央广网北京9月9日消息 今年突如其来的新冠肺炎疫情让中国教育被迫转为线上，开始了一次史无前例的大规模在线教育实战演练，让我们深刻感受到“停课不停学 停课不停教”。隔屏上课，对于学生和老师来说意味着哪些变化？没有固定教学场景，怎么营造学习氛围？带着这些疑问，央广网记者专访了清华幼教资源中心首席教育官刘昕。
清华幼教资源中心首席教育官刘昕
强化信息技术培训 提升教师信息素养
中共中央、国务院《关于全面深化新时代教师队伍改革的意见》指出，支持教师和校长大胆探索创新教育思想、教育模式、教育方法，形成教学特色和办学风格。针对在线教育的特点，刘昕认为有四点需要在线教师进行突破创新。
第一，学习先进教育理念。坚持“立德树人”的根本任务，了解未来教育的发展趋势，掌握高维智能教育时空和数智时代学习者新学习模式，注重新场景下的教学改革创新，多方式、多途径涵养师德，胜任“立德树人”光荣使命。
第二，聚焦学科教学新方式。了解数智时代学习者发展需求，掌握学科素养培育相关知识，学会建立学科教学新流程机制，能够从核心素养发展视域诊断、分析日常教学中的关键问题。
第三，提高教科研水平，侧重新课程研发。了解掌握教科研基本方法，能依据具体问题，制定科学且行之有效的研究策略，选择合适的研修工具，开展深度研修，懂得如何重构课程供应链知识体系，致力于解决数智时代教育教学中各类问题。
第四，新技术与教学的有机融合。基于数智时代“人工智能-教师-学习者”三维结构的高维学习空间，强化教师信息素养的培养，突破年龄壁垒，提高教师对数智教育的理解和认识，做好不同年龄阶段老师的培训计划，逐层逐级发展教师运用新技术与学科进行有效整合的数智教育能力。
创新教学和学习方式 打破学科边界
目前，在线教育平台普遍采用的大班模式或者一对一教学模式。如何在教育模式上创新，刘昕给出了自己的见解。
教学和学习方式创新。利用人工智能、互联网平台、虚拟现实 技术、5G、云计算、大数据和区块链等技术的支持实现数字空间与实体空间的融合，积极探索020教学模式，搭建数字云平台，打破学科边界，融合教育生态，丰富并创新知识、课程和信息网络拓扑结构，创新人才培养方式，大力推行启发式、情景式、项目式和问题解决式等教学方式，倡导走班制、选课制、跨学科和跨学段等教学组织 模式，驱动和激励学习者自主学习。
测量评价创新。依靠人工智能——大数据和区块链等新技术构建的高维时空数据知识架构，基于新课程、新学习和时空场景，制定覆盖全学段的数字化测量评价体系与机制，建立全过程、全方位、全要素的人才培养质量反馈监测体系，构建开放共享的教育体系，充分发挥测评的个性化教育功能。
机制流程创新。在国家课程和地方课程的基础上，增强课程资源开发能力，让学习者、教师、学校和其他教育参与者都成为课程创新的主体，规范课程研发创新流程，形成特色鲜明的校本化课程体系， 不断完善自下而上的课程创新机制和流程。
未来教育必定形成新一代学习空间
从工业现代化时代向数字化、智能化时代转变，学校形态要转变。伴随着数智时代的来临，以5G和人工智能为核心的新技术集群发展，让知识、信息、数据世界正发生深刻的变革，人才培养结构面临最深刻的调整，同时感知、信息、数据和智能技术的整合发展，构建了高维智能教育时空，加快了学校形态的变革。在线教育是一种“指向未来”的教育，教育系统中的各个要素进行重新建构，未来，开放式的网络学习会成为我们可预见的一种常态。在刘昕看来，未来教育必定形成新一代学习空间。
新一代学习空间围绕数智时代对学校学习场景开放、多维、赋能 的发展需求，包括四个方面的内容：
一、多维学习场景支撑。依托数字技术实现实体空间远程对接，包括教室-教室，学校-家庭，学校-其他教育场景（校外教育机构、 实践教育基地、自然教育基地、博物馆、图书馆等），突破传统学校静止、封闭、低维时空的学习场景，广泛连接交互，打破边界，融合外界生态，实现学习空间场景虚、实多维构建，满足学习者多样化、个性化学习需求与灵巧教学、新课程开展的场景变化需求，推动教育从低维向高维跃迁，促进学习者全面、个性化、多样性和创造性发展。
二、多样化学习方式支撑。多维环境构建强调信息整合、着重迁移运用、注重批判理解，进而促进深度学习；同时，提供满足各种类型的学习过程生成性资源的建设工具，对学科之间的知识、方法和价值 融会贯通，形成终身学习能力；虚拟融合场景使学习者通过实践增强感知和认知，加强学习体验；新技术的发展支撑和拓展了无边界和团队协作式等多种学习方式。
三、多方面教学功能支撑。实体学习空间内部的功能多样化和灵活组织形成场景，支持灵巧学习方式并推动现有教学方式的变革。围绕课程教学形成教学体系闭环，提供贯穿新课程全流程、常态化的教学 功能支撑；运用新技术，开展基于新场景的高互动教学方式。从优化教学环境、多元化教学支持和创新教学方式等方面着力打造新流程，实现以学习者为主体的多方面教学与教研活动支持。
数智测量评价支撑。借助人工智能——大数据和区块链等新技术，全面支撑各学习场景下的数据采集，经数据存储、数据智能分析与数据可视化呈现，提供教学改进决策报告，建构智能化教学测量评价体系。
