张家华等 | 智能技术赋能教育：教育高质量发展的新动能 ——第二十届教育技术国际论坛综述
摘要：第二十届教育技术国际论坛聚焦于“技术赋能教育高质量发展”，站在智能时代国家教育战略的高度，从教育新基建、智适应学习、教师专业化、产学研转化等领域的研究成果，进一步肯定了智能技术对于提升教育系统的有效性、公平性和成本效益的积极作用。文章通过对本届论坛的综述，指出智能技术是教育变革创新的核心驱动力，是教育高质量发展的新动能。智能技术赋予教育以新的范式、新的环境和新的要素，顺应了新时期国际教育改革发展的总体方向，符合我国教育高质量发展的内在需求。
关键词：智能技术；智能教育；人工智能；教育技术；高质量发展
2021年11月27至28日，由教育部高等学校教育技术专业教学指导分委员会主办，浙江师范大学、温州大学、浙江工业大学、杭州师范大学四校联合承办的第二十届教育技术国际论坛在浙江金华成功召开。大会聚焦于“技术赋能教育高质量发展”主题，展现了教育技术领域的学者对习近平总书记所提“建设高质量教育体系”的热切响应和积极探索。来自联合国教科文组织、世界银行、各地市教育科学研究院等机构，清华大学、北京大学、北京师范大学等高校，广东华侨中学、杭州求是教育集团、石嘴山第二小学等中小学的700余名专家学者、师生积极投稿，64000余人（次）参加了线上论坛。论坛现场，相关专家、学者等通过主旨报告、分论坛报告等多种方式深入讨论交流，直击教育技术领域的热点问题，重点探讨了智能技术赋能教育高质量发展的新动能、新图景和新挑战，共议智能技术赋能教育高质量发展的前沿研究与思考。
一 教育新基建赋能：
推动教育体系变革与智能化治理
在人工智能（Artificial Intelligence，AI）浪潮的冲击和影响下，教育领域正在经历一场深层次变革，技术正在重塑教育的新形态。在此背景下，探索如何应用新技术推动教育事业的发展具有重要意义。在本届论坛上，专家、学者聚焦于人工智能教育与教育新基建的发展，拥抱AI的最新前沿技术，为AI教育应用提供了多维视角的理论论证和实践创新研究成果，也为其中涉及的伦理规范、教育治理等问题提供了解决方案，并指明了未来的研究方向。
1 AI赋予教育革新的目标与挑战
AI时代已经来临，AI与教育的融合发展成为未来教育变革的重要趋势。从教育目标来看，台湾科技大学黄国祯指出AI技术带来了新的教育契机，智慧教师、智慧学伴和智慧学具将改变传统教育，“一人一孔子”将成为可能。AI素养教育应以教育为本、科技为用，重点培养学生应用AI技术的信念和能力，AI教育体系中各层次的目标和主要任务设置应结合不同学生的学习特点，有所侧重、相互补充，以满足多类型、多层次AI人才培养的需求。当前，AI系统还无法向人类用户解释其自主决策和行动原因。为此，加拿大阿萨巴斯卡大学Kumar阐述了可解释人工智能（eXplainable Artificial Intelligence，XAI）技术如何通过预测和解释模型来帮助教师开展写作教学，指出XAI的目标是提升人工智能之于人类的可信任度，便于用户理解、信任并有效管理AI伙伴。
随着AI技术的发展，人工智能将趋向于为教育整体性变革赋能[1]，这不仅体现在教育目标层面，还深入渗透在教育环境、教学内容和教育方式等方面，也将由此引发AI在教育领域的技术应用、科学伦理、全球治理等诸多方面的问题。台湾师范大学蔡今中基于全球视角思考新冠疫情下网络学习面临的技术应用挑战，指出科技导入教育受多方面因素的阻碍，主要包括：①外在因素，如教师缺乏足够的机会、时间、培训和机构支持等；②内在因素，如教师的教学信念、科技信念和教学改革的意愿不强烈等。河南大学兰国帅总结了AI给教育带来的多重风险和挑战，涉及数据所有权、用户知情权、同意权和隐私权等问题；AI算法中可能存在有意识或无意识的偏见，对学习过程的持续监控可能带来“侵入性”和“非人性化”问题；另外，AI教育应用还可能加剧国家内部不同群体以及不同国家之间的“数字鸿沟”。智能信息技术给教育领域带来的契机与挑战具有世界性，世界银行首席教育专家梁晓燕结合非洲国家教育信息化的发展现状，介绍了信息技术在促进非洲教育发展过程中所面临的教师资源、课程实施、财政管理等方面的挑战，进而提出相应的短期应对措施和长期发展策略，并从人类共同体的角度呼吁国际同仁应进一步关注和支持非洲教育。在学生发展个性化、社会发展智能化的今天，教育改革的目标、内容、方式需顺应时代变迁，符合国家人才战略需求[2]。同时，在追求利用AI促进人类福祉的过程中，要密切关注并应对新技术应用于教育领域所面对的诸多挑战，真正实现科技对教育的革命性重塑。
2 AI促进教育要素的优化与升级
在智能时代，随着信息技术的不断迭代发展，以人工智能为代表的智能技术正在成为教育改革的核心引擎。广东工业大学胡钦太从教育体系整体进化革新的角度出发，提出智能技术推动教育体系的内部要素优化升级和赋能重构主要体现在十个方面：①教育理念重构，从封闭、单一、一刀切走向开放、多元、个性化；②教学流程重组，主要涉及教学角色、教学结构、课程模式、教学资源等；③教学方式变革，主要涉及教学方式、教学元素、教学特征等；④课程体系创新，包含顶层设计、统筹推进和整体融合等层面的探索；⑤学习空间重构，包括物理空间重构和网络学习空间优化；⑥教学质量评价优化，包括课堂和在线教学过程分析、教学管理系统数据分析等方面的评价和优化；⑦教育治理方式升级，涉及智慧治理、分类管理、过程监控、趋势预测和风险预警等内容；⑧人才培养模式创新，如学科体系、学校组织形态和人才评价机制的变革；⑨基础设施建设强化，注重新一代信息技术与教育教学实践的深度融合；⑩教育供给模式重塑，构建互联互通、应用齐备、协同服务的“互联网+教育”平台和资源共建共享机制。由此从根本上变革教育系统的层次与结构，宏观上扩展科学治理和统筹决策能力，微观上加强个性化教育能力，进而推动教育体制和教育理念的创新。
智能技术在促进教育体系内部要素优化升级的同时，也推动着教育变革创新的基础要素——教育新基建的快速发展，从而为现代化进程中教育的数字化转型和高质量发展提供强大的物质技术基础[3]。而人工智能技术支持下多模态学科资源的本体特征识别与自适应推荐，在教育新基建中起着重要的支撑作用。西南大学刘革平通过阐述从虚拟现实到扩展现实、从虚拟世界到数字孪生再到元宇宙的演进，指出教育新基建的目标之一就是建设物理空间和网络空间相融合的新型校园，即实现元宇宙虚实融合的场景——元宇宙校园。与此同时，数据治理作为新基建的重要内容，也是当前研究者和实践者共同关注的热点。例如，杭州求是教育集团孟旭东结合新一代智慧校园建设中的数据治理问题，对“学校大脑”这一研究热潮进行了分析，并提出构建“学校大脑”的底层数据架构、应用设计开发和数据集中呈现等策略，丰富了教育新基建的理论研究和实践成果。综上可知，以数据驱动引领教育信息化的发展方向，以深化应用推动教育教学模式变革，以融合创新优化教育服务供给方式，将是人工智能推动教育系统优化与升级的发展趋势，同时也给智能时代的教育发展带来了机遇。
3 AI助推教育应用的规范与治理
目前，AI技术仍在不断地发展，其在教育领域的应用也尚未成熟。学者们清醒地认识到了AI教育研究和应用方面还存在诸多问题，需要进一步规范与治理。例如，北京师范大学黄荣怀基于对人工智能的典型教育应用场景进行分析，提出AI教育应用引发的潜在问题包括不平等（指技术产品与生产者和消费者之间的不平等）、风险（指技术系统会产生难以预料的技术风险）、威胁（指技术发展对人和自然的重塑会引发大量的伦理威胁和监管难题）三大类型；同时，结合欧盟对智能产品的定义，进一步提出应规范有序地提升师生信息素养、建立智能技术产品的校园准入制度、强化人工智能与大数据的教育社会实验研究、规范智能技术的教育应用场景、重视学生隐私保护与数据安全，以推动教育领域中的智能技术治理进程。浙江师范大学黄昌勤从学习科学和认知科学两个维度探索了AI赋能在线学习的理论依据，提出AI赋能在线学习的七个应用原则（如学习科学相关理论指导、满足适性在线学习需求、面向在线学习全生命周期等），并强调要兼顾AI赋能效用与数据道德伦理。华南师范大学黄婕等认为教育人工智能伦理的内涵建设是推进智能教育稳步发展的关键举措，建议通过规模化调研、编制伦理规范指南、进行校企沟通、革新技术、加强服务、提高主体参与意识等措施，以规避人工智能的伦理风险。浙江师范大学陈殿兵通过对一线教育治理相关部门负责人、校长和部分学者进行深度访谈，发现当前教育治理存在“弱化人性”、忽视教育情境多元化价值走向等问题，指出数字治理的良性健康发展有赖于提升一线教育数字治理者的专业性。科大讯飞教育技术研究院刘邦奇基于对我国智能教育行业发展与应用现状的分析，提出智能教育今后需在产业环境上进一步规范、技术应用上进一步深入、产品质量上进一步提升、服务模式上进一步创新以及产业生态上进一步协同。可见，教育是一个非常复杂的系统，既涉及教和学过程的方方面面，又涉及学校、家庭、社会、政府等不同群体。在人工智能教育应用上，只有建立有效的规章制度、确保治理规范，才能推动教育改革的深化发展，并促进教育和科技融合共生、相互赋能。
二 智适应学习赋能：
促进教育大规模、个性化发展
技术支持的个性化学习，现已成为国家教育信息化建设重点关注的议题。智适应学习作为自适应学习的优化升级，有望在人工智能技术的支持下突破传统学习模式中忽视学习者差异的壁垒，真正实现因材施教。本届论坛深刻探讨了如何在保持教育高效率、大规模的同时实现个性化教育，以让智能技术充分服务于新时代教育发展。
1 从“冷智能”走向“有温度的智能教育”
人工智能技术被逐步运用于教学领域，出现了教育机器人、教育智能测评系统、智能教育平台等新的人工智能教育应用形态，但人工智能在改善教学效果的同时，也对教育产生了一定的负面影响[4]。华东师范大学袁振国站在人类教育发展与变革的高度阐述了智能教育的时代价值，通过比较智能教育与人工智能在不同场景运用中的区别后，指出现阶段的智能教育可称为“冷智能阶段”，具体表现为：重技术的应用，轻人的发展；重技术功能，轻教育规律；重已有条件，轻未来想象；重“大数据”，轻“小数据”。现有发展阶段的“人工智能+教育”是以技术为核心，关注把技术运用到教育场景当中，而人工智能与教育融合的应然形态是“教育+人工智能”，故应以教育为本、以人的发展为核心、以人工智能为动力去促进教育形态和育人模式的变革。现阶段人工智能技术应用领域和教育关联最紧密的是智适应学习，同时也是人工智能助力实现教育个性化的关键之所在。智适应学习能自动分析学习者的相关数据、提供有针对性的学习支持与服务，具有深度理解学习者学习行为的智能化能力，将成为推动大规模个性化教育实现的重要技术，促使“冷智能”向“热智能”教育阶段转变。以智能技术应用的重要领域——在线教育为例，实施个性化教学对学生的全面发展有重要影响，如延安大学孟亚玲等发现在线教育中的个性化教学对深度学习有显著的正向作用，故在大规模教学的基础上应注重个性化学习的需求，让人的发展更有效能、让教育的产出更有效益；华南师范大学徐晓东站在落实“双减”政策的教学改革立场，指出在整班教学法改革中要重点关注设计“面向每个学生的课堂教学”，以实现个性化教学；华中师范大学杨九民采用眼动、近红外、脑电、磁共振等技术对在线视频学习策略进行了一系列实证研究，指出教师在视频教学中指导学生时采用适合个人发展的生成性学习策略，可以取得更好的教学成效。总之，有“温度的智能教育”应该既重视技术的应用又兼顾人的发展；在注重技术功能重构的同时，也不可忽视新型环境下教育规律的探索；在保证“大数据”的同时，也应挖掘“小数据”的特征，让大数据定方向、小数据保效果。
2 用新型教学法破解技术的“离心效应”
华中师范大学刘三女牙[5]指出，技术之于教育是必要的存在，但并不意味着技术至善。若技术在教学中应用不当，则可能产生偏离学习目标、损害学生身心发展的现象，即“离心效应”。诸多学者就如何在适当条件下更好地运用合适的教学法来破解“离心效应”提出了自己的观点。例如，陕西师范大学张立国回顾了近40年来国内外的相关研究，指出新兴技术驱动教学创新可能是一条失败的路线，因为在技术增强型学习环境下，关于学习发生的认知神经机制、教与学的新规律、实践性知识匮乏等基础性问题还有待解决；在各方利益的驱动下盲目利用技术开展教学，忽视教学法对教学的驱动作用等，是造成“离心效应”的重要因素；针对这一问题，应该以科学实证研究来揭示技术增强型学习环境中教与学的规律，探寻如何最有效地传授最重要的内容，使学生获得最好的发展。河北大学李金金等基于技术哲学的视角，从客体性和主体性两个维度分析教育领域中人工智能技术异化的问题，提出客体性表现主要分为技术超越自然规律和技术违背社会文化两个维度，而主体性表现为教育领域交往屏障、技术对人的贬低和量化、工具理性盛行三个方面；技术异化的客体性消解路径主要在于技术的内在价值高层次跃升和技术要遵循社会协调原则两个方面，主体性消解路径则在于主体间性理论指导下的师生关系、技术价值理性回归、注重人文关怀三个方面。由此，面对“离心效应”之危，破解之法在于：①理论与实践实现深度关联和双向转化，提升新环境中的教育生产力；②深化教师对技术增强型学习的认识、提升教学能力，并将新理念转化为新行为；③以新型教学法驱动教学创新，实现技术增强型学习环境各要素的融合效应。
三 教师专业化赋能：
推动教师集群化、高质量发展
教师是教育的第一资源，是建成高质量教育体系的重要保障。要真正实现技术赋能教育和教育高质量发展，需充分重视教师这一关键变量。在智能技术促进教育变革的形势下，如何以政策为导向，贯彻落实国家对教师队伍建设的发展规划、发挥新一代信息技术赋能优势、推进教师集群化高质量发展，是人们亟需思考的问题。对此，本届论坛从教师信息化教学能力、智能教研和学科实践、未来教师核心能力与素养三个方面展开了深入探讨。
1 教师信息化教学能力发展
随着信息技术在推动教育创新发展方面逐渐突显的革命性力量，教师的信息化教学能力得到了人们的日益关注[6]。信息化教学能力不是各种能力的简单叠加，而是教师在信息化教学过程中通过不断学习、实践、反思而融合生成的一种知能结构体，具有知能融合性、实践境域性、动态生成性、个体内隐性等特征[7]。西北师范大学郭绍青从学习资源、教与学环境和学生三要素的变革出发，着重阐述了教师信息化教学能力在四个不同发展阶段的要求：①在优化课堂教学阶段，教师要具备利用信息技术来优化教学过程的能力；②在线上线下教学融合阶段，教师要有利用网络来设计、服务课堂的能力；③在群体个性化教育阶段，教师的角色要从讲授者向组织者、帮助者、辅导者转化，为学生提供精准服务；④在智能个性化阶段，将更加强调教师整体教学观的变革，专职教师与智能教师要共同承担教学任务、实现优势互补。浙江师范大学庞兴会通过分析经济发达地区教师的信息化教学能力现状发现：中小学教师对信息化教学持积极的态度，却实施动力不足；不同地域、性别、教龄、学科、职称的教师信息化教学能力水平存在显著差异，但城市教师与乡镇教师在运用智能技术支持教学方面并无显著差异；教师的信息化教学能力整体较弱且随年龄增长呈递减趋势，存在技术教学应用培训与教师学科教学融合不紧密等问题。为提升教师的信息技术应用能力，华中师范大学石雅文提出了“两阶段三方法”的提升策略，即职前利用信息化手段开展培训、职后注重成长反思，同时辅以智能化评价、名师帮扶、成长反思的方法来提高教师的信息化教学能力。由此可知，教师信息化教学能力的研究已不再限于信息化教学的简单培训和初步应用，而是从教育场景、教学有效性等更广泛的视角进行探索，为新时代教师信息化教学能力的整体提升提供了新路径。
2 智能教研和学科实践融合
近年来，教育部陆续发布了《关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》、《关于实施卓越教师培养计划2.0的意见》等系列文件，强调利用新一代互联网和新兴智能技术推动教研新发展。而教研作为教师队伍专业发展的重要途径之一，目前主要面临三类难题：①结构性难题，即区域教师的队伍需求复杂，划一式教研模式失效；②机制性难题，即教研服务要素离散，供给失衡；③效能性难题，即一线教师教研呈粗放式发展，规模化帮扶失准[8]。针对传统教研中的这些难题，华南师范大学胡小勇梳理了过去20年来信息化教研模式从网络教研、博客教研、互联网教研到智能教研的变化，在教研主体机制和技术赋能机制的基础上开展了“学于课程、行于课堂、研于课题”的研究，以促进教师信息化教研和学科实践的融合；同时，通过从小范围区校实践验证逐步拓展到大面积实践和规模化应用，探索了以“五化”策略（即深化教研前沿理论引领、精准化评估教师教研效能、多样化建设教研媒体资源，细化在线教研场景指导以及强化教研实践支架应用）推动研究成果的规模化实证应用和“从小到大、技术升级”的成果推广应用，以实现教师和教研成果的集群化高质量发展。华南师范大学薛晓倩基于活动理论，对在线教研共同体模型构建及其应用进行了研究，分析了目前在线教研共同体存在的问题，得出了“在线教研共同体成员联系不紧密，在线互动行为层次分布不均且多处于较低水平”的结论。安徽师范大学李舒婷通过对一线教师进行访谈，提出智慧课堂学科实践离不开教师队伍信息素养和能力的构建，要从完善机制、优化技术、建设资源方面提升教师的教学和教研能力。从现有研究的实践检验和应用效果可知，信息化教研成果赋能作用强、社会认可度高，未来教师队伍的专业发展需要建构和融入智能教研素养，丰富教育信息化教研素养的内涵，并完善区域教研新形态模型，进一步推动智能教研模式的构建和落地。
3 未来教师核心能力与素养培养
对未来教育的预测，是经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）国家一直关注的重要教育议题[9]。在人工智能技术逐步融入教育领域的背景下，学者开始思考和探讨智能时代教师应具备的能力结构。例如，浙江师范大学周跃良基于对未来教师核心素养的深刻认知[10]，提出未来教师的核心能力包含四个方面：①有效德育能力，包括利用和创造德育机会的能力、组织和实施德育活动的能力、评价学生道德发展的能力和胜任“道德教育者”角色的能力；②课程教学能力，包括研究学生的能力、课程开发的能力、教学评价的能力和学科教学的能力；③自我成长能力，包括教育教学研究的能力、自主学习的能力和协同学习的能力，以及运用多种方式促进自我成长和专业发展的能力；④人机协同能力，即了解教师与人工智能在教育活动中的优势和不足、协调人机功能的合理分工、遵守人工智能伦理和保护学生隐私的能力。在本届论坛上，学者对教师在智能时代的数字胜任力也进行了有益探索，如上海外国语大学王陈欣等结合欧盟教师数字胜任力框架开展了个案研究，针对教学反思、学生意见、集体研讨、专业培训和共同体构建等不同手段，进行了教师数字胜任力发展路径的作用分析并提出了相关建议；南京邮电大学单俊豪对STEM教师教学胜任力的表现性评价进行了模型构建与实践论证，为准确评价STEM教师的教学胜任力提供参考。学者已然意识到无论未来如何发展变化，教育者都必须提前做好准备，而关注未来教师的能力与素养不仅为当下教师发展指明了前进的道路，还将助力教师更好地胜任未来教育实践工作。
四 产学研转化赋能：
助力教育技术学科可持续发展
教育技术学科从1978年建立至今，经历了视听教育、信息化教育、教育信息化和智能化教育等发展阶段，在人才培养、理论研究、学科实践等方面成果丰富。然而，在教育信息化2.0和智能化教育的时代背景下，教育技术学科发展仍处于“南国农之问”的困境，在学科理论的方法突破和学科实践的智能升级等方面还面临诸多挑战[11]。总结过去、展望未来，教育技术学科如何走出一条可持续发展之路，成为了历届论坛专家学者深入探讨的重要主题[12][13]。
1 教育技术学科面临的挑战
信息技术正在不断推动教育变革，具有教育手段方便智能、学习资源丰富多样、学习环境立体智慧、人际交互高效便捷等优势，给教育技术学科提供了很大的发展空间，但也使其面临诸多现实的挑战。江南大学陈明选基于对教育技术学科建设与发展的担忧，提出了发人深省的三个问题：①在当今技术促进教育深刻变革的过程中，教育技术学科如何凸显其学科优势并突破边缘地位、提高社会认知度？②当智能时代运用技术解决教育问题的门槛越来越低时，教育技术学科的核心竞争力在哪里？③教育技术学科的相关研究成果如何转换成教育的生产力来推动教育发展？实际上，学科发展和领域实践唇齿相依、互相促进，而教育信息化实践与教育技术学学科发展之间的错位会导致学科生存危机。可见，教育技术学科发展面临的挑战主要来自两个方面：一是教育技术学科自身建设的挑战，如学科竞争力、专业建设点、人才培养与创新等；另一个是教育技术学科社会实践的挑战，如社会认可度、服务教育、研究实践等。对此，四川文理学院雷钢提出教育技术学科发展要注重创新，因为创新不仅是人才成长的需要，也是教育技术学科发展的内生动力。
2 教育技术学科的发展路径
当前我国教育技术学科正处于从成熟期向提升期的过渡阶段，学科研究疆域不断扩展，学科理论不断兼容创新，学科实践不断引领与推动我国教育信息化的发展。在智能时代社会发展和国家竞争力提升的要求下，产学研结合的成果转化是教育技术学科可持续发展的必由之路，这就需要强化教育技术研究者的成果转化意识、加强与教育信息化企业的合作、建立企业的孵化研究基地、加强教育技术研究成果的传播等[14]。清华大学韩锡斌通过总结教育技术科研成果转化的实践经验，指出教育技术学科建设与教育信息化实践息息相关；教育技术学是一门重在改造的实践性学科，而教育技术理论应用重在推广，故应强调多学科交叉、产学研融合；同时，高校科研成果要解决“卡脖子”问题，只有扎根自己的领域并持续投入，才能真正做出好的科学研究并成功转化。广东创显科技股份有限公司张瑜团队立足于市场调研和实践，梳理了科技成果转化的现状和政策落实的细则，阐述了与华南师范大学合作教育信息化相关课题的成果转化范式，指出现阶段我国高校实际科研成果的有效转化率还有待提高，未来需要打造产学研成果转化平台、建立产教融合示范基地、构筑教育信息化产学研生态圈。综上可知，当前教育技术学的产学研转化已不仅限于理论研究，而是已经走上了践行之路。积极推进产学研转化，是有效保障教育技术学科可持续发展的应有之义。
五 智能技术赋能教育的
价值内蕴与未来展望
1 智能技术赋能教育的价值内蕴
智能技术正加快推动人才培养模式和教学方法的改革，构建智能化、交互式的新型学习体系，同时赋能教育朝着实践应用、以人为本和创新探索的方向不断演进，对于智能技术与教育深度融合发展和教育现代化进程起着重要的推进作用。本届论坛密切关注教育领域的实际需求，深入探寻新时代背景下的教育规律，提出以教育实际需求为导向加快实现技术的落地应用，积极推进教育实践创新进入新阶段。在智能时代，以人为本在教育改革发展中的重要性愈加凸显，而对个性化教育的重视促使学者从哲学的视角重新审视以人为本的教育思想。在促进人的发展过程中，要充分发挥智能教育的潜能，以教育规律和人的发展规律为引导，让技术为育人服务，才能实现对教育的革命性重塑。教育领域的创新发展则是实现教育现代化的重要支撑，其内容不仅涵盖教育理论和实践应用的创新，还包括适应智能时代的创新型人才培养，由此智能教育才能在技术支持创新的无限活力中不断向前迈进。
2 智能技术赋能教育的未来展望
随着智能技术在教育领域应用的不断深入，智适应学习将助力学生开展精准化、拟真化、个性化的智慧学习，智能教研将助力教师开展高效工作、进行精准教学、实现专业发展。AI装备的未来学校将实现人机协同教学的新样态，以切实保障学生发展的个性化和全面化；多模态学习分析将助力真实情境中的客观学习评价，实现评价结果的公平化和和评价维度的多元化；而在智能数据中台支持下开展教育治理，将最大限度实现监测实时化、管理透明化和决策科学化。智能技术赋能教育的高质量发展，不仅需要技术和研究的协同驱动，还需要教师、教育管理者和学习者的充分合作[15]。教育技术学作为当代教育科学与信息技术学科相融合的新兴交叉学科，要充分发挥其在技术创新和教育研究领域的优势，为人工智能时代的教育助力增益、赋能增效，推动教育朝更公平、更高质量的方向发展。
参考文献
[1]卢迪,段世飞,胡科,等.人工智能教育的全球治理:框架、挑战与变革[J].远程教育杂志,2020,(6):3-12.
[2]陈凯泉,何瑶,仲国强.人工智能视域下的信息素养内涵转型及AI教育目标定位——兼论基础教育阶段AI课程与教学实施路径[J].远程教育杂志,2018,(1):61-71.
[3]郑旭东,周子荷.教育新基建三问:何为基?新在哪?如何建?[J].电化教育研究,2021,(11):42-47.
[4]徐晔.从“人工智能教育”走向“教育人工智能”的路径探究[J].中国电化教育,2018,(12):81-87.
[5]刘晓琳,张立国.技术增强型学习环境中的“离心效应”:现象、成因及破解[J].电化教育研究,2019,(12):44-50.
[6]王巍,闫寒冰,魏非,等.发展师范生信息化教学能力:支持要素、关键问题与可为路径——基于20所师范院校调研数据的分析[J].教师教育研究,2021,(2):38-44.
[7]左明章,卢强,雷励华.困惑与突破:区域教师信息化教学能力培训实践研究[J].中国电化教育,2016,(5):104-111.
[8]胡小勇,曾祥翊,徐欢云,等.信息化教研赋能教师集群化高质量发展的创新与实践[J].电化教育研究,2022,(2):5-10、18.
[9]张敬威,苏慧丽.为变化的未来而教育——基于经合组织《回到教育的未来》报告的分析[J].比较教育研究,2021,(10):12-20.
[10]吴茵荷,蔡连玉,周跃良.教育的人机协同化与未来教师核心素养——基于智能结构三维模型的分析[J].电化教育研究,2021,(9):27-34.
[11]任友群,顾小清.教育技术学:学科发展之问与答[J].教育研究,2019,(1):141-152.
[12]袁磊,郑开玲,张艳丽,等.智能时代的教育、技术与文化——第十八届教育技术国际论坛综述[J].现代教育技术,2019,(12):116-121.
[13]聂竹明,张犇.从智能教育到未来学习:新时代教育技术创新与应用新常态——第十九届教育技术国际论坛综述[J].开放教育研究,2021,(2):18-25.
[14]陈明选,苏珊.STEAM教育视角下教育技术学人才培养的思考[J].电化教育研究,2019,(3):27-33.
[15]袁磊,张淑鑫,雷敏,等.技术赋能教育高质量发展:人工智能、区块链和机器人应用前沿[J].开放教育研究,2021,(4):4-16.