□董玉琦

数字教育是数字技术特别是人工智能技术支持的教育，它是以人机协同为根本特征，有别于此前的新型教育样态。虽然育人的核心价值没有改变，但是站在学习的角度，学习方式、学习环境、学习系统，以至于整个学习生态都将要彻底重构。结合10多年学习技术（CTCL）研究的成果，我认为数字教育的未来图景在学习方面主要表现为：

第一是个性化学习。由于工业社会的教育发展需求，中国传统教育文化中的因材施教被改造为标准化学习，现代教育的基本框架就是学校、年级和班级。教育数字化转型的突破口在于个性化学习。个性化学习是数字赋能大规模因材施教的基础，而大规模因材施教对于教育公平、创新人才培养意义重大。真正进课堂、有实效、可持续的个性化学习如何实现？我们的研究团队提出了表征认知状态的学习者与学习内容的关系的“认知起点”这一原创性概念，关注“技术支持的基于认知发展的个性化学习”“AI学伴支持的个性化协作式学习”。

第二是主动性学习。人通过学习得以发展，因此在学习过程中要发挥学习者的主动性。主动性是指学习者的学习动机以内驱力为源泉，而不是来自外部的压迫与裹挟。主动性学习体现了学习者发自内心的热爱与需求，同时也体现了个人发展与社会的联结。主动性学习需要创设利于发挥主动性的学习环境。如对于学习成果给予学习者恰当的鼓励（包括非物质性的），特别是基于网络的分享、交流等机会。

第三是创新性学习。人工智能时代，学习不仅是为了理解知识，更是为了解决真实情境中的、面向未来的问题，即学习应从理解性迈向创新性。从一定意义上说，学习就是发现问题、提出问题、分析问题、解决问题的过程。从社会需求的角度来看，数字教育必然要为社会各行各业培养创新人才，让全社会成员都成为具有创新能力的人，而不仅仅是培养拔尖创新人才。创新性学习得以落地的一个重要载体是技术赋能，特别是人工智能支持的跨学科主题学习。

如何确保数字教育健康发展？首先是研究先行。教育数字化转型的推进一定是建立在真正有效的学理基础上，而不是在有些厂家的“可能有效”的鼓吹下。其次是局部实验。如在某些地区、某些学校、某些学科，验证学理研究成果的有效性，并进一步完善、改进。最后是普及推广。我国幅员辽阔，经济、文化、社会差异明显，教育改革具有明显的区域性、学科性和条件性，不可片面追求“业绩”的冒进。

（作者系上海师范大学教授、东北师范大学兼职教授）