摘要

 

课堂讨论是高等教育中常用的教学方式，在辅导课（tutorials）和讲座课（lectures）里都能促进主动学习、同伴互动、批判性思维和学生参与。但在中等规模和大型班级中，教师很难在有限的课堂时间里收集、比较并回应所有学生或小组的发言，有价值的想法可能就这样被埋没了。为应对这一挑战，我们的 EASE 项目开发并试点了 DialogueHub——一个旨在提升课堂互动的 AI 增强型协作对话平台。学生可以在课上通过手机等移动设备提交个人或小组的回答，平台会自动汇总、总结和分析这些内容，帮助教师实时看出全班有哪些共同主题、分歧观点和知识盲区，以及哪些地方还需要进一步讲清楚。试点结果表明，DialogueHub 提高了课堂效率，让更多学生愿意参与，也让教学更能及时回应学生的实际状况。学生能更清楚地看到自己的想法和全班讨论之间的联系，教师也能立刻掌握全班的整体理解水平。本文介绍该项目的设计、实施、成果、挑战和未来推广建议，并认为：只要把轻量级 AI 工具与教学法、学习需求以及教师判断结合起来，就能实实在在地提升课堂讨论的质量。

 

关键词： 课堂讨论、AI 增强学习、协作对话平台

 

 

引言

 

合作学习是当代高等教育的重要组成部分。在商科与管理教育中，课堂讨论、案例分析、解决问题和反思性对话都很常见。通过讨论，学生能够表达想法、比较观点、挑战假设，并将理论概念应用于实际问题。这些活动在管理类课程中尤其有价值，因为这类课上的许多问题都涉及伦理困境、组织行为难题、战略权衡，以及如何在不确定性条件下做决策。

 

然而，有效的课堂讨论往往很难组织，尤其是在中等或大型班级中。当许多学生或小组同时发言时，教师很难在有限的课堂时间内捕捉到所有回答。结果往往是：只有少数声音被听到，安静的学生容易被忽略，有价值的想法可能被埋没。教师也难以把握全班的整体情况，比如哪些误解普遍存在、哪些观点趋于一致、哪里存在分歧，或者哪些内容还需要再讲一遍。

 

这些挑战催生了我们的 EASE 项目《协作对话平台：增强课堂互动》。该项目探索 AI 如何支持——而非取代——教师的引导角色。通过该项目开发的平台 DialogueHub，相当于课堂讨论的分析助手：它收集个人或小组的回答，自动整理和总结这些回答，并提供实时分析，帮助教师做出更有依据的教学决策。DialogueHub 可用于辅导课和讲座课。它最多支持 200 人同时在线，能把多份学生提交的内容实时转化为结构化的 AI 总结和关键发现，让教师更快读懂学生的思路，在课上给出更有针对性的反馈。

 

 

平台设计

 

该项目在 IBSS 战略管理与组织系（SMO）开展，并获得 Learning Mall 的支持。作为一门课程层面的 EASE 项目，它汇聚了教学和技术两方面的成员，将教学设计整合到平台开发之中。该项目旨在提升辅导课和讲座课中课堂讨论的质量与效率，尤其适用于管理类课程——这些课程里学生经常要面对开放式问题、案例分析、伦理困境和战略决策任务。

 

传统的讨论方法，如纸质回答或口头小组汇报，仍然有用，但在中等和大型班级中局限很明显：同时发言的人一多，教师受时间限制，往往只能听到少数学生或小组的声音，很多想法就这样被忽略了。这样一来，教师很难实时掌握全班整体的理解状况、找出普遍存在的误解、看到多样的视角。因此，该项目从一个实际的教学问题出发：AI 如何帮助教师在上课过程中更有效地捕捉、分析和回应学生的讨论内容？

 

为回答这一问题，团队把 DialogueHub 做成一个基于网页的实时课堂互动平台。教师可以创建讨论会话，设置标题、密码、日期、时长和议程；学生通过二维码或链接就能加入，以个人或小组形式提交回答。该平台还支持上传相关教学材料，如讨论问题、案例文档、辅导材料或参考答案。学生提交后，DialogueHub 会自动用 AI 总结关键论点、归纳共同主题、比较不同回答的异同、识别分歧观点、标出独特见解，并给出后续追问的建议。这样一来，教师能在课堂上更快地做出更有依据的教学决策。

 

 

实际应用示例

 

1. 会话设置

DialogueHub 的一个关键功能是“快速 AI 创建”（Quick AI Creation），教师只需输入一段简单的提示（prompt），平台就能生成一个结构完整的课堂讨论会话。这一功能减少了备课时间，让教师能更高效地组织互动学习活动。

 

例如，教师可以输入下面这段提示：

“为 SMO302 TTL6 安排一节 50 分钟的辅导课讨论，主题是‘组织发展干预：人员与流程’。内容包括 5 分钟视频观看、15 分钟讨论及小组提交、30 分钟反思，时间定在 2026 年 7 月 10 日 14:00—14:50。”

 

根据这段提示，平台会生成一个讨论会话，议程、时间安排和访问方式都清清楚楚。学生随后扫码或点链接加入会话，以个人或小组形式提交回答。

 

 

图 1(a) DialogueHub 中的教师界面

 

 

图 1(b) DialogueHub 中的学生界面

 

 

2. 讨论问题与学生回答

在一次课堂活动中，教师请学生讨论这样一个问题：

“你怎么看待薪酬保密（pay secrecy）？”

 

学生通过平台提交了回答。例如：

 

图 2 DialogueHub 中的小组提交内容示例

 

 

在收集到回答后，DialogueHub 自动对提交的内容进行了总结和分析。平台发现，两个小组都把薪酬保密看作一把“双刃剑”，既有利也有弊。它还指出了两组回答的差异：第一个小组更关注人际关系层面的影响，比如职场嫉妒；而第二个小组则强调更广泛的系统性问题，如歧视和公平。

 

 

图 3 DialogueHub 中的AI总结的内容示例

 

这份 AI 生成的分析，让教师不必再逐条朗读学生的原始回答，很快就能进入有意义的课堂讨论。教师可以立即识别关键主题、比较不同观点，并提出有针对性的追问。比如，教师可以让学生想一想：薪酬透明带来的到底是更多公平，还是更多压力？或者答案是否取决于组织文化、法律背景或人力资源政策设计？这样一来，DialogueHub 让课堂互动更高效、更包容，也更有依据。

 

 

试点启示

 

DialogueHub 项目走过了一个迭代过程：从课堂需求分析，到平台开发、试点测试，再到反思总结。团队没有将 AI 定位为聊天机器人或内容生成器，而是将 DialogueHub 设计为一个结构化的对话助手，让学生提交的回答更清晰可见、更便于比较、更派得上用场。轻量的网页设计、扫码即用的访问方式、对个人和小组提交的支持，再加上实时分析仪表盘，让它在真实课堂上切实可行。试点课堂证实，学生几乎不需要学习成本就能上手，教师也能把 AI 生成的总结自然地用到讨论引导中。

 

项目还带来了一些教育上的启示。对学生来说，所有个人或小组的回答都能被记录下来，而不只是课堂上口头说出的那部分，这让讨论环境更包容。学生也能看到自己的想法和全班整体思路之间的联系，从而促进反思和元认知学习。对教师来说，平台减轻了收集和比较回答的负担，让他们有更多时间做解读、澄清和有针对性追问。在课程层面，DialogueHub 让不同教学班之间的主动学习更一致，也为日后改进课程提供了有用依据。与此同时，试点也指出了下一步要发展的方向，尤其是多轮讨论功能和更丰富的可视化。

 

 

教学建议

 

想用好 DialogueHub 这类 AI 辅助讨论工具，教师首先要明确教学目的。想清楚让学生讨论什么、期待什么样的回答，以及 AI 生成的总结在课上要怎么用。当讨论题能促使学生进行比较、评判、论证和应用时，平台的作用最大。例如，“薪酬保密有哪些优缺点？”、“在本案例中，哪种组织发展干预最合适？为什么？”或 “你会如何从不同的理论视角解读这一管理问题？”——这类问题通常能引出角度各异、便于比较和归纳的回答。

 

同样重要的是，教师要向学生说清楚：他们的回答会被怎么用。当学生明白自己的提交会成为随后课堂讨论的一部分，而不是被收上去只为检查时，他们会更认真投入。教师可以直接告诉学生：平台会帮忙找出共同主题、有意思的分歧，以及值得继续讨论的问题。把用途讲明白，学生才会把自己的发言当成集体学习的一部分。

 

第二条建议是：把 AI 的输出当作起点，而不是最终答案。AI 总结能帮教师快速把握整体情况，但它未必完整、中立、准确。教师要用批判的眼光看待分析结果，发现不准确的地方及时纠正，再凭自己的学科专业知识引导讨论。这在管理教育中尤其重要，因为学生的回答往往涉及判断、解读和结合具体情境的推理，很少能简单用对错衡量。

 

最后，教师要把反馈闭环做完。学生提交回答后，要让大家看到这些回答如何影响了后面的课堂对话。比如教师可以说：“好几个小组都提到了公平问题”“有个有意思的差异：有的小组关注隐私，有的小组关注歧视。”这会让学生感到自己的参与是有价值的，以后也更愿意认真投入。久而久之，这样的做法会慢慢形成一种乐于对话、勤于反思、共同探究的课堂文化。

 

 

反思与结论

 

DialogueHub 项目也带来了一些更宏观的思考：AI 在高等教育中应该扮演什么角色。它的价值在于回应了一个真实的教学难题——在实时讨论中，如何捕捉、综合并回应众多学生的发言。在这个项目里，困难不在于缺少教学内容，而在于课堂互动中缺乏可见性和综合整理。DialogueHub 通过及时反馈、全面比较和汇总，让教师和同学都能更清楚地看到学生的思考。平台不是要取代教师，而是快速处理学生的回答、标出那些容易被漏掉的模式，从而支持教学。

 

项目还说明了一点：AI 只有在精心设计、并由教学法明确引导时，才能带来更包容的参与。所有小组都能提交想法，DialogueHub 因此不再依赖少数活跃发言的学生，教师也能接触到更广泛的视角。然而，包容性并非仅来自技术。它还取决于课堂文化、问题设计、教师的引导，以及学生是否相信自己的发言会被妥善使用。所以，教师要把平台的使用目的讲清楚，鼓励互相尊重的讨论，营造一个让学生敢说、愿意说的课堂环境。

 

另一个重要反思与 AI 素养有关：师生都需要清楚，AI 分析能做什么、不能做什么。AI 可以高效地总结、归类、比较回答，但也可能把观点简化过头、漏掉语境中的细微差别，甚至给出不准确的解读。所以，教师的判断始终是关键。平台应该被当作教学辅助工具，而不是权威；它的作用是辅助教师解读，而不是替教师解读。

 

总而言之，DialogueHub 展示了 AI 如何以实用且有教学意义的方式增强课堂互动，让更多个人和小组参与进来。平台通过支持数字化提交、实时汇总和 AI 驱动的分析，帮助教师捕捉更广泛的学生想法，在课上给出更有针对性的反馈。试点在促进参与、改进教师引导、提升课程教学三个方面都取得了积极成果。与此同时，它也指明了未来继续完善的方向：多轮讨论、更丰富的可视化、与现有学习系统的整合，以及教师培训。总的来说，DialogueHub 是 AI 辅助教学创新中一个很有前景的例子。其价值不在于自动化教育，而在于加强学生参与、教师判断与协作学习之间的联系。

 

 

附录

 

DialogueHub 访问链接（当前名为"Meeting AI"）： https://meeting-edu.yunjiai.cn/

 

EASE 项目团队成员：Liang Wen (PI, from SMO), Xiaoyan Liang (CI, from SMO), Yan Pan (CI, from Hexie), and Han Xin (CI, from Learning Mall)