人工智能教育大脑：
以数据驱动教育治理与教学创新的技术框架
以数据驱动教育治理与教学创新在智能教育应用理论与实践领域已获得广泛共识。如何解决“数据孤岛”和“数据无章”等现实问题，成为推动智能教育应用与方法创新的关键。雷·库兹韦尔在《奇点临近》中最早以智能大脑为隐喻，通过给大数据植入数学算法，模仿人脑机制融合思考、解释预测海量数据的机理，进而做出有逻辑关系的相关行为信息判断。城市大脑正是利用智能大脑解决了因算力、复杂度等原因难以处理的城市治理和发展问题。类似地，智能教育大脑是海量教育数据模型、深度学习算法、高度计算力等智能化技术与算法的融合体，遵循“数据处理→模型训练→模型测试评估→服务应用”技术路线，通过科学规范的聚类、数据认知、决策优化、搜索挖掘、预测干预等过程，汇聚多元化的数据类型，打破数据之间的流通壁垒，保障精准的教育实践形态。基于此，该文立足于推动智能教育应用的视角，人工智能教育大脑作为隐喻，从“是何”以及“如何”厘清其本质内涵与功用，聚焦教育数据治理与智能教育大脑关键技术应对挑战。同时，从有效学习行为发现与分析、素养结构深度刻画与诊断、个性化素养提升与干预决策等方面阐释人工智能教育大脑如何赋能教育，以期为教育数据治理工具与教学创新的转型提供新的思路和路径。
问题的提出
（一）学习分析研究十年回顾与未来挑战
1.学习分析技术的强大功效
- 其一，可视化的学习分析结果反馈，利于学习者自我评价与规划自我目标的实现。
- 其二，多元化的算法和数据模型能够诊断学习者个性化需求。
- 其三，实时监测的学习轨迹与交互进程，提供了促进自我导向学习的机会。
- 其四，识别提取学习进程中隐含的、潜在的、有用的信息，为学习者(尤其是高危学习者)学业表现提供科学预测、及时干预和指导。
2. 数据驱动的学习分析技术正面临诸多挑战
- 其一，如何获取多源情境的学习数据，确保解释和预测的科学性。
- 其二，如何平衡多源异构数据的丰富性和兼容性，是精准教学干预的关键；如何有效融合数据和兼容计算仍是目前面临的挑战。
- 其三，如何解决算法和数据的孤立性，如何应用群组算法实现同伴合作的学习方式。
- 其四，数据挖掘结果仅能表征技术应用于教育的阶段性效益，如何验证长期效用是学习分析技术面临的新挑战。
（二）教育大数据赋能理解学习与现存问题
1. 数据驱动赋能理解学习
- 其一，数据驱动的教育决策能够营造公正透明的文化氛围、保障问责制度与发展愿景的科学化。
- 其二，数据驱动的教育实践帮助学习者更好地认识自我、发展自我、规划自我以及建构自我，激励学习者运用数据养成自主学习的习惯。
- 其三，数据驱动使得教育者能够更加准确地确定学习者的真实需求与学习差距。
2. 教育数据挖掘获得的抽象“知识发现”，离真正理解学习尚有巨大落差
- 其一，多源异构数据由于标准和规则不一致，很难实现可读数据和语义分析的连续化。
- 其二，算法偏好加剧了信息茧房效应，这使得学习共同体严重呈现同质化倾向，偏离个性化人才培养目标。
- 其三，数据算法可量化的结构指标在本原上就与教育生态系统的复杂性相悖，加之数据融合的困难，影响数据赋能学习的有效性。
- 其四，教育数据的共享需求，带来了数据隐私泄露风险。比如，监测注意力“头环”、数据的清洗与处理过程等造成了学习者信息泄露的风险。
（三）来自其它应用领域的启示与发展需求
- 在公共管理方面，地方政府按照“核心应用国家建、通用应用上级建、特色应用本级建”思路，完善业务系统建设，提高信息化应用管理质量。
- 在商业领域，愈发彰显规模化数据的应用价值，通过累积海量的个人用户数据，利用智能化算法预测用户的偏好和需求，为用户实时推送个性化服务与资源。
以人工智能教育大脑作为隐喻的问题应对
（一）人工智能教育大脑的功用及特征
1.基本功能
- 数据规范功能：对教育大数据的指数化处理，包括数据同趋化处理和无量纲化处理。
- 协调融合功能：以规范统一的数据规则，实时汇聚并有效融合不同维度和不同来源的教育数据，真正发挥数据驱动教育的积极作用。
- 数据诊断功能：采用数据统计、分析、挖掘等技术，有效表征数据内涵与发展瓶颈，并采用智能推荐算法精准干预决策过程。
- 资源管理功能：通过数据资源的优化配置，实现教育治理与教学创新的最佳效果。
2.典型特征
- 自我修正的决策能力：有利于洞察、解构和关联学习者的学习状态以及教师的教学行为，实现动态化、精准化、个性化的教学诊断和有效干预目标。
- 融合统一的协同机制：是破解教育系统功能割裂或数据碎片化等不良现象的重要利器。数据标准由“分散多样”转向“融合统一”；数据中枢由“碎片式整合”转向“网状化融合”。
- 因材施教的教育赋能：人工智能教育大脑贯穿教育实践过程的始终，不仅强调多元化的数据来源以及统一规范的数据交互规则，也非常重视行为数据过程性诊断、最佳干预方案选择、实践效果分析等过程的科学性与合理性。
（二）人工智能教育大脑关键技术实现
- 人工智能教育大脑是物联网大脑架构的产物，基于教育生命体理念，以系统科学为指引，利用云反射弧连接人、物、系统的类脑神经网络，汇聚多种来源和多元层次的数据。
- 采用智能算法和前沿技术(如物联网、5G、大数据、云计算、数字孪生等)建构人工智能中枢系统。
- 人工智能教育大脑主要包括教育数据中台、智能分析引擎、智能决策和实践应用等环节，遵循“数据处理→模型训练→模型测试评估→服务应用”的技术路线。
- 对基础数据集的实时追踪、智能处理、结构化组织与意义生成，以及复杂行为要素的动态系统分析等过程，精准挖掘、分析、诊断、监测海量数据的内在机理，助力智能化、精准化和个性化的教育服务样态。
1.教育数据中台
- 教育数据中台是规划和建设面向混合式环境的数据汇聚中心，致力于实现教育数据规范统一、互通融合、开放共享目标。
- 教育数据中台包括部署底层环境、建设教育数据中台、规范数据治理机制和安全管理机制等（如图2）。
2. 智能分析引擎
- 智能分析引擎通过测试评估、分析挖掘、调整适应等系统化流程，能够为个性化学习样态提供有力支持。
- 智能分析引擎的技术内涵：数据共享的技术标准；数据互操作的协同策略；数据分层的智能体系；数据感知的智能技术。
3.智能决策
- 数据决策理念由经验走向循证，经由“提出问题→获取证据→评价证据→应用实践→效果评估”科学流程。
- 决策主体转向“去中心化”的多元协同机制，利益相关者通过协同完成数据收集、表征、组织、分析、交流等环节，精准定位并预测教育数据链的需求与供给。
- 决策过程由经验走向数据智能驱动，以规模化数据和智能算法为中介，将教育数据表征为信息，进而将信息转化为行动知识，最终生成洞见的智慧决策方案。
4.实践应用
- 其一，通过统一数据口径，打破各级各类教育系统的数据壁垒，汇聚立体的教育数据“综合网络”。
- 其二，采用智能算法可以脱离大量数据的“堆砌式分析”，如同人脑自觉思考，理解与整合数据内容，满足优质化的教育数据需求。
- 其三，实时表征数据的变化规律与内在机制，为学习者的评估与干预提供前置预警、智能防控和科学决策等。
以智能大脑赋能教育
（一）有效学习行为发现与分析
- 人工智能教育大脑为学习者行为数据的分层治理提供科学参照。
- 人工智能教育大脑通过把控海量数据与学习者行为之间的变化规律与内在机制，全方位、全过程、常态化、伴随性采集学习者的成长数据，为学习者的数字画像提供系统依据。
- 人工智能教育大脑能够满足精准治理和有效教学需求。
（二）素养结构深度刻画与诊断
- 人工智能教育大脑能够突破学习者行为数据与素养结构关联的主观能动性太强，以及指标体系的建构与权重很难量化等瓶颈。
- 人工智能教育大脑能够精准预判学习者的行为数据与核心素养的关系。同时，科学严谨的行为与数据汇聚过程也利于发现单体和群体素养指标的薄弱项，并采用决策干预与路径模型算法优化学习者个性化素养的提升。
- 人工智能教育大脑能够系统、立体地评测学习者素养水平，通过实时监测学习者行为状态，为教育服务质量的提升以及精准干预提供科学依据。
（三）个性化素养提升与干预决策
- 人工智能教育大脑通过转变资源匹配方式，能够有效改善个性化资源的服务体验。通过对学习者多元化需求进行深度挖掘，实现个体素养培育的“私人订制”模式。
- 人工智能教育大脑打破了数据流通的壁垒，实现了教育生态融合创新与开放治理的平衡。同时，数据治理的分层与规范，能够平衡数据隐私保护与开放共享这一对立与统一关系。
人工智能教育大脑的出现，为教育数据精准治理与教学创新提供了新路径。对于管理者而言，通过全面挖掘和分析大量异构数据，为教育治理和科学决策提供依据。对于教师而言，通过提供个性化、素养导向的教学模式，动态优化资源配置，为有效教学经验沉淀、传播及教学形态的改变提供智能服务支持。对于学习者而言，通过将多源异构“数据流”的贯通融合，助力学习者素养结构的全维度深层刻画。总之，人工智能教育大脑的技术红利，能够为教育数据治理与教学创新提供可重复共享的、可操作的科学路径。需要强调的是，目前关于人工智能教育大脑的技术探索，侧重于内涵特征、构成要素、系统架构等理论层面，其应用情境与实践案例是未来研究重点，比如，人工智能教育大脑关键技术的应用情境、实践案例、规范流程以及构建路径等。
参考文献
[1]顾小清,李世瑾.人工智能教育大脑：以数据驱动教育治理与教学创新的技术框架[J].中国电化教育,2021(01):80-88.