摘要：为建立完善教育资源规划,平衡城乡差异所带来的数字学习资源落差,故发展中小学信息设备物流供需系统。秉持教育技术系统化设计思维,以物流理论基础结合拍卖网站延伸适用的制度与激励策略,促成上下游各学校信息设备流通的相互信任与合作,形成完整供应需求链,将是未来学校教学营运成功的策略。

摘要：教育技术实用学从新的视角阐释学习资源的有效性,强调重视情境与技术应用的关系,为研究学习资源的应用效果和策略提供了方法的启示,以此为依据,本文提出研究学习资源有效性应考虑的关键问题,以及相应的研究设计思路和研究方法。

摘要：创新人才培养是一项兼具时代性与永恒性的事业。智能时代潮流下,STEM教育需要注入新的内涵,才能适应AI时代的创新人才需求。因此,构建创新本位的AI-STEM融合新生态,已然成为未来教育发展的核心议题。设计思维秉持有目的运用创造力的本原逻辑,其管理并驱动创新的意蕴以及“思维指引→思维激发→思维组织”等进阶历程,为AI-STEM创新融合的价值内核和外部组织,提供了全面支撑。为此,根植于AI-STEM融合机理以及情境学习、活动理论的思想内蕴,构建设计思维使能的AI-STEM创新融合模式,诠释AI-STEM实践耦合的刺激条件与现实路径,并以“AI分类垃圾桶”为例,阐释设计模式的应用过程与实践成效,可为智能境脉中跨学科活动设计提供原理指导。未来仍需进一步挖掘AI-STEM融合模式的应用策略,以形塑持续创新的AI-STEM融合新生态。

摘要：为使用学习分析技术对开放教育的混合式教学进行效果评估提供参考,该文采用文献分析及基于设计的研究等方法,提出了面向开放教育的基于评价的混合式教学模式。基于评价的混合式教学模式将课前、课中、课后的三个教学阶段以及线上、线下的两个教学层面进行有效结合。通过梳理相关研究成果并在该教学模式的基础上,提出了混合式教学模式的效果评估指标,并通过问卷调查对这套效果评估指标进行了验证。

摘要：智能教育应用被寄予了赋能教学过程、重塑教育生态的厚望,但其设计主体缺乏教育理论知识、实践主体缺乏技术应用能力,使得人工智能与教育融合出现了技术异化。为突破这一局限,本研究基于技术哲学的理论与方法,分析并设计了人工智能与教育融合的动力系统,构建人工智能规范主体、设计主体与实践主体之间相互制衡、相互协调的主体互动关系;从理论上探讨了实现人工智能与教育实践协调融合的路径,并使用非线性动力系统仿真方法将该路径量化,以定性建模与动态仿真的方法探索人工智能与教育融合在时间尺度上的演化发展机制。文章还结合理论分析与仿真实验成果,从“研-产-教”三方协调制衡机制、教学实践智慧与反馈、教育价值的规范引导和扎根教育理论的技术设计四方面提出了实践建议,以促进人工智能与教育实践的协调融合与正向发展。

摘要："是否需要延长义务教育年限以及如何延长"这一教育政策的制定,是需要涉及到社会经济、文化、人口等复杂系统中的诸多因素的决策行为,是借助计算机模拟技术为教育决策提供支持的典型应用。该文聚焦于决策支持系统的预测模型,以展现决策模拟支持系统如何通过模型设计和计算机模拟技术的应用实现对决策的支持;基于人口预测的视角,采用LESLIE人口模型对我国基础教育的学龄人口未来发展趋势进行预测,根据计算机模拟预测2016-2025年的学龄人口变化趋势,为决策提供依据。

摘要：2018年3月1日发布的《美国机器智能国家战略》中提到,机器智能可以融入课堂教学,为学生提供个性化的学习体验,并提升教师的教学效率与学生的学习体验。随着教育机器人的出现、创客教育的发展和STEAM教育的需求,机器人教育逐渐步入大众的视野。机器人教育的应用包括教育机器人产品、机器人教材、机器人竞赛与机器人教学活动,而相关机器人教育的学术研究主要集中在目的、技术与方法三个层面。实施从深度学习、研究体验、生涯指导三个维度设计的教学实践活动结果表明,机器人教育可以帮助学生学习多学科知识,培养学生的问题解决能力。未来的机器人教育将朝学科融合的方向发展,需将研究重点放在推进机器人教育评价研究与机器人教育师资培养以及加强"产政学"合作上。

摘要：随着人工智能技术、可穿戴传感设备的发展,课堂教学多模态数据的获取和分析成为可能,加速了课堂教学从数字化向智能化的转型升级。本研究聚焦智能时代多模态数据支持的课堂教学行为,在综合课堂教学行为分析要素的基础上,明确了多模态课堂教学行为分析模型的设计原则和设计要素,并设计了多主体协同、多空间融合、多环节融通的多模态课堂教学行为分析模型。为推动多模态课堂教学行为分析的实践应用,本研究从课堂教学、数据采集、智能分析和应用服务四个层面构建了多模态数据支持的课堂教学行为分析实践框架,指出多模态课堂教学行为分析研究需要对课堂教学情境进行智能感知与数据采集,探究课堂教学行为的发生过程,构建基于多模态数据的智能教育服务模式,以期为多模态课堂教学行为分析实践提供理论参考,推动课堂教学质量的稳步发展。

摘要：在知识与经济全球化的时代背景下,培养合格的STEM人才,成为各国提升国家竞争力的人力资源基础,但STEM教育的跨学科特性和项目式学习方式给学习评估带来了挑战。单纯的质性或量化分析难以获得反映学生能力水平的真实、可靠的证据,而认知网络分析法(Epistemic Network Analysis,ENA)作为二者的结合,为促进评估效能提供了新思路。ENA将个人(或团体)的认知框架元素之间的联系作为证据,生成动态网络模型,对其思维加工、学习过程等进行深度分析,高效、便捷地评估"对象"间动态耦合关系,使获得学习者专业思维发展的全貌成为可能。工程设计中的专业思维评价、项目协作中的可穿戴分析、游戏设计中的师生认知发展轨迹分析,是STEM教育中的三个典型研究案例。案例分析表明,ENA作为一种量化民族志的数据分析方法,使质性和量化研究相融合,为最终得出的量化模型赋予了质性数据的意义。其在技术本质、分析层析及应用价值等方面,为STEM教育及其它领域的测评提供了新范式。

摘要：在数字时代以核心素养培养为导向的教育改革中,信息科技课程需要把握科学与技术并重的学科定位,发挥数字素养在解决生活与学习问题、应对未来挑战中的重要价值。跨学科学习作为一种综合应用多学科知识解决真实问题的学习模式,是面向素养本位课程改革的新探索。如何通过跨学科主题学习活动设计凸显信息科技课程的跨学科属性,促进课程核心素养培养,成为亟待解决的问题。信息科技跨学科主题学习活动,需要建立在与学生生活、学习经验相关的数字化场景问题中,从跨学科学习问题链和跨学科教学设计链两个视角着手建构,具体包括四个方面:构建真实的学习主题和学习情境,明确由大概念统领的学习目标,以问题链的形式组织学习任务,设计与学习任务关联的表现性学习评价。为了推进信息科技课程跨学科学习的有效实施,既需要改变“学科本位”的思维定式,也需要变革传统教学中以技术训练为主的教学逻辑,具体而言,就是要依托教师群体形成跨学科思考的教学理念,落实以学生为中心的教学模式,建立跨学科共同体和技术赋能的支持保障体系。