通(tōng)俗地理(lǐ)解，數據智能是從大(dà)數據中“提煉”出來(lái)的(de)價值。同樣地，教育數據智能是海量教育數據模型、深度學習(xí)算(suàn)法、高(gāo)度計算(suàn)力等智能化(huà)技術與算(suàn)法的(de)融合體。業内也(yě)開始用(yòng)“智能教育大(dà)腦(nǎo)”來(lái)隐喻之，是一個(gè)能夠實現數據融合、關系挖掘、問題診斷、決策優化(huà)等教育賦能的(de)智能應用(yòng)。

遵循“數據處理(lǐ)→模型訓練→測試評估→服務應用(yòng)”的(de)技術路線，數據智能的(de)實現基礎是對(duì)基礎數據集的(de)深度追蹤、結構化(huà)組織與動态監測。這(zhè)個(gè)過程中，其技術核心是教育數據中台和(hé)智能分(fēn)析引擎。

教育數據中台（教育數據彙聚中心）緻力于實現教育數據規範統一、互通(tōng)融合、開放共享目标。具體包括底層數據環境、教育數據中台、數據治理(lǐ)機制和(hé)安全管理(lǐ)機制等。其中，底層數據環境通(tōng)過互聯網、5G、雲平台、傳感器等基礎工具完成數據的(de)持續采集。數據中台通(tōng)過對(duì)多(duō)源異構數據的(de)清洗、關聯、流通(tōng)、融合等，實現教育服務的(de)精細化(huà)治理(lǐ)。數據治理(lǐ)和(hé)安全管理(lǐ)機制強調數據流通(tōng)的(de)合理(lǐ)性和(hé)科學性，以及把控數據治理(lǐ)過程的(de)透明(míng)化(huà)和(hé)安全化(huà)。

智能分(fēn)析引擎通(tōng)過教育數據的(de)關系挖掘，構建智能教育大(dà)腦(nǎo)的(de)數據分(fēn)析系統，爲學生個(gè)性化(huà)自主學習(xí)、教師精準化(huà)教學提供價值提升支持，以滿足适合多(duō)種教育場(chǎng)景的(de)個(gè)性化(huà)教學形态與活動的(de)展開，呈現學校管理(lǐ)“一校一檔”、教師發展“一師一檔”、學生成長(cháng)“一生一檔”的(de)監測目标。

教育部推進的(de)“智慧教育示範區(qū)”建設，教育理(lǐ)念上，體現的(de)是以人(rén)的(de)發展爲核心；智能技術上，則體現爲學習(xí)空間的(de)無縫連通(tōng)、學習(xí)情境的(de)敏捷感知、學習(xí)資源的(de)開放整合、學習(xí)過程的(de)全程可(kě)記錄、學習(xí)體驗的(de)自然交互以及學習(xí)服務的(de)精準适配等。

以數據智能驅動學、教、管、評等核心業務的(de)結構重塑，是推進智慧教育的(de)實踐路徑。

超越步調一緻的(de)集體教學，照(zhào)顧到每一個(gè)學生的(de)學習(xí)狀态和(hé)學習(xí)需求，推動因材施教目标的(de)實現，這(zhè)是數據技術重塑教學場(chǎng)景的(de)價值意蘊。利用(yòng)數據技術實時(shí)捕獲和(hé)挖掘教學進程中的(de)海量數據，經由行爲序列挖掘精準預判學生的(de)過程性習(xí)慣，探尋學習(xí)發生的(de)作用(yòng)機制和(hé)關鍵誘因，并在多(duō)輪叠代中不斷調整教學設計，從而促進學生素養的(de)普遍提升。同時(shí)，數據技術通(tōng)過對(duì)學生知識掌握、學習(xí)習(xí)慣、學習(xí)态度和(hé)學習(xí)策略等多(duō)維視角下(xià)的(de)綜合研判，能夠更加精準地診斷學習(xí)中存在的(de)問題，以便更爲精準地施加幹預。

數據智能重塑教學結構的(de)應用(yòng)場(chǎng)景，最爲突出的(de)是線上線下(xià)融合的(de)教學結構重塑。智能技術爲教師提供學生在認知、行爲、知識掌握及情感動機等各維度的(de)表現，基于細緻的(de)學情研判，教師能夠對(duì)教學活動的(de)組織實施相應的(de)設計，比如教學活動差異化(huà)開展、前置組織、項目化(huà)設計等。

了(le)解你、成就你、發現你是數據技術重塑學習(xí)場(chǎng)景的(de)重要體現。學習(xí)者畫(huà)像，從學生如何學習(xí)（即記憶與知識的(de)結構、問題解決與推理(lǐ)分(fēn)析、元認知過程與自我調節能力），以及學生學習(xí)成長(cháng)（主動獲取知識和(hé)技能過程中發生的(de)情感、認知、行爲變化(huà)）等維度，刻畫(huà)學習(xí)者典型特質和(hé)學習(xí)成長(cháng)個(gè)性特征，在此基礎上的(de)精細化(huà)和(hé)智能化(huà)學習(xí)診斷，成爲給學生的(de)個(gè)性化(huà)學習(xí)“處方”。同時(shí)，也(yě)是對(duì)學生的(de)能力預判，幫助學生更好地認識自我、發展自我、規劃自我以及建構自我。

不難發現，數據技術支撐下(xià)的(de)學習(xí)場(chǎng)景呈現如下(xià)典型特征：

• 一是以學生爲中心，學生作爲學習(xí)進程的(de)主體，借助智慧學伴、智能批改等技術支持，能夠自主控制教育活動序列。

  
  

• 二是自主選擇，即學生依據興趣偏好和(hé)發展需求等，選擇适應的(de)學習(xí)材料。

  
  

• 三是靈活服務，依托智能技術支持，延伸了(le)傳統教室環境下(xià)的(de)數字資源和(hé)精準服務，激發了(le)學生持續探究的(de)熱(rè)情和(hé)内在動機。

采用(yòng)數據驅動的(de)方法，利用(yòng)監測學生學習(xí)成長(cháng)的(de)數據畫(huà)像實施評價，能夠突破評價方式、評價目的(de)及評價維度等方面的(de)局限。2020年10月(yuè)，中共中央、國務院印發的(de)《深化(huà)新時(shí)代教育評價改革總體方案》明(míng)确指出，堅持科學有效，改進結果評價，強化(huà)過程評價，探索增值評價，健全綜合評價……

學生成長(cháng)數據畫(huà)像，回應了(le)評價改革的(de)綜合性、全程性和(hé)增值性要求。

• 首先，以學習(xí)者核心素養發展爲切入點，綜合學習(xí)者成長(cháng)過程中認知發展、非認知狀态、社會情感發展等因素，對(duì)學習(xí)者成長(cháng)發展進行綜合監測。

  
  

• 其次，通(tōng)過多(duō)模态數據收集，全面映射學生學習(xí)成長(cháng)全過程；以數據驅動的(de)方式，建立學習(xí)者動态畫(huà)像；

  
  

• 再次，基于學習(xí)者動态畫(huà)像對(duì)學生學習(xí)成長(cháng)進行監測，爲相關者提供問題甄别、學習(xí)診斷、決策支持等增值性評價。

數據智能驅動的(de)評價實現了(le)評價場(chǎng)景的(de)全周期監管，通(tōng)過對(duì)多(duō)元數據的(de)解碼，爲診斷需求、縮小學習(xí)差距以及精準化(huà)幹預提供證據，實現了(le)評價的(de)科學化(huà)與增值性的(de)平衡。

數據驅動決策，分(fēn)析變革教育。如何充分(fēn)發揮數據技術的(de)增能、增效、改進、變革等功效，既是重要考量又是艱巨挑戰。

教育的(de)複雜(zá)性導緻教育數據的(de)多(duō)源異構形态更爲明(míng)顯，數據的(de)采集、彙聚與互通(tōng)方式更具挑戰，數據應用(yòng)的(de)需求更爲多(duō)元。數據技術涉及教育大(dà)數據應用(yòng)服務、平台、系統等産品，涉及标準與規範的(de)研制，涉及針對(duì)教育業務的(de)數據建模和(hé)智慧教育應用(yòng)。教育數據技術亟須協同多(duō)方力量攻關突破。

數據智能驅動的(de)教學創新需要教師具備基本的(de)數據素養，然而這(zhè)項能力教師普遍較爲欠缺。此外，數據智能驅動的(de)教學創新，需要教師重新定位教者角色，需要重塑教學結構，也(yě)即弱化(huà)“教書(shū)匠(jiàng)”的(de)角色，發展和(hé)凸顯“設計者”“分(fēn)析者”“促進者”的(de)角色。

智能技術驅動的(de)教學業務的(de)結構重塑是一種數字化(huà)轉型，對(duì)教、學、管、評來(lái)說都是一種機制的(de)變革，學校如何借助數字化(huà)轉型的(de)力量，系統地設計整個(gè)學校的(de)教學系統、管理(lǐ)系統、評價系統等，這(zhè)對(duì)于學校而言并非易事。

作者：顧小清（華東師範大(dà)學教授、教育部教育信息化(huà)專家組成員(yuán)）

來(lái)源：《中國教育報》