2025年11月11日，在英國倫敦舉辦的“谷歌助力學習（Google AI for Learning）”論壇上，全球性非營利組織“數(shù)字承諾”（Digital Promise）發(fā)布了《新興技術賦能高效學習框架》（A Framework for Powerful Learning with Emerging Technology）。

該框架基于對大量研究和推薦實踐的全面審查（包括59位專家訪談），提出了切實可行的設計建議，旨在將新興技術定位為教育者、照護者和學習者可以利用的資源，以支持學習體驗并培養(yǎng)終身技能。此項工作基于一個基本共識：新興技術是對人類智能的補充，而非替代。

該框架提出三個原則（Principle）：基于證據（Evidence-based）、以學習者為中心（Learner-Centered）和技能培養(yǎng)（Skill-Building），針對每一個原則均提供了實踐方法（Practice，將原則融入其中的指導方針）和策略（Strategy，產品設計和實施的可行步驟），并為開發(fā)者列出了具體的行動（Actions）。這三個原則的內容介紹如下：

一、基于證據原則

開發(fā)新興技術賦能工具的起點是應用研究和使用有意義的學習衡量標準。開發(fā)人員在此過程中應充分利用相關專業(yè)知識，例如研究人員、領域專家，并與教育工作者和學習者共同設計。

具體而言，基于證據的原則包括三項實踐方法：應用研究、使用有意義的衡量標準，利用相關專業(yè)知識，各實踐方法的策略如下：

（一）應用研究的策略

1.利用學習理論

將產品植根于某種學習理論（如杜威的體驗式學習理論、、皮亞杰的建構主義學習模型、維果茨基的社會建構主義、班杜拉的社會認知理論以及帕珀特的建構主義等），并理解該理論對設計和實施的影響；制定基于學習研究的變革理論，清晰闡述產品對學習的預期影響。

2.整合基于研究的教學實踐

利用針對學科領域技能發(fā)展的研究型框架和實踐來支持產品設計決策；與用戶溝通產品的證據基礎；審閱并應用與產品相關的新教育研究。

例如，AI閱讀輔導軟件Amira在開發(fā)過程中汲取了包括"閱讀簡單觀"、"斯卡伯勒閱讀繩索模型"以及"閱讀能動觀"在內的經典教學框架，同時設計過程通過咨詢閱讀專家為其提供關鍵指導。

（二）使用有意義的衡量標準的策略

1.定義學習成果

定義以學習者技能和知識為核心的學習成果；使用有效、可靠的工具衡量基線指標和學習者成長，以確保結果被準確捕捉；

2.規(guī)劃迭代改進

利用產品內外的多種測量方法，定期評估學習者技能知識的增長及工具有效性；審閱ESSA證據等級框架，以確定產品團隊如何調整研究實踐來評估和證明影響力，并制定研究計劃以達到最有意義的嚴謹?shù)燃墶?/p>

（三）利用相關專業(yè)知識的策略

1.在整個開發(fā)過程中與專家合作

讓學科內容專家（如學習科學家、教育研究者、實踐者）從概念到開發(fā)、發(fā)布的整個設計過程都參與進來；與特定學科的專家合作，以支持學科領域的學習。

2.與教育者和學習者共同設計

邀請教育者、兒童和家庭共同設計工具，以支持學習者的社交情感成熟度、認知能力和學習需求；將來自產品目標受眾、具有不同背景、能力和環(huán)境的代表性用戶，作為積極的共同創(chuàng)造者納入設計和開發(fā)的全過程；在決定關鍵產品功能時讓用戶參與，以確保工具真實地反映他們在現(xiàn)實情境中的需求、目標和預期用例。

例如，英語兒童閱讀平臺Pickatale通過其"變革委員會"將產品設計與前沿研究緊密結合。該委員會引入外部合作伙伴，確保開發(fā)人員遵循教育科技領域現(xiàn)有及新興的實證研究成果與有效性驗證，并將這些研究成果轉化為實際的產品設計方案。

再如，谷歌旗下多個學習團隊，包括Google DeepMind和Google Research，通過協(xié)同合作構建各類產品、功能與模型，旨在提供高質量的學習體驗。為確保品質卓越，這些團隊與學習者及教育工作者開展深度協(xié)作，持續(xù)評估、優(yōu)化并提升模型性能。

二、以學習者為中心原則

當新興技術工具能夠促進學生自主性、培養(yǎng)元認知能力，并且開發(fā)者確保了產品的無障礙性時，它們就能適應學習者的個體差異，幫助所有學生發(fā)揮其全部潛力。這些技術可通過增強關聯(lián)性、明確目標導向、促成有效挑戰(zhàn)以及促進反思，來強化高效的學習體驗。

具體而言，以學習者為中心的原則包括三項實踐方法：促進自主性、培養(yǎng)元認知、實現(xiàn)無障礙性。各實踐方法的策略如下：

（一）促進自主性的策略

1.為學習者提供個性化

允許用戶選擇何時及如何使用自適應AI功能和支持，包括允許退出；為學習者、教育者或照護者提供定制化的實時形成性與適應性反饋，以及可操作的、數(shù)據驅動的建議。

2.使學習具有相關性

將內容與學習者的“知識儲備”（即他們的生活經驗、個人文化背景）相結合并保持一致；利用相關框架（如挑戰(zhàn)式學習、聯(lián)通式學習、生活相關學習）將知識儲備應用到學習環(huán)境中，將學習與現(xiàn)實世界經驗聯(lián)系起來。

3.根植于目的

幫助學習者理解他們在任務上的努力如何是有意義的，并與自身價值和長期目標保持一致；將內容學習嵌入能夠對學習者的職業(yè)道路或本地/全球社區(qū)產生影響的真實場景中。

4.安全聚焦:隱私

建立數(shù)據隱私和安全措施，以保護數(shù)據并防范未授權訪問；審慎考慮收集哪些數(shù)據及其使用方式，發(fā)布遵守并超越適用法規(guī)的隱私原則。

例如，數(shù)字學習實驗室Mentu的設計初衷是協(xié)助教師做出明智的教學選擇，而不是讓AI主導課堂決策。其AI助手Shaia會推薦基于實證的教學策略，但教育工作者始終掌握最終決策權，可根據課堂獨特情境自主選擇并調整策略。隨后，Shaia會生成融合"學習者差異導航器"中差異化教學策略的教案，并解釋每個策略的選用依據。

（二）培養(yǎng)元認知的策略

1.促進有效挑戰(zhàn)

鼓勵學習者在運用生成式AI之前，先提出自己的思考和想法，讓他們能更深入地投入自己的思考和學習；創(chuàng)造一個承擔風險和犯錯的安全空間，并提供有建設性的反饋以鼓勵從錯誤中學習，同時提供多次嘗試的機會；確保內容難度適當，同時在學習者調整學習過程時，為他們提供可考慮的新策略。

2.提供反思機會

鼓勵學習者使自己的思維可視化，并為他們提供暫停、反思和調整想法的機會，然后再繼續(xù)學習；提供面向學習者的數(shù)據報告，以幫助學習者自行決定如何調整自己的行為和目標，并參與自我調節(jié)學習；允許學習者自定義反饋和反思提示的頻率、長度和內容。

3.安全聚焦:可解釋性

確保學習者有支架來理解如何解讀他們的數(shù)據并應用反饋以實現(xiàn)學習目標；當預測分析提供自動建議時，支持學習者了解他們的數(shù)據如何被用于預測，并為他們提供機會來確認或調整建議的后續(xù)步驟，以符合其學習目標；提供機會讓學習者自定義其數(shù)據的匯總和共享方式，以最適合其需求和目標。

例如，MATHia智能學習軟件采用多步驟問題解決流程，學生通過一系列相互關聯(lián)的技能模塊進行學習，并在自適應問題序列中推進——該系統(tǒng)會根據實時更新的技能掌握程度動態(tài)調整題目難度。學生必須完全掌握當前技能組后才能解鎖后續(xù)學習內容。該系統(tǒng)為師生雙方提供可視化掌握進度反饋，既能清晰展示學生已掌握的知識點，也能精準定位其學習困難所在。

（三）實現(xiàn)無障礙性的策略

1.包含輔助技術

提供支持以滿足所有學習者的能力和需求，例如字幕系統(tǒng)、翻譯服務、手語、文本轉語音、可調整文本格式、文本轉音頻和轉錄支持功能，以及在相關時，可穿戴的新興技術設備；使用VPAT進行無障礙訪問審計，以確保符合WCAG 2.1和Section 508等無障礙指南。

2.考慮多模態(tài)

嵌入允許學習者通過不同模態(tài)（如語音轉文本）接收信息，并利用多種模式（包括繪圖、說話或寫作）進行回應的選項；通過保持清晰度和難度適當性，確保多重呈現(xiàn)方式不會增加認知負荷，并允許用戶選擇他們希望呈現(xiàn)的模態(tài)，而不是全部同時呈現(xiàn)。

3.允許跨語言

為學習者提供跨多種語言進行交流的機會；在將文化內容融入課程時，支持并整合學習者的母語，以促進學業(yè)成長。

安全聚焦-公平性：確保人類（如學習者、教育者、照護者）有機會在數(shù)據的收集、報告和使用方面運用判斷力；實施持續(xù)、積極的流程來識別和減輕生成輸出中的風險，以防止加劇現(xiàn)有的學習障礙。

例如，數(shù)字學習平臺Kasi運用AI視頻分析技術，通過iPad攝像頭捕捉學生的繪畫作品或字母/教具排列情況。當學習者移動教具來展示他們對概念的理解時，Kasi會即時提供個性化的語音反饋。

三、技能培養(yǎng)原則

新興技術賦能工具必須同時關注學術內容和持久技能的培養(yǎng)。尤其是這些工具應支持而不是阻礙培養(yǎng)批判性思維、激發(fā)創(chuàng)造力和培養(yǎng)協(xié)作能力等持久技能，且需由理解研究并知道如何將其轉化為實踐的專家指導，并進行深思熟慮和有意為之的設計。

該原則包括三項實踐方法：支持批判性思維、激發(fā)創(chuàng)造力、培養(yǎng)協(xié)作能力。各實踐方法具體策略如下。

（一）支持批判性思維的策略

1.培養(yǎng)探究精神

鼓勵學習者提出問題，以考慮多重視角和缺失信息；搭建背景知識框架，提升學科領域技能，使學習者能更容易地進行批判性思考；將新興技術嵌入探究式學習體驗中，以促進學習者的好奇心和參與批判性思考的動機。

2.促進學習者理解新興技術

標明工具中在何處利用了新興技術來生成輸出或建議；提供適合發(fā)展水平的解釋、平臺和學習體驗，以幫助學習者理解AI輸出和建議是如何生成的。

3.鼓勵技術評估

提供核實信息來源和交叉核對信息的機會，以及讓用戶報告生成輸出中的錯誤或偏見的機會；通過鼓勵反思輸出或建議的準確性和潛在偏見，支持學習者評估AI；允許學習者和教育者根據需要，為預期目的和受眾確認、覆蓋、調整和修改輸出或建議。

例如，Playlab通過交互式平臺幫助學習者理解AI工作原理并評估其輸出效果，該平臺支持學習者對多種底層模型進行修改與定制。這種開放式探索方式讓學習者在運用批判性思維技能的同時，能深入理解AI驅動工具的本質。

（二）激發(fā)創(chuàng)造力的策略

1.提升人類的創(chuàng)作過程

提供支架和起點來支持學習者自身的創(chuàng)作過程，而不是設計工具來替學習者進行創(chuàng)造；將新興技術整合到能激發(fā)好奇心的學習體驗中，這可以讓學習者投入持續(xù)的創(chuàng)造性學習和問題解決體驗。

2.為創(chuàng)造力搭建支架

通過為學習者提供開放式的機會來探索和應用新想法，鼓勵學習者的創(chuàng)造力；通過平衡指導的深度和頻率與應用學習的機會，阻止向AI系統(tǒng)進行思維懈??；將AI增強功能整合到學習者已經在用于其創(chuàng)造力的平臺和流程中。

例如，Cognimates Scratch Copilot是一款基于人工智能的輔助工具，旨在融入開放式積木編程環(huán)境。該助手能夠支持項目創(chuàng)意生成、特定任務代碼編譯以及程序調試功能。積木式編程環(huán)境可降低學習者創(chuàng)建計算機程序的認知負荷，因為他們無需掌握Java或Python等陌生編程語言。

（三）培養(yǎng)協(xié)作能力的策略

1.創(chuàng)造人際聯(lián)系的機會

開發(fā)能夠補充和支持而非干擾和取代人際關系的AI，為學習者彼此之間的聯(lián)系搭建支架；在可能的情況下，培養(yǎng)有趣的環(huán)境，讓學習者能夠積極互動、實驗并與其他人類建立聯(lián)系，以形成更深層次的學習聯(lián)結。

2.促進協(xié)作努力

整合功能和機會，讓學習者在小組中協(xié)作和解決問題，讓AI扮演支持或輔導角色，并為有效協(xié)作提供清晰的期望；促進與教育者或可信賴的成年人（在適用的情況下）的反思、指導和反饋，以最大化協(xié)作的效益； 提供機會，表彰學習者在協(xié)作、借鑒彼此想法或提出問題方面的參與。

例如，OKO是一個AI驅動學習平臺，通過結構化設計支持協(xié)作活動，促進公平參與、輪流發(fā)言、尊重性溝通及共同解題。。OKO可以為小學和初中學生搭建協(xié)作框架，釋放小組學習的潛力。

資料來源：

Digital Promise. Powerful Learning with Emerging Technology. https://digitalpromise.org/wp-content/uploads/2025/11/Powerful-Learning-with-Emerging-Technology-paper_v1r4-FINAL.pdf

Digital Promise. A Framework for Powerful Learning with Emerging Technology. https://digitalpromise.org/wp-content/uploads/2024/04/Powerful-Learning-with-Emerging-Technology_Framework_v2r4.pdf

[本文為教育部國別和區(qū)域研究基地中國教育科學研究院國際教育研究中心成果]

本文由中國教育科學研究院“教育國際前沿”課題組成員整理，課題組負責人張永軍，編輯劉強，內容僅供參考。點擊左下角“閱讀原文”可下載該文獻。

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