通俗地理(lǐ)解，數據智能(néng)是從(cóng)大(dà)數據中“提煉”出來(lái)的價值。同樣地，教育數據智能(néng)是海量教育數據模型、深度學習算(suàn)法、高(gāo)度計(jì)算(suàn)力等智能(néng)化技術與算(suàn)法的融合體。業内也(yě)開(kāi)始用(yòng)“智能(néng)教育大(dà)腦(nǎo)”來(lái)隐喻之，是一個能(néng)夠實現(xiàn)數據融合、關系挖掘、問題診斷、決策優化等教育賦能(néng)的智能(néng)應用(yòng)。

遵循“數據處理(lǐ)→模型訓練→測試評估→服務應用(yòng)”的技術路線，數據智能(néng)的實現(xiàn)基礎是對(duì)基礎數據集的深度追蹤、結構化組織與動态監測。這(zhè)個過程中，其技術核心是教育數據中台和(hé)智能(néng)分析引擎。

教育數據中台（教育數據彙聚中心）緻力于實現(xiàn)教育數據規範統一、互通融合、開(kāi)放(fàng)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，底層數據環境通過互聯網、5G、雲平台、傳感器等基礎工(gōng)具完成數據的持續采集。數據中台通過對(duì)多源異構數據的清洗、關聯、流通、融合等，實現(xiàn)教育服務的精細化治理(lǐ)。數據治理(lǐ)和(hé)安全管理(lǐ)機制強調數據流通的合理(lǐ)性和(hé)科學性，以及把控數據治理(lǐ)過程的透明(míng)化和(hé)安全化。

智能(néng)分析引擎通過教育數據的關系挖掘，構建智能(néng)教育大(dà)腦(nǎo)的數據分析系統，爲學生個性化自(zì)主學習、教師精準化教學提供價值提升支持，以滿足适合多種教育場景的個性化教學形态與活動的展開(kāi)，呈現(xiàn)學校管理(lǐ)“一校一檔”、教師發展“一師一檔”、學生成長“一生一檔”的監測目标。

教育部推進的“智慧教育示範區(qū)”建設，教育理(lǐ)念上(shàng)，體現(xiàn)的是以人的發展爲核心；智能(néng)技術上(shàng)，則體現(xiàn)爲學習空(kōng)間的無縫連通、學習情境的敏捷感知(zhī)、學習資源的開(kāi)放(fàng)整合、學習過程的全程可記錄、學習體驗的自(zì)然交互以及學習服務的精準适配等。

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

超越步調一緻的集體教學，照顧到(dào)每一個學生的學習狀态和(hé)學習需求，推動因材施教目标的實現(xiàn)，這(zhè)是數據技術重塑教學場景的價值意蘊。利用(yòng)數據技術實時(shí)捕獲和(hé)挖掘教學進程中的海量數據，經由行爲序列挖掘精準預判學生的過程性習慣，探尋學習發生的作(zuò)用(yòng)機制和(hé)關鍵誘因，并在多輪叠代中不斷調整教學設計(jì)，從(cóng)而促進學生素養的普遍提升。同時(shí)，數據技術通過對(duì)學生知(zhī)識掌握、學習習慣、學習态度和(hé)學習策略等多維視(shì)角下(xià)的綜合研判，能(néng)夠更加精準地診斷學習中存在的問題，以便更爲精準地施加幹預。

數據智能(néng)重塑教學結構的應用(yòng)場景，最爲突出的是線上(shàng)線下(xià)融合的教學結構重塑。智能(néng)技術爲教師提供學生在認知(zhī)、行爲、知(zhī)識掌握及情感動機等各維度的表現(xiàn)，基于細緻的學情研判，教師能(néng)夠對(duì)教學活動的組織實施相應的設計(jì)，比如教學活動差異化開(kāi)展、前置組織、項目化設計(jì)等。

了(le)解你(nǐ)、成就你(nǐ)、發現(xiàn)你(nǐ)是數據技術重塑學習場景的重要體現(xiàn)。學習者畫(huà)像，從(cóng)學生如何學習（即記憶與知(zhī)識的結構、問題解決與推理(lǐ)分析、元認知(zhī)過程與自(zì)我調節能(néng)力），以及學生學習成長（主動獲取知(zhī)識和(hé)技能(néng)過程中發生的情感、認知(zhī)、行爲變化）等維度，刻畫(huà)學習者典型特質和(hé)學習成長個性特征，在此基礎上(shàng)的精細化和(hé)智能(néng)化學習診斷，成爲給學生的個性化學習“處方”。同時(shí)，也(yě)是對(duì)學生的能(néng)力預判，幫助學生更好(hǎo)地認識自(zì)我、發展自(zì)我、規劃自(zì)我以及建構自(zì)我。

不難發現(xiàn)，數據技術支撐下(xià)的學習場景呈現(xiàn)如下(xià)典型特征：

• 一是以學生爲中心，學生作(zuò)爲學習進程的主體，借助智慧學伴、智能(néng)批改等技術支持，能(néng)夠自(zì)主控制教育活動序列。

  
  

• 二是自(zì)主選擇，即學生依據興趣偏好(hǎo)和(hé)發展需求等，選擇适應的學習材料。

  
  

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

采用(yòng)數據驅動的方法，利用(yòng)監測學生學習成長的數據畫(huà)像實施評價，能(néng)夠突破評價方式、評價目的及評價維度等方面的局限。2020年10月，中共中央、國務院印發的《深化新時(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，強化過程評價，探索增值評價，健全綜合評價……

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

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

  
  

• 其次，通過多模态數據收集，全面映射學生學習成長全過程；以數據驅動的方式，建立學習者動态畫(huà)像；

  
  

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

數據智能(néng)驅動的評價實現(xiàn)了(le)評價場景的全周期監管，通過對(duì)多元數據的解碼，爲診斷需求、縮小(xiǎo)學習差距以及精準化幹預提供證據，實現(xiàn)了(le)評價的科學化與增值性的平衡。

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

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

數據智能(néng)驅動的教學創新需要教師具備基本的數據素養，然而這(zhè)項能(néng)力教師普遍較爲欠缺。此外(wài)，數據智能(néng)驅動的教學創新，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“教書匠(jiàng)”的角色，發展和(hé)凸顯“設計(jì)者”“分析者”“促進者”的角色。

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

作(zuò)者：顧小(xiǎo)清（華東師範大(dà)學教授、教育部教育信息化專家組成員）

來(lái)源：《中國教育報(bào)》