智能时代的教育数据治理变革:挑战与路径

伴随着智能时代的到来,数据成为重要的战略资源,数据驱动成为现代教育的基本特征,教育数据治理面临着新的变革。文章在分析了智能时代教育数据治理面临的复杂挑战后,归纳了智能时代教育数据治理应当实现精准、敏捷、安全的管理目标,并从管理体系和技术体系两个维度,分别论述了智能时代教育数据治理策略的内涵,提出了数据确权、治理机构和数据标准等可行管理机制,以及敏捷的教育数据部署、可信的教育数据日志管理和可靠的教育数据共享机制等技术保障路径。     

数据驱动教学数字化转型：机理、场域及路径

数据是推动数字化转型的关键要素，而充分发挥数据的价值，是推动教学数字转型和智能升级的必然选择。基于此，文章首先梳理了数据要素化的属性与价值，阐释了三个层级的数据价值释放机理；接着，文章探讨了数据驱动教学数字化转型的定义，并设计了包含数据赋能、技术支撑、数字转型、智能升级四个要素的逻辑框架；随后，文章分析了数据驱动的精准化教学、个性化学习、智能化考试、数智化评价、精细化管理等教学数字化核心场域；最后，文章提出基于大数据精准教学系统的因材施教路径。文章的研究为推动数据驱动教学数字化转型落地、破解当前教学改革中规模化因材施教难题提供了创新策略，对于开展教育数字化转型的探索与实践也具有参考价值。     

教育数据解读的认知解密与技能解锁

当前数据获取已不再是掣肘,数据价值成为教育数据应用实践的首要指向和核心要义.在具体的教育情境中,如何识别教育数据的内隐问题,如何基于现实语境解读数据的内涵意指,如何基于数据分析提供教学改进的实施策略和行动指南,一直困扰着一线教师的数据应用.针对当前国内教育数据研究热衷于追逐数据规模效应和数据智能处理技术的现状,本研究将视线转向教育数据的人为解读过程,在数据驱动教学决策过程困境分析的基础上,通过梳理数据解读的模式构建、认知偏差、影响因素和辅助中介等心理层面的研究,总结了常见的数据解读陷阱、规避方法,并为一线教师数据解读技能的提升提出了行动框架.     

基于数据驱动教学的师范生数据素养培育体系构建

大数据时代,学习者的思维方式和行为模式发生了根本改变,伴随而来的是学习者学习方式的变革。师范生面对的是人工智能与教育教学相结合的数据驱动教学环境,如何对海量的数据开展分析而做出精准教学决策和教学干预,是师范生职前学习和职后实践的重要任务。师范生数据素养水平直接关系到数据驱动教学的效果和质量,开展师范生数据素养教育刻不容缓。当前,我国对于师范生数据驱动教学的科学性和针对性引导明显不足。由于师范生身份的特殊性,其在技术视野、学科实践、科研诉求等多方面既迥异于中小学在职教师,又迥异于普通大学生。基于此,有必要从数据驱动教学的视角,依据师范生的“学”与“教”的两种诉求,对师范生数据素养的构成要素进行解释,构建系统化、隐性化和实践—反思—实践的培育体系,以提升我国师范生数据素养水平。     

数据团队 ——促进教师专业发展的新途径

众多研究证明,数据使用对促进教师专业发展和学生成就提升有显著效能.研究采用文献研究和案例分析法,阐明了指向教学问题改进和专业发展的数据团队内涵,解析了数据团队的教育应用原理及实践过程,并以美国某地区和学校两级数据团队为例系统解构了其数据采集、团队协作、教学改进及效果评价等过程.对国内研究者和教师的启示则包括从评价数据中发现教学问题、构建从区域到课堂的系统化教研实践、设计数据驱动的校本研修新模式及趋向证据驱动的教师专业发展范式等,以此论证数据使用对教师实践性知识提升及学生成就改善的使能效用.     

混合式教学模式下教师的数据素养内涵研究

教师的数据素养是混合式教学模式和教育大数据时代背景对新时代教师提出的新要求和新挑战。对数据素养内涵的研究可以提高教师用数据驱动教学的能力,为教师的个人发展及教师培训指明方向,有利于我国教育大数据的建设和应用。文章通过研究比较国内外数据素养的模型,归纳出教师的数据素养可以分为数据使用意识、数据使用知识基础和数据使用核心技能三个层次。其中使用意识是使用数据驱动决策的前提,有了意识基础教师才具备对数据的敏感性,才能有意识地收集数据和使用数据解决实际教学中的问题;数据的核心技能以统计知识、心理测量、教育教学和学科知识为知识基础,没有这些知识储备,则不能进行统计分析,亦不能对统计结果进行正确的解读和交流。     

数据驱动的教学决策效果总览与视野突破——基于十项元分析的伞型评价

数据驱动的教学决策应用作为当前基础教育实践的新趋势,仍然存在着证据不足、效果不明和路径不清等问题,即教学数据干预的作用范畴涉及哪些方面,数据使用具体给学校带来哪些实际成效,如何评价其实际效果,掣肘数据使用的主要因素有哪些,学校具体如何构建教育数据使用的实践机制,这一系列问题反映着教育数据应用的主要困惑,也预示着数据驱动教学决策的深入探究方向。鉴于相关专题元分析数量不断增长但存在角度和范围的局限,本研究采用伞型评价的方式,提取十项基于元分析的研究,从作用范畴、周期、措施和路径等角度对数据驱动的教学应用干预效果进行了系统性再回顾,并提出了数据驱动的主要影响因素、决策方法、评估机制和长远目标等关键议题,以期为后续相关研究提供全面分析结论和未来突破方向。     

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.     

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.     

数据驱动学校教育教学改进的进阶路径

数据驱动教育教学改进项目的本质是以数据为依托,加强学校过程性管理的实践研究,体现着“循证改进”。当前学校层面数据驱动项目的典型问题有：数据来源主要是学业,侧重结果判断;数据分析与解读的核心要素把握不足;数据驱动项目成为孤立项目。针对这些问题,数据驱动项目要关注四个核心要点：数据获取要从单一孤立走向全面系统;数据分析要从结果描述走向机制分析;数据解读要从数据表象走向教育内涵;数据运用要从单点改进走向综合整治。根据学校已有基础条件和数据支持情况,可将数据驱动工作分为三个阶段：专题式、整合式、全程式。学校可根据实际情况,逐步进阶升级完善。     

数据双轮驱动的民办高职院校智慧教育体系研究

在智能技术迅速发展的时代,“大数据”与“厚数据”作为“数据双轮”的驱动作用越来越明显。作为自筹经费办学的民办高职院校,要构建5G+AI智慧教育体系,最为关键的是要解决“大规模个性化教育”与“教与学精准化匹配”这两大问题。通过对国内外智慧教育的相关研究,全面梳理智慧教育的概念与特征,提出民办高职院校智慧教育体系架构与技术方案。针对“大数据”的天生不足与“厚数据”的弥补方法,提出“累进偏好”与“双边偏好”两大破解策略,为“数据双轮”驱动的民办高职院校5G+AI智慧教育体系的构建奠定重要基础。     

智慧教育转型与变革

智慧教育不仅是智能技术在教育中的应用,更是智能时代教育的全面转型与变革。文章结合智能时代的三大发展趋势:即人机物三元融合、主动智能服务与人机结合的分布式认知,从基础环境、智能形态、培养模式、教育生态、育人目标五个维度提出了智慧教育转型与变革的关键所在,包括拥有主动智能的教育环境、人机协同的教育智能、大规模个性化的人才培养模式、虚实融合的教育新生态和智能时代的创新人才培养。在此基础上,面向智慧教育转型与变革的实践落地,提出了三点关键建议,包括建立数据无缝流转的生态体系、推进教育公共服务模式创新、高度重视专业性的教育服务,期望为智能时代智慧教育的转型与变革提供一定的参考与应用启示。     

第三期“中国基础教育大数据发展蓝皮书”项目核心成果

本书聚焦"数据驱动的现代教育治理"这一热门主题,提出数据驱动教育治理的基本理念、模型与框架,并从国家、区域、学校三个层面探讨了大数据技术与教育治理实践创新的融合案例与路径,期望能为我国基础教育治理体系和治理能力的现代化提供助力。     

数据驱动本科教学质量监测：基本逻辑与困境突破

数据驱动本科教学质量监测是促进高校教学高质量发展的有效路径。随着技术赋能本科教育教学样态的持续变革,数据驱动本科教学质量监测面临教学评估数据审查与监管机制亟待完善、教学数据治理失范导致数据价值低效释放、数据监测方式单一制约教学评价工具功效、教学决策自主权与智能算法存在局部冲突等现实困境。数据驱动本科教学质量监测的路径选择应关注四个方面：完善数据质量标准,构建基于责权厘定的技术规范;注重数据伦理规约,构建向善型教学数据治理体系;聚焦数据价值释放,促进智慧型教学质量评价机制构建;关注智能评价转型,创设人机协同型教学决策服务体系。     

数据驱动精准教学的区域推进路径设计

文章以大数据为支撑点,探索了在其驱动下的精准教学对推进课程改革步伐、提高教师专业水平、促进学生全面发展以及提高区域内学校教育整体质量产生的价值与意义。数据驱动精准教学的区域内稳步推进是基于教育大数据来实现精准教学的,首先要进行学习行为的精准评估;其次要依托教育大数据支持下的精准教学实践探究,针对数据进行整理和分析,在充分掌握学情的前提下,开展高效、智慧的课堂教学继而产生课堂教学方式的根本转变。     

数据充分赋能教育数字化转型的内在逻辑与实践路向

我国教育数字化已经进入纵深发展期,呈现全方位协同改革、全要素质量提升、全程化强力驱动、全员化深度参与等新特点。“数据充分赋能”是2023年全国教育工作会议对于推进教育数字化战略行动的最新指示,是教育数字化战略纵深发展的关键所在。数据在教育数字化转型中承担“加速器”“润滑剂”“仪表盘”的重要作用。数据充分赋能强调数据在驱动教育数字化转型中的全流程赋能、全要素赋能、全场景赋能、全业务赋能,实现对教育组织形式、教学形式、服务形式及治理形式等的模式和流程再造。就内在逻辑而言,数据充分赋能是基于数据环路充分激发数据活力与价值,实现对个体、学校、教育企业、科研机构等的价值层赋能、行动层赋能以及绩效层赋能,形成“知道—行动—评估”的数据赋能链条。就实践路向而言,为推进数据充分赋能教育数字化转型的纵深发展,可以从如下五个方面入手,包括建设全国一体化教育大数据中心,优化数据驱动的教育治理新模式,统筹推进教育数据应用绩效评估,加快建立教育数据要素交易机制,以及着力推进教育数据应用示范工程。     

大数据驱动区域教育高质量发展新图景

2021年,“大数据支撑下‘适合的教育’实践探索”获江苏省教学成果特等奖,成果在研究实践过程中,展现出三个新图景：第一,坚持问题导向,精准谋划区域教育发展新思路;第二,着眼创新驱动,系统重构区域教育发展新生态;第三,夯实保障措施,全力提升区域教育发展新实效。在此基础上,文章通过深入探究教育规律,借力教育技术,构建“个性学、智慧教、科学测、智能评、精准管”的区域教育生态,打造“教智融合”服务教育变革新体系,高质量促进学生全面又健康地发展。     

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。     

智能时代学习设计创新：理念、着力点与关键技术

教育数字化战略背景下教学模式变革的核心是学习设计创新。如何助力和支持智能时代学习设计创新是当前研究热点。本研究采用系统性文献综述法分析国内外学习设计领域的314篇高质量文献,发现学习设计领域的发展正进入智能时代学习设计阶段。智能时代学习设计创新以数据驱动的学习设计生态为核心理念和目标导向,包括三大理念、五个着力点和三类关键技术。本研究能够为我国数字化转型背景下学习设计创新研究与实践提供参考。     

教育大数据在教育管理应用中的研究现状与技术路径

教育大数据是教育全过程的数据集合,其合理有效运用在教育教学实践、构建新型高校等过程中发挥重要作用。文章梳理归纳了国内外教育大数据在辅助学生学习、服务教师教学、协助学校管理、优化高层决策等方面的研究现状,并提出了教育大数据在高等教育层面的四种技术路径选择,以实现实时统筹学生动态发展、定制优化教师教学质量、动态规划资源分配与安全、智能决策高校发展走向。