基于組合賦權(quán)法的中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估

□林梓柔 胡小勇 黃婕

一、引言

我國政府高度重視人工智能對教育的深刻影響。2017 年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》首次提出 “發(fā)展智能教育” ，并要求 “利用智能技術(shù)加快推動人才培養(yǎng)模式、教學(xué)方法改革，構(gòu)建包含智能學(xué)習(xí)、交互式學(xué)習(xí)的新型教育體系” （中華人民共和國國務(wù)院，2017）；教育部在《教育信息化2.0 行動計劃》中也明確提出 “大力推進智能教育” “開展智慧教育創(chuàng)新示范” （中華人民共和國教育部，2018）；并在2019年宣布擬研制《中國智能教育發(fā)展方案》（中華人民共和國教育部，2019）。到2021 年，教育部已經(jīng)立項支持兩批國家級 “智慧教育示范區(qū)” 創(chuàng)建項目和 “人工智能助推教師隊伍建設(shè)” 行動試點，持續(xù)推進智能教育創(chuàng)新發(fā)展。從政策文件看， “智能教育” 與 “智慧教育” 內(nèi)涵相近且均受國家認可，本研究對二者不作嚴格的概念區(qū)分，統(tǒng)一使用 “智能教育” 。在基礎(chǔ)教育階段，中小學(xué)在利用智能技術(shù)變革教育中發(fā)揮了主戰(zhàn)場作用。然而推進數(shù)年，當(dāng)前中小學(xué)智能教育發(fā)展現(xiàn)狀究竟如何，缺乏明晰準確的答案，有必要通過科學(xué)評估來解答并促進中小學(xué)智能教育的發(fā)展。

教育評價事關(guān)教育發(fā)展方向（中華人民共和國國務(wù)院，2020）。只有科學(xué)合理的評價指揮棒，才能發(fā)揮 “以評促建” 作用，引導(dǎo)智能教育健康發(fā)展。當(dāng)前中小學(xué)智能教育發(fā)展仍處于起步階段（鐘祖榮等，2020），相關(guān)評估研究十分匱乏。已有評估研究主要存在兩類取向：一是將智能化作為教育信息化評估指標體系的一部分，未能完整體現(xiàn)智能教育全貌；二是針對智能教育下屬的微觀要素設(shè)計評估指標體系，缺乏系統(tǒng)的觀照。本研究立足中小學(xué)視角，認為智能教育是以智能技術(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建泛在聯(lián)通、情境感知、數(shù)據(jù)融通、精準服務(wù)的智能教育體系，推動中小學(xué)教育系統(tǒng)各要素與智能技術(shù)融合創(chuàng)新發(fā)展，最終促進系統(tǒng)中人的發(fā)展，因此，有必要從系統(tǒng)視角對其進行評估審視。基于此，本研究梳理影響中小學(xué)智能教育發(fā)展的要素，以此開展評估指標體系的設(shè)計、開發(fā)與應(yīng)用，為我國中小學(xué)智能教育評估提供工具參考。

二、中小學(xué)智能教育發(fā)展評估研究現(xiàn)狀

在全球范圍內(nèi)，智能教育仍處于發(fā)展初期，鮮有大規(guī)模、系統(tǒng)化的中小學(xué)智能教育發(fā)展水平專項評估項目。部分研究在微觀層面關(guān)注智能技術(shù)在環(huán)境設(shè)施、軟件平臺、師生素養(yǎng)等方面的發(fā)展水平和應(yīng)用效果：劉學(xué)等（2018）針對智能教育軟設(shè)施 “教育云” 進行區(qū)域發(fā)展評價指標體系構(gòu)建；李璐等（2020）從組織管理、智慧學(xué)習(xí)環(huán)境、智慧學(xué)習(xí)資源、創(chuàng)新融合應(yīng)用、創(chuàng)新人才培養(yǎng)、特色成果等6個方面構(gòu)建了高校智慧校園的評估指標體系；尹合棟等（2020）聚焦智慧教室，圍繞基礎(chǔ)設(shè)施、環(huán)境與布局、智能錄播、教學(xué)與資源平臺、智能管控與感知、軟硬件工具與移動終端、培訓(xùn)方案等方面構(gòu)建了評估指標體系；劉斌（2020）探索了教師智能教育素養(yǎng)的關(guān)鍵要素，為智能教育素養(yǎng)評估提供借鑒。這些圍繞智能教育系統(tǒng)的獨立要素開展的評估研究表明，推進智能教育評估逐漸成為新的研究熱點。然而，開展系統(tǒng)化的中小學(xué)智能教育評估研究難度較大（Zhang et al.，2021）。究其原因，一方面是智能教育尚較新穎，理論基礎(chǔ)薄弱，評估內(nèi)容未成體系。另一方面，中小學(xué)智能教育實踐正在起步，評估難以得到有效支持，側(cè)面印證了中小學(xué)智能教育發(fā)展評估研究的迫切性。

作為教育信息化發(fā)展的新階段，智能教育雖未有系統(tǒng)化的評估項目，但各個國家及組織長期以來開展的教育信息化評估可資借鑒。國外較有代表性的基礎(chǔ)教育信息化發(fā)展評估項目包括：歐盟30個國家參與的教育系統(tǒng)信息化評估項目（Eurydice，2000），聯(lián)合國教科文組織的ICT教育應(yīng)用評估項目（UNESCO Institute for Statistics，2009），英國的學(xué)校信息化自我評估項目（The Education Technology Association，2014）等。我國開展基礎(chǔ)教育信息化發(fā)展評估研究多聚焦于國家、省市、區(qū)縣等不同區(qū)域范圍開展規(guī)模化調(diào)研，評估結(jié)果較少關(guān)注各中小學(xué)的信息化發(fā)展，評估內(nèi)容仍是以中小學(xué)的教育實踐為基礎(chǔ)，對本研究具有指導(dǎo)價值。例如，王珠珠等（2005）早期在全國開展了中小學(xué)教育信息化建設(shè)與應(yīng)用狀況調(diào)查，構(gòu)建的指標覆蓋基礎(chǔ)設(shè)施、信息資源、信息素養(yǎng)、ICT應(yīng)用和信息化管理。隨著教育信息化2.0的推進，研究者對教育信息化的評估研究不斷深化，例如，劉曉琳（2018）構(gòu)建了面向教育信息化2.0的基礎(chǔ)教育學(xué)校信息化教學(xué)創(chuàng)新評價指標體系，以科學(xué)有效的評估來促進學(xué)校落實教育信息化2.0時代的發(fā)展任務(wù)。總體而言，教育信息化發(fā)展水平大多從政策落實、基礎(chǔ)設(shè)施、教學(xué)應(yīng)用，以及教師專業(yè)發(fā)展和學(xué)生學(xué)業(yè)績效等方面進行評估，這為中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估提供了方向借鑒。

三、評估指標體系設(shè)計與開發(fā)

1.基本思路

一份完整、科學(xué)、合理的評估指標體系包括各級指標項和相應(yīng)權(quán)重，恰當(dāng)?shù)闹笜藰?gòu)建方法和權(quán)重分配技術(shù)將極大提升指標體系的科學(xué)性。本研究的基本思路如圖1所示，以系統(tǒng)科學(xué)理論、第四代教育評估理論、發(fā)展性評估理論和新時代教育評價理念為指導(dǎo)，首先，利用內(nèi)容分析法總結(jié)政策文件和學(xué)術(shù)文獻中的相關(guān)研究結(jié)果，服務(wù)于評估指標體系設(shè)計，保證指標內(nèi)容的合理性。其次，采用德爾菲法開展三輪專家征詢和指標修訂，確保指標的內(nèi)容效度。再次，使用AHP 法和CRITIC 法進行組合賦權(quán)，確保指標權(quán)重的科學(xué)性。最后，進行指標體系信效度檢驗，驗證指標權(quán)重的科學(xué)性。最終形成完整的中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估指標體系，并通過實踐案例進行應(yīng)用和檢驗。

圖1 評估指標體系設(shè)計與開發(fā)的基本思路

2.評估指標體系設(shè)計

評估指標體系設(shè)計包括關(guān)鍵要素提取、一級指標確定與二三級指標內(nèi)容構(gòu)建等環(huán)節(jié)。

首先是提取關(guān)鍵要素。中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估從以下兩方面尋找理論依據(jù)和要素來源：一是國家政策文件中與智能教育相關(guān)的內(nèi)容，它表明了我國未來一段時期的智能教育發(fā)展圖景和導(dǎo)向，是中小學(xué)智能教育發(fā)展的目標指引；二是智能教育微觀要素的相關(guān)評估研究，這些研究結(jié)果能為挖掘中小學(xué)智能教育發(fā)展的關(guān)鍵要素提供參考。因此，本研究通過內(nèi)容分析法梳理了相關(guān)政策文件和學(xué)術(shù)文獻（見表1），發(fā)現(xiàn)其主要涵蓋組織保障、教育環(huán)境、教學(xué)資源、教學(xué)應(yīng)用、學(xué)習(xí)應(yīng)用與治理服務(wù)等方面，這為確定中小學(xué)智能教育發(fā)展的關(guān)鍵要素奠定了基礎(chǔ)。

表1 政策文件與學(xué)術(shù)文獻內(nèi)容分析結(jié)果一覽表

其次是確定一級指標。結(jié)合所提取的關(guān)鍵要素和中小學(xué)智能教育發(fā)展特征，本研究選取組織保障、智能教育環(huán)境、智能教學(xué)資源、智能教學(xué)應(yīng)用、智能學(xué)習(xí)應(yīng)用和智能治理服務(wù)作為中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估指標體系的一級指標。其中，區(qū)域和學(xué)校的組織保障提供外部支持；智能教育環(huán)境提供了網(wǎng)絡(luò)、設(shè)施、平臺和數(shù)據(jù)等技術(shù)支撐，同時依此建設(shè)智能教學(xué)資源并提供資源服務(wù)；智能教育的核心價值需在教育應(yīng)用中得以體現(xiàn)，包括智能教學(xué)應(yīng)用、智能學(xué)習(xí)應(yīng)用和智能治理服務(wù)。中小學(xué)的智能教育發(fā)展均圍繞上述6個方面開展建設(shè)與應(yīng)用。

最后是細化二三級指標和完善指標描述內(nèi)容。為保證評估指標體系既體現(xiàn)智能教育的 “應(yīng)然” 圖景，又兼顧我國中小學(xué)的 “實然” 現(xiàn)況，主要構(gòu)建思路為：以推進中小學(xué)智能教育健康發(fā)展為價值取向，圍繞一級指標進行內(nèi)涵拆解，在二三級指標構(gòu)建中融入中小學(xué)智能教育發(fā)展實際。雖然我國高度重視并大力投入資源來支持智能教育實踐，但中小學(xué)智能教育發(fā)展仍處于前期探索階段，發(fā)展不平衡不充分現(xiàn)象突出。一是組織保障上，政策引領(lǐng)力度大，但經(jīng)費保障是難題。經(jīng)濟差距可能進一步拉大智能教育發(fā)展鴻溝。二是智能教育環(huán)境上，教育網(wǎng)絡(luò)基本普及（中國教育在線，2020），但智能教育對網(wǎng)絡(luò)帶寬和時延提出了更高要求，除少數(shù)發(fā)達地區(qū)外，大部分省市尚未建設(shè)5G教育網(wǎng)絡(luò)。三是教學(xué)資源上，數(shù)字化資源豐富多樣，師生有機會在教學(xué)中大量使用智能技術(shù)支持的資源（余亮等，2020），但目前學(xué)校提供資源服務(wù)的能力較弱。四是智能化教與學(xué)應(yīng)用上，師生信息素養(yǎng)和在線學(xué)習(xí)習(xí)慣初步養(yǎng)成，但受智能教育環(huán)境的客觀限制，以及師生智能教育素養(yǎng)的主觀制約（余勝泉，2018），智能化教與學(xué)應(yīng)用水平仍有限。五是智能治理服務(wù)上，應(yīng)用場景豐富（陳磊等，2020），但普及范圍小、區(qū)域差異大。因此，在評估指標體系的細化過程中需著重關(guān)注評估的區(qū)分度和可操作性，使指標既能指導(dǎo)中小學(xué)智能教育的未來發(fā)展，也不脫離當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)況。基于此，本研究初步構(gòu)建了包括6個一級指標、21個二級指標、60個三級指標及指標描述的中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估指標體系。

3.基于德爾菲法修訂評估指標體系

本研究構(gòu)建了中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估指標體系專家征詢意見表，包含專家基本信息、各級指標描述、重要性評價與專家修改建議；并選取了30 位智能教育相關(guān)領(lǐng)域的高校學(xué)者、中小學(xué)教育工作者組成專家組，每輪約向15 名專家進行征詢。針對專家征詢數(shù)據(jù)分析所運用的統(tǒng)計指標包括平均值、標準差和變異系數(shù)。其中，平均值能夠判斷專家意見的集中度，標準差能夠判斷專家意見的離散度，變異系數(shù)能夠判斷專家意見的差異程度。如表2所示，經(jīng)過三輪指標修訂，專家意見協(xié)調(diào)程度不斷提高并趨于穩(wěn)定，文字意見逐輪減少，指標設(shè)計合理性不斷提高。

表2 三輪專家征詢數(shù)據(jù)分析結(jié)果

根據(jù)專家征詢結(jié)果，逐輪修訂完善指標。主要修訂內(nèi)容包括：（1）組織保障：增加 “A2經(jīng)費保障” 和 “A3 人員配置” 下級指標的區(qū)分度；優(yōu)化 “A4 服務(wù)支持” 表述。（2）智能教育環(huán)境：重新梳理二級指標分類，合并內(nèi)涵重復(fù)項，剔除 “智能教學(xué)空間比例” 項。（3）智能教學(xué)資源：關(guān)注資源的適切性、多樣性和共享性，精簡指標描述，調(diào)整 “資源管理” 等三級指標的內(nèi)涵范疇。（4）智能教學(xué)應(yīng)用：更改 “D2智能備課” 和 “D4精準教研” 的表述使其更精準明確，對 “D3 智能授課” 增加數(shù)據(jù)驅(qū)動的伴隨式診斷、分析和評價。（5）智能學(xué)習(xí)應(yīng)用： “E2 學(xué)習(xí)支持” 從學(xué)生視角更改指標描述， “E4學(xué)習(xí)預(yù)警” 合并納入E2。（6）智能治理服務(wù)：增加 “管理者素養(yǎng)” 指標。對二級指標F1、F2和F3更改表述、合并調(diào)整，避免交叉混亂。此外，對所有指標描述進行逐一修正，保證指標描述與指標名稱內(nèi)涵一致，提高指標的準確性、可讀性和可用性。

至此，得到包含6 個一級指標、18 個二級指標、59 個三級指標以及指標描述的評估指標體系。 “A組織保障” 是智能教育發(fā)展不可或缺的頂層支持，能夠確保政策舉措有效落地，包括 “A1政策規(guī)劃” “A2 經(jīng)費保障” “A3 人員配置” 和 “A4 服務(wù)支持” 。 “B 智能教育環(huán)境” 是中小學(xué)智能教育發(fā)展的基礎(chǔ)條件，包括提供軟支持的 “B1網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)配置” 和提供硬支持的 “B2 智能空間平臺” 。 “C 智能教學(xué)資源” 是支持師生智能化教與學(xué)的資源，包括數(shù)字化資源 “C1 資源建設(shè)” 與基于資源衍生的智能化服務(wù) “C2資源服務(wù)” 。 “D智能教學(xué)應(yīng)用” 是智能技術(shù)支持中小學(xué)課堂教學(xué)創(chuàng)新的重要體現(xiàn)，是智能教育的關(guān)鍵價值所在，包括 “D1教師素養(yǎng)” “D2智能備課” “D3智能授課” 和 “D4精準教研” ，涵蓋教師教學(xué)和教研的智能化應(yīng)用場景。 “E智能學(xué)習(xí)應(yīng)用” 是智能技術(shù)支持個性化學(xué)習(xí)，促進學(xué)生發(fā)展的綜合體現(xiàn)，包括 “E1學(xué)生素養(yǎng)” “E2學(xué)習(xí)支持” 和 “E3學(xué)習(xí)方式” 。 “F智能治理服務(wù)” 是指中小學(xué)利用智能技術(shù)來管理教育公共事務(wù)的諸多方式的總和，是人類智能和人工智能聯(lián)合提升治理服務(wù)效能的過程，包括 “F1管理者素養(yǎng)” “F2教學(xué)治理” 和 “F3管理服務(wù)” 。

4.基于組合賦權(quán)確定評估指標體系權(quán)重

主觀賦權(quán)法過于受人為因素影響，客觀賦權(quán)法又過于依賴評估樣本，兩種方法都存在信息損失，采用組合賦權(quán)法能夠最大限度地減少信息損失。因此，本研究將AHP法和CRITIC法相結(jié)合得出組合權(quán)重，以保證專家主觀經(jīng)驗與客觀樣本數(shù)據(jù)的平衡，使賦權(quán)結(jié)果盡可能與實際接近。具體過程如下：

第一，AHP主觀賦權(quán)，以專家知識與經(jīng)驗為基礎(chǔ)進行賦權(quán)征詢和統(tǒng)計。首先，根據(jù)中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估指標體系構(gòu)建層次分析結(jié)構(gòu)模型。其次，設(shè)計了包含25個兩兩判斷打分矩陣的專家賦權(quán)網(wǎng)絡(luò)調(diào)查表，邀請14位參與過指標修訂的專家進行9級重要性（T. L.薩蒂，1988）比較評價。最后，進行主觀權(quán)重計算與一致性檢驗，得到主觀權(quán)重Wα。

第二，CRITIC客觀賦權(quán)，以依據(jù)指標體系改編的評估問卷數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行數(shù)理計算獲得客觀權(quán)重。首先，向管理者、教師、學(xué)生發(fā)放評估問卷，共回收283份有效問卷，對原始數(shù)據(jù)進行無量綱處理。其次，計算標準差、相關(guān)系數(shù)和各指標信息量。最后，對信息量進行歸一化處理得到客觀權(quán)重Wβ。

第三，主客觀組合賦權(quán)確定權(quán)重。據(jù)前述得到的主觀權(quán)重Wα和客觀權(quán)重Wβ，本研究利用離差平方和最大賦權(quán)法求解組合賦權(quán)系數(shù)θ＝（θ1，θ2），即通過評估數(shù)據(jù)構(gòu)造矩陣以求解特征根，選取最大特征根對應(yīng)的特征向量作為該組合的權(quán)重系數(shù)，并對其進行歸一化得到。接著，將代入組合賦權(quán)公式進行求解，得到各級指標的組合權(quán)重Wγ。其中一級指標權(quán)重如表3 所示。從6個一級指標的權(quán)重系數(shù)來看，組織保障是前置條件，智能教學(xué)應(yīng)用和智能學(xué)習(xí)應(yīng)用是核心環(huán)節(jié)，三者位列前三；再依次是作為基礎(chǔ)支撐的智能教育環(huán)境、作為衍生服務(wù)的智能教學(xué)資源和作為拓展應(yīng)用的智能治理服務(wù)。

表3 一級指標賦權(quán)取值表

至此，完整的中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估指標體系已構(gòu)建完成，其由組織保障、智能教育環(huán)境、智能教學(xué)資源、智能教學(xué)應(yīng)用、智能學(xué)習(xí)應(yīng)用、智能治理服務(wù)6 個一級指標、18 個二級指標、59個三級指標及其指標描述和各級指標權(quán)重組成，詳見表4。

表4 中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估指標體系

5.評估指標體系信效度檢驗

為驗證評估指標體系的信效度，本研究面向管理者、教師和學(xué)生開發(fā)了三份評估問卷工具。向GD省GZ市、SZ市、JM市等地的中小學(xué)管理者和師生抽樣發(fā)放評估問卷，共回收371 份問卷。剔除無效問卷，得到管理者問卷44 份、教師問卷125 份、學(xué)生問卷114 份，共計283 份評估問卷，有效率為76.28%。首先，采用臨界比值法對問卷高分組與低分組的每道題目進行T 檢驗。三套問卷的項目分析結(jié)果均表明各題項已達到顯著性差異。其次，為保證指標體系的一致性和穩(wěn)定性，本研究對問卷進行信度分析。不論問卷整體還是各個因子維度的Cronbach’s α系數(shù)均高于0.8，這表明問卷穩(wěn)定可靠，能夠通過樣本數(shù)據(jù)評估中小學(xué)智能教育發(fā)展各維度水平，可廣泛用于中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估實踐中。最后，本研究從內(nèi)容效度和結(jié)構(gòu)效度兩方面論證問卷工具的效度。一方面，使用 “專家效度” 進行內(nèi)容效度檢驗，即在德爾菲法中進行專家征詢，最大程度彌合分歧，取得了較高的專家認同度。另一方面，使用因素分析進行結(jié)構(gòu)效度檢驗。Bartlett’s 球形檢驗結(jié)果顯示各維度的KMO 值均高于0.7，指標間具有較強相關(guān)性。對指標體系進行主成分分析，結(jié)果表明其與 “專家效度” 檢驗的指標體系維度劃分一致，一級指標間具有較強獨立性，雙向驗證了指標體系的合理性。

續(xù)表4

四、評估指標體系應(yīng)用案例

1.案例背景與評估過程

面向全國 “智慧教育示范區(qū)” GZ 市，本研究選取HD 區(qū) “大數(shù)據(jù)個性化教學(xué)評測項目” 的5 所實驗校作為中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估的對象，并將其編號為HD1、HD2、HD3、HD4和HD5。這5所學(xué)校類型為公辦普通中學(xué)，并在不同程度上開展了智能教育實踐，以大數(shù)據(jù)、智慧教育、個性化教學(xué)等作為其發(fā)展方向和特色。通過HD區(qū)教育局組織各校管理者、教師和學(xué)生進行網(wǎng)絡(luò)問卷填寫。最終回收有效問卷2071 份，其中管理者問卷37份，教師問卷266 份，學(xué)生問卷1768 份。問卷的Cronbach’s α系數(shù)均高于0.9，說明5所學(xué)校的評估數(shù)據(jù)信度高，評估結(jié)果具有可靠性。

2.學(xué)校評估結(jié)果分析

本研究通過指數(shù)測算方法統(tǒng)計得到5所學(xué)校的智能教育綜合發(fā)展指數(shù)和維度發(fā)展指數(shù)。表5呈現(xiàn)了各校的綜合發(fā)展排名與指數(shù)、六大維度發(fā)展指數(shù)與排名變化情況。5所學(xué)校的智能教育綜合發(fā)展指數(shù)分別為71.74、61.80、64.94、58.90 和55.84，均值為62.64。各校的綜合發(fā)展指數(shù)排名和維度發(fā)展指數(shù)排名并不完全一致，各自存在優(yōu)勢及短板。

表5 HD區(qū)5校智能教育發(fā)展指數(shù)統(tǒng)計表

綜合發(fā)展水平方面，5所學(xué)校智能教育發(fā)展水平參差不齊。通過計算綜合發(fā)展差異指數(shù)并聚類得到圖2，橫坐標為綜合發(fā)展指數(shù)，縱坐標為綜合發(fā)展差異指數(shù)。最終匯聚為兩類學(xué)校：第一類是高水平、正差異的學(xué)校，HD1、HD3綜合發(fā)展指數(shù)得分高于均值，且綜合發(fā)展差異指數(shù)大于0，處于第一象限。第二類是低水平、負差異的學(xué)校，HD2、HD4、HD5的綜合發(fā)展指數(shù)得分低于均值，綜合發(fā)展差異指數(shù)小于0，處于第三象限。

圖2 HD區(qū)5校綜合發(fā)展指數(shù)與綜合發(fā)展差異指數(shù)象限圖

維度發(fā)展水平方面，通過發(fā)展差異指數(shù)深入分析每所學(xué)校一級指標維度的發(fā)展特征，得到圖3。坐標系中以Y軸的0為基點，上下分布了各校6個一級指標的維度發(fā)展差異指數(shù)，能夠直觀看到每所學(xué)校的發(fā)展水平和差異特征。在0點上方的指標發(fā)展指數(shù)高于均值，越往上則正向差異越大；反之，下方的指標發(fā)展指數(shù)低于均值，越往下則負向差異越大。聚焦到每所學(xué)校，可以看出：HD1的維度差異指數(shù)除了智能教學(xué)應(yīng)用外，其它維度都在0 點以上，表明該校各個維度較其他學(xué)校發(fā)展水平更高。HD2 各個維度差異指數(shù)較為均衡分布在0 點兩側(cè)，智能教育環(huán)境和智能教學(xué)應(yīng)用相較于其他維度更具優(yōu)勢。HD3除組織保障和智能教學(xué)應(yīng)用外，其他維度發(fā)展差異系數(shù)均位于正向坐標系中，整體發(fā)展水平較好。HD4的維度發(fā)展差異系數(shù)整體向下偏移，除智能教學(xué)資源指數(shù)高于均值，其他維度皆處于較低發(fā)展水平。HD5的維度發(fā)展差異指數(shù)整體處于坐標系下方，各維度發(fā)展指數(shù)皆低于均值，位于5所學(xué)校中智能教育發(fā)展的最低水平。總體而言，HD區(qū)各校有較好的組織保障水平（均值為58.91），具有一定的智能教育建設(shè)基礎(chǔ)（均值為65.99），在智能化教學(xué)（均值為60.21）和智能化學(xué)習(xí)（均值為58.16）方面的應(yīng)用場景水平相近。此外，智能教學(xué)資源（均值為49.18）的建設(shè)和服務(wù)水平是六大維度中最低的，這表明優(yōu)質(zhì)資源仍然匱乏，而在技術(shù)可用性較強的智能化治理（均值為66.42）方面達到了最高的發(fā)展水平。

圖3 HD區(qū)5校一級指標維度差異指數(shù)散點圖

3.評估總結(jié)與建議

通過應(yīng)用評估指標體系，成功評估了HD 區(qū)5所學(xué)校的智能教育發(fā)展水平。實踐表明，本研究構(gòu)建的中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估指標體系具有較好的科學(xué)性和合理性。面向全國 “智慧教育示范區(qū)” HD 區(qū)5 所代表性學(xué)校的智能教育發(fā)展水平均值為62.64，僅處于及格線之上，這從側(cè)面印證了我國智能教育發(fā)展處于起步階段，而且更加關(guān)注基礎(chǔ)環(huán)境建設(shè)，但在教學(xué)應(yīng)用和學(xué)習(xí)應(yīng)用等核心層面卻較為薄弱。

評估結(jié)果表明，HD區(qū)的管理層需要為中小學(xué)的智能教育發(fā)展提供更多外部支持：一是系統(tǒng)規(guī)劃區(qū)域內(nèi)各校的智能教育發(fā)展，縮小校際差異。二是引入智能教育專業(yè)技術(shù)人員和教育領(lǐng)域?qū)＜遥罨悄芙逃龖?yīng)用。三是探索優(yōu)質(zhì)教育資源服務(wù)的創(chuàng)新供給與共享服務(wù)模式。四是通過多樣化活動幫助師生提升自身智能教育素養(yǎng)。此外，各校可以通過評估結(jié)果，對照自身發(fā)展實際，對標評估指標體系中的各項要素和指標，明確自身差距和現(xiàn)存問題，進一步調(diào)整和規(guī)劃學(xué)校未來的智能教育發(fā)展方案。

五、結(jié)語

立足新時代教育評價理念，本研究面向中小學(xué)智能教育發(fā)展，通過科學(xué)規(guī)范的 “設(shè)計—修訂—賦權(quán)—驗證” 過程，構(gòu)建了中小學(xué)智能教育發(fā)展水平評估指標體系并將其應(yīng)用于實際。總體而言，該評估指標體系能夠較為系統(tǒng)全面地評估中小學(xué)在智能教育發(fā)展中各個方面的表現(xiàn)，豐富了我國在智能教育發(fā)展水平評估工具方面的研究。在評估指標體系應(yīng)用方面，教育行政部門及區(qū)域管理者可依此制定區(qū)域智能教育發(fā)展綱要和評價標準，總體指引中小學(xué)智能教育發(fā)展方向；學(xué)校管理者可以據(jù)此開展智能教育自檢評估，客觀了解本校智能教育發(fā)展現(xiàn)狀，尋找不足并制定針對性的改進策略；師生可以對標自身智能教學(xué)應(yīng)用與學(xué)習(xí)應(yīng)用能力，獲取自我提升建議。本研究回答了 “用什么評估” 和 “如何去評估” 的問題，未來還可以在評估實踐上探索伴隨式采集和智能化分析等新方向。