通(tōng)俗地理解，數據智能(néng)是從(cóng)大數據中“提煉”出來的價值。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)度計算(suàn)力等智能(néng)化技(jì)術(shù)與算(suàn)法的融合體。業(yè)内也開(kāi)始用“智能(néng)教育大腦(nǎo)”來隐喻之，是一(yī)個(gè)能(néng)夠實現數據融合、關系挖掘、問題診斷、決策優化等教育賦能(néng)的智能(néng)應用。

遵循“數據處理→模型訓練→測試評估→服務應用”的技(jì)術(shù)路(lù)線，數據智能(néng)的實現基礎是對基礎數據集的深度追蹤、結構化組織與動态監測。這個(gè)過程中，其技(jì)術(shù)核心是教育數據中台和智能(néng)分析引擎。

教育數據中台（教育數據彙聚中心）緻力于實現教育數據規範統一(yī)、互通(tōng)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、數據治理機(jī)制和安全管理機(jī)制等。其中，底層數據環境通(tōng)過互聯網、5G、雲平台、傳感器(qì)等基礎工(gōng)具完成數據的持續采集。數據中台通(tōng)過對多(duō)源異構數據的清洗、關聯、流通(tōng)、融合等，實現教育服務的精細化治理。數據治理和安全管理機(jī)制強調數據流通(tōng)的合理性和科學性，以及把控數據治理過程的透明化和安全化。

智能(néng)分析引擎通(tōng)過教育數據的關系挖掘，構建智能(néng)教育大腦(nǎo)的數據分析系統，為(wèi)學生(shēng)個(gè)性化自(zì)主學習、教師(shī)精準化教學提供價值提升支持，以滿足适合多(duō)種教育場景的個(gè)性化教學形态與活動的展開(kāi)，呈現學校管理“一(yī)校一(yī)檔”、教師(shī)發展“一(yī)師(shī)一(yī)檔”、學生(shēng)成長(cháng)“一(yī)生(shēng)一(yī)檔”的監測目标。

教育部推進的“智慧教育示範區”建設，教育理念上(shàng)，體現的是以人的發展為(wèi)核心；智能(néng)技(jì)術(shù)上(shàng)，則體現為(wèi)學習空間的無縫連通(tōng)、學習情境的敏捷感知、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(yè)務的結構重塑，是推進智慧教育的實踐路(lù)徑。

超越步調一(yī)緻的集體教學，照(zhào)顧到(dào)每一(yī)個(gè)學生(shēng)的學習狀态和學習需求，推動因材施教目标的實現，這是數據技(jì)術(shù)重塑教學場景的價值意蘊。利用數據技(jì)術(shù)實時捕獲和挖掘教學進程中的海量數據，經由行為(wèi)序列挖掘精準預判學生(shēng)的過程性習慣，探尋學習發生(shēng)的作用機(jī)制和關鍵誘因，并在多(duō)輪叠代中不斷調整教學設計，從(cóng)而促進學生(shēng)素養的普遍提升。同時，數據技(jì)術(shù)通(tōng)過對學生(shēng)知識掌握、學習習慣、學習态度和學習策略等多(duō)維視角下(xià)的綜合研判，能(néng)夠更加精準地診斷學習中存在的問題，以便更為(wèi)精準地施加幹預。

數據智能(néng)重塑教學結構的應用場景，最為(wèi)突出的是線上(shàng)線下(xià)融合的教學結構重塑。智能(néng)技(jì)術(shù)為(wèi)教師(shī)提供學生(shēng)在認知、行為(wèi)、知識掌握及情感動機(jī)等各維度的表現，基于細緻的學情研判，教師(shī)能(néng)夠對教學活動的組織實施相(xiàng)應的設計，比如教學活動差異化開(kāi)展、前置組織、項目化設計等。

了解你、成就(jiù)你、發現你是數據技(jì)術(shù)重塑學習場景的重要體現。學習者畫(huà)像，從(cóng)學生(shēng)如何學習（即記憶與知識的結構、問題解決與推理分析、元認知過程與自(zì)我調節能(néng)力），以及學生(shēng)學習成長(cháng)（主動獲取知識和技(jì)能(néng)過程中發生(shēng)的情感、認知、行為(wèi)變化）等維度，刻畫(huà)學習者典型特質和學習成長(cháng)個(gè)性特征，在此基礎上(shàng)的精細化和智能(néng)化學習診斷，成為(wèi)給學生(shēng)的個(gè)性化學習“處方”。同時，也是對學生(shēng)的能(néng)力預判，幫助學生(shēng)更好地認識自(zì)我、發展自(zì)我、規劃自(zì)我以及建構自(zì)我。

不難發現，數據技(jì)術(shù)支撐下(xià)的學習場景呈現如下(xià)典型特征：

• 一(yī)是以學生(shēng)為(wèi)中心，學生(shēng)作為(wèi)學習進程的主體，借助智慧學伴、智能(néng)批改等技(jì)術(shù)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(shēng)依據興趣偏好和發展需求等，選擇适應的學習材料。

  
  

• 三是靈活服務，依托智能(néng)技(jì)術(shù)支持，延伸了傳統教室環境下(xià)的數字資源和精準服務，激發了學生(shēng)持續探究的熱情和内在動機(jī)。

采用數據驅動的方法，利用監測學生(shēng)學習成長(cháng)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(nián)10月(yuè)，中共中央、國(guó)務院印發的《深化新時代教育評價改革總體方案》明确指出，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(shēng)成長(cháng)數據畫(huà)像，回應了評價改革的綜合性、全程性和增值性要求。

• 首先，以學習者核心素養發展為(wèi)切入點，綜合學習者成長(cháng)過程中認知發展、非認知狀态、社會(huì)情感發展等因素，對學習者成長(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(shēng)學習成長(cháng)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)像對學生(shēng)學習成長(cháng)進行監測，為(wèi)相(xiàng)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)驅動的評價實現了評價場景的全周期監管，通(tōng)過對多(duō)元數據的解碼，為(wèi)診斷需求、縮小(xiǎo)學習差距以及精準化幹預提供證據，實現了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(jì)術(shù)的增能(néng)、增效、改進、變革等功效，既是重要考量又(yòu)是艱巨挑戰。

教育的複雜(zá)性導緻教育數據的多(duō)源異構形态更為(wèi)明顯，數據的采集、彙聚與互通(tōng)方式更具挑戰，數據應用的需求更為(wèi)多(duō)元。數據技(jì)術(shù)涉及教育大數據應用服務、平台、系統等産品，涉及标準與規範的研制，涉及針對教育業(yè)務的數據建模和智慧教育應用。教育數據技(jì)術(shù)亟須協同多(duō)方力量攻關突破。

數據智能(néng)驅動的教學創新需要教師(shī)具備基本的數據素養，然而這項能(néng)力教師(shī)普遍較為(wèi)欠缺。此外，數據智能(néng)驅動的教學創新，需要教師(shī)重新定位教者角色，需要重塑教學結構，也即弱化“教書匠(jiàng)”的角色，發展和凸顯“設計者”“分析者”“促進者”的角色。

智能(néng)技(jì)術(shù)驅動的教學業(yè)務的結構重塑是一(yī)種數字化轉型，對教、學、管、評來說都是一(yī)種機(jī)制的變革，學校如何借助數字化轉型的力量，系統地設計整個(gè)學校的教學系統、管理系統、評價系統等，這對于學校而言并非易事(shì)。

作者：顧小(xiǎo)清（華東師(shī)範大學教授、教育部教育信息化專家組成員(yuán)）

來源：《中國(guó)教育報(bào)》