教育大数据与智能教育的深层逻辑
2018-01-16张海
张海
教育大数据
何为大数据?大数据必须包含海量数据的搜集、处理和應用。大数据搜集依靠泛在网络,大数据处理依靠智慧技术,大数据应用依靠学科问题。因此,教育大数据应用的关键是数据驱动,教育为本。首先要寻找学科问题。问题是学科的生命线,没有问题的学科即将走向衰亡。其次要寻找方法。寻求复杂事物背后的数理化模型是一门学科的制高点。我们身处的世界是一个机械化运作的数学公理系统吗?这个数学公理系统是否有算法可以求解?运用复杂系统的动力学模型可以解释人类的认知过程。最后是建立科学的解题路线。因此,我们试图建立一个循证实践的框架体系,试图通过教学实践共同体,对教学视频的分析,得出临床教育技术诊断的基本规则,寻找卓越教师培养体系的科学支点,以期进入人工智能与教育深度融合深水区进行探索。
智能教育
2017年7月,国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》,规划中这样定义智能教育:“开发立体综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台。开发智能教育助理,建立智能、快速、全面的教育分析系统。建立以学习者为中心的教育环境,提供精准推送的教育服务,实现日常教育和终身教育定制化。”为何称其为新一代人工智能?研究者把人工智能分成两大类:一类是符号智能,以知识为基础,通过推理进行问题求解,即传统人工智能;另一类是计算智能,以数据为基础,通过训练建立联系,进行问题求解,即新一代人工智能。新一代人工智能就是基于大数据的人工智能,它启动了教育技术3.0范式的号角(如上表),使得教育部长陈宝生倡导的“课堂革命”成为可能。
知识媒体动力学
世界顶级杂志《科学》2013年的一项研究表明,在一节课的教学设计上,教师存在205万亿种选择。教育现场有两大核心关键问题:一是如何设计好一节课,即教学设计的生长机制问题;二是如何做一名好教师,即卓越教师的生长机制问题。这两大关键问题,必须通过建立教育现场研究实验室来进行研究。知识媒体动力学是将知识媒体视为动态复杂网络,使用课堂观察、结构方程和网络科学研究方法,关注学科知识和学生作为早发节点、信息技术作为关联路径的高效课堂知识网络如何产生,对TPACK和卓越教师的生长机制进行探索性研究的科学。随着教育大数据、智能教育研究的逐步推进,研究真实教育现场的动态发展机制的知识媒体动力学必将成为教育技术研究的新范式。endprint