人民网北京12月16日电(记者周晶)近日，2020全球人工智能与教育大数据大会在北京举行。北京师范大学校长董奇在会后接受人民网强国论坛记者采访时表示，教育的评价与改革是科技赋能教育值得探索并可以发挥重要作用的领域。

　　强国论坛：目前，关于教育和科技的融合是社会各界都比较关注的一个话题。国内在这方面的研究和应用前景如何?

　　董奇：目前，世界各国都在积极探索教育和科技的融合，我们国家也进行了很多有益的尝试。

　　如果我们仔细观察人工智能、大数据等与教育结合的应用，就会发现，科技在解决当前教育的突出问题上取得的突破还不够。这与科技赋能教育，尤其是人工智能、大数据等技术的应用还处于初期阶段有关;另一方面也与目前研究探讨不够聚焦、不够深入有关;同时也与大学、研究机构、政府、企业和中小学深度合作、协同攻关不够有关。

　　我个人认为，当前迫切需要聚焦教育实践中的若干重要问题进行协同攻关。其中，教育的评价与改革就是一个难点，也是科技赋能教育值得探索并可以发挥重要作用的领域。

　　强国论坛：今年10月份《深化新时代教育评价改革总体方案》(以下简称《总体方案》)下发，引发了很多人的关注。您觉得下一步教育评价改革应该如何着力?

　　董奇：《总体方案》是新中国第一个关于教育评价系统改革的文件，也是深化新时代教育评价改革的纲领性文件。方案不仅在宏观上明确了指导思想、工作原则和任务要求，而且从中观层面非常具体地提出要改进结果评价、强化过程评价、探索增值评价、健全综合评价，着力破除唯分数、唯升学、唯文凭、唯论文、唯帽子的顽瘴痼疾，建立科学的、符合时代要求的教育评价制度和机制。

　　要做到这几个方面的改革，需要对学生成长发展情况进行持续追踪的分析和研究，需要对学生学习过程中的重要环节进行搜集记录，需要对教育教学过程中的成效进行分析。这些分析不仅要考虑到学生德智体美劳的各个方面，还需要对学生的信息素养、数据素养、高阶思维能力、解决复杂问题能力、社会责任感等方面的评价方法进行深入研究。

　　强国论坛：如何用好科技赋能教育评价改革，以此推动总体方案的落地?

　　董奇：《总体方案》中明确提出要创新评价工具，强调利用人工智能、大数据等新的信息技术，探索开展学生各年级学习情况、全过程的纵向评价、德智体美劳全要素的横向评价。

　　我认为，文件之所以提出这样的要求，是因为科学技术的发展已经为教育评价变革带来了新的可能。比如5G和物联网技术，可以实现人机物的互联，所以我们能够采集到教学过程中的真实数据。再比如大数据和各种分析技术，可以对学生知识掌握的情况、能力的差异以及学生的行为特征、性格特点等进行有效的诊断和分析，进而更好的因材施教、因人施教，提供个性化的支持。

　　基于这些技术的评价工具研究和应用可以为落实总体方案提供有效的专业支撑。为实现这一目标，我们希望与国家相关部门、高校和科研院所、科技企业、地方政府和中小学等单位一道，共同推进“智能化基础教育评价系统”建设。我们相信，通过5到10年的共同努力，这一系统经过不断迭代后，不仅能服务于广大老师的专业发展和学生的健康成长，减轻老师和学生的学习工作负担，而且也可为我国基础教育行政管理的科学化和更好地服务中小学校服务学生与家长提供有力支撑。

　　强国论坛：如何对科技赋能教育评价进行评估?

　　董奇：科技赋能教育评价本身不是目的，而是解决教育中存在的问题。比如学生学习负担过重，重复大量的机械练习占据了他们很多时间，以至于没有时间锻炼身体、参与劳动和参加社会实践。科技赋能教育评价以后，可以更好地量化目前难以评价的学生全面发展的一些指标，例如学生的科学素养、劳动素养、艺术素养等情况，更有针对地发现学生在成长中的薄弱项并加以有效改进。

　　强国论坛：人工智能和老师教学之间是什么关系?

　　董奇：老师在教书育人的过程中，都需要了解学生的学习状况、行为特点、动机想法等。因为更好地了解了学生，教师才能更好地传道授业解惑。在这个过程中，不同的老师可能有不同的优势和特点。AI可以把数以千万计老师的好经验和教育智慧汇总提炼出来，形成智能系统后可帮助教师更好地促进学生的学习和健康成长。

　　在我国，义务教育阶段的班级学生少的也得三四十人，多的可能四五十人，一个老师很难深入全面地关注到每一位孩子。人工智能可以帮助老师更精准地掌握不同类型学生的个性化需求，同时可以承担老师们的一些简单性质的工作，使得老师们有更多的时间专注于教书育人，加强和学生、家长及同伴的沟通，以达到人工智能为育人服务，为老师发展和学生成长服务的。

　　强国论坛：高校在培养人工智能人才方面如何发力?

　　董奇：我认为有两个角度，一是要探索在不同专业和学科中开设人工智能课程，鼓励老师把人工智能融入进学科专业的教育教学中，让信息技术走进课堂。这既有助于提升学生的信息素养，也能更好地推动学科交叉。另一方面，就是要培养专业化的人工智能领域人才。通过设置专门的人工智能学院，探索构建科学完善的培养模式，推动产学研结合，培养创新型的人工智能高层次人才。要做好这项工作，还需要制定一系列的相关标准、课程、教学、学习、评价方面的规章制度，并抓好落实工作。

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