当前，基础教育科研正面临从经验驱动走向数据驱动、从个案分析迈向大规模实证研究的转型，对教科研的精准性、高效性及可重复性的要求显著提升。然而，现实中却存在两大制约因素：一是受限于客观条件，难以获取足够数量且结构多样的真实学生样本；二是传统实验难以在相同条件下重复进行，严重影响研究的稳定性与可推广性。在此背景下，人工智能（AI）技术，尤其是“虚拟学生样本”的应用，为教育科研提供了全新路径。
AI助传统教科研突破三重困境
困境一：样本不够。传统教育研究中，受限于现实条件，常出现样本规模小、代表性不足的情况，尤其对于特定群体（如偏远地区学生、有特殊需求学生）的研究更是困难重重。虚拟学生样本技术能够基于算法生成大规模、多特征的“数字学生”，有效克服物理限制，显著提升研究结果的统计效度和普适性。
困境二：变量太多。课堂上影响学习的因素很多，如教学方法、学生基础、课堂氛围……要想分析清楚某一个因素的真实作用很难。在虚拟环境里，研究者可以锁定其他条件，只改变一个变量，精准判断它的效果；也可以一次性调整多组参数，利用对照组—实验组的“摆阵法”快速筛选高效策略。
困境三：实验难复现。传统模式下，同一研究换所学校、换个年份可能得到截然不同的结果，研究结论难有说服力。虚拟样本能让实验像“存档的游戏”，想重来几次就重来几次，可以不断校验数据准确性，确保结论经得起推敲。
“四步走”科学建构虚拟样本
建立虚拟样本的过程分为以下四步。
数据采集：“一生一档”变成“全息画像”。过去教研员需要靠课堂观察和试卷成绩描绘学生的学习轨迹，如今借助校园网络、交互大屏和智能终端，课堂中的学习行为、师生互动以及形成性与终结性评价数据被实时汇聚，覆盖了作业正确率、知识点掌握度、学习时长、对话语料情感倾向等多维测评结果。这些多模态信息在智能计算架构内完成脱敏、加密与同步，既能保障隐私安全，又让每一节课成为可回溯、可复用的高质量全息学习档案。
指标建模：把“看不见”的学习过程量化。有了数据，还需将其转化为可操作的指标体系。研究团队与一线教师协同，结合学习追踪和分析技术，动态描摹“概念—题目—认知状态”的迁移，基于学生情感波动与学习时长绘制纵向动机曲线等，既保留了学科语义，又避免了技术黑箱，为虚拟学生注入可解释的行为基因。
大模型训练：让AI“长成”千人千面的数字学生。在国产通用大模型（如DeepSeek等）的基础上，通过受控提示工程与检索增强生成技术进行大模型训练：先以公开教育数据集进行粗调，继而注入地方教材语料和课堂语音细调，再由教师依据“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，消弭性别与地域偏见。最终，模型可获得在知识水平、兴趣特质和元认知策略上都可调参、可分层的虚拟学生分布，能够在“模拟班级”中复现真实而异质的学习群像。
人机校准：专家与AI“对话”确保以假乱真。虚拟样本生成后，还需在真实课堂中进行反复闭环校准：选取同质班级开展前测—干预—后测对标实验，将虚拟预测与真实情况进行对比分析，修正偏差；对数字学生的对话流畅度、知识准确率和思维深度进行滚动评测。经过多轮迭代，虚拟学生才能真正做到“考得住、问得倒、聊得动”。
虚拟样本如何改变教科研范式
虚拟样本通过构建大规模、高还原度的数字学生，使研究者得以在虚拟空间中进行教学实验与策略评估，突破了传统教科研在样本获取、变量控制和重复验证上的固有局限。我们不妨以“双减”政策背景下的作业改革为例，看虚拟样本如何改变教科研。
教学改革的智能仿真与效果预测：借助虚拟样本技术，研究人员可以基于真实数据构建贴近实际的虚拟学生群体，并重建相应的教学环境与干预变量，从而在数字空间中开展前瞻性模拟推演。在“双减”背景下，研究团队基于本地学情数据构建虚拟学生群体，仿真传统纸笔作业主导、个性化分层作业推广，以及作业+项目式融合设计三类作业改革方案。研究旨在对不同作业方式带来的学生行为变化进行量化建模，为探索更加科学、高效的作业机制提供数据支撑和决策参考。
教育干预的精准化因果分析：基于虚拟样本的教学实验可固定背景变量，单独操控教学方式和任务类型等关键干预要素，系统对比干预前后的学习表现，进而识别哪些教育措施在何种情境下真正产生积极效果。如研究团队可以构建统一作业与分层作业两类虚拟班级，在保持学生起点成绩和作业时间一致的前提下，仅对作业形式进行变量控制，模拟真实干预情境。研究立足实际教学需求，计划在可控模拟环境中拆解作业策略对学生学习过程的具体作用机制，推动作业管理的精准化与科学化。
个性化学习路径设计与自适应教学辅导：基于虚拟样本中学生的认知能力与学习风格等多维个体特征，教师或研究者不仅可以为每名虚拟学生量身定制个性化的学习目标与策略，还能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。研究团队选取一所实验中学，构建匹配该校学情的虚拟学生群体，模拟不同AI辅导策略，探索出了针对不同学生群体的个性化作业推荐方式。探究动态调整任务难度与反馈频率的自适应机制对学生完成率和学习主动性的影响，有助于精准因材施教。
虚拟样本为教科研带来规模化、精准化的可能，但科研者必须守好三道“安全阀”：高质量真实数据是建模底料，参数设定需动态校正以防偏差放大，隐私保护和算法公平性等伦理框架不可逾越。
展望未来，虚拟样本技术作为教师强大的“决策助手”，将随着算力提升与算法优化持续演进，朝着多模态感知、实时课堂伴随等方向发展，助力教育工作者更深刻地洞察教育本质、更精准地把握育人规律、更科学地优化教育实践。
（作者系温州大学教育学院教授）
《中国教育报》2025年05月26日 第06版
作者：叶新东