數智技術賦能教育管理現代化的途徑

[中圖分類號]G40-057 [文獻標識碼]A [文章編號]2096-8442（2025）03-0082-08

“數智技術”是以大數據為基礎，人工智能為核心，融合云計算、物聯網、區塊鏈等信息技術，通過數據驅動與智能決策支持，推動經濟社會系統實現智能化轉型的綜合性技術體系。當前，數智技術的重要性日益凸顯，正推動著數字時代向數智時代加速邁進。習近平指出：“當前，以互聯網、大數據、人工智能為代表的新一代信息技術日新月異，給各國經濟社會發展、國家管理、社會治理、人民生活帶來重大而深遠的影響。”①《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》強調，要進一步完善生成式人工智能發展和管理機制，建立人工智能安全監管制度②。由此可見，數智技術正成為中國式現代化的重要推動力。教育管理作為現代化的關鍵組成部分，同樣需要將數字化與智能化技術融入教育系統。然而，當前對教育管理與數智技術融合的研究仍停留在純理論性的宏觀敘述層面，缺乏對具體融合路徑和實施措施的深人探討，致使相關研究對教育管理實踐指導不足。鑒于此，本文將從管理變革、教學創新和評價升級三個層面，具體探討數智技術賦能教育管理的實踐路徑，旨在為教育管理的現代化發展提供切實有效的參考。

一、數字技術賦能教育管理變革，實現精準治理與協同治理

教育管理的現代化需要基于具體的數據和情境，有針對性地制定和實施政策，確保教育服務供需的高效匹配，同時也需要打破傳統單一治理主體的模式，構建與完善智能化教育決策中樞系統和協調治理系統，賦能教育管理實踐，實現政府、學校、家庭、社會等多方主體在教育治理中角色互補、共商共建、共治共享。

（一）構建教育決策中樞系統

從理論上講，任何一種決策系統都應當包括數據采集、存儲、應用和展示四個方面。數智化技術的賦能也可以理解為數智技術與這四個部分的深度融合，進而實現系統結構的優化和功能的提升。具體到教育決策系統而言，數智化的過程主要圍繞以下幾個方面進行。

1.構建一體化數據融合平臺。圍繞數據收集、儲存和處理的全流程，進行智能化升級，提升數據流轉過程的效率和質量。首先，建立分布式數據采集網絡。通過在教室、實驗室、體育館、圖書館、行政辦公室、開放式服務窗口、慕課平臺等教育場域設置智能設備來全面收集學生出勤率、圖書館使用率、消費水平、服務滿意度、在線學習狀況等各類數據，實現教育行為的數據化，進而為勾勒清晰的“教育治理畫像\"奠定基礎。其次，構建多樣化的數據存儲單元。教育管理過程中既涉及年齡、性別、專業、人數等結構化數據，也包括諸如教學評價、學習行為、師生互動等非結構化的數據，因此在數據庫的建設過程中要針對不同的數據類型來進行。如對于結構化數據可以采用關系型數據庫進行儲存，對于非結構化的數據則可以通過HDFS或Ceph等分布式文件系進行彈性儲存。最后，形成學習過程的多主體協同框架。在學習過程中多主體協同，尤其是多主體跨時空的協同主要通過計算機技術和信息化平臺來實現，如當前高校普遍應用的“智慧樹”平臺，就提供了學生在線學習實時數據的共享，從而使教師、行政管理人員、技術人員、學生等不同相關主體能夠根據數據來適時調整行為。

2.構建混合式推理決策機制。由于教育情境中的數據具有多樣化的特征，單一的推理決策系統能最大程度地挖掘數據的價值和意義，因此在教育決策過程應構建包括因果推理、符號推理、統計推理等在內的混合式推理決策機制。首先，確立決策機制應用范圍。從學校教育情境看，決策機制應圍繞入學培養就業的全過程展開，在教育質量評估、學業發展和預警、就業趨勢預判和能力提升等方面實現用“大數據\"和\"大分析\"來制定決策。其次，要整合優化各類數據平臺。一方面是做到學校內部各類數據平臺，如教務數據平臺、圖書館系統、宿舍門禁系統、校園一卡通記錄系統等的充分整合，打破不同數據平臺的界限，實現校內數據的自由流動。最后，形成人機協同決策流程。數智技術在匯總因果推理、符號推理、統計推理不同模塊的輸出并形成系統決策后，相關行為主體（教師、輔導員、行政管理人員等）結合實際工作經驗，進一步進行判斷與修正，最終形成決策。

3.構建決策反饋閉環優化機制。為了實現決策從過去的“一錘子買賣\"向“持續性學習”的轉化，應確保每一個決策行為都能夠對應具體的結果，并進人分析流程，形成閉環優化機制。如當系統作出學生學業預警判定，并作出進行班主任談話、專任教師的輔導決策后，系統需要持續地跟蹤學生獲得干預后的行為變化，以此作為判斷決策成效和改進決策的依據。從實踐操作的角度看，一方面，要形成共時性對照分析框架，即設立干預組和對照組的比較分析框架，進一步明確決策的效果;另一方面，要形成歷時性的比較分析框架，即建立決策反饋知識庫，用過去的經驗與現在的決策進行對比分析，以史為鏡，優化決策過程。

（二）升級智能協同治理體系

在教育管理現代化、數字化和智能化的大背景下，傳統協同治理機制亟需圍繞多主體參與、大數據融合、動態化反饋的標準，向全方位、全要素和全過程的智能協同治理體系轉型，實現治理效果的最優化。

1.設立流程自動化機器人集群部署方案。針對學校管理過程中高重復性的事務性工作，如財務對賬、教務數據報表、教師排課、畢業離校等，結合智能機器人技術、AI識別決策技術等，形成一套流程自動化機器人集群系統，統一規劃運行，以大幅提升處理事務性工作的效率和準確率。首先，開發智能多模感知機器人。結合學校工作任務實際情況，在教室、機房、財務辦公室等區域部署智能多模感知機器人，并執行節假日和夜間工作模式，確保365天運轉和24小時待命。其次，設計教育管理流程動態監控機制。依托高精度OCR引擎、發票識別模型、教育管理文檔數據庫，開發使用BPMN2.0標準模擬批準過程，構建自動過程組織機制，并開發處理特定批準場景的規則機制，在財務報銷單合并、檢測，學生人學登記注冊等多個應用場景實現有效協作的人機界面，實現教育管理活動中信息的自動識別、分類和檢測。最后，研發智能支付路由系統。對多銀行支付接口進行有效集成，利用高級學習算法對支付路徑的選擇加以優化;創建支付風險警報模板，并使用知識卡對可疑交易進行精準識別;開發能夠進行支付對賬的機器人，自動糾正以及處理銀行對賬單和退款文件之間的差異。

2.建設教育數字孿生體運營中心。圍繞數據、模型、平臺三大核心要素進行系統化設計，構建教育數字孿生體運營中心，在教育治理領域打造一個與現實教育系統相映射的虛擬模型。首先，構建多精度校園空間數字孿生體。運用 BIM+GIS 技術，建立高精度的數字雙校園空間模型，該模型需涵蓋宏觀、中觀和微觀三個層次的模態。同時，開發包含激光雷達和攝像頭網絡在內的動態物理空間測繪系統，實現對模擬環境的實時更新，為教育管理中的各類設備創建所需的數字圖像庫，并借助數字孿生技術對設備生命周期進行有效管理。其次，著力構建物聯網數據中心。設計支持異構設備接入的多協議適配網關，建立設備狀態預測模型，采用時序分析和遷移學習技術實現故障預警。同時，結合數字化孿生模擬，開發運維決策優化系統，制定詳盡且符合實際的設備維護計劃。最后，構建數字孿生可視化平臺。采用WebGL和Three.js等技術實現三維場景的高效渲染，結合空間分析工具箱的研發，有效開展人流熱力圖分析，并對教育管理空間利用率進行精準評估。同時，設置應急指揮數字沙盤，實現AR技術的深度集成，對應急預案模擬進行精準推演。

3.開發教育區塊鏈跨鏈協議。持續完善教育區塊鏈的主體架構，優化跨鏈路徑，確保不同區塊鏈間信息傳遞與交換的順暢。首先，構建教育區塊鏈跨鏈架構。基于COSMOS-SDK技術開發主鏈，針對不同的教育場景，通過側鏈實現精準對接;根據教育管理中的實際需求，建立跨鏈通信協議，為資產原子交換和數據可信傳輸提供可靠支持;構建鏈間身份驗證機制，有效運用分布式身份識別（DID）技術，實現身份跨鏈漫游。其次，構建教育憑證智能合約模板。針對學歷證書、培訓認證等數字資產，制定相關標準;根據憑證存證需求，設計專門的存證網絡，利用IPFS技術實現原始憑證文件的及時、全面存儲；針對零知識證明驗證的需求，構建相應模塊，在憑證隱私保護與驗證可信度之間尋求平衡。最后，構建教育鏈治理框架。建立爭議解決機制，針對區塊鏈應用中的各類爭議，設計專業化仲裁流程與規則，確保鏈上糾紛高效化解，夯實教育鏈運行的信任基礎;強化跨鏈數據協同能力，重點開發鏈間數據同步組件，借助狀態通道技術優化數據交互邏輯，突破跨鏈數據交換的效率瓶頸，實現多鏈信息的實時共享與協同處理;構建鏈上信用評價體系，搭建動態化信譽模型，量化評估節點在數據交互、共識參與等環節的表現，形成“信譽一權益”掛鉤機制，推動教育鏈生態的良性運轉。

二、數字技術賦能教學創新，實現個性學習與沉浸體驗

在數智化時代，“教”與“學”的時空得到了極大的拓展，班級式、集體化的學習模式正逐步向個性化的學習模式過渡，間接知識的獲取過程也逐步虛擬化為直面經驗的學習。在這樣的背景下，基于AI、VR、AR等相關技術所設計的“定制化”的個性學習模式和沉浸式的學習環境將是未來教學及其管理創新的根本方向。

（一）打造數字化學習環境

數字化學習環境是指在數智技術的框架下，搭建的能夠讓學習者自定義、全天候學習的支撐體系。

其核心要件包括多元交互教學平臺、教學數據庫和教學行為分析系統三個部分。

1.多元交互教學平臺。傳統的學習是以聽覺和視覺為主導的信息接受過程，其他感知難以參與到學習中，從而使得學習主體的感知表象化和高度符號化，進而制約了信息的收取與內化。因此多元交互平臺旨在打造一個學生多感官參與的學習空間，幫助學生去“直觀”感受事物，形成清晰完整的感性經驗。首先，建立多感官刺激供給系統。利用電生理學知識和技術，開發一體化的刺激供給系統，對視覺、聽覺、嗅覺、味覺、前庭感覺等不同感覺的接收器予以對應的刺激，從而激發出相應的感覺表象，增強學習過程中的互動性和沉浸感。其次，開發虛擬現實感知系統。通過VR技術，將學校、教師、教學內容、實驗設備，教學過程等資源數字化，放入學生的“口袋”，便于其隨時隨地能夠按照自己需求接入系統進行學習。最后，注重開發分學科場景生成引擎。根據各個學科知識的生成場景，實現概念與其指稱事物或過程的同步呈現，如在生命科學的學習中，讓學生“觀察”血液循環的全過程，或是在歷史課程上帶學生走人現場，來增強學生的體驗感，實現跨時空的學習。

2.建立智能教學數字資產庫。在數智技術的支撐下，將教與學的過程、方法、內容、交流、互動、表情、反應、情緒成果以及在整個活動中所閃現的“教育機智\"數據化，形成具有自我更新能力的教學資源庫。首先，建立具有參數化特征的人體建模系統。將教學過程中的教師面部表情，聲音、情感納入數據收集范疇，創建包含大量面部微表情的數據庫，并將其與教育管理過程中的聲音情感分析相結合，實現面部表情和動作的同步，創建形成不同類別的虛擬教師形象，并基于數據畫像，生成滿足不同需求的“數字教師”，以適應不同的教學需求。其次，研發教學行為模板庫。將教師教學行為、內容、互動、語氣等數字化、整合化、模版化，構建涵蓋課堂問答、文本寫作、實驗操作、身體運動等多類型教學行為在內的模版庫，推進教學活動、行為的規范化、標準化。最后，設計能夠快速、準確檢索數字資產的引擎。創建數字資產管理模塊，采用多模態特征融合實現語義的精準檢索，生成智能合約以在教育管理過程中實現創作權益的公平分配。

3.構建元宇宙教學行為分析系統。在數智技術的框架下，對教與學行為及其相關心理因素的監測、評估，將個體高效學習行為參數化、模型化，實行教師的“教\"的動態化、個體化、精準化調整，真正做到因材施教。首先，構建多模態生理與行為感知系統。部署腦電、心電傳感器，開發眼動追蹤和熱圖分析算法，構建行為特征提取結構，準確獲取學生在學習場景中的相關生理、心理及行為過程和特征。其次，開發教學場景復雜度優化引擎。建立渲染參數與認知負荷的關聯模型，開發動態細節調整算法，基于注意力分布的具體情況實現場景細節層次的自動調整，并采用直接強化、間接強化、替代性強化等不同的強化模式來形成適應于個體學習風格和興趣的教育場景。最后，構建教學行為知識圖譜與智能決策系統。運用圖神經網絡和貝葉斯網絡，對教和學的過程與狀態進行自動識別、自動分析，并基于數據分析結果，自動匹配適宜的學習策略和教學方法，實現對教與學活動的動態化、精準化修正，將宏大的教育改革微縮進具體的教育教學過程，轉化為學生真實的身心發展。

（二）建構認知智能支持體系

學生認知智能支持體系，是基于教育心理學和認知科學的原理，借助多項數智技術所構建的對學生認知過程、學習活動進行實時監控、分析和輔助支持的集成系統。其核心目的在于掌握學生的認知風格，提高認知效能。從構架看，認知智能支持體系包括了感知層、分析層和決策層三個層次結構，其建構路徑主要有三條。

1.推進多模態學習行為數據庫建設。建立學生生理、心理相關信息的采集和儲存系統，形成多模態學習行為數據庫，為個性化的深度信息模式開發奠定基礎。首先，開發具有多種模態的生理數據采集系統。對EEG腦電傳感器陣列和GSR皮膚電導傳感器加以有效整合，使用藍牙5.0協議進行低功耗數據傳輸；在教育管理中設計包括過濾、降噪、特征提取和數據標準化模塊等在內的生理信號預處理的流水線，構建相關機制保證該流水線能夠順暢運行。其次，構建教育管理中實現分布式存儲的架構。該架構使用時間序列數據庫存儲生理指標流數據，并將源信號文件與對象存儲進行有效結合；著力開發多模態數據融合引擎，借助注意力機制模擬生理信號和行為學習協議之間的相關性;將專家評估與自動評估算法相結合，創建生成學習數據集的認知狀態評估系統。最后，研發深度學習解析模型。建立能夠有效處理生理信號的多通道神經網絡，借助Transformer架構模擬行為學習序列；利用多任務學習框架開發認知狀態解碼器，預測注意力集中度、認知負荷和學習效率。

2.構建自適應學習路徑規劃系統。圍繞知識呈現、知識獲取及內化程度評估三方面構建自適應學習路徑規劃系統，實現對學生學習路徑的深度分析和個性化構建。首先，構建明顯具有動態性的知識圖譜。使用概率圖模型表示知識點之間關聯強度，開發環境意識模塊，將學習文件數據與實時行為學習流進行有效結合，對知識點掌握程度與學習進度進行編碼，及時呈現學生學習狀態。其次，研發混合強化學習算法。將Q-learning和策略梯度方法進行有效結合，不斷提高學習效果;構建知識追蹤模型，有效借助貝葉斯知識跟蹤（BKT）算法對學習者掌握知識點的概率進行預測，并采用蒙特卡洛樹搜索（MCTS）精準預測長期學習收益。最后，重視構建教育管理路徑可視化系統。積極采用力導向圖布局算法，呈現知識圖譜，構建路徑調整交互界面，有效吸納學習者對推薦路徑的反饋意見;建立能夠準確評估路徑質量的指標，包含知識點覆蓋率以及認知負荷均衡度等。

3.構建元認知能力培養模塊。借助數智技術，推動元認知知識表達形式化、能力訓練情景化及專家解題思路再現化，促進學生元認知策略與能力精準發展。首先，精心開發虛擬導師的認知架構。創建交互式自然語言系統，通過會話狀態跟蹤（DST）任務完成率、知識掌握度等關鍵指標，自動預警進度偏差并為學生提供個性化建議。同時，搭建教學戰略數據庫，涵蓋自我評估、目標設定與戰略監測等模塊，形成閉環學習管理系統。其次，全力研發元認知訓練沙盤。設計模擬課堂聽講、小組討論、自主研究等多維場景任務，并在每個場景嵌入元認知訓練節，并運用概念圖生成算法，開發用以呈現思維過程的視覺思維工具。同時，利用概念圖生成算法開發可視化思維工具，自動將學生在任務中的思考路徑、知識關聯等轉化為動態概念圖，直觀呈現思維網絡的構建與演化過程，幫助學生識別認知斷層，推動學生對元認知策略的應用。最后，著力研發專家思維模擬引擎。綜合利用案例推理（CBR）方法，并結合眼動模型分析與行為協議研究，精準再現專家在解決問題過程中的認知與元認知的思維過程。同時，借助可視化技術，直觀地呈現思維的全過程，將高效的認知思維過程內化為自己的認知結構，幫助學生以專家的“頭腦”去思考，精準助力學生技能提升。

（三）生成智能教育服務生態

“智能教育服務生態”是一個服務于教學、管理、評價的教育全過程的數字系統，其根本特征在于技術集成和功能協同，優化教育資源配置，提升教育決策的科學性與實效性。其架構路徑主要有三條。

1.構建情感計算型輔助機器人研發方案。圍繞多模態情感感知、響應、協同的目標，設計計算型輔助機器人研發方案，實現人機在情感上的多向度交流和互動。首先，構建多模態情感感知框架。圍繞對學生表情、語調、行為等數據的收集分析，開發能夠精準捕獲學生情緒信息的智能設備，將這種設備與紅外攝像頭以及機電傳感器加以結合使用，以及時、準確地捕捉學生的微表情，并結合情感算法，以判定學生的情感狀態。其次，建立情緒響應機制。基于情感語音合成系統、借助WaveNet架構建立情感語音數據庫、生成情感語音，并有效運用條件生成對抗網絡（CGAN），精細控制面部肌肉運動，并在此基礎上構建表情生成系統。通過算法的分析和系統的研判，對學生的焦慮、壓抑、緊張等不良情緒給予及時的紓解。最后，構建多模態協同響應機制。綜合運用WaveNet架構、對抗網絡（CGAN）、Transformer架構等技術，建立人類情感語言、表情、行為的數據庫，構建包含安慰、鼓勵、引導等情感響應策略在內的策略庫，以有效應對教育管理過程中的各種問題，確保機器人所發出的安慰、勸解、開導是“人化的”，消除因為人機互動的\"冰冷感”。

2.設置教育資源數字資產確權系統。教育資源數字指紋生成算法的研發、交易自動化協議的建立和版權追蹤體系的建立，為教育資源數字資產確權系統提供智能化保護屏障。首先，要生成教育資源的“產權證”。積極應用哈希函數和數字水印技術，研發教育資源數字指紋生成算法，實現教育資產內容唯一標識為目標；生成版權登記智能合約，自動記錄創作時間戳以及作者信息；構建多簽名機制并開發內容審核智能合約，在教育管理現代化過程中實現多方審核確認。如當教師將課件、講義或其他個人創造的教育資源上傳數字系統后，系統自動為其生成“數字產權證”，明確產權歸屬，確保創作者的權益。其次，建立自動化交易機制。根據教育資源的類型、質量、使用方式以及收益分配，設立交易自動化協議，并針對課程定價以及分成的需求，構建對應的模型以及算法;針對交易執行智能化需求設立與之對應的合約，自動完成教育管理過程中的交易以及權益分配，實現不同教育資源之間的有序“買賣”。最后，構建版權追蹤系統。采用默克爾樹（Merkle Tree）結構及時、準確地存儲教育管理過程中交易記錄，構建侵權檢測系統和爭議解決機制，借助相似度哈希算法精準識別盜版內容，并在去中心化的前提下處理版權爭議，防范教育管理現代化過程中的盜版、侵權等問題。

3.形成教育資源精準推送機制。建立跨校教育資源鏈接和智能抽取、評估模式，構建教育資源推薦引擎，實現教育資源的精準推送和精細評估。首先，構建跨校課程資源知識圖譜。采用實體抽取和關系推理技術建立關聯課程，開發課程特征提取模型，利用BERT架構生成大部分課程的語義向量，建立包含課程元數據和學習者評價數據的課程資源庫。其次，研發混合推薦算法。結合知識圖譜嵌入和協同過濾，著力研發圖神經網絡（GNN）模型，實現課程節點的低維嵌入。同時，構建用戶畫像模型，借助注意力機制實現多源學習行為數據的有效融合。最后，建立推薦結果解釋系統。采用SHAP值對特征貢獻度展開準確分析，研發推薦界面交互組件，使用戶能夠對推薦結果進行及時有效的反饋修正。同時，構建包含精確度、多樣性和新穎性等多項指標的推薦效果評估系統，對推薦效果展開精準評估。

三、數字技術賦能評價升級，實現多維評價與動態反饋

教育評價是教育管理的重要一環，直接影響著教育管理的質量和成效。在數智技術背景下，數字技術正以底層架構重構的方式，推動評價體系從單一維度向立體網絡躍遷，從靜態結果向實時響應進化。教育評價應逐步突破單一的紙筆測試的模式，轉向多主體、全過程、立體化的評價體系，構成“教一學一評”一體化的閉環。

（一）構建全息式發展評價系統

全息式發展評價系統依托大數據采集與分析技術，覆蓋知識掌握、能力培養、情感發展等維度，通過學習行為軌跡捕捉（如在線互動頻次、項目協作貢獻值）、腦電波情緒監測等多源數據融合，打破傳統紙筆測試的局限性。

1.構建全息式發展評價模型。全息式發展評價模型涵蓋學生知、情、意、行等多維度的評價指標，借助數智技術實現對學生發展的全要素、全過程和全方位的畫像與反饋。例如，在STEM教育場景中，區塊鏈技術可將實驗操作的每一步驟上鏈存證，結合AI圖像識別技術對實驗流程規范性、數據記錄完整性進行量化評分，形成過程性評價與結果性評價交織的立體坐標。首先，開發多模態數字檔案庫。基于多來源數據收集、儲存和可視化技術的應用，實現學習管理系統（LMS）日志、項目成果文檔以及社交媒體互動數據的有效結合;重視數據清洗，尤其是需要借助自然語言處理（NLP）技術實現文本去噪，借助計算機視覺（CV）算法在教育管理過程中實現圖像質量的優化。其次，設置分布式圖數據庫。借助Neo4j技術實現對多模態數據關系的及時及準確存儲;借助實體鏈接技術實現“明晰數據關聯”\"跨源數據對齊”。最后，構建可視化分析平臺。在教育管理過程中借助力導向圖布局算法全面、準確地呈現能力發展軌跡;構建能夠準確評估能力的模型，結合中心性、結構洞等網絡分析指標對教育管理的能力水平進行量化。

2.構建非結構化數據解析引擎。針對學校場景中客觀存在的大量的文本、圖片、音頻、行為等非結構化的數據信息，構建具備特征提取、語義理解和智能反饋集成功能的解析引擎，進一步提升對教育信息挖掘、整理和應用的能力。為應對教育場景中日益增長的文本、圖像、音頻等非結構化數據，需構建具備語義理解。首先，創建一個多語言識別系統。將機器翻譯引擎、語音識別、合成技術等與此前運用過的語言模型（如BERT和GPT）結合起來，開發一個開放的評論編碼系統和評語質量評價模塊，并使用困惑度（Perplexity）指標對編碼結果加以持續優化。其次，構建多模態創意評估系統。采用卷積神經網絡（CNN）識別色彩、構圖等視覺元素，將視覺元素轉化為可計算的數字特征向量，突破人工標注的主觀性與低效性，為藝術作品的風格分類、流派溯源提供底層數據支撐。同時，研發創意元素識別模型，將抽象的“創意”概念轉化為可度量的數值指標，實現藝術作品“形式一內容一理念”的三維度關聯分析，解決傳統藝術評價中創意維度難以量化的痛點，實現從主觀審美到客觀評估的跨越。最后，開發解析結果驗證模塊。采用對抗驗證技術對模型偏差進行檢測，構建解析性能監控儀表盤，對解析質量進行準確評價。

3.構建動態教育評價反饋機制。利用教育區塊鏈技術構建一個動態教育評價反饋機制，通過對學生長期的學習數據的自動記錄、評價和反饋，推動學生的發展。首先，確定評價維度、各指標權重。基于此著力開發評價規則建模語言，借助決策樹算法構建評價規則庫，實現形式化地呈現評價教育管理水平的邏輯。其次，構建教育管理水平的評價結果驗證機制。運用鏈上評價執行引擎，在機制運行過程中借助零知識證明（ZKP）技術切實保護師生的隱私數據，提高自動化評價教育管理水平。最后，構建科學、規范的教育管理評價信用體系。將聲譽模型深度融入評價全過程，充分發揮其正向激勵與約束作用，引導和驅動評價主體（如教師、管理者、學校、第三方機構等）自覺生成大量真實、客觀、公正的誠信評價行為，從而提升評價質量、優化教育治理。

（二）開展教學行為智能分析

教學過程中融合人工智能、數據分析和機器學習等多項技術，可精準收集課堂中教師和學生的互動數據，從而更加直觀、精準地展現學生狀態和教學效果，為教學過程的優化提供支撐。

1.設置課堂行為智能感知系統。課堂教學是學校教育的主要渠道，是教與學雙邊活動的集中體現，對課堂行為的捕捉、收集和分析，是實現師生行為定量分析的前提和基礎。首先，建立多攝像頭協同工作機制。借助多攝像頭的設置以及空間校準模型，對課堂教學活動的全過程進行完整性和連續性的攝錄，確保對課堂行為的捕捉具有連慣性。其次，完善典型行為識別算法。針對課堂中學生舉手、討論、記筆記等典型行為，開發相應的算法，使攝錄系統能夠精準識別、捕捉。最后，建立師生互動分析結構。構建圖神經網絡（GNN），實現對師生互動的頻率、形式、持續時間、參與情況、互動質量等的記錄與分析，形成對師生互動的數據化解讀，以精準測算師生互動強度和互動質量。

2.建立教學效果實時反饋機制。對教學效果的反饋，是教學評價的重要功能，也是進行評價管理的重要抓手。教學效果實時反饋機制不僅關注語言交流，而且關注學生的認知投入，以實現對教學效果全程、動態和長效的反饋，推動教學過程的持續性調整和優化。首先，建立語音情感分析系統。借助Wav2Vec 2.0模型從語音中提取特征，開發激勵性語言分類器，設置音高、語速等參數，準確評估教學過程中語言的激勵程度。其次，構建注意力評價系統。教育管理過程中積極開發注意力分散檢測算法，構建面部參與度評估框架，開發能夠進行實時反饋的儀表盤，并使用WebSocket協議提高課堂質量。最后，建立異常行為預警系統。利用孤立森林（IsolationForest）算法對異常參與度模式進程準確檢測，針對課堂中客觀存在的異常行為，進行識別和預警，并通過因果推斷來分析其原因，提升課堂授課質量。

3.構建教學策略優化模型。針對不同群體、不同個體，通過對其語音、行為、知識內化程度等各項指標數據的評估與分析，構建教學策略優化模型，為每一個學生個體匹配最優化的學習模式。首先，構建課堂狀態感知模塊。開發能夠準確評估學習節奏的模型，將行為識別、語音分析和學習進度數據等有效地結合起來，并使用動態時間規整（DTW）模型比較預定義的學習過程，形成對學生個體化學習模式的深度理解，明確針對不同個體最有效的教學策略。其次，開發學習強化模塊。運用PPO算法對教學決策進行優化，設計包含知識點掌握程度、參與度等指標在內的狀態空間表示方法，著力構建包含教學進度調整、活動類型切換等干預措施。最后，建立個性化的策略推薦機制。根據學生學習風格畫像和實時狀態監控，建立個性化的干預知識圖譜，并采用TransE算法嵌人教學資源，精準化推薦學習策略和資源，以實現對學習過程的動態調節。同時，構建教學收益調整的因果推斷技術及評估策略，通過使用因果推斷技術對干預效果進行準確預測。

（三）生成教育治理數字孿生

教育治理數字孿生將學校治理的過程轉化為數字形態，建立虛擬鏡像，并通過參數的設置、調節和過程模擬評估，構建擬真化的教育管理系統，其結構包括多源數據感知、數學建模、分析優化三大相互聯系的體系。

1.構建多源異構的數據采集系統。該系統可以對學校管理中的人、事、物等不同類別的信息識別、轉化和采集，形成一個存量豐富、高效快捷提取的分布式數據庫。首先，創建分布式數據庫。開發教育實體建模工具，該工具使用UML類圖來定義學生、教師和學校等基本對象的屬性。其次，建立數據管理系統。重點包括年度教育統計報告、學校管理系統和工作人員數據庫等，實現數據實時收集和更新。最后，建立數據質量指標系統。針對教育管理過程中的注冊、培訓和就業等業務流程，借助BPMN 2.0標準創建教育過程元模型加以準確描述。針對教育管理呈現出的動態性，使用 VenSim 軟件創建教育生態系統動態模型加以準確模擬，以便及時發現并處理教育管理過程中出現的問題。

2.構建政策模擬推演平臺。政策模擬推演平臺能夠有效降低政策風險性，提升政策應用實效，類似于過去的“改革試點\"或“實驗學校”。從構建來看，首先，應建立對象數據庫。即圍繞學校政策針對的群體來進行數據收集和用戶畫像，建立作用模型并將每一項政策內容變量化，輸入模型、推演結果并進行評估。如在針對教師職稱評審新規的制定，可通過對教師群體相關數據的收集來建立運算模型，將變量化政策的輸入來推演新政可能產生的結果與影響。其次，要構建政策推薦可視化系統。即將數據化的推演過程通過算法轉化為可視為的圖譜，能夠通過變量的調節，實時直觀地了解變化。最后，要建立反饋機制。即對新政的內容、實施方式、過程、效果、影響等進行一體化分析，以尋求最優的政策實施模式。

3.構建動態反饋決策支持系統。建立一個可以持續收集接收、分析來自不同教育主體或活動的反饋信息，并動態作出智能決策的系統，從而為管理者的決策提供全過程支撐。首先，開發數字孿生數據映射引擎。構建包含學位授權點、招生計劃等可調參數的決策可變量庫;開發決策影響評估模型，以切實采用雙重差分法（DID）計算政策凈效應。其次，研發在線優化算法庫。通過整合基因算法、粒子群優化等元啟發式算法，構建包含教育公平、質量保證等約束條件的決策約束模型，開發出多目標優化算法的決策方案生成系統，在教育管理過程中生成Pareto最優解集。最后，建立決策迭代驗證框架。采用A/B測試法評估方案效果，開發決策支持可視化界面。同時，利用PowerBI實現多維度數據分析，構建決策知識庫，并利用NLP（自然語言處理）技術對決策案例進行自動提煉。

[責任編輯：杜愛萍]