顧小清 王羽萱

[摘? ?要] 伴隨著數(shù)據(jù)要素價值的凸顯，如何以教育數(shù)據(jù)的有效治理，充分發(fā)揮數(shù)智驅(qū)動教育變革的強大潛力，成為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵所在。在智能教育大腦的隱喻下，學習技術(shù)系統(tǒng)依托于充當“數(shù)智大腦”角色的核心構(gòu)件，搭建“數(shù)據(jù)組織—數(shù)據(jù)建模—數(shù)據(jù)分析”的教育數(shù)據(jù)治理通路，深度挖掘并最大化釋放教育數(shù)據(jù)價值。基于此，文章以數(shù)據(jù)為主線重塑新一代學習技術(shù)系統(tǒng)框架，并以學習操作系統(tǒng)作為核心構(gòu)件的隱喻，從“為何”“是何”及“如何”三個方面深度闡釋其來源、內(nèi)涵與體系架構(gòu)，聚焦于數(shù)智動能的系統(tǒng)實現(xiàn)。同時，基于團隊研發(fā)的“數(shù)智大腦”平臺，文章以案例故事的形式描繪其在學校教育中的多元化使用場景，展現(xiàn)出以學習操作系統(tǒng)構(gòu)建的數(shù)智動能的強大應(yīng)用潛力，以期為數(shù)智驅(qū)動教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供全新的視角和思路。

[關(guān)鍵詞] 學習操作系統(tǒng)； 學習技術(shù)系統(tǒng)； 數(shù)智動能； 數(shù)智大腦； 教育數(shù)據(jù)治理

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 顧小清（1969—），女，江蘇蘇州人。教授，博士，主要從事人工智能教育、學習科學與技術(shù)設(shè)計、技術(shù)支持的教學創(chuàng)新研究。E-mail：xqgu@ses.ecnu.edu.cn。

一、問題的提出

教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型是教育適應(yīng)數(shù)字時代發(fā)展的必然趨勢[1]。通過構(gòu)建“學習者中心”的學習范式，數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動教育模式從標準化向個性化、智能化的方向演進。在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，以人工智能為代表的新一代數(shù)字技術(shù)在教育領(lǐng)域的滲透，推動了學習技術(shù)系統(tǒng)（Learning Technology System，簡稱LTS）的革新。作為闡釋技術(shù)介入教育的概念模型，LTS從系統(tǒng)層面抽象了技術(shù)介入教育的核心要素及其相互關(guān)系。伴隨教育場景中技術(shù)應(yīng)用的普及，教育領(lǐng)域積累了體量龐大且潛藏巨大價值的教育大數(shù)據(jù)。教育數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜度的日益增長，使學習環(huán)境中各要素間的交互過程極大地體現(xiàn)為數(shù)據(jù)的流向，促使數(shù)據(jù)成為新一代LTS的核心要素之一[2]。如何有效利用和充分發(fā)揮這些龐大數(shù)據(jù)的潛能，成為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型亟待解決的關(guān)鍵問題[3]。

教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中數(shù)據(jù)賦能的挑戰(zhàn)，核心是如何通過高效的數(shù)據(jù)治理和先進的智能算法實現(xiàn)“數(shù)智化”[4]。其中，如何對數(shù)據(jù)進行有效治理是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量[5]，從而用好智能算法以實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能的重要前提。教育數(shù)據(jù)治理目前仍然面臨諸多現(xiàn)實瓶頸，包括因應(yīng)用割裂導致的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與共享的問題[6]、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與具體教學業(yè)務(wù)過于耦合導致的數(shù)據(jù)服務(wù)難以拓展的問題[7]、教育領(lǐng)域中數(shù)據(jù)語義與情境缺失導致的數(shù)據(jù)質(zhì)量低下的問題[5]、學習分析過于依賴智能算法而導致的可解釋性低甚至“意義混亂”的數(shù)據(jù)分析與解釋問題[8]等?？傮w而言，教育數(shù)據(jù)治理面臨的問題可概括為三類：數(shù)據(jù)孤島（Data Isolated Island）、語義缺失（Lack of Data Semantics）與意義混亂（Confusion of Data Meaning）。

為了充分發(fā)揮數(shù)智驅(qū)動的效能，必須從系統(tǒng)層面著手，解決數(shù)字時代愈發(fā)復(fù)雜的數(shù)據(jù)治理問題。因此，基于數(shù)據(jù)這一核心要素，LTS需要重新審視以數(shù)據(jù)流動為線索的要素間的交互關(guān)系，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為紐帶的新一代LTS。為此，本研究基于“以數(shù)據(jù)為主線”的全新視角，提出了新一代LTS架構(gòu)，并構(gòu)建了實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)共享、理解和分析需求的核心功能[2]。借鑒計算機操作系統(tǒng)的基本原理，本研究將新一代LTS的核心構(gòu)件隱喻為“學習操作系統(tǒng)”（Learning Operating System，簡稱LOS）。在智能時代，如何以學習操作系統(tǒng)重塑LTS的數(shù)據(jù)治理模式，推動數(shù)智驅(qū)動的大規(guī)模個性化教育的實現(xiàn)，是教育數(shù)據(jù)治理所面臨的迫切問題，也是實現(xiàn)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵所在。

二、新一代學習技術(shù)系統(tǒng)需要數(shù)智動能

（一）以數(shù)據(jù)為主線的新一代學習技術(shù)系統(tǒng)框架

第一代LTS體系結(jié)構(gòu)，如圖1所示[9]。這一架構(gòu)將技術(shù)介入的學習抽象為技術(shù)作為中介的學習者、指導者、學習資源等要素的交互模型。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展以及人工智能和教育的深度融合，技術(shù)作為中介的學習時空不斷拓展，新興的教育應(yīng)用迅速增長，孕育出在線教育等多元的學習樣態(tài)，聯(lián)通主義成為理解學習的新的理論視角。在這一過程中，LTS中各要素的關(guān)系不再停留于單一維度，而是拓展至跨系統(tǒng)、跨應(yīng)用、跨場景的多維學習時空。作為多維學習時空中LTS的聯(lián)通紐帶的，正是數(shù)據(jù)。

學習科學與學習技術(shù)從不同視角打破了學習作為單維度知識傳遞的局限。伴隨學習環(huán)境中技術(shù)的豐富與普及，LTS不再是單一知識維度的媒體傳輸，而是以數(shù)據(jù)為紐帶連接起來的多源輸入和輸出。在此過程中，數(shù)據(jù)不僅發(fā)揮著多維時空中信息紐帶的作用，還是激活智能技術(shù)應(yīng)用潛能的關(guān)鍵資源。然而，原始數(shù)據(jù)本身并不具備價值[3]。數(shù)據(jù)智能潛力的發(fā)揮，首先需要形成數(shù)據(jù)采集、處理、融合、分析、應(yīng)用的通路。進一步地，教育數(shù)據(jù)的價值蘊藏于學習的本質(zhì)之中，而數(shù)據(jù)在學習層面的語義理解與深度分析所依賴的是數(shù)智動能，也可用“智能教育大腦”來隱喻[10]。

數(shù)智動能是LTS的核心驅(qū)動力。在以數(shù)據(jù)為紐帶連接的LTS中，這一動能的實現(xiàn)，體現(xiàn)為通過教育數(shù)據(jù)治理實現(xiàn)數(shù)智化的功能。因此，LTS架構(gòu)中必然需要一個實現(xiàn)數(shù)智動能的核心構(gòu)件。作為系統(tǒng)中樞，這一構(gòu)件負責協(xié)調(diào)與整合系統(tǒng)數(shù)據(jù)，深度挖掘數(shù)據(jù)價值以有效推動數(shù)智動能的實現(xiàn)。在目前的LTS架構(gòu)中，雖然其實現(xiàn)的功能有“智能教育大腦”這樣的隱喻，但是為進一步明確其內(nèi)在機理，本研究借由計算機系統(tǒng)，將這一具備數(shù)智驅(qū)動力的核心構(gòu)件隱喻為“學習操作系統(tǒng)”。作為類比的，正是計算機系統(tǒng)中連接底層硬件和常規(guī)應(yīng)用軟件的“操作系統(tǒng)”。作為計算機系統(tǒng)的核心，“操作系統(tǒng)”發(fā)揮著高效管理存儲器、運算器、控制器等復(fù)雜組件并簡化其使用的功能[11]。

基于上述思路，以數(shù)據(jù)為主線構(gòu)建新一代LTS的概念模型（如圖2所示）。該模型是對第一代LTS單一知識傳輸?shù)牧Ⅲw化拓展，體現(xiàn)出以數(shù)據(jù)為紐帶，實現(xiàn)跨場景、跨平臺、跨時空的LTS的統(tǒng)整。在這一模型中，數(shù)據(jù)不僅僅是信息的載體，更是作為關(guān)聯(lián)跨場景學習活動的紐帶，以學習者、指導者、學習資源、學習工具與環(huán)境等系統(tǒng)要素為數(shù)據(jù)主體，建立軟硬件一體、線上線下一體、虛實一體的二代LTS。在此基礎(chǔ)上，LTS中的“學習操作系統(tǒng)”這一關(guān)鍵內(nèi)核，通過數(shù)據(jù)的組織、建模和分析以實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)的有效管理和價值挖掘，從而為整個系統(tǒng)提供數(shù)智動能。

（二）數(shù)智大腦隱喻下學習操作系統(tǒng)的內(nèi)涵解析

在“智能教育大腦”的隱喻下，LTS匯集數(shù)據(jù)，使之產(chǎn)生數(shù)智動能，并牽引跨場景數(shù)智驅(qū)動的學習。就其本質(zhì)而言，“智能教育大腦”是具備強大數(shù)據(jù)綜合處理與決策能力的海量模型、算法與智能技術(shù)的融合體[10]，也可被簡稱為“數(shù)智大腦”。在LTS中，居于數(shù)據(jù)治理中樞，并為系統(tǒng)提供“數(shù)智大腦”智能動力的，正是學習操作系統(tǒng)這一核心構(gòu)件。

以計算機操作系統(tǒng)為類比，胡海明等于2008年首次提出了學習操作系統(tǒng)的概念，將其定義為一般操作系統(tǒng)的內(nèi)核與學習支持服務(wù)的直接融合[12]。這一概念的創(chuàng)立在學習領(lǐng)域具有創(chuàng)新性，但是受限于彼時的技術(shù)條件，這一概念止步于理論層面的探討。國際上，為解決傳統(tǒng)LTS中功能繁復(fù)、環(huán)境靈活性不足、數(shù)據(jù)共享受限等問題，美國高等教育信息化協(xié)會（EDUCAUSE）也曾提出一種樂高式（Lego Approach）的搭建方法，以實現(xiàn)定制化、模塊化的學習系統(tǒng)，稱為LearningOS[13]。雖然LearningOS在名稱上體現(xiàn)為操作系統(tǒng)，但更像是一個關(guān)注教育應(yīng)用間的靈活接入和互操作性的LTS，并未從本質(zhì)上體現(xiàn)“操作系統(tǒng)”的內(nèi)涵。

基于此，本研究通過與計算機系統(tǒng)的對比和映射（如圖3所示），闡釋學習操作系統(tǒng)在LTS中的定位與功能。LTS集成了學習者、學習工具和學習資源等多種要素，可以類比為教育領(lǐng)域的“計算機系統(tǒng)”。在計算機系統(tǒng)中，操作系統(tǒng)作為中間層，承擔管理和協(xié)調(diào)硬件與軟件間交互的職責；類似地，學習操作系統(tǒng)在LTS中居于核心位置，負責整合和協(xié)調(diào)學習應(yīng)用與學習領(lǐng)域其他要素的互動，具有和“操作系統(tǒng)”相似的作用。

在LTS中，學習操作系統(tǒng)通過搭建以數(shù)據(jù)為主線的系統(tǒng)通路，將數(shù)據(jù)相關(guān)的模型、算法和智能技術(shù)納入系統(tǒng)核心架構(gòu)?；凇皵?shù)據(jù)組織—數(shù)據(jù)建模—數(shù)據(jù)分析”的技術(shù)路徑，學習操作系統(tǒng)能夠有效實現(xiàn)教育領(lǐng)域中的復(fù)雜、多源、大規(guī)模教育數(shù)據(jù)的整合、理解與分析。其目標在于通過這一系列的數(shù)據(jù)處理流程，有效應(yīng)對教育數(shù)據(jù)治理中遇到的數(shù)據(jù)孤島、語義缺失和意義混亂等問題，以此賦予LTS數(shù)智動能。

三、以學習操作系統(tǒng)實現(xiàn)LTS數(shù)智動能

（一）學習操作系統(tǒng)的核心功能

學習操作系統(tǒng)這一隱喻，展現(xiàn)了新一代LTS實現(xiàn)數(shù)智動能的關(guān)鍵所在。類似于計算機操作系統(tǒng)作為硬件與應(yīng)用程序之間“承上啟下”的中間層，學習操作系統(tǒng)在LTS中居于核心地位，以協(xié)調(diào)學習應(yīng)用和學習領(lǐng)域中其他要素的關(guān)系。進而言之，將學習操作系統(tǒng)與計算機操作系統(tǒng)相類比，其底層邏輯在于，教育的數(shù)智化實現(xiàn)具有和計算機操作系統(tǒng)一樣的復(fù)雜性管理需求。

計算機系統(tǒng)為了應(yīng)對底層硬件的復(fù)雜性，并為上層的應(yīng)用程序提供簡潔、高效的信息管理方式，從三個層次設(shè)計了操作系統(tǒng)功能：（1）將底層復(fù)雜的硬件細節(jié)映射為用戶和程序員可直接操作的抽象概念（如文件、內(nèi)存和進程等），提供更易于理解和便于管理的計算機模型。（2）為了實現(xiàn)對抽象概念的基本操作，提供了管理復(fù)雜系統(tǒng)的各個部分的功能，如處理器管理、文件管理等。（3）作為應(yīng)用程序和計算機硬件的中介，將計算機資源及基本管理功能以用戶接口的方式提供給應(yīng)用程序，以支持程序的有序運轉(zhuǎn)。通過這三層功能設(shè)計，操作系統(tǒng)能夠搭建起計算機硬件和應(yīng)用程序之間的橋梁，為整個計算機系統(tǒng)的高效運轉(zhuǎn)提供核心動能。

從類比的視角來看，學習操作系統(tǒng)具有與計算機操作系統(tǒng)相對應(yīng)的三個功能層次，以此實現(xiàn)對教育數(shù)據(jù)的有效治理，為LTS提供數(shù)智動能，其功能結(jié)構(gòu)如圖4所示。在抽象概念層，學習操作系統(tǒng)從學習領(lǐng)域中提取出核心概念（如學生、教師等），并構(gòu)建一個簡化的領(lǐng)域模型，這有助于將復(fù)雜的教育過程轉(zhuǎn)換成易于管理和操作的基本元素。在抽象概念的管理層，學習操作系統(tǒng)通過包括學生管理、教師管理在內(nèi)的各種模塊，管理這些抽象概念及其之間的交互關(guān)系。在用戶接口層，學習操作系統(tǒng)通過各類接口（如數(shù)據(jù)接口、程序接口），為學習應(yīng)用和終端用戶提供訪問和操作系統(tǒng)中數(shù)據(jù)資源及功能的便捷渠道。

值得注意的是，在計算機操作系統(tǒng)和學習操作系統(tǒng)中，抽象概念均通過“數(shù)據(jù)化”的方式進行表現(xiàn)和管理。這說明無論是處理器的運行狀態(tài)、文件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，還是學生的學習狀態(tài)、教學資源的分配，都被轉(zhuǎn)化為可管理和可操作的數(shù)據(jù)集。在這一過程中，對抽象概念的管理實際上轉(zhuǎn)化為對數(shù)據(jù)流的管理，二者實為一體兩面。這不僅體現(xiàn)了“以數(shù)據(jù)為主線”重構(gòu)LTS架構(gòu)的合理性與必要性，也從側(cè)面印證了數(shù)據(jù)治理對保證系統(tǒng)高效運轉(zhuǎn)、發(fā)揮系統(tǒng)動能的重要性。

（二）學習操作系統(tǒng)的構(gòu)成

面對教育數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)實挑戰(zhàn)，本研究團隊打造了“數(shù)智大腦”，它兼具數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)規(guī)范、數(shù)據(jù)診斷和資源管理等基本功能，是產(chǎn)生數(shù)據(jù)智能的核心所在[10]。在以數(shù)智動能為驅(qū)動力的新一代LTS中，正是學習操作系統(tǒng)實現(xiàn)了“數(shù)智大腦”功能。具體而言，學習操作系統(tǒng)通過構(gòu)建教育領(lǐng)域模型、數(shù)據(jù)接口與結(jié)構(gòu)標準以及融合數(shù)據(jù)分析方法，針對性地解決數(shù)據(jù)共享、規(guī)范和分析環(huán)節(jié)的現(xiàn)存問題，從而使學習操作系統(tǒng)能深入挖掘教育數(shù)據(jù)價值，為LTS提供數(shù)智動能。

1. 領(lǐng)域本體與知識建模：數(shù)智動能的理論支柱

正如人腦的智能根植于知識和理論的積累，“數(shù)智大腦”以教育領(lǐng)域的知識模型、學生模型和教師模型作為挖掘數(shù)據(jù)智能的“知識積累”，以支持教育數(shù)據(jù)的有效治理與智能分析[10]。為了讓學習操作系統(tǒng)發(fā)揮“數(shù)智大腦”的功能，系統(tǒng)在領(lǐng)域驅(qū)動建模的思想指導下，對教育領(lǐng)域中基礎(chǔ)且本質(zhì)的活動實體、知識實體、工具中介及其間的關(guān)系等進行抽象，并構(gòu)建了教育領(lǐng)域模型，作為學習操作系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)智動能的理論支柱。

領(lǐng)域驅(qū)動的思想最早由Evans等人在領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計（Domain-Driven Design，簡稱DDD）的軟件開發(fā)方法中提出[14]。這一思想的精髓在于為特定業(yè)務(wù)或?qū)W科領(lǐng)域的知識和活動提供一種抽象的表現(xiàn)形式，以應(yīng)對軟件開發(fā)中業(yè)務(wù)領(lǐng)域的復(fù)雜性。在領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計中，領(lǐng)域模型體現(xiàn)了專家對該領(lǐng)域的深入理解，構(gòu)成軟件設(shè)計的核心。其涵蓋業(yè)務(wù)領(lǐng)域的關(guān)鍵概念、規(guī)則以及這些概念之間的關(guān)系，包括實體（Entities）、值對象（Value Objects）、領(lǐng)域事件（Domain Events）和規(guī)范（Specifications）等要素。

基于領(lǐng)域驅(qū)動思想構(gòu)建的教育領(lǐng)域模型，包括由學生、教師、課程等多元主體及其屬性構(gòu)成的領(lǐng)域本體模型，以及大量知識元組成的領(lǐng)域知識模型。前者對教育領(lǐng)域內(nèi)復(fù)雜要素及其關(guān)系進行抽象與刻畫，后者則涵蓋了教育領(lǐng)域內(nèi)知識、概念和素養(yǎng)等不同類型的知識元，二者各有側(cè)重，共同組成學習操作系統(tǒng)的理論支撐。本體模型中，教育領(lǐng)域被劃分為四個基本要素：實體、屬性、關(guān)系和情境。實體包含學生、教師、媒介等；屬性描述了這些實體的關(guān)鍵特征，如學生的學習投入和動機等；關(guān)系體現(xiàn)了各實體之間的互動，如學生間的協(xié)作或?qū)W生與媒介的互動等；情境則為這些關(guān)系提供了具體的語境，包括學習材料、場域和時間等信息。領(lǐng)域知識模型則是針對教育領(lǐng)域中“學習內(nèi)容”相關(guān)的知識點、大概念等廣義的知識實體進行建模并結(jié)構(gòu)化表征的結(jié)果。

2. 教育數(shù)據(jù)標準與集成：數(shù)智動能的數(shù)據(jù)保障

“數(shù)智大腦”通過多元化的數(shù)據(jù)來源以及統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)交互規(guī)則，推動數(shù)據(jù)治理的高效運轉(zhuǎn)，確保教育數(shù)據(jù)的質(zhì)量和適用性[10]。在學習操作系統(tǒng)中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯聚和統(tǒng)一化管理，要求建立符合語義互操作性的教育數(shù)據(jù)描述和通信結(jié)構(gòu)，以保證系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)的高質(zhì)量供應(yīng)。語義互操作性強調(diào)從訪問和意義兩個層面上彌合信息系統(tǒng)之間的差異[15]：在訪問層面上，通過創(chuàng)建標準化接口跨越系統(tǒng)和組織的邊界，以松耦合的方式共享系統(tǒng)內(nèi)部服務(wù)；在意義層面上，則需要進一步構(gòu)建具有共同語義內(nèi)涵的數(shù)據(jù)標準來確保對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)達成意義一致性的理解。

在計算機操作系統(tǒng)中，應(yīng)用程序通過互操作的方式將分散在不同應(yīng)用中的數(shù)據(jù)存儲到操作系統(tǒng)的存儲器之中，既包括可共享的內(nèi)存區(qū)，也包括持久化存儲的硬盤，以此實現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀取、處理、共享與持久化。類似地，在學習操作系統(tǒng)中，上述功能是由各類數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)標準與數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)的。為了實現(xiàn)訪問層面的互操作，學習操作系統(tǒng)被設(shè)計為可以通過API與各種學習應(yīng)用工具進行集成和交互，由此實現(xiàn)各系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交換和功能擴展，確保學習環(huán)境的可定制性與擴展性。進一步地，為了達成數(shù)據(jù)理解的一致性，參照xAPI的“參與者—動作—對象”的數(shù)據(jù)規(guī)范[7]，學習操作系統(tǒng)采用“觀測對象—語義層次—數(shù)值指標”的格式來描述教育數(shù)據(jù)。這一教育數(shù)據(jù)格式尤其強調(diào)了數(shù)據(jù)語義層次的明晰，即要求在教育語境下對數(shù)據(jù)內(nèi)涵進行解釋。采用語義化的統(tǒng)一教育數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標準，不僅可以實現(xiàn)不同學習工具之間的數(shù)據(jù)通信和交換，還提高了數(shù)據(jù)的可讀性和可理解性。

3. 教育數(shù)據(jù)分析與診斷：數(shù)智動能的驅(qū)動引擎

“數(shù)智大腦”的核心機制在于利用數(shù)據(jù)診斷與智能決策，通過多渠道挖掘以發(fā)揮數(shù)據(jù)的賦能價值，從而為智能個性化學習提供支持[10]。在學習操作系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)診斷與智能決策功能的實現(xiàn)，依賴于“理論驅(qū)動”和“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的融合數(shù)據(jù)分析方法。采用融合數(shù)據(jù)分析方法得出的教育診斷結(jié)果，既具有科學性，同時也確保了更優(yōu)的教育可解釋性和應(yīng)用價值。

“理論驅(qū)動”方法基于教育理論建立聯(lián)結(jié)觀測指標與理論屬性的模型，并利用數(shù)據(jù)加以檢驗與求解[16]。其優(yōu)勢在于，能夠深入探究干預(yù)措施的效用及其背后的因果關(guān)系，從而為教育實踐提供更為深刻的見解和更加精確的指導；其局限則在于，難以處理未知變量以及大規(guī)模數(shù)據(jù)的建模復(fù)雜性。“數(shù)據(jù)驅(qū)動”方法以數(shù)據(jù)和算法為核心，能夠借助統(tǒng)計分析、大數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等手段，發(fā)現(xiàn)大規(guī)模教育數(shù)據(jù)中的關(guān)系模式并揭示潛在規(guī)律。但是，這種分析方法常被視為“黑箱”，因為它通常只關(guān)注輸入（干預(yù)）和輸出（結(jié)果），對于結(jié)果和干預(yù)間的聯(lián)系缺乏解釋，尤其是在理解復(fù)雜的認知心理因素方面表現(xiàn)不足[17-18]。

“理論驅(qū)動”與“數(shù)據(jù)驅(qū)動”兩者的結(jié)合可以實現(xiàn)優(yōu)勢互補。在納入分析的數(shù)據(jù)體量較小或者相關(guān)理論框架較為成熟的情況下，學習操作系統(tǒng)中的學習分析與診斷應(yīng)基于教育理論、學習科學理論進行，運用教育理論模型作為分析引擎。但是當教育數(shù)據(jù)體量巨大或理論本身不甚清晰的時候，采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動”分析方法，運用恰當?shù)臋C器學習和深度學習算法對于潛在變量間的關(guān)系模式、關(guān)聯(lián)規(guī)則進行挖掘，對于規(guī)律的探索同樣具有積極意義。值得強調(diào)的是，無論采取哪種數(shù)據(jù)分析方法，為了將學習分析由“黑盒”轉(zhuǎn)變?yōu)椤鞍缀小?，教育理論對于實現(xiàn)學習過程的深度診斷和可解釋性分析的作用均不容忽視[19]。理論的參與能夠有效提高數(shù)據(jù)分析的實際應(yīng)用價值，使分析結(jié)果不僅僅是針對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述，而且能夠提供有意義的洞見，以幫助教育者和學習者更好地理解和改進學習過程。

（三）學習操作系統(tǒng)的體系架構(gòu)

本研究團隊所構(gòu)建的“數(shù)智大腦”主要通過教育數(shù)據(jù)中樞、智能分析引擎、智能決策和實踐應(yīng)用等環(huán)節(jié)實現(xiàn)對教育數(shù)據(jù)的挖掘、分析、診斷和監(jiān)測，從而支持智能化、個性化的教育樣態(tài)[10]。這一技術(shù)路徑在學習操作系統(tǒng)中的實現(xiàn)，依賴于領(lǐng)域模型模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、學習分析模塊、集成服務(wù)模塊和數(shù)據(jù)交互模塊所組建的系統(tǒng)架構(gòu)（如圖5所示）。在學習操作系統(tǒng)的架構(gòu)中，每個模塊分別承載數(shù)據(jù)交換、匯聚、管理、分析等不同功能，并以數(shù)據(jù)的聯(lián)通共享為主線，共同促進數(shù)智動能的實現(xiàn)。

領(lǐng)域模型模塊作為領(lǐng)域設(shè)計驅(qū)動下的教育領(lǐng)域建模的成果，承擔著知識庫的重要責任，包含深度融合教育領(lǐng)域特征的領(lǐng)域本體模型、領(lǐng)域知識模型。領(lǐng)域模型模塊旨在以理論驅(qū)動的方式應(yīng)對教育數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性，為教育數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標準、教育理論模型等其他模塊的關(guān)鍵要素的構(gòu)建提供來自教育領(lǐng)域的理論支持。

數(shù)據(jù)管理模塊作為數(shù)據(jù)的中心樞紐，支持整個學習操作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，為其他模塊提供了可靠和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。它可以將教育數(shù)據(jù)進一步轉(zhuǎn)換為語義化和結(jié)構(gòu)化的教育數(shù)據(jù)，并具有數(shù)據(jù)存儲和管理功能。數(shù)據(jù)語義化和結(jié)構(gòu)化依賴于基于教育本體模型生成的領(lǐng)域數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標準。按照領(lǐng)域數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標準規(guī)定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，外部應(yīng)用接入的多源行為數(shù)據(jù)被統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化并賦予領(lǐng)域語義信息，例如，“學生在小組討論中的參與程度高”可以轉(zhuǎn)換為“學生實體—小組討論參與度—高”。經(jīng)歷了語義化和結(jié)構(gòu)化的教育數(shù)據(jù)將被存儲于以領(lǐng)域本體模型為數(shù)據(jù)庫藍圖設(shè)計的領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫中，并由上級的數(shù)據(jù)管理服務(wù)層提供數(shù)據(jù)的各種調(diào)用與管理功能。

學習分析模塊的主要用途是通過理論驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動的融合分析方法，實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)的分析與診斷。依據(jù)領(lǐng)域模型模塊提供的領(lǐng)域本體模型和教育知識圖譜，學習分析模塊具備了支撐理論驅(qū)動的基本信息，但是分析功能的進一步實現(xiàn)還有賴于教育理論模型庫、測量分析模型庫和量規(guī)指標庫的建立。教育理論模型庫的作用在于通過篩選和組合建立心理屬性的層次結(jié)構(gòu)，以此作為數(shù)據(jù)分析的理論依據(jù)。測量分析模型庫則依托數(shù)據(jù)挖掘算法，為數(shù)據(jù)分析提供合適的分析模型，如邏輯回歸、決策樹等。指標量規(guī)庫是對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行診斷的依據(jù)，對照量規(guī)中所描述的等級水平，可以為分析結(jié)果提供對應(yīng)程度的學習支持與診斷建議。

集成服務(wù)模塊通過API和其他集成技術(shù)，支持系統(tǒng)與外部學習工具的數(shù)據(jù)交換和功能整合。通過這一模塊，外部學習應(yīng)用可以獲得來自學習分析模塊的評價與診斷結(jié)果，為學習者提供針對性的學習支持服務(wù)。同時，這一模塊的靈活性和互操作性使得系統(tǒng)能夠無縫對接多樣化的學習資源和工具，從而擴展系統(tǒng)的應(yīng)用范圍。

數(shù)據(jù)交互模塊負責統(tǒng)籌管理學習操作系統(tǒng)與外部數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)流動。它通過數(shù)據(jù)接口處理來自不同學習工具和平臺的數(shù)據(jù)輸入和輸出，確保數(shù)據(jù)交換的順暢和一致性，為系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析和外部的數(shù)據(jù)發(fā)布提供支持。

四、數(shù)智驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景應(yīng)用

在以數(shù)據(jù)為主線的新一代LTS框架下，學習操作系統(tǒng)作為核心構(gòu)件，在搭建數(shù)據(jù)從采集、分析到反饋的閉環(huán)路徑的基礎(chǔ)上，進一步展現(xiàn)出數(shù)智動能對于教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強大驅(qū)動力。本研究團隊基于上述學習操作系統(tǒng)的設(shè)計構(gòu)想，開發(fā)出了聚焦于解決教育數(shù)據(jù)治理難題、發(fā)揮數(shù)智驅(qū)動力的“數(shù)智大腦”平臺，該平臺已被投入多所學校的教育實踐應(yīng)用中。作為智能教育向前邁出的一步，“數(shù)智大腦”平臺展現(xiàn)出了值得期待的實踐應(yīng)用潛力，拓寬了我們對數(shù)字化教育的未來展望。接下來，將通過一則校長視角下的案例故事，展現(xiàn)“數(shù)智大腦”平臺的學校使用場景及其預(yù)期效果，以期勾勒出數(shù)智驅(qū)動下教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的美好愿景。

踏著清晨的日光，劉校長匆匆走進了辦公室。隨后，她打開了電腦，照例登錄了“數(shù)智大腦”平臺，準備開始一天的工作。首先，她查閱了由“數(shù)智大腦”自動生成的學校日報，包括學生出勤情況、教師活動記錄和校園設(shè)施使用狀況等各方面的校園概況。報告中，劉校長注意到一些班級的出勤率低于常規(guī)，她決定與相關(guān)班主任進行溝通，了解具體情況。

快速瀏覽完學校日報后，劉校長參加了學校管理團隊的會議。在會議中，她利用“數(shù)智大腦”提供的動態(tài)數(shù)據(jù)視圖，展示了本學期學校的整體教學質(zhì)量和學生學習成效。數(shù)據(jù)顯示，雖然大部分科目表現(xiàn)良好，但是歷史和地理等科目的學習成效不佳?！皵?shù)智大腦”的分析模型不僅呈現(xiàn)了最終的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，還實現(xiàn)了數(shù)據(jù)來源的層層追溯。歷史和地理等科目的低學習成效在一定程度上源于學生對這些科目的學習興趣不足以及課堂互動的缺乏。進一步分析顯示，這些科目的教學方法相對傳統(tǒng)，缺乏足夠的互動和實踐環(huán)節(jié)，導致學生參與度不高。針對這一結(jié)果，“數(shù)智大腦”平臺同步呈現(xiàn)了優(yōu)化與提升教學方法的相關(guān)建議，如引入更多的小組討論、角色扮演等互動教學方法和實地考察活動，這些建議及數(shù)據(jù)分析結(jié)果被自動發(fā)送至相關(guān)任課教師的平臺端，作為教學優(yōu)化的參考。劉校長還建議設(shè)立定期的教學質(zhì)量評審會議，利用“數(shù)智大腦”平臺的數(shù)據(jù)追蹤功能，監(jiān)測并評估教學方法的調(diào)整是否有效提升了學生這些科目的學習成效。

上午的會議結(jié)束后，劉校長前往食堂用餐。用餐時，劉校長打開了“數(shù)智大腦”平臺的移動端，查看了食堂的運營數(shù)據(jù)。平臺的數(shù)據(jù)顯示了學生對食堂菜品的偏好、就餐高峰時間以及食品浪費情況等。劉校長注意到，根據(jù)回收食物的數(shù)量統(tǒng)計結(jié)果，食堂目前存在較為嚴重的食品浪費問題。通過“數(shù)智大腦”平臺的建議，她考慮與食堂管理團隊溝通，實施一些減少食物浪費的措施（如優(yōu)化菜品分量、增加關(guān)于食物浪費的宣傳教育等），鼓勵學生參與減少食物浪費的行動。

用完餐回到辦公室，劉校長發(fā)現(xiàn)“數(shù)智大腦”平臺提示她，根據(jù)新導入數(shù)據(jù)自動計算并生成的學生畫像分析報告有待查看。這些新數(shù)據(jù)來源多樣，有來自最近月考成績統(tǒng)計完成后從閱卷系統(tǒng)自動導入的學生學業(yè)成績，還包括課堂教學軟件提供的課堂參與情況數(shù)據(jù)，以及各項課外活動和社團活動的參與數(shù)據(jù)。作為智慧校園建設(shè)的成果，校園內(nèi)的軟硬件設(shè)備基本實現(xiàn)了萬物互聯(lián)。學生在教室、圖書館、操場、宿舍、食堂等校園各處發(fā)生的行為，都能夠被相應(yīng)的軟硬件設(shè)備捕捉與記錄，并且以數(shù)據(jù)流的形式被統(tǒng)一輸送至“數(shù)智大腦”平臺。這些數(shù)據(jù)為劉校長提供了一個全面而細致的校園生活刻畫，反映了學生在學業(yè)、社交互動、身體健康等多個方面的綜合表現(xiàn)。劉校長專注地查看了這些報告。通過數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)挖掘，她注意到，積極參與課外活動的學生在課堂上通常也更加活躍，說明可以鼓勵學生參與這些活動，以提升他們整體的學習體驗。同時，報告中還通過分析學生的學業(yè)成績和課堂參與情況，預(yù)測了下學期可能出現(xiàn)的學業(yè)風險區(qū)域。這些預(yù)測顯示，雖然大部分學生表現(xiàn)穩(wěn)定，但是有一小部分學生在數(shù)學和物理科目上可能會遇到困難。劉校長立刻決定，針對這些學生提早安排額外的輔導和支持，以預(yù)防潛在的學業(yè)挫折。

時間在查閱報告和記錄要點中飛速流逝著。當夕陽的余暉灑滿辦公室，劉校長關(guān)閉了電腦，準備離開。她對于今天的成果感到滿意，同時對未來充滿期待。在“數(shù)智大腦”平臺的支持下，她對于引領(lǐng)學校走向更加智能化和數(shù)智驅(qū)動的教育時代充滿信心。

面對數(shù)據(jù)治理難題，只有實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)的共融共享，才能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)在決策、預(yù)測、評估方面的功能[20]。在“數(shù)智大腦”平臺中，通過API接入，多樣化的學習應(yīng)用可以將多源教育數(shù)據(jù)自動導入平臺，這些數(shù)據(jù)在經(jīng)歷初步清洗、預(yù)處理后，將依據(jù)平臺規(guī)定的統(tǒng)一教育數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標準被處理為語義化、結(jié)構(gòu)化的教育數(shù)據(jù)并儲存于領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫中。依托學習分析模塊中的理論模型、測量分析模型和指標量規(guī)，教育理論和智能算法可以介入數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，充分挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)并進行預(yù)測，輸出具有可解釋性、可溯源性和高參考價值的分析報告（如圖6所示），從而為教育決策提供支持和建議。

五、結(jié)? ?語

在新一代數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展浪潮中，教育領(lǐng)域正經(jīng)歷一場前所未有的數(shù)字化變革。這種變革催生出對LTS的新需求，即數(shù)智驅(qū)動大規(guī)模個性化教育的實現(xiàn)。然而，數(shù)據(jù)智能的發(fā)揮面臨著一系列的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。例如：數(shù)據(jù)分布于不同的應(yīng)用和平臺間，形成“數(shù)據(jù)孤島”。缺少一致性的數(shù)據(jù)處理標準進一步加劇了數(shù)據(jù)的語義流失和解讀困難，這不僅削弱了數(shù)據(jù)的實用性，也使得學習分析和教育決策變得更為復(fù)雜。這些問題凸顯出教育數(shù)據(jù)有效治理的重要性，召喚著LTS朝“以數(shù)據(jù)為主線”的方向革新。

基于此，本研究構(gòu)建了以數(shù)據(jù)為主線的新一代LTS架構(gòu)，并借鑒計算機操作系統(tǒng)的設(shè)計原理，將其中實現(xiàn)“數(shù)智大腦”功能的核心構(gòu)件隱喻為“學習操作系統(tǒng)”。學習操作系統(tǒng)不僅能夠解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用中的局限，還為LTS的發(fā)展提供了一種全新的視角。學習操作系統(tǒng)中的多元模塊共同作用于數(shù)據(jù)資源的有效整合以形成標準化的教育數(shù)據(jù)處理流程，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分析結(jié)果的指導意義，從而為推動教育向更高效、智能和協(xié)同的方向發(fā)展提供數(shù)智動能。

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Constructing Data-Intelligence Drives for Digital Transformation in Education with Learning Operating Systems

GU Xiaoqing，? WANG Yuxuan

（Department of Educational Information Technology， East China Normal University， Shanghai 200062）

[Abstract] With the prominent value of data elements， how to give full play to the powerful potential of digital intelligence to drive educational change through effective governance of educational data has become the key to the digital transformation in education. Under the metaphor of intelligent educational brain， the learning technology system relies on the core component that acts as the "data-intelligent brain" and builds the educational data governance path of "data organization-data modeling-data analysis"， so as to deeply dig and maximize the value of educational data. Based on this， this paper reshapes the framework of the new generation of learning technology system with data as the main line， takes the learning operating system as the metaphor of the core component， and deeply explains its origin， connotation and architecture from "why"， "what" and "how"， focusing on the system realization of data intelligence. At the same time， based on the "data-intelligence brain" platform developed by the team， this paper describes its diversified use scenarios in school education in the form of case stories， showing the powerful application potential of the data-intelligence driver built by the learning operating system， in order to provide a new perspective and ideas for the digital transformation in education driven by digital intelligence.

[Keywords] Learning Operating System; Learning Technology System; Data-Intelligence Drives; Data-Intelligence Brain; Educational Data Governance