推进区域教育数字化纵深发展:挑战、路径与策略——专访江苏师范大学智慧教育学院院长杨现民

党的二十大报告提出“推进教育数字化,建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”。教育数字化是建设教育强国的必由之路,是关乎中国式教育现代化战略顺利实现的关键一招。当前,国家层面教育数字化战略总体布局已基本完成,发展重心转向区域教育数字化全面转型和纵深发展。各地在推进教育数字化过程中面临哪些现实挑战?区校之间如何高效协同?数字化应用如何抓实?数据如何充分赋能教育数字化转型?数字素养如何有效培养?针对这些热点问题,我们采访了国内智慧教育与教育大数据专家——江苏师范大学杨现民教授。

数据充分赋能教育数字化转型的内在逻辑与实践路向

我国教育数字化已经进入纵深发展期,呈现全方位协同改革、全要素质量提升、全程化强力驱动、全员化深度参与等新特点。“数据充分赋能”是2023年全国教育工作会议对于推进教育数字化战略行动的最新指示,是教育数字化战略纵深发展的关键所在。数据在教育数字化转型中承担“加速器”“润滑剂”“仪表盘”的重要作用。数据充分赋能强调数据在驱动教育数字化转型中的全流程赋能、全要素赋能、全场景赋能、全业务赋能,实现对教育组织形式、教学形式、服务形式及治理形式等的模式和流程再造。就内在逻辑而言,数据充分赋能是基于数据环路充分激发数据活力与价值,实现对个体、学校、教育企业、科研机构等的价值层赋能、行动层赋能以及绩效层赋能,形成“知道—行动—评估”的数据赋能链条。就实践路向而言,为推进数据充分赋能教育数字化转型的纵深发展,可以从如下五个方面入手,包括建设全国一体化教育大数据中心,优化数据驱动的教育治理新模式,统筹推进教育数据应用绩效评估,加快建立教育数据要素交易机制,以及着力推进教育数据应用示范工程。

用户视角下的教育数据要素交易:安全感知与建议

教育数据要素作为推动教育变革的核心动力,正通过数据要素市场交易推动教育数字化转型纵深发展。然而,目前教育数据要素市场在数据确权、市场监督以及市场交易等制度层面存在不足,阻碍教育数据要素价值的释放。用户作为数据要素市场的核心参与者,其对教育数据要素交易的安全感知与建议是推进数据要素交易有序发展的重要因素。研究面向四类不同用户群体开展了定向调查,发现用户总体对教育数据要素交易持积极态度,且具有较为全面的安全感知,不同用户群体则在教育数据要素基本态度、安全感知与安全建议上存在差异。为加快教育数据要素交易市场建设,可以从加强教育数据要素市场保障,提高高等院校用户市场参与意愿,构建教育数据要素安全体系,满足不同用户群体的安全需求,塑造多元教育数据要素交易市场,推动交易机制向需求侧转型等方面改善。

共同体理论视角下研究生优质教学资源共享机制与实施路径设计

当前,研究生优质教学资源共享面临资源分布失衡、资源监管缺失、共享主体协同度不足、资源共享路径不清等问题,而共同体理论强调多元主体共同愿景的达成、成员的平等参与和共同体文化的建构等理念,为推动研究生优质资源共享提供了重要思路。基于此,文章首先梳理了目前研究生教学资源共享的现状;接着,文章构建了智能时代下的研究生优质教学资源共享机制,包括优质教学资源建设管控、优质教学资源场景整合以及优质教学资源共享主体三个层次;然后,文章提出了研究生优质教学资源共享的实施路径,包括打造泛在化的教学资源共享模式、构建社群化的教学资源共享组织、依托智能化的教学资源共享平台、建立多元化的教学资源共享补偿制度和形成全方位的教学资源监管机制,以期为全面推动研究生优质教学资源的有序共享与高质量发展提供参考。

数字化学习资源关联网络的研究进展、难题透视与趋势分析

在大规模开放协同环境下,数字化学习资源的生产和传播是一个复杂的网络演变过程。在生成和分享过程中,资源逐步建立关联,实现规模扩大和网络结构的完善,最终形成数字化学习资源关联网络。当前,数字化学习资源关联网络相关研究日益增多,从构建技术来看,通常包括数据准备、模态融合、可视化表达、网络分析四个步骤,涉及数据挖掘、复杂网络分析、多模态信息处理三项关键技术。从拓扑结构上看,通常符合幂律分布特性,表现出无标度、小世界的特点,新加入的节点往往倾向于与有影响力的节点连接。从演化模型上看,已有模型大多利用经典无标度网络模型及其改进模型来研究演化机理,揭示演化规律。然而,受资源群体复杂性和动态性的影响,当前数字化学习资源关联网络研究在多模态学习资源语义识别与融合、资源间隐性关联关系提取以及资源关联网络演化规律识别等方面面临诸多挑战。未来,多模异构数字化学习资源关联网络构建、资源关联网络演化规律及特征识别、资源关联网络质量评估方法与技术研究、资源关联网络促进教学的内在机理阐释将成为数字化学习资源关联网络研究的主要趋势。

让潜能变成现实:以数字化赋能基础教育高质量发展的逻辑理路与推进策略

以数字化赋能基础教育高质量发展,是新时代教育强国建设的战略选择和必由之路。数字化赋能基础教育高质量发展是将数字技术与基础教育的教学、学习、治理、评价等要素深度融合,在育人过程与教育实践中不断优化和创新应用,促进基础教育的均衡、优质、可持续发展。其核心是借助数字技术驱动基础教育治理现代化,由此推动基础教育各要素的结构重组与流程再造,最终实现“五高”的新发展样态。为了克服数字化赋能过程中存在的顶层设计不足、师生数字素养限制、数字技术融入困难、观念与行为障碍等堵点问题,高效推进基础教育高质量发展可以从五个方面入手,包括完善顶层制度设计并强化政策落实、系统化提升师生数字能力与素养、加速数字基础设施建设与技术升级、推进数字化驱动的教育治理现代化、培育数字文化导向的教育创新生态系统。

心理生理学数据的教育应用:科学释义、实践探索与发展趋向

心理生理学数据逐渐成为多模态学习分析中重要的数据来源,为理解教育中错综复杂的认知情感机制提供了重要支持。心理生理学数据是人体受到情感刺激或认知加工时机体感知与应对情况的生理表征,能够解释行为、认知、情感等要素与大脑活动、循环系统以及激素释放的相互作用机理,可以被划分为神经系统数据、心血管系统数据、皮肤系统数据、感官系统数据四种类型。目前教育研究中使用较多的心理生理学数据包括心率数据、皮肤电数据、脑电数据、fNIRS数据以及眼动数据,并在应用情境、研究对象、任务主题、数据收集与分析以及研究结论等方面体现了心理生理学数据在教育研究中的实践探索与应用价值,但同时面临着数据采集准确性低、数据处理影响因素多、数据解释关系复杂以及数据伦理保护机制不健全等挑战。未来,随着智能感知技术与智能分析技术的不断成熟,基于心理生理学数据的教育研究将呈现采集设备专业化、实验研究情境化、多源数据融合化、实验设计精细化以及数据保护标准化等发展趋势,推动教育学、脑科学、心理学以及认知神经科学之间的交叉融合发展。

具身程度对大学生虚拟实验学习的影响研究——基于77项实验和准实验数据的元分析

具身程度是虚拟实验设计和应用的关键要素。虚拟实验的具身程度如何划分,不同具身程度对虚拟实验学习效果有何影响,这些问题至今鲜有研究。本研究首先基于具身认知理论和“经验之塔”理论,将虚拟实验划分为高具身、中具身、低具身三种级别。然后,采用元分析方法,对国内外36篇期刊论文的77项实验与准实验数据进行量化分析。研究发现:(1)虚拟实验对大学生的学习效果有中等偏上的正向促进作用;(2)虚拟实验的应用效果受调节变量(学科类型、知识类型、具身程度)的影响而存在差异;(3)高具身虚拟实验在医学和工学等学科中的应用效果更好,有利于程序性知识与陈述性知识的学习,对大学生非认知能力的发展有显著影响;(4)中具身虚拟实验在医学等学科中的应用效果更好,有利于陈述性知识的学习,对大学生认知能力的发展有显著影响;(5)低具身虚拟实验在工学和教育学中的应用效果较好。

演化博弈理论在教育研究中的应用分析

演化博弈理论是一种基于经济博弈和生物演化思想,以主体收益矩阵为核心工具,探究主体行为演化路径及事件演变趋势的研究方法。近年来,演化博弈理论在破解动态性问题方面展现出独特的理论优势,逐渐受到教育研究者的高度关注和广泛使用。然而,教育研究者对演化博弈理论的认识还比较模糊,在术语表达、应用流程等方面仍存在诸多不足。为此,文章首先在阐释演化博弈理论的基础上,系统梳理了演化博弈理论在教育研究中的应用现状。随后,文章总结了该方法在教育研究中的规范应用流程。最后,文章从丰富研究主体、扩展研究内容、融合多种理论方法等方面,对未来演化博弈理论在教育研究中的应用进行了展望,以期为教育研究者提供全新的理论性指南和方向性指引,持续推进教育共同体构建和教育生态高质量发展。

网络学习空间的发展:内涵、阶段与建议

"人人通"是"三通工程"的核心,网络学习空间的持续建设与普及应用是"十三五"期间我国教育信息化工作的重点。当前,国内研究和实践领域对网络学习空间的认识仍较为模糊,直接影响了"人人通"工作的顺利推进。网络学习空间在我国的发展最早可以追溯到二十一世纪初,大体呈现三个发展阶段,分别是初始探索阶段、系统推进阶段和融合创新阶段。我国网络学习空间的建设正在步入融合创新阶段,呈现出一体化、数据化、智能化与个性化发展趋势。同时,也面临一些现实问题:(1)空间认知缺乏共识,建设呈盲目状态;(2)活跃度不够,缺少实质性的、常态化的应用;(3)智能性不足,空间数据尚未有效利用;(4)纽带作用不明显,联通价值没有充分发挥。文章最后对我国网络学习空间的发展提出几点建议:(1)持续推进空间的标准化建设,探索空间的互联互通机制;(2)积极探索空间常态化应用模式,建立空间应用推进机制;(3)加强空间数据安全与运营监管,保护师生隐私;(4)加大空间研究力度,以研究带动空间建设与应用的深入发展;(5)关注空间学习者的学习状态,完善网络学习保障机制。

发展教育大数据:内涵、价值和挑战

我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战,大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的,一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。在当前国际形势下,教育大数据从战略高度应定位为推动教育变革的新型战略资产、推进教育领域综合改革的科学力量以及发展智慧教育的基石。教育大数据的最终价值应体现在与教育主流业务的深度融合以及持续推动教育系统的智慧化变革上,具体表现在驱动教育管理科学化、驱动教学模式改革、驱动个性化学习真正实现、驱动教育评价体系重构、驱动科学研究范式转型、驱动教育服务更具人性化。然而由于教育系统自身更强的独特性和复杂性,我国教育大数据的发展也面临应用落地、数据安全、数据治理与运营等诸多挑战。只有正视并深入研究这些问题,才能推动我国教育大数据持续健康发展。

何种因素影响网络学习资源进化?——基于德尔菲法和解释结构模型的研究

教育高质量发展的新阶段对资源大规模生成与持续改进的需求越来越高。准确识别网络学习资源进化的影响因素有助于掌握资源进化的规律与内在机制,从而助力学习资源高质量建设。该研究基于信息生态学理论,结合相关文献的梳理与分析,初步建立了网络学习资源进化影响因素指标体系。然后,通过德尔菲法对指标体系进行修订完善。最后,利用解释结构模型法分析因素之间的内在联系,并构建了网络学习资源进化影响因素解释结构模型。基于该模型,该研究认为,促进网络学习资源的进化需要以增加用户数量和激发用户创作积极性为目标。同时,在确保学习资源质量的前提下,注重学习平台和管理机制的建设,从而全面保障资源的有序进化。通过识别网络学习资源进化的影响因素,可以为高质量网络学习资源的建设提供有益的参考和指导,从而促进网络学习资源向更加优质和适用的方向不断发展。

我国智慧教育发展战略与路径选择

智慧教育是信息时代我国教育发展的必然选择和重要趋势,是破解教育发展难题的创新举措。当前,我国教育信息化水平的显著提升,各种智慧技术的逐步成熟,教育信息化经费的持续增加以及良好教育信息化政策环境的逐步建立,为发展智慧教育提供了强有力的支持。我国智慧教育的发展要结合国情大力实施大变革战略、科教融合战略、协同创新战略和无障碍战略。七大发展路径包括:建设智慧教育公共服务平台;无缝接入智慧城市系统;实施ICT应用能力提升工程;实施教育信息无障碍工程;建设智慧教育示范区;打造智慧教育产业链;建立智慧教育研发基地。

从图像盛宴到感知盛宴:元宇宙赋能终身教育的路径与审视

元宇宙正掀起教育领域的一股热潮,以感知技术和虚拟现实技术等为关键的综合智能技术的发展为元宇宙引领感知时代奠定了基础,弥补了图像时代的缺陷。元宇宙依托多项技术,构造多样空间,突破多种边界,包容多彩人生,形成庞大的元宇宙生态系统,表现出空间化、场域性、高度的沉浸感与临场感、强联通性与交互性、实时性等五个突出特征,与终身教育的开放性、延续性、包容性等特征有着高度的耦合性。元宇宙还处于初期发展阶段,技术发展水平不够、技术伦理问题生发、终身教育体系不健全等问题尚未解决,必须正视现实发展需要面临的问题,从制定相关准则、培育典型案例、健全终身教育体系三个层面实施应对策略。

滞后序列分析法在学习行为分析中的应用

学习分析技术的出现为实现高阶的个性化在线学习提供了新的解决思路。学习行为分析是学习分析的重要组成部分,通过对学习过程中记录下来的相关行为数据进行有目的的分析,挖掘出隐藏在行为数据背后的有价值信息。该文从分析方法的角度切入探讨学习行为分析,重点介绍滞后序列分析法(LSA)在学习行为分析中的具体应用思路和策略。LSA可以帮助研究者和教学者准确把握学习者潜在的行为模式,从行为视角阐释技术增强学习效果的原因,同时有效指导后续教与学活动的设计与实施。LSA既可以分析外显操作行为也可以分析内隐交互行为。实际应用中主要有三种策略,分别是分析整个活动过程的行为模式、分析不同阶段行为模式以及分析高低成就组行为模式。

区块链技术在教育领域的应用模式与现实挑战

区块链技术被视为继云计算、物联网、大数据之后的又一项颠覆性技术,受到各国政府、金融机构以及科技企业的高度关注。区块链技术在本质上是一种通过去中心化、高信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案,其核心技术包括分布式账本技术、非对称加密算法以及智能合约等,具有去中心化、共识机制、可追溯性以及高度信任等特征。区块链技术作为比特币的底层技术不仅在金融等领域日益应用,在教育领域同样具有较大的应用潜力,有望在互联网+教育生态的构建上发挥重要作用,推动教育体系变革。借鉴金融领域区块链应用的经验,教育领域的区块链主要体现为六大应用模式:建立个体学信大数据、打造智能化教育淘宝平台、开发学位证书系统、构建开放教育资源新生态、实现网络学习社区"自组织"运行以及开发去中心化教育系统。当然,由于教育领域自身的独特性和复杂性,区块链技术的应用也面临教育应用推广运行难、教育数据产权模糊、数据存储空间有限以及区块链技术自身安全隐患所引起的师生隐私保护风险等诸多挑战。

大数据时代区域教育数据网络建设及关键问题探讨

发展教育大数据是"十三五"期间各地教育信息化工作的重点之一。大数据在助力破解我国区域教育发展不均衡、教育决策粗放化、教育方式单调化、教育信息隐形化、教育就业盲目化、教育择校感性化等诸多难题上具有无限潜能。区域教育大数据的建设应以构建立体化的区域教育数据网络为基础,形成全区教育数据动态实时的采集、交换、共享、更新与创新应用的完备机制,为区域教育的全方位变革与创新发展提供强大动力来源和科学力量支撑。当前,我国各区县层面教育数据网络的构建常以教育数据中心为核心纽带进行整体架构,遵循四步走建设策略:"定标准,搭平台"、"聚数据,抓管理"、"聚数据,抓教学"、"用数据,促变革"。建设过程中涉及五大关键问题,分别是教育数据的采集机制、教育数据的融通共享、教育数据的开放运营、教育数据的安全保护以及教育数据的质量管理。最后,对区域层面和学校层面教育大数据的建设与发展提出了实施建议。

学习资源动态语义关联的设计与实现

学习资源是数字化学习生态系统的核心要素,虽然各种媒介形态的资源不断涌现,资源数量持续、快速增长,但是资源之间普遍缺乏关联性。动态建立、发展、挖掘资源之间的各种语义关联,是实现资源关联进化亟需解决的重要问题。该文基于学习元平台(Learning Cell System,LCS),提出一种综合应用语义基因、基于规则的推理、关联规则挖掘等技术实现资源动态语义关联的方法。实验结果表明,该方法在实现资源动态语义关联上能取得理想的结果,具有较高的关联准确性。

利用技术变革教与学——访哈佛大学教育技术专家克里斯·德迪教授

克里斯·德迪(Christopher Dede)现为哈佛大学教育学院(Graduate School of Education)教授,是美国国家教育技术专家组成员,曾作为召集人之一参与制定2010年美国《国家教育技术计划》。德迪教授长期从事技术变革教育方面的研究与实践工作,其研究方向包括新兴学习技术、教育技术政策分析与评估、教育创新、多用户虚拟环境、在线教师专业发展等。此外,他还是国际移动学习领域的先行者和领军人物之一,提出了被广泛采用的教育创新扩展框架。德迪教授主持包括Eco XPT、Eco MOBILE等在内的多个国家科学基金项目,研究成果在世界一流顶尖刊物《科学》上发表。在访谈中,围绕"技术变革教与学"这一话题,德迪教授与我们分享了他对技术变革教育的内涵、技术与教学集成、新千禧年学习风格、未来学习特征、多用户虚拟环境研究、教育创新的扩展性、数字化教学平台等问题的理解。他指出,我们应该主动采用"社会技术法(Sociotechnical Approach)"去认识和发挥技术在变革教育中的作用;根据技术变革教学与学习环境的不同程度,可以将技术集成分为初级集成、中级集成和高级集成三个层次;技术支持的下一代学习具有三个明显特征:沉浸性、泛在性和个性化;多用户虚拟环境在重塑人类学习上具有无限潜能,可以从多维视角、情境学习和迁移三个方面提升教育效果;教育研究要提前从深度、可持续性、传播、转换和进化五个维度,设计考虑教育创新的扩展性问题。最后,德迪教授比较了数字化教学平台与学习管理系统的区别,并对中国教育信息化发展提出了一些建议。

学习元平台的设计及其应用场景分析

I普适计算技术推动下的泛在学习已成为下一代e-Learning的重要发展方向,泛在学习环境的构建是泛在学习成功实施的基础和保障。传统的e-Learning资源仍然是当前大多数泛在学习原型系统的核心,但忽视了适合泛在学习自身特性和需求的学习资源的设计与建设。针对此问题,本研究在联通主义学习理论、知识建构理论和生态学习理论的指导下,以泛在学习资源组织模型"学习元"为核心设计开发了一种新型的泛在学习系统——学习元平台(Learning Cell System,LCS)。该系统采用基于本体的资源组织方式,通过开放内容编辑实现资源内容的持续进化发展,可以在多种移动终端上自适应地呈现资源,实现资源之间的动态语义关联,支持社会认知网络的动态生成与共享,并可以基于过程性信息开展个性化的学习评价。最后,对LCS潜在的应用场景进行了分析。