教育数字化转型下智慧教育形态的关键特征与生成途径

党的二十大报告明确提出，要“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”，赋予了教育在全面建设社会主义现代化国家中新的使命任务。近年来，教育部高度重视信息技术对教育的影响，积极部署推进教育数字化转型，明确提出实施教育数字化战略行动，建设国家智慧教育公共服务平台。教育数字化转型并非数字技术的简单应用和叠加，而是发挥技术内生动力，实现教育全方位、系统化变革，其中既涵盖了智慧学习环境的转段升级，又涉及对各核心教育场景的赋能。因此，构建智慧教育新形态，是推进教育数字化转型的根本目标和生成途径，可促进我国教育从基本均衡走向高位均衡，推动教育的高质量发展。

一般认为，教育数字化进程经历了三个阶段：数字化转换阶段，即信息传递的形式由模拟信号转为数字信号，该过程涉及数字化设施建设、数字资源开发等；数字化升级阶段，即利用数字技术改变组织运作过程，涉及泛在互联、平台云化等内容；数字化转型阶段，则是基于前两个阶段进行系统规划，全面推进数字化意识、数字化思维和数字化能力，是教育数字化的终极导向。

在加快推进教育数字化转型进程中，以智能技术重塑教育形态、聚焦个性化人才培养的智慧教育，是落实教育数字化的重要场域，智慧教育形态具有育人为本、场景感知、数据驱动、人机协同等关键特征。

“育人为本”是最根本的理念特征。教育数字化转型的根本目的是促进教育主体——“人”的发展，着力培养品德优良、全面发展、务实创新的人才，倡导以智能技术赋能教育实现深层次变革，形成新的教育形态，以促进人的个性化成长。因此，智慧教育强调“以学习者为中心”，遵循人的认知发展规律，基于学生个体差异按需开展教学，提供个性化的学习诊断、学习资源与学习支持服务，实现以学定教、因材施教。

“场景感知”是最基本的功能特征。在教育数字化转型实践中，各类传感器与数字技术可实现对外在物理环境及内在学习状态的感知：通过物理信息传感器、射频识别技术、全球定位系统等，可实时获取温度、湿度、亮度、嘈杂度等物理环境信息，并根据预设参数自动调节室内设备，为学生营造最为适宜的学习环境；同时，高清摄像头、可穿戴设备、数字坐垫等可用于捕捉学生的状态特征信息，为分析其内在状态与学习行为创造了必要条件。

“数据驱动”是最核心的技术特征。教育数字化转型强调数据要素的作用，旨在通过挖掘现有数据创造新的价值，发挥技术生态系统潜力，实现更高层次的信息化。作为教育数字化转型的主要目标，智慧教育形态遵循“数据驱动”的基本思想，即借助各类设备与系统采集教师、学生与学习环境中的全息数据，构建各教育主体画像，从而对校园的日常管理情况、学生的行为习惯与学习偏好、教师的授课风格与教学成效等进行剖析、解读，为“教、学、评、管、测、研、服”等场景提供精准的决策服务。

“人机协同”是最重要的模式特征。随着人工智能技术的发展，各类终端设备的智能水平不断提升，可帮助或代替人类完成基础性、重复性与高计算量的工作，人工智能与人类教师互补融合的协同工作方式是智慧教育的主要模式。机器可完成数据统计与分析、学生学情反馈、低阶思维知识传授、个性化资源推送等工作，教师则因其特有的思维能力与社会属性，在学生的高阶思维能力、非智力因素培养等方面发挥作用。

教育数字化转型，是通过数字化、网络化和智能化技术，推进教育教学全要素、全流程、全业务、全领域的再造重组，实现教育内部的系统性变革。因此，建设支撑高质量教育教学的智慧学习环境、实现对各教育核心场景的赋能，即塑造智慧教育新形态，是推进教育数字化转型的基本途径。

1. 构建智慧学习环境，形成高质量教育支撑体系

（1）建设教育专网：推进教育基础设施升级

教育专网是教育新基建的数字底座，可最大限度保障校园网络联通至同一教育网络，实现优质资源共享及教育各场景业务流程的智慧化发展。在区域层面，推动5G时代的教育城域网建设，加快推进5G网络、校园有线网、无线网、物联网等多网融合，统一出口，形成区域教育一张网；打造数据互联互通、资源共享、信息交换和远程教育管理的基础架构，实现网络地址、域名和用户的统一管理，提供快速稳定的网络服务；鼓励通过混合云模式建设教育云，增强教育云的计算和存储等服务能力，实现集约化、规模化、绿色化发展。在学校层面，以教育城域网为契机，扩大学校出口带宽，实现宽带网络“万兆到学校、千兆到桌面”；完善校园网身份认证和VPN建设，实现IPv6校园网络全覆盖，推进校园网络基础设施的迭代升级。

（2）构建教育大数据中心：提供服务多主体的教育大脑

教育大数据是推进教育系统智慧化升级的重要基础，设计大数据中心并构建教育大脑，可为精准学情分析与科学教育决策提供有效支撑。首先，基于国家标准、行业规范与学校实际，制定基础类、管理类、数据类、技术类、应用类、安全类六类教育大数据标准，规范数据全生命周期流程；借助区块链技术构建数据溯源和数据签章机制，明确数据使用规则与应用权限，保障数据的质量、真实性与隐私性。其次，建设数据中台，建立数据转换池，采集和存储多源异构数据，打破信息孤岛；构建教育数据目录和溯源图谱，对接数据中台与校园业务场景，实现校园大数据的收集沉淀、互融互通和协同共享；处理、规范和融合多源异构数据，推动数据中心向集约化、高绩效协同发展模式转变。再次，优化用于数据分析与结果反馈的教育大脑，即基于数据接口同步区域基础数据与校级数据，通过数据分析构建面向不同主体的用户画像，并设计个性化的数据看板；在此基础上，建设教育发展动态监测系统、精准教学系统、学生综合素质评价系统等，实现高效管理、精准教学与科学评价。

（3）搭建一体化教育云平台：支持教育数据与业务流动共享

健全教育平台体系是促进教育数字化转型的重要战略举措。构建一体化教育云平台，可为各教育主体提供一站式服务，实现多级业务流动共享，创新教育发展模式。具体而言，主要措施有：归并各类平台用户，打造统一身份认证、统一应用入口、支持单点登录的云平台，规范建设标准和功能模块，集全场景服务于一体；搭建具有扩展性门户网站的基础架构，支持用户按需获取服务；实现信息数据联动协同、分类展示、集成应用，提供便捷、优质、可插拔的智慧教育应用“工具箱”；建设开放应用接口体系，面向上层应用提供统一的HTTPS标准协议接口，支持各方主体提供通用应用、个性化调用功能模块；依托一体化云平台，进一步优化面向师生的网络学习空间，推动网络学习空间的多终端适配，开发支撑泛在学习的移动应用；汇聚各类终端、场景的生成性数据，利用区块链技术建立各主体的数字学习档案，记录教与学的过程与成果，支撑教师专业发展、学生综合素质评价与家校协同育人。

学生正在使用创客实验室学习智能机器人课程

（4）推进建设智慧校园：强化丰富适性的优质学习体验

校园是学生学习的主要场所，打造能够带来优质学习体验、保障各主体安全的智慧校园，可有效支撑各场景的智慧化实践，为教育数字化转型提供重要推力。在校园中，完备各类教室建设是重中之重：升级通用教室，提升交互式电子白板、智慧黑板等多媒体教学设备配置水平，实现高清直播录播的常态化应用；拓展专用教室，基于各学科特色，配备感知交互、虚拟沉浸、仿真实验等智能设备，支持体验式、沉浸式课堂的开展；建设智慧教室，构建全物联化的学习环境，自动调节教室温度、空气湿度与灯光设备，并配备桌面摄像头、数字手环等无感式数据采集设备，实现对多模态数据的可持续收集。同时，校园数字安防建设是营造良好校园环境的重要保障，应对校园门禁、监控、电子班牌等公共设施进行智能化升级，扩大安防设施部署范围，在校园重点点位安装高清摄像头，实现对学生轨迹的智能追踪与突发事件的自动预警，保障师生人身安全。

2.  赋能教育核心应用场景，推进教育流程重组再造

（1）促进优质资源建设：满足多样化教育教学需求

教育数字化转型可促进新型教育资源的开发，促进优质资源共享。首先，借助虚拟现实、人工智能等数字化技术，开发交互式、生成式教育资源，拓展资源类型，有助于满足多样化教学与研修需求。新型教育资源可兼容各类数字终端、动态更新内容、拓展体验边界、及时记录交互轨迹，从而撬动课堂教学数字化转型。其次，教育数字化转型可以更好地发挥智力资源优势，组建共创共享的教学共同体，强化教师专业技能，激发教师职业发展动力。再次，有助于优化教育资源供给模式，汇聚国家级、市级、区级和校级优质教学资源，联动学校、教师、研究机构、企业等多元主体参与资源的共建共享，形成融合基础资源、个性化资源、校本资源的供给形态；聚焦教学与研修的经典案例，选择、提炼与重组动态生成的亮点资源，构建生成性优质资源。

（2）探索新型教学模式：实现数据驱动的精准教学

教育数字化转型需要探索以精准教学和个性化学习为特征的新型教学模式。教师可以终端设备的软件应用为载体，以问题需求为抓手，结合课程主题、知识逻辑与学情教情等信息确定教学目标，筛选适切的资源、设计精准的路径、开展适宜的活动。基于对课前备课、课中交互、课后作业等数据的深度剖析，教师可及时了解学情、精准识别学生问题，并根据问题特征与学生特质，设计相关活动或支架引发学生思考，实现学生高阶思维的培养。同时，通过挖掘学习者的日常学习数据，教师可了解学生的学习习惯，为具有不同学习习惯的学生提供个性化学习路径、适切的学习资源，支持其顺利完成自主学习任务，助力个性化成长与发展。另外，基于数字化资源和工具，教师可打造优质课例，通过观摩示范、共同研修等方式，实现新型教学模式的常态化应用。

3. 变革教育评价体系：实施数据驱动的评价方式

在教育数字化转型背景下，大数据和人工智能技术的应用，有利于教育系统摆脱经验式、结果式评价，开展客观化、过程化评价，对现存的教育评价体系进行全方位优化和改进。这具体表现为：在宏观层面，基于人口信息、经济发展数据、区域位置信息等多层次、多维度数据，综合评价资源配置的合理性，提高资源配置的有效性。在中观层面，基于学习过程与结果数据，为每个学生精准画像，记录学习计划和成长轨迹，识别其学习偏好、学习风格、学习障碍等信息；同时，通过对学生知识技能、情感态度、策略方法、高阶思维等方面的综合性、增值性评价，实现对学生综合素质的精准分析，从而打破“唯分数”的传统评价方式，助力培养全面发展的人才。在微观层面，基于对学生知识、兴趣、能力等方面的表征，通过预测性、诊断性分析，向学生推荐量身定制的学习任务、学习内容、学习资源和学习策略。

4. 提升师生信息素养：践行信息化社会人才理念

信息化社会的人才理念强调能力本位、素质本位，教育数字化转型的根本指向是“人”，故而提升师生信息素养至关重要。一方面，需要研制学生信息素养指标体系，加强以获取、理解、处理、表达、创新能力为主的信息素养体系建设，将其纳入学生综合素质评价，提高数字化学习能力与认知水平；鼓励学生利用信息技术开展跨学科、跨区域的综合性课程学习，提升学习能力与创新能力。另一方面，需要建构线上线下融合的协同教研体系，形成以中小学教师、教研员、教育研究者、教师研修管理者等为核心成员的研究共同体；有机整合并定向补充“国培”计划和市级培训任务，革新传统的“大水漫灌”形式，深入一线课堂，开展定制化培训。教育数字化转型背景下智能技术与学科知识、教学方法的深度融合，可兼顾群体的教育需求和个体的差异化诉求，提供大规模的个性化教育供给，实现知识、能力、素质的整体提升，支撑教育高位均衡发展，促进人的全面、自由、个性化发展。

5. 推动智能教育治理：制定科学精准的教育决策

数据收集与智能技术的使用让数据驱动决策有了新的可能，深度的数据挖掘可以为决策提供依据，使教育管理手段从“经验导向”转向“证据导向”，形成人机协同、多元参与的决策模式，提升教育决策的透明性、科学性、预见性。采集学校及师生的基本信息、教师教研及学生学习的过程性数据，通过数据中台对这些数据进行清洗、整理、汇聚及呈现，微观层面上可以了解学校发展、教师专业发展、学生学业成绩以及学生心理健康等要素的变化趋势，为管理者的决策提供改进方向；中观层面上可以对比不同区域、学校与班级的发展现状，为优化、调整教育资源配置提供依据，促进教育公平；宏观层面上可以动态模拟和分析学校布局、教育财政、就业渠道、招生选拔等教育子系统及其关系的演变过程，为国家教育制度、学校管理制度及教学制度明晰改革方向和提供决策依据。

教育数字化转型与“数字中国”建设一脉相承，是教育领域融汇新一轮科技革命成果的主要突破口。身处教育数字化转型的关键时期，基础教育领域的决策者和管理者要准确把握智慧教育形态的关键特征、明确构建智慧教育形态的基本路径，充分利用技术优势赋能教育变革，推进教育数字化转型可持续发展。