当前|?人工智能教育变革的三重境界：赋能、创新、重塑

2.创新管理：精准化的教育治理
教育在规模扩张阶段，最需要的是建立框架式、结构化的管理秩序，明确政府、学校与社会之间的关系，并制定相应的行为规则和标准要求，确保更好地实现教育普及（刘云生， 2018）。随着教育进入高质量发展阶段，人民群众对教育的需求呈现出多层次、个性化、高质量等特征，利益关系多元化、各种矛盾相互交织，教育管理的复杂性和艰巨性与日俱增。在这个阶段，教育要从粗放式管理转向精准化治理。
一是建立统一高效的智能教育管理平台，推动网上办理业务事项向全方位的教育服务延伸，促进数字资源、优秀师资、教育数据、信息红利的有效共享，构建全功能、全流程、全天候的教育公共服务体系。
二是通过教育数据的全样本收集和深层次挖掘，准确把握教育发展状态和社会需求趋势，用前瞻的宏观调控取代滞后的微观管控，把原先冗长的科层管理链条压缩成精简干练的扁平化组织，最大限度减少教育行政部门对学校办学的直接干预，实现政府放权与学校接权的有序衔接。
三是构建人机协同、交互驱动的群智决策系统，为家长和社会参与学校管理提供有效途径，全力推进教育管办评分离，扩大优质教育资源供给，使政府、学校、社会形成强大的育人合力。
3.创新评价：全景式的教育评测
在人工智能时代，越是可以轻松测量的素养，越是容易被技术进步所代替；越是难以测量的素养，越是未来人才应该具备的核心素养。所以，教育评价要从“容易测量的能力”扩展到“难以测量的能力” ，更加关注复杂的高级认知技能和隐性的非认知学习成果，把促进人的全面发展、适应经济社会发展作为评价教育质量的根本标准，努力呈现学生成长的整体面貌。
一是构建教育质量综合评价指标体系，全面改进各级各类教育评价体系，把学生的品德、学业、身心发展水平和兴趣特长养成作为评价的主要内容，破除单纯以升学率考核学校和教师、单纯以分数评价学生的顽疾。
二是利用区块链技术开展分布式学习记录，认证学生的多样化学习成就，重点考察学生的非认知能力发展情况，防止数据丢失或被恶意篡改，着力解决综合素质评价中的信任问题。
三是利用可穿戴运动设备，包括智能手环、智能手表、智能运动装备等，采集心率、血氧、脉搏等运动与健康数据，及时发现学生在体质健康、运动技能等方面的问题，提出针对性的营养方案、运动方案和生活作息方案，实现伴随成长全过程的形成性评价。
四是利用跨媒体智能技术，开展模拟仿真、教育游戏、虚拟任务场景、协作学习环境等新型评价，通过参与完成某一个特定的任务，考察学生解决实际问题的能力。

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重塑教育：
推动教育从“去标准化”阶段迈向“去制度化”阶段
随着人工智能的全面深化应用，教育的精准化程度和个性化水平快速提升，教育方式不再是一成不变的，而是根据学生发展状态不断调整。无论学生处于何种状态，都会定制一个最适合他的学习方案，让他可以按照自己的进度进行学习。
于是，传统教育组织方式丧失了存在的合理性，按年龄分班、固定教学内容、统一教学流程等都将被重新定义。这将推动教育从“去标准化”阶段迈向“去制度化”阶段，以学校为代表的制度化教育逐渐瓦解，班级、学科、课时的边界开始淡化甚至消解，一个崭新的教育图景跃然而出。

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