AI与数字时代的教育改革，大数据全面支持，教育行业迎来大颠覆

在全球教育领域，不管是基础教育还是高等教育，结合信息技术的教学研究和改革一直在持续，但针对教学活动的研究始终面临难以突破的问题。比如教学活动太复杂，关于教学活动的编码和信息获取非常困难，或者因获取成本高昂难以普及。但随着信息技术和人工智能的提升，我们能够以较低成本获取师生在课堂上的教学数据，普及也有了可能。

今年5月，美国教育部教育技术办公室发布报告《人工智能与教和学的未来》，提出各类教育技术系统的开发者，包括学生信息系统、课堂教学系统、学校后勤系统、家校交流系统，都已经或正在加入AI能力；教学人员越来越多地使用具有AI功能的工具，除了日常生活涉及的路线规划、语音指令等功能，也包括在工作中使用语音识别、语法检查、写作辅助等。

教学中AI工具开发与应用的难点主要体现在对以下问题的明晰界定：

1. 谁做决策，教师还是AI？

2. 怎么实现个性化支持，避免出现“监视教师”的情况？

3. 如何对学生因材施教，保护隐私？

4. 如何解决内容深化和技术创新之间的矛盾？要更新技术，内容深化就会被一定程度地搁置，不能实现内容上的深耕。

《人工智能与教和学的未来》还提出了关于“期望的AI和教学系统的应有特质”核心建议，即：以学生和教师为中心，服务于教育理念，决策过程以人为主：AI模型服从教育理念和愿景；确保数据隐私安全；确保AI的运行可核查、可解释、可中止；避免算法歧视；保证系统有效且安全（公平）；确保人的选择、思考和反馈。

AI+大数据支持教育改革要关注学习，聚焦学习效果（学生核心素养的确定与科学测评），循证实践（实证研究、循证改革，以证据统一实践和研究），各方协同（紧密合作，实现数据价值，促进学习成效）。

总的来说，教育实践活动复杂程度高，并具有高度个性化和情景化等特征；但关于教育效果及其影响因素的学术研究往往缺乏可推广性。教育研究需要教育实践和教育实践者的结合，研究者关注实践问题，实践者需寻找科学证据，并开展研究、探索，丰富证据。教师工作需要结合实践进行研究，这些研究大多是行动研究，活动复杂、情景多样。如果说编码成本是曾经的瓶颈，当下，AI与信息技术或许将促生又一轮变革。