/ 華東師范大學(xué)教授 教育部教育信息化專家組秘書長

黨的十九大報告指出：“建設(shè)教育強國是中華民族偉大復(fù)興的基礎(chǔ)工程，必須把教育事業(yè)放在優(yōu)先位置，加快教育現(xiàn)代化，辦好人民滿意的教育。”其深層內(nèi)涵是需要我們把“新時代”的“教育”研究清楚。

全面提升教育信息化水平

中國特色社會主義正在進入新時代，信息技術(shù)的飛速發(fā)展及其與教育教學(xué)的深度融合，展開了教育發(fā)展的新圖景，是破解新時代教育矛盾，辦成人民滿意教育的重要途徑。

新時代的教育發(fā)展必將出現(xiàn)四大趨勢：一是教育范式亟待從經(jīng)驗走向科學(xué)；二是教育目標(biāo)亟待從知識走向能力；三是教育機制亟待從管理走向治理；四是教育過程亟待從階段走向終生。面對上述趨勢，改革是唯一的出路。很顯然，如果沒有新理念、新方式支撐下的教育信息化的參與，針對上述趨勢的改革將難以奏效。而這種“新理念、新方式支撐下的教育信息化”就是教育信息化2.0。

十九大以后，教育部在教育信息化方面推進力度比較大。2018年4月，教育部出臺了《教育信息化2.0行動計劃》（以下簡稱《行動計劃》），這是繼2012年出臺的《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011—2020年）》、2016年出臺的《教育信息化“十三五”規(guī)劃》之后，我國又一次在全國層面出臺綜合性教育信息化規(guī)劃文件。

黨的十九大之前我們可以稱之為教育信息化1.0時代。這個階段中國教育信息化發(fā)展的特征總的來說可以歸結(jié)為“基礎(chǔ)建設(shè)+設(shè)備配套+應(yīng)用探索”。黨的十九大以后整個中國的教育信息化進入了2.0時代。2.0就是要全面提升教育信息化創(chuàng)新應(yīng)用水平，要走在世界前列。2.0和1.0是有本質(zhì)區(qū)別的，在整個發(fā)展理念和建設(shè)方式上更深一層。如果1.0時代的發(fā)展目標(biāo)還是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)先行的話，2.0就是一種需求導(dǎo)向、應(yīng)用導(dǎo)向，更要把教育信息化放諸現(xiàn)代信息社會語境，特別是要在大數(shù)據(jù)、人工智能的背景下加以考量。

黨的十九大之后我們要實現(xiàn)教育信息化發(fā)展的“轉(zhuǎn)段升級”，教育信息化2.0就是要在1.0階段“三通兩平臺”的基礎(chǔ)上，全面提升教育信息化發(fā)展水平。教育部副部長杜占元在2018年全國教育信息化工作會議上指出：“教育信息化2.0就是要全面提升教育信息化發(fā)展水平，使中國教育信息化步入世界先進行列，發(fā)揮全球引領(lǐng)作用，以教育信息化全面推動教育現(xiàn)代化，開啟智能時代教育的新征程?！?/p>

從“教育信息化1.0”走向“教育信息化2.0”絕不僅僅是一個提法上的改變，而是面對新時代教育發(fā)展的新要求，教育信息化在發(fā)展理念、建設(shè)方式上的一次躍升。

“教育信息化2.0”勢在必行

新時代的教育，它的研究范式應(yīng)從經(jīng)驗走向科學(xué)。我們對孩子的培養(yǎng)，更應(yīng)在乎他們應(yīng)對未來變化的能力的掌握，而不應(yīng)當(dāng)僅僅重視知識的掌握，但目前的教育系統(tǒng)還很難改變，雖然我們都知道這個問題很嚴(yán)重。教育研究中有科學(xué)的成分，但不完全是科學(xué)。但是，如果可以用科學(xué)的手段去研究實踐，而我們不用或者用得不好，那教育的研究就會有缺陷。不管是言傳身教還是經(jīng)驗總結(jié)，要上升到科學(xué)，還有一段路要走。

教育是不是科學(xué)？1891年《教育評論》邀請哈佛大學(xué)哲學(xué)家喬賽亞·羅伊斯為其創(chuàng)刊號撰寫首篇文章。羅伊斯以一個問題作為其所撰寫文章的標(biāo)題——“教育是科學(xué)嗎？”今天，這個問題仍然困擾著整個教育學(xué)界。

埃倫·康德利夫·拉格曼在《一門捉摸不定的科學(xué)：困擾不斷的教育研究的歷史》一書中指出：“教育研究產(chǎn)生于哲學(xué)、心理學(xué)、社會科學(xué)以及統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的不同組合，它既沒有單一的研究重點，也沒有統(tǒng)一的研究方法。這種多樣性從一開始就成為教育學(xué)術(shù)的特點，再加上該領(lǐng)域沒有能形成一個十分有力、自我調(diào)節(jié)的專業(yè)群體，這就意味著這個領(lǐng)域始終沒有形成高度的內(nèi)部協(xié)調(diào)?！?/p>

可驗證、可復(fù)現(xiàn)是科學(xué)之為科學(xué)的重要特征，也是教育科學(xué)能夠成為科學(xué)的前提。但由于教育所涉領(lǐng)域廣泛、要素駁雜，即便是微觀領(lǐng)域，要用單一要素，或少數(shù)要素來進行解釋、判定，從而求得要素間的因果關(guān)系，進而達成“可驗證、可復(fù)現(xiàn)”都是相當(dāng)困難的。事實上，就目前而言，教育學(xué)離科學(xué)尚有相當(dāng)?shù)木嚯x，我們還處在“教育科學(xué)”的“預(yù)備階段”。在這個“教育科學(xué)”的“預(yù)備階段”，首要的任務(wù)是積累優(yōu)質(zhì)的、可供研究（或潛在可供研究）的數(shù)據(jù)。中國教育信息化1.0階段為這一目標(biāo)的實現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)；但在教育信息化2.0時代，該如何從基礎(chǔ)走向目標(biāo)，“數(shù)字孿生”為我們提供了新的思路。

從“數(shù)字孿生”到“孿生教室”

“數(shù)字孿生”最早是出現(xiàn)在工業(yè)制造領(lǐng)域的一個概念，原初是指充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程。

“數(shù)字孿生”本質(zhì)上是以數(shù)字化的形式對某一物理實體過去和目前的行為或流程進行動態(tài)呈現(xiàn)的過程與結(jié)果。如果引入到教育，就是在課堂上了一堂課后，有沒有把這個環(huán)節(jié)中所有數(shù)據(jù)都搜集起來，或者盡可能多地搜集起來。如果能搜集起來，才能談建模、人工智能。

“數(shù)字孿生”以針對眾多層面持續(xù)、實時開展大量物理世界數(shù)據(jù)監(jiān)測為基礎(chǔ)。該檢測可通過數(shù)字化的形式對某一物理實體或流程進行動態(tài)呈現(xiàn)，從而有效反映系統(tǒng)運行情況。

“數(shù)字孿生”并非是一種“物聯(lián)網(wǎng)解決方案”，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可用于位置檢測和某個組件或要素的診斷，但無法對不同組件或要素間的相互作用和整個生命周期過程進行檢測；“數(shù)字孿生”特別適用于應(yīng)對復(fù)雜系統(tǒng)問題或流程建模。

如果我們認(rèn)可教育是一個復(fù)雜系統(tǒng)、復(fù)雜流程，那對于教育的研究我們就必須以復(fù)雜手段、復(fù)雜思維來加以應(yīng)對。當(dāng)教育過程中的因果關(guān)系還難以有效判定前，先將相關(guān)數(shù)據(jù)完整、實時、系統(tǒng)地記錄下來，然后在其中抽絲剝繭，找到線索，成為可行的做法。因此，要使得教育學(xué)真正走向教育科學(xué)，對教育的“數(shù)字孿生”勢在必行。

嘗試：對常態(tài)教室進行“數(shù)字孿生”

實際上，教育的“數(shù)字孿生”還處于概念階段，“孿生教室”還處于籌劃階段，將還處于實驗室階段的“孿生教室”貿(mào)然投入實踐顯然時機還不成熟，理當(dāng)慎之又慎，尤其需要考慮到其中可能產(chǎn)生的倫理問題、道德問題。目前在實踐中可行的是首先以“數(shù)字孿生”的概念重建“微格教室”，將“孿生教室”投入到職前和職后的師訓(xùn)中。

“孿生教室”記錄的是一個動態(tài)的過程，“孿生教室”的構(gòu)建本身也是一個動態(tài)的過程，要對哪些要素的哪些側(cè)面進行“孿生”需要不斷調(diào)整、不斷演進，這是“教育科學(xué)”得以形成的必經(jīng)之路。

最后需要發(fā)展到“孿生教育”，將整個業(yè)態(tài)全部記錄下來，做到這點很難。那么，我們能不能先從一個學(xué)校做起？當(dāng)然，“孿生學(xué)?！币埠軓?fù)雜，那能不能再小一點，到“孿生教室”。這是我們最新的考慮。大家可以看到，這幾年人臉識別的技術(shù)突飛猛進，一些企業(yè)已經(jīng)開始展示人臉識別相關(guān)的應(yīng)用。比如某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)辦事處的大堂，當(dāng)人走過時，如果是本企業(yè)員工，臉上就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)。如果不是本企業(yè)員工，它是識別不出來的，就會變成“局外人”。如果這個企業(yè)有200人，只采集了200個人的數(shù)據(jù)，第201個人，是認(rèn)不出來的。但是它的邊上還有個小小的表情，如果這個人笑，旁邊也會出現(xiàn)笑臉。如果這個人是嚴(yán)肅的表情，也會跳出一個嚴(yán)肅的表情?？傊窍喾谋砬椤＿@里面有些簡單的數(shù)據(jù)分析，這就是類似于娛樂性的展示，所謂的人臉識別和人工智能的工具，除了鑒別這個人是誰以外，在這里并沒有太大的實用性意義。鑒別這個人的前提是后臺數(shù)據(jù)庫中有這個人的信息，包括我們現(xiàn)在看的電視中抓犯人，也是數(shù)據(jù)庫中有它的數(shù)據(jù)才能比對。

杭州第十一中學(xué)也用了兩個班級作為試點，在教室中安裝了探頭，有捕捉全景的攝像頭，有動態(tài)跟蹤的攝像頭。一節(jié)課下來，哪個學(xué)生高興幾次、開小差幾次，都可以統(tǒng)計出來，但這個探索還缺少一個重要前提——這些統(tǒng)計是根據(jù)什么規(guī)則來標(biāo)注的？我們要拿出足夠科學(xué)的依據(jù)才行。而且，一旦這類手段大規(guī)模應(yīng)用，學(xué)生可能很快會像大人一樣，明明在開小差但是臉上表情裝得很認(rèn)真，明明很生氣但是做出笑的表情。所以如何辨別這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)的真實性，是很關(guān)鍵的問題。

實際上，我們需要采集環(huán)境數(shù)據(jù)、資源數(shù)據(jù)，以及學(xué)生和老師的生理數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和學(xué)業(yè)情況的所有數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)如果在孿生的數(shù)字課堂中能夠采集到，我們就有了下一步研究的基礎(chǔ)。

在課堂中，可以考慮在桌椅上布置傳感器，捕捉孩子更多的表情與情緒，我一直期待有既精準(zhǔn)又便攜的采集設(shè)備，可以在一個成建制的班級中批量配置。現(xiàn)在心理學(xué)或者腦科學(xué)的研究案例，基本都是對于個體的研究。比較簡單的，如在手指上套一些傳感器，這樣就可以采集心率、皮膚的溫度、皮膚阻抗、呼吸、脈搏，以及眼動等數(shù)據(jù)。在這個基礎(chǔ)上，一個是要進行數(shù)據(jù)的清洗，將同一時間軸下所有的數(shù)據(jù)都在這根時間軸上反映出來，下一步要進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，對數(shù)據(jù)進行標(biāo)注并建模。這就需要引入人工智能的技術(shù)，挖掘自動化的標(biāo)注模型。對表情及情緒的標(biāo)注也是很專業(yè)的事情，同一張臉你認(rèn)為是哭臉，我認(rèn)為是他在思考，這都是需要找到更準(zhǔn)確的模型。

對于教育的“數(shù)字孿生”概念，還處在比較概念的階段，處在籌劃的階段?！皩\生教室”的構(gòu)建是動態(tài)的過程，研究對哪些要素要進行哪些調(diào)整，便是教育科學(xué)應(yīng)該研究的問題。