基于大语言模型的苏格拉底教学策略研究——以小学数学为例

Abstract

生成式人工智能（GenAI）在教育领域的应用正逐步由单纯的内容生成转向深层次的教学交互。然而，现有通用大模型往往因直接提供答案而削弱学习者的认知投入。针对小学数学教学中深度引导不足的问题，本研究构建了一个苏格拉底式智能辅导系统（MIATS
V3.0）。研究采用2（大模型智能体支持的苏格拉底对话：有/无）×2（人工设计的提示：有/无）的组间实验设计，以215名小学四年级学生为对象，通过近迁移与远迁移任务，系统检验了GenAI驱动的苏格拉底对话与传统人工提示在数学概念建构中的独立效应与协同机制。研究发现，尽管学生对AI助手的技术接受度较高，但在深层信任与情感依赖方面仍显著倾向于人类教师。本研究不仅验证了苏格拉底教学策略在贯彻教育学原则上的有效性，也为应对GenAI教育应用中“认知外包”的风险提供了实证依据与设计范式。