顧小清 王羽萱

[摘? ?要] 伴隨著數(shù)據(jù)要素價(jià)值的凸顯，如何以教育數(shù)據(jù)的有效治理，充分發(fā)揮數(shù)智驅(qū)動(dòng)教育變革的強(qiáng)大潛力，成為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵所在。在智能教育大腦的隱喻下，學(xué)習(xí)技術(shù)系統(tǒng)依托于充當(dāng)“數(shù)智大腦”角色的核心構(gòu)件，搭建“數(shù)據(jù)組織—數(shù)據(jù)建模—數(shù)據(jù)分析”的教育數(shù)據(jù)治理通路，深度挖掘并最大化釋放教育數(shù)據(jù)價(jià)值。基于此，文章以數(shù)據(jù)為主線重塑新一代學(xué)習(xí)技術(shù)系統(tǒng)框架，并以學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)作為核心構(gòu)件的隱喻，從“為何”“是何”及“如何”三個(gè)方面深度闡釋其來源、內(nèi)涵與體系架構(gòu)，聚焦于數(shù)智動(dòng)能的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，基于團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“數(shù)智大腦”平臺(tái)，文章以案例故事的形式描繪其在學(xué)校教育中的多元化使用場景，展現(xiàn)出以學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)構(gòu)建的數(shù)智動(dòng)能的強(qiáng)大應(yīng)用潛力，以期為數(shù)智驅(qū)動(dòng)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供全新的視角和思路。

[關(guān)鍵詞] 學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)； 學(xué)習(xí)技術(shù)系統(tǒng)； 數(shù)智動(dòng)能； 數(shù)智大腦； 教育數(shù)據(jù)治理

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

[作者簡介] 顧小清（1969—），女，江蘇蘇州人。教授，博士，主要從事人工智能教育、學(xué)習(xí)科學(xué)與技術(shù)設(shè)計(jì)、技術(shù)支持的教學(xué)創(chuàng)新研究。E-mail：xqgu@ses.ecnu.edu.cn。

一、問題的提出

教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型是教育適應(yīng)數(shù)字時(shí)代發(fā)展的必然趨勢[1]。通過構(gòu)建“學(xué)習(xí)者中心”的學(xué)習(xí)范式，數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)教育模式從標(biāo)準(zhǔn)化向個(gè)性化、智能化的方向演進(jìn)。在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，以人工智能為代表的新一代數(shù)字技術(shù)在教育領(lǐng)域的滲透，推動(dòng)了學(xué)習(xí)技術(shù)系統(tǒng)（Learning Technology System，簡稱LTS）的革新。作為闡釋技術(shù)介入教育的概念模型，LTS從系統(tǒng)層面抽象了技術(shù)介入教育的核心要素及其相互關(guān)系。伴隨教育場景中技術(shù)應(yīng)用的普及，教育領(lǐng)域積累了體量龐大且潛藏巨大價(jià)值的教育大數(shù)據(jù)。教育數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜度的日益增長，使學(xué)習(xí)環(huán)境中各要素間的交互過程極大地體現(xiàn)為數(shù)據(jù)的流向，促使數(shù)據(jù)成為新一代LTS的核心要素之一[2]。如何有效利用和充分發(fā)揮這些龐大數(shù)據(jù)的潛能，成為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型亟待解決的關(guān)鍵問題[3]。

教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中數(shù)據(jù)賦能的挑戰(zhàn)，核心是如何通過高效的數(shù)據(jù)治理和先進(jìn)的智能算法實(shí)現(xiàn)“數(shù)智化”[4]。其中，如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效治理是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量[5]，從而用好智能算法以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能的重要前提。教育數(shù)據(jù)治理目前仍然面臨諸多現(xiàn)實(shí)瓶頸，包括因應(yīng)用割裂導(dǎo)致的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與共享的問題[6]、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與具體教學(xué)業(yè)務(wù)過于耦合導(dǎo)致的數(shù)據(jù)服務(wù)難以拓展的問題[7]、教育領(lǐng)域中數(shù)據(jù)語義與情境缺失導(dǎo)致的數(shù)據(jù)質(zhì)量低下的問題[5]、學(xué)習(xí)分析過于依賴智能算法而導(dǎo)致的可解釋性低甚至“意義混亂”的數(shù)據(jù)分析與解釋問題[8]等。總體而言，教育數(shù)據(jù)治理面臨的問題可概括為三類：數(shù)據(jù)孤島（Data Isolated Island）、語義缺失（Lack of Data Semantics）與意義混亂（Confusion of Data Meaning）。

為了充分發(fā)揮數(shù)智驅(qū)動(dòng)的效能，必須從系統(tǒng)層面著手，解決數(shù)字時(shí)代愈發(fā)復(fù)雜的數(shù)據(jù)治理問題。因此，基于數(shù)據(jù)這一核心要素，LTS需要重新審視以數(shù)據(jù)流動(dòng)為線索的要素間的交互關(guān)系，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為紐帶的新一代LTS。為此，本研究基于“以數(shù)據(jù)為主線”的全新視角，提出了新一代LTS架構(gòu)，并構(gòu)建了實(shí)現(xiàn)教育數(shù)據(jù)共享、理解和分析需求的核心功能[2]。借鑒計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)的基本原理，本研究將新一代LTS的核心構(gòu)件隱喻為“學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)”（Learning Operating System，簡稱LOS）。在智能時(shí)代，如何以學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)重塑LTS的數(shù)據(jù)治理模式，推動(dòng)數(shù)智驅(qū)動(dòng)的大規(guī)模個(gè)性化教育的實(shí)現(xiàn)，是教育數(shù)據(jù)治理所面臨的迫切問題，也是實(shí)現(xiàn)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵所在。

二、新一代學(xué)習(xí)技術(shù)系統(tǒng)需要數(shù)智動(dòng)能

（一）以數(shù)據(jù)為主線的新一代學(xué)習(xí)技術(shù)系統(tǒng)框架

第一代LTS體系結(jié)構(gòu)，如圖1所示[9]。這一架構(gòu)將技術(shù)介入的學(xué)習(xí)抽象為技術(shù)作為中介的學(xué)習(xí)者、指導(dǎo)者、學(xué)習(xí)資源等要素的交互模型。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展以及人工智能和教育的深度融合，技術(shù)作為中介的學(xué)習(xí)時(shí)空不斷拓展，新興的教育應(yīng)用迅速增長，孕育出在線教育等多元的學(xué)習(xí)樣態(tài)，聯(lián)通主義成為理解學(xué)習(xí)的新的理論視角。在這一過程中，LTS中各要素的關(guān)系不再停留于單一維度，而是拓展至跨系統(tǒng)、跨應(yīng)用、跨場景的多維學(xué)習(xí)時(shí)空。作為多維學(xué)習(xí)時(shí)空中LTS的聯(lián)通紐帶的，正是數(shù)據(jù)。

學(xué)習(xí)科學(xué)與學(xué)習(xí)技術(shù)從不同視角打破了學(xué)習(xí)作為單維度知識傳遞的局限。伴隨學(xué)習(xí)環(huán)境中技術(shù)的豐富與普及，LTS不再是單一知識維度的媒體傳輸，而是以數(shù)據(jù)為紐帶連接起來的多源輸入和輸出。在此過程中，數(shù)據(jù)不僅發(fā)揮著多維時(shí)空中信息紐帶的作用，還是激活智能技術(shù)應(yīng)用潛能的關(guān)鍵資源。然而，原始數(shù)據(jù)本身并不具備價(jià)值[3]。數(shù)據(jù)智能潛力的發(fā)揮，首先需要形成數(shù)據(jù)采集、處理、融合、分析、應(yīng)用的通路。進(jìn)一步地，教育數(shù)據(jù)的價(jià)值蘊(yùn)藏于學(xué)習(xí)的本質(zhì)之中，而數(shù)據(jù)在學(xué)習(xí)層面的語義理解與深度分析所依賴的是數(shù)智動(dòng)能，也可用“智能教育大腦”來隱喻[10]。

數(shù)智動(dòng)能是LTS的核心驅(qū)動(dòng)力。在以數(shù)據(jù)為紐帶連接的LTS中，這一動(dòng)能的實(shí)現(xiàn)，體現(xiàn)為通過教育數(shù)據(jù)治理實(shí)現(xiàn)數(shù)智化的功能。因此，LTS架構(gòu)中必然需要一個(gè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智動(dòng)能的核心構(gòu)件。作為系統(tǒng)中樞，這一構(gòu)件負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)與整合系統(tǒng)數(shù)據(jù)，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值以有效推動(dòng)數(shù)智動(dòng)能的實(shí)現(xiàn)。在目前的LTS架構(gòu)中，雖然其實(shí)現(xiàn)的功能有“智能教育大腦”這樣的隱喻，但是為進(jìn)一步明確其內(nèi)在機(jī)理，本研究借由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，將這一具備數(shù)智驅(qū)動(dòng)力的核心構(gòu)件隱喻為“學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)”。作為類比的，正是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中連接底層硬件和常規(guī)應(yīng)用軟件的“操作系統(tǒng)”。作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的核心，“操作系統(tǒng)”發(fā)揮著高效管理存儲(chǔ)器、運(yùn)算器、控制器等復(fù)雜組件并簡化其使用的功能[11]。

基于上述思路，以數(shù)據(jù)為主線構(gòu)建新一代LTS的概念模型（如圖2所示）。該模型是對第一代LTS單一知識傳輸?shù)牧Ⅲw化拓展，體現(xiàn)出以數(shù)據(jù)為紐帶，實(shí)現(xiàn)跨場景、跨平臺(tái)、跨時(shí)空的LTS的統(tǒng)整。在這一模型中，數(shù)據(jù)不僅僅是信息的載體，更是作為關(guān)聯(lián)跨場景學(xué)習(xí)活動(dòng)的紐帶，以學(xué)習(xí)者、指導(dǎo)者、學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)工具與環(huán)境等系統(tǒng)要素為數(shù)據(jù)主體，建立軟硬件一體、線上線下一體、虛實(shí)一體的二代LTS。在此基礎(chǔ)上，LTS中的“學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)”這一關(guān)鍵內(nèi)核，通過數(shù)據(jù)的組織、建模和分析以實(shí)現(xiàn)教育數(shù)據(jù)的有效管理和價(jià)值挖掘，從而為整個(gè)系統(tǒng)提供數(shù)智動(dòng)能。

（二）數(shù)智大腦隱喻下學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的內(nèi)涵解析

在“智能教育大腦”的隱喻下，LTS匯集數(shù)據(jù)，使之產(chǎn)生數(shù)智動(dòng)能，并牽引跨場景數(shù)智驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)。就其本質(zhì)而言，“智能教育大腦”是具備強(qiáng)大數(shù)據(jù)綜合處理與決策能力的海量模型、算法與智能技術(shù)的融合體[10]，也可被簡稱為“數(shù)智大腦”。在LTS中，居于數(shù)據(jù)治理中樞，并為系統(tǒng)提供“數(shù)智大腦”智能動(dòng)力的，正是學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)這一核心構(gòu)件。

以計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)為類比，胡海明等于2008年首次提出了學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的概念，將其定義為一般操作系統(tǒng)的內(nèi)核與學(xué)習(xí)支持服務(wù)的直接融合[12]。這一概念的創(chuàng)立在學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有創(chuàng)新性，但是受限于彼時(shí)的技術(shù)條件，這一概念止步于理論層面的探討。國際上，為解決傳統(tǒng)LTS中功能繁復(fù)、環(huán)境靈活性不足、數(shù)據(jù)共享受限等問題，美國高等教育信息化協(xié)會(huì)（EDUCAUSE）也曾提出一種樂高式（Lego Approach）的搭建方法，以實(shí)現(xiàn)定制化、模塊化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，稱為LearningOS[13]。雖然LearningOS在名稱上體現(xiàn)為操作系統(tǒng)，但更像是一個(gè)關(guān)注教育應(yīng)用間的靈活接入和互操作性的LTS，并未從本質(zhì)上體現(xiàn)“操作系統(tǒng)”的內(nèi)涵。

基于此，本研究通過與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的對比和映射（如圖3所示），闡釋學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)在LTS中的定位與功能。LTS集成了學(xué)習(xí)者、學(xué)習(xí)工具和學(xué)習(xí)資源等多種要素，可以類比為教育領(lǐng)域的“計(jì)算機(jī)系統(tǒng)”。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，操作系統(tǒng)作為中間層，承擔(dān)管理和協(xié)調(diào)硬件與軟件間交互的職責(zé)；類似地，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)在LTS中居于核心位置，負(fù)責(zé)整合和協(xié)調(diào)學(xué)習(xí)應(yīng)用與學(xué)習(xí)領(lǐng)域其他要素的互動(dòng)，具有和“操作系統(tǒng)”相似的作用。

在LTS中，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)通過搭建以數(shù)據(jù)為主線的系統(tǒng)通路，將數(shù)據(jù)相關(guān)的模型、算法和智能技術(shù)納入系統(tǒng)核心架構(gòu)?；凇皵?shù)據(jù)組織—數(shù)據(jù)建?！獢?shù)據(jù)分析”的技術(shù)路徑，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)能夠有效實(shí)現(xiàn)教育領(lǐng)域中的復(fù)雜、多源、大規(guī)模教育數(shù)據(jù)的整合、理解與分析。其目標(biāo)在于通過這一系列的數(shù)據(jù)處理流程，有效應(yīng)對教育數(shù)據(jù)治理中遇到的數(shù)據(jù)孤島、語義缺失和意義混亂等問題，以此賦予LTS數(shù)智動(dòng)能。

三、以學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)LTS數(shù)智動(dòng)能

（一）學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的核心功能

學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)這一隱喻，展現(xiàn)了新一代LTS實(shí)現(xiàn)數(shù)智動(dòng)能的關(guān)鍵所在。類似于計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)作為硬件與應(yīng)用程序之間“承上啟下”的中間層，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)在LTS中居于核心地位，以協(xié)調(diào)學(xué)習(xí)應(yīng)用和學(xué)習(xí)領(lǐng)域中其他要素的關(guān)系。進(jìn)而言之，將學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)與計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)相類比，其底層邏輯在于，教育的數(shù)智化實(shí)現(xiàn)具有和計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)一樣的復(fù)雜性管理需求。

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為了應(yīng)對底層硬件的復(fù)雜性，并為上層的應(yīng)用程序提供簡潔、高效的信息管理方式，從三個(gè)層次設(shè)計(jì)了操作系統(tǒng)功能：（1）將底層復(fù)雜的硬件細(xì)節(jié)映射為用戶和程序員可直接操作的抽象概念（如文件、內(nèi)存和進(jìn)程等），提供更易于理解和便于管理的計(jì)算機(jī)模型。（2）為了實(shí)現(xiàn)對抽象概念的基本操作，提供了管理復(fù)雜系統(tǒng)的各個(gè)部分的功能，如處理器管理、文件管理等。（3）作為應(yīng)用程序和計(jì)算機(jī)硬件的中介，將計(jì)算機(jī)資源及基本管理功能以用戶接口的方式提供給應(yīng)用程序，以支持程序的有序運(yùn)轉(zhuǎn)。通過這三層功能設(shè)計(jì)，操作系統(tǒng)能夠搭建起計(jì)算機(jī)硬件和應(yīng)用程序之間的橋梁，為整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)提供核心動(dòng)能。

從類比的視角來看，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)具有與計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)相對應(yīng)的三個(gè)功能層次，以此實(shí)現(xiàn)對教育數(shù)據(jù)的有效治理，為LTS提供數(shù)智動(dòng)能，其功能結(jié)構(gòu)如圖4所示。在抽象概念層，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)從學(xué)習(xí)領(lǐng)域中提取出核心概念（如學(xué)生、教師等），并構(gòu)建一個(gè)簡化的領(lǐng)域模型，這有助于將復(fù)雜的教育過程轉(zhuǎn)換成易于管理和操作的基本元素。在抽象概念的管理層，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)通過包括學(xué)生管理、教師管理在內(nèi)的各種模塊，管理這些抽象概念及其之間的交互關(guān)系。在用戶接口層，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)通過各類接口（如數(shù)據(jù)接口、程序接口），為學(xué)習(xí)應(yīng)用和終端用戶提供訪問和操作系統(tǒng)中數(shù)據(jù)資源及功能的便捷渠道。

值得注意的是，在計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)和學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)中，抽象概念均通過“數(shù)據(jù)化”的方式進(jìn)行表現(xiàn)和管理。這說明無論是處理器的運(yùn)行狀態(tài)、文件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，還是學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)、教學(xué)資源的分配，都被轉(zhuǎn)化為可管理和可操作的數(shù)據(jù)集。在這一過程中，對抽象概念的管理實(shí)際上轉(zhuǎn)化為對數(shù)據(jù)流的管理，二者實(shí)為一體兩面。這不僅體現(xiàn)了“以數(shù)據(jù)為主線”重構(gòu)LTS架構(gòu)的合理性與必要性，也從側(cè)面印證了數(shù)據(jù)治理對保證系統(tǒng)高效運(yùn)轉(zhuǎn)、發(fā)揮系統(tǒng)動(dòng)能的重要性。

（二）學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的構(gòu)成

面對教育數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，本研究團(tuán)隊(duì)打造了“數(shù)智大腦”，它兼具數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)規(guī)范、數(shù)據(jù)診斷和資源管理等基本功能，是產(chǎn)生數(shù)據(jù)智能的核心所在[10]。在以數(shù)智動(dòng)能為驅(qū)動(dòng)力的新一代LTS中，正是學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了“數(shù)智大腦”功能。具體而言，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)通過構(gòu)建教育領(lǐng)域模型、數(shù)據(jù)接口與結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)以及融合數(shù)據(jù)分析方法，針對性地解決數(shù)據(jù)共享、規(guī)范和分析環(huán)節(jié)的現(xiàn)存問題，從而使學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)能深入挖掘教育數(shù)據(jù)價(jià)值，為LTS提供數(shù)智動(dòng)能。

1. 領(lǐng)域本體與知識建模：數(shù)智動(dòng)能的理論支柱

正如人腦的智能根植于知識和理論的積累，“數(shù)智大腦”以教育領(lǐng)域的知識模型、學(xué)生模型和教師模型作為挖掘數(shù)據(jù)智能的“知識積累”，以支持教育數(shù)據(jù)的有效治理與智能分析[10]。為了讓學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)發(fā)揮“數(shù)智大腦”的功能，系統(tǒng)在領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)建模的思想指導(dǎo)下，對教育領(lǐng)域中基礎(chǔ)且本質(zhì)的活動(dòng)實(shí)體、知識實(shí)體、工具中介及其間的關(guān)系等進(jìn)行抽象，并構(gòu)建了教育領(lǐng)域模型，作為學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)智動(dòng)能的理論支柱。

領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)的思想最早由Evans等人在領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)（Domain-Driven Design，簡稱DDD）的軟件開發(fā)方法中提出[14]。這一思想的精髓在于為特定業(yè)務(wù)或?qū)W科領(lǐng)域的知識和活動(dòng)提供一種抽象的表現(xiàn)形式，以應(yīng)對軟件開發(fā)中業(yè)務(wù)領(lǐng)域的復(fù)雜性。在領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)中，領(lǐng)域模型體現(xiàn)了專家對該領(lǐng)域的深入理解，構(gòu)成軟件設(shè)計(jì)的核心。其涵蓋業(yè)務(wù)領(lǐng)域的關(guān)鍵概念、規(guī)則以及這些概念之間的關(guān)系，包括實(shí)體（Entities）、值對象（Value Objects）、領(lǐng)域事件（Domain Events）和規(guī)范（Specifications）等要素。

基于領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)思想構(gòu)建的教育領(lǐng)域模型，包括由學(xué)生、教師、課程等多元主體及其屬性構(gòu)成的領(lǐng)域本體模型，以及大量知識元組成的領(lǐng)域知識模型。前者對教育領(lǐng)域內(nèi)復(fù)雜要素及其關(guān)系進(jìn)行抽象與刻畫，后者則涵蓋了教育領(lǐng)域內(nèi)知識、概念和素養(yǎng)等不同類型的知識元，二者各有側(cè)重，共同組成學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的理論支撐。本體模型中，教育領(lǐng)域被劃分為四個(gè)基本要素：實(shí)體、屬性、關(guān)系和情境。實(shí)體包含學(xué)生、教師、媒介等；屬性描述了這些實(shí)體的關(guān)鍵特征，如學(xué)生的學(xué)習(xí)投入和動(dòng)機(jī)等；關(guān)系體現(xiàn)了各實(shí)體之間的互動(dòng)，如學(xué)生間的協(xié)作或?qū)W生與媒介的互動(dòng)等；情境則為這些關(guān)系提供了具體的語境，包括學(xué)習(xí)材料、場域和時(shí)間等信息。領(lǐng)域知識模型則是針對教育領(lǐng)域中“學(xué)習(xí)內(nèi)容”相關(guān)的知識點(diǎn)、大概念等廣義的知識實(shí)體進(jìn)行建模并結(jié)構(gòu)化表征的結(jié)果。

2. 教育數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與集成：數(shù)智動(dòng)能的數(shù)據(jù)保障

“數(shù)智大腦”通過多元化的數(shù)據(jù)來源以及統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)交互規(guī)則，推動(dòng)數(shù)據(jù)治理的高效運(yùn)轉(zhuǎn)，確保教育數(shù)據(jù)的質(zhì)量和適用性[10]。在學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯聚和統(tǒng)一化管理，要求建立符合語義互操作性的教育數(shù)據(jù)描述和通信結(jié)構(gòu)，以保證系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)的高質(zhì)量供應(yīng)。語義互操作性強(qiáng)調(diào)從訪問和意義兩個(gè)層面上彌合信息系統(tǒng)之間的差異[15]：在訪問層面上，通過創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)化接口跨越系統(tǒng)和組織的邊界，以松耦合的方式共享系統(tǒng)內(nèi)部服務(wù)；在意義層面上，則需要進(jìn)一步構(gòu)建具有共同語義內(nèi)涵的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)來確保對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)達(dá)成意義一致性的理解。

在計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)中，應(yīng)用程序通過互操作的方式將分散在不同應(yīng)用中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到操作系統(tǒng)的存儲(chǔ)器之中，既包括可共享的內(nèi)存區(qū)，也包括持久化存儲(chǔ)的硬盤，以此實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀取、處理、共享與持久化。類似地，在學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)中，上述功能是由各類數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)的。為了實(shí)現(xiàn)訪問層面的互操作，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)被設(shè)計(jì)為可以通過API與各種學(xué)習(xí)應(yīng)用工具進(jìn)行集成和交互，由此實(shí)現(xiàn)各系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交換和功能擴(kuò)展，確保學(xué)習(xí)環(huán)境的可定制性與擴(kuò)展性。進(jìn)一步地，為了達(dá)成數(shù)據(jù)理解的一致性，參照xAPI的“參與者—?jiǎng)幼鳌獙ο蟆钡臄?shù)據(jù)規(guī)范[7]，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)采用“觀測對象—語義層次—數(shù)值指標(biāo)”的格式來描述教育數(shù)據(jù)。這一教育數(shù)據(jù)格式尤其強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)語義層次的明晰，即要求在教育語境下對數(shù)據(jù)內(nèi)涵進(jìn)行解釋。采用語義化的統(tǒng)一教育數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，不僅可以實(shí)現(xiàn)不同學(xué)習(xí)工具之間的數(shù)據(jù)通信和交換，還提高了數(shù)據(jù)的可讀性和可理解性。

3. 教育數(shù)據(jù)分析與診斷：數(shù)智動(dòng)能的驅(qū)動(dòng)引擎

“數(shù)智大腦”的核心機(jī)制在于利用數(shù)據(jù)診斷與智能決策，通過多渠道挖掘以發(fā)揮數(shù)據(jù)的賦能價(jià)值，從而為智能個(gè)性化學(xué)習(xí)提供支持[10]。在學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)診斷與智能決策功能的實(shí)現(xiàn)，依賴于“理論驅(qū)動(dòng)”和“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的融合數(shù)據(jù)分析方法。采用融合數(shù)據(jù)分析方法得出的教育診斷結(jié)果，既具有科學(xué)性，同時(shí)也確保了更優(yōu)的教育可解釋性和應(yīng)用價(jià)值。

“理論驅(qū)動(dòng)”方法基于教育理論建立聯(lián)結(jié)觀測指標(biāo)與理論屬性的模型，并利用數(shù)據(jù)加以檢驗(yàn)與求解[16]。其優(yōu)勢在于，能夠深入探究干預(yù)措施的效用及其背后的因果關(guān)系，從而為教育實(shí)踐提供更為深刻的見解和更加精確的指導(dǎo)；其局限則在于，難以處理未知變量以及大規(guī)模數(shù)據(jù)的建模復(fù)雜性?！皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”方法以數(shù)據(jù)和算法為核心，能夠借助統(tǒng)計(jì)分析、大數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等手段，發(fā)現(xiàn)大規(guī)模教育數(shù)據(jù)中的關(guān)系模式并揭示潛在規(guī)律。但是，這種分析方法常被視為“黑箱”，因?yàn)樗ǔＶ魂P(guān)注輸入（干預(yù)）和輸出（結(jié)果），對于結(jié)果和干預(yù)間的聯(lián)系缺乏解釋，尤其是在理解復(fù)雜的認(rèn)知心理因素方面表現(xiàn)不足[17-18]。

“理論驅(qū)動(dòng)”與“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”兩者的結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)。在納入分析的數(shù)據(jù)體量較小或者相關(guān)理論框架較為成熟的情況下，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)分析與診斷應(yīng)基于教育理論、學(xué)習(xí)科學(xué)理論進(jìn)行，運(yùn)用教育理論模型作為分析引擎。但是當(dāng)教育數(shù)據(jù)體量巨大或理論本身不甚清晰的時(shí)候，采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”分析方法，運(yùn)用恰當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法對于潛在變量間的關(guān)系模式、關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘，對于規(guī)律的探索同樣具有積極意義。值得強(qiáng)調(diào)的是，無論采取哪種數(shù)據(jù)分析方法，為了將學(xué)習(xí)分析由“黑盒”轉(zhuǎn)變?yōu)椤鞍缀小?，教育理論對于?shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)過程的深度診斷和可解釋性分析的作用均不容忽視[19]。理論的參與能夠有效提高數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，使分析結(jié)果不僅僅是針對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述，而且能夠提供有意義的洞見，以幫助教育者和學(xué)習(xí)者更好地理解和改進(jìn)學(xué)習(xí)過程。

（三）學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的體系架構(gòu)

本研究團(tuán)隊(duì)所構(gòu)建的“數(shù)智大腦”主要通過教育數(shù)據(jù)中樞、智能分析引擎、智能決策和實(shí)踐應(yīng)用等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)對教育數(shù)據(jù)的挖掘、分析、診斷和監(jiān)測，從而支持智能化、個(gè)性化的教育樣態(tài)[10]。這一技術(shù)路徑在學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)，依賴于領(lǐng)域模型模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、學(xué)習(xí)分析模塊、集成服務(wù)模塊和數(shù)據(jù)交互模塊所組建的系統(tǒng)架構(gòu)（如圖5所示）。在學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的架構(gòu)中，每個(gè)模塊分別承載數(shù)據(jù)交換、匯聚、管理、分析等不同功能，并以數(shù)據(jù)的聯(lián)通共享為主線，共同促進(jìn)數(shù)智動(dòng)能的實(shí)現(xiàn)。

領(lǐng)域模型模塊作為領(lǐng)域設(shè)計(jì)驅(qū)動(dòng)下的教育領(lǐng)域建模的成果，承擔(dān)著知識庫的重要責(zé)任，包含深度融合教育領(lǐng)域特征的領(lǐng)域本體模型、領(lǐng)域知識模型。領(lǐng)域模型模塊旨在以理論驅(qū)動(dòng)的方式應(yīng)對教育數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性，為教育數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)、教育理論模型等其他模塊的關(guān)鍵要素的構(gòu)建提供來自教育領(lǐng)域的理論支持。

數(shù)據(jù)管理模塊作為數(shù)據(jù)的中心樞紐，支持整個(gè)學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，為其他模塊提供了可靠和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。它可以將教育數(shù)據(jù)進(jìn)一步轉(zhuǎn)換為語義化和結(jié)構(gòu)化的教育數(shù)據(jù)，并具有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理功能。數(shù)據(jù)語義化和結(jié)構(gòu)化依賴于基于教育本體模型生成的領(lǐng)域數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)。按照領(lǐng)域數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，外部應(yīng)用接入的多源行為數(shù)據(jù)被統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化并賦予領(lǐng)域語義信息，例如，“學(xué)生在小組討論中的參與程度高”可以轉(zhuǎn)換為“學(xué)生實(shí)體—小組討論參與度—高”。經(jīng)歷了語義化和結(jié)構(gòu)化的教育數(shù)據(jù)將被存儲(chǔ)于以領(lǐng)域本體模型為數(shù)據(jù)庫藍(lán)圖設(shè)計(jì)的領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫中，并由上級的數(shù)據(jù)管理服務(wù)層提供數(shù)據(jù)的各種調(diào)用與管理功能。

學(xué)習(xí)分析模塊的主要用途是通過理論驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的融合分析方法，實(shí)現(xiàn)教育數(shù)據(jù)的分析與診斷。依據(jù)領(lǐng)域模型模塊提供的領(lǐng)域本體模型和教育知識圖譜，學(xué)習(xí)分析模塊具備了支撐理論驅(qū)動(dòng)的基本信息，但是分析功能的進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)還有賴于教育理論模型庫、測量分析模型庫和量規(guī)指標(biāo)庫的建立。教育理論模型庫的作用在于通過篩選和組合建立心理屬性的層次結(jié)構(gòu)，以此作為數(shù)據(jù)分析的理論依據(jù)。測量分析模型庫則依托數(shù)據(jù)挖掘算法，為數(shù)據(jù)分析提供合適的分析模型，如邏輯回歸、決策樹等。指標(biāo)量規(guī)庫是對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行診斷的依據(jù)，對照量規(guī)中所描述的等級水平，可以為分析結(jié)果提供對應(yīng)程度的學(xué)習(xí)支持與診斷建議。

集成服務(wù)模塊通過API和其他集成技術(shù)，支持系統(tǒng)與外部學(xué)習(xí)工具的數(shù)據(jù)交換和功能整合。通過這一模塊，外部學(xué)習(xí)應(yīng)用可以獲得來自學(xué)習(xí)分析模塊的評價(jià)與診斷結(jié)果，為學(xué)習(xí)者提供針對性的學(xué)習(xí)支持服務(wù)。同時(shí)，這一模塊的靈活性和互操作性使得系統(tǒng)能夠無縫對接多樣化的學(xué)習(xí)資源和工具，從而擴(kuò)展系統(tǒng)的應(yīng)用范圍。

數(shù)據(jù)交互模塊負(fù)責(zé)統(tǒng)籌管理學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)與外部數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)流動(dòng)。它通過數(shù)據(jù)接口處理來自不同學(xué)習(xí)工具和平臺(tái)的數(shù)據(jù)輸入和輸出，確保數(shù)據(jù)交換的順暢和一致性，為系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析和外部的數(shù)據(jù)發(fā)布提供支持。

四、數(shù)智驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景應(yīng)用

在以數(shù)據(jù)為主線的新一代LTS框架下，學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)作為核心構(gòu)件，在搭建數(shù)據(jù)從采集、分析到反饋的閉環(huán)路徑的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步展現(xiàn)出數(shù)智動(dòng)能對于教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強(qiáng)大驅(qū)動(dòng)力。本研究團(tuán)隊(duì)基于上述學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的設(shè)計(jì)構(gòu)想，開發(fā)出了聚焦于解決教育數(shù)據(jù)治理難題、發(fā)揮數(shù)智驅(qū)動(dòng)力的“數(shù)智大腦”平臺(tái)，該平臺(tái)已被投入多所學(xué)校的教育實(shí)踐應(yīng)用中。作為智能教育向前邁出的一步，“數(shù)智大腦”平臺(tái)展現(xiàn)出了值得期待的實(shí)踐應(yīng)用潛力，拓寬了我們對數(shù)字化教育的未來展望。接下來，將通過一則校長視角下的案例故事，展現(xiàn)“數(shù)智大腦”平臺(tái)的學(xué)校使用場景及其預(yù)期效果，以期勾勒出數(shù)智驅(qū)動(dòng)下教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的美好愿景。

踏著清晨的日光，劉校長匆匆走進(jìn)了辦公室。隨后，她打開了電腦，照例登錄了“數(shù)智大腦”平臺(tái)，準(zhǔn)備開始一天的工作。首先，她查閱了由“數(shù)智大腦”自動(dòng)生成的學(xué)校日報(bào)，包括學(xué)生出勤情況、教師活動(dòng)記錄和校園設(shè)施使用狀況等各方面的校園概況。報(bào)告中，劉校長注意到一些班級的出勤率低于常規(guī)，她決定與相關(guān)班主任進(jìn)行溝通，了解具體情況。

快速瀏覽完學(xué)校日報(bào)后，劉校長參加了學(xué)校管理團(tuán)隊(duì)的會(huì)議。在會(huì)議中，她利用“數(shù)智大腦”提供的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)視圖，展示了本學(xué)期學(xué)校的整體教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生學(xué)習(xí)成效。數(shù)據(jù)顯示，雖然大部分科目表現(xiàn)良好，但是歷史和地理等科目的學(xué)習(xí)成效不佳。“數(shù)智大腦”的分析模型不僅呈現(xiàn)了最終的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，還實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)來源的層層追溯。歷史和地理等科目的低學(xué)習(xí)成效在一定程度上源于學(xué)生對這些科目的學(xué)習(xí)興趣不足以及課堂互動(dòng)的缺乏。進(jìn)一步分析顯示，這些科目的教學(xué)方法相對傳統(tǒng)，缺乏足夠的互動(dòng)和實(shí)踐環(huán)節(jié)，導(dǎo)致學(xué)生參與度不高。針對這一結(jié)果，“數(shù)智大腦”平臺(tái)同步呈現(xiàn)了優(yōu)化與提升教學(xué)方法的相關(guān)建議，如引入更多的小組討論、角色扮演等互動(dòng)教學(xué)方法和實(shí)地考察活動(dòng)，這些建議及數(shù)據(jù)分析結(jié)果被自動(dòng)發(fā)送至相關(guān)任課教師的平臺(tái)端，作為教學(xué)優(yōu)化的參考。劉校長還建議設(shè)立定期的教學(xué)質(zhì)量評審會(huì)議，利用“數(shù)智大腦”平臺(tái)的數(shù)據(jù)追蹤功能，監(jiān)測并評估教學(xué)方法的調(diào)整是否有效提升了學(xué)生這些科目的學(xué)習(xí)成效。

上午的會(huì)議結(jié)束后，劉校長前往食堂用餐。用餐時(shí)，劉校長打開了“數(shù)智大腦”平臺(tái)的移動(dòng)端，查看了食堂的運(yùn)營數(shù)據(jù)。平臺(tái)的數(shù)據(jù)顯示了學(xué)生對食堂菜品的偏好、就餐高峰時(shí)間以及食品浪費(fèi)情況等。劉校長注意到，根據(jù)回收食物的數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果，食堂目前存在較為嚴(yán)重的食品浪費(fèi)問題。通過“數(shù)智大腦”平臺(tái)的建議，她考慮與食堂管理團(tuán)隊(duì)溝通，實(shí)施一些減少食物浪費(fèi)的措施（如優(yōu)化菜品分量、增加關(guān)于食物浪費(fèi)的宣傳教育等），鼓勵(lì)學(xué)生參與減少食物浪費(fèi)的行動(dòng)。

用完餐回到辦公室，劉校長發(fā)現(xiàn)“數(shù)智大腦”平臺(tái)提示她，根據(jù)新導(dǎo)入數(shù)據(jù)自動(dòng)計(jì)算并生成的學(xué)生畫像分析報(bào)告有待查看。這些新數(shù)據(jù)來源多樣，有來自最近月考成績統(tǒng)計(jì)完成后從閱卷系統(tǒng)自動(dòng)導(dǎo)入的學(xué)生學(xué)業(yè)成績，還包括課堂教學(xué)軟件提供的課堂參與情況數(shù)據(jù)，以及各項(xiàng)課外活動(dòng)和社團(tuán)活動(dòng)的參與數(shù)據(jù)。作為智慧校園建設(shè)的成果，校園內(nèi)的軟硬件設(shè)備基本實(shí)現(xiàn)了萬物互聯(lián)。學(xué)生在教室、圖書館、操場、宿舍、食堂等校園各處發(fā)生的行為，都能夠被相應(yīng)的軟硬件設(shè)備捕捉與記錄，并且以數(shù)據(jù)流的形式被統(tǒng)一輸送至“數(shù)智大腦”平臺(tái)。這些數(shù)據(jù)為劉校長提供了一個(gè)全面而細(xì)致的校園生活刻畫，反映了學(xué)生在學(xué)業(yè)、社交互動(dòng)、身體健康等多個(gè)方面的綜合表現(xiàn)。劉校長專注地查看了這些報(bào)告。通過數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)挖掘，她注意到，積極參與課外活動(dòng)的學(xué)生在課堂上通常也更加活躍，說明可以鼓勵(lì)學(xué)生參與這些活動(dòng)，以提升他們整體的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。同時(shí)，報(bào)告中還通過分析學(xué)生的學(xué)業(yè)成績和課堂參與情況，預(yù)測了下學(xué)期可能出現(xiàn)的學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。這些預(yù)測顯示，雖然大部分學(xué)生表現(xiàn)穩(wěn)定，但是有一小部分學(xué)生在數(shù)學(xué)和物理科目上可能會(huì)遇到困難。劉校長立刻決定，針對這些學(xué)生提早安排額外的輔導(dǎo)和支持，以預(yù)防潛在的學(xué)業(yè)挫折。

時(shí)間在查閱報(bào)告和記錄要點(diǎn)中飛速流逝著。當(dāng)夕陽的余暉灑滿辦公室，劉校長關(guān)閉了電腦，準(zhǔn)備離開。她對于今天的成果感到滿意，同時(shí)對未來充滿期待。在“數(shù)智大腦”平臺(tái)的支持下，她對于引領(lǐng)學(xué)校走向更加智能化和數(shù)智驅(qū)動(dòng)的教育時(shí)代充滿信心。

面對數(shù)據(jù)治理難題，只有實(shí)現(xiàn)教育數(shù)據(jù)的共融共享，才能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)在決策、預(yù)測、評估方面的功能[20]。在“數(shù)智大腦”平臺(tái)中，通過API接入，多樣化的學(xué)習(xí)應(yīng)用可以將多源教育數(shù)據(jù)自動(dòng)導(dǎo)入平臺(tái)，這些數(shù)據(jù)在經(jīng)歷初步清洗、預(yù)處理后，將依據(jù)平臺(tái)規(guī)定的統(tǒng)一教育數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)被處理為語義化、結(jié)構(gòu)化的教育數(shù)據(jù)并儲(chǔ)存于領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫中。依托學(xué)習(xí)分析模塊中的理論模型、測量分析模型和指標(biāo)量規(guī)，教育理論和智能算法可以介入數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，充分挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)并進(jìn)行預(yù)測，輸出具有可解釋性、可溯源性和高參考價(jià)值的分析報(bào)告（如圖6所示），從而為教育決策提供支持和建議。

五、結(jié)? ?語

在新一代數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展浪潮中，教育領(lǐng)域正經(jīng)歷一場前所未有的數(shù)字化變革。這種變革催生出對LTS的新需求，即數(shù)智驅(qū)動(dòng)大規(guī)模個(gè)性化教育的實(shí)現(xiàn)。然而，數(shù)據(jù)智能的發(fā)揮面臨著一系列的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。例如：數(shù)據(jù)分布于不同的應(yīng)用和平臺(tái)間，形成“數(shù)據(jù)孤島”。缺少一致性的數(shù)據(jù)處理標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步加劇了數(shù)據(jù)的語義流失和解讀困難，這不僅削弱了數(shù)據(jù)的實(shí)用性，也使得學(xué)習(xí)分析和教育決策變得更為復(fù)雜。這些問題凸顯出教育數(shù)據(jù)有效治理的重要性，召喚著LTS朝“以數(shù)據(jù)為主線”的方向革新。

基于此，本研究構(gòu)建了以數(shù)據(jù)為主線的新一代LTS架構(gòu)，并借鑒計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理，將其中實(shí)現(xiàn)“數(shù)智大腦”功能的核心構(gòu)件隱喻為“學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)”。學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)不僅能夠解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用中的局限，還為LTS的發(fā)展提供了一種全新的視角。學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)中的多元模塊共同作用于數(shù)據(jù)資源的有效整合以形成標(biāo)準(zhǔn)化的教育數(shù)據(jù)處理流程，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分析結(jié)果的指導(dǎo)意義，從而為推動(dòng)教育向更高效、智能和協(xié)同的方向發(fā)展提供數(shù)智動(dòng)能。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 陳麗，張文梅，鄭勤華.教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的歷史方位與推進(jìn)策略[J].中國電化教育，2023（9）：1-8，17.

[2] 顧小清，吳戰(zhàn)杰.學(xué)習(xí)技術(shù)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)進(jìn)入2.0時(shí)代[J].計(jì)算機(jī)教育，2018（11）：5-7.

[3] 楊現(xiàn)民，吳貴芬，李新.教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中數(shù)據(jù)要素的價(jià)值發(fā)揮與管理[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2022，32（8）：5-13.

[4] 陳國青，任明，衛(wèi)強(qiáng)，等.數(shù)智賦能：信息系統(tǒng)研究的新躍遷[J].管理世界，2022，38（1）：180-196.

[5] 李青，韓俊紅.數(shù)據(jù)治理：提升教育數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和途徑[J].中國遠(yuǎn)程教育，2018（8）：45-53，80.

[6] BIENKOWSKI M， FENG M， MEANS B. Enhancing teaching and learning through educational data mining and learning analytics： an issue brief[EB/OL].（2012-10-01）[2023-12-31]. https：//tech.ed.gov/wp-content/uploads/2014/03/edm-la-brief.pdf.

[7] 顧小清，鄭隆威，簡菁.獲取教育大數(shù)據(jù)：基于xAPI規(guī)范對學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)的獲取與共享[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2014（5）：13-23.

[8] WISE A F， SHAFFER D W. Why theory matters more than ever in the age of big data[J]. Journal of learning analytics， 2015，2（2）：5-13.

[9] 中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局，中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì).信息技術(shù) 學(xué)習(xí)、教育和培訓(xùn) 學(xué)習(xí)技術(shù)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)：GB/T 29803-2013 [S].北京：國家標(biāo)準(zhǔn)出版社，2014：6.

[10] 顧小清，李世瑾.人工智能教育大腦：以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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] TANENBAUM A S， BOS H. Modern operating systems[M]. 4th ed. Boston： Pearson， 2015.

[12] 胡海明，郁曉華，楊志和.學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)設(shè)計(jì)的概念框架：基于學(xué)習(xí)生活世界的視角[J].中國電化教育，2008（9）： 6-11.

[13] GOUDZWAARD M， FINKELSTEIN A， PETERSEN R. LearningOS： the now generation digital learning environment[EB/OL].（2017-08-14）[2023-12-31]. https：//er.educause.edu/articles/2017/8/learningos-the-now-generation-digital-learning-environment.

[14] EVANS E. Domain-driven design： tackling complexity in the heart of software[M]. Boston： Addison-Wesley， 2004.

[15] AROYO L M， DOLOG P， HOUBEN G J P M， et al. Interoperability in personalized adaptive learning[J]. Journal of educational technology & society，2006，9（2）：4-18.

[16] BORSBOOM D. Measuring the mind： conceptual issues in contemporary psychometrics[M]. Cambridge： Cambridge University Press，2005.

[17] VANDENBERG R J， LANCE C E. A review and synthesis of the measurement invariance literature： suggestions， practices， and recommendations for organizational research[J]. Organizational research methods， 2000，3（1）：4-70.

[18] SEBRECHTS M， ENRIGHT M， BENNETT R E， et al. Using algebra word problems to assess quantitative ability： attributes， strategies， and errors[J]. Cognition and instruction， 1996，14（3）：285-343.

[19] 楊向東.理論驅(qū)動(dòng)的心理與教育測量學(xué)[M].上海：華東師范大學(xué)出版社，2014.

[20] 楊聚鵬.新時(shí)代教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策議題及建構(gòu)路向[J].電化教育研究，2023，44（11）：36-44.

Constructing Data-Intelligence Drives for Digital Transformation in Education with Learning Operating Systems

GU Xiaoqing，? WANG Yuxuan

（Department of Educational Information Technology， East China Normal University， Shanghai 200062）

[Abstract] With the prominent value of data elements， how to give full play to the powerful potential of digital intelligence to drive educational change through effective governance of educational data has become the key to the digital transformation in education. Under the metaphor of intelligent educational brain， the learning technology system relies on the core component that acts as the "data-intelligent brain" and builds the educational data governance path of "data organization-data modeling-data analysis"， so as to deeply dig and maximize the value of educational data. Based on this， this paper reshapes the framework of the new generation of learning technology system with data as the main line， takes the learning operating system as the metaphor of the core component， and deeply explains its origin， connotation and architecture from "why"， "what" and "how"， focusing on the system realization of data intelligence. At the same time， based on the "data-intelligence brain" platform developed by the team， this paper describes its diversified use scenarios in school education in the form of case stories， showing the powerful application potential of the data-intelligence driver built by the learning operating system， in order to provide a new perspective and ideas for the digital transformation in education driven by digital intelligence.

[Keywords] Learning Operating System; Learning Technology System; Data-Intelligence Drives; Data-Intelligence Brain; Educational Data Governance