達摩克利斯之劍：教學智能體的開發實踐與倫理思考

生成式人工智能的深度融入，正推動教學智能體從理念走向實踐，而其開發應用也日益成為教師數字素養的關鍵組成部分。然而，技術賦能的背后亦潛藏著倫理風險與實踐困境，恰如高懸頭頂的“達摩克利斯之劍”，警示我們在擁抱智能的同時必須審慎應對。

本文首先介紹了教學智能體開發的主要技術邏輯，提出對話型、知識庫型和工作流型三種常見智能體，接著列舉不同學科案例介紹教學智能體的實際開發與應用，最后深入探討教學智能體在多方面可能引發的倫理挑戰，提出應從多個層面予以關注并有效規避。

人工智能技術，尤其是生成式人工智能技術的快速迭代，正推動教育領域從數字化向數智化躍遷。教學智能體憑借其環境感知、自主決策與任務執行能力，已經逐漸融入教學全過程，在效能提升等方面展現出巨大潛力。然而，教學智能體技術在帶來各種機遇的同時，也引發了多重倫理挑戰與治理難題。下面，筆者將依據智能體開發平臺的特點介紹不同技術邏輯的智能體及其開發案例，分析教學智能體在教師教學、學生學習及學校教育三個層面面臨的倫理風險，以期推動智能教育健康可持續發展。

智能體的開發與設計

大語言模型是一種基于海量數據訓練的通用自然語言處理模型，側重于底層能力提供。而智能體通常以大語言模型為核心驅動，能擴展記憶庫、工具集、任務規劃模塊等組件，形成相對完整的“感知—決策—行動”的工作閉環。智能體在知識、工具、記憶、任務與交互等方面具備增強能力。可以說，大語言模型是智能體的核心技術基礎，而智能體通過整合多模塊能力，實現了從被動生成到主動執行的跨越，二者構成賦能與落地的互補關系。

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智能體的開發平臺

當前，國內外已有較多的智能體開發平臺，各自展現出不同的技術特色和應用生態。從技術架構和應用場景來看，這些平臺可分為通用型開發平臺、垂直領域平臺和開源生態平臺三大類別。平臺發展呈現四大趨勢：①低代碼/無代碼化。能夠降低智能體開發的技術門檻。②多模態交互支持。文本、圖片、音視頻、文檔都可以對接，豐富人機交互體驗。③垂直領域深度優化。可以滿足特定場景各類需求。④生態對接整合加速。可以實現智能體與現有數字化工具的深度融合。這些趨勢共同推動智能體技術從實驗室走向規模化應用，也為教育數字化轉型提供堅實的技術基礎。

以國內為例，支持開發智能體的平臺越來越多，Coze平臺以教育應用見長，其可視化編輯界面和模塊化設計，能夠輕松創建各類智能體，并發布到多個渠道。百度文心智能體平臺支持零代碼和低代碼兩種模式，大幅降低技術門檻；騰訊元器平臺基于混元大模型，打造了一站式智能體創作與分發平臺，深度整合微信、QQ等社交生態，實現智能體的快速部署和傳播。國內在教育行業涌現出多個特色平臺，如：超星集團圖書館智能體專注于知識服務場景；浙江大學打造的“浙大先生”平臺基于DeepSeek-R1推理模型，實現多智能體協同技術，已服務全國近千所高校，形成規模化的教育應用生態。

一般來說，智能體的開發需要經歷六個步驟，分別是需求定義、選擇平臺、設計機制、調整參數、測試訓練和對外發布，另外還需要需求升級和測試問題不斷進行升級迭代。

總體而言，智能體開發平臺正從技術導向轉向應用導向，國內外平臺在保持各自技術特色的同時，都在積極拓展應用邊界，推動智能體技術的深度落地。

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智能體開發的技術邏輯

在當前智能體技術快速發展的背景下，建立一個面向智能體開發的、清晰的技術邏輯分類體系具有重要的理論意義和實踐價值。筆者將智能體開發的技術邏輯劃分為對話型、知識庫型和工作流型三種基本范式（如下表），這一分類方法主要是基于智能體與環境交互的本質屬性和能力層級而考慮的。

（1）對話型智能體

對話型智能體是體現交互智能的主要范式，主要通過自然語言處理（NLP）實現交流互動，典型應用包括智能答疑、蘇格拉底式引導和分層對話。對話型智能體主要技術依賴大語言模型的上下文理解、語義識別和生成能力。通過狀態跟蹤和對話策略維持連貫的交互體驗，能夠根據用戶特征和交互歷史動態調整對話風格和內容深度。

典型應用場景包括：①智能知識答疑。當學生輸入問題后，智能體依據大模型實時生成答案，支持各門學科的內容解析。②分層對話引導。針對不同學習水平的學生，動態調整回答深度。③情感化交互。通過分析文字信息、語音語調等來識別學生情緒，進而實現角色扮演，并自動切換鼓勵性話術或實施情感正向激勵。

（2）知識庫型智能體

知識庫型智能體是體現領域智能的實現路徑，通過檢索增強生成技術整合學科知識圖譜，將結構化或非結構化數據轉化為可被大模型調用的知識，能夠解決通用模型普遍存在的“幻覺”問題，提升專業領域回答的準確性，也涉及知識工程和認知科學的核心問題。

典型應用場景包括：①精準知識問答。學生提問《西游記》的作者生平，系統從教師提前錄入的知識庫中精準提煉作者的背景、創作歷程等內容，避免通用模型可能出現的錯誤信息。②跨學科知識關聯。在不同學科主題教學中，能夠系統整合多門學科知識片段，生成跨學科學習路徑建議。③個性化學習資源推薦。根據學生的答題記錄和知識庫中的知識點關聯，智能推薦針對性練習題目和拓展閱讀材料。

（3）工作流型智能體

工作流型智能體是復雜任務的執行引擎。工作流是一系列可執行指令的集合，用于實現業務邏輯或完成特定任務。工作流為智能體的數據流動和任務處理提供了一個結構化框架。主要通過可視化編排工具將插件、大模型和自定義邏輯組合成自動化流程，支持條件判斷、循環執行、并行處理等高級功能，實現從用戶輸入到輸出的全鏈路閉環，體現了自動規劃理論和行為樹模型的現代發展。

典型應用場景包括：①作業批改。當學生提交作業圖片后，系統自動識別答案、計算得分，并生成錯題集和解析視頻。②學情分析。每周自動匯總學生答題數據，生成班級成績分布、知識點掌握情況等多維度報告。③個性化練習生成。根據學生薄弱知識點，調用工作流自動生成包含基礎題、進階題和拓展題的分層練習卷。④課件制作輔助。當教師輸入教學大綱后，系統自動檢索知識庫生成PPT大綱，并調用“圖片生成”插件插入相關示意圖。

教學智能體應用案例

在上篇文章中，筆者提出了“學創共生”的教學智能體應用策略，按照課堂活動流程設計了四個遞進步驟，形成從情境到問題再到知識最后到成果的有效閉環。接下來，以Coze平臺為例簡述三種智能體的開發與應用。

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對話型：小學語文“閱讀助手”

開發需求建議：針對小學語文學科，結合《義務教育語文課程標準（2022年版）》要求與小學生認知規律，聚焦小學1～6年級語文閱讀能力培養，定位為“陪伴式閱讀引導小幫手”，摒棄大模型調用多能力雜糅，專注于通過趣味交互、分層引導等方式，幫學生攻克“朗讀沒感情、理解不深入、積累無方法”的常見痛點，使閱讀從“完成任務”變成“主動喜歡”。

操作流程建議:選擇Coze平臺的“AI創建智能體”，當輸入上述需求后系統會自動生成一個相對完整版的智能體。左側是人設與回復邏輯區域，主要修改角色與技能；中間是編排區域，可以設置模型、插件、工作流、知識庫等；右側是預覽與調試區域，智能體的功能是否達到預期都可以在這里調試。

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知識庫型：高中信息技術“學考復習”

開發需求建議：針對高中信息技術學考“重基礎應用、強實操能力、考綱導向明確”的特點，結合知識庫智能體的精準檢索、考點關聯、學考真題溯源核心能力，以“教材復習提綱”和“歷年學考真題”為雙核心知識庫，設計專注于學考復習問題解答的智能體方案，最大化發揮知識庫的復習指導價值。該智能體的核心價值在于將“教材復習提綱”的系統性與“歷年學考真題”的實戰性通過知識庫技術深度融合，使問題解答從“泛泛而談”升級為“精準導航”，免去“找老師面對面交流”的傳統性麻煩，真正實現自主學習。

操作流程建議：選擇“AI創建智能體”輸入上述需求生成一個初級版智能體，接著在中間區域的“知識”部分點擊右側“+”添加知識庫，再根據要求選擇或創建知識庫。當知識庫導入后，就可以在左側的人設與回復邏輯區域輸入能力說明。例如，為實現回答學生提問的功能時,可以在技能中這樣描述：當學生提出關于高中信息技術學科知識點的問題時，先仔細分析問題所屬什么模塊，再依據上傳的知識庫中復習提綱文檔內容中準確提煉相關信息進行回答。這時，在右側“預覽與調試”區域輸入問題，智能體就會搜索知識庫了。

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工作流型：初中數學“作業批改”

開發需求建議：針對初中數學作業“題型多樣、步驟要求嚴、錯綜復雜”的特點，結合工作流智能體“模塊化編排、條件分支處理、數據自動流轉”的核心優勢，設計覆蓋“作業輸入—精準批改—反饋生成—數據沉淀”自動批改工作流，通過多模態識別、分題型批改引擎、錯因智能診斷三大核心能力，解決人工批改“效率低、反饋粗、數據散”的痛點。教師僅需上傳作業批量文件，智能體即可自動完成從“手寫公式識別”到“班級錯題報告生成”的全流程操作，實現批改效率與診斷價值的雙重提升。

操作流程建議：首先是創建一個工作流，用戶在Coze平臺資源中新建一個空白工作流。接著，根據上述數學作業批改的流程依次選擇適合的工作流節點，如“作業輸入”可選擇“批處理、輸入、選擇器”等主要節點，實現正確答案導入，判別是什么類型題型及批量處理效果；“精準批改”可選擇“OCR識別、大模型”等節點，用大模型能力匹配正確答案并給出批改結果；“反饋生成”可選擇“大模型、文本處理”等節點，將單個學生的批改結果形成既定的格式；“數據分析”可選擇“大模型、文本轉Word插件”等節點，實現將多位學生的批改結果以Word文件報告的形式整體輸出。最后，用戶將測試成功的工作流添加到智能體的技能中。

總之，Coze平臺的對話、知識庫和工作流三種開發技術邏輯，通力合作形成了“交互—知識—執行”的完整閉環。其中，對話作為前端入口，通過多模態交互和意圖識別捕捉用戶需求，而知識庫作為數據中臺，提供精準的領域知識支持，最后是工作流作為后端引擎，通過自動化流程實現復雜任務的落地執行。

倫理風險挑戰與多維治理框架

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對教師教學的挑戰

教學智能體的深度應用正在重塑教師角色和專業實踐，帶來多重倫理挑戰。①教師面臨主體性弱化風險。智能體通過自動化教學設計、內容生成和評估反饋，可能削弱教師的專業判斷力和教學創造力。②存在責任邊界模糊問題。當智能體生成的內容出現錯誤或引發教學事故時，責任歸屬難以界定。③智能體會加劇數字技能鴻溝。技術素養高的教師能有效利用智能體提升教學質量，而技術適應能力弱的教師則可能被邊緣化，擴大教師隊伍內部的專業差距。

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對學生學習的挑戰

教學智能體應用對學生的學習發展和人格養成構成潛在威脅。①認知外包現象。學生可能過度依賴智能體提供的即時答案和解題思路，削弱自主思考能力和學習毅力。②存在情感異化風險。智能體擬人化的交互方式可能使學生產生情感依賴，減少與教師和同伴的真實互動，影響其社會性發展。③算法偏見可能加劇教育不平等。智能體訓練數據中的隱性偏見會導致推薦內容、評價標準的不公平，如對特定文化背景學生的刻板印象。④隱私泄露風險尤為嚴峻。智能體持續收集學生的學習行為、情感狀態等敏感數據，若保護不當將嚴重侵犯學生權益。

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對學校教育的挑戰

教學智能體的大范圍應用也會在學校組織層面引發系統性倫理問題。①育人價值異化。學校可能過度追求智能體帶來的效率提升，忽視教育的育人本質，導致教育過程“技術化”和“工具化”。②管理體制不適應。傳統流程層級的制度難以適應智能體所需的機動化的流程作業方式，其實也是人為集中決策模式難以適應智能體帶來的分布式創新需求。③基礎設施風險凸顯。智能體依賴的算力設施設備、專業化數據平臺具有高維護成本，可能加劇校際資源差距，在一定程度上影響教育公平和公眾信任。

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構建多維治理框架

針對上述挑戰，需要建立協同共治的多維治理框架。①加大技術治理：開發可解釋人工智能技術，增強算法透明度，建立數據安全堡壘，采用差分隱私等技術，在數據分析中保護個體隱私，保障數據安全，還要將教育教學各場景的倫理規范嵌入算法底層。②重視制度治理：完善法律法規體系，明確智能體應用的責任主體和問責機制。制訂教學智能體準入標準和質量認證制度，建立動態監管體系。③增強專業治理：加強教師數字倫理培訓，提升人機協同教學能力；修訂教師專業標準，將智能體應用能力納入考核體系。構建學校、企業、社區協同治理網絡，建立多方參與的倫理審查機制，推動開放創新生態，避免技術壟斷。

總結與反思

教學智能體在激活課堂交互、精準匹配知識需求、自動化教學流程中所體現的價值，好比是達摩克利斯之劍，其劍刃折射的技術光芒既照亮了協同育人的新路徑，也暗藏著偏離教育本質的隱藏風險。在技術賦能的背后，風險亦如劍鞘中的利刃暗流涌動。教師主體性弱化、學生認知外包、學校育人價值異化等問題，其本質上是技術迭代速度與教育倫理、制度適配度的失衡。因此，教學智能體的“技術+效率邏輯”若凌駕于教育的“文化+育人邏輯”之上，便可能斬斷教育中最珍貴與溫暖的人文聯結。

那么，該如何化解達摩克利斯之劍的威脅。顯然，“棄劍”是不現實的，而應學會“握劍”和“用劍”，明確主體責任，用好治理手段，避免影響教育公平，而治理框架如同劍鞘，能夠約束技術風險并釋放其賦能價值。更重要的還是要錨定“以人為中心”，讓教師成為人機協同的主導者，讓學生在智能輔助中保持自主思考能力，同時呼吁建立智能體教育應用的國家標準。唯有如此，教學智能體這把“劍”才不會成為懸頂之危，而會成為守護教育本質、推動“學創共生”的利器。

本文作者：

倪俊杰

杭州師范大學經亨頤教育學院/浙江省杭州硅谷中學

文章刊登于《中國信息技術教育》

2025年第21期

引用請注明參考文獻：

倪俊杰.達摩克利斯之劍：教學智能體的開發實踐與倫理思考[J].中國信息技術教育，2025（21）：71-75.

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