新时代信息化进程中教育研究问题域框架
| 全文共11802字，建议阅读时11分钟 |
本文由《现代远程教育研究》杂志授权发布
作者：陈丽、郭玉娟、郑勤华
摘要
当前我国教育的主要矛盾发生了重大变化：由学校班级标准化、以有意义接受式教学为主要教学方式的教育服务跟人民群众所期待的灵活、多样、开放、优质、终身、个性化的教育需求之间的矛盾。这种主要矛盾的变化，势必带来教育研究问题的变化。基于科学技术成为教育变革内生动力的新趋势，结合发达国家教育战略规划关注的问题域，有必要提出我国信息化进程中教育研究的问题域框架。信息化进程中教育研究的问题域框架包括三个层次：基础规律层。知识生产与知识进化、认知与学习、教学交互；环境方法层。学习环境、学习资源与认知工具、教育大数据技术、教育人工智能；实践创新层。教育内容、教与学方法、教育评价、教育治理、教育供给方式。这三个层次相互关联、相互促进。因此，需要从国家政策层面将研究焦点集中于破解教育发展的重大问题上，通过深入地探究新技术带来的教育重组和流程再造过程中的理论与应用问题，为国家教育改革提供系统化解决方案。
关键词：教育信息化；教育矛盾转变；问题域框架；政策建议
一、新时代我国教育的主要矛盾发生了变化
从人类社会发展的角度看，受生产力变化影响，人类教育经历了从原始的个别教育走向个性化的农耕教育和从个性化的农耕教育走向班级授课式的规模化教育的两次大的教育变革 （周洪宇等，2014）。近年来随着互联网、人工智能、物联网等新兴技术的飞速发展，我国教育正在发生第三次革命性的变化——从班级授课式、标准化教育走向灵活、多样、开放、终身的个性化教育。这种变化不是传统意义上的改良，而是生产力引发的生产关系变化，虽然与商业领域、金融领域的翻天覆地变化相比，教育领域的变革略显缓慢，但这种来自生产力的变化，已然吹响第三次教育革命的号角，并导致当今教育主要矛盾的变化。
与原始社会个别教育、农业社会的个性化农耕教育、工业社会的班级授课式不同，新时代的教育是开放共享、突破时空界限和教育群体的限制，重视学习者的个性化和多样性发展，以因材施教、有教无类新理念为支撑，关注学习者的心灵和幸福，关注学习能力的养成和终身教育的需求，努力让所有学习者都能享受到优质教育资源的新的教育服务。但传统教育由于受限于教育供给方单方确定教育内容，导致教育服务内容标准化、规模化，从而出现难以满足学习者个性、灵活、优质和终身的教育需求。这就使学校班级标准化、以有意义接受式教学为主要教学方式的教育服务跟人民群众所期待的灵活、多样、开放、优质、终身、个性化的教育需求之间的矛盾成为当今我国教育领域所面临的主要矛盾。
教育领域主要矛盾的变化必将带来教育问题的变化，继而带来教育研究问题的变化。理清新时代信息化进程中教育研究的问题域，将有助于加快我国教育现代化的进程，有助于早日实现办好人民满意的教育愿景，有助于教育强国的中华民族伟大复兴。
二、发达国家教育战略规划关注的问题
国家教育战略规划的制定通常本着更好地推动教育发展、顺应社会发展潮流的愿景，以全局性、长远性和战略性的视角出发，谋划如何保障教育准入机制公平，如何构建优质的教育和技能培训体系，最终实现不同层次教育质量的提高、各级各类学习者学业成就的获得以及在国际竞争力上的提升。由于受经济发展水平、信息化发展程度以及教育观念的影响，发达国家的战略规划通常在全局性、长远性和战略性谋划方面，更具代表性；尤其是这些发达国家教育战略规划对教育问题的思考与探究，值得当前我国信息化进程中教育研究的关注。
综合对《美国教育战略规划2014-2018》《欧盟教育2020战略》《英国Ofsted教育战略计划2014-2016》《芬兰国家教育可持续性发展战略计划2006-2014》《芬兰教育与研究发展计划2011-2016》《澳大利亚国家教育与培训运营规划2015-2019》和《加拿大阿尔伯塔省学习与技术政策框架2013》7份国外教育战略规划报告的调研分析得出：信息网络技术已深刻地影响和改变着社会经济形态，借助信息技术创新教学环境、实现不同学科之间的融合、带来教育决策与教育治理、突破传统教育教学方法、变革教育评价，并最终促进学习效果提升、实现教育公平，已然成为信息时代各个国家教育发展的重要特征。
1.整合信息技术创新学习环境
近几年来，随着互联网、云计算、智能终端等新一代信息技术的发展，技术给教育带来了深刻的影响，出现了越来越多的在新技术环境下的创新教学新形态。因此在现代信息技术背景下，如何应用技术优化学习过程，成为发达国家关注的重点。国外7份国家教育发展规划均提出信息技术的重要作用，同时针对技术的应用情况提出了关注的具体问题：以学习者为中心的学习环境设计、融合信息技术的课程及教学模式构建、信息技术支持的适应性学习设计、针对个性化需求的学习路径选择与资源推送等。
2.跨学科融合的教育研究
STEM教育是一种新型的整合形态，其在教学过程中将科学、技术、工程和数学等学科加以综合，并以基于项目的或问题解决的学习方式予以开展。发达国家已充分认识到STEM教育对于学生实践能力训练、创新能力培养的重要作用。以美国为首，其在教育战略规划报告中针对教育各个阶段均提出了具体的STEM教育举措。因此，从机制上探寻创新的STEM教育方案，探索STEM各学科整合的创新教学模式、方法、策略以及创新的技术支持手段，已成为发达国家关注的重点。各国在此领域重点关注的问题包括：STEM各学科整合的创新教育模式；新技术环境下STEM学科应用方案；STEM课程建设；STEM教师队伍建设等。
3.基于大数据的科学决策与治理
发展应对大数据的新一代信息系统架构和技术，从信息社会海量数据中发现新知识、创造新价值、提升新能力、形成新业态，已经得到世界各国特别是以美国为首的发达国家的重视。基于证据的决策已经成为政策科学化的新趋势。多个国家的战略报告都明确指出支持数据驱动型决策的发展是完善教育体制的关键。通过建立数据汇集共享机制，建立教育大数据汇聚共享的统一标准规范，搭建综合性教育数据系统，同时打通数据传输渠道，实现教育数据互联互通，是实现科学教育政策制定、教育体制优化的关键性方式。
4.基于大数据的个性化学习
基于教育大数据的教育质量保证和监测研究能够科学反映学生认知新规律、诊断个体发展水平、揭示教与学的交互过程，从而有助于有效描述学生的学习水平，提供精细、准确、多维度的学习资源推送与教学干预服务。就基于大数据的个性化学习方面，发达国家重点关注的问题包括：教育大数据处理与分析技术；基于大数据的教育政策、管理方式和客观评估；基于大数据的教育资源配置与投入产出研究；教与学过程及行为数据的收集与分析；学生个性化成长综合建模与分析等。
5.建立统一教育评价标准
发达国家都力求建立统一的评估标准，同一水平的学校接受并遵循同一套评价标准，尤其重视促进基本技能的发展，如批判性思维、解决问题的能力、知识应用能力等。英国的督导机制就是国家对教育实行监督和指导的典型代表，其目的就在于通过专业而独立的评估，督促学校提高教育质量。
三、信息化进程中教育研究的问题域
我国教育在信息化进程中，特别是处于教育主要矛盾发生变革的时期，我们需要将研究焦点集中于破解教育发展的重大问题上。结合发达国家教育战略规划的趋势与聚焦的问题域，以及我国的现状，笔者提出信息化进程中教育研究的问题域框架，包括：基础规律层、环境方法层、实践创新层（见下图）。
图 信息化进程中教育研究的问题域框架
需要指出的是，基础规律层、环境方法层与实践创新层，并非相互独立、毫无关联的三个独立层次，而是相互关联、相互促进的有机整体。其中基础规律是整个问题域框架的出发点和归宿，所有研究均是围绕基础规律进行开展，并最终回归到深层次的规律认识和应用；环境方法层是整个问题域框架中的支撑层，具有上下承接的作用，实现将基础规律的发现转变为实践应用，并同时将实践应用的结果反馈给基础规律的探究；实践创新层是教育研究问题域落地应用的抓手，是检验基础规律的唯一途径和标准，是整个问题域框架的关键。
1.基础规律层
基础规律是教育研究问题域框架的根本，是整个教育研究问题落地开展的前提，同时也是支持新时代教育强国实现的重要依据。深层次探究新时期下基础规律，对构建适合国情的教育服务、教育治理、教育评价以及教育供给模式均具有重要的指导意义。教育领域的基础规律探究离不开教育主体、主体间的相互关系及教育内容三大要素。随着信息化进程从起步、应用到融合、创新，人类的认知规律、教学的交互规律以及知识生产和进化规律发生重要的变化，认清这些规律的变化，将从根本上解决新时期背景下“教什么”、“如何教”等核心问题。
（1）知识生产与知识进化
在当前经济全球化、高等教育大众化和信息技术迅猛发展的影响下，知识、知识的生产模式和进化规律均已发生深刻变革。知识结构由相对稳定和结构化的状态，变为动态变化、相互连接的状态；知识类型由基础知识、应用知识，变为个性化知识；知识生产情境由认知语境、应用语境，变为复杂情境；知识生产的目的也由原来的认识规律、解决问题，到现在的情境性应用；知识生产范围由单一学科或跨学科，变为超越学科界限的知识生产；知识生产的主体由精英（职业化的研究者）、半精英（各行各业临时研究团队），变成以草根（社会大众）为主导的生产主体；知识生产的场所由原来的科研机构或高校、联盟，到新时代下的网络环境；知识的评价也由原来的同行评议、联盟评议，变为新时代下的人人可以参与评议。探究和认识新时期下的知识生产和进化规律，既能有效解决制约教育发展的“教什么”的问题，同时还将为支撑和推动未来教育改革提供有力的支撑。
（2）认知与学习
认知科学是研究人、动物和机器的职能本质和规律的科学，研究内容包括知觉、学习、记忆、推理、语言理解、知识获取、注意、情感等统称为意识的高级心理现象（R.基思·索耶，2010）。人类的学习是个极其复杂的过程，自20世纪初行为主义学习理论开始，人们对于学习和认知的研究获得了长足的发展。现如今社会经济以及信息技术迅猛发展，人们的生活和工作方式已经发生了转变。不同的经历会产生不同的大脑认知结构（Prensky等，2009）。特别是对于从小生活在技术环境丰富的新一代“数字土著”而言，他们与其他代际的人不同，具有能同时处理多任务、喜欢视觉化表达、思维跳跃性强等特点。因此，对于他们的学习过程、认知规律的探究和认知，尤其是脑与信息技术交互的规律的研究，对新时期教育质量的提升、教育个性化的实现具有重要的意义。
（3）教学交互
教学交互是学习者与学习环境相互交流与相互作用而追求自身发展的过程，是学与教的过程属性（陈丽等，2016）。在信息技术飞速发展的今天，教学交互的规律也在随着信息技术的发展不断地发生变化。以笔者在2004年提出的远程教学交互层次塔为例（陈丽，2004），在网络教育开展初期，教育交互仅包括三个层次，分别是：操作交互、信息交互和概念交互，且各层次之间的交互以单向教学交互为主。随着互联网技术在生活中的日益渗入，在学生学习对象、学习场所、学习方式均发生重要变革的今天，以王志军为代表的学者，从联通主义学习理论为入手，进一步发展了信息技术环境下的教学交互，提出包含操作交互、寻径交互、意会交互和创生交互四层的教学交互规律（王志军等，2015）。即出现人与人之间、人与信息之间的寻径交互，出现聚合与分享、讨论与协商、反思与总结、决策制定在内的意会交互以及制品创建和重新合成的创生交互。探究和认识新时期下教学交互规律，既有利于从理论层面深入认识教学交互的一般规律，同时也能有效解决制约教育发展的“如何教”的问题。
2.环境方法层
环境方法是教育研究问题域的保障，是整个教育研究问题得以实施解决的重要支撑，同时也是将基础规律层的研究更好地应用在实践创新层的方法指导，在教育研究问题域框架中具有上下承接的关键作用。不断发展教育教学中的环境方法，既为下层基础规律探究提供新的工具和方法，还为上层实践创新创设有利于改善学生学习效果、提升教师教学效率、实现教育有效治理的技术支撑。在信息化进程中，新兴技术的不断发展，逐渐改变了人类的学习环境、更替了学习资源与认知工具、形成了包括教育大数据、教育人工智能在内的新兴技术。
（1）学习环境
当前学习环境发展的趋势呈现四个结合现象，即线上线下结合、虚实结合、校内校外结合、印刷与多媒体数字的结合。在以“互联网+”为代表的新时代下，学习环境逐渐衍生出了全新的线上与线下结合的教育服务形态，以及虚实结合的教育服务供给。这是传统教育无法提供的新教育服务，如自动批改、人工智能解题、社交化学习、学习成果动态并即时反馈、在线辅导与答疑等。那种传统的“特定学生只能在特定学校接受来自特定老师的教育服务形态”，正在向“成千上万名学生利用移动终端，在一张网上任意挑选学校和老师的教育服务形态”迁移和转型。一本书和一个教案的时代已经一去不复返，随之而来的是印刷制品与多媒体数字结合的环境。为此如何研发以新技术为支撑的学生学习环境，如何应用、配置相关因素，如何评价新学习环境下教与学的效果，将是未来教育研究的重要议题。
（2）学习资源与认知工具
学习资源能够为学习者的有效学习提供支撑和帮助，而认知工具能支持学习者的认知过程，促进思维发展；因此对于学习资源和认知工具的研究有着举足轻重的作用。但是对学习资源的研究不是简单地指资源的开发和使用，而是需要更多地综合考虑学习者与学习资源的信息交互。通过对学习者与学习资源的交互过程的研究，能够更有效地发挥学习资源的效用，从本质上促进学习资源的发展。对于认知工具的研究则需要更多地聚焦于开发出支持学习的以计算机为基础的专门的认知工具。当前由于我国对于知识产权保护方面的不足，在认知工具方面的研究和开发较为薄弱，导致很多新的教学方法难以实施。然而随着时代的变化，学习方式以及教学方式均发生了一定的变化，需要新型学习资源和认知工具的支持。因此需要加强对学习资源和认知工具的研究，以便有效地支持新型的教与学方式的开展。
（3）教育大数据技术
教育大数据技术的出现，为认识教育教学规律、探究个性化教学提供了全新的研究范式。研究范式的转变预示着研究流程的重组与研究成果的创新。如今随着大数据技术的不断深入，研究范式将从原本经验范式、实证范式、设计范式、系统范式，转变成教育大数据研究范式。这种新的研究范式，将一改传统以经验研究和理论研究为主的研究范式，实现以数据驱动的经验研究范式（吴忭等，2017）。此外，教育大数据研究范式的形成还将进一步促使教育大数据技术成为探究学习本质规律的分水岭，即有别于传统基于学习科学、神经科学以脑和神经科学为着眼点，探究人类学习与认知规律的一般方法。这种运用新的大数据范式，通过海量教与学的数据，将有可能优先挖掘分析出学生最本质的认知规律和学习规律。为此研究教育大数据技术，将成为未来教育研究的重要问题。
（4）教育人工智能
教育人工智能是人工智能和学习科学相结合而成的新领域，强调利用人工智能技术促进教育教学改革。国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中明确指出要利用智能技术构建新型教育体系、建设智能校园、开发智能在线学习平台、开发智能教育助理等措施来实现便捷高效的教育服务。教育人工智能以领域知识模型、学习者模型和教学模型为关键要素（闫志明等， 2017）。领域知识模型包含教学所需的相关知识（概念、事实、规则）以及问题求解策略。学习者模型建立于领域知识库之上，是教育人工智能的核心，主要负责实时更新存储学习者的基本信息和有关学习者学习过程的动态信息；通过收集学生特征数据，对学习者进行建模，以实现个性化教学。教学模型接收来自学习者模型和领域知识模型的信息，通过匹配学习者的知识状态和领域知识的关系，依据教学原理，选择合适的教学策略，根据教学策略从领域知识库中选择合适的教学内容。因此可以加大对三个关键领域的研究以促进教育人工智能的发展。
3.实践创新层
实践创新是教育研究问题域的关键，是将基础规律探究发现落地应用的重要抓手，同时也是检验基础规律层探究发现新规律的唯一标准。以规律为基础、方法为支撑，不断发展实践创新，既有利于促进底层基础规律的深入探究，同时还有利于为中间层形成一批具有可供示范的教育产品与工具。在信息化进程中，教育教学的整个流程均将发生重要的变化，包括教育内容、教与学方法、教育评价、教育治理以及教育的供给方式。
（1）教育内容
教育内容是关系教育领域中“教什么”的问题。在传统课堂当中，教育内容更多的由教师制定，即教师根据教学目的和教学情境，以教科书为载体，以教学计划和教学大纲为框架，组织知识内容和经验。这种系统组织的知识与经验一直以来备受一线教育工作者的推崇和使用，但其存在的知识滞后、难以适应时代发展要求的弊端，成为教育内容的诟病。新时期的教育内容将是与社会密切关联的教育内容，也是符合新时期人才培养目标的教育内容。随着人工智能与机器人、创客教育、新型课程形态STEM进入教育内容，教育内容变革开始出现，然而这种变革与整个教育内容的与时俱进还相去甚远，为此需要不断以人才培养目标为出发点，探究适合当下学习者的教育内容。
（2）教与学方法
《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》指出，在创新人才培养模式方面，倡导启发式、探究式、讨论式、参与式教学，帮助学生学会学习（教育部，2010）。但传统课堂在实施过程中，过于强调死记硬背、接受学习、机械式的训练，而忽略学生的主动参与和探究，更是缺乏教与学方法的创新。同时，在各个学科的教与学当中，凡是需要创新教学方法的学习内容，往往都是不容易理解和掌握的（钟绍春等，2013）。这就说明，对于特定的教育内容的学习，仅靠传统的教与学的方式是远远不够的。随着信息化发展的推进，信息技术为创新教与学的方法带来了新的可能。如何借助信息技术支持自主学习、管理协作学习以及组织混合式学习等值得进一步研究。
（3）教育评价
教育评价是教育的起点与归宿，它决定了整个教育的发展。在常见的教育评价当中，受限于诸多因素，很难做到评价的全面性、有效性和及时性。在全面性方面，重视结果性评价，而弱化过程性评价；在有效性方面，专家评价和学习者调查等方式限制了评价的客观性；在及时性方面，量表和问卷为主的评价手段使得教育评价具有较强的滞后性。当前，随着信息技术的快速发展，学习分析技术成为教育评价改革的重要手段，使教育评价从经验导向转变为数据导向。笔者所在团队以学生（郑勤华等，2016）、教师（陈耀华等，2016）、课程（孙洪涛等，2016）综合评价为目标，对学生、教师、课程分别构建了不同维度综合评价参考理论模型，并通过学习行为数据聚合特征变量，构建了相应的计算模型，而且进行了相应工具的设计与研发，并通过实际应用验证了各类评价模型的科学性和可用性，不仅可以监测每一个学生的学习情况、每一个教师的教学情况，甚至可以监测每一个机构的运行情况。因此，以学习分析为代表的新兴技术探究未来教育评价与实践，值得研究者的关注。
（4）教育治理
教育治理是教育机构或政府管理其共同事务的诸多方式的总和，是通过协调、对话、合作，形成主体治理的平等化、民主化和多元化，它是教育改革与发展快慢的关键领域。受制于传统教育管理范式的影响，传统的教育治理常常会出现“不该管”、“管理不好”，以及应该管好却“没有管理好”等问题。随着互联网、物联网、大数据等的迅速发展，各类终端产生的各类数据正在以惊人的速度扩展，基于大数据的教育治理为新时期的教育治理提供了新的思路。大数据技术的有效应用，能有效提高教育治理的科学化和现代化，更好地提供教育服务，促进教育高质量发展（姚松，2016）。比如北京市教委基于大数据的义务教育阶段入学服务平台，是综合多维数据进行教育治理的典型案例。北京市教委通过对历年入学数据、升学数据、教育质量分析数据、区域人口分布数据以及社会需求数据等进行全面分析和模拟，对入学政策、学位数设置、集团校划分、师资调控等方面进行科学决策，从近几年北京市入学热力图分析结果来看，在实现就近入学、促进区域教育均衡方面取得了良好效果。
（5）教育的供给方式
“互联网＋”时代，教育信息化的进程推动了教育供给侧的改革（陈丽等，2017），是将之前供给方驱动的教育服务逐步转变为消费驱动的教育服务。北京市教委和北京师范大学未来教育高精尖创新中心联合推出的“双师服务”是借助互联网技术进行区域内教师共享的代表。北京市教委在通州区启动的“北京市中学教师开放型在线辅导计划”试点，每位学生都可以享受到“双师服务”，即每个学生除了拥有在校教师外，课下还可自由选择北京市教育公共服务平台上的在线教师；同时北京市教委根据学生对教师的评价和教师的服务时长等方面决定给予薪资。这类教育供给方式借助互联网技术，将教师在更大的物理范围内共享，有效解决了班级标准化、规模化教学中的个性化服务需求。
四、我国教育研究的政策建议
当前，自然科学和人文社会科学正趋向高度交融，从跨学科层面统筹教育研究规划，推动多学科联合攻关，将对推动教育发展具有积极的作用。但我国的学科体系将自然科学和人文社会科学割裂，造成了人文社会科学和自然科学之间缺乏关联，不利于学科间的交叉和融合，尤其不够重视教育科学的基础研究，以致现行的研究范式无法解决教育发展中已出现或正在出现的问题。为此，基于新时代我国教育研究的问题域框架和教育科学的发展趋势，为有效突破信息化进程中的教育问题，提出以下建议：
1.宏观把控，以基础规律层为抓手逐一突破三层问题
教育发展主要取决于教育问题研究的科学性与前瞻性，但当前我国的教育研究中，大多仅仅依据经验，往往缺少系统的科学研究方法支撑。在面对复杂的教育现象与动态变化的时代需要时，缺少科学方法论的基础和灵活应对问题的能力。环境方法层和实践创新层的创新发展研究较为集中，最为缺乏的是基础规律层的研究，但恰恰是基础规律层支撑和指导环境方法层和实践创新层的创新发展。基础规律认识不清楚，实践创新层的研究也会存在问题。因此，在信息化进程中国家应从宏观角度，以基础规律层研究为根基，以环境方法层为支撑，实现教育实践的不断创新和发展。
2.统筹不同学科门类，促进多学科融合发展
与其他很多学科不一样，教育学科兼具人文学科、社会学科和自然学科的属性。在以往，我们更多地是从人文、社会科学的角度来理解教育研究。但从当前教育学科的国际发展趋势来看，它的自然科学属性越来越突显，对学科发展越来越重要。当前国际发达国家教育改革热点问题，如STEM教育、网络在线课程、学习科学、基于大数据的教育决策等，无一不是自然科学深度介入的结果。尤其是在计算机科学、大数据、智能技术、脑科学与认知科学、社会学、心理学、复杂系统等领域为处理大规模复杂教育问题提供了可借鉴的科学方法和技术工具。这些新方法和新技术丰富了教育科学研究的范式，能够推动面向重大教育现实问题的学术创新。因此，希望能够在国家层面鼓励自然科学、教育学科融合发展，共同构建完整的教育科学研究体系、推动面向重大教育现实问题的学术创新。
3.完善我国教育科学研究资助体系
相较于国际发达国家教育研究相关的资助体系，我国目前的资助体系呈现自然科学和人文社会科学分离现象。完善我国教育科学研究资助体系对我国教育研究走向多学科融合具有重要的意义。为此需要：（1）由教育部和基金委联合设立对教育科学基础研究的专项持续支持计划，倡导多学科交叉，鼓励跨学科的教育科学基础研究；在基金委中增设科学部或明确负责部门统筹协调，系统地资助教育科学基础研究，创新科研组织和资助模式，评估资助绩效。（2）根据我国的国情，从国家层面重点资助关于教育治理、教育公平、终身教育体系构建等方面的研究；重点资助教育大数据研究，充分利用现有的统计数据以及挖掘技术系统生成的数据，助力教育研究范式的转型。（3）资助项目应以坚持自由探索和尊重同行评议为基本原则，鼓励研究者根据研究兴趣或社会需求自由探索、自由选题，自行组建跨学科、跨领域团队，建立更广泛的社会联系，吸纳更多的力量开展教育研究。
4.设立重大攻关项目，研究大规模个性化学习的基本规律，提出系统解决方案
未来教育是适应创新人才培养的大规模、个性化、高质量的终身教育。现行的资助方式难以呼应时代性诉求，需要从国家层面设立重大攻关项目，从技术推动的教育系统变革出发，以“大规模个性化学习”为目标，汇聚教育科学等社会科学，以及信息科学、系统科学、生命科学、管理科学等自然科学领域的研究力量，长期、深入地探究新技术带来的教育体系重组和流程再造过程中的理论与应用问题，为国家教育改革提供系统化解决方案。
参考文献：
[1][美]Marc Prensky,胡志标,王凯(2009).数字土著 数字移民[J].远程教育杂志,(2):48-50.
[2][美]R.基思·索耶(2010). 剑桥学习科学手册[M]. 徐晓东等.北京:教育科学出版社.
[3]陈丽(2004). 远程学习的教学交互模型和教学交互层次塔[J]. 中国远程教育, (5): 24-28.
[4]陈丽, 王志军(2016). 三代远程学习中的教学交互原理[J]. 中国远程教育, (10): 30-37.
[5]陈丽, 王志军, 郑勤华 (2017). “互联网+时代”教育技术学的学科定位与人才培养方向反思[J]. 电化教育研究, (10):5-11,22.
[6]陈耀华,郑勤华,孙洪涛等(2016).基于学习分析的在线学习测评建模与应用——教师综合评价参考模型研究[J]. 电化教育研究, (10): 35-41.
[7]教育部(2010). 国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年).[DB/OL]. [2017-10-23].http://old.moe.gov.cn//publicfiles/business/htmlfiles/moe/moe_838/201008/93704.tml.
[8]孙洪涛,郑勤华,陈耀华等(2016). 基于学习分析的在线学习测评建模与应用——课程综合评价参考模型研究[J]. 电化教育研究, (11): 35-41.
[9]王志军,陈丽(2015). 联通主义学习的教学交互理论模型建构研究[J]. 开放教育研究, (5): 25-34.
[10]吴忭,顾小清(2017). 教育大数据的深度认知、实践案例与趋势展望——2017年“教育大数据应用技术”国际学术研讨会评述[J]. 现代远程教育研究, (3): 11-17.
[11]闫志明,唐夏夏,秦旋等(2017). 教育人工智能(EAI)的内涵、关键技术与应用趋势——美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析[J]. 远程教育杂志, (1): 26-35.
[12]姚松(2016). 大数据时代教育治理转型的前瞻性分析:机遇、挑战及演进逻辑[J]. 现代远程教育研究,(4): 32-41.
[13]郑勤华, 陈耀华, 孙洪涛等(2016). 基于学习分析的在线学习测评建模与应用——学习者综合评价参考模型研究[J]. 电化教育研究, (9): 33-40.
[14]钟绍春,王伟(2013). 关于信息技术促进教学方法创新的思考[J]. 中国电化教育, (2): 106-110.
[15]周洪宇,鲍成中(2014). 扑面而来的第三次教育革命[J]. 辽宁教育, (16): 10-12.
收稿日期 2017-12-12 责任编辑 田党瑞
作者简介：陈丽，博士，教授，博士生导师，北京师范大学副校长；郭玉娟，硕士研究生；王怀波，博士研究生，北京师范大学远程教育研究中心；郑勤华，博士，教授，北京师范大学远程教育研究中心主任（北京 100875）。
基金项目：北京市教育科学规划2012年重点课题“我国高等远程教育质量保证模式及标准研究”（CIA12120）。
引用：陈丽，郭玉娟，王怀波，郑勤华(2018).新时代信息化进程中教育研究问题域框架[J].现代远程教育研究，(1):40-46.
转载自：《现代远程教育研究》2018年第1期
排版、插图来自公众号：MOOC（微信号：openonline）
喜欢我们就多一次点赞多一次分享吧~
有缘的人终会相聚，慕客君想了想，要是不分享出来，怕我们会擦肩而过~
相关内容
微信扫码咨询专知VIP会员