大数据时代循证教育治理：内涵特征、发展逻辑与运行机制

大数据时代教育面临着“唯数据论”“数据泛化”“数据互斥”等危机,变革教育治理方式,走向循证教育治理成为推进新时代教育治理体系科学化与高质量发展的重要议题。研究认为：大数据时代循证教育治理是多元治理主体依托智能技术,利用经由数据、信息、知识转化而成的研究证据,精准管理教育公共事务的方法。从治理背景、依据、理念综合阐述了传统教育治理方式转向循证教育治理的发展逻辑。最后,从构建“领导力—有效证据”长效互动的教育治理引导机制,推动“公共价值—有效证据”双向平衡的教育治理证据传播机制,完善“领导力—公共价值”多元沟通的教育治理协商机制等层面提出了循证教育治理的实践运行机制。     

数据智慧生成的实践路径：设计、管理与治理

当前，我国正处于教育数字化转型的关键阶段，数据智慧不仅是教育数字化发展的必经之路，也是推进教育现代化的关键一环，如何在实践中助推数据智慧生成已成为当前教育研究不可忽视的现实议题。然而数据智慧在数据质量、平台呈现与管理、教学实践、相关主体数据素养以及保障机制方面仍面临着现实困境。据此，基于设计、管理、治理三个层面提出数据智慧生成的实践路径：在设计层面，需要通过延长时空跨度、细化数据颗粒、丰富可视呈现、嵌入专家系统以及加强智能防控保障数据智慧生成质量；在管理层面，需要通过开展敏捷迭代、优化管理体系、重塑教学模式以及变革决策模型助推数据智慧服务升级；在治理层面，需要通过严格评审标准、统一建设规划、注重示范引领以及创新建设模式引领数据智慧持续进化。     

数据驱动教育治理现代化:实践框架、现实挑战与实施路径

大数据时代,教育治理面临新的机遇和挑战,如何使大数据与教育治理有机结合,促进教育治理现代化,是一个全新而重要的时代命题。数据驱动的教育治理现代化是指以与教育治理有关的数据为核心,通过利用大数据技术、资源、政策等,构建政府、学校与社会的新型关系,实现教育治理数据与教育治理业务的全面深度融合,发挥多元教育治理主体的积极性,进而提升教育治理水平。就实践框架而言,数据驱动教育治理现代化需考虑三个层次(宏观国家教育治理、中观区域教育治理和微观学校教育治理)、四个环节(教育决策、教育执行、教育监督和教育评估)、三大目标(底线目标、重要目标、终极目标)和N类数据(人口、教育、经济、医疗卫生等)。就现实挑战而言,当前我国数据驱动教育治理现代化仍然面临相关制度不健全、治理主体数据素养低、专业人才匮乏、平台条件不完善、研究薄弱等问题。为此,我国应实施制度优化工程、数据素养提升工程、基础平台建设工程、研究引领工程、治理模式改革工程等五大工程来切实推进和实现数据驱动的教育治理现代化。     

数据新要素视域下的智能教育:模型、路径和挑战

随着大数据、人工智能、5G、物联网等新一代信息技术的发展和应用,数据作为一种新生产要素,推动智能教育的数字化赋能升级,具有人性化、情境化、集成化和数智驱动等特征.本文通过拓展教育要素的内涵边界,打造"以数据自治演进"的内循环和"以服务主体为中心"的外循环,联合创设了一个集"主体—环境—资源—数据"四位一体的内外双循环系统模型;然后重点围绕健全数据治理和保障数据全周期覆盖、强化数据赋能和优化教学创新、构建教育智能体和服务主体新形态、瞄准人机混合智能和勾画智能教育新图景等,解析"数据+智能教育"发展的多重路径;最后从数据伦理规范、人机互信、多学科交叉和教育均衡发展等方面,阐释"数据+智能教育"面临的多重挑战,以期引起教育管理者、研究者、实践者等对于数据要素视域下智能教育创新发展的思考与共鸣.     

人工智能教育应用的偏见风险分析与治理

在倡导教育包容与公平的时代背景下,教育面临着以个性化、自适应为特征的智能技术所带来的偏见风险.在智能教育产品的研发过程中,潜在的设计偏见、数据偏见和算法偏见会使教育领域面临多重风险,如教育活动的公平性受阻、教育系统内部的歧视加剧、教育中的多元化特质消解和学生思想窄化.学校、科技公司、监管机构等组织应当携手共进,提前侦测偏见风险并加强治理,包括:提升研发团队的教育理解和多元眼光,让师生成为产品的合作创造者,加强偏见检测和道德评估过程,建立可解释、可审查、可纠正的系统优化机制,开展面向师生的人工智能素养教育,确立人工智能在教育中的应用范围和伦理规范,从而争取实现人机良性互动,打造多元包容的智能教育环境.     

打造教育人工智能大脑:教育数据中台技术实现路径

在智能时代,基于教育数据打造驱动教育不断发展的"教育人工智能大脑",是一个前沿而紧迫的问题.数据中台的出现为实现教育数据的快速流转与价值发掘,构建最强的教育大脑带来可能.本研究首先分析了教育数据中台之于"教育是什么""为什么""将来会怎样"以及"如何应对"等教育应用的前景及OneData的核心运行机制;然后从教育数据采集层、数据存储层、数据开发层、数据服务层和数据治理层等方面剖析教育数据中台的技术架构;最后结合当前教育数据中台建设的基本情况,从顶层数据意识引导、基础设施建设和智能服务生态三方面提出教育数据中台的实现路径,以期为教育数据中台的落地做铺设.     

数据的敏捷治理：价值重塑与框架构建

数据业已成为国家治理能力和治理体系现代化的重要战略资源。当前我国数据治理体系尚未健全,治理模式线性单一,治理效能不彰。近年来软件工程领域兴起的敏捷方法,以动态高效、回应性强等特点在业内获得成功,为解决当前数据治理难题提供了理论依据和经验借鉴。因此,从数据治理的内涵特征、价值目标和发展趋势等维度出发,探讨敏捷方法对数据治理的理论和实践意义,构建数据敏捷治理的理论分析框架,可以为更好地实现数据治理提供理论基础和政策指引。     

大数据视角下社区教育数据治理的探索

在大数据快速发展的背景下，数据治理将显著提升数据管理能力和数据应用价值。然而，目前社区教育领域数据治理的研究成果和应用实践相对较少。研究表明，社区教育数据治理是借助大数据技术，对社区教育数据进行全生命周期管理，从而构建一系列的实践和活动集合。当前社区教育数据治理存在资源更新滞后、数据融合困难、数据价值没有充分体现等问题，同时还面临数据数量与数据质量之间、数据共享与数据安全之间、数据治理与传统数据管理之间的矛盾。因此，基于数据生命周期理论、区块链技术和大数据技术，我们需进一步探讨如何提高数据质量、保障数据安全、构建数据治理体系的实践路径，并构建社区教育数据治理模型。     

智能时代教育数据安全的伦理规约简论

智能时代,在教育数据被不断挖掘并服务于教育信息化的过程中,引发了数据安全的问题.而伦理规约或可成为实现教育数据安全的一种有效方式.为此,文章以教育数据伦理为基本视角,借助于文献分析和逻辑推理的方式,探讨了伦理规约在教育数据安全保障中的需要与可能.研究发现,智能时代教育数据安全的实现在伦理层面有较强的诉求,这种诉求通过制度伦理、伦理制度、德行伦理三个向度得以对外表达.然而,当下面临着法律制度供给质量不高、伦理嵌入不足,教育数据安全伦理共同体缺失、未形成伦理规则,德行培育滞后、制度教化缺位的伦理困境.需要从法律制度的供给及其伦理嵌入、伦理共同体的塑造及伦理制度建设、德行培育的强化及德行养成方面寻求出路,助益教育数据安全.     

大数据背景下的教育治理能力现代化研究

当前我国教育治理能力现代化面临技术支撑不足等问题。文章以大数据为背景来切入教育治理能力现代化,发现大数据为教育治理能力现代化进程带来各种机遇。然而在大数据背景下,我国教育治理能力现代化仍面临诸多困境,如教育治理过程中治理效率的挑战、信息孤岛的阻碍、人才短缺的牵制以及制度设计的缺失等。因此,强化数据治理思维、加强教育治理数据库建设、探索大数据人才培养机制以及突出大数据法律与制度建设,可以视为大数据背景下教育治理能力现代化的路径选择。     

The duration of compulsory education and the transition to secondary education: Panel data evidence from low-income countries

A straightforward way of keeping children in school is increasing the duration of compulsory education. Evidence of the impact of this type of policy in Western countries is abundant. However, its effectiveness has been rarely tested in low-income countries. Using panel data of low-income and lower-middle-income countries covering the period 1996–2017, this paper analyzes the impact of lengthening the duration of compulsory education on the progression of children from primary to secondary education. The empirical results show that in those countries where this policy is implemented, there is a significant increase in the share of children progressing from primary to secondary education but only in those countries where after the reform the duration of compulsory education becomes longer than the duration of primary education.     

大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示

“数据驱动学校,分析变革教育”的大数据时代已经来临,利用教育数据挖掘技术和学习分析技术,构建教育领域相关模型．探索教育变量之间的相关关系．为教育教学决策提供有效支持将成为未来教育的发展趋势。“大数据”的出现．将掀起人类教与学的又一次变革。2012年,美国国家教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告．对美国国内大数据教育应用领域和案例。以及应用实施所面临的挑战进行了详细的介绍。借鉴此报告．我们认为未来我国教育领域的大数据研究和应用。应加强国家和地方对相关的研究和应用在技术层面、管理体制层面以及法律制度层面的支持,按需合理规划具体研究和应用,整合现有资源,发挥后进优势,借助“大数据”实现真正意义上的个性化学习．进而实现教育公平。     

方法与模型：引领教育评估的变革

大数据时代,依赖经验,依赖粗放方式、单一手段、定性思维进行学习行为判断和教学决策,这种沿袭自远古的教育评价范式必须改变。基于数据的教育评估,是教育评估最前沿的课题。重庆市教育评估院自2009年成立以来,一直致力于教育数据分析研究,研发教育质量监测工具,建构了分析系统,形成一套较完整的教育数据采集、处理模型或方法,挖掘了多元多层数据,促进了教育评估的改革。     

教育惩戒需“四问”

教育惩戒是学校和教师对违规学生施加的旨在矫正其过失、警示他人的重要的教育方式。然而现实的教育活动中教师的惩戒却易于产生偏差,滥用惩戒或轻易放弃惩戒的现象十分严重。由于教育惩戒对教育者的教育素养要求极高,因此,对待教育惩戒必须反复斟酌、审慎使用。为此,学校和教师在使用教育惩戒的时候,应当在可不可以惩戒、该不该惩戒、值不值得惩戒和会不会惩戒等惩戒的核心问题上深刻、细致地考量惩戒的价值。     

技术哲学视野下教育技术价值体系分析

随着教育技术基本理论研究的不断深入,教育技术价值问题逐渐成为人们关注的焦点。借鉴技术哲学的研究成果对教育技术价值及其体系进行一次系统的审视,依据技术的两种属性探讨教育技术价值及其体系,分析教育技术外在价值引发的教育技术应用伦理问题及其解决办法。     

游戏的教育应用价值研究

本文在对有关文献和游戏分析的基础上,从学习动机、学习成效、学习方式、学习环境等方面分析了游戏（包括单机游戏和网络游戏）的教育应用价值。研究结果表明游戏有助于激发学生的学习动机,能够帮助学生学习知识、提高能力、培养正确的情感态度价值观,也通够促进自主学习等学习方式,并有助于构建富有吸引力的建构主义学习环境。     

论从教育理论走向教育实践

教育理论应该指导实践。教育理论何以才能指导实践?我们惯有的思雏方式过多地带上了教育研究者理论话语霸权的痕迹，而忽略了教育决策者与教育实践工作者的群体文化特征。为求教育理论指导实践,教育研究者应该更多地反求自身，加强与实践层的沟通，从研究问题的选择上、研究方式上、研究成果的内容上、研究成果的形式上谋求与实践的统一，并尽可能的追求自身理论的独立地位。     

教学研究的技术转向及对教育技术学的启示

教学研究的技术转向不仅指教学研究中技术问题的显性化,更是指教学研究中技术思维的意识形态化,最终将会引起教学研究的范式变迁。长期以来,由于理论传统对技术的排斥、技术本身的自我隐蔽,以及人们对物质技术的偏爱,使得技术主题在教育理论中一直处于历史性缺席状态。现代教学技术尤其是信息技术变革了传统教育理论赖以成立的基础,为教学研究的技术转向提供了实践基础。而学习科学凭借其跨学科与综合研究、以设计研究为研究方法论的优势迅速崛起,为技术走进教学研究指明了可行之路。教育技术学作为教育学科中最具活力的学科,将成为教育学研究技术问题最为可靠的倚重者。教育技术学应在培育技术时代的教育哲学与建设教育的临床学两个方面做出建树,因为技术时代的教育哲学将为教育变革提供理论的指引,而教育临床学又为技术思维在教育中的应用提供了入口。教育技术学可以借此逐步提升自己在教育学中的学科地位。     

加强教育督导研究的现实困境与对策建议

加强教育督导研究是深化新时代教育督导保障机制改革的重要举措,但目前存在教育督导队伍科研意识不强,科研氛围没有形成;研究力量薄弱,学术队伍尚未成形;科研培训偏少,能力提升针对性弱;交流平台稀缺,督学学术视野狭窄;激励机制欠缺,科研意愿消极被动等问题。因此,建议树立科研兴督理念,营造督导文化氛围;加强研究机构建设,注重人才队伍培养;开展教育科研培训,提高督学科研能力;增进学术交流合作,发挥专业引领作用;完善科研激励机制,助推督学专业发展。     

The changing quality of business education

There is a pervasive perspective that both students and college courses are not what they used to be. A utility maximization model exhibits why students prefer easier courses to those that provide more challenge, and presumably more knowledge. The model also demonstrates why faculty members accommodate these students with less stringent courses. Survey data from professors in various disciplines in colleges of business across the United States verify the perception of declining quality in many of 18 different categories.