“互聯網+教育”治理轉型：實踐路徑與未來發展

鄭勤華 熊潞穎 胡丹妮

[摘? ?要] 大數據為教育治理服務的精準化提供了可能，但是實現這種可能需要技術、服務、組織體系、政策等各方面聯動。文章從 “互聯網+教育”對教育治理變革的要求以及提供的環境和條件入手，提出了基于大數據的精準教育治理服務需要從需求導向、政策引領、多部門聯動、數據治理、平臺建設、模型研發，以及應用迭代等環節逐步實現。未來，“互聯網+教育”治理將會出現與社會治理共融，多元主體共同參與，技術應用不斷深化，以及教育治理制度化、標準化的趨勢。研究將為區域和機構精準教育治理、管理服務的實現提供策略和方法的指導，并為“互聯網+教育”的應用研發提供理論支持。

[關鍵詞] 教育治理; 大數據; 精準服務; 互聯網+教育

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 鄭勤華（1978—），男，江西上饒人。教授，博士，主要從事教育大數據與學習分析研究。E-mail：zhengqinhua @bnu.edu.cn。

一、引? ?言

黨的十九屆四中全會強調，要發揮網絡教育和人工智能優勢，創新教育和學習方式，加快發展面向每個人、適合每個人、更加開放靈活的教育體系，建設學習型社會?！盎ヂ摼W+”正在影響著教育與社會的關系、教育供給方式、教與學方式，學習評價方式、數字資源形式、教育信息管理與決策模式以及教育理念和教育規律，是教育信息化推動教育現代化的新階段。

隨著“互聯網+”的全面推進，教育不僅面臨的是教與學層面的改革，更是數據支持下教育管理和治理模式的變革。2018年4月，教育部頒布的《教育信息化2.0行動計劃》中提出，要“優化教育業務管理信息系統，深化教育大數據應用，全面提升教育管理信息化支撐教育業務管理、政務服務、教學管理等工作的能力”[1]。2019年2月，中共中央、國務院發布的《中國教育現代化2035》中明確提出未來將進一步發揮大數據在教育科學決策中的作用： “推進教育治理方式變革，加快形成現代化的教育管理與監測體系，推進管理精準化和決策科學化”。[2]2019年5月，國際人工智能與教育大會上多個國家所共同達成的《北京共識》，同樣提出數據對教育決策的重要性：“意識到應用數據變革基于實證的政策規劃方面的突破。考慮整合或開發合適的人工智能技術和工具對教育管理信息系統（EMIS）進行升級換代，以加強數據收集和處理，使教育的管理和供給更加公平、包容、開放和個性化?！盵3]

政策規劃為教育治理指明了方向，實踐也同樣對“互聯網+教育”的治理提出了挑戰。2020年初的新冠肺炎疫情，使得“互聯網+教育”成了“停課不停學”的不二選擇。全民開展網絡教育，既是對我國教育信息化實踐的一次突擊性大考，也為我國的“互聯網+教育”提供了難得的實踐、反思、總結、指導下一階段發展的機會。疫情防控正在加速推進互聯網及相關技術在教育中的全面應用，也為互聯網推動教育變革提供了千載難逢的歷史機遇。而如火如荼的實踐中，也反映出全社會在“互聯網+教育”的理念、方法、能力和管理等方面都準備不足，尤其在如何利用信息技術實現教育治理模式的變革上缺乏理論支持。我們認為，未來的教育治理必將是在人工智能技術支撐下，由大數據所引領的科學化、精準化監測和管理。而當前教育管理模式必須進行數據化轉型，才能進一步實現資源的優化配置，從而更好地適應未來靈活開放的教育體系。然而，教育治理是一個龐大的概念體系，其中涉及各個組織體系的整合，這意味教育治理的大數據轉型必將是一個復雜而又艱難的過程。如何正確認識當下大數據對教育管理所帶來的機遇與挑戰，同時教育管理體系應該以怎樣的邏輯進行重整才能更好地實現轉型，都是需要進一步回答的問題。

二、大數據支持教育治理的實踐應用

事實上，數據影響教育決策的歷史可以追溯到20世紀。當數據還是以少量和簡單的形式存在時，就已經作為一種實證工具輔助教育決策。20世紀60年代，美國聯邦教育部成立了“全美教育數據統計中心”，至今已經形成了一套完整的教育數據處理的方法論，并且在2002年通過的《教育科學改革法》中明確提出[4]，教育政策的制定應該建立在數據支持的基礎上。隨著大數據時代的來臨，數據的體量、形式都發生了巨大的變化，這意味著數據將不僅能夠作為一種輔助型的實證工具，而是能夠通過多樣化、全方位的描述和呈現，更深層次地挖掘教育現象背后的關系，從而支持管理者進行資源的配置和優化，幫助達到教育質量提升和公平的目的。

目前，大數據支持科學化教育管理主要在于兩個方面：一是提升教育教學質量;二是優化資源配置。前者對應的是教育管理中的質量問題，目的在于通過大數據實現個性化的教學管理，提升教育教學水平。如美國于2009年啟動的“強化教育的相關”項目，通過采集匯總不同地區學校學生和教師的信息，幫助處于落后地區的學區和校方改進教師培訓和教學設計方案，提升教學水平[5]。我國麗水市基于信息化教育資源公共服務平臺的建設，形成了從市域到片區、從小學到高中的三級三類組織體系區域網絡教研模式[6]。后者對應的是教育管理的公平問題，目的在于通過大數據實現更科學化的教育資源調控，縮減教育差距。2017年，北京市教委、通州區和房山區政府與北京師范大學未來教育高精尖創新中心合作，建立了“智慧學伴”平臺、雙師服務平臺、區域教育質量地圖以及評估數據質量的核查系統，將全區各校學生的歷次測評數據收集起來，形成各區域有特色的學校管理檔案，作為信息反饋給學校教育管理者和學生本人，以此幫助管理者調配財務、服務管理，權衡學校教科研管理的重點[7]。

更多時候，教育質量的提升和資源配置的優化往往是教育管理中兩個并行的需求，這意味著教育管理系統的構建，不僅需要通過單一的技術手段解決問題，而是需要解構原有的管理體系，重建能夠適應不斷變革的教育新模式、新流程和新方法。在技術流程實現方面，甘容輝等人基于現有的信息化建設情況，認為高等教育進行科學化教育治理轉型時可以通過基于定制化需求改造現有平臺、校企協同開發等方式進行[8]。于方等人提出了高校數據化治理應遵循“數據驅動、頂層設計、分層實施、實踐檢驗”的原則，將數據治理流程分為“劃分治理層次→明確治理目標→搭建教育大數據平臺→構建用戶畫像系統→提供教育治理應用服務”五個步驟，形成了基于用戶畫像的高等教育治理方案[9]。許曉東等人提出，為決策系統提供支持是數據治理的動力所在，高等教育數據治理分為數據的獲取和抽取、整合和分析、解釋和預測幾個階段。而技術流程的實現，需要建立在治理主體的變革上。通過大數據技術所構建的數據系統，將充分整合多元教育治理參與主體，從而將原有以政府為中心的自上而下垂直管理機制，轉變為政府、市場、社會、高校多主體參與的扁平化、開放式治理機制[10]。

從已有實踐案例和理論模型可以看出，當前在探討教育治理轉型的具體實踐路徑時，大部分案例和研究的視角主要集中于學校這一層面。對于學校層面以上的區域教育信息化治理，現有的研究往往給出模糊的理論原則，缺少具有實踐性的解決方案。具體而言，主要有以下三個方面：

（1）缺少對個性化需求的挖掘和適配

已有模型和實例主要針對某一地區實行統一的數據治理方案，缺少對個性化需求的適配。由于我國不同地區經濟發展水平不同，不同學校教育目標也不一致，統一的指標往往難以準確衡量不同地區或不同學校的實際教育教學情況，亦無法精準有效指導區域管理者的教育決策。若簡單地用一套標準去衡量所有學校，而忽略其本身個性化的發展需求，那么教育治理方案將難以在學校層面進行落實，繼而難以進行區域整合，其方案本身也將淪為空談。同樣地，在學生和教師的個體層面，個性化需求層次更為豐富，單一的測量評價標準也可能導致學習者個性化發展和教學者職業發展受限。

充分掌握學校及個人的發展需求并將其與區域發展需求對接，是進行區域教育治理機制建設的首要任務，其中教學機制改革、數據采集處理、教育教學應用等均可能成為重要環節。只有為區域、學校、個體設立與之相匹配的需求目標，才能合理地進行教育質量檢測、教學評估和學習績效評價。

（2）治理決策支持往往停留在可視化描述層面

當前已有的教育治理方案較為依賴對教學和管理數據的采集，但是其數據價值的體現只停留在簡單的可視化描述層面，缺少對數據信息的深層次加工。根據簡單的數據可視化，如某一指標的得分數據，管理者只能了解目前現狀所處的一個大概水平，但是難以進一步剖析原因，也無從證實該如何進一步改善指標所描述的現狀。簡單的數據可視化只是將數據表象進行了描述性統計，無法提供深入分析的實證支持。在諸多領域，大數據技術呈現出了診斷、預測等具有指導意義的信息價值，而目前教育領域對這類功能的挖掘還較為欠缺，在個別場景中存在錯誤理解。例如一些大數據管理系統在實際應用過程中出現了把“教學管理”等同為“課堂監視”或者“行為監控”的現象，這與當前大數據管理系統“只描述不分析”的不足之處有密切的聯系。

數據分析人員對于教育場景的理解有限，因此，區域教育治理數據的分析過程需要學科專家的深度參與，且兼顧實際數據的采集情況與現有技術能力的上限。但需要警惕的是，數據并不是萬能鑰匙，無法絕對體現教育教學的發展現狀及問題所在，唯數據論極易導致偏頗的評價結果。對教育大數據的規范化處理和對教育問題的深入理解，是實現高社會價值的數據分析的必由之路。

（3）沒有形成完整的數據治理閉環

當前針對數據治理的方案缺少數據的流轉和保障機制，未形成完整的數據治理閉環，導致數據治理流程不具有可持續性。數據治理是教育治理的技術基礎，部分管理者在面對浩瀚的數據資料時，更多考慮的是把數據用全、用完，反而忽略了數據本身是否應該被使用、應該如何被使用以及數據的更新迭代問題，這導致已有的數據管理方案不具有安全性和迭代性。數據的種類和形式隨著技術的更新在不斷地變化，因此，數據本身的結構不應該成為限制教育治理實施的主要條件，而應該回到需求和系統本身，去建立能夠適應數據發展的治理閉環。

區域教育治理不是階段性任務，也不能簡單將已有平臺和數據直接打包組建成大系統。教育治理是環環相扣的，須自上而下完整規劃系統搭建方案，其需要考慮基礎系統平臺的開發、任務項目團隊人員的職責、應用功能的推行等多階段多方面的工作。保障數據在教育主體、技術平臺、教育場景間的不斷流轉，平衡教育需求和治理效果，形成完整的優化機制，使其符合數據倫理和教育倫理，才能確保區域教育治理體系自身的不斷進化。

三、“互聯網+教育”治理轉型的實踐路徑

大數據時代下，學生、教師、家校、企業等各主體所承載的教育數據和教育需求愈加多樣。當前我國所面臨的教育治理轉型，不僅是在學校這一微觀層面，而是在于整個教育系統的科學化、精細化、個性化轉型。教育系統管理向治理的轉型不是簡單的升級技術，并非將數據收集起來進行可視化呈現就大功告成;轉型是系統的轉型，支撐教育管理系統的底層架構和流程必須在技術升級的基礎上進行解構和重組，從而適應新的教育變革。

大數據時代下，教育治理需要服務于以下教育需求：把控教育現狀、評估教育發展、輔助教育決策以及助力資源配置。為了建立更加完善的標準化服務體系，面向未來教育打造全方位基礎功能系統，形成全流程解決方案，精準教育治理服務支撐體系的建設需要遵循以下原則：（1）堅持需求導向。明確服務群體及其利益需求，將個體利益、群體利益與國家利益有機結合，為教育改革提供充足的動力保障。（2）尊重個性化發展。依托前沿教育技術方法和線上線下資源服務機制建設，提供精準化教學服務和教學管理，在可接受的成本投入范圍內提供最大程度的個性化服務。（3）圍繞平臺中心。搭建綜合性教育大平臺，確保數據全方位采集、分析建模、實踐應用過程的完整性，為教育治理流程提供閉環條件。

具體而言，在搭建或優化區域教育治理服務體系時，需要從制定規劃、組建團隊、搭建平臺、匯聚數據、深化應用、機制保障六個策略方向進行完善，如圖 1所示。

圖 1? ?基于大數據的教育治理服務體系

（一）因地制宜，制定規劃

需求是教育治理系統的核心出發點，決定了系統本身是否指向了真正的教育問題。教育需求具有區域特征，不可千篇一律或照搬成功經驗，需要因地制宜制定各類規劃，從頂層戰略、具體任務、工作進程三個層面進行推動。在區域教育治理的頂層戰略層面上，需要設計復合方案面向區域內各教育主體進行持續的需求采集，充分整合多方治理目標，依據社會需求進行規劃，統籌區域內不同類型、不同層級教育主體之間的統一性需求和個性化需求;在具體任務層面，需要確認區域教育治理總目標及子目標，分解達到項目目標所需完成的任務單元，確保目標與需求之間環環相應;在工作進程層面上，需要結合實際治理條件和治理周期，分析各級目標的完成難度，明確工作進程，提高教育治理的效率，從而保證教育治理緊扣區域本身迫切的、真實的需求目標。

一般來說，我們可以把需求歸結為4類。第一是描述性的需求，強調將教育的全貌用顯性化的方式予以展現。比如，疫情時期，到底有多少學生、多少教師、多少學校開展了在線學習，他們的教和學狀態如何，平臺使用情況如何，區域均衡情況如何，等等，此類需求是目前“互聯網+教育”實踐的第一步。第二是診斷性的需求，強調在全貌展示的基礎上，進行價值判斷并發現問題。比如，教師的教學實施有什么問題，學校的課程服務有什么特色，學生的學習積極性是高還是低，不同學校之間教育績效（例如成績）是上升了還是下降了，等等。第三是預測性的需求，強調在診斷的基礎上，對未來發展態勢進行研判和預測。比如，在平臺的服務能力上，是否會隨著課程的演進出現問題，在自主選科的時候是否出現各學科師資資源的過剩或不足，地區的學習績效在未來有可能上升或下降，等等。第四是干預性的需求，強調在預測的基礎上，找出關鍵要素和節點，發現干預的著力點和干預建議。比如，發現師資資源是影響學校績效的核心，建議優化配置師資;發現帶寬是影響師生體驗的重點，建議提升網絡服務能力;發現教學模式是影響學習結果的重點，則組織開展教師培訓等。

（二）學科融合，組建團隊

教育治理服務團隊是支撐整個教育治理系統運轉的骨架，決定了系統能否保證在教育和治理兩個方面的專業性。在教育治理的各項任務目標建立的基礎上，應考慮負責團隊所需的各項能力，將其與各類學科專業進行匹配，以實現“專人做專事”。在完整的教育治理方案中，應該至少配備教育教學團隊、數據管理團隊、專家咨詢團隊及教育技術團隊，以確保所遵循教育理論的科學性和工作落地的可行性。教育教學團隊對接一線教育場景與教育需求，設計治理方案，反饋治理效果;數據管理團隊搭建全流程數據服務體系，根據分析需求設計數據存儲邏輯，維護并管理數據;專家咨詢團隊論證治理方案與科學教育理念、區域教育政策的一致性，避免發生根本性偏差;教育技術團隊作為教育治理方案的推動者，串聯各環節需求及成果，提高機制運行的效率，不斷優化團隊協作和平臺功能。其中，教育技術團隊以交叉學科人才的身份，以各自的專業術語與另外三方團隊積極對話，減少高成本溝通或專業差異帶來的紕漏，從而發揮至關重要的作用。

（三）數據中心，搭建平臺

數據中心平臺是實現科學化教育治理的主心軸，是保障整個教育治理系統穩定運行的技術關鍵。以數據為核心，則需要開發區域教育治理的軟硬件系統，并以此為基礎搭建數據治理平臺。大數據時代區域教育治理的基礎是依托各種類型的數據，利用教育信息化系統，通過大數據分析、人工智能、云計算等技術，實現人、財、物更加高效的配置和管理，實現科學、智能、高效的管理、決策和服務?；跀祿行牡慕逃卫砥脚_應該包括兩個基本平臺：數據治理平臺和綜合應用平臺。數據治理是解決區域的信息系統聯通問題，對數據進行統一標準的集中管理，打破區域內不同部門、不同層級之間的數據孤島，形成具有統籌作用的數據治理平臺;綜合應用面向實際的治理方案，鏈接應用方案與教育問題，形成基于數據的中央管理系統。如前文所說，數據治理并非只是簡單的數據描述及可視化呈現，而應該是功能導向，服務于區域教育需求的動態質量監測，且能夠進一步為教育決策提供數據支持。搭建綜合應用平臺，則能更直接地對應各類教育場景的需求，同時也為現階段的新需求提供對照，以促進全流程的持續改進。

（四）多維分層，匯聚數據

清晰、多維、全面的數據是支持科學化教育治理轉型的基礎，教育治理系統中數據庫的結構化程度決定了教育治理系統能夠真正落實的程度。區域教育治理中多維數據庫的建立依靠線上線下多種匯聚方式，形成層次性強、數據種類全、數據質量高的結構化數據采集和存儲方案，保證數據能夠支撐不同層級教育治理方案的落實。教育教學數據直接來自于課堂教學流程，是對教學質量的直接反映;來自于學校等教育機構管理體系中的人員、物資等教育管理數據能夠進一步說明區域內資源的配置和使用情況;在區域范圍內的綜合教育環境中獲取各類統計數據往往具有系統性和概括性，是一個區域內教育情況的整體體現;此外，教育本身離不開經濟、社會等復雜因素之間的關聯，這些因素往往對教育治理政策的制定起到了關鍵性的作用，因此還應該綜合教育系統之外其相關的區域環境數據。值得注意的是，數據采集及處理作為基礎性工作，耗時較長，所得數據體量龐大，因此，需要制定極其精準的數據規范和流程以提升數據質量。

（五）建立模型，深化應用

基于數據的教育建模是區別教育管理與教育治理的重要因素，決定了教育治理在應用層面的高度和深度，是保證數據推動科學化教育治理的根本基礎。為建立科學化教育治理機制，平臺及數據所提供的信息需要進行深層次加工，從而挖掘簡單現象背后的復雜原因：在教育建模相關理論指導下，對應于各教育場景提供模型支撐，更加長遠地服務于區域教育治理;為相關學術理論提供實證，豐富或調整學理邏輯，助力各項教育研究成果落地;將教育模型對接教育管理系統，輔助教育教學的質量檢測、績效評估、學業預警等工作。在區域教育治理的教育教學應用環節，需要定向、定點獲取實施效果的即時反饋，不斷迭代更新，以適應未來教育需求。

特別需要說明的是，我們往往會把基于大數據的數據建模工作理解為計算機或者數學學科的專門工作，被人工智能、機器學習、深度學習等概念困擾。但本文認為，在教育治理方面，本質上是以教育科學和管理科學為核心，是一個理論建模走向數據建模的工作，而非簡單的多維數據，酷炫算法的建模工作。正如鄭勤華等人指出[11]，教育是一個非常復雜的系統，既涉及教和學過程的方方面面，又涉及學校、家庭、社會、政府的各個體系。算法和數據都可以用來創建增強我們評價、診斷、預測、干預教育服務和創新教育服務的能力。如何在人機協同的環境下共同增強雙方的智能，圍繞著教育問題給予科學有效的解決，將是一個不斷迭代、不斷優化的長久過程。

（六）標準規范，機制保障

規范化的數據治理流程是整個教育治理能夠長久運行的保障，決定了教育治理系統是否能夠在數據和技術的不斷迭代中保持穩定。規范化的數據治理流程應擺脫對系統硬件設施使用的簡單描述，而站在系統的高度為各個環節提供實施標準，甚至約束敏感社會問題的邊界。除規范化治理流程外，還需完善各類保障機制：優化數據流轉機制，統一數據標準，劃分權限及監管職責，保障數據交換工作的有序進行;建立安全保障機制，堅持以人為本、以學生個性化發展為首，尊重數據倫理，推進數據隱私的技術保護和法律法規保障;完善配套教學改革機制，充分考慮教育體系的復雜性，從政策層面為區域教育質量的提升保駕護航，不讓大數據時代下的區域教育治理成為“技術孤島”。

目前由于我國的“互聯網+教育”實踐應用遠遠走在了理論和規律研究的前面，各級各類各種架構的信息系統，既給我們的教育工作提供了極大的便利，促進了效率和效果的提升，也不可避免地在教育信息化應用升級、整合時遇到了前所未有的挑戰。由于缺乏相應的數據標準以及數據流轉的規范，使得基于證據的教育治理決策陷入“數據缺失”和“數據過載”同時存在的矛盾之中。因此，“互聯網+教育”的治理，在我們探索出了前述有意義的成果后，一定要通過標準和規范予以相對固化，從而實現經驗和智慧的不斷累積，構建起真正意義上的可重復迭代應用的治理系統。

四、“互聯網+教育”治理體系的變革趨勢

互聯網相關技術的發展也促使建立“權責明晰、流程清楚，治理過程可檢驗、可追溯、可公開，能夠清晰安排教育主體、科學規范教育流程，有關數據既可用又安全”的成熟的教育體系制度成為可能[12]。我們認為，未來的“互聯網+教育”治理體系將具有以下變革趨勢：

（一）教育治理融入社會治理，形成統一的治理體系

教育作為國家政治、經濟、社會、文化的有機組成部分，其治理體系是一個大系統工程。從國家放開“二孩”政策引致的教育資源需求問題，到疫情時期“互聯網+教育”承載“停課不停學”任務，都表明不能簡單地把教育治理問題理解為教育系統內部的問題。在未來，我們認為存在的是大數據支持下的社會治理體系，教育只是其中最重要的部分之一，有必要在更高層面加強頂層設計，將數據平臺建設、數據匯聚、模型構建、迭代應用、制定標準的工作，立足于社會治理，將教育活動和社會生產活動有機銜接，從而真正落實社會整體治理體系中的教育治理服務。

（二）多元主體參與到“互聯網+教育”治理服務結構中

面向個性化教育需求，當前無論是孩子的學習還是成人的學習，都不只發生在傳統的正式教育服務中，也同樣發生在校外的教育培訓服務機構以及其他互聯網教育載體中。在疫情時期，我們看到互聯網教育產業在學校教育和校外培訓的技術、資源、內容等支持服務方面，發揮了重要的作用?？梢耘袛啵磥淼慕逃厝皇钦浇逃c非正式教育融合，以學生個性化需求為核心，政府和市場共同努力支撐構建的“互聯網+教育”服務體系。因此，未來的“互聯網+教育”治理服務也將成為社會共治的教育治理體系。在我們搭建數據服務體系時，也將更多考慮政府、市場、學校、科研機構以及社會大眾等各類主體的角色及其能力，實現符合“互聯網+”特點的支撐體系。

（三）新技術的深入應用促進服務能力躍升

以區塊鏈、人工智能為代表的新興信息技術將深入應用于“互聯網+教育”治理服務。由于“互聯網+教育”的時空靈活性，以及對正式學習和非正式學習的良好適應性，使得學習過程變得極其便利，但同時也將給學習質量的保證和學習成果的認證帶來困難，區塊鏈技術由于其不可偽造、全程留痕、可以追溯、公開透明等特征，未來將有力支撐“互聯網+教育”的質量監測服務。而強人工智能的不斷引入，也必將使得教育建模進一步動態化、科學化，可以說，信息技術的不斷衍生發展，必將使得“互聯網+教育”治理服務更加真實、即時、科學、精準。

（四）“互聯網+教育”治理服務的制度化

技術大量引入應用，固然提升了教育治理服務的效率和效果，同樣也帶來了新的問題。這里的問題包括前文所述的數據采集、流轉、建模的標準化問題，也包括諸如數據使用的安全和倫理問題。作為教育治理，必然和師生的個人數據密切相關，哪些可以采集，哪些不能采集，現在很多還在模糊地帶。未來，如果要形成多元共同治理的“互聯網+教育”服務體系，就必須對這些問題以立法或標準的形式進行規范。

總體而言，“互聯網+教育”立足于利用互聯網等信息技術，實現教育的組織體系、教學體系和服務體系的深刻變革，是在技術進步的同時實現教育目標、內容、服務轉型的重大戰略。相信在不久的將來，隨著我國對“互聯網+教育”認識的不斷深化，隨著理論研究和實踐應用的不斷協同迭代，我們對教育現代化的認識、創新、應用也將會更加有力地服務于教育強國的建設和發展。

[參考文獻]

[1] 中華人民共和國教育部. 教育部關于印發《教育信息化2.0行動計劃》的通知（教技〔2018〕6號）[EB/OL]. （2018-04-25）. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.

[2] 新華社. 中共中央、國務院印發《中國教育現代化2035》[EB/OL].（2019-02-23）. http：//www.gov.cn/xinwen/2019-02/23/content_5367987.htm.

[3] 中華人民共和國教育部. 國際人工智能與教育大會在京閉幕[EB/OL].（2019-05-18）. http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/moe_1485/201905/t20190518_382468.html.

[4] Congress of the U.S.， Washington， DC. Senate Committee on Health， Education， Labor， and Pensions. Education sciences reform act of 2002[EB/OL]. （2002-09-12）. https：//files.eric.ed.gov/fulltext/ED496046.pdf.

[5] 張燕南.大數據的教育領域應用之研究[D].上海：華東師范大學，2016.

[6] 李曉慶，余勝泉，楊現民，陳玲，王磊.基于學科能力分析的個性化教育服務研究——以大數據分析平臺“智慧學伴”為例[J].現代教育技術，2018，28（4）：20-26.

[7] 潘巧明，趙靜華.區域精準教學改革實踐的探索與研究——以麗水市精準教學改革實踐為例[J].電化教育研究，2019，40（12）：108-114.

[8] 甘容輝，何高大.大數據時代高等教育改革的價值取向及實現路徑[J].中國電化教育，2015（11）：70-76，90.

[9] 于方，劉延申.大數據畫像——實現高等教育“依數治理”的有效路徑[J].江蘇高教，2019（3）：50-57.

[10] 劉來兵，張慕文.大數據時代教育治理現代化的內涵、愿景及體系構建[J].教育研究與實驗，2017（2）：30-35.

[11] 鄭勤華，熊潞穎，胡丹妮.任重道遠：人工智能教育應用的困境與突破[J].開放教育研究，2019，25（4）：10-17.

[12] 任友群. 教育發展目標離不開“互聯網+教育”[N]. 光明日報， 2017-2-22（13）.