如何走出人工智能教育风险的困局:现象、成因及应对

对新兴技术应用的追问从来都是停留在技术中性论层面.教育创新虽需技术支持,但不能只是管中窥豹,必须采用前瞻目光澄清模糊认识和错误做法,主动走出技术应用的风险困局.为推迸智能教育生态的健康发展,本研究从管控视角廓清了四类典型现象:忽视智能技术还原教育世界的本体风险、遮蔽智能技术表征教育生态的认识风险、轻视智能技术违背教育初心的价值风险、滥用智能技术导致教育治理的伦理风险.研究发现,风险成因关键在于:过度掩盖技术应用的内生复杂性机理,尚未厘清技术介入教育生态的普遍性规律;盲目弱化技术重塑教育的脆弱性机理,滋生技术介入教育生态的负向效应;高度忽视教育生态的测不准性机理,缺少风险治理的科学方法与适切路径.鉴于此,提出应对智能教育风险的关键出路:共创复杂性治理范式,揭示教育生态的内生规律;厘清主体的协同机制,提升教育生态的抗逆基因;构建多元创新方法论,适应教育生态的动态平衡.     

数字教育资源发展水平如何？——基于国家中小学智慧教育平台资源的证据回应

数字教育资源是建设高质量智慧教育新生态的基础。在政策和研究层面,相关主体高度重视数字教育资源的配置、共享、应用和评价等方面的理论探讨。然而,尚未有研究从实践层面出发,系统回应“我国数字教育资源发展水平如何”这一核心议题。鉴于此,通过梳理数字教育资源的内涵及其关键要素,构建数字教育资源发展水平的评估框架,提出从资源配置、资源共享、资源应用和资源评价方面,测评我国数字教育资源的发展水平。在量化层面,以国家中小学智慧教育平台为评估对象,客观考察其数字教育资源发展的综合水平和差异表现,据此提出有针对性、可操作性的数字教育资源建设路向。评估发现：（1）资源配置方面：主题聚焦于课程教学,小学阶段资源数量占比最多,以语文、数学和英语学科资源为主,云南省、新疆维吾尔自治区、湖南省、山东省、山西省的资源配置水平位居前五;（2）资源共享方面：资源共享版本主要为英语和数学学科,资源共享的时间高峰值为2019年,资源共享空间呈现东部地区>西部地区>中部地区>东北地区的样貌;（3）资源应用方面：小学学段的资源应用水平最高,资源应用学科主要为语文、数学和英语,湖南省、云南省和新疆维吾尔自治区的资...     

人工智能教育现状如何？——中小学人工智能教育竞赛结果的证据回应

把握人工智能教育现状,关乎人工智能教育应用能否持续有效地发展,而人工智能教育竞赛是观察人工智能教育发展现状的重要途径。基于此,本研究采用中小学人工智能教育竞赛测评模型,遵循公平公开、高影响力和可操作性原则,选取教育部认定的全国青年科普创新实验暨作品大赛、全国中学生信息学奥林匹克竞赛和全国青少年科技创新大赛三项竞赛活动结果作为数据来源,以地区、年份、学段为调节变量,系统考察我国中小学人工智能教育水平。研究发现,影响我国人工智能教育的因素包括传统学科教学和人工智能教育的差异、参与人员和活动机制的交互作用,以及区域组织与经费分配的叠加辐射。我国中小学人工智能教育的优化方向：均衡实践环境,构建多元的人工智能教育育人模式;重视区域活动,打造合理的人工智能教育实践场景;强化资源流通,建设优质的人工智能教育学习环境。     

人工智能教育发展指数：内涵、框架与测度

科学评估人工智能教育实践水平，是推进其高质量发展的重要议题，然而尚未有研究对此作出明确回应。为考察我国人工智能教育发展的综合水平和差异表现，本研究采用指数评估这一创新范式，明晰人工智能教育发展指数的内涵要点，设计测评框架，测度不同区域人工智能教育发展指数。研究发现：1）我国不同区域的人工智能教育发展指数水平从高到低为华东地区、华南地区、华中地区、华北地区、西南地区、西北地区、东北地区；2）从东部、中部到西部的省（市、自治区），人工智能教育发展指数呈下降趋势；3）不同省（市、自治区）的人工智能教育发展子指数存在差异，且背景、投入、过程和产出等子指数共同制约人工智能教育发展的指数水平。本研究从区域、省（市、自治区）和子指数联动等层面，提出我国人工智能教育发展的实践路向：缩小区域差异，积极推进优质均衡的智能教育扩张模式；加强省市合作，努力打造可持续发展的智能教育生态圈；协调子指数关系，切实优化动态发展的智能教育实践样态。     

场景规划：人工智能教育实践形态的可行路径

基于“场景”提供智能化服务已成为人工智能教育发展的新业态。为有效推进人工智能教育的实践落地，研究从场景赋能视角切入，对场景、智能应用场景、智能教育场景的本质内涵进行系统梳理与对比分析，同时采用案例研究方法，梳理“学、教、管、评、研”等智能教育场景的研究现状，觅求智能教育场景规划的运作规律。研究发现，智能教育场景规划的运作规律表现为：清晰明确的教育需求是首要条件，场景应用的成熟度评价是中坚力量，科技向善的监管机制是落地保障。鉴于此，从生态营造、指数流通和持续治理层面提出智能教育场景规划的实践路径，旨在为推动智能教育场景落地提供客观可行的理论支撑与设计思路。