科技赋能教育高质量发展：价值内涵、表征样态与推进策略 *

郑永和，王一岩

(北京师范大学 教育学部，北京 100875)

一、引言

党的二十大报告将“实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑”列为专章进行整体论述、作出整体部署，并首次提出“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑”的重要论述；旗帜鲜明地指出“必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略”“要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国，坚持为党育人、为国育才，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才”“加快建设高质量教育体系，发展素质教育，促进教育公平”，并且首次将“推进教育数字化”写进党代会报告，强调“建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”。在此背景下，如何构建“教育”“科技”“人才”之间的强效支撑机制，利用科技创新来推动教育服务能力的转型升级，破解教育改革发展主要矛盾，以高质量创新型人才的自主培养为目标，革新教育教学理念、变革教育实践样态、完善教育供给体系、提升教育治理水平，推动教育的数字化转型和高质量发展，探索“中国式教育现代化”的实践道路，是新时代教育改革发展需要解决的关键问题。本文主要以“科技赋能教育高质量发展”为切入点，探索教育改革发展新时期“科技创新”与“教育教学”深度融合的价值内涵、表征样态和推进策略，以期为后续理论和实践研究的开展提供借鉴。

二、科技赋能教育高质量发展的价值内涵

科技赋能教育高质量发展的本质是从当前日益激烈的国际竞争局势出发，深入贯彻落实科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，以“科技、教育、人才”三位一体的协同发展、统筹规划为指引，以大规模、高质量、创新型人才的自主培养为目标，以科技创新为“支点”撬动教育服务能力的提升、教育实践样态的革新、智慧教育生态的重塑，打造全面、开放、灵活、创新、高效、优质、均衡、绿色、终身、可持续的高质量教育体系，助推中国式教育现代化的转型升级，为世界教育发展贡献中国智慧。首先，面向教育发展和人才培养的现实问题和实践需求，凝聚物联网、大数据、人工智能、云计算、5G等智能技术的核心优势，提升教育服务能力、完善教育供给体系、打造系统解决方案，强化科技对于教育的“赋能”作用，以科技创新为教育的高质量发展注入新动能；其次，以创新型的育人目标和教育理念为指引，以科技创新为动力引擎，以优质教育资源和教育服务的精准供给为依托，驱动教育教学模式、教育评价机制、教育治理体系的全方位转型升级，以科技创新为支点“撬动”教育实践样态的系统重构，为高质量创新人才的培养提供可靠保障；最后，打造“科技”与“教育”深度融合的创新生态，推动政府、企业、学校、科研单位和用户的协同发力和优势互补，以“政、产、学、研、用”协同创新驱动智慧教育生态的系统重构，为科技赋能教育高质量发展保驾护航。

(一)科技创新驱动教育服务能力的转型升级，为教育数字化转型注入“新动能”

党的十八大以来我国教育面貌发生格局性变化，教育改革更加深化、教育公平和质量不断提升，教育事业取得历史性成就、发生历史性变革，教育普及水平显著提升，现代教育体系更加完善，人民群众教育获得感不断增强，教育服务发展能力全面提升，教育优先发展得到有力保障[1]。但与此同时依然存在着区域教育发展不平衡、优质资源分布不均衡、教学方式和人才培养模式无法满足数字社会的人才需求等问题[2]，因而在一定程度上无法满足新时代创新人才培养的现实需求，也无法为“科技强国”和“人才强国”的建设提供可靠保障。在此背景下，以科技创新为教育改革发展注入新动能，推动教育效率和效益的共同提升，破解教育改革发展的主要矛盾、提高教育质量、保障教育公平，是当前阶段教育高质量发展需要解决的核心问题。科技赋能教育高质量发展的核心目标一方面是要解决教育发展速度滞后于人民群众日益增长的高质量教育期盼的现实问题，以科技手段提升教育资源和教育服务的质量，完善教育供给体系、提升教育服务能力，以此来满足学习者多样化、个性化的学习需求，破解教育改革发展的主要矛盾，助推教育的优质、均衡、个性、终身、可持续发展，为“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会的建设提供有效支撑。另一方面是要消除教育发展水平与国家科技创新发展实践需求之间存在的较大鸿沟，以科技手段为依托，通过优质教育资源的智能聚合、智慧学习环境的构建、智能教育评价体系的完善、个性化学习服务的精准推送，拓展学习的场域和边界，优化教育教学的中间环节，利用科技创新推动人才培养模式的系统变革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合，以此来提升人才培养质量，为国家创新人才的培养提供可靠支撑。

(二)科技创新驱动教育实践样态的系统重构，为创新型人才培养培育“新模式”

科技驱动教育高质量发展的核心落脚点在于，以创新人才的自主培养为目标，遵循人才成长的规律和教育教学的规律，革新教育教学理念和人才培养模式，利用科技手段优化教育教学的环境、媒介和工具，创新教育资源和教育服务的供给模式，以此实现高效能的课堂教学、个性化的自主学习，为高质量创新人才的培养提供可靠保障。在教学层面，利用科技手段拓宽教学的场域和边界，利用虚拟现实、增强现实等技术创设虚实融合、智能增强的学习环境，增强学习的临场感和沉浸感，为学习者创设真实自然的学习体验；转变以往面向“知识灌输”的填鸭式课堂教学，转向面向“知识建构”的项目式、探究式课堂教学，让学生在解决实际问题的过程中，强化对知识的理解和掌握，提升问题解决能力、团队合作能力、批判性思维和创新意识；通过对学生学习状态的精准识别与智能预测，为教师提供精准化的教学改进建议，帮助教师及时调整教学策略，促进课堂教学的动态优化。在学习层面，利用物联网、大数据、人工智能技术对学生的行为、认知、情感状态进行伴随式、常态化的建模跟踪，对学生的外显状态和内隐特征进行刻画，以此实现精准化的学情分析、科学化的问题诊断、智能化的学习干预，通过“数据驱动”的方法来动态调整学习的路径和节奏，为学生量身定制不同于他人的学习策略和学习方法，以此满足学生个性化的学习需求；在此基础上，让学生能够从自身学习的主观需要出发，自主设定学习目标、制定学习计划、选用学习资源、监控学习过程、评价学习效果、反思学习问题，以此来强化自我认知，提高学习的能动性，提升对学习的掌控力，养成终身学习的习惯[3]，通过“个性化的自主学习”驱动学习模式的系统重构。

(三)科技创新驱动教育生态系统的结构重塑，为教育可持续发展营造“新生态”

科技与教育的深度融合带来育人目标、教育理念、教育资源、教育环境和教育实践样态的转型升级，也引发教育生态系统的割裂和重构，传统教育生态系统中各要素的角色定位和协同机制也发生了系统变革，因此，需要从教育改革发展的现实需要出发，协调政府、企业、学校、科研单位、用户等利益相关者的核心诉求，以“政、产、学、研、用”协同创新驱动智慧教育生态系统的重构，提高教育生态系统的韧性，健全“学校—家庭—社会”协同育人机制[4]，以此为科技赋能教育高质量发展保驾护航。如：政府层面应该进一步强化教育政策的指引和保障作用，通过相关政策的出台呼吁并鼓励各级各类学校积极应用科技手段开展数字化教学实践、探索新型育人模式，推动科技赋能教育高质量发展的实践落地。与此同时，积极组织并引导互联网教育企业与学校和科研单位建立常态化的合作关系，推动“科技创新”“教育实践”和“科学研究”的深度整合，打造科技与教育深度融合的实践共同体，共同探索并推动科技赋能的教育高质量发展；企业层面应该以教育改革发展关键问题的解决为目标，进一步强化教育智能技术的研发、推广与应用，以优质教育产品、资源和服务的供给提升“科技”向“教育”的转化能力，为教育实践问题的解决提供系统方案，以此提升教育服务能力、完善教育供给体系；学校层面应该进一步重视并加强教育科技成果向课堂教学的转化应用，以企业研发的智能教育产品和智慧教育解决方案为依托，开展创新型的教学实践活动，探索科技创新与一线教学的融合路径和实践模式，推动教育理念和育人模式的创新发展；科研单位层面应该加强科技赋能教育的核心理念、关键技术、应用模式和伦理规约研究，对科技创新与教育教学深度融合的应用前景和潜在问题进行深入研究，强化科技创新和教育应用的耦合关系，探索科技与教育深度融合的推进路径和优化机制；学生和教师层面应该进一步强化自身的数字素养，对科技产品在教学与学习中的核心效用及其潜在风险具备清晰认知，能够乐意并且善于使用智能教育产品开展教学与学习活动，以此促进教与学效率的转型升级和智慧教育生态的逐步优化。

三、科技赋能教育高质量发展的表征样态

随着信息科技与教育教学融合程度的不断加深，科技创新已逐渐从推动教育改革发展的“外在推力”转化成了赋能教育高质量发展的“内生动力”。前者强调要适应科技创新发展的主流趋势去梳理未来社会发展对人才培养提出的新需求、新挑战，并以此为依据调整培养目标和教学模式，推动新时代教育目标的重构、育人理念的革新和教育模式的转型；后者强调科技创新之于教育变革，已经不仅仅局限在提出新的教育目标，而是要通过科技与教育系统要素的有机整合，推动教育环境、教育资源、教育活动、教育服务等要素的系统化重构，以此为教育的高质量发展提供物质支撑，在此基础上，强化科技创新在教育情境创设、教育决策优化、教育模式创新、教育规律发现、教育评价变革、教育治理革新中的核心效用，驱动教育教学实践样态的系统转型，以此推动教育体系的革新与重构，助推科技赋能的教育高质量发展。

(一)育人目标：聚焦创新人才培养，推动传统育人理念变革

当前世界正面临百年未有之大变局，新一轮的科技革命和产业革命在极大程度上改变了世界范围内的经济发展和政治格局，全球数字化进程的加快更是对人才的培养目标提出了更高要求。因此，教育变革不仅要应对数字时代发展的更高要求，同时要加快面向科技自立自强的人才培养体系建设，要在满足广泛、公平、普适教育需求的基础上，更加强调创新驱动发展战略下大规模、高层次创新人才的自主培养，从世界范围内的科技创新发展和人才需求转型“倒逼”育人目标和教学模式的转型升级。当前阶段人才培养的目标也逐渐从工业时代的“规模化技能型人才培养”转向了智能时代的“个性化创新型人才培育”，教育教学的核心目标也从传统的知识技能的获取转向了学生问题解决能力、团队合作能力、批判性思维能力、信息素养、数字素养、智能素养等关键能力和核心素养的培育提升。因此，需要进一步明确智能时代社会变革、科技创新和教育发展对人才培养提出的新目标、新挑战，从科技创新、社会进步、教育改革的宏大背景出发，明确新时期创新人才培养的紧迫性和必要性，以理论创新为引领，以科技手段为依托，逐步转变育人理念、完善育人模式、提升育人成效，推动科技赋能的高质量人才培养。与此同时，也要进一步重视数字时代教师教育工作的有序开展，利用科技创新助推教师队伍高质量发展，培育教师的数字化教学胜任力，帮助教师适应数字时代教育创新发展的主流趋势，逐渐转变教育理念和教学模式，推动创新人才的自主培养。

(二)教育环境：打造智慧学习环境，革新教育教学实践场域

科技与教育深度融合最直接的体现便是通过对传统教学设施的升级和优化来改善学习环境，其核心是“智慧学习环境”的创设。智慧学习环境是一种能利用多样化的智能技术创设学习环境、感知学习情境、记录学习过程、评测学习成效、挖掘学习者特征、推荐适宜的学习资源与学习活动，以促进学习者有效学习的学习场所或活动空间[5]，常见的智慧学习环境包括：智慧教室、智慧校园、智慧科技馆等。智慧学习环境的创设主要通过各种智能技术的应用为学生打造虚实融合、智能增强的学习环境，在此基础上，通过多样化感知分析技术的应用实现对教育情境的全方位感知与智能化建模，进而为学习者提供个性化的学习支持，促进智慧学习活动的有效发生。其一，通过虚拟现实、增强现实、全息影像、数字孪生、元宇宙、数字人等智能技术的应用为学习者呈现各种真实的学习场景、创设真实自然的学习体验，以此提升学习环境的临场感和沉浸感，使学生能够通过多种感官的综合运用，身临其境地体验学习对象，增强学生的学习兴趣、学习动机和学习参与度。其二，通过智能座椅、智能白板、智能平台、智能终端等多样化智能感知设备的融合应用，实现教育情境的智能感知与融合计算[6]，通过对学习者、教师、教学资源、教学媒体、教学环境、教学活动的智能化建模分析，来刻画学习主体、还原学习过程，以此实现学习环境的智能计算与适性调整、学业问题的智能分析与精准干预、学习资源的智能聚合与精准推送、学习活动的智能设计与精准调控；其三，针对特定的学习目标和学习内容，为学生构建智能化的教学模式，提供精准化的学习服务、设计适切性的学习活动，让学生能够在参与教学活动的过程中，强化与环境、资源、教师和同伴的交互，通过自主学习和协作学习，强化知识建构、提升认知水平、培养创新意识，以此保障自身学业水平的有效提升。

(三)教育资源：推动优质资源聚合，实现教育资源精准供给

科技与教育资源的深度融合突出体现为智慧教育资源表征形态和组织机制的变革，旨在以科技手段来丰富教育资源的表征形态、推动教育资源的智能聚合、优化教育资源的供给机制，以此来带动教育资源质量的提升和教育资源供给机制的变革，为教育的高质量发展提供坚实保障。其一，科技创新丰富教育资源的表征形态。传统的教育资源主要以书本、教案、试题、课件为主，而随着科技的进步尤其是多媒体技术的发展，教育资源的表征形态也发生了根本变化，以视音频、三维动画、VR、AR为代表的数字教育资源快速占领了在线教育市场，近年来数字教材、智能教材的快速发展[7]，更是在极大程度上丰富了教育资源的表征形态，推动教育资源逐渐向数字化、智能化、富媒体化的方向发展，为学习活动的开展带来了更多可能性；其二，科技创新赋能教育资源的智能聚合。海量的互联网教育资源为学习活动的开展提供了极大助益，也为全民终身学习的学习型社会的建设提供了可靠保障。但与此同时，教育资源质量参差不齐、资源呈现方式多样化、资源标注不清晰、资源之间的逻辑关系不明确等问题也给学习者的甄选和辨别带来了极大困难。而随着科技的快速发展，教育领域的专家学者越发强调利用知识图谱的方法对学科和跨学科的知识谱系进行梳理，通过对知识点之间前后关系、包含关系、上下位关系的精准表征，构建学科知识图谱的本体模型，在此基础上，通过机器标注、众智标注和人机协同标注的方法，对教育资源和知识点之间的关联关系进行表征，以此构建“资源—知识点—知识图谱”之间的动态映射模型，为教育资源的跨平台迁移、智能化聚合和个性化推荐提供可靠保障[8]；其三，科技创新驱动教育资源的精准供给。教育资源的智能推荐和精准供给是个性化学习的核心，主要通过对学习者的知识结构、认知水平、学习风格的精准表征[9]，实现学习需求和学习资源的精准匹配，以此为学习者推荐个性化的学习资源和学习路径，帮助学习者层层递进、逐步深入地完善自身的知识体系，以此满足学习者个性化的学习需求，减轻重复性的资源学习和盲目性的资源甄选带来的学习时间和认知资源的浪费。

(四)教育数据：挖掘数据要素潜能，构筑教育变革动力引擎

随着数据密集型科学研究范式的逐步演进和计算教育学思想的逐渐成熟[10]，“数据”逐渐演变为智能时代教育研究转型和教育实践变革的动力引擎[11]，期待能够改变以往“经验驱动”的教育决策模式，通过“数据驱动”的方式实现教育分析与决策的科学化、智能化和客观化。因此，一些学者提出将“数据”作为教育系统的构成要素[12]，以数据为依托探究教育系统中“主体—资源—环境—活动”的运行机制和演化机理，以此驱动教育系统的整体优化。从数据本身的价值意蕴和应用场景来看，其在教育研究和教育实践中主要发挥“表征”“理解”和“干预”的作用：其一，通过海量教育数据的智能汇聚和融合分析，实现对教育主体、教育资源、教育环境等要素的全方位表征和智能化建模，以此来表征教育要素、还原教育过程、诊断教育问题，利用数据分析与建模的方法从多个维度、多个层次还原教育系统的全貌；其二，通过相关分析和因果分析的方法，探究教育生态系统各构成要素之间的复杂作用关系，探究教育生态系统的运行机制，利用智能仿真和数据模拟的方法，预测教育系统的发展趋势，从多个层面揭示教育系统的运行规律；其三，通过对教育数据的精准挖掘和智能分析，对教学、学习、管理、评价等核心问题进行系统梳理，以此实现精准的教育决策和科学的学习干预，如：为学生推送精准化的学习资源和学习路径，帮助其实现个性化的自主学习，为教师提供智能化的教学诊断和教学改进建议，助力课堂教学质量的有效提升，为管理者提供科学化的教育管理措施，实现精准化的教育治理。

(五)教育服务：提升教育服务能力，革新教育服务供给体系

科技赋能教育高质量发展的核心环节在于“科技创新”向“教育服务”的转化，因为无论科技水平如何先进、教育数据如何丰富，最终还是要面向真实的教育场景，推动教育效率与效能的整体提升，因此需要重视科技赋能教育高质量发展过程中教育服务能力的提升和教育服务体系的完善。随着我国经济水平的快速发展和生活水平的逐步提高，人民群众对于高质量教育体系的需求更加迫切，教育的主要矛盾也从稀缺的优质教育资源同人们日益增长的高质量教育需求之间的矛盾，转变为优质、均衡、个性、终身教育发展同落后的教育供给体系和教育服务模式之间的矛盾[13]。在此背景下，如何解决教育改革发展新时期的主要矛盾，构建全面、开放、优质、均衡、灵活、高效、绿色、终身、可持续的高质量教育体系，是科技赋能教育高质量发展要解决的核心问题。因此需要进一步强化科技创新对于教育实践场景的关照，从一线教育教学的现实问题和实践需求出发，构建科技赋能教育变革的理论模型和评价体系，通过多源异构教育数据的融合分析来表征教育过程、诊断教育问题、挖掘教育规律、预测教育趋势，进而打造系统精准教育问题解决方案，以科技创新赋能大规模个性化的教育服务供给，推动教育服务能力的全面提升。如：面向学习层面，利用科技手段分析学生的知识水平、认知风格、学习动机，诊断学生的知识、能力薄弱点，并为其提供个性化的学习资源推荐、学习路径规划和学习活动定制服务，助推科技赋能的大规模个性化学习；面向教学层面，利用科技手段实现智能化的作业批改、学业监管、学情分析和作业辅导，帮助教师完成需要耗费大量时间和精力才能完成的重复性劳动，留出更多时间从事创新型的教学实践活动，以此来驱动人机协同支持的精准化高效能课堂教学。

(六)教育模式：革新教育教学理念，打造人机协同教育模式

随着科技水平的不断提升以及科技创新成果向教育场景的逐渐转化(如：智能导师系统、教育机器人、智能助教等)，机器的“智能化”水平得到不断提升，并且逐渐作为一种技术中介变革教与学活动的实践样态，传统“师—生”之间的二元主体关系将逐渐被打破，构筑起基于“师—机—生”的三元主体结构。机器通过全时空的数据采集、智能化的问题诊断、科学化的教育干预，来对教学、学习和育人场景中的核心问题进行精准挖掘，并提供系统化的解决方案，帮助教师和学生完成一些超越自身认知水平或需要耗费大量认知资源才能够完成的重复性劳动，以此来提高教学效率、优化教学过程、提升教学质量。在此背景下，智能时代教与学活动的开展将逐渐向“人机协同”的方向迈进，通过学习者、教师和机器之间的智能交互、协同工作、对话协商和共同决策，打造人机协同、共创互融的智慧教育新样态[14]。其一，科技创新催生人机协同学习模式。科技创新对于学习的赋能主要体现在，机器能够通过对学生学习过程和学习结果数据的精准分析，挖掘学生的学业问题和学习需求，并通过学习资源的推送、学习路径的规划、学习活动的设计，为其提供适切、精准、系统的学习支持服务[15]；学习者能够理解机器的核心功能和运行逻辑，善于利用机器的智能分析和干预功能了解学业状况、诊断学业问题、强化知识学习、提升学习素养，并且能够从自身学习的主观需要出发对机器智能服务的时机、频率和精准度进行有效评价，促进学生和机器的群智融合和协同共生。其二，科技创新助推人机协同教学转型。科技创新对于教学的改善主要表现为：一方面，机器能够帮助教师完成作业批改、学情分析、错题辅导、课后答疑、课堂监管、单词听写、词语解释等简单重复的工作，留给教师更多时间从事创造性的脑力劳动，充分发挥教师在情感关怀、思维启发、复杂决策、智慧启迪、教学创新等方面的核心作用；另一方面，机器能够实现对教学过程的全方位追踪和智能化评估，通过对教学过程中学生认知和情感状况的精准监测，为教师提供精准化的教学改进建议，以此促进教学策略的动态调整和教学质量的整体提升，通过“师—机—生”的多元交互实现“教师智慧—机器智能—学生智慧”的协同进化[16]；其三，科技创新构筑人机协同育人生态。科技创新对于育人模式的改善主要表现为：机器通过对学生日常学习表现的测评分析，对学生学业发展和人格养成方面的潜在问题进行精准研判，并通过对学生潜在问题和以往案例的精准匹配，生成科学、精准的学业问题解决方案，帮助教师和家长及时了解学生成长过程中的潜在问题，并结合机器提供的智能化解决方案，对学生的学业发展、道德培养、性格养成等方面进行精准干预，实现人机协同育人[17]。

(七)教育评价：推动评价模式转型，实现智能精准教育评价

2020年10月，中共中央、国务院印发了《深化新时代教育评价改革总体方案》，提出“改进结果评价、强化过程评价、探索增值评价、健全综合评价”的远景目标，强调要利用信息技术提高教育评价的科学性、专业性和客观性[18]。信息科技的快速发展为教育评价理念、方法与模式的系统变革带来了新的驱动力，强调新时代的教育评价应该由“结果性评价”向“过程性评价”转变、由“单一性评价”向“综合性评价”转变、由“诊断性评价”向“反馈性评价”转变、由“经验性评价”向“数字化评价”和“人机协同评价”转变，以此来实现教育评价的科学化、智能化、精准化和系统化。因此，智能时代的教育评价应该以新时代的人才培养、教师发展和教育变革为指导，以教育规律为参照，以信息科技为依托，以数据为核心驱动力，构建系统化、科学化、综合化的评价体系和评价方法，驱动教育评价效率和效度的大幅提升，使得大规模、全过程、科学化的教育评价成为可能，构建面向学生、教师、课堂教学和区域教育生态系统的全方位、综合化评价体系[19]，为人才选拔方式的转变、教学策略的改进、教学模式的变革、教育政策的制定提供参考。

(八)教育治理：变革教育管理机制，推动系统精准教育治理

以往教育决策的制定和教育政策的出台往往依赖于管理者的直觉和经验，辅之以学校和下级教育管理部门填报的各种统计数据，但“教育系统的复杂性”加之“人的理性的有限性”，使得完全依赖以往的管理经验来实现教育决策，难免会受限于管理者自身的知识体系、过往经验和主观意念，缺乏对教育生态系统的全局考量以及对教育决策潜在风险的合理预期，因而容易造成教育决策的系统性、针对性不足，进而带来教育资源的浪费。而随着科技的快速发展以及教育数据的逐步积累，需要逐渐转变以往“经验驱动”的决策模式，充分发挥“数据”在教育治理中的核心价值，通过对一定时间段内教育系统各要素的自主演化及其交互机制的测评分析，探究教育生态系统的演化机制和运行机理，预测教育系统的发展趋势，探究教育系统的潜在风险。在此基础上，用教育政策仿真的方法模拟教育系统的演化机制，预测教育政策的实施效果和潜在风险，以此来提高教育决策的科学性[20]。由此可见，智能时代的教育治理应该逐渐转变以往的教育管理机制，倡导以“数据驱动”和“人机协同”治理替代“经验直觉”治理，将治理主体从“人的智能”扩展到“人”和“机器”的群体智能，通过“人”和“机器”的高效合作、优势互补，变革教育治理主体结构与关系，提升教育治理能力，以此来完善供给体系、优化资源配置、保障教育公平，为教育的高质量发展保驾护航[21]。

四、科技赋能教育高质量发展的推进策略

(一)理论创新：强化数字教育理论创新，奠定科技赋能教育理论基石

科技赋能教育高质量发展是一个时代命题，在国际局势日益紧张、科技和产业革命迅猛发展、创新驱动发展战略逐步深入的时代背景下，如何利用科技手段推动教育领域的深刻变革、赋能教育的高质量发展，需要有更加坚实的理论基础为支撑。其一，从教育高质量发展的定位与愿景出发，厘清科技赋能教育高质量发展的核心目标和实践逻辑，明确信息科技能够在哪些方面重构教育要素、提升教育效率、重塑教育形态，厘清科技赋能教育的新思路、新路径；其二，从教育数字化转型的核心目标和实践需求出发，构建数字化教育理论体系，梳理科技在教育数字化转型中的核心价值和应用边界，以数字化教育理念为引领，打造数字化教育环境、数字化教育资源、数字化教育服务、数字化教育模式、数字化教育评价、数字化教育治理，以此为教育的高质量发展和智能化变革保驾护航；其三，从未来教育改革发展的实践样态出发，构建人机协同的教育创新理论，对学习、教学、评价、管理等实践工作中人和机器的角色定位和协作机制进行界定，通过“人”和“机器”的智能交互、协同工作、对话协商和共同决策，实现人机协同支持的教育智慧创生[22]，为人机协同支持的教育实践变革提供可靠保障。

(二)技术升级：推动教育智能技术研发，构建科技赋能教育技术引擎

科技赋能教育高质量发展的核心是利用智能技术来优化教育系统要素、提升教育服务能力、变革教育实践样态，从而助推高质量人才培养，因此，科技赋能教育高质量发展除了要强化理念构想和机制设计之外，还要关注智能技术自身的服务能力，通过汇聚多元智能技术的核心优势，打造科技赋能教育的技术引擎，以此为教育的高质量发展提供底层支撑。其一，多模态数据感知与融合关键技术。主要关注利用多种智能感知设备来对学生的话语、表情、手势、体态、眼动、脑电、生理信息、在线学习行为(点击、拖拽、点赞、评论)数据，以及教师的话语、教学行为和肢体语言数据进行智能化的采集汇聚[23]，利用多模态数据融合的方法实现对教育数据的整合分析，在最大程度上还原教学过程的全貌，以此为后续相关研究的开展提供数据支撑[24]；其二，学习者特征挖掘与智能建模关键技术。主要利用机器学习和深度学习算法通过对多源异构教育数据的挖掘分析实现对学习者外显状态和内隐特征的精准刻画，相关技术主要包括知识图谱、行为分析、认知诊断、知识追踪、情感计算、交互分析、学习参与度识别、学习投入分析、学习动机检测等等，通过多种技术的综合应用，实现对学习者特征的全方位、多层次挖掘分析，进而构建全景化的学习者模型；其三，教育智能预测与干预关键技术。主要通过机器的智能化建模分析，来诊断教育问题、预测教育趋势、优化教育决策，包括面向学生的教育资源推荐、学习路径规划、学习活动设计关键技术，面向教师的教学问题诊断、教学改进策略关键技术，面向管理者的智能教育评价、教育政策仿真、教育智能决策关键技术等等。

(三)数据汇聚：强化多源异构数据汇聚，构筑科技赋能教育数据大脑

随着智能技术与教育教学融合程度的不断加深，“数据”逐渐演变为教育生态系统演化的动力引擎，也是撬动教育数字化转型和教育高质量发展的关键支点。从当前教育数据采集、汇聚、应用的现实情况来看，依然存在数据标准缺失、跨时空数据汇聚困难、数据跨平台流动不畅通、数据核心价值挖掘不足、数据实践效用低下等问题。因此，要利用科技赋能教育高质量发展，必须充分重视多源异构教育数据的采集、汇聚、融合、分析和应用，构建区域教育数据大脑，通过多主体、多时空、多层次、多模态教育数据的有效汇聚和融合分析，充分发挥数据要素的潜在价值，强化对教育实践场景的转化能力，进而为教育的高质量发展提供动能[25]。其一，推动面向教学、学习、管理、评价等多元教育场景和面向区域、学校、教师、学生等多元主体的教育数据智能感知、汇聚和融合分析，构建区域教育大数据中心，实现多样化教育平台之间的数据汇聚、流转和应用；其二，利用统计分析、相关分析、回归分析、因果推断等分析方法描述多元教育主体的表征样态、潜在特征、演化规律和发展趋势，归纳教育生态系统的运行机制和优化策略，打造教育数据大脑的智能分析引擎，实现对教育系统的智能分析、建模和评价；其三，挖掘数据要素对于教育实践的赋能作用，构建面向个性化学习、精准化教学、智能化管理、科学化评价的数据模型、分析引擎、应用模式，推动教育数据潜在价值向教育实践场景的转化，以教育数据核心效用的挖掘推动教育实践样态的革新，以此助推教育的高质量发展。

(四)产品研发：推动智能教育产品研发，打造科技赋能教育关键支点

智能教育产品是智能技术教育应用的核心落脚点，也是“撬动”教育数字化转型的关键“支点”。当前常见的智能教育产品主要包括两类，第一类是以智能导学系统、教育机器人、自适应学习平台为代表的经典智能教育系统，第二类是近年来互联网教育企业推出的一系列智能教育硬件产品，如： AI学习机、大力智能学习灯等。智能教育产品的核心优势在于，它能够汇聚物联网、大数据、云计算、人工智能、5G等智能技术的核心优势，为学习者打造“产品—资源—数据—服务”一体化的智能教育服务供给模式，通过学习情境的智能感知、学习数据的有效汇聚、学生状态的精准识别、学业问题的科学研判、学习资源的智能聚合、学习服务的精准推送，为学生提供适切、精准、科学、系统的学业问题解决方案[26]，推动“科技创新”向“教育服务”转型，以及“科技创新成果”向“教育实践场景”的转化。就智能教育产品自身的功能定位来讲，其能够在学生学习的过程中充当“助学者”“导学者”“督学者”“伴学者”的角色，通过学习资源和学习服务的精准供给，让学生利用智能教育产品实现对自身学习的自我计划、自我监控、自我评价、自我反思、自我调节，以此实现个性化的自主学习。未来应该进一步重视智能教育产品的研发和推广，通过优质智能教育产品的大规模普及，实现优质教育资源和教育服务的常态化应用，以此来解决偏远地区优质教育资源缺失、师资配备不足，以及区域性教育资源分布不均、城乡教育水平差距大等问题，以智能教育产品为依托推动人工智能使能的大规模个性化学习[27]，驱动教育的高质量发展和智能化变革。

(五)实践落地：打造智慧教育样板工程，推动科技赋能教育实践落地

从整体来看，我国教育幅员辽阔、区域水平差异大，而教育的高质量发展和数字化转型又是一个系统工程，因此需要有一些地区、一些学校走在前面，集中政府、企业、学校和科研机构的力量打造教育数字化转型的样板工程，并在区域层面形成良好的示范效应，以此带动教育的全方位、高质量发展。其核心逻辑在于：强化政府部门的组织和引导作用，协调企业、区域和学校共同建设教育数字化转型的示范区、示范校，推动数字时代教师教育工作的有效开展，提升教师的数字化教学胜任力，推动科技创新和一线教育教学的深度融合；强化教育企业的支撑作用，通过智能教育产品的供给和智能教育解决方案的落地，帮助教师和学生能够接触、了解并掌握科技赋能教育创新发展的新技术、新产品、新方案，引导他们采用先进的科技手段去优化教学和学习，以此促进教与学效率的大幅提升；强化学校的主阵地作用，借助企业研发的科技产品，引导教师开展大规模的人机协同教学创新实践，推动科技创新和课堂教学的深度融合，实现科技赋能教育的实践落地；强化教师和学生的主体作用，从教学和学习的现实需求和真实体验出发，对智能教育产品和智慧教育解决方案进行精准反馈和评价，引导企业加强产品的转型升级；强化科研单位的枢纽作用，勾勒科技赋能教育高质量发展的表征样态，完善科技赋能教育高质量发展的实践逻辑和推进策略，指导一线教师利用科技手段开展创新教学，打造“校本”人机协同教学创新理念与模式，以此激发科技赋能教育高质量发展的内在活力。

(六)成效验证：开展智能教育社会实验，检验科技赋能教育实际效用

2021年12月，中央网络安全和信息化委员会印发的《“十四五”国家信息化规划》明确提出“建设社会治理大数据与模拟推演科学研究平台，开展人工智能条件下的社会治理实验”，并对教育领域的人工智能社会治理实验提出了明确要求，“开展教育社会实验。研究人工智能对教育模式和教育对象的影响，探索人工智能融入教育对社会的影响”。由于当前阶段科技赋能教育创新发展的理论体系、实践模式、应用成效尚未完全成熟，科技产品在家庭、学校、社会教育场景中也并未实现规模化、常态化应用，科技水平的发展也尚未达到能为学习者提供完全确切、可靠、科学的学习支持服务的程度，且科技赋能教育这个话题本身也面临着一些来自伦理道德方面的批判。因此，需要从实践着手，依托国家智慧教育的示范性工程(如：智慧教育示范区、教育数字化转型试点区等)，开展科技赋能教育高质量发展的智能教育社会实验，围绕科技在教育中的典型应用场景，采用跨学科、追踪式的实证研究方法，开展长周期、宽领域、多学科的介入式观测和科学测量[28]，探究科技手段在教育教学的深入应用对于学生学习模式的变革、学习成效的提升、学习习惯的养成能够起到何种作用，明确科技与教育的深度融合能够对课堂教学的模式、氛围和效果以及教师的信息素养产生何种影响。通过大规模智能教育社会实验的开展，厘清科技赋能教育的实践成效、潜在问题、伦理风险和推进路径，探寻科技赋能教育的核心场景、推进策略和发展路径，以此助推教育的数字化和绿色转型，推动教育高质量发展。