汪燕等：教育信息化研究十个重点问题 ——基于“与主编面对面”沙龙记录和相关文献
作者简介：汪燕，博士研究生，西南大学教育学部；副研究员，《现代远程教育研究》编辑部；国开大教育信息管理与信息系统研究中心（四川成都 610073）。田党瑞，编审，《现代远程教育研究》编辑部（四川成都 610073）。刘选，博士研究生，西南大学教育学部；副研究员，《现代远程教育研究》编辑部；国开大教育信息管理与信息系统研究中心（四川成都 610073）。谭明杰，博士，教授，《现代远程教育研究》编辑部，国开大教育信息管理与信息系统研究中心主任（四川成都 610073）。
基金项目：全国教育科学“十三五”规划教育部重点课题“基于大数据分析技术的开放大学教育决策支持系统研究与构建”（DCA160258）。
引用：汪燕,田党瑞,刘选,谭明杰(2020).教育信息化研究十个重点问题 ——基于“与主编面对面”沙龙记录和相关文献[J].现代远程教育研究,32(1):12-22,32.
摘要：2020年是《国家中长期教育改革和发展规划纲要》以及《教育信息化十年发展规划》的收官之年。《中国教育现代化2035》面向未来又描绘了教育发展的图景，提出“加快信息化时代教育变革”，推进教育信息化2.0行动计划。这为学界提出了新的研究目标和追求。在2019年华东师范大学举办的第五届全国教育实证研究论坛上，31本高水平教育学期刊负责人和学者们出席“与主编面对面”沙龙，共同探讨教育领域的研究问题。基于这次会议记录和教育类核心期刊对教育信息化的关注热点，编辑部甄选和归纳了当前教育信息化研究的十个重点问题：国际前沿发展研究、面向2035年教育信息化研究、人工智能与未来教育、教学中的创新技术、课程建设与优质教育资源供给、信息技术与高等教育深度融合、教育信息化与教育公平、教育质量与智能教育评价、教育决策与教育治理现代化、交叉视域下的跨学科研究。这些研究问题总体上以国内外的政策为导向，以关键性问题为线索，突出理论与实践研究的热点和难点，聚焦未来教育的关注点。
关键词：教育信息化；政策导向；国际经验；未来教育范式；研究重点
2019年10月26日， 华东师大举办的第五届全国教育实证研究论坛“与主编面对面”沙龙中，《教育研究》《教育发展研究》《华东师范大学学报（教育科学版）》《湖南师范大学教育科学学报》《教育学报》《教育研究与实验》《中国教育学刊》《教师教育研究》《教育与经济》《全球教育展望》《外国教育研究》《学前教育研究》《中国特殊教育》《学位与研究生教育》《北京大学教育评论》《大学教育科学》《复旦教育论坛》《高等教育研究》《高校教育管理》《现代大学教育》《国家教育行政学院学报》《中国高教研究》《电化教育研究》《中国电化教育》《现代教育技术》《中国远程教育》《远程教育杂志》《现代远程教育研究》《开放教育研究》《ECNU Review of Education》《苏州大学学报教育科学版》等31本高水平教育学期刊的负责人与学者们共同探讨了教育领域的研究问题。本刊编辑部收集整理了会议记录和22本教育类C刊选题计划①中有关教育信息化的研究选题，参考了相关文献，以国内外政策为导向，以关键性问题为线索，借鉴国际经验，以教育理论与实践的发展为落脚点，甄选和归纳出当前学术期刊关注的教育信息化研究10个重点问题。
1.教育2030
21 世纪，科技更新速度前所未有，深刻影响社会的各个领域。2030年是国际上探讨未来教育变革的重要时间节点。从 2006 年的 “2030 年教育和学习的可能性”（Education and Learning Possibilities by the Year 2030）调查、2008年的《教师2030：在21世纪创造一个以学生为中心的职业》（The Teachers of 2030：Creating Student-Centered Profession for the 21st Century）、2011年的《教学2030：我们必须为我们的学生做什么》（Teaching 2030：What We Must Do for Our Students）、2014年的“学校2030”（Schools in 2030）和《Equinox蓝图：学习2030》（Equinox Blueprint Learning 2030），到2015年的《变革我们的世界：2030 年可持续发展议程》（Transforming Our World：The 2030 Agenda for Sustainable Development）、《仁川宣言》（The Incheon Declaration），经过一系列对未来教育中的学生、教师、学校、教学等的探讨，全球教育界采纳并发布“教育2030行动框架”，形成共同的未来教育愿景：迈向全纳、公平、有质量的教育和全民终身教育。而实现此目标的关键则是“抓住数字机遇”（赵建华等，2018），通过学与教的创新性和智慧性变革，提供高效、专业、智慧的教育服务，实现教育可持续发展（SDG4）。
2.数字时代的教育
新媒体联盟发布的年度《地平线报告》是国际教育信息化发展的参照系和风向标。2019年4月，《地平线报告》（2019高等教育版）揭示了未来5年可能影响高等教育变革的短期（重新设计学习空间、混合式学习设计）、中期（推进创新文化、日益关注学习测量）、长期（重新思考高校工作、学位的模块化和分解）6个关键趋势，以及可能制约高等教育领域技术应用的6大挑战：提升数字流畅力、需求日增的数字学习体验和教学设计专业知识、教育技术策略催生教师角色转变、成就差距、促进数字公平、重新思考教学实践（金慧等，2019）。其中，“学位的模块化和分解”是新增的关键趋势，“需求日增的数字学习体验和教学设计专业知识”和“重新思考教学实践”是首次提出的重大挑战。报告中还重点反思了3项未能被采纳的技术：适应性学习、增强和混合现实，以及游戏和游戏化。
随着在线教育的快速发展，人们对在线教育质量的关注日益加深。2019年3月，美国在线教育质量保证机构Quality Matters （QM）和高等教育研究咨询公司Eduventures Research在调查了280所美国在线教育应用前沿院校的基础上，联合发布了《美国在线教育发展全景报告》（The Changing Landscape of Online Education）。报告指出美国全在线学习课程和在线学位/项目逐年增多；62%的在线课程由学科教师和教学设计人员合作开发；在线讨论是学生与教师、学生与学生交互的重要形式；团队合作开发的在线课程质量较为突出；学习活动中师生实时视频、数字模拟、角色扮演、数字游戏相对较普遍。报告的结尾还列出了美国在线学习未来关注的9大方面， 包括：（1）在线教育领导的工作、职能与在线教育发展的关系；（2）在线学生支持服务的范围、人员、资金和集中化；（3）教师在线教学准备；（4）在线教育的可获得性，包括对有特殊需要（残障）学生的全纳设计；（5）在线课程的时长和提前毕业；（6）微证书的用途、规模和展望；（7）学生认证和远程考试监控；（8）院校合作和拓展；（9）在线学习的成本、税收和费用。（钱玲等，2019）
3.核心素养和关键能力
核心素养是指适应社会快速发展而需要具备的关键能力。继2006年出台的《欧洲终身学习核心素养建议框架》，2018年，欧盟重新修订出台了《欧盟终身学习核心素养建议框架2018》（Council Recommendation of 22 May 2018 on Key Competences for Lifelong Learning）。新修订的框架虽然亦从“知识”“技能”“态度”三个维度对核心素养进行定义，确定了8种欧洲公民需要掌握的核心素养，但是除“数字素养”与“文化认识和表达”两项能力外，新框架更新了其他6项核心素养表述：“读写素养”替代“母语沟通交流”，“多语素养”替代“外语沟通交流”， “数学素养和科学、技术、工程素养”替代“数学素养和科学技术基本素养”，“个人、社会和学会学习素养”替代“学会学习”，“公民素养”替代“社会和公民素养”，“创业素养”替代“主动性和创业”。欧盟希望通过在“读写素养”“多语素养”“公民素养”“文化认识和表达素养”等多个素养中强调欧洲共同价值观、欧洲的文化与历史、欧盟的发展历程、欧盟的作用等内容，在成员国教育体系中融入“欧洲认同”，最大限度地保证欧盟在欧洲民众心中的“合法性”（常飒飒等，2019）。
2018年，联合国教科文组织发布了《全球数字素养框架》报告 （Law et al.，2018），定义数字素养为“面向就业、获得体面工作及创业，使用数字技术安全且合理地访问、管理、理解、整合、呈现、评估和创建信息的能力（包括各种具体能力）”。全球数字素养框架体现出5大特点：（1）使用布卢姆目标分类动词，将目标拆解为具体的能力，区分能力域和具体能力之间或内部的水平层次，全面地涵盖了从低阶到高阶的数字技能（最大特点）；（2）要求学习者能随时接触到数字设备与软件；（3）包含认知（知识与技能）和非认知（态度、意愿等）因素；（4）向低收入国家和地区倾斜；（5）有较大的灵活性，能满足个性化学习需求（张恩铭等，2019）。
计算思维被认为是应对数字社会的关键能力之一。它是思维方式的一种，是利用计算科学的基本概念和方法，结合工程数学等多种思维方式和特点，进行问题求解、系统建构和人类行为理解的思维过程（陈鹏等，2018）。计算思维并不是单一的认知技能，而是不同能力维度的有机结合（吴忭等，2019）。2018年10月，美国国际教育技术协会ISTE（The International Society for Technology in Education）发布了《ISTE教育者计算思维能力标准》（ISTE Standards for Educators：Computational Thinking Competencies），针对教育者如何培养计算思维能力提出了具体的标准和指导意见。相较于2017年的教育者标准，新版标准更加突出计算思维在信息知识和技能建构中的不可替代性，更强调教育者以“学习者”（Learner）、“领导者”（Leader）、“合作者”（Collaborator）、“设计者”（Designer）和“促进者”（Facilitator）的角色去培养自己和所教学生的计算思维能力（胡科等，2019）。
继《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》之后，2019年2月，中共中央、国务院发布《中国教育现代化2035》，面向未来描绘了教育发展的图景，明确了教育现代化的战略目标、战略任务和实施路径，提出了涵盖学前教育、义务教育、高中阶段教育、职业教育、高等教育、特殊教育等各个领域和层次的教育目标和追求，以“建成服务全民终身学习的现代教育体系”“形成全社会共同参与的教育治理新格局”。这是我国第一个以教育现代化为主题的中长期战略规划，是新时代推进教育现代化、建设教育强国的纲领性文件（中国新闻网，2019），对我国教育改革与实践有重要的指导价值。教育信息化既是推进教育现代化的重要手段，也是教育现代化的核心特征（余胜泉等，2019）。《中国教育现代化2035》10大战略任务之一即为“加快信息化时代教育变革”，提出建设智能化校园、改革人才培养模式、创新教育服务业态，以及变革教育治理方式4大目标。
智能化校园是教育环境的未来走向，是一种能够实现环境全面感知、网络无缝互通、全息立体大数据支撑、支持泛在化学习、为师生提供智慧化服务、支持学校全面变革的新的校园形态。目前，已有很多新技术被尝试应用于智慧校园，如物联网技术、云计算与虚拟化技术、移动互联技术、虚拟现实技术、大数据技术、体感技术、可穿戴技术、仿真技术、3D 成像技术、全息投影技术与幻影成像技术等（甘容辉等，2019）。但是当前一些智慧校园建设一味追求 “酷炫”的新技术，忽略了这些技术在教育教学、教育管理方面的功能作用。统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台，要以教育信息化2.0为导向、强调融合创新、重视机制保障、突出区域特色（谢幼如等，2019），在研究者、管理者、一线教学人员、企业人员等多方力量协作下，综合权衡多种因素，完善智慧校园的建设标准与评价。
利用现代技术加快推动人才培养模式改革，要注重实现规模化教育与个性化培养的有机结合。高等教育规模的不断扩大和社会参与程度的持续提升，不能以牺牲教学质量为代价。无论在哪个阶段，大学育人的首要目标都是充分发挥学生的潜力，尽可能地发现和培养卓越人才。普及化阶段的大学要在守住理想的基础上满足多元主体的现实诉求（邓磊，2019）。人工智能和大数据时代对信息人才的需求，以及“互联网+”时代的新型教育观要求教育者关注学生的个性化学习和发展（刘和海等，2019）。人工智能和大数据时代信息人才的培养，要注重理论与实践互动的培养模式，建立产、学、研、政四位一体的联动培养机制，优化相关知识结构，完善能力培养体系，以更好地应对人工智能和大数据发展带来的问题和挑战（林晶等，2019）。
新的人才培养模式将带动新的教育供给和教育治理模式，而丰富、可选择的教育供给，需要教育服务业态丰富、多元、可选择（余胜泉，2019）。创新教育服务业态，要建立数字教育资源共建共享机制，完善利益分配机制、知识产权保护制度和新型教育服务监管制度。数字教育资源的公共服务供给是数字教育资源均衡配置的基础 ，是政府破解“教育资源匮乏”“资源配置不均衡”等问题的重要手段，是推进基本公共教育的保障措施（高铁刚等，2019）。知识产权保护制度的本质要求及其对于科技创新、文化创新的激励和保障是国家有效施行创新驱动发展战略的重要支撑（叶好，2019）。智能化教育服务监管体系的建构，从短期看，有助于提高教育监管服务机构供给的适应性和灵活性，提高有效供给；从长期看，有助于确立市场导向的教育信息化 2.0 服务供给体系，全面推进教育治理现代化（郑旭东等，2018）。实现智能化时代新型教育服务监管体系要整体规划、完善机制，建立透明、公正的大数据监管平台，构建多元化监管评估体系，实现精准化监管（王娟等，2019）。
人工智能是当前国际竞争的新焦点，各国纷纷出台规划和政策，将发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。2017年，我国首次将人工智能写入政府报告，并发布了《新一代人工智能发展规划》，明确要建设人工智能高端人才队伍，“完善人工智能教育体系”。2019年3月，联合国教科文组织发布《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》（Artificial Intelligence in Education：Challenges and Opportunities for Sustainable Development）工作报告，围绕“改善学习和促进教育公平，促进人工智能教育的可持续发展”（任友群等，2019），阐述了将人工智能引入教育、帮助学生为人工智能未来做好准备时所遇到的挑战和所收获的政策启示。同年5月，中国政府与联合国教科文组织在北京以“规划人工智能时代的教育：引领与跨越”为主题，举办了首届“国际人工智能与教育大会”，来自全球100多个国家、多个国际组织的500余位代表共同探讨了智能时代的教育发展大计，审议并通过成果文件《北京共识》。文件指出，为确保人工智能在教育领域应用的公平性和包容性，为所有人提供终身学习的机会，各个国家要制定有效的促进人工智能教育发展的政策，加强人工智能相关人才培养，建设人工智能教育的研究与监测机制，重视人工智能促进教育发展的伦理问题（张慧等，2019）。
人工智能的发展为教育教学提供了新的可能性，它在很大程度上改变了学习环境的特征和样态（于泽元等，2019）。人工智能支持的未来学习中心将实现学习本质个性化、学习形式丰富化、学习时间弹性化、学习内容定制化、学习方式混合化、授课教师多元化、学习费用双轨化、学习评价过程化、学习机构开放化、学习目标幸福化（朱永新等，2017）。人工智能重构了师生角色和关系，未来教育将进入人类教师与人工智能教师协作的新时代。未来人工智能教师可能承担助教、分析师、教练、辅导员、保健医生、班主任、指导顾问、智能导师、生涯规划师、互助同伴、智能代理和教育决策助手等12种角色（余胜泉，2018）。AI育人助理将具有育人问题情境化解决、育人知识个性化辅导、育人知识结构化组织、育人知识协同进化、育人案例智能化推理等特征，帮助教师指导学生，帮助家长教育孩子，帮助学生自我诊断（余胜泉等，2019）。人工智能在学校的应用催生了智慧教育的话语。祝智庭（2018）认为智慧教育是通过人机协同以优化教学过程和促进学习者发展的未来教育范式。在智慧教育时代，教师既要合理利用智慧教育技术来提升教学效能、调适教学策略、选择教学评价和实施精准教学，还要特别关注教师与学生的交往，以及对学生主体和个体潜能的理解和挖掘（李树英，2019）。人工智能技术促进了教师与学生之间的交流，但是不能忽视教育活动中师生和生生之间关系的重要性，要在教育的技术化和适当的技术条件之间找到平衡（苏令银，2018）。在人机交互、融合的智能化时代，人作为道德主体与智能机器有本质区别，坚守师生关系的前提是确立师生双方作为道德主体的身份（潘小芳等，2018）。“互联网”时代的师生关系需要构建人工智能驱动的虚实融合智慧学伴关系体系，创建面向个性化学习的智适应学习生态系统，建立“优资源、优推送、优协作”的信源寻径导游机制，创设协作学习活动驱动的公共关系文化共生语境（李海峰等，2018）。人工智能的发展还为个性化教育提供了土壤与基础。在线学习与人机交互相结合、人才培养目标和智能化的评价系统相结合、个性需求与丰富的教育供给相结合，为每一个学生提供了适合发展的智能空间和个性化人才培养方案（孙立会等，2019）。
人工智能在变革教育的同时，其伦理问题也受到学界业界广泛关注。为促进新一代人工智能健康发展，更好协调发展与治理的关系，确保人工智能安全可靠可控，2019年6月，国家新一代人工智能治理专业委员会印发《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出人工智能发展相关各方应遵循和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理等8项原则。这是我国促进新一代人工智能健康发展，加强人工智能法律、伦理、社会问题研究，积极推动人工智能全球治理的一项重要成果。
当前新一轮科技革命和产业革命正在孕育兴起，重大科技创新正在引领社会生产新变革，互联网、人工智能等新技术的发展正在不断重塑教育形态，知识传授和获取方式、教和学关系正在发生深刻变革（中国新闻网，2019）。2014年以来，信息技术呈现出一种“曲棍球杆曲线”增长态势（任友群等，2019）。6大技术对教育教学产生深刻影响：
一是高速发展的移动通信技术。现代移动通讯以1986年第一代通讯技术（1G）发明为标志，30多年来发展速度越来越快。2019年6月工信部正式向中国电信等四家单位发放5G商用牌照，中国正式进入5G商用元年。5G技术在教育中的应用具有5大特征：“高速率”有利于解决教育场景中的大数据存储与传递问题；“低延迟”有助于优化AR/VR等效果，增强学习的沉浸感和临场感；“泛在网”有助于泛在学习的实现，基于5G技术的在线教育平台能够更好地满足学习者多元化、个性化的学习需求（方佳明等，2019）；“低功耗”有助于协同多方碎片数据，实现智能学生管理和研究；“万物互联”有助于教育要素与信息的互联互通（翟雪松等，2019）。5G技术为远程互动教育、智慧校园、远程操作实验室、远程智能教育评测、大规模学习行为分析、全景课堂、双师课堂等的应用提供了“温床”（李小平等，2019）。
二是人工智能技术。深度学习、机器学习是人工智能技术的关键核心技术。机器学习是研究计算机如何通过模拟或实现人类的学习行为来获取新的知识或技能，重构知识结构使之不断改善自身性能的一门多领域交叉学科。其基本做法是使用算法来解析数据并从中学习，进而对真实世界中的事件做出决策和预测。从算法上看，深度学习是机器学习算法的一种新技术，有别于教育领域的深度学习概念。它可以通过包括输入层、隐藏层和输出层的多层神经网络结构实现复杂函数的逼近。深度学习算法比其他数据挖掘方法更具灵活性和准确性，已在图像识别、语音识别、学习预测、情感分析、自然语言处理等多个领域发挥了重大作用（陈德鑫等，2019）。
三是脑机接口技术。随着神经科学的发展，一种解放大脑的新兴技术——脑机接口技术应运而生。脑机接口是一种不依赖于大脑外周神经与肌肉正常输出通道的通讯控制系统，通过采集和分析大脑生物电信号，在大脑与计算机或其他电子设备之间建立起直接交流和控制的通道（胡剑锋，2006）。脑机接口在教育领域中的应用主要集中在学习状态识别、注意力水平测量、学习动机评估、学习风格鉴定、身体感官重建等方面（任岩等，2019），可以为学习设计、智慧学习环境创设提供实时、准确的学生状态信息，进而为学习者深度分析、个性化学习、自适应学习提供助力（姜雷等，2018）。脑机接口技术的应用也可能会带来一些新的社会问题，其伦理争议的焦点集中在是否能够完全代表人的理性思维、是否会迫使个体的大脑发生改变或反过来控制大脑、是否会引发不平等和成瘾等问题（胡剑锋，2009）。
四是虚拟现实技术。虚拟现实技术（Virtual Reality，VR）是借助计算机、传感器营造的一种崭新的人机交互手段，让人可以沉浸在计算机设备构建出的虚拟世界里，模拟出真实世界中的视觉、听觉、味觉和重力等效果（马丁，2019）。广义的 VR 包括增强现实（Augmented Reality，AR）、增强虚拟（Augmented Virtuality，AV）和混合现实（Mixed Reality，MR），具有 4I 特征，即沉浸感 （Immersion）、 交 互 性 （Interaction）、 构 想 性（Imagination）和智能化（Intelligence）。VR技术的全沉浸式和交互性特点，为创建教学情境提供了有力的支持（何聚厚等，2019）。VR技术可以通过情境创设，使教师、学习者和参与者投入到可感知的逼真的学习环境中，进行可交互的实验教学和技能训练。此外，VR/AR还可以极大地提升图书的阅读沉浸感和理解效果（沈阳等，2020）。VR 和 AI 技术有天然的关系，VR+AI 或将成为终极性教育技术。VR 教育应用也可能带来伦理问题，如内容与形式的致瘾性、虚实边界模糊导致的道德失范、忽视人的主体性等（沈阳等，2020）。
五是大数据技术。大数据在教育中的应用已经上升到了国家战略层面，将大数据应用于教育中，有助于破解教育发展不均衡、教育信息隐形化、教育决策粗放化、教育方式单调化、教育就业盲目化、教育择校感性化等6大难题（杨现民，2016）。从技术层面看，大数据与云计算、数据挖掘、学习分析技术密不可分。云计算解决大数据的存储问题；数据挖掘从庞大的数据中，将未知、隐含及具备潜在价值的信息提取出来；学习分析运用多种方法和工具全方面解读数据，有助于进一步观测那些会随机变化的细微行为，并产生以时间为标记的行为足迹（胡艺龄等，2019）。目前大数据技术主要应用于学生日志数据分析、在线话语数据分析、学习评价数据分析、多模态数据分析、学习预警数据分析、伦理隐私数据分析等方面（潘青青等，2019）。
六是区块链技术。区块链技术被视为继云计算、物联网、大数据之后的又一项颠覆性技术，其本质上是一种通过去中心化、高信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案，具有去中心化、共识机制、可追溯性以及高度信任等特征（杨现民等，2017）。国内“区块链+教育”研究非常关注区块链技术在高等教育中的应用场景，即通过区块链技术如何更好地解决高等教育在学信信息（学习成绩、学位学历、获奖）核实、智能在线学习平台、教学资源生态、学生教育评价体系等方面遇到的问题（史强，2018），已初步应用在大学入学选拔、学习成绩单、学习认证、学分转移、学位证书等方面（许涛，2017）。由于教育领域自身的独特性和复杂性，区块链技术的应用也面临教育应用推广运行难、教育数据产权模糊、数据存储空间有限以及区块链技术自身安全隐患所引起的师生隐私保护风险等诸多挑战（杨现民等，2017）。
为提高高等学校人才培养、科学研究、社会服务和文化传承创新水平， 2015年8月18日，中央全面深化改革领导小组启动“双一流”建设方案。2018 年6 月21 日，教育部召开了改革开放以来第一次新时代中国高等学校本科教育工作会议，围绕“一流本科教育”展开了热烈讨论。一流本科教育需要有一流专业，一流专业需要一流课程。“消灭水课、打造金课（一流课程）”得到了高等学校乃至社会的认同和支持。教育部高教司司长吴岩认为，中国“金课”要具备高阶性、创新性与挑战度。即教师要通过先进互动的教学形式和个性化探究性的方式，教授学生前沿性和时代性的内容，培养学生解决复杂问题的综合能力和高级思维。大学“金课”是走入“质量时代”的中国高等教育关注的重要主题。“金课”表明了一种对教学“优质与否”的标准判断（吕林海，2020）。学校人才培养质量不仅受到单门课程质量的影响，而且受到课程总体质量的影响。高校要从根本上提高人才培养质量，就必须建设大批“金课”，而非少数“金课”（叶信治，2019）。“线上金课”是金课建设的重要方向，是基于互联网的含金量高的课程。目前的线上金课建设正逐步走向在线大学模式。线上金课要“质”“量”并举，追求卓越。线上金课若想在全球慕课系统中脱颖而出，并产生良好的社会效应，就必须重视“量”的精品（江雪情，2019）。
近年来，从“三通两平台”“农远工程”的实施，到国家精品课程、网络公开课、慕课、在线金课的建设，我国数字教育资源建设取得显著成效。但是目前我国数字教育资源建设仍然存在优质数字教育资源不足、区域教育资源供给不平衡等问题。2019年9月，由教育部等11部门联合印发的《关于促进在线教育健康发展的指导意见》，提出扩大优质在线教育资源供给的5大举措：鼓励社会力量举办在线教育机构以挖掘新兴教育需求、加大在线教育资源的研发和共享力度、实施“教育大资源共享计划”、推进在线教育产学研用一体化发展、加强专业建设和在线教育人才培养力度。其中，构建教育大资源服务是我国教育信息化2.0中的一项重要任务，其核心问题是教育资源的大规模共享和优质服务。大规模共享旨在通过提升资源覆盖和应用广度，进而提升资源的利用率；优质服务通过提升资源应用的体验和效度，促进个性化的教学（冯翔，2019）。“大资源服务”对当前的数字教育资源公共服务至少提出了3个方面的挑战：如何选择应该纳入公共服务体系的教育资源（范畴是什么）、如何实现“大资源服务”中的教育资源与教育领域公共服务的内容衔接（如何转化）、如何以机制体制促进资源流通及作用的发挥，保障资源持有者与资源需求方的各种权利（如何保障）。
党的十九大提出要“实现高等教育内涵式发展”。内涵式发展，一般被认为是相对于外延式发展（数量增长、规模扩大、空间拓展）而言，指向“结构优化、质量提高、实力增强”（瞿振元，2017），以提高质量为核心的“质量、结构、公平以及制度”等各要素统一、协调、可持续的发展模式（张德祥等，2014）。内涵式发展的根本意旨在于从提高高等教育整体办学水平和办学质量出发，改革高校人才培养体制机制，加强高校教育教学条件和环境建设，不断优化人才培养过程，建构与各级各类高等教育功能相适应的人才培养模式（别敦荣，2018）。信息技术与高等教育教学的深度融合，有助于实现高等教育高质量内涵式发展。
以云计算、大数据、人工智能等为代表的新兴技术，深刻影响着高等教育教学生态，形成了丰富多彩的教学形式，如基于智力资源共享的协同教学模式，翻转课堂模式，基于数据分析的精准教学模式，利用物联网、VR/AR、智能机器人等新技术的探究式智慧课堂等（郭炯等，2019）。美国国家教育技术规划（NETP）是由美国联邦教育部教育技术办公室颁布的美国教育发展纲领性文件，体现了美国教育技术发展计划和教育信息化发展方向。2017年，NETP颁布首个针对高等教育领域的专项信息化建设的政策规划《重塑技术在高等教育中的角色》，指出技术对教育发展具有“颠覆性”或“转型性”的革命性影响，技术支持下的大学教学创新是一种破坏性创新，而非对既有高等教育体系的维系或加强（蒋鑫等，2019）。Christensen等（2003）认为，低端市场、功能简单的产品和服务，侵占并取代高端产品及市场的过程，是一种破坏性创新过程。MOOC把费用昂贵、过程复杂的高等教育供给变得更加简单和低廉，具有破坏性创新的特性（袁莉等，2014）。2012年以来，以MOOC为代表的新型在线开放课程和学习平台的兴起，打破了传统高校的围墙和班级授课的壁垒，挑战了传统高校在知识传授与认定方面的权威，在高等教育领域内掀起了一场深刻的变革。它从开放性及可扩展性两个方面，扩展了传统课堂教学的内容和空间，打破了教与学的时空限制，改变了传统的师生关系，在世界范围内迅速兴起及发展，在我国也取得了丰收的成果。目前MOOC已发展出cMOOC、xMOOC、hMOOC和GMOOC等多种形态， 并引入网络商业模式，创建了高等教育课程市场，在对大学传统课程模式形成破坏性创新的同时，也为高等教育的维持性创新创造了机遇（赵磊等，2016）。
建设教育强国，必须将推进教育公平、促进教育均衡发展作为教育改革的重点。脱贫攻坚是“十三五”规划的重中之重，教育扶贫是彻底稳定脱贫的重要推手。近几年，教育信息化助力教育精准扶贫与实现城乡教育均衡发展，是学术界关注的重点。
教育脱贫的关键是提升贫困人口的知识和能力。教育脱贫就是营造扶志扶智的环境，发挥教育在扶贫开发中的关键性作用，通过激发贫困主体的内生动力，转变贫困人群的“等靠要”观念，阻断代际贫困（黄慕雄等，2019）。教育信息化是信息时代教育改革发展的必由之路，也是开展“教育精准扶贫”的必由之路（任友群等，2017），是提高教育质量、促进教育公平、推动教育改革的有力抓手和有效手段。信息技术的两个最大优势就是数字化教育资源共享和“互联网+”对社会经济文化等方面的支撑作用。数字化教育资源具有传播范围广、重复使用率高、学习方式便捷等优势，有助于解决贫困地区师资不足、开课不齐的问题。而构建“互联网+”的教育环境，有助于提升师生及当地群众的信息素养，进而促推经济发展（黄慕雄等，2019）。需要注意的是，信息技术在帮助地区缩小数字鸿沟的同时，其本身也可能会扩大不同区域之间的教育信息化差距，造成新的教育不公平。
教育均衡是实现教育公平的基础与前提，这是社会公平理念在教育领域中的具体体现。优质均衡发展是教育均衡发展的高级阶段，是在基本均衡的前提下追求教育质量的优质，力求实现学校内涵的发展（黄春燕，2019）。目前我国各地办学条件都得到较大改善，城乡义务教育已经实现基本均衡。但是，中西部地区和东部相比，优质教育资源总体上仍然存在不平衡、不充分的问题，城乡教育的优质均衡之路还很漫长。教育优质均衡发展应该充分考量现实复杂性，扬弃平等加补偿的普适正义实现路径，着眼于现实具体的教育不均衡，在宽泛理性基础上，以提升教育主体的可行能力为基础、强调保障教育主体实质自由（杨建朝，2017）。教育信息化作为促进城乡教育均衡发展的重要手段，随着城乡教育均衡发展的持续推进需要不断调整（雷励华等，2019）。当前教育信息化促进城乡教育均衡发展的研究重心已经从外延式均衡向内涵式均衡转变，研究范式从经验性决策向大数据驱动转变，研究视角从教育学理论向生态学理论转变（雷励华等，2019）。
质量提升是实现高等教育内涵式发展的核心。2019年10月，教育部印发《关于深化本科教育教学改革 全面提高人才培养质量的意见》，出台“新时代高教四十条”，启动“六卓越一拔尖”计划2.0，提出高等学校要把质量文化当作推动大学不断前行、不断超越的内生动力，建立以本科教学质量报告、学院本科教学评价、专业评价、课程评价、教师评价、学生评价为主体的全链条多维度高校教学质量评价与保障体系，推动高等教育“质量革命”，打造高等教育“质量中国”品牌。高等教育的质量在很大程度上取决于高等教育评价的质量。科学的高等教育质量评价，要在理性认知高等教育质量评价与大学生学习机制辩证关系的基础上，确立起以评助学、以评促学、评学共轨的协同联动，以更好回答如何对高等教育质量共同发生作用并形成合力（张昕等，2019）。当前国际高等教育质量评价呈现出从相对单一走向逐步融合，强调以学生学习为中心、学习结果为导向、多元参与的价值共建，注重定量与定性、内部与外部相结合的跟踪与评价。这种从甄别性、选拨性、标签性、评比性的评价向促进学生发展的形成性评价转变（余胜泉，2019），给传统评价方式带来了巨大的挑战。
北京师范大学校长董奇在“人工智能与教育大数据峰会·2019”中提出，人工智能、大数据、VR、AR等技术丰富了教育评价的方法与可能性，正在深刻影响教育评价的形态，将推动教育评价更加注重对学习过程、全面发展等全方位教育质量的评估。“数据驱动”激发了越来越多的教育利益相关者参与教育评价，且增进了评价主体之间、评价主体和评价客体之间的交流，这在一定程度上消除了评价过程中的“信息孤岛”和 “数据壁垒”，克服了对教育评价认知上的有限性和模糊性，使教育评价更加全面精准（朱德全等，2019）。人工智能技术不仅能在试题生成、自动批改、学情诊断等方面发挥重要的评价作用，更重要的是可以对学习者学习过程中知识、身体、心理状态进行诊断和反馈，在学生综合素质评价中发挥着不可替代的作用，其在教育评价中的应用包括学生问题解决能力的智能评价、心理健康检测与预警、体质健康检测与发展性评估、学生成长与发展规划等（中国教育智库网，2018）。如利用表情评价软件对学生的课堂表情数据进行分析处理，最终对学生个人和班级整体在学习过程中的情感进行监测（孙发勤等，2019）；再如基于区块链技术构建的学生综合素质评价系统，实现了学生综合素质评价数据资料和评价结果的安全存储和加密传输，不同需求主体可按需获取学生在正式或非正式教育教学中的行为数据信息，为未来的高校招录、求职和人才雇佣提供高可信证明（郑旭东等，2020）。
党的十九届四中全会审议通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》明确了提高教育治理体系和治理能力现代化水平的总体方向和任务重点。教育治理（Educational Governance）是现代治理思想在教育管理中的体现，相较于教育管理，其重要变化在于从关注公共项目和政府机构转向关注所有利益相关者；从政府主导转向多元协调包容互补；从行政手段为主转向各个主体之间的自愿平等合作的多样化手段。当前我国教育治理面临着多元主体“功能性”缺位、垂直单向的组织结构“能动性”不足、治理思维认知与行动方式的“阻滞性”、治理制度“规制性”和伦理道德“规范性”缺失等现实困境（侯浩翔等，2019）。教育治理中多元主体利益诉求的及时表达、办学理念与思想的碰撞、教育治理成效的反馈呼唤教育协作信息化。信息化如何推动高校自身治理体系和治理能力现代化的实现，成为时代的命题（陈丽，2019）。
大数据是当前教育信息化的核心技术之一。基于大数据的教育信息化既可以全面透视教育信息化宏观领域，又可以深刻剖析教育信息化微观层面，还可以深入检视教育信息化政策实效（陈金华等，2019）。高校教育治理现代化，要在大数据视域下，基于国家治理能力现代化现实需要，搭建多元主体共治平台，促进教育现代化的实现（叶雯等，2019）。大数据的全样本特征解决了局部数据或抽样数据的片面性问题，有助于提升教育治理认识的全面性与精准化；大数据与教育决策服务的深度融合，有助于教育治理服务的定制化、个性化与科学化（孙立会等，2019）。大数据不仅可以为教育治理能力现代化提供涉及信息共享、信息互通、决策支持、监督评价、资源共享等功能的公共服务平台, 也可以在技术层面上为教育模式创新以及学习方式变革提供支撑，还可以为教育治理主体提供解决教育问题的最佳方案，使个性化教学、精细化管理、科学化决策成为可能（王永颜，2017）。虽然大数据对促进教育治理能力现代化建设有很大潜力，但其价值实现仍面临诸多挑战，如治理主体的数据素养不足、各治理主体之间的数据沟通障碍、数据信息的庞杂性与混乱性等（汤贝贝等，2019）。
跨学科研究是当前科学研究领域中的一个重要的研究取向。一方面，教育研究的多维性与复杂性呼唤跨学科研究。高等教育是一个社会、经济、政治、文化和科技交织在一起的复杂现象，系统开放而广阔，问题多元且复杂，不是某一个人或某一学科能够解决的，必须依靠集体的或学科集群的力量。高等教育既需要单学科研究，也需要多学科研究，更需要跨学科研究。多学科研究致力于广度，跨学科强调融合（王洪才等，2019）。另一方面，跨学科交叉研究是取得重大科学发现和产生引领性原创成果重大突破的重要方式。一项统计数据表明，诺贝尔自然科学奖中有近半内容是跨学科交叉研究的成果。学科交叉提供了一种产生新知识的对话和联系方式，对激发科研人员产生灵感以及更深刻地理解研究对象，发挥着越来越重要的作用。欧美发达国家知名大学学科发展历程也显示，学科交叉已经成为不可逆转的国际趋势（焦磊，2018）。
我国在推动和促进跨学科研究方面做出了诸多努力。2016年7月，国务院印发《“十三五”国家科技创新规划》，要求“鼓励开展跨学科研究，促进学科交叉与融合”。2017年，清华大学成立两个跨学科交叉科研机构——脑与智能实验室、未来实验室，打破学科壁垒，开展前沿性、引领性、颠覆性研究。2018年，国家自然科学基金委新增交叉学科（F07），集中受理信息科学与其他相关学科交叉领域的基础理论、基本方法和关键技术研究项目，推动自然科学与人文社会科学的交叉融合。同年，《跨学科研究课程建设标准和应用指南》首次推出，旨在解决课程研发、教学质量以及服务质量三大难题。
目前教育领域的跨学科研究，主要围绕三大中心。一是以可持续发展为目标的教育环境、教育生态研究；二是围绕生命科学发展如神经科学、脑科学、认知科学的学习科学研究；三是以计算科学进步为驱动的教育信息科学研究，如计算思维、智能教育等。虽然跨学科研究已经成为现代科研创新的研究范式，但是研究人员常常遭遇知识障碍、组织障碍、意识与能力障碍、文化与利益障碍、政策障碍等（吕黎江等，2019）。跨学科研究并非几门学科的简单综合，而是在若干学科的基础上发展一个新的研究对象，发展出多个学科之间共同的工作假设、共同的理论模型、共同的研究方法和共同的语言（孟卫青，2003）。澳大利亚莫纳什大学的学者Rebekah R. Brown等人提出促进跨学科合作的五项原则：塑造一个共同使命，培养“T形”科研人员（既能在各自的学科内耕耘，又能超越各自的学科），培育建设性对话，学校大力支持，以及科研、政策与实践要紧密联系（Brown et al.，2003）。
注释：
① 笔者通过对纸刊、网站以及微信公众号的检索，最终在37本教育类C刊中收集到22份选题或专题计划。
参考文献：
[1]别敦荣(2018).论高等教育内涵式发展[J].中国高教研究, (6):6-14.
[2]常飒飒,王占仁(2019).欧盟核心素养发展的新动向及动因——基于对《欧盟终身学习核心素养建议框架2018》的解读[J].比较教育研究, 41(8):35-43.
[3]陈德鑫,占袁圆,杨兵(2019).深度学习技术在教育大数据挖掘领域的应用分析[J].电化教育研究, ,40(2):68-76.
[4]陈金华,陶春梅,张旭等(2019).面向大数据的教育信息化持续推进模型建构[J].中国电化教育, (6):52-57.
[5]陈丽(2019)信息化如何推动实现高校治理体系和治理能力现代化[EB/OL].[2020-01-16].https://mp.weixin.qq.com/s/6v2FZ3NjkC6RO2hWagqirw.
[6]陈鹏,黄荣怀,梁跃等(2018).如何培养计算思维——基于2006-2016年研究文献及最新国际会议论文[J].现代远程教育研究, (1):98-112.
[7]邓磊(2019).面向高等教育普及化的大学人才培养模式创新[J].教育科学,35(4):71-76.
[8]方佳明,史志慧,刘璐(2019).基于5G技术的在线教育平台学习者迁移行为影响机制[J].现代远程教育研究, 31(6):22-31.
[9]冯翔(2019).教育信息化2.0背景下的教育资源治理：理念与路径[J].中国远程教育, 40(12):12-23,33,92.
[10]甘容辉,袁智秦,何高大(2019).国外智慧校园建设的最新发展及启示[J].现代教育技术, 29(2):19-25.
[11]高铁刚,张冬蕊,耿克飞(2019).数字教育资源公共服务供给机制研究——基于1996—2018年教育信息化政策变迁的研究[J].电化教育研究,40(8):53-59,69.
[12]郭炯,杨丽勤(2019).教育信息化促进教育系统性变革路径研究——基于教育部首批教育信息化优秀试点案例的分析[J].中国电化教育, (5):41-48.
[13]何聚厚,梁瑞娜,韩广欣等(2019).基于虚拟现实技术的深度学习场域模型构建研究[J].电化教育研究,40(01):59-66.
[14]侯浩翔,钟婉娟(2019).人工智能视阈下教育治理的技术功用与困境突破[J].电化教育研究, 40(4):37-43,58.
[15]胡剑锋(2006).未来不是梦——脑机接口综述[J].江西蓝天学院学报, (2):81-88.
[16]胡剑锋(2009).脑机接口技术引发的伦理思考[J].医学与哲学(人文社会医学版), 30(8):10-11,56.
[17]胡科,江凤娟,丁旭(2019).计算思维培养中教育者的角色分析——基于2018年ISTE《教育者计算思维能力标准》的解读与启示[J].现代教育技术, 29(9):39-45.
[18]胡艺龄,顾小清(2019).基于学习分析技术的问题解决能力测评研究[J].开放教育研究,25(2):105-113.
[19]黄春燕(2019).基于优质均衡发展的县域教育治理制度体系建设——以阳信县为例[J].现代教育,(3):24-26.
[20]黄慕雄,张秀梅,张学波等(2019).教育信息化校地帮扶实践设计研究——以华南师范大学对口帮扶西藏林芝地区为例[J].中国电化教育, (10):54-60,101.
[21]江雪情(2019).从“线上金课”窥视中国高等教育“金课建设”质量[J].现代大学教育, (6):36-41.
[22]姜雷,张海,张岚等(2018).脑机接口研究之演化及教育应用趋势的知识图谱分析——基于1985-2018年SCI及SSCI期刊论文研究[J].远程教育杂志, 36(4):27-38.
[23]蒋鑫,洪明(2019).美国高等教育信息化的创新与未来——《重塑技术在高等教育中的角色》规划介评[J].现代教育管理, (3):117-122.
[24]焦磊(2018).国外知名大学跨学科建制趋势探析[J/OL]. [2019-12-30]. http://www.sohu.com/a/251214983_387114
[25]金慧,沈宁丽,王梦钰(2019).《地平线报告》之关键趋势与重大挑战:演进与分析——基于2015-2019年高等教育版[J].远程教育杂志, 37(4):24-32.
[26]雷励华(2019).教育信息化促进城乡教育均衡发展的国内研究综述[J].电化教育研究, 40(2):38-44
[27]李海峰,王炜(2018).“互联网+”时代的师生关系构建探析[J].中国教育学刊, (7):81-87.
[28]李树英(2019).智慧教育需要教育智慧：教师专业发展的人文选择[J].现代远程教育研究, 31(6):32-38+51.
[29]李小平,孙清亮,张琳等(2019).5G的发展历程、特点及其对教育理论的延伸[J].现代教育技术, 29(9):26-32.
[30]林晶,陈苗,李伟(2019).人工智能与大数据时代信息人才培养模式、路径与对策研究[J].情报科学,37(9):123-125,132.
[31]刘和海,戴濛濛(2019).“互联网+”时代个性化学习实践路径:从“因材施教”走向“可因材施教”[J].中国电化教育, (7):46-53.
[32]吕黎江,陈平(2019).高校跨学科团队合作的障碍及其对策研究[J].中国高等教育, (18):53-55.
[33]吕林海(2020).“深度学习”视域下的大学“金课”——历史逻辑、考量标准与实现路径之审思[J].高校教育管理, (1):1-13.
[34]马丁(2019).VR技术应用于教育教学中的思考——评《VR虚拟现实与AR增强现实的技术原理与商业应用》[J].中国教育学刊, (11):120.
[35]孟卫青(2003).教育研究的跨学科取向[J].教育评论,(2):33-35.
[36]潘青青,杨现民,陈世超(2019).国际学习分析技术研究进展与趋势分析——基于2014年至2016年Journal of Learning Analytics论文分析[J].中国远程教育, (3):14-22+92.
[37]潘小芳,郭瑞迎(2018).人工智能与人:智能教育时代理想师生关系的重塑[J].教学研究,41(6):58-64.
[38]钱玲,徐辉富,郭伟(2019).美国在线教育:实践、影响与趋势——CHLOE3报告的要点与思考[J].开放教育研究, 25(3):10-21.
[39]瞿振元(2017).高等教育内涵式发展:从“推动”到“实现”[N].人民日报, 2017-12-21.
[40]任岩,安涛,领荣(2019).脑机接口技术教育应用:现状、趋势与挑战[J].现代远距离教育, (2):71-78.
[41]任友群,冯仰存,徐峰(2017).我国教育信息化推进精准扶贫的行动方向与逻辑[J].现代远程教育研究, (4):11-19.
[42]任友群,万昆,冯仰存(2019).促进人工智能教育的可持续发展——联合国《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》解读与启示[J].现代远程教育研究,(5):3-10.
[43]任友群,吴旻瑜(2019).作为形成更高水平人才培养体系必由之路的教育信息化——全国教育大会与教育信息化笔谈之一[J].中国电化教育, (1):1-5,47.
[44]沈阳,逯行,曾海军(2020).虚拟现实：教育技术发展的新篇章——访中国工程院院士赵沁平教授[J/OL].电化教育研究, (1):1-5
[45]史强(2018).区块链技术对未来我国高等教育的影响[J].高教探索, (10):5-13.
[46]苏令银(2018).论人工智能时代的师生关系[J].开放教育研究,24(2):23-30.
[47]孙发勤,邓雯心(2019).基于人工智能的课堂学习情感评价研究[J].中国教育信息化, (23):58-62.
[48]孙立会,刘思远,李芒(2019).面向2035的中国教育信息化发展图景*——基于《中国教育现代化2035》的描绘[J].中国电化教育, (8):1-8,43.
[49]汤贝贝,薛彦华(2019).大数据背景下高等教育治理转型:机遇、挑战与应对策略[J].重庆高教研究, 7(2):77-86.
[50]王娟, 李卓珂, 杨现民等(2019).智能化时代新型教育服务监管体系建构与路径设计[J].电化教育研究, (1):1-7
[51]王洪才,汤建(2019).高等教育跨学科研究:源起·机理·实践[J].现代大学教育, (1):1-7.
[52]王永颜(2017).大数据时代教育治理能力现代化构建与路径选择[J].电化教育研究, 38(8):44-49.
[53]吴忭,王戈(2019).协作编程中的计算思维发展轨迹研究——基于量化民族志的分析方法[J].现代远程教育研究, (2):76-84,94.
[54]谢幼如,黎佳,邱艺等(2019).教育信息化2.0时代智慧校园建设与研究新发展[J].中国电化教育, (5):63-69.
[55]许涛(2017).区块链技术在教育教学中的应用与挑战[J].现代教育技术, 27(1):108-114.
[56]杨建朝(2017).教育优质均衡发展的比较正义进路[J].教育学报,13(5):64-70.
[57]杨现民(2016).中国基础教育大数据发展蓝皮书[EB/OL].[2019-12-20].http://www.360doc.com/content/16/0422/09/32369802_552775022.shtml.
[58]杨现民,李新,吴焕庆等(2017).区块链技术在教育领域的应用模式与现实挑战[J].现代远程教育研究, (2):34-45.
[59]叶好(2019). 发展型国家理论视域下的中国知识产权保护制度研究[D]. 南京:南京大学.
[60]叶雯,贺世红(2019).多元共治模式下政府实现高校教育治理现代化的路径研究[J].常州工学院学报(社科版), 37(1):108-112.
[61]叶信治(2019).高校“金课”建设：从资源驱动转向制度驱动[J].中国高教研究, (10):99-103.
[62]于泽元,邹静华(2019).人工智能视野下的教学重构[J].现代远程教育研究,31(4):37-46.
[63]余胜泉(2018).人工智能教师的未来角色[J].开放教育研究, 24(1):16-28.
[64]余胜泉(2019).教育信息化:教育现代化的中国战略[J].电化教育研究, 40(9):2,129.
[65]余胜泉,彭燕,卢宇(2019). 基于人工智能的育人助理系统——“AI好老师”的体系结构与功能[J]. 开放教育研究, 25(1): 25-36.
[66]袁莉,Stephen Powell,马红亮等(2014).MOOC对高等教育的影响:破坏性创新理论视角[J].现代远程教育研究, (2):3-9.
[67]翟雪松,孙玉琏,陈文莉等(2019).5G融合的教育应用、挑战与反思[J].开放教育研究, 25(6):12-19.
[68]张德祥,林杰(2014).“高等教育内涵式发展”本质的历史变迁与当代意蕴[J].国家教育行政学院学报, (11):3-8.
[69]张恩铭,盛群力(2019).培育学习者的数字素养——联合国教科文组织《全球数字素养框架》及其评估建议报告的解读与启示[J].开放教育研究, 25(6):58-65.
[70]张慧,黄荣怀,李冀红(2019).规划人工智能时代的教育：引领与跨越——解读国际人工智能与教育大会成果文件《北京共识》[J].现代远程教育研究,31(3):3-11.
[71]张昕,殷玲玲(2019).高等教育质量评价:大学生学习机制优化的视角[J].江西师范大学学报(哲学社会科学版), 52(5):111-115.
[72]赵建华,李铭,王雷岩(2018).抓住数字机遇，实现联合国第四个可持续发展目标——2018年联合国教科文组织亚太地区高等教育慕课研讨会综述[J].现代远程教育研究,(4):3-14.
[73]赵磊,朱泓(2016).MOOC:高等教育课程市场之破坏性创新[J].中国电化教育, (9):59-65.
[74]郑旭东,任友群(2018).教育信息化服务供给的转型方向与实施路径[J].教育研究, 39(8):113-120.
[75]郑旭东,杨现民(2020). 基于区块链技术的学生综合素质评价系统设计[J].现代远程教育研究,32(1):23-32.
[76]中国教育智库网(2018). 人工智能＋教育,五大趋势和五大问题值得关注[EB/OL][2020-01-10].http://www.qianjia.com/html/2018-11/23_312672.html.
[77]中国新闻网(2019).教育部解读《中国教育现代化2035》和《加快推进教育现代化实施方案(2018-2022年)》[EB/OL].[2019-12-30].http://www.chinanews.com/gn/2019/02-23/8762909.shtml.
[78]朱德全,吴虑(2019).大数据时代教育评价专业化何以可能：第四范式视角[J].现代远程教育研究,(6):14-21.
[79]朱永新,徐子望,鲁白等(2017).“人工智能与未来教育”笔谈(上)[J].华东师范大学学报(教育科学版),35(4):15-30.
[80]祝智庭(2018).STEM教育国策分析与实践模式[EB/OL].[2019-12-30].https://www.sohu.com/a/214416003_387177.
[81]Brown, R. R. , Ana, D. , & Wong, T. H. F.(2015) Interdisciplinarity: How to Catalyse Collaboration[J]. Nature, 525(7569):315-317.
[82]Christensen, C. M., & Raynor, M. E. (2003).The Innovator’s Solution: Creating and Sustaining Successful Growth[M].Boston: Harvard Business School Press.
[83]Law, N., Woo, D., & De La Torre, J. et al.(2018).A Global Framework of Reference on Digital Literacy Skills for Indicator 4.4.2[R].Montreal: UNESCO Institute for Statistics.
封面图片来自互联网