多智能體協作提升學習有效性

　　智能體是依托大模型的一種約束封裝，通過約定大模型特定作用范圍，構建更明確、更聚焦、更專業的智能表現。智能體可以被定義為多種類型、不同功能的對象，形成多種智能角色，如教師、醫生、警察等人類社會的不同角色。多智能體協作是多種智能角色有組織形成的智能體系，相比大模型問答應用或單一智能體，將提供更豐富、更專業、更可控的智能功能。在教育領域，多智能體協作可以塑造多元場景，將在但不限于教學生成、教育評價、教育管理等方面發揮重要作用。

　　多智能體協作促進高質量教學生成。通過定義教學內容生產者、學習者、評價者等多種智能體角色，構建多輪次迭代協作體系，能夠不斷提升教學內容的生成質量，進而達到超越教學專家的實用程度。北京理工大學在程序設計教學中利用多智能體協作迭代生成了大量高質量程序設計項目，兩年教學對照實踐表明，學生認為所生成教學內容已經顯著超越教學專家編制內容所帶來的學習有效性。

　　多智能體協作促進可溯因教育評價。通過定義同伴評價者、課堂評價者、作業評價者、考試評價者、學習引導者等多種智能體角色，構建全過程協作評價體系，將校園多源數據有效分布給不同智能體，實現對學生課程學習的可溯因、可預測、多角度評價，并結合評價結果指導學生有針對性的學習，形成教師助教及學生學伴。

　　多智能體協作促進可保障教育管理。通過定義規章執行者、學情審核者、教務管理者、預警分析者等多種智能體角色，構建全流程協作管理體系，能夠有效監管學校規章制度實施，結合教務信息動態分析學情教情，及時開展針對教師教學過程、學生培養流程的教育管理預警，保障教育教學活動規范有序。

　　此外，智能體具有無限設定的特點，在算力允許下，可以批量構建智能體開展大規模教育教學模擬，構建平行的教育教學世界，提前開展教育教學改革政策、方法和路徑的模擬仿真，將有助于評估教育教學方法的規模化應用效果，減少試錯代價。

　　多智能體協作是大模型創新應用的必然發展形態。在教育領域，相比直接的大模型使用，多智能體協作所帶來的專業能力將更接近由人所承擔的角色能力，且更容易嵌入復雜多樣的教育教學場景，將有效服務教育高質量發展。

　　（作者系北京理工大學教育學院教授、副院長）

《中國教育報》2025年02月15日 第04版