技術(shù)賦能智慧教育之實踐路徑

/技術(shù)賦能智慧教育之實踐路徑【摘要】教育信息化2.0時代，智慧教育要通過創(chuàng)新發(fā)展引領(lǐng)教育變革，為護航此行動，研究在解析智慧教育愿景的基礎上，探究了5G移動通信、大數(shù)據(jù)、人工智能、XR、區(qū)塊鏈等主流和新興技術(shù)對智慧教育的賦能作用，并進一步從學習環(huán)境生態(tài)化(從O2O到OAO再到OMO)、行為主體協(xié)同化(由人際協(xié)同擴展到人機協(xié)同)、教育教學適性化(規(guī)模化與個性化的統(tǒng)一)和學習評估“全息”化(從平面走向立體)四個方面探索了技術(shù)賦能智慧教育的實踐路徑。在承認技術(shù)變革力量的理念下，研究更主張對技術(shù)秉承“喜新不厭舊”的態(tài)度，希望研究也能夠為本領(lǐng)域同仁與上級領(lǐng)導部門研制教育信息化“十四五”規(guī)劃提供參考。【關(guān)鍵詞】智慧教育；5G；大數(shù)據(jù)；人工智能；XR技術(shù)；區(qū)塊鏈 技術(shù)是驅(qū)動教育變革的關(guān)鍵力量，早期的造紙術(shù)、印刷術(shù)改變了口口相傳的教育模式，現(xiàn)代的信息技術(shù)突破了同位集中式教育模式的時空局限。2020年3月，《中共中央、國務院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》顯示，技術(shù)、數(shù)據(jù)均是生產(chǎn)要素，所以未來對教育信息化建設和人才培養(yǎng)會有更高要求和顯著需求。智慧教育作為信息技術(shù)賦能的未來教育范式，被給予很高的期待，其創(chuàng)新發(fā)展更是成為新時代教育信息化八大實施行動之一[1]。為更好地為此行動護航，本研究團隊對智慧教育，特別是當前主流與新興技術(shù)對智慧教育技術(shù)的賦能進行了再審思，也希望本研究能為本領(lǐng)域同仁與上級領(lǐng)導部門研制教育信息化“十四五”規(guī)劃提供參考。 一、智慧教育愿景 智慧教育是技術(shù)賦能的未來教育變革的良好取向，不過它只有進行時而沒有完成時，要認定“沒有最好、只有更好”的基本道理，因此相比"SmartEducation"，本團隊更愿意用比較級"SmarterEducation"來突顯這種理念。 (一)智慧教育新發(fā)展 1.智慧教育祝氏定義 何為智慧教育?我們認為智慧教育的真諦就是通過構(gòu)建技術(shù)融合的生態(tài)化學習環(huán)境，通過培植人機協(xié)同的數(shù)據(jù)智慧、教學智慧與文化智慧，本著“精準、個性、優(yōu)化、協(xié)同、思維、創(chuàng)造”的原則，讓教師能夠施展高成效的教學方法，讓學習者能夠獲得適宜的個性化學習服務和美好的發(fā)展體驗，使其由不能變?yōu)榭赡埽尚∧茏優(yōu)榇竽埽瑥亩囵B(yǎng)具有良好的人格品性、較強的行動能力、較好的思維品質(zhì)、較深的創(chuàng)造潛能的人才[2]。簡單講，智慧教育的核心要義就是通過人機協(xié)同作用以優(yōu)化教學過程與促進學習者美好發(fā)展的未來教育范式[3]。 其中，生態(tài)化學習環(huán)境以學為中心、以數(shù)據(jù)為紐帶，體現(xiàn)無縫連通學習空間、敏捷感知學習情境、自然交互學習體驗、精準適配學習服務、全程記錄學習過程、開放整合學習資源六大特征。人機協(xié)同以數(shù)據(jù)為基礎，是教育者的數(shù)據(jù)啟發(fā)與智能機器的數(shù)據(jù)驅(qū)動之間的協(xié)同，以此為學生提供美好的發(fā)展體驗。定義中的原則指明學校發(fā)展與實踐智慧教育的方向，學校明智的變革舉措是在校本特征的基礎上選取“精準決策、個性服務、優(yōu)化過程、人機協(xié)同、發(fā)展思維、注重創(chuàng)造”的個別領(lǐng)域重點突破。 2.智慧教育發(fā)展實踐 我國信息技術(shù)賦能的智慧教育始于2012年寧波論壇，本文第一作者所作的主旨報告《智慧教育：教育信息化之新境界》拉開了我國智慧教育時代的帷幕。歷時近六年，我國的智慧教育已于2018年由萌生階段進入試點示范階段，標志性事件是《教育信息化2.0行動計劃》的發(fā)布。新階段將通過試點示范，探索可推廣的先進經(jīng)驗和優(yōu)秀案例，并以區(qū)域發(fā)展的方式實現(xiàn)智慧教育“從無到有”向“從有到優(yōu)”的轉(zhuǎn)變。這方面典型的案例是浙江省麗水市對精準教學改革的探索與實踐，它們六方聯(lián)動，通過機制先行、教研驅(qū)動、試點推進等舉措，探索出一種精準教學范式，包括精準教學四環(huán)節(jié)實踐指導框架和“以測輔學”模式。目前，這種范式已推廣至100所學校，并實現(xiàn)了麗水市基礎教育由“跟跑”到與全省“并跑”的轉(zhuǎn)變。 按照中央電化教育館原館長王珠珠教授的預測，2022年智慧教育將進入全面普及階段。[4]這一階段主要的任務是通過智慧教育規(guī)范和制度的建設解決規(guī)模化問題，實現(xiàn)規(guī)模化教育與個性化培養(yǎng)的有機結(jié)合，這是一個漫長的過程。在此之前，需要在完善靈活、泛在的智能環(huán)境創(chuàng)設的同時，實現(xiàn)智慧教育的教學模式、方法、內(nèi)容的長足發(fā)展。這方面，山東昌樂一中進行了多科目規(guī)模化的翻轉(zhuǎn)課堂模式變革，提煉出了具有校本特色的兩段十環(huán)節(jié)教學方略、AB型新式課表，并創(chuàng)設了集成互動平臺、創(chuàng)客平臺的融合型智慧課堂環(huán)境。更有甚者，河南浚縣科達中學進行了更為系統(tǒng)的智慧教育變革，他們營建了獨具特色的“晨鐘暮鼓”和“榜樣引領(lǐng)”教育文化，并提煉出“六三一(六學三講一練)”智慧教育方略，為了支持這種方略，他們研發(fā)了ESWI智慧教學生態(tài)系統(tǒng)，并將學習內(nèi)容整合成智慧學習包，以學習包為單位開展智慧教學。 (二)未來教育已來 技術(shù)的賦能，使得教育的發(fā)展速度比近代歷史上任何時期都要快。在《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃(2011-2020年)》和《教育信息化“十三五”規(guī)劃》收官之年，業(yè)界的基本共識是未來教育已來。 Altschool是致力于面向個性教育的新式科技學校的典范。為讓每個孩子獲得美好的個性化學習體驗，學校組建了一支信息技術(shù)工程師隊伍，研發(fā)與師生教與學活動需求匹配的軟硬件，并運用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集、處理師生教育活動中的各種信息，為學生的個性化發(fā)展“把脈問診”。在此基礎上，學校為每位學生定制私人專屬的、富有靈活性的玩學單，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的賦能下，玩學單可以根據(jù)學生的能力發(fā)展情況每周更新。不止如此，Altschool還采用“跨級”“混齡”“小班化”的教學組織方式，讓學生通過項目學習解決本真問題，并借助平臺打造教師、家長、學生三位一體的教育形態(tài)。 K12網(wǎng)校是得到美國權(quán)威機構(gòu)認可的虛擬學校。為通過啟發(fā)性教學和個性學習激發(fā)不能在校學習學生的潛能，K12的教師在虛擬教室中與學生會面、講課、討論。為保證學習品質(zhì)，K12將教師的角色精細化并重構(gòu)成優(yōu)秀的團隊，包括專業(yè)教師、認知學家、課程設計師、互動設計師、內(nèi)容設計師、軟件設計師、質(zhì)檢師。另外，家長也被邀請作為學習教練，負責日常學習的組織與監(jiān)管工作。 Khan實驗學校是面向靈活教育的示范校。作為繼Khan學院之后的實體學校，該校重設了學習架構(gòu)，為學生提供靈活的個性化學習體驗。按照架構(gòu)，學校作了多方面的變革：根據(jù)學生的獨立水平分組，而不是年齡或能力水平；學生采用協(xié)作式項目學習，而不是傳統(tǒng)的聽講；課表靈活，指導教學部分之外的個人興趣部分可自設；固定知識掌握的深度，而學習時間可以靈活改變；學習時間延展到了學習假期，提供更多的利用學校空間的時間和機會；采用混齡式的同儕學習促使學生相互指導和幫扶。 此外，國際上還出現(xiàn)了將體驗教育理念應用于學校教育情境的“野趣學習”學校(ExpeditionaryLearningSchool)，倡導與產(chǎn)業(yè)建立合作伙伴關(guān)系、致力于融合多學科的達·芬奇學校(DaVinciSchools)；尋求學生評估變革，提供動態(tài)跟蹤全息檔案的MTC聯(lián)盟校(MasteryTranscriptConsortium)；更有甚者，國際上還出現(xiàn)了無教室的實體學校Vittra、學生參與學校管理并且沒有考試的西宮薩德伯里學校(NishinomiyaSudburySchool)。 這些學校的共同之處在于，他們力圖從不同的角度擺脫“愚笨教育”，奔向教學過程優(yōu)化、學習體驗美好的智慧教育。 (三)教育目標新變化 20世紀70年代后，技術(shù)的普及致使企業(yè)需求的人才結(jié)構(gòu)發(fā)生了轉(zhuǎn)變，引發(fā)的社會變化速度也在劇增，為應對復雜、多變、未知的21世紀，讓學生能夠為將來的學習、生活、工作獲得成功做好準備，世界各國與國際組織先后出臺了各類能力框架，如OECD的DeSeCo概念框架、P21的21世紀學習框架、歐盟的終身學習核心素養(yǎng)框架等。這些框架的共同教育目標是“為適應未來而教”。 近20年來，技術(shù)特別是人工智能技術(shù)給社會各界帶來了極大沖擊，甚至曾引發(fā)人們的擔憂：因工作被替代而淪為乞丐，甚至更糟。雖然當下“人機共生才是未來常態(tài)”已成為共識，但僅僅適應智能機器替代大量工作后的未來，無法充分發(fā)揮人類的智慧與價值，人們需要創(chuàng)造出新行業(yè)、新工作、新社會模式，共謀新福祉。這種情況下，“為塑造未來而教”將成為教育的新目標。事實證明的確如此，OECD發(fā)起的“未來的教育與技能2030”項目[5]已經(jīng)顯露出了此等信號。 智慧人才的能力是與21世紀能力對應的、同質(zhì)的[6]，“十三五”之后，智慧教育的目標必然也會隨之轉(zhuǎn)變：由“為適應未來而教”向“為塑造未來而教”傾斜。屆時，智慧人才能力框架中除了核心能力，變革能力也將成為重要的內(nèi)容。本團隊曾用公式“智慧=智能+品性”來描述智慧，從這個角度看，新教育目標對人才的全球意識、家國情懷、人文關(guān)懷、共情理解、責任擔當?shù)绕沸缘囊髸摺?二、智慧教育的技術(shù)力量 在技術(shù)的支持下，智慧教育能夠變不能為可能，也能夠成小能為大能。智慧教育離不開技術(shù)的力量。 (一)5G移動通信技術(shù) 通信技術(shù)通過信息互聯(lián)，破解了傳統(tǒng)教育的時空局限性，特別是5G具有高速率、低時延、高密度、高移動性等優(yōu)勢[7]：真實環(huán)境下，用戶可獲得Gb級的高速率(峰值高達數(shù)十Gb)；端到端的時延達到毫秒級(運動員的反應時間不小于100ms)；單位平方公里上的在線設備數(shù)可達百萬(連接數(shù)密度)、總流量可達數(shù)十Tb(流量密度)；容許收發(fā)雙方的相對移動速度可達500km/h以上，即使在高鐵上使用也無壓力(目前我國實際營運的高鐵時速不超過400km/h)。 5G技術(shù)的優(yōu)勢將促使智慧教育實現(xiàn)四個方面的發(fā)展：空間互聯(lián)、同步授課、遠程控制、云存儲。空間互聯(lián)方面，一直以來，智慧教育的學習空間多是物理空間與虛擬空間互聯(lián)、不同虛擬空間之間互聯(lián)，在5G技術(shù)的支持下，物理空間之間的直連成為可能。借助4K/8K超清視頻技術(shù)，互聯(lián)的物理空間能夠拼接在一起，借助XR技術(shù)(稍后有專門介紹)，這種拼接能夠更加自然，甚至融合成為一個更大的空間。若互聯(lián)的空間是兩個教室(或多個)，則構(gòu)成了一體化的同步課堂。5G技術(shù)在高設備密度下也具有高傳輸速率，這讓同步授課也能夠像面對面授課一樣，開展多樣的師生、生生互動，如遠程“爬黑板”回答問題。借助XR技術(shù)或全息投影技術(shù)“克隆”上課教師，遠程課堂中的學生也能獲得真實的臨場感。不僅如此，5G技術(shù)低時延優(yōu)勢還能夠讓學生遠程控制設備、學具，甚至開展遠程實驗。在5G技術(shù)的支持下，視頻等大容量資源的云存儲也會和本地存儲一樣快捷，若加上云計算技術(shù)，基于學生全學習記錄的個性化學習將能夠做到實時與“事適”(MakeEverythingAdapted)。 (二)大數(shù)據(jù)技術(shù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)是智慧教育的基礎技術(shù)力量，它使教與學全過程的印記得以記錄、存儲、分析和可視化表征。大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育中的應用主要是教育數(shù)據(jù)挖掘和學習分析，其中教育數(shù)據(jù)挖掘關(guān)注如何從大數(shù)據(jù)中提煉出有價值的信息，如學習模式的識別；在此基礎上，學習分析關(guān)注如何優(yōu)化學習體驗，如提供精準、個性的教學決策服務。二者即是智慧教育中數(shù)據(jù)智慧機制[8]的技術(shù)基礎。 教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以精準刻畫學生畫像。大數(shù)據(jù)的“大”除了體現(xiàn)在6V技術(shù)特征外[9]，也體現(xiàn)在關(guān)聯(lián)和聚合技術(shù)方面。二者將不同系統(tǒng)/平臺中的學生碎片數(shù)據(jù)，拼接成為完整的學生畫像。之后，大數(shù)據(jù)通過教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，為師生呈現(xiàn)只保留重要特征的“簡筆畫”。“簡筆畫”通常采用靜態(tài)的即席報表或動態(tài)的學習儀表盤的形式呈現(xiàn)。對于學生而言，這種畫像能夠讓自己清楚目前的學習狀態(tài)與水平；對于教師而言，教師能夠在此技術(shù)上開展基于數(shù)據(jù)啟發(fā)的精準教學決策，優(yōu)化教學過程。 學習分析技術(shù)，可以提供基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策服務。學習分析技術(shù)是數(shù)據(jù)分析技術(shù)在教育中的情境化應用：將智慧教育理念規(guī)則化嵌入系統(tǒng)/平臺后，學習分析技術(shù)能夠自動按照規(guī)則為學生提供基于數(shù)據(jù)證據(jù)的決策服務，如學情診斷評估、適切資源推薦等。通常，這種數(shù)據(jù)驅(qū)動決策與教師所作的數(shù)據(jù)啟發(fā)決策相互配合，以增加個性化服務的有效性和精準度。隨著腦電、眼動、心電等生理儀成為可穿戴的便攜設備，多模態(tài)學習分析技術(shù)成為智慧教育的新生力量。這種技術(shù)打破了數(shù)據(jù)證據(jù)只能來源于平臺的限制，讓更為適切的服務成為可能。 (三)人工智能技術(shù) 人工智能是智慧教育的核心技術(shù)力量，其發(fā)展經(jīng)歷產(chǎn)生了三類人工智能：計算智能(能存會算)，感知智能(能聽會說、能看會認)，認知智能(能理解會思考)。 計算智能賦能教學過程“適性”特色。智慧教育追求為學生實時提供適切的學習服務，例如資源推薦、路徑規(guī)劃、智能檢索等，這由自適應技術(shù)使然。自適應技術(shù)的核心技術(shù)即是計算智能的機器學習。機器學習使得智能機器(系統(tǒng)或平臺)學習教師的先進理念和經(jīng)驗后，循規(guī)蹈矩地作出決策(深度學習技術(shù))或嘗試作出新決策，如同問題情境中的新決策(強化學習技術(shù))和類似情境中的新決策(遷移學習技術(shù))。這讓學生獲得的服務越來越貼心。 感知智能賦能學生人機自然交互。無論是智慧課堂中學生的行為感知、情緒識別、注意力追蹤還是智慧實驗室的刷臉簽到抑或智慧考場中的口語測評，都得益于感知智能。感知智能包括視覺(如人臉識別)、聽覺(如語音識別)、觸覺(如指紋識別)等方面的智能，在它們的支持下，學生能夠以自然的方式與機器交互，大幅提升學生的學習體驗。更為重要的是，借助感知智能，機器能夠隱式地收集除系統(tǒng)/平臺之外的學習行為數(shù)據(jù)，為學生提供更為全面的精準畫像。 認知智能賦能教師教學智慧。具備認知智能的機器，不再只作為AI代理，替代教師處理機械、單調(diào)、重復的工作，而是作為AI助教，負責需要理解和思考的工作，比如問題答疑、個性化輔導等。這樣，智慧教育中的人機協(xié)同不再局限于事務層面，而是上升為認知層面，也就是說，人工智能可以作為教師的“外腦”，為包括教學設計、情感交流等創(chuàng)造性工作在內(nèi)的教育教學各個方面獻策獻力，從而提升教師的教學智慧，為學生提供精準、高效益的服務。 (四)XR技術(shù) XR為eXtendedReality或Cross-Reality的簡稱，指“拓展現(xiàn)實”或指“交叉實現(xiàn)”，是混合物理和虛擬環(huán)境或提供完全沉浸式虛擬體驗環(huán)境的技術(shù)總稱，具體包括AR、MR(混合現(xiàn)實)、VR及其具備的觸感技術(shù)[10]。XR是對現(xiàn)實世界不同程度的擴展：AR只是數(shù)字信息對現(xiàn)實世界作“注解”，它與現(xiàn)實世界的關(guān)聯(lián)最強，MR則將虛擬世界與現(xiàn)實世界相融合，二者沒有邊界，用戶可以同時與虛擬世界和現(xiàn)實世界交互，而VR則為用戶創(chuàng)設了一個完全虛擬的新世界，“置身其中”的用戶難以與現(xiàn)實世界互動。它們各自的特點如圖1所示。 圖1XR技術(shù)連續(xù)統(tǒng) 智慧教育注重學生深度參與學習，并能夠?qū)⑺鶎W應用到新情境中的問題解決，甚至創(chuàng)造性地解決前所未遇的問題。要實現(xiàn)此目標，學生需要進行情境化學習，并歷經(jīng)多次去情境、再情境的如此往復。這種多情境學習需要XR技術(shù)的支持，它能夠讓學生“足不出戶”地快捷切換不同情境。 AR技術(shù)提供的情境主要是作了注解的現(xiàn)實世界，注解一般是指示、解釋說明等。在此種情境中，學生能夠快速識別物體的特征、學具的功能，也能得到個性化的學習指引，它們能夠提高游歷學習、野趣學習的效能。MR技術(shù)提供的是虛實交融的情境，現(xiàn)實的部分可以簡單到一塊空曠的場地。這種情境的特色是高真實性和臨場感，身處其中的學生甚至難以辨別場景的真假。對于需要頻繁觀察、合作、研討的智慧學習形式，可以創(chuàng)設此種情境。VR技術(shù)提供的情境是完全虛擬的世界，其特色是高沉浸感。按照心流理論[11]，這種情境能夠增強學生學習的參與度，促使學生全身心投入其中。這種技術(shù)適合仿真高危情境、歷史情境，或者創(chuàng)設游戲世界，開展游戲教育。 (五)區(qū)塊鏈技術(shù) 區(qū)塊鏈是一種通過P2P通信方式來集體維護分布式賬本的技術(shù)方案，為增加賬本的安全可靠性，賬本以區(qū)塊為單位，區(qū)塊用哈希鏈鏈接，并用共識機制維護各賬本副本的一致性[12]。作為新興的顛覆性技術(shù)，區(qū)塊鏈具有去中心化、高可信度、不可偽造、記錄可溯源等特征[13]，這促使它有望實現(xiàn)信息互聯(lián)網(wǎng)向價值互聯(lián)網(wǎng)的轉(zhuǎn)變[14]。 區(qū)塊鏈最早用于支持比特幣的流通，同樣，它也可以用于支持智慧教育中的“學幣”流通，激發(fā)學生的深度參與學習的動機。當然，這需要配套的激勵機制，比如學幣能夠在“學習超市”中購買精美的學習用品、資源或禮品。如果不考慮流通性，可以用數(shù)字徽章代替學幣，學生每完成一個知識或技能的學習，便可獲得一個對應的徽章。徽章的獲得采用微能力認證的方式[15]，認證機制同樣基于區(qū)塊鏈，實現(xiàn)對全部的學習共同體成員透明，增加徽章的公信力。 除了數(shù)字徽章，區(qū)塊鏈中的賬本也可以記錄學生更多階段性成果，比如標志性學習軌跡、各學科的測驗成績、參賽的獲獎證書等，這些印記共同構(gòu)成智慧教育的學習成長檔案袋。這種基于區(qū)塊鏈的檔案袋，每次錄入新成果時，均向P2P網(wǎng)絡中的所有人公示，并且錄入后無法更改，更不能偽造，因此具有高信效度。基于這樣數(shù)據(jù)證據(jù)的多元評估，更全面、客觀、真實。 在學習成長檔案袋的基礎上，還可建立基于區(qū)塊鏈的智慧教育學信系統(tǒng)。一般，學信系統(tǒng)含有身份認證、學習成績與學分、學分轉(zhuǎn)換機制、教育經(jīng)歷、學歷學位證書等內(nèi)容。除了安全可信外，學信系統(tǒng)還可溯源，甚至能夠追溯到學習檔案袋中的記錄，這有助于改善由于信息不完整、不透明產(chǎn)生的學信危機。當然，并非所有人都能查看學信的內(nèi)容，只有授權(quán)的單位或個人才可查閱，并且授權(quán)具有時效性或有次數(shù)限制，以保護個人隱私。 三、技術(shù)賦能智慧教育的方略 (一)學習環(huán)境生態(tài)化：從O2O到OAO再到OMO 智慧學習環(huán)境是技術(shù)增強、賦能的線上與線下融合的學習環(huán)境。早期，受制于技術(shù)的水平，線上虛擬空間與線下實體空間具有明顯的邊界，這一邊界即是筆記本、平臺、智能手機等設備的界面。此時的智慧學習環(huán)境，線上、線下具有強依賴關(guān)系——線上帶動線下，線上空間處于主體地位，屬于典型的基于O2O(OnlineToOffline)架構(gòu)的智慧學習環(huán)境。 基于O2O架構(gòu)的智慧環(huán)境，教學過程主要發(fā)生在線下空間，線上空間的職責主要是“分流”。典型教學的模式是翻轉(zhuǎn)學習和創(chuàng)客學習。翻轉(zhuǎn)學習將知識傳授由課上前移至課前，將知識內(nèi)化由課后前移至課上，實現(xiàn)由“先教后學”向“先學后教”的轉(zhuǎn)置。“先學后教”的真實目的是“以學定教”，也即“分流”。對于學生課前的自學，平臺會自動記錄分析，并反饋教師，教師據(jù)此決定需要教哪些內(nèi)容、重點關(guān)注哪些學生。同樣，創(chuàng)客學習中，學生在線上認領(lǐng)任務、組隊分配任務、發(fā)布任務進展狀態(tài)、發(fā)起異步討論，在線下按照任務動手實踐，接受教師或?qū)＜业牟僮髦笇16]。容易看出，基于O2O架構(gòu)的智慧環(huán)境，主要是單向流通的(線上至線下)。 相比之下，基于OAO(OnlineAndOffline)架構(gòu)的智慧學習環(huán)境，線上空間多了教學職能，線下空間也能夠進行智能分析，這樣智慧學習環(huán)境便成了線上線下有機整合的一體化“雙店”形態(tài)。線下空間能夠像在線空間那樣智能分析，得益于邊計算技術(shù)(EdgeComputing)。邊計算技術(shù)讓數(shù)據(jù)生成端的設備或附近的設備能夠更快速地處理、分析數(shù)據(jù)，特別是在智能設備或軟件的支持下，線下空間甚至無需聯(lián)網(wǎng)即可智能分析學情。線上空間增加教學職能，不存在技術(shù)難題，只是義務教育階段，學生必須在校接受面對面的課堂教學，沒有此方面的需求。COVID-19疫情強勢轉(zhuǎn)變了這種范式。受疫情影響，學生必須居家上課，導致各大平臺的教學授課功能紛紛上線。OAO架構(gòu)下的典型學習模式是無縫學習，即學生能夠快速且容易地切換不同環(huán)境、情境，且依然能夠連貫地上課，無論是線上上課還是線下上課。也即，基于OAO架構(gòu)的智慧環(huán)境，是線上線下互通、互聯(lián)、互增值的，它是雙向流通的。 無論是O2O架構(gòu)還是OAO架構(gòu)的智慧學習環(huán)境，線上空間與線下空間都是具有明顯邊界的——設備界面。在諸如XR技術(shù)、人工智能技術(shù)以及可穿戴設備的賦能下，這種邊界已呈現(xiàn)出模糊化的趨勢。這種無明顯邊界的學習環(huán)境，即是基于OMO(OnlineMergeOffline)的智慧學習環(huán)境。這種環(huán)境有兩種形態(tài)：線上空間實體化、線下空間虛擬化。前者，在MR技術(shù)的賦能下，師生難以辨別虛實；在感知智能技術(shù)的賦能下，學生能夠直接和機器對話，甚至在感知不到線上空間存在的情況下就能得到服務，如學生直接用傳統(tǒng)的紙筆學習，而感壓板實時記錄學生的筆跡。后者，在“5G+感控技術(shù)”的支持下，直接遙感遠方設備、場地，并利用VR或全息技術(shù)將這些可控的設備、場景重現(xiàn)。OMO環(huán)境架構(gòu)下的典型學習模式是體驗式情境學習，在這種環(huán)境中，學生能夠獲得豐富的切實體驗，無論是在線上還是線下。 (二)主體行為協(xié)同化：由人際協(xié)同擴展到人機協(xié)同 追求“為未來而教”的智慧教育不僅關(guān)注基本知能，更側(cè)重高階知能，這種知能往往需要通過解決復雜的劣構(gòu)問題或項目來培育，由此，協(xié)同自然成為智慧教育需要的學習策略。這種協(xié)同是人際協(xié)同，包括學生之間的協(xié)同和師生之間的協(xié)同。在班級授課制的當下，這是個不小的挑戰(zhàn)。 技術(shù)在教育中的應用，使之成為可能。總體而言，技術(shù)賦能的人際協(xié)同包括三個層面：作業(yè)小組的協(xié)作、實踐共同體的協(xié)作與合作、社會網(wǎng)的合作。它們對技術(shù)的依賴逐層遞增。小組協(xié)作的任務一般不會太過復雜，在協(xié)作工具、感知與分析技術(shù)的支持下即能夠有效開展。實踐共同體的協(xié)作與合作涉及知識經(jīng)驗的碰撞、啟迪，以及創(chuàng)造性地解決疑難問題，不但需要協(xié)作工具，更需要認知工具的支持，比如思維導圖、協(xié)作軟件、虛擬實驗室等。社會網(wǎng)的合作，注重發(fā)揮更大群體的智慧，除了上述技術(shù)，還需要互聯(lián)網(wǎng)甚至XR技術(shù)的支持，它不再僅僅是眾包(多人共同解決問題)，更多的是共創(chuàng)(多人共同創(chuàng)設項目)。 智能技術(shù)在教育中的應用，使主體行為的協(xié)同不再僅僅局限于師生、生生之間，而是擴展到了人機協(xié)同。人機協(xié)同的原則即是優(yōu)勢互補，具體講，即是把適合機器做的事讓機器去做，把適合人做的事讓人來做，把適合人機合作的事讓人與機器一起來做。目前，多關(guān)注教師與機器之間的協(xié)同教學(即人機共教)，按照余勝泉教授的觀點，人機協(xié)同教學包括四個階段：AI代理(替代教師的重復性工作)、AI助手(教師增強AI自動化處理)、AI教師(AI增強教師創(chuàng)新)、AI伙伴(二者相互社會性增強)[17]，目前我們處在AI助手階段。 要實現(xiàn)后兩個階段，除了要在技術(shù)上有顛覆性突破外(如AI教師要突破認知智能技術(shù)，AI伙伴要突破社會智能，特別是情感智能技術(shù))，人機協(xié)同決策機制也需要精心設計。從學習問題解決的角度看，教師首先查明智能機器(系統(tǒng)/平臺)是否自動作出了決策。如果沒有，則教師介入開展數(shù)據(jù)啟發(fā)的決策，具體流程為篩選數(shù)據(jù)(從零散的數(shù)據(jù)中篩選出可能相關(guān)的數(shù)據(jù))、探尋線索(探尋篩選出的數(shù)據(jù)背后隱藏的各種線索)、探究原因(探究各種線索之間的因果關(guān)系或至少探究出相關(guān)關(guān)系)；如果自動作出了決策，教師則審核是否合適，如果不合適，則依然進行數(shù)據(jù)啟發(fā)的決策，如果合適，則采用機器的方案，如果介于二者之間，則修正不合適的部分、補充缺失的部分。最終形成的方案，如果有多個，可以給予學生自主選擇的機會，如果只有一個，則直接執(zhí)行[18]，如圖2所示。 圖2人機決策機制(教師視角) (三)教育教學適性化：規(guī)模化與個性化的統(tǒng)一 為學習者提供個性化學習服務，是智慧教育的訴求，這也是公認的教育變革大難題，之所以難，是因為在規(guī)模化教育制度(如班級授課制)中探究個性化培養(yǎng)的路徑，存在著統(tǒng)一化與個性化的矛盾。 技術(shù)賦能教育后，破解這一難題成為可能。大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)加持的個性化學習系統(tǒng)/平臺，能夠基于學習全記錄數(shù)據(jù)探析學生的偏好、風格、特長與薄弱環(huán)節(jié)，所作的個性化服務決策(如適性資源推薦、個性路徑規(guī)劃等)還能夠根據(jù)學生的這些特征適性調(diào)整(機器學習使然)，甚至諸如學習路徑都是根據(jù)學生的現(xiàn)狀即時生成的。Knewton即是個性化平臺的典型案例。容易發(fā)現(xiàn)，技術(shù)賦能個性化教育教學的最大優(yōu)勢即是“適性”：學生得到的個性化服務，隨著學生的發(fā)展變化適性調(diào)整。 這種技術(shù)賦能的適性滿足個性化需求的同時，也造成學生學習路徑的繁雜多樣，為教師的群體教學新增了挑戰(zhàn)。這也是為何個性化學習平臺在課堂教學中一直處于“合法的邊緣”的根本原因，更甚者，這種平臺只服務于自主學習模式。 在解決這個問題的過程中，國際上涌現(xiàn)出了各種創(chuàng)新名校，比如上述提到的Altschool、Khan實驗學校等。它們紛紛跳出現(xiàn)有教育制度的束縛，在教育教學各環(huán)節(jié)尋求突破口。匯總下來，主要有這幾方面的舉措：課表方面，留有課時讓學生選擇自己感興趣的課程；不再以固定的時間為單位，而是依據(jù)能力的精熟度；不再以知識為單位，而是以項目為單位；課表每周更新；教學組織方面，不再以教育水平為組織依據(jù)，而是以獨立水平；不再局限于課堂，戶外探究也是常態(tài)；學習時間方面，不再局限于課上時間，節(jié)假日也能進校學習；教育者方面，不再局限于教師，社會上的成人或家長也參與其中。由于教育成本高(如經(jīng)濟成本、師資成本)，這些名校多是微型校，有些甚至只有一間教室。另外，這些名校有個共同點，即采用“小班化”教學，這也說明，它們并沒有解決規(guī)模化與個性化的統(tǒng)一問題。 本研究團隊認為，這并非技術(shù)造就的適性化“不給力”，而是力氣打偏了。回顧課堂教學，教師的優(yōu)勢本就是統(tǒng)一化教學或共性教學。為了滿足學生的個性需求而否定這種優(yōu)勢并不明智，即使有技術(shù)的協(xié)助。個性化平臺無法真正融入課堂教學已說明這一點，據(jù)調(diào)研，Knewton平臺近年來也節(jié)節(jié)敗退。其實，技術(shù)真正的作用點應該是“幫學”而非“幫教”。幫教方面，回歸教師優(yōu)勢，讓教師為共同內(nèi)容而教、為共性問題而教。幫學方面，用技術(shù)幫助學生開展同儕學習，同儕學習只關(guān)注每個學生的個性問題。一般講，越是個性問題，越有更多的同伴已解決，越有更多的同伴能教。而這方面，技術(shù)能夠發(fā)揮重要作用：幫助同伴教，監(jiān)測被教學生的實時狀況，為同伴出謀劃策，甚至可以自己作為同伴為學生“解惑”。對于學生的共性問題，技術(shù)只要做好統(tǒng)計與歸納，即時反饋給教師即可。從這個角度看，人機協(xié)同除了與教師的“人機共教”，更重要的是與學生的“人機幫學”。 簡單講，這是一種技術(shù)作用于學生同儕學習(同儕學習只關(guān)注學生的個性問題)，讓教師回歸統(tǒng)一化教學優(yōu)勢的方案，此種技術(shù)賦能的教育教學適性化，更有可能做到規(guī)模化與個性化的統(tǒng)一。 (四)學習評估“全息”化：從平面走向立體 智慧教育需要智慧評估，智慧評估基于數(shù)據(jù)，具有全程化、多元化、多維度、可視化等特征，追求以評促學、以評促發(fā)展。 云計算與大數(shù)據(jù)技術(shù)，已成功促使評估由學業(yè)成就向?qū)W習過程擴展，當前，通過過程表現(xiàn)和學習結(jié)果來評估已成為智慧教育的常態(tài)。具體講，學生在學習過程中，系統(tǒng)/平臺會自動監(jiān)測、記錄學生各方面的行為表現(xiàn)，外加學習過程及學習后的測驗、測驗成績，系統(tǒng)/平臺能夠刻畫出學生的學習畫像。若將數(shù)據(jù)實時傳送到云中提高算力，學習畫像還能夠?qū)崟r更新。表情識別、語音識別等人工智能技術(shù)的加入，促使智慧評估開始關(guān)注心理，比如基于表情識別技術(shù)的學業(yè)情緒分析、基于語音識別技術(shù)