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上海市教委|上海教委李永智：形成线上线下混合教学新模式，审慎对待AI应用

上海市教委|上海教委李永智：形成线上线下混合教学新模式，审慎对待AI应用
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今年新冠肺炎疫情发生后 ， 根据教育部“停课不停教、停课不停学”的要求 ， 在市委、市政府领导下 ， 上海教育系统遵循教育规律、社会治理规律和信息网络技术规律 ， 按照保底、公平、稳妥、安全的原则 ， 悉心筹备、周密安排、精细管理 ， 于3月2日正式开展在线教育 。
上海在线教育实现了稳步开展、稳定运行、保证质量、全员受益的基本目标 ， 保证了学生们学业的延续性 ， 也为深入推进教育信息化、助力教育现代化积累了经验 。
上海市教委|上海教委李永智：形成线上线下混合教学新模式，审慎对待AI应用
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7月10日下午 ， 上海市教委副主任李永智在2020世界人工智能大会云端峰会教育行业主题论坛上 。
【面向AI时代 ， 上海教育的探索实践】
【上海市教委|上海教委李永智：形成线上线下混合教学新模式，审慎对待AI应用】人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量 ， 深刻改变着人们的生产、生活、学习方式 。 面对充满无限可能的智能时代 ， 上海制定了《上海教育现代化2035》《上海教育信息化2.0行动计划》 ， 对人工智能与教育融合发展作出谋划和部署 。
第一 ， 建设人工智能应用于教育教学的智慧空间 ， 开展多层次、多类型的人工智能人才培养 。 我们依托信息化应用标杆校项目 ， 建设了一批基于大数据精准教学的智慧教室 ， 实现了学生课堂数据的全面记录和智能化分析 ， 促进了课堂学习与课外学习、线下学习与线上学习的有机结合 。
第二 ， 推进网络学习空间和智能学习平台建设 。 推进学生网络学习空间建设 ， 通过伴随式学生学习数据的采集 ， 构建学生画像 ， 探索学生学习空间与综合素质评价相结合 ， 提升综评报告生成的丰富性和便捷性 ， 为人才选拔提供有效参考 。 推进智能学习平台建设 ， 通过对学生在线学习数据的挖掘分析 ， 对学生思维特征、学习能力、学习品质的分析与评估 ， 实现智能化答疑与个性化推送等功能 。
第三 ， 开展教师人工智能专题培训 ， 为人工智能教育应用打造高水平教师队伍 。 智能化教学情境下 ， 教师们将面临一个全新的工作环境 ， 既要实现人机协同 ， 提供个性化、多样性和适应性的教学 ， 更要关注学生思维方式和核心素养的培养 ， 教学标准更高 ， 育人要求也将更加精细 。 我们组织开展了人工智能专题培训 ， 努力帮助教师在观念、态度、素养、能力等方面作好准备 。 我们通过采集和挖掘教师教学、科研、管理等全过程大数据 ， 为教师的智能教学提供支撑 。
【走进AI时代 ， 上海教育的未来思考】
人工智能是实现教育生态重构的有效手段 ， 将彻底改变教育的时空场景和供给水平 ， 使规模化前提下的个性化教育成为可能 ， 通过信息共享、数据融通、业务协同、智能服务 ， 改变教育整体运作流程 ， 进而构建一种新的灵活、开放、终身的个性化教育生态体系 。 与此同时 ， 人工智能的深度应用还会带来伦理和隐私方面的风险 ， 产生新的数字鸿沟 。 上海教育的未来发展要重点做好如下几个方面 。
第一 ， 要着力推进人工智能走进大中小学的普及教育 。 根据大中小学生的不同认知特点 ， 把人工智能的新技术、新知识、新应用通过适当的方式进学科、进专业、进课程、进教材、进课堂 ， 让学生对人工智能有基本的意识、概念、素养和兴趣 。 加强中小学教师智能教育素养培训 ， 不断提升教师实施智能教育的能力 ， 打造一支能够开发和实施人工智能课程的专业教师队伍 。
第二 ， 要充分挖掘人工智能对教育的潜在革命性作用 。 以上海大规模在线智慧学习平台为基础 ， 建设一体化的智能教育平台 ， 以智能技术创新人才培养模式、改革教学方法和教育评价体系 。 打破数据壁垒 ， 实现线上线下教育的学习数据融通 ， 加大对学习数据的分析和挖掘 ， 助力实现因材施教 。 不断探索知识图谱在学习诊断与个性化资源推送中的重要作用 ， 大量减少教师重复性工作 ， 提高教学效率；利用智能技术推进教育教学决策的科学化、资源配置的最优化和教育管理的精细化 ， 提升教育治理能力 。
第三 ， 要积极探索线上线下相融合的混合教学新模式 。 线上线下融合教学已是大势所趋 ， 要充分利用线上和线下教育的各自优势 ， 将线上线下教育进行全面融合与整合设计 ， 形成线上线下相结合的混合教学新模式 。 最大程度地运用线上技术与数字化资源的共享共创优势 ， 支持教师教学准备与实施 ， 支持学生差异化、个性化学习 ， 使线上与线上教学更加有序地配合 ， 实现教学主体的多元化、教学时空的灵活性 。
第四 ， 要审慎应对人工智能教育应用的风险和挑战 。 我们在热情拥抱人工智能给教育带来各种机遇的同时 ， 也要审慎理智地面对人工智能技术可能给教育带来的风险和挑战 。 要构建人工智能教育应用的数据治理和算法治理体系 ， 提出面向教育领域的人工智能治理整体解决方案 。 健全数据隐私保护机制和防护体系 ， 制定人工智能技术教育应用的伦理原则和规范 ， 加强对人工智能教育产品的风险测评 。


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