“人工智能促进未来教育发展研究”专刊系列｜人工智能促进知识理解：以概念转变为目标的实证研究
理解被广泛认为是教育的重要价值追求，“为理解而教，为理解而学”已然成为学界共识。知识理解是概念转变的基础，知识应用与创新的前提，是学习者高阶思维发展的关键，是深度学习的旨向。人工智能为学习者提供更多样的知识呈现方式与形态，提供更精准的学习分析，创设智能化的真实学习情境，为学习者的概念转变与知识理解创造了良好的条件。以概念转变为切入点，以上海方略教育研发的智能全息盒子为主要的智能仿真学习环境，开展了一项实证研究，旨在探究智能仿真学习环境对学习者概念转变的影响，由此窥察人工智能促进知识理解的诸多可能。
人工智能何以促进知识理解与概念转变
人工智能增能个性化学习，促进概念转变
人工智能丰富知识呈现形态，多感官协同参与知识学习
人工智能支持人机协同学习，辅助复杂知识建构
人工智能创设真实学习情境，增进知识理解
什么是概念转变？
巴甫洛夫学派认为人们通过联想获得有关事物关系的知识，理解是利用旧联想形成新联想，即联想的联想；
格式塔学派认为理解是顿悟，是对事物间的关系突然贯通与领悟；
以皮亚杰为代表的日内瓦学派认为，个体对新事物的理解是新刺激被个体已有的知识结构同化式顺应的过程；
认知心理学家奥苏伯尔认为理解就是将新信息纳入原有认知结构，新旧知识发生意义同化的过程。
维特罗克的生成学习理论也对理解的生成过程做了深入分析和解释。种种观点各自在一定程度上解释了理解的过程，对把握理解过程的实质有所裨益。
概念是代表一类享有共同特性的人、物体、事物或观念的符号，是知识的重要表征形式之一。概念转变实质上是要理解一类事物共同的关键属性。因此，概念转变与知识理解有着密不可分的联系。概念转变研究肇始于20世纪80年代，其围绕的核心问题是学习者对于概念知识是如何习得与变化的，建立在学习者对现有概念的不满、概念可理解、合理性及有效性基础上，其本质在于学习者认知结构的平衡化。也可以将概念转变理解为个体面对新的情境或者信息，藉由其一般知识与经验、技能与方法，对前概念进行重新审查，对新环境或新信息进行重新理解与建构，以平衡新旧信息之间的冲突，进而修正其原有的认知结构的过程。
实验设计与实施
- 第一步，使用编制的认知测试题对实验组和对照组分别进行前测，洞悉每一位学生的前概念水平；
- 第二步，实验组在教师指导下进行10分钟的练习，以帮助被试适应智能仿真学习环境；
- 第三步，以不同的方式学习相应概念，实验组以智能仿真学习环境进行学习，对照组在多媒体教室进行学习（1课时，45分钟）；
- 第四步，实验结束后，通过后测试题被试对复杂科学概念的学习效果；
- 第五步，通过绘图、量表等方式进行事后调查，了解被试对于概念的理解情况。
在人工智能促进学习者知识理解与概念转变时，需要注意
（一）恰当融入教师指导，搭建学习支架
教师的角色也是不可或缺的。人工智能促进知识理解与概念转变，离不开教师与智能机器的协同共教。
（二）合理利用智能技术，关照个体差异
科学概念针对学生而言具有很强的抽象性，阻碍了学生对科学知识点的建构。智能仿真学习环境具有虚实结合性、实时交互性、个性化调控、情境性等特征，增强了对科学概念的直观感知，激发了学习兴趣，有助于对科学概念更加深层次的理解。
（三）综合运用多种方式，探测迷思概念
概念转变过程即是为学习者对新旧知识的信息加工过程，在这样的认知加工过程之中，调整和完善其自身原有的认知结构。
（四）合作探究学习与个性化学习相结合，唤醒认知冲突
概念转变也是认知冲突的引发和解决的过程。科学概念本身具有复杂性，在智能仿真学习环境中，学习者在理解抽象的科学概念时，不可避免地也会遇到各种困难。
本研究从概念转变入手，旨在探究技术所建构的智能仿真学习环境对学习者概念转变的影响，并由此窥察人工智能促进知识理解的诸多可能。通过研究表明，人工智能所建构的智能仿真学习环境，能有效地促进学习者概念转变。
参考文献
[1]杜华,顾小清.人工智能促进知识理解：以概念转变为目标的实证研究[J].华东师范大学学报(教育科学版),2022,40(09):67-77.