后疫情時代教育創新發展的新視域與中國卓越探索

陳麗 任萍萍 張文梅

關鍵詞：互聯網;人工智能;大數據;中國;案例

為順應時代發展的最新趨勢，探索基于信息技術環境下的新型教育教學模式與教育服務供給方式，促進智能化教育研究的深度開展，加速推進應用的融合創新，2020年12月11—12日，經教育部批準，中央電化教育館與北京師范大學、科大訊飛股份有限公司在國家會議中心共同舉辦“2020全球人工智能與教育大數據大會”。本屆大會以“教育未來 因A.I.而能”為主題，圍繞人工智能、大數據與教育的深度融合等重要話題，邀請來自中國、美國、英國、菲律賓等眾多國家的頂尖人工智能科學家、大數據專家、教育學家、名校校長、教育科技領域學者以及教育科技產業界優秀人才共同參與，采用線上線下相融合的方式，就“人工智能+教育”、大數據挖掘與應用、腦科學、心理健康測評、區域教育治理等話題進行了深入研討。

此次大會，專家們針對智能技術與教育應用的主題，全方位、多角度對疫情期間的在線教育變革實踐，智能時代的教育評價、因材施教、在線教育過程監控和區域教育治理等多個議題展開深入分析與探討，為后疫情時代的教育研究與應用提供思考和借鑒。

一、“停課不停學”中的教育創新

為了應對新型冠狀病毒肺炎疫情，教育部提出了“停課不停學”的要求，鼓勵廣大師生利用信息化教育資源和平臺合理開展線上教學。這次史無前例、強制性的大規模在線教育實踐讓教育和互聯網有了更緊密的結合，使得互聯網空間成為一個重要的教育教學空間。相比于傳統教學中的物理空間和社會關系空間，互聯網空間具備時空靈活、資源共享、行為數據化、信息眾籌、關系網絡化和系統聯通化6大典型特征[1]，這些特征使得互聯網環境下的教育教學存在獨特之處，該現象在“停課不停學”實踐中表現得尤為顯著。因此，筆者將從教學方法、教學組織形式、課程形態、教育服務模式和教育管理5個層面來探討“停課不停學”中的教育創新及其對教育教學的影響。

（一）教學方法創新：先學后教，以學定教

傳統課堂較多關注“教”和“學”，通常是教師先講授知識內容，學生通過理解、練習等方式完成知識的遷移，課后作業的功能在于知識的鞏固吸收。然而，互聯網環境中的教師通常會失去與學生面對面直接交流的機會，為了在此時能更好地了解學生的學習掌握情況，許多教師會將知識學習過程提前，弱化教授作用，而更多地關注學生的知識習得過程。這種教學流程的顛覆勢必引發教學方法的變化，在“停課不停學”在線教學時期，“先學后教，以學定教”的教學新方法得到廣泛運用，即：學生先根據學習目標進行自學，然后教師基于學生學習情況確定教學內容和策略?；谡n前的學情分析，教師在課堂上進行的是針對性的重點講解和應用訓練，幫助學生解決薄弱環節，推動知識遷移應用中學生高階能力的發展。此外，網絡平臺提供的豐富學習資源、認知工具和過程性分析數據等學習支持，也為學生開展基于指導的自主學習提供了有利條件，在線學習中教師不再作為學習的主導者，而是扮演促進者和幫助者的角色，只在必要時提供相應的專業指導。這些在線教育中出現的教與學的方法創新，有助于重構互聯網環境下的教育教學模式，促進學習者更高階段思維能力的培養。

（二）教學組織形式創新：職能分工的協作教學

在傳統課堂中，教師與學生的交流是面對面方式，教師是學生唯一獲取知識與疑問解答的來源。在互聯網環境中，教師與學生時空分離，師生間不再是簡單的一對一或一對多的線性層級，而是多點對多點的復雜網絡，學生可基于網絡自主學習進行知識的獲取。教學陣地的轉移無疑對教師能力提出了極高的要求，既要求教師能夠設計教學、組織活動，還需要其能夠熟練網絡管理、平臺操作等工作。當教師一人分飾多角時，通常會引發教師精力分散的問題，從而對在線教學效果產生影響。在“停課不停學”期間，許多學校摸索出一種適用于在線教育的教學組織形式——基于職能分工的協作式教學，即在教學中細化教師職能，安排專項教師分別負責內容講授、答疑解惑、平臺管理、學習支持等環節的工作。在此次疫情教學中，甚至有部分家長承擔起學習支持的角色。通過這種協作分工的組織形式，可將復雜的在線教學工作分解為較簡單的幾個環節，從而最大化地發揮個體的能力，提高教育教學的效果。未來可能還會出現教學設計人員、資源供給人員等多種服務角色，互聯網時代的教學不再是教師一人的獨角戲，而將逐漸走向團隊協同的分工作業方式。

（三）課程形態創新：跨越式的生態化課程

長期以來，我國實行著較為單一的課程形態，班級授課是我國課堂教學的主要形態，中高考改革后出現的走班教學，已是對課程形態的一種進步發展。在疫情期間的大規模在線教學中，出現了一些跨越班級、跨越學校的課程，來自不同學校的師生基于網絡平臺共同參與一門課程的學習;同時，課程利用互聯網自組織的特征，實現了跨越身份角色的聯系，教師、學生之間都能互相進行指導。這樣一類跨越班級、課時、學校，強調差異化與個性化的新型課程形態被稱為生態化課程，在“停課不停學”期間對教育教學產生了重要影響?；ヂ摼W空間打破了傳統課程的班級、學校、身份、數量等規則約束，擴大了個體的影響能力，一個好的教師可以利用互聯網在更大范圍內服務更多學生;同時，學生、家長及各行各業的精英都可以通過網絡發揮教學力量?；ヂ摼W通過整合全社會資源，共同服務于學習者。未來的課程不一定是以學校為單位，可能是以區域，甚至國家為單位，這種跨越式的生態化課程突破了原有的學校教育的圍墻，讓教育與社會相融合，為因材施教提供了一種有效途徑。

（四）服務供給模式創新：多主體協同供給

在傳統教學中，教學目標、教學資源和教學過程都是由學校教師進行設計，學生獲取教學服務的渠道限定在學校。在互聯網的影響下，學校不再是學生獲得教育服務的唯一場所，基于個體或企業的教育服務組織與機構持續涌現，它們為學習者提供了靈活、個性化和優質的教學資源與服務。這種多主體協同供給的教育服務模式能夠較好地滿足學習者多樣化、個性化的需求，尤其是在“停課不停學”期間發揮了重要作用。在“互聯網+”時代，教育亟需改變行業內單一主體的教育服務供給模式，創新教育的供給方式與供給內容。轉變傳統供方驅動的、基于知識（學科）劃分的固化教學服務，提供學習者（消費）驅動的、基于技能需求的靈活教學服務，促進規?；虒W中的個性化服務。為了實現這種轉變，一方面，要積極創設開放共享的互聯網協作機制，支持知識付費;另一方面，要建立完備的質量保證制度，通過政府審核、過程監控等方式保障準入內容的規范性。最終，整合全社會的教育資源，服務于日益變化的個性化、優質、終身的教育。

（五）教育管理創新：基于數據的科學決策

過去的教學管理主要依賴于教育管理者的主觀分析，通過對測試、日常表現等方面的觀察分析學校的教與學發展情況，難以保證教學過程管理的科學性和準確性?；ヂ摼W為過程監控、精準診斷和個性化指導提供了前所未有的機遇，在互聯網環境中，所有教和學的行為都會留下痕跡，從而為教育的過程監控提供可能。相比于傳統基于直觀經驗的主觀判斷，互聯網環境中記錄著人類教與學行為的多維數據，這些數據能夠用于精準地表征教育教學實踐的本質和規律，助力于提升教育決策的科學性和準確性。譬如，可通過大數據平臺實時監控在線教學的開展情況，幫助教學管理者基于不同學科的學習情況作出綜合診斷和分析;與此同時，基于學生各階段的作業完成情況，可精細分析每位學生的知識點掌握情況，從而幫助教師做出科學、精準的決策判斷，以及時調整教學內容與進度。

“停課不停學”期間的在線教育創新為“互聯網+”時代的教育教學研究提供了經驗和參考，新時期，社會各界應轉變原有的教育教學觀念，促進以生為本、以學定教、教在學中等教育新思路的實踐落地;積極探索智能技術與教育的深度融合與普及應用，滿足“互聯網+”時代學習者個性化、差異化的多元學習需求;立足教育優質資源流通和共享，通過社會各方力量的聯動發展，協同推進教育改革創新?！?020全球人工智能與教育大數據大會”聚集學界與社會力量，直面“A.I.+大數據”給教育帶來的變革，向社會展示了后疫情時代世界教育創新發展的探索與實踐，下面筆者擬從智能技術助力教育評價、因材施教、在線教育過程監控和區域教育治理創新4個層面凝練大會精華。

二、智能技術助力教育評價

教育評價事關教育發展方向，有什么樣的評價指揮棒，就有什么樣的辦學導向。2020年10月，中共中央、國務院印發《深化新時代教育評價改革總體方案》（以下簡稱為《總體方案》）[2]，旨在通過改變評價的“指揮棒”來推動教育的健康發展，解決現在教育發展中的一系列突出問題?！犊傮w方案》不僅在宏觀上明確了新時期教育評價的指導思想與改革目標，同時也在中觀層面提出4點改革方向，分別是改進結果評價、強化過程評價、探索增值評價和健全綜合評價。北京師范大學董奇校長在《科技賦能教育評價改革》的主題報告①中提到，在當前突出的教育實踐問題中，教育評價改革是難點，卻也是科技賦能教育可以發揮重要作用的領域。針對上述難點，應加強頂層設計，整合全國力量協同攻關，實現科技在賦能教育評價改革方面的力量。為了將《總體方案》中的4個評價落到實處，必須持續追蹤和研究學習者在學習成長中的過程數據，覆蓋教育教學的全要素，并實現對學生高階思維能力的有效評價。

智能技術的發展為教育評價改革帶來新的可能，多維度過程性信息、自動化評價工具等可為教育評價提供全方位、多層面的支持。在“互聯網+”時代，教育的復雜性日益突出，教育領域的心理和測評場景更為多元，人們趨向于采用可靠、高效、智能的方式整合多維度、多層次的信息，教育評價的智能化改革勢在必行。

（一）立足客觀多維信息，助力全過程評價

隨著人工智能、在線教育的蓬勃發展，基于實時動態的日志數據越來越豐富，利用數據挖掘技術表征日志文件中的行為并分析行為背后體現出的認知過程，探討過程評價和終結性評價的有效整合，有助于構建精準的學習者模型和知識教學模型，對于教育者優化學習資源配置、全面掌握學生的知識結構、實施有效的教學干預等方面具有重要意義。

景麗萍教授②介紹了文本數據挖掘在心理和教育測評不同場景下的具體應用，包括基于在線寫作的人格分析、自動化的開放式測評文本評分、教師評價文本的識別等方面。美國馬里蘭大學帕克分校的焦紅教授③在報告中介紹了他們在基于計算機的教學評估研究中的最新進展，通過不同格式的過程性數據（如答案更改數據、答題時間等），探討了用于認知診斷的作答反應、反應時長和答案更改三類數據的聯合建模。菲律賓馬尼拉雅典耀大學信息系統與計算機科學系執行主任Ma.Mercedes T.Rodrigo教授④在大會上給出了基于眼動數據研究精通閱讀的學生使用的閱讀策略，以及這些策略與閱讀熟練程度較低的學生使用策略的不同，由此討論不同編程配對組合的學生閱讀表現情況，以更好地支持教學改進。

（二）關注素養能力發展，促進全要素評價

近年來，學生的核心素養發展一直備受關注，國家倡導對學生德智體美勞全要素的綜合教育，關注學生的核心素養發展，但實施環節如何評測學生素養能力始終是難點問題[3]。法國教育部統計局（DEPP）學生評估辦公室主任、國際教育成就評價協會（IEA）主席Thierry Rocher①，以法國國家教育監測和評價項目為例，介紹了使用技術增強型題目、過程性數據以及用戶體驗方法等進行評價的重要創新進展，并展示了有關測量新興技能（通常稱為21世紀技能）的最新舉措。

當前對于創新思維能力及其水平的評估，主要采用對其核心成分發散思維水平的測試，北京師范大學心理學部的徐建平副教授②介紹了一種采用機器評分測量學生作答中文字式和圖片式兩種形式的發散思維測驗結果的方法，并對其評分的準確性、有效性以及工作效率進行初步研究，驗證了機器評分的可行性。中國教育學會教育統計與測量分會副理事長、北京師范大學心理學部的劉紅云教授③著眼于合作能力和問題解決的測量，研究基于計算機人人交互測驗的過程性數據，提取了成功合作問題解決的關鍵特征，并基于評分規則對過程數據進行計分，然后選擇合適的合作問題解決個體能力的測量模型，為新時期測量學生的合作能力和問題解決能力提供了一種參考思路。北京師范大學中國基礎教育質量監測協同創新中心的常務副主任辛濤教授④立足寫作能力評價視角，提出一種基于圖的中文作文自動評價框架，將計算機語言特征融入到能力測量的標準框架下，在保證預測準確率的基礎上增強智能評分對寫作構念覆蓋的可控性，同時探討不同模型使用的合理性，并為學生與教師提供可視化的反饋。

（三）構建智能評價系統，健全教育質量監管

北京師范大學校長董奇教授就新時期的教育評價問題提出了“智能化基礎教育評價系統”建設計劃，以服務學生健康成長、教師專業發展、學校內涵發展、區域教育管理和國家教育治理。系統將具有智能化的數據采集、分析、判斷和反饋能力，為用戶提供改進建議和指導，并形成教育閉環，對改進的評估狀態進行再評價。

縱觀教育評價改革實踐領域，已有許多單位和機構開展了基于技術的探索。由北京師范大學牽頭的中國基礎教育質量監測協同創新中心目前承擔著由教育部發起的全國范圍內的教育質量監測項目，采用“區縣—學?！獙W生”三階段分層不等概率抽樣的方式進行抽樣，由樣本學生及對應的學科教師、校長參與測試任務;地方省區單位以自費跟隊監測的形式參與國家監測，緊跟國家教育質量監測步調與標準，并可結合地區狀況調整、增減測試內容。目前監測的學科領域為：語文、數學、科學、體育、藝術和德育，三年為一個監測周期，每年監測兩個學科領域，依次為數學和體育、語文和藝術、科學和德育，最終形成四種監測報告：國家監測報告、分省監測報告、基礎監測報告（分區監測報告）和分校監測報告。以“科學評測”系統為例，其通過人機交互進行科學知識素養測試，記錄學生的操作行為軌跡，完成科學素養與計算機素養的雙向評測。

上述研究表明，我國在教育評價方面已開展一系列有價值的探索，譬如：通過計算機記錄多維數據，分析學習者的學習過程;探索利用機器實現智能評閱，使教師從重復性工作中解放出來。新時代教育評價改革的推進需要以《總體方案》為評價指向，促進教育評價的實踐落地與普及應用。教育評價不是單一的教育問題，需要協同各界力量共同推進。對此，國家需出臺相關評價標準，構建智能教育評估平臺，整合地方數據;學校主動探究行動策略，促進評價政策落地;企業提供技術產品支持，助力科學智能評測。

三、智能技術助力因材施教

因材施教是教學中重要的教學方法和原則，無論是對個體發展、還是教育公平都具有重要意義。它強調教師應根據學生自身的認知水平、學習能力以及自身素質，選取適合每個學生特點的學習方法進行針對性教學，以發揮學生長處，促進學生的個性化發展。我國最早的教育家孔子曾提出“因材施教、有教無類”的教學理念，然而截至目前，教育教學中卻仍普遍存在著教學內容繁重、教師資源偏少、學生數量較多的問題，精準化教育始終難以落實。

當前的社會正處于教育領域轉型發展的關鍵時期，利用智能技術助力因材施教落地，破解大規模個性化教育難題，是新時代教育創新發展的重要使命[4]。訊飛教育技術研究院在《2019智能教育發展藍皮書》研究成果的基礎上，結合近年來國內基于技術開展個性化學習和因材施教的實踐探索，對智能教育背景下技術賦能的因材施教進行系統研究，撰寫了《2020智能教育發展藍皮書——人工智能助力因材施教》研究報告（以下簡稱為《藍皮書》），并在大會上發布。訊飛教育技術研究學院的劉邦奇教授①匯報了《藍皮書》的主要內容，包括四部分：（1）給出定位，即聚焦個性化創新人才培養，推進智能教育深入發展，用智能技術助力規?；虿氖┙搪涞貞?（2）構建框架，面向學習者、活動和教育機構三大要素，提出識材、施教、發展的三個層級，并從技術和應用兩個層面對框架進行說明;（3）應用場景，給出了因材施教的三種應用場景，即：智能技術輔助學情分析、智能技術實現以學定教和智能技術助力智能測評;（4）展望未來，縱觀因材施教行業的總體發展趨勢，從政策扶持、技術推動、行業應用等方面展望行業發展前景?！端{皮書》為新時期利用智能技術促進因材施教提供了較好的方向與解決思路，結合大會中的報告內容，筆者分別從識材、施教和發展三個層面探討智能技術助力因材施教的應用場景與實踐探索。

（一）智能技術輔助識材，繪制學習者畫像

在“識材”層面，智能技術可輔助學情分析，科學識材?；舅悸肥抢么髷祿杉夹g獲取學習行為、學生生理信號等數據，深度挖掘基礎數據、學習數據、行為數據、心理數據等多維度的學情數據，形成學生素質畫像并可視化呈現，幫助教師進行學情分析。對于任何一個學生來說，只有先了解他的學習特點，才有可能為其提供最適切的學習方案。通過積累學生在日常學習、練習、測試過程中產生的數據，當數據累積到一定程度，基于深度分析可為學生進行多維度、深層次的知識能力畫像，其中也包括“學科潛能”。在這方面，北京師范大學的心理系、教育部與科技企業深度合作，推出“學科潛能和專業興趣雙核測評”，通過學科潛能和專業興趣的雙核評價，將學生的學業成績、知識點掌握情況和學科能力、學科潛能等方面的評價結合起來，以幫助學校、教師和家長更深入地了解學生的發展情況，從而為其提供針對性的指導和幫助。

（二）智能技術賦能教師，促進精準化施教

在“施教”層面，智能技術可助力實現以學定教，精準施教。智能技術助力精準施教的典型應用場景主要體現在彈性化教學預設、適切性情境創設、多樣化課堂互動、個性化作業生成與批改、智能化輔導與答疑等方面。以新一代智慧課堂為例，其借助智能平臺有效實現了課前、課中、課后的有機融合，提高教與學效率。在課前，教師通過平臺向學生推送預習作業，利用大數據技術分析學情數據，提前預設教學重難點;在課堂教學中，利用智能終端，采用多種形式呈現教學內容，在解決教學重難點的同時，充分發揮學生的主觀能動性，提升課堂效率;在課后，針對學生的薄弱知識點，向不同學生推送針對性的作業，實現教師的精準化教、學生的個性化學。

（三）智能技術助力評測，實現減負增效

在“發展”層面，智能技術助力智能測評，發展評價。智能技術助力發展評價的典型應用場景主要有課堂實時測評反饋、多維度學習效果分析、學生綜合素質評價等。通過詳細記錄學生在學習、成長過程中的各類數據，智能生成學情分析報告，并及時反饋給教師;同時，利用人工智能實現機器智能評測分析，為教師因材施教、促進學生全面個性發展留下更多時間。譬如：訊飛智學網可以實現智能閱卷、智能分析等功能，根據學生的日常作業和測驗，生成知識圖譜，直觀呈現學生對不同知識點的掌握情況。同時，系統能根據知識圖譜以及學生的學習程度，推送適合每個人的個性化練習，避免無效的重復練習。通過數據調研和分析發現，應用人工智能因材施教不僅可把孩子重復練習量下降到50%、回家作業時間降低32%、課外活動時間提升50%，還能降低學生的焦慮情緒、提升學習興趣，真正實現減負增效。

《藍皮書》為助力因材施教落地、破解大規模個性化教育難題、促進新時代教育創新發展提供了有力支撐，充分展示了我國在人工智能助力因材施教領域所做的有價值的探索。然而智能技術助推因材施教除了涉及技術問題之外，也需要依托基礎性的研究作為支撐。目前的研究工作大多限定在技術層面的探索，關于人的認知規律、交互規律等基礎性研究有待深入。同時，后續工作還需要融合國家、產業和學界等多方的力量，通過國家出臺方針政策把握方向，支持引領;學界深入基礎性研究，揭示教育規律，提供融合思路;產業界推進智能技術發展，立足實踐場景開展應用，方能實現更加精確、客觀、量化的個性化教育。

四、智能技術助力在線教育過程監控

在線教育是一種基于媒介的、師生時空分離的遠程教育形式，它與以人際直接互動為主要特征的面授教學有著本質上的區別。在線教育過程中，教與學的時空分離加大了教師教學的困難，導致許多教學環節難以開展?；ヂ摼W等智能技術為破解在線教育難題提供了前所未有的機遇[5]，實現了對學習者過程性動態數據的自動記錄與監控。下面筆者以高等院校和科技企業為例，介紹我國近些年對在線教育過程監控方面做出的探索與成果。

（一）在線數據分析平臺

智慧線是北京師范大學遠程教育研究中心開發的在線教育大數據服務平臺，其是基于人工智能和大數據技術挖掘與分析在線教育機構日常教學和管理中過程性數據。通過對數據的匯聚、建模、分析和可視化為機構用戶提供精準管理的數據支持，幫助用戶監測機構運行、發現深層規律、預警潛在風險，進而優化工作和管理效率。作為一個數據挖掘平臺，智慧線首先需要通過數據工具ETL（Extract-Transform-Load）抽取并匯聚在線教育機構中各類應用系統中的數據，包括機構基本信息數據、靜態教學與管理數據和動態教學與管理數據，以能夠動態表征機構管理與教學狀況的數據為匯聚重點。數據匯聚后通過數據清洗和標準化，將不同來源、不同類型的數據加以整合，并存儲到數據倉庫中。緊接著，數據分析師基于匯聚數據來建立針對本機構的定制評價與預測模型（如綜合評價的SERI模型）。最后，基于所構建的數據模型可以獲得機構教學與管理狀況的分析結果，這些分析結果將會以數據分析報告的形式通過Web端或移動終端APP定向推送給機構用戶，不同角色的用戶將收到與其業務相關的數據分析報告，如招生部分將收到招生數據分析報告，教師將收到課程教學報告，而決策者將收到機構工作綜合分析報告。

在“智慧線”數據平臺建設的基礎上，中心研究團隊繼續探索過程數據和人工智能在教育領域中的應用，從教育建模的現實問題出發，構建出人機增強智能支持下的敏捷建模引擎——DMTS，主要包括模型構建的數據（Data）、模型（Model）、場景（Task）和服務（Service）四大環節。通過建立協同機制，充分發揮人機協同、領域協同的力量。DMTS作為支持人機協同、跨領域協同的模型構建工具，其宗旨在于讓教育專家充分發揮其領域優勢，弱化模型構建難度，解決復雜教育領域問題。目前，DMTS整合教育研究的成果與數據科學的力量，已在實踐中作出了一些有價值的嘗試，在以教育模型構建為核心業務的適應性學習、科學決策、精準管理和區域教育治理等場景中發揮了重要作用。

（二）在線教學七步法

在“停課不停學”的大規模在線教學實踐中，全國在線教學普遍存在著直播課程形式單一、錄播課程缺少互動、教師負擔加重等問題[6]，基于這些教學痛點，我國科大訊飛基于人工智能和大數據技術應用，推出“在線教學7步法”，以過程化數據為支撐，助力因材施教和個性化學習?！霸诰€教學7步法”將整個教學細分為進門測、新授課、互動測、出門測、A.I.作業、1對N答疑和可視化報告7個實施步驟，旨在形成完整的教學閉環，實現課前、課中、課后的有機融合。在課前，A.I.自動評測學生課前的預習情況，智能生成學情分析報告，幫助教師預設教學重點。在課堂中，教師通過講練結合的模式講授新課，系統實時評測來指導教師新授內容的動態調整，并根據師生互動結果把控課堂進度。下課前，系統配合教師進行“出門測”，以準確了解學生的當堂掌握情況，從而實現個性化、針對性的作業布置。在課后，系統將根據學生的作業完成情況智能形成作業分析報告，并引導教師開展1對N、而非面向全體學生的輔導答疑，以減少學生的無效聽講時間。最后，系統基于整個教學過程的自動監控數據，給出每個學生的動態、可視化學習報告，幫助指導學生的階段性學習。

綜上，在線教育過程監控為探究互聯網背后的學習規律提供了有效路徑，為過程性評價、個性化教學的實施創設了條件。然而，在享受數據、技術帶來便利的同時，更應謹慎地把握在線教育過程監控的尺度與范圍，密切關注信息泄露、個體隱私等安全問題，以便營造出文明、健康的網絡學習環境。與此同時，應立足學生的行為數據和反映認知心理狀態的內隱數據，通過合理有效的教學干預機制，促進學生自主學習能力、聯通選擇等高階能力的發展。

五、大數據技術助力區域教育治理創新

2019年，中共中央、國務院發布的《中國教育現代化2035》[7]提出要加快信息化時代教育變革，推進教育治理方式變革，推進管理精準化和決策科學化。教育治理作為一種新興的理論和實踐范式，其強調多主體協同參與教育事務管理[8]。其中，區域教育治理特指在某些區域范圍內政府、學校和社會等不同主體間對話與協商的持續互動過程，注重對區域教育事務展開公開透明、規范合理的動態管理[9]。大數據技術的發展為教育治理創新提供了契機，新時期提升區域教育治理，要形成教育大數據構建的良性管理機制，促進區域教育治理全面升級。未來區域教育發展要以數據促進科學決策、以過程評價支撐教學改革、以學習者為中心因材施教，從而促進更廣泛、更深入的教育均衡，推動教育治理體制機制創新。

（一）大數據輔助分析，助力科學決策

目前，大數據技術正在成為推動區域教育治理發展的重要推動力。大數據能夠助力區域教育治理采集手段的創新，擴大教育統計數據的來源，轉變階段性、靜態的調查為全過程、動態化的監測，有助于科學監測和規劃區域教育的發展[10]。

蕪湖市教育局黨委書記局長江汛①匯報了蕪湖近些年在教育信息化建設方面的成果，他們基于大數據技術打造出1452的教育服務蕪湖模式，其依托1個智慧教育的模型架構，匯集學生、家長、管理者和教師4類主體的數據，圍繞智慧教學、智慧學習、智慧文化、智慧生活、智慧管理5大核心場景總集成總服務，構建數據體系，進而通過感知、測量、判斷、評價、預警來形成科學決策。然后決策再上升為服務和質量，成為新的數據，形成一種閉環體系來提升教育服務和治理水平。模式已在學生健康監測、學業水平監控、優質資源共享和區域綜合服務改革等社會各方面投入應用，并取得了可喜的進展。蕪湖市在區域教育模式方面的探索與實踐，體現了數據與決策的雙向作用，可以促進生成教育新生態，助力實現治理體系和治理能力的現代化。

大數據為過程化信息的積淀提供了可能，讓教育治理有據可依。通過數據挖掘可表征出隱含的教育規律及其演化趨勢，教育決策部門由此通曉并可提前預測區域教育的發展趨勢。譬如，北京市基于新增人口、學齡兒童、學校等數據和人口變化規律，模擬形成2022年北京各學區教育資源的配置方案，其涉及各個區的學位準備、各學段學校、教育資源等情況，可以輔助政府合理規劃、科學決策，從而提高教育資源利用的科學性和有效性，促進教育公平。

（二）大數據統籌管理，提高教學效率

科大訊飛副總裁周佳峰②指出，新時期提高區域教學效率，要探索新型教學模式以推動信息技術與教育教學實踐深度融合;提高區域學習質量，要借助人工智能和大數據技術以推動個性化、探索式學習;提高區域管理效率，要基于大數據統籌規劃以促進科學高效管理。

青島西海岸新區的教育和體育局副局長宋云宏③在大會上匯報了新區在大數據技術方面的應用與實踐，通過人工智能、大數據等新一代信息技術與教育教學的深度融合，實現精準教學，幫助師生減負增效。在日常作業和考試測驗中，通過計算機完成對題目的批改評分，自動完成數據統計分析工作，并生成多維度、可視化學情報表，為教師減少作業批改和閱卷的時間，以更好地服務于教育質量提升。在日常練習方面，學生完成作業后拍照上傳，系統自動識別學生書寫內容，進行批改評分，實現一對一的智能化輔導。在學生自學方面，通過課堂互動、自動評分，精準定位學生的學習狀況，生成個性化知識圖譜，智能推薦課后練習，實現作業千人千面，為學生減少無效重復的練習，提升學習效率。

珠海市金灣區教育局黨工委書記、區教育局局長劉潔瓊④也提到，學校常規的管理工作瑣碎且繁重，在過去占用了管理者和教師大量的時間，大數據出現以后，極大地解放了教育工作者的時間，讓教師回歸教學，讓管理更加高效。金灣區構建的大數據管理云平臺實現了對區域內各方面數據的統籌管理，為基礎設施建設、學區劃分、區域評價等提供了詳實的依據，實現了用數據說話和用數據管理。

（三）大數據賦能服務，推動機制創新

大數據技術對于區域教育治理的影響與作用，最終要落到體制機制的創新上。濱州市教育局電化教育館館長邊清杰①在大會上介紹了濱州基于大數據技術規劃的創新治理模式。首先，構建開放融通的互聯網教育大平臺，培育一批科學先進、特色鮮明的教育示范區，從教育資源共享、教學模式創新、教師隊伍建設、現代化教育治理4個方面樹立行業標桿，初步構建教育信息化教育大數據支撐服務體系。其次，社會協同推進，以市教育局為主體，專家引領，制定一系列的行動計劃、指導意見與考核方案，加快推進智慧課堂和智慧校園建設，推進標桿學校發展。最后，通過考核持續引領，采用項目服務的雙向考核評價機制，通過監理公司、教育局以及教育專家等多方主體協同推進機制創新發展。

此外，北京市實施的“教師走網”也是一種對教育機制的大膽創新?！敖處熥呔W”是北京市針對郊區教師資源緊缺問題所做的改革，將優秀師資開放共享，通過網絡點播的方式，實現課后一對一答疑與個性化輔導。北京市結合學生對教師的打分、教師職稱以及服務時長，給教師支付額外酬勞，通過這樣的方式，既能解決教師資源分配不均衡帶來的區域差異問題，又能提高教師的教學積極性，可謂一舉多得。

以上案例表明，大數據技術通過建立“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的機制，能夠有效提高教育決策的針對性、科學性，推動政府管理理念和教育治理模式創新發展?；谌斯ぶ悄?、大數據和互聯網等新一代信息技術的教育信息化，不再是單點和工具型等簡單應用，而應貫穿在教育教學的各個環節之中。新時期應以大數據為基礎，推動區域教育數據平臺、教育資源供給生態和教師混合教研建設，形成覆蓋教、學、考、評、管等全場景的教育閉環，促進教育的革新發展。

六、總結與展望

以互聯網為核心的新一代信息技術創設了平等開放的信息共享空間，教育教學實踐在物理、社會和信息三元空間的共同支撐下進行。相比于物理空間和社會空間，互聯網這一全新的信息空間打破了傳統教育的信息傳播與生產方式，促使人類教育從規?；?、標準化走向靈活、多樣、開放、終身的個性化變革。以互聯網為核心的新一代信息技術為破解新時期我國教育主要矛盾提供了全新的空間和全新的模式，是教育高質量發展的新動能，教育領域應將網絡空間作為教育改革創新的新場景。我國數字強國戰略為“互聯網+教育”提供了強有力的支撐，具有先發優勢。疫情加速了我國教育領域的環境建設和資源服務體系建設，我國“停課不停學”的在線教育實踐已經成為國際典范，呈現引領態勢。

與在線教育相比，當前人工智能教育應用尚處于初始階段，實現人工智能的教育變革依然任重道遠。為了更好地發揮智能技術在教育中的作用，筆者認為應從四個方面進行著力。第一，針對教育領域數據中心各自為政、相互分隔、互不協調的情況，推進技術融合、業務融合和數據融合，實現跨層級、跨地區、跨系統的協同管理和服務，推動建設一體化的國家級教育大數據平臺，促進各級各類數據間的互聯互通與共建共享。第二，單一的智能算法無法適應復雜多變的教育場景，容易引發以偏概全的風險。因此，應立足教育的實際場景去研發智能技術應用平臺的核心算法，以適應復雜多變的教育環境，推動智能技術與教育領域的深度融合。第三，伴隨人工智能技術的成熟和大范圍的教育應用，可能會給學習者帶來日益嚴峻的安全、隱私和倫理等方面的挑戰。面對這些關鍵問題，必須及時出臺適應智能化時代的法律法規體系，建立起人工智能進入教育場域的倫理準則，加強對人工智能教育產品的全流程監管。第四，新時期互聯網參與的、新型學習環境下的教育教學實踐，不再限定于教育系統內部，企業、政府乃至全社會都將是支撐這一體系的重要力量。政企校三方須聯動發揮重要作用，政府充分發揮引導和協調作用，學校改變教學管理模式，企業注入力量擴大教育資源供給、提升在線教學支持和服務能力。

通過疫情，社會各界深刻認識到以互聯網為支撐、人工智能為核心的新一代信息技術正對教育產生著變革性的影響，它對于破解我國長期存在的評價與管理體制功利化、教育教學形態固化、資源分布不均衡和資源浪費等教育難題帶來了契機，將成為我國趕超世界、建設教育強國的重要抓手。與此同時，我們也應關注到人工智能助力教育教學改革是一項長期性、綜合性、基礎性的大工程，要推動這一重大工程的落地落實，不僅需要依托技術層面的支持，更需要底層基礎研究的支撐和整個產業生態的配合。因此，新階段應將智能技術教育應用納入國家新型基礎設施建設當中，成為國家“新基建”的重要建設內容;同時加強對教育的軟硬件投資，推動應用普及，促進形成社會共識，集結社會力量協同推進教育教學的創新發展。