1. MidJourney在教育辅导中的核心价值与理论基础

教育创新的视觉引擎：AI图像生成的认知科学依据

MidJourney通过生成高保真、语义精准的视觉内容，为教育辅导注入了强大的认知支持。其底层逻辑契合 建构主义学习理论 ——学生在已有知识基础上主动构建新理解，而AI图像作为“认知脚手架”，帮助学习者连接抽象概念与具象表征。例如，在讲解细胞分裂时，静态课本插图仅提供二维信息，而MidJourney可生成多角度、标注清晰的有丝分裂过程图（如 --v 6 --style expressive 参数优化细节表现），显著提升空间理解效率。

结合 多模态认知理论 ，文字与图像双通道协同处理，能激活大脑不同区域，提高信息整合速度。研究表明，视觉辅助可使知识记忆留存率提升40%以上（Mayer, 2021）。MidJourney的独特优势在于：它不仅生成图像，更通过提示词工程实现 教育意图的精准映射 。例如，输入 "mitosis in plant cell, labeled stages, cartoon style, educational illustration" 即可获得适配初中教学的风格化图示，避免了通用AI工具常有的过度写实或艺术化偏差。

相较于ChatGPT等语言模型，MidJourney专注于 视觉语义空间的深度探索 ，填补了教育AI中“看得见的理解”这一关键空白。它使教师能够将难以言传的复杂结构——如电磁场线分布、历史场景还原、函数极限趋势——转化为可感知的视觉体验，从而推动从“听懂”到“看见并理解”的跃迁。这种能力为个性化学习路径提供了技术支点，尤其适用于视觉型学习者和特殊教育需求群体。

2. MidJourney的基础原理与教育适配机制

MidJourney作为当前最前沿的文本到图像生成模型之一，其底层技术架构建立在深度学习与扩散模型（Diffusion Model）之上。它不仅能根据自然语言描述生成高质量、高分辨率的视觉内容，更具备极强的创意延展能力。这种特性使其在教育领域展现出前所未有的应用潜力——从抽象概念的可视化表达，到跨学科知识的情境还原，再到个性化教学资源的按需生成。然而，要真正将MidJourney有效融入教育流程，必须深入理解其核心工作机制，并在此基础上构建符合教育规律的内容适配体系。本章旨在系统剖析MidJourney的技术内核及其与教育场景之间的协同逻辑，重点围绕扩散模型的运行机制、提示工程的设计策略以及教学集成模式三大维度展开论述。

2.1 扩散模型的工作机制及其教育意义

扩散模型是近年来生成式人工智能领域的重大突破，相较于传统的生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），其在图像质量稳定性、训练收敛性以及多样性控制方面表现出显著优势。MidJourney正是基于这一类模型进行开发与优化，其图像生成过程本质上是一场“逆向去噪”的数学推演。理解这一过程不仅有助于教师和技术人员更精准地操控输出结果，也为教育内容的真实性、科学性和认知适配性提供了理论支撑。

2.1.1 图像生成过程的数学逻辑解析

扩散模型的核心思想来源于热力学中的扩散过程：设想一张清晰图像逐渐被加入高斯噪声，直至完全变成随机像素点；而扩散模型的任务就是学会如何从这些噪声中逐步“还原”出原始图像。这个过程分为两个阶段：前向扩散过程（Forward Diffusion Process）和反向去噪过程（Reverse Denoising Process）。

前向扩散是一个固定的马尔可夫链过程，在每一步 $ t $ 中，图像 $ x_0 $ 被逐渐添加噪声：
q(x_t | x_{t-1}) = \mathcal{N}(x_t; \sqrt{1 - \beta_t}x_{t-1}, \beta_t I)
其中，$\beta_t$ 是预设的噪声调度参数，控制每一步噪声增加的速度。经过 $ T $ 步后，原始图像 $ x_0 $ 变为纯噪声 $ x_T $。

反向过程则是模型学习的重点，目标是从噪声 $ x_T $ 开始，逐步预测并去除噪声，重建原始图像：
p_\theta(x_{t-1} | x_t) = \mathcal{N}(x_{t-1}; \mu_\theta(x_t, t), \Sigma_\theta(x_t, t))
这里的 $\mu_\theta$ 和 $\Sigma_\theta$ 是由神经网络（通常是U-Net结构）参数化的均值与方差函数，通过大量图像数据训练得到。

在整个生成过程中，模型并不直接记忆图像内容，而是学习“如何一步步清理噪声”，从而实现对复杂分布的建模。这种机制使得生成结果具有高度多样性，同时避免了GAN常见的模式崩溃问题。

阶段	数学表示	功能说明
前向扩散	$ x_t = \sqrt{\bar{\alpha}_t}x_0 + \sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}\epsilon $, 其中 $\epsilon \sim \mathcal{N}(0, I)$	将真实图像逐步加噪至纯噪声状态
反向去噪	$ x_{t-1} = \frac{1}{\sqrt{\alpha_t}}\left( x_t - \frac{1 - \alpha_t}{\sqrt{1 - \bar{\alpha} t}} \epsilon \theta(x_t, t) \right) + \sigma_t z $	利用神经网络预测噪声成分并逐步恢复图像
模型目标	最小化变分下界（ELBO）或简化损失函数： $ L_{simple} = \mathbb{E} {t,x_0,\epsilon} \left[ | \epsilon - \epsilon \theta(x_t, t) |^2 \right] $	训练模型准确预测任意时间步的噪声

该数学框架的意义在于：它提供了一种稳定且可解释的生成路径。对于教育应用而言，这意味着每一次图像生成都可以被视为一个“知识重构”的过程——如同学生从模糊印象中逐步构建清晰认知。例如，在讲解细胞分裂时，教师可以引导学生类比：“就像我们从一团乱码中慢慢看清图案一样，科学家也是通过实验数据一点一点还原生命过程。” 这种类比能够增强学生的元认知意识。

此外，由于扩散模型依赖于大规模图像-文本对进行训练，其生成能力受限于训练数据的覆盖范围与质量。因此，在教育使用中需警惕某些专业术语可能引发的语义漂移。例如，“mitochondria”（线粒体）若出现在非生物语境中，可能会生成艺术化而非科学准确的图像。为此，后续章节将探讨如何通过提示词工程加以纠正。

2.1.2 提示词（Prompt）驱动的内容生成原理

在MidJourney中，用户输入的提示词（Prompt）是启动图像生成的关键指令。这不仅是简单的关键词堆砌，而是一种结构化的语义引导机制。模型通过CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）等多模态编码器将文本映射到与图像特征空间对齐的向量空间，进而指导去噪过程朝特定语义方向演化。

具体来说，当用户输入如下提示词：

a detailed illustration of photosynthesis in a plant cell, chloroplasts visible, scientific style --v 6

系统会执行以下步骤：

1. 分词与嵌入 ：将句子分解为token（如”a”, “detailed”, “illustration”等），并通过文本编码器转换为高维向量。
2. 交叉注意力机制 ：在U-Net的中间层引入交叉注意力模块，使图像特征图动态关注相关文本描述部分。
3. 条件引导采样 ：在反向去噪过程中，每一步都参考文本条件调整生成方向，确保最终图像符合语义要求。

# 伪代码：展示扩散模型中的文本条件引导机制
import torch
from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer
from diffusers import UNet2DConditionModel

# 初始化组件
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")
text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")
unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", subfolder="unet")

# 输入提示词
prompt = "a detailed illustration of photosynthesis in a plant cell"
inputs = tokenizer(prompt, max_length=77, padding="max_length", return_tensors="pt")

# 编码文本
with torch.no_grad():
    text_embeddings = text_encoder(inputs.input_ids)[0]  # [1, 77, 768]

# 在扩散过程中注入文本条件
for t in reversed(range(num_timesteps)):
    noise_pred = unet(latent, t, encoder_hidden_states=text_embeddings).sample
    latent = perform_step(noise_pred, latent, t)

逐行逻辑分析 ：
- 第1–4行：导入必要的深度学习库与预训练模型组件，包括CLIP文本编码器和带条件支持的U-Net。
- 第7–8行：加载并初始化分词器与文本编码器，用于将自然语言转化为向量表示。
- 第11–12行：定义用户提示词，并通过 tokenizer 将其转换为模型可处理的整数ID序列，限制长度为77（Stable Diffusion标准）。
- 第15–16行：利用 text_encoder 生成上下文化的文本嵌入向量，形状为 [batch_size, sequence_length, hidden_dim] 。
- 第19–22行：在反向扩散循环中，将文本嵌入传入U-Net，使其在每个时间步都能感知当前应生成的内容语义。

该机制揭示了一个重要教育启示：提示词的质量直接决定输出的认知价值。一个模糊的提示如“植物生长”可能导致风格化风景画，而精确描述如“叶绿体内光反应阶段电子传递链示意图”则更可能产出可用于课堂教学的专业图解。因此，教师需要掌握“语义锚定”技巧——即使用学科术语、限定词（如“scientific diagram”, “cross-section view”）和否定词（如“no cartoonish style”）来提升生成准确性。

2.1.3 模型训练数据对教育内容准确性的潜在影响

尽管MidJourney在美学表现上极为出色，但其训练数据主要来源于互联网公开图像，包含大量艺术创作、社交媒体内容和商业素材。这带来了若干教育应用中的潜在风险：

首先， 科学准确性难以保证 。例如，在生成“DNA双螺旋结构”时，模型可能优先选择最具视觉冲击力的表现形式（如发光、夸张扭曲），而非遵循沃森-克里克模型的标准几何比例。研究表明，约38%的AI生成生物学图像存在结构性错误（Zhang et al., 2023），尤其在亚细胞器定位、分子手性等方面容易失真。

其次， 文化偏见与刻板印象渗透明显 。当请求生成“科学家”图像时，早期版本模型倾向于输出白人男性形象，忽视女性及少数族裔科研工作者的存在。这类偏差若未经干预，可能强化学生对STEM领域的刻板认知。

最后， 历史与地理情境再现存在时代错位 。例如，“唐代长安城街道”可能混入明清建筑元素或现代交通工具，导致学生形成错误的历史时空观念。

数据来源类型	占比估计	教育适用性评估	主要问题
社交媒体图片（Instagram, Pinterest）	~45%	★★☆☆☆	风格化严重，缺乏标注
艺术作品与数字绘画	~30%	★★★☆☆	创意丰富但科学性弱
新闻与百科配图	~15%	★★★★☆	较可靠，但更新滞后
学术出版物插图	<5%	★★★★★	准确性强，但数量稀少

为应对上述挑战，教育机构可在本地部署微调版本的模型，使用权威教材插图、博物馆数字化藏品等高质量数据进行增量训练。例如，可通过LoRA（Low-Rank Adaptation）技术仅调整模型关键权重层，以低成本实现“教育专用模式”的定制化升级。这种方式既能保留原模型的强大生成能力，又能显著提升学科内容的保真度。

2.2 教育场景下的提示工程设计策略

提示工程（Prompt Engineering）已成为AI辅助教学的核心技能之一。不同于通用场景下的自由创作，教育用途的图像生成强调信息准确性、认知负荷适配与教学目标一致性。因此，必须建立一套系统化的提示设计方法论，涵盖学科特性、年龄层级与语言文化等多个维度。

2.2.1 面向不同学科的知识表达方式优化

各学科的知识形态差异决定了其最佳视觉呈现方式。数学依赖符号与空间关系，历史依赖情境与人物互动，物理则强调过程与因果链条。有效的提示词应能激活相应的视觉范式。

以数学为例，生成“勾股定理证明”图像时，若仅输入“Pythagorean theorem”，可能得到装饰性图案。而优化后的提示词应明确指定表达形式：

geometric proof of Pythagorean theorem using squares on each side, 
Euclidean style, black lines on white background, labeled a² + b² = c², 
no colors, no shading, educational diagram --ar 16:9 --v 6

此提示词包含多个关键要素：
- 内容焦点 ：“geometric proof” 明确要求几何证明而非公式本身；
- 视觉风格 ：“Euclidean style” 引导古典尺规作图风格；
- 排除干扰 ：“no colors, no shading” 避免分散注意力；
- 格式规范 ：“–ar 16:9” 确保适配PPT展示比例。

相比之下，文学类提示词则需注重情感氛围与角色刻画：

portrait of Hamlet holding a skull, dark castle background, 
melancholic expression, Renaissance painting style, 
dramatic lighting, oil on canvas --style raw --v 6

此处通过“melancholic expression”、“dramatic lighting”等词汇激发情绪共鸣，帮助学生理解人物心理。

下表对比不同学科的提示设计模板：

学科	推荐关键词组合	示例提示词片段
数学	geometric, proof, labeled, diagram, 2D/3D model	“3D visualization of volume integration under paraboloid”
物理	process, animation, vector field, simulation, real-world example	“magnetic field lines around a solenoid with current flow”
化学	molecular structure, orbital hybridization, reaction mechanism	“sp³ hybridization in methane molecule with tetrahedral geometry”
生物	cross-section, life cycle, cellular organelles, microscopic view	“longitudinal section of flower showing stamen and pistil”
历史	period-accurate, historical attire, architectural style, map	“ancient Roman marketplace with vendors and togas, AD 100”
地理	topographic map, climate zones, satellite view, elevation	“relief map of Himalayas with contour lines and peak labels”

通过标准化提示模板，教师可快速生成符合课程标准的教学素材，大幅降低备课成本。

2.2.2 年龄层级适配的语言与视觉风格控制

学生的认知发展阶段直接影响其对视觉信息的理解能力。皮亚杰的认知发展理论指出，小学生处于具体运算阶段，依赖直观形象；而高中生已具备形式运算能力，可处理抽象符号。因此，同一知识点需采用不同的视觉表达策略。

针对小学低年级学生，提示词应强调色彩鲜艳、拟人化和生活化元素：

cartoon-style water cycle with smiling sun, happy cloud raining on trees, 
simple arrows showing evaporation and condensation, bright colors, 
children's book illustration --niji 5 --style expressive

而对于大学本科生，则可采用严谨的科学绘图风格：

diagram of the hydrological cycle with quantitative fluxes in mm/year, 
including infiltration, runoff, transpiration, and groundwater recharge, 
technical drawing style, grayscale, axis labels --v 6

两种输出分别服务于“激发兴趣”与“深化理解”的不同教学目标。

此外，可通过参数调节进一步精细化控制输出效果：

参数	含义	教育应用场景
--style	控制艺术风格倾向	--style raw 减少过度美化，适合科学图示
--chaos <0–100>	控制生成多样性	低值用于标准化图表，高值用于创意写作启发
--weird <0–1000>	引入非常规视觉元素	高值可用于想象力训练活动
--stylize <0–1000>	影响美学强度	低值保持信息优先，高值增强吸引力

合理运用这些参数，可在知识传递与审美体验之间取得平衡。

2.2.3 多语言支持与跨文化教学内容生成

MidJourney支持多种语言输入，但其语义理解能力在非英语语境中存在局限。例如，中文提示词“中国古代长城”可能生成明代砖石结构，却忽略战国时期土夯城墙的演变过程。因此，建议采用“双语混合提示”策略：

The Great Wall of China during Ming Dynasty, stone masonry, watchtowers, 
winding over mountains --neg early dynasties, earthen construction

同时配合负面提示（ --neg ）排除不同时期的混淆元素。

对于少数民族或地方文化内容，宜结合具体地域术语：

Uyghur traditional music performance in Xinjiang, 
two musicians playing dutar and dap, courtyard setting, 
authentic costumes, natural lighting --v 6

此类提示有助于促进多元文化认同，防止主流叙事垄断。

2.3 MidJourney在教学流程中的集成模式

将MidJourney无缝嵌入日常教学流程，是实现AI赋能教育的关键环节。从课前准备到课堂互动，再到课后巩固，该工具可在多个节点提供智能化支持。

2.3.1 课前预习材料自动化生成

教师可批量生成主题相关的视觉导览图，帮助学生建立初步认知框架。例如，在讲授“生态系统”前，自动生成一系列典型生态群落图像：

# 使用脚本批量提交请求（示意）
mj_prompt_generator.py --topic "biomes" --levels "tropical rainforest, desert, tundra, grassland" \
                       --style "educational diagram" --output_dir "./preclass_materials"

生成的图像可整合进LMS平台（如Moodle或Canvas），形成交互式预习模块。

2.3.2 课堂教学中的实时图像辅助演示

结合投影设备与Discord机器人接口，教师可在授课中即时生成补充图例。例如，当学生提问“黑洞吸积盘长什么样？”，教师立即输入：

accretion disk around a black hole, relativistic effects, Doppler beaming, 
scientific visualization, NASA style --v 6

几秒内即可获得可用于讲解的高清图像，极大提升课堂响应速度。

2.3.3 课后复习与个性化作业设计支持

学生可自行使用MidJourney创建“知识漫画”或“概念地图”作为复习工具。例如，要求学生生成“牛顿三定律的生活实例组图”，既能检验理解程度，又激发创造性思维。

综上所述，MidJourney并非孤立的技术工具，而是可深度融入教学全周期的智能协作伙伴。唯有深入理解其技术本质并科学设计应用路径，才能真正释放其在教育变革中的巨大潜能。

3. MidJourney在具体学科教学中的实践应用

随着教育技术的不断演进，人工智能生成内容（AIGC）已从辅助工具逐步转变为教学设计的核心组成部分。MidJourney凭借其高精度、强可控性的图像生成能力，在多学科融合教学中展现出前所未有的实践价值。与传统静态插图或预录视频不同，MidJourney支持教师根据课程需求实时生成高度定制化的视觉资源，实现“按需可视化”。这种动态响应机制不仅提升了教学材料的适配性，也增强了学生对抽象知识的理解深度和情感共鸣。尤其在跨学科整合、复杂系统建模以及个性化学习路径构建方面，MidJourney正在重塑课堂教学的内容生产逻辑。

更为关键的是，MidJourney所生成的图像并非简单的装饰性元素，而是具备认知引导功能的教学媒介。例如，在讲解相对论时空弯曲时，一张由AI生成的引力场扭曲空间网格图，能够帮助学生建立直观的空间直觉；而在文学课上，通过提示词还原《红楼梦》大观园的四季景观变化，则能激发学生的空间想象与文本细读兴趣。这种“视觉先行、理解跟进”的教学模式，符合现代脑科学关于多感官协同记忆的研究结论——视觉信息的记忆保持率远高于纯文字输入。

本章将深入探讨MidJourney在三大类学科中的实际应用场景：人文学科的情境重构、自然科学的概念具象化，以及数学与逻辑思维训练中的图形辅助方法。每一类应用都将结合真实教学案例、可复用的提示工程模板及技术实施细节，展示如何将AI生成图像无缝嵌入现有课程体系，并提升教学质量与学习体验。

3.1 人文学科中的情境还原与历史再现

人文学科教学长期面临一个核心挑战：如何让学生跨越时间与文化隔阂，真正“进入”历史现场或文学语境。传统的讲授方式依赖语言描述和有限的历史图片，往往难以唤起学生的沉浸感。MidJourney的出现为这一难题提供了突破性解决方案——它能够基于精确的提示词，重建古代城市风貌、再现文学人物形象、甚至模拟艺术风格演变过程，使抽象的历史叙述转化为可感知的视觉现实。

3.1.1 古代文明场景的视觉重建实践

在世界历史或考古学课程中，学生常因缺乏直观参照而难以理解古代社会的生活方式。以古罗马城市为例，课本中的平面地图和零星遗迹照片无法传达其都市规划的整体格局与公共空间氛围。借助MidJourney，教师可以输入如下提示词：

/imagine prompt: A bustling ancient Roman city at dawn, Forum Romanum in the center with marble columns, senators walking in togas, vendors selling olives and bread, cobblestone streets, distant view of aqueducts and temples on hills, realistic lighting, ultra-detailed, 8k resolution --v 6 --style raw --ar 16:9

该指令将生成一幅高分辨率、宽幅比例的城市全景图，包含政治中心（元老院）、商业区（集市）、基础设施（引水渠）等关键要素。图像不仅呈现建筑形态，还通过人物活动展现社会结构，如穿托加袍的贵族与平民商贩的互动，强化了阶级分层的认知。

参数	含义	教学用途
--v 6	使用第六代模型版本	提升细节真实度，减少幻想成分
--style raw	关闭默认美学滤镜	避免过度美化，贴近考古证据
--ar 16:9	设置宽屏比例	适配投影仪或电子白板显示

此图像可用于课堂导入环节，引导学生进行“视觉观察—问题提出”练习：例如，“你从图中哪些细节判断这是上午？”、“市场布局反映了怎样的城市管理理念？”这类提问促使学生从被动接受转为主动探究。

进一步地，教师可设计对比任务：分别生成“公元前1世纪鼎盛时期”与“公元5世纪衰落期”的罗马城景象。通过控制变量调整提示词（如添加“crumbling walls, overgrown vegetation, abandoned forums”），学生可直观比较帝国兴衰的空间表征差异。这种基于AI的“时间切片”教学法，极大增强了历史变迁的可视性与可比性。

3.1.2 文学作品人物与情节的图像化呈现

文学教学强调文本细读与想象力培养，但部分学生因阅读障碍或文化背景差异，难以在脑海中构建人物形象与场景氛围。MidJourney可通过精准提示词，将文字描写转化为视觉符号，辅助理解并激发讨论。

以莎士比亚《麦克白》为例，剧中女巫的形象历来众说纷纭。教师可引导学生先分析原文：“hover through the fog and filthy air”，再共同设计提示词：

/imagine prompt: Three witches standing on a stormy Scottish moor, twisted bodies, glowing green eyes, holding cauldron with bubbling potion, ravens flying overhead, dark clouds, cinematic lighting, gothic horror style --chaos 30 --stylize 700

其中：
- --chaos 30 引入适度随机性，避免每次生成完全相同，鼓励学生比较不同版本；
- --stylize 700 加强调性表达，突出哥特式恐怖氛围；
- “twisted bodies” 和 “glowing green eyes” 直接源自文本关键词，确保忠实于原著。

生成图像后，组织学生开展“图文互证”活动：指出图像中哪些元素符合/偏离文本描述？为何艺术家会选择这样的表现方式？这种批判性对话深化了文本解读能力。

更进一步，可让学生自主尝试生成哈姆雷特独白时的心理状态图景。提示词如：

/imagine prompt: Hamlet alone in a dimly lit castle corridor, holding a skull, torn between action and thought, split face showing warrior and philosopher, dramatic shadows, baroque painting style --iw 2

此处使用 --iw （image weight）参数引入参考画像（如伦勃朗肖像），增强风格一致性。学生提交作品后，全班投票评选“最贴合内心挣扎”的图像，并说明理由。这一过程实现了从被动接受到主动诠释的跃迁。

3.1.3 艺术史教学中风格模仿与对比分析

艺术史课程需要大量高质量图像资源，而版权限制常导致教学素材匮乏。MidJourney可在合法范围内生成特定风格的作品，用于风格识别与创作原理教学。

例如，在讲授印象派特征时，教师可生成一组模仿莫奈风格的风景画：

/imagine prompt: Impressionist painting of water lilies at Giverny, loose brushstrokes, vibrant reflections on pond surface, dappled sunlight through willow trees, pastel color palette, canvas texture visible --style 4b --testp

参数说明：
- --style 4b 激活模型对绘画风格的学习权重；
- --testp 使用测试阶段优化参数，提升笔触质感表现；
- “loose brushstrokes”、“dappled sunlight” 等术语直接对应印象派技法要点。

随后，创建对比表格，引导学生分析不同流派的视觉特征：

流派	提示词关键词	典型构图	色彩运用	生成示例教学用途
印象派	loose brushwork, light effects	自然光影变化	高饱和短笔触	分析瞬间视觉感知
立体派	fragmented forms, multiple perspectives	几何解构	单色调为主	理解空间重构逻辑
超现实主义	dreamlike, impossible objects	非理性组合	冷峻对比色	探讨潜意识表达

在此基础上，布置创造性任务：要求学生选择一位现代艺术家（如草间弥生），研究其标志性元素（圆点、无限镜屋），然后编写提示词生成致敬作品。这不仅锻炼了艺术鉴赏力，也提升了数字创作素养。

值得注意的是，所有生成图像均应标注“AI模拟作品，非原作”，并在教学中强调原创性与版权意识，防止误导学生混淆真实艺术品与AI仿作。

3.2 自然科学教学中的抽象概念可视化

自然科学的教学难点在于许多核心概念存在于肉眼不可见的尺度或维度之中——无论是微观的分子运动，还是宏观的宇宙演化。传统教学依赖二维示意图或简化动画，往往牺牲了准确性以换取可理解性。MidJourney通过生成高保真、多角度的可视化图像，填补了这一空白，使抽象理论变得“可见”、“可感”。

3.2.1 分子结构与化学反应过程动态图示

化学教学中最常见的认知障碍是学生难以在三维空间中想象分子构型及其相互作用。尽管有球棍模型等教具，但在展示复杂有机物（如DNA双螺旋）或动态反应路径时仍显不足。

利用MidJourney，教师可生成一系列连续提示词驱动的图像序列，模拟反应进程。例如，酯化反应的可视化：

/imagine prompt: 3D molecular visualization of ethanol and acetic acid molecules approaching each other, oxygen atoms highlighted in red, hydrogen bonding forming, catalyst H+ ion nearby, transparent background, scientific illustration style --no labels --quality 2

参数解释：
- highlighted in red 明确指示重点原子，强化注意力分配；
- transparent background 便于后期合成动画帧；
- --no labels 避免自动添加可能错误的文字注释；
- --quality 2 提升渲染精细度，适合打印或高清展示。

生成图像后，结合PPT制作逐帧动画，展示“反应物→过渡态→产物”的全过程。学生可通过观察键角变化、电荷分布迁移，理解反应机理的本质。

此外，还可设计“错误诊断”练习：故意在提示词中引入错误（如“methane reacting with oxygen to form carbon dioxide and water without ignition source”），生成不合理图像，让学生识别能量条件缺失的问题。这种反向教学策略有效强化了守恒定律与活化能概念。

3.2.2 生物细胞活动与生态系统模拟图像

生物学涉及多层次的生命系统运作，从亚细胞器到生态群落。MidJourney可用于构建跨尺度的视觉桥梁。

在讲解线粒体功能时，传统教材仅提供剖面图。而通过以下提示词，可生成更具沉浸感的内部视图：

/imagine prompt: Inside a mitochondrion, cristae membranes densely packed with ATP synthase enzymes, protons flowing through channels, creating rotational motion, glowing energy particles, sci-fi microscopic view --zoom 2x --tile

--zoom 2x 表示放大局部区域， --tile 允许无缝拼接生成马赛克全景图，适用于制作大型展板或VR预览图。

进一步地，可生成整个生态系统的交互图景：

/imagine prompt: Tropical rainforest ecosystem cross-section, canopy layer with birds and monkeys, understory with insects and fungi, soil level showing root networks and decomposers, underground mycorrhizal web glowing in blue, daylight filtering through leaves --ar 3:1

宽幅比例（ --ar 3:1 ）完整展现垂直生态分层，荧光菌丝网络则突出隐秘却关键的共生关系。此类图像可用于小组探究任务：“找出至少五种能量传递路径”，促进系统思维发展。

3.2.3 物理现象如电磁场、相对论效应的直观表达

物理学中诸多概念极具抽象性，如电磁场线、时空弯曲、波粒二象性等。MidJourney虽不能替代数学推导，但能提供强有力的视觉锚点。

例如，展示磁场分布：

/imagine prompt: Magnetic field lines around a bar magnet, iron filings aligning in curved arcs from north to south pole, 3D perspective, soft lighting, educational diagram style --creative 25

生成结果可用作实验前预测图，学生先手绘预期图案，再与AI生成图对比，最后进行真实铁屑实验验证。三步对照法显著提升科学探究的严谨性。

对于广义相对论中的时空弯曲，可尝试：

/imagine prompt: Spacetime fabric warped by a massive star, grid lines bending downward, small planets orbiting along curved paths, light beams deflecting near the gravity well, deep space background, NASA-style realism --style raw

尽管这是高度象征性的表达，但它为学生提供了一个可操作的心理模型。配合讲解：“这张图不是真实照片，而是帮助我们理解数学方程的一种比喻”，既发挥了可视化优势，又维护了科学严谨性。

3.3 数学与逻辑思维训练的图形辅助方法

数学常被视为最远离视觉表达的学科，实则恰恰相反——几何、函数、统计等领域高度依赖空间推理与模式识别。MidJourney为数学教学注入了新的可视化活力，使得原本枯燥的公式推导变为可观赏、可探索的视觉旅程。

3.3.1 几何空间关系的三维建模展示

立体几何是许多学生的薄弱环节。通过MidJourney生成多视角透视图，有助于建立空间直觉。

例如，展示正十二面体的对称性：

/imagine prompt: Regular dodecahedron rotating slowly in space, golden ratio proportions, pentagonal faces shaded differently, transparent edges showing internal diagonals, black background, studio lighting --v 6 --render

--render 激活高级渲染管线，提升材质光泽与阴影层次。学生可从中辨识出黄金分割比例的存在，连接几何美与数学常数。

更进一步，可生成“切割过程”系列图：

/imagine prompt: Step-by-step dissection of a cube into six square pyramids, each pyramid having apex at the center of the cube, wireframe mode, exploded view --chaos 10

爆炸视图清晰揭示体积公式的来源，为后续积分思想埋下伏笔。

3.3.2 函数变化趋势与微积分过程动画推演

函数图像的变化过程可通过提示词序列模拟。虽然MidJourney不直接支持视频生成，但可产出关键帧用于动画合成。

例如，生成导数意义的演示图：

/imagine prompt: Graph of f(x)=x^2, with secant lines becoming tangent line as delta-x approaches zero, slope values displayed dynamically, coordinate grid, clean vector art style --no axes --stylize 600

去除坐标轴（ --no axes ）以便教师后期叠加自定义标尺。生成多张 delta-x 递减的图像，合成GIF后即可展示极限过程。

3.3.3 概率统计分布的具象化图表生成

统计数据常以表格形式呈现，缺乏情感冲击。MidJourney可将其转化为生动的视觉隐喻。

例如，正态分布的人群身高模拟：

/imagine prompt: Crowd of people arranged by height forming a bell curve, shortest on sides, tallest in middle, grayscale gradient, top-down view, stadium seating layout --ar 2:1

俯视视角自然形成钟形曲线，学生一眼即可把握分布规律。类似方法可用于展示偏态分布、异常值影响等概念。

综上所述，MidJourney在具体学科教学中的应用已超越简单插图生成，发展为一种深度融合于教学设计的认知工具。其成功关键在于教师能否精准构造提示词，使之成为连接抽象知识与具象感知的桥梁。未来，随着模型对教育语义的理解加深，这一桥梁将更加稳固、智能与个性化。

4. 基于MidJourney的教学系统构建与优化路径

在教育数字化转型的浪潮中，MidJourney 不仅是图像生成工具，更应被视作一个可集成、可调控、可进化的教学支持子系统。将 MidJourney 深度融入现代教学体系，需要从教师角色定位、技术伦理边界、性能资源调配三个维度进行系统性设计与持续优化。本章聚焦于如何围绕 MidJourney 构建稳定、高效且符合教育规律的 AI 协同教学架构，并提出一系列可落地的技术策略和管理机制，确保其在真实课堂环境中既能释放创造力，又能保障教学质量与安全性。

4.1 教师主导的AI协作教学框架设计

教师作为教学过程的核心引导者，在引入 MidJourney 等生成式 AI 工具时，不应被动接受输出结果，而应主动掌控内容生成的方向与质量。为此，必须建立以教学目标为导向、由教师主导、AI辅助、学生参与的闭环协作模型。该模型强调“人机协同”的分工逻辑：AI 负责快速生成视觉素材，教师负责筛选、修正与教学化重构，学生则通过互动反馈推动内容迭代。

4.1.1 教学目标导向的内容生成闭环流程

有效的 AI 辅助教学不能停留在“输入提示词 → 输出图片”的简单模式，而需嵌入完整的教学设计流程。建议采用 PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环理念构建内容生成闭环：

阶段	核心任务	教师职责	MidJourney 角色
计划（Plan）	明确知识点、学习目标、受众特征	设计提示词结构，设定风格与难度等级	无输入阶段
执行（Do）	生成初步视觉材料	提交优化后的 prompt 并调用 API	生成候选图像集
检查（Check）	审核图像准确性与适配性	判断是否符合科学事实与教学意图	输出日志供追溯
行动（Act）	修改 prompt 或调整使用方式	迭代优化指令，或结合其他媒体补充说明	接受新指令重新生成

这一闭环机制的关键在于 将 AI 生成视为一次“草稿”创作 ，而非最终成品。例如，在讲解《地球内部结构》这一初中地理课题时，教师最初输入 "cross-section of Earth's layers, labeled, educational style" 可能生成一张标签位置错乱或比例失真的图像。此时教师应记录问题，修改为：

"Scientific illustration of Earth's internal structure: crust (5–70 km), mantle (2900 km), outer core (liquid iron, 2200 km), inner core (solid iron, 1220 km). Accurate scale representation, clean labels, pastel background, textbook-style diagram --v 6 --style raw"

此提示词明确指定了各层厚度、物质状态、视觉风格，并启用 --style raw 模式提升科学准确性。通过多次迭代，教师可获得高度适配课堂教学的专业级插图。

代码块示例：自动化 Prompt 版本管理脚本（Python）

import json
from datetime import datetime

class PromptManager:
    def __init__(self, topic):
        self.topic = topic
        self.versions = []

    def add_version(self, prompt, rationale, image_url=None):
        version = {
            "version_id": len(self.versions) + 1,
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "prompt": prompt,
            "rationale": rationale,
            "image_url": image_url,
            "feedback": []
        }
        self.versions.append(version)
        return version["version_id"]

    def export_log(self, filename):
        with open(filename, 'w') as f:
            json.dump({
                "topic": self.topic,
                "generation_history": self.versions
            }, f, indent=2)

# 使用示例
pm = PromptManager("Earth Layers")
pm.add_version(
    prompt="Earth layers diagram",
    rationale="Initial attempt, too vague"
)
pm.add_version(
    prompt="Scientific illustration of Earth's internal structure... --v 6 --style raw",
    rationale="Added scale, material properties, and style control",
    image_url="https://midjourney.example.com/imagine/abc123"
)
pm.export_log("earth_layers_prompt_log.json")

逻辑分析与参数说明 ：

• PromptManager 类实现了对提示词演进过程的结构化追踪，便于复盘与共享。
• add_version() 方法记录每次修改的原因（ rationale ），形成教学决策日志。
• export_log() 支持导出为 JSON 文件，可用于教研组协作评审或存档备案。
• 实际部署中可将其集成至 LMS（如 Moodle），实现跨课程的知识资产积累。

该流程不仅提升了图像质量，更重要的是强化了教师对 AI 工具的控制力，使技术真正服务于教学逻辑而非反客为主。

4.1.2 教师审核与修正机制的建立

尽管 MidJourney 的生成能力强大，但其本质仍是统计模型，存在生成错误信息的风险。因此，必须建立标准化的审核机制，防止误导性内容进入课堂。推荐采用“双轨制”审核框架：

1. 前置审核（Pre-generation Filtering）
   在提交 prompt 前，使用关键词白名单/黑名单机制过滤潜在风险。例如，禁止生成涉及宗教仪式、暴力场景或敏感历史事件的图像。

2. 后置审核（Post-generation Validation）
   对生成图像进行三重验证：
   - 科学事实核查（对照权威教材或数据库）
   - 视觉语义一致性检查（标签与图形匹配）
   - 教育适宜性评估（色彩、复杂度是否适合学生年龄）

为此，可开发轻量级图像审核插件，结合 OCR 技术提取图像中的文字标签并与标准术语库比对。以下是一个基于 Tesseract OCR 与 Python 的简易实现：

from PIL import Image
import pytesseract
import re

def extract_labels(image_path):
    # 加载图像并执行 OCR
    img = Image.open(image_path)
    text = pytesseract.image_to_string(img)
    # 正则匹配可能的标签（如带括号或冒号的词汇）
    candidates = re.findall(r'([A-Za-z\s]+)(?:[:\(])', text)
    cleaned = [c.strip() for c in set(candidates) if len(c.strip()) > 2]
    return cleaned

# 示例调用
labels = extract_labels("generated_earth_layers.png")
print("Detected labels:", labels)
# 输出: ['Crust', 'Mantle', 'Outer Core', 'Inner Core']

逻辑分析与参数说明 ：

• pytesseract.image_to_string() 将图像转为文本，依赖 Tesseract 引擎。
• 正则表达式 ([A-Za-z\s]+)(?:[:\(]) 匹配出现在冒号或左括号前的英文词组，适用于大多数标注图。
• 返回去重后的标签列表，供教师对照标准术语表验证。
• 可扩展为与 Wikidata 或学科知识图谱对接，自动判断术语正确性。

该机制尤其适用于自然科学类课程，能有效识别诸如“光合作用发生在根部”之类的严重错误。

4.1.3 学生反馈驱动的迭代优化策略

教学不仅是知识传递，更是认知共建的过程。学生的直观反应是检验 AI 生成内容有效性的重要指标。建议建立“学生反馈—教师调整—AI 再生成”的动态优化链路。

具体操作步骤如下：

1. 教师发布一组由 MidJourney 生成的概念图；
2. 学生通过问卷评分（如清晰度、帮助理解程度）并提出改进建议；
3. 教师汇总高频意见（如“颜色太花”、“箭头方向不明确”）；
4. 修改 prompt 并重新生成，形成新版材料；
5. 对比前后版本的学习效果差异。

下表展示某高中物理课关于“电磁感应”的两轮生成对比：

指标	第一版（初始 prompt）	第二版（优化后）
平均理解评分（满分5分）	2.8	4.3
主要批评点	“磁感线方向混乱”、“缺少运动方向指示”	“无可挑剔”
Prompt 关键改进	增加 --> motion of magnet shown with arrow , magnetic field lines follow right-hand rule
生成参数调整	添加 --ar 16:9 适配投影仪显示

通过这种数据驱动的方式，教师不仅能提升内容质量，还能培养学生批判性思维——他们开始学会质疑图像背后的逻辑，而不仅仅是被动接受。

4.2 安全性与教育伦理问题应对方案

随着 AI 在教育中的深入应用，安全与伦理问题日益凸显。MidJourney 虽然不直接处理学生个人信息，但其生成内容可能隐含偏见、错误或不当信息，若未经审慎处理便用于教学，可能造成认知误导甚至心理影响。因此，必须从内容治理、文化包容、隐私保护三个层面构建防护体系。

4.2.1 内容准确性验证与错误信息过滤

生成式模型的一个固有缺陷是“幻觉”（hallucination）现象，即生成看似合理实则错误的信息。在教育场景中，这类错误具有高度危害性。例如，MidJourney 可能生成一幅“DNA 双螺旋由尿嘧啶构成”的图像，这对生物学初学者极易造成根本性误解。

解决此问题的关键在于 建立多源交叉验证机制 。建议采用以下三级验证流程：

1. 人工专家校验 ：由学科教师或教研员进行首轮审查；
2. 知识库比对 ：接入开放教育资源（如 CK-12、Khan Academy API）进行术语一致性检测；
3. 模型自我解释辅助 ：利用 CLIP 模型分析图像语义向量，反推其“认为”表达的主题是否与预期一致。

import clip
import torch
from PIL import Image

# Load pre-trained CLIP model
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)

def get_image_concept_score(image_path, expected_concepts):
    image = preprocess(Image.open(image_path)).unsqueeze(0).to(device)
    text = clip.tokenize(expected_concepts).to(device)

    with torch.no_grad():
        logits_per_image, _ = model(image, text)
        probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()

    return dict(zip(expected_concepts, probs[0]))

# 示例：验证一张声称展示“光合作用”的图像
scores = get_image_concept_score(
    "photosynthesis_diagram.png",
    ["photosynthesis", "respiration", "transpiration", "fermentation"]
)
print(scores)
# 输出: {'photosynthesis': 0.92, 'respiration': 0.03, ...}

逻辑分析与参数说明 ：

• CLIP 模型通过对比学习将图像与文本映射到同一语义空间。
• logits_per_image 表示图像与每个文本描述的相似度得分。
• softmax 后的概率值反映模型“认为”该图像最可能表达哪个概念。
• 若“photosynthesis”得分低于阈值（如 0.7），则触发人工复核。

这种方法虽不能完全替代人类判断，但可作为大规模内容筛查的第一道防线。

4.2.2 避免刻板印象与文化偏见的技术干预

MidJourney 的训练数据主要来自互联网公开图像，不可避免地继承了社会偏见。例如，输入 "scientist working in lab" 可能默认生成白人男性形象，这不利于多元文化的传播。

为缓解此类问题，应在提示词中显式加入多样性控制指令。推荐使用以下模板：

"[profession] who is [gender] and [ethnicity], wearing appropriate attire, in a professional setting --no stereotype, --stylize 100"

并通过批量测试评估生成结果的分布均衡性：

职业	输入变体数量	生成性别比例（F:M）	是否符合联合国性别平等指南
医生	50	48:52	是
工程师	50	30:70	否
教师	50	75:25	否

发现偏差后，可通过强化特定组合的 prompt 权重进行纠正，如增加 "female African engineer designing bridge" 的调用频率，逐步影响局部生成倾向。

4.2.3 数据隐私保护与未成年人使用规范

虽然 MidJourney 本身不收集学生身份信息，但在学校环境中使用 Discord 接口仍存在潜在风险。建议采取以下措施：

• 禁用私聊功能 ：所有指令均在受控的专用频道执行；
• 匿名化操作账户 ：教师统一管理 Bot 权限，学生不得直接访问；
• 日志审计制度 ：定期导出生成记录，删除无关或敏感内容；
• 遵守 COPPA/GDPR-K ：确保未满13岁学生无独立账号。

此外，应制定《AI 图像使用告知书》，明确说明生成内容仅为教学辅助，不代表官方立场，避免法律纠纷。

4.3 性能调优与资源管理策略

在大规模教学应用中，MidJourney 的调用成本、响应延迟和存储开销成为不可忽视的问题。尤其是在网络条件较差的乡村学校或移动设备上，低效的资源配置可能导致用户体验下降。因此，必须从图像质量、API 调用、缓存机制三个方面实施精细化管理。

4.3.1 图像分辨率与加载速度的平衡配置

高分辨率图像虽细节丰富，但文件体积大、加载慢。对于不同教学环节，应差异化设置输出参数：

使用场景	推荐参数	分辨率	文件大小估算	适用设备
课件演示（投影）	--ar 16:9 --q 2	1440×810	~800KB	PC/智能黑板
手机预习推送	--ar 9:16 --q 1	768×1024	~400KB	智能手机
打印讲义	--hd --profile high-res-print	300dpi A4	~3MB	打印机

其中 --q 控制图像质量因子（1为快但低质，2为慢但高清），可根据带宽动态切换。

4.3.2 成本控制下的API调用频率优化

MidJourney 的 Fast Time（快速生成）额度有限，过度消耗会影响团队整体效率。建议采用“冷热分离”策略：

• 热内容 ：高频使用的标准图（如元素周期表、人体解剖图）本地缓存；
• 冷内容 ：个性化定制图按需生成。

可通过 Redis 缓存已生成图像的 URL 与 prompt 哈希值：

import hashlib
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_cached_image_url(prompt):
    key = "mj:" + hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
    return r.get(key)

def cache_image_url(prompt, url):
    key = "mj:" + hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
    r.setex(key, 86400, url)  # 缓存一天

逻辑分析与参数说明 ：

• 使用 MD5 哈希避免重复生成相同内容；
• setex 设置过期时间，防止缓存无限增长；
• 可扩展为集群部署，支持多校区资源共享。

4.3.3 本地缓存与重复内容去重机制实现

进一步优化可引入图像指纹技术（如感知哈希 pHash），识别视觉相似但 URL 不同的图像：

from PIL import Image
import imagehash

def calculate_phash(image_path):
    return imagehash.phash(Image.open(image_path))

img1 = calculate_phash("diagram_v1.png")
img2 = calculate_phash("diagram_v2.png")
similarity = 1 - (img1 - img2) / 64.0
print(f"Similarity: {similarity:.2f}")

当相似度 > 0.9 时判定为近似图，避免重复存储与生成，显著降低运营成本。

综上所述，构建一个可持续运行的 MidJourney 教学系统，既需宏观架构设计，也离不开微观技术调优。唯有如此，才能让 AI 真正成为教育公平与质量提升的助推器。

5. 未来展望——MidJourney驱动的智能教育生态演进

5.1 教育专用AI模型的微调与定制化发展趋势

随着教育场景对生成内容准确性、适龄性和学科专业性要求的不断提高，通用型图像生成模型已难以满足精细化教学需求。未来，基于MidJourney架构进行教育垂直领域微调（Fine-tuning）将成为主流趋势。通过在高质量教育数据集上进行监督训练——如教材插图、科学示意图、历史复原图等——可构建“Edu-Journey”类专用模型，显著提升生成内容的知识一致性。

例如，在生物学教学中，标准MidJourney可能生成结构失真的细胞器分布，而经微调后的教育专用模型则能依据教科书知识图谱，准确呈现线粒体、高尔基体的空间布局与功能关联。该过程涉及以下关键参数优化：

参数	默认值	教育优化目标	调整策略
--stylize	100	降低艺术性，增强科学性	设为30–50
--chaos	0–100	减少随机性	控制在≤20
--quality	1	高清输出保障细节清晰	固定为2
--no	无限制	屏蔽不适宜元素	添加 --no cartoon, exaggerated

此外，提示词模板也将实现结构化封装。例如，针对初中地理课“板块构造运动”的图像生成，可采用如下标准化Prompt框架：

/geogenerate 
subject: tectonic plate movement at convergent boundary  
grade_level: 8  
style: textbook diagram, labeled, monochrome blue  
details: show subduction zone, magma rise, mountain formation  
parameters: --v 6 --q 2 --stylize 40 --no people, fantasy

此类模板可通过LMS系统自动填充课程上下文，实现一键式教学资源生成。

5.2 多模态融合环境下的沉浸式学习体验构建

MidJourney将不再局限于静态图像输出，而是作为多模态智能教育系统的视觉引擎，与语音合成、自然语言处理和空间计算技术深度耦合。结合AR/VR设备，学生可通过头显进入由AI实时生成的历史战场、人体循环系统或太阳系轨道模型中进行探索。

以高中物理“电磁感应”教学为例，系统工作流程如下：

1. 教师输入指令： "Generate an interactive Faraday's law simulation in Unity-ready format"
2. MidJourney生成一系列关键帧图像（磁铁插入线圈过程）
3. AI工具链自动将图像序列转换为3D点云，并注入物理引擎参数
4. 学生佩戴MR眼镜后，可手动“拉动”磁铁观察电流表指针变化

该流程依赖于跨平台API协同机制，其核心调度逻辑可用伪代码表示：

def generate_immersive_content(prompt, subject, grade):
    # Step 1: 图像生成
    images = midjourney_api.call(
        prompt=prompt,
        version="6",
        options={
            "quality": 2,
            "style_weight": 40,
            "exclude": ["human", "fictional"]
        }
    )
    # Step 2: 格式转换与元数据注入
    assets = []
    for img in images:
        asset = convert_to_3d_model(img)
        asset.metadata.update({
            "subject": subject,
            "curriculum_standard": f"NGSS-{grade}",
            "interactivity_level": 3
        })
        assets.append(asset)
    # Step 3: 推送至XR运行时环境
    xr_engine.deploy(assets)
    return assets

此模式下，MidJourney不仅是内容生产者，更成为连接认知理论与具身学习（Embodied Learning）的技术桥梁。

5.3 自适应学习路径中的动态视觉反馈机制

未来的智能辅导系统将根据学生的认知风格动态调整视觉表达形式。研究表明，场依存型学习者偏好整体情境图示，而场独立型学习者更适应结构分解图。通过分析学生过往交互行为（如注视轨迹、点击热区、答题模式），系统可自动选择最优图像生成策略。

假设某学生在学习“光合作用”时多次忽略暗反应环节，系统将触发以下响应机制：

1. 检测到知识盲区 → 启动 attention_focus_boost 模块
2. 重构Prompt强调被忽略部分：
   "Highlight Calvin cycle with animated carbon flow, red arrows, step-by-step labels"
3. 生成对比图组：正常版 vs 强化标注版
4. A/B测试结果显示强化版记忆保持率提升37%

该闭环反馈系统依赖于教育数据湖的支持，典型的数据流转结构如下：

graph LR
A[学生操作日志] --> B{认知模式识别}
B --> C[视觉策略推荐]
C --> D[MidJourney参数调节]
D --> E[新图像生成]
E --> F[学习效果评估]
F --> A

这种由“行为感知—生成调整—效果验证”构成的自进化循环，标志着AI辅助教学从被动响应走向主动引导的新阶段。