面向智能時代的教育系統性變革：數字化賦能教育綜合改革

[摘 " 要] 當前，正處于技術驅動教育系統性變革的關鍵窗口期。面對智能技術迭代加速及其對教育系統的全方位滲透，文章提出以數字化賦能教育綜合改革，加速教育系統性變革的行動框架。具體包括：（1）前瞻性教育規劃作為實踐指引，綜合考量未來可能出現的新技術、新挑戰和社會需求；（2）人機協同教學的多元實踐，包括構建支持服務環境、開展證據導向的教學實踐、完善教育倫理保障體系等；（3）場景驅動的教育變革，有賴于應用場景設計、改革需求洞悉、技術環境適配等基本環節，并以證據表征與夯實為保障，通過場景的迭代優化持續推動教育創新；（4）構建證據鏈有助于形成教育綜合改革的閉環驗證，需注重數字思維、數字化領導力、循證手段，并利用人機協同方式監測教育綜合改革成效。在人機價值對齊的貫穿下，前瞻性規劃、人機協同教學、變革場景演化和證據鏈構建等多維協同，確保教育系統在變革過程中始終與人類價值觀保持一致，共同推動教育生態向個性化、情境化和數據驅動的方向演進，開啟智能時代教育的新篇章。

[關鍵詞] 教育綜合改革； 教育數字化； 教育系統性變革； 人機價值對齊； 人機協同； 場景； 證據鏈

[中圖分類號] G434 " " " " " "[文獻標志碼] A

[作者簡介] 黃榮懷（1965—），男，湖南益陽人。教授，博士，主要從事智慧學習環境、教育信息化研究。E-mail：huangrh@bnu.edu.cn。

一、引 " 言

面對科技革命、社會轉型、國際競爭等交織聯動的影響，教育正處于一個全球性的危機中，為建立一個和平、公正和可持續的未來，亟須進行教育變革[1]。在智能時代，教育系統性變革是一個全方位、深層次的過程，既是對工業化教育范式的結構性突破，更是對教育本質的重新審視。從全球教育發展的角度來看，當前正處于技術驅動教育系統性變革的關鍵窗口期，數字化轉型是教育變革的關鍵特征[2]，已超越技術工具嵌入的初級階段，進入撬動全要素、全流程、全業務、全域變革的深水區。從我國來看，到2035年建成教育強國是黨中央作出的重大決策部署，是中華民族偉大復興的基礎工程。教育數字化是教育強國建設的核心組成部分。實現從教育大國到教育強國是系統性的躍升和質變，必須以改革創新為動力[3]。

智能時代的教育系統性變革與數字化賦能教育綜合改革呈現出辯證統一的關系。教育系統性變革是在復雜因素推動下教育理念、組織形態與運行機制等的根本性重構，具有“范式躍遷”的質變屬性。教育系統性變革具有非線性的特征[4]，需基于人類社會歷史的發展進程進行綜合考量，涉及教育系統的全要素、內部結構以及外部關系等多方面。相較而言，教育綜合改革是政府主導的政策行動，側重于在現有教育體系內，通過政策引導、制度供給和資源配置，解決教育領域中的特定矛盾，實現對教育體系的綜合性調整及優化，具有明顯的計劃性特征[5]。如今，面對科技革命與教育變革兩個重大領域的歷史交匯[6]，數字化成為彌合“系統性變革的非線性”與“綜合改革的計劃性”之間鴻溝的紐帶。教育改革需嵌入系統性變革視野，而系統性變革也依賴具體政策的落地支撐。因此，深化教育綜合改革必須站在時代前沿，深入推動教育形態深度變革[7]。可以說，數字化賦能教育綜合改革為加速教育系統性變革創造條件，成為觸發智能時代教育系統性變革的關鍵變量。

本研究基于對科技與教育系統性融合發展趨勢的研判，提出以數字化賦能教育綜合改革、加速教育系統性變革的行動框架（如圖1所示）。在智能技術迭代加速與全方位滲透的背景下，人機價值對齊需要貫穿于前瞻性規劃、人機協同教學、變革場景演化、證據鏈構建等關鍵維度或環節，具象化構筑人工智能賦能教育綜合改革的行動路徑，確保教育系統在變革過程中始終與人類價值觀保持一致，有序推動教育生態向個性化、情境化和數據驅動的方向演進。

二、教育綜合改革的系統性與前瞻性規劃

（一）教育改革的整體及系統性考量

教育綜合改革需要在以往教育改革成果的基礎上，針對當下教育改革中的不足，指引未來教育改革的方向，體現出鮮明的歷史延續性和時代引領性[8]。改革的成功不僅依賴于技術和政策創新，還要求在教育體系的各個層面上實現深層次的文化轉型和結構性整合。在全球化和數字化的雙重背景下，教育體系需要具備應對社會需求變化和技術發展的內生動力。改革的核心目標不僅是提升教育質量，更要確保其過程中的公平性、包容性與可持續性。教育改革需優先考慮若干關鍵因素，確保教育體系既能靈活應對未來變革，又能在全球教育競爭中占據優勢。具體而言，一是包容性和公平性。包容性和公平性作為改革成效的重要衡量標準，要求教育政策和方法要回應不同群體的需求。這種包容性不僅體現在教育內容和方法的設計上，還體現在決策過程中的多元代表性。在這一背景下，改革的成功不僅取決于教育體系的普及性，還取決于是否通過合理的政策安排，確保包括邊緣化人群在內的多元群體在決策機構中的代表性，從而使其需求和利益得以在改革中得到充分體現。教育改革應通過明確的政策設計、制度創新和有效的治理結構，確保教育資源和機會的公平分配，為各個群體提供平等的發展機會，從而推動社會的和諧與進步。二是持續改進文化。持續改進文化是教育綜合改革的重要驅動力，其核心在于通過不斷的反饋與優化推動教育系統的持續進步。改革的成效不僅取決于技術與政策的創新，更依賴于教育工作者和領導者是否建立了有效的合作機制，并通過收集和分析教育經驗，持續評估基礎設施、學習內容及專業發展的有效性。三是多部門合作與有效伙伴關系。多部門合作作為教育改革的重要支撐，要求政府領導者充分利用私營部門、社會組織、高等教育機構以及國內外非政府組織的資源和影響力，推動公共服務創新，并利用技術變革推動教育發展，以協同應對新興問題和持續挑戰。

（二）前瞻性的教育規劃與技術治理

數字化賦能教育綜合改革，需要跨部門、跨層級的政策設計與系統化改革，也需要技術治理提供必要的監管框架和倫理保障，確保技術應用和教育目標之間的對齊。然而，隨著社會、科技和教育需求的迅速變化，傳統的靜態規劃模式難以有效應對現代教育體系的復雜性與變動性。傳統的教育規劃通常遵循固定的框架和周期，強調長期目標的設定和線性執行，在應對快速變化的技術進步和社會變遷時缺乏靈活性和響應能力。因此，教育規劃亟須轉向一種動態、靈活且具有適應性的規劃體系。這就要求在國家層面的教育愿景引領下，制定各區域相應的教育發展戰略規劃，通過合理的資源投入與機制設計，以及利益相關者的協同參與，從而確保教育改革的有效性、可持續性和動態調整能力[9]。一是制定區域教育發展的戰略規劃。需要與國家發展藍圖的價值內涵和實踐要求對齊，確保規劃目標與國家戰略方向高度契合，同時還要充分考慮區域內資源的獨特性與差異化需求。需通過系統性分析與多維度考量，確立區域教育發展的核心目標與實施路徑，依托區域的社會經濟背景、教育資源配置以及政策環境，合理界定教育發展的重點領域與優先方向，制訂可操作性強的實施方案。二是優先夯實教育基礎設施的建設。政府應持續更新教育數字化基礎設施，確保所有地區特別是農村與邊遠地區都能夠獲得穩定的網絡連接，加強物理空間與虛擬空間的銜接融合，推動教育基礎設施迭代升級。三是優先加強教育人力資源的投資。數字化賦能的教育綜合改革不僅依賴于技術的引入，更依賴于教育工作者勝任力的提升。教育規劃應體現出對于教師專業能力提升的優先支持，尤其是通過提供充分的培訓與準備、持續的專業發展機會以及系統化的輔導與支持，增強教師在教學過程中應對新技術和新挑戰的能力。

三、人機協同教學的樣態建構與多元實踐

（一）人機協同教學的社會性期許

面對生成式人工智能對教育的沖擊，教育系統正處于從被動接受外部變化轉向主動適應并推動內部變革的關鍵階段。如何利用數字技術破解教育難題，實現教育公平，正引發社會各界的熱烈討論。當前，教育數字化的持續推進為教育教學形態的轉變帶來了創新機遇。具體而言，在機器智能不斷改變現有教學要素、流程和場景業務的趨勢下，利用數字化手段變革教學模式、增強學習方式、優化決策手段，逐漸形成人機協同教學的樣態[10]。一是形成多元跨域的人機“協同教學”。數字化技術融入教學環境，使得教學實踐開始進入由人機共存、多維交互的多元智能協同場域，教學活動的實踐邊界得以擴展，同時促進教學結構從“師—生”二元結構向“師—生—機”三元結構發展[11]。這一教學結構形態需要教師與機器之間建立雙向反饋的協同回路，以實現教學策略的迭代進化，促進教學實踐活動開展的質量和效益。二是形成雙向賦能的人機“協同學習”。以人工智能大模型為代表的智能技術教育應用也將為學習者提供更擬人化、智能化、多模態的人機交互方式，使得技術可以通過扮演不同的教學角色為學習者帶來全新的沉浸式學習體驗。這一過程也將改變個體學習的發生機制，使得學習發生在多輪人機交互的協同過程中，實現人機智能的互補增強。三是形成安全可信的人機“協同決策”。信息過載時代，智能技術將通過合理的人機認知分工來實現決策優化，為深化智能時代教學評價方式和機制改革提供新手段。通過構建跨場景的數字化平臺和工具，促使教學決策走向循證決策和人機協同的高層次水平，實現更加科學化和智慧化的教育教學決策。

（二）學校教育數字化轉型中的現實難題

學校作為教育數字化轉型的主陣地[12]，是切實回應教育教學實踐變革訴求的關鍵角色。在教育數字化的發展進程中，需要正視學校教育教學實踐變革所面臨的重要現實問題，促進其高質量發展。一是規模化教育與個性化培養的平衡難題。傳統教育體系在工業化生產邏輯上形成的標準化課程體系、統一進度管控與線性評價機制，本質上是通過犧牲個體差異性來實現規模效率最大化。人機協同教學有助于緩解這一難題，可以通過智能算法分析學生的學習數據，精準識別每個學生的學習特點和需求，為教師提供個性化的教學建議，同時為學生提供定制化的學習資源，從而在規模化教育的基礎上實現對學生的個性化培養。二是教學減負與質量提升的實施瓶頸。傳統教學模式下教師是需要完成包括學情診斷、內容傳遞、過程監管與效果評估等工作的“多面手”，面臨較高的工作負荷，而學生則面臨著巨大的課業負擔與升學考試壓力。人機協同教學能夠分擔教師的部分工作，減輕其工作負擔，使教師有更多精力專注于教學設計、學習指導與情感互動，服務于學生的適應性成長。三是碎片化學習與系統性能力培養的實踐沖突。項目式、探究式學習等教學模式在學校教育中日益普及，但其在實施過程中可能導致學生學習的碎片化和淺表化，一定程度上不利于學習者對知識的深度整合與遷移應用。人機協同教學可以將碎片化的學習內容進行系統整合，確保學習內容的系統性與進階性，并通過數據分析強化學習的連續性，引導并支持學生開展深度學習。整體上看，人機協同教學的根本價值不在于技術工具的應用，而在于重構教育主體間性：讓機器智能承擔認知勞動中可程式化的“形而下”部分，人類教師回歸價值引導的“形而上”使命，引導學習者超越對知識的重復性記憶訓練，轉而建構個性化的認知網絡，從而服務于真實世界中面向未來的問題解決與實踐創新。

（三）證據導向的人機協同教學多元實踐

面對智能時代教育教學實踐的發展訴求，需要以學習環境建設為基礎、以證據為導向、以教育倫理為保障，優化人機協同教育教學實踐成效。具體而言，一是建構人機協同教育教學的支持服務環境。學習環境的構建是實現學與教方式變革的基礎，需要進一步聚焦數據、場景、交互模態和協同機制等方面的系統化設計，有效建構智聯融通、人機協同的學習環境。學習環境的建構包括建立多模態教育數據采集、傳輸和分析的標準機制，在避免數據隱私泄露的基礎上挖掘背后的教學規律；基于不同教育場景、目標或任務的特性設計相應軟硬件的技術方案，開發以人為中心的教育人工智能算法模型；綜合考慮學科特點、學生教育水平和背景等因素合理選擇機器類型、形態外觀與交互方式，強調機器賦能協同教學的人本化技術適配機制；根據人機各自能力的優勢區合理分配線上線下環境的教育任務，實現人機角色分工與能力互補的協同機制。二是持續開展證據導向的人機協同教學實踐。人機協同教學實踐需要以數字教學法作為理論指導，采用基于證據的理念、教與學方法和系統平臺，促使教師從基于經驗的主觀教學向基于過程性學習證據的教學轉變[13]。開展證據導向的人機協同教學實踐包括利用智能技術驅動的課堂數據采集、分析和可視化工具，系統分析師生課堂行為模式，從教學過程性數據中提取人機協同教學的規律，作為教學實踐持續創新和改進的依據；鼓勵教師利用證據精準識別關鍵教學問題，創新運用數字化資源與教學策略來設計、組織人機協同教學實踐活動。三是探索完善人機協同教育倫理保障體系。規避技術風險以最大化發揮人機協同教學效益的關鍵在于構建人機協同的倫理邊界，并提高教育利益攸關者的數字素養與技能，避免技術具身化對教育主體性的侵蝕。具體而言，完善人機協同教育倫理保障體系包括在保障技術安全合規的基本前提之上明確技術使用的“底線”，以人類的正確價值觀指導機器在道德界限內開展教育實踐行動，實現人機間意識形態、教育觀念和教育行為規范的一致性；在設計教育人工智能系統的全生命周期中綜合考慮多元群體的需求，使其無障礙、無偏見地服務于各類群體；在教育決策過程中強調教育人工智能系統可解釋性的依據，并突出人類教育工作者對其的審查、反饋和監管作用，形成人在回路的可靠保障。此外，需全面提升教育利益攸關者的人工智能相關的知識、技能和倫理態度，避免技術逃避使用與過度濫用的不良后果。

四、人工智能變革教育的場景及其動態演化

（一）改革需求與技術應用相匹配的教育變革場景

科技與教育的系統性融合已成為當前教育改革與發展的重要特征，關于場景的研究為科技與教育的雙向賦能提供了廣闊的理論與實踐空間。場景作為人類社會運作的一個微觀單元[14]，一般是對特定時間、空間、人物和活動等要素的綜合性描述。隨著智能技術持續融入教育生態，教育場景日益復雜，變革場景的意義也日趨重大。一方面，教育場景的變化是教育發展的縮影，其演變深刻反映了教育變革的歷程，其綜合性與復雜性日益凸顯。原始社會，教育往往是真實性與生存性的交互，教育場景與生產勞動直接關聯；農業社會，教育場景與生產勞動開始逐漸分離，在私塾等場所中教學的場景開始出現；工業社會，學校教育體系逐漸成熟，教育場景呈現規范化與標準化的特點；信息社會，互聯網的發展促使學習的發生可以超越時空的限制，以“脫域”為特征的教育場景開始出現[15]；智能社會，人工智能等技術持續滲透教育系統，教育場景呈現出復雜性、綜合性、動態性等新特征。另一方面，場景驅動的技術應用有助于促進科技與教育的融合。大量智能技術面臨場景創新認識不到位、重大場景系統設計不足、應用場景缺失、技術—場景適配難等困境[16]。在教育領域，技術產品存在“方案空盒子”現象，即技術提供方或開發者對產品的應用場景、兼容環境、銜接時序不明確[17]。因此，需要研究主體、技術主體和實踐主體協同聯動以加速場景驅動的教育實踐。

當前，數字時代教育系統變革效果的社會顯示度不高。盡管科技賦能的價值已在促進公平、保障連續性、提升效率等多個維度顯現，但其優勢尚未在教育領域各個層面與環節充分展現。新一輪科技革命促使社會加速轉型，催生出新的人才需求，推動教育教學環境和教育系統行為重塑。從國際教育信息化發展來看，普遍存在科技革命加速但教育改革內生動力不足的問題，“教育—社會—科技” 內生驅動與“科技—社會—教育”外部推動的耦合機制尚不協調。增強教育改革內生動力的關鍵在于精準洞察和挖掘教育需求[18]。在人工智能賦能教育的進程中，識別教育變革場景是準確把握教育改革需求的基礎，其意義在于通過識別教育改革過程中亟待解決的矛盾，基于技術特質與教育需求的匹配關系，針對性地設計技術應用路徑以優化教育實踐。具體包含以下關切：一是超越固定的時間與地點，既包括物理空間和社會空間，也包括信息空間，強調時間、問題、主體、社群、活動等要素的匯聚與相互作用。二是關注智能體融入教育后的新型主體形式，既要關注學生、教師、家長等人類主體，也需關注人、機、環境系統相互作用而產生的新型主體。三是關注教育教學活動的結構與關聯，不僅要從教、學、管、考、評、研究、服務、實踐、家校互動等維度解構一系列教育教學相關的活動，還要關注多元業務流之間的復雜交疊關系與隱性過程。四是關注數據賦予的跨場景連續性，要求從信息流動的角度理解場景[19]，即連接三元空間的多維度信息流。例如，通過智聯學習環境探索實現包括“學校—家庭—社會”教育中各關鍵環節、過程、時空節點的連接與數據流通，保障跨場景的銜接。五是關注場景分析的前瞻性，為應對智能技術的持續演進，場景分析不僅應包含對當前具體情境的設定，還需具備假設性和預見性。

（二）教育變革場景的動態演化機理

教育變革場景的動態演化并非無序進行，而是遵循著一定的內在邏輯。一方面，要突破現行教育系統的思維觀念與行為慣性，其原因在于當前的教育大多仍發生在預設的場景中，教師與學生被功能固化，亟須超越這種工業時代教育的異化延續。另一方面，教育變革場景持續演化的意義不僅在于能夠滿足當下教育改革的迫切需求，更是為未來教育發展塑造一種可持續、自增強的發展模式。通過教育變革場景的識別與改進，推進人工智能賦能的教育教學實踐，同時也為科技創新提供了實踐反饋，從而建立一個正向反饋的發展鏈條。

隨著智能技術持續融入教育系統，知識觀、學習觀、課程觀和教學觀等教育觀念發生根本性轉變，形成了智能時代的“新四觀”[20]，這些變化共同推動了教育場景的動態演化，促進教育生態的適應性進化。一是眾創共享的新知識觀。智能時代的新知識觀強調群智性和開放性等特點，這為學習者跨學科、跨場域、跨介質、跨社群的知識整合提供了基礎。二是智聯建構的新學習觀。智能技術為學習情境創生提供了無限可能，這有助于學習者利用元認知、批判性思維以及創新能力等高階能力成為自我教育場景的設計者與建構者，實現理論學習到現實生活復雜問題解決的貫通，形成從知識通達素養的完整升維鏈條。三是融通開放的新課程觀。智能技術的教育應用將推動課程邊界由封閉走向開放。其中，跨場景學習的無縫流轉與數據有序流動是關鍵，為學習者提供連通性和情境性的課程學習體驗，使學習從物理教室轉向虛實融合的“個人化意義場”，實現虛擬現實與真實情境、學校—家庭—社會、正式教育與非正式教育等學習流的優化。四是人機協同的新教學觀。生生、師生間多維度的交流以及人機互動能提升學習效果。在人機價值對齊的教學實踐中，智能體中介還可以成為學習者的元認知導師，如通過提示知識連接點與遷移策略促進學生開展深度學習。

教育生態的優化改進有賴于場景驅動的教育變革。教育變革場景的演化是一個復雜而持續的過程，其本質是教育系統與技術創新的協同進化過程，通過技術供給與教育需求的持續互動演進，逐步積累動能并實現教育生態的優化與進化。這一過程可以用“飛輪效應”的隱喻進行理解，其核心特征在于初始困難、動能累積與迭代優化，通過應用場景設計、改革需求洞悉、技術環境適配與變革場景迭代生成的循環優化，推動教育變革的深化與加速（如圖2所示）。

第一，應用場景設計。作為教育變革場景演化的起點，教育場景可以從時間、空間、角色和事件等多個維度進行分解與重組。一般而言，人工智能融入學校教育的場景可以從學生學習、教師發展與學校管理三個維度進行，包括知識獲取、自主學習、差異教學、協同教學、泛在教育環境等[21]。在此基礎上，需關注預期目標、技術方案、環境配置、數字資源、時間窗口等要素，準確描述、表征與建構具體的技術應用場景。面向未來，還可以基于“認知計算—行為計算—環境計算”三維框架對場景的動態信息流進行建模與分析[22]。第二，改革需求洞悉。需求是技術促進教育變革的邏輯起點[23]。在識別應用場景的基礎上，洞悉需求是提供適配服務的前提，應特別關注學習者和教師為中心的真實需求，并確保需求信息的準確度、全面度與及時度。需廣泛收集不同區域、群體的個性化需求表達，形成學校教育教學改革與全民終身學習需求圖譜，涉及教學內容、教學方法、教育評價等多個方面。在此基礎上，結合特定教育場景對需求進行進一步匹配、明確與細化。第三，技術環境適配。在洞悉改革需求之后，需要評估現有工具、資源、設備等技術環境，確定調整方向或者部署適用的技術解決方案。為此，可以構建“需求—技術”映射矩陣，從技術成熟度、需求緊迫性、實施可行性等維度進行綜合考量，還需特別關注師生等相關主體對其的主觀評價，及時收集真實意見和反饋。第四，變革場景迭代生成。在適配相應的技術環境之后，場景的特征就會隨之改變。隨著技術在教育場景中的應用，既可能產生積極作用，也可能產生負面效應，甚至可能是顛覆性變化。其中證據表征和證據夯實起到了支持和保障作用。通過表征與夯實各類證據，如教育數據、案例分析和實踐反饋等，有助于形成科技賦能教育的閉環，邁入新一輪的改革需求洞悉，從而實現教育場景的持續優化與教育生態的良性進化。

五、教育綜合改革的效應分析與證據鏈構建

（一）人工智能變革教育的效應及其證據鏈

當前，人工智能等技術的融入已成為教育教學領域的共同行動，但其在不同的應用場景中所產生的影響呈現出多樣化的表現。在個性化學習、智能輔導、虛擬助教等場景中，人工智能表現出增強個性化學習、優化教學內容、減輕教師負擔等積極影響，而在數據隱私、算法偏見等方面可能表現出消極影響。盡管我們可以基于數據來探討特定情境下人工智能對教育教學產生的即時影響，但評估其長遠影響，即人工智能變革教育的效應，則仍缺乏可靠且公正的證據[24]。具體而言，一是教育領域中關于技術對學習成效影響的證據較為混雜。盡管技術在某些情境下能夠改善教學效果，但整體上仍缺乏長周期、系統性及大規模的證據支撐，相關證據難以形成一致結論。二是缺乏公正且獨立的證據證明教育技術產品的真實效用。當前市場上許多“成功案例”往往由開發或推廣這些教育技術產品的公司資助和支持，可能會夸大其產品的教育效用。三是技術產品的快速迭代影響效應評估的時效性。每一次技術產品的迭代更新都會對用戶體驗、學習行為、教學效果等產生新的影響，因此，需要探索實時、持續、可信的證據表征。

人工智能變革教育作為一項復雜的系統性工程，往往涉及政策制定、資源配置、監測評估、課程建設等多個方面，這些方面相互交織并呈現為一種復雜的網絡結構。這種特性使得衡量人工智能賦能教育變革的效應頗具挑戰性，需探索構建證據鏈為變革的有效推進提供有力支持。證據鏈是證據之間相互聯結且相互印證，用以增強證明力并揭示事實的證據集合體[25]。具體而言，一是有助于理清人工智能變革教育所涉及復雜因素的邏輯關系。證據鏈可以在多個維度上有效理清不同因素之間的邏輯關系，縱向支撐性關聯可以確保教育變革過程中各證據的起點到結論的連貫性與邏輯性，能清楚展示各因素間的因果關系；橫向互補性關系則強調多個教育主體和多種證據類型之間能夠相互佐證；時空動態性關聯著眼于證據的時效性和情境適應性，有助于比較分析不同時間和情境下教育變革的效應。二是有助于增強教育變革效應評估的透明性和可追溯性。證據鏈中每個證據都需確保來源的合法性和透明性，這為教育變革中的數據采集和使用提供了規范保障；證據的準確性和可驗證性則要求數據真實可靠，能夠避免人為干預和誤差，并確保數據可以被獨立驗證。三是有助于推動教育變革效應評估從初步假設到閉環驗證。證據鏈是一個動態且持續演進的過程，它不僅可以通過證據的起點支持初始的猜想和假設，還可以通過系統地收集、分析和整合不同階段的數據，揭示教育變革的實際影響及其因果關系。

（二）人工智能賦能教育綜合改革的證據鏈建構

當前，人工智能正以顛覆性的力量重塑教育生態，但技術賦能教育綜合改革遠非簡單的工具疊加，而是涉及制度重構、模式創新等的復雜過程。要實現人工智能賦能教育綜合改革，有賴于將數字思維貫穿教育綜合改革的全過程，發展數字化領導力促進教育綜合改革深化，通過多元循證建構人工智能賦能教育變革的證據鏈，并以人機協同方式監測教育綜合改革成效。

第一，將數字思維培育作為影響教育綜合改革成效的切入點。人工智能賦能教育綜合改革的一個重要表征就是數字思維的培育，它不僅關注數字化基礎設施的部署、數字資源的研發和利用、數字技術的應用和普及等，還涉及人們如何看待和利用數據、算法、人工智能來解決現實問題的一系列態度、行為[26]。一方面，要把全民數字思維的提升納入人工智能賦能教育綜合改革成效的考量之中；另一方面，當人們逐漸形成數字思維后，教育工作者在日常教學和管理中將超越數字技術的淺層次應用，數字工具被自然內化并嵌入教育教學實踐中，推動數據驅動決策常態化應用，進而增強教育綜合改革的成效。

第二，將數字化領導力提升作為撬動教育綜合改革的杠桿。數字化領導力在數字教育變革過程中具有不可替代的作用，它要求教育管理者具備前瞻性的數字戰略意識，重視教育數字化的長期性，并積極主動擁抱數字變革和創新，涵蓋數字化愿景與自我覺醒、數字化協同和有效溝通、數字化引領和資源調度、數字化學習和敏捷響應、數字化倫理和持續發展等方面。通過充分發揮數字化領導力的杠桿作用，可以釋放教育系統內生的變革力量，推動教育規劃從靜態向動態、靈活且具有適應性的方向轉變，教育決策從經驗驅動向數據驅動轉變，教育管理從傳統單一的人工管理向人機協同的智能治理轉變等。

第三，通過多元循證建構人工智能賦能教育變革的證據鏈。在智能時代的社會轉型和教育變革背景下，教育實踐理論的生產方式開始轉向基于多元循證的大規模教育社會實驗，以從更多維度和層次上指導教育實踐。在人工智能教育社會實驗研究中，需先感知社會現象，在問題基礎上明確循證目標，設計循證方法，確定數據類型與來源。隨后實施循證過程，收集與分析數據，對教育實踐活動的輸入、操手和效應的相關數據進行建模，揭示隱形進程，最終驗證假設并得出結論。在此過程中，構建證據鏈是核心環節。盡管教育社會實驗規模大、周期長、涉及面廣，以及活動涉及因素多且關系復雜，數據收集分析更具挑戰性，但人工智能憑借其強大的數據處理能力、高度自動化和自適應能力等，能夠有效支持證據鏈建構，這為透視教育復雜因素間的邏輯關系提供了重要基礎。

第四，通過價值對齊的人機協同方式監測教育綜合改革成效。人工智能為教育綜合改革成效的監測提供了關鍵性技術支撐，但其前提是實現人機價值對齊。要確保人工智能的決策邏輯、行為模式與教育理念（以德為先、全面發展、面向人人、終身學習、因材施教等）保持一致。具體而言，首先，需要將包容性與公平性、教育倫理、教育目標等特定人類價值傾向嵌入智能技術中，避免人工智能在決策、交互和行動中可能產生的價值偏差問題。其次，在人機價值對齊的基礎上，通過系統化地收集、分析和整合來自不同學段、不同主體的數據與證據，綜合評估人工智能變革教育的效應，持續開展教育綜合改革成效的監測。

六、結 束 語

本研究基于對科技與教育系統性融合發展趨勢的研判，提出以數字化為杠桿賦能教育綜合改革、加速教育系統變革的行動框架。首先，教育規劃作為教育綜合改革的導向引領，不僅需要回應當下的改革需求，更應立足于未來可能出現的新技術、新挑戰和社會需求，提前對人工智能、綠色教育等新興領域進行系統性考量，并通過跨部門協作等方式進行前瞻性布局。應當在國家層面教育愿景的引領下，制定區域教育發展戰略規劃，通過合理的資源投入與機制設計，以及各方利益相關者的協同參與，確保教育改革的有效性、可持續性和動態協調性。其次，人機協同教學是未來教育教學實踐樣態演進的必然趨勢之一。社會期許中人機協同教學樣態具體包括多元跨域的人機“協同教學”、雙向賦能的人機“協同學習”以及安全可信的人機“協同決策”。面對智能時代教育教學實踐的發展訴求，要以學習環境建設為基礎、以證據為導向、以教育倫理為保障，進而優化人機協同的多元實踐。再次，教育變革場景的研究有助于連接改革需求與技術應用。一方面，教育變革場景的甄別不僅包括時空、主體、事件等要素的具體情境設定，還涉及基于數據的時空連接與信息流通，以及面向未來可能性的前瞻安排；另一方面，加速推動人工智能變革教育，關鍵在形成科技賦能教育的閉環，包括應用場景識別、改革需求洞悉、技術環境適配等基本環節，以證據表征與證據夯實為保障，不斷積累動能，迭代優化教育場景。最后，證據鏈在評估人工智能賦能教育綜合改革效應中發揮著重要作用。當前，人工智能變革教育的效應評估存在諸多挑戰，包括證據結果不一、公正性不足、落后于技術迭代等。要實現人工智能賦能教育綜合改革，有賴于將數字思維培育作為影響教育綜合改革成效的切入點，將數字化領導力提升作為撬動教育綜合改革的杠桿，通過教育社會實驗建構人工智能賦能教育變革的證據鏈，通過人機協同的方式監測教育綜合改革成效。本研究在理論層面對上述維度進行了論述，未來需要從前瞻性規劃、人機協同教學、教育變革場景動態演化、證據鏈構建等方面開展具體化探索，共同推動數字化賦能教育綜合改革的有序發展，以構建可持續、以人為本、高效、綠色的教育系統。

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Systematic Transformation of Education for the Intelligent Era： Comprehensive Education Reform Empowered by Digitalization

HUANG Ronghuai， "LIU Jiahao， "PAN Jingwen， "LIU Mengyu， "ZHANG Guoliang

（National Engineering Research Center for Cyberlearning and Intelligent Technology， Beijing Normal University， Beijing 100875）

[Abstract] Currently， it is in a crucial period of systematic transformation of education driven by technology. Facing the accelerated iteration of intelligent technologies and their comprehensive penetration into education， this paper proposes an action framework for the comprehensive education reform empowered by digitalization so as to accelerate the systematic transformation of education. The framework includes the following components： （1）forward-looking educational planning as a practical guide， taking into consideration emerging technologies， potential challenges and social demands in the future; （2）diverse practices of human-machine collaborative teaching， including constructing a supportive service environment， conducting evidence-oriented teaching practices， and improving the educational ethics guarantee system; （3）scenario-driven educational transformation， which relies on basic aspects such as scenario design， reform demand insight and technical environment adaptation， as well as evidence characterization and consolidation as guarantee， continuously promoting educational innovation through iterative optimization of scenarios; （4）constructing evidence chains， which is conducive to form a closed-loop verification of comprehensive education reform， emphasizing digital thinking， digital leadership， evidence-based means， and the use of human-machine collaboration to monitor the effectiveness of comprehensive education reform. Under the overarching principle of human-machine value alignment， the synergy among forward-looking planning， human-machine collaboration， scenario evolution， and evidence chain construction ensures that the education system always remains consistent with human values in the process of transformation， and jointly promotes the evolution of the educational ecosystem toward personalization， contextualization， and data-driven practices， opening up a new chapter for education in the intelligent era.

[Keywords] Comprehensive Education Reform; Digitalization in Education; Systematic Transformation of Education; Human-Machine Value Alignment; Human-Machine Collaboration; Scenario; Chain of Evidence