摘要：在教育数字化和创新人才培养的双重驱动下，传统教学在高中生深度学习能力培养上，面临探究情境固化、学习过程“黑箱化”及个性化引导缺失等系统性瓶颈，导致学生陷入“知识内卷”与“素养赤字”并存的困境，即在标准化知识上过度竞争，而在解决真实世界复杂问题的能力上存在短板。本研究旨在构建一个基于人工智能（AI）的深度学习能力培养与评价系统。该系统深度融合大语言模型(LLM)、教育知识图谱(EKG)、学习分析(LA)与情感计算(AC)技术，通过AI 动态创设认知挑战情境、学习分析实现过程性多维评价、融合情感计算的“AI 学术伙伴”提供个性化引导、以及知识图谱驱动资源精准匹配，从而探索技术赋能教育转型，为培养高阶思维与创新能力的未来人才提供实践路径与理论参考。

关键词：人工智能；深度学习能力；智能评价

一、引言

当前全球对创新型人才的需求日益迫切，教育重心正从知识传递转向高阶认知能力与核心素养的培育。深度学习能力，作为批判性理解、应用和创造性解决复杂问题的综合能力，是这一转型的核心。然而，实践中仍面临三大根深蒂固的挑战：教学情境固化，学生长期沉浸于寻求唯一标准答案的训练，压抑了探究精神与发散性思维；学习过程“黑箱化”，评价体系仅关注结果，无法对思维品质本身进行有效评估，更遑论提供有效的诊断信息；个性化引导结构性匮乏，大班额教学现实使得教师难以精准响应学生千人千面的认知与情感需求。

人工智能，特别是大语言模型、知识图谱及情感计算等技术，为系统性克服上述障碍提供了历史性契机。AI 正从辅助工具转变为能深度参与认知、模拟启发式对话、洞察学习者内在状态的“智能伙伴”。本研究的核心在于设计并构建一个整合前沿 AI 技术的智能系统，以重塑教学、学习与评价流程，有效促进高中生的深度学习能力发展。

二、深度学习能力培养的困境与技术突破口

深度学习能力培养的困境源于传统教育模式的内在局限：过度依赖标准化教材与习题，导致情境封闭、思维固化；评价体系侧重结果而非过程，使思维轨迹隐而不见，无法提供精准反馈；大班额教学制约教师精力，个性化引导成为奢望。

然而，AI 技术的融合发展提供了突破口。大语言模型(LLM)可生成开放、动态的探究情境；学习分析(LA)能将隐性思维过程数据化、可视化；情感计算(AC)使人机交互更具适应性与人文关怀；教育知识图谱(EKG)则实现教育资源的结构化关联与个性化推荐。这些技术的整合，为构建一个能持续激发、评估并支持深度学习的新型教育生态奠定了坚实基础。

三、基于人工智能的培养与评价系统架构

为应对上述挑战，本研究设计了一个四位一体的智能化培养与评价系统。该系统由动态探究情境、过程性多维评价、AI 学术伙伴及智能资源中台模块构成，通过统一数据平台协同工作，形成“创设情境-引导探究-过程评价-资源匹配-迭代提升”的闭环。这种架构确保了每一次学习互动都成为诊断的数据源，而每一次诊断都导向一次精准的干预，从而形成个性化成长的良性循环。

系统整体架构图如下：

图1 系统架构图

该架构核心在于学生在AI 情境中学习，行为数据被采集分析，形成能力画像。AI 伙伴根据画像与情感状态提供个性化引导，资源中台则依据诊断精准推送学习资源，实现个性化、螺旋式能力发展。四、系统核心模块的实现路径与实践探索

1. 动态探究情境的构建

本模块利用LLM 生成包含复杂背景、多方视角的开放式探究任务，打破传统情境固化。情境可根据学生探究行为动态演化，AI 扮演不同角色提供挑战。例如，历史学科中，学生作为“经济顾问”为政府撰写危机备忘录；在生物学科中，任务可能是“为火星殖民地设计一个可持续的迷你生态系统”，要求学生整合植物学、化学和环境科学知识。这种设计迫使学生跳出单一知识点的窠臼，在复杂、真实的模拟环境中进行思考。

2. 学习过程的多维智能评价

为洞察学习过程“黑箱”，本模块运用学习分析技术，无感采集学生信息检索路径、论点迭代次数、对话中的逻辑转折等行为数据，将隐性思维过程可视化。本研究构建综合性深度学习能力评价指标体系（DLCI），计算公式如下：

其中，DLCI 代表深度学习能力综合指数。 C_crit （批判性思维）通过分析学生甄别信息源（如区分事实与观点）的行为来评估； C_crea （创造性思维）通过评估其方案的独特性和探索的解决方案路径数量来衡量； C_syst （系统性思维）考察其能否构建概念图、映射因果关系； C_refl （元认知与反思）则通过其对学习策略的调整行为来评估。ω为权重系数。系统最终生成一份多维度的能力画像，而非单一分数。

3. 融合情感计算的AI 学术伙伴

本模块为每位学生配备一名“AI 学术伙伴”，通过苏格拉底式启发对话，引导学生自主思考。例如，当学生提出“应提高关税”时，AI 伙伴不会评判对错，而是追问：“这是一个有趣的观点。历史上，这类政策对普通消费者的物价有何直接影响？同时，其他国家可能会如何回应？”为提高引导精准性，系统融入情感计算技术，实时识别学生微表情（如困惑、烦躁），动态调整互动策略，确保个性化引导精准作用于学生最近发展区。

4. 知识图谱驱动的个性化学习生态

本模块构建由知识图谱驱动的智能资源中台。与传统基于关键词的资源库不同，知识图谱将海量资源与学科概念、能力指标进行深度语义关联。当评价模块诊断学生在“论证逻辑”上存在短板时，系统不仅能推荐相关资源，更能规划一条从“识别逻辑谬误”到“构建有力论证”的学习路径，推送一个有序的资源序列。这使得静态资源转化为服务个体成长的动态、智能的学材。

学生在统中的学习闭环如图2 所示：

图二 学习生态闭环图

五、结语

本研究提出的人工智能系统为破解核心素养教育难题提供了历史性杠杆。其终极目标是构建人机协同、优势互补的新型教育生态。在此生态中，AI 承担可规模化的、数据驱动的认知支持任务，将教师从重复性劳动中解放出来。教师的角色则升华为学习的设计者、课堂氛围的营造者以及学生情感与品格成长的引导者——这些正是人类智慧与共情能力不可替代的价值所在。我们清醒认识到，技术应用面临数据伦理、算法公平等挑战，但面对科技革命，教育变革势在必行。本研究提出的框架与对策，旨在推动技术与教育深度融合，将评价从选拔工具转变为赋能阶梯，将学习从知识灌输转变为能力生成，最终培养出具备独立思考、终身学习与勇于创新的新一代公民。

参考文献

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[3]周曦,史丽,孙书萍.人工智能驱动高职教育评价改革路径探索和价值分析[J].安徽水利水电职业技术学院学报,2025,25(01):65-68.

基金项目：重庆市市级大学生创新创业训练计划项目“智学导航-基于AI 技术驱动的智能学习辅助系统”（S202512608005）