Human–GenAI Interaction in Higher Education: A Multi-Agent Fuzzy Delphi Framework for Co-Creative Environmental Learning
本研究引入了一种创新的多智能体人—生成式人工智能（GenAI）模糊德尔菲框架，旨在通过实证建模与优化高等教育中的协同创造性环境学习，揭示教育者与多样化人工智能系统之间通过三个迭代交互循环所进行的协调互动，是如何促进系统思维、参与度以及适应性学习策略的。
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环境教育领域正面临着一场深刻的变革。几十年来，关于气候变化、污染和生物多样性丧失的教学方法往往依赖于线性课程：教师呈现事实，学生吸收知识。然而，我们面临的问题并非简单的实事列表；它们是错综复杂的生命系统，其中一个领域的变化会通过许多其他领域产生涟漪效应。为了理解这些复杂的网络，学习者需要进行系统性思考，想象今天的行动将如何重塑未来的世界。这正是某种新技术进入课堂的契机。生成式人工智能——这种同样可以写故事或解方程的技术——正在接受测试，它不仅是被用作传递信息的工具，更是作为思考过程本身的合作伙伴。问题不再是机器能否生成答案，而是人类与机器如何协同工作，以创造出两者单独都无法达到的新理解。
在最近的一项研究中，德黑兰大学的研究人员试图精确绘制这种伙伴关系在高等教育中可能运作的方式。他们并不感兴趣于仅仅向单个计算机程序寻求建议。相反，他们将人工智能视为一组不同的思考者，每个思考者都有其处理信息的方式。该团队动用了八个不同的文本型人工智能系统，范围从广为人知的通用助手到专为研究或逻辑推理设计的专业模型。他们将这些系统置于一个结构化的对话中，要求它们协助设计针对复杂环境课题（如水资源管理和循环经济）的学习体验。其目标是观察这些不同的数字大脑将如何处理同一个问题，当它们协同工作时会出现什么样的模式，以及人类专家如何引导这种协作。
研究人员发现，这些人工智能系统并不都以同样的方式思考。有些系统更擅长生成伦理论证和反思价值观，而另一些则擅长构建逻辑结构或模拟特定决策的后果。一个系统可能会关注所提方案的安全性和伦理性，而另一个系统则会立即开始对背后的数据进行建模。这种多样性表明，仅依赖单一的人工智能工具可能会限制学习的深度。相反，最有效的方法似乎是一种协调一致的努力，即人类教师充当指挥家，将不同系统的独特优势汇聚在一起，从而创造出更丰富的学习环境。研究指出，当人类与这些各异的人工智能互动时，他们会经历三个截然不同的、循环往复的过程。首先，他们探索问题并产生初步想法。接着，他们模拟这些想法的结果，并反思可能出现的好坏情况。最后，他们实施最佳解决方案，并根据所学内容进行调整，从而形成一个持续改进的闭环。
为了理清这些互动关系，研究人员引入了一个由四位环境教育与技术领域人类专家组成的评审小组。他们使用一种严谨的方法来测试人工智能系统生成的想法，要求专家对每个概念的重要性度和清晰度进行评分。这一涉及多轮反馈的过程有助于过滤掉模糊的建议，并巩固一个清晰的框架。专家们证实，最有价值的互动是那些让保持人类在判断和伦理方面的主导地位，同时利用机器来扩展可能性的范围。研究强调，虽然人工智能可以模拟复杂的场景并提供即时反馈，但它无法完全理解环境问题中情感、历史或深层政治层面的细微差别。因此，人类的角色从单纯教授内容转变为编排一场学生、机器与现实世界语境之间的复杂舞蹈。
最终呈现出的图景是一个动态的学习生态系统。在这个模型中，教师不再仅仅是信息的来源，而是帮助学生在人类直觉与机器计算之间建立联系的引导者。研究表明，为了使这一模式奏效，教育系统必须进行重新设计，以支持这些新的互动，确保学生学会质疑所使用的机器的偏见，并重视自身的批判性思维。尽管研究人员指出，他们的发现是基于模拟和专家评审而非长期的课堂试验，但他们开发的框架提供了一条具体的路径。它提议，通过将人工智能视为一组多样化的认知伙伴而非单一工具，教育工作者可以帮助学生培养解决未来环境挑战所需的深度且灵活的思考能力。这项工作强调，学习的未来不在于取代人类教师，而在于赋能他们，引导学生穿越一片全新的、共享的探索景观。
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