教育数字化转型充分利用好人工智能ai技术赋能教育

互联网+教育思维落实学为中心-教为学做服务的技术理念

教育数字化转型为深化教育教学改革评价提供了强大的动能“教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。进一步推进数字教育，为个性化学习、终身学习、扩大优质教育资源覆盖面和教育现代化提供有效支撑。”打造无界数字化学习场域，优化跨学科学习空间，提升学生综合运用知识解决实际难题的能力，激发创新思维与实践精神。
【工作举措】
数字学习空间优化:设计优化跨学科数字学习空间，配备先进的学习资源和工具。构建以现实问题和情境为导向，融多学科知识的智能体，设计富有探索性和综合性的跨

主题项目设计:学科主题项目，明确项目目标、任务和评价标准，为学生提供跨学科学习的支撑。学习活动支持:依托跨学科主题学习平台，为学生提供探究指导，包括问题提出、研究方法选择、数据分析等。鼓励学生在学习中发挥创新思维，通过实践探索提升综合能力。搭建学习成果展示平台，促进交流分享。

让数字技术赋能教育，赋能教学评价，每一位教师都是从底层逻辑出发，每一个教师都是行家里手；

采用ai智能技术进行关联校本课程相关知识点，让学生学习更快速，人工智能数据下要保证伦理先行的概念，数据是有偏见的性，教师要充分研究学习，研究教学工具，不能一直采用屁股决定脑袋的经验驱动，让大众知道教学不是学历建构，也不单纯是学术表达，更不是自嗨，而是课程转变为方案的计算。

工智能融入教育，融入课改-融入大数据，通过数字赋能，智能赋能-数字资源的积累来达到数字资源的沉淀，让学校建设校本资源库，实现个性化作业布置和（消课）系统的搭建，智能推送学生的相关学习内容，让学生的学习成长更有方向性，建设科学的人工智能算法模型，生成学生学习画像数据，从而有利于教师定制个性化学习方案，通过对方案的分析来实现大规模的因材施教；

ai系统可以更好地分析教师的教学行为数据，和学生的学习数据，教师的每一节课都是录像课，都是公开课，通过大量数据沉淀，来实现教育新生态-数据采集-数据整合处理。

数字化定准，建立自己的大数据，开展大规模个性化教学，个性化教学（个性核心素养），利用ai技术，实现知识输出，语言大模型，转变为垂直领域的教育大模型，通过大模型服务于老师，进行智能化学习，提升学生的核心素养，提升教师的教学效率。在教学上采用数字化变革课程评价的思维教学方法，实现人机协同，课件与教学设计协同的资源优化共享。

教育数字化转型已经呈现出3个特点-

1.深（技术架构转变为深入教育教学的模式-探索教育教学的范式）-平移到转型-数字化转型转入到深入-突破原有认知的教学舒适区

2.新-拥抱新技术-数字技术（资源共享）-数据驱动大模型-建立有效的知识图谱

3.全-技术的全面化