数字教育工具虽然大幅提升了信息获取的便利性，但交互式、多模态的学习实践往往因开发成本高、数量有限而难以普及。Google Research 近日公布了一项新研究实验，尝试利用生成式用户界面（GenUI）技术缩小这一差距，使教育工作者能够根据自身教学目标和课程，动态生成定制化的交互式学习模拟。
目前，该项目已发布一个包含 30 多个英语交互式学习内容的示例库，覆盖物理、化学、生物和数学等 STEM 学科，主要面向初中和高中阶段。这些内容均由 AI 生成并经教师审核。使用 Google Workspace for Education 的学校可通过试点计划注册并提供反馈。
教学设计如何转化为游戏化关卡
该研究将主动学习原则作为核心优化方向，延续了 2024 年发布的 LearnLM 模型以及 2025 年“Learn Your Way”实验的思路。在具体的教学设计上，系统将复杂的学科主题拆解为一系列难度递进的游戏化关卡。
以地球科学为例，第一关可能聚焦于云量对局部温度的影响，随后逐步过渡到关于快速升温和风暴的更高难度挑战。为了引导学习者通关，系统会动态生成多层脚手架支持，包括：
- 激活先验知识的导言
- 包含相关公式与理论的工具箱
- 多级提示
- 针对具体作答情况的定制反馈
- 供学生在自主探索后参考的详细解题步骤
这些设计旨在提供实时、上下文感知的指导，而非直接给出答案。
自纠错循环与质量护栏
为确保生成内容的质量，研究团队在生成流程中引入了由教学护栏驱动的自纠错循环。系统会从三个维度进行迭代校验：
- 教学法：关卡是否准确覆盖学习目标并呈现合理的难度递进。
- 机制：按钮等功能是否正常运作，当前关卡是否可解。
- 视觉：界面上是否存在可能造成干扰的冗余元素。
在这些自纠错循环内部，系统采用了具有智能体性质的自动评估流程。例如，可解性评估会自动启动一个 Chrome 实例，像真实用户一样与模拟程序交互，不仅测试特定解法的有效性，还会尝试将旋钮调至极端值等对抗性操作。循环将持续重复，直到生成结果满足所有标准。
教师试用反馈
在整个研究过程中，教师被置于核心位置。英国 STEM 教师对一批交互式学习内容进行了评估，整体评分达到良好或优秀，其中物理和化学被认为最适合通过模拟形式呈现。
在美国开展的一项初步研究中，12 名教师各自提出了三个定制交互内容的需求，系统根据其具体课堂场景生成了相应模拟。教师给出的平均质量评分为 8 分（满分 10 分）。据参与测试的高中科学教师反馈，动态生成解决了长期存在的课堂难题——无法利用现成的静态模拟进行差异化教学。一位初中科学教师则表示，生成的设计元素与其教学目标的契合度令人兴奋。
接下来，Google Research 将与 Google for Education 合作，在全球范围内的学校和课堂中试点这些交互式学习内容。教师可为任何自定义 STEM 概念申请模拟，新生成的内容需经申请教师审核批准后，才会加入公共示例库。团队还将开展用户体验研究和实地调查，以评估这些工具在实际课堂中对学习成效和学生参与度的影响。