在全球教育数字化转型背景下，急需从驱动、目标和实践三个层面深刻认识并系统阐释教育数字化转型的逻辑理路，以此为教育的高质量发展注入强大动能。在驱动逻辑层面，教育受到ChatGPT等智能技术的外在影响，催生了构建更具柔韧性、开放性和适应性数字教育生态的内在诉求。在目标逻辑层面，要以提升学习者跨多学科学修能力、培养更多融合型人才为核心，运用数字技术在教学结构、环境、模式、目标四方面实现系统性、深层次创变，坚定“+数字化”的转型方向。在实践逻辑层面，经预测，人工智能、教育机器人、多模态学习分析、自适应学习、扩展现实和混合学习空间六项关键技术将全面赋能教育的数字化转型发展。

　　从计算机辅助学习到智慧教育，教育的数字化发展始终紧跟技术演进的步伐，技术也成为教学不断创新的强劲动力。

　　首先，教育需要更具柔韧性。教育是国际政治经济格局变迁的晴雨表。数字化教育通过构筑“常态化—长效化”相结合的智慧教育机制，不仅可以快速回应外部变化，有效降低和化解国际政治、经济风险，还可以跨越时空障碍，最大限度地释放大规模优质教育资源带来的教学效益。

　　其次，教育需要更具开放性。教育亟须依托数字技术，向更多学校、企业、学习者输送优质资源，借助网络课堂、智慧教室等数字资源，扩大教育的覆盖面和影响力，弥合数字鸿沟，促进教育向着更加公平和包容的方向发展。

　　最后，教育需要更具适应性。它首先需要适应学习者个体九游娱乐 九游娱乐官方发展的需求，跨越满足跨时间、跨空间，甚至是“国别化”需求的阶段，进一步实现“个性化”的知识供给。未来的多学科综合型人才应为能够适应数字时代和智慧社会需要的世界公民。

　　根据数字变革“3D”模式，数字化转型(Digital Transformation)是在数字化转换(Digitization)、数字化升级(Digitalization)的基础上，通过媒体融合来实现系统性变革。从内涵意义看，教育的数字化转型是一种持续利用技术及手段变革教育系统的过程,其本质是推动教育生态从技术整合走向人机融合。从发展逻辑看，教育的数字化转型并非一蹴而就，而是在持续地演进，它既是构建以数字信息为基础设施和支撑工具、面向创新人才培养的教育新生态的过程，又是形成与现代经济社会发展高度适配的高质量教育体系的持续过程。从目标指向看，教育数字化转型旨在推动数字教育迈向智慧教育。

　　从工程化视角审视教育数字化转型这项“转基因”工程，通过对教育数字化发展阶段的历时比较，能够发现转型的“不变”基因和“创变”之处。

　　教育的数字化转型经历了三个发展阶段：一是数字化转换阶段(1940年—2000年),以技术辅助教学为特征。二是数字化升级阶段(2001年—2019年),以技术支持教学为特征。三是数字化转型阶段(2020年—),以技术变革教学为特征。

　　然而，无论九游娱乐 九游娱乐官方技术如何迭代更新，教育的本质和功能依然未变，提升学习者的跨学科、跨时间、跨空间、跨文化交际能力，培养更多高素质综合型终身学习人士，是教育数字化转型中“不变”的内核。同时，转型必然带来变化。在新型数字教育生态中，变革主要发生在结构、环境、模式和目标四个维度(见图1)。

　　教育数字化转型应该朝着“以人为本，数智融合”的“+数字化”方向迈进。一方面，无论智能技术多么强大，人仍是整个教育系统的核心。学习者作为教育的中心，满足其发展需求是教育转型的本质所在，培育综合型终身学习人才和全球公民是转型的价值指向。另一方面，“+数字化”并不意味将技术置于辅助地位，而是要摒除技术迷信、纠偏技术立场，强调技术回归教育本位，技术只有为师生所用才能真正成为教育变革的驱动力。此外，既往的技术与教育整合大多持简单的“加法”思维，成为阻碍转型的痛点和软肋。

　　总之，教育数字化转型不仅是教学工具的智能化，更是教育体系的深层次、系统性变革。因此，教育数字化转型可分为两大阶段：“数字化+”的第一阶段，开发更优质的数字资源，增强教师和学习者的数字能力；“+数字化”的第二阶段，构建人机协同共生共育的智慧教育新样态。

　　美国高等教育信息化协会每年发布的《地平线报告》(以下简称《报告》),长期被视作教育信息化的风向标。本文借鉴其预测方法，结合本领域实际情况，预测了教育数字化转型中的关键技术及其应用前景。

　　首先，通过专家投票，得出了20项候选技术的重要性程度(见图2)。居于前六位的技术依次为：人工智能(17)、教育机器人(15)、多模态学习分析(13)、自适应学习(12)、扩展现实(8)和混合学习空间(8)。其次，对量表题的调查结果进行信度检验，Cronbach.α系数为0.876(0.8),说明问卷的信度较好，专家评价结果见图3。

　　专家认为，运用人工智能(特别是语言智能)开展教学有助于提升学习者的综合成绩、改善学习体验。转型过程中，两类智能技术需要重视。一是教育知识图谱。二是智能评测技术。

　　教育机器人指辅助和管理教育和学习过程的服务型机器人。在转型过程中，学界可以尝试研制两种形态的教育机器人：一类是数字人或聊天程序形式的虚拟机器人，另一类是物化的实体机器人。

　　随着语音识别、图像识别、姿势识别等技术发展，多模态学习分析技术能够对学习中文过程中的文本、音频、图像等多模态数据进行采集、分析与可视化呈现,从而支持科学化的教学决策、管理和评价，间接促进学习效果提升。在转型过程中，利用多模态学习分析技术，采集和分析不同境脉中的四类学习数据，可以助力实施多模态数据驱动的精准教学。一是学习表现数据。二是人机交互数据。三是学习行为数据。四是学习体征数据。

　　自适应学习技术是实现个性化学习的关键底层技术，其核心是根据学习者画像智能推送符合学习者最近发展区的学习资源。在转型过程中，教育领域既可以加大自适应学习系统的建设力度，又可以在成熟平台中嵌入自适应学习机制。

　　上或线下教学的“弹性混合课程(Hyflex)”是六项关键技术之一。在转型过程中，教育亟须打造智慧教室、智慧阅览室、智慧写作中心等混合学习空间，从而有效解决教育资源不均衡等问题。

　　综上，本文从“为何转、向哪转、怎样转”这“三问”出发，分析教育数字化转型的驱动、目标和实践三重逻辑，具体阐释了技术变革和教育发展带来的内外动因，剖析了教育数字化转型的本质、特征及路向，并预测了影响教育数字化转型的六项关键技术及其潜在影响。在教育数字化转型过程中，线上与线下相融合的教育生态和秩序正在形成。未来，教育应积极应对全球数字化转型大趋势，充分发挥数字技术潜能，推动自身实现系统性、深层次创新与变革，使数字化转型成为引领教育高质量发展的强力引擎，为建设终身学习型社会贡献力量。

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