信息生态视域下终身学习的数字化转型探析

数字化是建设终身学习教育体系的重要途径。从信息生态理论视角出发,在考察数字化转型的“信息人”“信息”“信息环境”“信息技术”四个因素间作用关系基础上,构建了终身学习数字化转型的信息生态系统模型。结合理论模型,从满足数字社会公民的多样化学习诉求、顺应知识生产转型带来的教育内容变革、应对后疫情时代日益增长的不确定性、赋能教育数字生态体系的完善等方面,分析了终身学习数字化转型的驱动因素。建议从培养信息人以增强数字化的适应力、提升信息质量以赋予数字化的新动能、重塑信息环境以厘清数字化的发展向度、增强信息技术以强化数字化的支撑力等方面,促进终身学习的数字化转型。

数字化赋能终身学习:动因、挑战与策略

数字化对终身学习带来了革命性影响,技术的迭代进步、后疫情时代的不确定性和数字社会的学习诉求三大因素共同推进了终身学习的变革。数字化转型推进了学习关系、学习范式以及学习评价等一系列变革。前瞻未来,终身学习可能会面临价值危机、主体性危机和技术门槛三重挑战。基于此,建议创新研究框架赋予终身学习的新动能、探索数字伦理厘清终身学习的发展向度、提升数字素养增强终身学习的适应力。

生态学视角下新加坡中小学教师数字化能力发展的经验与启示

随着教育数字化进程的不断加快,世界各国越来越重视中小学教师数字化能力发展问题。新加坡从生态学视角出发,摒弃孤立的教师发展观,纳入生态系统、协同发展等生态学的原理与机制,采取制定国家IT战略与ICT教育总体规划为中小学教师数字化能力发展提供顶层支持;完善数字化基础设施与提供数字化教学资源赋能中小学教师数字化能力发展;打造专业学习社区与开展数字化创新研究引领中小学教师数字化能力发展;加强教师、学校领导者及学生数字化能力建设涵养中小学教师数字化能力发展等措施有力提升了中小学教师数字化能力。借鉴新加坡经验,我国可以从提高生态意识,强化政府资源整合能力;发展数字化新基建,丰富数字化教学资源;构筑“活性”共同体,鼓励教育数字化创新研究;关注多元主体需求,提高教师、学校领导者及学生的数字化能力等方面为发展中小学教师数字化能力创设有利条件和环境。

高等教育中如何应用ChatGPT类生成式人工智能——联合国教科文组织《高等教育中的ChatGPT和人工智能:快速入门指南》解析

ChatGPT引发的浪潮在为高等教育带来变革与创新的同时,也使高等教育面临着新问题与新挑战。为此,联合国教科文组织于2023年4月发布《高等教育中的ChatGPT和人工智能:快速入门指南》,用以阐释ChatGPT如何应用于高等教育。通过对该指南的深入解读,详细分析了ChatGPT在高等教育中的教学、科研、管理、社区参与等方面的应用变革,并从学术诚信、监管问题、隐私问题、认知偏差、性别与多样化、可访问性、商业化等七个方面探讨了ChatGPT给高等教育带来的挑战和伦理问题。最后,提出高等教育机构如何使用ChatGPT的可行性建议:谨慎而有创造性地使用ChatGPT、构建理解和管理ChatGPT的能力、进行人工智能审核等,旨在为我国高等教育机构应用ChatGPT可能面临的机遇和挑战提供经验和启示,并为推动ChatGPT向可持续、公正和合乎伦理的方向发展提供借鉴与参考。

从感知到证据:循证教学评价的结构体系与实践进路

改进教学评估是新时代教育评价改革进程中教育工作者需要解决的一个重要命题。在全面推进教育数字化转型的战略行动中,教学评价的动力结构得到进一步转变,教学评价的模式与机制也在逐步实现结构重组与流程再造。通过对循证教育发展的系统化分析,阐释循证教学评价的内涵与意蕴,其主要特征表现为材料与数据的实质融通、证据与事实的关联推论、评价与发展的动态循环。循证教学评价在结构体系上是以立德树人、教师发展、教学证据、循证实践、教师效能为理念遵循,以循证评价意识与思维、循证评价知识与能力、循证评价实践与规范、循证评价改进与决策为构成要素,以六类复杂创生的多源证据为评价支撑,通过建立实践渐进与迭代共生的运行机制来保障评价的稳定运转。循证教学评价的运行机制以证据导向和迭代循环为整体运行原则,通过循证规划、证据推论、后效评价形成以循证实践为运行秩序的动态评价循环系统。为此,需要通过提升循证素养、构造循证评价模式、探索智能化评测、创建评价证据库、强化共同体循证实践等方式,实现教学评价从感知走向证据的理念与范式转换。

高质量发展背景下非学历教育质量保障体系建设研究

面对非学历教育高质量发展的转型提效要求,文章分析了非学历教育高质量发展的靶向目标,以非学历教育教学工作流程为主线,从明确公益性办学定位、完善管理架构和实施全过程质量管理体系建设三个方面提出非学历教育内部质量保障体系提升策略。提出了全过程质量管理体系的系统化建设路径,初步构建以制度系统、标准系统、过程管理系统和评价系统为子系统的质量管理体系,并根据各子系统的关键环节,突出全过程管理机制,提出子系统工作框架或核心目标,以期为建立完善的非学历教育教学内部质量保障体系提供新思路,为非学历教育高质量发展提供新动能。

创新应用的数据化教育评估——OECD《过程数据在大规模教育评估中的应用》文件解读与启示

数据作为数字教育时代下的生产要素,是推动教育评价数字化转型的新动力,对于开展规模化评估起着导向和促进作用。过程数据的应用和发展为教育评估中揭示学生的思维过程提供了可能。2023年1月,经济合作与发展组织(Organization for Economic Co-operation and De-velopment,OECD)发布了《过程数据在大规模教育评估中的应用》报告,该报告提出在规模化教育评估中将过程数据应用于优化设计、解释结果、保障质量、测量表现和验证测试,强调对过程数据应用的有效性验证,以及通过制定道德准则规范过程数据的应用。笔者通过对报告的要点内容进行分析解读,结合数字教育评估的创新发展趋势,提出从建立数字教育评测体系、探索数据化评估模式、践行数智精准评测设计、开展数字教育评测实践、健全数据伦理规范与评估规制等五方面推进数据驱动的规模化教育评估实施方略。

大数据赋能数字教育监测评估:理念、模式与路径

数字教育监测评估是推进和深化教育数字化转型的一个重要环节,大数据作为新一代信息技术能够深入呈现数字教育状态的要素特征和结构关系,为实现多维化和细粒度的教育监测评估提供了技术保障。数字教育监测评估经历了从教学绩效测量、数据驱动评价到认证模式创新、增值效益提升的理念进阶,形成以主体发展需求、动态生成数据、智能融合分析、增进管理效益为支撑的多元价值取向。数字教育监测评估是以场景化数据为支点,以课堂大数据、在线大数据、双线混融大数据为应用情境,通过物理感知、数字感知、情境感知开展教学现象监测、人机交互监测与活动事件监测。在评估方式上,数字教育评估演化为基于集中式数理统计的终结性教育评估、基于伴随式数据挖掘的过程性教育评估和基于生成式人工智能的预测性教育评估。大数据驱动教育监测评估的实践路径包括建立数据监测评估体系、实施全链路数据监测、开展差异化发展评测、创新数据治理模式、构建反馈决策机制,以更好地促进教育评价高质量发展。

由ChatGPT引发的人工智能推动教育变革创新的思考

ChatGPT等人工智能技术飞速发展,不仅会为社会生活带来重大影响,也将为教育制度带来深层变革。要面对人工智能等新技术的冲击与影响,教育应变革传统的教育理念与教育模式。透过技术与教育发展的双重视角,探讨人工智能技术为教育发展带来的机遇与挑战,也可以为国家运用人工智能发展教育探索新路。从“教学”到“学教”,人工智能改变了教育的方法,也考验该如何教育学生。教授学生知识的同时也要帮助学生做好步入社会的准备,更要教育学生应对未来世界的改变。人工智能让教育冲破了校园象牙塔的“藩篱”,搭建出更多走向成功金字塔的“阶梯”。今后,无论当我们身处人生的哪一个阶段,“重返十八岁校园”的梦想都变得触手可及。人工智能不仅为艺术插上科技的翅膀,也为中医药的现代化发展带来勃勃生机,更为博雅教育的领先发展带来新的机遇。我们既要对“灰犀牛”现象有所感知、警觉,也要对新技术报以热诚与宽容。拥抱新技术,善用新技术,发展新技术,让教育走向美好未来。

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。

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。

基于TDM的分布式光纤光栅传感网络

为有效提高光栅复用容量,提出了一种分布式光纤布拉格光栅传感网络方案,并进行了实验。方案中传感解调模块以TDM方式与多个传感通道相连通,利用传感通道选择光链路以时分复用方式实现传感解调端对多个传感通道的开关控制,以时分/波分相结合的机制对分布式传感量进行解调。在实验验证系统中,基于匹配光纤光栅解调方案下,以2.5 Hz的循环测试频率,多次测量同一FBG(fiber bragg grating)周期,测得系统的解调精度为±0.06 nm,具有较好的重复测量稳定性。结果表明,方案结构简单可行性好且具有良好的可升级扩展性。

职业教育数字化教学平台的构建与实践探索

随着"互联网+"时代的到来,很多职业院校根据自身需要购买或开发了各类数字化教学平台。但是,这些平台功能模块单一、彼此独立、形成了大量信息孤岛。本文以职业院校数字化教学平台的构建与实现为切入点,以建构主义和多媒体学习认知理论为指导,提出在对平台进行用户分析与可行性分析基础上进行平台功能设计,分析影响平台使用的因素和提高平台使用效度的建议,希望对兼具教学、教学管理和学习资源管理功能的数字化教学平台构建提供参考。

网络虚拟实验平台在高等教育网络化、信息化中的应用研究

根据现阶段高校信息化与数字化校园建设需求,本文论述了高校网络虚拟实验平台建设的必要性、国内外应用发展情况、系统特点及在未来实验教学中的优势。

几种安全防范技术在校园网中的应用

本文对校园计算机网络面临的问题和各种可能的安全威胁进行了探讨,提出了几种防范的技术措施,并对各自的实现原理、优缺点以及相互关系作了较详细的说明比较。

独立学院实验室建设与管理的实践与探索

从高校实验室的作用以及独立学院实验室建设的特点出发,结合北京邮电大学世纪学院实验室建设与管理的实践与探索,对独立学院实验室的建设与管理作了探讨。

高等教育数字化转型:内涵、困境及路径

高等教育已被工业革命4.0带来的技术进步所渗透,迫使高等教育亟需面对所有方面的数字化转型,为此,探究高等教育数字化转型成为一个新兴领域,并引起学者们的广泛关注。在此背景下,加快高等教育数字化转型步伐,大力推进高等教育信息化、教育资源数字化、教育技术赋能化、教育方式创新化,以数字化创新引领高等教育高质量发展,已成为我国高等教育改革在当前和未来的时代要求。文章以数字化转型的基本特征作为出发点,提出高等教育数字化转型的基本内涵有两种表现形式:数字技术驱动的高等教育转型和面向高等教育转型的数字创新;然后阐述疫情和技术双重挑战下,我国高等教育数字化转型面临的困境;接着从高质、共享、协同、普惠四个方面剖析了高等教育数字化转型的目标。以此为基础,文章提出推进高等教育数字化转型的实施路径:一是加强顶层设计,制定高等教育数字化转型战略规划;二是建立数字化平台,提升数据治理综合能力;三是提升师生数字素养,培育技术性专业数字人才。

基于DSP与FPGA的运动控制器研究

设计了一种基于DSP与FPGA的运动控制器。该控制器以DSP为控制核心,用FPGA构建运动控制器与传感器以及电机驱动器的接口电路。充分发挥了DSP强大的运算能力和FPGA的并行处理能力。具有信息处理能力强、模块化程度高、编程容易、运动控制精度高等优点,可以实现高精度的速度环和位置环的双闭环控制,能够满足运动控制器的实时性和精确性要求。