基于对话分析的大模型教学策略挖掘研究

Abstract

本研究聚焦于挖掘生成式人工智能的教育策略模式，通过设计涵盖概念初探、理解检验、知识应用与深化思考四个层次的标准化学习任务，模拟学生与DeepSeek和豆包进行多轮对话，采用基于认知学徒制理论构建的编码方案对对话内容进行分析。研究发现，两款AI虽均以讲解为核心策略，但呈现出显著的风格分化：DeepSeek倾向于情感驱动型教学，注重积极反馈与鼓励；豆包则偏向过程导向型教学，侧重元认知提示与脚手架支持。研究揭示了AI教学代理的内在行为模式，为其差异化设计与教育应用提供了实证依据。