在一次论坛上，有幸结识了北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室在读博士生逯行，她严谨质朴的谈吐和深厚学养让我赞叹不已。作为一个年轻而有些焦虑的父亲，我也正逐步踏上儿童教育的实践探索之路。世界变化太快，如何才能够培养出面向未来的优秀人才？
　　
　　逯行说：“从一个家庭教育看，尚不明显；但从时代的视角来看，技术的冲击使得教育研究中产生了各种亟需解决的新的基础科学问题。响应新时代对教育赋予的使命与意义，实现以突破教育公平、个性化矛盾、规模化与个性化相统一的新时代教育目标迫在眉睫。‘智能+’时代，呼唤一场教育变革。”
　　
　　教育变革与时代变迁相呼应：信息时代赋予教育科学研究以新的使命和意义
　　
　　逯行首先认真地梳理了人工智能在我国近五年来变迁的重要节点，她翻开自己的笔记娓娓道来：
　　
　　2016年3月，推进人工智能发展被写入《国家“十三五”发展规划纲要》，列入战略性新兴产业发展行动；
　　
　　2016年5月，国家引发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，要求全面推动人工智能发展；
　　
　　2017年3月，人工智能首次出现在政府工作报告中，成为“两会热词”，社会各界开始形成对人工智能巨大而广泛的关注；
　　
　　2017年7月，国家颁布《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，从各个维度探讨如何促进中国人工智能相关产业与研究的发展；
　　
　　2017年10月，“人工智能”被写入十九大报告，将与实体经济发展深度融合，成为新的经济增长点；
　　
　　2018年3月，人工智能再次写入政府工作报告中。国家从政府部门到产业、社会组织都将人工智能的发展上升到了战略规划层面，由国家统一布局、统筹发展规划，中国逐渐从政策层面到实施层面勾画出了人工智能的未来发展蓝图。
　　
　　从更广阔的历史长河来看，人类文明的发展史历经农业社会、第一次工业革命、第二次工业革命、第三次工业革命，每一次跨时代的变革都曾带来了教育领域的巨大变革。以教与学的形态为例，人类教育形态先后经历了原始的个别教育阶段、个性化农耕教育、班级授课式的标准化教育，逐渐步入了灵活、多样、开放、终身的个性化教育；以具有知识传播属性的课程形态为例，人类历史上的课程形态先后经历了石器时代的口口相传式、农业时代的私塾课程、工业时代以教材为中心的规模化和范式化课程、信息时代的xMOOC、以及“互联网+”时代的cMOOC，课程生产由原始的理论演绎回归到多元主体实践、由静态预设逐渐趋向于动态生成，从具备单一的知识传播属性到具备知识生成与知识传播的双重属性。人类需要颠覆对教育的固有认识，重新在认知规律层、教学规律层、教育管理与组织层等各个影响教育科学研究基础的方向上展开探索。“智能+”时代教育系统依然发生了革命性和颠覆性变革，人工智能逐渐上升为国家层面的战略规划，政府、产业、学校、科研部门、社会组织等各个主体均基于智能技术构建了未来图景。
　　
　　教育发展与科学技术的发展息息相关。跟随科学技术的发展步伐，教育先后经历了“数字化阶段”和“网络化阶段”，开始逐渐步入“智能教育阶段”。智能教育以智能技术支持构建的大规模智能化场景作为基础，区别于以往任何一种教育形态，具有“科教融合，创新驱动”、“结构重塑，流程再造”、“开放生态，尊重个性”、“服务智能，自治演进”等本质特征。区别于传统教育形态中的单一化、线性化教与学场景，智能教育的重要应用场景涉及智能作业批改、智能导师、教育机器人、精准诊断与学情分析报告、自适应学习与个性化推荐、智慧校园与智慧化决策等，其中基于智能技术的教育治理是“智能+”时代教育变革的重要方向。
　　
　　科技与教育研究相交叉：破解教育研究瓶颈的巨大推动力
　　
　　科学技术是第一生产力，不断提升科学技术成为一个国家参与国际竞争、屹立于世界之林的有力武器。依托科学技术形成对各行各业的强大推动力是科技成就未来的重要使命。纵观人类历史发展，教育的每一次变革都与科技的进步紧紧联系在一起。科技与教育的交叉研究具有重大战略意义，对于。如下图所示，通过跨学科与交叉融合开展研究，能够在更加深层次的水平上揭示教与学的本质规律、发现传统研究中没有或不能够发现的新规律，提高教育研究的科学性；科技融入教育场景以具备教育应用适应性为前提，交叉研究提供了提升科技在教育场景中适应性的方向性指引与策略性指导；提升教育与技术融合相关产品的先进性，保证教育发展即依赖于科技进步又与科技发展同步推进，最终实现破解教育研究与发展瓶颈、实现科技与教育融合发展。
　　
　　教育学科发展的实质是教育学科知识的增长，保持学科知识的增长是学科建设与发展的需要，并且聚焦科学问题、加强实证研究是促进学科知识增长的重要动力源。英国思想家斯宾塞19世纪末提出了“什么知识最有用”之问，推动教育学由神学时代迈入科学时代。基于科学问题开展科学研究，形成科学知识是教育学逐渐成为一门科学的基础。科教融合机制成为推动教育领域跨学科重大科学问题诞生的重要动因，为教育学科中的知识增长提供了问题基础。
　　
　　当前我国教育环境发生了巨大变化，教育情境中存在的主要矛盾由班级授课制、有意义接受式为主的教学方式与人民对教育灵活、开放、多元、终身、个性、化、优质等多种形式的需求之间的冲突构成。以科学技术为主要推动力和改革动力源的教育变革正在教育领域的各个角落发生。陈丽等人在研究发达国家教育信息科学与技术领域战略规划的基础上，提出了我国信息化进程中教育研究的问题域框架，包含三个层次：基础规律层、环境设备层、创新应用层。通过对这一问题域框架的探讨，可以窥探科学技术发展对教育系统的重组和流程再造，同时为我国教育信息科学与技术的发展规划、政策制定提供了框架性指导。科学技术发展对教育系统变革形成了巨大推动作用，在教育学科自身发展的内驱力共同作用下，形成教育信息科学与技术领域重大问题框架层；同时，这一框架也是传统教育研究与科学技术交叉融合的衔接点，是决定“智能+”时代旧教育系统发展成为新教育系统的“突变基因”。教育信息科学与技术领域这一交叉融合的“突变基因”中携带了新时代教育发展需要关注的重要“基因序列”，如知识生产与进化、认知与学习、教学规律、教学交互、组织进化、教育大数据技术、学习环境、学习资源与认知工具、教育治理、教育供给方式等，这些“基因序列”之间相互联系、彼此影响，共同构筑了“智能+”时代新教育研究进化的重要方向。
　　
　　推进学科交叉融合是解决“智能+”时代教育研究难题的重要手段。基于教育学基本特征，融合数据科学、信息技术、教与学与心理学，并基于此选择合适的研究范式是解决教育学发展问题的重要策略，也是变革与推动教育研究范式发展进化的重要途经。在交叉融合过程中需要重点考虑两个方向性问题，一是保留传统教育学精华，如将理性思辨与思维跳跃和智能技术的强大算力结合起来，提升教育研究中的教育数据分析、处理与预测能力；二是把握转型尺度，避免“一边倒”或“矫枉过正”的结果，既不能完全否定传统教育研究，也不能盲目拒绝计算教育学研究范式。借力学科交叉融合、加强科学技术与教育融合是突破教育研究困境的重要手段。在教育治理方面，基于跨学科交叉融合开展的教育实践与教育研究能够提高管理的精细化与服务的个性化，如通过大数据动态分析出学校公共设施不同时间使用情况、使用人群的分类特点，从而制定科学的管理策略以及精细化的服务模式；基于大数据支持创新学生管理模式，根据学生在校生活的行为数据进行关联分析以支持预警机制，如根据学生家庭经济、生源地经济水平、日常消费等情况，进行综合、动态的分析，开展基于大数据的精准资助，为贫困资助提供决策依据。
　　
　　在挖掘并利用教与学规律提升教育效果方面，基于智能技术更准确全面地发现学生学习与生活规律，支持智慧教育创新实践，如基于课堂采集的学生与教师视频数据，利用计算机视觉分析技术对学习者进行多个维度实时情绪测量，几乎可以涵盖高兴、沮丧、生气、惊讶等人类常见情绪；结合教师数据分析教师课堂教学行为，实时了解教师情绪管理，评估教师在不同情绪下授课的教学效果；利用在线学习平台、增强现实学习环境等收集学生多种状态下的数据，基于多模态数据对学习者特征进行建模、状态学习诊断，如学习能力诊断、学生心理画像；基于心理测评数据、职业倾向数据、不同科目学业数据、高校专业招生条件等，为学生提供选科建议、职业发展建议等。通过突破样本对研究结果的限制，新兴技术能够极大提高教育研究结果的可靠性，如在传统教育研究中，受限于样本数量及数据处理能力，我们智能在抽样探索程度上常识性对整体样本进行描述，信息技术的支持使得我们能够在全样本层面勾勒研究对象与研究问题的几乎所有特征，例如从PISA数据看我国科学课教师职业素养国际比较研究中，研究对象包含所有PISA2015的学校数据、教师数据和学生数据，涉及十七个国家或地区的5032所学校、19579位中学科学教师和148533位中学生，如此体量与涵盖范围的样本在传统采取问卷调研的方式开展的教育研究中很难获得。
　　
　　理论与实践相印证：催生科学教育研究范式的超越和演变
　　
　　2017年9月，国家自然科学基金委召开第186期双清论坛，主题为“连接未来：教育、技术与创新”。通过联合教育部，两个部门在推动教育科学领域的基础研究上达成了重要共识，这对于教育领域的科学研究具有重要的划时代意义。论坛主要围绕教育发展改革中需要解决的重大问题展开探讨，重点关注和凝练急需解决的重要科学问题。随后，2018年初，国家自然科学基金委在其信息科学部下增设了F0701科学基金申请代码，以资助“教育信息科学与技术”领域的重要教育科学研究（以下简称F0701）。F0701通过定位于资助教育科学领域的基础问题研究，鼓励各个领域的研究者通过跨学科、交叉学科的研究方式，解决教育领域中的重大问题和基础问题，更好地利用自然科学研究成果来变革当下教与学的体系，从而推动教育领域的创新性变革与人才培养，同时促进人文学科与自然学科的交叉融合发展。
　　
　　2018年参与申请F0701自然科学基金申请的项目涵盖了个性化教学、机器学习、增强现实、教育机器人、教育大数据、学习评测、交互学习、协同学习、数字资源、资源配置等多个与教育类相关的跨学科研究主题；共收到737个项目申请，其中有60个项目获得资助，总资助经费达到2346万元，平均资助率为8.1%，形成通过跨学科交叉研究方式解决教育领域的基础科学问题的良好开端。在设立F0701申请代码之前，科学基金已经在管理科学领域针对教育实践创新层的基础研究部署了项目资金支持，例如，在2008至2018年的11年间，自然科学基金委管理科学部共资助了210项教育管理各类项目，涉及重点项目、面上项目、青年基金项目、地区项目、应急管理项目等，如“新型国民教育体系构建与公平教育实现机制研究”、“‘互联网+’时代的教育改革与创新管理研究”、“中国教育资源配置理论与重大现实问题研究”等。此外，自然科学基金委还资助了学习与记忆、认知神经生物学等教育领域基础规律层的基础科学研究。但是，已有的资助模式并没有系统地形成对教育领域基础科学问题的资助体系，对教育科学研究的资助分散在其他多个资助体系的内部，不利于从整体上回应“智能+”时代新兴技术对教育研究的冲击影响。
　　
　　F0701申请代码以“智能+”时代新兴技术为背景，主要集中对教育领域技术方法层的相关研究进行支持，更加体系化和系统化。同时，强调围绕教育信息科学中的知识生产、认知规律、学习发展等领域的核心问题和关键技术，展开跨学科、原创性、前瞻性的交叉研究，特别是利用人工智能、大数据最新技术开展教育信息科学与技术的基础理论与方法、在线移动学习环境、虚拟与增强现实学习、知识可视化表征、教育认知工具、教育机器人、教育智能体、教育大数据分析与应用、学习分析与评测和自适应个性化辅助学习等方向的理论与方法研究。
　　
　　2018年度F0701科学基金申请与资助项目主要设置了10类申请代码，如表a所示，其中“在线与移动教育学习环境构建”、“教育智能体”、“教育机器人”、“虚拟与增强现实学习环境”的项目资助率较高，在10%以上；“教育大数据分析与应用”、“学习分析与评测”的申请数最多。从资助类别分布来看，“面上项目”和“青年科学基金项目”批准数量最多，“优秀青年科学基金项目”资助率最高，达到了25%。从申请者依托单位、职称分布及地区分布来看，F0701首次资助共有38个依托单位获得资助，其中排名前五名的为华中师范大学、北京师范大学、陕西师范大学、郑州大学、清华大学，与往年自然科学基金对该校的平均资助率相比，F0701的资助率较低；项目负责人的职称主要是教授和副教授，占总申请人数的70%。从研究主题分布来看，通过对737项项目申请书进行文本挖掘、聚类分析，可以发现申请主题主要集中于以下10个研究主题：虚拟与增强现实学习环境、教育资源配置、教育机器人、教育大数据分析与应用、机器学习方法、学习分析与评测、自适应个性化辅助学习、交互学习、数字化教学资源、协同学习。
　　
　　科技正在逐渐成为教育改革的内生变量与重要动力源。2018年是F0701申请资助的第一年，从上述项目申请分析结果中可以窥探，当前教育信息科学与技术领域的研究以信息领域向教育领域深入渗透融合为主，处于“技术迁移-深度融合-创新发展”的过渡阶段，F0701新申请代码受到广泛关注。项目申请关注到了对教育领域未来发展有重大影响的基础研究方向，但不同代码的申请数量差距较大，项目资助率较低。另一方面，依然存在关键科学问题凝练不够深刻、交叉融合不够深入等问题，在今后的实践推进中，需要进一步加强自然科学研究范式在教育研究中的应用、强化跨学科交叉研究团队的深度融合，最重要的是，需要加紧凝练教育研究中的科学问题，厘清哪些是教育研究中的基础科学研究问题、核心研究问题等。
　　
　　从F0701自然科学基金支持教育与科学技术交叉学科融合，以推进教育领域科学研究的实践经验中可以总结出，教育信息科学与技术领域是智能时代教育科学发展的新兴领域，存在大量影响新时代教育学科发展的重大科学问题。
　　
　　教育研究范式的演变：思辨与实证的融合
　　
　　纵观我国教育研究范式，基本上经历了三次阶段性演变：新中国成立后至1978年改革开放前夕，我国的教育科学研究范式较为单一，对苏联教育研究的效仿化与照搬化较为严重，教育科学研究一度处于“嫁接不良阶段”；改革开放后至新千年伊始，我国教育科学研究处于“交叉混溶阶段”，我国有历史悠久的孔孟思想影响，又时值国门打开后西方思想源源不断涌入，与国内存在已久的“苏联系”逐渐发生碰撞，我国教育科学中的实证研究基础逐渐补足，教育科学研究中受到“东窗”与“西窗”思想的交叉影响；新千年后至今，随着我国国力日渐强盛，对外交流增多，国际话语权提升，逐渐形成了具有自身特色的教育科学研究范式，并且在课改思想与信息技术等合力的推动下，我国教育研究正逐渐步入“范式转型阶段”。需要强调的是，进入21世纪后，两个重要的变化深刻影响着教育研究范式的走向，一是新一轮基础教育课程改革对教育的基本概念等进行了颠覆性重构，新的教育思想逐渐深入人心；另一方面则是以信息技术为基础的联网、人工智能、大数据等不仅丰富了教育研究的手段，同时改变了教与学的方式，颠覆了人类对于教学与学习的传统认知，人类开始重新思考什么是教育、什么是教育研究。
　　
　　基于互联网、大数据、人工智能等新兴信息技术的教育活动为教育研究范式的转变提供了基础支撑。人类的学习与教学过程性数据历史上第一次能够被大规模采集、记录、处理、计算，以及服务于教学决策和教育管理。近年来基于新兴技术教育研究领域诞生了一系列新方法和新工具，有研究者将基于大数据的教育科学研究称作“计算教育学”。有研究显示，2000年-2009年的文献研究现实，在5本教育研究综合期刊中随机抽样的1078篇文献中，思辨研究的文章综述多达941篇，占样本总量的87.7%；其次为量化研究方法，文章数量为111篇，占样本总量的10.3%；使用质性研究方法的有17篇，占1.6%；最后为混合研究，仅有4篇文章，占0.4%。可见，在互联网、大数据、人工智能等新型技术广泛应用于教育研究领域之前，教育研究范式以思辨为主，辅以基于小样本的量化和质性研究。新技术在教育研究领域的渗透，使得教育研究范式不再是理性思辨于实证研究的对垒，也不再局限于定量和定性之争，科学研究置于大数据背景下，海量的数据拓宽了人们对研究范式的认知，研究者开始在全样本、实时数据、以及相关关系的挖掘上展开深入探索。
　　
　　教育研究范式的超越：路径与关系的重新建构
　　
　　1. 解析计算教育学研究范式的内外作用力
　　
　　计算教育学研究范式的崛起以及对旧的教育研究范式的超越是信息技术迅猛发展、学科交叉深入融合渗透以及学科自身发展三方面共同作用的结果，三者共同构成了计算教育学研究范式的内生动力。以人工智能、大数据、云计算、移动互联网、5G、虚拟现实等新兴技术为代表的信息技术手段迅猛发展，倒逼教育学从传统研究范式向基于数据与计算的教育研究范式转变，教育研究范式的转变加入了其他各领域研究范式转型的洪流中。以神经科学、脑科学、学习科学、认知科学、心理学、信息科学与技术、科研仪器设备等学科的交叉融合发展，促使科学技术实现了指数级的进化速度，为计算教育学研究范式的崛起与超越创生了稳固的外部条件。基于信息技术迅猛发展与学科交叉融合渗透这两个外部动力，在教育学科自身发展的内部作用力下，计算教育学研究范式逐渐实现了对传统研究范式的超越，逐渐开始重新建构教育研究范式中的路径与关系。
　　
　　2.重构教育研究范式的思维方式与基本特征
　　
　　计算教育学研究范式对传统研究范式的超越以积极适应“智能+”时代的思维方式为主要表现，具体区别体现在与传统研究方式基本特征的根本性差异（如表1所示）。在新兴科技力量对教育研究形成巨大冲击力之前，我国教育研究主要以思辨作为主流研究方法，主要原因是思辨研究是基于“中学”的一种研究范式，与我国研究者的思维方式具有高度统一性和本源连贯性。因此，教育研究范式的转变首先需要改变的是我国教育科学研究者的思维方式，以适应信息时代的技术发展基础与思维发展基础。除了对思维方式变革提出了一定的要求之外，还需要不断建构计算教育学研究范式的理论基础、实践规范以及对操作化的具体解读。
　　
　　“智能+”时代的教育研究范式以新兴信息技术为基础，逐步实现了对传统教育研究范式的超越。新教育科学研究中以整体样本替代传统教育研究中的抽样调查，研究样本几乎覆盖所有研究对象，基本实现“研究对象=全样本”；就数据收集方式而言，实现了通过问卷调查等人工搜集数据方式到机器挖掘、智能数据采集与处理的转变，这使得计算教育学研究范式下的研究结果相比于传统教育研究结果，具有更高的可靠性、客观性，适用范围更加全面。但同时计算教育学研究范式对教育研究者提出了更高的理论要求，如利用大数据等方法探索认知规律得到的是数据间的关联关系，需要研究者基于理论认知探索更深层次的原因，从而做出合理的解释；从关注因果关系到关注“关联关系+因果关系”的转变需要教育研究者形成并建立新的思维模式，以适应“智能+”时代教育科学研究的发展。
　　
　　逯行认为，全民关注教育变革的时代背景下，我们应该更多呼吁进一步加强对教育信息科学与技术中重大科学问题研究的支持与资助。从国家层面来看，建议科学基金进一步充实完善申请代码，引导评审专家根据本领域项目申请的特点进行评估，提高资助率并加大支持力度；从整个研究领域的意识层面来看，鼓励整个教育研究领域进一步提高对教育信息科学技术基础研究重要性的认识；从研究者自身来看，研究者应加强对自然科学研究范式的运用、增强研究团队的交叉融合、提高凝练科学问题的能力；从项目评审与支持的角度来看，深化评审专家对教育信息科学与技术科学研究领域的资助，如加深对F0701资助定位的政策理解，引导专家根据领域特点进行评估，才能探出一条“智能+”时代的教育研究新路子。