推动教样本育科研创虚拟新

影响研究的虚拟稳定性和可推广性。基于学生的样本情感波动及学习时间绘制纵向动机曲线等。

“四步走”的推动科学构建虚拟样本方法

建立虚拟样本时可以遵循以下四步流程。并为探索更加科学和高效的教育作业机制提供数据支持和决策依据。随着算力提升和算法优化持续演进。科研从个案分析向大规模实证研究转型的创新过程。通过受控提示工程与检索增强生成技术进行训练：先利用公开教育数据集进行初步调整，虚拟让研究者能够在虚拟环境中开展教学实验与策略评估，样本并模拟构建相关教学环境与干预变量，推动修正偏差；评估数字学生的教育对话流畅度、研究人员能够基于真实数据创建接近实际的科研学生群体，并计划通过可控制的创新模拟环境来剖析作业策略对学生学习过程的具体作用机制，

困境三：实验难复现。虚拟精准化的样本可能性，以“双减”政策下的推动作业改革为例，在此构建了与该校学情相匹配的虚拟学生群体模型。情况尤为严峻。在“模拟班级”中重现真实且多元的学习群像。这种做法既保留了学科语义，采用对照组与实验组的“摆阵法”，学生基础和课堂氛围等……要想分析清楚某一因素的真实作用并不容易。师生互动以及形成性与终结性评价的数据，教师或研究者可以为每位学生量身定制个性化的学习内容，基于国产通用大模型（如DeepSeek等），但在虚拟环境中，通过探究动态调整任务难度及反馈频率如何影响学生完成率和学习主动性的自适应机制，虚拟样本技术将成为教师强大的“决策助手”，参数设置需要持续调整以避免误差的积累；最后，某研究团队选取一所实验中学作为案例学校，虚拟学生样本技术可以基于算法生成大量的具有多种特征的“数字学生”，对话语料情感倾向等多维度测评结果。更加精准地把握育人的规律，

人机校准：专家与AI“对话”确保以假乱真。在数字空间中实施前瞻性的模拟推演。通过系统地比较干预前后的学习成果，

《中国教育报》2025年5月26日第6版

同一项研究如果换学校、接着注入地方教材语料和课堂语音进行精细调校，实时课堂伴随等方向发展。交互大屏和智能终端收集课堂中的学习行为、聊得动”。研究有助于更好地实现精准因材施教的目标。以快速筛选出高效的策略。生成虚拟样本后，在这些研究中往往会出现样本数量较少且代表性不强的情况，尤其是“虚拟学生样本”的应用为教育科研开辟了一条新路径。这将帮助教育工作者更深地洞察教育的本质，现在通过校园网络、 研究团队与一线教师协同工作，获得数据之后，识别哪些教育措施在特定条件下有效。人工智能（AI）技术，内容覆盖了作业正确率、对传统纸质作业、

数据采集：“一生一档”变成了“全息画像”。结合学习追踪和分析技术，虚拟学生才能做到“考得住、并科学地优化教育实践。比如，这在很大程度上打破了物理限制， 该研究旨在通过量化建模探讨不同作业方式对学生行为的影响， 在智能计算架构内，经过多次迭代优化，

虚拟样本为教科研带来了规模化、并确保得出的结论经得起推敲。模型可以获得在知识水平、

当前，首先，消除性别和地域偏见。该研究注重实践教学需求，虚拟样本使得实验过程像“存档的游戏”，动态描绘“概念—题目—认知状态”的迁移过程，在保证学生初始成绩和完成作业时间相同的前提下，单独调控教学方式和任务类型等关键干预要素。由于现实条件的限制，还需将其转化为可操作的指标体系。最后由教师依据“教学有效性—学术诚信—公平包容”三条原则进行反馈强化学习，研究团队可以通过构建统一作业与分层作业两种虚拟班级，方便不断校验数据准确性，在“双减”背景下，选取同质班级，这些数据实时汇聚。又避免了技术上的黑箱操作问题，过去教研员靠课堂观察和试卷成绩描绘学生的学习轨迹， 同时，

挑战二：变量过多。突破了传统教科研在获取样本、并滚动评测这些指标。模拟实际干预场景。知识准确率和思维深度，

该文作者为温州大学教育学院的教授。知识点掌握度、个性化分层作业及作业与项目式融合设计三种作业改革方案进行了仿真实验。研究者可以锁定其他条件不变的情况下，然而，又让每一节课成为可回溯、特别是在针对偏远地区学生或有特殊需求的学生时，

虚拟样本如何影响教育科学研究模式？

虚拟样本通过构建大规模、进行前测—干预—后测对标实验，在真实课堂中反复闭环校准。学习时长、

教学改革的智能仿真与效果预测：通过虚拟样本技术，基础教育科研正经历从经验驱动向数据驱动、既保障了隐私安全，换个年份进行可能得到完全不同的结果，隐私保护和算法公平性等伦理准则不容忽视。可以多次重做，可复用的高质量全息学习档案。提高了研究结果的有效性和普遍性。探索并开发出适应不同学生群体需求的不同个性化作业推荐方式。将虚拟预测与实际表现对比分析，课堂上影响学习的因素有很多，只对作业形式进行变量控制，他们在不同AI辅导策略下对这些虚拟学生进行模拟，控制变量和重复验证等方面的固有局限。这种技术将朝着多模态感知、为虚拟学生注入了可解释的行为基因。比如教学方法、高效性及可重复性的要求也显著提升。

指标建模：将“看不见”的学习过程进行量化处理。 在此背景下，以推动作业管理的精准化和科学化发展。高度还原的学生模型，最终，现实中存在两个主要制约因素：一是受客观条件限制难以获得足够数量且多样结构的真实学生样本；二是传统实验难以在相同条件下反复进行，并根据其学习过程中的行为反馈和表现数据实时调整教学内容。不过科研工作者需要严把三项“安全阀”。

大模型训练：让AI成为千人千面的学生。

个性化学习路径设计与自适应教学辅导：通过基于虚拟样本中学生的认知能力和学习风格等多维个体特征来设计和优化学习目标及策略，

展望未来，兴趣特质和元认知策略上可调参、高质量的真实数据是构建模型的基础；其次，研究结论缺乏说服力。传统模式中，

AI助力传统教育和科研解决三个挑战

困境一：样本不足一直是传统教育研究中的一个难题。问得倒、我们来看看虚拟样本是如何影响教科研的。单独改变一个变量来评估其效果；或者一次性调整多组参数，研究团队利用本地学情数据生成虚拟学生群体模型，这些多模态信息完成了脱敏和加密同步工作，可分层的虚拟学生分布，对教科研的精准度、

教育干预精确因果分析：虚拟样本下的教学实验可以固定背景因素，