當前，基礎教育科研正面臨從經驗驅動走向數據驅動、從個案分析邁向大規模實證研究的轉型，對教科研的精準性、高效性及可重復性的要求顯著提升。然而，現實中卻存在兩大制約因素：一是受限于客觀條件，難以獲取足夠數量且結構多樣的真實學生樣本；二是傳統實驗難以在相同條件下重復進行，嚴重影響研究的穩定性與可推廣性。在此背景下，人工智能（AI）技術，尤其是“虛擬學生樣本”的應用，為教育科研提供了全新路徑。

　　AI助傳統教科研突破三重困境

　　困境一：樣本不夠。傳統教育研究中，受限于現實條件，常出現樣本規模小、代表性不足的情況，尤其對于特定群體（如偏遠地區學生、有特殊需求學生）的研究更是困難重重。虛擬學生樣本技術能夠基于算法生成大規模、多特征的“數字學生”，有效克服物理限制，顯著提升研究結果的統計效度和普適性。

　　困境二：變量太多。課堂上影響學習的因素很多，如教學方法、學生基礎、課堂氛圍……要想分析清楚某一個因素的真實作用很難。在虛擬環境里，研究者可以鎖定其他條件，只改變一個變量，精準判斷它的效果；也可以一次性調整多組參數，利用對照組—實驗組的“擺陣法”快速篩選高效策略。

　　困境三：實驗難復現。傳統模式下，同一研究換所學校、換個年份可能得到截然不同的結果，研究結論難有說服力。虛擬樣本能讓實驗像“存檔的游戲”，想重來幾次就重來幾次，可以不斷校驗數據準確性，確保結論經得起推敲。

　　“四步走”科學建構虛擬樣本

　　建立虛擬樣本的過程分為以下四步。

　　數據采集：“一生一檔”變成“全息畫像”。過去教研員需要靠課堂觀察和試卷成績描繪學生的學習軌跡，如今借助校園網絡、交互大屏和智能終端，課堂中的學習行為、師生互動以及形成性與終結性評價數據被實時匯聚，覆蓋了作業正確率、知識點掌握度、學習時長、對話語料情感傾向等多維測評結果。這些多模態信息在智能計算架構內完成脫敏、加密與同步，既能保障隱私安全，又讓每一節課成為可回溯、可復用的高質量全息學習檔案。

　　指標建模：把“看不見”的學習過程量化。有了數據，還需將其轉化為可操作的指標體系。研究團隊與一線教師協同，結合學習追蹤和分析技術，動態描摹“概念—題目—認知狀態”的遷移，基于學生情感波動與學習時長繪制縱向動機曲線等，既保留了學科語義，又避免了技術黑箱，為虛擬學生注入可解釋的行為基因。

　　大模型訓練：讓AI“長成”千人千面的數字學生。在國產通用大模型（如DeepSeek等）的基礎上，通過受控提示工程與檢索增強生成技術進行大模型訓練：先以公開教育數據集進行粗調，繼而注入地方教材語料和課堂語音細調，再由教師依據“教學有效性—學術誠信—公平包容”三條原則進行反饋強化學習，消弭性別與地域偏見。最終，模型可獲得在知識水平、興趣特質和元認知策略上都可調參、可分層的虛擬學生分布，能夠在“模擬班級”中復現真實而異質的學習群像。

　　人機校準：專家與AI“對話”確保以假亂真。虛擬樣本生成后，還需在真實課堂中進行反復閉環校準：選取同質班級開展前測—干預—后測對標實驗，將虛擬預測與真實情況進行對比分析，修正偏差；對數字學生的對話流暢度、知識準確率和思維深度進行滾動評測。經過多輪迭代，虛擬學生才能真正做到“考得住、問得倒、聊得動”。

　　虛擬樣本如何改變教科研范式

　　虛擬樣本通過構建大規模、高還原度的數字學生，使研究者得以在虛擬空間中進行教學實驗與策略評估，突破了傳統教科研在樣本獲取、變量控制和重復驗證上的固有局限。我們不妨以“雙減”政策背景下的作業改革為例，看虛擬樣本如何改變教科研。

　　教學改革的智能仿真與效果預測：借助虛擬樣本技術，研究人員可以基于真實數據構建貼近實際的虛擬學生群體，并重建相應的教學環境與干預變量，從而在數字空間中開展前瞻性模擬推演。在“雙減”背景下，研究團隊基于本地學情數據構建虛擬學生群體，仿真傳統紙筆作業主導、個性化分層作業推廣，以及作業+項目式融合設計三類作業改革方案。研究旨在對不同作業方式帶來的學生行為變化進行量化建模，為探索更加科學、高效的作業機制提供數據支撐和決策參考。

　　教育干預的精準化因果分析：基于虛擬樣本的教學實驗可固定背景變量，單獨操控教學方式和任務類型等關鍵干預要素，系統對比干預前后的學習表現，進而識別哪些教育措施在何種情境下真正產生積極效果。如研究團隊可以構建統一作業與分層作業兩類虛擬班級，在保持學生起點成績和作業時間一致的前提下，僅對作業形式進行變量控制，模擬真實干預情境。研究立足實際教學需求，計劃在可控模擬環境中拆解作業策略對學生學習過程的具體作用機制，推動作業管理的精準化與科學化。

　　個性化學習路徑設計與自適應教學輔導：基于虛擬樣本中學生的認知能力與學習風格等多維個體特征，教師或研究者不僅可以為每名虛擬學生量身定制個性化的學習目標與策略，還能根據其學習過程中的行為反饋和表現數據，實時調整教學內容。研究團隊選取一所實驗中學，構建匹配該校學情的虛擬學生群體，模擬不同AI輔導策略，探索出了針對不同學生群體的個性化作業推薦方式。探究動態調整任務難度與反饋頻率的自適應機制對學生完成率和學習主動性的影響，有助于精準因材施教。

　　虛擬樣本為教科研帶來規模化、精準化的可能，但科研者必須守好三道“安全閥”：高質量真實數據是建模底料，參數設定需動態校正以防偏差放大，隱私保護和算法公平性等倫理框架不可逾越。

　　展望未來，虛擬樣本技術作為教師強大的“決策助手”，將隨著算力提升與算法優化持續演進，朝著多模態感知、實時課堂伴隨等方向發展，助力教育工作者更深刻地洞察教育本質、更精準地把握育人規律、更科學地優化教育實踐。

　　（作者系溫州大學教育學院教授）

《中國教育報》2025年05月26日 第06版