教育数字化转型及学校应变

教育领域作为数字中国战略的重要组成部分,正式迈进了“数字融合”“数据治理”“数智决策”的教育数字化转型时代。学校的数字化转型是利用数字技术驱动学校治理和教育实践的全方位创新与变革。刻画动态数字轨迹、建立教育领域知识模型、提供个性化服务与应用将是推进教育数字化转型落实的关键。本文分析了教育数字化转型将为学校带来的影响和转变,并提出推动教育数字化转型的关键要素和相应对策,以期为教育数字化转型提供理论支撑和方法路径。     

教师数字化教学能力提升的策略探索——以上海理工大学附属普陀实验学校为例

学校实施教育数字化战略行动的中坚力量是教师,提升教师数字化能力是促进学校教育数字化转型的主要抓手和重点工作。当前,数字化教学已经从疫情下的被动在线教学发展为主动谋求科技与教育的深度融合。文章针对教师在数字化教学活动面临的现实问题,探索提升教师数字化教学能力的策略创新与路径优化办法,力求培养高水平的信息素养教师队伍,推动学校教育数字化的高质量发展。     

教育数字化助力学校教学方式变革的探索

教育数字化转型是当前教育领域中的热门话题,本文从培养目标、实践策略、实施途径三个方面介绍了学校在教育数字化转型过程中是如何进行初步探索和实践的。数字化时代的到来,让我们看到了未来教育的新模样。教育数字化正在重塑教育的未来,它为学校、教师、学生提供了更多的机会和选择。     

人工智能背景下中国教师教育数字化转型路径研究

人工智能背景下,教师教育数字化转型呈现出必然趋势。探究当前中国教师教育数字化转型的未来发展路径,将有效深化国内教育改革。本文通过文献分析,探究人工智能背景下中国教师教育数字化转型现状,发现主要挑战和困难存在于技术应用、教师教育培训和教学模式创新三个层面。针对以上挑战,提出相应的对策,企图为中国教师教育数字化转型提供一些参考和建议,提高教育教学质量和效率。     

区域教育大数据平台设计与应用实践——基于“全息关联”模型和“基景联动”架构

教育大数据价值的发挥,关键是教育数据的聚合和教育数据的应用,这两个方向上的技术发展和模式创新,直接影响着教育大数据对教育数字化转型工作的变革性作用。由于教育系统自身的独特性,在区域层面整体推进教育大数据的建设和应用,普遍面临分学段管理导致的数据分散、数据标准规范不一、数据质量不高、数据关联关系不完整的问题以及教育大数据平台和业务系统缺乏联动机制的挑战。针对上述问题,本文提出在教育大数据建设过程中,应建立基于数据产品理念的数据治理模式,使得数据质量从业务环节上得到保障,并构建了面向应用服务的“全息关联”数据产品模型,以解决数据关联程度不高的问题。针对大数据平台和业务系统缺乏联动的问题,本文还提出“基景联动”系统架构,将教育大数据平台和业务场景一体化设计,解决多部门协作问题。上述模型和设计在北京市教育大数据平台建设中进行了应用,并取得了良好的效果。本文提出的教育大数据治理模式、方法和技术对区域教育大数据建设以及教育领域数字化转型具有理论价值和实践参考意义。     

论教学理解的专业化

教育领域里始终存在着两种关于教学的理解,一种是学校教师以及一般公众对于教学的理解,另一种是教育学家对于教学的理解。教育过程的实质性进步,只能是教师以至社会公众对教育、教学的专业化理解,以及教师对教育、教学的专业化操作。专业化的教学理解,表现为如下的一些变化:从备课到教学决策;从上课到教学组织和教学表达;从考试到教学评价和教学反思。如果能消除日常教育思维的惯性、教育实践的过分世俗化,以及教育理论的工程转换不足,教学理解的专业化就能够顺利实现。     

教育数字化转型的关键实践路径探讨

在当今信息技术迅速发展的背景下,教育领域也面临着数字化转型的挑战压力和机遇。本文旨在探讨教育数字化转型的关键路径,以及这一转型对教育高质量发展体系的重要意义。通过分析不同层面的影响和推动因素,提供一些有关如何成功实施教育数字化转型的建议,仅供参考。     

教育数字化转型：驱动因素、决策逻辑与实践路径

教育数字化转型是深入贯彻立德树人根本任务,构建高质量教育生态系统的重要战略决策。基于我国教育数字化转型处于关键窗口期的现实考虑,急需厘清系统推进教育数字化转型的关键驱动因素及其决策逻辑。立足“如何转”的教育数字化生态系统构建问题,识别当前教育数字化转型四个层面的关键驱动因素：政府层面的政策驱动、市场层面的效率驱动、技术层面的数据驱动以及专业层面的模式驱动。进一步基于教育生态系统动态演变考虑,教育数字化转型需要优化调整政府逻辑、市场逻辑、技术逻辑以及专业逻辑的差异化作用机制,尤其需要强调如何实现不同逻辑在数字化转型中的协同嵌入。在具体实践过程中,需要扎根智能社会新生态,构建多元化教育数字化资源共享平台;推动不同学校数字化社区联动机制建设,实现教育数字化转型的地域化联盟;建立并完善数据驱动的评价创新体系,优化教育数字化转型的运转模式。     

智能时代教师数据素养的能力框架与精准培育的多元路径

教师数据素养是未来学校教师专业发展的核心素养之一。大数据应用于教学过程的关键在于培养具备数据素养的教师。本文从智能时代精准教学发展的客观需要出发,具体阐述了对智能时代教师数据素养的认知理解,深度厘清教师数据素养的基本要素,科学建构教师数据素养的能力框架,并从实践层面提出了精准培育教师数据素养的多元化路径,为未来中小学教师数据素养的精准培育提供了实践指南和理论指引。     

教师数据素养的内涵、发展困境及提升策略

提升基础教育教师队伍的数据素养,是推进教育数字化全面转型的前提。研究从教师数据素养的内涵出发,针对当前教师数据素养提升理论与实践研究中教师数据素养实践研究缺位、教师数据素养观念滞后、数字工具支持力度较低等发展中的困境,在基础教育教师数据态度、数据意识、数据知识、数据技能、数据思维和数据伦理六个维度上有针对性地提出了教师数据素养的提升策略。     

以大数据系统夯实区域教育数字化“云底座”——以连云港教育系统的实践为例

<正>实施教育数字化战略、加快教育数字化转型是当前教育信息化领域的重点战略任务。连云港市结合智慧城市和智慧教育建设的现实需求,以构建教育大数据决策支持服务体系为核心,实现“双千兆”教育专网、新一代智慧校园、5G+智慧教育创新应用、教师精准成长、学校装备特色化治理的智能互联。一、大数据系统支持教育的数字化转型构建教育大数据系统是现代教育全业务、全流程、全要素转型的根基。连云港教育大数据属于行业大数据,     

浅析教师的课程理解问题

任何学校的教育教学目标必须通过课程实施来实现，而课程实施实际上就是教师对课程理解结果的具体展开活动，教师对课程的理解决定着教师课程实施的价值取向，即对实施方法的选择，对接受对象的认识、态度以及课程实施的效果等。因此教师对课程的理解以及怎样理解就成了学校教育成败、教育效果好坏的关键问题。     

人工智能助力教师专业发展：价值定位、现实制约与制度建设

虽然世界各国已采取一系列措施以推动人工智能技术在教育领域的应用,但仍然缺少对人工智能助力教师专业发展的系统性思考。纵观科学技术在教育领域的应用历程,人工智能技术继承了电子技术、信息技术为教师提供工具、方法的优势,并在此基础上更深刻地撼动着教师的专业角色,对教师提出了提升人工智能素养、转变教学关系取向、实现虚实跨界融合、主导人机协同发展等新要求。当前,人工智能技术对于教师专业发展的价值定位是提供数据基础、保障过程监测、拓展研修场域和定制培训方案,其助力过程依然面临着教师层面技术应用能力不足、技术接受度不高以及学校层面区域资源配置失衡、受到学校教育制度限制、保障监管机制尚不完善等问题的现实制约。对此,应在人工智能技术的支持下建设“评价、培训、服务、教研、督导”系统化的教师专业发展制度,不断探索人工智能助力教师专业发展的有效路径。     

教育数字化转型背景下高职教师专业发展的核心内涵与实践进路

教育数字化转型赋予了高职教师的专业发展新的内涵。但新形势下高职教师的专业发展面临着全人员数字意识有待激发、全链条数字资源有待挖掘、全过程数智治理有待加强等新的现实困境。教育数字化转型的新背景下,高职教师的专业发展在教师知能结构、教学模式、教师角色、治理机制等多方面发生着目标转向。面对教育数字化转型的浪潮,政府、院校、高职教师个体等三个层面需要共同发力推动高职教师的专业发展。     

数字化转型期“省—县—校”人机协同教育环境：特征要素与架构设计

虽然新一代数字技术的快速发展与应用推动了教育领域的数字化转型，不仅引发传统教育形态的演化与变革，也催生了融合机器智能和人类智慧的人机协同教育环境，但数字化转型期人机协同教育环境的研究大多关注于微观层面的课堂教学，如何聚焦中观层面进行有效衔接的架构设计有待进一步探索。基于此，文章首先基于教育数字化转型背景的深入分析，指出人机协同教育环境构建的重要意义。然后，文章通过阐明人机协同教育环境的核心特征和要素结构，聚焦中观层面勾勒出“省—县—校”人机协同教育环境构建的顶层模型。最后，文章结合数字化转型需求，分别从省域、县域、学校三个层面设计人机协同教育环境架构，并阐述了不同架构的实现路径、协同需求及应用案例，以期为数字化转型背景下人机协同教育环境的研究和实践提供参考。     

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CSSCI

"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。     

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。     

教育数字化转型中的政策工具选择及运用

教育数字化转型是在教育领域中，伴随数字技术的驱动，教育目标、教育方式、教育结果等的转变过程，以及在此基础上引发的各种教育关系的重塑过程。其与政策工具的内在逻辑表现在，在人才需求导向、伦理风险防范以及教育标准制定方面，政策工具能够为教育数字化转型的顺利推进提供保障。在推进教育数字化转型过程中，罗斯维尔和泽维尔德的政策工具分类为教育数字化转型问题探究提供了分析框架。其中，在市场需求层面，强化“信息服务”类政策工具运用，从宏观上推动国家级教育数据开放平台的建立。在伦理风险层面，突出“公共服务”类政策工具运用，实现由多元主体协同参与的教育伦理监管体系。在教育标准层面，推进“示范工程”类政策工具运用，将经验学习嵌入教育标准建设实践中。     

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。     

大数据时代循证教师教育实践

循证教师教育实践肇始于循证医学,是循证医学向教师教育领域发展的必然趋势。大数据技术的不断渗透与教师培养的基于证据导向的需求及实践,是推动大数据时代循证教师教育实践发展的内在动因。然而,当前循证教师教育实践面临着循证意识不到位,循证机制不健全,循证库尚未建立,循证氛围淡薄等现实问题。解决这些问题在于提升循证意识,建立健全循证机制及循证库,营造“知、循、施、监”一体化循证氛围。