教育与信息科技交叉研究：现状、问题与趋势

分类：论文范文 发表时间：2021-08-14 11:06

　　摘要：教育与信息科技的交叉研究旨在利用信息科技的研究方法还原教育过程、感知教育情境、刻画教育主体、解释教育现象，进而挖掘深层次的教育规律，优化智能教育服务模式。该文通过对自然科学基金“教育信息科学与技术”(F0701)2018-2020年资助情况的系统分析，发现目前的研究要点主要集中在：多元学习情境下的教育规律研究、基于人工智能技术的学习者特征挖掘、智慧教育资源的表征、聚合与供给机制、个性化学习支持服务的关键理论与技术、智能教育产品研发与教育应用、教育大数据支持下的学习分析与测评、基于教育认知神经科学的学习发生机理阐释等方面。其潜在问题主要包括研究目标不明确、研究问题不清晰、数据标准的缺失、智能教育产品的缺失以及无法为教育事业发展重大问题的解决提供有效支持等。未来教育与信息科技交叉研究的开展需要从教育信息科技基础理论与方法、基于多模态数据融合的学习者特征挖掘、教育情境感知与融合计算、基于情境感知的学习者建模、智能教育服务关键理论与技术、人工智能赋能的教育评价、面向复杂教育系统的规律与机理研究以及教育信息科技支撑教育现代化建设的逻辑理路与实践框架等方面加以重视。

　　关键词：教育信息科学与技术；F0701；教育规律；关键科学问题；教育现代化

　　一、引言

　　大数据和人工智能技术的进步为教育科学研究的开展带来了新的发展契机，推动教育科学研究逐渐向数据化、科学化、精准化、智能化的方向发展，成为驱动教学、学习、管理、评价体系变革的内生动力。在此背景下，教育与信息科技的交叉研究逐渐成为教育科学领域关注的热点话题，如何利用信息科技的理论和方法对教育问题进行解构，探究底层的教育规律，优化教育服务模式，是新时代教育改革发展过程中需要解决的关键问题。2018年自然科学基金“教育信息科学与技术”(F0701)代码的设立在很大程度上回应了层面对于教育科学研究的深切关注，旨在以教育现代化建设的重大问题为导向、以信息科技的研究范式为依托、以教育科学关键问题的有效解决为途径、以核心教育规律的发现为目标，探究智能时代教育科学研究的发展前景和实践路向，以服务于教育现代化远景目标的实现。文章通过对自然科学基金“教育信息科学与技术”(F0701)2018—2020年资助情况的多元对比分析，对教育与信息科技交叉研究的内涵、现状、问题与趋势进行了多元诠释，在理论层面对教育信息科技的学科立场和研究范式进行了清晰界定，在实践层面对“教育信息科学与技术”(F0701)的现存问题和改进策略进行了系统分析，以期为后续相关理论和实践研究的开展提供参考。

　　二、教育信息科技的内涵诠释

　　教育信息科技是教育科学和信息科技的交叉领域，兼具教育科学和信息科技的本质属性，旨在以教育信息为研究对象，以教育信息的“获取、传递、加工、应用、反馈”机制为研究内容，以探究教育信息背后潜藏的深层次教育规律为研究目标，以“教育数据的采集、教育信息的提取、教育知识的凝练、教育智慧的生成”为研究路径，利用物联网、大数据、云计算、人工智能等信息科技手段还原教育过程、感知教育情境、刻画教育主体、解释教育现象、发现教育规律、优化教育模式，以此实现信息科技支持下的教育实践样态和教育科学研究范式的整体革新。

　　三、教育信息科技的研究现状分析

　　自然科学基金委员会从2018年开始设立“教育信息科技与技术”(F0701)代码，对教育科学与信息科技交叉研究的相关项目进行资助，旨在充分发挥物联网、大数据、云计算、人工智能技术在教育科学研究中的核心作用，探究智能时代的知识生产与知识进化[1]、学生的认知发展规律以及教与学的规律，利用信息科技的研究范式优化教育研究的中间环节，探究深层次的教育规律。本课题组通过对自然科学基金“教育信息科技与技术”(F0701)2018—2020年资助情况的系统分析，对近三年来教育信息科学与技术申请代码下资助的研究主题和研究要点方面进行了多元分析，发现教育与信息科技的交叉研究主要集中在以下六个方面。

　　四、教育信息科技的潜在问题剖析

　　(一)研究目标不明确，需要对教育信息科技研究的核心教育规律进行系统梳理

　　从教育研究的整体趋势来看，教育系统的复杂性使得教育科学研究需要在对事物之间因果关系、关联关系进行充分挖掘分析的基础上，强调对于教育问题、教育活动、教育现象等复杂研究对象的全方位解释，以此实现对复杂教育系统的整体解构。从自然科学基金F0701近年来的资助现状来看，相关研究逐渐呈现出一种“技术至上”的趋势，越发关注对教育领域智能技术的研发与应用(尤其以教育大数据和人工智能技术为主)，使得相关研究在一定程度上局限在实验场景下的技术研发，对于特定教育情境下的机制、机理与规律涉及较少，未能对复杂教育情境下的教育主体、教育活动、教育系统给予足够关注，无法实现对教育现象的系统解释和教育规律的科学发现。因此，教育信息科技研究的开展需要进一步明确智能技术的研发与教育规律探索之间的逻辑关系，明确智能技术的应用在教育信息科技研究中的价值定位，突出教育规律研究在教育信息科技研究中的核心地位，构建系统化的研究体系，为后续相关研究的开展提供科学的指导思想。其一，关注对学生认知发展规律的研究。利用大数据和人工智能技术实现对学习者外显行为和内隐状态的综合建模和系统分析，探究学习者的行为、认知和情感发展状况，对学习者的知识建构模式、认知发展规律和情感发生机制进行深层解析，探究深层次的认知发展规律；其二，关注对特定教育情境下教与学规律的研究。通过对真实教学情境下“人—机—物—环境”等要素的系统监测与精准建模，探究教学内容、教学资源、教学媒体、教学活动、教学环境以及教师的教学行为、教学风格等外在教育情境要素如何对学习者的认知发展产生影响，探究深层次的教与学的规律；其三，关注对复杂教育系统演化规律的研究。从系统论的视角出发对教育系统的构成要素、系统结构和演化机理进行系统化的分析与测评，探究教育情境的创设、教学活动的发生如何驱动复杂教育系统中物质、能量和信息的有效流转，明确教育系统的稳态特征及其平衡机制，揭示深层次的教育系统演化规律。

　　(二)研究问题不清晰，需要对教育科学研究的关键科学问题进行深度凝练

　　对于关键科学问题的凝练是自然科学研究的核心，也是推动现代科学理论和技术发展的核心驱动力。对于教育科学领域关键科学问题的系统梳理是推动教育科学向前发展的核心，也是引领教育信息科技发展的必然趋势。根据问题求解的类型，可以把科学问题划分为“是什么”“为什么”和“怎么样”三种类型[7]，“是什么”是关于研究对象本质属性的识别和判定；“为什么”是关于事物内在机理和规律的研究，关注事物之间关联关系、因果关系的判定；“怎么样”是关于研究对象运动状态和演化规律的研究[8]。具体到教育领域，由于人的复杂性，教育科学的研究问题也呈现出复杂多样的特点，这在很大程度上阻碍了教育科学研究的实践进程。教育科学(尤其是学习科学)要研究的关键问题是“人是如何学习的”，而学习不仅会受到学习者自身的智力水平、学习风格、学习兴趣、学习偏好、学习态度等内在因素的影响，还会受到教师、教学内容、教学资源、教学媒体、教学活动、教学环境等诸多外在因素的制约，相关因素与学习成效之间并非只是简单的“一对一”的线性或非线性关系，因此对于复杂教育问题的解释，要具备较强的问题导向和应用导向，一方面强化对于学习者底层认知发展规律的解释，另一方面强调外在教育情境要素对于学习者认知发展的影响机理，从多个层面对教育科学领域的关键问题进行系统梳理和凝练，以此实现对教育规律的深层次挖掘分析。

　　五、教育信息科技的研究趋势展望

　　(一)教育信息科技基础理论与方法变革的逻辑理路

　　教育信息科技作为新兴交叉领域，对于其基础理论和方法体系的探索将会成为未来一段时间内相关学者关注的热点话题。在智能技术快速发展的时代背景下，教育信息科技将以何种教育理论为指导？如何运用信息科技的研究范式变革教育科学的研究体系？教育信息科技的研究对象和研究边界如何界定？人工智能如何驱动教育信息科技研究体系的整体变革？如何以计算教育学[15]的学科逻辑支撑教育信息科技领域的长足发展？如何有效运用教育信息科技的理论和方法深化对教育规律的科学解释？教育信息科技如何有效引领教育信息化的发展方向？教育信息科技的相关研究如何服务于教育事业发展的重大需求？这些都是现阶段急需解决的关键问题。其一，需要从教育信息科技领域的定位出发，明确智能时代教育信息科技的价值内涵，厘清如何运用信息科技的研究范式实现对教育问题的科学解释，探究信息科技和教育科学交叉研究的着力点；其二，构建教育信息科技的研究体系，划定教育信息科技的研究边界，明确教育信息科技研究自身的独特性及其在整个教育科学研究体系中的特殊地位，厘清教育信息科技研究需要挖掘哪些方面的教育规律；其三，以教育学、心理学、脑科学、认知科学的理论体系为内核，以信息科技的理论和方法为主体，构建教育信息科技独特的理论和方法体系，突出其在整个教育现代化建设中的核心地位，明确其对未来教育发展的重要作用，以此深化教育信息科技研究的价值内涵。

　　(二)基于多模态数据融合的学习者特征挖掘与智能测评

　　多模态数据融合是近年来智能教育领域关注的热点话题，旨在利用学习者的学业测评数据、心理测评数据、外在行为数据、外周生理数据、脑区活动数据实现对学习者学习状态和学习过程的精准监测，以此反映学习者行为、认知和情感发展状况。传统关于学习者特征挖掘的相关研究大多利用学习者的学业测评数据、在线学习行为数据或论坛文本数据实现对学习者认知和情感状态的挖掘分析，并以此探究学习者潜在的认知发展规律。近年来随着智能感知设备和人工智能技术的成熟，相关学者越发重视利用学习者的语言、行为、身体姿态、生理信息等数据实现对学习者学习状态的准确表征，利用多模态数据之间的信息互补机制实现对学习者行为、认知、情感状态的准确表征和智能测评。未来教育信息科技相关研究的开展需要进一步推进多模态数据采集设备和多模态数据融合策略的相关研究，充分发挥多模态数据在理解和评价学习中的核心作用[16]，强化多模态数据支持的人机交互分析、学习者情绪识别、学习参与度识别、学习成效预测等研究，实现多模态数据驱动的学习现象的解释和学习规律的发现。

　　六、总结与展望

　　本文结合自然科学基金“教育信息科学与技术”(F0701)2018-2020年的资助情况对教育信息科技的内涵、现状、问题和趋势进行了深入全面的系统分析，对智能时代教育与信息科技交叉研究的基本样态和发展进路进行了系统诠释，期待以此为契机，推动教育与信息科技交叉研究的常态化发展，助力于我国教育现代化远景目标的实现。未来，教育信息科技研究的开展需要从以下几方面加以重视：

　　其一，明确教育信息科技所要研究的核心教育规律。对于教育规律的探索和发现是教育信息科技赖以生存和发展的核心驱动力。智能时代教育信息科技的相关研究要立足于真实的学习情境，对教学过程中学习者自身的认知发展状况以及教育情境要素对学习者认知和情感发展的影响机制进行多元建模和系统分析，探究学习者的认知发展规律和教与学的规律，厘清教育情境要素和学习者内在认知发展之间的协同作用机理，实现对智能时代教育规律的深入诠释。

　　其二，推动新兴技术支持下的关键科学问题凝练。对于关键科学问题的凝练是自然科学基金申请的要点，也是当前阶段教育信息科技需要解决的关键问题。教育信息科技研究的开展需要从顶层设计出发，确立与现阶段教育改革发展和教育信息科技研究相关的重大教育问题，在此基础上对相关问题进行分解，划分明确的问题域，利用信息科技的研究理念对教育科学研究中的关键科学问题进行系统凝练，为相关研究工作的开展提供理念指引，强化教育信息科技研究的科学化、规范化和合理化。

　　参考文献：

　　[1]陈丽,郭玉娟等.新时代信息化进程中教育研究问题域框架[J].现代远程教育研究,2018,(1):40-46+87.

　　[2][17]黄涛,王一岩等.智能教育场域中的学习者建模研究趋向[J].远程教育杂志,2020,38(1):50-60.

　　[3]李振,周东岱等.“人工智能+”视域下的教育知识图谱:内涵、技术框架与应用研究[J].远程教育杂志,2019,(4):42-53.

　　[4]卢宇,薛天琪等.智能教育机器人系统构建及关键技术——以“智慧学伴”机器人为例[J].开放教育研究,2020,26(2):83-91.

　　郑永和，王一岩

上一篇：关于大同市农业发展的对策思考 下一篇：节水型农业种植结构优化研究