基于智能助教的数智赋能教学实践进路与应用研究
陕西师范大学团队基于TPACK理论与精熟学习理论，利用大语言模型智能体架构与检索增强生成技术，构建了作为教师数字分身的智能助教。研究设计了“教师—学生—智能助教”三元协同的混合式教学架构，并以Python程序设计课程为情境开展准实验研究。结果表明，该智能助教能有效支撑学生个性化自主学习，提升学习评价适切性与问题讨论深度，并支持教师开展问题导向的精准化教学，在促进学生学习目标达成方面优势显著。
研究构建了基于大语言模型与RAG技术的智能助教，并通过准实验验证了其在提升学生个性化学习及教师精准教学方面的有效性。
何聚厚
1
， 王 旭
1
， 何秀青
2
， 肖 冰
2
， 杨雨彤
1
， 俞树煜
3
（1.陕西师范大学 现代教学技术教育部重点实验室， 陕西 西安 710062；
2.陕西师范大学 人工智能与计算机学院， 陕西 西安 710062；
3.西北师范大学 教育技术学院（智能教育学院）， 甘肃 兰州 730070）
[摘 要] 教育数智化转型背景下，生成式人工智能如何与教育教学深度融合，通过数智赋能“教”与“学”提升教学质量，是数字教育需要解决的关键问题之一。本研究基于TPACK理论与精熟学习理论、大语言模型智能体架构与检索增强生成技术，面向具体教学情境和学生学情，融入教师个性化教学理念、方法与策略，构建作为教师数字分身的智能助教。以智能助教为载体，实现GAI技术与教育教学深度融合，并进一步设计“教师—学生—智能助教”三元协同的混合式教学架构。准实验研究表明：以教学法为核心，以智能助教为载体，构建“师—生—GAI”深度融合的教学，是实现数智赋能教学的有效途径；智能助教能有效支撑学生个性化自主学习，提升学习评价适切性与问题讨论深度，并通过对学习过程与结果的个性化评价反馈支持教师开展问题导向的精准化教学。研究证明，基于智能助教的数智赋能混合式教学在促进学生学习目标达成方面优势显著，为数智赋能教学提供了实践进路与实证依据。
[关键词] 数智赋能教学； 生成式人工智能； 教育智能体； 智能助教； 混合式教学
附录A Python程序设计智能助教介绍.pdf
附录B Python程序设计智能助教知识库.pdf
附录C Python程序设计智能助教核心配置文件.pdf
附录D 前测_SPOC教学.xlsx
附录E 前测_教学智能体赋能教学.xlsx
附录F 课堂教学数据.xlsx
附录G 教学实践数据统计.xlsx
[作者简介] 何聚厚（1972—），男，甘肃秦安人。教授，博士，主要从事人工智能与教师教育、技术增强学习研究。E-mail：juhouh@snnu.edu.cn。何秀青为通信作者，E-mail：xiuqing@snnu.edu.cn。
本文发表于《电化教育研究》2026年第10期，转载请与电化教育研究杂志社编辑部联系(官方邮箱：dhjyyj@163.com)。
引用请注明参考文献：何聚厚,王旭,何秀青,等
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基于智能助教的数智赋能教学实践进路与应用研究
[J].
电
化教育研究，2026，47(10)：53-61
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责任编辑：袁梦霞
校 对：
高晓旭
审 核：郭 炯
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