数字时代下，教育大数据的数据模型是可以共享的，并且具有面向对象的继承性，大规模教育数据共享是我国教育数字化转型建设应用的基础，一起随信息技术学科考试系统小编看看如何以数据共享推动教育转型~

教育部教育信息化专家、首都师范大学教授方海光

2022年是我国教育数字化转型元年，教育领域进入全面推进数字化转型的时代。教育部教育信息化专家、首都师范大学教授方海光认为，教育数字化转型是一个跨领域的综合性问题，需要从整体出发，更好地平衡政策、经济、社会和技术等方面的困难。而大规模教育数据共享是我国教育数字化转型建设应用的基础。“我们应该积极迎接教育数字化转型，通过数据来分析学习，从整体上赋能教与学的变革，进一步彰显教育数据共享价值。”

应如何理解教育数字化？

方海光：我们经常容易将信息化、智能化、数字化这几个概念混淆。我认为，教育数字化是一个宏观的概念，是通过积累教育信息化过程中的成熟经验，发挥技术的优势，改造教育教学本身，它对信息化的进程起到了加速和催化的作用。数字化实际是信息化的更高阶段。在推动教育数字化的过程中，我们会用到智能化技术，还包括新材料、新发明等其他新技术。所以，教育数字化是更全面地规划我国教育，先从整体上进行布局和推动，再具体到各个省市地区和学校落地的系统化的过程。

教育数字化转型，不仅仅是简单地应用数字化的技术手段，将现实世界记录到数字世界之中，更是充分发挥数字化和技术的优势，比如说大数据、人工智能，甚至包括元宇宙技术，将教育教学活动迁移至数字世界，变革和重构整个教育决策的过程。它可以形成一种新型的教学环境、体验和生态，是一条重要的、系统化发展的途径。

您如何看待教育数字化和教育变革之间的关系？

方海光：教育数字化是更高位的、系统的建设，它可以从整体上赋能教与学变革，转变教育的评价，扩展教育评价的范围，使教育评价更加全面和客观，为学习模式的转变提供支撑，从根本上提高整个教与学的质量。通过教育数字化系统化的建设、思维方式的转变，以及数据科学等新研究方法的引入，我们能更综合、全面地看待教育变革的过程，并从三个方面推动教育教学的变革：一是赋能教师的精准教学；二是促进学生的个性化学习；三是赋能教育评价的变革。

具体来说，教育数字化对教育变革有四个重要意义。

第一， 新型的教育数字化过程，可以形成教育本身的逻辑闭环，使得教育在任何环节和任何活动中都能形成一个微观的自我评价过程。这样有利于教育主导方比如教育局、学校、老师甚至是公益组织对教育进行自我优化，也能形成教育生态的良性演化。

第二，新型的教育数字化环境，实现了线上线下的统一，或者虚拟和现实空间的统一，教学形成了跨时空的拓展，有利于我们对于新型的跨时空学习的全过程、全时空的评价和把握，有利于教育长期的、良性的发展。

第三，新型的教育数字化技术，比以往任何时候都能更准确地定位，这有利于我们发挥不同技术在教育教学中的优势。

第四，新型的教育数字化规划，带来了规模化的效应。比如说慕课、跨区域的教研、国家智慧教育平台、国家级的教师培训等，这些措施能形成规模化，并为全民素质和教育质量的提高带来良好的群体效应。

实现教育数字化转型，当前还存在哪些困难？

方海光：经过教育信息化多年的积累，包括信息技术教育、智慧教育、智能教育、科技教育等应用的积累，现在我们也面临着进一步发展的瓶颈。

这个瓶颈在于——我们已经在环境和基础设施建设方面达到了一定程度，接下来除了继续发展规模，更多是质量上的要求，特别是如何通过数字化的手段来评价教学的整个过程质量。具体来说，实现教育数字化转型需要从政策、经济、社会和技术等四个方面进行系统思考。

第一， 从政策的角度更全面地看待问题，考虑是否会受到政策等因素的制约和要求，这是非常必要的一点。比如说什么数据是可用的，什么数据是有隐私的，什么技术有它独到的优势等，都需要综合考虑。

第二， 经济方面是一个主要问题。比如说我国的西部欠发达地区、少数民族地区、偏远地区，这些地方在信息化方面的投入受到了很大的制约。所以从国家的角度来讲，对西部农村进行一些政策方面的倾斜，这些措施都是在弥补经济发展不平衡的问题。

第三， 随着我国经济的高速发展，社会和公众对教育的不同层面有了更高质量或更高标准的要求，很多学校需要通过全面的数字化建设，进一步提升办学质量，更好地满足各方对教育的要求。

第四， 技术本身的发展也会带来教育数字化转型的挑战。一方面，技术的发展非常迅速，新技术层出不穷， 相形之下旧技术更低效。另一方面，也存在很多技术应用伦理方面的问题。

总之，挑战与机遇并存。如何更好地平衡政策、经济、社会和技术等方面的困难，从整体上更好地设计政策，设计总体上的技术架构，包括公众对教育观念的理解，都是我们要去做的具体工作。

解决这些问题，需要从哪些方面入手？

方海光：教育数字化是一个跨领域的综合性问题，需要采用综合的方法，主要可以从以下两个方面入手。

一方面，要采用系统思维的方法。首先我们要正确理解教育数字化，转变思维方式。教育数字化不仅仅属于教育领域，也不仅仅属于数字化的技术领域，而是一个综合性概念。无论是国家层面，还是某个学校或某个课堂的教育数字化建设，都要采用系统思维的方法，把它当成一个有机关联的系统，从整体上提高效果。比如，在实际的课堂学习中，学生并不会在意其中采用的技术和教育理念，因此要更多考虑其综合的认知及体验。

另一方面是方法论的补充。在整个国家教育数字化的建设过程中，对于数据循证方面的支持与依赖越来越突出，教育科学方法论的补充逐渐被提上日程。也就是说，在判断教育数字化的效果时，我们不再纯粹依靠主观的经验去进行决策和价值判断，而是更多地采用科学循证的方法，对问题进行建模和综合分析。随着教育数字化转型更深层次的推进，将涌现出更多的方法论的补充，比如数据科学的方法，即通过分析大量已知的积累的数据得到一些未知的结论和理论，来进行分析。如此，可以发现更多新的理论，通过方法论上的补充和传统方法的应用来进行一些定性定量的综合性分析。

就当前我国教育数字化的进程而言，我们还处于教育数据积累的基础阶段。数据积累得越全面、规模越大，对于我们分析和准确把握规律就越有帮助，所以国家在这方面采取了很多新的举措，比如说建立连续跟踪学生学习10年、20年的基础数据库，同时为方法论的补充提供了未来分析和寻找规律的基础。

您提出大规模教育数据共享是国家教育数字化转型建设应用的基础。教育大数据的内涵和本质是什么？

方海光：随着我们研究的推进，对于教育大数据本质的研究有了更深的理解。一般来讲，在应用教育大数据的时候，主要还是建立分析模型。分析模型能否准确地反应现实的教育教学的目标和问题才是关键，所以在进行教育大数据应用或延伸的过程中，教育的模型比教育大数据要关键得多，无论采用什么样的手段和方法应用大数据，归根结底都要为教育服务，这就是教育大数据的本质所在。

教育大数据可以理解为是教育资源的新样态，这种样态本质上和微课、数字教材等数字化资源是一样的，都属于学习的对象，这就说明教育大数据的数据模型是可以共享的，并且具有面向对象的继承性，这是我们目前学术上的最新研究成果。

因此，当前教育大数据本质上有两方面的含义：第一，教育大数据为教育提供服务，这是一成不变的；第二，教育大数据的分析模型是可以共享的资源，这是最新的对本质的理解。

大规模教育数据共享是国家教育数字化转型建设应用的基础。教育数据一体化通过共享或合并来自两个及以上应用的数据，创建了具有更多功能的教育数字化的数据服务基础。而高共享特性的教育数据一体化建设可以支撑教育数字化转型，并提升国家教育生态系统的建设质量。