智慧校园“智”在何处？专家：真正把数据转化为教育生产力

智慧校园“智”在何处？专家：真正把数据转化为教育生产力

智慧校园的构建正是目前教育现代化的焦点之一。最近，北京公布了首批智慧校园示范学校名单，涵盖了41所不同等级的学校。在"十四五"规划期间，北京计划选出100所智慧校园示范学校，以此激励学校利用新技术，打造一个以数据为驱动力、具备自我适应和广泛连接特性的新型学习环境，旨在全面提升学生的学习体验和成长质量。

那么，智慧校园的“智慧”究竟体现在哪些方面？

我们如何有效地将数据资源转化为教育上的动力，利用数据来深入理解教育的内在规律和发展

趋势，以及预测教育的未来动向？

另外，如何利用人工智能、大数据等前沿技术，为学校管理、教师教学和学生学习提供更加精确和个性化的教育支持？

这些都是推进智慧校园建设过程中需要深入探讨的问题。

智慧校园核心是将数据转化为教育生产力

什么样的校园才称得上“智慧校园”？2023年4月，《北京市中小学智慧校园建设规范（试行）》正式公布，为这一概念提供了明确的定义。智慧校园是指智能化基础设施先进完备、云端体系结构健全开放、信息化业务系统整合协同、空间应用线上线下融合流畅、数智技术赋能精准高效、课程课堂评价整合升级、师生素养发展持续推进、安全保障运行机制健全、学校办学特色与成效显著的现代化校园。

北京市海淀区教育科学研究院院长吴颖强调，智慧校园的“智慧”不仅体现在学校管理和教学运行的高效率和便捷性上，更体现在教育系统的开放性、互动性、协作性和共享性上。通过信息化技术，推动学校管理方式和运行模式的现代化，实现教育教学全过程的智能化。这包括后勤管理、师生管理、课程资源、教学系统、学生活动和教育评价等多个方面的智能化。

北京师范大学教授、博士生导师、教育技术学院院长武法提深入探讨了智慧学习环境的构成。他指出，智慧学习环境由场景应用层、技术支撑层、数据模型层三个层次构成，涵盖了场景、资源、工具、服务、数据和模型等六个关键要素。场景作为教学活动的核心载体，涉及主体、时间、空间、事件和设备等要素，是理解师生行为模式和活动事件整体性的基础。智慧学习环境中的典型场景包括教学、学习、评价、测评、管理与教研等，均旨在促进学习者素养的发展。

数字化校园主要实现了功能的数字化替代，如将传统的粉笔和黑板替换为电子屏。而智慧校园则更进一步，致力于将数据转化为教育生产力，利用数据赋能教育教学过程。通过构建教育模型，对过程性数据和结果性数据进行深入分析，揭示教育教学的深层次规律，实现科学的教育决策和智慧的教育治理。

冠标科技的校园管理系统就是以大数据分析推动教学发展，目前已经走进全国多所学校。通过校园管理系统，可以进行家校信息互动，实现校务点播查询。学校通过系统把学生表现、考勤、成绩、消费告知家长。系统及时采集校园支付、校园安全、校园教学平台的数据，实现学校管理的自动化、智能化，家校沟通的具体化、实时化，让学生家长及时了解孩子在学校的学习、生活情况，更好地架起家校沟通和互动的平台。冠标科技校园管理系统提供精准的教学反馈和对学生进行个性化指导，从而推动教育的持续创新和发展。

基础应用已常态化，数据赋能尚且不足

传统的以知识为中心的教学方式，难以满足学生的探索需求，导致其缺乏对科学知识的深入理解和应用。也因此，智慧教育的价值就体现出来。

根据多位教育专家分析，智慧学习环境能够保障精准化教研的优势，构建优质科学课堂的要素模型，以可视化的形式进行呈现与推广，帮助教师进行生成式教学设计，创造丰富的学习场景；可以辅助教师精准分析个体或群体学生的学情，为学生画像，做到因材施教，满足学生不同的学习需求和能力水平，从而促进差异化教学；还可以支持个性化学习，利用学习分析技术采集和评估学生过程性学习数据，形成个人学习分析报告，提供个性化学习资源，从而最大限度地优化学习效果。

如何让校园实现真正的“智慧”？炫酷的软硬件设施之外，如何让数据真正发挥价值？这是当下智慧校园建设面临的重要问题。

武法提指出，从当下各地智慧校园建设情况看，智慧课堂数据赋能尚不足。学校基础性、统计性数据的应用虽已常态化，但对教育过程性数据的深度挖掘与应用还比较浅表化，以数据反馈课堂教学改进尚需加强，基于学情数据分析的精准教学与个性化学习模式探索还需深入。

此外，数据的常态化伴随式采集和基于教育模型的深度分析是实现智慧的来源，而现在部分智慧校园建设刚刚起步。武法提介绍，“目前，伴随式数据采集技术还没有实现真正突破，数据采集还不够常态化、泛在化，这就导致一些智慧教育的理论设计都无法付诸实践。”

目前，课堂上基于摄像头和教育平板等互动设备进行的数据采集做得比较好，但是在教室之外的泛在学习场景，以及在场馆、社区、图书馆、课外活动场地等场景的数据采集还很难实现；此外，当下统计学数据和结果性数据比较多，包括作业、试卷、成绩等等，但是在协作学习、探究式学习等场景下的过程性数据还难以采集。

“只有采集到学生的全息数据才能够建立起精准的学生数字画像，但是完整的过程性的数据是缺乏的、不全面的。”武法提说。

“智慧校园建设一定要遵从教育规律，要服务师生的教与学，学校不是智慧产品的‘试验场’，而是成熟技术产品的‘应用基地’。”吴颖惠提出，对于教学应用系统而言，系统或工具研发的全过程一定要有教师参与，不能想当然地研发教育产品，“任何想为课堂教学‘另辟蹊径’的想法都是不可行的，课堂教学固有规律不容忽视与违背。”

学校、企业、政府和教研在联合设计智慧校园的时候，一定要从老师的需求出发，本着方便易用的原则，不要让老师在学技术上花费很多精力，这样的话老师才有积极性去使用，才能让技术真正服务于教学需要。

生成式人工智能进一步应用是未来发展方向

“智慧校园建设必然会从基础建设、后勤管理，最终走向教育教学应用。”教育数字化转型是一项系统工程，谈及智慧校园的未来发展，吴颖惠指出，智慧德育、智慧体育、智慧美育、智慧劳育等有助于学生智慧学习的产品，都是今后智慧校园建设关注的重点。另外，双师课堂、远程教学、智慧实验室等也都是今后关注的重点。

比如老师想了解某个小组的具体学习情况，但是数据看板上看不到，这时候就可以利用生成式人工智能技术，老师可以直接向机器提问“这道题孩子们做错的原因是什么？”让人工智能进行数据分析，以人机对话的方式来帮助老师获得想要了解的信息。

此外，数字教育发展呈现出更多趋势，包括数字技术的发展将改变教育出版的方式和课程、教材形态，使得教育活动开展的支撑环境发生巨大改变；人机协同将成为数字化学习环境设计的基线思维；数字教育的发展将实现教育学及其各分支学科的数字化融合与转变，催生数字教育学。

最为关键的是，“未来智慧校园的发展，一定是更深层地发挥数据的作用，建立各种教育模型进行深度分析，更深层地支撑教师的教、学生的学、学校的管。”武法提认为，教育数据的伴随式采集及深化应用将成为数字教育高质量发展的突破口，数据应用于课堂教学改进从而实现精准教学和个性化学习，应用于教学模式变革从而支撑素养导向的课程改革，应用于综合素质评价从而实现数据驱动的教育评价改革，应用于教育的科学决策从而实现教育治理现代化。

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