智慧教育理论与实践在中国的发展：十年回顾与近未来展望

□ 祝智庭 卢琳萌 王馨怡 顾小清

一、引言

智慧教育是我国教育研究和实践的重要内容，也是我国教育数字化转型的重要组成部分。2022 年1月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，文件明确要求我国要继续深入推进智慧教育。同年，教育部启动实施国家教育数字化战略行动。教育数字化转型通过技术赋能，塑造并创新教学模式、教学形态和教学架构，推动传统教育模式转变为智慧教育模式。因此，教育数字化转型实践需要智慧导航，智慧教育应为数字时代的教育实践新形态（顾小清等,2021;李永智,2023;祝智庭&胡姣,2023）。

智慧教育是一种融合了现代信息技术和先进教育理念的教育模式。与国外智慧教育相比，中国的智慧教育发展起步稍晚，但近年来发展迅速。自2012 年祝智庭教授于《智慧教育：教育信息化的新境界》明确提出了智慧教育这一概念之后，我国智慧教育领域涌现了大量成果，展现出了独特的中国智慧。一方面，我国学者在深入研究智慧教育概念和内涵的基础上，提出了符合国情和教育实际的智慧教育理念和教学模式；另一方面，我国教育实践者致力于在各个学段和学科中不断实施智慧教育，生成了具有中国特色的智慧教育实践路径和行动方案。

对中国智慧教育的理论与实践的系统性回顾能够挖掘本土教育的独特价值，推动教育持续创新与发展。然而，目前对于这种中国智慧的总结与分析的研究还相对较少。因此，本研究旨在对我国智慧教育研究的现有成果进行系统性回顾，以助力未来智慧教育的发展。

二、研究设计

（一）研究问题

本文旨在统整探析国内教育学者和教育实践者在智慧教育领域的成果，以得出智慧教育的中国智慧。研究问题包括：1）在智慧教育理论层面，中国教育学者关于智慧教育有哪些高亮的研究成果？2）在智慧教育实践层面，中国智慧教育的实践路径是何？中国智慧教育实践样态如何？3）综合智慧教育的理论和实践层面，中国智慧教育的未来前瞻是何？

（二）研究方法

为了全面地分析智慧教育领域的理论研究和应用实践成果，本文将国内智慧教育研究领域的期刊论文，国家社会科学基金（以下简称“社科”）、全国教育科学规划课题（以下简称“教科”）和国家自然科学基金（以下简称“自科”）的立项课题，以及智慧教育示范区实践成果等作为分析对象，依据表1的分析框架对其进行详细挖掘。本文按照确定研究问题、检索相关成果、确定理论和实践成果、剖析成果内容、总结报告结果五个步骤（Rowe, 2014），开展智慧教育领域的系统性文献综述和案例分析。

表1 国内智慧教育理论成果和实践成果的分析框架

三、中国智慧教育的理论成果

（一）中国智慧教育的缘起与发展

在物联网、ChatGPT等新一代技术的推动下，全球范围内的教育信息化建设正逐步进入融合创新的深层次发展阶段。许多国家和地区已将智慧教育视为教育信息化的高端形态，同时智慧教育也被视为教育数字化转型的目标形态。

国外智慧教育的研究和发展相对较早，2009 年IBM 提出的Smart Education 首次正式提出了智慧教育理念。智慧教育是一个教育连续体，包括个人学习连续体和教育系统连续体，如图1所示。此连续体涵盖了小学、中学、高中和继续教育等传统的教育边界，提供了一个更智能化、更工具化、更互联化的教育系统。IBM 的智慧教育体现出了五大路标：技术整合、个性学习、新经济知能、全球整合和经济联动（Rudd, et al., 2009）。自这之后，许多国家陆陆续续对智慧教育开展了理论和实践研究。

图1 IBM的智慧教育概念

在国外，智慧教育旨在鼓励学习者充分利用信息技术，并将其作为培养自身创造力、协作交流等能力的思维工具（Gros,2016;Daniela,2019）。由于各个国家的经济水平和对智慧教育重视程度不一，其智慧教育发展路径也不尽相同。对于美国来说，IBM是推动美国智慧教育的先锐。IBM指出智慧教育是利用智能化技术解决教育行业发展问题的行动方案。美国学者关注如何开展智慧教育以适应学习者个性化的学习需求，并注重智慧环境的建设（陈耀华& 杨现民,2014）。对于新加坡来说，新加坡制定了“智慧国家2015”计划，旨在推进新加坡成为全球教育领域使用信息技术的创新中心。此外，新加坡于2018 年颁布了《新加坡人工智能战略》（AI Singapore），并推出了“AI for Students”“AI for Kids”两项面向中学阶段和小学阶段的人工智能教育计划（张丹& 崔光佐,2020）。对于韩国来说，“智慧教育推进战略”使得韩国的智慧教育变革得以开展，旨在提高技术支持的学习效果，培养适应未来信息社会的创新型国际人才（鹿星南&和学新,2017）。

视角切回国内，智慧教育的目标是培养学习者掌握21 世纪知识和技能，以应对社会的需求和挑战（祝智庭, 2016）。随着科技观与人文观的不断发展，智慧教育成为政府和社会对教育的理想和追求（王珠珠,2023）。中央电化教育馆原馆长王珠珠指出，我国智慧教育的发展阶段大致包括萌芽阶段、试点示范阶段和全面普及阶段。

我国智慧教育的萌芽阶段为2012—2017 年。祝智庭教授（2012）第一次正式提出了我国智慧教育的概念，这标志着我国的教育从信息化逐渐跃迁为智慧化。祝智庭教授指出，“智慧教育的真谛就是通过构建技术融合的生态化学习环境，通过培植人机协同的数据智慧、教学智慧与文化智慧，本着‘精准、个性、优化、协同、思维、创造’的原则，让教师能够施展高成效的教学方法，让学习者能够获得适宜的个性化学习服务和美好的发展体验，使其由不能变为可能，由小能变为大能，从而培养具有良好的人格品性、较强的行动能力、较好的思维品质、较深的创造潜能的人才”。智慧教育的根本要义是通过人机协同作用以优化教学过程与促进学习者美好发展的未来教育范式（顾小清等, 2021）。黄荣怀（2014）通过对现代教育系统的构成要素进行逻辑演绎，提出智慧教育三层境界说：智慧教育系统包括智慧学习环境、新型教学模式和现代教育制度。通过智慧学习环境传递教育智慧，通过新型教学模式启迪学生智慧，通过现代教育制度孕育人类智慧。王珠珠（2017）指出，智慧教育是机器智能与人类智能协同下的教育，是以学习者为中心的教育。值得注意的是，智慧教育是人机双向支撑和增强的教育，可以帮助人类更好地应对变革，提高学习者学习的针对性、有效性和生存发展的适应性。智慧教育成为新技术革命和产业变革背景下的教育新价值取向。在这一阶段，我国的智慧教育理论得到了丰富和发展。

我国智慧教育的试点示范阶段为2018—2021 年。《教育信息化2.0行动计划》的提出，标志着我国智慧教育进入智慧教育创新发展的新阶段。在这一时间段内，我国建立了智慧教育示范区。我国通过建设典型的智慧教育示范区，以点带面地推广智慧教育的理念和实践经验，帮助更多的学校和地区实现教育的智慧化，促进教育改革和教学创新的发展。智慧教育示范区的智慧教育利用大数据、云计算、人工智能等技术，实现了教育资源的优化配置，提高了教学效率。在这一阶段，我国积累了大量的智慧教育实践经验。

我国智慧教育的全面普及阶段为2022 年及以后。随着教育部国家智慧教育平台上线，我国各个地区均有充足的智慧教育资源支持其不断开展创新实践，智慧教育研究和实践在全国范围内得以实现。随着教育数字化转型的不断推进，我国学者也对智慧教育在教育数字化转型背景下的新形态进行了释义。李永智（2023）认为智慧教育是数字信息时代下的教育新形态。在遵循教育规律和人才成长规律的基础上，智慧教育通过现代科技的赋能与驱动，实现个人发展和社会发展的全面高度统一。智慧教育既是教育数字化转型的大目标，也是人们对其形成和建构过程的价值期待。教育数字化转型过程需要智慧导航，智慧教育能够引领教育数字化转型的实践路径（祝智庭&胡姣,2023）。在这一阶段，我国的智慧教育推动着我国教育数字化转型的发展和深入。

（二）中国智慧教育的研究热点与关键词

为了全面分析我国学者在智慧教育领域的研究热点与关键词，本文借助Cite Space 软件对相关文献数据进行了分析。在检索相关文献阶段，研究团队借由CNKI 数据库进行数据检索，检索关键词为“智慧教育”“智能教育”，检索日期为2023 年7 月31 日，共检索到16,579篇文献。

首先，本文对我国学者在智慧教育领域的文献成果情况进行了逐年统计，如图2 所示。自1982 年起，智慧教育领域发文整体上呈现持续上升趋势。在2012 年之前，在“智慧教育”这个主题词下发表的文章基本均是讲人的智慧。从2012 年开始，发文量呈现爆发式增长，智慧教育越来越受到重视。这得益于2012 年祝智庭教授正式提出智慧教育的概念，王珠珠教授指出2012 年是我国智慧教育元年。这里的智慧教育源于IBM的智慧星球，而不是以前讲的人的智慧和钱老提出的大成智慧（杨非等,2022）。随着我国教育信息化的不断发展以及教育数字化转型的推进，智慧教育更加受到教育界的关注，近5年的文献数量均超过一千篇，且依旧保持增长趋势。

图2 智慧+教育的中文文献数量逐年统计图

为了分析我国学者关注的智慧教育关键主题，本文借助Cite Space 软件绘制了其关键词共现图，如图3所示。

图3 智慧+教育的中文文献关键词共现图

由图3可知，我国学者关注的智慧教育主题主要有四大类。第一类是关注智慧教育这一教育形态，对智慧教育、智能教育、人工智能教育的理论和实践模式进行探讨和挖掘。第二类是关注智能技术，尤其是关注人工智能、ChatGPT、大数据等智能技术在教学中的应用与发展。第三类是注重智慧教育的时代背景，从智能时代或教育信息化背景出发，结合我国教育发展现状赋予智慧教育最新的内涵和特点。第四类是关注智慧教育的具体实践，例如探索在思想政治教育或者职业教育中智慧教育的发展样态和实践模式。

为了进一步探明我国学者在智慧教育方面的研究热点，本文统计了与2012—2022 年智慧教育主题相关的教科、社科、自科立项课题数量。在此年限内，教科课题共有5,180 项，研究团队通过逐审查，发现约有282 项（占比5.44%）智慧教育相关课题立项。在此年限内，社科和自科课题各有上万项。研究团队借助知网数据库对智慧教育相关社科和自科课题进行统计，发现社科约有279项智慧教育相关课题立项，自科约有191项智慧教育相关课题立项。虽然从比率上来看，智慧教育相关课题在社科和自科中占比较小，但其数量逐年增长。这表明，智慧教育不仅是教科的热点课题，也得到了社科和自科的重视。除此之外，本文统计了近两届国家级教学成果奖中与智慧教育主题相关的成果奖数量。2018 届约有64 项（共1,355 项，占比4.79%）智慧教育相关教学成果奖，2022 届有约782 项（共1,998 项，占比39.14%）智慧教育相关教学成果奖。为了解智慧教育课题的研究主题和智慧教育成果奖的主题，本文依据智慧教育相关课题名称和智慧教育相关成果奖名称绘制了词云图，如图4和图5所示。

图4 智慧教育立项课题研究主题词云图

图5 智慧教育相关国家教学成果奖主题词云图

（三）中国智慧教育的高亮研究成果荟萃

通过对我国智慧教育领域的高亮研究成果分析发现，我国学者在人工智能教育、智慧数据应用与治理、智慧学习设计、智慧教研、智慧教育政策机制等研究中取得了新成绩。

在人工智能教育方面，学者们推进人工智能技术与教育的深度融合，使教育更为高效和智能。北京师范大学余胜泉团队依托未来教育高精尖创新中心就智能教育实践、前沿和产学研进行了深入研究。在智能教育前沿研究探索方面，中心对互联网+教育生态体系进行了研究，创建了包括互联网+教育变革的国家战略研究，互联网+教育评价研究以及区域教育体系、学校教育体系、个人成长体系的互联网+教育生态环境研究框架。在智能教育实践探索方面，中心开展了基于大数据的区域教育质量提升研究，借助学伴智慧实现全学习过程的数据采集，完成知识与能力结构的建模，开展学习问题的诊断与分析，并实现学生学科优势的发现与增强。在智能教育产学研研究方面，中心与中国移动、联想、腾讯、科大讯飞等开展合作，共同助力智慧教育相关研究。北京大学贾积有教授团队致力于让人工智能技术服务于学科教学、课程管理和视频分析，为此研发了智能人机对话系统希赛可和在线学习活动指数（OLAI）模型，设计了数学个性化评测和智能教学系统。

在智慧数据应用与治理方面，学者们不仅关注如何高效合理地应用教育数据，还注重数据的安全规范性。华东师范大学顾小清教授团队开展了教育数据治理与智能教育大脑关键技术研究和典型应用研究。首先，团队研发了教育数据接入规范，制定了数据互操作标准方案，并确定了学生画像标准和教师画像标准。其次，团队构建了人工智能教育大脑，以数据量化+分析模型作为人工智能教育大脑的系统逻辑，以人工智能教育大脑分析模型作为技术关键，以实现数据接入、存储、应用管理、实体刻画、量化模式分析等功能。最后，团队对基于学习过程数据的自适应学习系统进行了应用，制定了面向数学学科的自适应学习系统的流程，并开发了小花狮自适应学习软件以实现专家预设学习路径、智能推荐路径、学习状态监测和画像等功能。

在智慧学习设计方面，学者们结合先进技术与教育理念进行学习设计创新。南京师范大学沈书生教授团队关注学习范式下的智慧学习设计，提出了“人、事、物、境、脉”智慧学习设计五大维度，并在此基础上提出五维视角下的智慧学习设计样式。江苏师范大学杨现民教授团队提出数据驱动的教学范式，在全国指导了50 多所实验学校开展精准教学实验。北京大学尚俊杰教授团队开展了基于学习科学视角的游戏化学习研究，提出了基于学习科学的教育游戏设计模型，开发了系列智慧教育游戏。

在智慧教研方面，学者们深入探讨如何利用技术手段优化教育研究方法、提高教研质量和效率。北京师范大学未来教育高精尖创新中心开展了基于互联网的教育供给侧改革研究、数据驱动的智慧教研与培训研究以及智能学科工具的开发（三余阅读、雷达教学）等研究。西北师范大学郭绍青教授团队在智能技术支持的教师专业发展研究中构建了教师专业能力提升平台整体架构，并开展了由点到面的应用实验。

在智慧课堂方面，学者们对智慧技术应用于课堂进行了理论创新和冷思考。华南师范大学胡小勇教授团队在长期致力于问题化教学促进思维发展的基础上，提出“技术问题双赋能，构建高质量智慧课堂”的研究思路，从ChatGPT给教育带来的挑战与思考出发，通过其现象级影响引入问题，指出人工智能给教育界带来的巨大改变。同时，团队倡导课堂改革要面向核心素养与创造力培养，提高学生个体的数字化生存能力。强调高效能课堂应包括“适切的教学目标、适度的教学内容、和谐的课堂氛围、有效的教学调控、深度的认知训练、优秀的教学效果”六方面，并提出教师要从单纯的教知识转向对学生进行“诊与教、导与评、激励与启智”，基于此进一步提出基于数字化、智能化技术提升教师“学科素养+信息素养”双核能力，培育创新型教师的观点。

在AI 技术赋能智慧教育研究方面，浙江师范大学黄昌勤教授团队致力于教学中人际互动与人机互动实现知识建构的机制与规律研究，从认识、行为、生理三方面的综合作用揭示认知学习是如何发生的。该团队发表了大量SCI论文，黄昌勤教授本人连续三年进入AI领域国际Top2学者名录。

在智慧教育政策机制研究方面，华中师范大学吴砥教授团队依托教育部教育信息化战略研究基地负责起草了《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》《教育信息化2.0 行动计划》《教育新基建》等政策文件。此外，基地还参与研制了《教师数字素养》《数字教育资源基础分类代码》等智慧教育行业标准。这些政策文件和行业标准鼓励学校和教育机构加强信息技术应用，推进数字化教学资源建设和共享，提升教师和学生的信息素养和技能。

四、中国智慧教育的实践成果

（一）中国智慧教育的实践路径

智慧教育作为一种融合智能技术和教育实践的教育范式，需要“自顶向下”和“自底向上”相联合，“企业发力”和“科研引领”相互补，如图6所示。

图6 中国智慧教育实践路径

所谓自顶向下的政策导向，是指管理者根据组织需求和目标做出的决策。《教育信息化2.0 行动计划》将“智慧教育”首次纳入国家层面制定的政策文件中（中华人民共和国教育部,2018）。政策导向的变革逻辑更加注重通过文化转型来实现价值观与范式的向下、向内渗透（舒杭&顾小清,2022）。在这一阶段，教育体系的变革被看作是一个战略性的目标，通过顶层设计，以点带面，汇聚多方力量共建智慧教育生态系统（陈耀华&杨现民,2014）。政策的顶层支持与资源的投入将为智慧教育的蓬勃发展奠定基础。

在具体实践时，智慧教育是自底向上、技术使能的（祝智庭等,2018）。自底向上的实践路径侧重于基层教育从业者的积极参与和教育实践的创新，旨在培养教师和学生的智慧教育意识和技能。学校作为实践的基础单元，应该在校本特征的基础上选取“精准决策、个性服务、优化过程、人机协同、发展思维、注重创造”的个别领域重点突破（祝智庭& 彭红超, 2020）。校本行动旨在提升教育质量，培育具备创新思维的教育者和学生，从而实现教育的可持续发展。

市场的驱动力在智慧教育实践中具有不可忽视的作用。IT 公司和创新企业通过研发智能技术、提供教育工具和平台以及建立与教育机构的合作伙伴关系，引领了智慧教育市场的发展。智慧教育的新生态体系将进一步释放教育信息化与市场融合的经济效能，以催生人工智能时代的智慧教育新业态（郑旭东,2018）。市场化运营企业作为智慧教育市场化运行的主体，通过搭建平台，引进优质教育教学资源，吸引各级各类学校、个人参与智慧教育建设，提供优质教育教学服务（张光明,2014）。在智慧教育产业化的同时，也需要平衡监管和数据隐私保护等风险，以确保智慧教育市场的健康运行和教育的可持续发展。

科研在智慧教育实践路径中具有引领和驱动的作用。科研项目和实验学校的建设提供了实验和验证智慧教育新理念和技术的平台，为教育改革提供了科学依据。在智慧教育实践中，应以科研为先导，将大数据和人工智能技术充分融入教育过程中，以高水平的科研、教学支撑高质量的人才培养与社会服务，不断深化教育服务转型（孟繁华&蔡可,2022）。欲实现科研支撑智慧教育发展，学术界需要在国家科研项目和经费资助体系中，扩大对智慧教育领域项目的可持续资助范围，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的教育公共服务体系与教育数字化治理体系（曾海军 等,2023）。

（二）中国智慧教育的示范区发展特色

2019 年，教育部在“智慧教育示范区”创建项目启动会上公布首批8 个“智慧教育示范区”（中华人民共和国教育部办公厅, 2019）。2021 年，教育部公布2020 年度智慧教育示范区，包括北京市海淀区、天津市河西区等10 个区域（中华人民共和国教育部办公厅,2021）。我国智慧教育示范区的分布情况如图7所示。中国各个智慧教育示范区在建设中，均聚焦于数字化技术的推广与应用，每个示范区在内容、方法和实施方面都有独特之处。

图7 智慧教育示范区的建设项目名单与地区分布

在智慧教育示范区的建设维度方面，各个示范区涵盖了从数字化教学到教育管理的多个领域。整体而言，智慧教育示范区在数字化教育领域都有独特的亮点和重点，致力于提升教育质量。按照“建设亮点、实践启示”的案例分析框架，我国智慧教育示范区的建设实践呈现如表2所示的概貌。

表2 我国智慧教育示范区的建设实践

我国智慧教育示范区建设强调数字化技术在教育领域的多维度应用，包括教学改革、智能化环境升级以及教育管理与服务的全面发展。例如，北京市东城区以“1+7+N”智慧教育体系为核心，深化“数据大脑”建设，搭建区域“智能+”数据基座，进行现代教育治理能力建构等，打开了因材施教、个性化发展、精准治理新局面（周林等,2023）。

资源整合和多方合作在示范区的建设中扮演关键角色。例如，山西省运城市的“四链”融合模式侧重于技术整合、资源整合和多方协作，以推动数字化教育的全面转型，突显了数字技术与多方资源合作的重要性，进一步推动了数字化教育的前进步伐。

此外，示范区普遍关注个性化与差异化教育。例如，上海市闵行区的“1258 工程”致力于差异化和个性化教育，引入了“一网通办”服务，强调个性化精准推送，通过数字化手段实现个性化教育，突显了数字技术在个性化教育中的潜力。

随之，各省市也多批次设立智慧教育示范区和实验校，并涌现了诸多优秀案例。2023年8月，教育部“智慧教育示范区”创建项目专家组秘书处公示了《2023 年度智慧教育优秀案例名单》，确定了324个智慧教育优秀案例，其中区域发展类74 个、学校实践类226个、解决方案类12个、研究成果类12个。

整体而言，中国智慧教育示范区的实现路径主要包括：智慧校园建设、智能教育实践、智慧教育云平台建设等（王运武等,2019）。示范区在学习环境的联通、公共服务的优化、信息素养的培养、数据驱动的评价和教育治理的提升五个方面取得了系列建设成果（张乐乐&曾海军,2021）。智慧教育示范区的建设现状反映了数字化教育在提高教育质量、促进教育均衡和推动教育现代化方面的重要作用，尤其是促进了以大数据和人工智能为核心的个性化精准教学。这些区域的经验和策略为其他地区的智慧教育实践提供了有益的借鉴和启示，同时也突显了智能技术在未来教育领域的潜力和影响力。

（三）中国智慧教育的校本行动方案

近年来智慧教育的校本行动也在蓬勃开展，各个学校的案例生动展示了数字化技术在教育领域的融合和创新应用，多角度地丰富了智慧教育的实践图景。

山东省潍坊市昌乐一中自2013 年开始试行基于BYOD（自带设备办公）的翻转课堂，积极探索实施基于学校自身特色的“二段四步十环节”翻转课堂教学模式。目前已成为国内规模最大、科目最全的翻转课堂实验学校（昌乐一中,2023）。该案例的启示在于，学校应该根据自身的特点和资源，积极探索适合自己的创新教育模式，定制化的校本教育模式可以更好地满足学生的需求，提高育人的成效。

上海市黄浦区卢湾一中心小学自2010 年开始，便探索了将数智技术应用于教育教学碎片化场景。2018 年学校全面启动了数智技术与情感教育双驱动的育人模式探索实践，目前已建立了伴随式、去屏化、全周期数据采集系统。系统能够将数据的采集应用范围拓展至育人全过程，不仅关注学生的知识、能力等数据，还特别关注学生行为、情绪等数据。基于学生数据，系统还建构了精细数字画像，初步建构起“育人全过程融合、教学全流程优化、评价全要素诊断、教师全方位发展”的小学育人新模式（吴蓉瑾,2023）。该案例突出了数据驱动教育发展的独特优势，彰显了育人的全面性和个性化。

除了中小学学校，智慧教育实践也在高等教育领域有所建设。高校的智慧教育校本行动大多通过数字校园建设，带动智能场景创建、智慧教学、智慧实验、智慧科研、智慧管理与服务。

浙江大学积极开展信息技术和教育技术融合与创新的探索和实践，开启“网上浙大”“网上浙大2.0”等教育数字化系统性工程的建设。浙大充分将知识图谱、AIGC 等AI 技术深度运用于“教、学、评、管、用”等各环节，成功打造“学在浙大”“智云课堂”等创新特色应用，最终构建了以学生成长为中心的数智驱动的全链路一体化教学创新体系。这一体系承载在线课程5 万多门次，覆盖800 多间智慧教室，用户点击量超2亿人次，汇聚海量的教学数字资源，做到处处能学、时时能学、人人能学。

上海开放大学构建实时融合的智慧学境。打造线上线下融合的智慧学习空间，建设学历教育和多语言开放在线学习平台以及智慧学习中心，并探索数字孪生的智慧学习元宇宙。提供数据赋能的智能个性化学习服务，将学习者画像、智能助教等融入教学各阶段。设计开放教育大规模混合弹性的智慧教学模式，研制智慧教学指南并开展国际化人工智能助力教师发展培训。上海开放大学通过智慧学境为10 万名开放教育学习者和百万名终身学习者提供了泛在可选的智慧学习服务。

综上所述，智慧教育的校本行动案例为教育数字化转型提供了丰富的中国经验和启示。从技术融合到教学方式创新，从教师专业发展到学习环境优化，数字化技术在促进教育的质量和效益方面具有不可忽视的作用。智慧教育实践不仅展示了数字化教育的实际效果，更为其他学校和教育机构提供了有益的借鉴和参考，有助于推动更广泛的智慧教育创新实践发展。

五、近未来中国智慧教育发展思路

从触手可及的技术及其应用发展出发，本文对中国智慧教育做合乎理性的推演，从而提出“近未来”技术赋能智慧教育的发展思路。在分析高亮成果的基础上，发现近未来智慧教育的发展可以从以下七大方面着手：1）高意识学习；2）技能本位教育；3）人机协同教育；4）数字教材开发与应用；5）教育元宇宙构建；6）教育智慧发展；7）创新人才培养。

（一）高意识学习：学生主体，意识开发

高意识是一种提高认知和感知的状态，在这种状态下，一个人对现实的本质、自我和生活的各种精神方面有更深刻的理解。正如王阳明在《传习录》中所强调的“知而不行，是为不知。行而不知，可以致知”。这一哲学理念传达了高意识的核心思想。

意识开发旨在通过高意识学习激发学习者潜意识，由此转向无意识学习，可以开拓高维度的世界（祝智庭等,2023）。个体在意识和能力发展过程中可能经历四个不同阶段，构成了一种认知成长的轨迹。从“不知何为不知”到“知道何为不知”，再到“知道何为已知”，这个过程可以称之为“高意识学习区”。在这一层个体已经通过学习和积累知识，掌握了一定的技能和经验，能够自信地应对相关情境，因为个体知道自己已经掌握了必要的知识和技能。最后到达最高境界“不知何为已知”，此时个体保持着谦虚和空杯心态，尽管已经积累了丰富的知识和经验但仍愿意不断学习和成长，因为个体开始明白知识是无穷无尽的，永远有待发现和探索的领域。如图8所示。

图8 意识和能力演化的四个层次

高意识生成式学习是学习者在对新旧知识建立关联的基础上立足于高意识层级开展的学习。在这样的学习范式下，学习者首先能提出问题、设定议题，利用技术和工具帮助调查问题空间、解法空间等，接着能甄别、筛选信息，最后经过创新意识和思维技能（如逻辑、发散性、批判、设计思维等）重组与创生，构建出自己的作品（祝智庭等,2023）。

高意识学习的重要性在智能时代越发凸显。这种学习方式是适应快速变革的教育和职业环境的关键，因为它超越了传统的知识获取，强调了深度理解和主动思考，它具有如下特征：

1.认知升级与迭新。在智能时代，知识和技能的更新速度惊人。高意识学习培养了学习者主动寻求新信息、学习新技能的能力，使他们能够更好地适应不断变化的需求。高意识学习通过不断提升认知水平，鼓励学习者思考问题的不同层面和角度，这种深度思考的过程促进了创新，有助于学习者发现新的联系、提出新的问题，从而推动知识的前沿拓展。

2.自主学习。高意识学习强调学习者的主体性和自我驱动。学习者不仅仅是被动地获取信息，还能够积极地选择学习路径、制订学习计划，并反思自己的学习过程。学习者应不满足于表面的知识，应追求对事物的深刻理解，因此要会主动提出质疑，进行批判性思考，从而更好地评估信息的可信度和适用性。此外，还应学会组织、分类和整合知识，形成自己的知识体系，以便更好地应对问题和挑战。

3.跨学科思维。高意识学习需要学习者培养跨学科思维，这是一种能够超越单一领域的思考方式。学习者在高意识学习过程中积极寻找不同领域的知识，并学会将这些知识相互联系，以更全面的方式理解问题，这种综合性思考可以将不同的观点和方法融合，产生创新型的解决方案。

高意识学习的核心为主体意识，围绕主体意识有问题意识、协同意识、审辨意识、价值意识、创造意识和愿景意识等六个要素（祝智庭等,2023），每个要素都对高意识学习的实现起着重要作用。这些要素相互交织，共同推动学习者在学习过程中保持高度的自我意识和目标导向，从而实现更加有效和有意义的学习。高意识学习是适应智能时代的必备技能，主体意识更是强调深度理解、主动思考、创新、自主学习和协同学习，这些都是在现代社会和工作中取得成功所必需的。高意识学习有助于个体不仅适应变革，还能在变革中脱颖而出，推动知识和技术的进步，助力社会的可持续发展。

（二）能力本位教育：技能第一，知识第二

2020 年，世界经济论坛发布了教育4.0 框架，提出了新的教育目标：培养全球公民技能、创新创造技能、技术使用技能、人际沟通协作技能。论坛还提出了四种主流的学习方式，即个性自主学习、随时全纳学习、问题化协作学习、学生内驱终身学习。我们可以发现，论坛凸显了一种技能优先培养的未来教育理念。

“技能第一，知识第二”将是近未来高质量教育的新路径（祝智庭&陈维维,2023）。新时代，我们不应再将获取知识视为终极目标，而是将其视为一种有限但至关重要的工具，用来支持和增强技能的发展。第一，知识的公有性与技能的私有性。知识是可以轻松传授和共享的，它可以在书籍、课堂和互联网上找到。相反，技能通常需要在实际情境中积累和发展，它们更加与个体的经验和实际操作相关。第二，知识的无限性与技能的有限性。知识是无限的，但技能却有明确的范围和应用领域。在教育中，将更多的注意力放在技能的培养上，可以帮助学习者更好地适应实际工作和生活中的需要。第三，知识的获取与技能的形成。知识获取通常涉及记忆和理解，而技能的形成需要反复的实践和情境化的练习。这意味着教育必须更注重提供实际应用和体验，以培养学生的技能。第四，知识的遗忘与技能的持久性。知识容易被遗忘，尤其是在没有实际应用的情况下。相比之下，技能一旦形成，则可以长期保持，甚至通过实际运用而不断加强。最后，当知识缺口出现时，可以随时查找和学习新的知识，而技能的缺口难以迅速弥补，因为它们需要时间和实践来发展。

因此，以技能学习为基础，同时融入知识学习和价值观塑造，是教育领域的一场认知和理念的革命。这一教育模式不仅适用于职业教育和成人教育，还适用于普通教育，因为它有助于培养学生更好地应对现实生活中的挑战，更好地适应快速变化的社会和职业需求。技能第一，知识第二，将引领我们走向更加实用和灵活的高质量教育之路，使学习者能够更好地应对未来的挑战。

（三）人机协同教育：角色互惠，生态发展

ChatGPT 之类的AIGC（人工智能生成内容）技术的涌现，使越来越多的人相信人机协同教育将成为新常态。ChatGPT 不但是集人类知识之大成的“博识者”，同时也是能言善道的“知巧者”，颇有“知者创物，巧者述之”（《周礼·考工记序》）之能。

然而，ChatGPT因其太过通用性，在教育中难免缺乏精准性与个性化。总的来说，ChatGPT的实用性主要通过三种技术路径得到改进与增强。一是通过定制智能代理（Agent），以提示语工程（prompt engineering）为思想媒介，赋能个性化教学、协作学习和虚拟实验。二是通过调用网上现有教育App以利用网络资源的价值以及开发插件以拓展或增强其教育功能。三是通过配置私域数据或知识库以提高内容准确性与专业化水平。如此这般，ChatGPT将演化为新一代智慧教育平台。

对于复杂的问题，往往无法一次就获得完整的答案。人类思考这类问题的时候会把大问题拆解成若干个相关联的小问题，每个小问题再拆成若干个步骤去完成。最近开始火起来的自动化GPT 让Chat-GPT 有了结构化思维能力，能够自我驱动拆解问题，并分步骤不断迭代接近答案，等所有问题都解决后再汇总输出给提问者。自动化GPT 项目目前国际上关注较多的有三类：1）AgentGPT。目前它只是内循环，依靠ChatGPT自身完成任务拆解和任务执行，以求解问题的答案。2）Auto-GPT。它打通了外循环，先由ChatGPT拆解完任务，接着向外部搜索引擎探寻答案，再由ChatGPT进行整合判断，最后里外结合产生最终的结果，输出结果时还可以调用文生图引擎生成插图。3）MetaGPT。它是一个创新的架构，它将有效的人类工作流程注入LLM（大语言模型）驱动的多代理协作中，为解决复杂任务提供了新的途径。三者的主要共性是需要人们通过提示语工程（prompt engineering）表达任务分解与组织实施的想法。为叙述方便起见，本文将诸如此类为教育定制的各种ChatGPT产品统称为EduGPT。

在EduGPT 的加持下，学生为中心的教育理想有望得到真正实现。如图9 所示，学习者将扮演探究者、协作者与思想者角色，他们与EduGPT互动，主要是通过连续设问获得对方构答的作品。实际上，EduGPT 在智能代理的作用下也可以扮演多种角色和设置多样性的学习场景。教师则扮演设计师、教练师与评价师角色，他们的主要任务是对学习者做促进工作和评价服务。技术支持者从师生那里了解需求，通过定制开发、外包开发、平台集成与运行服务，一方面为师生提供直接与间接的服务，另一方面促进EduGPT的持续进化。毫无疑问，教育大模型对教育者起到很大的赋能作用，同时也可以直接或间接对EduGPT起到赋能作用。

图9 ChatGPT赋能学生为中心的学习

（四）数字教材开发与应用：内容为王，体验创新

教材承载知识内容与文化价值，在教育中具有不可或缺性。教材数字化通常是将已有纸媒教材转换为数字形态，这种做法存在很大局限性。而数字教材建设必须在遵循科学性、权威性、规范性、标准化的基础上，融合各项先进技术，进行创新设计与开发。数字教材应带有丰富的智能学具和拓展资源，能够生成仿真场景，支持丰富的学习体验，包括探究学习、协作学习、个性学习和具身学习。

同时，可以积极探索利用EduGPT 开发数字教材，如编制大纲、采集素材、组织内容、编制练习、审查内容等。最终，甚至可以将数字教材加载到EduGPT平台上提供给学习用户。

（五）教育元宇宙构建：平行世界，沉浸学习

2023 年9 月8 日，我国工业和信息化部办公厅、教育部办公厅、文化和旅游部办公厅、国务院国资委办公厅和广电总局办公厅印发关于《元宇宙产业创新发展三年行动计划（2023—2025年）》的通知（中华人民共和国工业和信息化部办公厅等，2023），将一度沉寂的元宇宙研发提到国家议事日程，虽然其重点是发展工业元宇宙，想必也会带动教育元宇宙的开发与应用。

实际上，元宇宙与AI 存在“形”与“神”的关系，我们也可以把ChatGPT 看作是一个思想元宇宙。因为语言、文化、思想三者构成“黄金三角”，Chat-GPT以语言自动化为突破口，可带动人类文化与思想的沟通与发展。此外，利用ChatGPT赋能思想建构的能力，以提示语工程为“塑形语言”，加上利用各类辅助设计工具，可以通过人机协同共建的努力，大大加快虚拟塑形的进程。所以，过去几年元宇宙的浪潮暂时消退，却是让位于AI 的崛起，具有“退一步，进二步”之功效。我们必须认识到，一切工业元宇宙都具有教育功能，正像一切物理空间都可为教育服务一样。

据此，教育元宇宙建设必然要走EduGPT 与元宇宙融合发展的路径。本文建议今后智慧教育资源与平台建设，要以元宇宙架构为依托，构建丰富的教育场景，建设一个平行学习世界，支持真正的沉浸式泛在学习。然而，对于元宇宙的教育作用，仍然存在许多不确定性。本文建议通过“虚拟沙箱”方式在有限范围内先行先试，发现平行世界中教育的核心价值，揭示可能存在的隐性问题并提出解决方案。

值得指出，工业元宇宙建设容易吸引大量资本进入和高技术汇聚，单纯的教育元宇宙建设天然缺乏这种优势。为此，本文建议在建设教育元宇宙过程中，一方面需要政府的资金投入和政策激励，另一方面要与工业元宇宙建设联动，将许多工业元宇宙构件连接到教育元宇宙中。

（六）教育智慧发展：人本智能，智慧升维

为了促进智慧教育健康发展，首先要发展“教育智慧”，一要发展师生智能素养，二要发展多维智慧。教育智慧是人机协同的智慧，包括数据智慧、教学智慧、文化智慧与设计智慧等。

无论在教育中使用多么高端的AI 技术，人的因素永远是第一位的。所以，国际上出现了人本人工智能（Human-CenteredAI,HCAI）的理念。人类为了能够在智能化学习、工作与生活中有较高的“舒适感”，必须积极培植人工智能素养（AI Literacy,AIL）。对于教师而言，仅有AI 素养是不够的，要从素养发展到技能乃至实践智慧。

利用AI 技术的赋能作用，教师要善于促进学生的个性化发展，既要保障学生掌握必备的知识与技能，形成良好的态度与价值观，又要为适应学生差异而创造适宜的学习条件，这就需要发展多维的教育智慧。美国教育技术专家提出的智能化“长尾学习”策略框架（如图10 所示）较好体现了多维教育智慧指导智慧教育的重要性，本文作者对此框架做了一些新的诠释。其中“1区”代表标准化课程内容的学习，可以在精熟学习（Mastery Learning, 又译“掌握学习”）理论的指导下采取数据驱动的精准教学方式，对大多数学生都是适用的。“2 区”采取普适教学设计（Universal Design of Learning, UDL），在对学生做同质分组的基础上，为各组学生创设不同的学习机会并使之获得不同的学习体验。“3 区”最具开放性，鼓励学生按照自己的兴趣自设议题，利用ChatGPT之类的智能化技术开展学习，包括探究学习、问题化学习、项目学习等。当然，ChatGPT 在1区和2区也可以适当使用，取决于师生的AI素养与教育智慧。

图10 适应学生差异性的“长尾学习”策略（Cardona, et al.，2023）

（七）创新人才培养：AI赋能，发展新质

习近平总书记在主持召开新时代推动东北全面振兴座谈会时强调：“积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力，增强发展新动能。”总书记关于新质生产力的论述，启发教育者思考如何加快培养“新质人才”。

笔者认为，“新质人才”是具有AI时代特质的创新人才，具有较强的AI 渗透技能（将AI 技术与各自领域业务融合的本领），较高的人机结队（Human-machine teaming）协同作业与人际协作创新能力，较好的伦理道德与人文价值。具有这些特质的人才具有很强的“破界”能力，包括扩界（Expanding Boundary）、跨界（Cross-boundary）、越界（Transcending Boundary），能够敏锐感知与发现高价值目标与新的发展机会。

强化数字技术的创新和应用构成了新质生产力的关键推动力。相应地，在教育领域，技术的融入对于培育高素质人才具有至关重要的作用。因此，为了能够高效培养新质人才，教育必须运用AI赋能的教育模式，使学习者深刻体验AI的优势与局限性，并获得利用AI有效解决学习、工作、生活中问题的能力。

六、结语

借助分析框架对我国智慧教育文献和应用进行系统性回顾后，我们发现，我国的教育学者和教育实践者在智慧教育领域取得了丰硕的成果。这些成果不仅在智慧教育的理论方面做出了重要贡献，也在实践发展层面起到引领作用。

在智慧教育的理论研究方面，我国学者在分析IBM智慧教育理念的基础上，结合我国教育现状和政策背景，提出了一系列具有独特见解和创新思路的概念和内涵解读。同时，也提出了智慧教育实施的理论框架，不断推动智慧教育理论的发展和完善。

在智慧教育的实践发展方面，我国学者积极探索智慧教育的应用场景和实践模式。对于教学而言，一系列智慧教育软件和在线学习平台得以开发出来，在不同程度上提高了学习的智能性。利用大数据和人工智能技术，实现了学生个性化学习、智能评价等功能。对于区域智慧教育发展而言，多个区域构建了大数据平台，实现了多学校数据互联共治，提高了智慧教育的区域发展。此外，本文还提出了中国智慧教育的实践路径，从“高意识学习、技能本位教育、人机协同教育、数字教材开发与应用、教育元宇宙构建、教育智慧发展、创新人才培养”七大方面提出了近未来的中国智慧教育发展思路。

总体而言，我国的智慧教育在理论和实践发展方面具有引领作用。我国学者为智慧教育的发展提供了理论支持和实践经验，推动了智慧教育在我国乃至全球范围内的进步和创新。

致谢

在本文写作过程中，作者邀请国内高校近二十个团队提供各自在智慧教育领域的高亮研究成果概述，限于篇幅，本文只选用了一小部分，特向各团队同行致以深切的谢意。