中国教育在线浙江站讯 为什么需要AI系统组建的“学校大脑”？

　　从前，最容易让我们迷路的地方，是月黑风高、野兽出没的荒郊野岭；

　　现在，最容易让我们迷路的地方，是灯火通明、人来人往的街头闹市。

　　这段话让我想到了教育的现状：

　　改革从未止步，理念层出不穷，但谁都无法解释清楚教育领域诸多焦虑的本质，就像站在一个灯火通明的教育广场，却迷失了方向。面向未来，到底应该为国家、社会培养怎样的公民和人？

　　我和我的老师们认为，教育有自己的社会属性，有自己的使命。

　　以前的教育关注的是群体，是宏观的历史演进，如今的教育更需要关注的是个体，是微观的价值突围。教育要成就每一个人，并让其获得生命意义的圆满。

　　这样，我们又回到了因材施教的话题上。因材施教的重大意义就是使教育真正做到“目中有人”，看到教育对象的个体差异性。

　　于是，我们所在的建兰中学走向了一条不同的探索之路，也就是近三年我们一直着手建设的“学校大脑”。进一步说“学校大脑”之前，我们先说说与其诞生有着密切联系的杭州“城市大脑”。

　　“城市大脑”的总架构师王坚院士曾说：“世界上最遥远的距离是红绿灯跟交通监控摄像头的距离，它们都在一根杆子上，但是从来就没有通过数据被连接过。”因为它们之间的数据没有打通，摄像头不能通过向信号灯赋能来缓解道路拥堵的问题。

　　此外，也很少有人去真正了解交通拥堵的原因。线索其实就在数据中：比如，杭州的车辆保有量约为280万辆，日常的某个一瞬间，仅有约20万辆车出现在城市道路中，高峰期则有30万辆。然而，人们多是去研究280万辆车，而不是研究高峰期时较日常时多出来的10万辆。

　　其实这样的现象同样发生在教育中。假设我们的老师是“摄像头”，学生也许就是身旁的“信号灯”，两者的距离有时也非常“遥远”；孩子从幼儿园到大学，会学习许多知识点，就像这280万辆车，但我们老师应该真正要研究的，应该像道路上多出来的10万辆车，是那些学生感兴趣的、适合他的部分。

　　其实，科技的边缘就是教育创新的边缘，数据能够改变城市，数据也能够改变学校。

　　如何让学习的每个细胞闪烁意义之光？

　　王坚院士曾来到我们学校开设了一个讲座：《让数据替学生做题目》。他说，这个题目取得或许有些噱头，但根本上我是想告诉大家，要充分利用数据，用AI技术减轻学生负担，为学生学习和个性发展提供充分的时间和有效的支持。

　　此外，王坚院士还建议我们：要拓宽孩子生命的宽度，让更多的学生，因为有学校大脑，可以腾出更多时间做自己喜欢的事情，比如可以看看闲书、踢踢球、听听音乐。

　　于是在2018年1月，建兰中学成立了数据资源部，成为全国第一所有数据资源部的学校。“学校大脑”同时启动开发，和“城市大脑”的理念互通。我们学校称之为“建兰大脑”。

　　“建兰大脑”其实就是一套打通了教育教学数据的人工智能系统，它能对学校的教育教学活动进行无感沉淀，自动形成丰富、清晰、多维度的学校数据资源，并能进行及时分析、诊断、预警、监控、评价、反馈，为学生提供个性化学习。

　　这样一套人工智能系统有3个核心：数据连通、数据流动、数据赋能，定位于辅助支持老师们由大一统的教转向精准性的教；支持学生们由原来重复低效的学转向基于“自我画像”的学。

　　那么，锚定好目标、框架和功能之后，人工智能系统如何在学校落地运行？我们打造了三个载体。

　　通过AI系统为学生减负

　　我们基于“建兰大脑”搭建了一个核心交互平台：小兰书童。它是一个贴近教学现场的平台，由三端构成：教师、管理员登陆使用的管理后端；由教师、学生登陆使用的用户前端，在学校可以通过手机客户端和智能音箱进入；面向全校所有人的可视化展示端（如下图所示）。

　　我们如何使用它助力课前、课中、课后三个阶段的教学转型呢？我着重分享一下整套系统的核心点。

　　其一，数据沉淀和学生画像。

　　“建兰大脑”沉淀了纵向数据（学生个人数据）和横向数据（班级、同年级等），涵盖了学生在校的所有日常行为表现（常规、学习品质和课外活动参与等）。“小兰书童”有“学生画像”功能，它会基于“建兰大脑”的数据和知识图谱技术，及时对学生进行分析诊断，对学生进行精准画像。

　　纵向数据（学生画像）

　　横向数据

　　其二，课后通过数据帮助孩子挖掘他的学习偏好、认知风格、认知结构、能力水平、学习特征。

　　比如，在学科知识点层面，通过横向（年级得分率）与纵向（所有知识点得分率）对比，及时查漏补缺；通过对每次考核的一级和二级知识点分类分析，巩固薄弱知识点。

　　知识点掌握情况和学科能力分析

　　在作业方面，首先，平台将相关预习、巩固检测和拓展深化三个类别的作业进行重新整合，还包括由教师和学生共同开发的微课（主要有阅读拓展类，语音朗读类、实践练习类等作业的讲解）作为学生课后学习的辅助资料；

　　其次，学生做题痕迹沉淀到小兰书童后台，“建兰大脑”进行分析诊断再次推送作业，形成一个提升学习能力的闭环；

　　此外，“建兰大脑”还会根据学生的学情，点对点给学生推送微课进行学习。

　　值得一提的是，我们构建了一套人工智能自适应学习系统——为每名学生“种”下了一棵不断生长的知识树。“建兰大脑”会基于学生知识树的情况进行运算，把“建兰题库”中贴有不同难度标签的习题，推送给不同学生。

　　为了保证习题质量，学校教研组重新设计了各学科的知识图谱，用来分析知识点间的联系，并构建学科精品题库。

　　推送作业背后，是教师们在根据数据为学生选择合适的学习策略，课后定制个性化作业，让每个学生拿到的作业都不一样。

　　其三，形成学生的个性报告。

　　以前，学生在考试结束后只能拿到写有冷冰冰数字的成绩单。现在，我们的学生、家长，在考试结束后打开手机客户端，会拿到一份个性报告，就像打开支付宝就能得到年度账单。

　　这份个性报告旨在实现对学生的综合评价。

　　学科方面，例如数学部分，对孩子抽象思维、逻辑分析、数学运算、直观想象、数学建模五个方面都有系统评定，从诊断分数跨越到诊断知识、能力掌握状况；德育方面，它会生成学生“行为表现关键词”，用于反映学生道德品质、劳动实践和身心健康等方面情况（如下图所示）。

行为表现关键词

　　事实上，学习方式的转变意味着个人与世界关系的转变，也意味着存在方式的转变。“建兰大脑”这套AI系统的本质就是转变从数据到人的存在方式，将零散的信息沉淀聚集，让教育数据回归教育者主体，进行教的突破。

　　借力AI系统实现动态评价

　　长期以来，人们把教学评价看成是对教学结果的一种纯“客观”“公正”的描述，因而关注于测量技术的完善和评价标准的建立。

　　一个盲区由此出现了：学生处于被评价的被动状态之中，评价不能有效地促进学生素质、能力的提高。

　　针对这个痛点，我们通过“建兰大脑”让动态性评价变成现实，可以多元展示每一个学生的才能。

　　在建兰中学，学生的日常行为规范会被随时记录，成为过程性评价依据；学生的活动参与情况会被打标记录，成为发展性评价依据；学生的个性发展情况会被有效记录，成为个性化评价依据。

　　但对学校来说，首先摆在面前的难题是：如何通过AI系统采集学生数据？

　　根据国家颁布的《中国学生发展核心素养》框架，我们进行了校本化实践，提出了建兰中学五大核心素养，并以加德纳九大多元理论为依据，生成了66个标准，形成学生个性化成长成熟度（IGPM）评价模型，并嵌入日常学习生活的中予以评定。

　　接下来，66条标准会呈现为9个维度构成的雷达图：复杂的沟通能力，领导和团队协作能力，运动健康、劳动实践，全球化视角，问题解决和数据分析，思维习惯，自我实现，艺术审美，道德素养。我们称之为“建兰修炼”，它将学生素养发展具象化、可视化。

　　下图是学生A初入初中的成长报告①。从中可以看出其四个较为突出的能力或素养是：道德素养、全球化视野、运动与健康、劳动与实践；三个比较弱的能力或素养是：自我实现、领导和团队协作能力、问题解决和数据分析。

　　学生A在进入初中前成长报告①

　　进入到各项能力和素养详情，即66个维度中去分析，例如学生A在“复杂的沟通能力”模块“关注倾听”方面较好。在报告单②中，黑体字表示已拥有或初步拥有的能力；而灰体字则为需要努力的部分。

　　学生A在进入初中前成长报告②

　　有了这张成长报告单后，孩子对自己的优势和不足一目了然。这也就帮助孩子认识自己，从而找到努力的方向。

　　如学生A在“领导和团队协作能力”方面不足，为了提升自己在这方面的能力，他参加了班委的竞选和学生会竞选，参加了学校的辩论社团，同时组织同学参加学校的元旦文艺演出；

　　为了提升自己“问题解决和数据分析”的能力，他参与了学校的创新社团，并且研发了“智能斑马线”，在杭州市、浙江省的创新大赛中获奖；

　　同时，他在学科尤其是理科学习中，给自己设立了一个目标：每天问一个问题，以此提升自己的问题意识。

　　两年以后，他的成长报告单发生了变化：

　　学生A在进入初中两年后的成长报告③

　　打开学生成长报告后，还可以进入各项能力和素养详情页面中（如下图所示），即在66个维度中进一步分析。可以看到，经过两年的努力，学生A在“自我实现”部分表现出的特质：乐于探索和实验、勇于面对不熟悉的情景、主动拓展自身的灵活性等等。

　　图中还可以看出，与两年前的图比较，学生A在自我实现方面有了长足的进步，并且有了团队协作意识，与人沟通能力增强，拥有较强且有效的自我管理能力。

　　学生A进入初中两年后与入学时个别模块和维度的比较

　　66条标准还会构成针对孩子各方面的雷达图。比如，这是吴越同学体育能力的雷达图，其中包括初中体育对学生8个维度的评价：体型、柔韧、灵敏、肺活量、耐力、速度、力量、跳跃。

　　对应雷达图，孩子的速度、爆发力特别强但耐力不行的个性一目了然。雷达图能帮助教师进行科学的扬长避短。学校体育教师拿到吴越同学的数据后，推荐他进入学校田径队。

　　基于AI系统拓展孩子生命的宽度

　　建兰中学在以下三个方面作了探索：

　　第一，建兰中学的课程由70多门增加到140多门，包括STEAM创课、赛艇、戏剧表演、诗经解读等各种门类，为学生核心素养培养提供“沃土”。

　　课程内容和数量丰富之后，也产生了一个问题：学生如何选课？如何确保课程真正满足学生成长需要？

　　于是我们做了第二个方面的探索：定制“私人课程”，让“个性差异”学习有奔头。

　　“建兰大脑”将选课的热度、课程体系目标一起进行最优化求解，来发现哪些课程对学生能力培养是有效的，哪些是低效的，并为每个学生生成个性化课表。

　　此外，我们还设有数字化成长档案——每个孩子都有一棵自己的“成长树”。

　　以前，孩子们毕业后回母校，可能只找得到很薄的几张纸质资料，但现在，哪怕他们很多年以后再回来，也能找到他曾在学校生活了三年的痕迹，其中包含德、智、体、美、劳各方面的记录。

　　第三，呵护学生发展，激发学生潜力，让学习有深度。我们不仅关注学生个性化发展需求，更是通过构建未来数字学校，通过数据化、智能化和深度开放共享，让学习更有深度，让学习者变得更有智慧。努力让学生学习和成长的每一个时刻都有意义，都有价值。希望有更多的孩子向着他更高的目标和要求出发，他的人生会因为我们的助力而变得更加有精彩。

　　如此一来，那些曾经冰冷的数据，因为有懂数据的人进行内化，变成了鲜活的数据。

　　我们应以未来教师为尺，积极拥抱技术

　　在很多场合我曾提到，现在的老师，特别是班主任，负担和责任非常重，不仅要带好班级，管好学习，还要关心学生方方面面的生活。特别在疫情期间，很多孩子心理上出现了问题，他们要顾及的方面越来越多。与此同时，也有很多人问，对于学校教师招聘，你有什么样的想法？未来的教师队伍应该如何形成？

　　经过梳理总结后，我认为教师队伍应该由三种类型组成：

　　其一，传道授业型。也就是通常我们理解的老师。

　　其二，学校大脑数据工程师。他不只指我们过去定义的信息技术老师。

　　其三，专业班主任。他能走进学生内心深处，帮助孩子规划人生，对他们进行心理辅导，让他们的人生少走一些弯路。

　　未来，教师就是如此重要。所以，当我们真正的把老师解放出来，我们的学生才有可能改变世界。

　　我们说，教育的本质是基于美好创造美好，是让每一个人在自己的生命传承中，找到最适合自己的发展轨道。

　　作为教育工作者，就应该思考如何利用技术以及所能掌握的东西来辅助孩子、赋能教育，让学生成长过程中那些原本沉睡的数据生命化，助力他们的学习和生活，让因材施教、个性化发展成为可能。

　　数据资源被重新认知后，教育资源才能被公平化、集约化使用，让学校自洽于数据时代，变革现有的学习观、教育观、人才观、质量观和管理观。

　　未来应该让技术更多地介入、打破校园的边界，让跨界更多真正的发生，让数据为孩子们的成长服务。我相信，“学校大脑”不断被喂养，让学校教育变得更加强大之时，也将是孩子生命最精彩最蓬勃的时刻。