我国智能教育装备发展现状及重点研发方向分析
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【刊载信息】郑娅峰,王杨春晓,严晓梅,张志祯,郑永和. 2020. 我国智能教育装备发展现状及重点研发方向分析[J]. 中国远程教育(11):11-19.
【摘要】智能教育装备是智能时代教学活动的基础条件,直接作用于教育教学过程,对深化课程改革、提高教育质量、培养学生核心素养和实践创新能力具有重要作用。教育装备内容陈旧、利用率低、适用性差、智能化程度低是现阶段制约我国教育信息化深入推进的重要瓶颈之一。在调研总结我国当前教育装备发展状况的基础上,界定了智能教育装备的概念并提出智能教育装备发展的必要性和新思路。从智能教育装备体系构建、研究重点和发展思路三个方面进行深入阐述,为我国智能教育装备的研究和发展提供有价值的参考。
【关键词】智能教育装备;人工智能教育;标准制定;智能教育环境;效果测评;人机协同;学科装备;智慧课堂
一、
研究背景
人类社会进入智能时代,科技创新已成为推进教育教学模式变革的内生动力(陈丽, 2018)。智能时代人机协同、跨界融合和共创分享的特点将对传统教育理念、教育体系和教学模式产生重大影响。智能教育装备是智能时代教学活动的基础条件,直接作用于教育教学过程,对深化课程改革、提高教育质量、培养学生核心素养和实践创新能力具有重要作用,是全面推进素质教育、促进教育公平、实现教育现代化的重要基础支撑。在新的时代背景下,如何应用先进的信息技术探索智能教育装备发展的新思路,已成为当前教育信息化发展面临的重要研究问题。
我国智能教育装备研究起步较晚,但发展迅速。当前,教育领域已经基本完成了教育信息化的基础设施配置,但智能化、前沿化教育基础设施的建设仍处在起步阶段。近年来,国务院、教育部相继发布了《新一代人工智能发展规划》《高等学校人工智能创新行动计划》《教育信息化2.0行动计划》《中国教育现代化2035》等文件,旨在深化科教融合推进智能教育建设。《教育信息化2.0行动计划》明确提出要依托各类智能装备和网络,积极开展智能化教学支持环境建设,加快智能教室、智能实验室和虚拟工程等智能教育装备及设施建设,加强智能教育助手、教育机器人、智能学伴等关键技术研究与应用。《新一代人工智能发展规划》提到,利用智能技术开发智能教育助理,建立智能、快速、全面的教育分析系统。这些政策文件指明了教育智能化的发展方向,对我国智能教育装备从研发、应用到产业化都提出了更高要求,体现了教育装备研究的迫切需求。
为此,本研究首先选取中国知网中教育装备相关的文献进行分析,对教育装备相关概念进行溯源,厘清教育装备的内涵和概念界定。然后,在中国知网中以“教学仪器”“教育装备”“教育技术装备”“电教装备”为主题进行检索,重点关注核心期刊文献,总结当前教育装备领域的研究现状。通过汇总当前教育装备的研究内容,结合智能时代教育装备发展的新问题和重要政策文件,提出了智能时代教育装备重点研究内容的体系框架。基于专家咨询法,直接征询高等学校、研究院、电教馆等机构在人机交互、学科教学、创客教育、VR教育、脑与认知科学等研究领域6名专家的书面意见,将归纳、合并和总结汇总后的重点研究方向再次发送给6位专家直到形成共识,以期为我国智能教育装备的发展提供建议和路径指引。
二、
教育装备概念辨析
教育装备最早被称为“教学仪器”(刘诗海, 2003)。我国在1978年颁布的《中学理科教学仪器配备目录》和《小学数学自然教学仪器配备目录》均使用这个术语。早期教学仪器仅关注学科工具和仪器,只能够满足基本的教学需要。伴随着教学仪器的种类越来越丰富,逐渐演变出“教育装备”这一术语。2013年,教育部教学仪器研究所正式更名为“教育部教育装备研究与发展中心”,标志着教育装备这一术语在教育教学发展和研究中的确定(教育部, 2013)。多年来,由于该研究领域更偏重产品和工程实践,理论研究相对较少,因此对教育装备还未有相对统一的概念界定。
我国学者在不同时期从不同角度对教育装备进行了概念界定。一些研究者将教育装备定义为实施和保障教育教学活动所需的仪器、器材、学具、设备和设施以及相关软件的总称(赵锦红, 等, 2005)。还有研究者将教育装备定义为包含装备、人员、环境、管理等的复杂系统,认为教育装备是指在教育领域中为实施和保障教育教学活动而配备的各种资源的总和以及对其进行相应配置、配备的行为与过程(殷常鸿, 等, 2005)。刘诗海(2014)则认为教育装备是指在学校教育教学活动中产生作用的物资资源。这个物资资源包含了学习资源、教学仪器、教学设备、育人设备。该定义进一步扩大了教育装备的外延,将办公管理、服务设备等育人设备都纳入到教育装备的范畴。面对时代的变化,教育装备的内涵也重新被定义,研究者认为现代教育装备是指以计算机为代表的数字化教育教学工具(张倩, 等, 2019)。总体来看,国内研究者从教育装备的作用、功能、特征等角度对教育装备的概念进行了不同层次的界定,并伴随时代发展不断完善和丰富。
在人工智能时代,教育装备的内涵与外延不断扩充。以物联网、传感器、虚拟现实/增强现实(VR/AR)等为代表的新兴技术促进了教育装备向智能化方向发展,演变出新一代智能教育装备产品。智能教育装备作为智能学习环境的重要基础支撑,与教学过程紧密融合,在教学中的作用越来越突出。然而,学界对智能教育装备还未有深入的探讨和明确的定义。
本文通过对教育装备概念进行溯源,结合智能时代教育装备的特点和需求对智能教育装备做出概念界定。智能教育装备是指运用信息化与智能化技术手段,吸纳前沿的科技创新成果,实施和保障教育教学活动的先进的教育教学仪器、设备、设施以及相关软件的总称。更广义的理解为,凡是一切运用了信息化和智能化技术手段进行自身的创新以及吸纳前沿科技创新理念的融合创新,并在整个教育教学环节起到实施和保障作用的教育教学仪器、设备、设施及其相关软件,都称为智能教育装备。
三、
智能教育装备研究与发展现状
(一)教育装备研究现状
已有研究将教育装备领域分为装备管理、测量评价、装备标准、实验教学和教育装备的信息化与智能化五大研究课题(艾伦, 2019)。其中,装备管理类研究最多,而信息化与智能化研究相对较少。
教育装备管理是传统教育装备中探索较为深入的一个方向。早期的装备管理研究主要关注装备的使用、登记、报废等操作层面的研究。近年来出现了一些智慧管理和大数据等视角下教育装备管理应用的新观点,包括依托大数据技术开展宏观管理和决策(陈京, 2019)、基于物联网技术实施智能化决策(邱峰, 等, 2018)以及基于云平台实现云端远程统一管理及统计(殷常鸿, 等, 2018)等不同的技术支撑方法,以解决原有手工管理费时、费力和误差较多的问题。
教育装备测量评价是当前教育装备研究相对深入的另一个方向。研究者从不同的理论视角提出了不同的评价方法。早期教育装备评价多基于军事中的装备效能理论,对装备采用可用性、可信性和可靠性指标进行效能评估,如基于ADC模型效能评估方法(王晓迪, 等, 2012)。伴随教育技术领域中绩效技术理论的发展,一些研究从收益的角度考虑装备性能、装备效能和装备成本等评价指标,如DEA投入产出评价指标体系(王艾艾, 2012)和基于均衡性指数的教育装备绩效评价(艾伦, 2016)。近年来,研究者意识到装备作为教学产品的服务属性,开始从教学的适用性和满意度等角度实施教育装备的评价,如基于用户体验的评价方法(张倩, 等, 2019)、产品导向的教育装备评价指标体系(任志明, 等, 2019)和创客教育装备的教学适应性评价(吴永和, 等, 2018)等。这些方法从教学装备的适用性场景出发,驱动教学装备对教学环境更友好的支持。
教育装备标准制定是教育装备研究发展相对缓慢的一个方向。早期的教育装备标准多为配备标准和性能标准(张忠伟, 2006),较少涉及应用标准。2018年11月,教育部发布《关于完善教育标准化工作的指导意见》,要求出台教育装备分类标准,加快完善教育装备配备的标准研制。一些研究者意识到教育装备的标准制定不同于一般工业产品的标准、过程与服务要求,必须体现教育领域自身的特点,满足教育领域的特殊要求。张倩等(2019)从教育产品适用性角度提出了教育装备的评价标准;张耀东(2017)从层次和应用相结合的维度提出了加强教育装备标准的推进策略。
实验教学研究主要针对学科实验仪器装备的相关研究。研究者从不同学科实验教学如何与学科教育装备进行深度融合方面进行探索,如生物教学装备对生物学课程的教学改革(王健, 2019)、创客教育装备促进创新意识及批判性思维发展(许艳娟, 2019)等相关研究。在以STEAM创新教育引领的教学改革浪潮下,学科实验装备的作用正在从教学辅助转变为教学支撑。
教育装备的信息化与智能化是最近几年出现的新的研究领域。有研究者指出,教育装备应在学校教育教学中表现为性能上的“渺无痕迹”和功能上的“智能涌现”(艾伦, 2018a),但并未对此做出更为详细的论述。也有小部分研究者将不同领域的创新理念与教育装备结合开展初步的探索,如马如宇(2019)提出了将多元智能理论应用于学前教育装备中的创新思路。
(二)教育装备发展现状与现存问题
伴随教育信息化的发展,教育装备也呈现出数字化、网络化和智能化的发展趋势。尤其是在新的教育教学形态下,智能教育装备研究成为重要发展方向。智能教育装备作为新兴装备支撑领域,其总体研究呈现起步阶段,研究内容较为浅层,涉及领域相对较窄。《教育部关于新形势下进一步做好普通中小学装备工作的意见》明确指出,在新形势下教育装备仍存在装备标准体系不健全、发展不平衡、不适应教育教学的需要、适用性评价体系不健全等问题。
从智能教育装备当前的研发技术来看,基于大数据、云计算、物联网、人工智能等新技术的新型智能教育装备生态体系尚未建立。有限的教学环境交互技术难以满足教学交互设备沉浸式、体验式和人机协同发展的需求;科学领域最新技术成果还未融入智能学科教学装备,形成技术生态和教学内容生态的双向融合;创客教育、STEAM教育、人工智能教育等创新型教育教学改革还缺乏具有我国自主知识产权的智能教学装备的支撑。认知科学和脑科学规律的发现还未转化为面向学习障碍诊断和干预的教育装备支持产品。
在测评体系方面,当前装备领域的评价大多借用军事装备的效能评价体系(王晓迪, 等, 2012),并不完全适用于教育装备领域。在新的技术背景下,如何设计更科学、高效的数据采集方式、构建基于大数据的采集与分析处理评价模型,是新时期教育装备测评需要解决的重要问题。在标准建设方面,我国智能教育装备可持续发展的标准、规范、专利体系尚未建立,在国际教育装备产业的技术标准方面还未拥有话语权。尽管有少量研究者已经意识到仅从功能制定标准的局限性,但当前的研究仍更多地集中在功能与技术参数标准,而忽视标准制定的系统性和拓展性(殷常鸿, 等, 2019)。在新课程标准下,教育装备在教育活动中发挥着越来越重要的作用,加快教育装备标准制定的广度和深度,对于促进教育公平和提高教育质量具有重要的现实意义。在科学管理方面,基于数据驱动的装备管理和决策系统平台还有待研究与部署。
总体来看,智能教育装备理论体系、方法体系和技术体系都亟待深入研究。基于此,本研究针对当前智能教育装备研究存在的问题与挑战,结合新技术融入教育领域的现状,对智能教育装备研究的研究体系、重点研发方向和发展思路进行梳理,以期为我国智能教育装备的发展和实施方式提供新的思路。
四、
智能教育装备研究体系
作为与新兴技术融合的交叉研究领域,智能教育装备领域还没有一个明确的研究模型。教育装备服务于教育活动,教育活动包含教育者、受教育者和教育影响三大要素(全国十二所重点示范大学, 2014)。教育装备学的研究对象正是教育装备以及教育装备与人和环境的关系(艾伦, 等, 2006),即对应了教育活动中的教育影响要素。教育影响又包含教育内容和教育措施。教育措施指教育活动中采取的方式和方法,以及开展教育活动所采取的一切物质手段,其中最重要的是教学环境和教学手段。因此,本研究将教育装备对教育内容的深化、对教学环境的支撑和对教学手段的改造作为核心研究内容。
智能教育装备是构建智慧教育情境的基本载体(孙震, 等, 2019),是实施未来教育新型教学活动的重要保证,应始终服务于完整的教学环节。要理解教育装备研究的关键要素,建立智能教育装备研究模型,必须对未来教育教与学的本质构成进行探究。无论是终身学习理论还是建构主义理论,都强调以学生发展为中心,以新的形式改革教育内容、教育方法和教育场所。未来教育环境应提供个性化学习支持与分析,提供开放共享的服务模式,提供自然简便的交互界面或接口(黄荣怀, 等, 2019),因此教育装备支持教学过程也需满足个性化、交互性和开放性三个基本特征。更进一步说,教育装备作为教育活动的实施载体,其自身需要构建管理、标准和测评机制,确保进入教育教学互动的有用性、可用性和适用性。
因此,将环境、内容和手段作为教育装备着力研究的三个核心要素,将个性化、交互性和开放性作为三个基本特征,将管理、标准和测评作为三大支撑要素,共同构建智能教育装备的研究模型(如图1所示)。
图1 智能教育装备研究模型图
在图1中,内部灰色区域表征智能教育装备需坚持以学生发展为中心的总体原则,即智能教育装备的发展应该始终坚持为育人服务,不能为装备而装备(顾明远, 2016)。基于这一总体原则,智能教育装备赋能三个基本元素。智能教育装备赋能教学环境重点关注教育装备对智能校园、智慧学校、智慧课堂等基础环境建设的支持,智能教育装备赋能教学内容主要关注教育装备依托的新型课堂教学资源库的建设,智能教育装备赋能教学手段主要关注教育装备对创新教学手段的支持。同时,智能教育装备还需满足为每个学生提供不同内容的个性化特征,满足扩大学习空间、丰富学习方式的交互性特征,满足装备资源可共享、可连接的开放性特征。更进一步说,利用大数据和机器学习等新技术,全面掌握基础数据,完成教育装备的过程化、动态化管理,建立教育装备现代化标准体系,达成智能教育装备的评估机制,为教育宏观决策提供可靠依据。
围绕智能教育装备研究模型中的各个要素及其关系分析,通过对当前我国教育领域亟须解决和重点发展的研究方向进行梳理,本文提出了我国智能教育装备的研究框架(如图2所示)。
图2 智能教育装备研究框架图
该框架主要包含理论支撑层、关键要素层和教学服务层三个逻辑层次。在理论支撑层中,主要以当前教育科学、认知神经科学、计算机科学等领域前沿成果为支撑,吸纳各学科经典及前沿理论,如沉浸式学习、以学生为中心的建构主义理论、认知神经科学理论等,在智能教育装备的创新发展中应充分以这些理论为指导。关键要素层主要以当前迫切需要解决的教育装备技术发展问题为主,涉及虚拟体验、实时仿真、自然交互、感知终端、研创环境、脑智测量、测量评价和管理分析等多个方面,如以虚拟体验为手段的各学科虚拟仿真实验设备和平台、以机器嗅觉、机器触觉和情绪理解为基础的多模态感知终端等。教学服务层主要是依托智能教育装备真实教学活动的实施,最终服务于教与学的过程,以全面创设和支持基于真实问题情境的线上线下学习为重要目标,支持教师、学生、环境、过程以及教学内容的自然交互,促进教学模式和教学手段的创新变革。
五、
智能教育装备重点研发方向
图3 智能教育装备研究内容框架图
(一)智能教育环境装备
沉浸体验、智能交互、软硬件结合的装备特征是当前智能环境装备的主要发展趋势。这一特征在《文化部“十三五”时期文化产业发展规划》和《关于推动数字文化产业创新发展的指导意见》等规划意见中都得以明确。在教育装备领域,实现主动感知环境、追踪学习过程数据、自主做出分析和决策的能力的智能环境装备,是构建智慧学习环境的重要支撑。
为达成在自然人机交互的过程中自动采集教与学过程的多模态数据,为个性化学习、自适应学习、智能教学干预提供数据保障,需要从交互、感知、终端、分析多维度进行教育环境装备的研发探索。该领域的未来研究应聚焦于以学生为主体,符合人体工程学和认知规律的智能教学互动装备、智能环境感知装备、智能学习终端以及以大数据采集为支撑的智慧学习环境分析系统的研究。
智能教学互动设备研究应以提升学生学习过程的沉浸感、促进学生对于复杂场景系统的探索能力为目的,探索与教学场景的自然交互,改善原有“键盘鼠标+屏幕”造成的感知通道单一的交互方式。
智能环境感知装备应能准确感知教学环境与教学主体的特征,为智能教育装备提供适应性教与学支持和干预的基础。智能感知装备的研究应在现有环境与个体生物、心理状态感知技术与设备的基础上,探索面向多样化环境下的位置感知、情境感知、社会感知等情境感知功能设备,并验证特定感知技术对于教育场景的适用性。
智能学习终端主要实现在教育场景师生交互的互操作性、无缝连接和深度参与。终端需考虑学习和传播理论,依据学习者需求进行技术重构,而非泛化的功能设计。终端可以内置多模态、多来源感知数据的整合模型,为进一步探究环境及个体基础数据与学习行为、态度和绩效的关系提供数据支撑。
智能学习环境分析系统则应聚焦于教育数据采集、学习者建模和学习分析领域的智能技术,建立学科知识本体库、认知模型库以及推理引擎等核心基础模块,对采集的感知学习过程交互数据进行自动化分析,实现学科工具、学习活动序列、社会知识关系网络等学习资源与学习服务个性化、适应性推送,帮助深化智能教育装备在探究教育教学规律和实施教育决策。
(二)智能学科教学装备
实验是学科教学的重要组成部分。《配置标准》充分体现了2019年9月教育部正式实施初中物理、化学、生物学等六个学科教学装备配置标准。该标准明确了以学生发展核心素养和学科核心素养为中心的教育装备服务目标,体现了学科教学装备从最初的保障教学到当前促进教学的价值导向转变,从传统实验仪器配置向具有现代科技含量的数字化、信息化、集成化、微型化等多元装备配置的转变。因此,如何创造性地将科学领域最新技术成果融入智能学科教学装备研究,真正推动学科核心素养的发展是当前智能学科教学装备发展应关注的重要问题。学科教学包含教学仪器、实验平台和教学资源三方面重要内容,因此智能学科教学装备可以从学科教学仪器设备、虚拟仿真实验平台和学科教学资源库三方面进行创新研究。
学科教学仪器装备目前还存在与教育需求不符、适应性差、性能落后等问题,需要融合新技术开展学科教学装备的产品创新。学科教学仪器设备研究应该依照不同学科的学习内容与教育特点,有针对性地开发辅助教与学过程的教学仪器,拉近学生与知识点的距离,达成从接受向探究、参与、观察、体验、实验、猜测、推理、验证、应用的创新教学模式转移,带动想象和认识活动的提升。
虚拟仿真实验平台研究应紧密结合计算机虚拟仿真技术,研发学科探索性虚拟实验平台。平台应具有延伸实验教学时间和空间等特点,能够为实验教学提供更丰富和更有趣的物理场景,突破虚拟实验的物理环境限制,对学生的兴趣提升、知识构建与迁移、思维创新大有裨益。更进一步说,利用虚拟技术还可以为学科教师提供参数可调、模态可变的灵活实验教学,从而拓展实验教学内容的广度与深度,真正服务于实验中的教师教学和学生习得。
学科教学资源库的建设是大规模学科教学应用的基础,因此学科教学资源库的建设应广泛吸纳现有新技术方法破解资源孤岛和资源迷航的问题。如建立基于元模型的学习资源统一描述体系,解决不同资源的异质异构问题;融合基于知识图谱和语义网知识关联等技术思想,增进知识存储和推理推送能力,实现资源的语义汇聚与进化;利用云计算等新技术方法加强资源的自动检索和个性化智能推荐,提升资源的利用效率。
(三) VR/AR教育装备
VR/AR技术在教育教学领域的应用前景已经被广泛研究,并成为未来视听教育的必然发展趋势。近年来,《国家创新驱动发展战略纲要》《教育信息化“十三五”规划》《教育部教育装备研究与发展中心2018年工作要点》《教育部关于新形势下进一步做好普通中小学装备工作的意见》等多项政策文件明确提出推进虚拟现实技术在教育教学中的深入应用。
VR/AR技术用于教学资源、实验操作、实践活动等场景,可以将抽象复杂的内容进行可视化、形象化呈现。结合VR/AR的教育装备是创设情景化、交互化教学场景的直接、有效手段,是教育装备促进教学创新发展的重要途径。针对当前VR/AR教学环境中教学装备种类单一、适用性不足和教学资源匮乏等问题,虚拟技术与现有教学模式的融合应用主要聚焦虚实融合的学习环境探索,围绕VR/AR虚拟仿真实验环境、VR/AR技能训练装备、VR/AR虚拟课堂与教学资源库等领域开展研究。
VR/AR虚拟仿真实验环境建设应探索利用视觉、触觉反馈与沉浸式环境相结合的特征,将教学内容和虚拟仿真实验环境进行交互设计,强化学生对缄默知识的理解,增强实验体验,激发学生的学习兴趣。同时,应对装备研发、实验项目、教学方法、教学效果之间的关系深入研究,获得有效性验证。
VR/AR技能训练装备需探索利用先进的力反馈装置、体感识别等技术开展艺术、制造、医护、抢险等领域的技能实操训练。如利用虚拟现实技术进行儿童安全教育就是当前非常热点的研究问题。
VR/AR虚拟课堂与教学资源库方向应聚焦于课堂教学环境,探索沉浸式、高融合的VR/AR课堂装备的优化与研发,并通过配套的VR/AR教学资源库,提升课堂教学效果。VR/AR教育的应用还处于起步阶段,开展制定虚拟现实教育装备的技术标准、资源开发、教学设计、应用评价和数据交换等规范研究同样具有重要意义。
(四)创客/STEAM教育装备
当前,以创新精神和实践能力培养为目标的创客/STEAM教育成为我国中小学促进教育教学变革的主阵地。2016—2018年,教育部教育装备研究与发展中心在其年度工作要点中持续强调应贯彻国家“双创”要求,为创客教育、STEAM教育提供教育装备支撑。在最新版的《普通高中信息技术课程标准》中也明确将开源硬件和人工智能纳入选择性必修模块。因此,满足创新课堂应用的创客/STEAM教育相关产品成为当前重点研发方向,具体包括教育机器人、开源硬件产品和创客/STEAM课程体系研究。
教育机器人在教育领域的作用不断提升。发展教育机器人有助于促进我国人才培养模式及教学方法的改革与创新,提升教学效率与质量(陶沙, 2019)。教育机器人研究在理论层面应着重基于未来教育视角的先进理念融入,探索学习科学、脑认知科学等领域学习与认知规律的浸润和融合;在技术层面应着力于发展自然交互模式、多通道数据融合、适应性教学策略和个性化反馈等功能支持,实现教育装备的自感知、自适应、自诊断能力的大幅提升;在应用层面则应关注教育机器人向特殊教育、儿童语言教育、工业制造培训等不同学科领域的整合性应用。
在开源硬件产品研究方面,当前应在已有开源硬件基础上开发满足创客教育需求的新型板卡、扩展模块,研发支持创客活动的工具箱及实验平台,研制开源硬件配套资源包、扩展包、编程软件、教程资源等。更进一步说,创客/STEAM教育装备的研究应以发展适应整合学科教学方式的教育装备为目标,改变过去以装备的合规性和耐用性来契合单科教学的装备理念,以高新技术装备应用促进学生创新能力的提升。
课程体系研发是实现多样的创客/STEAM创新教学理念的土壤。研究领域应探讨如何形成一套基于装备的教学方法、教学活动和教学设计体系,促进装备与课程的紧密融合。同时,应关注装备在教学课程应用的适宜性和实效性研究,建立创客教育装备适用性评价原则,构建有用性、可用性、易用性的全面评测标准,突出创客教育装备为教育教学改革服务的价值导向。
(五)脑智科学装备
脑智发育是当前国际脑与认知科学最受关注的前沿领域(陶沙, 2019)。我国在《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》中就把“脑科学与认知”列入基础研究的科学前沿问题之一。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年(2016—2020年)规划纲要》中将“脑科学与类脑研究”作为15个“科技创新2030——重大项目”之一。脑智科学装备的研发对于国家战略具有重要意义。在教育领域,儿童和青少年的脑智提升是国家公共卫生健康和教育发展领域的核心。
基于多样本、多模态的脑智大数据为认知神经科学提供了全新的研究视角,促使最新的脑科学研究成果逐渐用于指导教育政策制定和一线课程教学改革实践(左西年, 等, 2018)。脑智科学装备的研究成为脑科学指导教育教学研究的重要载体。该方向重点关注多模态生物信息数据采集与分析装备、学习障碍儿童的脑问题诊断装备、脑智测验装备以及脑智提升工具四个重点研究内容。
多模态生物信息数据采集与分析装备依据认知神经科学和脑科学最新研究成果,构建融合可穿戴脑电、心率、皮肤电、眼动和坐姿分析等生物信息的脑认知智能硬件平台,实现多模态的实时数据采集与分析。
脑问题诊断装备主要在采集正常学龄儿童的脑认知和生理指标的基础上,建立正常学龄儿童脑认知和生理指标数据库,推进在儿童学习困难问题识别、脑发育异常和情绪行为问题预警、防治与康复体系等领域的装备研发和技术突破。
脑智提升装备应结合脑科学、认知神经科学、计算建模、机器学习等前沿领域研究,依托脑智发育大数据实现个体化、标准化的多维度脑发育评估、感觉运动与认知测评、学习能力评估与发展预测以及基因—环境风险测评等相关脑智测试。更进一步说,利用可穿戴近红外脑功能成像系统和可穿戴脑电测量系统同步分析学习者脑功能结构特征,研究学习者脑认知加工机制,研发与应用认知康复与提升系统、神经反馈训练技术与设备、智能化在线提升系统等脑智提升工具。
(六)装备标准、管理与测评研究方向
智能教育装备标准对于保障装备设计、开发、应用、管理和评价具有重要的支撑作用。同时,基于标准的装备测评工具研发能够优化教育评价机制,促进教学质量提升。建立、制定与修订教育装备标准是当前教育装备研究领域工作的重中之重(艾伦, 2018b)。2019年,《初中物理教学装备配置标准》等六个学科教学装备配置标准以及《义务教育综合实践活动教学装备配置标准》相继发布,从宏观上对装备质量和配置进行了规定,但在更为微观的数据标准以及装备管理和装备应用效果测评方面还缺乏大量的规范,用以确保智能教育装备的良性发展。
智能教育装备标准应包含数据安全和隐私标准、软硬件数据接口与元数据标准等。通过研发面向教育装备的数据采集、储存、共享、公开和安全管理等环节的行业标准,支持教育主管部门对教育数据的统筹管理,可以提升大数据环境下的教育治理能力。更进一步说,为了推动教育装备产品的互联互通和数据共享,该研究方向还需要研制开发软硬件数据访问接口统一标准,解决当前教育装备功能不关联、数据孤岛、系统间难以互操作、信息与教育应用相互脱节等问题。
智能教育装备管理应在贯彻安全与隐私标准的前提下,依据大数据等新技术开展教育过程监测、学情分析、发展预测等研究,为宏观决策提供参考和数据支撑。
测评与评价主要研究教育装备适用性测评和应用有效性测评。前者主要围绕教学实际需求和教学环境条件分析与评价教学装备质量、性能和适用性,为装备设计和生产单位提供准确高效的装备测评工具;后者主要是教育装备在现实场景中应用后的效果评价,根据评价标准与量表研发测评工具对特定场景中的教育装备应用提供科学的测评服务。
六、
面向未来的创新融合发展
智能教育装备的发展是智能时代下教与学改革的必然诉求。当前,具有产业自主创新能力和核心竞争力的智能教育装备研发还面临诸多挑战:现有研究成果多数仍立足于工业时代以知识传授为主的教学模式支持设计,缺乏智能时代核心素养为主导的创新教育理念的融入,无法满足教学全过程下“数字化”“个性化”“智能化”教育教学需求,亟须通过创新融合为现代化智能教育装备提供强力支撑。
智能教育装备创新融合具有两个层面的意义:
(一)基于内在创新源的创新演变
智能教育装备依托自身发展基础,发挥内容联想机制,激发持续的创新内容。如在创客教育领域,由最初的物联网模块、传感模块的持续改进和创新,衍生出图形化编程和开源电子硬件结合的丰富的可编程创客实验箱,继而又衍生出面向人工智能的视觉感知、颜色感知等实验装备及配套课程体系。总体而言,基于内在创新驱动的装备研发与转化将改善我国智能教育装备适切性不强、性能落后、利用率低下、集成性低等问题,为教育装备技术与学科深入融合提供有效途径。
(二)基于外部创新源的创新融合
与内部创新依赖原有知识和技术不同,外部创新融合需要打破原有知识框架和壁垒,鼓励探寻和发现交叉创新。如脑认知科学最新研究成果与VR/AR教学仿真结合研究学习者在虚拟三维环境中的行为表现和心理状态,通过眼动脑电等生物信号装备实现对学习者全模态测评,收集大量用户在互动过程中的过程数据和心理数据。结合机器学习技术,建立基于学习者在虚拟环境下的问题解决模式的深度学习模型,构建更为和谐的人机交互环境。科技创新成果向智能教育装备的渗透将加快促进教学环境、教学模式、教学评价和教学管理的创新与变革。
当前,教育装备已从单一教学工具发展到连接智慧教室、智慧校园的综合工具,从简单的示意功能发展到多模态信息复合体,从支持课堂应用发展到促进终身学习与发展,不断向智能化、创新化和专业化发展。全面认识智能教育装备的发展趋势是智能教育装备创新设计的前提。未来研究应充分挖掘前沿和重点研究内容,将先进技术理念和教育装备设计研发相融合,探索基于新技术的智能教育装备教学融合新模式,实现教育装备从融合应用向创新发展的高阶演进,助力传统课堂教学向现代课堂教学转变。
参考文献
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作者简介
郑娅峰,博士,副教授,硕士生导师,河南财经政法大学计算机与信息工程学院(450018)。
王杨春晓,博士研究生;严晓梅,博士后;张志祯,博士,副教授。北京师范大学教育技术学院(100089)。
郑永和,硕士,教授,博士生导师,本文通讯作者,北京师范大学科学教育研究院院长(100089)。
基金项目:本文受2019教育部人文社会科学基金项目“大规模在线教育中协作学习实时分析及可视化研究”(项目批准号:19YJC880142)、2019国家自然科学基金资助项目“大规模在线教育中协作讨论过程的自动化分析与可视化关键技术研究”(项目编号:61907011)和2020年河南省哲学社会科学规划项目“后疫情时代在线教育公共服务供给策略研究”(批准号:2020BJY003)资助。
责任编辑: 韩世梅
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