Page 187 - 现代信息技术应用及教学创新研究

第五章 信息科学与技术

次的教育规律；其四，面向教、学、管、评、研等真实的教育实践场景，整合智
能技术的核心优势，为中国教育实践问题的解决提供系统方案，借助智能技术提
升教育服务供给能力，实现智能化的学情分析、教学诊断、教育治理、教育评价
和教育研究，以此推动中国教育改革发展的实践进程。

（一）实现智能数据感知，刻画完整教育要素
基于智能感知技术的数据感知与建模是教育信息科学与技术研究的基础，主
要利用多样化的智能感知设备实现对智慧学习空间中“人—机—物—环境”的智
能感知与精准建模（王一岩等，2022c），探究学习者、教师、教学资源、教学环境、

教学服务等要素的潜在特征，进而实现面向多元学习时空的全景化、立体化数据
感知与建模。如利用学习者的学业测评数据、心理测评数据、外在行为数据、生
理信息数据、脑区活动数据，实现对学习者外在行为表征和内在认知结构的建模
分析，架构多模态数据驱动的全时空、多维度、动态化学习者特征挖掘与智能建

模；利用教师的话语、表情、身体姿态、设备操作、教学互动等数据，实现对教
师教学行为的动态测评，以此挖掘深层次的专业素养、教学能力、教学风格等特
征；利用温度、光线、湿度传感器等智能感知设备，对真实学习空间的物理环境
特征进行实时、动态的建模分析等。通过对真实教学活动中教育系统构成要素的

数据化表征和智能化建模，从多个维度、多个层次实现对学习者、教师、教学资
源、教学环境的精准刻画。
（二）理解学习发生过程，揭示真实教育规律
教育信息科学与技术研究的重要目标在于理解学习的发生过程，并揭示真实

的教育规律。传统的教育实证研究大多基于学习者的自我报告，来实现对学习过
程和学习结果数据的采集，但此种方式数据分析结果受研究者和被试主观思想影
响过大，且数据来源较为单一，无法对学习过程信息进行完整、动态地记录和表
征，因而难以保证研究的科学性和可靠性。教育信息科学与技术的相关研究重视

对教育过程性数据的挖掘分析，利用多样化的智能感知设备实现多模态、细粒度、
时序性的教育数据挖掘与分析，以此探究教育生态系统演化的数理逻辑，在最大
程度上还原学习过程的全貌。
对于教育规律的探求和追问是教育信息科学与技术长期追求并致力于寻求突

破的重要方向。因为“教育规律”是教育现象或教育活动内部各要素之间本质的、
必然的联系，关注教育系统内部各要素之间的本质联系和演变规律，可以挖掘教

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