中国人民大学教育学院教授刘复兴先生发表主旨演讲
尊敬的各位嘉宾，各位专家，大家下午好。我汇报的题目是数字化转型中教育评价的新问题与新视角。今天我们的主题是人工智能替代的教育创新，人工智能在这个概念当中，它如果说代表一个时代的话，它实际指的是数字化时代，人工智能只是一个比较集中的表现或者是应用。因为在数字化时代，算法是基础，算力是核心，人工智能技术的应用或者人工智能的表现，只是一个非常典型的具有代表性的应用，所以我扩展到数字化的角度来讨论教育评价的一些新问题。
因为讨论评价问题，我们2020年的时候有过一个总体方案，提出了一些新的目标和要求，这些目标和要求都是依据传统的评价基础提出的新要求。二十大报告提出了推进教育数字化，抓住教育数字化新赛道。这样的过程中，一方面数字化推进，人工智能的应用，一方面会促进我们四个评价的改革进展，我们现在正在做四个评价的改革，另外它也提出了许多新视角和深化变革的更多可能性。
我从两个方面来报告。第一，在数字化时代，在人工智能应用的时代，我们教育的实践会发生重大的变革，大家讨论了很多。这样变革的基础上，理论也需要创新。理论创新的角度，我们可以把教育学理论分为早期教育学，还有最近工业时代的教育学，现在人工智能应用，数字化技术发展，把我们带入一个新的数字文明的时代，有的人用这个更大的词，不光是数字时代，而且是数字文明。农业文明到工业文明，再到数字文明，这样一个发展的阶段。这个阶段的过程中，实践和理论都需要做出重大的变革，我们从现在观察到的，能够看到的这样一个变革的可能性来看。第一个就是说未来的教育，我们的理论也好，实践也好，它会打破现代科学建立的主客二分、人与非人的二元论世界观，它的哲学方法论和世界观要改变。这样的过程中，我们可能会遇到很多新问题，除了生物人之外，我们会遇到人工智能、智能机器，我们现在出现了半人半机器，除此之外还有数字人，数字学生，会带来很多挑战。这个过程中算法是基础，算力是核心。就看谁的算力更厉害，算法成为人类解释世界的基础法则和思维方式。因此在这个背景下，人与机器的内涵，人自然而然，或者说生物人与人工智能，以及各类主体它的边界我们需要重新加以解释和界定。人工智能和人之间的关系，不是人和物的关系，未来可能会是两个主体之间的关系。霍金和马斯克对话的时候，说人怎么打败机器，就要做脑机接口，人工智能是什么？人工智能是电化算法，人还具有生物算法，只有这样未来人才能控制机器。这个过程中教育实践和教育学发展也面对许多新挑战和新问题，我们今天的主题就是人工智能时代的教育创新和挑战，有很多东西需要我们思考。这里我不再一一解释这些观点，因为这可能是非常初步的。我们团队把这样一个研究问题的教学叫做算法教育学。未来我们可能会有一个新的三元三维的发展方向，除了人的发展，摆脱不了教育和机器的关系，摆脱不出虚拟数字人，这些问题需要新的研究，有新的维度。最近我们的著作很快就要出版，但是在这个过程中出版算法教育学，大家都不太懂，最好改成数字教育学。我坚持了很长时间，我说不改。因为数字化时代是很漫长的时期，就像工业化一样经历了蒸汽机时代，整理了电动机时代，经历了计算机时代，我们现在处在数字化第一个时代，我们称之为算法时代，也就是以算力为核心，以算法为基础的时代。第二个时代是什么？不知道，有没有第三个时代，也不知道。我们在蒸汽机的时代，我们不能预见电动机，也很难预见计算机。但是如果把这个东西叫做数字教育，我觉得还不太对，但最后我还是妥协了，为了出版。大家很快能看到这个所谓的数字教育，但实际上就是所谓的算法教育。这里我不再解释为什么讲算法，这是我们讲的变革，可能给我们带来的实践和理论的重大的挑战。
第二个问题，转到数字技术的应用为整体性教育变革提供了新的可能性。这是我们总结的，这是原创性的，总结了现在数字技术、数字文明的发展，建构的数字基础。人工智能技术、深度学习这样的技术，它是核心，它是重点的核心表现，还有众多的蜀郡基础，而且这个数字在飞速迭代，飞速发展。我表达的意思就是不要热衷于追踪技术，而是研究技术和应用技术过程中建立起我们在数字时代或者数字文明当中的哲学观和方法。我们要应对这个问题和挑战，如果只是追踪技术就会永远被技术甩在身后，我们要讲思想。这个过程中教育转变了死角，技术结构改变社会结构，社会结构的改变就要求教育结构的变革，这个变革的过程中我们要讨论结构问题。关于教育的结构，我们也有很多的描述，有很多新的讨论，我们现在用了一段话，讲的不是太清楚。就是讲制度结构的变化，教育制度的体系，由工业时代金字塔状的政治制度、刚性制度等为特征的制度体系转变为立体的甚至是边界不断扩展的球状的网络式的弹性的类似于有点浑沌的制度体系，用的词越多越说不清楚，处在你很难描述清楚的阶段。我们教育评价的改革，我们四个评价现在都没有做到，但是数字技术的应用，人工智能技术的发展，又为我们提供了新的要求，两个目标都要做。
未来我们的教育评价，我们的教育现代化要作为世界的领头羊，这个是必须要做的工作，也就是要由算法教育的学科理论或者新的教育理论来支撑数字化的教育评价，我们其中有一个概念叫数字化教育评价。这个评价到底怎么来看？这张片子可能是最关键的，我们现在提出五个转变。研究的还不是很透，文章现在正在写。教育评价从有限数据评价转向真正的大模型方法的应用，转向大数据的评价，什么时候中国人的大模型能作为世界第一，按应用到教育评价当中，那时候我们大数据评价框架就建立起来了。所以我们不仅要在人工智能技术领域，或者在数字化领域当中去讨论大模型的问题，我们还要建构教育领域的大模型。我们对于数据的大模型，和我们对人研究的大模型不一样。第二，全过程的评价，在数字化时代，人工智能时代，教育评价要进一步从全过程评价转向全时空评价，这个全时空评价，我们现在的描述就是线上线下的问题，虚拟空间和实际空间的问题，以及学校、家庭、社会的问题，集体空间和个人生活空间的问题，这都是可以描述的。第三个转变，从单一标准体系的评价，转向多维标准体系的评价。以及多维标准体系之间的等值的评价。这是基于什么呢？这是基于全过程和全时空，既然强调全过程和全时空，不同的过程阶段，不同的时空阶段，评价标准是不一样的。未来你要做完整的评价，那第三个转变必然是要做的事情。第四个转变是传统的发展评价转向预测发展性评价。未来数字化时代，我们讨论人的发展，不仅要讨论最低发展区，而且要对未来更广阔的发展区进行预测。因为大数据应用，数字技术应用，大模型的方法，可以支持我们对未来更加科学的讨论和预测。某种意义上来讲，算命可能会越来越趋向于科学。计算数学的发展，理论和数据双轮驱动，新型算法和模型的不断涌现，乃至数字化技术和量子科学的结合，会导致我们预测性评价日益重要，而且可能性越来越大。最后一个转变是从认知因素评价的转变，转向更加重视非认知因素的综合素质的评价，数字技术的应用和算法的发展，算力的发展，可以支撑我们做更加全面科学的综合素质的评价。德智体美劳哪个做得最好？智的评价做得最好，而且智的评价里，学科评价、分数评价，基本认知素养的评价，做得最好。高阶思维的评价，创新能力的评价，还是很薄弱的。除此之外，德的问题怎么评？软性的，非认知的，我们并不是很在乎。德，体育问题，美育的问题，劳的问题，这些问题如何评价，如何做综合素质的综合评价？未来的素质技术和大模型方法的，我们可以做到。特别是越来越多的可穿戴、可植入的自动化设备，万物互联时代的来临能帮助我们完成综合素质的评价目标。
这是一个开放性的问题，就是我们刚开始在思考这些事情，在研究这些东西，算法教学就有一个主题是这方面，所以我拿来跟大家汇报。这是很初步的，希望大家批评指正。谢谢大家！
