全国各地智慧校园建设进程中，也存在产出效果和效益不够理想的情况。有哪些问题亟待关注解决？未来发展面临哪些挑战？技术赋能教育还需在哪些方向发力？

　　利用“双师课堂”让更多的老师和学生在线交流、人工智能技术赋能学科教学、打造微课程社区让学生“人人皆学、处处能学、时时可学”……这是北京中小学校园内不同的“智慧”场景。随着大数据、人工智能、物联网等新技术的发展和应用，北京市大中小学纷纷敞开“怀抱”，积极开展信息化创新应用，运用新技术围绕教学模式创新、创新人才培养、校园管理与服务等领域，开展创新示范研究。

　　与此同时，北京市教委不断加快推进智慧校园建设，持续提升教育教学创新和校园治理水平，全面优化数字化育人环境。今年3月，《北京教育信息化“十四五”规划》中明确提出，要实现全市中小学智慧校园达标率85%，遴选100所新型智慧校园示范校；2023年4月，《北京市中小学智慧校园建设规范（试行）》和《北京市高等学校智慧校园建设规范（试行）》正式发布。今年11月，首批2023年北京市智慧校园示范校名单公布，41所学校入选。近日，北京市教委还印发《北京市智慧校园示范校市级补助资金使用管理办法》，明确每所示范校提供补助资金50万元，支持示范校进一步推进教育信息化融合创新和教育数字化转型。

　　各个学校的智慧校园建设因地制宜、各具kaiyun官方网站特色。北京市京源学校小学部校长王琦介绍，学校创建了以学生发展需求为中心的“开放、共享、共生、共创”的智慧校园系统。以科学课为例，学校在教学楼道里不同区域打造了相应的学习微社区，通过场景化的设计，调动学生信息交互应用和知识建构能力。学生线上领取任务、学校提供学习资源、学生上传学习成果并形成主题式学习资源库，实现“人人皆学、处处能学、时时可学”。

　　昌平区城北小学教育集团城南中心小学更关注“课堂数据应用”，通过双师课堂结合多样态智能终端，展现学校数据赋能教学的探索。比如，借助“双师+互动反馈器”可以实时掌握学情，了解学生困惑点，动态调整教学进度；“双师+智笔”的语文课堂则通过智笔回溯学生书写过程，了解学生在文字书写方面存在的问题，开展针对性指导。史家教育集团设计开发了“博悟研学数字课程”，师生可以借助校园智能交互屏幕，实现“云游”博物馆，近距离欣赏数字文物。北京市第二中学将人工智能技术融入课程体系，比如，语文课上，学生输入几个关键词，就能让机器生成不同风格的古诗文，进而与学生创作的诗文做比较；在物理课上，学生利用智能互动屏幕，模拟没有任何阻力下的自由落体运动，实现了在实践中学习。

　　记者了解到，全国各地智慧校园建设进程中，也存在产出效果和效益不够理想的情况。有哪些问题亟待关注解决？未来发展面临哪些挑战？技术赋能教育还需在哪些方向发力？多位教育领域专家向新京报记者分享观点，并针对性提出建议。

　　“早些年，我们认为‘智慧校园’是建设学校信息基础设施，用智慧化的方式支持和促进教育教学、管理等各方面的工作，最终服务于学校整体的教育教学总目标的实现。但当下应追问的是，智慧化的信息技术是辅助传统教育教学模式，还是助力教育教学的改革？”北京师范大学教育学部副教授、科学教育研究院院长助理、中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会副理事长张进宝说道。他认为，未来更应推进“智慧教育”的变革，真正让技术赋能于人。

　　张进宝认为，基础教育阶段目的是每个孩子都能获得最好、最适合的成长发展。在这样的目标下，如何实现中小学生的个性化学习？张进宝指出，目前教育技术学中，学习分析技术、大数据技术等都在探索这一问题，但真正实现个性化学习不仅是技术的问题，还需要对整个教育生态进行分析推演。“如果硬件很难突破，这时就要改变评价体系，损失一部分基础知识的考核，让能力、素养在测评中体现。”

　　重构教育教学模式是张进宝对未来“智慧校园”的主张。张进宝希望不能把这种改革单独交给学校，要有行政的力量去推动，“在基础设施上，看人需要什么，最终让智慧校园的发展赋能于人，实现‘智慧教育’的理念”。

　　“目前的智慧校园在一体化平台的建设上做得不够好。”北京师范大学教授、博士生导师、教育技术学院院长武法提注意到，学校各种应用特别多，但是这些应用互相不开放数据接口，不能互通互联，就导致多元异构数据的汇聚和使用成为很大的问题。

　　北京市海淀区教育科学研究院院长吴颖惠指出，从使用者的角度来看，单一的数字化管理系统功能明确，更为简便，也更为安全，多功能的数字化管理平台功能过于复杂，使用不方便，也容易出现数据泄露等网络安全问题。从技术层面上讲，各个数据化平台后台数据打通与整合并不是难题，只是人为因素较多，往往出于“数据安全”与“研发专利保护”的考虑，人们并不愿意数字化系统过于开放，需要保持一定的封闭性和独立性。

　　“这就需要区县级教育机构或者是学校来建立教育数据中台。互相不开放没关系，但是要把数据接口打开，汇聚到数据中台里面，汇聚之后，中台进行关联分析。”武法提建议。在区域层面上建一个教育数据中心（中台），既有利于数据保护，又有利于数据应用。数据汇聚到中台之后，学校可以根据需要从中取用，建设包含场景感知、动态监测、学情分析、规律洞察能力的教育模型，形成教育大脑，面向教师、学生、管理者等不同主体，提供个性化的数据分析看板。

　　他举例称，有的学校重视老师的课堂表现，可以建立一个模型，通过分析老师和学生互动时长和次数、老师在教室中的位置轨迹、老师的提问质量等数据进行分析。再例如，可以通过学生在课上的专注度、疲劳度、压力程度，分析其学习状态，了解学生的问题所在。

　　当下，中小学教育中面临的一个问题便是，很难突破“让学生拥有设备和终端”的门槛。这一限制条件导致了信息技术更多地给老师赋能，让学校的系统建设特别好，孩子的学习过程仍旧比较传统和古老。这就导致越来越丰富的信息媒体在成倍地涌现给学生，学生信息负载比过去更重，“教育工作者越来越强，学生处于越来越弱的边缘”。

　　“只讲个性化的知识辅导系统会让学生学得更快，效率更高，但也会让学生的认知负担越来越重。”张进宝认为，每个人“学练测一体化”的确可以提升学习成绩，但也会令学生压力越来越大。因此，“不解决中小学生都可以使用信息工具的问题，就好像在大城市生活，不是依靠交通工具而是走路出行5公里、10公里，会很累”，张进宝认为，智慧校园首先要突破的问题就是赋能学生一个真正的好工具，让其能够快速驾驭这些知识。

　　他表示，智慧校园建设的第一阶段是“人机协同”，即用户（管理者、老师、学生）利用信息工具学习、工作，驾驭工具。下一阶段应该实现“人机融合”，即建立一套可以信赖的智慧教育系统，让学生主动对信息进行高级加工。

　　武法提指出，数据与模型是智慧学习环境中“智慧”的来源。其中，数据是智慧学习环境中最核心的要素，是了解教育主体状态、发现教育问题、实现个性化服务的主要驱动力；模型则可实现对多源异构数据的深度分析与信息反馈，能从海量数据中挖掘隐藏价值、剖析具有教育意义的信息。

　　反观当下部分学校在推进智慧校园建设时，往往重点关注应用系统的功能，而忽视了系统的伴随式数据采集能力。目前，教室之外的泛在学习场景，以及在场馆、在社区、在图书馆、在课外活动场地等场景的数据采集还很难实现，协作学习、探究式学习等方面的过程性数据也难以采集。完整的过程性的数据是缺乏的、不全面的，很难建立精准的学生数字画像。

　　武法提建议，在建设智慧kaiyun官方网站教室时，应注意部署物联化设备与无感化数据采集设备，实现教室环境的自动调节与多模态数据的可持续收集；在通用教室中配备交互式电子白板与高清录播设备时，以及在专用教室中配备体验式、沉浸式、仿真实验等智能设备时，都应注意是否能够实现师生行为数据、师生互动数据、学生状态数据的采集并与智慧教育云平台中学习管理平台的对接。此外，校园内部署的智慧公共设施，如电子班牌、智能体测、校园门禁等设施也应能采集并向智慧教育云平台汇聚数据。

　　数字资源建设方面，武法提注意到，目前智慧教育平台上为老师提供的数字资源多为课堂演示型资源，支持跨学科项目式的学习资源、支持大单元主题式的教学资源还比较缺乏，部分高端设备如机器人和VR缺乏适配的数字资源，部分数字教学资源的适切性不够，难以满足教师的个性化需求。

　　同时，老师们普遍反映的资源平台特别多，国家级平台、市级平台、区级平台，但老师使用的时候没有相互融通，要分别登录账号在各个平台进行搜索。对此，武法提建议，可以通过建设校本资源库的方式，把所有的资源融会贯通，基于一个教材目录，把各个平台的资源都汇聚到校本资源库中，实现一个账号能够在数字空间进行所有业务，方便老师使用。