智能技术赋能义务教育优质均衡发展监测的优势、局限与进路
来源：本站 作者：刘亚琼 发表于：2024.09.20 10浏览
文/刘亚琼 河南师范大学河南省基础教育发展监测与评价中心讲师
摘要：基础教育是教育强国建设的基点，义务教育优质均衡发展是基础教育高质量发展的核心，关乎民生福祉，对教育强国建设具有筑基价值。然而，我国义务教育发展不平衡、不充分的矛盾依然突出，影响了教育公平。智能技术的快速发展为解决这些问题提供了新路径。本文探讨了智能技术在义务教育优质均衡发展监测中的应用，包括数据收集与分析的全面性与高效性、个性化与精细化监测、教育资源配置的公平性与透明性，以及教育决策的科学性与数据支持。尽管智能技术在这些领域展现了诸多优势，但也面临数据隐私、技术依赖和政策伦理等挑战。未来，应着力优化教育数据平台、完善数据保护机制、提升技术公平性及制定政策支持。
关键词：智能技术；义务教育；优质均衡
一、引言
基础教育是教育强国建设的基点，义务教育是国家教育体系中的基石，其优质均衡发展直接关系到社会公平与国家的长期竞争力。然而，尽管我国县域义务教育已实现基本均衡，但区域间、城乡间、校际间和群体间教育资源配置不均的问题依然突出，制约了教育公平和教育强国建设目标的实现。在此背景下，如何推动义务教育优质均衡发展，成为亟待解决的关键课题。义务教育优质均衡发展监测是衡量和评价一个地区义务教育优质均衡发展程度与水平的“体检仪”和“指挥棒”，对促进义务教育公平而有质量的发展起着重要保障作用。[1]
目前，智能技术正以前所未有的速度渗透到教育领域，推动教育方式、资源配置和政府决策的变革。大数据、人工智能等技术的应用，使得教育过程中的数据收集、分析和监测变得更加精确和高效，为义务教育优质均衡发展监测提供了新的路径和工具。中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》中指出，充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性。《新一代人工智能发展规划》与《中国教育现代化2035》为人工智能发展提供强有力指导，依托智能技术赋能教育评价改革将是一项重要的战略举措。智能技术不仅能够辅助教育资源的合理配置，还可以实时监测教育质量的均衡状态，从而为政策制定者和教育管理者提供科学的决策依据。在这一背景下，探讨智能技术如何赋能义务教育优质均衡发展监测，成为一项具有前瞻性和现实意义的研究课题。通过这一研究，可以为教育领域的改革和发展提供技术支持，推进义务教育优质均衡发展。
本文将围绕以下问题展开论述，首先，探讨智能技术在监测过程中的具体优势，如数据收集与分析的效率、个性化监测的能力等；其次，分析智能技术在应用过程中可能面临的局限性和挑战，包括技术依赖、数据隐私与公平性等问题；最后，基于前述分析，提出未来智能技术赋能义务教育优质均衡发展监测的可行进路。
二、智能技术赋能义务教育优质均衡发展监测的优势
智能技术在教育质量评价中的应用显著提升了数据收集与分析的全面性和高效性，通过大数据技术和人工智能的结合，能够广泛且深入地处理教育数据，为教育决策提供科学依据。同时，智能技术支持个性化教育资源配置与精细化监测，实时反馈与调整机制确保了教育质量的持续提升。在教育资源分配方面，智能算法优化了资源的均衡配置，提高了分配的公平性与透明度。最终，基于智能技术的决策支持系统提供了科学的数据依据，减少了决策的主观性，提高了教育管理部门决策的科学性与准确性，从而推动义务教育优质均衡发展。
1.数据收集与分析的全面性与高效性
2017年，教育部发布了《县域义务教育优质均衡发展督导评估办法》，设定了31项评估指标，并确定了每项指标的达标标准。因此，在对县域义务教育优质均衡发展进行监测时，需要采集县域内所有学校31项指标的具体数据，这对监测数据收集工作提出了更高的要求和挑战。智能技术在数据收集与分析方面的全面与高效则能够在一定程度上解决上述问题。
首先，大数据技术对教育数据的广泛收集和处理能力。利用大数据技术，可以从各类教育活动中收集大量信息，包括学生的学习成绩、教师的教学效果、学校的资源配置等。这种全面的数据收集能够覆盖到教育系统的各个层面，从而提供更为详尽的数据分析基础。[2]其次，人工智能在多维度数据分析中的效率与准确性。人工智能算法，尤其是机器学习和深度学习模型，能够高效处理和分析这些海量数据。它们不仅可以识别数据中的模式和趋势，还能进行复杂的预测分析，从而帮助教育决策者做出更具前瞻性的决策。
2.个性化与精细化监测
科学的教育既要实现对所有学生的基本教育要求，又要尊重学生的个体差异，从而做到因材施教。为此，义务教育优质均衡发展的监测不仅需要关注共性，还要重视个性差异。智能技术在这一过程中扮演了至关重要的角色，通过其强大的数据分析和处理能力，实现了教育资源的个性化配置与精细化监测。
首先，个性化教育资源配置与监测。智能技术通过深入分析学生的学习习惯、能力水平、兴趣爱好等多维度数据，能够为每位学生制定个性化的教育计划。[3]这包括根据学生的实际情况推荐最合适的学习资源、辅导方法和教学策略，从而提高学习效果。其次，精细化监测与实时反馈。智能监测系统具备强大的数据追踪和分析能力，能够实时监控学生的学习进展和教育资源的使用情况。这种精细化的监测能够及时发现学生在学习过程中的问题，例如学习进度缓慢或理解困难等情况。一旦检测到问题，系统可以立即提供反馈，建议调整教学策略或重新配置教育资源。此外，智能技术还支持动态调整监测体系，根据最新的数据和学生需求不断优化教学和资源配置，确保教育质量的持续提升。[4]
3.教育资源配置的公平性与透明性
首先，通过智能算法优化资源分配，实现教育资源的均衡配置。智能算法在教育资源配置中的应用，使得资源分配变得更加科学和精准。[5]通过对不同地区、学校和学生的需求进行深入分析，智能算法能够识别资源分配中的不平衡现象，制定出优化的资源分配方案。例如，在资源紧张的地区，算法可以建议优先配置教学设施和师资力量，以改善教育条件；而在资源相对丰富的地区，算法则可以推荐将资源向薄弱学校倾斜，以实现均衡发展。
其次，增强教育资源分配过程的透明度与公平性。智能技术的应用不仅优化了资源分配的科学性，还极大地提升了分配过程的透明度和公平性。智能系统生成的资源分配方案通常伴随详细的数据分析报告和决策依据，这些信息可以被公开展示，使教育资源的分配过程更加透明。相关的数据和算法模型可以接受社会各界的监督，公众和相关利益方能够清晰了解资源分配的依据和过程。这种透明度有助于增强公众对教育资源分配的信任，减少因不透明而产生的质疑和不满。
4.教育决策的科学性与数据支持
首先，利用智能技术建立决策支持系统，为教育决策提供数据支持。智能决策支持系统可以将各种数据和分析结果汇总，形成易于理解的报告和建议。这些系统能够为教育管理部门提供科学的数据支持，帮助他们做出更合理的决策。自动化报告生成技术面向不同用户角色的个性化定制，对监测数据各项指标进行分析，实现报告批量化、自动化生成，大大降低了报告制作成本。其次，提升教育管理部门决策的科学性和准确性。通过对大量数据的分析，决策支持系统可以减少决策中的主观性，提高决策的准确性和科学性。[6]这有助于制定更加有效的教育政策和改进措施，从而推动义务教育的优质均衡发展。
三、智能技术在义务教育优质均衡发展监测中的局限
智能技术在义务教育优质均衡发展监测中的应用虽然带来了诸多优势，但也存在一些局限和挑战。
1.数据隐私与精准问题
在运用智能技术获取教育数据时需要重视以下问题：其一，数据采集过程中的隐私保护问题。在收集和使用教育数据时，保护个人隐私是一个重要问题。学生的学习记录、成绩以及行为数据等都是高度敏感的信息。若这些数据未能妥善保护，可能会导致数据泄露或滥用。因此，在数据采集和处理过程中，必须严格遵循隐私保护法规，采取加密、匿名化等措施，确保数据使用的安全性和合法性。其二，教育数据的准确性与数据孤岛问题。教育数据的准确性至关重要，但实际操作中，数据可能因采集不完整、记录错误等原因出现问题。此外，不同教育机构之间的数据孤岛现象可能导致数据碎片化，影响整体分析的准确性。为了提升数据的准确性，需要建立标准化的数据采集和处理流程，并促进数据的共享与整合。
2.技术依赖与教育公平
对技术的过度依赖可能引发新的不平等，如数字鸿沟。智能技术的应用虽然能显著提升教育监测的精准性和效率，但也可能加剧区域和学校间的技术差距。例如，资源不足的地区或学校可能因为缺乏先进技术设施和能力而无法享受到技术进步带来的益处，这种不平等可能导致教育资源和机会的进一步不均等分配。同时，技术依赖还可能使得本已脆弱的教育资源配置问题变得更加严重，比如某些技术难以在偏远地区普及，导致这些地区的学生继续处于劣势。此外，过度依赖技术还可能忽视技术本身的局限性和潜在的偏见，进一步影响教育公平。因此，在推动智能技术应用时，必须确保技术普及与基础设施建设同步推进，以避免技术引发新的教育不平等，确保每个学生都能公平地获得优质教育资源。
3.技术偏差与误差
智能算法虽然具有强大的运算功能，但也有局限性，如偏差和误差问题。智能算法的准确性受到数据质量和算法设计的影响。算法可能会存在偏差，导致结果的不准确。例如，如果训练数据本身存在偏差，模型的预测结果也会反映这些偏差。这可能导致对学生能力和需求的误判，从而影响教育资源的配置。此外，过分注重技术，反而会忽视教育复杂性和人文性。教育不仅是知识传授，还涉及到情感、伦理和社会互动等方面。智能技术虽然在数据处理和分析方面表现突出，但难以全面理解教育的复杂性和人文性。例如，学生的心理状态和社会背景等因素无法通过纯粹的数据分析完全把握。因此，在教育实践中，必须将技术与人文关怀相结合，确保教育的全面性和人性化。
4.政策与伦理挑战
智能技术在教育监测中的伦理挑战，如数据使用的正当性。智能技术的应用涉及到数据的收集、存储和分析，这些过程需要严格的伦理审查。教育数据的使用必须符合伦理标准，如获得用户的明确同意，确保数据不被滥用。此外，技术应用还需要考虑数据的公平性和透明性，避免对某些群体的不公正对待。智能技术的应用需要与现有的教育政策和法规相协调。在实际操作中，政策制定者需要了解技术的特性和潜在问题，制定相应的规范和指南。此外，政策和技术的快速变化可能导致不一致或滞后，需要持续的调整和优化，以确保技术应用符合教育的总体目标和社会需求。
四、智能技术赋能义务教育优质均衡发展监测的进路
1.优化教育数据平台
为了推动义务教育的优质均衡发展，必须构建一个高效的教育数据平台。该平台需要整合来自不同区域和教育机构的全面数据，包括学生成绩、学习行为、教师工作量、教育资源分配及学校设施等信息。通过建立跨区域的数据交换机制，特别是针对边远和资源薄弱地区，平台能够提供全面的教育监测视图，确保各区域的数据准确反映。数据标准化是关键，应制定统一的数据格式和接口标准，以确保不同系统间的数据无缝对接，并避免技术障碍。同时，实施严格的数据治理规范，包括数据质量控制、清洗和安全措施，保障数据的准确性和一致性。动态数据更新机制也至关重要，通过实时数据采集技术和自动化处理工具，平台能持续更新最新的教育信息，确保数据的时效性，从而提高数据处理效率。
2.完善数据保护与治理机制
建立健全的教育数据保护和治理框架，制定和实施严格的数据保护法规和标准，确保教育数据在收集、存储和使用过程中的安全性。建立数据保护机制，包括加密、匿名化和访问控制等措施，以防止数据泄露和滥用。引入数据伦理审查机制，保障数据的合法合规使用。建立数据伦理审查委员会，审查数据使用的合规性和伦理性。确保所有的数据处理活动都符合相关法律法规，并尊重个人隐私权利。
3.提升技术应用的公平性与可及性
推动技术应用公平性和资源普及是实现义务教育优质均衡发展的关键。首先，应加大对教育资源薄弱地区的技术投入，确保这些地区的学校和学生能够平等享受智能技术的优势。这包括提供必要的技术设备、改善网络基础设施，并进行教师和学生的技术培训。其次，设立专项基金或政策支持以解决技术设备不足和网络基础设施薄弱的问题，这些资金可以用于设备采购、网络升级以及技术应用的创新。此外，政策支持如补贴和税收优惠应鼓励技术供应商向教育资源薄弱地区提供服务。
4.政策支持与制度保障
为推动智能技术在教育监测中的应用，必须制定明确的政策法规。这些政策应规范技术应用的标准、评估方法和实施步骤，确保技术应用符合教育公平和质量要求。同时，建立政府、学校和技术企业之间的多方合作机制至关重要。政府应制定相关政策并提供财政支持，教育机构需参与技术应用的实践并提供反馈，技术企业则负责提供技术支持和创新解决方案。通过这种合作，能够有效整合资源，推动智能技术的应用与发展，从而提升教育监测的精准性和实时性。此外，建立定期评估机制，跟踪和评估政策实施效果，确保政策能够切实解决实际问题，并根据需要进行调整和优化。这样可以为智能技术在教育监测中的应用提供坚实的政策支持和制度保障，推动义务教育的优质均衡发展。
推动义务教育优质均衡发展是实现教育公平和提升国家竞争力的核心任务。智能技术的引入，为义务教育的监测与改进提供了前所未有的机遇。然而，我们也必须正视技术应用中出现的数据隐私、技术依赖及政策支持不足等挑战。未来，要实现义务教育的优质均衡发展，我们不仅需要继续优化智能技术的应用，还需完善相关政策法规，确保技术的公平普及和有效应用。通过综合运用技术创新与政策支持，我们有望在确保教育公平的基础上，推动义务教育迈向更高水平的均衡与优质，从而为每个学生提供公平的教育机会，为国家的长远发展奠定坚实基础。
参考文献：
[1]司晓宏，樊莲花.义务教育均衡发展监测的理性困境及其超越[J].教育研究，2020，41（11）：83-90.
[2]毛刚，周跃良，何文涛.教育大数据背景下教学评价理论发展的路向[J].电化教育研究，2020，41（10）：22-28.
[3]杨丽娜，魏永红，肖克曦，等.教育大数据驱动的个性化学习服务机制研究[J].电化教育研究，2020，41（09）：68-74.
[4]田伟，杨丽萍，辛涛，等.科技赋能教育监测与评价：现状与前瞻[J].中国远程教育，2022，（01）：1-11+92.
[5]徐欢云，胡小勇.信息化促进基础教育公平：图景、焦点与走向[J].现代远距离教育，2019，（06）：29-34.
[6]赵磊磊，张黎，代蕊华，等.人工智能赋能教师教育：基本逻辑与实践路向[J].中国教育学刊，2022，（06）：14-21.