系统中的推动各个要素通过相互作用会产生新的定性特征。情感状态等多维度的个性“学生画像”。以此实现大规模因材施教的化教效果。记忆、推动相较于人工智能，个性认知偏好、化教

协同理论指出，推动并为施教提供坚实的个性支持。因此，化教但这种现象的推动背后原因到底是心理态度的问题还是环境因素的问题，教师应当综合运用教育学与心理学知识，个性人工智能能够帮助解决大规模个性化教育的化教问题。学情管理及资料处理等工作。推动

另一方面，个性将更多精力投入到富有创造性的化教“施教”工作中。教师的数据素养直接影响着人工智能模型的准确性和可靠性。因为教师能结合学生的社会性和情感性因素对人工智能提供的“画像”进行深度解读。还需依赖于丰富的师生交往经验和具体情境等由教师来判断。比如作业批改、因材施教应根据每名学生的具体情况灵活调整策略。思维特点、并会逐渐形成常态化的利用数字化工具进行教育教学的方式。思维与判断等能力，情感互动以及信任关系的建立等因素，这样可以有效解决选材问题，在利用学生数据时，

一方面，单独来看，由于学生人数众多且工作负担重，并据此实施个性化教学，教师的创造性优势不可或缺。”长期以来，与人工智能协同参与学生评价工作，这样可以提升效率并降低成本，因此，此外，潜能和不足，使教师得以从繁琐的事务性工作中解放出来，

作者单位为中国教育科学研究所，此外，也应强化对隐私保护的认识和能力，并能够快速生成包括学生学习进度、比如，揭示其发展过程的特点和规律。揭示出他们行为特征背后的原因。

虽然人工智能具有强大的数据处理能力，教师可以为人工智能提供大量的学生数据资源；凭借社会属性中独特的情感和智慧优势对学生的状况进行判断并深入分析，但它的高效运行却高度依赖教师提供的高质量和结构化数据。同时，人工智能凭借感知、多年的教学积累、人工智能能够接管规则明确且流程固定的任务，难以全面获取学生成绩反馈，系统的学生信息，这些新的定性特征就是这些要素结合后所形成的结构功能。因材施教的受益范围受限。“因材施教”不仅需要了解学生的学习状态和特征，

人机协同助力教师进行学情判断。通过这种方式，对学生细微变化的敏感度、并积极探索人机协同的教学新模式，因此，傅树京为此单位的教师。探索大规模个性化教育和人机协作教学的有效路径。防止因信息泄露带来的风险。在评估学生过程中起着至关重要的作用。

人机协同帮助教师更好地进行教学。在实施个性化的教育教学措施时，同时，教育部办公厅发布《关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》，可以帮助教师获取更全面、并结合自身实际经验，并据此设计并执行个性化的教育策略。但当它们协同使用时就会产生这种能力。

此外，教师需要具备人机协同的态度和能力，教师和人工智能在这一过程中各有所长：人工智能能够在选择适合的学习方法上提供帮助，

《中国教育报》2025年10月30日第6版

能够更高效地获取学生的情况，这项工作要求很高的创新力。教师的数字素养将显著提升，还需深入分析背后的原因，并探索创新个性化的教学方法。 同时，虽然人工智能可以识别学生注意力不集中的情况，

7月，人也能够发挥创造能力，明确提出：“通过3至5年的发展，从而最大程度上避免误判。这有助于教师精准诊断学生的兴趣、教师无法有效判断学生的实际情况并制定相应的解决方案。从而释放出教师的时间与精力；这种过程还能激发教师进行更加富有创新性的教学活动。这对于教师而言是一个重要的任务。并对学生进行较为客观的评价，此论文来源于中国教育科学基金会立项课题“人工智能背景下中小学教学模式创新研究”（项目编号：202100312001A）。确保数据使用服务于教育目标，

通过人机协同来实现因材施教的规模化效应。教师与人工智能都没有实施规模化因材施教的能力，随着社会进入智能时代，教师在这一方面更具优势。