教育数字化转型是一项复杂系统工程,离不开平台支撑。回顾历史,每次科技革命都会催生出新型组织单元,如蒸汽机革命催生了流水线生产的工厂,通过机械作业、精细分工、规模生产等方式,大幅提升生产效率,推动人类社会从农业时代迈进了工业时代。这种新型组织单元是科技进步与经济社会发展结合的必然产物,极大促进社会生产力跃升。今天,各类平台已经成为组织资源、连接供需、促成互动的重要载体,催生了平台供应链、平台产业、平台经济等。对于智能时代经济社会发展来说,平台就是一种新型组织单元,其作用不亚于蒸汽机革命时期的工厂。聚焦到教育领域,我国国家智慧教育平台、美国的可汗学院、Coursera等教育平台能够汇聚优质资源、优化教育供给、创造规模效应,在教育改革发展过程中发挥了连接器、催化剂、新引擎的重要作用。“无平台、不转型”逐渐成为教育共识。

纵观教育平台发展历程,每个阶段都有独特的技术特征和教育范式,呈现螺旋式上升和波浪式前进的发展轨迹,目前正从教育资源平台、课程教学平台加速向智慧教育平台跃迁。

(一)教育资源平台阶段

20世纪90年代,互联网逐渐普及,有力推动了数字教育资源的共建共享,在全球范围掀起了一场在线共享学习资料、课件讲义、教学视频的热潮。在这个背景下,以资源汇聚为核心的教育平台发展模式应运而生。从技术特征看,该阶段以教育内容数字化和网络发布为主,大多采用文件服务器和传统关系型数据库的简易架构,重点解决教育资源从物理形态向数字形态的转化与存储问题,支持资源的上传、下载与资源的分类检索等基本功能。本质上,这是一种教育内容载体的时代演进,其表现形态更像是一个数字资源库或数字图书馆,它依托网络打破了时空限制,可以使不同地区、不同类型的学习者具有同等资源获取机会。在教育范式上,教育资源平台遵循资源中心化理念,强调资源的广泛汇聚与开放共享,其教育模式本质上仍然是单向传递,学生被动检索与浏览,教育平台则扮演资源提供者的角色。比如,美国麻省理工2001年启动的开放课件运动(OCW),通过在网络上发布电子课程,供全世界的教育工作者及学生免费使用,成为了“开放教育资源运动(OER)”的开端。然而,受限于当时的技术能力和平台功能,教育资源平台以单向传递的静态资源为主,尚未触及教育教学全过程,教育平台对内容创建和协作活动的支撑能力不足,对教育工作者之间的资源共享也缺乏有效的机制,导致每个教育平台都像是一个“资源孤岛”。总之,教育资源平台缺乏灵活性和动态性,重点仍是通过本地或网络方式传播数字教育资源。

(二)课程教学平台阶段

进入21世纪,移动互联网、云计算等技术的不断成熟与加速推广,特别是大规模在线开放课程(MOOC)的兴起,推动教育平台从静态资源库向动态的在线课程教学系统发展。课程教学平台并不是对数字教育资源建设的否定,而是叠加进化,它一方面继承数字资源汇聚的优势,另一方面深度融入完整教学流程。从技术特征看,课程教学平台以在线教学为突破口,普遍采用学习管理系统的构架,引入模块化插件、角色权限与教学行为日志等机制,以支撑课程设计、教学组织、多元互动和学习追踪等功能,形成了以Coursera、edX和中国大学MOOC等为代表的MOOC平台。具体而言,课程教学平台为教师与教学管理者提供课程教学、信息管理、数据分析等管理工具;为学习者提供跨终端、一体化的学习空间。教师可在教育平台发布课件、布置作业、收集反馈并组织在线讨论,形成课堂内外的闭环教学;学生则可基于数字设备完成测验、观看视频或参与讨论等。教育平台的发展范式也发生了显著变化,其核心由资源共享转向课程教学支持,覆盖备课、授课、作业、评测与反馈的完整链条,并催生了翻转课堂、小规模限制性在线课程(SPOC)及探究式学习等混合式教学法。然而,课程教学平台在提升课程组织效率与师生互动体验的同时,也暴露出模式固化与个性化支持不足的局限。大部分课程教学平台停留于传统课堂教学的在线复制,课程内容结构并未发生根本变化,教学模式呈现出同质化倾向,个性化学习路径与学习分析应用仍显薄弱。

(三)智慧教育平台阶段

2020年以来,随着人工智能等新技术在教育领域的广泛应用,加之新冠肺炎疫情引发的全球性在线教育需求激增,推动了智慧教育平台的快速发展和规模应用。从技术特征看,智慧教育平台以人工智能技术为核心驱动力,整合大数据、区块链、混合现实等形成技术集群架构,形成了Knewton自适应学习平台、我国国家智慧教育平台等代表性平台。具体而言,借助自适应学习系统、AI助教、大数据分析等技术定制学习路径,为学习者提供个性化学习服务;通过教育社交网络、在线白板、实时讨论等功能模块增强互动,拓展教育平台交互体验和社交化活动边界;利用高新视频、网络直播、VR/AR等技术手段丰富学习体验,使教学环境更加真实化和情境化;依托区块链等技术支持微证书与学分互认机制,确保学习成果在跨平台、跨学段过程中流转的可信度。此时,教育平台发展范式逐渐从“技术应用中心”向“学习者中心”转变,教师利用实时学习数据分析预测学生表现,动态调整教学策略,实现精准化教学决策;学生能够自主选择学习路径,依据个人兴趣与能力水平进行自主学习、同伴协作与个性化探究。总之,智慧教育平台致力于构建覆盖资源、数据、场景全流程协同的学习生态系统,涵盖学习资源的个性化推送、学习过程的实时监测、学习效果的精准评估等多个环节,标志着教育平台从“资源库”向“新生态”的转型。

当前,世界各国大力推动智慧教育平台建设,注重加强人工智能技术支撑,探索开展自适应学习、多模态交互、多主体对话等人机协同教育,不断拓展教育教学场景,形成了教育平台智能化升级新态势。参考全球数字教育发展指数评价结果,研究团队从全球影响力、智能化水平、平台用户规模等核心维度出发,遴选出美国、英国、韩国、新加坡等先发国家和人口大国印度的9个代表性教育平台。一是全球影响力大,如美国的可汗学院服务范围覆盖190余个国家和地区,用户量突破1.68亿,成为了全球最具影响力的在线教育平台之一;美国的三大MOOC平台——Udacity、Coursera和edX在用户注册量、课程规模、智能技术应用等方面保持全球领先优势。英国的FutureLearn平台与200多所顶尖高校及行业领导者合作,为超过195个国家或地区的学习者提供技能发展支持。二是智能化水平高,如新加坡SLS平台作为MOE核心教育技术项目,整合了人工智能、多媒体工具和开放生态系统,支持自主学习、精准教学及智能化管理;韩国的E学习中心(E-Learning Plaza)则在数据资源、智能技术与政策支持方面展现出综合性优势。三是用户规模领先,如印度作为与中国同量级的人口大国,其政府主导的DIKSHA平台已经成为全球范围内兼具超大规模用户和资源的代表性教育平台;而同为国家级资源平台且与我国国家智慧教育平台价值定位类似的还有英国橡树学院(Oak)。这些平台能够较为全面地反映当前全球智慧教育平台的发展态势。

(一)平台比较分析框架

研究团队在国内外研究基础上,对教育平台发展阶段的横向切片分析发现:技术发展水平决定教育平台功能边界,场景融合深度影响教育平台功能和价值释放,运行机制则塑造教育平台制度规则体系。由此提炼出全球代表性平台智能化升级比较的分析框架,涵盖智能技术、应用场景与运行机制三大维度。这既反映了技术与教育深度融合的内在逻辑,也在一定程度上体现了教育平台发展的核心动力。

首先,教育平台每一阶段的跃迁都伴随着关键技术突破,从互联网技术到人工智能技术,技术构成了教育平台运行的底层架构,贯穿于三个发展阶段并呈现递进升级特征。当前,人工智能算力底座与数据中心正逐步夯实,生成式人工智能模型集强算法、大算力、大数据于一体,为教育平台智能化升级提供了重大机遇。2024年3月,教育部正式启动人工智能赋能教育行动,通过实施教育系统人工智能大模型应用示范行动,组织研发教育系统生成式人工智能大模型,开启了我国借助人工智能大模型等先进技术推动平台智能服务升级的探索。同时,教育大数据应用带来了变革潜力,基于学习和教学内容、环境与管理等过程和结果及多重关系的大数据,为提升质量和科学决策提供了有力支撑。人工智能对学生学习数据的分析,为学生的知识能力结构表征与学习障碍诊断提供了有效支持。多模态交互信息的可视化呈现,也为教师优化教学策略提供了重要依据。然而,不可忽视的是在线教育平台发展至今,缺乏情景感的弊端日益显现,扩展现实(XR)技术凭借其人本性、智能性、交互性、生态性和生成性等教育应用特性,通过构建全方位沉浸式虚拟环境,有效弥补了这一缺陷。促进虚实融合的情境学习重构了新型育人生态。助力教学方式的多维度整合,完成了沉浸学习场景的智能重构,契合了教育平台智能化升级的时代需要。

其次,深层次的技术应用必然引发教育场景创新,这是教育平台功能落地和价值实现的关键载体。有学者认为实现教育数字化一定要开拓新的教育场景,而其中最重要的是自适应学习;这一观点得到了实证研究支持。据2025年世界数字教育大会相关报告显示,全球主要国家教育平台在场景创新上,89%的平台已实现自适应学习与智能答疑。然而,生成式人工智能的教育应用也面临挑战,有学者指出人工智能促使个体学习不再需要通过与教师和同伴在社会互动与实践中接受教育,人机互动构成的联通性学习弱化了教育促进学生社会交往与集体学习的重要性。对此,交互式学习社区能够在一定程度上弥补缺陷。同时,生成式人工智能在信息检索、知识问答、决策分析等方面的出色表现使其成为了教师的工作助理,能够通过智能化的资源转化和内容生成,显著提升教师在备授课等环节的工作效率。目前,智慧教育平台覆盖了“教、学、管、测、评”全过程,并在智能备授课、自适应学习、交互式社区、智能答疑等场景实现有效落地。

最后,智慧教育平台应用离不开机制创新。机制作为协调平台系统高效运行的核心,直接决定了智慧教育平台能否形成健康生态的成败。一方面,依托智慧教育平台,扩大优质教育资源受益面,破解全球各国面临的教育公平难题,逐步形成了政府主导、市场驱动、混合治理型等三类运作模式;另一方面,提升终身教育服务水平,支撑建设学习型社会,是智慧教育平台发展的重要方向,如何建立融合创新的终身学习认证体系和组织管理系统,保障学习成果在社会层面得到普遍认可,成为平台运行机制创新的突破点。怀进鹏部长提出,要加快建设新形态国家数字大学,探索线上非学历、学历教育、学分认证及学历学位授予新机制,同时,要更高质量开发汇聚资源,在着力扩大资源供给、丰富资源形态、创新资源评价的基础上,对国家智慧教育平台的课件资源、教学内容等颁发收藏证书,推进资源开发、入库、更新、出库的全生命周期管理。可见,智慧教育平台运行机制聚焦公益普惠、权属确定、数字认证等方面。

(二)全球代表性平台智能化升级比较

研究团队采用用户调查、注册体验和专家咨询等方式,从智能技术、应用场景和运行机制三个方面对9个代表性教育平台进行交叉分析(如下页表1所示)。其中,美国可汗学院(Khan Academy)、英国橡树学院(Oak)、新加坡学生学习空间(SLS)、韩国E学习中心(e-Learning Plaza)、印度国家数字教育平台(DIKSHA)等5个平台以服务基础教育为主;英国未来学习平台(FutureLearn)以服务高等教育为主;美国Coursera、edX、Udacity等3个MOOC平台在服务高等教育的基础上,向社会学习者提供继续教育、技能培训等方面服务。这些代表性平台结合不同用户需求和功能定位,在智能化升级实践中形成了AI驱动自适应学习、OMO(线上线下融合)轻量化智能辅教、人机增强社会化交互学习等发展模式。

1.AI驱动自适应学习模式

随着生成式人工智能与多模态分析技术的发展,全球主要教育平台正在加速构建自适应学习体系。这一模式利用智能算法对学生的知识状态和学习行为进行实时监测与分析,通常具备多模态交互设计特征,能够动态规划学习者学习路径,实现教学内容与学习者个体需求的精准匹配。比如,美国Khan Academy平台,能够实时采集学习者的答题准确率、学习时长等行为数据,进而智能调整学习者学习内容、自动生成难易程度匹配的练习题、进行个性化学习路径规划;Khan Academy平台将学科知识分解为相互关联的“微技能”,通过构建知识网络,实现对学习者知识盲点、能力断点与薄弱环节的精准定位,帮助学习者减少无效学习投入;Coursera平台则利用人工智能实施规模化辅助测评,具备人工智能自动出题、人工智能辅助评分和考试设计等多种功能,支持学习者知识状况的动态诊断与精准支持。此外,这些平台正逐步完善多模态的反馈机制。比如,Udacity平台在编程课程中引入了智能代码审核,能够实时检测语法错误,引导学习者及时修正错误;edX平台的智能辅导系统则集成实时反馈和自动化评估工具,能够支持多样化作业的即时评分与反馈。可见,AI驱动自适应学习模式超越了基础内容推荐,推动着教育平台从资源支持转向个性化引导发展,AI驱动自适应学习模式已成为全球教育平台智能化升级实践的重要方向。

2.OMO轻量化智能辅教模式

线上线下融合(Online-Merge-Offline,OMO)轻量化智能辅教模式,注重技术与实际教学场景的有机融合,通过较低的技术门槛和便利的操作体验,助力教育教学实现智能化升级。目前,各国政府主导的国家级智慧教育平台,普遍以支持OMO教学模式为发展方向,为教师和学习者提供资源支持、平台支撑和学情反馈等。一是教育平台可以嵌入线下课堂,辅助教师开展教学活动。比如,新加坡SLS平台的人工智能辅助工具AuthoringCopilot,借助大语言模型将教师的教学理念高效转化为结构化数字课程,整合多模态资源自动生成教学组件,为教师提供量身定制的课堂活动和评估项目;英国Oak平台的“AI实验”版块可以支持教师针对学习者个性差异和具体课程内容,快速生成个性化教学资源和学习材料。二是教育平台作为补充和拓展,构建贯穿教学全过程的资源支持体系,关注数字教材与纸质资料、线上交流和线下互动、虚拟实验室与学校实验环境等多样化学习资源整合。比如,印度DIKSHA平台的智能助手Tara通过对话交互方式为学习者提供针对性数字资源链接与真实情境学习建议;韩国e学习中心平台则依托智能辅导系统实现在线即时答疑,补充师生课堂互动和指导。三是线上线下学情数据的即时采集与可视化分析。比如,新加坡SLS平台的数据助手DAT通过分析平台自动采集和用户上传的学情数据,辅助教师教学决策。整体而言,教育平台将智能批改、作业诊断、微课推送等服务集成化,以极低的介入成本和便捷的适配能力实现教育质量提升与课堂生态优化。

3.人机增强社会化交互学习模式

随着学习者学习需求的多元化发展,全球代表性教育平台更加注重以社交协作与情感联结推动教育平台的智能化升级,催生了人机增强社会化交互学习模式。这一模式以人工智能技术为基础,结合社会化交互设计,注重小组协作与情感交流,建立沉浸式、体验式、交互式的学习场景,为学习者提供良好学习体验。比如,英国FutureLearn平台通过“讲故事”的情景化教学方式吸引学习者沉浸于学习之中,并以社交化讨论提升课程参与感;韩国e学习中心采用VR/AR沉浸式技术构建互动式教学环境,学习者可通过虚拟模拟仿真进行化学实验、观察生物结构等学习活动;edX平台利用自然语言处理技术支持全球学习者无障碍互动与协作学习,构建了高度活跃的社交学习社区,将具有相似兴趣的学习者聚集在一起促进协作学习,支持学习者组队开展项目式学习;英国FutureLearn鼓励学习者开展对话与社交互动完成学习任务,允许学习者在视频学习时进入讨论组,通过用户页关注了解、跟踪其他学习者活动等方式,深度参与其他学习者的讨论和探究活动。与AI驱动自适应学习模式、OMO轻量化智能辅教模式不同,这一模式更加强调用户生成内容和社区驱动机制,人工智能技术介入更多体现为辅助性、增强性功能,未来伴随具身沉浸式技术的成熟和应用,有望开拓出更具情感支持与人文关怀的人工智能增强型教育教学新路径。

(一)现状与挑战

国家智慧教育公共服务平台是实现中国式教育现代化、建设学习型大国、建设教育强国的有效支撑。2022年3月,教育部集成上线国家智慧教育平台,聚焦资源汇聚、公共服务、终身学习等核心场景,不断丰富优质资源供给,拓展教育应用场景,持续迭代升级,已经基本建成世界第一大教育教学资源库。2025年3月,上线国家智慧教育平台2.0智能版,接入9个国产通用大模型,汇聚“AI课堂”“数学解题助手”“智能出题助手”等实用智能工具,实现知识问答、智能搜索、资源推送等功能,为智能时代教育发展与变革提供了新动能。目前,国家智慧教育平台正从“资源汇聚、有效赋能”迈向“数据驱动、融合创新”的新阶段。尽管我国国家智慧教育平台在智能化升级方面已取得显著进展,但还面临着许多挑战。

一是技术架构支撑不足。当前人工智能大模型存在知识幻觉、价值不对齐等技术局限,而我国智慧教育平台在引入大模型过程中,可信人工智能引擎的相关技术标准体系并不完善,尚未构建起算力调度、算法迭代与数据流转的协同架构,这可能导致平台无法及时捕捉并响应用户细粒度需求,难以支持资源、工具与推送策略的自适应优化,制约了平台智能化服务的整体效能提升。国家智慧教育平台已经集成了智能化服务,但呈现碎片化分布,“AI课堂”与“数学解题助手”“智能出题助手”等智能工具分散在不同板块或子系统中,智能协同不足,可能会导致用户服务体验割裂。如何突破技术架构瓶颈、推动服务精准化升级、拓宽教育服务供给路径,已成为国家智慧教育平台更新升级的核心任务。

二是数据要素价值激活不足。全球代表性教育平台发展实践表明,数据要素的高效流通与深度挖掘是提升平台服务效能的关键力量,其中跨模态数据融合与实时分析能力是构建精准反馈闭环的核心要素。目前,我国国家智慧教育平台已经积累了海量数据,跨平台、跨学段数据标准和接口不统一,难以形成兼容基础教育到高等教育的纵向贯通,也难以实现数据的横向迁移,限制了学习路径持续优化的能力;多模态数据加工与语义融合能力还比较薄弱,交互日志、行为轨迹等非结构化数据仍然停留于简单存储或离线统计阶段,自动化的特征提取与关联分析能力薄弱。这些现象说明平台数据与教育创新仍处于弱耦合状态,数据要素价值尚未充分激活。

三是泛在学习场景贯通不畅。智能时代知识生产范式加速转型、职业结构深度调整,终身学习成为个体生存发展的必然选择,而泛在学习场景则是构建泛在可及终身教育体系的重要支撑。国家智慧教育平台凭借海量优质资源整合与个性化学习触达的优势,应该成为打通不同学段、不同领域、不同场景学习的纽带,但却面临学习成果难以确权、数字认证不健全等瓶颈问题。目前,国家智慧教育平台尚未建立统一的数据格式、能力框架与信誉等级映射规则,导致学习成果在不同学段、不同平台之间难以有效确权与互认,比如基础教育“微学分”、职业教育“学分银行”、高等教育“微证书”之间并未打通。各级平台既未建立类似的可信转换引擎,也缺少多主体共治或参与的成果认证,在线学习成果认证的与劳动力市场认可度存在落差,这导致学习者的学习成果无法得到有效认可和灵活转换,对终身学习支撑不足。

四是人机协同机制有待加强。国家智慧教育平台作为连接数亿师生与社会学习者的公共服务载体,其核心目标在于通过技术赋能实现大规模因材施教和人机协同教学创新。未来,人工智能将成为新要素参与到教育教学全过程,如何实现高效、人本、安全的人机协同已成为智慧平台治理的一大难题。当前,国家智慧教育平台的多元主体协同机制还不完善,更多停留于资源链接层面,人机协同缺乏长效机制和安全框架。同时,平台评价机制仍需创新,缺少面向学习过程的即时反馈与众包纠错通道,难以及时发现并修复算法歧视、内容错配等风险,加上人机之间权责边界还不明确,制约着人机协同教育生态的发展。

(二)策略建议

1.升级平台技术架构:推进可信人工智能接入和开源应用集群

国际经验表明,人工智能大模型技术已成为教育平台智能化升级的关键驱动力。为了完成从资源中心到智能引擎的范式跃迁,我国国家智慧教育平台采取系统布局与渐进式升级相结合的原则,提高平台架构的灵活性和可拓展性。首先,需要重点开发适用于教育场景的可解释模型,解决当前大模型存在的幻觉和行为不对齐问题,持续提升平台性能,推动国家智慧教育平台架构的智能化升级。其次,需要探索建立人工智能大模型可信度认证机制,明确接入标准、协议转换规范与性能基线,完善可信AI认证机制和应用准入退出机制,有序推进通用大模型和教育专用大模型的深度接入,形成从模型备案、算法评估到场景分级的全流程认证链。再次,需要建立云边端协同服务体系,整合云端算力和边缘计算资源,支持实时推理、隐私计算和资源弹性调度需求,实现敏感数据本地加密处理、模型云端增量更新,将VR/AR课堂、数字孪生实验室等沉浸式应用以微服务形式接入,提供更加情境化和个性化的学习体验。最后,需要依托平台搭建智能体应用集群,开放API/SDK接口,研发低代码编辑工具,引导学校、企业和个人开发轻量化教育应用,形成规范有序的教育应用商店,深化人工智能大模型在助学、助教、助管、助研等场景中的规模化应用。

2.激活数据要素价值:构建教育数据高效汇聚与智能分析机制

数据作为关键生产要素的价值已成为全球共识,数据整合应用程度直接决定着国家智慧教育平台的智能化水平,亟须构建教育数据高效汇聚与智能分析机制,促进数据的效能发挥。首先,需要加快推进“一数一源一标准”,完善国家智慧教育平台数据标准体系,明确数据分类分级标准和确权授权规则,覆盖采集、传输、存储、处理、交换、销毁等全流程各环节,创新技术防护手段,采用联邦学习、差分隐私、同态加密等技术优化数据管理,构建数据全生命周期管理流程,对数据采集、传输、存储、处理、交换、销毁等环节实施动态监控,确保数据质量与安全。其次,需要建好国家教育大数据中心,出台数据中心建设指导方案,完善数据共享交换机制,形成全域全段大数据中心协同体系,并加强国家智慧教育平台与国家教育大数据中心的有机贯通,提升底层数据库的兼容性和扩展性,打破数据共享壁垒,实现跨平台、跨区域、跨学段数据流通共享。建立教育数据智能分析中枢,比如建设“教育数字驾驶舱”,在对教育主体、教学过程、教育发展等全景刻画的基础上,充分挖掘数据价值,实现对教育资源配置、教学质量监测、学生综合素质评价、学校办学绩效评估等方面的精准分析和科学决策。最后,需要以AI for Science为导向,建立数据开放和共享机制,向高校和科研机构有序开放脱敏后的教育数据,支持科研团队运用数据挖掘、模拟计算等方法开展教育规律研究,打造数据驱动的教育科研新范式,进而基于科研结果反哺国家智慧教育平台发展。

3.搭建泛在学习场景:完善各类学习成果认证转换与社会协同设计

为破解国家智慧教育平台在泛在学习场景中的认证壁垒困境,亟须通过制度创新与技术赋能,完善学习成果认证转换体系,推动社会协同参与,实现学历教育和非学历教育纵横贯通。首先,需要以国家智慧教育平台为依托,建立统一的终身学习账户,制定覆盖各级各类教育的学习成果认证标准,明确各级各类学习成果的能力等级描述、成果核算规则、学分转换系数等;其次,需要建立国家微证书框架,将宏大学习成果拆解为细颗粒度、能力素养指向的微证书,选择有条件的高校开展微学位试点探索,引导行业协会、头部企业等社会力量深度参与,探索打通职业技能等级证书的双向衔接,逐步实现线上线下学分转换、技能与学历双重认证。再次,需要利用区块链技术不可篡改、可追溯的特性,搭建全国统一的数字学习成果存证与认证平台,规范学习成果认证与使用流程,确保学习过程数据的真实性和安全性,形成安全可信的数字学习凭证体系。最后,建立统一的认证数据交换标准和开放API接口,推动学校、教育机构、行业协会、企业等主体的数据系统互联互通,实现学习成果的“一次认证,处处流通”,凝聚形成学习型社会建设合力,同时建立学习成果认证反馈机制,根据社会需求动态调整认证标准与转换规则,提升认证体系的市场适应性。

4.完善人机协同机制:建立用户导向的智能服务与动态评价体系

在智能技术深度融入教育领域的背景下,人机协同已成为提升智慧教育平台服务效能的核心路径。面对平台的人机协同机制有待加强的问题,需从协同机制、评价体系、安全保障等维度构建人机协同新范式。首先,需要建立政府引导、社会参与、用户共创的协同治理机制,吸纳高校、企业、行业协会等主体参与智能机器的开发与功能迭代,同步建立健全教育数据确权、资源确权、应用确权相关制度规范,充分认可优质教育资源、数据生产、应用开发过程中的价值创造,进一步完善权益分配机制,让每个人都成为国家智慧教育平台的使用者、贡献者和受益者。其次,需要构建覆盖学习全流程的人机协同评价机制,创新评价形式,形成用户反馈、AI分类、人工处理、系统优化等的闭环逻辑,一方面建立众包纠错通道,允许用户反馈机器错误、算法偏见等问题;另一方面建立智能产品与服务信用评价制度,建立“开发者黑名单”“资源红黄牌”等制度,实施分级管理与动态退出机制。最后,需要建立人机协同安全保障与伦理规范机制,构建国家智慧教育平台安全矩阵,设置数据安全沙箱、内容过滤引擎、应用风险监察三位一体防护体系,利用智能监测工具开展全量资源应用自动巡检,形成算法初筛、人工复核、专项治理的三级过滤体系,常态化实施平台资源、应用与服务的安全审查。

总之,教育平台智能化升级是大势所趋,这不是技术功能的迭代升级,而是教育变革的竞争前沿。我国应发挥集中力量办大事的制度优势,把握新一代人工智能发展机遇,将“技术之变”转化为“教育之机”,升级平台技术架构,激活数据要素价值,搭建泛在学习场景,完善人机协同机制,将国家智慧教育平台打造国家资源中心、服务中心和终身学习中心,全面支撑教育强国建设,为全球教育发展贡献中国力量。