Page 197 - 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

认知诊断、知识追踪、情感计算、学习交互分析、学习投入分析、专注度识别、
学习者建模、教育情境感知、机器智能解答、教育资源组织、学习资源推荐、学
习路径规划等核心技术问题，教育媒体、教育资源、教育环境、教育活动、教育
产品、教育服务对学生学习成效、认知水平、情绪状态、学习动机的影响机制等

关键科学问题，以及智能导学系统、教育机器人、自适应学习平台、教育智能硬
件等智能教育产品研发与应用的核心理念、关键技术、应用模式、伦理规约等。
任何一项关键技术或科学问题的突破都将为教育科学研究的开展带来新动能。因
此，在后期相关研究的开展过程中，需要进一步凝聚广大科研人员的集体智慧，

加强对教育信息科学与技术重大科学问题的技术攻关，解决教育智能化变革中的
核心问题，进而实现“教育主体可理解、教育情境可计算、教育规律可解释、教
育服务可定制”的远景目标，推动智能时代教育研究的创新发展。
（六）推动研究成果实践落地，助推教育实践系统变革

在教育信息科学与技术以往的研究中，专家学者们专注于新理论、新方法和
新技术的研究与应用，取得了较为丰硕的研究成果。但从本质上来讲，教育信息
科学与技术研究的核心在于利用技术手段去解释教育现象、挖掘教育规律、变革
教育服务、优化教育模式，以此为“教学、学习、管理、评价”等工作的开展提

供有效支持。由此可见，教育信息科学与技术的研究不能仅仅停留在“研究”层面，
更应该关注相关研究的开展能够为教育实践问题的解决作出什么贡献。比如，智
能技术如何为学习者提供个性化的学习支持服务？如何帮助教师优化教学流程、
改进教学模式？如何帮助教育管理者做及时精准的教育决策？因此，未来教育信

息科学与技术相关研究的开展需要在更大程度上“聚焦一线教育需求，解决真实
教育问题”，要明确教育科学研究的开展是为了解决教育教学中的实际问题，教
育科学研究的成果也要在教育实践中加以检验，以此建立“智能教育研究”与“智
慧教育实践”的双向互动机制，从真实的教育问题出发，对 F0701 的资助方向和

研究问题进行重新界定，并在此基础上凝聚科研力量，为学习、教学、管理、评
价等问题提供系统化的解决方案。
（七）强化智能教育伦理研究，保障教育研究良性发展
其一，“智能算法”造成了“人”的物化风险。人工智能算法本身便带有一

定的歧视性，以人脸识别、体态识别、生理信息识别为代表的智能感知技术将“人”
作为与“机器”一样的物化状态进行跟踪、监测与诊断，人作为教学活动开展的

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