教学设备

10月23日中午，“数字与人文节气沙龙”系列活动第五十期暨人工智能研究院学术沙龙第二十一期在百周年纪念讲堂举行。本期主题为“无侵扰元认知诊断：数据、模型与教育实践”，讲座聚焦元认知理论与数据智能模型在教育领域的创新应用，介绍了一种面向真实课程场景的元认知诊断方法，探讨如何以自动化、低侵扰/无侵扰的方式诊断学习者元认知能力，旨在提升学生的自主学习能力。

本期沙龙由北京大学社会科学部副部长郭琳主持。此次沙龙邀请北京大学软件与微电子学院副教授朱郑州担任主讲人。来自教育学院、人工智能研究院、法学院、护理学院等院系，以及教务部、研究生院、教务长办公室等部门的40余位师生参与讨论。

朱郑州作主题分享

朱郑州谈道，随着人的寿命越来越长、科技革命周期越来越短，教育的核心任务已转向培养学生的终身学习与自我调控能力，如何科学培养学生的自主学习能力成为关键课题。而影响自主学习的核心因素之一，正是“元认知”——即对自身认知过程的觉察与调节。朱郑州梳理了元认知的基本理论框架表示，元认知包括“元认知知识”“元认知体验”和“元认知调控”三个维度，分别对应“知的理解”“感的反思”“行的调整”。其使个体具备自我观察与自我修正的能力，是实现“认知跃迁”的关键。元认知能力的培养路径包括学习他人经验、反思自身经历、激活“内在对话”以及冥想放松等方法。

在教育实践部分，朱郑州结合学校“加强基础、促进交叉、尊重选择、卓越教学”的方针提出，教师无法直接“教授”元认知，应通过“诊断与引导”帮助学生建立自我觉察。传统的元认知测评方式，如心理量表、认知任务、眼动追踪及脑成像等，虽具科学性，却普遍存在“侵扰性高、成本高、难推广”等局限，难以在高校教学中广泛应用。针对这一难题，朱郑州团队提出了“无侵扰元认知诊断数据模型”的新思路。该研究旨在通过数据驱动的方法，实现对学生元认知水平的自动化推断与个性化反馈。具体而言，团队采集约280名学生的学习行为数据，构建以“元认知知识-元认知调节”为核心的表征模型。研究还结合语料库与课程知识图谱，开发出可根据学生特征自动生成测评问项的“智能量表”和元认知能力评价模型，从而实现低成本、低侵扰的学习诊断。

这一探索属于教育心理学、人工智能与数据科学的交叉地带，旨在实现“精准诊断-个性化教学-自我觉察”的教育闭环。朱郑州认为，教育者的使命不仅是传授知识，更在于帮助学生认识并优化自己的思维过程。未来，团队将继续完善模型的可解释性与教学适配度，推动教育评价体系向更加智能化、人本化的方向发展。

与会嘉宾交流讨论

在讲座的自由讨论环节，来自不同学院的师生围绕朱郑州的报告展开了深入交流。北京大学教育学院学习科学实验室的尚俊杰表示，此次讲座提出的“留白”概念启发他重新思考元认知这一核心命题。他认为元认知不仅仅是学习策略，更是一种“计划-监控-调节”的人生能力；并肯定了朱郑州团队在“无侵扰元认知测量”研究上的创新意义，呼吁研究者们跨学科共同参与学习问题的探讨。与会者们就“当前元认知教学模型的稳健型与科学性”“课堂教学中‘教考分离’与‘留白教学’之间的张力问题”“当前模型能否扩展至医学与健康教育领域”“AI深度介入学习的环境下，该模型如何调整以适应新情境”等问题展开讨论。朱郑州一一回应并表示，未来将继续探索数据采集方法、质性访谈结合及模型应用场景的扩展，推动研究成果向教育管理与课堂教学的实际转化。

本次活动中，社会科学部继续与勺园中餐厅合作，推出霜降节气特色美食，为与会师生提供了良好的交流环境。

霜降节气特色美食

信息来源： 北大社会科学部