摘要：中小学课堂教学转型具有动态性、复杂性和系统性等特征,是教育生态重塑与系统革新的关键和核心所在。从多重政策视角探讨中小学课堂教学转型是深化课堂教学转型研究的重要路径。新近颁布的新课程改革方案、“双减”政策以及教育数字化战略构成的“三元政策”的叠加效应成为驱动当前我国中小学课堂教学转型与创新发展的关键力量。三元政策的驱动影响为中小学课堂教学转型提供了理念、技术、方法与目标指向,构成了中小学课堂教学转型的基本逻辑。认识与把握这种逻辑,需要设计并构建数据赋能的教学运行机制、育人导向的教学评价机制、开放包容的教学创新机制等三项关键机制,从而保障课堂教学转型的顺利推进。为了更好地落实这些关键机制,则需要从实施路径入手,系统推进中小学课堂教学理论与实践的创新变革。具体而言,各地可从构建政策协同发力运行闭环、推进个性化数字教育资源供给、打造课堂教学转型典范样态、建立智能化质量评估体系、创设区校联动数字教研新模式等方面开展创新探索。

摘要：“十四五”时期,关注学习过程,重视用户体验,构建与时代背景相适应的在线开放课程质量评价框架与指标,已成为推动在线教育高质量发展的重要命题。本研究从过程视角出发,以数据为导向,关注在线开放课程实际使用情况,首先构建了过程数据驱动的在线开放课程质量评价框架,该框架包含学习过程数据采集、学习过程数据映射、学习过程数据分析与课程质量等级评价四个流程,以及数据生成、数据采集、数据映射、数据分析、结果输出、质量计算、优化策略七个评价环节;其次设计了过程数据驱动的在线开放课程质量评价指标体系;最后以“中小学教师数据素养”MOOC为例,基于第二期的学习过程数据开展了评价实践,分析了课程存在的实际问题,并从课程内容、学习过程、课程平台环境、学习支持服务四个方面提出在线开放课程质量的优化策略。

摘要：网络学习资源是数字教育资源公共服务体系不可或缺的组成部分,是保证教育信息化高质量发展的核心要素之一。现阶段网络学习资源建设暴露出资源进化不足、进化质量不高和进化不及时等问题。网络学习资源进化智能预警系统是解决以上难题的关键。文章基于知识进化理论和危机管理理论,构建了面向大规模开放协同环境的网络学习资源进化预警系统框架,设计了系统的主要功能模型,开发了网络学习资源进化预警原型系统。通过SUS系统可用性问卷调查和半结构式访谈,初步检验了网络学习资源进化预警原型系统设计的可行性和合理性,期望能为未来网络学习资源进化的智能预警实现提供参考,并为教育信息化2.0时代网络学习资源的智能管理与高质量发展提供指导。

摘要：大语言模型作为新一代人工智能技术的代表,因其在对话流利性、任务处理通用性和逻辑推理性方面的优势而受到教育领域从业者的广泛关注。当前智能学伴已在促进学习互动、提供个性化辅导、增进情感交流、辅助智能测评等方面进行了一定探索,但是仍然面临对话问答能力弱、感知性差和教学适用性低等挑战。大语言模型强大的推理和表达能力为破解这一难题提供了新的思路。大语言模型赋能智能学伴需要重点解决系统架构设计和风险防控两大问题。具体而言,大语言模型支持下的智能学伴系统架构应包括输入层、数据层、技术实现层、应用层和输出层,通过“多平台协作+智能机器人代理”的方式,实现多角色互动、强交互能力、专业教学问答与深度感知等功能。为避免技术整合过程中可能出现的数据偏见、认知误导、知识版权归属分歧、隐私泄露等风险,智能学伴系统需在数据收集、算法设计和应用实践等方面加强监管和规范,以确保数据的客观性、算法的准确性以及用户的隐私权和知识产权。未来要纵深推进智能学伴的发展,还需结合学科专业知识和教学基础理论,提升知识推理的科学性和教学的专业性。

摘要：数据的开放与共享是大数据时代的基本特征,正在引起各行各业的高度关注。近年来,随着众多国家大数据战略的提出与推进,教育数据开放的战略意义正提升到新的高度。教育数据开放是指将教育领域内不涉及个人隐私、部门机密和国家安全的教育相关数据通过数据开放接口或数据开放平台(门户网站)等形式对外合理、规范化公开,以实现教育数据的创新应用与价值增值,推动教育事业高质量发展。从战略价值的层面看,教育数据开放是推进新时代更高质量和更高层次教育开放的重要动力,是实现教育数据资产增值的基本保障,是提升政府教育治理能力的有力举措,是推动教育行业发展的关键力量,也是构建智慧教育新生态的基础条件。从实践推进的层面看,我国教育数据开放应基于新时代我国国情与教育发展需要,制定完备的教育数据开放政策,建立统一的教育数据开放平台,规划具有中国特色的教育数据开放路线,建立健全教育数据开放法律法规,以及设计高效的教育数据开放运行机制,以此保障我国教育数据开放的顺利推进。随着大数据技术的发展,教育数据开放面临的隐私保护问题也更加突出,还应特别加强制度层面的规制、技术层面的控制和思想层面的防范。

摘要：区域教育治理现代化是国家教育现代化的重要组成部分,区域内多元主体共同治理教育公共事务有助于实现教育的"善治"。然而,当前区域教育治理仍存在治理理念缺失、治理结构失衡、治理方式不科学、治理机制不到位等问题。区块链作为蕴含协同治理思想的新型技术架构,在价值逻辑上其技术优势与区域教育治理的共治理念相契合,在目标逻辑上有助于构建多样灵活的区域教育治理新生态,在实践逻辑上可通过基于联盟链的数据治理驱动区域教育治理发展。区块链赋能区域教育治理的实践框架包括教育数据源层、区块链服务平台层、教育组织结构层及教育治理场景层,能够在动态汇聚区域教育场景大数据基础上,以数据流驱动多元主体协同处理各类教育公共事务。未来在推动区块链赋能区域教育治理中,还应加强"区块链+教育"的顶层设计,提升数据治理能力和水平,强化监管并构建风险防控体系,完善相关法律以规范应用。

摘要：教育数据是推动教育数字化转型的动力引擎,是推动教育高质量发展的重要抓手。在此背景下,我国各地区正大力推展教育数据应用项目,充分发挥教育数据在教育治理、教育教学以及教育评价等方面的重要潜能。然而,目前关于教育数据应用的实践效果缺乏系统评估,导致教育从业者难以准确了解教育数据应用的实际效果、资源配置等实践情况。因此急需一套科学有效的评价体系。基于此,本研究立足教育数据应用绩效的内涵和评价意义,以3E[经济性(Economy)、效率性(Efficiency)和有效性(Effectiveness)]理论为基础设计了教育数据应用绩效评价框架,随后采用德尔菲法构建了教育数据应用绩效评价指标体系,包括教育数据应用投入和教育数据应用产出2个一级指标,经费投入和人员投入等5个二级指标,以及涉及具体应用情况与评估现状的13个三级指标。最后基于该评价指标体系,从落实评价工作开展、规范评价方法程序、以横向与纵向比较为抓手,以及建立评价结果反馈和激励机制四个方面提出教育数据应用绩效评价的实施建议,以期促进教育数据应用绩效评价的落地,实现教育数据应用的科学化、高效化。

摘要：当前,个性化学习推荐系统面临数据隐私保护、"冷启动"和法律约束等问题,而联邦学习作为近年来优秀的数据隐私保护机器学习技术解决方案,可有效解决这些问题。基于此,文章将联邦学习和个性化学习推荐相结合,设计了联邦个性化学习推荐系统。首先,文章分析了联邦个性化学习推荐系统的具体应用场景,包括横向联邦、纵向联邦、联邦强化三种。其次,文章分别针对这三种应用场景设计了相应的应用解决方案。最后,文章探讨了未来联邦个性化学习推荐系统面临的严峻挑战,以期帮助教育利益相关者在保护数据隐私的同时共享数据价值,最终实现更安全、更高质量的个性化学习推荐服务。

摘要：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。

摘要：自从2004年以来,美国新媒体联盟已经发布了13个高等教育版的地平线报告,预测技术对高等教育将会产生的影响,引导高等教育未来发展积极应对技术带来的教育变革。2016地平线报告,预测未来5年将会进入高等教育主流应用的6项技术分别是:自带设备、学习分析与自适应学习(未来1年),增强现实和虚拟现实、创客空间(2—3年),情感计算、机器人(4—5年);高等教育采纳技术的近期趋势是日益重视学习测量和普及混合式学习方式,中期趋势是重视设计学习空间和转向深度学习方式,远期趋势是推动创新文化和重新思考机构运作机制;阻碍高等教育采纳技术可解决的挑战是促进正式学习与非正式学习的融合和提升数字素养,困难的挑战是教育模式的竞争和个性化学习,严峻的挑战是平衡线上与线下生活,以及使教育与生活相关。高等教育未来发展亟需重塑业务流程,使学习、教学和管理方式发生根本性变革,促进形成创新文化,营造浓厚的创新氛围,使高等教育成为激发创意经济发展的引擎。