圍……要想分析清楚某一個因素的真實作用很難。在虛擬環(huán)境里，研究者可以鎖定其他條件，只改變一個變量，精準(zhǔn)判斷它的效果；也可以一次性調(diào)整多組參數(shù)，利用對照組—實驗組的“擺陣法”快速篩選高效策略。

　　困境三：實驗難復(fù)現(xiàn)。傳統(tǒng)模式下，同一研究換所學(xué)校、換個年份可能得到截然不同的結(jié)果，研究結(jié)論難有說服力。虛擬樣本能讓實驗像“存檔的游戲”，想重來幾次就重來幾次，可以不斷校驗數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，確保結(jié)論經(jīng)得起推敲。

　　“四步走”科學(xué)建構(gòu)虛擬樣本

　　建立虛擬樣本的過程分為以下四步。

　　數(shù)據(jù)采集：“一生一檔”變成“全息畫像”。過去教研員需要靠課堂觀察和試卷成績描繪學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡，如今借助校園網(wǎng)絡(luò)、交互大屏和智能終端，課堂中的學(xué)習(xí)行為、師生互動以及形成性與終結(jié)性評價數(shù)據(jù)被實時匯聚，覆蓋了作業(yè)正確率、知識點掌握度、學(xué)習(xí)時長、對話語料情感傾向等多維測評結(jié)果。這些多模態(tài)信息在智能計算架構(gòu)內(nèi)完成脫敏、加密與同步，既能保障隱私安全，又讓每一節(jié)課成為可回溯、可復(fù)用的高質(zhì)量全息學(xué)習(xí)檔案。

　　指標(biāo)建模：把“看不見”的學(xué)習(xí)過程量化。有了數(shù)據(jù)，還需將其轉(zhuǎn)化為可操作的指標(biāo)體系。研究團隊與一線教師協(xié)同，結(jié)合學(xué)習(xí)追蹤和分析技術(shù)，動態(tài)描摹“概念—題目—認(rèn)知狀態(tài)”的遷移，基于學(xué)生情感波動與學(xué)習(xí)時長繪制縱向動機曲線等，既保留了學(xué)科語義，又避免了技術(shù)黑箱，為虛擬學(xué)生注入可解釋的行為基因。

　　大模型訓(xùn)練：讓AI“長成”千人千面的數(shù)字學(xué)生。在國產(chǎn)通用大模型（如DeepSeek等）的基礎(chǔ)上，通過受控提示工程與檢索增強生成技術(shù)進行大模型訓(xùn)練：先以公開教育數(shù)據(jù)集進行粗調(diào)，繼而注入地方教材語料和課堂語音細(xì)調(diào)，再由教師依據(jù)“教學(xué)有效性—學(xué)術(shù)誠信—公平包容”三條原則進行反饋強化學(xué)習(xí)，消弭性別與地域偏見。最終，模型可獲得在知識水平、興趣特質(zhì)和元認(rèn)知策略上都可調(diào)參、可分層的虛擬學(xué)生分布，能夠在“模擬班級”中復(fù)現(xiàn)真實而異質(zhì)的學(xué)習(xí)群像。

　　人機校準(zhǔn)：專家與AI“對話”確保以假亂真。虛擬樣本生成后，還需在真實課堂中進行反復(fù)閉環(huán)校準(zhǔn)：選取同質(zhì)班級開展前測—干預(yù)—后測對標(biāo)實驗，將虛擬預(yù)測與真實情況進行對比分析，修正偏差；對數(shù)字學(xué)生的對話流暢度、知識準(zhǔn)確率和思維深度進行滾動評測。經(jīng)過多輪迭代，虛擬學(xué)生才能真正做到“考得住、問得倒、聊得動”。

　　虛擬樣本如何改變教科研范式

　　虛擬樣本通過構(gòu)建大規(guī)模、高還原度的數(shù)字學(xué)生，使研究者得以在虛擬空間中進行教學(xué)實驗與策略評估，突破了傳統(tǒng)教科研在樣本獲取、變量控制和重復(fù)驗證上的固有局限。我們不妨以“雙減”政策背景下的作業(yè)改革為例，看虛擬樣本如何改變教科研。

　　教學(xué)改革的智能仿真與效果預(yù)測：借助虛擬樣本技術(shù)，研究人員可以基于真實數(shù)據(jù)構(gòu)建貼近實際的虛擬學(xué)生群體，并重建相應(yīng)的教學(xué)環(huán)境與干預(yù)變量，從而在數(shù)字空間中開展前瞻性模擬推演。在“雙減”背景下，研究團隊基于本地學(xué)情數(shù)據(jù)構(gòu)建虛擬學(xué)生群體，仿真?zhèn)鹘y(tǒng)紙筆作業(yè)主導(dǎo)、個性化分層作業(yè)推廣，以及作業(yè)+項目式融合設(shè)計三類作業(yè)改革方案。研究旨在對不同作業(yè)方式帶來的學(xué)生行為變化進行量化建模，為探索更加科學(xué)、高效的作業(yè)機制提供數(shù)據(jù)支撐和決策參考。

　　教育干預(yù)的精準(zhǔn)化因果分析：基于虛擬樣本的教學(xué)實驗可固定背景變量，單獨操控教學(xué)方式和任務(wù)類型等關(guān)鍵干預(yù)要素，系統(tǒng)對比干預(yù)前后的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，進而識別哪些教育措施在何種情境下真正產(chǎn)生積極效果。如研究團隊可以構(gòu)建統(tǒng)一作業(yè)與分層作業(yè)兩類虛擬班級，在保持學(xué)生起點成績和作業(yè)時間一致的前提下，僅對作業(yè)形式進行變量控制，模擬真實干預(yù)情境。研究立足實際教學(xué)需求，計劃在可控模擬環(huán)境中拆解作業(yè)策略對學(xué)生學(xué)習(xí)過程的具體作用機制，推動作業(yè)管理的精準(zhǔn)化與科學(xué)化。

　　個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計與自適應(yīng)教學(xué)輔導(dǎo)：基于虛擬樣本中學(xué)生的認(rèn)知能力與學(xué)習(xí)風(fēng)格等多維個體特征，教師或研究者不僅可以為每名虛擬學(xué)生量身定制個性化的學(xué)習(xí)目標(biāo)與策略，還能根據(jù)其學(xué)習(xí)過程中的行為反饋和表現(xiàn)數(shù)據(jù)，實時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容。研究團隊選取一所實驗中學(xué)，構(gòu)建匹配該校學(xué)情的虛擬學(xué)生群體，模擬不同AI輔導(dǎo)策略，探索出了針對不同學(xué)生群體的個性化作業(yè)推薦方式。探究動態(tài)調(diào)整任務(wù)難度與反饋頻率的自適應(yīng)機制對學(xué)生完成率和學(xué)習(xí)主動性的影響，有助于精準(zhǔn)因材施教。

　　虛擬樣本為教科研帶來規(guī)?；⒕珳?zhǔn)化的可能，但科研者必須守好三道“安全閥”：高質(zhì)量真實數(shù)據(jù)是建模底料，參數(shù)設(shè)定需動態(tài)校正以防偏差放大，隱私保護和算法公平性等倫理框架不可逾越。

　　展望未來，虛擬樣本技術(shù)作為教師強大的“決策助手”，將隨著算力提升與算法優(yōu)化持續(xù)演進，朝著多模態(tài)感知、實時課堂伴隨等方向發(fā)展，助力教育工作者更深刻地洞察教育本質(zhì)、更精準(zhǔn)地把握育人規(guī)律、更科學(xué)地優(yōu)化教育實踐。

　　（作者系溫州大學(xué)教育學(xué)院教授）

《中國教育報》2025年05月26日 第06版