新冠疫情背景下智慧学境建设与探索

杨 洁，许 馨，于洪洁，王益国

（1.中国海洋大学 信息化教学中心；2.中国海洋大学 基础教学中心，山东 青岛 266100）

0 引言

当前，人类社会发展面临众多全球性挑战与危机，特别是席卷全球的新冠疫情，推动着高等教育的教学方式发生前所未有的巨变。新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，推动了高等教育信息化、数字化和智能化进程。《教育信息化2.0 行动计划》提出要构建网络化、数字化、智能化、个性化、终身化的教育体系［1］；《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》强调以技术迭代、软硬兼备、数据驱动、协同融合、平台聚力、价值赋能为特征，加快推进教育新基建，促进线上线下教育融合发展，推动教育数字转型、智能升级、融合创新，支撑教育高质量发展［2］。高校通过推进信息技术与教育的深度融合，转换教育发展动力结构，促进教育理念重塑、结构重组、流程再造、内容重构和模式重建，形成更加高效、更加公平、更有质量的高等教育教学模式。

疫情防控加速了高等教育数字化转型，推动着教学模式、评价模式和“以学生为中心”理念落实等方面的变革，共同促进智慧学境建设［3-5］。一是促进教学模式转变，从传统的课堂教学转变为线上线下融合的混合教学，打破了原有以课堂为中心的教学模式，重构虚拟教学空间，建立一种以互联网为基础的“泛中心”新型教学模式；二是促进教育评价变革，从传统课堂评价转变为过程化精准评价［6］；三是促进“以学生为中心”的教育理念落实［7］。

1 智慧学境建设

智慧教育主张“以学生为中心”，旨在通过信息化技术促进学生个性化发展，作为智慧教育技术支撑的智慧学习环境，也日益受到学者的关注。2012 年，黄荣怀等［8］提出智慧学习环境的概念，随后不同学者从各自角度提出智慧学习环境构想。黄荣怀等［8］认为，智慧学习环境是一种学习场所或活动空间，其目的是通过感知学习情景、识别学习者特征、提供合适的学习资源与便利的互动工具、自动记录学习过程和评测学习结果以促进学习者有效学习［8-9］。祝智庭等［10-12］认为，智慧学习环境是以现代教与学的相关理论为指导，以新一代信息技术为支撑，能够识别学习者特征和学习情境，并可以对学习过程产生新数据或历史数据以进行科学分析和数据挖掘，灵活生成最佳适配学习任务和活动的新型学习环境。

国外学者基于其国家的教育特征也对智慧学境进行了定义，Spector［13］提出评价学习环境是否“智慧”的指标框架，Koper等［14］将智能学习环境定义为通过数字、内容感知和自适应设备的物理环境，目的是促进更好、更快地学习。Gambo 等［15］探讨了教学设计和学习评估过程，提出智能学习环境教学和教育需求模型（SLE-PERM），用于开发和评估自我调节的智能学习环境。

伴随高校人才培养目标的改变，教育支撑体系也随之发生改变，未来教育必然是架构在互联网上的新教育［16］，学习环境将发生重大变化。传统课堂中的学习多以面对面的知识加工型学习为主，学生的学习进度步调一致，学习路径同质化和线性化，学习方法单一化，不利于学生个性化学习和创新能力培养［17］。随着信息技术的发展，出现了数字化学习、移动学习、泛在学习和智慧学习等技术赋能课堂的多种形态。经过多年发展，技术增强的学习环境也由数字化学习环境发展为智慧学境，它是数字化学习的高端形态［8］。智慧学境支撑下的教育教学，能够实现学生个性化学习，形成以知识联通学习为主，强调构建规格多型、路径多样、评价多元的教学生态环境［18］。

高校智慧学境建设主要分为3 个层次：基础设施、支撑平台、融合应用。区别于传统的智慧学习环境建设，本文主要探讨后疫情时代智慧学境在基础设施、支撑平台和融合应用3 个层面的拓展与创新，讨论信息技术与教育教学融合发展方法，以及智慧学境和教学大数据实践应用。

Fig.1 Three levels of the construction of smart learning environment图1 智慧学境建设的3个层次

1.1 基础设施

基础设施建设是智慧学境生态系统的基础，主要分为以下几个方面：

（1）空间环境建设。多媒体教室、智能研讨型教室、录播教室、直播互动教室、开放式学习空间等多样化新型学习空间环境承载教与学行为的发生，支持学生进行个性化学习、协作学习、远程和同步学习。

（2）课堂教学支撑设施建设。传统多媒体教学设施、师生互动工具、多屏互动工具、投屏工具和直播录播工具等满足教师各类教学需求，适配多样化的教学业务场景，促进师生、生生之间的交流与协作。

（3）数字化资源建设。在线课程、数字化教材、实验实践资源、学术报告类资源等数字化资源具有方便、快捷、不受时空限制等特点，是数字化学习的基础，也是后疫情时代线上线下融合教学的必要条件。

在基础设施建设方面，学校自2017 年起先后启动“研讨型教室”“沉浸式直播互动教室”“微课录播教室”“树下学习空间”“标准化考场改造”和“多媒体设备集中管控”等建设项目，不断优化学习空间环境、升级改造教学设备、建设新型教学空间和丰富数字化教学资源，打造了开放、多样、灵活、稳定和易用的智慧学境，对推进教学改革与创新、促进学生全面发展起到关键作用。

1.2 支撑平台

根据“教、学、管、评”等各方面的需求，支撑平台主要分为以下5个部分：

（1）教学支持软件平台。师生互动软件、多屏互动软件、投屏软件、设备集中管控软件等软件或系统，极大提高了教室等学习空间的灵活度、实用性和便捷性。

（2）在线教学平台。突破教学场景的时空界限，实现教学资源云共享，为新冠疫情背景下线上线下混合学习奠定基础，为全体学生的个性化学习、重复学习和随时随地学习提供支持。

（3）课堂管理平台。有助于教师实时掌握学生的学习进度情况，增加对学生过程化学习效果的评估，促进“以学生为中心”的课堂重构，推动课堂教学模式变革。

（4）学生评教系统。通过该系统获取学生对教学效果的反馈，为教师提高教育教学能力和改进教学方法提供依据，为教学质量的持续改进提供参考。

（5）教务管理系统。完成教务日常管理工作，提高教务管理工作质量和成效。

在支撑平台建设方面，学校着力构建了以Bb 在线教学平台为主体、辅以其他教学工具的多元在线教学模式，先后启动了“Bb 教学平台升级”“Mediasite 视频管理平台建设”和“ClassIn 直播课堂”等信息化项目。建设完成“麦克斯”学生评教系统，及时获取学生对教师教学情况的反馈。通过项目实施，不断革新信息化教学手段，破除时空局限、整合教学资源、实现数据集中管控与分析，为实施后疫情时代的大规模线上教学、线上线下混合教学和跨校区教学提供有力保障。

1.3 融合应用

基础设施和平台建设是教育信息化融合应用的软硬件基础，共同支撑实现混合式教学、翻转课堂教学、师生在线交流、大规模学习监控和教育大数据应用等融合应用。智慧学境中的融合应用主要分为以下方面：①实现混合教学和翻转课堂等新型教学模式，打破传统课堂中的时空限制，增加授课方式、师生互动和学生学习的自主性和灵活性，有助于培养学生自主学习能力；②学生学习效果监控，教师通过课堂管理工具可以实时评估每一个学生的知识掌握情况，以便教师有针对性地调整授课进度和教学方法；③生成教学大数据，以加快实现精准化教学、个性化学习和科学化管理目标。

在基础设施和平台建设融合应用方面，学校建设形成“教学大数据平台”“学生大数据中心”和“教师大数据中心”，通过建模分析形成学生画像和教师画像等，以不断赋能教育教学、学生管理、学习支持和危机干预等多个环节。

2 教学大数据赋能教育教学

智慧教育的深入发展离不开智慧学境建设和大数据支撑，管理大数据与教学大数据共同成为智慧教育新生态建设的基础部件，管理大数据有助于高校进行数据治理和科学决策，教学大数据对教育教学改革起到重要作用。教学大数据是综合运用数理统计、机器学习、数据挖掘、模式识别等技术，在对教学数据进行预处理、探索性分析的基础上，通过分析模型、预测模型构建，从数据中提取出有价值的信息，以促进教学过程优化与教育变革［19］。

后疫情时代，教学大数据不仅包括校园环境下的教学活动、管理活动、科研活动和校园生活中产生的数据，还包括在网络环境和虚拟环境中的“教”“学”“考”“评”和“支持服务”数据。教学大数据的核心是通过建模产生学生画像、教师画像、课程画像和专业画像，如图2 所示。在“教”的方面，教师可以依托智慧学境根据教学需求对学生的学习状况进行监测、评价、诊断和干预。在“学”的方面，为学生制定个性化的学习路径，降低学生的学习门槛，及时作出较为准确的学生学习预警判断，提高学生学业成功率。在“管”的方面，教学大数据辅助管理者综合掌握教学与管理综合状况，摆脱粗放式、直觉驱动的管理模式，对高校精准管理和科学决策起到重要的支持和调节作用。在“支持服务”方面，学习系统基于学生画像和学生学习状态，可以推送适合学生知识掌握水平的个性化学习内容。

Fig.2 Core application of teaching big data图2 教学大数据的核心应用

教学大数据赋能教育教学全过程，为学校教学管理和决策提供数据支撑和依据，为教学模式改革和教学创新提供客观及时的反馈，为个性化教学提供数据和平台基础［20］。从大数据的视角重新审视教与学，有助于全面关注教师的过程化教学、关注教师的教学成果；有助于全面关注学生的学习全过程、关注学生个性化学习与发展；有助于整合各种数据资源辅助进行高效管理和科学决策；有助于建立分层分类教学评价体系，促进高校实现教学监测常态化、数据管理制度化；有助于更加准确地掌握教学现状，帮助教师更加针对性地优化教学设计，提高教学质量。

3 智慧学境应用效果

智慧学境支撑实现多维度、多层次的教学状况分析和展示。通过学生课程数据、课堂成绩数据、课堂互动数据、课堂教学反馈数据等，分析课堂教学状态，实现课堂教学效果量化；基于教师线上教学工作时间、工作内容、课程创建和资源使用等数据，通过构建多因子回归模型计算影响教学效果的因子权重，实现线上教学效果量化；利用学生评教、督导评教、综合评教等的评教数据，分析量化教师课上课下的整体教学效果；通过各种教与学数据量化，综合测评教师教学能力及学生学业情况。

学校通过信息化平台对2019-2022 年开设的理论课程进行学生学习体验调查，具体情况如表1所示。

通过数据（见表2）分析发现，在智慧学境支撑下：①93%以上的学生认为，教师采用启发式、互动性教学的效果较好，教师更加注重培养学生分析和解决问题的能力；②93%以上的学生认为，教师依托教学平台为课程设置的考核项目具有多样性（包括如作业、考试、口头报告、小组学习、课程报告、课程设计等），便于引导学生学习；③92%以上的学生认为，通过不断优化改革，课程教学方法较好地激发了学生的学习兴趣并调动了学生的学习积极性；④91%以上的学生认为，教师通过教学平台对学生给予及时有效的反馈，帮助学生改进学习的效果较好；⑤91%以上的学生认为，教师通过信息化平台分享给学生教材以外的学习资源更多，对学生学习更加有效。

Table 1 Scope of study experience survey表1 学习体验调查范围

Table 2 Survey results of students' learning experience 2019-2022表2 2019-2022年学生学习体验调查结果（%）

Fig.3 Survey results of students' learning experience 2019-2022图3 2019 -2022年学生学习体验调查结果

智慧学境支撑高校精准评价、科学决策。教学大数据不只是数据的简单统计和可视化呈现，更重要的是为决策和分析提供支撑。教学大数据是基础，教育教学理论与方法是依据，机器学习、数据挖掘等技术是手段，共同促进“教学质量保障与持续改进”的科学决策。通过不断优化以教学大数据为基础的各类画像和模型，可以实时有针对性地改进和提升教学。同样，依托教学大数据和模型，高校管理部门更加“决策有据”。智慧学境应用的最终目标是：指导学生进行更精益的“学”；辅助教师进行更精准的“教”；辅助决策管理部门更科学的“管”。

4 未来展望

疫情是危机也是契机，改变了教育教学和组织管理生态，促进产生了一个线上线下联动的大学。疫情防控的特殊要求，不断打破传统课堂教学的“稳态”，通过与新理论、新技术和新方法的融合形成“新常态”。新冠疫情背景下智慧学境建设，不仅仅面临硬件、技术和管理层面上的挑战，还面临着观念与理论、制度与治理、生存与竞争、安全与隐私等方面的重大变革。