“你说眼下学生在应用人工智能（AI）时，遇到的最大问题是什么？”不久前，在北京交通大学（以下简称北交大）经济管理学院的一间教室里，该院教授苟娟琼这样问道。
在国内高校，苟娟琼是较早将AI应用于管理学教学的教师之一。多年实践下来，她有些无奈地告诉《中国科学报》：“学生遇到的最大问题是‘太爱问问题了’。”
爱问问题是一件好事，但要看怎样一个问法。
“现在大量学生使用AI，就是把他们遇到的问题直接丢给AI，然后等一个答案。”苟娟琼说，长此以往，任务看似完成得更快了，可学生却可能越来越说不清自己做这项工作的目的是什么。
问题该怎么解决？总不能让AI反过来问学生吧？
就在苟娟琼与记者交谈的同时，在不远处的一间会议室，一场主题为“数聚价值·智赋产业”的创新发展论坛正在举行。作为论坛上的重要环节，苟娟琼团队正式发布了其研发的“BJTU 知行合一”教学智能体（以下简称“知行合一”智能体）。借助该智能体，团队尝试重塑人机协作的方式——让AI从答案提供者转向思考促进者，支持学生的能力发展。
“说得再直白些，相比于回答问题，我的智能体更喜欢‘问学生’。”苟娟琼说。
一个智能体“小组”
准确地说，此次论坛上发布的智能体并不是“一个”，而是“一组”。
“知行合一”智能体由四个分别被命名为“小智”“小知”“小行”和“合一”的专项认知引导智能体组成。四个智能体各司其职，陪伴学生经历从思考问题、行动到检验和修正认知的不同环节。
其中，“小智”负责在任务开始前绘制一张“思考地图”，帮助学生厘清目标、关键因素和潜在风险；“小知”擅长层层追问，引导学生说清决策判断依据；“小行”进一步引导学生将思考内容转化为方案以及AI技能；“合一”则记录并分析人与AI在目标、信息和判断上的差异，帮助双方对齐。
这样的表述不太好理解，苟娟琼设想了一个场景。
比如，学生要和智能体一起完成一项经营决策。其间，“小知”不会直接给出方案，而是提示学生：该决策的目标是什么、要考虑哪些条件，以及“只看利润够不够”“如果订单增加，仓储、配送和资金能否承受……”学生必须解释自己的想法，并主动发现原先没有考虑到的问题。
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