生成式人工智能与未来教育形态重塑:技术框架、能力特征及应用趋势

近年来,随着预训练技术的发展和计算硬件的提升,生成式人工智能取得了显著的突破。其表现出的智能涌现、强认知性、高通用性等卓越能力为教育数字化、智能化发展带来了新机遇和新驱力,这将引发未来教育形态的变革和重塑。文章介绍了生成式人工智能技术的新发展,分析了其内涵、技术框架及主要特征。并以星火大模型为例,剖析了以国产大语言模型为代表的生成式人工智能的核心能力及其典型教育应用场景,发现大语言模型的文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等方面能力在教育领域具有极大的应用潜力和价值。生成式人工智能在教育领域的深度应用,将促进教育主体关系转变、教育环境智能升级、教育资源供给创新、智能教学方式重塑、评价理念方式变革、智能教育伦理治理等方面的变革,助力人类教育与学习形态重塑。

人工智能教育大模型:体系架构与关键技术策略

以大模型为代表的生成式人工智能技术为破解教学难题、革新教学样态带来了机遇。虽然大模型以其强大的泛化性能和跨领域的适应性,能够在多类场景中展现出强大能力,但若仅依靠海量数据训练带来的优势,往往很难满足教育场景下更高的知识准确度、价值观与安全性要求。为此,能够满足教育特定场景任务需要的人工智能教育大模型应运而生,能有效提升教育质量和推进个性化、智能化教学。本文综合分析了人工智能教育大模型的发展现状、概念内涵、技术特征和体系框架,旨在为人工智能教育大模型的未来发展提供理论与技术参考。当前,教育大模型的竞争力主要取决于技术和算力、教育数据和理解、教育场景和应用等,本文进而提出建设与应用框架及关键技术策略,以期推动中国版人工智能教育大模型在大规模因材施教、创新性与个性化教学中的应用,加快教育数字转型和智能升级。

文生视频模型Sora之于教育教学:机遇与挑战

当前,人工智能技术在教育领域的影响已逐渐凸显,“人工智能+教育”的新型教学模式探索成为教育领域的研究热点。近来,文生视频模型Sora的出现受到了广泛关注,虽然未来Sora对于教育教学的影响尚未可知,但引入智能技术以促进教育教学高质量发展的趋势已经不可阻挡。为此,文章梳理了文生视频模型的技术演进,介绍了主流文生视频模型的基本情况,并阐释了Sora的缘起和应用优势。在此基础上,文章分析了Sora融入教育教学带来的机遇,主要表现为丰富了教学资源、增强了沉浸式教学体验、创新了交互方式;同时,文章从技术成熟度、师生技术素养、伦理安全风险、监管与治理制度四个方面,探讨了Sora融入教育教学面临的主要挑战,以期推动Sora在教育教学中的应用,并为开展智能技术支撑的教育教学提供参考。

智能时代的教育信息化治理:理论框架与典型应用实践

“人工智能+”时代,随着生成式人工智能、数据智能等新兴技术的快速发展,运用现代信息技术完善社会治理、提升政府治理能力已经成为全球范围内的发展趋势并得到普遍重视。在教育领域,以现代信息技术支撑教育治理体系和能力现代化,推动教育治理现代化发展成为必然路径。文章首先从理论研究的视角,梳理了教育信息化治理的提出以及在智能时代的新发展;其次,从整体上审视和把握教育信息化治理各要素之间的关系,系统构建了教育信息化治理的体系框架;最后,从实践应用的视角,重点探讨了智能化赋能教育治理变革的三类典型应用场景。研究为推动智能技术与教育治理深度融合,促进教育治理现代化发展提供了理论与实践参考。

智能技术赋能学校数字化治理:内涵、框架与典型场景

随着生成式人工智能、数据智能等技术的快速发展与应用,教育数字化战略行动向纵深推进,技术赋能学校治理成为破解诸多现实问题的有效途径,然而学界仍缺少对其内涵本质、体系构成及技术应用的深刻认识。文章首先梳理分析了学校数字化治理的内涵和特征;其次,采用内容分析法从治理目标、治理主体、治理内容、治理方式和技术支撑五个维度提炼学校数字化治理构成要素及要素关系,基于协同治理理论构建以一体化管理与服务平台为支撑的学校数字化治理体系逻辑框架;最后,探讨了生成式人工智能、教育数据挖掘、教育知识图谱等智能技术赋能学校治理的作用机理,并探析智能升级学校管理信息化、智能化推动课程/专业建设、人工智能助力教师专业发展、数据智能赋能学生管理与服务、智能平台支撑协同共育等典型场景应用与案例。

智能教育应用研究概述

文章解析了智能教育应用的概念,从"计算智能+教育"、"感知智能+教育"、"特定领域认知智能+教育"三个层面探讨了智能教育应用的内涵,指出智能教育应用的研究范畴涉及技术、模式与实践三个领域。此外,文章主张打造由建设者、实践者和研究者组成的共同体,构建基于平台的智能教育应用生态系统,并重点探讨了人工智能在教育领域的落地应用问题。最后,文章分析了智能教育应用的社会价值。

大数据精准教学技术框架研究

文章首先从探索"差异化教学"实践路径的角度导入大数据精准教学方法,介绍了大数据精准教学的技术与实践基础。随后,文章设计了大数据精准教学技术框架,介绍了该框架的四条基本原则并与传统精准教学的观点进行了对比,分析了一组以"自动记录、多维观察、精准调整"为核心的应用模式;同时,结合示范校的大数据精准教学应用实践,文章以"试题讲解课"与"考前复习课"为例,呈现了课程应用大数据精准教学的最佳实践。最后,文章提出了大数据精准教学技术框架的推广策略,以期推动精准教学的进一步发展和教学改革的不断深入。

智能教育系统的总体架构及区域实践模式研究

推进智能教育,关键要准确把握其本质,做好智能教育的顶层设计。通过归纳和比较分析,可以明确智能教育的内涵,并发现:智能教育是以智能技术作为环境与工具,推动人才培养模式和教学方法变革的新型教育模式。智能教育系统总体架构由智能基础设施、核心技术平台、智能学习系统、智能应用场景和综合保障体系等部分构成,并从智能教育理念、智能型教师、精细化教学、个性化学习、精准化管理和适切性服务等方面实现对信息化教育的重构。以C市为例,其区域智能教育三层架构模型,包括了区域智能教育体系架构、智能校园技术架构模型和智能教学平台"云-台-端"架构。

智能教育:体系框架、核心技术平台构建与实施策略

智能教育成为人工智能国家战略的重要组成部分。该文对智能教育的体系框架、平台构建及实施策略进行了探讨。该文基于"人的发展"与"技术应用"两种视角分析,对智能教育概念进行了重新界定,重点对智能教育体系框架和核心技术平台进行了研究,提出了智能教育的五层次体系框架和智能技术参考模型,并描述了智能教育核心技术平台的参考框架,接着对人工智能关键技术在教育中的典型应用进行了分析,最后从五个方面提出了推进智能教育发展的对策。

智能技术赋能教育评价:内涵、总体框架与实践路径

智能技术赋能为教育评价变革发展提供了重要机遇,促进智能技术与教育评价融合创新是深化新时代教育评价改革的必然选择。据此,对智能技术赋能教育评价进行了系统研究,其历史渊源可追溯到管理工程领域的智能综合评价和教育评价领域计算机技术的应用。本质是基于智能技术对传统教育评价的突破与创新,通过解构、重构形成新的教育评价模式,具有科学化、多元化、立体化、最优化、精准化等主要特征。助力教育评价的智能技术及应用由“5+1”的总体框架(基础层、技术层、平台层、应用层、用户层5个层次结构和1个保障体系)构成。通过智能技术赋能“四个评价”的具体场景应用,采取理念引领、标准规范、主体关照、数据驱动、专业支持等整体推进策略,打造智能化教育评价生态体系。

智能技术赋能因材施教:技术框架、行业特点及趋势--基于智能教育行业发展实证数据的分析

智能时代亟须培养大批多样化创新人才,迫切要求教育教学模式加快变革创新,实现大规模个性化的教育。智能技术以智能教育产品为载体,为规模化因材施教提供了有效的支撑。为探索智能技术助力因材施教的实践路径,形成科学“识材”、精准“施教”、促进“发展”的有效手段,文章首先分析了智能时代规模化因材施教的必要性与可行性,并从“识材”“施教”“发展”三个层级出发分析了智能技术助力因材施教的教学模式和相关支撑技术框架;其次,以教育部备案的因材施教相关教育App现状数据为基础,从学段维度、学科维度、用户维度、细分场景四个方面对因材施教相关产品和行业特点进行深入分析;最后,从六个方面对因材施教相关行业的发展趋势及启示进行了总结。

智能+教育:产业现状、热点及发展趋势——2020年中国智能教育产业发展研究

2020年作为教育信息化“十三五”规划的收官之年,也是“十四五”规划的谋划之年,并有新冠疫情等黑天鹅事件发生,我国智能教育产业发展机遇与挑战并存。文章首先基于PEST分析法,从政策、经济、社会、技术四个维度分析了智能教育产业发展的外部环境与内生动力;其次以教育部教育移动互联网应用程序备案的1899家企业为样本,从产业链、区域分布、注册资本与营收、业务布局等方面对智能教育产业格局进行分析梳理;进而综合学术界与产业界研究,结合我国首批智慧教育示范区创建实践,对区域智能教育应用热点进行了案例分析;最后从产业环境、技术应用、市场核心竞争力、市场主流模式、产业生态等五个方面对智能教育产业的发展趋势进行了展望。

区域教育治理数字化转型:挑战、逻辑框架与实践策略

教育数字化是推进中国式教育现代化的有效支撑,教育治理体系变革是教育数字化转型的重点任务。在实施国家教育数字化战略行动中,如何利用数字技术优势助力教育治理变革,提升区域教育治理水平成为深化教育改革的一个热点话题。当前区域教育治理中面临数据治理难度大、治理效率低、业务流程相互割裂、治理主体缺乏有效协同等问题,治理结构和体系有待转型重塑,亟需采用新的手段和方法加以解决。基于此,该研究对区域教育数字化治理的特点和内涵进行了分析,并提出区域教育治理数字化转型的逻辑框架,探讨数字技术助力区域教育数据治理、教育管理信息化、教育质量数字化评估监测、教育数字化督导以及“互联网+”教育服务等实践策略,为推进区域教育治理数字化转型实践提供参考。

教育数字基座赋能数字化转型:内涵、框架及典型场景

推动教育数字化转型、以数字化引领教育领域系统性变革和创新,是新时代教育发展的重要使命。在此背景下,依托教育数字基座赋能推动教育数字化转型,受到广泛关注和重视。文章首先阐述了教育数字基座对推动教育数字化转型的核心价值;其次,分析了教育数字基座的基本内涵与关键特征,进而提出了面向教育数字化转型的教育数字基座建设框架和策略;最后,从教育数字基座标准体系、基座赋能区域和学校教育数字化发展三方面,分析了教育数字基座建设与应用的典型场景,并为教育数字基座的未来发展提出建议。文章能为教育数字基座的规划与建设提供依据和参考方案。

智能技术助力教学减负增效:分析框架与典型场景

全面落实“双减”政策,提高课堂教学质量是重要的突破口,智能技术赋能为其提供了新动能。为探索智能技术助力减负增效的实践路径,文章在分析当前教学实践中低效重负困境的基础上,对智能技术助力减负增效的价值进行了深入剖析。结合减负增效相关政策要求与技术应用,文章按照“以解决问题为导向、以课堂变革为核心、以技术赋能为动力”的理路,提出了智能技术助力教学减负增效的分析框架,包括总体目标、应用场景、技术服务、基础支撑4个层级和1个保障体系。文章最后聚焦智能技术在教学设计、教学实施、教学评价中的应用,详细阐述了智能技术对教学全流程减负增效的作用机理和典型的技术应用场景,为推进“双减”背景下技术支持的课堂教学变革、促进教学质量提升提供参考依据。

数字化转型背景下教育评价服务生态发展理念与路径——基于教育评价改革和教育信息化行业数据分析视角

国家教育数字化战略行动的推进,为新时代教育评价改革带来新动能。随着数字技术与教育评价的融合创新不断深入,现代教育评价走向以数字化为特征、多元主体协同创新的新形态,而推动数字化教育评价服务生态发展,是当前深化教育评价改革的重要路径。通过教育评价改革和教育信息化行业数据的实证分析,对数字化教育评价内涵特征、发展现状与面临问题、应对策略与发展框架进行研究,提出数字化转型背景下教育评价生态化发展理路,阐述“政产学研用”协同创新的数字化教育评价服务生态体系,进而从评价主体、评价对象、评价方式、数据采集与分析四个维度,对数字技术赋能教育评价体系要素使能进行分析。在此基础上,对推进数字化教育评价生态发展的综合策略进行深入分析,并展望新兴技术赋能下数字化教育评价生态发展趋势。一是提升数字素养,促进评价主体专业化;二是优化产品研发,促进技术应用集成化;三是聚焦实践问题,促进评价服务综合化;四是突出技术赋能,促进转型升级智能化;五是加强融合创新,促进生态发展一体化。

基于教育大数据的精准教学2.0发展趋势研究

引言精准教学(Precision Teaching)这一概念最早是由Lindsley[1]于20世纪60年代提出的,它旨在通过设计测量过程来追踪学生的学习表现并支持数据决策[2],包括选择用一种特定的行为和策略来提高教学质量,记录学生每天的表现,预测其发展的趋势,使教师在取得进展的情况下继续使用教学策略,或者在进展有限的情况下改变教学方法[3],制订教学决策。

人工智能赋能教师数字素养提升:策略、场景与评价反馈机制

人工智能赋能教师数字素养提升,既是人工智能助推教师队伍建设的重要内容和拓展深化,也是夯实教育数字转型软实力、推动高质量教师队伍建设的关键路径。在此背景下,文章首先梳理了人工智能时代教师数字素养提升的必要性与关键特征;之后,文章提出人工智能赋能教师数字素养提升应遵循“需求导向、标准引领、场景落地、评价反馈”这一总体策略,并在此基础上,对智能化教育环境、数字化培训课程、多元化研修活动、生成式教学实践等人工智能赋能教师数字素养提升的典型场景进行了详细阐述;最后,文章从数字画像、微能力认证、大模型应用等角度,探讨了人工智能助力数字素养评价反馈机制。文章的研究可为人工智能时代教师数字素养提升提供可行的解决方案,并有助于加快推进教育数字化转型升级。

人工智能赋能改进结果评价:问题、路径及展望

人工智能赋能改进结果评价,旨在克服评价实践中存在的评价内容片面、手段单一、唯分数等弊端,在评价工具的开发和量化结果的应用上不断创新突破。当前,以生成式人工智能为代表的人工智能前沿技术在教育领域表现出巨大的应用潜力和适用性,人工智能全面渗透到教育评价系统性变革的步伐再次加速,为改进结果评价带来新契机。以考试为代表的传统结果评价作为研究对象,在阐述结果评价特点、改进结果评价面临的现实困境及实践路径的基础上,深入分析人工智能在赋能结果评价工具、手段、输出及应用4个主要场景的典型技术应用,以期为一线教师和教育主管部门理解和掌握人工智能赋能改进结果评价的规律、开展人工智能支持的评价改革实践提供参考。

人工智能教育应用的新发展

人工智能在教育领域的应用已有四十多年的历史,随着近年来人工智能在各领域不断取得重大突破,教育人工智能也将迎来新一轮发展。文章首先梳理了人工智能发展的脉络;进而分析了教育人工智能的典型应用领域以及未来趋势,提炼总结教育人工智能应用模型以及核心服务能力,分析深度学习技术对于实现若干核心服务能力的作用;最后指出教育人工智能所面临的机遇和挑战。文章从多个维度阐述了当前教育人工智能的发展情况,以期为设计人工智能教育应用提供借鉴。