教育大數據與智能教育的深層邏輯

張海

教育大數據

何為大數據？大數據必須包含海量數據的搜集、處理和應用。大數據搜集依靠泛在網絡，大數據處理依靠智慧技術，大數據應用依靠學科問題。因此，教育大數據應用的關鍵是數據驅動，教育為本。首先要尋找學科問題。問題是學科的生命線，沒有問題的學科即將走向衰亡。其次要尋找方法。尋求復雜事物背后的數理化模型是一門學科的制高點。我們身處的世界是一個機械化運作的數學公理系統嗎？這個數學公理系統是否有算法可以求解？運用復雜系統的動力學模型可以解釋人類的認知過程。最后是建立科學的解題路線。因此，我們試圖建立一個循證實踐的框架體系，試圖通過教學實踐共同體，對教學視頻的分析，得出臨床教育技術診斷的基本規則，尋找卓越教師培養體系的科學支點，以期進入人工智能與教育深度融合深水區進行探索。

智能教育

2017年7月，國務院正式印發《新一代人工智能發展規劃》，規劃中這樣定義智能教育：“開發立體綜合教學場、基于大數據智能的在線學習教育平臺。開發智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系統。建立以學習者為中心的教育環境，提供精準推送的教育服務，實現日常教育和終身教育定制化?！睘楹畏Q其為新一代人工智能？研究者把人工智能分成兩大類：一類是符號智能，以知識為基礎，通過推理進行問題求解，即傳統人工智能；另一類是計算智能，以數據為基礎，通過訓練建立聯系，進行問題求解，即新一代人工智能。新一代人工智能就是基于大數據的人工智能，它啟動了教育技術3.0范式的號角（如上表），使得教育部長陳寶生倡導的“課堂革命”成為可能。

知識媒體動力學

世界頂級雜志《科學》2013年的一項研究表明，在一節課的教學設計上，教師存在205萬億種選擇。教育現場有兩大核心關鍵問題：一是如何設計好一節課，即教學設計的生長機制問題；二是如何做一名好教師，即卓越教師的生長機制問題。這兩大關鍵問題，必須通過建立教育現場研究實驗室來進行研究。知識媒體動力學是將知識媒體視為動態復雜網絡，使用課堂觀察、結構方程和網絡科學研究方法，關注學科知識和學生作為早發節點、信息技術作為關聯路徑的高效課堂知識網絡如何產生，對TPACK和卓越教師的生長機制進行探索性研究的科學。隨著教育大數據、智能教育研究的逐步推進，研究真實教育現場的動態發展機制的知識媒體動力學必將成為教育技術研究的新范式。endprint