生态视域下智慧教育转型及实践路径*
时间：2023-04-24 14:10:05 来源：千叶帆 本文已影响人
蔡莹桥 高朝邦 王 妤 梁 华 张 强
(1.成都大学 四川 成都 610106；
2.成都市龙泉驿区向阳桥幼儿园 四川 成都 610100)
自2019年起，教育部遴选出20个区域开展智慧教育示范区创建(培育)工作，经过多年建设已取得一定成效。伴随着智能时代数字与智能技术进一步的深度耦合，传统的以硬件和技术为核心的建设思路已不适应智慧教育区域融合贯通发展，需要重塑教育全生态理论来满足智慧教育转型的诉求。
(一)生态视域下智慧教育的涵义
生态学是探讨有机体与环境之间的相互关系，对关系的研究强调对整体和复杂系统的重视[4]。生态学理论被认为是“人类寻求解决当代重大社会问题的科学基础之一”[5]1，常被引入其他学科领域，其中就包括教育信息化。国内较早关于生态智慧教育的研究，可以追溯至余胜泉等人在反思信息化建设初期的粗放型发展模式弊端的基础上，提出应该运用生态观和系统观指导信息化教育，归纳系统要素包括特定环境里的人、实践、价值和技术[6]；
王佑镁等人引入ICT开放系统观，运用动力学视角归因信息化教育系统的演化过程，从而建设开放生态系统模型[7]；
余胜泉等人进一步论证生态理论对教育信息系统构建尤其是区域建设指导的适恰性[8]；
而郑旭东对智慧教育系统进行划分，以突出智慧教育生态与社会生态的相互作用，其中“大系统”旨在服务社会生态系统，“小系统”作为智慧教育的内部生态，强调教学和管理的自洽性运转，以实现数据驱动的有序循环[9]。一方面，学者的研究体现了运用生态学理论对智慧教育的要素、要素互动以及对智慧教育内外关系的认识逐步深入，也侧面反映了生态学理论与智慧教育的渐进融合。另一方面，现代生态学的发展已经越来越把人放在了中心位置[4]，突出人的主观性，认为人应该主动参与、积极融入环境。智慧教育的转型正需要重视发挥人的主动性，促进“人”与“物”的融合协作；
而人的主观性的发挥也需要系统性、层次性的智慧教育作为支撑。
从信息技术促进教育发展变革的视角来看，“智慧教育是指在5G、云计算、人工智能等新一代信息技术所打造的拥有主动智能的教育环境下，通过人机协同的教育智能，实施的创新教育形态和教育模式，构建的培养智能时代创新人才的教育新体系”[3]18。其目的是“人”在经由一定的教育智能活动提升智慧素养的同时与智慧环境这种“物”进行相互作用，最终成长为智慧人才[10]。一方面，“人”在对“物”的运用过程中不断完善自我；
另一方面，当“人”提升到一定阶段又可以反过来促进“物”的革新，由此形成“人”与“物”之间的循环共生体系。目前，智慧教育多重视“物”及智慧环境的建设，或是“人”对“物”的运用，而对智慧教育中“人”的主观性关注较少[11]。生态学理论注重发挥人的主观性。生态视域下的智慧教育是指在新一代信息技术构成的主动智能环境下，由“国家—区域—学校”共同提供高学习体验、高内容适配及高教学效率的教育新体系。它基于教育大数据与人的融合协作，在全方位智慧融合的教育实践中实现智慧教育各要素互联互通和各层次的动态平衡，从而达到智慧型人才培养的最终目标。
(二)生态视域下智慧教育的特点
第一，层次性。生态视域下的智慧教育不仅关注静态系统，还重视动态运行，可以说既关注横向各要素的构成，又注重纵向各层次的运行，而各层次的运行也正需要人的主观能动性的发挥。关于智慧教育的具体层次，祝智庭等人主张可以将智慧教育分为“道—法—术—器”四个层级[12]；
高朝邦等人分别从基础层、技能层、运用层、目标层四个层级，对智慧教育内部进行合理规划、布局和调控，具体而言分别是智慧环境、智慧素养、智慧融合与智慧人才[10]，以实现教育生态循环中从数据到信息到知识最后到智慧的转化[13]。
第二，动态平衡性。动态平衡性是生态学理论最主要的特点之一[14]，生态视域下智慧教育的动态平衡性表现在其运转逻辑上。流动的数据实现了基础层智慧环境的自我演进，同时，环境又为数据无缝衔接提供了载体，并通过技能层智慧素养被加工成为各种信息，借由数智化驱动在全方位的运用层智慧融合中将信息整合为知识，最终目标层智慧人才通过联结多元知识形成智慧，由此实现智慧教育内部各层次的供给平衡，它们之间的相互作用构成了动态平衡的自适应系统。
目前，智慧教育正在从理念向落地转变，并朝区域规模化发展[3]。智慧教育转型很大程度受到智能技术和社会发展需求的影响。本文拟借生态学理论厘清当下社会和技术对智慧教育的现实诉求，为智慧教育转型找准着力点。
(一)急需实现多维度跨界的融合渠道
从生态角度来看，教育是开放的系统，需要接受社会环境(如社会中的知识、价值观念、期望目标和资金)的输入以及将教学成果向社会输出[15]。智慧教育跨界融合的系统构建体现了当前教育服务整个社会系统的需要。目前虽然有部分实践与理论研究者探索智慧教育的多种形式，但是很多智慧教育系统的建设，依然是围绕着智慧教学[16]，或者是智慧治理来进行的[17]。此外，如何基于智慧教育环境，实现教学、治理、评价、生活、研训等全教育业务的智慧化流程再造而不是流程再现，以达到绩效提升？如何实现智慧环境的智慧性?如何以环境支持智慧融合实现?这些是智慧教育转型亟待解决的问题。
(二)急需保障数据智慧化的无缝流转
数据是智能时代的基础，也是实现智慧教育升级与变革的前提[18]。经由多年“三通两平台”的建设和应用，我国已经积聚了泛在海量的教育数据[19]。智慧教育迫切需要挖掘这些数据，将教育主体的全生命周期数据收集形成教育大数据，激发数据要素新活力、释放数据要素新动能，支持智慧教育的创新发展。传统的智慧教育开展智慧融合业务时更多是以数字化驱动融合应用，主要表现为回答基于数据的问题，对数据进行评估和解释，基于数据进行统计、分析、呈现等，核心在于融合过程数据的数字化驱动。而随着智慧教育对主动智能服务的需要，建立数据智能化驱动的实践路径，是智慧教育转型的一大挑战。
(三)急需构建各要素链接的生态体系
智慧教育不能仅仅停留在理论层面，要建构实践路径，需要分析如何利用智慧环境支持智慧教育业务，实现智慧教育中环境与业务的链接。然而，目前大部分信息化系统建设中的各个条块是分割的，教育信息化的重心在技术层面，技术与实践之间相互脱节，开发系统有的仅能部分支持智慧教育的需求，或者对需求的支持严重滞后，更谈不上智慧环境要为智慧教育业务的创新提供支撑了。智慧教育在观念、应用、管理、市场与信息等方面的割裂与孤岛现象制约着智慧教育的发展，造成了大量资源的浪费。如何实现智慧教育全流程的有机结合，需要对智慧教育各层次进行转型，整合教育需求与信息发展，打破信息孤岛。
总之，如何将智慧教育纳入整体性、系统性以及动态性考量是智慧教育转型的关键。
生态视域下的智慧教育作为智慧教育转型现实诉求的回应，根据“道—法—术—器”的构建理念，分别从基础层的智慧环境、技能层的智慧素养、运用层的智慧融合和目标层的智慧人才四个层次进行转型(如图1所示)，以体现智慧教育内部动态平衡的特征，实现对多维度的支持，服务于教育多元化的需要，打破各要素之间的孤岛，从而全面促进智慧教育的深化与发展。
图1 智慧教育转型的四个层次
(一)智慧环境：从平面支撑化向沉浸生态化转型
智慧环境作为智慧教育的基础支撑，主要在“物”的层面完善基础设施、搭建技术应用平台，涵盖智慧硬环境(感知层、网络层、资源层)和智慧软环境(数据层、平台层、应用层)两个维度，以满足智慧教育“物有所用、物尽其用”的基本条件。智慧教育转型是根据各区域智慧教育建设实情逐步转变智慧环境结构形态的过程，智慧教育中环境智慧“显现度”经历了从部分到整体，再从动态走向和谐的三个阶段，每个阶段的基本需求和用户体验都不同。其转型从平面支撑化环境出发，伴随建设进程和维度的增长向空间支撑化环境转变，最终逐步实现动态循环的沉浸生态化环境。
1.平面支撑化的智慧环境
传统智慧环境，基于信息化认知定位以及技术限制，对环境的建设主要包含智慧教学环境和智慧管理环境两方面，以此构成平面化支撑的智慧环境。智慧教学环境立足平台的搭建，其构成应与具体的教学方式和学习方式相关联，目的是激发学习者的学习兴趣并优化学习者的学习途径；
智慧管理环境主要针对教育系统管理智能化，其构成主要与系统的管理和分析相连，目的是借助新兴技术手段实现全方位、全过程的管理。传统智慧环境建设与信息技术发展水平和发展趋势密切相关，技术是智慧教学环境的构建基础，在技术丰富的驱动和用户实际需求带动下，不断促进横向平面化应用层维度的扩展。
2.多维立体化支撑的智慧环境
随着智能技术不断发展，环境建设新的主题和方向逐渐出现并持续增长，以此向多维立体空间的智慧环境转型。此时智慧环境不仅能支撑教学，还能实现对教育过程中的智慧生活、智慧治理、智慧研训、智慧评价等多个教育教学应用领域的全面融通。这一层次已初步搭建起区域智慧教育的业务链，不过在应用成效上，还没有在认知层面产生较大改变，学生在标准化考试中的成绩也无较大差异[20]，对教育变革发展的影响也较有限。
3.沉浸生态化的智慧环境
信息化的“智慧”释义经历了从数据到信息，再到知识和智慧的过程，“数据”强调收集、“信息”强调联结、“知识”强调整体形成、“智慧”强调多个“整体”的联结[2]。在智能时代，智慧环境作为智慧教育的基础层，对其他各层级起支撑作用，而支撑主要是以提供沉浸服务实现的。主动智能服务为智慧环境实现全面沉浸提供了技术支持。通过体系化的平台搭建，实时采集学习过程中的数据并借助于数智化分析进行个性化信息推送；
同时，智能教学模型和智慧评价模型针对学习者的学习进行辅助决策，用户可及时调整方案更加专注于个人成长，实现效率与效果质的提升。在此过程中，环境也完成了数据收集、信息识别、知识体系搭建以及最终的智慧创生。在以学习者为例的沉浸生态化智慧环境中(如图2所示)，首先，以教育环境的“体系化”建设为基础，包括智慧教育的硬环境、软环境以及支撑技术的系统搭建，为学习者的全生命周期数据流动提供平台支撑；
其次，“物”“人”协同过程中不断与智慧环境形成互动，数据在智慧教育的平台体系下形成一条条信息；
再次，将这些信息通过数智化分析从不同维度组成全业务链中某节点的知识，并达成智能推送；
最后，这些源源不断的知识，通过构建模型实现对智慧教学、智慧治理、智慧生活、智慧研训、智慧评价等方面的评估，从而为智慧教育提供精准化数据服务，最终实现数据向智慧的动态流转。
图2 以学习者为例的沉浸生态化智慧环境
(二)智慧素养：从“人—机”协同化到“物—人”协同化转型
智慧环境在智慧教育中起基础作用并推动个体智慧素养的发展，同时，人通过智慧素养动态改善智慧环境。伴随物理、社会、信息三元空间的发展，智慧教育中的人、机、物更加紧密地相互融合，相应的智慧素养也需要关注人、机、物的深度融合。其中，人、机、物深度融合源于人机智能融合。当计算机虚拟技术面世并逐步推广时，要求个体具备“人—机”协同素养，以更好地实现人机交互，即计算机负责计算和部分推理，人负责选择与决策，人与计算机密切协作、协同进步。有效的人机智能融合意味着充分发挥计算机与人的优势，实现二者的相互感应[21]。人、机、物融合则是在人机智能融合基础上充分考虑人所处的智慧环境，将人的心灵边界延伸到机器和环境，从而形成一种“生物—环境—技术”的融合体[22]。个体作为中心信息节点，与智慧环境和机器系统加强沟通与协作，实现人、智能机器与智慧环境在系统全生命周期的融合共生与和谐发展。此时智慧素养也就从“人—机”协同素养转变到了“物—人”协同素养，实现智慧素养转型。由此，智慧素养主要是指人在积极发挥主观能动性的基础上，充分利用智慧环境，了解智能技术，驾驭智慧环境，实现“物—人”协同的智能型信息素养，同时它包含与智慧教育相匹配的教育教学思想、知识、能力等素养[10]。
(三)智慧融合：从数字化驱动向数智化驱动转型
智慧融合作为智慧素养实践的体现，也是检验智慧素养的主要途径，智慧融合转型更多体现在动力导向的转型。智慧教育构建的基础是新一代智能技术，而实现教育生态内部的有序循环和不断进化，主要依靠动态流动的教育大数据[9]。传统融合更多是以数字化驱动的融合应用，主要涉及融合过程中产生的过程性、伴随式数据的采集、整理、清洗、分析等技术。相较于纸质化流程并没有本质差异，仅仅再现了纸质化服务过程，效率提升不明显。
相较于传统融合，智慧融合转型注重数据智能化处理与应用驱动，让数据多“跑路”，达到“一网通、一键办”的流程再造效果。数据智能化处理强调大数据“提炼”出来的价值，突出数据的适用化。而数据的智能化应用驱动是融合关键，在应用过程中，关键技术主要依赖于教育数据中台(教育数据汇聚中心)和智能分析引擎。其中，教育数据中台具体包括底层数据环境、教育数据中心、数据治理机制和安全管理机制等，以实现教育数据的规范统一、互通融合与开放共享。以教育数据中台为支撑、以智能分析引擎为驱动，促进智慧教育各系统的深度融合，驱动学习、教育、管理、评价等智慧融合核心业务的结构重塑，实现智慧融合转型。
(四)智慧人才：从知识智力化向知识智慧化转型
人是教育的中心，也是教育的目的[23]。当教育智慧化的融合全方位服务于个体时，最终目的指向智慧人才的培养，而智慧人才是指在知识、技能、思维和品性等多方面协调发展的综合型人才[24]。智慧人才转型主要体现在人才评价标准的转变上，人才评价的标准关乎智慧教育的目标是否达成。从冰山模型[25](如图3所示)可以看出智慧人才培育评价之难。
图3 智慧人才评价难度
传统人才评价主要对“冰山”以上易于观察和测量的知识和技能进行评价，即对智力的测评；
而“冰山”以下非智力因素如思维和品性则较难观测。传统人才评价以学业成绩为代表性指标的评价权重较大，过多强调知识的传授、技能的训练，忽视对人才品性养成、创新思维的关注。而伴随大数据技术的推广与应用，事物的可量化程度和范围空前推进，智慧人才评价在教育活动监测上呈现时间维的连续性、空间维的全域性和价值维的多元性[26]，从而可以对包含品性、能力等非智力因素的评价指标进行研究和设计，促进人的全面发展，以实现智慧人才培育的知识智力化向知识智慧化转型。
为了实现智慧教育转型在区域实践层面的落地，以生态学理论为指导，分别对智慧教育的智慧环境、智慧素养、智慧融合和智慧人才四个层次提出有效的实践路径，体现智慧教育的特点，即各层次通过相互运转达到动态平衡的状态。
(一)落实环境平台建设，打造沉浸生态化的智慧环境
智慧环境要想达到沉浸生态化育人效果，从物理支撑到数据采集再到资源和工具的提供，需要一体化考量，以实现教育数据无缝共享并支持教学、生活、治理、研训、评价等教育业务的高效开展，主要包括智慧教育云平台、智慧大数据平台、智慧教育资源服务平台的建设。
1.智慧教育云平台建设
图4 智慧教育云平台建设
2.智慧大数据平台建设
在云平台基础上构建的教育大数据平台，用于动态采集教育大数据并进行分析，如图5所示。该平台主要包括数据源层、数据准备层、数据接入管理层、 数据存储共享层、数据接口层以及数据应用层六个层次。下接云平台，承接基础数据信息的存储处理等工作；
上连资源平台，承接应用数据信息的存储处理等工作。大数据平台首先要有一套完整、精准、科学的学习大数据采集方法或标准，并基于该方法动态采集学习者的学习大数据。基于大规模学习者的学习大数据，通过深度学习方法，挖掘群体学习者的共性特征，并基于群体学习者学习大数据不断地迭代优化共性学习特征。在此基础上，再根据学习者个体学习大数据，递进式迭代挖掘和优化学习者个性画像。其次，依据知识与能力图谱，基于学习者共性特征、学习大数据和学习者画像，动态规划共性学习路径集，并按照每条路径的实际需要迭代构建和优化学习支撑资源。学习路径集及相应的学习支撑资源，统称为学习路网。再次，基于学习者学习大数据、学习者个性画像和智慧学习路网，依据所规划的共性学习路径，引导学习者完成个性化学习活动。在此基础上，逐步迭代创建和优化学习者个性化学习路径，进一步提升个性化学习品质。最后，基于学习者学习结果和过程大数据，迭代构建学习者个性化知识与能力图谱，为进一步学习明确方向。
图5 智慧大数据平台建设
3.智慧教育资源服务平台建设
智慧教育云平台和智慧大数据平台完成了基础数据采集，精准获得智慧学习者的学习结果和过程两方面的数据，而能否根据智慧学习者的实际需求和个性特征，智能引导学习者走适合自己的学习路径，则取决于智慧教育资源服务平台的建设。目前，各省市政府缺少资源公共服务平台对区域优质教学资源进行汇聚共享和使用期间过程性伴随式数据的采集和分析，缺乏与智慧教育应用相匹配的数据采集分析模型，不能做到基于数据驱动的智慧教学、基于数据的现代化教育治理以及基于数据的其他智慧应用。由此，可遵循“四中心一驱动一模式”的建设原则搭建智慧教育资源服务平台，如图6所示。“四中心”即以学习者、服务、数据和体验为中心。“一驱动”是平台通过数智化驱动，借助于大数据技术实现资源的精准化建设、适应性的资源推送以及资源的智能分类与动态聚合，促进数字教育资源生态的持续进化。“一模式”即UPOGC模式，是指由UGC(user generated content)模式、PGC(professional generated content)模式、OGC(occupationally generated content)模式组成的多元化资源建设模式。UGC模式指用户生产内容，在智慧教育中代表智慧学习者的生产内容；
PGC模式指专业生产内容，即智慧教育者的生产内容；
OGC模式指品牌生产内容，表示有一定知识和专业背景的行业人士的生产内容，即智慧参与者的生产内容。通过多元化的生产内容方创生知识共建资源公共服务平台，体现了以服务、数据和体验为中心并最终为学习者个性化服务的需求导向，同时体现了智慧教育中人的生产者和消费者的二元属性。
图6 智慧教育资源服务平台建设思路图
以智慧融合的智慧治理为例，目前我国的教育管理信息化已经走在了教学信息化的前面。然而，教育管理信息化体系仍有待完善，智能化水平有待提升。频繁的数据录入、导出、统计、更新、报表制作等大多数管理工作仍需要“人工”完成。对教育数据的使用多限于简单的统计分析，未对教育数据进行深度挖掘。为了提升教育管理的智慧水平，使教育管理从“人管电控”走向智能管控，需要建设统一的智慧管理云平台，对外界需求进行智能处理，提供资源配置、数据集成、信息管理、运行状态监控、教育质量监测等业务支持，实现教育的智能决策、可视化管控、安全预警和远程督导。
(二)确立素养提升路线，渐进发展物人协同化的智慧素养
智慧教育在人机协同背景下，对人的智慧素养提出了更高要求。为提升素养满足智慧人才的培养，可根据支持其素养发展的智慧环境的层次划分，相应地也对智慧素养的提升路线进行层次划分，达到渐进发展、逐步提升。
智慧素养包括“物—理”认知素养、“物—物”协作素养、“物—人”协同素养三个层次[11]。基于此，智慧素养提升路线也分三步走，如图7所示。
图7 智慧素养的提升路线层次图
在智慧环境的平面化建设阶段，智慧素养注重“物—理”认知素养，注重培养对环境的认知理解能力。主要包含两个层面的认知：一是对环境的硬件和软件等“物质”层面的认知；
二是对环境所涉及的信息技术概念、原理、理论、方法等“理”方面的认知，其中“理”的层次包含数据、技术、环境以及价值认同等方面。
在智慧环境的多维立体空间建设阶段，智慧素养强调“物—物”协作素养，注重环境协同应用能力的培养。伴随智慧环境大数据和资源平台的建设，智慧环境支撑的业务链拓展对智慧素养要求提升。这一层次的智慧素养强调多维度业务链的合作与交流，需要个体整合环境并合理利用资源协调各方的协作能力，不仅包含与人的协作，还包含与机器的合作。
在智慧环境的沉浸生态化建设阶段，智慧素养强调“物—人”融合素养，强调“人”对智慧环境这种“物”的协调驾驭能力。在此阶段，智慧素养强调人与环境的融合创新，其核心特征表现为培养数据的敏感性，如智慧教育者将教育教学中产生的数据处理结果应用于指导教学实践，以提升教学成效。智慧教育者得以在教学中用数据说话、用数据发现、用数据决策、用数据评估、用数据管理、用数据反思，最终指向用数据融合创新改进智慧融合。物人融合关键在于人，只有人充分认识到物人协同的重要性和必要性，主动学习相关知识技能，正确处理人机关系，培养人机协同能力，才能真正发挥物人协同效用。
(三)厘清融合应用场景，创设服务教育全生态的智慧融合
智慧环境的支撑与智慧素养的手段都需要通过实践检验，智慧融合强调多维角度实现智慧教育的全域发展，其中智慧融合主要包含生活、治理、教学、研训和评价等多方面内容，如图8所示。
图8 智慧融合场景内容
1.智慧生活虚拟化
智慧生活是人在具有一定智慧素养的基础上将智慧教育场景融入日常生活。这一方面包括具有智慧素养的“人”与智慧环境的“物”之间的协调，即人对教育场景的实际运用，如智慧活动场景、智慧实践基地、智慧校园生活、智慧城市社会生活、家庭生活等；
另一方面包括在特定的智慧环境下人与“人”之间的相互影响，即智慧生活虚拟化，如虚拟社交、虚拟导师、虚拟学伴、虚拟助手等。生活虚拟化的重点在于人与虚拟体的关系等同于人与自己的关系，通过行为交互反映个体自我道德认知的水平，并通过与虚拟体的交互实现人与“人”之间的情感交流和智慧品性养成。
2.智慧治理现代化
教育治理既是构建智慧教育的基础，也是促进整个教育系统平衡高效和良性运行的关键，主要涉及管理和决策两个方面。智慧治理指通过智慧治理云平台，对外界需求进行智能处理，为教育治理提供资源配置、数据集成、信息管理、运行状态监控、教育质量监测等业务支持，为用户提供个性化、便捷化服务。以浙江省教育基础数据库和浙江省教育数据中心为例，围绕教师专业发展建成教师培训管理平台，每位教师可自主登录平台，根据专业发展需求选择适合自己的培训内容、时间和地点，从而实现教育精准管理和科学决策。
3.智慧教学适性化
智慧教学作为课堂教学改革的抓手，相较于传统教学，智慧教学是指拥有智慧素养的人通过智慧环境，运用教育信息化改革的方式，突破时空限制，匹配学习者、教学者、学校的特点进行适性化教学。智慧教育依靠数智化的主动智能服务，将传统依靠记忆、经验判断的小数据，转为可供分析的教育大数据，并在教育数据要素流通中，通过教育数据辅助教育管理和教学活动的决策[9]，提升教师的差异化教、学生的个性化学以及学校的规模化做。“差异化教”是针对教师，技术侧重“人机共教”；
“个性化学”是针对学生，技术突出“人机帮学”。在此基础上，“规模化做”可以说是智慧教学得以重新发现班级授课的价值。“规模化做”针对教学活动而言，包括两层含义：一是教学内容方面具有共同性；
二是技术方面，因云计算平台、大数据平台、传感网等新一代信息技术天然具备大规模实施特征，使教师可以因班施教，达到教学精准化。
4.智慧研训课题化
智慧研训主要集中于教师专业发展，通过课题引领课程与课堂教学的发展与改革。这种教研模式以数据智能为技术手段，主要以课堂和课程的问题解决为驱动力，以培养研究型教师为发展方向。中小学教师日常工作繁重、时间少的工作特点决定了大部分教师的发展渠道必须与日常工作相融合，“以亟待解决的教育教学问题作为发展的驱动可以很好地实现‘在解决工作问题中学习提高，在提高中实现个体发展’的目的”[27]68。
5.智慧评价全息化
随着智慧环境的完善与智慧素养的提升，关于学习者的学习行为和结果的数据将越来越丰富，并且整个教育生态包括智慧生活、智慧治理、智慧研训等数据都将越来越丰富。智慧评价全息化是对整个智慧教育多层次多维度的评价，主要包括横向全要素评价和纵向全流程评价。一方面，全要素评价反映智慧教育各个业务的系统性评价，应用科学模型进行分析并深度挖掘数据，做出最终的科学评估，实现以评促学、以评促教、以评促管。另一方面，全流程评价注重各个维度的评价，不仅关注教育目标达成，还强调知识学习过程的及时反馈。以教学为例，充分利用大数据、云计算等先进技术，实现课前、课中、课后的全流程全时空数据持续采集，从而实现数据的全生命周期性评价。
(四)明确多元人才类型，构建生态化智慧人才生长模型
1.智慧人才生长模型
智慧教育注重环境对个体的沉浸式影响，智慧人才发展路线[24](如图9所示)较清晰地阐明了学与做的关系以及发展路径，在此基础上构建智慧人才生长模型(如图10所示)，以此强调“智慧环境”的空间支撑作用。智慧人才长于此、成于此，更能体现受社会环境——文化的潜移默化影响。智慧人才的“学”与“做”并非线性无重复地成长，而是呈螺旋式上升，随着吸收、模仿和内省能力的增强，个体思维和创造的比重增加，受到环境影响的程度就会相应减弱。
2.智慧人才生态类型
从终身学习角度来说，人人皆是“学习者”。为了明晰智慧教育各部分功能与运转机制，根据各自属性的不同，将智慧人才分为智慧教育者、智慧学习者和智慧参与者三种类型，以明确各自的侧重发展方向，实现创新智慧人才培养模式。
(1)智慧教育者。在智慧教育人才生态类型中，教师本身有必要作为智慧人才来培养。一方面，教师需要合理利用智慧教育技术提升教学效能、调适教学策略、选择教学评价和实施精准教学；
另一方面，要特别关注教师与学生的交往，以及对学生主体和个体潜能的理解和挖掘，在教学过程中实现教学相长。具体途径可通过课堂、课程、课题的三课联动，围绕课堂、课程和课题之间的联系组织教学、教研和资源开发等工作，并与智慧教育紧密结合，具体实施可先从区域学校进行推荐、遴选和培育，逐步探索一条可复制、可推广的智慧教育者培养模式。
(2)智慧学习者。智慧学习者的培养是智慧人才培养的核心目标。智慧教育的学习者区别于传统学习者的特征在于，学习者本身就是“网络原住民”——这些互联网时代的学习者一直浸润在信息技术中。与传统学习者不同，这些学习者乐于接受新技术，能较好地适应新技术并从虚拟现实世界中整合新功能。在智慧环境中，学习者自主充分地利用恰当的技术、资源、环境与方法，科学地选择知识性和实践性的内容进行有效学习、高效学习、创新学习以及创造学习，并在学习过程中充分实现价值观、行动、思维和创造的有机结合与持续提升。
(3)智慧参与者。智慧人才的培养，不仅需要学校自身的变革，而且需要多方合作共育，诸如智慧教学培训机构、产品开发者、家庭社区等。以学校智慧教育资源平台为依托，大力推进线上线下一体、课内课外衔接的混合式教学。
随着时代和技术的不断发展，教育迭代是为了使教育不断走向智慧化。未来已来，将至已至，而目前智慧教育还无法满足多维度跨界融合、各要素生态链接、数据智慧化流转的需要，这也对智慧教育提出了转型要求。本文基于生态学理论设定了包含智慧环境、智慧素养、智慧融合和智慧人才的四个转型层次和实践路径。其中，智慧环境作为基础层，通过沉浸生态化环境的搭建为个体素养提升、融合实践、人才培养等方面提供平台支撑；
智慧素养作为技能层，匹配不同阶段环境建设，确定了连续不辍又相互渗透的素养提升路线；
智慧融合作为运用层，不仅能够检验智慧素养尤其是“物—人”协同素养的掌握实效，还能实现“人”与“物”在生活、教学、管理、评价等主流教育业务中的相互协调和适应；
智慧人才作为目标层，通过科学明确的目标导向，定制个性化服务促进个体全面发展，并最终作用于智慧环境的变革。由此形成的各层次相依而存的动态循环生态系统，通过系统的自我适应与自我进化，将实现信息技术与教育教学的深度融合，推动教育信息化区域协同发展并推进教育治理能力现代化。智慧教育是一项复杂而开放的系统工程，需要各方面的广泛参与和互动，以共同推进智慧教育的深化与转型。
