方略研究院作為深耕教育研究與高校戰略的全球智庫，持續關注人工智能如何推動學科建設與教育評價體系革新。本文基于智能教科書技術演進與LLMs（大型語言模型）應用場景，解析AI如何賦能未來教育決策及數據驅動的信息化建設。

編者按：在科技迅猛發展的當下,教科書正經歷著一場前所未有的變革?曾經占據主導地位的紙質教科書, 正逐漸被數字化?互動化的智能教科書取代?如今,學生們只需輕點電子設備屏幕,就能突破時空限制, 隨時隨地獲取最新?最前沿的知識?這場變革讓教育擺脫了傳統模式的束縛,變得更加靈活高效,朝著多 元化的方向大步邁進?想象一下,使用教科書時,它不再是安靜地躺在桌上,而是能回答你的問題,甚至 與你交談,這便是智能教科書的獨特魅力?

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什么是智能教科書？

智能教科書是借助技術助力學生學習的新型教科書。我們可以把它類比為學校的科學展覽，展覽上眾多項目展示了如何運用新技術改善學習體驗。

過去五年，國際智能教科書研討會就如同這個科學展覽，吸引了大量研究者分享成果，會上共展示并發表了54篇論文，探討了11個主要研究主題：

1.智能和自適應界面：類似能根據學習進度調整內容的學習軟件，為學生提供個性化學習體驗。

2.智能內容整合：把不同來源的信息結合在一起，幫助學生更好地理解。

3.內容分析和知識提取：從教科書中提取重要信息，就像從一本書中找出關鍵的事實。

4.學習內容的提取和生成：自動生成學習材料，像是一個智能助手為你準備復習資料。

5.智能教科書的創作和生成：如何制作這些智能教科書。

6.互動挖掘和行為建模：研究學生如何與教科書互動。

7.社交互動和眾包：利用大家的力量來改進教科書。

8.基于生成AI的教科書：使用最新的人工智能技術來創建教科書。

9.智能教科書的教學法：研究如何更好地使用這些教科書來教學。

10.特定領域的教科書原型：為特定學科量身設計智能教科書

11.連接實體和數字教科書：研究紙質書與電子書的融合方式

隨著時間推移，研究者的關注點從多個主題逐漸轉向對單一技術的深入鉆研。這就好比學生在科學展覽中，起初展示多個不同實驗，積累經驗后，會選擇一個實驗深入研究。作者認為，未來研究將圍繞最新人工智能技術展開，有望出現更多新型智能教科書，助力學生學習。不過，智能教科書作為借助人工智能輔助學習的工具，還有很長的發展道路要走。

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智能教科書的演變

多位國際知名研究者合作開展的智能教科書研究，梳理了其五代發展歷程，展現了人工智能對傳統學習工具的逐步革新。研究報告顯示，智能教科書不再只是靜態的知識載體，正轉變為交互式、個性化的學習伙伴，其演變歷經五個階段：

第一代智能教科書并非傳統意義上的教科書，更像私人教練。它借助個性化技術，為學生提供適應性的信息訪問，將教科書章節、活動與知識概念相連接，助力學生以最適合自己的方式掌握知識。

第二代智能教科書重點轉向實際應用。研究人員創建了可共享和表達知識的標準格式，為教科書賦予了新“語言”。這一代教科書不僅能“理解”自身內容，還能與學習者進行更有意義的互動，如解答問題、制作概念圖，像個聰明的助手，隨時提供幫助、梳理知識點。

第三代智能教科書注重智能提取。研究者從數字教科書中提取主題、概念、關系乃至完整知識模型，使教科書成為能自動識別學習對象、解釋和評估學習材料的智能助手，不僅提供知識，還能幫助學生更好地學習和理解內容。

第四代主要完善了智能數據挖掘。通過分析學生在傳統書本上留下的學習痕跡，以及與教科書不同部分的互動情況，研究者能掌握學生的閱讀習慣和對課程內容的理解程度，并將這些數據反饋給學生，幫助他們了解自己的學習狀況，增強自我調節能力。

第五代智能教科書開始運用大型語言模型（Large Language Models）。這些模型擅長從教科書中提取和綜合信息，借助強大的AI技術，像智能機器人老師一樣，隨時解答學生的疑問，助力他們更好地學習和理解知識。

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大型語言模型（LLMs）在教學中的創新潛力

LLMs是基于深度學習技術的人工智能模型，通過在大量文本數據上進行無監督或自監督學習，具備生成自然流暢文本、理解各類語言任務并與用戶交互的能力。基于LLMs的智能模型，為教學方法和學習體驗帶來了前所未有的變革：LLMs能根據學生的興趣和需求，定制個性化的學習內容和路徑。通過分析學習行為和表現，實時提供反饋和建議，幫助學生克服學習困難，鞏固知識。

LLMs具有多語言處理能力，能為不同語言背景的學生提供學習資源，推動全球教育的普及和公平。例如，BLOOM模型支持46種自然語言和13種編程語言，為多語言教育提供了有力支持。 LLMs還能協助教師準備教學材料、設計課程內容，減輕教師工作負擔，讓教師有更多精力投入到教學創新和學生關懷中。

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未來發展方向

從傳統教科書到交互式學習工具，人工智能正在徹底重塑教育格局，讓教科書變得更智能、更具趣味性，也讓我們對未來教育充滿期待。新一波生成式人工智能為當前智能教科書發展注入了強大動力，拓展了多種可能性，使學習過程更加互動和引人入勝。

目前，使用LLMs自動生成智能教科書評估問題是研究熱點。雖然評估方法尚未有定論，但基于傳統教科書的評估模式，對LLMs生成內容的評估也需遵循類似標準，如內容準確性、可讀性、教育有效性、教育多樣性與包容性以及是否符合課程標準等。Andrew M. Olney的研究表明，LLMs在生成內容的新穎性方面優于人類專家，但在可行性上稍顯不足，仍需進一步優化以提升實用性。

研究還發現，在根據教科書生成選擇題時，LLMs模型與人類表現相近。總體而言，LLMs在自動生成智能教科書方面已取得初步成果，但在實際應用中，還需關注數據質量、模型優化以及生成內容的準確性，以保障教育資源的可靠性和有效性。此外，LLMs能夠有效地將從網絡文本中學到的知識遷移到不同情境中，生成流暢連貫的文本。

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總結

智能教科書正隨著科技進步飛速發展。研究者熱衷于引入其他領域的技術，探索應用場景，拓展教科書原型的功能和效果。同時，新的智能教科書原型不斷涌現，借助生成式AI實現更豐富、更有意義的互動形式。我們期待更多精彩研究，借助這些模型為智能教科書提供全方位的學習支持，推動教育事業不斷向前發展。

來源：Intelligent Textbooks[J].International Journal ofArtificial Intelligence in Education,2025:1-20.

本文揭示的生成式 AI、LLMs 評估問題生成及智能教科書個性化學習趨勢，與方略研究院的 “一答院校智能體” 產品功能高度協同。我院依托開放式智庫共建機制，提供涵蓋教育評價標準制定、高教發展資源與工具的全鏈條解決方案，歡迎關注我院動態。