1.1　数智赋能的概念及背景

随着新兴技术的不断融合、突破，以及新一代信息技术网络化、数字化、智能化的创新发展，各行业纷纷把“数智化”作为新的发展方向，教育界也不例外，“数智赋能教育”是当前教育界热议的焦点之一。

“数智”是数字化、智能化的简称，是指利用数字技术和数据驱动的方法，达到智能化、自动化和优化决策的目的。它结合了人工智能、大数据分析、机器学习等技术，通过对大量数据的收集、整理和分析，为组织提供智能化的决策支持。数智化的核心是将数据转化为有价值的信息和知识，并基于这些信息和知识进行决策、实施行动。通过数据的收集和分析，数智化可以帮助组织发现趋势、预测未来、优化流程和提高效率。

“赋能”源于赋能授权（empowerment）理念，在1947年版袖珍牛津词典中的释义是“the act of enabling”，意思是使人能做某事。赋能的概念起源于20世纪60年代的美国，被广泛应用于民权运动和女性解放运动中，后被逐渐扩展到管理学、心理学、教育学等领域。此概念较为抽象，目前尚未形成跨学科的通用定义，当应用于不同领域时其内涵不尽相同。在教育领域中，赋能通常指赋予学生、教师、教育工作者以及教育决策者更大的自主权、能力、资源和信心，使他们更有效地参与教育过程、作出决策、解决问题和实现个人及教育目标，其核心在于提升个体的能力感和自我效能，以及他们对自己学习和教育环境的控制感。

由此可以看出，在教育领域，“数智赋能”指通过人工智能、大数据分析、机器学习等先进技术，以及数字化资源、智慧学习平台、社交网络工具等多样化工具和平台，使教育机构或个人在教育、学习、管理等方面实现智能化、自动化、精准化的提升。这种赋能不仅包括对教育内容的数字化处理和优化，还涉及对教育过程的智能化管理和评估，以及对学生学习行为的个性化分析和指导。这些技术的整合和应用，有利于提升教育质量、优化教育体验，同时也有助于促进教育的公平性和可及性。(https://www.daowen.com)

数智技术赋能教育，尤其是人工智能技术赋能教育，是当前教育界的绝对热点。联合国教科文组织（UNESCO）于2019年发布了《北京共识——人工智能与教育》，旨在推动人工智能教育的可持续发展；在此基础上，2022年又发布了《人工智能与教育：决策者指南》，阐明了如何更好地确保在教育中公平、合乎道德和有效地应用人工智能。世界各地都举办了重量级的人工智能教育大会，如国际人工智能与教育大会（International Conference on Artificial Intelligence & Education）、国际教育技术协会（International Society for Technology in Education，ISTE）会议、全球人工智能与教育大数据大会（The International Conference on Artificial Intelligence and Big Data in Education，AIDE）、世界数字教育大会（World Digital Education Conference）等，聚焦于探讨如何将人工智能技术应用于教育领域，以提高教育质量和效率。尤其是2022年11月，一款名为ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）影响的讨论。学界纷纷讨论生成式人工智能为教育带来的重大影响、机遇、挑战，尝试分析生成式人工智能的教育应用场景和应对策略，为当前的数智赋能教育提供了重要的理论基础。

中国也极其重视教育的技术赋能。在中国第一个以教育现代化为主题的中长期战略规划——《中国教育现代化2035》中，强调了深化信息技术与教育教学的深度融合与创新，明确指出要开发优质课件等数字资源，建设数字教育资源共建共享机制；推动信息技术在教学、管理、学习、评价等方面的应用，全面提升教育信息化水平和师生信息素养；要运用互联网、大数据和人工智能等技术，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台，构建智能化、个性化、终身化的教育体系。

中国在数智技术赋能教育方面已经取得了一些显著的成就。近年来，研发了智能教室、智慧教学工具等智慧教育硬件产品，为教育教学提供了技术支持；搭建了中国大学慕课、学堂在线、超星“学习通”等智慧教育平台，提供了丰富的课程资源和教育服务；开展了在线教育和远程教学，尤其是疫情防控期间，为学生提供了便捷高效的学习体验，为教师提供了智能化的教学管理工具；部分教师开始尝试根据学生的学习风格、兴趣和能力，制定个性化的学习路径和教学内容，提供个性化的学习支持和教学辅助。

在生成式人工智能方面，中国也开发出了功能类似于ChatGPT的大型语言模型，如百度的“文心一言”、阿里云的“通义千问”、科大讯飞的“星火”、昆仑万维的“天工”、智谱清言的ChatGLM、腾讯的“混元”、字节跳动的“豆包”等。这些模型各有侧重点，都具有理解和生成自然语言的能力，能够处理各种复杂的语言问题，自然地与人类进行交互。