算法制度竞争下的全球数字治理碎片化及其超越路径
吴永和;陈圆圆;杨海亮;文静;全球数字空间正从“互联共同体”的愿景中脱轨，陷入深度治理的碎片化状态。该状态在三个层面显现：数据层的主权重塑与跨境割据、信息层的话语体系分裂与认知极化以及风险层的系统性失灵与跨境传导。其本质是民族国家与科技巨头围绕算法规则制定权展开的算法制度竞争，根源在于数据的经济战略化、主权的数字疆域化及技术价值的文明差异化。为超越此困境，文章主张由“统一整合”转向“风险驱动”的协同理念，以灵活“微制度”为基石，以“标准协商”为核心策略，推动治理秩序由无序走向有序，进而重塑“多中心”的复合治理结构，逐步迈向包容性的全球数字治理共同体。
教育技术生态位的形成与发展——兼论生成式人工智能技术变革教育的机理
詹泽慧;李通德;李彦刚;基于技术生态位理论构建教育技术生态位概念及分析框架，为阐释技术变革教育提供了系统视角。教育技术生态位以教育技术为主视角，描述其在教育系统中占据的独特位置、承担的功能角色，以及其与教育系统内外要素之间形成的“生态作用”关系。新的教育技术生态位的形成与稳定包含微观、中观、宏观三个变迁层级，微观层表达了其形成需要“态”的继承与“势”的稳定；中观层表达了其占据主导地位的核心表现在于对教育规律、教育理念的遮蔽或彰显；宏观层表达了社会其他要素对其的共同作用。结合此三个变迁层级，文章系统阐释了以生成式人工智能为核心的教育技术生态位的发展过程，及其变革教育的应然与实然过程。在此基础上，为引导该生态位走向健康、可持续的发展道路，需要构建以“人的全面自由发展”为根本宗旨的“教育-技术-人”协同生态，通过建立循环发展观、倡导多元主体的系统性责任、塑造技术与生命共同发展途径，最终迈向人机共生的教育未来。
问课：促进智慧生成的AIED人机协同教研模式构建与应用
胡小勇;谢雅淇;陆洁茹;林梓柔;数智时代的人机协同教研正面临从“以数识课”向“以问解课”的范式转型。针对当前实践中普遍存在的人机“参与失衡”和教师“提问失语”的困境，研究依托大模型技术，构建了指向实践智慧生成的AIED人机协同教研模式。该模式确立了定位教研目标(Aim)、解读课堂现象(Interpret)、探究多源证据(Explore)、萃取实践智慧(Derive)的四阶循环行动框架，旨在重塑人机深度协作的教研新生态。基于该模式开发的问课系统原型及诊断型教研案例实证表明，AIED模式能有效引导教师通过精准发问与深度追问实现对课堂本质的探究，显著提升了课堂教学提问和教研反思提问能力，为破解课堂教研“如何问”的方法论难题提供了可行路径。
国家中小学智慧教育平台应用示范标准研究——“好课程”标准
郭炯;褚娟;姜文琪;课堂教学数字化转型是课堂教学质量提升的重要手段，国家智慧教育平台是赋能课堂教学变革的时代最强音，是教育强国建设的国家途径，其应用示范标准构建是赋能课堂教学变革的实践锚点。研究以教育教学中优质资源配置不均衡、教师教学能力待提升、规模个性化教育需求和核心素养课堂落地难的现实困境为逻辑起点，以SAMR模型为理论依据，分析了国平台赋能课堂教学变革的“辅助、提升和重塑”三层作用机理；紧抓课程这一核心要素，将国平台赋能后的课程样态描摹为“双师类”“优化类”和“创新类”。据此，构建并验证了包含“资源应用”与“工具应用”两个一级指标，且每个一级指标下均设置“适配性”、“适度性”和“适切性”三个二级指标的“好课程”标准，并从管理者和教师的双重视角阐明了其运用建议。
基于滞后序列分析的有效STEM课堂教学行为研究
袁磊;梁世松;龙露露;徐济远;STEM课堂教学是培养复合型人才的关键手段。现今“浅表化”“形式化”的无效跨学科课堂正不断上演，有效的STEM教学是当前教学改革的追求之一。本研究选取20节优秀跨学科课例，基于跨学科课堂教学行为编码系统，综合运用内容分析与滞后序列分析方法，系统剖析了师生教学行为频次以及序列模式。研究发现，优秀的跨学科教学课堂有以下三个特征：注重真实情境的问题构建、推动高阶思维的深度发生和强化评价反馈的支架功能。另外，进一步探究出三种显著的跨学科教学行为序列模式，并从教学主权分配、知识建构深度、教学流程组织和技术应用层次四个角度出发提出STEM课堂教学实践性建议。
教育大数据驱动的学生发展态势感知预警系统研究
张琪;罗霞;陈玉杰;以数据支持教育决策与治理，是人工智能全面赋能教育变革的核心要义。从教育大数据驱动视角出发，借鉴军事领域的“态势感知”理念，系统梳理国内外相关研究进展，提出教育大数据驱动的“学生发展态势感知”概念。基于“物理-事理-人理”系统方法论建构学生发展态势感知理论框架，通过整合学生学业行为、认知表现、情感状态与社会互动等多源异构数据，构建涵盖“数据融合层—态势感知层—态势理解层—风险预测预警层—干预推荐层”的学生发展态势感知预警系统。进一步设计融合大模型的动态图神经网络与时序预测模型的风险预测核心算法，以刻画学生发展状态的时序演化与风险传导机制，并从四个方面给出应用场景与融合思路：一是依托数据协同推动教育治理提升，二是通过多场景赋能实现教育过程深度融入，三是围绕预警治理促进教育策略有效转化，四是基于人机协同强化数据治理与决策。
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