社会数字参与生态学：数智融合时代正在兴起的学习研究新范式*

李海峰 王 炜

（新疆师范大学 教育科学学院，新疆乌鲁木齐 830017）

一、引言

随着知识社会学、 社会建构主义和联通主义等理论的兴起及其教育应用， 社会参与成为了一种新的学习方式和教育研究范式。 传统社会参与学习主要以课中小组协作学习、 小组合作实验以及群体讨论等方式开展，但其囿于时空局限，难以实现跨域实践、即时实践以及跨界协作。 随着信息通讯、虚拟现实以及教学媒体等数字技术的发展， 学习者实现了跨越时空的社会数字参与学习。比如，利用虚拟学习社区、在线虚拟现实实验室以及网络学习空间等，能够实现跨域协作、远程协作以及泛在社会参与学习。但是， 泛在社会参与学习所面临的主要挑战是难以实现大规模、泛在性和智能化。

数智融合时代赋予了人类学习过程的新体验和学习方式的新范式，使学习研究范式开始转向“监督学习、追踪学习、评价学习、优化学习以及变革学习”（陈雅云，等， 2021）。当前，以数字化、智能化、网络化和大数据等为特征的数智融合时代，正在催生出“社会数字参与生态学”（Ecology of Socio-Digital Participation）这一学习研究新范式。 社会数字参与生态学与传统教育社会生态学相比，具有显著的数智时代特征。 探讨社会数字参与生态学，对厘清其内涵与特征、研究取向、未来发展及其教学价值，具有重要意义。

二、数智融合时代的学习研究新范式

（一）数智融合时代学习研究范式的转变

1.从实验室教育场景转向万物智联学习场景

实验室教育场景是基于对传统思辨式教育研究的批判而创建， 它试图探索一种类似于自然科学的教育科学研究范式，通过数据化、科学化以及规范化等教育研究方法， 探索教与学的基本规律和学习的内在发生机制。 然而，教育活动若过度脱离现实、学习环境过于人工化以及严格设计的真实验研究等，就不能充分地揭示真实教育场景中的教学现象和各种复杂问题。

进入智能化计算主导时代， 以大数据、 人工智能、云计算、数字孪生等技术为特征的数智融合将重构学习场景，当下的学习是网络化、智能化以及全场景式的。换言之，以经典自然实验研究方式进行学习研究，已经不能适应数智融合时代的学习研究需要，需要转向万物智联学习场景的学习研究新范式。

2.从个体与小组学习转向社会数字化参与学习

自班级授课制这一学习方式诞生以来， 学习者主要以班集体的组织方式进行学习， 教师与学生分别以知识传授者和知识接受者的角色开展教与学活动。社会建构主义、联通主义以及社会学习等理论与教学的深度融合， 推动了教学方式从个体接受学习向小组合作学习的转变。随着数智时代的到来，大数据、人工智能、云计算以及各种社会性学习软件等技术的大量应用， 显著提升了学习者的社会性脱域程度，进一步消解了传统课堂的物理空间局限，构建了校内与校外、课内与课外、线上与线下的学习者社会数字参与学习新形态。譬如，学习者可以利用可穿戴设备接入教育元宇宙， 与其他时空的学习者进行情景化探索学习、 群体协作学习以及游戏化学习（钟正，等，2022）等。

3.从“街灯效应”学习研究转向多模态学习研究

“街灯效应” 代表了一种研究者研究局限的现象， 是指研究者倾向于在便于自己寻找答案或在自己熟悉的地方进行研究和探索（Kaplan，1998）。 传统课堂教学研究囿于技术使用局限， 难以或者不情愿地对大规模的社会性参与学习开展深度探究， 研究内容也主要聚焦于课堂、 校园或者实验室等便于观察、测量和实践的地方。 可见，“街灯效应”研究范式已难以适应数智融合时代的学习研究， 需要从多模态学习视角探究社会数字参与学习。 进入数智融合时代， 学习者自觉地被嵌入到整个数字化智能网络中， 学习者的众多数据以不同的数据形态存储于诸多节点中。 这就需要教师和研究者从这些多模态数据中解析出学习规律和学习发生机制， 从而实现对“街灯效应”研究范式的破解，构建数智融合时代多模态学习的研究新范式（Worsley，et al.，2021）。

（二）数智融合时代的学习研究范式诉求

1.从社会数字参与的视角突破学习研究局限

一直以来，人们对“人是如何学习的”的持续追问和探索，实质上是在揭秘人类“学习黑箱”的过程。最经典的学习黑箱探索， 莫过于巴浦洛夫的条件反射实验。 然而，基于“刺激——反应”教学的数据，难以全面揭示学习者大脑内部的学习发生机制， 亟需从多维度的学习者数据， 全面揭示其学习规律和学习发生机制。近年来，新冠肺炎疫情反复所带来的线上与线下混合学习， 进一步驱动了大规模在线学习和社会参与学习的发展，为研究者从更全面、更深度以及更大范围去揭秘“学习黑箱”，提供了契机和场域。基于学习者社会数字参与的学习过程数据，研究者可以从课堂学习过程、 作业和校内活动等维度，突破学习规律研究的局限，转向从学习者社会参与的广阔视角和空间，去探寻学习的发生机制和学习规律。

2.从社会数字参与生态学视角重构研究范式

传统学习研究的“街灯效应”是普遍存在的，其原因不仅是由研究方法、 研究方式或研究范式的局限决定，而且是由获取学习数据的局限所决定，诸如数据信息的可获得性、数据内容的可解释性、数据类型的共同解释力等。由于数据分析技术的熟悉度、数据获取技术的便捷性以及研究知识的局限性等，研究者经常陷于理论或者实践探索的“街灯效应”之中，导致了社会数字参与学习过程中学习者大量鲜活学习数据的缺失。如若实现“学习黑箱”转变为“学习白箱”，则必须从社会数字参与生态学视角重构学习研究范式，以生态学的系统观，将学习者的社会数字参与纳入到整个学习者的学习研究与考察中。

3.从数智融合的视角创建学习研究生态系统

近年来，混合学习业已成为主流的学习方式，加快数智化建设已经成为当今促进教与学的重要任务（王萍，等，2022）。数智融合时代的教与学，将形成校内与校外、 课内和课外、 线上与线下的学习生态系统， 学习行为轨迹和绩效数据将会留存在多种学习媒介和学习平台中。数智融合时代的学习研究范式，需要从聚焦正式学习环境转向正式和非正式学习环境共生或融合的生态学习研究范式。 数智融合时代的学习研究生态系统是基于数智融合的相关技术所构建，面向学习者全方面、全时段以及全维度的学习行为动态跟踪、智慧教育的支持，以及智能学习分析系统的支持。 从数智融合的视角创建学习研究的生态系统， 在于系统揭示学习机制和学习发生规律的迫切需要，更是全面破解“学习黑箱”的关键。

三、社会数字参与生态学的内涵与特征

（一）社会数字参与生态学的基本内涵

1.社会数字参与生态学的思想溯源

社会数字参与生态学思想可以追溯到舍勒（Scheele）和曼海姆（Manaheim）的“知识社会学”，旨在探析知识与社会群体之间的关系， 挖掘群体思想产生和发展的根本原因及其内在发生机制（刘贝贝，等，2016）。社会建构主义提出的知识可建构性、文化历史观、知识可发展性、社会参与协作互动等理论观点， 为社会数字参与生态学提供了学习活动和学习环境设计的理论基础。 联通主义强调学习是建立专门节点与信息源关系的过程， 阐明了学习研究范围需要转向广阔的数字化互联网场域。 社会数字技术的涌现和发展，拓展了社会参与学习的边界和类型，以元宇宙为代表的Web3.0，将为学习者构建虚实融合的教育发展新样态；而学习者的社会数字参与，实现了深度沉浸、具身社交、群体创造、虚实共生和社会生态文明（李海峰，等，2022）。

2.社会数字参与生态学的基本概念

（1）技术参与使用说。社会数字参与生态学是指学生在日常生活中对计算机、移动设备、社会媒体和网络等技术的广泛使用， 利用数字技术与同伴一起追求兴趣爱好， 体验数字工具并制作个人媒体产品等（Cress， et al.，2021）。技术参与使用说主要从社会参与技术及其使用程度的视角进行解释， 强调了社会数字参与技术的多样性及其适用程度是构成技术参与使用的关键特征或者重要因素。 技术生态是技术参与使用说的基本内核， 在于面向社会数字参与生态学的数字基建和社会参与环境； 只有在社会参与技术生态形成时， 社会数字参与生态才能得以实现。群体社会数字参与技术的使用程度，则成为技术参与生态的重要评价指标。

（2）数字活动社会说。 数字活动社会说起源于“数字土著”隐喻的形成和数字技术对学习者情感与社交等方面影响的探索与争论。 数字技术的使用以发展性任务为特征，促使认知、情感和社会功能的社会化心理成熟（Levine，et al.，2016），以数字工具为中介实现个体兴趣的发展、 积极的学习体验（Rohles，et al.，2022）和身心体验等（Li，et al.，2019），最终形成未来社会可能需要的相关能力（Mcnaughton，et al.， 2018）。数字活动社会说将数字活动视作一种直接的社交活动， 或是一种以人工制品为中介的网络交互， 使学习者的参与活动嵌入到一种以文化为中介的活动中，兴趣驱动、朋友驱动或利益驱动的参与动机， 成为数字活动的主要驱动力（Hietajärvi，et al.，2019）。社会数字参与是一种以技术为中介、文化为载体和社交为链接的社会数字参与生态。

（3）学习连接活动说。学习连接活动说强调以社交参与促进学习，以新技能掌握为根本目标，其具有明确的学习目标、 学习活动组织以及学习技术生态（Hietajärvi，et al.，2019）。 连接学习是指在一个拥有丰富信息和社会联系的时代进行学习的方式， 涵盖了所有年轻人的不同背景和兴趣（Alliance，2022）。连接学习不仅能够形成新的知识和专业驱动的同伴小组， 而且能从网络获取知识并将其与学校的学习绩效相连接（Ito，et al.，2013）。 连接学习强调学习者可以通过学校、亲密团体、家庭、课后俱乐部、在线网络、社区中心等多种不同的途径进行学习。学习和发展可以被有效地嵌入在社会关系和文化背景中，而且，当得到同伴和导师的支持、植根于学习兴趣和文化、跨越不同环境连接时，这种学习是最持久的和富有意义的（Ito，et al.，2020）。

（4）数字参与生态说。 数字参与生态说源自人们对技术的“信息生态”隐喻。技术生态隐喻包括五个关键成分： 技术是一个与人和工具相互联系的系统；技术包含着人各种各样的角色和工具功能；技术会随着新技术的到来加快吸收，以及人们的角色发展和变化等实现共同进化。某些关键物种对生态系统的成功至关重要， 技术也有一个清晰的位置 （Nardi，et al.，1999）。 数字参与生态说强调社会数字参与是以技术为中介所形成的人与技术、 人与工具的生态系统，人对技术的使用体现着技术在整个生态系统中的角色或作用。学习者与技术之间存在密切的相互作用和相互塑造，技术的功能和存在形态体现着技术设计者对人之需求的物化，技术的功能和特征塑造着技术使用者的行为表现、心理状态以及学习方式等。

（二）社会数字参与生态学的基本特征

1.社会参与数字化

社会参与数字化体现在数字化交互、 数字化表征、数字化追踪、数字化评价和数字化支持等方面。社会参与活动是通过数字化交互而实现， 是以数字化符号作为参与中介进行交互和参与。 社会数字参与生态以数字化表征的方式， 构建社会数字参与活动，虚拟数字人、数字交易以及数字产品等以不同的数字表征，重塑并丰富着人际社会参与的方式。数字化追踪以学习者的数字痕迹为基础， 利用数智融合跟踪他们的社会数字参与形式、状态和发展。数字化评价根据社会参与数字痕迹，精准地分析、呈现和引导个体或者群体，进行有效的、合乎伦理的以及持续地参与交流。 数字化支持是基于大数据、人工智能、学习分析等技术， 实现社会参与数字化过程的自适应、资源供给以及内容推荐。

2.数字参与中介化

数字中介是社会数字参与发生、 发展和持续的关键途径，主要包括工具中介、文化中介和社交中介等。社会数字参与通过工具中介实现人与人、人与物以及万物之间的紧密联系，各种数字化设备、数字化社交媒介、数字化智能学伴和数字化人工制品等，共同形成了社会数字参与的中介工具。 文化中介通过创建蕴含文化的人工制品、 运用表达文化的数字符号以及营造相应的文化氛围等， 实现对文化思想的传播、感知与体验。文化中介决定着社会数字参与的文化内涵、参与性质以及参与者的发展。社交中介是指人与物、人与人、人与符号等之间所形成的一种社会性交往。基于数字化、智能化、社会化的物体，使社会数字参与超越了以往物理世界的人际关系， 从而实现了万物共同参与的新型状态。

3.参与活动目的化

学习者的社会数字参与活动具有明确的目的，主要体现在兴趣驱动的社会参与、 社交驱动的社会参与、智能驱动的社会参与。兴趣驱动的社会参与是参与者主体性、动机以及内在需求的根本体现，具有明显的自律性、自发性以及持续性特征。兴趣驱动的社会数字参与以共同兴趣为基础， 形成了以兴趣为导向的学习共同体、兴趣部落以及兴趣社区等。社交驱动的社会参与以社会交往或交流为主要目的，是在一定的心理活动下进行的人际交往与交流。 智能驱动的社会参与是指在大数据、人工智能、自然语言处理、多模态学习分析等技术的支持下，为学习者的社会数字参与提供支持和帮助， 诸如同城学伴智能推荐、同伴偏爱书籍智能推荐、朋友社交群体推荐等。

4.参与要素生态化

生态化是社会数字参与生态学的根本特征。 社会数字参与是基于数字技术， 以学习者为社会参与主体，在与数字化智慧万物的广泛互动过程中，形成了以文化为社会参与中介、 学习连接活动为目的的参与要素生态。 参与要素生态化不仅体现在智慧数字物体之间形成的显性参与关系， 而且体现在数字人与数字智慧物体、数字智慧生物之间形成的情感、情绪、氛围等社会参与关系。 换言之，在社会数字参与要素所形成的生态系统中， 学习者的社会参与已经超越了数字人之间、 数字人与物体之间的简单符号互动，形成了一个具有文化、相似兴趣、共同目的、系统化的生态系统。符号、信息、人工制品、情感和文化等是社会数字参与生态系统创设的关键内容、方式或粘结剂，促进着社会数字参与生态的发展。

四、社会数字参与生态学的研究取向

（一）社会数字参与生态学的主要研究取向

1.取向一：参与生态的关系式合作生产论

社会参与研究正在随着社会技术的变革经历着一个系统性转变，从简单的、不同的案例看待公众参与科学、政策和行为的变化，逐步转向考虑多样化的参与形式是如何在更大系统中的相互联系。 为了系统刻画更大系统中人的多样化参与形式， 齐尔弗斯（Chilvers） 等构建了一个用于理解社会技术系统中参与生态的关系式合作生产论框架（简称“关系式合作生产论框架”），如图1 所示。此概念框架主要基于关系式共同生产理论构建， 用于评估社会技术变革中社会参与研究的新转变， 以便了解社会技术和民主制度中的参与生态。

图1 参与生态的关系式合作生产论框架（Chilvers，et al.， 2018）

关系式合作生产论框架由三个相关的参与空间构成， 它们之间的相互关联形成了社会技术变革中的参与系统。 框架核心中的三角形代表着集体参与实践，由主体、客体和参与模式三个关键要素构成，这三个要素是通过特定的物质环境并结合知识、设备、意义、人类和非人类行动者的结构布局等要素而产生。多个三角形代表着不同集体实践的多样性，表示人们通过多样化的集体实践方式参与到相应的系统中，从而产生了密切的交互关系。公众通过集体参与实践的方式，融入到社会技术变革和各个系统中，这为理解作为异质性的、 物质的各种参与形式提供了基础，进而涉及到社会的、规范的、认知的、物质的各种元素的相互交织（Chilvers，et al.，2016）。

集体参与实践形成了另外两种类型的关系空间，包括更广泛的参与空间和系统结构的稳定性。更广泛的参与空间为人们提供了多种参与实践连接和相互关系，诸如连接跨越空间、时间和文化的参与集体的标准化地带、建立公众框架的制度环境、多元化参与性集体混合的问题空间或者发展意识空间等。系统结构的稳定性分别与集体参与实践的各个构成要素相连，政策、法律、法规、基础设施、既定的社会实践、社会技术、公共理性的集体形式等密切相关的要素，共同决定了系统结构的稳定性。 可以说，关系式合作生产论框架，呈现了通向多样性的、新兴的、交互参与实践的存在形态， 它与广泛参与空间形成了组织机构和密切的交互关系。

2.取向二：指向学习者素养的数字学习生态

运用学习生态方法捕获不同的学习要素， 是全面揭示学习者学习规律和机制的重要途径。 昂扬（Nedungadi）等针对低素养成人的语言学习，提出了数字学习生态（Digital Learning Ecology）框架，旨在检视学习者全部学习生活的特有学习机制， 并从学校、社会空间、教师继续教育等方面，管窥数字化生态语言学习的基本架构。数字学习生态框架由设计、环境和动机三个关键要素组成， 包括支持正式学习与非正式学习的支架设计、 支持和拓展现实与虚拟环境、支持成功机会以激发动机，如图2 所示。 数字学习生态框架系统， 解释了如何围绕提升学习者素养进行数字化学习的生态建设， 刻画了指向成人素养的数字学习生态的基本结构。

图2 指向成人素养的数字学习生态框架（Nedungadi，et al.， 2020）

通常，环境包含着学习者生活的所有内容，不仅涉及内部和外部环境， 而且涉及内部与外部环境之间的交互。譬如，学习者利用数字移动设备及其相应的学习平台， 能够实现同伴之间跨时空的同步与异步交互。可穿戴设备等的加持，进一步增强了虚实融合环境中的社会数字化参与体验。 动机代表了学习者过去、现在和潜在的学习动机状态，包括诸多形式的外在动机和内在动机。 高度可获得性的数字化课程和卓越设计是激发学习动机的两个关键设计特征， 开发和增强学习者动机是任何学习环境设计的首要设计目的。可见，设计代表了教学设计者对数字化学习生态的设计理论， 阐述了设计者运用何种适切的理论进行教学设计的基本逻辑和设计方案，主要涉及教学法、可供性、能指与监控等。

设计、环境和动机三要素，形成了复杂动态交互的数字生态学系统。 有效设计成为整个数字生态系统运行的首要驱动力， 决定了数字化学习生态的学习模式和学习形态。数字学习生态的有效设计，主要取决于环境、 动机及其交互如何有效促进学习者的学习。数字环境为学习者的学习工具、知识和生活技能的获得，提供了一个安全空间，学习者能够在数字空间实现跨越时空的社会数字参与活动。因此，如何激发学习者的内在动机和外在动机， 自然成为数字环境和教学设计亟需关注的问题，创设音视频激励、社会数字参与机制、不确定性的内容推荐与鼓励等，能够不断增强学习者的学习动机和自信心。可见，有效设计能够不断增强数字社会参与的动机和环境，从而实现良性或积极的反馈循环。

3.取向三：参与生态的人与环境之交互发展

从人与环境交互的视角去探索人的社会数字参与行为与机制， 是典型的社会数字参与生态学之研究取向。 社会系统论是人与环境交互发展的重要理论基础，布朗芬布伦纳（Bronfenbrenner）的生态系统模型是社会系统论应用的典型代表，如图3 所示。这一生态系统模型以个体及其发展为核心， 揭示了数字技术在个体与各个系统之间相互作用的基本关系，描述了个体利用技术参与家庭、学校、朋友和工作场所的基本途径和方式， 并指出个体社会参与的最终目的，在于提升社会意识形态、文化和子文化价值（Vélez-Agosto，et al.，2017）。

图3 生态系统模型（Bronfenbrenner，1977）

生态系统模型从微观系统、中介系统、外部系统和宏观系统四个层级， 系统阐述了个体与多种环境之间形成的复杂关系、 社会规范和价值体系（Zavelevsky，et al.，2020）。 技术子系统是生态系统模型的基本内核，为不同年龄、性别和健康状态的个体发展提供支持。 微观系统的主要功能是在与他者和对象的活动、角色和关系中，直接与学习者进行交互，主要涉及家庭、学校和工作场所等。中介系统包含微观系统和其他系统之间的各种联系， 涉及个体不会直接接触到的各种环境， 但会直接影响到微观系统和个体发展，诸如保健服务、社会服务政策、数字技术支持服务等。 外部系统通过微观系统间接影响个体的发展，主要涉及大众媒体、经济系统和政府系统等。宏观系统将以上系统置于社会意识形态、文化和子文化价值之中，意味着每一项的发展研究，都应该在至少两个不同的宏观系统比较中实现。

（二）社会数字参与生态学的研究困境

1.数智融合特征体现不足

当前，社会数字参与生态学的研究，并没有充分体现出数智融合时代社会数字参与生态学之基本特征， 而仅从技术维度或者技术与其他要素之间的关系， 探讨了社会数字参与的基本框架或者内容。 显然， 这样尚不能够全面阐述数智融合时代社会数字参与的基本特征。 在数据与智能融合驱动的数智融合时代，形成了人工智能、大数据、物联网和云计算等驱动的教育新生态，呈现了教师与AI 教师“双师”融合与协同的新课堂， 构建了师生与万物融为一体的共生数据驱动生态。可见，数智融合时代的社会数字参与生态，不能仅局限于简单的技术融入；而是需要从数智融合的视角， 探讨如何利用数据和智能技术，有效构建和驱动社会数字参与生态和发展。

2.数智融合评估欠缺

社会数字参与生态学的研究， 鲜有关注学习者社会数字参与生态评估的内容。事实上，学习者在整个社会数字生态系统中产生的多模态数据， 都可能对整个生态系统的评估和发展具有重要影响。文本、会话、情感、动作、数字人工制品等多模态数据，不仅是评价学习者学习绩效、学习状态、学习动机等维度的关键数据来源， 而且也是评价整个社会数字参与生态系统发展、状态以及效果的重要依据。数据是人工智能驱动教育发展的基础，全面获取、分析数据和采取决策是评估社会数字参与生态的根本前提。 因此，社会数字参与生态的评估，需要从生态学视角收集多模态数据，以评估他们的社会数字参与绩效。

3.参与生态刻画不足

数智融合的社会数字参与生态与以往的社会生态系统存在着明显差异， 但目前的社会数字参与生态学的研究未能详细揭示。譬如，布朗芬布伦纳生态系统模型的研究视野局限， 导致了模型中数据与智能在生态系统中的作用和关系表现不足。 从模型的技术子系统这一层面审视，仅从社交媒体、计算机和互联网等常规技术， 描述了技术子系统及其与其他系统之间的关系， 但并没有体现出数据和智能融合驱动生态系统发展的基本内容。 社会数字参与生态系统的内在生态系统关系， 不仅需要从理论上进行推断和建立， 而且更需要通过参与者的多模态数据进行挖掘，从而有效构建这一生态系统。

五、数智融合视域下的社会数字参与生态框架

近年来， 以元宇宙为代表的新一代全真互联网进一步丰富了数智融合时代的内涵， 其独特功能将对数智融合的社会数字参与产生重要影响。 如何构建面向未来数智融合的社会数字参与生态框架，探索框架的教学基本逻辑及其教学应用， 成为当前数智融合时代构建社会数字参与生态的重要任务。

（一）构建面向未来数智融合的社会数字参与生态框架

与以往关注学习者社会数字参与的构成要素、系统结构以及参与环境不同，当前基于数智融合的社会数字参与，需要转向数智融合驱动的虚实融合社会参与生态。 为此，根据已有社会数字参与生态学的研究成果，本文提出了数智融合的社会数字参与生态框架（以下简称“数智社会参与框架”），如图4 所示。

图4 数智融合的社会数字参与生态框架

1.社会数字参与生态的逻辑结构

数智融合的社会数字参与生态框架， 主要包括现实世界、元宇宙、数字化基础设施以及智慧大脑四个部分。 现实世界的社会数字参与以布朗芬布伦纳的生态系统模型为基础， 构建了面向现实世界学习者的社会数字参与生态系统， 呈现了个体在微观系统、 外部系统和宏观系统支持下所形成的社会数字参与生态， 其特点体现在学习者利用数字化技术与三个系统进行信息交流、人际互动和素养发展。元宇宙的社会数字参与是利用元宇宙技术创设的学习者社会数字参与空间， 不仅能够实时映射现实世界学习者的社会数字参与状态、形态及其环境，而且提供了一个来源于现实且又超越于现实的全新社会数字参与空间。 智慧大脑由大数据、人工智能、自然语言处理、学习分析等技术组成，负责获取现实世界和元宇宙的数据信息， 并智能驱动两个环境中学习者的社会数字参与。 数字化基础设施是整个数智融合社会数字参与生态的基础设施，主要包括物联网设备、人机交互设备、信息媒介设备和数据通信设备等。

2.社会数字参与生态的运行机制

数智融合的社会数字参与生态框架以布朗芬布伦纳的生态系统模型为基础， 创建元宇宙与现实世界交融形成的虚实融生数字化参与生态， 并运用数据和智能融合构建的智慧大脑， 驱动整个社会数字参与生态的发展。 数智融合的社会数字参与生态是一个复杂的社会数字化系统，现实世界、元宇宙、数字化基础设施以及智慧大脑之间， 需要建立完善的系统运行机制， 才能确保社会数字参与生态系统的高质量与有效运行。 数字化基础设施是整个社会数字参与生态系统的基础与条件， 决定着现实世界学习者社会数字参与的效果、效率和发展。现实世界与元宇宙支持下的社会数字参与， 形成了相互驱动和相互映射的复杂关系，利用数字通讯技术、人机交互技术、数字孪生技术和物联网技术等，实现了虚实世界之间的相互驱动与映射。 智慧大脑是整个社会数字参与的数据处理中心、 智能驱动中心以及系统管理中心，成为学习者社会数字参与的重要保障。

3.现实世界与元宇宙的社会数字参与特征

现实世界与元宇宙的社会数字参与既有显著的相似性，又有各自的独特特征。 首先，映射是保障元宇宙与现实世界社会数字参与高保真表征的关键，内容涉及物体状态、行为交互、时序发展、组织文化和制度法律等。 譬如，元宇宙中的学校、学习者、教师、社区、规章制度等，是根据现实世界中的学校、学习者、教师、社区、规章制度等映射而构建，实时地反映着它们的真实存在情况。其次，源于现实又超越现实是元宇宙区别于现实世界数字化社会参与的重要特征。 元宇宙不仅赋予了社会化数字参与者超越现实的独特能力，诸如腾空飞翔、生命延续以及持续记忆等，而且使他们能够进行多重身份转化，诸如角色转换、多重身份体验、外貌重构以及职业选择等。

（二）社会数字参与生态框架的教学应用

数智社会参与框架可以被视作一种教育哲学观，阐述了个体在数智融合时代的学习方式，刻画了数智时代的知识观， 呈现了数智时代的学习者主体特征。该框架教学应用的突出特征，在于数智融合驱动教学、虚实融合共生教学、多模态教学评估等，将为翻转课堂、协作知识建构、核心素养培养和学习分析等教学模式或策略，提供有力的支持。

1.赋能翻转课堂教学

翻转课堂重构了传统课堂课内和课外的教学事件秩序，构建了课前自学为主、课内深度讨论和课后巩固完善的新型学习方式， 为学习者的高阶思维能力培养，提供了更多的机会和支持。 然而，课前的自主学习和课中的群体深度讨论共同面临的重要挑战，是难以实现智能的个性化学习、全面的社会参与学习以及深度的协同具身化体验学习。譬如，课中学习者难以根据学习需要及时地进行情境学习、 实践探究和跨界学习， 从而导致学习者难以进行深度讨论和学习兴趣下降（李海峰，等， 2021）。 基于数智社会参与框架构建的学习生态， 将能够为学习者提供虚实融合的学习环境， 为翻转课堂有效提升学习者的高阶思维能力，提供有力支持。

数智社会参与框架主要从两个方面赋能翻转课堂教学。其一，数智社会参与学习生态系统为学习者的课前学习，提供了社会协作参与的学习环境，诸如元宇宙实践探索学习环境、 现实世界远程实践环境和数智融合的精准个性化学习支持等。 学习者可以围绕问题解决的需要， 在现实世界和元宇宙中反复穿梭和探索，从而实现多人在线协作、及时深度探讨和具身学习体验。其二，数智社会参与生态系统为学习者提供了及时性、跨界协同、群体协作探究的学习环境支持。 学习者可以根据课中问题解决的现实需要， 利用可穿戴设备、 数据通讯技术和物联网技术等，及时进行实践探索和假设检验，从而建立了课堂与现实世界、课堂与元宇宙以及课堂、现实世界和元宇宙之间的深度融合参与式学习。

2.赋能协作知识建构教学

协作知识建构是群体进行知识协商和共建的过程，可运用群体动力学驱动知识的生成与创造，从而促进学习社区的思想内容、价值观念和认知分歧的持续改进和发展（李海峰，等， 2019）。 协作知识建构是培养学生知识创造能力的重要理论，然而，协作社会参与的时空局限、知识建构资源的匮乏和学习内容的过度抽象等，严重制约了这一目标的实现。 知识的情境性、发展性和社会性，决定了教育教学必须为学习者提供情景化支持，才能确保学生能够实现知识的生成和创造。 譬如，学习蚯蚓、沙蝉和蛭等环形动物时，图片、文字、动画等，难以使学生获得对环形动物的真正理解， 导致基于此构建的知识和知识结构体系，难以真实地反映动物的本质。 然而，数智社会参与生态框架能够有助于消解这些问题。

数智社会参与生态主要从三方面促进协作知识建构教学。其一，全场景式的社会参与生态系统不仅使学习者可以远程观察现实世界和操控实验， 而且可以在元宇宙中进行高保真的社会交往、 具身体验和情境学习。其二，现实世界和元宇宙的多元化跨界知识学习，使学生能够突破课堂的时空局限，可与现实世界和元宇宙中的不同学习群体、 行业专家以及虚实环境等，进行协作互动和深度交流，从而形成万物智慧、智能互联和万物参与的学习方式。 第三，数智融合驱动的群体协作探究， 为学习者提供了可供验证的、 实时评测的以及精准分析的群体协作探究环境。 可见，数智技术的融合，不仅能够充分获取学习者社会参与的多模态数据， 而且能够为他们的实践探索提供反馈、决策建议和未来发展预测。

3.赋能核心素养导向教学

中国学生发展核心素养的总体框架 （核心素养研究课题组，2016）阐述了我国学生需要具备的六个方面核心素养，包括人文底蕴、学会学习、科学精神、责任担当、健康生活和实践创新。核心素养的习得与培养难以通过一般的强化训练实现， 学生需要嵌入到具体的情境、主题、活动和参与过程中，才能有效提升其核心素养。换言之，核心素养的培养需要学校为学生提供必要的条件，然而，目前学校学习场域尚难以为此提供全面而有力的支持。 传统课堂教学除了教科书、多媒体和一些实验设备之外，再难以为学生核心素养培养提供更有力支持。突破这些局限，成为了学校培养学生核心素养的关键所在。 而数智融合、 虚实融生以及教育生态等数智社会参与框架的功能，将为学生核心素养的培养提供重要支持。

数智社会参与框架主要从两个方面赋能核心素养导向教学。 首先，全方位的社会数字参与支持。 数智社会参与生态能为社会责任、 国家认同和国际理解这些素养培养，提供高保真的学习场景，使学生能够在课中理论学习的过程中， 随时切入到生态系统进行感知、体验和反思。数智社会参与生态框架为学生的劳动意识、 问题解决和技术运用这些实践性创新素养， 提供了跨界融合的虚实社会参与环境和技术支持。 其次，坚实的文化基础。 现实世界和元宇宙具有丰富的文化基础， 这为培养具有人文底蕴和科学精神的学生提供了有效的支持。譬如，教师可以带领学生在数智社会参与生态系统中进行真实的问题体验与解决过程，在具体的社会参与实践中，培养学生勇于探索的科学精神， 避免课中抽象讲授所引发的丧失兴趣、理解困难以及容易遗忘等弊端。

4.赋能学习分析导向教学

大规模学习群体、 海量学习数据和多模态数据形态等， 完全超出了个体或者单一机构的数据分析能力，如何获取、分析和解释学习行为数据，成为当下学习评估面临的关键问题。 学习分析成为更好地理解学习项目、促进学习者参与、拓展学习资源开发的有效路径。学习分析也是为了深度理解学习、优化学习环境以及提升学习结果， 对学习者及其与学习环境交互的海量数据、 多模态数据进行的测量、收集、分析与报告（Lang，et al.，2022）。运用学习分析促进教学绩效与改革的相关研究业已获得大量进展，但是缺少一个宏观的分析框架或者理论指导。 数智社会参与生态学能为学习分析提供一种新视角，引导研究者从社会参与生态的视角， 全面探讨学习分析维度、学习分析过程和学习评估结果。

数智社会参与生态框架主要从三个维度赋能学习分析导向教学。 第一，辅助教师进行教学决策。 学习分析利用教育统计学、 大数据预测技术和人工智能数据分析等，构建学习者学习行为模型，从生态学视角精准地预测学习行为和给予建议。第二，精准刻画学习者画像。 “街灯效应”导致了生态化数据或复杂系统结构难以被精准地全面刻画， 而数智社会参与框架避免了科学研究的“街灯效应”，能够整合学习生态中的各种数据， 全面系统地精准刻画学习者画像。 第三，多模态学习分析与反馈。 数智社会参与框架通过物联网、社会媒体软件、可穿戴设备以及智能设备等，能够获取、转换、统计、分析和反馈不同形态数据，从而为学习者、教师、管理者和组织机构等，提供更加精准的教学决策和适切的教学建议。