数据智能时代因材施教的新发展：主要特征、现实挑战与未来趋势*

杨现民 米桥伟 张 瑶 郑旭东

数据智能时代因材施教的新发展：主要特征、现实挑战与未来趋势*

杨现民 米桥伟 张 瑶 郑旭东[通讯作者]

（江苏师范大学 江苏省教育信息化工程技术研究中心，江苏徐州 221116）

当前，人类社会正加速迈向以高度数据化和高度智能化为核心特征的数据智能时代。在此背景下，因材施教的思想内涵变得更加丰富、人本化和科学化，呈现出对象趋于规模化、目标趋于全面化、过程趋于精准化、模式趋于创新化等四大特征。与此同时，当前国内规模化因材施教在人才评价、教师素养、生涯教育、资源供给、学生学习等方面也面临诸多现实挑战。基于此，文章预测了未来区域内开展规模化因材施教将呈现的发展趋势，并对教育利益相关者实施因材施教分别提出建议，以期为国内各地协调多方力量整体推进规模化因材施教提供方向指引和借鉴。

因材施教；个性化教育；数据智能；大数据；人工智能；创新型人才

在数据智能时代，如何通过新一代信息技术赋能学习方式和教学模式的转变，培养一大批全面发展的创新型人才，已成为国内外教育领域关注的重要议题。而在人类正加速迈进的数据智能时代，数据正成为教育综合改革和数字化转型的核心要素，以数据智能赋能教学模式、学习方式、评价手段和管理途径的变革，是推进规模化因材施教、培养国家所需创新型人才的必经之路。基于此，本研究重点探讨了数据智能时代因材施教的主要特征、发展面临的现实挑战，并预测了其未来发展趋势，以期为国内各地推进规模化因材施教提供参考。

一 人类社会迈向数据智能时代

近年来，在大数据、区块链、超级计算、5G、人工智能等技术的驱动下，人类社会正加速从信息化时代的初级阶段迈向高级阶段，即以高度数据化和高度智能化为核心特征的数据智能时代。在这个时代，社会各行业的管理决策和复杂问题解决都可通过智能算法对现实场景的多源异构数据进行智能化处理和分析，提取其中有价值的信息和知识，使数据具有“智能”特性，以提高社会生产实践活动的治理水平[1]。信息与数据资源正成为数据智能时代重要的生产要素，不断推动人类社会及其生产实践实现万物互联、虚实融合、人机协同、群智开放、智能操控。

进入数据智能时代，世界主要国际组织与国家纷纷开始思考如何应对时代变化对社会发展和人才培养的影响，并逐渐意识到依托新一代信息技术重构学校课程、构建智能学习环境、创新人才培养模式、转变学校组织形态、打造智能化教育新生态对于构建二十一世纪教育新体系的紧迫性和必要性，故开始高度重视以人性化、智能化、多元化及公平包容的形式，培养大批满足智能社会发展需求的多元创新人才。为此，中国教育亟需转变传统的人才培养理念与模式，充分发挥新一代信息技术优势，深入探索推进数据智能驱动的规模化因材施教，以助力科教兴国、人才强国等国家重大战略的落地。

二 数据智能赋能下因材施教的主要特征

1 因材施教教育思想的主要发展脉络

因材施教教育思想已在我国经过了两千多年的发展，其主要发展脉络如图1所示。

图1 我国因材施教教育思想的主要发展脉络

孔子是因材施教教育思想的先行者与实践者。据《论语》记载，“公西华曰：由也问‘闻斯行诸’，子曰：有父兄在。求也问‘闻斯行诸’，子曰：闻斯行之。赤也惑，敢问。子曰：求也退，故进之，由也兼人，故退之”[2]。由此可见，孔子认为每个学生的性格、处事方式等都存在差异，了解每个学生的特点是有效开展因材施教的前提。孟子继承了孔子因材施教的教育思想，在此基础上提出了“教亦多术”“因人而异”等教育观点。此外，孟子还认为，因材施教并不是对学生“放之任之”，而是“大匠不为拙工改废绳墨，羿不为拙射变其彀率”[3]。也就是说，因材施教也需要制定并遵循一定的要求和标准。

唐代的韩愈从人才选拔角度阐述了因材施教的重要性。他以木材和药材为例，来说明如何培育人才：木材与药材的特点不同，因而其各自的用途也有差异，人才亦是如此，应该按照人才自身的特点成就他们[4]。此外，韩愈还认为，教师在开展教育活动时要有伯乐精神，要“懂得”如何识别人才，发现学生的特长，并将他们放在合适的位置上，以免埋没人才。

到了宋代，理学家朱熹正式提出“因材施教”。据记载，朱熹对《论语·先进篇》做了如下注释：“弟子因孔子之言，记此十人，而并目其所长，分为四科。孔子教人，各因其材，于此可见。”[5]此外，朱熹在极力推崇孔子因材施教教育思想的同时，还将学校教育按照学生的年龄大小划分为小学、大学两个阶段：小学阶段以“事教”为主要教育活动，即教学生“学其事”；而大学阶段的教育活动以“理教”为主，即教学生“明其理”。

明清时期，王夫之指出教学本身就不应该是齐一、等同的，他提出了“君子之教因人而进之，有不齐之训焉”的教育理念[6]，认为熟悉和了解学生是实现“因人而进”的关键。此外，他还提出了“以人言之，始则视其质，继则问其志，又进而观其所勉与其所至，而分量殊焉”的教育思想[7]。他认为，要深入了解学生应进一步从四个方面入手：一是学生的先天素质，二是志向大小，三是勤奋程度，四是发展潜能。如果不顾学生的个体差异，对所有学生采取同样的教学方法，将会造成“等之失”的问题，开展的教学活动也就难以达成目标。

到了近代，北京大学校长蔡元培将教育比喻为种植物，提出“干则灌溉之，弱则支持之，畏寒则置之温室，斋食则资以肥料”[8]。他认为，教育者要清楚地知道学生的“身心发达之程序”，而后选择各种各样的方法帮助学生学习和成长。此外，他还主张对“鬼才”“怪才”“天才”等特别的人才施以不同的、特殊的“教练”[9]。教育家陶行知指出，课程设计者必须明确社会的种种需求，将社会需求作为课程分析的一部分来确定教学目标，进而根据学生的心理特征、能力水平、年龄大小等设计更灵活实用的课程，以更加精准、有效地培养人才，并满足社会发展的需求[10]。

新中国成立后，因材施教的教育思想得到了进一步发展。顾明远先生强调“因材施教也需要注重发现和培养学生的特殊才能，全面发展并不等同于平均发展，要综合考虑学生的兴趣、爱好等不同特点，灵活多样地选择教学计划、课程、教材等，这才能把每一个学生的真才实学发挥出来”[11]，并认为将全面发展与因材施教相结合才是办好教育、培养人才的客观规律[12]。此外，南国农先生也指出：“要积极主动地将传统教学手段与现代化教学手段相结合，利用信息技术有效地推进教学改革，改变传统单调的教学方式（模式），以实现学生知识水平提高、学习能力发展、思想品德培养、体力状态提升。”[13]

综上可见，随着各朝各代的教育文化发展和教育思想者、实践者的不断探索，因材施教的内涵及其教育思想有了更为丰富、人本化和科学化的发展。但不容忽视的是，受限于我国班级容量大、优质教育资源供给不充分、教育评价改革推进难等现实问题，因材施教思想仍然难以有效地应用于学校教学实践中。

2 因材施教的主要特征

智能技术赋能的因材施教，正逐步呈现出规模化、全面化、精准化、创新化等四个特征，如图2所示。

图2 智能技术赋能因材施教的主要特征

（1）因材施教对象趋于规模化

当前，智能技术正推动规模化教育与个性化培养有机结合，规模化因材施教已成为新时代教育发展的新使命。数据智能时代的因材施教要关注每一个学生的个性化发展需求，通过大数据和人工智能技术提供面向全体学生的个性化教育支持服务：一方面，通过人机协同教学、高质量作业、精准评价反馈，让师生从过去重复和繁重的讲授、练习、评价等工作中解放出来[14]；另一方面，通过智能技术对所有学生进行数字画像，以精准诊断他们的人格特质、兴趣爱好、发展目标，并个性化定制每一个学生的个性成长方案。

（2）因材施教目标趋于全面化

因材施教的人才培养理念是尊重学生差异，让他们朝着全面、个性、自由、健康的方向发展，培养德、智、体、美、劳“五育”融合发展的社会主义建设者和接班人。为此，数据智能时代开展的因材施教应紧紧与“五育”有机融合，充分释放数据智能灵活、精准、科学开展因材施教活动的创新效能：一方面，要运用数据智能产品促进学生在“五育”方面协同、全面、有效地发展；另一方面，要发挥数据智能的精准化评价优势，打破面向应试教育的单一评价机制，以促进学生“五育”融合发展和实现人生价值为目标，构建多维度、过程性、差异化的新教育评价模式，助力所有学生成长为全面发展的人才。

（3）因材施教过程趋于精准化

因材施教的过程可划分为识别不同学生的差异、开展个性化教学、学生规划发展与动态评价等三个关键环节[15]。在以往的因材施教过程中，教育工作者难以客观且精准地开展识材、育才和评才等工作，这成为了妨碍因材施教常态化和规模化的主要障碍。为此，未来的因材施教活动需借助智能技术手段，在学情分析与学业诊断、教学管理与服务、精准评价与反馈指导等关键环节提升精准性和有效性。例如，教育工作者可利用数据挖掘、机器学习、知识图谱、智能推荐等技术，对学情进行精准分析，识别与诊断师生的潜在需求，差异化推送优质资源与服务；同时，通过基于实时数据分析的伴随式评价，帮助教师有针对性、精准化地调整教学策略，并以人机协同方式进行精准辅导答疑[16]。

（4）因材施教模式趋于创新化

当今时代，大数据、人工智能、区块链等智能技术正全面推动教育流程再造、教育模式重构、教育供给方式重组、教育与人才培养体系重建。值得关注的是，智能技术和因材施教的融合创新，正不断催生出差异化、智能化、创新化的因材施教模式，更加灵活、多样地促进规模化创新人才培养。智能技术赋能的智慧教学、自适应学习、伴随式评价、智能化管理等因材施教新模式，已引起了越来越多教育工作者的关注，并已在江浙沪等地得到了探索性应用。

三 规模化因材施教面临的现实挑战

作为世界人口大国，我国在实施创新型国家建设战略的进程中迫切需要发挥大数据、人工智能等新一代信息技术的优势，构建“面向人人、适合人人”的现代化教育体系，开展智能技术支持和赋能的规模化因材施教，以大批培养“五育”融合发展的社会主义建设者和接班人。然而，规模化因材施教在落地的过程中还面临诸多现实挑战，主要表现为：

1 科学的人才评价观尚未完全树立，影响教育评价改革的进程

如何科学地认识人才，是因材施教的基本问题。科学的人才评价标准需要突出多元化和个性化，使“人人皆可成才，人人尽展其才”，既“不能用一把尺子衡量所有人”，也不能用一种模式教育所有人。当前，各地各校都在推进“破五唯”，纠正不合理、不科学的教育评价机制，建立更加符合新时代要求的科学人才观。但破除旧观念、旧机制是一个长期且艰难的过程，当前不少学校、家庭和社会对人才的评价仍然停留在以考试、升学为主导的“应试”层面，严重阻碍了规模化因材施教的有效推进。因此，基础教育领域亟需有效破除“唯分数”和“唯升学”难题，以推动基础教育领域的系统性评价改革。

2 教师队伍的数据素养不高，制约了教育数据价值的发挥

有一支兼具良好数据素养和专业素养的教师队伍，是高质量开展规模化因材施教的前提。2021年，教育部发布《中小学教师信息化教育教学能力发展框架》[17]，对教师应该具备的数据处理、分析与应用能力提出了明确要求，包括“评价数据的伴随式采集”“数据可视化呈现与解读”“基于数据的个别化指导”“应用数据分析模型”“创建数据分析微模型”等。此外，我国多地也通过开展教师数据素养专题培训工作，一定程度上提高了教师的数据意识。但需注意的是，我国教师的数据处理、分析、解读与应用能力仍然不足[18]，仍未能充分激活教学数据的价值，影响了精准教学的推进速度和实施成效。此外，我国教育管理者在数据驱动的教育决策、数据驱动的教育治理等方面还存在短板，亟需提升他们的数据素养，以支持规模化因材施教实施与管理的科学化、精准化、高效化。

3 中小学对生涯规划教育的重视度不够，实施效果欠佳

2019年，国务院发布《关于新时代推进普通高中育人方式改革的指导意见》[19]，明确指出要切实提高学生的学业规划能力和生涯规划能力。随后，上海、浙江、青岛等地也印发了中小学生生涯教育的指导性文件。尽管这些文件对引导和指导各类中小学开展生涯规划教育有重要意义，但从一线学校的整体实践成效来看，多数学校并未将其作为重点工作加以落实、推进，主要表现为：一方面，学校缺少专业教师，难以对学生生涯规划进行科学指导；另一方面，学校对生涯规划教育的认识还不全面，多局限于高考选科和院校报考方面，而缺少对职业认知、人生志向等长远人生规划和个人发展方面生涯规划的指导。

4 优质教育资源供给不足，选科走班和“双减”面临巨大压力

我国基础教育规模庞大，若要满足每位学生的个性学习和发展需求、全面推进和实现规模化因材施教，就必须构建优质、多元的数字教育资源供给体系。随着国家数字教育资源公共服务体系的建立与运行，基础教育领域的数字资源汇聚和共享水平有了明显提升。与此同时，面向规模化因材施教的优质教育资源供给也面临着一些问题，如多元、优质的个性化教育资源供给体系尚未形成，个性化教育资源供给的数量和质量仍然无法满足实际需求；区域教育部门及中小学的优质教育资源供给能力不足，学校开展的选科走班和“双减”工作（如课后延时服务、高质量作业布置等）等面临较大挑战。

5 学生自主学习力不强，亟需提高符合智能时代特征的学习力

规模化因材施教除了对学校、教师、教育行政部门等提出了新要求，也对学生的自主和自律学习能力提出了较高要求。特别是在信息大爆炸的智能时代，其为学生的个性化、自主性学习提供了大量开放共享的优质资源，同时为学生开展精准化、适应性学习提供了智能技术工具。但对于中小学生而言，在智能时代开展自主学习面临诸多挑战，如需具备更强的自律、自控和自我调节能力，需提高学业计划、评价和反思的学习力，需提升合理规划在线学习路径、时间并克服沉迷网络的能力等。

四 规模化因材施教的发展趋势

当前，江浙沪等地已开始探索智能时代的规模化因材施教，并在新型基础设施建设、优质资源供给、教育教学改革等方面取得了重要进展。结合上述规模化因材施教的新特征、面临的现实挑战，本研究从信息化视角预测未来区域内开展的规模化因材施教将呈现五大发展趋势：

1 区域教育大数据平台成为新型基础设施，各地逐步加强教育数据的汇聚共享与分析应用

《教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》明确提出，要构建新型数据中心、促进教育数据应用[20]。教育大数据平台作为“平台体系新型基础设施”，在支撑区域教育高质量发展、推进规模化因材施教的过程中扮演着“数据智脑”的重要角色。近年来，江浙沪等地陆续启动教育大数据建设项目，研发、部署区域性的教育大数据分析服务平台[21]，在全国发挥了较好的示范作用，这将带动更多地区加快教育大数据平台建设，并探索更加成熟的教育数据汇聚共享、多元深度分析技术方案。

2 教育资源与服务供给走向大规模社会化协同，显著增强教育资源与服务的可选择性

因材施教的本质是个性化教育，而面向人人的个性化教育需要海量、丰富的优质资源作保障。新冠肺炎疫情期间的超大规模线上教育实践充分证明，唯有采用基于互联网的大规模社会化协同模式[22]，才能充分供给人人所需的优质教育资源与个性化教学服务。在未来较长一段时间内，教育资源与服务的供给侧结构性改革应坚持“广汇聚，共创享，多模态”的教育大资源观[23]，充分发挥大数据、5G、人工智能等智能技术的优势，探索完善优质教育资源与服务的社会化协同、精准供给模式，以更好地支持和推进各地开展规模化因材施教。

3 基于全维数据的学生画像日益流行，成为学生综合素质评价改革的关键技术

《深化新时代教育评价改革总体方案》明确提出，要“突出实施学生综合素质评价”“完善综合素质评价体系”[24]。近年来，学生综合素质评价已引起教育部门和各类学校的高度重视，各地开始积极部署学生综合素质评价系统，期望通过信息化手段开展更全面、更客观的学生成长评价。另外，基于大数据的用户画像技术在记录学生成长轨迹、精准刻画学生成长“肖像”等方面具有天然优势，非常适用于学生综合素质评价[25]。可以预见，将有越来越多的学生综合素质评价系统、精准教学系统等信息化平台嵌入学生画像功能模块，推动实现多维度、多模态数据的动态获取，并以可视化方式描述、诊断和预测学生的综合发展情况。

4 数据驱动的精准教学改革实验逐步扩大和深化，步入区域规模化发展的新阶段

数据驱动的精准教学可以有效发挥教学数据价值，以支持教师开展课前的精准备课、课中的精细授导和课后的精益辅导，最终实现教师的“精准化教”和学生的“个性化学”[26]。精准教学代表了信息化教学发展的新方向，不失为一种落实国家“双减”政策的有效教学方式。值得一提的是，多地多校在“十三五”期间积极开展数据驱动的精准教学改革，并已在教学模式、数据应用、资源建设等方面积累了宝贵经验。在“十四五”及未来一段时间内，数据驱动的精准教学将从“单校推进模式”转向“区域推进模式”，以实现其在更大范围内的探索、推广和普及。此外，有关信息技术教学应用的伦理失范问题及其治理[27]，也将成为教育研究者和实践者关注的重点。

5 大数据、5G、人工智能等智能技术加速融入智慧校园建设，助力提升服务育人水平

近年来，国内中小学智慧校园建设取得了重要进展，各地也在积极开展省级、市级智慧校园的合格校和示范校评选认定，极大地促进了中小学的信息化建设与应用。特别是大数据、5G、人工智能等信息技术与学校教学、管理、服务等业务的持续深度融合，加速推进了校园安全、图书借阅、餐饮消费、考勤管理、心理辅导等服务向智能化、个性化、精准化服务转型。值得关注的是，智能教育服务秉承“服务育人”的教育理念，重在促进师生的成长与发展，这代表了智能技术与教育深度融合的未来发展方向。

五 对教育利益相关者的建议

在数据智能时代，因材施教的高质量实施是一项庞大的系统工程，需要教育行政部门、中小学校、学校师生、教育行业从业者等所有教育利益相关者积极参与。基于此，本研究从信息化视角出发，对教育利益相关者实施因材施教分别提出如下建议：

1 对教育行政部门的建议

教育行政部门要持续加强顶层设计，重点从以下方面推进智能时代的因材施教工作：①加强教育新型基础设施建设，升级区域教育云平台，促进教育数据汇聚共享与分析应用，着力提升各种应用系统的智能性和体验感，为推进规模化因材施教夯实“数字基座”。②探索建立教师智力资源线上流转的支持体系，提高优质资源的覆盖面和供给率，促进区域教育优质、均衡发展。③加强教育管理人员的数据素养培养，着力提升其基于数据的教育科学决策能力，打造一支“数据素养高”“专业水平高”的“双高型”教育管理者队伍。④建立学校生涯规划教育的监督和评价体系，开展线上线下相结合的专项督查和指导工作，同时设立一批试点区和试点校进行示范引领，有序推进生涯规划教育的落实、落细。

2 对中小学校的建议

中小学校是因材施教的实践主体，建议重点做好以下工作：①持续推进智慧校园建设，完善学校信息化基础支撑环境，加强校本资源的开发与应用，多渠道整合国家、社会、企业、社区等提供的优质教育资源，服务于学校“五育”融合发展，解决课后延时服务面临的师资和课程资源严重短缺的问题。②建立课内课外、校内校外、线上线下相融合的大教学体系，探索推广信息化条件下的新型教与学模式，开展基于数据、证据导向的教学效果评估，高度重视信息化教学对学生学业发展与身心健康的影响。③建立渗透式教师数据素养培养机制，突出校本培训的场景化、案例化、微型化，通过专题实训、活动带动、文化浸润等多种方式，持续提升教师的数据素养水平。④坚决落实各级教育行政部门对加强中小学生生涯教育的指导意见，加强生涯教育指导师资力量与课程资源的建设；同时，加强对学生选科升学、职业认知、人生志向等的全方位指导，增强学生对自我发展路向的设计与把控能力。⑤开展学生综合素质评价，为每位学生建立成长档案袋，生成动态全息的学生画像，客观记录、精准诊断学生的“五育”发展情况，为精准识材、多元育才和个性成才提供数据支撑。

3 对学校师生的建议

对学校教师而言，开展因材施教活动时要注意：①热爱每位学生，坚持科学的人才观和育人观，相信每位学生都能成才。②热爱信息技术，善用各种智能技术与工具，改进学科教学的方式、方法，设计高质量的作业，开展更加高效、精准的学业辅导。③善用教学数据，能够借助信息化平台实现教学、管理数据的伴随式采集与及时分析，提高教学数据分析报告的解读能力，让数据更好地服务于教学工作和自身专业成长。

对中小学生而言，参与因材施教活动时要注意：①客观地认识自己，能从学生画像中精准感知自身的优势和不足，明确改进重点与发展方向。②加强自主学习能力的培养，健康、合理地使用平板电脑、智能手机等开展学习活动，学会利用技术工具做好学习计划、执行、调节、评价与反思，提升适应智能时代的学习与生存能力。③实现全面而有个性的发展，摒弃“主副科”观念，着眼德、智、体、美、劳全面发展，在此基础上发展个性、发挥所长，增强竞争力。

4 对教育行业从业者的建议

规模化因材施教离不开教育信息化行业力量的强力支撑，建议教育信息化从业者做好以下工作：①深刻领会国家教育政策特别是教育信息化相关文件传达的精神，加强对教育管理部门与一线学校的需求调研，精准把好信息化产品的需求关。②加大教育大数据产品的研发投入，高度重视数据分析模型构建与产品体验感设计。③加强行业标准意识，在产品开发与运营的过程中要切实遵守教育信息化领域的相关标准与规范，支持业务系统之间的数据互联互通，同时保证数据安全。④做好技术支持服务，要从思想上认识到教育信息化产品绝不是“一锤子买卖”，因此要在约定时间内对用户购买的信息化产品提供不断线、及时、优质的运维服务。

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The New Development of Teaching in Accordance with Aptitude in the Era of Data Intelligence: Key Characteristics, Practical Challenges and Future Trends

YANG Xian-min MI Qiao-wei ZHANG Yao ZHENG Xu-dong[Corresponding Author]

At present, human society is accelerating towards the data intelligence era which is characterized by high data and high intelligence. Under this background, the ideological connotation of teaching students in accordance with their aptitude has become richer, more humanistic and scientific, which showed the four new characteristics of the object tending to be large-scale, the goal tending to be comprehensive, the process tending to be accurate, and the model tending to be innovative. At the same time, the large-scale teaching in accordance with aptitude faced many practical challenges in terms of talent evaluation, teachers’ literacy, career education, resource supply, and students’ learning. Based on this, the development trends of the implementation of large-scale teaching in accordance with aptitude in the region in the future were predicted. In addition, relevant suggestions for different educational stakeholders to implement teaching students in accordance with aptitude were proposed, expecting to provide direction guidance and reference for all localities in China to coordinate multi-party forces to promote large-scale teaching in accordance with aptitude as a whole.

teaching in accordance with aptitude; individualized education; data intelligence; big data; artificial intelligence; innovative talents

G40-057

A

1009—8097（2022）05—0005—09

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.05.001

基金项目：本文为国家自然科学基金面上项目“网络学习资源群体进化的规律识别与预警技术研究”（项目编号：62077030）、江苏省教育科学“十三五”规划重点资助课题“中小学教师数据素养培训体系设计与区域规模化实践研究”（项目编号：B-a/2020/01/12）的阶段性研究成果，并受江苏省高校“青蓝工程”资助。

杨现民，教授，博士，研究方向为智慧教育、教育大数据、网络学习资源、技术增强学习等，邮箱为yangxianmin8888@163.com。

2022年2月14日

编辑：小米