摘要：教育哲学是关于教育最根本问题的认识,是教育实践的“道”,决定了教育改革发展的方向。进入新发展阶段,终身学习在促进社会可持续发展上的价值日益凸显,其学习空间逐渐向互联网迁移,学习者的学习需求更加多元化,终身学习的新趋势呼唤教育哲学创新。从教育本体论层面来看,终身学习情境下的教育本质演变为联通,强调通过联通促进个体与世界间多个层次的互动联系。从终身学习的认识论来看,知识演变为网络化形态,呈现全谱系、动态网络化、群智汇聚和问题导向等新特征,推动终身学习组织体系、教学观和学习观的变革。从方法论层面来看,终身学习情境下的教育系统日益复杂、多元和开放,教育研究应当树立教育生态观,注重采取数据密集型研究范式和设计性研究范式。终身学习领域必须高度重视“道”的突破,加强哲学基础研究,为学习型社会建设提供更加强有力的思想武器。

摘要：智能时代,开展学生综合素养评价需要多场域多模态的数据。然而,当下数据孤岛尚未有效打通,数据安全问题又愈发严峻,这都成为阻碍学生综合素养评价落实的关键问题。联邦学习作为人工智能领域的前沿技术,具有数据不出本地而仅共享模型训练参数的优势,能够打破数据孤岛、保护数据隐私,为学生综合素养评价数据共享与安全保护提供了新的解决方案。基于联邦学习技术的核心思想,研究设计了“云-边-端”三层的学生综合素养评价数据共享与安全保护技术逻辑架构,以实现个人、学校、区域、企业以及专门机构等之间的数据共享与安全保护。为推动联邦学习技术的落地应用,该研究以横向联邦学习中的学生自主学习素养研究、纵向联邦学习中的学生体质健康素养研究以及联邦迁移学习中的学生数学素养研究三类实现场景为例进行了详细说明。联邦学习技术在学生综合素养评价中的先导应用,能为未来教育领域数据孤岛、数据安全等藩篱的突破提供参考,进而发挥数据价值,服务教育发展。