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从单智能体到多智能体:大模型智能体支持下的激励型学习活动设计与实证研究 被引量:2
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作者 黄昌勤 钟益华 +2 位作者 王希哲 韩中美 魏同权 《华东师范大学学报(教育科学版)》 北大核心 2025年第5期44-56,共13页
大模型与智能代理技术的不断进步,使得大模型智能体成为教育领域中实现教与学提质增效的重要新工具。基于大模型智能体的功能定位差异,单一智能体虽然已能够针对各类教与学任务提供诸如内容生成、智能反馈与评估等支持,但单智能体的交... 大模型与智能代理技术的不断进步,使得大模型智能体成为教育领域中实现教与学提质增效的重要新工具。基于大模型智能体的功能定位差异,单一智能体虽然已能够针对各类教与学任务提供诸如内容生成、智能反馈与评估等支持,但单智能体的交互特点、功能属性具有较高同质性,在促进深层次认知发展方面存在一定局限。相比之下,多智能体能够通过模拟多种教育主体角色,提升学习互动的多样性和深度,进而实现更为个性化和深度的学习体验。鉴于智能体在学习过程中的应用主要依靠学习者自发性,为了保障学习活动的有效开展,本研究基于ARCS动机模型分别设计基于单智能体与多智能体的激励型学习活动方案,并面向英语阅读场景开展了准实验研究。实验结果发现:基于多智能体的激励型学习活动相较单智能体能够显著提升学生在推理、评价与应用方面的学习成绩,具有更强的学习动机,且有效促进了其深层次认知发展,尤其是抽象与概括能力。研究证明了多智能体在支持学生深度学习中的价值,为未来进一步探讨多智能体在教育中的应用提供了借鉴。 展开更多
关键词 大语言模 多智能体 ARCS动机模 激励型学习活动 深度学习
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