數(shù)智技術(shù)賦能教育管理現(xiàn)代化的途徑

[中圖分類號(hào)]G40-057 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]2096-8442（2025）03-0082-08

“數(shù)智技術(shù)”是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，人工智能為核心，融合云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與智能決策支持，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的綜合性技術(shù)體系。當(dāng)前，數(shù)智技術(shù)的重要性日益凸顯，正推動(dòng)著數(shù)字時(shí)代向數(shù)智時(shí)代加速邁進(jìn)。習(xí)近平指出：“當(dāng)前，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一代信息技術(shù)日新月異，給各國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、國(guó)家管理、社會(huì)治理、人民生活帶來(lái)重大而深遠(yuǎn)的影響?！雹佟吨泄仓醒腙P(guān)于進(jìn)一步全面深化改革、推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的決定》強(qiáng)調(diào)，要進(jìn)一步完善生成式人工智能發(fā)展和管理機(jī)制，建立人工智能安全監(jiān)管制度②。由此可見(jiàn)，數(shù)智技術(shù)正成為中國(guó)式現(xiàn)代化的重要推動(dòng)力。教育管理作為現(xiàn)代化的關(guān)鍵組成部分，同樣需要將數(shù)字化與智能化技術(shù)融入教育系統(tǒng)。然而，當(dāng)前對(duì)教育管理與數(shù)智技術(shù)融合的研究仍停留在純理論性的宏觀敘述層面，缺乏對(duì)具體融合路徑和實(shí)施措施的深人探討，致使相關(guān)研究對(duì)教育管理實(shí)踐指導(dǎo)不足。鑒于此，本文將從管理變革、教學(xué)創(chuàng)新和評(píng)價(jià)升級(jí)三個(gè)層面，具體探討數(shù)智技術(shù)賦能教育管理的實(shí)踐路徑，旨在為教育管理的現(xiàn)代化發(fā)展提供切實(shí)有效的參考。

一、數(shù)字技術(shù)賦能教育管理變革，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)治理與協(xié)同治理

教育管理的現(xiàn)代化需要基于具體的數(shù)據(jù)和情境，有針對(duì)性地制定和實(shí)施政策，確保教育服務(wù)供需的高效匹配，同時(shí)也需要打破傳統(tǒng)單一治理主體的模式，構(gòu)建與完善智能化教育決策中樞系統(tǒng)和協(xié)調(diào)治理系統(tǒng)，賦能教育管理實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)政府、學(xué)校、家庭、社會(huì)等多方主體在教育治理中角色互補(bǔ)、共商共建、共治共享。

（一）構(gòu)建教育決策中樞系統(tǒng)

從理論上講，任何一種決策系統(tǒng)都應(yīng)當(dāng)包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、應(yīng)用和展示四個(gè)方面。數(shù)智化技術(shù)的賦能也可以理解為數(shù)智技術(shù)與這四個(gè)部分的深度融合，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和功能的提升。具體到教育決策系統(tǒng)而言，數(shù)智化的過(guò)程主要圍繞以下幾個(gè)方面進(jìn)行。

1.構(gòu)建一體化數(shù)據(jù)融合平臺(tái)。圍繞數(shù)據(jù)收集、儲(chǔ)存和處理的全流程，進(jìn)行智能化升級(jí)，提升數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過(guò)程的效率和質(zhì)量。首先，建立分布式數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)在教室、實(shí)驗(yàn)室、體育館、圖書館、行政辦公室、開(kāi)放式服務(wù)窗口、慕課平臺(tái)等教育場(chǎng)域設(shè)置智能設(shè)備來(lái)全面收集學(xué)生出勤率、圖書館使用率、消費(fèi)水平、服務(wù)滿意度、在線學(xué)習(xí)狀況等各類數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)教育行為的數(shù)據(jù)化，進(jìn)而為勾勒清晰的“教育治理畫像\"奠定基礎(chǔ)。其次，構(gòu)建多樣化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元。教育管理過(guò)程中既涉及年齡、性別、專業(yè)、人數(shù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括諸如教學(xué)評(píng)價(jià)、學(xué)習(xí)行為、師生互動(dòng)等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，因此在數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)過(guò)程中要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型來(lái)進(jìn)行。如對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行儲(chǔ)存，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)則可以通過(guò)HDFS或Ceph等分布式文件系進(jìn)行彈性儲(chǔ)存。最后，形成學(xué)習(xí)過(guò)程的多主體協(xié)同框架。在學(xué)習(xí)過(guò)程中多主體協(xié)同，尤其是多主體跨時(shí)空的協(xié)同主要通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息化平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)，如當(dāng)前高校普遍應(yīng)用的“智慧樹(shù)”平臺(tái)，就提供了學(xué)生在線學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的共享，從而使教師、行政管理人員、技術(shù)人員、學(xué)生等不同相關(guān)主體能夠根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)適時(shí)調(diào)整行為。

2.構(gòu)建混合式推理決策機(jī)制。由于教育情境中的數(shù)據(jù)具有多樣化的特征，單一的推理決策系統(tǒng)能最大程度地挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值和意義，因此在教育決策過(guò)程應(yīng)構(gòu)建包括因果推理、符號(hào)推理、統(tǒng)計(jì)推理等在內(nèi)的混合式推理決策機(jī)制。首先，確立決策機(jī)制應(yīng)用范圍。從學(xué)校教育情境看，決策機(jī)制應(yīng)圍繞入學(xué)培養(yǎng)就業(yè)的全過(guò)程展開(kāi)，在教育質(zhì)量評(píng)估、學(xué)業(yè)發(fā)展和預(yù)警、就業(yè)趨勢(shì)預(yù)判和能力提升等方面實(shí)現(xiàn)用“大數(shù)據(jù)\"和\"大分析\"來(lái)制定決策。其次，要整合優(yōu)化各類數(shù)據(jù)平臺(tái)。一方面是做到學(xué)校內(nèi)部各類數(shù)據(jù)平臺(tái)，如教務(wù)數(shù)據(jù)平臺(tái)、圖書館系統(tǒng)、宿舍門禁系統(tǒng)、校園一卡通記錄系統(tǒng)等的充分整合，打破不同數(shù)據(jù)平臺(tái)的界限，實(shí)現(xiàn)校內(nèi)數(shù)據(jù)的自由流動(dòng)。最后，形成人機(jī)協(xié)同決策流程。數(shù)智技術(shù)在匯總因果推理、符號(hào)推理、統(tǒng)計(jì)推理不同模塊的輸出并形成系統(tǒng)決策后，相關(guān)行為主體（教師、輔導(dǎo)員、行政管理人員等）結(jié)合實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步進(jìn)行判斷與修正，最終形成決策。

3.構(gòu)建決策反饋閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制。為了實(shí)現(xiàn)決策從過(guò)去的“一錘子買賣\"向“持續(xù)性學(xué)習(xí)”的轉(zhuǎn)化，應(yīng)確保每一個(gè)決策行為都能夠?qū)?yīng)具體的結(jié)果，并進(jìn)人分析流程，形成閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制。如當(dāng)系統(tǒng)作出學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警判定，并作出進(jìn)行班主任談話、專任教師的輔導(dǎo)決策后，系統(tǒng)需要持續(xù)地跟蹤學(xué)生獲得干預(yù)后的行為變化，以此作為判斷決策成效和改進(jìn)決策的依據(jù)。從實(shí)踐操作的角度看，一方面，要形成共時(shí)性對(duì)照分析框架，即設(shè)立干預(yù)組和對(duì)照組的比較分析框架，進(jìn)一步明確決策的效果;另一方面，要形成歷時(shí)性的比較分析框架，即建立決策反饋知識(shí)庫(kù)，用過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)與現(xiàn)在的決策進(jìn)行對(duì)比分析，以史為鏡，優(yōu)化決策過(guò)程。

（二）升級(jí)智能協(xié)同治理體系

在教育管理現(xiàn)代化、數(shù)字化和智能化的大背景下，傳統(tǒng)協(xié)同治理機(jī)制亟需圍繞多主體參與、大數(shù)據(jù)融合、動(dòng)態(tài)化反饋的標(biāo)準(zhǔn)，向全方位、全要素和全過(guò)程的智能協(xié)同治理體系轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)治理效果的最優(yōu)化。

1.設(shè)立流程自動(dòng)化機(jī)器人集群部署方案。針對(duì)學(xué)校管理過(guò)程中高重復(fù)性的事務(wù)性工作，如財(cái)務(wù)對(duì)賬、教務(wù)數(shù)據(jù)報(bào)表、教師排課、畢業(yè)離校等，結(jié)合智能機(jī)器人技術(shù)、AI識(shí)別決策技術(shù)等，形成一套流程自動(dòng)化機(jī)器人集群系統(tǒng)，統(tǒng)一規(guī)劃運(yùn)行，以大幅提升處理事務(wù)性工作的效率和準(zhǔn)確率。首先，開(kāi)發(fā)智能多模感知機(jī)器人。結(jié)合學(xué)校工作任務(wù)實(shí)際情況，在教室、機(jī)房、財(cái)務(wù)辦公室等區(qū)域部署智能多模感知機(jī)器人，并執(zhí)行節(jié)假日和夜間工作模式，確保365天運(yùn)轉(zhuǎn)和24小時(shí)待命。其次，設(shè)計(jì)教育管理流程動(dòng)態(tài)監(jiān)控機(jī)制。依托高精度OCR引擎、發(fā)票識(shí)別模型、教育管理文檔數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)使用BPMN2.0標(biāo)準(zhǔn)模擬批準(zhǔn)過(guò)程，構(gòu)建自動(dòng)過(guò)程組織機(jī)制，并開(kāi)發(fā)處理特定批準(zhǔn)場(chǎng)景的規(guī)則機(jī)制，在財(cái)務(wù)報(bào)銷單合并、檢測(cè)，學(xué)生人學(xué)登記注冊(cè)等多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)有效協(xié)作的人機(jī)界面，實(shí)現(xiàn)教育管理活動(dòng)中信息的自動(dòng)識(shí)別、分類和檢測(cè)。最后，研發(fā)智能支付路由系統(tǒng)。對(duì)多銀行支付接口進(jìn)行有效集成，利用高級(jí)學(xué)習(xí)算法對(duì)支付路徑的選擇加以優(yōu)化;創(chuàng)建支付風(fēng)險(xiǎn)警報(bào)模板，并使用知識(shí)卡對(duì)可疑交易進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別;開(kāi)發(fā)能夠進(jìn)行支付對(duì)賬的機(jī)器人，自動(dòng)糾正以及處理銀行對(duì)賬單和退款文件之間的差異。

2.建設(shè)教育數(shù)字孿生體運(yùn)營(yíng)中心。圍繞數(shù)據(jù)、模型、平臺(tái)三大核心要素進(jìn)行系統(tǒng)化設(shè)計(jì)，構(gòu)建教育數(shù)字孿生體運(yùn)營(yíng)中心，在教育治理領(lǐng)域打造一個(gè)與現(xiàn)實(shí)教育系統(tǒng)相映射的虛擬模型。首先，構(gòu)建多精度校園空間數(shù)字孿生體。運(yùn)用 BIM+GIS 技術(shù)，建立高精度的數(shù)字雙校園空間模型，該模型需涵蓋宏觀、中觀和微觀三個(gè)層次的模態(tài)。同時(shí)，開(kāi)發(fā)包含激光雷達(dá)和攝像頭網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的動(dòng)態(tài)物理空間測(cè)繪系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)模擬環(huán)境的實(shí)時(shí)更新，為教育管理中的各類設(shè)備創(chuàng)建所需的數(shù)字圖像庫(kù)，并借助數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)設(shè)備生命周期進(jìn)行有效管理。其次，著力構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心。設(shè)計(jì)支持異構(gòu)設(shè)備接入的多協(xié)議適配網(wǎng)關(guān)，建立設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，采用時(shí)序分析和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警。同時(shí)，結(jié)合數(shù)字化孿生模擬，開(kāi)發(fā)運(yùn)維決策優(yōu)化系統(tǒng)，制定詳盡且符合實(shí)際的設(shè)備維護(hù)計(jì)劃。最后，構(gòu)建數(shù)字孿生可視化平臺(tái)。采用WebGL和Three.js等技術(shù)實(shí)現(xiàn)三維場(chǎng)景的高效渲染，結(jié)合空間分析工具箱的研發(fā)，有效開(kāi)展人流熱力圖分析，并對(duì)教育管理空間利用率進(jìn)行精準(zhǔn)評(píng)估。同時(shí)，設(shè)置應(yīng)急指揮數(shù)字沙盤，實(shí)現(xiàn)AR技術(shù)的深度集成，對(duì)應(yīng)急預(yù)案模擬進(jìn)行精準(zhǔn)推演。

3.開(kāi)發(fā)教育區(qū)塊鏈跨鏈協(xié)議。持續(xù)完善教育區(qū)塊鏈的主體架構(gòu)，優(yōu)化跨鏈路徑，確保不同區(qū)塊鏈間信息傳遞與交換的順暢。首先，構(gòu)建教育區(qū)塊鏈跨鏈架構(gòu)?；贑OSMOS-SDK技術(shù)開(kāi)發(fā)主鏈，針對(duì)不同的教育場(chǎng)景，通過(guò)側(cè)鏈實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)對(duì)接;根據(jù)教育管理中的實(shí)際需求，建立跨鏈通信協(xié)議，為資產(chǎn)原子交換和數(shù)據(jù)可信傳輸提供可靠支持;構(gòu)建鏈間身份驗(yàn)證機(jī)制，有效運(yùn)用分布式身份識(shí)別（DID）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)身份跨鏈漫游。其次，構(gòu)建教育憑證智能合約模板。針對(duì)學(xué)歷證書、培訓(xùn)認(rèn)證等數(shù)字資產(chǎn)，制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn);根據(jù)憑證存證需求，設(shè)計(jì)專門的存證網(wǎng)絡(luò)，利用IPFS技術(shù)實(shí)現(xiàn)原始憑證文件的及時(shí)、全面存儲(chǔ)；針對(duì)零知識(shí)證明驗(yàn)證的需求，構(gòu)建相應(yīng)模塊，在憑證隱私保護(hù)與驗(yàn)證可信度之間尋求平衡。最后，構(gòu)建教育鏈治理框架。建立爭(zhēng)議解決機(jī)制，針對(duì)區(qū)塊鏈應(yīng)用中的各類爭(zhēng)議，設(shè)計(jì)專業(yè)化仲裁流程與規(guī)則，確保鏈上糾紛高效化解，夯實(shí)教育鏈運(yùn)行的信任基礎(chǔ);強(qiáng)化跨鏈數(shù)據(jù)協(xié)同能力，重點(diǎn)開(kāi)發(fā)鏈間數(shù)據(jù)同步組件，借助狀態(tài)通道技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)交互邏輯，突破跨鏈數(shù)據(jù)交換的效率瓶頸，實(shí)現(xiàn)多鏈信息的實(shí)時(shí)共享與協(xié)同處理;構(gòu)建鏈上信用評(píng)價(jià)體系，搭建動(dòng)態(tài)化信譽(yù)模型，量化評(píng)估節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)交互、共識(shí)參與等環(huán)節(jié)的表現(xiàn)，形成“信譽(yù)一權(quán)益”掛鉤機(jī)制，推動(dòng)教育鏈生態(tài)的良性運(yùn)轉(zhuǎn)。

二、數(shù)字技術(shù)賦能教學(xué)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)個(gè)性學(xué)習(xí)與沉浸體驗(yàn)

在數(shù)智化時(shí)代，“教”與“學(xué)”的時(shí)空得到了極大的拓展，班級(jí)式、集體化的學(xué)習(xí)模式正逐步向個(gè)性化的學(xué)習(xí)模式過(guò)渡，間接知識(shí)的獲取過(guò)程也逐步虛擬化為直面經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)。在這樣的背景下，基于AI、VR、AR等相關(guān)技術(shù)所設(shè)計(jì)的“定制化”的個(gè)性學(xué)習(xí)模式和沉浸式的學(xué)習(xí)環(huán)境將是未來(lái)教學(xué)及其管理創(chuàng)新的根本方向。

（一）打造數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境

數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境是指在數(shù)智技術(shù)的框架下，搭建的能夠讓學(xué)習(xí)者自定義、全天候?qū)W習(xí)的支撐體系。

其核心要件包括多元交互教學(xué)平臺(tái)、教學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)和教學(xué)行為分析系統(tǒng)三個(gè)部分。

1.多元交互教學(xué)平臺(tái)。傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)是以聽(tīng)覺(jué)和視覺(jué)為主導(dǎo)的信息接受過(guò)程，其他感知難以參與到學(xué)習(xí)中，從而使得學(xué)習(xí)主體的感知表象化和高度符號(hào)化，進(jìn)而制約了信息的收取與內(nèi)化。因此多元交互平臺(tái)旨在打造一個(gè)學(xué)生多感官參與的學(xué)習(xí)空間，幫助學(xué)生去“直觀”感受事物，形成清晰完整的感性經(jīng)驗(yàn)。首先，建立多感官刺激供給系統(tǒng)。利用電生理學(xué)知識(shí)和技術(shù)，開(kāi)發(fā)一體化的刺激供給系統(tǒng)，對(duì)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)、前庭感覺(jué)等不同感覺(jué)的接收器予以對(duì)應(yīng)的刺激，從而激發(fā)出相應(yīng)的感覺(jué)表象，增強(qiáng)學(xué)習(xí)過(guò)程中的互動(dòng)性和沉浸感。其次，開(kāi)發(fā)虛擬現(xiàn)實(shí)感知系統(tǒng)。通過(guò)VR技術(shù)，將學(xué)校、教師、教學(xué)內(nèi)容、實(shí)驗(yàn)設(shè)備，教學(xué)過(guò)程等資源數(shù)字化，放入學(xué)生的“口袋”，便于其隨時(shí)隨地能夠按照自己需求接入系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)。最后，注重開(kāi)發(fā)分學(xué)科場(chǎng)景生成引擎。根據(jù)各個(gè)學(xué)科知識(shí)的生成場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)概念與其指稱事物或過(guò)程的同步呈現(xiàn)，如在生命科學(xué)的學(xué)習(xí)中，讓學(xué)生“觀察”血液循環(huán)的全過(guò)程，或是在歷史課程上帶學(xué)生走人現(xiàn)場(chǎng)，來(lái)增強(qiáng)學(xué)生的體驗(yàn)感，實(shí)現(xiàn)跨時(shí)空的學(xué)習(xí)。

2.建立智能教學(xué)數(shù)字資產(chǎn)庫(kù)。在數(shù)智技術(shù)的支撐下，將教與學(xué)的過(guò)程、方法、內(nèi)容、交流、互動(dòng)、表情、反應(yīng)、情緒成果以及在整個(gè)活動(dòng)中所閃現(xiàn)的“教育機(jī)智\"數(shù)據(jù)化，形成具有自我更新能力的教學(xué)資源庫(kù)。首先，建立具有參數(shù)化特征的人體建模系統(tǒng)。將教學(xué)過(guò)程中的教師面部表情，聲音、情感納入數(shù)據(jù)收集范疇，創(chuàng)建包含大量面部微表情的數(shù)據(jù)庫(kù)，并將其與教育管理過(guò)程中的聲音情感分析相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)面部表情和動(dòng)作的同步，創(chuàng)建形成不同類別的虛擬教師形象，并基于數(shù)據(jù)畫像，生成滿足不同需求的“數(shù)字教師”，以適應(yīng)不同的教學(xué)需求。其次，研發(fā)教學(xué)行為模板庫(kù)。將教師教學(xué)行為、內(nèi)容、互動(dòng)、語(yǔ)氣等數(shù)字化、整合化、模版化，構(gòu)建涵蓋課堂問(wèn)答、文本寫作、實(shí)驗(yàn)操作、身體運(yùn)動(dòng)等多類型教學(xué)行為在內(nèi)的模版庫(kù)，推進(jìn)教學(xué)活動(dòng)、行為的規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化。最后，設(shè)計(jì)能夠快速、準(zhǔn)確檢索數(shù)字資產(chǎn)的引擎。創(chuàng)建數(shù)字資產(chǎn)管理模塊，采用多模態(tài)特征融合實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義的精準(zhǔn)檢索，生成智能合約以在教育管理過(guò)程中實(shí)現(xiàn)創(chuàng)作權(quán)益的公平分配。

3.構(gòu)建元宇宙教學(xué)行為分析系統(tǒng)。在數(shù)智技術(shù)的框架下，對(duì)教與學(xué)行為及其相關(guān)心理因素的監(jiān)測(cè)、評(píng)估，將個(gè)體高效學(xué)習(xí)行為參數(shù)化、模型化，實(shí)行教師的“教\"的動(dòng)態(tài)化、個(gè)體化、精準(zhǔn)化調(diào)整，真正做到因材施教。首先，構(gòu)建多模態(tài)生理與行為感知系統(tǒng)。部署腦電、心電傳感器，開(kāi)發(fā)眼動(dòng)追蹤和熱圖分析算法，構(gòu)建行為特征提取結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確獲取學(xué)生在學(xué)習(xí)場(chǎng)景中的相關(guān)生理、心理及行為過(guò)程和特征。其次，開(kāi)發(fā)教學(xué)場(chǎng)景復(fù)雜度優(yōu)化引擎。建立渲染參數(shù)與認(rèn)知負(fù)荷的關(guān)聯(lián)模型，開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)細(xì)節(jié)調(diào)整算法，基于注意力分布的具體情況實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景細(xì)節(jié)層次的自動(dòng)調(diào)整，并采用直接強(qiáng)化、間接強(qiáng)化、替代性強(qiáng)化等不同的強(qiáng)化模式來(lái)形成適應(yīng)于個(gè)體學(xué)習(xí)風(fēng)格和興趣的教育場(chǎng)景。最后，構(gòu)建教學(xué)行為知識(shí)圖譜與智能決策系統(tǒng)。運(yùn)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，對(duì)教和學(xué)的過(guò)程與狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)分析，并基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，自動(dòng)匹配適宜的學(xué)習(xí)策略和教學(xué)方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)教與學(xué)活動(dòng)的動(dòng)態(tài)化、精準(zhǔn)化修正，將宏大的教育改革微縮進(jìn)具體的教育教學(xué)過(guò)程，轉(zhuǎn)化為學(xué)生真實(shí)的身心發(fā)展。

（二）建構(gòu)認(rèn)知智能支持體系

學(xué)生認(rèn)知智能支持體系，是基于教育心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的原理，借助多項(xiàng)數(shù)智技術(shù)所構(gòu)建的對(duì)學(xué)生認(rèn)知過(guò)程、學(xué)習(xí)活動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析和輔助支持的集成系統(tǒng)。其核心目的在于掌握學(xué)生的認(rèn)知風(fēng)格，提高認(rèn)知效能。從構(gòu)架看，認(rèn)知智能支持體系包括了感知層、分析層和決策層三個(gè)層次結(jié)構(gòu)，其建構(gòu)路徑主要有三條。

1.推進(jìn)多模態(tài)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)。建立學(xué)生生理、心理相關(guān)信息的采集和儲(chǔ)存系統(tǒng)，形成多模態(tài)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)庫(kù)，為個(gè)性化的深度信息模式開(kāi)發(fā)奠定基礎(chǔ)。首先，開(kāi)發(fā)具有多種模態(tài)的生理數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。對(duì)EEG腦電傳感器陣列和GSR皮膚電導(dǎo)傳感器加以有效整合，使用藍(lán)牙5.0協(xié)議進(jìn)行低功耗數(shù)據(jù)傳輸；在教育管理中設(shè)計(jì)包括過(guò)濾、降噪、特征提取和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊等在內(nèi)的生理信號(hào)預(yù)處理的流水線，構(gòu)建相關(guān)機(jī)制保證該流水線能夠順暢運(yùn)行。其次，構(gòu)建教育管理中實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)的架構(gòu)。該架構(gòu)使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)生理指標(biāo)流數(shù)據(jù)，并將源信號(hào)文件與對(duì)象存儲(chǔ)進(jìn)行有效結(jié)合；著力開(kāi)發(fā)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合引擎，借助注意力機(jī)制模擬生理信號(hào)和行為學(xué)習(xí)協(xié)議之間的相關(guān)性;將專家評(píng)估與自動(dòng)評(píng)估算法相結(jié)合，創(chuàng)建生成學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的認(rèn)知狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)。最后，研發(fā)深度學(xué)習(xí)解析模型。建立能夠有效處理生理信號(hào)的多通道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，借助Transformer架構(gòu)模擬行為學(xué)習(xí)序列；利用多任務(wù)學(xué)習(xí)框架開(kāi)發(fā)認(rèn)知狀態(tài)解碼器，預(yù)測(cè)注意力集中度、認(rèn)知負(fù)荷和學(xué)習(xí)效率。

2.構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃系統(tǒng)。圍繞知識(shí)呈現(xiàn)、知識(shí)獲取及內(nèi)化程度評(píng)估三方面構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)路徑的深度分析和個(gè)性化構(gòu)建。首先，構(gòu)建明顯具有動(dòng)態(tài)性的知識(shí)圖譜。使用概率圖模型表示知識(shí)點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，開(kāi)發(fā)環(huán)境意識(shí)模塊，將學(xué)習(xí)文件數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)行為學(xué)習(xí)流進(jìn)行有效結(jié)合，對(duì)知識(shí)點(diǎn)掌握程度與學(xué)習(xí)進(jìn)度進(jìn)行編碼，及時(shí)呈現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)。其次，研發(fā)混合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。將Q-learning和策略梯度方法進(jìn)行有效結(jié)合，不斷提高學(xué)習(xí)效果;構(gòu)建知識(shí)追蹤模型，有效借助貝葉斯知識(shí)跟蹤（BKT）算法對(duì)學(xué)習(xí)者掌握知識(shí)點(diǎn)的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，并采用蒙特卡洛樹(shù)搜索（MCTS）精準(zhǔn)預(yù)測(cè)長(zhǎng)期學(xué)習(xí)收益。最后，重視構(gòu)建教育管理路徑可視化系統(tǒng)。積極采用力導(dǎo)向圖布局算法，呈現(xiàn)知識(shí)圖譜，構(gòu)建路徑調(diào)整交互界面，有效吸納學(xué)習(xí)者對(duì)推薦路徑的反饋意見(jiàn);建立能夠準(zhǔn)確評(píng)估路徑質(zhì)量的指標(biāo)，包含知識(shí)點(diǎn)覆蓋率以及認(rèn)知負(fù)荷均衡度等。

3.構(gòu)建元認(rèn)知能力培養(yǎng)模塊。借助數(shù)智技術(shù)，推動(dòng)元認(rèn)知知識(shí)表達(dá)形式化、能力訓(xùn)練情景化及專家解題思路再現(xiàn)化，促進(jìn)學(xué)生元認(rèn)知策略與能力精準(zhǔn)發(fā)展。首先，精心開(kāi)發(fā)虛擬導(dǎo)師的認(rèn)知架構(gòu)。創(chuàng)建交互式自然語(yǔ)言系統(tǒng)，通過(guò)會(huì)話狀態(tài)跟蹤（DST）任務(wù)完成率、知識(shí)掌握度等關(guān)鍵指標(biāo)，自動(dòng)預(yù)警進(jìn)度偏差并為學(xué)生提供個(gè)性化建議。同時(shí)，搭建教學(xué)戰(zhàn)略數(shù)據(jù)庫(kù)，涵蓋自我評(píng)估、目標(biāo)設(shè)定與戰(zhàn)略監(jiān)測(cè)等模塊，形成閉環(huán)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)。其次，全力研發(fā)元認(rèn)知訓(xùn)練沙盤。設(shè)計(jì)模擬課堂聽(tīng)講、小組討論、自主研究等多維場(chǎng)景任務(wù)，并在每個(gè)場(chǎng)景嵌入元認(rèn)知訓(xùn)練節(jié)，并運(yùn)用概念圖生成算法，開(kāi)發(fā)用以呈現(xiàn)思維過(guò)程的視覺(jué)思維工具。同時(shí)，利用概念圖生成算法開(kāi)發(fā)可視化思維工具，自動(dòng)將學(xué)生在任務(wù)中的思考路徑、知識(shí)關(guān)聯(lián)等轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)概念圖，直觀呈現(xiàn)思維網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與演化過(guò)程，幫助學(xué)生識(shí)別認(rèn)知斷層，推動(dòng)學(xué)生對(duì)元認(rèn)知策略的應(yīng)用。最后，著力研發(fā)專家思維模擬引擎。綜合利用案例推理（CBR）方法，并結(jié)合眼動(dòng)模型分析與行為協(xié)議研究，精準(zhǔn)再現(xiàn)專家在解決問(wèn)題過(guò)程中的認(rèn)知與元認(rèn)知的思維過(guò)程。同時(shí)，借助可視化技術(shù)，直觀地呈現(xiàn)思維的全過(guò)程，將高效的認(rèn)知思維過(guò)程內(nèi)化為自己的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，幫助學(xué)生以專家的“頭腦”去思考，精準(zhǔn)助力學(xué)生技能提升。

（三）生成智能教育服務(wù)生態(tài)

“智能教育服務(wù)生態(tài)”是一個(gè)服務(wù)于教學(xué)、管理、評(píng)價(jià)的教育全過(guò)程的數(shù)字系統(tǒng)，其根本特征在于技術(shù)集成和功能協(xié)同，優(yōu)化教育資源配置，提升教育決策的科學(xué)性與實(shí)效性。其架構(gòu)路徑主要有三條。

1.構(gòu)建情感計(jì)算型輔助機(jī)器人研發(fā)方案。圍繞多模態(tài)情感感知、響應(yīng)、協(xié)同的目標(biāo)，設(shè)計(jì)計(jì)算型輔助機(jī)器人研發(fā)方案，實(shí)現(xiàn)人機(jī)在情感上的多向度交流和互動(dòng)。首先，構(gòu)建多模態(tài)情感感知框架。圍繞對(duì)學(xué)生表情、語(yǔ)調(diào)、行為等數(shù)據(jù)的收集分析，開(kāi)發(fā)能夠精準(zhǔn)捕獲學(xué)生情緒信息的智能設(shè)備，將這種設(shè)備與紅外攝像頭以及機(jī)電傳感器加以結(jié)合使用，以及時(shí)、準(zhǔn)確地捕捉學(xué)生的微表情，并結(jié)合情感算法，以判定學(xué)生的情感狀態(tài)。其次，建立情緒響應(yīng)機(jī)制?；谇楦姓Z(yǔ)音合成系統(tǒng)、借助WaveNet架構(gòu)建立情感語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)、生成情感語(yǔ)音，并有效運(yùn)用條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN），精細(xì)控制面部肌肉運(yùn)動(dòng)，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建表情生成系統(tǒng)。通過(guò)算法的分析和系統(tǒng)的研判，對(duì)學(xué)生的焦慮、壓抑、緊張等不良情緒給予及時(shí)的紓解。最后，構(gòu)建多模態(tài)協(xié)同響應(yīng)機(jī)制。綜合運(yùn)用WaveNet架構(gòu)、對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN）、Transformer架構(gòu)等技術(shù)，建立人類情感語(yǔ)言、表情、行為的數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建包含安慰、鼓勵(lì)、引導(dǎo)等情感響應(yīng)策略在內(nèi)的策略庫(kù)，以有效應(yīng)對(duì)教育管理過(guò)程中的各種問(wèn)題，確保機(jī)器人所發(fā)出的安慰、勸解、開(kāi)導(dǎo)是“人化的”，消除因?yàn)槿藱C(jī)互動(dòng)的\"冰冷感”。

2.設(shè)置教育資源數(shù)字資產(chǎn)確權(quán)系統(tǒng)。教育資源數(shù)字指紋生成算法的研發(fā)、交易自動(dòng)化協(xié)議的建立和版權(quán)追蹤體系的建立，為教育資源數(shù)字資產(chǎn)確權(quán)系統(tǒng)提供智能化保護(hù)屏障。首先，要生成教育資源的“產(chǎn)權(quán)證”。積極應(yīng)用哈希函數(shù)和數(shù)字水印技術(shù)，研發(fā)教育資源數(shù)字指紋生成算法，實(shí)現(xiàn)教育資產(chǎn)內(nèi)容唯一標(biāo)識(shí)為目標(biāo)；生成版權(quán)登記智能合約，自動(dòng)記錄創(chuàng)作時(shí)間戳以及作者信息；構(gòu)建多簽名機(jī)制并開(kāi)發(fā)內(nèi)容審核智能合約，在教育管理現(xiàn)代化過(guò)程中實(shí)現(xiàn)多方審核確認(rèn)。如當(dāng)教師將課件、講義或其他個(gè)人創(chuàng)造的教育資源上傳數(shù)字系統(tǒng)后，系統(tǒng)自動(dòng)為其生成“數(shù)字產(chǎn)權(quán)證”，明確產(chǎn)權(quán)歸屬，確保創(chuàng)作者的權(quán)益。其次，建立自動(dòng)化交易機(jī)制。根據(jù)教育資源的類型、質(zhì)量、使用方式以及收益分配，設(shè)立交易自動(dòng)化協(xié)議，并針對(duì)課程定價(jià)以及分成的需求，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的模型以及算法;針對(duì)交易執(zhí)行智能化需求設(shè)立與之對(duì)應(yīng)的合約，自動(dòng)完成教育管理過(guò)程中的交易以及權(quán)益分配，實(shí)現(xiàn)不同教育資源之間的有序“買賣”。最后，構(gòu)建版權(quán)追蹤系統(tǒng)。采用默克爾樹(shù)（Merkle Tree）結(jié)構(gòu)及時(shí)、準(zhǔn)確地存儲(chǔ)教育管理過(guò)程中交易記錄，構(gòu)建侵權(quán)檢測(cè)系統(tǒng)和爭(zhēng)議解決機(jī)制，借助相似度哈希算法精準(zhǔn)識(shí)別盜版內(nèi)容，并在去中心化的前提下處理版權(quán)爭(zhēng)議，防范教育管理現(xiàn)代化過(guò)程中的盜版、侵權(quán)等問(wèn)題。

3.形成教育資源精準(zhǔn)推送機(jī)制。建立跨校教育資源鏈接和智能抽取、評(píng)估模式，構(gòu)建教育資源推薦引擎，實(shí)現(xiàn)教育資源的精準(zhǔn)推送和精細(xì)評(píng)估。首先，構(gòu)建跨校課程資源知識(shí)圖譜。采用實(shí)體抽取和關(guān)系推理技術(shù)建立關(guān)聯(lián)課程，開(kāi)發(fā)課程特征提取模型，利用BERT架構(gòu)生成大部分課程的語(yǔ)義向量，建立包含課程元數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)者評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的課程資源庫(kù)。其次，研發(fā)混合推薦算法。結(jié)合知識(shí)圖譜嵌入和協(xié)同過(guò)濾，著力研發(fā)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）模型，實(shí)現(xiàn)課程節(jié)點(diǎn)的低維嵌入。同時(shí)，構(gòu)建用戶畫像模型，借助注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)多源學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的有效融合。最后，建立推薦結(jié)果解釋系統(tǒng)。采用SHAP值對(duì)特征貢獻(xiàn)度展開(kāi)準(zhǔn)確分析，研發(fā)推薦界面交互組件，使用戶能夠?qū)ν扑]結(jié)果進(jìn)行及時(shí)有效的反饋修正。同時(shí)，構(gòu)建包含精確度、多樣性和新穎性等多項(xiàng)指標(biāo)的推薦效果評(píng)估系統(tǒng)，對(duì)推薦效果展開(kāi)精準(zhǔn)評(píng)估。

三、數(shù)字技術(shù)賦能評(píng)價(jià)升級(jí)，實(shí)現(xiàn)多維評(píng)價(jià)與動(dòng)態(tài)反饋

教育評(píng)價(jià)是教育管理的重要一環(huán)，直接影響著教育管理的質(zhì)量和成效。在數(shù)智技術(shù)背景下，數(shù)字技術(shù)正以底層架構(gòu)重構(gòu)的方式，推動(dòng)評(píng)價(jià)體系從單一維度向立體網(wǎng)絡(luò)躍遷，從靜態(tài)結(jié)果向?qū)崟r(shí)響應(yīng)進(jìn)化。教育評(píng)價(jià)應(yīng)逐步突破單一的紙筆測(cè)試的模式，轉(zhuǎn)向多主體、全過(guò)程、立體化的評(píng)價(jià)體系，構(gòu)成“教一學(xué)一評(píng)”一體化的閉環(huán)。

（一）構(gòu)建全息式發(fā)展評(píng)價(jià)系統(tǒng)

全息式發(fā)展評(píng)價(jià)系統(tǒng)依托大數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)，覆蓋知識(shí)掌握、能力培養(yǎng)、情感發(fā)展等維度，通過(guò)學(xué)習(xí)行為軌跡捕捉（如在線互動(dòng)頻次、項(xiàng)目協(xié)作貢獻(xiàn)值）、腦電波情緒監(jiān)測(cè)等多源數(shù)據(jù)融合，打破傳統(tǒng)紙筆測(cè)試的局限性。

1.構(gòu)建全息式發(fā)展評(píng)價(jià)模型。全息式發(fā)展評(píng)價(jià)模型涵蓋學(xué)生知、情、意、行等多維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，借助數(shù)智技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生發(fā)展的全要素、全過(guò)程和全方位的畫像與反饋。例如，在STEM教育場(chǎng)景中，區(qū)塊鏈技術(shù)可將實(shí)驗(yàn)操作的每一步驟上鏈存證，結(jié)合AI圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)流程規(guī)范性、數(shù)據(jù)記錄完整性進(jìn)行量化評(píng)分，形成過(guò)程性評(píng)價(jià)與結(jié)果性評(píng)價(jià)交織的立體坐標(biāo)。首先，開(kāi)發(fā)多模態(tài)數(shù)字檔案庫(kù)?；诙鄟?lái)源數(shù)據(jù)收集、儲(chǔ)存和可視化技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）日志、項(xiàng)目成果文檔以及社交媒體互動(dòng)數(shù)據(jù)的有效結(jié)合;重視數(shù)據(jù)清洗，尤其是需要借助自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)實(shí)現(xiàn)文本去噪，借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）算法在教育管理過(guò)程中實(shí)現(xiàn)圖像質(zhì)量的優(yōu)化。其次，設(shè)置分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)。借助Neo4j技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)系的及時(shí)及準(zhǔn)確存儲(chǔ);借助實(shí)體鏈接技術(shù)實(shí)現(xiàn)“明晰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)”\"跨源數(shù)據(jù)對(duì)齊”。最后，構(gòu)建可視化分析平臺(tái)。在教育管理過(guò)程中借助力導(dǎo)向圖布局算法全面、準(zhǔn)確地呈現(xiàn)能力發(fā)展軌跡;構(gòu)建能夠準(zhǔn)確評(píng)估能力的模型，結(jié)合中心性、結(jié)構(gòu)洞等網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)對(duì)教育管理的能力水平進(jìn)行量化。

2.構(gòu)建非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解析引擎。針對(duì)學(xué)校場(chǎng)景中客觀存在的大量的文本、圖片、音頻、行為等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建具備特征提取、語(yǔ)義理解和智能反饋集成功能的解析引擎，進(jìn)一步提升對(duì)教育信息挖掘、整理和應(yīng)用的能力。為應(yīng)對(duì)教育場(chǎng)景中日益增長(zhǎng)的文本、圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需構(gòu)建具備語(yǔ)義理解。首先，創(chuàng)建一個(gè)多語(yǔ)言識(shí)別系統(tǒng)。將機(jī)器翻譯引擎、語(yǔ)音識(shí)別、合成技術(shù)等與此前運(yùn)用過(guò)的語(yǔ)言模型（如BERT和GPT）結(jié)合起來(lái)，開(kāi)發(fā)一個(gè)開(kāi)放的評(píng)論編碼系統(tǒng)和評(píng)語(yǔ)質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊，并使用困惑度（Perplexity）指標(biāo)對(duì)編碼結(jié)果加以持續(xù)優(yōu)化。其次，構(gòu)建多模態(tài)創(chuàng)意評(píng)估系統(tǒng)。采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）識(shí)別色彩、構(gòu)圖等視覺(jué)元素，將視覺(jué)元素轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的數(shù)字特征向量，突破人工標(biāo)注的主觀性與低效性，為藝術(shù)作品的風(fēng)格分類、流派溯源提供底層數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)，研發(fā)創(chuàng)意元素識(shí)別模型，將抽象的“創(chuàng)意”概念轉(zhuǎn)化為可度量的數(shù)值指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)藝術(shù)作品“形式一內(nèi)容一理念”的三維度關(guān)聯(lián)分析，解決傳統(tǒng)藝術(shù)評(píng)價(jià)中創(chuàng)意維度難以量化的痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)從主觀審美到客觀評(píng)估的跨越。最后，開(kāi)發(fā)解析結(jié)果驗(yàn)證模塊。采用對(duì)抗驗(yàn)證技術(shù)對(duì)模型偏差進(jìn)行檢測(cè)，構(gòu)建解析性能監(jiān)控儀表盤，對(duì)解析質(zhì)量進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。

3.構(gòu)建動(dòng)態(tài)教育評(píng)價(jià)反饋機(jī)制。利用教育區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)教育評(píng)價(jià)反饋機(jī)制，通過(guò)對(duì)學(xué)生長(zhǎng)期的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的自動(dòng)記錄、評(píng)價(jià)和反饋，推動(dòng)學(xué)生的發(fā)展。首先，確定評(píng)價(jià)維度、各指標(biāo)權(quán)重。基于此著力開(kāi)發(fā)評(píng)價(jià)規(guī)則建模語(yǔ)言，借助決策樹(shù)算法構(gòu)建評(píng)價(jià)規(guī)則庫(kù)，實(shí)現(xiàn)形式化地呈現(xiàn)評(píng)價(jià)教育管理水平的邏輯。其次，構(gòu)建教育管理水平的評(píng)價(jià)結(jié)果驗(yàn)證機(jī)制。運(yùn)用鏈上評(píng)價(jià)執(zhí)行引擎，在機(jī)制運(yùn)行過(guò)程中借助零知識(shí)證明（ZKP）技術(shù)切實(shí)保護(hù)師生的隱私數(shù)據(jù)，提高自動(dòng)化評(píng)價(jià)教育管理水平。最后，構(gòu)建科學(xué)、規(guī)范的教育管理評(píng)價(jià)信用體系。將聲譽(yù)模型深度融入評(píng)價(jià)全過(guò)程，充分發(fā)揮其正向激勵(lì)與約束作用，引導(dǎo)和驅(qū)動(dòng)評(píng)價(jià)主體（如教師、管理者、學(xué)校、第三方機(jī)構(gòu)等）自覺(jué)生成大量真實(shí)、客觀、公正的誠(chéng)信評(píng)價(jià)行為，從而提升評(píng)價(jià)質(zhì)量、優(yōu)化教育治理。

（二）開(kāi)展教學(xué)行為智能分析

教學(xué)過(guò)程中融合人工智能、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)，可精準(zhǔn)收集課堂中教師和學(xué)生的互動(dòng)數(shù)據(jù)，從而更加直觀、精準(zhǔn)地展現(xiàn)學(xué)生狀態(tài)和教學(xué)效果，為教學(xué)過(guò)程的優(yōu)化提供支撐。

1.設(shè)置課堂行為智能感知系統(tǒng)。課堂教學(xué)是學(xué)校教育的主要渠道，是教與學(xué)雙邊活動(dòng)的集中體現(xiàn)，對(duì)課堂行為的捕捉、收集和分析，是實(shí)現(xiàn)師生行為定量分析的前提和基礎(chǔ)。首先，建立多攝像頭協(xié)同工作機(jī)制。借助多攝像頭的設(shè)置以及空間校準(zhǔn)模型，對(duì)課堂教學(xué)活動(dòng)的全過(guò)程進(jìn)行完整性和連續(xù)性的攝錄，確保對(duì)課堂行為的捕捉具有連慣性。其次，完善典型行為識(shí)別算法。針對(duì)課堂中學(xué)生舉手、討論、記筆記等典型行為，開(kāi)發(fā)相應(yīng)的算法，使攝錄系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)識(shí)別、捕捉。最后，建立師生互動(dòng)分析結(jié)構(gòu)。構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN），實(shí)現(xiàn)對(duì)師生互動(dòng)的頻率、形式、持續(xù)時(shí)間、參與情況、互動(dòng)質(zhì)量等的記錄與分析，形成對(duì)師生互動(dòng)的數(shù)據(jù)化解讀，以精準(zhǔn)測(cè)算師生互動(dòng)強(qiáng)度和互動(dòng)質(zhì)量。

2.建立教學(xué)效果實(shí)時(shí)反饋機(jī)制。對(duì)教學(xué)效果的反饋，是教學(xué)評(píng)價(jià)的重要功能，也是進(jìn)行評(píng)價(jià)管理的重要抓手。教學(xué)效果實(shí)時(shí)反饋機(jī)制不僅關(guān)注語(yǔ)言交流，而且關(guān)注學(xué)生的認(rèn)知投入，以實(shí)現(xiàn)對(duì)教學(xué)效果全程、動(dòng)態(tài)和長(zhǎng)效的反饋，推動(dòng)教學(xué)過(guò)程的持續(xù)性調(diào)整和優(yōu)化。首先，建立語(yǔ)音情感分析系統(tǒng)。借助Wav2Vec 2.0模型從語(yǔ)音中提取特征，開(kāi)發(fā)激勵(lì)性語(yǔ)言分類器，設(shè)置音高、語(yǔ)速等參數(shù)，準(zhǔn)確評(píng)估教學(xué)過(guò)程中語(yǔ)言的激勵(lì)程度。其次，構(gòu)建注意力評(píng)價(jià)系統(tǒng)。教育管理過(guò)程中積極開(kāi)發(fā)注意力分散檢測(cè)算法，構(gòu)建面部參與度評(píng)估框架，開(kāi)發(fā)能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋的儀表盤，并使用WebSocket協(xié)議提高課堂質(zhì)量。最后，建立異常行為預(yù)警系統(tǒng)。利用孤立森林（IsolationForest）算法對(duì)異常參與度模式進(jìn)程準(zhǔn)確檢測(cè)，針對(duì)課堂中客觀存在的異常行為，進(jìn)行識(shí)別和預(yù)警，并通過(guò)因果推斷來(lái)分析其原因，提升課堂授課質(zhì)量。

3.構(gòu)建教學(xué)策略優(yōu)化模型。針對(duì)不同群體、不同個(gè)體，通過(guò)對(duì)其語(yǔ)音、行為、知識(shí)內(nèi)化程度等各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)的評(píng)估與分析，構(gòu)建教學(xué)策略優(yōu)化模型，為每一個(gè)學(xué)生個(gè)體匹配最優(yōu)化的學(xué)習(xí)模式。首先，構(gòu)建課堂狀態(tài)感知模塊。開(kāi)發(fā)能夠準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)習(xí)節(jié)奏的模型，將行為識(shí)別、語(yǔ)音分析和學(xué)習(xí)進(jìn)度數(shù)據(jù)等有效地結(jié)合起來(lái)，并使用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）模型比較預(yù)定義的學(xué)習(xí)過(guò)程，形成對(duì)學(xué)生個(gè)體化學(xué)習(xí)模式的深度理解，明確針對(duì)不同個(gè)體最有效的教學(xué)策略。其次，開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)強(qiáng)化模塊。運(yùn)用PPO算法對(duì)教學(xué)決策進(jìn)行優(yōu)化，設(shè)計(jì)包含知識(shí)點(diǎn)掌握程度、參與度等指標(biāo)在內(nèi)的狀態(tài)空間表示方法，著力構(gòu)建包含教學(xué)進(jìn)度調(diào)整、活動(dòng)類型切換等干預(yù)措施。最后，建立個(gè)性化的策略推薦機(jī)制。根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格畫像和實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控，建立個(gè)性化的干預(yù)知識(shí)圖譜，并采用TransE算法嵌人教學(xué)資源，精準(zhǔn)化推薦學(xué)習(xí)策略和資源，以實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。同時(shí)，構(gòu)建教學(xué)收益調(diào)整的因果推斷技術(shù)及評(píng)估策略，通過(guò)使用因果推斷技術(shù)對(duì)干預(yù)效果進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

（三）生成教育治理數(shù)字孿生

教育治理數(shù)字孿生將學(xué)校治理的過(guò)程轉(zhuǎn)化為數(shù)字形態(tài)，建立虛擬鏡像，并通過(guò)參數(shù)的設(shè)置、調(diào)節(jié)和過(guò)程模擬評(píng)估，構(gòu)建擬真化的教育管理系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)包括多源數(shù)據(jù)感知、數(shù)學(xué)建模、分析優(yōu)化三大相互聯(lián)系的體系。

1.構(gòu)建多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以對(duì)學(xué)校管理中的人、事、物等不同類別的信息識(shí)別、轉(zhuǎn)化和采集，形成一個(gè)存量豐富、高效快捷提取的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。首先，創(chuàng)建分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。開(kāi)發(fā)教育實(shí)體建模工具，該工具使用UML類圖來(lái)定義學(xué)生、教師和學(xué)校等基本對(duì)象的屬性。其次，建立數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。重點(diǎn)包括年度教育統(tǒng)計(jì)報(bào)告、學(xué)校管理系統(tǒng)和工作人員數(shù)據(jù)庫(kù)等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)收集和更新。最后，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)系統(tǒng)。針對(duì)教育管理過(guò)程中的注冊(cè)、培訓(xùn)和就業(yè)等業(yè)務(wù)流程，借助BPMN 2.0標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)建教育過(guò)程元模型加以準(zhǔn)確描述。針對(duì)教育管理呈現(xiàn)出的動(dòng)態(tài)性，使用 VenSim 軟件創(chuàng)建教育生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型加以準(zhǔn)確模擬，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理教育管理過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題。

2.構(gòu)建政策模擬推演平臺(tái)。政策模擬推演平臺(tái)能夠有效降低政策風(fēng)險(xiǎn)性，提升政策應(yīng)用實(shí)效，類似于過(guò)去的“改革試點(diǎn)\"或“實(shí)驗(yàn)學(xué)?！?。從構(gòu)建來(lái)看，首先，應(yīng)建立對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)。即圍繞學(xué)校政策針對(duì)的群體來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和用戶畫像，建立作用模型并將每一項(xiàng)政策內(nèi)容變量化，輸入模型、推演結(jié)果并進(jìn)行評(píng)估。如在針對(duì)教師職稱評(píng)審新規(guī)的制定，可通過(guò)對(duì)教師群體相關(guān)數(shù)據(jù)的收集來(lái)建立運(yùn)算模型，將變量化政策的輸入來(lái)推演新政可能產(chǎn)生的結(jié)果與影響。其次，要構(gòu)建政策推薦可視化系統(tǒng)。即將數(shù)據(jù)化的推演過(guò)程通過(guò)算法轉(zhuǎn)化為可視為的圖譜，能夠通過(guò)變量的調(diào)節(jié)，實(shí)時(shí)直觀地了解變化。最后，要建立反饋機(jī)制。即對(duì)新政的內(nèi)容、實(shí)施方式、過(guò)程、效果、影響等進(jìn)行一體化分析，以尋求最優(yōu)的政策實(shí)施模式。

3.構(gòu)建動(dòng)態(tài)反饋決策支持系統(tǒng)。建立一個(gè)可以持續(xù)收集接收、分析來(lái)自不同教育主體或活動(dòng)的反饋信息，并動(dòng)態(tài)作出智能決策的系統(tǒng)，從而為管理者的決策提供全過(guò)程支撐。首先，開(kāi)發(fā)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)映射引擎。構(gòu)建包含學(xué)位授權(quán)點(diǎn)、招生計(jì)劃等可調(diào)參數(shù)的決策可變量庫(kù);開(kāi)發(fā)決策影響評(píng)估模型，以切實(shí)采用雙重差分法（DID）計(jì)算政策凈效應(yīng)。其次，研發(fā)在線優(yōu)化算法庫(kù)。通過(guò)整合基因算法、粒子群優(yōu)化等元啟發(fā)式算法，構(gòu)建包含教育公平、質(zhì)量保證等約束條件的決策約束模型，開(kāi)發(fā)出多目標(biāo)優(yōu)化算法的決策方案生成系統(tǒng)，在教育管理過(guò)程中生成Pareto最優(yōu)解集。最后，建立決策迭代驗(yàn)證框架。采用A/B測(cè)試法評(píng)估方案效果，開(kāi)發(fā)決策支持可視化界面。同時(shí)，利用PowerBI實(shí)現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建決策知識(shí)庫(kù)，并利用NLP（自然語(yǔ)言處理）技術(shù)對(duì)決策案例進(jìn)行自動(dòng)提煉。

[責(zé)任編輯：杜愛(ài)萍]