2020-12-12 17:28 |浙江新聞客戶端 饒美紅 編輯 張留
編者按：
日前，「第七屆中國教育創新年會」在重慶閉幕，本屆年會共同探討了近300所學校創新案例以及教育生態的重建等問題。
杭州市建蘭中學校長饒美紅現場分享了該校「建蘭大腦」建設經驗。以下內容是浙江新聞客戶端根據現場演講整理的演講實錄（略有刪減）——
01
為什麼需要AI系統組建的「學校大腦」？
「從前，最容易讓我們迷路的地方，是月黑風高、野獸出沒的荒郊野嶺；現在，最容易讓我們迷路的地方，是燈火通明、人來人往的街頭鬧市」。
這段話讓我想到了教育的現狀：
改革從未止步，理念層出不窮，但誰都無法解釋清楚教育領域諸多焦慮的本質，就像站在一個燈火通明的教育廣場，卻迷失了方向。面向未來，到底應該為國家、社會培養怎樣的公民和人？
我和我的老師們認為，教育有自己的社會屬性，有自己的使命。
以前的教育關注的是群體，是宏觀的歷史演進，如今的教育更需要關注的是個體，是微觀的價值突圍。教育要成就每一個人，並讓其獲得生命意義的圓滿。
這樣，我們又回到了因材施教的話題上。因材施教的重大意義就是使教育真正做到「目中有人」，看到教育對象的個體差異性。
於是，我們所在的建蘭中學走向了一條不同的探索之路，也就是近三年我們一直著手建設的「學校大腦」。進一步說「學校大腦」之前，我們先說說與其誕生有著密切聯繫的杭州「城市大腦」。
「城市大腦」的總架構師王堅院士曾說：「世界上最遙遠的距離是紅綠燈跟交通監控攝像頭的距離，它們都在一根杆子上，但是從來就沒有通過數據被連接過。」
其實這樣的現象同樣發生在教育中。假設我們的老師是「攝像頭」，學生也許就是身旁的「信號燈」，兩者的距離有時也非常「遙遠」；孩子從幼兒園到大學，會學習許多知識點，但我們老師應該真正要研究的，是那些學生感興趣的、適合他的部分。其實，科技的邊緣就是教育創新的邊緣，數據能夠改變城市，數據也能夠改變學校。
02
如何讓學習的每個細胞閃爍意義之光？
王堅院士曾來到我們學校開設了一個講座：《讓數據替學生做題目》。他說，這個題目取得或許有些噱頭，但根本上我是想告訴大家，要充分利用數據，用AI技術減輕學生負擔，為學生學習和個性發展提供充分的時間和有效的支持。
此外，王堅院士還建議我們：要拓寬孩子生命的寬度，讓更多的學生，因為有學校大腦，可以騰出更多時間做自己喜歡的事情，比如可以看看閒書、踢踢球、聽聽音樂。
於是在2018年1月，建蘭中學成立了數據資源部，成為全國第一所有數據資源部的學校。「學校大腦」同時啟動開發，和「城市大腦」的理念互通。我們學校稱之為「建蘭大腦」。
「建蘭大腦」其實就是一套打通了教育教學數據的人工智慧系統，它能對學校的教育教學活動進行無感沉澱，自動形成豐富、清晰、多維度的學校數據資源，並能進行及時分析、診斷、預警、評價、反饋，為學生提供個性化學習。
這樣一套人工智慧系統有3個核心：數據連通、數據流動、數據賦能，定位於輔助支持老師們由大一統的教轉向精準性的教；支持學生們由原來重複低效的學轉向基於「自我畫像」的學。
那麼，錨定好目標、框架和功能之後，人工智慧系統如何在學校落地運行？我們打造了三個載體。
03
通過AI系統為學生減負
我們基於「建蘭大腦」搭建了一個核心交互平臺：小蘭書童。它是一個貼近教學現場的平臺，由三端構成：教師、管理員登陸使用的管理後端；由教師、學生登陸使用的用戶前端，在學校可以通過手機客戶端和智能音箱進入；面向全校所有人的可視化展示端（如下圖所示）。
我們如何使用它助力課前、課中、課後三個階段的教學轉型呢？我著重分享一下整套系統的核心點。
其一，數據沉澱和學生畫像。
「建蘭大腦」沉澱了縱向數據（學生個人數據）和橫向數據（班級、同年級等），涵蓋了學生在校的所有日常行為表現（常規、學習品質和課外活動參與等）。「小蘭書童」有「學生畫像」功能，它會基於「建蘭大腦」的數據和知識圖譜技術，及時對學生進行分析診斷，對學生進行精準畫像。
縱向數據（學生畫像）
橫向數據
其二，課後通過數據幫助孩子挖掘他的學習偏好、認知風格、認知結構、能力水平、學習特徵。
比如，在學科知識點層面，通過橫向（年級得分率）與縱向（所有知識點得分率）對比，及時查漏補缺；通過對每次考核的一級和二級知識點分類分析，鞏固薄弱知識點。
知識點掌握情況和學科能力分析
在作業方面，首先，平臺將相關預習、鞏固檢測和拓展深化三個類別的作業進行重新整合，還包括由教師和學生共同開發的微課（主要有閱讀拓展類，語音朗讀類、實踐練習類等作業的講解）作為學生課後學習的輔助資料；
其次，學生做題痕跡沉澱到小蘭書童後臺，「建蘭大腦」進行分析診斷再次推送作業，形成一個提升學習能力的閉環；
此外，「建蘭大腦」還會根據學生的學情，點對點給學生推送微課進行學習。
值得一提的是，我們構建了一套人工智慧自適應學習系統——為每名學生「種」下了一棵不斷生長的知識樹。「建蘭大腦」會基於學生知識樹的情況進行運算，把「建蘭題庫」中貼有不同難度標籤的習題，推送給不同學生。
為了保證習題質量，學校教研組重新設計了各學科的知識圖譜，用來分析知識點間的聯繫，並構建學科精品題庫。
推送作業背後，是教師們在根據數據為學生選擇合適的學習策略，課後定製個性化作業，讓每個學生拿到的作業都不一樣。
學生的個性化習題
其三，形成學生的個性報告。
以前，學生在考試結束後只能拿到寫有冷冰冰數字的成績單。現在，我們的學生、家長，在考試結束後打開手機客戶端，會拿到一份個性報告，就像打開支付寶就能得到年度帳單。
這份個性報告旨在實現對學生的綜合評價。
學科方面，例如數學部分，對孩子抽象思維、邏輯分析、數學運算、直觀想像、數學建模五個方面都有系統評定，從診斷分數跨越到診斷知識、能力掌握狀況；德育方面，它會生成學生「行為表現關鍵詞」，用於反映學生道德品質、勞動實踐和身心健康等方面情況（如下圖所示）。
事實上，學習方式的轉變意味著個人與世界關係的轉變，也意味著存在方式的轉變。「建蘭大腦」這套AI系統的本質就是轉變從數據到人的存在方式，將零散的信息沉澱聚集，讓教育數據回歸教育者主體，進行教的突破。
04
借力AI系統實現動態評價
長期以來，人們把教學評價看成是對教學結果的一種純「客觀」「公正」的描述，因而關注於測量技術的完善和評價標準的建立。
一個盲區由此出現了：學生處於被評價的被動狀態之中，評價不能有效地促進學生素質、能力的提高。
針對這個痛點，我們通過「建蘭大腦」讓動態性評價變成現實，可以多元展示每一個學生的才能。
在建蘭中學，學生的日常行為規範會被隨時記錄，成為過程性評價依據；學生的活動參與情況會被打標記錄，成為發展性評價依據；學生的個性發展情況會被有效記錄，成為個性化評價依據。
但對學校來說，首先擺在面前的難題是：如何通過AI系統採集學生數據？
根據國家頒布的《中國學生發展核心素養》框架，我們進行了校本化實踐，提出了建蘭中學五大核心素養，並以加德納九大多元理論為依據，生成了66個標準，形成學生個性化成長成熟度（IGPM）評價模型，並嵌入日常學習生活的中予以評定。
接下來，66條標準會呈現為9個維度構成的雷達圖：複雜的溝通能力，領導和團隊協作能力，運動健康、勞動實踐，全球化視角，問題解決和數據分析，思維習慣，自我實現，藝術審美，道德素養。我們稱之為「建蘭修煉」，它將學生素養發展具象化、可視化。
下圖是學生A初入初中的成長報告①。從中可以看出其較為突出的能力或素養是：道德素養，全球化視野，運動與健康、勞動與實踐；比較弱的能力或素養是：自我實現、領導和團隊協作能力、問題解決和數據分析。
學生A在進入初中前成長報告①
進入到各項能力和素養詳情，即66個維度中去分析，例如學生A在「複雜的溝通能力」模塊「關注傾聽」方面較好。在報告單②中，黑體字表示已擁有或初步擁有的能力；而灰體字則為需要努力的部分。
學生A在進入初中前成長報告②
有了這張成長報告單後，孩子對自己的優勢和不足一目了然。這也就幫助孩子認識自己，從而找到努力的方向。
如學生A在「領導和團隊協作能力」方面不足，為了提升自己在這方面的能力，他參加了班委的競選和學生會競選，參加了學校的辯論社團，同時組織同學參加學校的元旦文藝演出；
為了提升自己「問題解決和數據分析」的能力，他參與了學校的創新社團，並且研發了「智能斑馬線」，在杭州市、浙江省的創新大賽中獲獎；
同時，他在學科尤其是理科學習中，給自己設立了一個目標：每天問一個問題，以此提升自己的問題意識。
兩年以後，他的成長報告單發生了變化：
學生A在進入初中兩年後的成長報告③
打開學生成長報告後，還可以進入各項能力和素養詳情頁面中（如下圖所示），即在66個維度中進一步分析。可以看到，經過兩年的努力，學生A在「自我實現」部分表現出的特質：樂於探索和實驗、勇於面對不熟悉的情景、主動拓展自身的靈活性等等。
圖中還可以看出，與兩年前的圖比較，學生A在自我實現方面有了長足的進步，並且有了團隊協作意識，與人溝通能力增強，擁有較強且有效的自我管理能力。
學生A進入初中兩年後與入學時個別模塊和維度的比較
66條標準還會構成針對孩子各方面的雷達圖。比如，以下是某位同學體育能力的雷達圖，其中包括初中體育對學生8個維度的評價：體型、柔韌、靈敏、肺活量、耐力、速度、力量、跳躍。
對應雷達圖，孩子的速度、爆發力特別強但耐力不行的個性一目了然。雷達圖能幫助教師進行科學的揚長避短。學校體育教師拿到這位同學的數據後，推薦他進入學校田徑隊。
05
基於AI系統拓展孩子生命的寬度
建蘭中學在以下三個方面作了探索：
第一，建蘭中學的課程由70多門增加到140多門，包括STEAM創課、賽艇、戲劇表演、詩經解讀等各種門類，為學生核心素養培養提供「沃土」。
課程內容和數量豐富之後，也產生了一個問題：學生如何選課？如何確保課程真正滿足學生成長需要？
於是我們做了第二個方面的探索：定製「私人課程」，讓「個性差異」學習有奔頭。
「建蘭大腦」將選課的熱度、課程體系目標一起進行最優化求解，來發現哪些課程對學生能力培養是有效的，哪些是低效的，並為每個學生生成個性化課表。
此外，我們還設有數位化成長檔案——每個孩子都有一棵自己的「成長樹」。哪怕孩子畢業很多年以後再回來，也能找到他曾在學校生活了三年的痕跡，其中包含德、智、體、美、勞各方面的記錄。
第三，呵護學生發展，激發學生潛力，讓學習有深度。我們不僅關注學生個性化發展需求，更是通過構建未來數字學校，通過數據化、智能化和深度開放共享，讓學習更有深度，讓學習者變得更有智慧。希望有更多的孩子向著他更高的目標和要求出發，他的人生會因為我們的助力而變得更加有精彩。
如此一來，那些曾經冰冷的數據，因為有懂數據的人進行內化，變成了鮮活的數據。
06
我們應以未來教師為尺，積極擁抱技術
在很多場合我曾提到，現在的老師，特別是班主任，負擔和責任非常重，不僅要帶好班級，管好學習，還要關心學生方方面面的生活。特別在疫情期間，很多孩子心理上出現了問題，他們要顧及的方面越來越多。與此同時，也有很多人問，對於學校教師招聘，你有什麼樣的想法？未來的教師隊伍應該如何形成？
經過梳理總結後，我認為教師隊伍應該由三種類型組成：
其一，傳道授業型。也就是通常我們理解的老師。
其二，學校大腦數據工程師。他不只指我們過去定義的信息技術老師。
其三，專業班主任。他能走進學生內心深處，幫助孩子規劃人生，對他們進行心理輔導，讓他們的人生少走一些彎路。
未來，教師就是如此重要。所以，當我們真正的把老師解放出來，我們的學生才有可能改變世界。
我們說，教育的本質是基於美好創造美好，是讓每一個人在自己的生命傳承中，找到最適合自己的發展軌道。
作為教育工作者，就應該思考如何利用技術以及所能掌握的東西來輔助孩子、賦能教育，讓學生成長過程中那些原本沉睡的數據生命化，助力他們的學習和生活，讓因材施教、個性化發展成為可能。
數據資源被重新認知後，教育資源才能被公平化、集約化使用，讓學校自洽於數據時代，變革現有的學習觀、教育觀、人才觀、質量觀和管理觀。
未來應該讓技術更多地介入、打破校園的邊界，讓跨界更多真正的發生，讓數據為孩子們的成長服務。我相信，「學校大腦」不斷被餵養，讓學校教育變得更加強大之時，也將是孩子生命最精彩最蓬勃的時刻。
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