[中圖分類號]G40-057 [文獻標(biāo)識碼]A [文章編號]2096-8442（2025）03-0082-08

“數(shù)智技術(shù)”是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，人工智能為核心，融合云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動與智能決策支持，推動經(jīng)濟社會系統(tǒng)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的綜合性技術(shù)體系。當(dāng)前，數(shù)智技術(shù)的重要性日益凸顯，正推動著數(shù)字時代向數(shù)智時代加速邁進。習(xí)近平指出：“當(dāng)前，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一代信息技術(shù)日新月異，給各國經(jīng)濟社會發(fā)展、國家管理、社會治理、人民生活帶來重大而深遠的影響?！雹佟吨泄仓醒腙P(guān)于進一步全面深化改革、推進中國式現(xiàn)代化的決定》強調(diào)，要進一步完善生成式人工智能發(fā)展和管理機制，建立人工智能安全監(jiān)管制度②。由此可見，數(shù)智技術(shù)正成為中國式現(xiàn)代化的重要推動力。教育管理作為現(xiàn)代化的關(guān)鍵組成部分，同樣需要將數(shù)字化與智能化技術(shù)融入教育系統(tǒng)。然而，當(dāng)前對教育管理與數(shù)智技術(shù)融合的研究仍停留在純理論性的宏觀敘述層面，缺乏對具體融合路徑和實施措施的深人探討，致使相關(guān)研究對教育管理實踐指導(dǎo)不足。鑒于此，本文將從管理變革、教學(xué)創(chuàng)新和評價升級三個層面，具體探討數(shù)智技術(shù)賦能教育管理的實踐路徑，旨在為教育管理的現(xiàn)代化發(fā)展提供切實有效的參考。

一、數(shù)字技術(shù)賦能教育管理變革，實現(xiàn)精準(zhǔn)治理與協(xié)同治理

教育管理的現(xiàn)代化需要基于具體的數(shù)據(jù)和情境，有針對性地制定和實施政策，確保教育服務(wù)供需的高效匹配，同時也需要打破傳統(tǒng)單一治理主體的模式，構(gòu)建與完善智能化教育決策中樞系統(tǒng)和協(xié)調(diào)治理系統(tǒng)，賦能教育管理實踐，實現(xiàn)政府、學(xué)校、家庭、社會等多方主體在教育治理中角色互補、共商共建、共治共享。

（一）構(gòu)建教育決策中樞系統(tǒng)

從理論上講，任何一種決策系統(tǒng)都應(yīng)當(dāng)包括數(shù)據(jù)采集、存儲、應(yīng)用和展示四個方面。數(shù)智化技術(shù)的賦能也可以理解為數(shù)智技術(shù)與這四個部分的深度融合，進而實現(xiàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和功能的提升。具體到教育決策系統(tǒng)而言，數(shù)智化的過程主要圍繞以下幾個方面進行。

1.構(gòu)建一體化數(shù)據(jù)融合平臺。圍繞數(shù)據(jù)收集、儲存和處理的全流程，進行智能化升級，提升數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程的效率和質(zhì)量。首先，建立分布式數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)。通過在教室、實驗室、體育館、圖書館、行政辦公室、開放式服務(wù)窗口、慕課平臺等教育場域設(shè)置智能設(shè)備來全面收集學(xué)生出勤率、圖書館使用率、消費水平、服務(wù)滿意度、在線學(xué)習(xí)狀況等各類數(shù)據(jù)，實現(xiàn)教育行為的數(shù)據(jù)化，進而為勾勒清晰的“教育治理畫像\"奠定基礎(chǔ)。其次，構(gòu)建多樣化的數(shù)據(jù)存儲單元。教育管理過程中既涉及年齡、性別、專業(yè)、人數(shù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括諸如教學(xué)評價、學(xué)習(xí)行為、師生互動等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，因此在數(shù)據(jù)庫的建設(shè)過程中要針對不同的數(shù)據(jù)類型來進行。如對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行儲存，對于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)則可以通過HDFS或Ceph等分布式文件系進行彈性儲存。最后，形成學(xué)習(xí)過程的多主體協(xié)同框架。在學(xué)習(xí)過程中多主體協(xié)同，尤其是多主體跨時空的協(xié)同主要通過計算機技術(shù)和信息化平臺來實現(xiàn)，如當(dāng)前高校普遍應(yīng)用的“智慧樹”平臺，就提供了學(xué)生在線學(xué)習(xí)實時數(shù)據(jù)的共享，從而使教師、行政管理人員、技術(shù)人員、學(xué)生等不同相關(guān)主體能夠根據(jù)數(shù)據(jù)來適時調(diào)整行為。

2.構(gòu)建混合式推理決策機制。由于教育情境中的數(shù)據(jù)具有多樣化的特征，單一的推理決策系統(tǒng)能最大程度地挖掘數(shù)據(jù)的價值和意義，因此在教育決策過程應(yīng)構(gòu)建包括因果推理、符號推理、統(tǒng)計推理等在內(nèi)的混合式推理決策機制。首先，確立決策機制應(yīng)用范圍。從學(xué)校教育情境看，決策機制應(yīng)圍繞入學(xué)培養(yǎng)就業(yè)的全過程展開，在教育質(zhì)量評估、學(xué)業(yè)發(fā)展和預(yù)警、就業(yè)趨勢預(yù)判和能力提升等方面實現(xiàn)用“大數(shù)據(jù)\"和\"大分析\"來制定決策。其次，要整合優(yōu)化各類數(shù)據(jù)平臺。一方面是做到學(xué)校內(nèi)部各類數(shù)據(jù)平臺，如教務(wù)數(shù)據(jù)平臺、圖書館系統(tǒng)、宿舍門禁系統(tǒng)、校園一卡通記錄系統(tǒng)等的充分整合，打破不同數(shù)據(jù)平臺的界限，實現(xiàn)校內(nèi)數(shù)據(jù)的自由流動。最后，形成人機協(xié)同決策流程。數(shù)智技術(shù)在匯總因果推理、符號推理、統(tǒng)計推理不同模塊的輸出并形成系統(tǒng)決策后，相關(guān)行為主體（教師、輔導(dǎo)員、行政管理人員等）結(jié)合實際工作經(jīng)驗，進一步進行判斷與修正，最終形成決策。

3.構(gòu)建決策反饋閉環(huán)優(yōu)化機制。為了實現(xiàn)決策從過去的“一錘子買賣\"向“持續(xù)性學(xué)習(xí)”的轉(zhuǎn)化，應(yīng)確保每一個決策行為都能夠?qū)?yīng)具體的結(jié)果，并進人分析流程，形成閉環(huán)優(yōu)化機制。如當(dāng)系統(tǒng)作出學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警判定，并作出進行班主任談話、專任教師的輔導(dǎo)決策后，系統(tǒng)需要持續(xù)地跟蹤學(xué)生獲得干預(yù)后的行為變化，以此作為判斷決策成效和改進決策的依據(jù)。從實踐操作的角度看，一方面，要形成共時性對照分析框架，即設(shè)立干預(yù)組和對照組的比較分析框架，進一步明確決策的效果;另一方面，要形成歷時性的比較分析框架，即建立決策反饋知識庫，用過去的經(jīng)驗與現(xiàn)在的決策進行對比分析，以史為鏡，優(yōu)化決策過程。

（二）升級智能協(xié)同治理體系

在教育管理現(xiàn)代化、數(shù)字化和智能化的大背景下，傳統(tǒng)協(xié)同治理機制亟需圍繞多主體參與、大數(shù)據(jù)融合、動態(tài)化反饋的標(biāo)準(zhǔn)，向全方位、全要素和全過程的智能協(xié)同治理體系轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)治理效果的最優(yōu)化。

1.設(shè)立流程自動化機器人集群部署方案。針對學(xué)校管理過程中高重復(fù)性的事務(wù)性工作，如財務(wù)對賬、教務(wù)數(shù)據(jù)報表、教師排課、畢業(yè)離校等，結(jié)合智能機器人技術(shù)、AI識別決策技術(shù)等，形成一套流程自動化機器人集群系統(tǒng)，統(tǒng)一規(guī)劃運行，以大幅提升處理事務(wù)性工作的效率和準(zhǔn)確率。首先，開發(fā)智能多模感知機器人。結(jié)合學(xué)校工作任務(wù)實際情況，在教室、機房、財務(wù)辦公室等區(qū)域部署智能多模感知機器人，并執(zhí)行節(jié)假日和夜間工作模式，確保365天運轉(zhuǎn)和24小時待命。其次，設(shè)計教育管理流程動態(tài)監(jiān)控機制。依托高精度OCR引擎、發(fā)票識別模型、教育管理文檔數(shù)據(jù)庫，開發(fā)使用BPMN2.0標(biāo)準(zhǔn)模擬批準(zhǔn)過程，構(gòu)建自動過程組織機制，并開發(fā)處理特定批準(zhǔn)場景的規(guī)則機制，在財務(wù)報銷單合并、檢測，學(xué)生人學(xué)登記注冊等多個應(yīng)用場景實現(xiàn)有效協(xié)作的人機界面，實現(xiàn)教育管理活動中信息的自動識別、分類和檢測。最后，研發(fā)智能支付路由系統(tǒng)。對多銀行支付接口進行有效集成，利用高級學(xué)習(xí)算法對支付路徑的選擇加以優(yōu)化;創(chuàng)建支付風(fēng)險警報模板，并使用知識卡對可疑交易進行精準(zhǔn)識別;開發(fā)能夠進行支付對賬的機器人，自動糾正以及處理銀行對賬單和退款文件之間的差異。

2.建設(shè)教育數(shù)字孿生體運營中心。圍繞數(shù)據(jù)、模型、平臺三大核心要素進行系統(tǒng)化設(shè)計，構(gòu)建教育數(shù)字孿生體運營中心，在教育治理領(lǐng)域打造一個與現(xiàn)實教育系統(tǒng)相映射的虛擬模型。首先，構(gòu)建多精度校園空間數(shù)字孿生體。運用 BIM+GIS 技術(shù)，建立高精度的數(shù)字雙校園空間模型，該模型需涵蓋宏觀、中觀和微觀三個層次的模態(tài)。同時，開發(fā)包含激光雷達和攝像頭網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的動態(tài)物理空間測繪系統(tǒng)，實現(xiàn)對模擬環(huán)境的實時更新，為教育管理中的各類設(shè)備創(chuàng)建所需的數(shù)字圖像庫，并借助數(shù)字孿生技術(shù)對設(shè)備生命周期進行有效管理。其次，著力構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心。設(shè)計支持異構(gòu)設(shè)備接入的多協(xié)議適配網(wǎng)關(guān)，建立設(shè)備狀態(tài)預(yù)測模型，采用時序分析和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)故障預(yù)警。同時，結(jié)合數(shù)字化孿生模擬，開發(fā)運維決策優(yōu)化系統(tǒng)，制定詳盡且符合實際的設(shè)備維護計劃。最后，構(gòu)建數(shù)字孿生可視化平臺。采用WebGL和Three.js等技術(shù)實現(xiàn)三維場景的高效渲染，結(jié)合空間分析工具箱的研發(fā)，有效開展人流熱力圖分析，并對教育管理空間利用率進行精準(zhǔn)評估。同時，設(shè)置應(yīng)急指揮數(shù)字沙盤，實現(xiàn)AR技術(shù)的深度集成，對應(yīng)急預(yù)案模擬進行精準(zhǔn)推演。

3.開發(fā)教育區(qū)塊鏈跨鏈協(xié)議。持續(xù)完善教育區(qū)塊鏈的主體架構(gòu)，優(yōu)化跨鏈路徑，確保不同區(qū)塊鏈間信息傳遞與交換的順暢。首先，構(gòu)建教育區(qū)塊鏈跨鏈架構(gòu)?；贑OSMOS-SDK技術(shù)開發(fā)主鏈，針對不同的教育場景，通過側(cè)鏈實現(xiàn)精準(zhǔn)對接;根據(jù)教育管理中的實際需求，建立跨鏈通信協(xié)議，為資產(chǎn)原子交換和數(shù)據(jù)可信傳輸提供可靠支持;構(gòu)建鏈間身份驗證機制，有效運用分布式身份識別（DID）技術(shù)，實現(xiàn)身份跨鏈漫游。其次，構(gòu)建教育憑證智能合約模板。針對學(xué)歷證書、培訓(xùn)認證等數(shù)字資產(chǎn)，制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn);根據(jù)憑證存證需求，設(shè)計專門的存證網(wǎng)絡(luò)，利用IPFS技術(shù)實現(xiàn)原始憑證文件的及時、全面存儲；針對零知識證明驗證的需求，構(gòu)建相應(yīng)模塊，在憑證隱私保護與驗證可信度之間尋求平衡。最后，構(gòu)建教育鏈治理框架。建立爭議解決機制，針對區(qū)塊鏈應(yīng)用中的各類爭議，設(shè)計專業(yè)化仲裁流程與規(guī)則，確保鏈上糾紛高效化解，夯實教育鏈運行的信任基礎(chǔ);強化跨鏈數(shù)據(jù)協(xié)同能力，重點開發(fā)鏈間數(shù)據(jù)同步組件，借助狀態(tài)通道技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)交互邏輯，突破跨鏈數(shù)據(jù)交換的效率瓶頸，實現(xiàn)多鏈信息的實時共享與協(xié)同處理;構(gòu)建鏈上信用評價體系，搭建動態(tài)化信譽模型，量化評估節(jié)點在數(shù)據(jù)交互、共識參與等環(huán)節(jié)的表現(xiàn)，形成“信譽一權(quán)益”掛鉤機制，推動教育鏈生態(tài)的良性運轉(zhuǎn)。

二、數(shù)字技術(shù)賦能教學(xué)創(chuàng)新，實現(xiàn)個性學(xué)習(xí)與沉浸體驗

在數(shù)智化時代，“教”與“學(xué)”的時空得到了極大的拓展，班級式、集體化的學(xué)習(xí)模式正逐步向個性化的學(xué)習(xí)模式過渡，間接知識的獲取過程也逐步虛擬化為直面經(jīng)驗的學(xué)習(xí)。在這樣的背景下，基于AI、VR、AR等相關(guān)技術(shù)所設(shè)計的“定制化”的個性學(xué)習(xí)模式和沉浸式的學(xué)習(xí)環(huán)境將是未來教學(xué)及其管理創(chuàng)新的根本方向。

（一）打造數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境

數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境是指在數(shù)智技術(shù)的框架下，搭建的能夠讓學(xué)習(xí)者自定義、全天候?qū)W習(xí)的支撐體系。

其核心要件包括多元交互教學(xué)平臺、教學(xué)數(shù)據(jù)庫和教學(xué)行為分析系統(tǒng)三個部分。

1.多元交互教學(xué)平臺。傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)是以聽覺和視覺為主導(dǎo)的信息接受過程，其他感知難以參與到學(xué)習(xí)中，從而使得學(xué)習(xí)主體的感知表象化和高度符號化，進而制約了信息的收取與內(nèi)化。因此多元交互平臺旨在打造一個學(xué)生多感官參與的學(xué)習(xí)空間，幫助學(xué)生去“直觀”感受事物，形成清晰完整的感性經(jīng)驗。首先，建立多感官刺激供給系統(tǒng)。利用電生理學(xué)知識和技術(shù)，開發(fā)一體化的刺激供給系統(tǒng)，對視覺、聽覺、嗅覺、味覺、前庭感覺等不同感覺的接收器予以對應(yīng)的刺激，從而激發(fā)出相應(yīng)的感覺表象，增強學(xué)習(xí)過程中的互動性和沉浸感。其次，開發(fā)虛擬現(xiàn)實感知系統(tǒng)。通過VR技術(shù)，將學(xué)校、教師、教學(xué)內(nèi)容、實驗設(shè)備，教學(xué)過程等資源數(shù)字化，放入學(xué)生的“口袋”，便于其隨時隨地能夠按照自己需求接入系統(tǒng)進行學(xué)習(xí)。最后，注重開發(fā)分學(xué)科場景生成引擎。根據(jù)各個學(xué)科知識的生成場景，實現(xiàn)概念與其指稱事物或過程的同步呈現(xiàn)，如在生命科學(xué)的學(xué)習(xí)中，讓學(xué)生“觀察”血液循環(huán)的全過程，或是在歷史課程上帶學(xué)生走人現(xiàn)場，來增強學(xué)生的體驗感，實現(xiàn)跨時空的學(xué)習(xí)。

2.建立智能教學(xué)數(shù)字資產(chǎn)庫。在數(shù)智技術(shù)的支撐下，將教與學(xué)的過程、方法、內(nèi)容、交流、互動、表情、反應(yīng)、情緒成果以及在整個活動中所閃現(xiàn)的“教育機智\"數(shù)據(jù)化，形成具有自我更新能力的教學(xué)資源庫。首先，建立具有參數(shù)化特征的人體建模系統(tǒng)。將教學(xué)過程中的教師面部表情，聲音、情感納入數(shù)據(jù)收集范疇，創(chuàng)建包含大量面部微表情的數(shù)據(jù)庫，并將其與教育管理過程中的聲音情感分析相結(jié)合，實現(xiàn)面部表情和動作的同步，創(chuàng)建形成不同類別的虛擬教師形象，并基于數(shù)據(jù)畫像，生成滿足不同需求的“數(shù)字教師”，以適應(yīng)不同的教學(xué)需求。其次，研發(fā)教學(xué)行為模板庫。將教師教學(xué)行為、內(nèi)容、互動、語氣等數(shù)字化、整合化、模版化，構(gòu)建涵蓋課堂問答、文本寫作、實驗操作、身體運動等多類型教學(xué)行為在內(nèi)的模版庫，推進教學(xué)活動、行為的規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化。最后，設(shè)計能夠快速、準(zhǔn)確檢索數(shù)字資產(chǎn)的引擎。創(chuàng)建數(shù)字資產(chǎn)管理模塊，采用多模態(tài)特征融合實現(xiàn)語義的精準(zhǔn)檢索，生成智能合約以在教育管理過程中實現(xiàn)創(chuàng)作權(quán)益的公平分配。

3.構(gòu)建元宇宙教學(xué)行為分析系統(tǒng)。在數(shù)智技術(shù)的框架下，對教與學(xué)行為及其相關(guān)心理因素的監(jiān)測、評估，將個體高效學(xué)習(xí)行為參數(shù)化、模型化，實行教師的“教\"的動態(tài)化、個體化、精準(zhǔn)化調(diào)整，真正做到因材施教。首先，構(gòu)建多模態(tài)生理與行為感知系統(tǒng)。部署腦電、心電傳感器，開發(fā)眼動追蹤和熱圖分析算法，構(gòu)建行為特征提取結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確獲取學(xué)生在學(xué)習(xí)場景中的相關(guān)生理、心理及行為過程和特征。其次，開發(fā)教學(xué)場景復(fù)雜度優(yōu)化引擎。建立渲染參數(shù)與認知負荷的關(guān)聯(lián)模型，開發(fā)動態(tài)細節(jié)調(diào)整算法，基于注意力分布的具體情況實現(xiàn)場景細節(jié)層次的自動調(diào)整，并采用直接強化、間接強化、替代性強化等不同的強化模式來形成適應(yīng)于個體學(xué)習(xí)風(fēng)格和興趣的教育場景。最后，構(gòu)建教學(xué)行為知識圖譜與智能決策系統(tǒng)。運用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，對教和學(xué)的過程與狀態(tài)進行自動識別、自動分析，并基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，自動匹配適宜的學(xué)習(xí)策略和教學(xué)方法，實現(xiàn)對教與學(xué)活動的動態(tài)化、精準(zhǔn)化修正，將宏大的教育改革微縮進具體的教育教學(xué)過程，轉(zhuǎn)化為學(xué)生真實的身心發(fā)展。

（二）建構(gòu)認知智能支持體系

學(xué)生認知智能支持體系，是基于教育心理學(xué)和認知科學(xué)的原理，借助多項數(shù)智技術(shù)所構(gòu)建的對學(xué)生認知過程、學(xué)習(xí)活動進行實時監(jiān)控、分析和輔助支持的集成系統(tǒng)。其核心目的在于掌握學(xué)生的認知風(fēng)格，提高認知效能。從構(gòu)架看，認知智能支持體系包括了感知層、分析層和決策層三個層次結(jié)構(gòu)，其建構(gòu)路徑主要有三條。

1.推進多模態(tài)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)庫建設(shè)。建立學(xué)生生理、心理相關(guān)信息的采集和儲存系統(tǒng)，形成多模態(tài)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)庫，為個性化的深度信息模式開發(fā)奠定基礎(chǔ)。首先，開發(fā)具有多種模態(tài)的生理數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。對EEG腦電傳感器陣列和GSR皮膚電導(dǎo)傳感器加以有效整合，使用藍牙5.0協(xié)議進行低功耗數(shù)據(jù)傳輸；在教育管理中設(shè)計包括過濾、降噪、特征提取和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊等在內(nèi)的生理信號預(yù)處理的流水線，構(gòu)建相關(guān)機制保證該流水線能夠順暢運行。其次，構(gòu)建教育管理中實現(xiàn)分布式存儲的架構(gòu)。該架構(gòu)使用時間序列數(shù)據(jù)庫存儲生理指標(biāo)流數(shù)據(jù)，并將源信號文件與對象存儲進行有效結(jié)合；著力開發(fā)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合引擎，借助注意力機制模擬生理信號和行為學(xué)習(xí)協(xié)議之間的相關(guān)性;將專家評估與自動評估算法相結(jié)合，創(chuàng)建生成學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的認知狀態(tài)評估系統(tǒng)。最后，研發(fā)深度學(xué)習(xí)解析模型。建立能夠有效處理生理信號的多通道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，借助Transformer架構(gòu)模擬行為學(xué)習(xí)序列；利用多任務(wù)學(xué)習(xí)框架開發(fā)認知狀態(tài)解碼器，預(yù)測注意力集中度、認知負荷和學(xué)習(xí)效率。

2.構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃系統(tǒng)。圍繞知識呈現(xiàn)、知識獲取及內(nèi)化程度評估三方面構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃系統(tǒng)，實現(xiàn)對學(xué)生學(xué)習(xí)路徑的深度分析和個性化構(gòu)建。首先，構(gòu)建明顯具有動態(tài)性的知識圖譜。使用概率圖模型表示知識點之間關(guān)聯(lián)強度，開發(fā)環(huán)境意識模塊，將學(xué)習(xí)文件數(shù)據(jù)與實時行為學(xué)習(xí)流進行有效結(jié)合，對知識點掌握程度與學(xué)習(xí)進度進行編碼，及時呈現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)。其次，研發(fā)混合強化學(xué)習(xí)算法。將Q-learning和策略梯度方法進行有效結(jié)合，不斷提高學(xué)習(xí)效果;構(gòu)建知識追蹤模型，有效借助貝葉斯知識跟蹤（BKT）算法對學(xué)習(xí)者掌握知識點的概率進行預(yù)測，并采用蒙特卡洛樹搜索（MCTS）精準(zhǔn)預(yù)測長期學(xué)習(xí)收益。最后，重視構(gòu)建教育管理路徑可視化系統(tǒng)。積極采用力導(dǎo)向圖布局算法，呈現(xiàn)知識圖譜，構(gòu)建路徑調(diào)整交互界面，有效吸納學(xué)習(xí)者對推薦路徑的反饋意見;建立能夠準(zhǔn)確評估路徑質(zhì)量的指標(biāo)，包含知識點覆蓋率以及認知負荷均衡度等。

3.構(gòu)建元認知能力培養(yǎng)模塊。借助數(shù)智技術(shù)，推動元認知知識表達形式化、能力訓(xùn)練情景化及專家解題思路再現(xiàn)化，促進學(xué)生元認知策略與能力精準(zhǔn)發(fā)展。首先，精心開發(fā)虛擬導(dǎo)師的認知架構(gòu)。創(chuàng)建交互式自然語言系統(tǒng)，通過會話狀態(tài)跟蹤（DST）任務(wù)完成率、知識掌握度等關(guān)鍵指標(biāo)，自動預(yù)警進度偏差并為學(xué)生提供個性化建議。同時，搭建教學(xué)戰(zhàn)略數(shù)據(jù)庫，涵蓋自我評估、目標(biāo)設(shè)定與戰(zhàn)略監(jiān)測等模塊，形成閉環(huán)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)。其次，全力研發(fā)元認知訓(xùn)練沙盤。設(shè)計模擬課堂聽講、小組討論、自主研究等多維場景任務(wù)，并在每個場景嵌入元認知訓(xùn)練節(jié)，并運用概念圖生成算法，開發(fā)用以呈現(xiàn)思維過程的視覺思維工具。同時，利用概念圖生成算法開發(fā)可視化思維工具，自動將學(xué)生在任務(wù)中的思考路徑、知識關(guān)聯(lián)等轉(zhuǎn)化為動態(tài)概念圖，直觀呈現(xiàn)思維網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與演化過程，幫助學(xué)生識別認知斷層，推動學(xué)生對元認知策略的應(yīng)用。最后，著力研發(fā)專家思維模擬引擎。綜合利用案例推理（CBR）方法，并結(jié)合眼動模型分析與行為協(xié)議研究，精準(zhǔn)再現(xiàn)專家在解決問題過程中的認知與元認知的思維過程。同時，借助可視化技術(shù)，直觀地呈現(xiàn)思維的全過程，將高效的認知思維過程內(nèi)化為自己的認知結(jié)構(gòu)，幫助學(xué)生以專家的“頭腦”去思考，精準(zhǔn)助力學(xué)生技能提升。

（三）生成智能教育服務(wù)生態(tài)

“智能教育服務(wù)生態(tài)”是一個服務(wù)于教學(xué)、管理、評價的教育全過程的數(shù)字系統(tǒng)，其根本特征在于技術(shù)集成和功能協(xié)同，優(yōu)化教育資源配置，提升教育決策的科學(xué)性與實效性。其架構(gòu)路徑主要有三條。

1.構(gòu)建情感計算型輔助機器人研發(fā)方案。圍繞多模態(tài)情感感知、響應(yīng)、協(xié)同的目標(biāo)，設(shè)計計算型輔助機器人研發(fā)方案，實現(xiàn)人機在情感上的多向度交流和互動。首先，構(gòu)建多模態(tài)情感感知框架。圍繞對學(xué)生表情、語調(diào)、行為等數(shù)據(jù)的收集分析，開發(fā)能夠精準(zhǔn)捕獲學(xué)生情緒信息的智能設(shè)備，將這種設(shè)備與紅外攝像頭以及機電傳感器加以結(jié)合使用，以及時、準(zhǔn)確地捕捉學(xué)生的微表情，并結(jié)合情感算法，以判定學(xué)生的情感狀態(tài)。其次，建立情緒響應(yīng)機制?；谇楦姓Z音合成系統(tǒng)、借助WaveNet架構(gòu)建立情感語音數(shù)據(jù)庫、生成情感語音，并有效運用條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN），精細控制面部肌肉運動，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建表情生成系統(tǒng)。通過算法的分析和系統(tǒng)的研判，對學(xué)生的焦慮、壓抑、緊張等不良情緒給予及時的紓解。最后，構(gòu)建多模態(tài)協(xié)同響應(yīng)機制。綜合運用WaveNet架構(gòu)、對抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN）、Transformer架構(gòu)等技術(shù)，建立人類情感語言、表情、行為的數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建包含安慰、鼓勵、引導(dǎo)等情感響應(yīng)策略在內(nèi)的策略庫，以有效應(yīng)對教育管理過程中的各種問題，確保機器人所發(fā)出的安慰、勸解、開導(dǎo)是“人化的”，消除因為人機互動的\"冰冷感”。

2.設(shè)置教育資源數(shù)字資產(chǎn)確權(quán)系統(tǒng)。教育資源數(shù)字指紋生成算法的研發(fā)、交易自動化協(xié)議的建立和版權(quán)追蹤體系的建立，為教育資源數(shù)字資產(chǎn)確權(quán)系統(tǒng)提供智能化保護屏障。首先，要生成教育資源的“產(chǎn)權(quán)證”。積極應(yīng)用哈希函數(shù)和數(shù)字水印技術(shù)，研發(fā)教育資源數(shù)字指紋生成算法，實現(xiàn)教育資產(chǎn)內(nèi)容唯一標(biāo)識為目標(biāo)；生成版權(quán)登記智能合約，自動記錄創(chuàng)作時間戳以及作者信息；構(gòu)建多簽名機制并開發(fā)內(nèi)容審核智能合約，在教育管理現(xiàn)代化過程中實現(xiàn)多方審核確認。如當(dāng)教師將課件、講義或其他個人創(chuàng)造的教育資源上傳數(shù)字系統(tǒng)后，系統(tǒng)自動為其生成“數(shù)字產(chǎn)權(quán)證”，明確產(chǎn)權(quán)歸屬，確保創(chuàng)作者的權(quán)益。其次，建立自動化交易機制。根據(jù)教育資源的類型、質(zhì)量、使用方式以及收益分配，設(shè)立交易自動化協(xié)議，并針對課程定價以及分成的需求，構(gòu)建對應(yīng)的模型以及算法;針對交易執(zhí)行智能化需求設(shè)立與之對應(yīng)的合約，自動完成教育管理過程中的交易以及權(quán)益分配，實現(xiàn)不同教育資源之間的有序“買賣”。最后，構(gòu)建版權(quán)追蹤系統(tǒng)。采用默克爾樹（Merkle Tree）結(jié)構(gòu)及時、準(zhǔn)確地存儲教育管理過程中交易記錄，構(gòu)建侵權(quán)檢測系統(tǒng)和爭議解決機制，借助相似度哈希算法精準(zhǔn)識別盜版內(nèi)容，并在去中心化的前提下處理版權(quán)爭議，防范教育管理現(xiàn)代化過程中的盜版、侵權(quán)等問題。

3.形成教育資源精準(zhǔn)推送機制。建立跨校教育資源鏈接和智能抽取、評估模式，構(gòu)建教育資源推薦引擎，實現(xiàn)教育資源的精準(zhǔn)推送和精細評估。首先，構(gòu)建跨校課程資源知識圖譜。采用實體抽取和關(guān)系推理技術(shù)建立關(guān)聯(lián)課程，開發(fā)課程特征提取模型，利用BERT架構(gòu)生成大部分課程的語義向量，建立包含課程元數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)者評價數(shù)據(jù)的課程資源庫。其次，研發(fā)混合推薦算法。結(jié)合知識圖譜嵌入和協(xié)同過濾，著力研發(fā)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）模型，實現(xiàn)課程節(jié)點的低維嵌入。同時，構(gòu)建用戶畫像模型，借助注意力機制實現(xiàn)多源學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的有效融合。最后，建立推薦結(jié)果解釋系統(tǒng)。采用SHAP值對特征貢獻度展開準(zhǔn)確分析，研發(fā)推薦界面交互組件，使用戶能夠?qū)ν扑]結(jié)果進行及時有效的反饋修正。同時，構(gòu)建包含精確度、多樣性和新穎性等多項指標(biāo)的推薦效果評估系統(tǒng)，對推薦效果展開精準(zhǔn)評估。

三、數(shù)字技術(shù)賦能評價升級，實現(xiàn)多維評價與動態(tài)反饋

教育評價是教育管理的重要一環(huán)，直接影響著教育管理的質(zhì)量和成效。在數(shù)智技術(shù)背景下，數(shù)字技術(shù)正以底層架構(gòu)重構(gòu)的方式，推動評價體系從單一維度向立體網(wǎng)絡(luò)躍遷，從靜態(tài)結(jié)果向?qū)崟r響應(yīng)進化。教育評價應(yīng)逐步突破單一的紙筆測試的模式，轉(zhuǎn)向多主體、全過程、立體化的評價體系，構(gòu)成“教一學(xué)一評”一體化的閉環(huán)。

（一）構(gòu)建全息式發(fā)展評價系統(tǒng)

全息式發(fā)展評價系統(tǒng)依托大數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)，覆蓋知識掌握、能力培養(yǎng)、情感發(fā)展等維度，通過學(xué)習(xí)行為軌跡捕捉（如在線互動頻次、項目協(xié)作貢獻值）、腦電波情緒監(jiān)測等多源數(shù)據(jù)融合，打破傳統(tǒng)紙筆測試的局限性。

1.構(gòu)建全息式發(fā)展評價模型。全息式發(fā)展評價模型涵蓋學(xué)生知、情、意、行等多維度的評價指標(biāo)，借助數(shù)智技術(shù)實現(xiàn)對學(xué)生發(fā)展的全要素、全過程和全方位的畫像與反饋。例如，在STEM教育場景中，區(qū)塊鏈技術(shù)可將實驗操作的每一步驟上鏈存證，結(jié)合AI圖像識別技術(shù)對實驗流程規(guī)范性、數(shù)據(jù)記錄完整性進行量化評分，形成過程性評價與結(jié)果性評價交織的立體坐標(biāo)。首先，開發(fā)多模態(tài)數(shù)字檔案庫?；诙鄟碓磾?shù)據(jù)收集、儲存和可視化技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）日志、項目成果文檔以及社交媒體互動數(shù)據(jù)的有效結(jié)合;重視數(shù)據(jù)清洗，尤其是需要借助自然語言處理（NLP）技術(shù)實現(xiàn)文本去噪，借助計算機視覺（CV）算法在教育管理過程中實現(xiàn)圖像質(zhì)量的優(yōu)化。其次，設(shè)置分布式圖數(shù)據(jù)庫。借助Neo4j技術(shù)實現(xiàn)對多模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)系的及時及準(zhǔn)確存儲;借助實體鏈接技術(shù)實現(xiàn)“明晰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)”\"跨源數(shù)據(jù)對齊”。最后，構(gòu)建可視化分析平臺。在教育管理過程中借助力導(dǎo)向圖布局算法全面、準(zhǔn)確地呈現(xiàn)能力發(fā)展軌跡;構(gòu)建能夠準(zhǔn)確評估能力的模型，結(jié)合中心性、結(jié)構(gòu)洞等網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)對教育管理的能力水平進行量化。

2.構(gòu)建非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解析引擎。針對學(xué)校場景中客觀存在的大量的文本、圖片、音頻、行為等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建具備特征提取、語義理解和智能反饋集成功能的解析引擎，進一步提升對教育信息挖掘、整理和應(yīng)用的能力。為應(yīng)對教育場景中日益增長的文本、圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需構(gòu)建具備語義理解。首先，創(chuàng)建一個多語言識別系統(tǒng)。將機器翻譯引擎、語音識別、合成技術(shù)等與此前運用過的語言模型（如BERT和GPT）結(jié)合起來，開發(fā)一個開放的評論編碼系統(tǒng)和評語質(zhì)量評價模塊，并使用困惑度（Perplexity）指標(biāo)對編碼結(jié)果加以持續(xù)優(yōu)化。其次，構(gòu)建多模態(tài)創(chuàng)意評估系統(tǒng)。采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）識別色彩、構(gòu)圖等視覺元素，將視覺元素轉(zhuǎn)化為可計算的數(shù)字特征向量，突破人工標(biāo)注的主觀性與低效性，為藝術(shù)作品的風(fēng)格分類、流派溯源提供底層數(shù)據(jù)支撐。同時，研發(fā)創(chuàng)意元素識別模型，將抽象的“創(chuàng)意”概念轉(zhuǎn)化為可度量的數(shù)值指標(biāo)，實現(xiàn)藝術(shù)作品“形式一內(nèi)容一理念”的三維度關(guān)聯(lián)分析，解決傳統(tǒng)藝術(shù)評價中創(chuàng)意維度難以量化的痛點，實現(xiàn)從主觀審美到客觀評估的跨越。最后，開發(fā)解析結(jié)果驗證模塊。采用對抗驗證技術(shù)對模型偏差進行檢測，構(gòu)建解析性能監(jiān)控儀表盤，對解析質(zhì)量進行準(zhǔn)確評價。

3.構(gòu)建動態(tài)教育評價反饋機制。利用教育區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建一個動態(tài)教育評價反饋機制，通過對學(xué)生長期的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的自動記錄、評價和反饋，推動學(xué)生的發(fā)展。首先，確定評價維度、各指標(biāo)權(quán)重。基于此著力開發(fā)評價規(guī)則建模語言，借助決策樹算法構(gòu)建評價規(guī)則庫，實現(xiàn)形式化地呈現(xiàn)評價教育管理水平的邏輯。其次，構(gòu)建教育管理水平的評價結(jié)果驗證機制。運用鏈上評價執(zhí)行引擎，在機制運行過程中借助零知識證明（ZKP）技術(shù)切實保護師生的隱私數(shù)據(jù)，提高自動化評價教育管理水平。最后，構(gòu)建科學(xué)、規(guī)范的教育管理評價信用體系。將聲譽模型深度融入評價全過程，充分發(fā)揮其正向激勵與約束作用，引導(dǎo)和驅(qū)動評價主體（如教師、管理者、學(xué)校、第三方機構(gòu)等）自覺生成大量真實、客觀、公正的誠信評價行為，從而提升評價質(zhì)量、優(yōu)化教育治理。

（二）開展教學(xué)行為智能分析

教學(xué)過程中融合人工智能、數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)等多項技術(shù)，可精準(zhǔn)收集課堂中教師和學(xué)生的互動數(shù)據(jù)，從而更加直觀、精準(zhǔn)地展現(xiàn)學(xué)生狀態(tài)和教學(xué)效果，為教學(xué)過程的優(yōu)化提供支撐。

1.設(shè)置課堂行為智能感知系統(tǒng)。課堂教學(xué)是學(xué)校教育的主要渠道，是教與學(xué)雙邊活動的集中體現(xiàn)，對課堂行為的捕捉、收集和分析，是實現(xiàn)師生行為定量分析的前提和基礎(chǔ)。首先，建立多攝像頭協(xié)同工作機制。借助多攝像頭的設(shè)置以及空間校準(zhǔn)模型，對課堂教學(xué)活動的全過程進行完整性和連續(xù)性的攝錄，確保對課堂行為的捕捉具有連慣性。其次，完善典型行為識別算法。針對課堂中學(xué)生舉手、討論、記筆記等典型行為，開發(fā)相應(yīng)的算法，使攝錄系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)識別、捕捉。最后，建立師生互動分析結(jié)構(gòu)。構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN），實現(xiàn)對師生互動的頻率、形式、持續(xù)時間、參與情況、互動質(zhì)量等的記錄與分析，形成對師生互動的數(shù)據(jù)化解讀，以精準(zhǔn)測算師生互動強度和互動質(zhì)量。

2.建立教學(xué)效果實時反饋機制。對教學(xué)效果的反饋，是教學(xué)評價的重要功能，也是進行評價管理的重要抓手。教學(xué)效果實時反饋機制不僅關(guān)注語言交流，而且關(guān)注學(xué)生的認知投入，以實現(xiàn)對教學(xué)效果全程、動態(tài)和長效的反饋，推動教學(xué)過程的持續(xù)性調(diào)整和優(yōu)化。首先，建立語音情感分析系統(tǒng)。借助Wav2Vec 2.0模型從語音中提取特征，開發(fā)激勵性語言分類器，設(shè)置音高、語速等參數(shù)，準(zhǔn)確評估教學(xué)過程中語言的激勵程度。其次，構(gòu)建注意力評價系統(tǒng)。教育管理過程中積極開發(fā)注意力分散檢測算法，構(gòu)建面部參與度評估框架，開發(fā)能夠進行實時反饋的儀表盤，并使用WebSocket協(xié)議提高課堂質(zhì)量。最后，建立異常行為預(yù)警系統(tǒng)。利用孤立森林（IsolationForest）算法對異常參與度模式進程準(zhǔn)確檢測，針對課堂中客觀存在的異常行為，進行識別和預(yù)警，并通過因果推斷來分析其原因，提升課堂授課質(zhì)量。

3.構(gòu)建教學(xué)策略優(yōu)化模型。針對不同群體、不同個體，通過對其語音、行為、知識內(nèi)化程度等各項指標(biāo)數(shù)據(jù)的評估與分析，構(gòu)建教學(xué)策略優(yōu)化模型，為每一個學(xué)生個體匹配最優(yōu)化的學(xué)習(xí)模式。首先，構(gòu)建課堂狀態(tài)感知模塊。開發(fā)能夠準(zhǔn)確評估學(xué)習(xí)節(jié)奏的模型，將行為識別、語音分析和學(xué)習(xí)進度數(shù)據(jù)等有效地結(jié)合起來，并使用動態(tài)時間規(guī)整（DTW）模型比較預(yù)定義的學(xué)習(xí)過程，形成對學(xué)生個體化學(xué)習(xí)模式的深度理解，明確針對不同個體最有效的教學(xué)策略。其次，開發(fā)學(xué)習(xí)強化模塊。運用PPO算法對教學(xué)決策進行優(yōu)化，設(shè)計包含知識點掌握程度、參與度等指標(biāo)在內(nèi)的狀態(tài)空間表示方法，著力構(gòu)建包含教學(xué)進度調(diào)整、活動類型切換等干預(yù)措施。最后，建立個性化的策略推薦機制。根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格畫像和實時狀態(tài)監(jiān)控，建立個性化的干預(yù)知識圖譜，并采用TransE算法嵌人教學(xué)資源，精準(zhǔn)化推薦學(xué)習(xí)策略和資源，以實現(xiàn)對學(xué)習(xí)過程的動態(tài)調(diào)節(jié)。同時，構(gòu)建教學(xué)收益調(diào)整的因果推斷技術(shù)及評估策略，通過使用因果推斷技術(shù)對干預(yù)效果進行準(zhǔn)確預(yù)測。

（三）生成教育治理數(shù)字孿生

教育治理數(shù)字孿生將學(xué)校治理的過程轉(zhuǎn)化為數(shù)字形態(tài)，建立虛擬鏡像，并通過參數(shù)的設(shè)置、調(diào)節(jié)和過程模擬評估，構(gòu)建擬真化的教育管理系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)包括多源數(shù)據(jù)感知、數(shù)學(xué)建模、分析優(yōu)化三大相互聯(lián)系的體系。

1.構(gòu)建多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以對學(xué)校管理中的人、事、物等不同類別的信息識別、轉(zhuǎn)化和采集，形成一個存量豐富、高效快捷提取的分布式數(shù)據(jù)庫。首先，創(chuàng)建分布式數(shù)據(jù)庫。開發(fā)教育實體建模工具，該工具使用UML類圖來定義學(xué)生、教師和學(xué)校等基本對象的屬性。其次，建立數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。重點包括年度教育統(tǒng)計報告、學(xué)校管理系統(tǒng)和工作人員數(shù)據(jù)庫等，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時收集和更新。最后，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)系統(tǒng)。針對教育管理過程中的注冊、培訓(xùn)和就業(yè)等業(yè)務(wù)流程，借助BPMN 2.0標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)建教育過程元模型加以準(zhǔn)確描述。針對教育管理呈現(xiàn)出的動態(tài)性，使用 VenSim 軟件創(chuàng)建教育生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)模型加以準(zhǔn)確模擬，以便及時發(fā)現(xiàn)并處理教育管理過程中出現(xiàn)的問題。

2.構(gòu)建政策模擬推演平臺。政策模擬推演平臺能夠有效降低政策風(fēng)險性，提升政策應(yīng)用實效，類似于過去的“改革試點\"或“實驗學(xué)校”。從構(gòu)建來看，首先，應(yīng)建立對象數(shù)據(jù)庫。即圍繞學(xué)校政策針對的群體來進行數(shù)據(jù)收集和用戶畫像，建立作用模型并將每一項政策內(nèi)容變量化，輸入模型、推演結(jié)果并進行評估。如在針對教師職稱評審新規(guī)的制定，可通過對教師群體相關(guān)數(shù)據(jù)的收集來建立運算模型，將變量化政策的輸入來推演新政可能產(chǎn)生的結(jié)果與影響。其次，要構(gòu)建政策推薦可視化系統(tǒng)。即將數(shù)據(jù)化的推演過程通過算法轉(zhuǎn)化為可視為的圖譜，能夠通過變量的調(diào)節(jié)，實時直觀地了解變化。最后，要建立反饋機制。即對新政的內(nèi)容、實施方式、過程、效果、影響等進行一體化分析，以尋求最優(yōu)的政策實施模式。

3.構(gòu)建動態(tài)反饋決策支持系統(tǒng)。建立一個可以持續(xù)收集接收、分析來自不同教育主體或活動的反饋信息，并動態(tài)作出智能決策的系統(tǒng)，從而為管理者的決策提供全過程支撐。首先，開發(fā)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)映射引擎。構(gòu)建包含學(xué)位授權(quán)點、招生計劃等可調(diào)參數(shù)的決策可變量庫;開發(fā)決策影響評估模型，以切實采用雙重差分法（DID）計算政策凈效應(yīng)。其次，研發(fā)在線優(yōu)化算法庫。通過整合基因算法、粒子群優(yōu)化等元啟發(fā)式算法，構(gòu)建包含教育公平、質(zhì)量保證等約束條件的決策約束模型，開發(fā)出多目標(biāo)優(yōu)化算法的決策方案生成系統(tǒng)，在教育管理過程中生成Pareto最優(yōu)解集。最后，建立決策迭代驗證框架。采用A/B測試法評估方案效果，開發(fā)決策支持可視化界面。同時，利用PowerBI實現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建決策知識庫，并利用NLP（自然語言處理）技術(shù)對決策案例進行自動提煉。

[責(zé)任編輯：杜愛萍]