江南大學二級教授陳明選:教育數字化是教育要素的體系性轉型

何曼

人工智能對教與學模式最大的影響在于實現從關注群體到關注個體、從“一刀切”到因材施教，即個性化、多樣性、精準性、終身化的轉變。

關鍵詞 數智化 數字化轉型 人工智能? ? ?教與學

互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術的發展，催生了數智化時代。數智化轉型的時代需要守正創新，江南大學二級教授陳明選在與本刊對話時表示：培養人的智慧是教育追求的目標，也是數智化時代教育的特征；當前的教育數字化轉型不應該只集中在技術、手段的層面，而是教育要素的體系性轉型，即實現育人目標、內容、方法、場域、評價、模式的系統轉型；要以人工智能助推因材施教，實現精準教學，促進學生實現深度學習。

數智化時代對人才培養提出新挑戰

在線學習：當前的數字技術對教育行業帶來了怎樣的影響？

陳明選：互聯網使信息互聯，5G+物聯網使萬物互聯，5G+人工智能使萬物智聯。機器通過大數據進行深度學習，與人一起創造世界，從而催生了數智化時代。數智化時代對人才培養提出了新的挑戰。

其一，人工智能可以替代或超過那些通過死記硬背、大量做題而掌握知識的人腦。人類以知識獲取為核心的學習體系已經無法應對未來的挑戰。數智化時代，人類的大多數重復性、程序性勞動將被機器替代。如ChatGPT具有很強的語言理解和文本生成能力，上知天文下知地理，與人交流幾乎與人類無異，還能完成文本總結分析、撰寫腳本、文案、翻譯等任務。

其二，全球的教育學理論面臨著理論創新的挑戰。懷進鵬部長在世界數字教育大會上指出，數字化轉型是世界范圍內教育轉型的重要載體和方向。數字技術為我們創新路徑、重塑形態、推動發展提供了新的重大機遇，也帶來了新的挑戰?！敖逃螢?、教育應該往何處去”成為世界各國共同思考的命題。我們教育人很少有危機感，對教育滯后于科技進步已習以為常。在科技革命日新月異的今天，如果還用幾百年前的理論和方法來指導今天的教育實踐顯然會陷入危機之中。教育理論和模式亟待創新與重構。

其三，今天培養的人能否適應明天的社會發展，這是教育面臨的最大挑戰。世界經濟論壇發布的《2023年未來就業報告》顯示，未來五年內，23%的工作將發生變化，其中消失的工作崗位將占比12.3%，新的工作機會將增長10.2%。還有數據顯示，在接下來的20年中，50%以上的職業將會實現機器自動化；個人的職業成功，85%取決于學習能力、思維能力、創造力、解決問題的能力等核心素養，只有15%與專業技能相關；如今的學生可能在2030年從事的工作，有85%在現階段還未出現。為適應這些變化，原有的教育體系面臨極大的

挑戰。

在線學習：基于這些挑戰與機遇，您如何看待教育數字化轉型？

陳明選：從原始時代教育中的言傳身教、口耳相傳到農業時代私塾、師徒教育，再到工業時代的班級授課、學校教育，社會發展深刻影響了教育體系的變革。教育數字化轉型既是時代呼喚，也是教育系統不斷適應社會變遷的必然反應。

當前的教育數字化轉型不應該只集中在技術、手段的層面，而是教育要素的體系性轉型。數智化時代，技術發展賦予了教育新的特征。我把它總結為六大特征：

一是人際交互高效便捷?？赏ㄟ^學習平臺、智能終端實現即時交互分享。二是學習環境立體智慧。學習的場域不僅指圖書館、實驗室、教室等物理空間，還包括智能技術賦能的虛擬現實、增強現實、元宇宙等多空間集成融合，是一種虛實融合、多維互動的學習空間。三是學習資源豐富多樣。包括流媒體、VR/AR、生成性資源等。四是教育手段方便智能。智慧校園、智慧課堂、智能診斷、智能分析等手段，助力實現因材施教。五是學習內容跨科綜合。幫助提升超越知識、超越技能、超越學科、超越區域的綜合能力。六是學習目標，素養為本。育人目標應該從過去的以獲取知識為本，轉變為以素養為本，促進學生的終身發展。

綜合來看，教育數字化轉型，要以數字技術促進教育創新理念、探索路徑、重塑形態、推動發展；實現從育人目標、內容、方法、場域、評價、模式的系統轉型。

人工智能賦能精準教學

在線學習：您提到，人工智能技術將在推動教育變革中發揮重要作用。那么，人工智能是如何賦能教與學的？

陳明選：首先，人工智能助推因材施教。人工智能對教與學模式最大的影響在于實現從關注群體到關注個體、從“一刀切”到因材施教，即個性化、多樣性、精準性、終身化的轉變。在因材施教方面，人工智能具有不可替代的優勢。古代私塾體系中，一名教師面對幾個學生，可以實現個性化指導。而在現代的班級授課制下，一名教師面對幾十個學生，難以做到因材施教，人工智能技術為此提供了可能。通過對個體過程性學習數據的分析，智能系統可以基于每個學生的學習問題、特點、興趣和需求，有針對性地開展“一對一”的個性化

教學。

其次，構建多維互動的學習生態。人工智能能夠推動教學模式從傳統的班級講授式向多維互動的學習生態轉變，支持網絡空間、社會空間與物理空間三者融合；學生可以通過對話、探究和智慧分享等多種方式開展學習。同時，語言文本、圖像和場景等多模態的知識表達手段為這種學習生態提供了可能。在這種模式下，通過多元互動、解決實際問題、分享他人經驗等方式，教師可以培養學生適應未來發展的核心素養，如創新思維、可持續發展的能力等。這與注重知識傳授的傳統教育理念迥然

不同。

再次，能夠進行精準診斷與資源推送。在教學實施過程中，人工智能技術基于對學生學習數據的分析，精準診斷學習問題，實現個性化的學習資源推送，幫助學生完成個性化的自適應學習，進而補齊短板，實現減負增效。同時，人工智能技術也能夠幫助教師動態化地調整、優化教學設計，并且輔助教師對學生的問題進行及時反饋。

最后，開展多維度的智能化教育評價。傳統的測試評價過于片面，而基于人工智能技術，教與學可以實現全方位、動態化的評價。主要體現在四個方面：一是無感（伴隨式、嵌入式）評價。人工智能技術能夠將評價嵌入到教與學的過程中，實現伴隨式的無感評價，如行為評價、語音分析、圖像分析以及常態化的學業數據采集等過程性的無感評價方法。二是目標達成度評價。之前的評價大都是評價對與錯的，并未對目標是否達成進行評價。隨著人工智能的發展，教師可以更好地衡量設計的教學目標是否達成；通過掌握更多的學生學習數據，可以更精準地評估目標的達成程度。三是增值評價。通過考慮學生的起點差異，人工智能可以實現增值評價。四是思維水平評價。利用生成式人工智能，可以實現思維水平的評價。通過設計不同難度、不同維度的題目，使學生在人機對話過程中表現出思考的深度，從而實現對思維水平的深度評價。

這些新型的教學理念與評價模式有助于培養學生的核心素養，實現教育的實質性進步。人工智能在此基礎上，助推了新型教與學模式的構建。數智化時代，應當運用大數據分析讓教學與管理從模糊走向精準，使學習分析從群體走向個體；運用智能技術使學習反饋、資源推送精準及時；基于互聯網思維、智能技術重塑學與教的過程。

教育數字化要避免只見技術不見人

在線學習：當前是否有一些人工智能賦能教與學成功的教學案例？哪些經驗值得分享？

陳明選：真正做到人工智能賦能教學實踐，首先要厘清人工智能的概念。人工智能的本質是通過深度學習、數學算法從大數據中尋找特征，發現規則，建立模型，從而產生智能。教育大數據成為智能技術重構教學的契機，能夠對基礎教育學習過程中常態化練習與階段性測試的過程性學習數據進行收集分析，對學習問題進行精準反饋，最終生成學習報告等。事實上，傳統的教學有諸多局限，系統應用也面臨困難；為滿足師生實際需求，要充分發揮智能技術教育應用的優勢，構建基于智能技術的精準教學系統，制訂基于智能技術的精準學習資源推送策略。

客觀地說，目前關于人工智能賦能教學的文章，基于理論的偏多，真正落地的還不是很多。智能時代的教育，技術雖然是重要的推動力，但教學必須返璞歸真，回歸育人的根本原點和本真，促進人的和諧發展。因此，在教育數字化轉型的過程中促進人的和諧發展才是教育的根本宗旨，必須避免只見技術不見人。

在線學習：理論偏多、落地鮮見，人工智能落地面臨的關鍵挑戰是什么？

陳明選：第一是提高教師的智能素養，幫助教師實現從理念到方法、到實踐的數字化轉型。這既需要自上而下的推動力，也要有教師內在驅動力的激發。第二是要建立能夠支撐因材施教的強大題庫，能夠向學習者精準提供資源庫里的相關知識或內容。第三是要制訂人工智能教育應用的倫理規范、健全相關法律法規等。不可否認，目前存在的倫理失序、道德失范等問題，違背了教育發展的人文關懷和人工智能的應用創新，阻礙了二者的融合進程，必須從倫理策略上尋求應對方案。再次，智能時代在為教師專業發展提供新的解決方案的同時，也帶來了新的挑戰。有人說，人工智能越發展，人類的智力可能越弱化。其實人工智能不是為了替代教師，而是為了更好地實現因材施教。要用技術給教師提供教學方案的思路與框架，而不是完整的教學方案。最后，人工智能教育的應用，在解決一部分教育公平問題的同時，也會產生一些新的不公平。隨著社會進步，我們應盡量讓更多的人受益。

在線學習：對未來人工智能在教育領域的應用，您有哪些期待或看法？

陳明選：在未來人工智能廣泛應用的背景下，如何提高教學者和學習者本身的思維水平，是亟待研究與解決的關鍵問題，比如，如何提高當代人的數字素養、法律意識、數字化社會的倫理道德規范意識等。一方面，要制訂一些人工智能相關法律法規，來規避一些應用問題；另一方面，應出臺一些相關政策，加強教師與學生等在人工智能素養方面的教育。

未來要促進學生學會深度學習

在線學習：您認為未來學習的趨勢是什么？

陳明選：目前，我更加關注的是教與學的知識體系構建。近20年來，我一直在做關于理解性學習的研究。

面對復雜多變的現實社會，以重復記憶為主的淺層學習已然不能應對時代挑戰，學生要轉向批判性和創造性應用知識的深度學習。深度學習不僅是對知識的記憶性學習，也是思維范式的轉變。智能技術的發展促使學習發生結構性變革，使未來學習具有以下三個趨勢。其一，未來的學習要致力于培養符合時代要求的創新人才，培養能夠獨立思考、深度理解知識并運用知識技能解決復雜情境問題的人。其二，未來的學習關注個性化、多樣性和適應性的學習，面向大規模的學習者群體，要使每一個學生獲得適合自身發展的學習服務。其三，未來學習更加注重思維的發展。學習的本質是通過深度理解實現將知識內化轉變為素養，成為終身發展力，數智化時代的深度學習要求學習者從淺層記憶走向深度理解。

面對數智化時代的挑戰，對學習本質的求索會是一個永恒的話題。在教育變革中，技術雖然會給教育教學帶來巨大的便利和推動作用，但歸根到底是基于學習本質和學習規律的綜合利用，不能脫離學習理論和教育理論單獨存在。在數智化技術與教育教學深度融合的過程中，如何促進學生深度學習，如何使學生學會學習、快樂學習是一個值得不斷深入思考的話題。