方海光 孔新梅 杜斌 鄭志宏

[摘? ?要] 國家智慧教育示范區(qū)是對教育現(xiàn)代化區(qū)域教育發(fā)展模式的探索，教育新基建鼓勵區(qū)域建設(shè)數(shù)據(jù)中心共享超算資源和人工智能算力資源來創(chuàng)新智慧教育生態(tài)體系，而區(qū)域教育數(shù)據(jù)中心匯聚了海量教育數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)模型、算力、算法，因此，如何建設(shè)教育數(shù)據(jù)中心為基礎(chǔ)的區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦是當(dāng)前研究和應(yīng)用的重要主題。文章基于相關(guān)研究和應(yīng)用發(fā)展分析了區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的內(nèi)涵和特征，以人類大腦基本能力結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，結(jié)合通用型分析算法和教育型分析模型的基本應(yīng)用發(fā)展分類，提出區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的基礎(chǔ)功能、核心功能和專項功能分類，繼而分析了區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的功能建設(shè)框架，確定了圖譜節(jié)點N和圖譜關(guān)系R聯(lián)結(jié)結(jié)構(gòu)并得出十二類實施路徑，從而為區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦功能建設(shè)和實施提供參考。最后，以兩個區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦建設(shè)為例說明具體建設(shè)和應(yīng)用情況。

[關(guān)鍵詞] 教育數(shù)據(jù)大腦; 區(qū)域教育; 內(nèi)涵特征; 功能結(jié)構(gòu); 建設(shè)框架

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡介] 方海光（1975—），男，遼寧沈陽人。教授，博士，主要從事教育大數(shù)據(jù)、人工智能教育、智慧教育研究。E-mail：fanghg2013@163.com。

一、引? ?言

人工智能、大數(shù)據(jù)、元宇宙等技術(shù)成為促進(jìn)智慧教育發(fā)展的關(guān)鍵和驅(qū)動力，從而創(chuàng)新教育教學(xué)的模式、方法、決策、服務(wù)等?！督逃畔⒒?.0行動計劃》提出，智慧教育繼續(xù)深入推進(jìn)三通兩平臺建設(shè)以及構(gòu)建一體化“互聯(lián)網(wǎng)+教育”大平臺[1]。中國教育現(xiàn)代化2035戰(zhàn)略任務(wù)中指出加快信息時代教育變革，教育部在2019年和2020年先后共公布了18個國家級智慧教育示范區(qū)[2-3]。因此，教育場景精細(xì)需求驅(qū)動的區(qū)域教育數(shù)據(jù)平臺建設(shè)成為國家智慧教育發(fā)展的技術(shù)和政策重點方向。

區(qū)域教育均衡發(fā)展以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)可準(zhǔn)確把握區(qū)域教育發(fā)展動態(tài)[4]。當(dāng)前推進(jìn)智慧教育示范區(qū)建設(shè)所面臨的困境包括教育信息系統(tǒng)碎片化、統(tǒng)籌建設(shè)和分散建設(shè)兩難、智能技術(shù)增大維護(hù)管理的復(fù)雜性、教育應(yīng)用動態(tài)多變難開發(fā)等問題[5]?？梢钥闯?，數(shù)據(jù)的高效利用和安全保障、智能技術(shù)和教育的有效融合、集中與分散相結(jié)合的混合管理模式是解決這一問題的有效方法。國家教育現(xiàn)代化推進(jìn)教育新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，鼓勵構(gòu)建新型數(shù)據(jù)中心，支持省級教育行政部門建設(shè)教育云并規(guī)劃整合“低小散舊”數(shù)據(jù)中心，以構(gòu)建高質(zhì)量教育支撐體系[6]。因此，區(qū)域教育信息化通過建設(shè)區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦平臺，將集存儲、加工、管理等為一體，構(gòu)建新的教育生態(tài)系統(tǒng)。本研究提出區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的內(nèi)涵特征和功能，并探討區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦建設(shè)的實施路徑，實現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用效能和支持教育教學(xué)治理創(chuàng)新。

二、區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的基本內(nèi)涵

（一）人類大腦的基本能力

人類大腦具備接受和處理信息、產(chǎn)生和控制運動、表征語言、加工情緒等能力，以支持理解、交互、情感、決策等高階能力。從本質(zhì)上講，人類大腦的運行是基于外界信息感知，通過加工處理提供決策，再向外界輸出的過程，即人類大腦的基本能力結(jié)構(gòu)包括感知能力、認(rèn)知能力和效應(yīng)能力，如圖1所示。

（二）區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的內(nèi)涵分析

20世紀(jì)后半葉以來，有研究開始模仿大腦的結(jié)構(gòu)進(jìn)行計算機(jī)制的研究[7]。近年來，諸多國家在各領(lǐng)域制定和開展類腦智能的研究，借助人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)重構(gòu)智能大腦的神經(jīng)系統(tǒng)，對復(fù)雜問題作出推理、判斷等決策。有研究指出，城市大腦基于人類大腦能力和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)收集、實時處理和智能計算，制定全局最優(yōu)策略等功能[8]，即感知外在信息并及時處理分析，隨之向外界輸出內(nèi)在規(guī)律和決策。

區(qū)域教育大數(shù)據(jù)的建設(shè)以構(gòu)建立體化的區(qū)域教育數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)為中心，形成全區(qū)數(shù)據(jù)動態(tài)實時采集、共享等完備機(jī)制，提供區(qū)域教育的全方位變革與創(chuàng)新發(fā)展支撐[9]。區(qū)域教育數(shù)據(jù)中心建設(shè)離不開教育大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，從而進(jìn)一步發(fā)展區(qū)域教育數(shù)據(jù)“類腦”建設(shè)。人工智能教育大腦的實質(zhì)是海量教育數(shù)據(jù)模型、深度學(xué)習(xí)算法、高度計算力等人工智能技術(shù)與算法的融合體[10]。美國教育系統(tǒng)從2011年開始，各州創(chuàng)建了覆蓋K-12教育階段的縱向教育數(shù)據(jù)系統(tǒng)[11]，教育數(shù)據(jù)具有縱深持續(xù)性、情境性和行動性特征[12]，集中管理并深度分析師、生、校等主體數(shù)據(jù)，促進(jìn)教育教學(xué)改革。目前，國內(nèi)諸多地區(qū)和學(xué)校也做了相關(guān)探索和實踐：諸多省市級教育行政部門構(gòu)建互通互聯(lián)、協(xié)同一體化的區(qū)域教育數(shù)據(jù)中心;還有一些智慧教育示范區(qū)通過發(fā)揮“教育大腦”的引擎作用連通教育資源數(shù)據(jù)，借助人工智能技術(shù)為課堂教學(xué)、資源配置等構(gòu)建中心系統(tǒng)和中樞，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用效能，服務(wù)于區(qū)域教育優(yōu)質(zhì)均衡發(fā)展[13];也有研究開發(fā)促進(jìn)學(xué)生個性發(fā)展的教育公共服務(wù)平臺，形成改進(jìn)區(qū)域教育質(zhì)量的解決方案[14];學(xué)校教育數(shù)據(jù)大腦無感沉淀學(xué)校教育教學(xué)行為活動，及時分析、監(jiān)測、反饋以支持學(xué)生自我構(gòu)建[15]。

綜上所述，可以把區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦定義為：以區(qū)域教育數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，借助技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)感知，通過全流程數(shù)據(jù)傳遞，建立數(shù)據(jù)認(rèn)知和數(shù)據(jù)模型體系的連接，從而支持教育控制和推理決策效能，挖掘和發(fā)揮數(shù)據(jù)內(nèi)含價值。區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦服務(wù)于學(xué)生、教師、學(xué)校和區(qū)域多個主體，提供以個性化學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)教學(xué)支持和智能管理決策為中心的監(jiān)測評價、合理干預(yù)和預(yù)警預(yù)測等功能，創(chuàng)新智慧教育新生態(tài)，實現(xiàn)區(qū)域教育均衡發(fā)展，具備橫向聯(lián)通性、縱向持續(xù)性、情境適配性、學(xué)習(xí)實時性和能力可塑性特征，具體含義見表1。

三、區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的基本功能結(jié)構(gòu)分析

區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦通常是在教育數(shù)據(jù)中心平臺基礎(chǔ)上構(gòu)建的，將聯(lián)通區(qū)域教學(xué)、學(xué)習(xí)、管理、評價等各類數(shù)據(jù)，通過建立規(guī)范統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、確定數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)機(jī)制等來活化數(shù)據(jù)價值。那么，區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦如何運行以及具備怎樣的功能結(jié)構(gòu)，才能滿足干系人相關(guān)需求，以解決區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦功能建設(shè)需求層次問題是研究的關(guān)鍵。本研究以通用型分析算法和教育型分析模型基本應(yīng)用發(fā)展分類為目標(biāo)條件，以人類大腦基本能力結(jié)構(gòu)及其“類腦”功能機(jī)制等相關(guān)研究為基礎(chǔ)，基于外界數(shù)據(jù)的獲取匯聚，通過內(nèi)部核心通用算法，以解決特定教育問題，連同區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的功能需求層次，提出區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的基本功能結(jié)構(gòu)，如圖2所示。41E15287-C0E4-49A8-8483-896BB601EBD1

（一）區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的基礎(chǔ)功能

區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的基礎(chǔ)功能是收集和分類存儲采集的數(shù)據(jù)，為核心功能提供保障。教育數(shù)據(jù)大腦采集數(shù)據(jù)的方式多樣，將人類視覺、聽覺等多種感官獲得的信息基于技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和采集，實現(xiàn)模仿人類感知覺能力。采集到的教育教學(xué)數(shù)據(jù)散落在數(shù)據(jù)中心的不同子系統(tǒng)應(yīng)用中，教育數(shù)據(jù)大腦按照一定的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，收集匯聚不同的教育數(shù)據(jù)類型，分類存儲于數(shù)據(jù)倉庫用于共享和開放數(shù)據(jù)服務(wù)能力并形成記憶，從而有利于區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)交換等數(shù)據(jù)生命周期各管理環(huán)節(jié)，并為數(shù)據(jù)資產(chǎn)化做準(zhǔn)備。

（二）區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的核心功能

區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的核心功能以數(shù)據(jù)存儲和記憶為基礎(chǔ)，依據(jù)通用型分析算法高速處理海量數(shù)據(jù)以實現(xiàn)數(shù)值運算、機(jī)器學(xué)習(xí)、邏輯推理和歸納判斷等，如聚類分析、回歸分析、決策分析、關(guān)聯(lián)分析、相關(guān)性分析等算法。人類大腦功能之間的聯(lián)系是基于大腦的1000億個神經(jīng)元之間錯綜復(fù)雜的突觸傳導(dǎo)和輸出信息而完成[16]，如注意、思維、想象等認(rèn)知能力。教育數(shù)據(jù)大腦智能技術(shù)的構(gòu)建源于人類大腦的神經(jīng)元工作機(jī)制，又具備高于人類大腦的海量計算速度。（1）運算：為滿足“師—生—校—區(qū)”主體需求的程序計算，貫穿教育數(shù)據(jù)大腦的底層到頂層，是核心功能的基礎(chǔ)，包括各類算法和運行程序;（2）學(xué)習(xí)：是教育數(shù)據(jù)大腦具備智能的核心和根本路徑，教育數(shù)據(jù)大腦模擬人類的學(xué)習(xí)行為，持續(xù)實時更新，不斷優(yōu)化算法功能;（3）推理：是教育數(shù)據(jù)大腦基于數(shù)據(jù)和算法程序由一個或幾個已知的判斷推出新判斷或結(jié)論，支持精準(zhǔn)供給智能決策和監(jiān)測預(yù)測等服務(wù);（4）歸納：從多個對象數(shù)據(jù)特征抽象概括出一般性的結(jié)論，解決師生間的異同問題，如支持師生特征畫像;（5）判斷：對數(shù)據(jù)或結(jié)論是否存在、是否具有某種特征以及數(shù)據(jù)之間是否具有某種關(guān)系的肯定或否定，支持師生全維度數(shù)據(jù)狀態(tài)監(jiān)測與綜合判斷等服務(wù)。核心功能等同于人類認(rèn)知活動中思考的過程，模仿人腦構(gòu)建復(fù)雜的交互神經(jīng)元，是連接基礎(chǔ)功能和專項功能的橋梁，組合應(yīng)用精準(zhǔn)實現(xiàn)專項功能。

（三）區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的專項功能

人類大腦在強(qiáng)大的記憶、思維、理解等基礎(chǔ)上控制肢體作出反應(yīng)。教育數(shù)據(jù)大腦基于基礎(chǔ)功能和核心功能，運用教育功能，是各類教育數(shù)據(jù)應(yīng)用的集合和呈現(xiàn)，賦能教育教學(xué)，響應(yīng)多元化的數(shù)據(jù)服務(wù)需求，采用駕駛艙、智能畫像、實時監(jiān)測、診斷預(yù)測、定制功能等分析模型對“師—生—校—區(qū)”主體的當(dāng)前和未來發(fā)展提供監(jiān)測、評價、決策、干預(yù)和預(yù)測功能，實現(xiàn)教育優(yōu)化均衡發(fā)展，為“師—生—校—區(qū)”提供均衡的創(chuàng)新型教育生態(tài)系統(tǒng)。（1）監(jiān)測：是對“師—生—校—區(qū)”的監(jiān)督和測驗，基于數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通、實時共享構(gòu)成常態(tài)監(jiān)測。例如：教育數(shù)據(jù)大腦集成“神經(jīng)元數(shù)據(jù)”、遺傳算法等模型，監(jiān)測教育投入和教育質(zhì)量，實現(xiàn)教育資源等合理配置及管理，提高教育服務(wù)質(zhì)量;監(jiān)測校園食品安全、校園疫情等，提升區(qū)校應(yīng)對突發(fā)事件的響應(yīng)速度。（2）評價：基于存儲的數(shù)據(jù)對一件事物或人物判斷分析后的結(jié)論，如通過層次分析法、消除量綱處理等方法對教育資源投入與應(yīng)用進(jìn)行均衡評價、教學(xué)績效評價等。監(jiān)測評價的本質(zhì)是價值的判斷，教育數(shù)據(jù)大腦滿足“師—生—?！獏^(qū)”相關(guān)需要的程度決定了其產(chǎn)生價值的高低。（3）決策：對具體的教育教學(xué)情境給出恰當(dāng)?shù)呐袛嗪筒呗?。例如：通過Apriori、FP-growth等算法挖掘提取教育教學(xué)數(shù)據(jù)中潛在的知識和規(guī)律，為教學(xué)管理和評價提供決策支持。（4）干預(yù)：基于監(jiān)督主體檢測是否遠(yuǎn)離最優(yōu)路徑，從而采取策略合理干預(yù)。例如：提供個性化學(xué)習(xí)資源推薦，干預(yù)學(xué)生學(xué)習(xí)路徑，使其走“直線型”的知識圖譜路徑，減少彎路提高學(xué)習(xí)效率。（5）預(yù)測：分析師生行為關(guān)聯(lián)或發(fā)展模式，預(yù)先推測未來發(fā)展勢態(tài)。例如：通過線性回歸、時序分析等智能算法預(yù)測學(xué)生成績、教育發(fā)展需求趨勢等。區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的專項功能將實現(xiàn)教育業(yè)務(wù)的過程監(jiān)控、結(jié)果診斷、前置管理、趨勢預(yù)測等。

四、區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的功能建設(shè)框架分析

區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦以滿足用戶需求、按照恰當(dāng)?shù)倪壿嫗榻虒W(xué)創(chuàng)新和治理提供服務(wù)?；诖?，可以構(gòu)建區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的功能建設(shè)框架，通過教育數(shù)據(jù)大腦提供監(jiān)測評價、合理干預(yù)、預(yù)警預(yù)測功能服務(wù)路線，滿足個性化學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)教學(xué)、智能管理與決策的應(yīng)用總目標(biāo)以及 “師—生—?！獏^(qū)”干系人應(yīng)用目標(biāo)，如圖3所示。

（一）應(yīng)用總目標(biāo)

應(yīng)用總目標(biāo)為個性化學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)教學(xué)、智能管理與決策。區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦建設(shè)為教育數(shù)據(jù)治理和教學(xué)創(chuàng)新變革提供新方向。對于學(xué)習(xí)者來說，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘分析，全面刻畫綜合素養(yǎng)結(jié)構(gòu)和深度分析學(xué)習(xí)習(xí)慣，助力學(xué)生個性化學(xué)習(xí)。對于教師來說，為學(xué)生個性化學(xué)習(xí)提供及時反饋、優(yōu)化資源分配等以實現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)。對于管理者而言，智能管理與決策為下一步的政策制定、科學(xué)決策提供依據(jù)。

（二）功能服務(wù)路線

功能服務(wù)路線為監(jiān)測評價、合理干預(yù)、預(yù)警預(yù)測。在教育領(lǐng)域，基于數(shù)據(jù)的決策包含兩個方面：一是外部的教育問責(zé)，即從管理層面數(shù)據(jù)決策的宏觀角度為教學(xué)提供策略;二是內(nèi)部的教學(xué)決策，即從改進(jìn)教與學(xué)層面的微觀角度為教學(xué)提供策略[17]。同理，不管是監(jiān)測評價還是合理干預(yù)、預(yù)警預(yù)測，宏觀的管理層面和微觀的教學(xué)層面都是基于原有數(shù)據(jù)監(jiān)測與評價結(jié)果作出合理干預(yù)，以實現(xiàn)綜合發(fā)展。例如：教育數(shù)據(jù)大腦為教師評估學(xué)生當(dāng)前學(xué)習(xí)狀況提供智能科學(xué)的學(xué)情分析，教師的決策又為數(shù)據(jù)大腦反饋數(shù)據(jù)，從而有利于教育數(shù)據(jù)大腦預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)趨勢和樣態(tài)，教師的數(shù)據(jù)智慧又是在教學(xué)決策中得以形成[18]，循環(huán)往復(fù)，相互學(xué)習(xí)。教育數(shù)據(jù)大腦通過師生數(shù)據(jù)訓(xùn)練的內(nèi)部循環(huán)保障了數(shù)據(jù)結(jié)果的科學(xué)性和有效性，服務(wù)教育教學(xué)創(chuàng)新和治理。

（三）干系人應(yīng)用目標(biāo)

干系人應(yīng)用目標(biāo)為學(xué)生個性化發(fā)展、教師專業(yè)發(fā)展、學(xué)校特色發(fā)展、區(qū)域均衡發(fā)展。區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦匯聚聯(lián)通數(shù)據(jù)，打通數(shù)據(jù)壁壘，主要服務(wù)于學(xué)生、教師、學(xué)校和區(qū)域主體，構(gòu)建供給學(xué)習(xí)內(nèi)容定制化、支持學(xué)習(xí)方式個性化、設(shè)計教學(xué)方案精準(zhǔn)化、架構(gòu)組織管理扁平化、學(xué)習(xí)環(huán)境立體化、區(qū)域發(fā)展均衡化的應(yīng)用體系，從而助力學(xué)生的個性化發(fā)展，以及教師的專業(yè)發(fā)展、學(xué)校的特色發(fā)展和區(qū)域的均衡發(fā)展。41E15287-C0E4-49A8-8483-896BB601EBD1

五、區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的功能建設(shè)圖譜和實施路徑

區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的功能建設(shè)框架提供了功能建設(shè)圖譜以及實施路徑的分類基礎(chǔ)。

（一）區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦功能建設(shè)圖譜

基于“師—生—?！獏^(qū)”的全樣本、全過程數(shù)據(jù)和智能分析技術(shù)，對功能服務(wù)路線映射到應(yīng)用目標(biāo)形成的邏輯關(guān)聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行分析，確立區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的功能建設(shè)圖譜，見表2，R表示圖譜關(guān)系，N表示圖譜節(jié)點。

（二）區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的實施路徑

根據(jù)區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的功能建設(shè)圖譜，由圖譜節(jié)點N和圖譜關(guān)系R構(gòu)成的聯(lián)結(jié)可以得出區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦實施路徑如下：

1. 路徑1：N1R1學(xué)生綜合素養(yǎng)評價與診斷

依托真實、全面、可靠的學(xué)生綜合素養(yǎng)評價構(gòu)建檔案袋以記錄橫縱向發(fā)展軌跡，提供科學(xué)發(fā)展評價報告，推動學(xué)生全面發(fā)展。如學(xué)生學(xué)科知識掌握程度、學(xué)生成績分布、學(xué)科素養(yǎng)評測、體質(zhì)健康監(jiān)測、社會實踐活動情況、學(xué)習(xí)風(fēng)格判斷、學(xué)習(xí)投入判斷、社會認(rèn)知等，呈現(xiàn)方式可采用學(xué)生畫像、學(xué)生報告等。

2. 路徑2：N1R2學(xué)習(xí)過程干預(yù)

區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦干預(yù)引擎是基于學(xué)生綜合素養(yǎng)評價與診斷路徑N1R1向?qū)W習(xí)者實施干預(yù)，其干預(yù)過程是循環(huán)往復(fù)對學(xué)習(xí)過程狀態(tài)的持續(xù)跟蹤與監(jiān)測分析。如培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣、做題順序、合作學(xué)習(xí)分組等功能，同時學(xué)習(xí)者畫像也為學(xué)習(xí)過程干預(yù)提供參考依據(jù)。

3. 路徑3：N1R3學(xué)生未來發(fā)展預(yù)測

預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)結(jié)果從而進(jìn)行更好的干預(yù)和預(yù)警以改善學(xué)習(xí)成效?；贜1R1診斷學(xué)習(xí)中發(fā)生的問題，學(xué)生未來發(fā)展預(yù)測路徑N1R3和學(xué)習(xí)過程干預(yù)路徑N1R2相互影響，三者共同優(yōu)化學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。如學(xué)科薄弱知識點預(yù)警、學(xué)生學(xué)科成績預(yù)測、知識重點投入程度、藝術(shù)興趣挖掘等服務(wù)，為學(xué)生下一步發(fā)展提供預(yù)測和干預(yù)，有利于發(fā)揮優(yōu)勢和降低風(fēng)險。

4. 路徑4：N2R1教學(xué)能力監(jiān)測與診斷

利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對教師教學(xué)實踐進(jìn)行跟蹤和評估，基于監(jiān)測結(jié)果提供及時和有效指導(dǎo)，是教學(xué)策略干預(yù)路徑N2R2的基礎(chǔ)，為教師教學(xué)能力特色發(fā)展和快速發(fā)展提供充分保障。如教學(xué)資源創(chuàng)建評估、教研活動成果評估、教育教學(xué)實績等，監(jiān)測和評估教師教學(xué)素養(yǎng)。

5. 路徑5：N2R2教學(xué)策略干預(yù)

學(xué)生維度的N1R1路徑、N1R2路徑和N1R3路徑，與教師維度的N2R1路徑相互作用并自適應(yīng)調(diào)整，實現(xiàn)精準(zhǔn)干預(yù)和教學(xué)策略推薦，如服務(wù)精準(zhǔn)匹配教學(xué)資源、定位教學(xué)目標(biāo)和內(nèi)容、優(yōu)化教學(xué)策略等，干預(yù)教師精準(zhǔn)化教學(xué)。

6. 路徑6：N2R3教師未來發(fā)展預(yù)測

科學(xué)預(yù)測教師未來發(fā)展概況有利于教師專業(yè)發(fā)展，可為教師未來發(fā)展路徑提供參考，加速教師成長，預(yù)測結(jié)果可快速幫助教師篩選區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦干預(yù)的主題和干預(yù)的類型，如教師職業(yè)發(fā)展預(yù)測、研修內(nèi)容聚類預(yù)測等，從教學(xué)、教研、決策等多個角度促進(jìn)教師專業(yè)發(fā)展。

7. 路徑7：N3R1學(xué)校特色評估與評價

學(xué)校特色評估與評價是推動學(xué)校特色發(fā)展的關(guān)鍵，是發(fā)展什么特色和如何開展的前提和統(tǒng)一認(rèn)識，對N3R2路徑和N3R3路徑起支撐和承載作用，如學(xué)科發(fā)展評估、學(xué)科課程特色等，評估監(jiān)測學(xué)校亮點和可持續(xù)發(fā)展創(chuàng)新點。

8. 路徑8：N3R2校務(wù)、教務(wù)干預(yù)

通過追蹤教育主體和教學(xué)管理業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，透視學(xué)校校務(wù)、教務(wù)存在的潛在問題，基于大數(shù)據(jù)平衡學(xué)校的供需管理，進(jìn)而為學(xué)校業(yè)務(wù)改進(jìn)提供有效干預(yù)手段，如教師績效分析、學(xué)生事務(wù)規(guī)劃、教師隊伍結(jié)構(gòu)干預(yù)等。

9. 路徑9：N3R3學(xué)校未來發(fā)展預(yù)測

學(xué)校未來發(fā)展預(yù)測在學(xué)校高效運轉(zhuǎn)、資源優(yōu)化配置、降低教學(xué)管理成本等多個方面提前干預(yù)，是N1R3路徑、N2R3路徑、N3R1路徑、N3R2路徑共同影響的預(yù)測結(jié)果，如學(xué)位預(yù)警、崗位空缺預(yù)測等。

10. 路徑10：N4R1區(qū)域均衡發(fā)展評估與診斷

區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，科學(xué)把握整個區(qū)域教育發(fā)展態(tài)勢，評估當(dāng)前狀況并制定區(qū)域均衡發(fā)展方案，如區(qū)域教育資源均衡評估與診斷、區(qū)域教育機(jī)會均衡評估與診斷、區(qū)域教育環(huán)境均衡評估與診斷等，從多個角度監(jiān)測區(qū)域均衡發(fā)展現(xiàn)狀。

11. 路徑11：N4R2綜合事務(wù)干預(yù)

區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦對區(qū)域綜合事務(wù)監(jiān)測并進(jìn)行事前合理指導(dǎo)和干預(yù)，如學(xué)校資源分配干預(yù)、教師崗位名額分配、學(xué)校辦學(xué)質(zhì)量監(jiān)測和干預(yù)等。

12. 路徑12：N4R3區(qū)域均衡發(fā)展預(yù)測

基于海量數(shù)據(jù)所構(gòu)建的預(yù)測模型，通過匯聚N4R1路徑、N4R2路徑、N1R3路徑、N2R3路徑、N3R3路徑挖掘、關(guān)聯(lián)、聚合等算法的算法結(jié)果，預(yù)測區(qū)域教育發(fā)展需求趨勢，科學(xué)實施教育決策和資源配置，如區(qū)域師資配備預(yù)測，確保區(qū)域教育在質(zhì)量、環(huán)境、機(jī)會、資源等方面的均衡。

六、區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的典型支撐案例

（一）案例一：區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的功能需求層次迭代演化建設(shè)過程

北京市東城區(qū)進(jìn)行的國家智慧教育示范區(qū)打造“1+7+N”智慧教育服務(wù)體系，其中“1”是指建立一個 “區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦”，實現(xiàn)“區(qū)校聯(lián)動、智慧決策、數(shù)據(jù)說話”的教育生態(tài)體系，為評估師生發(fā)展、優(yōu)化教學(xué)效果、干預(yù)教學(xué)決策等提供科學(xué)依據(jù)。該區(qū)教育數(shù)據(jù)大腦收集了人事科、小教科、德育科等17個科室有關(guān)區(qū)域內(nèi)教師、學(xué)生、學(xué)校等相關(guān)數(shù)據(jù)，以及當(dāng)前課堂上實時產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)、資源數(shù)據(jù)等，融合聯(lián)通存儲、記憶于教育數(shù)據(jù)大腦，通過數(shù)據(jù)清洗、交換、分析，以及建立數(shù)據(jù)模型、相關(guān)指數(shù)計算，實現(xiàn)推理、判斷、學(xué)習(xí)等核心功能。該區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦提供師生疾病預(yù)警功能、學(xué)生健康指數(shù)評估、師生特征畫像等監(jiān)測、評價、預(yù)測教育教學(xué)專項功能服務(wù)，描繪學(xué)生學(xué)習(xí)情況、教師發(fā)展情況和學(xué)?？傮w樣態(tài)的“三檔四報告”。三檔是指學(xué)生、教師和學(xué)校檔案;四報告是指學(xué)生、教師、學(xué)校和區(qū)域發(fā)展報告，以及可視化區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦駕駛艙，以滿足“師—生—校—區(qū)”干系人監(jiān)測、評估、預(yù)測發(fā)展的基本專項需求。初步搭建了功能建設(shè)圖譜中的N1R1路徑、N2R1路徑、N3R1路徑和N4R1路徑，N1R3路徑、N2R3路徑、N3R2路徑、N4R2路徑在逐漸完善中，并為N1R2路徑、N2R2路徑聯(lián)結(jié)自組織提供基礎(chǔ)。41E15287-C0E4-49A8-8483-896BB601EBD1

該區(qū)教育數(shù)據(jù)大腦建設(shè)當(dāng)前處于一期，二期仍會繼續(xù)完善推理、判斷、決策等功能應(yīng)用，深化教育數(shù)據(jù)大腦服務(wù)個性化學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)教學(xué)和智能管理與決策等。區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦建設(shè)的基礎(chǔ)功能、核心功能和專項功能是需求層次不斷迭代演化的過程，依據(jù)教育實踐動態(tài)變化，按需研制專項功能，增強(qiáng)教育數(shù)據(jù)大腦各平臺的聯(lián)通性、持續(xù)性、服務(wù)的適配性以及自身的學(xué)習(xí)性和可塑性。

（二）案例二：區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦支持的師生教學(xué)相長發(fā)展

北京市房山區(qū)以信息技術(shù)和教學(xué)融合項目為載體，推進(jìn)信息化深度建設(shè)與應(yīng)用，秉承“育人為本”理念，匯聚學(xué)生綜合素質(zhì)大數(shù)據(jù)，探索基于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的教育教學(xué)融合模式，建設(shè)區(qū)域“教育數(shù)據(jù)大腦”，推進(jìn)教師精準(zhǔn)教學(xué)的學(xué)生個性化學(xué)習(xí)和教師學(xué)科專業(yè)發(fā)展。該區(qū)收集、存儲、記憶了小教科、中教科、體衛(wèi)藝科等10個行政處室和部門數(shù)據(jù)，以及課堂教學(xué)實時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以“全國中小學(xué)生學(xué)籍信息管理系統(tǒng)”教育ID作為唯一身份，貫通該區(qū)研修平臺、質(zhì)量監(jiān)測平臺、考務(wù)平臺、綜合素質(zhì)評價平臺，實現(xiàn)教學(xué)數(shù)據(jù)橫向聯(lián)通。基于大數(shù)據(jù)運算、學(xué)習(xí)、推理通用算法核心功能，實現(xiàn)學(xué)生個性化發(fā)展、教師專業(yè)發(fā)展等的監(jiān)測評價、合理干預(yù)、預(yù)警預(yù)測。如開展學(xué)生綜合素質(zhì)評價、建立學(xué)生的成長大數(shù)據(jù)檔案、教師教學(xué)評估等，構(gòu)成的N1R1路徑、N1R2路徑、N1R3路徑、N2R1路徑、N2R2路徑和N2R3路徑功能圖譜網(wǎng)間耦合度高，師生教學(xué)相長，相互影響。

教師專業(yè)發(fā)展促進(jìn)學(xué)生個性化學(xué)習(xí)，學(xué)生個性化學(xué)習(xí)分析檢測教師教學(xué)發(fā)展程度，數(shù)據(jù)和模型驅(qū)動的區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦為雙方提供循證依據(jù)發(fā)揮積極作用，師生數(shù)據(jù)交互機(jī)制佐證和映射教育數(shù)據(jù)大腦自身智能決策的信度和效度，實現(xiàn)區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦支持的師生教學(xué)相長。

七、總結(jié)和發(fā)展趨勢分析

教育數(shù)據(jù)大腦是借助教育數(shù)據(jù)解決“師—生—校—區(qū)”智能化服務(wù)功能的教育生產(chǎn)力系統(tǒng)。當(dāng)前國內(nèi)區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的建設(shè)尚處于初步階段，從初步建設(shè)階段到快速發(fā)展階段需從數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)運用、功能開發(fā)等方面逐步分期、分階段建設(shè)。首先，需建立數(shù)據(jù)大腦的底層架構(gòu)，打通數(shù)據(jù)壁壘，解決數(shù)據(jù)孤島問題，這是建設(shè)教育數(shù)據(jù)大腦的基礎(chǔ);其次，依據(jù)“師—生—校—區(qū)”的需求、智能技術(shù)的難度和對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求，改善業(yè)務(wù)、提升服務(wù)，最后迭代優(yōu)化服務(wù)。本研究提出了區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦的內(nèi)涵特征、基本功能結(jié)構(gòu)、功能建設(shè)框架和實施路徑。

區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦研究和建設(shè)的發(fā)展趨勢包括：（1）優(yōu)化算法和開發(fā)智能技術(shù)：教育數(shù)據(jù)大腦的本質(zhì)是基于海量數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，來滿足優(yōu)質(zhì)教育教學(xué)、教育治理等需求。而數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系借助教育數(shù)據(jù)模型、深度學(xué)習(xí)算法、人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等為精準(zhǔn)化評估當(dāng)前教育教學(xué)現(xiàn)狀、精確化預(yù)測未來教育教學(xué)發(fā)展、精細(xì)化提供教育教學(xué)決策提供支持。（2）構(gòu)建教育數(shù)據(jù)模型：建設(shè)教育數(shù)據(jù)大腦是為了幫助學(xué)生更精確地使用個性化學(xué)習(xí)服務(wù)，幫助教師更精準(zhǔn)地認(rèn)識教育現(xiàn)象，幫助管理者更高效地治理區(qū)、校事務(wù)。教育數(shù)據(jù)模型是連接教育教學(xué)理論和教學(xué)實踐現(xiàn)象的橋梁，不斷迭代優(yōu)化教育數(shù)據(jù)模型，使之更加切合教育現(xiàn)實需求，為教育數(shù)據(jù)大腦增添活力。（3）創(chuàng)新人機(jī)協(xié)同模式：區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦和用戶之間的使用是一種人機(jī)協(xié)同的模式，人機(jī)各自發(fā)揮優(yōu)勢，區(qū)域教育數(shù)據(jù)大腦與“師—生—校—區(qū)”主體的社會化協(xié)同分工及其創(chuàng)新協(xié)同模式，重塑教育深層次協(xié)同關(guān)系，提供更優(yōu)質(zhì)的教育教學(xué)服務(wù)。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 中華人民共和國教育部.教育部關(guān)于印發(fā)《教育信息化2.0行動計劃》的通知[EB/OL].（2018-04-25）[2021-08-04].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.

[2] 中華人民共和國教育部.關(guān)于2020年度“智慧教育示范區(qū)”創(chuàng)建項目名單的公示[EB/OL].（2021-02-01）[2021-08-04].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/s5743/s5745/A16/202102/t20210201_511984.html.

[3] 中華人民共和國教育部.教育部辦公廳關(guān)于公布2019年度“智慧教育示范區(qū)”創(chuàng)建項目名單的通知[EB/OL].（2019-05-05）[2021-08-04]. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201905/t20190517_382370.html.

[4] 劉雍潛，楊現(xiàn)民.大數(shù)據(jù)時代區(qū)域教育均衡發(fā)展新思路[J].電化教育研究，2014，35（5）：11-14.

[5] 余勝泉，陳璠.智慧教育服務(wù)生態(tài)體系構(gòu)建[J].電化教育研究，2021，42（6）：5-13，19.

[6] 教育部、中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部、財政部、中國人民銀行.教育部等六部門關(guān)于推進(jìn)教育新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)構(gòu)建高質(zhì)量教育支撐體系的指導(dǎo)意見[EB/OL].（2021-07-01）[2021-08-04]. http：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-07/22/content_5626544.htm.

[7] MEAD C. Neuromorphic electronic systems[J]. Proceedings of the IEEE， 1990， 78（10）： 1629-1636.

[8] 華先勝，黃建強(qiáng)，沈旭，付志航，趙一儒，黃鎮(zhèn)，王瀟寧.城市大腦：云邊協(xié)同城市視覺計算[J].人工智能，2019（5）：77-91.

[9] 楊現(xiàn)民，陳世超，唐斯斯.大數(shù)據(jù)時代區(qū)域教育數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)及關(guān)鍵問題探討[J].電化教育研究，2017，38（1）：37-46.41E15287-C0E4-49A8-8483-896BB601EBD1

[10] 顧小清，李世瑾.人工智能教育大腦：以數(shù)據(jù)驅(qū)動教育治理與教學(xué)創(chuàng)新的技術(shù)框架[J].中國電化教育，2021（1）：80-88.

[11] National Center for Education Evaluation and Regional Assistance. A guide to using state longitudinal data for applied research [EB/OL]. [2021-08-04]. https：//ies.ed.gov/ncee/pubs/20154013/pdf/20154013.pdf.

[12] Data Quality Campaign. Data for action 2014： paving the path to success[EB/OL].（2014-11-01）[2021-08-04]. https：//dataquality campaign.org/resource/data-action-2014-paving-path-success/.

[13] 朱曉雯，李廷洲.打造區(qū)域“教育大腦” 推動現(xiàn)代教育體系轉(zhuǎn)型升級 上海市閔行區(qū)、楊浦區(qū)的教育實踐[J].上海教育，2020（33）：81-82.

[14] 余勝泉，李曉慶.基于大數(shù)據(jù)的區(qū)域教育質(zhì)量分析與改進(jìn)研究[J].電化教育研究，2017，38（7）：5-12.

[15] 饒美紅.“建蘭大腦”打造教育新生態(tài)[J].江蘇教育，2020（90）：20-21.

[16] 周向陽，于德華.開發(fā)大腦潛能 推進(jìn)素質(zhì)教育[J].生物學(xué)教學(xué)，2000（5）：40-41.

[17] Wisconsin Center for Education Research. Data use in the school and classroom： the challenges of implementing data-based decision making inside the schools[EB/OL]. [2021-08-04]. https：//wcer.wisc.edu/publications/working-papers/P165.

[18] 許芳杰.數(shù)據(jù)智慧：大數(shù)據(jù)時代教師專業(yè)發(fā)展新路向[J].中國電化教育，2016（10）：18-23.41E15287-C0E4-49A8-8483-896BB601EBD1