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摘要：为了推动教育数字化转型，将大数据、区块链、人工智能等新一代信息技术应用于教育是很有必要的。本文在简述教育的发展历程、对比分析教育信息化现状的基础上，对教育数字化进行定义，归纳数字化技术在教育方面的应用，并提出一种教育数字化的集成应用——校园计算。
关键词：教育信息化；校园计算；数字化转型
1引言
随着人才培养模式、教学方式改革的推行，教育体系随之发生变化。终身学习体系的出现产生了继续教育学院、终身学习教育、开放大学，使得“活到老学到老”成为一个永恒的话题。在新一代信息技术高速发展、科技进步、教育意识强化的今天，教育数字化拥有优质的发展环境和发展潜质，教育生态正从“互联网+教育”向“智能+教育”转变[1]。信息技术改变了传统的教学方式，打破了时空的限制。师生交互不仅可以在物理空间，也可以迁移到虚拟空间，实现师生线上线下交互虚实融合的分布式学习[2]。运用人工智能技术，使用目前先进算法模型结合全过程大数据进行分析、预测和判断，能够为学习者创造新型学习条件[3]。在疫情常态化背景下，教育行业迎来了一场前所未有的数字化革命，教育行业正驶入数字化转型的快车道。本文主要阐述5G、人工智能、大数据、区块链等新一代信息技术，充分发挥各技术优势，推动教育数字化转型，即大数据促进个性化学习、实现差异化教学、优化管理决策、推进教育智能化，开启教育新时代；区块链技术构建学信大数据、学位证书系统、去中心化教育系统，助力教育体系改革。基于此，本文提出一种教育数字化的集成应用——校园计算（CampusComputing，又称校园大脑）。
2教育数字化定义
在农耕时代的原始社会，教育是一种自然教育，基于生产活动、社会生活的需要而产生。教育内容简单，围绕生产需求开展，教学手段也比较单一，无明确教学概念，以模仿学习为主。这种以传统技术、工匠精神为代表的教育仍在以“师徒制”方式传承。到奴隶社会私学的出现，官学与私学并重，形成中国古代教育的双轨制。到了工业化时代，工业化生产模式需要大量有一定文化知识的生产工人，从而催生了规模化培养人才的学校。学校的教育模式类似工业化的量产模式，为工业时代的标准化输送了大量可用人才。信息时代推动信息技术在教育中的应用，促进教育的内容、形式、方法等发生根本性的变革。随着信息技术快速发展，互联网在我国日益普及，信息技术应用于教育实践成为现实，开放性、协作型、交互性、共享性、实时性、个别化的网络教学模式应运而生。当前，5G、人工智能、大数据、区块链等新一代信息技术正在重塑我们的世界，数字化正在潜移默化地推动整个社会转型，人类社会将迎来人机协同、跨界融合、共创共享的智能时代[4]。数字化被定义为信息表示与处理方式，而本质上强调信息应用的计算机化与自动化[5]。为此，本文将教育数字化定义为新一代信息技术与教育的融合发展，促进教育思维转变，推动物理和虚拟教学环境相融合，使个性化、情景化、数据驱动的教学模式成为常态，建立人机融合的智慧教育新生态。
3教育数字化技术
3.1大数据大数据技术
在获取、存储、管理和分析数据等方面大大超过传统数据库技术，具有数据规模大、数据流转快、数据类型多样和价值密度低等四大特征。现代教育行业的数据满足这些特征，是教育大数据，改变了传统教育数据应用的范式。大数据技术对于教育的重要价值在于实现对大量教育数据的采集、处理和分析，并根据分析结果对教育方式、教育决策等进行合理调整。“数据驱动学校，分析改革教育”已经成为教育改革和发展的共识。
3.1.1大数据促进个性化学习
传统教育体系缺乏获取和分析信息的手段和方法，数据的获取智能通过周期性和阶段性的评估，只能体现宏观层面的教育情况，凸显群体水平而缺乏对个体特点和差异性的了解。在大数据时代，在教育过程中产生的数据都可以转换为教育大数据。与传统体系不同的是，这样的数据侧重于过程性。过程性数据可以体现个性化表现特征，通过对学习者学习背景和过程相关的各种数据进行采集和分析，从这些大量的过程性数据中归纳分析出各个学生个体的学习行为——精准掌握学生学习特点、感知学生需求、进行学习过程的引导、对学生学习成果进行分析，进而为学生提供个性化学习支持，真正实现从集体教育到个体教育的转变。
3.1.2大数据实现层次化教学
通过对教育大数据的采集、处理和分析，构建学习者学习行为相关模型，分析学习者学习行为，科学预测其未来学习趋势，教师可以全面跟踪和掌握这些学生特点、学习行为、学习过程、学习趋势，进而根据不同层次学生的学习需求、学习风格、学习态度、学习模式来提供相应的学习内容和指导，促进其个性化发展。在大数据支撑下，学校教育不再是传统的统一标准和程序，教师也逐渐从教学者转变为助学者。以教师为中心、知识灌输的教学模式逐渐转变为以学生为中心的层次化教学模式[6]。
3.1.3大数据优化管理决策
目前，学生培养计划的确定、教师教学安排的确定、教学质量的评价、人员管理等教学决策，都是建立在大量数据基础上。因此，数据处理和挖掘在学校管理中发挥着关键作用。传统的教育数据一般是静态、局限、滞后或是过滤加工后的数据。在教育大数据技术的驱动下，突破了小样本和个案研究，能够在过程中动态、全面、实时地收集最真实的数据。同时，对于重要管理对象的数据，可以由多个源头从不同方向对同一个对象进行数据记录，数据之间可以相互印证。总之，新的数据技术更快更准确地发现影响因素和干预策略，进一步发现受数据缺陷而被隐蔽的教育新规律。
3.1.4大数据推进教育智能化
人工智能深刻影响教育领域。数据智能采集分析各教育主体的行为数据，以帮助学校全面提升服务质量，更好地为学生、老师和家长提供服务。教育大数据的采集范围之广、分析之精确，成为教育智能的基础，为学校用数据决策、用数据管理、用数据实施精准服务提供了数字化基本环境[7]。
3.2区块链
区块链系统具有透明化、去中心化、数据不可篡改等特征，完全适用于教育软件系统的功能模块。“互联网+教育”是全球教育发展改革的大趋势，区块链技术有望在“互联网+教育”生态建设中发挥重要作用。
3.2.1区块链构建学信大数据平台
区块链技术具有分布式学习记录和存储功能，可跨系统、跨平台记录学习行为和成果，并永久存储在云服务器上，形成个体学信大数据。这有助于解决当前教育领域信用体系缺失、教育就业中校企分离等问题。升学院校和用人单位可以通过正规途径有效获取所需的学生相关证明数据，用于评估学生各项升学条件指标或与工作岗位的匹配程度[8]。
3.2.2区块链用于学位证书系统
基于“权威”中心的传统学历认证、学位认证流程繁琐、时间长、成本高，且存在一定的信用风险。而区块链是一种不需要第三方机构授信就能够保证数据库安全的解决方案，是分布式存储、共识机制、点对点传输、加密算法等计算机技术融合应用的模式。研究基于区块链的学历、学位认证模式，有助于推动学历、学位认证实现流程简化、成本降低，并规避信用风险。
3.2.3区块链实现去中心化教育系统
现阶段的教育体系，教育服务与认证必须由政府机构或学校提供，个人专业能力仍需通过纸质文凭或证书来证明，属于中心化教育体制。利用区块链技术开发去中心化教育系统[9]，有助于改进原有教育体制高度中心化和集权化的问题，使教育更加开放，能够实现多方参与、协同育人，形成家校社一体化教育体系。
4教育数字化集成应用
4.1校园计算演化进程
从计算机时代的信息化建设，到互联网时代的数字校园建设阶段，智慧校园已经从分散业务点的信息化建设发展成以管理为中心的应用集成。智慧校园建设阶段以移动互联、物联网、大数据、人工智能、区块链等技术为基础，以人为本，连接所有服务智能化管理决策[10]。智慧校园的建设是教育数字化的重要组成部分，也是衡量教育现代化程度的重要标志。进入“智能+”时代，如何推动数字化教育持续深入发展，已经成为整个教育系统乃至整个社会高度关切的问题。这为智慧校园的成长提供了优质的发展土壤，校园计算应运而生。
4.2校园计算定义
校园计算是计算机科学与校园规划、教育学、环境科学、心理学、社会学、经济学、管理学等以校园为背景的新兴交叉学科及融合应用。具体而言，校园计算是校园的人工智能枢纽，以物联网、云计算、大数据分析等新技术为核心技术，通过感知、采集、整合、分析和展示，用校园中多种异构大数据，形成校园工作、学习和生活的一体化环境，充分融合教学、科研、管理和校园生活；再通过大数据和人工智能技术，为校园管理和决策提供数据支持和智能支撑，来解决校园在人才培养、科技研究与转化、学生成长、校园环境、心理、生活和工作环境等方面面临的问题和挑战。
4.3校园计算框架
随着校园计算的演化，结合实际应用场景，本文提出校园计算的一般架构（图1），并逐一说明。
4.3.1校园数据感知模块
为了实现校园内各种业务系统的“互联互通”，将校园数据感知模块分为三部分。第一部分是通过传感器网络采集实时数据，即通过分布在校园内的各种传感器互联，形成校园传感器网络进行数据感知。第二部分是校园物联网，教师手机、校园PC、家长手机等通讯设备，以及校门口、操场、教学楼、办公楼等场所的设备通过校园网连接。例如：校门口人员检测设备、手环、校园卡、校徽、手表等实物的互联互通，实现全连接、全感知的物联网络。第三部分是使用ETL工具将各种校园业务系统的数据、传感器数据、物联网数据采集到数据库中。
4.3.2校园数据管理模块
校园业务系统数量较多，各个系统的数据往往存放在不同的数据库中，而且不同类型的数据也存放在不同类型的数据库中，如关系型数据库（Mysql、Oracle）、非关系型数据库（MongoDB、HBase）、图数据库（Neo4J）、时间序列型数据库（MatrixDB）、分析型数据库（MatrixDB、Hive）等。为了消除由多个不同系统造成的“信息孤岛”现象，校园计算设计了如图2所示的数据仓库来突破系统间的“信息壁垒”，实现校园系统的全连接。因此，数据仓库向下承接校园内的各种系统，向上支撑各种应用的实现。
4.3.3校园数据分析模块
校园数据分析模块主要分为三个子系统：校园监测预警系统、智能报表系统、数据挖掘引擎。一是监测预警子系统实现校园重点指标、重点项目等趋势监测预警，同时兼顾重点校园风险隐患监测预警。通过对特定指标数据的实时监控、建模分析，实现联动预警、决策建议、定位及可视化。二是智能报表系统由两部分组成：校园数据智能可视化分析、校园智能报表生成。三是数据挖掘引擎包括校园数据算法库、校园数据挖掘平台，对校园基础数据进行数据挖掘分析，提供决策依据。
4.3.4校园服务提供模块
校园数据在感知模块、管理模块、分析模块按序流转，最终发掘校园大数据的价值，形成校园服务提供模块。基于前三个模块的支持，校园服务提供模块可以准确描绘校园画像，开展校园智慧化服务，包括校园教学、校园自适应学习、校园科研、校园环境、校园管理、校园生活。
5总结
本文对教育数字化作出了定义。研究数字化技术在教育方面的应用，从表面上看是新一代信息技术取代传统技术、将先进技术用于教学，但更深层次的是新一代信息技术重塑了一个全新的教育生态系统。基于上述研究，本文提出了一种教育数字化的集成应用——校园计算，即互联网、大数据、云计算、区块链和人工智能打造的智慧教育新生态，能够更加便捷地获取优质数字教育资源、开展科学的教学评价、提供多元化的教学形式，从而实现新一代信息技术与教育的融合应用。
作者：欧阳玲 张禾佳 洪文兴 朱达欣 单位：福建省厦门双十中学 厦门大学航空航天学院 泉州师范学院数学与计算机科学学院
