杭应用与启示：社会生态互动视角下的教育智能变革发展生成式人工智能浪潮下知识观的再审视——兼论两个经典知识之问的当代回应杜

年度策划“教育数字化转型”专栏：教育数字化转型系统工程笔谈教育数字化转型：热点中的“冷思考”桑新民教育数字化转型的系统思考与攻坚战谢阳斌数字化转型的技术基础与实施方略及教育启示余

摘要：促进学生批判性思维的发展是21世纪创新人才培养的重要内容，而批判性思维测评对批判性思维发展的教学实践具有重要的导向作用。基于此，文章以批判性思维测评工具为研究对象，对国内外近十年来37篇实验研究涉及的19个批判性思维工具进行对比分析，探索了K-12阶段与高等教育阶段批判性思维测评的核心要素与技术特征；同时，文章从评价取向、测评题目形式两个维度，构建四象限空间的批判性思维测评工具分类框架，梳理了结果取向的封闭性测评、结果取向的开放性测评、过程取向的封闭性测评及过程取向的开放性测评四类测评工具的关键技术及发展趋势，以期为推动批判性思维测评工具的本土化研发与规范化实践应用提供一定的参考。关键词：批判性思维；测评要素；测评技术；测评工具批判性思维能力是21世纪人才必备的核心能力，直接影响创新能力的培养。2019年，经济合作与发展组织（Organization

摘要：在智能时代，人工智能、虚拟现实等新一代信息技术对公民的技术与工程素养提出了新要求。2020年，《技术与工程素养标准：技术和工程在STEM教育中的作用》发布，用于指导、推进美国STEM教育中的技术与工程教育，以大力培养未来具有技术与工程素养的竞争型人才。为探究智能时代何以发展K-12学生技术与工程素养的问题，文章首先梳理了该标准的提出历程；随后详细介绍了该标准由核心学科标准、技术与工程实践、技术与工程环境三层结构组成的基本结构，并剖析了其主要价值；最后，文章分析了该标准对智能时代发展我国K-12学生技术与工程素养的启示，以期为推进中小学技术与工程教育提供指引。关键词：技术与工程素养；STEM；人工智能；K-12教育引言STEM教育是旨在培养学生STEM素养的教育形态，其在培养学生跨学科能力、批判性思维和创新创造等高阶能力方面的重要作用，受到了国内外K-12教育领域的高度关注[1]。但随着STEM教育理论与实践的发展，研究者开始注意到STEM教育涉及的四个学科领域存在发展不平衡的问题，即人们通常更关注科学和数学学科，而不够重视技术与工程学科，并且多数K-12学校未将技术和工程列为学校核心科目[2]。为此，国际技术与工程教育家协会（International

研究趋势本研究从国际视角切入，通过对25篇系统化文献综述的再综述，总结提炼出教育机器人的四个研究趋势：前两个趋势主要针对机器人教育，后两个趋势则主要面向教育机器人。1

摘要：经过多年的发展，国内高校已经建成了大量的智慧教室，如何充分利用智慧教室的新型基础设施、融合各类平台的教学资源和教学工具、灵活运用信息技术来支持教学过程、提高教学效果，已成为高校面临的现实问题。针对这些问题，文章首先分析了基于智慧教室的融合式教学支持平台的发展历程、现存问题，随后设计了基于智慧教室的融合式教学支持平台框架，最后以中南大学建设的融合式教学支持平台为例，介绍了该平台的应用成效并分析其构建经验。文章通过对智慧教室中各类平台的创新融合，提出了构建融合式教学支持平台的具体方案，以期推动线上线下教学融合发展，支持融合式教学高质量发展。关键词：智慧教室；教学支持；智能管理；融合式教学；网络空间随着信息技术的迅猛发展，“智慧化”开始走入普通人的工作、生活和学习，随之产生的智慧教室也凭借其技术优势成为了教育教学环境建设的发展方向。然而，在疫情常态化防控的背景下，高校原有建设的智慧教室面临对教学支持不足、资源整合困难等实际问题。针对这些问题，研究者提出以人工智能、大数据、物联网等新兴技术为基础，依托各类智能设备与网络，推动新技术支持下的教育模式变革和生态重构[1]。例如，建设智慧校园新型基础设施，利用信息技术升级教学设施、科研设施和公共设施，促进学校物理空间与网络空间一体化建设[2]。利用先进的信息化技术，构建智慧教室一体化与智能化的教学、管理与服务平台，加快推动人才培养模式变革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合，已成为当前教育教学改革的主流追求。但是，目前基于智慧教室的融合式教学支持平台建设和运维仍缺乏相关的实践借鉴经验，大量功能的引入导致建设碎片化、同质化现象严重，智能技术的引入也增大了运维的复杂性[3]。近年来，中南大学加大对智慧教室支持教学活动的研讨与建设，构建了“教室设备智能管理、教学过程时空拓展、教育管理数据支持”的融合式教学支持平台，并取得了一定成效。因此，本研究基于中南大学平台建设的实际案例进行分析与验证，探索构建技术融合的学习环境和教学支持体系，期望教师能运用高效的教学方法、学生能获得适宜的个性化学习服务，以促进教师发展、提高学生学习质量[4][5]，并为其他学校相关平台的搭建提供参考。一

摘要：教育时间序列能够展现学习过程随时间的变化与波动趋势，是近年来的研究热点。其中，课程级时间序列是个体级时间序列在课程层面的汇总，使用课程级时间序列可以获得比个体级时间序列更为丰富的信息。基于此，文章首先综述了教育时间序列的主流研究方法，对课程级时间序列的形成与有用性进行了分析，并提出了相应的数据分析模型。随后，文章以在线教育中的视频学习作为场景，将7341个学生所产生的个体级时间序列转换为课程级时间序列，通过实验分析了课程访问的“潮汐”现象、有潜力的辍学率预测、清晰的认知搜索意图、内容消耗的时间结构和课程聚类模式，验证了文章所提出模型的可用性。文章提出的课程级时间序列分析模型是数据驱动智慧课程建设的一项探索性试验，未来可应用于大规模在线学习中的课程搜索、分类和评价，以发现具有相似时间模式的候选课程集合。关键词：课程级时间序列；个体级时间序列；时间模式；课程聚类；视频学习教育数据挖掘是当前的热点研究方向，但是大部分研究使用静态截面数据作为教育数据挖掘的输入，为学习情况的实时掌握和动态预测带来了极大挑战，且这种挑战在日益复杂的学习情境（如线上线下、虚实融合教学环境）中变得愈加复杂。面对数据的无序性和复杂性，亟需以时间为基本单位进行规整。教育教学过程中产生的时间序列（下文简称教育时间序列）作为一种重要的数据组织形式，因其能展现学习过程随时间变化的趋势和规律，而对学习过程有效解释、学习资源个性化分发和学习绩效精准预测具有重要意义。然而，已有的教育时间序列挖掘研究主要关注个体级时间序列，而忽略了课程级时间序列。个体级时间序列一般是系统连续记录的直接数据，主要用于表示个体学习行为的时间轨迹。虽然个体级时间序列可以刻画单个学生行为随时间的变化，但是无法从课程层面显示学生群体对课程访问、内容消耗的时间偏好。因此，本研究探索课程级时间序列的形成与有用性，并设计其数据分析模型，试图从课程层面挖掘教育时间序列中潜藏的信息，从而拓展教育时间序列的研究视野。一

摘要：在智能时代，智能技术力量为教育的变革带来了契机，但同时智能技术力量的失控也可能引发新的教育风险。基于此，文章首先对推动教育变革的技术力量进行了历时性梳理；然后，对智能技术力量推动智能时代教育革新的原因进行了探究，并在此基础上剖析了智能技术力量失控可能引发的教育风险。最后，文章针对合理规避智能技术力量失控可能引发的教育风险提出了相关策略，旨在帮助教育工作者合理审思智能技术力量与教育变革的关系，推动智能技术力量与教育的融合，并为推动未来智能技术赋能智慧教育提供参考。关键词：智能技术；技术力量；教育风险；教育变革在《辞海》中，“力量”一词有“力气”“能力”“作用、效力”三种释义。“技术力量”这一概念契合第三种释义，即指技术的作用、效力。技术力量作为驱动教育变革的关键力量，对不同时期的教育变革产生了重要影响。“教育变革中的技术影响由表及里、由点及面，逐渐贯通教育系统整体。首先，技术影响教育的组织形式和规模数量；然后，改变教育的工具使用和资源配置；最后，触及教育的理念与本质关系。”[1]目前，随着智能技术与教育的深度融合，智能技术赋能教育，引发了智能时代教育的变革，包括学习方式的变迁与创新、教育资源的开放与共享、教育公共服务平台的生态化发展、学习环境从数字化走向智能化、课堂教学变革新风向、新的教育技术研究范式等[2]。而基于智能技术的教育变革正在全球各地不同程度地展开，被视为未来教育发展的主流趋向[3]。但是，智能技术的力量并不总是推动教育的发展与革新，智能技术力量的失控可能引发重大的教育风险。从人类的长期利益和福祉出发，明晰智能技术的力量并合理规避教育风险是智能时代的应有之义。基于此，本研究试图对如下问题进行分析：是何种技术力量对历史上教育的重大变革发挥了重要作用？智能技术力量何以推动教育的革新？智能技术力量的失控可能引发何种教育风险？如何合理规避智能技术力量失控可能引发的教育风险？通过分析，本研究旨在阐释技术力量特别是智能技术力量在教育变革中所起的作用，以助力教育工作者警惕并规避智能技术失控可能引发的教育风险。一

摘要：MOOC如何对教师的理念与实践的根本性变化产生影响，对研究MOOC如何用于教师培训与发展有重要意义。文章首先基于转化学习理论，构建了基于MOOC的转化学习理论框架。随后，文章采用质性研究方法，通过半结构化访谈，对14位教师学习教学能力提升类MOOC的案例进行研究，发现：MOOC不仅提升了教师的知识技能，而且在课程结束后对教师教学理念、学习观念等层面的转化学习产生了持续影响；开放与优质的学习资源、自由协作的同伴交流、安全平等的学习氛围、兼容并包的学习功能，是教师发生转化学习的主要影响因素。最后，文章讨论了MOOC对教师实践共同体、终身学习和深度学习的促进作用，以期为MOOC用于促进教师发展提供新的理论分析视角以及实践范例。关键词：MOOC；转化学习；教师专业发展；质性研究将MOOC用于教师培训，在一定程度上实现了教师培训的规模化、经济化和高效化[1]，已成为教师专业发展的一条有效路径[2]。我国的“爱课程”“学堂在线”等MOOC平台培训教师已超过462万人次，在促进教师改善教学模式、教学理念等方面发挥了重要作用[3]。自2014年起至今，北京大学数字化学习研究团队在“中国大学MOOC”平台上陆续开设15门教师教学能力提升类课程。在对部分参与教师进行回访时发现，MOOC不仅丰富了教师的教学形式，也使其在教学观念甚至职业规划上发生了深层的改变。一些研究也证明了这一发现，如Jacobsen[4]认为MOOC中的课程资源、Bonafini[5]认为同伴社交的有意义互动会影响教师的教学实践。但这些研究大多关注在MOOC环境中发生的学习[6]，以理论思辨或课程平台上的学习行为数据分析为主[7]。教师发展还需关注培训后教师在工作场域内发生的深层转变，因此在课程结束后，MOOC是否对教师转变产生持续且深远的影响仍需进一步探究。转化学习理论（Transformative

摘要：形成性反馈是提高学习动机与学习表现的重要手段。为突破传统反馈中反馈延迟、有效反馈缺乏等局限，文章依据基于智能交互的形成性反馈设计原则，构建了基于智能交互的形成性反馈框架。然后开展准实验研究将研究对象分为控制组（接收传统反馈）和实验组（接收基于智能交互的形成性反馈），使用独立样本T检验，比较两组各章学习成绩前后测、内部动机各维度得分，并分析三次干预后的认知负荷，结果表明：基于智能交互的形成性反馈可以在一定程度上提升学习成绩、提高学习动机、降低认知负荷。文章的研究从理论上拓展了人工智能深度融入教学的方式，并可在实践中为教师设计更科学、有效的学生自主学习活动方案提供参考。关键词：形成性反馈；智能交互；内部动机；认知负荷引言形成性反馈是形成性评价的核心部分，是指向学习者传递的旨在改变其思维或行为以提高学习效果的信息[1]，可以缩小学生当前的理解或表现与预期目标之间的差距，降低认知负荷，提高学习成绩。然而，要形成有效反馈，不仅需要教师的参与，还需要充分调动学生的积极性，激发他们的学习动机和学习兴趣[2]。目前，传统教师反馈方式仍占主流，普遍存在反馈延时、个性化缺失等问题，且在大班授课环境中这些问题尤为严重。为解决上述问题，已有研究者从技术与策略的角度对优化智能学习环境下的形成性反馈方式进行了广泛探索[3]。其中，智能交互平台凭借其能够提供即时对话交互、调动学生的积极性、提高学生学习的自主性和评价能力、帮助学生客观了解自身的学习状况并弥补知识漏洞等，为解决传统反馈中的反馈延时、个性化缺失等问题提供了可能[4]。目前，学术界对智能交互平台上的形成性反馈研究从理论框架逐渐转向实践应用。国内外相关实证研究表明，对学生而言，智能交互平台在学习行为层面具备促进协作学习[5]、提高学习成绩的潜能，在认知层面能更有效地提高识别和记忆能力[6]，在内部动机层面能激发学习兴趣、缓解学习压力、提高感知价值[7]。尽管对基于智能交互平台的形成性反馈已有诸多研究，但仍存在一些不足：①过多聚焦于片面的系统设计与应用，缺乏具体的理论支撑；②大多集中于智能交互平台对学生主观体验与学习效果的影响，而对学生认知心理层面尤其是学习动机、认知负荷等方面的影响鲜有研究；③缺少从激发学习者学习动机、降低认知负荷的视角对智能交互平台与形成性反馈进行整合的研究。基于此，本研究整合智能交互平台与形成性反馈，构建了基于智能交互的形成性反馈框架，探究其对学生学习成绩、学习内部动机及认知负荷的影响，以期帮助教师更加科学、合理地设计并实施学生的自主学习活动，促进人工智能深度融合教育教学过程。一

摘要：对在线学习支持学习者赋能的关键影响因素及作用机理的深度揭示，是帮助学习者提升在线学习效果与赋能感的重要基础，但目前鲜有研究对此进行深入剖析。为此，文章首先对学习者赋能的概念、结构以及关键影响因素进行了剖析；接着提出了研究问题，构建了在线学习支持学习者赋能的影响因素假设模型，并对研究对象、研究工具进行了说明；随后，文章结合初步路径分析结果与文献综述结果提出在线学习支持学习者赋能的影响因素标准化系数模型；最后，通过路径分析揭示了学习者赋能的关键影响因素及其作用机理，发现教师支持、资源与支持、在线自主调能力是学习者赋能的关键影响因素，对学习者赋能的提升具有较强的直接与间接作用，其中在线自主调节能力的作用尤为关键。文章不仅对人工智能驱动的教育实践具有重要的启示作用，还为研究者更好地理解学习者赋能及其与自主调节能力、探究社区等之间的关系提供了新的视角。关键词：在线学习；学习者赋能；探究社群；技术认知；在线自主调节能力随着“互联网+教育”时代的到来，尤其是混合学习、网络学习、翻转学习、在线开放课程等的迅猛开展，在线学习已经成为一种教育新常态。在线学习因其具有支持学习者发展自主能力、批判性思维等高阶能力，且资源丰富、时空自由等优势，吸引了诸多学者与实践者的关注[1]。但与此同时，在线学习也存在诸多难以破解的难题，如学习者动机不足、浅层交互、学习效率低下、学习流于表层、社交孤独等[2]。因此，如何构建有效的在线学习环境，提供有效的学习支持，以促进学习者高效在线学习，使在线学习能够真正赋能学习者，就成为了迫切需要解决的重要问题。这一问题的顺利解决，在一定程度上依赖于对在线学习赋能学习者的关键影响因素及其作用机理的深入剖析，但目前这方面的研究成果较少。基于此，本研究从学习者赋能（Learners’

摘要：教育人工智能的发展正冲击着传统的教育格局，促使教师和研究者开始深度反思教育人工智能的应用实践。文章指出，教育人工智能应用的困境主要体现在伦理、应用、管理三个层面，深刻影响了传统的课堂教学和学习。在此基础上，文章从关键技术、人机矛盾、教师素养等角度进一步解构了教育人工智能应用困境产生的成因。最后，文章提出了教育人工智能应用困境的应对策略，包括理性思虑教育人工智能应用的多重困境、时刻警惕新兴技术变革产生的人机矛盾、正确审视当前教育人工智能的角色属性、合理建构公开透明的协同监管生态机制，以期为教育人工智能实践应用提供可行参考。关键词：人工智能；教育人工智能；关键技术；人机矛盾；教师素养引言2021年，互联网信息办公室在发布的《数字中国发展报告（2020年）》中指出，截至2020年底，我国中小学（含教学点）互联网接入实现100%，未联网学校动态清零，98.35%的中小学已拥有多媒体教室，教育信息化2.0成效显著[1]。教育的信息化促使教育人工智能在教、学、考、评、管等各个环节发挥着重要作用，教育人工智能也日益成为促进教育均衡发展、实现教育公平、提高教育质量的重要手段[2]。在多个政府文件的指导下，教育人工智能的开展如火如荼，相关政策、研究、实践案例如雨后春笋般出现在中小学、大学等各个领域中，教学过程、方法、手段、平台都在发生着深刻的“变革”[3]。从教学过程审视，教育人工智能可以更好地促使教师个性化教学的发生，基于算法的决策过程也使得复杂技能和知识的实时评估成为可能[4]。而应用于课堂的教育人工智能分析系统，为实时模式下学生参与度评估、学习风险识别、教学活动调整提供了有效的证据支持[5]。然而，研究者在肯定技术变革教育教学的同时，也逐渐对教育人工智能产生批判和担忧。“乐观主义者”认为，教育人工智能将替代教师、学生、管理者；而“悲观主义者”认为，教育人工智能仅改变了学习路径、环境等，并不能改变教育的结构、模式和学习的本质[6]。这种对教育人工智能的忧虑，使人们不得不思考如何培养符合人工智能时代的“原住民”，并实现人机和谐共处。尽管人工智能技术已在许多领域展现了巨大的应用潜力，但现阶段的人工智能在智力上根本不像人类[7]。教育人工智能的发展就更显“拙劣”了——按照人类思想和既有程序辅助教学的行为，如智能阅卷、综合考评等仍处于弱人工智能（Artificial

摘要：在面向知识建构的会话智能分析研究中，如何改善原有互动行为分析视角的局限，从会话观点的角度精准描述会话的语义特征以实现对会话进行自动分类，是研究者关注的核心问题。基于此，文章融合深度神经网络与会话分析方法，构建了包含相关度、纵深度、聚敛度三种会话分类特征的面向协作知识建构会话的智能观点分类框架，并设计包含六个环节的智能观点分类流程，引入到自然语言处理领域的BERT、TextCNN、Fasttext模型，从精确率、召回率、F1值、准确率四个指标对三种模型的会话分类特征进行比较，发现BERT模型在整体语义特征、单一会话类型的分类性能上均拥有更高的准确率。文章探索数智融合的会话分析框架与分析路径，证明了深度神经网络在协作知识建构会话智能量化分析中的可行性，有助于改善智能会话分析的质量与效率。关键词：人工智能教育；学习分析；会话分析；知识建构；观点改进一

摘要：元分析被视为指导教育实践与制定教育政策的“最佳证据”。然而，这并不意味着元分析的研究结论一定是可靠的。基于此，文章试图分析发表在国内教育技术领域期刊中关于元分析的研究质量，首先通过文献检索和筛选共纳入39篇元分析文献；接着编制了包含25个题项的元分析方法学质量评价工具；随后对39篇文献进行文献编码与资料提取。研究发现，虽然国内教育技术领域元分析的发表数量和研究质量呈整体上升趋势，但研究报告质量参差不齐；纳入研究的元分析文献普遍存在概念泛化、文献检索不充分、关键研究过程缺失、忽视研究结果的普遍性和局限性等问题。文章期望通过研究为规范元分析在教育技术领域的应用提供参考。关键词：教育技术；元分析；方法学质量；报告质量引言自2002年起，美国国家研究理事会开始提倡使用元分析进行教育科学知识的积累[1]。作为一种定量的系统化文献综述方法，元分析为整合已有研究成果提供了方法学意义上的指导，被视为指导教育实践与制定教育政策的“最佳证据”，这在教育技术领域也不例外[2][3]。《教育技术研究与开发》（Educational

摘要：在智能时代，破解大规模因材施教难题、推进个性化教育迫在眉睫。基于此，文章采用政策计量分析法和内容分析法，以2001～2021年间提及因材施教的72份国家政策文件为研究样本，首先分析了国家政策文件的整体情况，发现政策类型丰富多样、多元主体联合发文现象突出、发文数量随年份波动增长、政策工具使用偏向能力建设型、政策主题涵盖全面。随后，文章梳理了我国推进因材施教的政策发展脉络，将其分为探索家校社教育改革、大力发展教育信息化、全面推进个性化教育等三个阶段。最后，文章探讨了我国推进因材施教过程中面临的问题，并有针对性地提出了相关建议，以期为推进大规模因材施教、高质量教育发展提供参考。关键词：因材施教；个性化教育；政策文件；政策工具；教育信息化在智能时代，大数据、人工智能等智能技术与教育双向赋能，科学“识材”与精准“施教”不再遥不可及，“大规模因材施教”具有了一定的可行性。2019年2月，中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》，强调要注重因材施教，加快推动人才培养模式改革创新，实现规模化教育与个性化培养有机结合[1]。2021年7月，《关于推进教育新型基础设施建设

摘要：为实现对在线协同研讨知识建构过程的动态跟踪与分析，文章采用文本分类方法，设计了“在线协同研讨知识建构行为自动分析实施流程”。以此流程为指导，文章以网络研修社区中教师工作坊的协同研讨活动为例开展实验，主要内容包括创建“教师工作坊知识建构行为编码表”、采集与整理交互文本数据、选择和提取文本特征、对训练集数据进行预处理、训练和评价分类模型、对分析结果的应用情况进行描述和解读。实验结果表明，在线协同研讨知识建构行为自动分析方法可为利益相关者深入理解协同知识建构过程并为此过程进行实时干预和调节提供支持。关键词：在线协同研讨；知识建构；文本分类；学习分析在线协同研讨是一种重要的协作学习活动。在在线协同研讨的过程中，学习者通过分享、提问、协商等交互活动共同建构公共知识，同时实现个人知识的增长。当前，对在线协同研讨过程中的知识建构行为进行分析，常基于相应的编码系统，采用内容分析方法，以人工编码的方式把学习活动过程中产生的交互文本数据映射为相应的知识建构行为类型再进行分析研究。但人工编码方法主观性较强且费时、费力，分析结果反馈滞后，不利于进行实时的教学监测和干预。若能基于文本分类方法实现对文本数据的自动分析，将会极大地提高数据分析的效率，且在教学过程的实时监控方面也将发挥极大的应用潜力。一

摘要：如何高质量开展疫情期间校内外师生、国外留学生线上线下同步教学，是当前很多高校面临的一大难题。为解决此问题，北京大学构建了全媒体教学资源中台系统。全媒体教学资源中台系统以服务为核心能力、以资源为驱动、以数据为抓手，形成了包含资源管理中台、服务业务中台和数据管理中台的“三位一体”教学资源大中台体系。文章分析了全媒体教学资源中台系统构建的理论基础，介绍了中台系统的一体化对接方案和组成模块，并探讨了中台系统在北京大学推进线上线下同步教学的实践成效，发现中台系统在建设理念、应用逻辑、发展模式等方面具有创新性。最后，文章针对全媒体教学资源中台系统与教育资源数字化的未来发展提出相关建议，以期探索出一条适用于高校教学资源整合、资源服务、资源共享的发展路径。关键字：教学资源中台；教育资源数字化；同步教学；教学支撑为深入贯彻党的十九大精神，落实国务院《教育现代化2035》总体部署，推进“教育信息化2.0”落地实施，同时为保障疫情期间校内外师生、国外留学生线上线下同步教学质量，从2020年春季学期开始，北京大学依托自身丰富的教学资源和课程数据积累，构建了全媒体教学资源中台系统（下文简称“中台系统”）。中台系统整合各类教学资源和数据，荟萃大量优质课程与学术讲座，部署在线点播、直播功能，为教师提供备课素材和在线课程制作服务，为线上线下同步教学提供了深度支持。经过一段时间的实际运行，中台系统积累了较为丰富的教学运行数据与实践经验。中台系统的构建与实践，在服务高校教学、推进教学改革、提升教学质量等方面发挥了重要作用。一

摘要：当前教育形态正在悄然发生变化，线上、线下融合互补的混合教学成为高校教学的核心需求，迫切需要升级智慧教室支撑混合教学的开展。基于此，文章首先梳理了混合教学与智慧教室的关系。随后，文章在分析“后疫情时代”混合教学新特征的基础上，设计了由基础设施层、数据支撑层、应用层、决策层组成的智慧教室框架，分别对应智慧教室的教室环境、数据中心、教学支撑体系和教育大脑四个部分。最后，文章以浙江大学的“智云课堂”为例进行了实践应用，并从教学的空间、时间、方式、评价、分析等维度介绍了“智云课堂”的混合应用效果。将智慧教室建设与混合教学应用相结合，可有效提升混合教学效果、优化学生多样化学习体验、提高学校整体教学效率，且相关实践可为高校智慧教室的建设与升级提供借鉴。关键词：混合教学；智慧教室；线上线下教学；教育大脑；“智云课堂”2020年突如其来的新冠肺炎疫情，给全球教育带来了前所未有的挑战。随着在线教育的深入，逐渐暴露出教学效果满意度低、持续使用意愿低[1]、师生信息素养低、教学方法有待改进等诸多问题[2]，尤其是教学空间发展不均衡严重影响了教学效果的整体提升[3]，使在线教学陷入“浅层学习”困局[4]。然而，线下教学的真实情景体验、文化价值交流、易于管理和服务等优势正是在线教学所欠缺的特征[5]。因此，线上、线下融合互补的混合教学成为了教育变革趋势，这使得当前教育形态正在悄然发生变化。在此背景下，如何依托互联网、大数据和人工智能的优势升级智慧教室，以便捷、高效、精准地支撑混合教学的开展并助力教育改革，成为了当前教育技术研究迫切需要解决的重点问题。一

摘要：在线异步交互是大规模在线教育的一种重要交互方式，对学习体验和学习效果有较大影响。为深度挖掘教师学习者在线异步交互过程中的情感状态和认知水平，文章首先构建了面向在线异步交互文本的情感—认知自动化分析模型及其自动化分析流程，之后将模型应用于大规模教师在线培训课程，通过采集异步交互数据作为训练数据，从不同机器学习算法中选取最优算法，同时融合情感—认知词典进行算法模型训练，构建了面向具体应用场景的情感—认知算法模型。最后，文章得出研究结论：机器学习算法中支持向量机的文本自动化分析效果最好，融合词典与机器学习的方法能更好地提升算法模型的准确率，采用网格搜索进行参数优化可以进一步提升算法模型的效果。文章的研究为在线异步交互文本的自动化分析提供了研究思路和技术支持，有利于深度挖掘教师学习者隐藏在交互文本中的情感状态和认知水平，为自动反馈提供依据，对于优化异步交互学习过程具有重要意义。关键词：在线异步交互；情感状态；认知水平；机器学习；教师学习者引言全面提升教师的素质能力，是我国教育信息化工作的一项重要任务[1]。大规模在线教师培训作为教师专业发展的一个重要途径，得到了全球教育领域的广泛关注[2]。其中，在线异步交互是一种非常重要的交流形式，教师学习者可以与学习同伴进行特定领域内容的深度交流，有助于保持学习兴趣并提高课程参与度，促进高阶思维发展，对学习者学习质量的提升有十分重要的作用[3]。此外，交互过程中的文本信息能够清晰地再现教师学习者的情感、认知发展过程，有利于从中挖掘、提取隐藏的关键信息，为教师学习者提供自动干预和推理[4]。然而，由于在线教师培训的复杂特征，面向异步交互文本的情感状态和认知水平的自动化分析面临诸多挑战，如情感状态挖掘、认知水平判断的过程均依赖于特定学习者群体的特征和特定领域知识的结构；情感状态和认知水平具有较强的隐蔽性，难以精准判断；网络教研和专业学习过程中产生的大量过程性文本及其蕴含的大量认知、情感等方面的特征信息仍以人工分析为主[5]，不仅耗时费力，而且不具备高可靠性，因而很多时候容易被忽视或放弃。基于此，本研究以大规模教师在线培训为例，采用融合词典和机器学习的文本自动化分析方法，构建面向在线异步交互文本的情感—认知自动化分析模型，以实现对教师学习者在线异步交互过程中情感状态和认知水平的深度挖掘，为提升教师在线培训效果提供思路。一

摘要：在“智能+”时代背景下，教育信息化、教学改革与学术交叉融合的趋势助推了教研室的变革，此时虚拟教研室的出现对于新型基层教学组织的创新探索具有重要意义。基于此，文章首先探讨了虚拟教研室的基本内涵，指出虚拟教研室既是区域协同育人的新机制和教师教学研究的共同体，又是教学资源共享的新平台。接着，文章以清华大学“电路原理”课程虚拟教研室为参考，设计了虚拟教研室的架构，包含平台支持、基本模式、成果产出、智慧教学等四个模块；同时，文章分析了清华大学“电路原理”课程虚拟教研室的应用成效。最后，文章从智慧平台建设、教师素养提升、资源共建共享、制定保障机制等角度提出虚拟教研室的建设路径，以期为深化教育教学改革、实现高等教育的高质量发展提供参考。关键词：虚拟教研室；信息技术；雨课堂；“克隆班”；协同育人一

摘要：在国家政策积极鼓励人工智能教育、核心素养导向驱动课堂评价变革的大背景下，如何在人工智能课程中开展表现性评价成为了重要的研究议题。文章首先分析了表现性评价应用于人工智能课程的适切性；随后提出了“教—学—评”一体化的设计理念，构建了“目标—任务—评价”三步走的设计流程，并归纳了五种典型的表现性评价方式；最后，文章以H中学为例在人工智能课程中进行了表现性评价的应用，发现表现性评价可从不同角度进行评判和反馈，但在使用表现性评价量表的过程中也存在内容设计、计分方式、使用方式等方面的问题。在人工智能课程中开展表现性评价，推动以评定教、以评促学，有助于学生高阶能力的形成，是智能化时代创新人才培养的有效途径。关键词：人工智能课程；表现性评价；核心素养；编程作品一

摘要：高校信息系统在建设中存在运维弱、体验差、监督少等问题，不仅减缓了信息化进程，还影响着教育技术的质量。为此，文章引入绩效管理理念，首先设计了信息系统后评估督导机制的传动式实施策略。随后，文章构建了由四个维度各级指标及其权重分值构成的信息系统后评估督导机制指标体系，以指导策略落地。最后以西北工业大学为例，介绍了信息系统后评估督导机制的应用现状，其中该机制的“双线四向五要素”架构实现了信息系统建设全生命周期的闭环管理，之后进行了案例分析。实践证明该机制既有利于促进数据治理实效、增加业务协同度、提高师生满意度，也能提升信息系统应用效果，并可为高校信息化建设提供理论与实践指导。关键词：教育信息化；后评估；督导机制；信息系统；绩效管理一

摘要：对智能教学系统进行测评，既能评价其性能，又可以为其优化提供依据。但是，目前尚缺乏有指导性的智能教学系统测评模型。基于此，文章构建了包括智能教学系统、学习者、系统设计者、学习效果测试和学习风格测量等要素的智能教学系统测评模型，并设计了包含获取数据、总体测评、精细测评、测评分析和系统优化等五个步骤的智能教学系统测评流程。之后，文章以“乐学一百”智能教学系统为例开展了实证研究，结果表明智能教学系统测评模型能有效区分不同学习风格学习者的学习效果，生成精细化的测评结果，为系统的优化与升级提供数据依据，具有较大的应用价值。关键词：智能教学系统；ITS测评；学习风格；学习效果近年来，人工智能技术得到了飞速发展，为教育的革新带来了新的机遇[1]。智能教学系统（Intelligent

摘要：高等教育机会的性别不平等问题会引发社会教育的不公平现象，从而导致劳动力市场性别差异加剧。文章从整体差异、报考类别、城乡毕业生等维度，通过对H省2004年、2014年语数英高考成绩的大数据进行对比分析，发现：女生在语文尤其是英语学科上表现出明显优势，但男生在数学和英语高分段中占比较大；报考文史类、理工类、其他类的女生的语数英高考成绩整体上高于男生且性别差异有所扩大；往届生的数学和英语成绩高于应届生；城乡性别差异逐渐缩小，但高分段中城市考生偏多。鉴于此，文章建议多方协作、解决两性面临的学习问题，同时消除学科性别偏见、合理选择报考科类，以均衡高等教育男女生比例，促进社会平等就业。关键词：高考；大数据；性别差异；学业成绩引言性别是否平等，对国家经济发展和社会繁荣有重大影响。男女接受高等教育的机会不均，是劳动力市场性别差异产生的重要原因。自20世纪80年代起，高等教育机会的性别不平等问题便引起了国外学者的关注，相关研究涉及不同学科专业、学位获得的性别差异等多个方面[1][2]。近年来国内高等教育领域“阴盛阳衰”现象的出现，使得部分学者开始关注高等教育机会获得的性别差异问题，其中针对高考成绩性别差异的研究主要从高考总分及各科分数、两性成绩差异的影响因素等方面进行探讨。例如，邵志芳等[3]发现高考成绩确实存在性别差异，并可能影响高校录取性别比例；李金波等[4]指出，女生在文科类学科方面占有优势，且新课改高考后该优势更加明显，男生则在理科类学科方面表现突出。已有研究从宏观上呈现了高考成绩的性别差异，但还可从报考科类、考生类别、分数段等方面更为详细地分析高考成绩性别差异的表现形式。基于此，本研究选取东南地区H省2004年、2014年语数英三科的高考数据为样本，首先进行数据脱敏预处理，之后剔除单科无成绩、缺考、弃考等无效数据，最终获得有效样本136026人次；所有成绩数据的信度值均超过0.85；考题难度CTT值变化处于0.1～0.3之间，说明H省这两年语数英三科的高考数据具有可比性。通过大数据样本[5]，本研究从整体差异、报考类别、城乡毕业生等维度进行对比分析，来探究中国高考成绩性别差异的变化轨迹及其影响因素，分析存在的问题并提出相应的解决策略。一

摘要：回看是一种有效的学习策略，数字教材中弱交互的导航降低了回看对学习效果的提升。基于此，文章对参加数字教材阅读选修课的102名大学生的学习行为日志进行分析，结果发现：学习者在数字教材阅读的回看行为具有高频、跨度大的特点；回看行为网络图能可视化呈现数字教材的重、难点；回看组比普通组的回看行为更多且回看过程中添加了更多的书签和备忘录，取得的学习效果更好；学习者的先前知识水平和回看时添加笔记总频次对学习成绩影响很大。文章对数字教材阅读中回看行为与学习效果关系的研究，有助于理解学习者的回看行为特征，并可用于优化设计数字教材的智能导航功能，从而推动数字教材朝着智能化方向发展。关键词：数字教材；回看行为；学习效果；智能导航一

摘要：随着美国STEAM教育的演变及其在我国本土化进程的推进，传统文化传承的STEAM教育备受关注。基于此，文章首先通过传统文化与STEAM融合的教学实践，采用课堂分析法，发现教学实践过程中存在教学目标不明确、内容安排不到位、教师间概念壁垒等问题。随后，文章总结、凝练了传统文化传承的STEAM教育的内涵与定位，指出传统文化传承的STEAM教育是以传统文化传承为目标导向，STEAM作为实现手段的教育模式，应以学生为中心、以培养兴趣为重心、以文化选择为基本。最后，文章基于贯一设计理念，构建了由“一中心圆、三层扩展、场域互联、多方协作”组成的传统文化传承的STEAM教学设计框架，并提供了设计案例。文章的研究可为STEAM教育的本土化发展提供参考，并有助于推动中华优秀传统文化与STEAM的深度融合。关键词：STEAM教育；传统文化传承；教学设计引言在信息化浪潮加速全球化的背景下，如何在培养新时代STEAM人才的同时传承中华传统文化、保障我国学生发展的文化安全，吸引了越来越多教育研究者的关注。STEAM教育发源于美国，是在STEM教育的基础上发展、完善而来[1]。源自美国的STEAM课程现已经历了STS→STEM→STEAM/STEAMS→“STEAM+”的演变过程，其内涵也由建构主义逐渐向实用主义、人文主义与效用主义转变[2]。由此，“传统文化传承的STEAM教育”概念应运而生。传统文化传承的STEAM教育是指以传统文化传承为目标导向的STEAM教育[3]，这一概念契合我国相关文件提倡的中华优秀传统文化应全方位融入各个环节的教育，贯穿于启蒙教育、基础教育等各教育阶段的精神[4][5]。然而，传统文化传承的STEAM教育仅在少数区域出现了成功案例[6]。此外，虽然研究者已对传统文化传承的STEAM教育模式、价值、分类等进行了研究，但如何深度融合传统文化与STEAM有待进一步探究。基于此，本研究在中小学STEM教育研究与服务中心开展的公益班中进行了一学期的传统文化传承的STEAM教育实践，并通过课堂分析法，来发现教学实践过程中存在的问题。在此基础上，本研究试图总结、凝练传统文化传承的STEAM教育的内涵与定位，构建传统文化传承的STEAM教学设计框架并进行实践应用。一

摘要：当前，人类社会正加速迈向以高度数据化和高度智能化为核心特征的数据智能时代。在此背景下，因材施教的思想内涵变得更加丰富、人本化和科学化，呈现出对象趋于规模化、目标趋于全面化、过程趋于精准化、模式趋于创新化等四大特征。与此同时，当前国内规模化因材施教在人才评价、教师素养、生涯教育、资源供给、学生学习等方面也面临诸多现实挑战。基于此，文章预测了未来区域内开展规模化因材施教将呈现的发展趋势，并对教育利益相关者实施因材施教分别提出建议，以期为国内各地协调多方力量整体推进规模化因材施教提供方向指引和借鉴。关键词：因材施教；个性化教育；数据智能；大数据；人工智能；创新型人才在数据智能时代，如何通过新一代信息技术赋能学习方式和教学模式的转变，培养一大批全面发展的创新型人才，已成为国内外教育领域关注的重要议题。而在人类正加速迈进的数据智能时代，数据正成为教育综合改革和数字化转型的核心要素，以数据智能赋能教学模式、学习方式、评价手段和管理途径的变革，是推进规模化因材施教、培养国家所需创新型人才的必经之路。基于此，本研究重点探讨了数据智能时代因材施教的主要特征、发展面临的现实挑战，并预测了其未来发展趋势，以期为国内各地推进规模化因材施教提供参考。一

摘要：在数据智能时代，规模化因材施教要求兴趣特长培育的规模加以增长、内容更加全面、途径更为多元，但“双减”背景下学生兴趣特长培育存在一些问题，如发力点不够明确、组织不够灵活、资源较为有限。基于此，文章依托“情境—个体”兴趣发展阶段理论和特长测量“八步系统”，结合苏州市工业园区星汇学校“大数据时代下吴门书画教学实践”案例，构建了数据驱动学生兴趣特长培育的逻辑框架，包括兴趣特长发展的四个阶段、兴趣特长数据采集的八种主要途径和兴趣特长数据应用的驱动力三个关键要素，探讨了框架应用的可能问题，并从数据体系、智能技术、培养方案、家校合作等角度提出了应对举措。文章的研究为各地区探索数据驱动的学生兴趣特长培育提供了基本思路和行动方案，有助于更好地落实“双减”政策，促进学生个性化发展。关键词：因材施教；兴趣特长培育；数据驱动；个性化教育；“双减”引言自实施素质教育以来，我国着重关注人的德、智、体、美、劳全面发展。个性化教育是实现人的全面发展的必由之路，只有尊重学生在智力、才能、情感、特长、爱好等方面的差异，才能发挥学生的主动性、创造力和成就感，达到全面提高学生素质的目的。发展学生的兴趣特长，是落实个性化教育，提高学生创造力、主体性和成就感的一项主要措施。随着中小学教育质量综合评价改革的持续推进，兴趣特长发展成为了中小学教育质量综合评价指标体系的重要组成部分，挖掘并培育学生的兴趣爱好逐渐引起了越来越多教师、家长的重视。《中国教育现代化2035》明确提出：“要利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合。”[1]在数据智能时代，大数据技术为学生兴趣特长发展提供了有力支持：既可以利用学生画像识别兴趣特长，也能通过数据的汇聚共享，为不同兴趣的学生提供个性化教育资源与培养方案。基于此，本研究分析了规模化因材施教和“双减”背景下学生兴趣特长培育所面临的要求和问题，并结合相关理论和实践案例，提出数据驱动学生兴趣特长培育的逻辑框架，探讨框架应用的可能问题与应对举措，以帮助各地区学校理解大数据技术对学生兴趣特长培育的支撑作用，破解学生兴趣特长培育困境，推进大规模个性化教育。一

摘要：强化过程评价，是深化新时代教育评价改革的重要举措。而利用智能技术进行过程评价数据采集、挖掘教育数据价值、加强反馈与调控，已成为新时代强化过程评价的重要驱动力。基于此，文章在阐述新时代过程评价内涵、特点及存在问题的基础上，首先对智能技术赋能过程评价的作用进行了分析。随后，文章提出智能技术赋能过程评价的目标定位主要包括智能化评价数据获取、智能化评价数据处理、智能化评价反馈调控，并从基础支撑层、平台服务层、场景应用层三个层面阐释了其实践路径。最后，文章从场景应用层的全过程伴随式数据采集、多模态数据诊断分析、实时反馈与调控等三个环节，结合相关典型案例展开了实践探讨。文章的研究可为广大一线教师和研究者理解智能技术赋能过程评价的特点与规律，并运用智能技术强化过程评价、促进教育评价改革与创新发展提供参考。关键词：智能技术；过程评价；技术赋能；评价反馈2020年，中共中央、国务院在《深化新时代教育评价改革总体方案》中明确提出要“坚持科学有效，改进结果评价，强化过程评价，探索增值评价，健全综合评价，充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性”[1]。2021年，教育部在《义务教育质量评价指南》《普通高中学校办学质量评价指南》中也进一步指出要“强化过程性评价和发展性评价”[2][3]。可见，过程评价作为教育评价体系的重要组成部分，已成为智能时代评价改革创新的重要突破口。迈入智能时代，大数据、人工智能等智能技术开始延伸至教育教学评价领域，这为更好地实施过程评价、提升评价效果提供了有力支撑。但如何真正发挥智能技术的特点和优势以改进、强化过程评价，依然是当前学界讨论的重点。为此，本研究从过程评价的特点及其存在的问题出发，系统探讨智能技术赋能过程评价的作用、目标定位与实践路径，并对过程评价典型场景中的技术应用进行梳理分析，以期为推进有中国特色的评价改革与创新发展提供参考。一

摘要：在智能时代，各种智慧教育场所、移动智能终端和可穿戴设备中内置的传感器可以对教育过程中学习者的生理信息、行为动作、学习场所等数据进行捕捉，为全方位、情境性、过程性的学习分析提供了条件。基于此，文章采用系统性文献综述法，对51篇利用传感数据开展学习分析的实证研究文献进行分析，以揭示传感数据应用于学习分析的研究现状，探究基于传感数据的学习分析研究内容及其实证效果，并在此基础上探讨传感数据应用于学习分析的挑战和建议，以期为相关教育研究者与实践者提供教学设计与优化的实证参考。关键词：传感数据；学习分析；系统性文献综述在智能时代，物联网技术、传感技术、可穿戴技术、人工智能技术等在教育中的应用，为学习分析带来了新契机，可以实现物理空间和虚拟空间教育大数据的采集与分析。传感数据是指由感知设备或传感设备感受、测量及传输的数据。当前，各种智慧教育场所、移动智能终端和可穿戴设备中内置的传感器可以对学习过程中的数据进行全方位采集，拓展了学习分析的数据维度。比如，利用环境传感器捕获学习者所在环境的位置、移动等信息，利用活动传感器识别人体的手势、姿势、动作等学习行为，利用生物传感器对学习者的血压、心率、脑电等生理特征进行测量，从而实现具身性、情境性、过程性的学习分析。本研究通过对已有实证研究的系统分析，探究传感数据在学习分析领域应用的实际情况，了解传感数据对于学习的解释和优化效应，以期为相关教育研究者与实践者提供数据支持和经验参考。一

摘要：智慧校园是教育信息化的高级形态，是技术革新的必然趋势，其终极目标是服务高校立德树人的根本任务，推动实现教育现代化。文章从高校智慧校园建设的视角，系统总结了高校智慧校园的发展状况和历史进程，指出了目前智慧校园建设中的难点和困境，并以中央财经大学为例，阐述了其智慧校园建设的总体架构、实践特征和创新应用。中央财经大学智慧校园建设的实践表明，通过加强顶层设计的“创新”和底层架构的“升级”，构建虚实一体、云网融合、数据集成、业务多元、智能敏捷、服务个性的智慧校园环境，能够全面支撑起学校人才培养、科学研究、管理服务、文化创新等核心业务，为“双一流”建设注智赋能。关键词：智慧校园；教育信息化；顶层设计；数据治理；中台当前，以移动互联网、云计算、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术席卷全球，全面渗透并显著改变着人们的生产模式、生活方式、学习范式、思维空间与教育形态。世界正处在快速发展和变革的时代，在众多不确定性中，信息化、数字化、智能化是具有确定性的变革方向。尤其在高等教育领域，必将引起人才培养、科学研究、管理服务、文化创新、党建思政等核心业务的全面变革。2019年，我国第一个以教育现代化为主题的中长期战略规划《中国教育现代化2035》发布，提出加快信息化时代教育变革，建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台[1]。2021年，《教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》提出要以新发展理念为引领，以信息化为主导，面向教育高质量发展需要，聚焦信息网络、平台体系、数字资源、智慧校园、创新应用、可信安全等方面的新型基础设施体系[2]。一系列政策和文件的出台，将教育信息化和智慧校园建设提升到前所未有的高度。智慧校园建设是教育新基建的重要组成，是教育变革的牵引力量，更是加快实现教育现代化、建设教育强国的战略举措。基于此，本研究以中央财经大学（下文简称“中财大”）为例，结合智慧校园建设的具体实践，解锁信息化建设中的痛点、难点问题，探索性开展信息技术与教育的融合创新，全方位促进学校业务绩效的提升和价值创造，以期为相关实践提供借鉴。一

摘要：全日制工程硕士校外实践基地评价是保障全日制工程硕士教学质量、提升其实践能力的重要环节。文章通过国内外文献研究与专家访谈，基于PDCA理论构建了全日制工程硕士校外实践基地评价体系，并运用评价体系对全国四大区域22所高校、10所科研院所和84个校外实践基地进行了实证分析，结果发现：①优秀型、合格型和不合格基地占比分别为28%、56%和16%。②按调查区域分，西南西北地区的基地建设较为薄弱；按院校类型分，普通高校对基地的重视程度相对较高；按基地规模分，中型企业所属的基地建设效果最好。最后文章针对分析结果提出相应的对策建议，以期为校外实践基地的高效运行和可持续发展提供参考借鉴。关键词：全日制工程硕士；校外实践基地；PDCA理论；评价引言随着经济的快速发展和产业结构的不断调整，社会对高层次应用型人才的需求越来越大。2009年，教育部对学位制度进行改革，决定在全国高等院校硕士研究生招生中增加全日制工程硕士。相较于学术型硕士，全日制工程硕士要求毕业生不仅要有扎实的理论基础及专业知识，更要具备分析和解决实际工程问题的能力。而专业实践是增强全日制工程硕士实践能力，提升专业学位研究生教育质量的重要保障。2018年，《关于制订工程类硕士专业学位研究生培养方案的指导意见》中明确要求具有2年及以上企业工作经历的工程类硕士专业学位研究生专业实践时间应不少于6个月，不具有2年企业工作经历的工程类硕士专业学位研究生专业实践时间应不少于1年[1]。由此，高校和科研院所依托企业资源建立的校外实践基地应运而生。校外实践基地在实现高层次应用型人才培养目标、提高全日制工程硕士的培养质量等方面发挥了重要作用，但在实际运行过程中也普遍存在实践条件参差不齐、基地管理缺乏考核标准等问题，导致全日制工程硕士在校外实践时出现走马观花、收获甚少等问题。因此，对全日制工程硕士研究生校外实践基地进行评价便显得尤为迫切。基于此，本研究基于PDCA理论，构建相关的评价分析框架和指标体系，并对校外实践基地进行评测，以针对存在的问题进行反馈改进，不断完善校外实践基地的建设，为建立以经济发展为导向、产学研相结合、全面协调发展的校外实践基地提供参考。一

摘要：教学行为数据的多样化、海量化及多维化，将教学行为评价从单向度和浅表化的蛰伏中唤醒，构建多维数据支持下的课堂教学行为评价模型成为冲出“藩篱”的关键。文章通过对比传统时代和智能时代的课堂教学行为研究，在弗兰德斯互动分析系统的基础上，增添动作、情感等心理和生理行为指标，设计了基于多维数据的课堂教学行为评价指标体系。在此基础上，文章融合多元主体参与的全方位评价理念，构建了基于多维数据的课堂教学行为评价模型，并从评价轨迹和评价结果两个方面验证了此模型的有效性，其实践结果表明：基于多维数据的课堂教学行为评价有助于评价信息的多元化，让评价的本真意蕴得以显现，是融合课堂教学行为和话语分析的探索与尝试。文章通过研究多维数据视阈下的课堂教学行为评价模型，旨在为创新课堂教学评价提供参考。关键词：人工智能；多维数据；课堂教学行为；情感识别随着智能技术在课堂教学行为评价中得到广泛应用，教与学之间的区隔逐渐消解，进而促使多维数据的价值在智能时代日益凸显。2019年，《加快推进教育现代化实施方案（2018-2022年）》提出要通过大数据的应用来推动教育教学改革[1]。2020年，《深化新时代教育评价改革总体方案》也明确指出：要充分利用智能技术和大数据，注重过程性评价，促进评价方法多元化[2]。在智能时代，依托多维数据开展课堂教学行为评价将成为未来教育发展的重要转向。课堂是教学的主要场域，课堂教学行为既包括师生的共性行为，又涵盖师生的个性化行为，存在多样性、多维价值和大容量的特点[3]。课堂教学过程中生成的教学行为数据具有多元化、海量化、动态生成性等特征，多维数据的生成为课堂教学行为评价提供了可靠的保障，通过从多个角度或多重层面对多种数据进行观察与分析，可以深入剖析并挖掘教学行为数据背后蕴含的信息与规律。大数据的应用为教学研究提供了新的研究范式[4]，大数据技术推动教育评价中数据驱动决策的实现，助力教育策略的数据化治理[5]。基于多维数据对课堂教学行为进行评价，更易感知和理解师生行为[6]，实现对行为的数字画像和数字写真[7]，能够本真地反映教学行为状态，既是创新教学评价的内在需求，也是提升教育质量的重要举措。基于此，本研究探究多维数据视阈下的课堂教学行为评价模型，以期为创新教育评价提供理论支撑和实践指导。一

摘要：学习者情感体验是认知的动力基础，是教学有效性的前提和桥梁。为深入了解大学生线上、线下和混合学习情境下的情感体验，文章以学习者在“现代教育技术”课程中分别参与线上、线下和混合学习三种情境的案例为研究样本，采用质性研究方法，针对六个不同学习圈的235名学习者在三种不同学习情境下的情感体验，围绕挑战度、愉悦度、满足度、偏好度和期待度进行编码分析。研究发现，三种不同学习情境下的学习者情感体验都趋向正面积极；不同学习圈线下学习的情感体验大致相似，而线上学习与混合学习的情感体验较为个性化。文章通过特征分析与比较，旨在为线上、线下和混合学习的发展提供可供参考的情感策略。关键词：情感体验；特征分析；比较；线上学习；线下学习；混合学习情感是学习者对客观事物的态度体验，以个体的愿望和需要是否得到满足作为中介，对思维、判断、记忆和信息加工策略具有重要的促进作用[1]。体验是个体对认知及心理过程中积累的经验带有感情色彩的体会，其中情感体验是个体对自己情感状态的意识。“知之者不如好知者，好知者不如乐知者”，学习者的情感体验是认知的动力基础，是教学有效性的前提和桥梁。智能时代下存在多种不同的学习环境，主要包括线上学习、线下学习和混合学习三种。不同学习情境承载着不同的教与学实践，蕴含着不同的情感体验。只有真正了解学习者在不同情境下的情感体验及其差异，才能有针对性地选择适合的学习情境，进而提高学习效果，甚至定制学习体验。然而，当前缺乏学习者在线上、线下、混合三种不同学习情境下的情感体验对比，对于动态变化特征和规律的认识、探索也还不够。基于此，本研究以杭州师范大学的“现代教育技术”课程为例，通过分析学习者的文本反馈，探索线上、线下和混合学习的情感体验特征及差异，以期为线上、线下和混合学习的发展提供可供参考的情感策略。一

摘要：新冠肺炎疫情期间，为应对高等教育面临的重大挑战，在线教育得到快速发展。在此背景下，作为传统课堂与在线教育结合的教学模式，融合式教学的优势进一步得到验证，但也发现融合式教学在体系建立、课堂互动、资源整合等方面的研究存在不足。因此，文章整理了融合式教学的内涵与特点，并在分析研究现状的基础上发现问题，梳理了清华大学近年来的融合式教学工作，发现其所具有的特点为：在构建全体系融合式教学的基础上，实现了深度（利用数据增强实时同步互动）与广度（推动国内外资源整合）的拓展。文章根据清华大学线上线下融合式教学的经验得到启示，提出了未来需要进一步探索的研究方向，旨在为后疫情时代在线教育的进一步发展提供参考，以进一步建立健全机制、充分发展信息技术并持续拓展“融合”的概念，积极构建更开放、更融合、更有韧性的大学。关键词：线上线下融合式教学；雨课堂；全球融合式课堂；在线教育近年来，随着信息技术的发展，在线教育逐渐普及。相较于传统课堂，在线教育具有降低成本、形式灵活、打破地域限制等优势，但其在交流互动方面则不如传统课堂。因此，教育者一直在探索如何将传统课堂和在线教育各自的优势结合起来，以更好地完成教育过程、实现教育目标[1]。2020年初，新冠肺炎疫情席卷全球，导致高等教育面临巨大的挑战，但同时也促使在线教育快速发展。在此期间，在线教育实践正在积极广泛地展开；在线教育相关概念的厘清、经验总结等工作的必要性和重要性也持续突显。尤其是当前我们身处于疫情防控常态化阶段，更需要对概念与经验进行总结梳理，以促进不同教育者之间有效的交流讨论，通过共享经验来共建、完善在线教育。基于此，本研究首先阐述融合式教学的内涵、特点与研究现状，然后对清华大学线上线下融合式教学实践进行总结，最后提出清华大学线上线下融合式教学的实践经验对未来工作的启示，以期为后疫情时代在线教育的进一步发展提供参考。一

摘要：信息技术在教学中的应用得到了越来越多的重视，其中混合式教学凭借独特的优势备受关注。然而混合式教学的实践中线上线下“形式上的混合”成为阻碍混合式教学效果呈现的重要因素，因此，如何从“混合式教学”走向“融合式教学”成为一个值得探索的命题。文章首先深入剖析融合式教学的本质属性，提出了融合式教学模式和教学设计。然后以北京开放大学英语学科为例进行设计研究和效果分析，对教学设计进行了实践应用。文章最后提出融合式教学的发展需要，以期为高校实现更大层面的教学效果、效益和效能提供参考。关键词：混合式教学；融合式教学；教学设计引言随着信息技术的迭代和发展、MOOC的出现和快速生长，信息技术在教学中的应用得到了越来越多的重视[1]。从1999年发布的《关于深化教育改革全面推进素质教育的决定》首次提出教育信息化，到2006年发布的《2006-2020年国家信息化发展战略》提出实现信息技术与教学过程的有机结合[2]，到2012年发布的《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》强调实现信息技术与教育的融合发展水平显著提升[3]，再到2019年发布的《中国教育现代化2035》强调加快信息化时代教育变革，信息技术与教学的深度融合和创新已成为现阶段的重要命题。混合式教学作为信息技术和教学融合的创新实践广受关注[4]，在两会教育相关的建议中被多次提及。《中国教育现代化2035》突出了教育信息化的地位，信息技术和教学的深度融合和创新成为了现阶段的焦点。而所谓的“深度融合和创新”，强调的是一种和谐共生的教育新生态，信息技术作为教学生态的一个重要“物种”，绝不仅是面对面教学的替代品或补充品。基于此，本研究将剖析从“线上线下混合”走向“线上线下相融合”的教学模式转化，以期在实践中真正实现教学效果、效益和效能的融合。一

摘要：现代信息技术的发展引发了新一轮教育变革，区块链技术与教育教学的深度融合为“未来高校”教育创新生态系统的构建带来了机遇和挑战。文章以区块链技术应用为核心，在分析“未来高校”创新系统构成的基础上，从要素链、链接平台、链接网络三个层面进行顶层设计，构建了“区块链+未来高校”教育创新生态系统并提出该系统的构建路径，指出高校可从多元生态学视角厘清高校内部创新要素链整合、高校与外部群落创新链接平台开放、创新链接网络聚合等三条路径促进区块链技术与“未来高校”教育创新的高度融合发展。文章期望通过研究，为我国“未来高校”的建设提供参考。关键词：区块链；未来高校；教育创新生态在大众创新、万众创业的国家战略布局下，新一轮科技和产业革命将重塑每一个行业，教育体系的变革成为必然。2020年，世界经济论坛发布《未来学校：为第四次工业革命定义新的教育模式》的报告（下文简称“报告”）[1]，指出未来需要加强高校与社会相关子系统的合作关系，提高教师的职业核心素质，利用新技术构建全新、动态的“未来高校”形态。但是，目前各高校创新要素共享不足、创新平台开放受阻、创新网络的聚合效应难以有效发挥等成为急需解决的问题。近年来，区块链技术步入科技与行业融合创新升级的3.0版本时代[2]，凭借开放共享、安全高效、合作共赢的特性，与“未来高校”教育创新的需求高度契合，能够有效解决高校教育生态系统建设中的信任机制等问题，有助于突破传统教育机构之间、校企之间、校际之间的时空界限，协同各方力量重构跨校、跨地区、跨行业的教育创新生态系统，为我国教育生态系统的发展注入了新的创新点和动力源泉。基于此，本研究将尝试构建“区块链+未来高校”教育创新生态系统，以期为我国未来高校的建设提供参考。一

摘要：当下，人工智能虽然取得了非凡成绩，但由于其仍然处于弱人工智能阶段，属于专用人工智能的范畴，因此并不能全面应用于教育领域。针对这一特性，结合德育对情感因素的特殊要求，文章通过分析模拟情感与人类情感的区别，对人工智能机器人开展德育时的困难进行了深入分析和系统考察。研究发现，德育的基础和前提是人类的情感，而由于缺乏情感产生的生物性基础和社会实践经历，只能模拟人类情感的人工智能机器人在德育过程中会遭遇的“情感主体身份缺失”“情感互动受阻”“情感的代际传承受限”三个难以逾越的困难。由此可见，教学者应当慎重选择人工智能的教育应用，尤其是在情感教育领域，只有恰当的选择，并结合有针对性的设计和实践，才能有效发挥人工智能的优势，促进人工智能技术更好地服务当下教育的发展。关键词：人工智能；德育；情感；困难近年来，随着大数据和深度学习算法在技术上的突破，人工智能获得快速发展。阿尔法狗打败李世石、利用机器人进行高考测试、人脸识别辅助抓逃犯等事件的发生，燃起了人们对人工智能技术的热切期盼。一时之间，似乎人工智能技术已经无所不能，其在各个领域的应用如火如荼、遍地开花——在教育领域亦是如此。例如，有学者提出了人工智能教师的十大角色[1]，畅想了未来人工智能教育应用的愿景。然而一个不容忽视的事实是，当前的人工智能技术虽然在某些领域成果丰硕，为人类社会的进步与发展贡献良多，但由于其匮乏主体意识、情感思维等关键要素而处于弱人工智能阶段，因此不可能与真正的人类相比拟。没有人类的生物基础、生活阅历，没有人类所特有的情感、道德、价值等属性，它似乎仅能模仿，而不能创生。这就带来了人工智能在德育这一情感教育领域的不可预知性[2]，原本依赖情感引领、言传身教才可实现的品德塑造、价值观建立等德育活动，在当下人工智能技术的辅助下，必然会弱化德育活动中的人文关怀，也容易使德育活动目标落空[3]。为此，本研究拟以德育这个重要的情感教育领域为切入点，通过探究情感的本质来分析德育的重要基础，来探讨人工智能在德育领域存在困难的原因及表现，期望能够为其在德育领域的应用提供借鉴。一

摘要：针对双师教学中远程授课名师对本地学生的学习情感感知不足、授课成效不佳等问题，文章提出通过融合情感计算和大数据分析等方法，构建多空间融合视域下多模态情感分析的理论框架，探索基于多模态数据融合的学生学习情感识别与智能评估，挖掘基于时序“学习情感-空间”联合建模的学生群体情感演化机理。在此基础上，建立多模态情感分析教育应用平台，分析基于原型系统的教学验证及干预方案。文章期望通过研究双师课堂中多模态学习情感分析的关键问题、逻辑理路与实施路线，揭示学生在双师教学视域下的学生情感发展机制，拓展学生群体情感的干预实践，为“双师”课后教研提供技术支撑与行动指南。关键词：双师课堂；情感计算；多模态数据融合；学习分析引言2021年，教育部等六部门发布《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，强调要推动“三个课堂”，开发基于大数据的智能诊断等应用[1]。为“三个课堂”提供个性化和智能化教学服务，推进城乡教育优质、均衡发展，成为我国教育数字化转型进程中的重要内容。双师课堂作为推进“三个课堂”落地应用的新型教学形态，是一种由远程授课名师和本地伴学教师协同完成教学活动的教学方式。但是，目前双师课堂教学存在远程名师对本地学生情感的感知能力不足，导致授课成效有待提升的问题[2]。学生情感是教学活动中的一种非智力因素，与认知加工息息相关，能够显著影响学生的思维发展和学习结果[3]。随着情感计算技术与多模态学习分析的快速发展，计算机逐步具备感知、识别、理解、适应学生情感特征的能力，可进一步提升双师课堂环境下对本地学生的情感感知能力。基于此，本研究面向双师教学场域，通过多模态数据融合的方式，挖掘学生的情感倾向及其与同伴之间的情感关联模式，以期为远程授课名师与本地伴学教师在课后开展联合教研提供技术支撑。一

摘要：教师支持策略作为学习投入的关键影响因素，对保障疫情期间在线教学的质量具有重要作用。文章通过对464名大学生的问卷调查，采用探索性因子分析、皮尔逊相关分析和逐步回归分析，探究在线教学环境中教师支持策略（给予挑战、创设情境、激发兴趣、鼓励自主、激励认可、反馈评价等六个维度）对在线英语学习投入（含认知投入、行为投入、情感投入、社会投入等四个维度）的影响，结果发现：大学生的在线学习投入整体处于中等偏上水平，但行为投入有待提升；教师支持策略对在线英语学习投入具有积极显著的影响。基于此，文章从在线教学设计、师生反馈素养、技术赋能的创新教学实践等方面对未来在线教学的开展提出建议，以有效发挥教师支架作用，提高在线英语教学成效。关键词：教师支持策略；学习投入；在线教学；大学英语一

摘要：新冠肺炎疫情使在线教学深深嵌入到大学教学体系中，并持续影响大学的教育变革。如何评价和改善实时交互的在线学习效果，是管理者、教师和学习者都十分关注的重要问题。文章基于输入—过程—结果框架，构建了在线同步学习效果的影响机制假设模型，并基于清华大学大规模调查数据进行结构方程模型分析。文章发现：自主学习能力作为内在因素对在线学习效果具有重要影响；多类型的交互行为发挥了中介作用，也是改善在线同步学习效果的突破口；及时调整教学设计和优化教学策略，建立输入层、过程层与结果层相连接的动态改进机制，是提高在线学习效果的关键。关键词：在线同步学习；IPO框架；学习效果；交互行为；自主学习能力引言在过去的十年里，在线学习已经成为教育体系的重要组成部分。通过突破时空限制，在线学习为社会公众提供了高质量的教育资源，不仅得到了众多学习者的青睐和教育实践者的广泛应用，而且为教育资源均等化提供了前所未有的机会[1][2]。2019年底爆发的新冠肺炎疫情，推动了基于互联网的同步在线教育快速发展，使在线教学更广泛地融入大学教学体系，并对塑造高等教育的新形态产生了深远影响。在线同步学习通常被视为师生“面对面”实时互动的在线学习模式[3]。在线同步学习效果如何改善，将成为后疫情时代大学教学质量保障方面亟待解决的问题。以往的国内外研究多关注在线异步学习或混合式学习，而针对在线同步学习的系统性探究相对较少[4]。基于此，本研究以输入—过程—结果（Input-Process-Outcome，IPO）框架为基础，构建了分析在线同步学习效果影响机制的结构方程模型，并基于文献研究和问卷调查，重点回答以下问题：①在线同步学习中，学生的学习效果主要受哪些因素的影响？②这些因素是如何影响学习效果的？一

摘要：近年来，在中小学开展编程教育已成趋势。结对编程作为敏捷软件开发的方法，被引入中小学编程教学，但其价值并没有得到应有的重视。鉴于此，文章通过综述国外研究文献中对结对编程教学实践的研究发现，阐明了结对编程对于培养学生编程自信、帮助学生快速适应编程文化的独特优势，并总结了配对原则等结对编程有效实施的关键环节，论证了“结对编程是中小学编程教育的首选教学组织形式”，有助于推动结对编程在中小学编程教育的实践应用与推广。关键词：结对编程；计算思维；中小学编程教育引言最近十年，各国纷纷将开展中小学编程教育作为储备科技人才、增强国际竞争力的重要工作举措之一。自2013年英国率先提出小学生要学习编程以来，包括中国在内的许多国家也提出要普及中小学编程活动[1]。目前，国内不少中小学已经增加了编程教学课时，并肯定了编程教育的价值[2]。受益于经济发展，大多数编程课已可以保证学生人手一台设备，但是“独立编程”并不是编程教学的最佳组织形式，目前流行的项目式编程教学也不一定能让每个学生都发展编程能力，而在计算机行业盛行的“结对编程”则被证实是行之有效的编程能力提升路径。结对编程（Pair

摘要：人工智能时代，实现教育信息化2.0的关键是提升中小学教师信息化教学能力，而掌握经济发达地区中小学教师信息化教学能力的发展现状与经验对提升全国中小学教师的信息化教学能力具有借鉴意义。为此，文章采用问卷法对人工智能时代中小学教师信息化教学能力现状进行了调研，通过交叉分析发现：中小学教师大多对信息化教学持积极态度，但教师实施信息化教学的动力不足；教师信息化教学能力在年龄上差异明显，在性别、学科上存在差异，而在教龄、地域、职称上差异较小或不明显。由此，文章得出结论：教师的信息化教学能力随年龄增长呈递减趋势，信息技术教学能力提升中存在教师自我效能感不足、应用培训与学科教学融合不紧密、应用实效尚未达到预期等问题。基于此，文章针对中小学教师信息化教学能力提升提出相关策略，以期为探究人工智能技术与教师教育教学的融合路径提供参考。关键词：信息化教学能力；教师专业发展；中小学教师；人工智能引言随着人工智能技术的迅猛发展，智能技术产品在教育中的应用逐渐增多，且优势日益凸显。为适应智能时代的教学要求，教育部于2018年印发了《教育信息化2.0行动计划》，用来指导我国教育信息化建设。教育信息化2.0本质上是教育信息化1.0的转化升级[1]，而教育信息化1.0时代已基本完成“起步”与“应用”两个阶段，故进入教育信息化2.0时代后，工作重心转移到“融合”与“创新”两个新阶段[2]。实现教育信息化2.0的关键，在于教师是否具备基本的信息化教学能力，是否持续推进人工智能、大数据测评等新技术的教育应用。因此，教师不能只局限于常规的信息技术使用，还要在原有基础上融合智能技术，进一步创新学科教学。但是，当前大部分教师并不完全具备智能时代的信息化教学能力，这就需要迫切提升中小学教师的信息化教学能力[3]。2019年，教育部发布《关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见》[4]，期望通过整校推进的方式全面提升教师运用现代信息技术进行教学的能力。为了更好地提升教师的信息化教学能力，需要掌握教师信息化教学能力的发展现状与存在的问题。目前，针对教师信息化教学能力的现状调研，研究内容多聚焦于“互联网+”时代教师利用网络学习空间与资源的教学现状[5]，而对智能时代教师利用智能技术进行教学创新的现状关注较少；从地理位置来看，相关调研大多集中在少数民族[6]、农村[7]等欠发达地区，而对经济发达地区研究较少。但无论是智能产品的教育投入，还是智能技术的教学应用，经济较发达地区均走在全国的前列。调研经济发达地区教师的信息化教学能力现状和发展经验，对于提升全国中小学教师的信息化能力更具借鉴意义。基于此，本研究尝试通过调研人工智能时代经济发达地区中小学教师的信息化教学能力现状，揭示教师信息化教学能力发展中存在的问题，并总结可供借鉴的发展经验，为探究人工智能技术与教师教育教学的融合路径提供参考。一

摘要：随着人工智能赋能教育教学的机会增加及其空间极速扩增，教师在与人工智能对话的过程中是否会产生人工智能焦虑成为热点议题。文章面向中小学教师开展问卷调研与实证分析，在教师人工智能焦虑的现状层面，研究发现：中小学教师的人工智能焦虑现象较为严重，且年龄较高的中小学教师对人工智能的焦虑水平更高；而在教师人工智能焦虑的影响因素层面，研究发现：技术信念、技术感知、学校支持的不足是引发教师人工智能焦虑的主要因素，且技术信念、学校支持均可对教师技术感知产生正向影响。基于此，文章从智能教育素养发展、技术效能感培育、人工智能应用成效反思、责任伦理框架构建四个角度，提出教师人工智能焦虑的消解路向，从而为实现教师与人工智能的协同合作提供行动参照。关键词：人工智能焦虑；技术感知；智能教育；责任伦理随着人工智能在教育领域的应用日益深入，教师已能借助智能技术来辅助、设计教学过程，为学生营造更有效的学习环境。2018年，教育部开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作，旨在探索人工智能助推教师管理优化、教师教育改革、教育教学创新、教育精准扶贫的新路径[1]。2021年，《教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》指出，应利用人工智能技术助推教师队伍建设，为教师改进教学提供依据[2]。然而，人工智能的自然语言处理、情感计算、机器学习、生物感知等技术已对教师的职业角色造成巨大冲击，不可避免地将取代教师的部分重复性、低创造性工作，教师需要适应人工智能技术和产品以顺应其发展，部分教师的人工智能焦虑现象已引发广泛关注。焦虑是影响技术能否有效引入课堂的关键因素之一，目前学界对于教育人工智能焦虑的相关研究存在明显空缺。本研究尝试聚焦中小学教师的人工智能焦虑，剖析人工智能焦虑的实然现状与消解路向，以期为有效促进人工智能与教育教学的深度融合提供参考。一

摘要：人工智能技术的快速发展与应用对学校人才培养提出了更高要求，而人工智能素养作为人工智能时代核心素养的具体体现已成为决定学校人才培养质量的重要因素。在此背景下，文章首先分析了人工智能素养的概念和相关模型，然后以“人工智能五大理念”为理论基础，建构了人工智能素养结构模型，模型指出，使能目标、内核目标和发展目标是人工智能素养培养的三大目标，AI知识、AI能力、AI伦理是人工智能素养的三个重要维度。最后，文章从构建多层次人工智能教育体系、开展高质量人工智能教学活动、制定多角度评价标准三个方面提出培养学生人工智能素养的实施路径，以期促进学生人工智能素养的发展。关键词：人工智能；核心素养；人才培养；AI知识；AI能力；AI伦理