2026年9月19日下午，中国高等教育学会学习科学研究分会2026学术年会LS5“计算机支持的协作学习”子会议在燕山大学东校区第四教学楼一楼智慧教室举行。作为年会七个平行子会议之一，本场会议由华中师范大学陈林白雨老师主持，来自多所高校和科研教学单位的研究者围绕社会共享调节、人机共创、协作创造、STEM深度学习与师范生教学能力发展等议题，分享了六项研究成果。

本届年会以“教育强国战略背景下的学习科学：人工智能驱动的转型与变革”为主题。LS5子会议将这一宏观议题落到真实学习过程：当生成式人工智能进入协作学习，研究者不仅需要回答“技术是否有效”，更需要追问协作如何展开、学习如何发生、支持如何介入，以及人的主体性和专业判断如何得到保持。六项报告从大学生协作式教中学、幼儿绘本共创、师范生教学资源开发、小学生数字视频创作、STEM跨学科学习和数学教育课例研究等不同场景切入，共同将研究视角由技术功能延伸到协作过程、行为机制与育人价值。

一、上半场论文汇报

1.社会共享调节支架如何影响协作式教中学

武璇汇报了《基于社会共享调节支架的高、低绩效组协作式教中学行为比较研究》。研究以43名大学生组成的11个协作小组为对象，结合滞后序列分析与认知网络分析，考察相同支架支持下不同绩效小组的调节过程。结果显示，高绩效组形成了“任务监控—适应性调整—内容评价”的连续路径，能够在发现问题后及时调整并检验调整效果；低绩效组则更容易在目标设定或内容评价后回到任务理解阶段。研究提示，支架的价值不在于是否被打开或完成，而在于能否真正嵌入协作规划、监控、调整和评价的完整过程。

2. GenAI如何重构幼儿绘本共创过程

郭莉汇报了《GenAI支持下幼儿绘本共创过程重构及其机制》。研究针对幼儿叙事构想与图像表征能力不匹配、教师介入可能挤压幼儿主体空间等问题，以真实绘本创作活动为情境开展三轮行动研究。研究发现，共创过程由较为线性的成人主导模式，逐步转向“幼儿发起—教师中介—GenAI反馈—幼儿决策”的循环协同过程。跨模态转译降低了幼儿把叙事想法转化为画面的难度，教师中介保障了生成内容的适宜性，而持续反馈与再选择则使幼儿重新成为创作决策者。该研究同时提醒，面向幼儿的人工智能应用不能以生成效率替代儿童表达，教师仍需承担意义澄清、价值判断与过程保护的责任。

二、下半场论文汇报

3.生机共创是否必然带来高阶思维

蔡文锦、黄文团队围绕《“生—机”共创教学资源的高阶思维能力培养机制研究》展开分享。研究组织16名师范生完成为期八周的项目式教学资源共创任务，综合前后测与反思文本分析人机协作模式及思维变化。学生普遍采用“GenAI生成—人工优化”的协作方式，小组内部逐渐形成较为清晰的角色分工。研究发现，项目对批判性思维中的分析性与求知欲以及问题解决能力具有积极作用，但创造性思维未呈现显著变化，判断成熟度反而有所下降。这并非“全线提升”的结果，为AI教育应用提供了重要提醒：高质量的人机协作需要设置核验、比较、质疑和修订环节，不能把内容生成等同于思维发展。

4.跨时空课例研究促进师范生教学能力发展

罗萍萍、梁子桢团队围绕《AI赋能师范生教学能力发展的实践研究——以跨时空数学教育课例研究为例》进行分享。研究将历史经典教案引入师范生课例研修，使其成为区别于同辈意见和AI即时生成内容的“外部认知参照系”，并构建三阶段六环节的实践路径。基于451份有效问卷和典型课例分析，研究呈现了师范生如何在新旧教案对照、AI辅助重构、模拟展示与反思中，理解小学数学教学由“双基”走向核心素养的课程转型。报告强调，AI可以提升资料处理和方案迭代效率，但课标研读、学情判断与育人价值选择仍必须由未来教师承担，以防止教学设计滑向“认知外包”。

三、集中研讨

研究汇报结束之后，与会专家和参会代表进入集中研讨。不同研究虽跨越学前教育、基础教育、高等教育和教师教育，却共同指向几项值得持续追问的问题：人工智能应在何种环节提供支持，何时需要退出；如何通过过程数据识别真实学习，而不只评价最终作品；怎样设计可被学生实际使用的认知与调节支架；面对未成年人和未来教师，如何同时守住内容适宜性、数据伦理与人的主体判断。

讨论进一步表明，计算机支持的协作学习正在由“为协作提供工具”转向“以证据解释协作、以设计改进协作”。技术能否促进学习，不仅取决于模型能力，还取决于任务结构、角色关系、反馈机制与评价标准能否形成协同。

四、总结环节

会议总结环节，陈老师对六项报告进行了回顾。综合本场研究可以看到三点趋势：一是将学习者主体性和判断力置于人机协同的中心，避免生成式人工智能替代儿童、学生和教师作出关键决定；二是从比较学习结果走向解释学习过程，借助序列分析、认知网络、行动研究和多源证据揭示协作中的关键转折；三是推进技术、任务与评价的协同设计，使支架、反馈和过程性证据真正服务于学习改进。本次子会议也以六项研究回应了智能时代协作学习的现实命题，也留下了更需持续探索的问题：当AI成为协作伙伴，教育研究如何让技术增强人的理解、创造与责任，而不是遮蔽学习过程本身。在与会专家和代表的深入交流中，LS5“计算机支持的协作学习”子会议圆满结束。