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。

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。

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。

生成式人工智能重塑教育及教师应对之道

随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能横空出世,历经60多年曲折发展的人工智能再次走向浪潮之巅。坚持人机协同的基本思想,将生成式人工智能的功能优势与教育业务场景有机结合,有望驱动整个教育新生态的塑造。生成式人工智能将对教师的教育理念、能力结构、教学模式方法、伦理道德水平及专业发展方式等带来冲击和挑战。为此,广大中小学教师亟需“修炼”人机协同育人能力、持续反思与学习能力、批判性思考及选择能力、创造性思维与创新能力、跨学科领域合作能力等五项关键能力,以胜任人工智能时代的教师职业。

高校智慧校园新一代网络架构模式探索

当前,构建与高校智慧校园相适应的智能化校园基础网络,加快教育数字化转型升级,已成为高校亟需研究和解决的重要课题。文章将软件定义网络和深度学习技术相嵌入融合,从基础设施层、软件定义网络控制层和应用服务层三个层面着手,灵活构建智慧校园新一代智能化网络架构模型,并提出新一代网络架构支持的高校智慧校园建设思路:一张网支撑智能化教学、管理和服务;人工智能助力实现数据、信息、资源共享融通;基于意图网络构建校园大中台、微服务;基于零信任网络安全架构实现校园网安全;基于物联网技术打造校园一体化智能运维体系。

协作学习投入的结构模型构建与机理阐释

协作学习投入是在丰富的交互关系中形成的复杂状态,涉及学生的行为参与、协作知识建构以及社会情感交互等多维要素,与学生的学业成绩呈显著正相关。但是,目前学界对协作学习投入的内涵、结构以及内在机理等缺乏深层次的理解,影响着协作学习投入研究的深度和广度。为此,文章梳理了协作学习投入的概念演变历程,将其定义为一种集体贡献,取决于所有小组成员参与协作学习活动的程度,从而产生预期的学习结果。随后,文章对已有相关模型进行比较分析,并在此基础上以动态系统理论、社会认知理论等为基础,构建了协作学习投入的结构模型,揭示了个体与小组学习投入之间的相互作用关系,以及行为、认知、情感等维度之间的动态交互关系,同时阐释了该模型蕴含的五大内在机理。基于该模型,未来研究者可以从协作学习投入的多维刻画、自动化标记、演变机制分析、关键事件挖掘以及智能代理开发五个方面开展研究,以加强协作学习投入研究的深度与广度,提升协作学习效果。

网络学习资源进化:研究进展、难题透视与趋势分析

网络学习资源建设正在从高速增长阶段迈向高质量发展阶段,对资源动态更新、持续进化的需求越来越强烈。网络学习资源进化作为一个新兴的、多学科交叉的研究方向,在推动高质量资源建设与科学高效管理方面发挥着重要作用。当前网络学习资源进化,从研究主题来看,主要聚焦资源进化影响因素、进化技术、进化机制、进化规律以及进化预警等方面;从研究方法来看,涉及德尔菲法、社会网络分析、系统动力学仿真、机器学习、微分动力系统、时间序列分析、滞后序列分析以及流程挖掘等方法。尽管近年来,研究者从不同学科视角出发,在网络学习资源进化影响因素、模式、技术以及规律等方面取得了丰硕的研究成果,但从实践效果来看,网络学习资源自身的多样性以及系统的复杂性导致资源进化研究仍存在一些现实难题亟待解决,比如资源进化多模态难题、资源进化数据分析难题、资源进化系统仿真难题以及资源进化规律识别与验证难题等。在新技术与新方法的支持下,未来网络学习资源进化将呈现四大研究趋势,即从文本型资源进化到多模态资源进化、系统动力学指导下的资源进化仿真计算、资源进化质量的动态监测与评估反馈,以及资源关联网络的演化过程与机制。

数字时代,教师如何助力学生智慧成长

全面加速推进教育数字化转型,是我国从教育大国走向教育强国的必经之路。教师作为数字教育的实践主体,需要具备良好的数字素养,善用技术为每个学生创设适宜的学习环境,助力学生成长为智慧型人才。一、尊重学生差异,实施精准教学恩斯特·卡西尔明确指出,人之为人的特性就在于他的本性的丰富性、微妙性、多样性和多面性,由此,教育的功能和目标应该是多样化、差异化的。差异化的教学过程一般来说包含三个环节:首先,教师通过前测了解每个学生的知识水平、学习风格、个人兴趣等特征;接着,结合课程标准及学生特征来设计教学内容和教学过程,强调学习诊断的重要意义,实施形成性评价,并将测评结果作用于其他环节;然后,利用总结性评价对学生的学习结果进行评估,让每个学习者的潜能得到最大开发。

ChatGPT类阅读平台对研究生学术阅读能力的影响

以ChatGPT为技术底座的新型学术阅读平台,因即时的自然语言交流和疑难解答服务,迅速成为研究生科研工具的新宠。这就有必要深入探讨这一新型阅读平台对研究生学术阅读能力的影响,为实现高效、有针对性的学术阅读提供创新性解决方案。为探究ChatGPT类阅读平台能否有效提升研究生的学术阅读能力,本研究采用准实验研究方法,以二年级硕士研究生为研究对象,通过研究生学术阅读能力量表、测验试卷和学术阅读平台体验访谈表等,多维度地评估研究生的学术阅读能力及其对ChatGPT类阅读平台的体验和感受。结果显示,实验组研究生的学术阅读能力提升显著高于对照组。具体而言,ChatGPT类阅读平台对研究生探寻和发表观点能力的提升作用显著。最后,本研究建议研究生应夯实专业知识,优化学术阅读习惯;强化数字素养,善用AI工具;保持独立思考,培养批判性思维,以规范研究生科学使用ChatGPT类阅读平台,指导新型学术阅读平台功能优化,促进研究生学术阅读能力提升。

社会公众如何看待“ChatGPT+教育”?——基于国内主流开放社区的文本分析

当前,ChatGPT凭借其通用强大的多类型任务处理能力和类人的长对话交流能力,给教育领域带来了巨大的机遇与挑战。从公众视角开展基于数据分析的调查研究,有利于全面客观地剖析生成式人工智能对教育的影响。为此,文章基于2022年12月1日~2023年3月30日国内主流开放社区的公众发帖数据,重点考察社会公众对“ChatGPT+教育”的关注要点、认识和态度。研究发现,公众对“ChatGPT+教育”的关注主题呈多元化的特点;对“ChatGPT+教育”在成为教师的教学助手、教育应用的伦理风险、学生的学习管理和评估、教育的发展和决策等方面呈多极化特征;对ChatGPT的教育应用存在一定争论。最后,文章从引导生成式人工智能技术的规范使用、强化对各方创新创造能力的培养、推进生成式人工智能和教育教学的深度融合以及建立健全新技术伦理治理体系四个方面提出了建议,以期赋能相关技术与教育教学深度融合及可持续发展。

如何识别网络学习资源的进化状态——一种基于信息体量的量化表征方法

网络学习资源进化是构建高质量数字教育资源生态的关键。如何科学表征和识别网络学习资源进化状态,是网络学习资源研究的前沿议题。信息生态学视角下的网络学习资源进化呈现四项基本特征(选择性、渐进性、群智性、循环性)、五种进化状态(起始态、成长态、稳定态、衰退态、死亡态)。网络学习资源进化的终极目标指向资源应用水平的提升,而应用水平可由附着在资源上的“信息体量”进行量化表征。基于此,可以融入时间变量,构建综合资源信息体量、资源进化力以及资源进化力增长率三个要素的网络学习资源进化状态量化表征方法。该方法有望服务于网络学习资源智能管理、个性化网络学习资源推荐、网络学习资源进化预警和规律研究等场景,为“十四五”时期各地推进高质量数字教育资源建设与管理提供支持。

职业教育混合式教学对学习效果的影响研究——基于国内外36项实验与准实验的元分析

混合式教学已广泛应用于职业教育领域,但其对学生学习效果的实证研究结果并不一致,且不同混合模式实施效果的差异性也有待探究。采用元分析方法对国内外36项职业教育混合式教学的实验与准实验研究进行量化分析发现:从整体看,存在中等偏上的正向影响;从学段看,对职业培训的影响显著低于中职与高职;从知识类型看,理实一体的综合型课程效果更佳;从教学规模看,更适合小规模班级;从教学周期看,长周期的教学效果更佳;从混合模式看,不同混合模式的影响效果具有显著差异。从混合模式的选择、教学理念、校企合作以及技术赋能四个方面提出改革建议:摒弃固化思维,灵活选用多种混合教学模式;把握类型定位,尊重职业能力基本发展规律;深化校企合作,学历教育与企业培训互惠互利;推进技术赋能,创新职业教育混合学习空间。

大语言模型赋能智能学伴:系统架构与风险防控

大语言模型作为新一代人工智能技术的代表,因其在对话流利性、任务处理通用性和逻辑推理性方面的优势而受到教育领域从业者的广泛关注。当前智能学伴已在促进学习互动、提供个性化辅导、增进情感交流、辅助智能测评等方面进行了一定探索,但是仍然面临对话问答能力弱、感知性差和教学适用性低等挑战。大语言模型强大的推理和表达能力为破解这一难题提供了新的思路。大语言模型赋能智能学伴需要重点解决系统架构设计和风险防控两大问题。具体而言,大语言模型支持下的智能学伴系统架构应包括输入层、数据层、技术实现层、应用层和输出层,通过“多平台协作+智能机器人代理”的方式,实现多角色互动、强交互能力、专业教学问答与深度感知等功能。为避免技术整合过程中可能出现的数据偏见、认知误导、知识版权归属分歧、隐私泄露等风险,智能学伴系统需在数据收集、算法设计和应用实践等方面加强监管和规范,以确保数据的客观性、算法的准确性以及用户的隐私权和知识产权。未来要纵深推进智能学伴的发展,还需结合学科专业知识和教学基础理论,提升知识推理的科学性和教学的专业性。

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。

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。

交互地理分析法在智慧课堂互动分析中的应用

智慧课堂互动研究近年来备受关注,但目前的研究方法主要是从时间的维度分析智慧课堂互动,而忽略了空间维度对课堂互动的影响,忽略了空间交互的纵深度和流动性。基于此,从交互空间的视角分析智慧课堂互动,重点探讨交互地理分析法(IGA)在智慧课堂互动分析中的具体应用。IGA对智慧课堂物理空间和网络空间的教学交互进行转录切片分析,并以动态可视化方式呈现师生的交互运动轨迹和互动空间偏好,为国内外学者研究智慧课堂互动提供了新的视角和方法。