法国教育数字化转型的历史沿革、现实经验与未来取向

过去二十年来,法国教育数字化经历了初步探索、强力推进到催化转型的历程。成功地打破了“抵抗变革”“技术与教育组织适配”等结构性限制,有效拉动了各类教育组织的数字化转型进程。其经验表现为:着力于形成共识;推进技术与教育深度融合;大力培养合格的数字居民;以数字化促进教育包容性。但也存在多元主体利益博弈、学生数字素养水准参差不齐以及数字教育作为公共服务的均衡性障碍等难题。为根除这些难题,法国把工作重心指向了数字教育生态系统,强调同构共享理念,围绕适应性主题来推进教学资源服务,进而打造极具整体性和包容性的数字教育生态。

智慧教育平台的适应性服务框架和实施路径探析

适应性服务是智慧教育平台生态建设和运维机制创新的关键环节,其核心理念是基于“效率”和“反馈”来推进资源服务。典型平台的调研发现,平台服务呈现从帕累托效率转向适应性效率,以及从评价式反馈转向适应性反馈的趋势。适应性效率特征、反馈特征是构建适应性服务框架的基础性要素;应当结合高响应率、服务结果高适配率以及资源建设低成本策略等指标,进而构建服务目标、过程和结果的全链路反馈,目标是实现资源服务的个性化适配。在实践环节推进智慧教育平台的适应性服务工作,一是需建立数据收集、用户状态智能感知的机制;二是可依托知识图谱、推荐算法和引入预训练大模型,推进教学资源动态适配;三是应当将知识、资源和用户认知特征有机联系,助力资源重组和复用。

人工智能生成数字教育资源适应性评价指标体系构建

随着生成式人工智能(GAI)技术的发展,人工智能生成内容(AIGC)成为继用户生成内容(UGC)和专业生成内容(PGC)之后的主流内容生成模式,使得人工智能生成数字教育资源(AIGDER)成为新形态。但是,基于文献综述发现,对AIGDER急需开展评价以提高其适应性,且鲜有对其评价的研究。首先,通过文献综述和适应性及理论分析构建了包含内容质量的可信度、学习过程的支持度、资源规范的符合度以及师生使用的满意度四个要素的AIGDER适应性评价模型。其次,基于该评价模型构建了初始评价指标体系,并利用德尔菲法进行了修订,最终形成包含4个一级指标和19个二级指标的AIGDER适应性评价指标体系;利用层次分析法为该指标体系赋予权重并进行了合理性分析。最后,对该评价指标体系进行了小范围试用,验证了其科学性和有效性,表明该评价指标体系可以作为评价AIGDER适应性的可参考评价工具。

高职院校以群治院的价值向度、现实挑战和行动路向

以群治院是高职院校以专业群为基础,通过重构基层治理组织和优化治理结构,提升治理水平的重要措施。以群治院在治理理念、治理结构、治理流程和治理手段等方面,体现了整体智治、多元共治、协作共生和数据赋能的现代化表征。囿于传统理念、制度惯性和权力分配等原因,以群治院面临治理理念偏差、传统路径依赖、治理主体权责不清、治理数据孤岛等现实困境。基于组织变革理论,提出高职院校要重塑多元主体协同参与的“整体智治”理念,整合以专业群学院为基础的“共治体系”,优化以制度为核心的“权力清单”机制,构建以“适应性服务”为导向的数治新模式,从而实现对接产业集群需求的内部治理变革。

守正与创新:党的二十大精神引领下高校精准思政的出场逻辑

高校精准思政是推进党的二十大精神入脑、入心、入行的有效路径。作为思想政治教育与技术发展深度耦合的新形态,它的出场是现实、理论、实践三重逻辑统合作用的结果。高校精准思政出场的现实逻辑是回应高校的时代挑战需要、顺应思政的改革创新需要;高校精准思政出场的理论逻辑是坚持马克思主义指导地位的价值基础、发挥科学技术价值理性的实践功能;高校精准思政出场的实践逻辑是锚定育人价值的观念转型、重塑育人情境的环境创新。高校精准思政的出场积极回应了高校思想政治教育“变”与“不变”的思想自觉;遵循了高校思想政治教育自主发展的理论自觉;创新了高校思想政治教育技术推动的实践自觉。在全面学习贯彻党的二十大精神的时空场域下,科学认识和阐发高校精准思政的出场逻辑是理论研究与实践推进的重要环节,对实现高校思想政治教育守正创新具有重要意义。

生成式人工智能赋能传媒教育创新发展路径研究

生成式人工智能给传媒产业实践带来直接变化的同时也为传媒教育创新发展带来了新的机遇和挑战。它为传媒教育领域的师生提供了个性化的学习资源、智能化的教学辅导以及高效的决策支持,同时也推动了传媒教育人才培养目标转型、冲击了教师的角色定位、影响了学生的思维发展及技能获得。我们需要转变传媒教育观念,提升传媒教师的智能素养,坚持人机协同的共生思维,加强跨学科协同融合发展,注重人文精神的重塑和提升,从而重构未来传媒教育创新发展的新形态。

新基建赋能教育数字化转型的逻辑、挑战与实践路向

新基建在全面系统化推进教育数字化转型的进程中发挥支撑性作用。我国教育领域新基建依托“基建迭代”“范式转变”“生态重塑”等特性,通过拓展教育新动能、创造教育新供给和服务教育新需求,进而有效拉动教育系统数字化转型工作。但是,教育领域新基建在重塑教育生态系统进程中正遭遇融合基础设施服务水平不高、教育组织数字化能力建设工作停滞、区域间可能形成新的数字鸿沟等挑战。应当推行积极差异政策,强化政府在整体设计、重点投入领域和重点地区等方面的责任,全面理顺教育新基建部署的多元主体协同机制;应当重点推行融合型基建部署,处理“新旧”基建、“硬软”基建的关系,夯实教育的数字基座;应当着力于教育数字化转型的组织能力建设,提升管理者和师生的数字素养,积极培育和传承教育组织的数字文化基因;构建智慧教育生态,谨慎地防止新的数字鸿沟出现。

基于跨模态理解与重构的适应性数字教育资源:模型构建与实践框架

数字教育资源在推进教育高质量发展的过程中扮演着重要角色。人工智能时代,如何让数字教育资源从之前的“让人适应”变为能“主动适应人”,是数字教育资源建设亟待解决的关键问题。随着人工智能生成内容(AIGC)应用场景的持续拓展,跨模态理解与重构技术为破解数字教育资源的适应性问题提供了可行的技术支持。具体而言,就是主张“人—境—机—物”多主体协同,利用跨模态理解与重构技术对复杂教育情境中的多模态教学行为和多模态数字教育资源进行智能挖掘和耦合计算,实现适用于人机协同环境的教育资源推荐,挖掘数字教育资源服务的供需适配关系,达成数字教育资源生成链的自我调度,由此即可构建起适应性数字教育资源模型。在实践推进层面,应构建起包括数据采集层、智能分析层、规则约束层、应用服务层四个层次的适应性数字教育资源实践框架,以期在对多模态教育资源和师生行为进行跨模态理解的基础上,切实推进对数字教育资源的智能管理和个性化服务。

多模态大模型驱动的学科知识图谱进化及教育应用

当前,以GPT-4为代表的多模态大模型正在促进通用人工智能向多模态融合的方向发展。受益于多模态思维链、涌现能力和提示工程等应用技术,学科知识图谱能够更好地形成一种将抽象的符号概念和多模态的数据加以关联的智能扩展范式,有效解决现有图谱构建中存在的诸多不足,进一步推动多模态学科知识图谱的创生,为智慧教育服务的发展提供有力的支持。基于此,文章首先解构多模态大模型与学科知识图谱的关系;然后,文章探析了多模态大模型对学科知识图谱的驱动前提,从进化角度探讨多模态学科知识图谱的基本内涵和构建框架;最后,文章提出多模态学科知识图谱的四大教育应用场景,包括推动教育资源多元聚合、助力智能教学产品开发、赋能学科资源个性推荐以及促进人机协同智慧教学,以期为学科知识图谱的相关研究提供借鉴与启发。

学前教育数字治理的内涵诠释、核心要素和实施进路

在推进教育治理现代化与建设数字中国背景下,人工智能、大数据技术等信息化技术推动学前教育领域产生内生性数字治理需求。学前教育数字治理是运用大数据、云计算、网络信息技术等一系列数字化手段来展开的管理活动,其核心要素包括治理目标、治理组织、治理参与、治理工具和治理监测五个方面。结合学前教育数字治理的现实需求,下一步需在三个方面进行努力:一是理论层面,应提高学前教育数字治理认知,厘清学前教育数字治理的价值追求,完善学前教育治理模式;二是制度层面,应强化学前教育数字治理的制度建设,健全学前教育数字治理的微观机制;三是实施层面,应丰富学前教育数字治理实施的内容与方法,提升学前教育数字治理的技术能力,搭建学前教育数字治理平台。

疫情期间国外基础教育数字化转型的现状与启示

教育数字化已成为世界各国推进教育高质量、可持续发展的战略支撑和必由之路。为厘清疫情期间(2020—2022年),国外基础教育数字化转型研究的最新进展,文章采用系统性文献综述法,选取Web of Science、 Science Direct、 ProQuest Central数据库的高水平英文实证论文进行统计分析,对文献的基本信息、研究主题、研究情境、研究方法、平台与资源进行了统计分析。研究结果表明,目前国外教育数字化转型的重心仍集中在高等教育领域,教师的数字能力以及学生的学习结果是目前基础教育数字化转型实证研究的主要研究趋势;国外的相关实证研究以调查法居多,在未来研究中可更多地采用实验法进行因果推断;国外基础教育数字化转型的困境集中在基础设施建设不均衡、教师数字能力不佳、保障机制不完善等方面。

自适应学习对大学生学习结果的影响研究——基于51项实验和准实验研究的元分析

引入自适应学习技术为大学生提供个性化学习服务,是高等教育数字化转型的重要课题。自适应学习在多大程度上能促进大学生学习结果,又为何造成大学生学习结果差异,这也是自适应学习系统开发和应用的关键问题。已有研究提供了自适应学习对大学生学习结果影响的证据,但大多数研究并没有区分这种效应在多大程度上促进了大学生不同类型的学习结果,也没有对潜在的调节效应进行充分说明。基于此,通过对国际期刊上发表的实验和准实验研究进行元分析,旨在深入探讨自适应学习对大学生认知学习结果和非认知学习结果的影响,并考察可能导致研究结果异质性的潜在调节变量。按照严格的纳入标准,共筛选出51项研究进行综合分析。随后,对13个被认为对大学生学习结果产生影响的调节变量进行详细分析。结果发现:与非自适应学习相比,自适应学习对大学生的认知学习结果(g=0.751)和非认知学习结果(g=0.542)均具有显著的中等效应;进一步的调节变量分析揭示了这种影响在大学生认知学习结果方面受“自适应目标、反馈时间以及自适应技术”的显著调节,但在大学生的非认知学习结果方面未发现显著调节变量。可见,改进自适应学习的产品研发、应用与评估等工作任务仍然艰巨。为此,自适应学习系统的研发和应用应建立在“证据”的基础上;有组织地引导大学生参与自适应学习活动,完善人机协同的自适应学习生态环境;学术研究应更加关注多变量效应分析,深入探究和确保干预措施的有效性。

AIGC赋能职业教育数字资源服务的愿景、挑战与路径

通过智能地生成满足职业教育师生需求的数字资源,AIGC可以辅助学生在职业场景下进行实践操作和观察,有助于培养学生的职业知识和技能。AIGC赋能职业教育数字资源服务的目标愿景为:重塑资源服务新形态、优化资源供给结构以及推进数智化教学场景建设。然而,其仍面临资源生成可用性问题、内容结构偏差以及人机交互难等挑战。为此,需加强校企合作,研发和训练职业教育领域模型,确保资源的真实性与准确性;设计以适应性服务为核心的数字资源服务模式,以满足学习者个性化需求;通过增强人机协作,重构教学关系和过程,提升教学效果,以此推进职业教育数字资源服务的数字化转型,更好地满足技能型人才培养需求。

数字驱动韩国基础教育改革的新举措及启示

为加快基础教育数字化转型,2023年2月韩国启动《数字驱动教育改革计划:释放教育中个性化学习机会》,旨在通过应用人工智能驱动的数字教科书、创建使用高科技升级课堂的教师团队、开发多样化的教学模式、运营“数字化学习先导学校”、扩充数字基础架构等五个方面赋能基础教育,实现“全民教育”愿景。该计划也为我国基础教育数字化转型提供了以下启示:一是加速研发和应用具有中国特色的人工智能驱动的数字教科书;二是打造人工智能时代的教师团队;三是开发适应人工智能时代的教与学模式;四是加速建立人工智能时代的示范学校;五是加快“互联网时代教育新基建”向“人工智能时代教育新基建”迭代转型升级。

职业教育数智化场景建设的目标、框架与实践路径

职业教育数智化场景建设作为推动职业教育数字化转型的主要载体和关键抓手,是将数字化、智能化技术与职业教育业务场景深度融合的过程。从场景理论视角出发,对数智化场景在职业教育中的应用进行内涵阐释与特征分析,将核心场景聚合为校企合作、教学改革、数智治理等三大类型并提出校企强链接、教学强交互、数治强赋能的建设目标。在此基础上,以优化业务流程为主线,基于PDCA循环法构建数智化场景生成的V字模型,并从四要素联动、V字模型牵引和多元主体协同等层面探讨场景建设的实践路径。

人工智能助力高等教育教学:宏观趋势、技术实践及未来设想--《2023 EDUCAUSE地平线报告(教与学版)》要点解读

为全面了解当前人工智能运用于高等教育的现状和发展趋势,进而为教学改革提供参考和启示,美国高等教育信息技术机构EDUCAUSE于2023年5月发布《2023年地平线报告(教与学版)》。该报告基于改进版德尔菲法总结专家小组成员的讨论意见,旨在为高等教育未来走向提供有利视角。报告聚焦高等院校机构、教职工和学生3个层面,概述5个高等教育发展宏观趋势--社会、技术、经济、环境和政治,6个将对未来高等教育产生重大影响的关键技术与实践组合--预测性和个性化人工智能驱动的应用、生成式人工智能、学习模式界限模糊化、混合弹性、微认证,以及支持学生归属感和连接感。报告进一步根据趋势和技术实践描绘4个高等教育未来10年的可能情境--增长、约束、崩溃和转型。基于报告的经验和启示提出中国高等教育教学未来发展的创新规划:优化人工智能服务生态,助力尖端人才培养;重构高等教育价值取向,加强教师能力提升;推动混合学习模式变革,实现创新融合发展;促进终身学习理念发展,构建个性教学体系。

高等教育数据治理的未来图景与实施路径——美国《2023年EDUCAUSE地平线行动计划:数据治理》解读与反思

厘清高等教育数据治理的目标、行动和方法,有助于提升高等教育数据治理水平。2023年3月,美国高等教育信息技术专业机构EDUCAUSE发布的《2023年EDUCAUSE地平线行动计划:数据治理》,围绕高等教育数据治理的愿景目标、行动方案、未来规划进行具体阐释,为高等教育机构数据治理提供了方向指引。基于对该报告的分析,提出可供我国高等教育数据治理参考的实施路径:塑造高等教育数据文化、建立教育数据治理制度、加强数据治理技术应用、注重教育数据隐私伦理,进而实现数据要素价值释放,提升高等教育治理现代化水平。

印尼基础教育数字化转型的动因、措施和瓶颈

尽管印尼通过教育数字化行动战略应对教育不公问题取得了实质性进展,但其在数字化转型进程中也遇到教育数字基建的可及性缺陷、教师数字胜任力水平不高、教育数字化治理和监管难题等一系列困境。从战略推进结果来看,成效主要集中在五个方面:一是以信息通信技术作为教育数字基建的重心;二是鼓励多元主体协作;三是加强教师信息通信技术应用培训;四是创新信息通信技术课程内容与标准;五是着力培养儿童的信息通信技术素养。印尼基础教育数字化转型的启示在于:一是应由政府主导教育的数字基建;二是避免教育科技企业的过度渗透;三是强化基础教育数字化服务能力建设。

爱尔兰基础教育数字化发展研究——基于《学校数字战略2027》的解读

为了更好地推进教育领域的数字化发展,2022年4月爱尔兰发布《学校数字战略2027》,概述了将如何进一步支持学校系统嵌入数字技术,确保所有学习者能够发挥潜力并充分参与数字世界。文章在梳理爱尔兰已有数字战略发展背景的基础上,深入分析该战略的制定历程、具体内容等,并通过分析和解读爱尔兰数字战略的改革经验与发展模式,总结出对我国现阶段推进实施教育数字化转型的若干启示:制定持续的监督和数字化评估程序;合乎道德且安全地使用数字技术;发展学校数字创变与学校领导力;加强教师专业学习与数字技能提升。

沉积模式约束的蚀源区砂砾岩分布预测研究

古潜山油气藏表面普遍发育一套准原地沉积成因的砂砾岩储层,物性好、产能高但展布规律复杂,亟需开展储层分布预测,支持潜山油气藏开发。该文以渤海A油田太古界潜山为例,采用“将今论古”思路,建立蚀源区砂砾岩沉积原型模式。基于微古地貌恢复,充分利用三维地震资料的低频响应特征,实现了古潜山蚀源区砂砾岩储层分布预测,取得以下认识:(1)蚀源区砂砾岩沉积受局部地形地貌控制,在山地区、山间洼地、山间沟谷形成不同沉积组合模式;(2)在印模法基础上,采用层面斜率属性差异放大技术实现了微古地貌精细刻画,基于低频地震数据开展地震属性分析,利用属性分布与微地貌单元的对应关系,进一步判断储层分布预测结果的合理性。A油田研究结果显示,其蚀源区砂砾岩分布符合山地区发育的“山间侵蚀河道-山前冲积扇”组合模式,山间沟谷内砂砾岩呈连续条带状,山峰山脊区砂砾岩发育程度低、呈不连续斑块状分布,山前斜坡地貌单元砂砾岩呈连片分布。