教育信息化步入數字化轉型時代

【摘 要】教育面臨著數字化轉型的機遇與挑戰。數據驅動下的教育數字化轉型是指以數據為核心，通過人工智能、5G、區塊鏈等技術，實現教學模式、教學評價、教師教研等方面的全方位變革。本文從城市數字化轉型的視角引入，指出數據是數字化轉型的基礎，闡釋了數據智能和數據智能驅動的教育數字化轉型的內在機制與邏輯。同時，根據數據治理面臨的挑戰，提出了區校兩級教育數據治理的實施方案。最后對教育數字化轉型的未來發展提出了幾點建議。

【關鍵詞】教育信息化;數據智能;數據驅動;數據治理;教育數字化轉型

【中圖分類號】G434? 【文獻標識碼】A

【論文編號】1671-7384（2022）04-005-05

2020年元月，上海市公布全面推進城市數字化轉型的意見。“數字化轉型”這個概念，最早出現在經濟領域。2018年11月，習近平主席在二十國集團領導人峰會上指出，“世界經濟數字化轉型是大勢所趨，新的工業革命將深刻重塑人類社會”。由經濟帶動，上海率先推動經濟、生活、治理的全面數字化轉型。在上海的總體數字化轉型舉措中，教育當然也是重要的組成部分。由于教育的重要性、轉型的復雜性，以及將帶來的示范作用，2021年7月，教育部復函上海市政府，同意將上海作為全國教育數字化轉型的試點區，這標志著教育信息化步入了數字化轉型時代。

教育，作為數字化轉型的重要組成部分，其核心目標是以數據驅動教育的“整體性轉變、全方位賦能、革命性重塑”。數據驅動的教育變革步入了數字化轉型時代，以智能技術為基礎，充分發揮數據驅動效能，促進數字技術與教育的深度融合，實現教育形態、教育服務、教育治理等方面的全方位賦能、綜合性變革，成為未來教育的發展方向。

以數據驅動的教育變革引起了國內外的廣泛關注與重視。2020年9月，聯合國教科文組織、國際電信聯盟和聯合國兒童基金會聯合發布了《教育數字化轉型：學校聯通，學生賦能》，明確提出要關注教育的數字化連通。同年，歐盟發布了《數字教育行動計劃（2021-2027年）》，將“促進高性能的數字教育生態系統的發展”和“提高數字技能和能力以實現數字化轉型”兩大戰略事項作為未來推進的重點工作。近期，我國教育部發布的《教育部2022年工作要點》中明確提出：“要實施教育數字化戰略行動，加快推進教育數字轉型和智能升級。”各層面的戰略規劃都指向新一輪技術革命與教育生態系統的重塑，大力實施教育數字化戰略行動，成為當前教育信息化的熱點。

相比已經讓普通市民感受到便利的城市數字化轉型，教育的數字化轉型關鍵在于利用數字化轉型助力解決教育中的核心問題和難點痛點，創建教育發展新環境、更新數字教育資源、提供全面的數字公共服務，真正提升人民群眾的獲得感和滿意度。但是，在轉型的過程中，難點就是如何打通應用之間的數據壁壘，激活數據價值，構建起數字化轉型的數據基礎，更好地賦能民生服務，實現學、教、管、評等多場景的建設與應用。

數據作為數字化轉型的基礎

大數據技術的支持者認為，世界萬物皆可量化，世界的本質理應是數據[1]。數據改變了人們看待、理解事物的發展方式，泛在海量的數據被采集應用到教育領域，數據正成為一種推動教育變革的核心要素和寶貴資源，同時也是驅動教育數字化轉型的基礎。

1.數據智能

當前，基于人工智能技術的數據智能化、多元化和個性化應用正在推動教育的數字化轉型[2]。數據智能作為數據驅動的高級發展階段，進入了自動化、智能化驅動狀態，業內將之隱喻為“人工智能教育大腦”。其主要內涵是大數據與人工智能、機器學習算法等進行緊密結合，賦予了數據感知、理解、推理、決策等能力，從而實現對大規模非結構化數據的處理加工，最終“提煉”出所需的、有價值的信息。數據智能的實現基礎是對基礎數據集進行深度追蹤、結構化組織與動態監測[3]。要實現數據智能，促進數據融合、關系挖掘、問題診斷等方面的智能應用，其中最關鍵的核心技術是教育數據中臺和智能分析引擎。

（1）教育數據中臺

教育數據中臺簡單地說就是教育數據的匯集倉庫，致力于將教育數據進行融合、處理，使之成為可理解、可使用、可管理的數據資產，并將教育數據服務于教育體系之中[4]。具體的架構主要包括底層的數據環境、數據中臺建設、數據治理機制等。其中，底層的數據環境是整個架構的基礎，主要通過互聯網、5G、數據平臺等工具對多場域、多空間、多維度的數據進行采集;數據中臺則是通過數據技術對采集到的大規模數據進行存儲、加工、計算、分析、流通等，實現數據的精準服務;數據治理機制等主要通過加強數據質量、數據安全的管理，實現數據流通的科學性與合理性。

（2）智能分析引擎

智能分析引擎是通過測試評估、分析挖掘、調整適應等系統化流程操作，為個性化學習樣態提供有力支持[5]。一方面，智能分析引擎以用戶行為數據為基礎，采用深度學習等機器學習算法，構建教育數據智能分析系統，實現對用戶“千人千面”的個性化推薦，滿足多場域教與學活動的開展。另一方面，智能分析引擎能夠聚集大量的學習資源，并且通過算法和規則構建優質的資源庫。

2.數據智能驅動的教育數字化轉型

目前教育系統正處于信息化驅動變革的關鍵窗口期。數字化轉型是教育系統變革的關鍵特征，也是科技創新全方位賦能教育綜合改革、支撐高質量教育體系建設的重要途徑[6]。以數據為基礎，要實現數據智能驅動的教育變革與重塑，不僅需要考慮學生學的業務數據，還要深入到教、管、評等多個方面。圖1從價值、目標和實踐三個層面探討數據智能驅動教育數字化轉型的內在機制與基本邏輯。

（1）價值邏輯：推動教育的高質量發展

數據的智能化、科學化，實現了教育與學生學習、教師發展、學校管理等方面的融合，促進了學生的個性化學習，提升了教師的專業能力和學校精細化、科學化管理水平，從而有效地推動了教育的高質量發展。在學生學習方面，通過實時捕獲和識別學習者的課堂行為（動作、語言等）、心理（情緒、人格）、生理（血壓、腦電波等）等多模態數據，以更加全面、準確地反映學生的認知水平、高階思維發展等情況[7]。在教師教研方面，以數據賦能，實現對教研“外顯”的管理與評價[8]，促進精準教研的發生。在學校管理方面，人工智能技術將數據和算法相融合，助力教育管理的科學決策，實現了人與機器的高水平協作。人機協同成為未來學校發展的新形態。在教育治理方面，數據的精準化、智能化，推動多方主體協同參與，實現管理決策的科學化、透明化。同時，在政府、企業、學校所構建的新型社會關系中，創生出以數據服務為核心，從智能硬件、軟件開發到定制化服務為一體的新教育產業鏈，推動教育的高質量發展。

（2）目標邏輯：提升教育數字化轉型能力

從宏觀層面來說，基于數據智能的教育數字化轉型，一方面是推進國家教育現代化和教育高質量發展的重要引擎，同時也是全方位賦能教育綜合改革、促進教育公平的關鍵特征;另一方面，數據智能驅動的教育數字化轉型，是促進信息技術與教育教學的深度融合，支撐構建“互聯網+教育”新生態，推進教育一體化進程的重要抓手。

從微觀層面來說，基于數據的教育數字化轉型可以實現以下幾個目標：一是助力課堂教學模式的變革。通過對課堂中教師和學習者全方位、多維度的建模分析，形成基于數據的“采集—應用—分析—反饋”流程，將原本模糊的經驗驅動的教育活動通過數據清晰地描述出來，幫助教師全面了解課堂教學情況，為課堂教學模式的改進和教學結果的優化提供依據。二是提升教師的教研效能。依托數字技術、大數據，實現了教研活動方式由形式單一、經驗主導、小范圍協同，向大規模協同、數據深度挖掘的精準教研轉變，為教師教研能力的提升、促進其專業發展予以數據維度的有力支持。三是改變教育評價方式。通過將課前、課中、課后多場域多維度的數據進行采集，促進教育數據從傳統的考試成績到現在全過程的“質變”，構建個性化的學習者數字“畫像”，為科學決策、個性發展、智能監管等提供智能化的支持。四是提升教育管理的科學性。大數據為學校的科學治理提供服務，利用大數據平臺開展教育大數據主題分析，如校園安全監控、食堂管理、體質健康監測等，通過對校園管理數據、師生動態數據的分析，實現數據驅動的智能化教育決策和管理。

（3）實踐邏輯：實現數據應用的完整閉環

為了打破數據孤島問題，實現數據驅動的教育升級，在教育數字化轉型的實踐中將重點圍繞教育數據治理來推進和實現數據應用的閉環。關于數據閉環，就是從數據被感知、采集，然后通過各個層次的計算、推理、分析，最終利用人工智能技術產生新的模型和決策，并將這些決策應用到終端，形成業務場景與數據的一整套流程，實現教育數據最理想的價值狀態。數據閉環形成之前，非常關鍵的一步就是對數據進行融合。目前數據融合在實踐應用中剛剛起步，如上海市通過構建市、區、校三級教育數據中臺，以互聯的方式，實現各級教育中臺數據的融通共享。

以教育數據治理應對挑戰

1.數據治理挑戰

不同于其他領域的數據治理，教育系統中的數據來源廣泛、各類應用種類繁多，以致于出現多元數據難以做到“一網通辦”“一網統管”，這成為教育數據治理所面臨的重要問題。究其原因，主要表現為以下幾個方面：一是教育業務場景的抽象具有領域門檻，且常常呈現標準化程度低的特點;二是教育業務中需要模型化的教學知識、學生知識、教學法知識，尚處于不斷深化認識的過程中，標準化、模型化程度較低;三是教育信息化的應用普及相對滯后于其他領域，師生數字軌跡的形成尚有較大差距。

2.區校兩級數據治理實施方案

在參與上海的教育數字化轉型工作中，我團隊針對數據治理的上述挑戰，基于教育場景中數據的特點，以教育數據開放共享規范體系、數據分析模型、數據管理工具等方面已開展的建設性探索為研究基礎，構建了區校兩級數據治理系統，以便為數字化轉型提供數據基礎。

區校兩級教育數據治理系統的總體思路，可以概括為三句話：一是實現數據的接入并賦予語義，以建立師生用戶的數字軌跡;二是在教育業務分析模型基礎上，結合成熟的數據治理服務，形成教學數據智能引擎;三是本著“應用為王”的理念，推進應用的開放和接入。系統的示意圖如圖2所示。

（1）數據工具集

數據應用工具集是為相關用戶提供封裝與集成的數據及應用管理的窗口，實現數據API的建設與應用API的管理，為各類應用數據融通提供通道。主要包括開放應用管理工具、數據管理工具和模型管理工具。通過數據工具集，一方面能夠便捷高效地管理復雜數據，完成數據互操作;另一方面，支持數據模型個性化應用，充分挖掘數據價值。

（2）數據驅動智能引擎

數據驅動智能引擎即所謂的輕量級教育中臺，主要以教與學活動的個性化特征為切入點，通過對學生過程性行為數據、教師教學過程數據與核心素養內在結構進行關聯，實現對教學活動數據、作業測評數據、素養結構數據及教師教研數據等進行多維度的挖掘、處理與分析，為學生個性化自主學習、教師精準教學提供支持，以滿足多場景的個性化教與學需求。同時，以數據驅動智能引擎核心模型（教與學有效行為發現與分析模型、素養結構深度刻畫與診斷模型、個性化素養提升與干預決策模型）為基礎，結合教育技術學理論，搭建服務于教育的各類模型。

（3）開放應用池

統一集成與管理APP是解決目前區域學校信息化應用軟件系統混亂，無標準、無監管問題的重要手段;是教育資源公共服務平臺的延伸，滿足了學校、教師、學生、家長多方高效溝通與教育教學的需要。

未來教育數字化轉型的發展方向

1.價值導向：增強理論引領與典型示范作用

數智時代，教育的發展重心應落腳于教育，而非一味注重技術的介入。應該加強教育基本理論、原理的研究，以創新的教育理論詮釋教育系統的發展規律。首先，數字時代改變了人們的學習、工作方式，為了幫助學生獲得最佳的學習效果，我們需要“可見的學習”。哈蒂主張“可見的學習”，認為教與學的過程及結果對教師和學生而言都是清晰可見的[9]，把學習看成是一種基于數據的結果分析過程。因此，在探究教育數字化轉型的相關教育理論中，需要充分利用數據去考慮教師和學習者等因素，對理解教師激活學習者的學習具有重要意義。其次，隨著多模態感知技術的發展，借助經典教育理論和多媒體學習認知理論探究學習者對信息的感知、加工、理解，運用多模態數據的采集分析方法，剖析學習者學習發生的表征，實現對學習者學習全過程、全方位的建模，為多學科融合的教育理論體系的構建提供支持。再次，示范引領方面，在市級統籌規劃的基礎上，區域、學校努力探索“先行先試”的創新體系，做好本區域、本學校優秀案例或實踐經驗的總結工作，形成可推廣、可復制的經驗。

2.數據智能：促進學、教、管、評多場景應用

教育數字化轉型是一個長期系統工程，其實踐和發展的過程涉及各級各類教育行政部門的統籌規劃，國家、市區、學校缺一不可，僅憑一方的改變，難以實現成功轉型。在學校層面，要做好教育數字化轉型的試點工作，首先就是以日常教學為突破，通過對課堂中教師和學習者的建模分析，形成基于數據采集、分析、應用的閉環，為課堂教學模式的改進和教學結果的優化提供支持。其次，重構教育評價方式。以學生在學習過程中的動態數據為基礎，形成學生核心素養發展階段評價報告，構建“五育并舉”的學生綜合素質評價體系，創新和完善學生品德發展、智育啟發、身心健康、審美能力和勞動實踐的評價新機制。此外，優化管理機制，促進數字軌跡支撐的精準治理。

3.應用為王：開發與建設更多優質教育資源

數字化教育資源是提升教育教學質量，推動教育數字化轉型的重要因素之一。懷進鵬部長在近日教育部舉行的黨組理論學習中心組集體學習暨教育信息化首場輔導報告會上強調：大力推進教育信息化、教育資源數字化建設，按照“應用為王、服務至上、示范引領、安全運行”的工作要求一體化推進建設與應用。為了提高教育資源的建設質量，融合新興技術優勢、創新教學模式，需要從以下幾個方面進行：第一，需要注重實踐經驗的積累，挖掘真實的教學需求。第二，協同政府、地方高校和中小學校的力量，構建多方參與的開發建設模式。第三，立足教學實際，積極探索學科核心素養在課堂教學落地的路徑與方法，鼓勵優秀教師參與教育資源的設計與開發過程，以適應教育數字化轉型的需求。

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