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1、三、基础教育领域互联网学习发展( 一)基础教育年度特征1.中国教育现代化2确立了新2 0 1 9年是基础教育互联网学习应用推广与蓄势再升级之年。0 3 5时代推动教育大国迈向教育强国的新进程, 努力建构优质公平的国民教育体系。这一进程推进了基础教育领域的全域性改革及普通高中育人方式改革, 加快了评价方式变革, 推动了学生综合素质提升。基础教育教研工作改革同步启动, 加速教研工作创新发展, 为基础教育全面发展素质教育、 提高基础教育质量打下坚实基础。在这一背景下 , 以信息技术支撑和引领教育现代化的时代需求越发凸显,教育信息化2.扎实推进 :全国智慧教育示范区和融合信息技术的新型教与学模式实0行
2、动计划 “验区先后启动 , 加快了信息技术指向学生个性发展和课堂高质量发展的全要素系统性探索;网络学习空间人人通 ” 专项培训持续进行 , 加快学习空间的学校应用; 信息化教学应用实践共同体开启了融合应用推进策略探索新进程互联网学习应用持续推广, 体制机制创新探索持续增强, 变教为学的实践张力越发强大 , 信息技术成为教育内生要素的重构基础正整体加强。同时,中国互联网2 0 1 9年,教育行业进入监管 、 升级的发展阶段 , 先后发布的系列政策文件营造了互联网教育包容性监管的政策环境, 缘于课外机构整治 , 校外培训需求快速向互联网迁移, 基础教育面向互联网学习的进程加速, 为领域发展带来了行
3、业下沉的新景象, 互联网教育行业正快速向三四线城市拓展, 基础教育阶段的互联网学习正在全社会凝聚更广泛、 更开放的实践基础 。再从技术视角看 , 国家资源公共服务体系所带动的多层级 、 多系统集约整合加速了 “ 互联网+教育” 大平台的生成 , 教育数据的汇聚与应用价值日益凸显,人工智能等新一代技术持续升级互联网学习环境生态, 精准、 个性化学习推动着深度学习的实5 G、践加速 , 进一步升级了互联网学习内涵。发展状况2.形成了针对学生 、 教师和学校管理者的测量工具。基于该工具收集到学生有效数据5教师39 9 2份、依据2对基础教育互联网学习评价模型进行了优化设计, 并0 1 9年互联网学习
4、内涵再研究成果,目。其中, 互联网学习环境分量表包含学校接入性、 家庭接入性 、 网络资源和父母态度四个因子; 互联网学习开展分量表包含正式学习、 非正式学习和深度学习三个因子; 学习者成熟度分量表包含学习动机、 专注力 、 信息技术能力 、 自我导向能力和合作学习能力五个因子。经检验 , 测量工具的信效度良好。其中, 互联网学习环境分量表包含可接入性、 应用氛围 、 个性化与自适应三个因子; 互联网学习开展包含课堂开放性、 课程开放性 、 深度学习以及非正式学习与问题解决四个因子; 互联网学习者成熟度包含信息化教学品质、 信息化教学信念、 技术能力以及跨学科统整四个因子 。经检验 , 测量工
5、具的信效度良好。基础教育学校管理者的调查问卷包含3包含互联网学习环境、 互联网学习开展和互联网时代办学特征三个方面。1道调查类题目 ,基础教育教师测量工具包括互联网学习环境分量表、 互联网学习开展分量表、 互联网学习者成熟度分量表以及3道调查类题目 。基础教育学生测量工具包括互联网学习环境分量表、 互联网学习开展分量表、 互联网学习者成熟度分量表以及7道调查类题1 2/ 2019年中国互联网学习白皮书有效数据58学校管理者有效数据60 7份、6 7份。数据分析主要结果如下 。互联网学习开展水平指数最低 。基础教育阶段学生互联网学习发展水平综合指数为3互联网学.4 9分,习环境、 互联网学习开展
6、 、 互联网学习者成熟度三个维度的水平指数分别为3整.5 3分、3 .3 7分、3 .5 7分,体处于“ 一般”偏上水平, 其中, 互联网学习开展水平指数相对较低 。移动设备是学生开展互联网学习所使用的主要设备。经调查, 智能手机以8 2 .2 1 %的比例成为学生()学生互联网学习发展 。学生互联网学习发展处于 “ 一般” 偏上水平 , 参考E其中1DM评价模型 ,2 0 1 8年调查结果基本相同 。最常使用的设备 , 平板电脑占比为2台式计算机占比为2笔记本电脑占比为1与7 .7 8 %,1 .9 4 %,8 .1 3 %,6 5 .2 0 %的学生每天上网时长在1小时以内 。经调查 ,3
7、 3 .7 0 %的学生每天上网时长为0 .51小时,只有43 1 .5 0 %的学生每天上网时长在0 .5小时以内,1 6 .4 0 %的学生每天上网时长为1 2小时,.0 0 %的学生每天上网时长超过2小时,1 4 .4 0 %的学生没有每天使用互联网 。天上网2每天上网6次及以上的学生占比为4 5次的学生占比为3 6 4. 0 %,9. 0 %,8 2 6. 0 %的学生每天都会使用网络。学生对网络资源的感知状态整体接近“ 较好” 水平。“ 我总能找到适合自己需要的在线学习资源”“和“ 互联网能够推送我需要的在线学习资源” 题项的得分均为3.互联网能够提供动态服务” 题6 3分,“项的得
8、分为3.我总能找到自己喜欢的网络学习社群” 题项的得分为3.整体上接近 “ 较6 1分,3 6分,好” 水平。家庭互联网学习可接入性整体优于学校, 且2学校的网络速度有所提升, 但缘于上网设备0 1 9年,每天上网频次在1每天上网1次的学生占比为4每 5次的学生合计占比为7 7 .7 0 %。经调查,1 .3 0 %,的限制 , 学习可接入性下降 。对“ 我对网速很满意 ” 题项, 学校得分为3.比25 6分(0 1 8年上升了0.2 5, 家庭得分为3.较好” 水平。0.3 3分)7 6分。家庭学习可接入性整体上接近“,分)家庭得分为3.对“ 很方便地找到上网设备” 题项, 学校得分为2.比
9、27 7分;8 1分(0 1 8年下降了语文、 数学、 英语学科利用网络支持常态化教学的频度都有所下降。英语学科教师使用网络支持三门主学科利用网络支持教学的频度均有所下降, 其中, 语文下降了0.2.5 5分。与2 0 1 8年相比 ,2 8分, 数学下降了0.英语下降了0.2 4分,2 9分。学生感知的父母对于上网的态度整体接近“ 较好” 水平。“ 父母会管理我上网学习的时间” 题项得教学的频度 相对最高, 得分为2.其次是语文学科, 得分为2.再次是数学学科, 得分为6 5分;5 9分;“分最高 , 为3.其次是 “ 父母会教我如何管理自己的上网时间” 题项得分 , 为3.父母允许我9 3
10、分;8 9分;上网” 题项得分较低 , 为3.整体上接近 “ 较好” 水平。4 0分;学生的互联网学习以传统学习及问题解决为主。对“ 使用互联网的目的” 进行调查 , 题项得分从“高到低前五位依次为 “ 完成课后作业 ” 占比4观看教学视频 ” 占比4向他人寻求帮助 ,8.6 0%;3.5 4%;“解答疑惑 ” 占比3听老师直播讲课 ” 占比2找习题和真题题库” 占比2寻找4.5 9%;7.7 0%;5.4 8%。“符合兴趣的学习资源 ”寻找拓展视野的学习资源”和同学 、 老师交流 ”优化学习方法 ” 等题项占比都在2高阶的学习方式占比近20%左右。学生网络学习应用较偏向于传统学习及问题解决,
11、0%。中部地区是学生互联网学习发展的洼地。从综合指数差异性比较看, 东部地区为3.中部地5 0分,区为3.西部地区为3.东北地区为3.东部地区和西部地区最高, 中部地区最低 。从3 5分,5 0分,4 8分,三、 基础教育领域互联网学习发展/1 3互联网学习环境指数看 , 东部地区最高 , 为3.中部地区最低 , 为3.5 6分;2 4分。从互联网学习开展指数看, 西部地区最高 , 为3.中部地区最低 , 为3.中部地区4 0分;1 5分。从互联网学习者成熟度指数看,最高, 为3.东北地区最低 , 为3.6 5分;5 5分。不同区域级别学校学生的互联网学习发展水平综合指数存在显著性差异。就学校
12、所在区域级别“镇级” 学校为3.乡级” 学校为3.村级及以下” 学校为3.地级市及以3.5 0分,4 9分,4 3分,3 8分。“上” 学校学生的互联网学习发展水平综合指数最高,村级及以下 ” 学校学生的互联网学习发展水平综合指数最低 。学校所属区域级别越高 , 学生的互联网学习发展水平综合指数越高。不同区域级别学校学生的互联网学习发展水平综合指数的差异缘于学习内涵的深化发展。在正“式学习场景下 , 各区域级别的学校学生感知的学习不存在显著性差异, 其中,地级市及以上 ” 学校得“分为3.县级” 学校得分为3.镇级” 学校得分为3.乡级” 学校得分为3.村2 4分,2 5分,2 4分,2 1分
13、,级及以下 ” 学校得分为3.城乡差异不明显 。在非正式学习场景下, 各区域级别的学校学生感知2 2分,的互联网应用情况存在显著性差异。学生应用互联网开展非正式学习情况“ 地市级及以上” 学校最“好, 得分为3.其次是 “ 县级” 学校、镇级” 学校; 最后是 “ 乡级” 学校、村级及以下 ” 学校, 得分分别3 3分;“通过网上聊天有很多收获”通过上网查询解决成长问题” 和“ 通过互联网查询解决生活问题” 四个题项上均存在显著性差异 。()教师互联网学习发展 。教师互联网学习发展处于“ 较好” 水平, 其中, 互联网学习环境指数最2为3.体现 出一定的城乡差异。从具体题项看, 在“ 通过浏览
14、社会平台学到很多知识”2 3分、3.1 5分,“差异比较看 , 学生的互联网学习发展水平综合指数得分“ 地级市及以上 ” 学校为3.县级” 学校为5 3分,低。教师互联网学习发展水平综合指数为3.整体上接近 “ 较好” 水平, 其中, 互联网学习环境指9 2分,数为3.互联网学习开展指数为3.互联网学习者成熟度指数为4.8 4分,8 8分,0 6分。教师使用网络平台支持教学全过程的比例增高, 上升了1教学过程中 , 我在课0.4 8个百分点 。“前、 课中和课后持续使用网络平台, 如支持翻转课堂的平台 ” 题项的调查表明 ,同意” 和“ 非常同意 ” 合计占比5比2表明更多的教师借助网络平台支
15、持教学过程及流2.9 7%,0 1 8年增加了1 0.4 8个百分点 ,程重构 。技术环境的可用性仍是制约教师开展信息化教学的首要因素。对教师 “ 开展互联网教学过程中“需要强化的支持要素 ” 调查结果排序表明 ,技术环境支持 ” 占比为7排在首位 ; 其他四项因素6.0 3%,“排序依次是 “ 国家政策支持 ” 占比为4学校领导对这一方面工作上的支持” 占比为41.3 5%;0.2 8%;面向互联网推动教育信息化发展、 加快互联网学习开展是必然选择。“ 专家教学理念支持 ” 占比为3技术系统可用性仍是教师开展信息化教学的关键,5.7 7%。数据表明 ,“在互联网教学应用氛围因子上,县级” 学
16、校得分最高 ,乡级” 学校得分最低 。各区域级别学校的“教师在应用氛围因子上得分存在显著性差异, 其中“ 县级” 学校得分最高 , 为4.地市级及以上 ”0 4分,3.9 0分。“学校得分为4.镇级” 学校得分为3.乡级” 学校得分为3.村级及以下 ” 学校得分为0 2分,9 3分,8 3分,()管理者视角的互联网学习相关数据。从学校管理者视角看 ,信息化对教师专业发展32 0 1 9年,的作用提升了 , 对学生学习的影响下降了, 这是国家教育改革及互联网教育包容性监管政策的综合影响效果 。在对教育信息化及其互联网教育发展对学校的影响研究中, 十项因素中排在前四位的依次1 4/ 2019年中国
17、互联网学习白皮书为:认为对 “ 教学方式 ” 有深刻影响的占比为4认为对 “ 学校组织管理和运行” 有深刻影响的占8.2 8%;有深刻影响的占比为4变化最大的依次为 :“ 教师队伍及其专业发展 ” 增0.3 3%。对比2 0 1 8年的数据 ,“ 学习方式 ” 减少了6.4.2 4个百分点 ;4 0个百分点 。这一结果凸显了信息化助力教师专业发展的作用在升华 , 面向学习方式变革的进程受到阻滞。“加了9.学 校 组 织 管 理 和 运 行” 增 加 了8.学 校 课 程 形 态” 增 加 了1 4个 百 分 点;0 9个 百 分 点;比为4认为对 “ 学校办学理念 ” 有深刻影响的占比为4认为
18、对 “ 教师队伍及其专业发展”5.2 8%;1.6 8%;“表明学校信息化建设层面工作的加强。对学校教育信息化建设模式的调查显示,向上级部门或社会“争取资金 , 深化学校信息化建设 ” 占比为5相比2已经购买 、 应4.2 7%,0 1 8年增长了1 4.7 2个百分点 ;“用互联网教育服务 , 并鼓励师生应用 ” 占比为2相比2推动师生9.8 4%,0 1 8年下降了1.5 7个百分点 ;应用互联网教育服务, 不再投入资金开发互联网上已有服务的系统” 占比为1相比20.0 4%,0 1 8年下降了7.更加以非 “ 互联网+” 模式推进 , 表明在教育信息化2.3 2个百分点 。与2 0 1
19、8年相比 ,0目标的引导下 , 学校更加积极地推动学校信息化建设, 基础教育信息化基本面向整体推进建设进程。问题与趋势3.基础教育领域互联网学习进一步发展面临着以下问题。2 0 1 9年,()相较于实践进程需求 , 教育信息化顶层设计有待进一步加强。以全局观定位教育信息化顶层1“从学校信息化建设模式看,互联网+” 模式合计占比3非“ 互联网+” 模式占比显著增长 ,9.8 8%,设计, 应加强国家 、 省市等不同层级顶层设计与实践智慧对接进程。以系统观实施教育信息化全域规划, 国家、 省、 市、 县、 校五级要科学处理信息化基础框架与教育信息化应用生态之间的关系, 应对不同教育阶段 、 不同用
20、户对象 、 不同功能类型等实现动态调整的定制化, 避免平台垄断 、 应用泛滥 。以技术体系化带动集约化和可持续化, 以教学应用生态化促进产品选择与迭代、 应用间数据共享等机制性和生态性 , 建构“ 互联网+教育” 大平台 , 引导互联网学习有序 、 健康发展 。()互联网学习认同度低 , 互联网教育教学应用实践模式有待突破。当前, 仍有部分教师 、 校长和2学校管理者对信息时代互联网学习的意识观念不足, 没有认识到信息技术对教育教学的革命性作用,信息化与教育教学 “ 两张皮 ” 的现象仍然存在 , 需组织多样化的教育活动及本地化的教育实践, 以教育质量内涵发展坚定互联网学习实践取向, 提升师生
21、互联网教育应用的内部动机。此外,2 0 1 9年开启的包容性互联网监管政策也在一定程度上干扰了广大一线教师互联网学习应用的实践信念, 规范之后,的教学信息化推进模式需要加强路径指导, 明确应用推进的职责边界, 避免“ 一刀切 ”使一些技术环境下更有效度的语言类 、 展示类 、 作业类应用能合理开展等, 以有效的互联网教学应用模式推动互联网学习的科学发展 。此外, 对互联网教育应用的弊端和优势要加强理性指导与科学传播, 要进一步实践探索和科学实证 , 要全面 、 客观地看待信息技术之于教育的应用意义, 因地制宜 , 疏堵结合 , 标本兼治, 以兴利除弊理念 、 实践效果验证提升互联网学习的社会认
22、同。()数据模型建构与有效应用面临深层次挑战, 互联网学习内涵发展动力欠缺。教育数据的有效3获得是当下数据汇聚的关键问题, 应同步物联网时代进程 , 打造可感知校园 , 围绕学生 、 教师的日常行为和互动教学采集相关数据, 使教育数据获得更广泛 、 更有效的伴随式采集。此外, 数据有效汇聚 、 关联业务建模是教育大数据环境建构与发展的难题, 应开展教育数据治理 , 通过筛选 、 分类、 合并对数据进行集中管理 , 围绕应用场景设计数据模型, 促进数据挖掘与多维度关联分析, 使数据汇聚在业务模三、 基础教育领域互联网学习发展/1 5型下有效融合 ; 关注数据隐私 , 制定科学的数据管理方法和规则
23、, 促进教育数据环境的人本化发展。学习发展是教育数据应用的关键目标和最终指向。在课堂教学中借助数据分析结果, 实施技术支持下的精准教学 , 并不断创新教学模式和信息技术融合方式, 使技术应用从改变学习方式、 提升学业水平逐步走向关注学习者综合素质的提升, 从个性化设计逐步走向社会化发展, 从独立学科走向综合课程, 从而使课堂教学同步“ 互联网+” 时代开放 、 协作 、 创新的理念 , 形成新的互联网学习文化。开展数据分析支持下的深度学习, 使学生完成复杂 的学习任务, 并主动组织协作学习和协同创作, 提升创新思维和创新能力。真正利用数据驱动教育面向未来发展, 实现教育的绿色、 协调、 可持续
24、深化发展 。基础教育领域互联网学习发展具有以下趋势。2 0 1 9年,()“人工智能 ”等新一代信息技术正推动互联网学习环境升级发展。随着5大数据 、 人15 G”G、工智能 、 区块链等新一代信息技术在教育领域的应用, 智能信息时代教育治理新体系、 人才培养新模式和教育服务新业态蓬勃发展, 结合网络学习空间建设 , 推动互联网学习环境升级。加速推动互联网/学习方式创新 , 利用动漫 、 游戏、创新开放的 、 融合科技场馆和社会教育资源的开放VR AR等新技术 ,“课程, 创建从云端到终端, 手机、 计算机、 电视三屏互动、 同步传播的现代教育服务体系。由此,智能+教育” 成为教育改革与发展的
25、重要方向, 一是把人工智能知识普及作为基础, 根据中小学生认知特点, 让人工智能知识进学科 、 进课程 、 进课堂 , 培养教师实施智能教育的能力; 二是立足人才培养 、 科学研究和教育管理需求 , 推进智能教室 、 智能实验室 、 智能图书馆等智慧校园设施建设; 三是利用人工智能技术推 动学校教育教学变革和学校治理方式变革, 促进人工智能与教育的深度融合应用。“ 智能+” 等新一代信息技术为互联网学习发展提供了新的动力。5 G+”()集成化 、 集约化 、 协同化正成为互联网学习生态发展全域特征。智能技术推动教育技术环境2向着技术体系架构方向深层次发展, 加速各类教育信息化业务系统的集成化发
26、展, 以促进接入统一与灵活、 功能融通与定制 、 数据汇聚与整合 。如中央电化教育馆国家教育资源公共服务体系及各个省、市两平台集成化 、 综合化升级 , 教育信息化2.互联网+教育” 大平台目标牵引着互联网学习技术支0“撑环境的升级 。此外, 基于知识图谱和人工智能技术, 构建新形态的学习资源体系, 形成新一代数字资源应用环境 ; 通过信息化项目图谱 , 优化信息化项目立项、 建设、 分享、 监管、 运行等全过程 , 推进基(,于S软件即服务 ) 的信息化服务机制, 避免低水平重复建设, 推动集约化AA SS o f t w a r e - a s - a - S e r v i c e发展,
27、 提升信息化建设效能 。集约化是互联网学习生态环境发展的新趋势。在此背景下 , 技术或教科研部门的单兵作战时代已经结束, 加强统筹规划 、 协调“ 建配管用研 ” 协同推进教育信息化, 创新协同工作机制 , 以行政为主导 , 助推教研 、 科研、 电教、 装备等多部门合作, 吸纳社会各方积极参与, 减少各自为政 , 各尽其力 , 形成合力 , 合力贯通好信息化建设、 信息化应用与教学改革之间的关系, 为学习提供全方位的服务 。多部门协同成为必然趋势。()技术集成及人工智能技术加速教育数据项目的爆发性增长, 数据渐成教育创新动力之源。数3据正成为教育项目的目标和重要资产, 一些地域开始就教育大数
28、据汇聚、 管理、 共享、 开放和应用进行全域规划 , 并研究审议教育大数据工作计划、 规章制度 、 规范标准 、 重大问题 、 建设项目等 , 统筹协调教1 6/ 2019年中国互联网学习白皮书育大数据建设与管理 , 推进教育数据汇聚与共享应用, 加速教育大数据机制体制创新。推动集约化建设、 大资源深度融合 , 做好已有信息系统的创新改造和数据融合, 建立大数据管理秩序和模式, 以大数据平台为主体构建多层级、 多主体域的数据汇聚、 应用和推广的新格局, 提供基于教育e平台的一站式服务 , 从而真正推动教育大数据平台与体系的发展。通过分析学生原始数据, 量化学习过程 , 表征学习状态 , 抓取教
29、育动态数据 , 建构情境关联的分析模型或算法, 提供教育数据分析服务, 实现对数据的智能化分析与即时反馈, 提升对教育教学的诊断预测功能。教师可利用数据分析结果进行精准教学与有效辅导 , 学生可利用数据开展个性化互联网学习, 管理者 、 研究者可利用数据全面把握教育发展。教育数据的价值将被不断地发掘和创造。()“ 网络学习空间人人通 ” 推进学习空间深度应用, 互联网企业学生端教学应用发展迅速, 互联4网学习开始从普及性向内涵性发展。“ 网络学习空间人人通 ” 的推进与深入应用正成为国家发挥教育信息化环境与资源综合效能的重要抓手, 依托国家教育资源公共服务平台, 集成各类交互应用, 支持, “
30、各类角色交流互动 , 提升智力共享质量 , 让“ 人人通 ” 走向 “ 人人用 ” 网络学习空间人人通” 推进了互联网学习的发展 。此外, 伴随互联网教育生态的发展, 企业努力通过产品人性化设计提升用户的应用体验、 提高应用普及面 , 一些家长在手机端安装了孩子的学习A经常在朋友圈晒照打卡 , 企业产品P P,不断地推广着学生端的教学应用, 加速互联网学习融入教学过程。在这一进程中 , 机器阅卷 、 虚拟现实、 增强现实 、 知识图谱 、 学生画像 、 情绪识别 、 自适应学习等技术均已运用到实践中, 人工智能技术发展迅速 , 教与学互动的创新空间正被不断构建, 翻转课堂 、 慕课、 微课、
31、混合学习 、创客等各种S T EM、模式从试点走向常态 , 教育教学的创新步伐不断加快, 传统学习方式面临前所未有的挑战, 在保障规模化教学的前提下 , 差异化教学 、 精准化教学已成为可能, 在线学习 、 移动学习 、 智能导学等方式助力个性化发展 , 正式学习和非正式学习的界限日益模糊, 学习呈现出个性化、 泛在化 、 合作化的特点 , 结合学段特征 、 学科需求 , 深入探究网络学习空间特性, 带动空间应用由简单技能掌握向素养提升方向转化, 构建深刻 、 智慧、 内涵发展的互联网学习形态。( 二)人工智能教育人工智能教育在基础教育阶段的发展成果1.中国基础教育阶段的人工智能教育有了进一步
32、的推进, 相关政策 、 会议对人工智能教育2 0 1 9年,的教学内容 、 开展方式提出了更加明确的要求, 人工智能企业提供的平台和产品丰富了整体人工智能教育的生态环境 。育部教师工作司2教育部关于实施全国0 1 9年工作要点 2 0 1 9年教育信息化和网络安全工作要点中小学教师信息技术应用能力提升工程2.教育部等十一部门关于促进在线教育健康发展0的意见 。联合国教科文组织正式发布国际人的指导意见 教育部关于加强和改进中小学实验教学的意见 人工智能与教育 。这些政策明确地指向了加快人工智能工智能与教育大会成果文件 北京共识 教育、 利用人工智能助力教师专业发展、 推进智能教学助手应用 、 创新智能化教育教学新模式, 进而推()主要相关政策 。2 教育部印发了 加快推进教育现代化实施方案(教10 1 9年,2 0 1 82 0 2 2年)