「人工智能的不断发展与成熟，将人类从繁重的工作中解放出来，使人类拥有大量的休闲时间，去实现自身的价值和个体的自由发展。教学不仅仅是知识、经验的传授，更重要的是帮助学生在万物互联的环境下，建构对自然、社会和个体生命的认知范式，促进学生生成有意义的互联；教学不仅仅是被动的教育学的关系，更重要的是以学生为中心构建个性化认知模式和智慧网络。」- 方海光经典语录

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人工智能的不断发展与成熟，将人类从繁重的工作中解放出来，使人类拥有大量的休闲时间，去实现自身的价值和个体的自由发展。教学不仅仅是知识、经验的传授，更重要的是帮助学生在万物互联的环境下，建构对自然、社会和个体生命的认知范式，促进学生生成有意义的互联；教学不仅仅是被动的教育学的关系，更重要的是以学生为中心构建个性化认知模式和智慧网络。

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人工智能技术通过提供的模型和算法服务构造智慧校园和智慧课堂，也构造了智慧学习空间，通过提高环境的智能程度为学生提供不同的学习资源和学习路径，从而朝着个性化学习的方向逐步发展。
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智慧校园建设，涵盖教学环境、教学资源、校园管理、校园服务、信息安全体系等各个方面，每一层面都涉及数据统计和分析，借助大数据储存量大、信息量多、处理速度高等优势，可以为智慧校园建设中各项自动化工作提供支持，为学校未来的发展决策提供科学依据。
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一般的课堂往往过于关注内容和形式，缺乏互动性，学习需要师生之间的互动。人工智能教育不仅解决了教育资源的供给问题，也解决了课堂互动性缺乏的问题，以个体学习为中心，在任何场所、任何时间，都可以从个体的差异性需求出发，在学生个性特征与学习环境之间努力达到一种平衡，使不同地区、不同年龄、不同学习阶段的人，都可以共享优质的教育资源和服务。
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教育大数据的独特性表现为三个方面：一是教育大数据的采集，呈现高度的复杂性；二是教育大数据的应用需要高度的创造性；三是教育大数据不仅注重相关关系，更强调因果关系。
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一般我们把从感觉到记忆再到思维这一过程称为“智慧”，智慧的结果是行为和语言，行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称为智能。智能一般具有以下特点：第一具有感知能力，第二具有记忆和思维能力，第三具有学习能力和自适应能力，第四具有行为决策能力。具有以上四个特点的系统，我们一般称为智能系统或智能化系统。
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5W2H分析法又觉期文分析法，他用5个以W开头的英文单词和两个以H开头的英文单词进行设问，发现解决问题的线索，寻找发明思路，进行设计构思，从而搞出新的发明项目。它是一种调查研究和思考问题的有效方法。对于决策和执行性的活动措施非常有帮助，也有助于弥补考虑问题时的疏漏。
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学校战略思维是指思维主体（校长或学校决策者）对关系学校全局的、长远的、根本性的重大问题进行谋划（分析、判断、预见和决策）的思维过程。对学校而言包括学校发展的文化底蕴、愿景目标、智学理念、整体环境、顶层设计和技术趋势等诸多要素。学校发展的战略思维方法可借鉴企业常用的SWOT分析方法。
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大数据驱动的智慧校园，需要对教育评估和教育决策进行全面支持。要建设大数据驱动的智慧校园需要建设以下三种系统：决策支持系统、数据仓库系统、商业智能系统。
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技术支持的学习过程，也将成为智慧学习和未来学校的典型特征。未来学校教育将是自组织的。学校形态将是一个自组织的智慧学习环境，支持完全的个性化学习，不仅能补齐学生薄弱的知识结构，还能促进学生的优势与特长发展。在全面采集全体学生的全学习过程数据的基础上，按照心理学、学习科学、数据科学等原理与模型，进行教育大数据分析，可以精确的了解他们的认知结构，知识结构，情感结构，能力倾向和个性特征，在此基础上，自组织课程的结构自主学习的路径和自组织学习的内容都将出现。
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教育大数据让学习变成一种教育服务，而在这个教育服务体系当中，教育大数据可以被理解为三个层次：第一，教育大数据是指全体样本全学习过程的数据，这个层次特指教育教学的过程；第二，教育大数据是指教育大数据系统，这个层次特指校本大数据平台，也指区域和国家建立的大数据系统；第三教育大数据是指共建共享想思想，这个层次特指教育大数据带来的价值，特别是实现多类型、多维度、多业务数据融通的意义。一般认为教育大数据的三个层次，也是宏观上教育大数据应用的三个典型类型。
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但是在这里，真正属于我的世界只有脚下的小路那么宽。我一步也不会离开这条路。我从不曾需要多么宽阔的通道，能侧身而过就足够了。像鸟在天空侧身飞翔，鱼在大海里侧身遨游，我从来不曾渴望过全部的世界。我只是经过这个世界，去向的一个小小的所在。我只依赖熟知的事物而生活，我心有牵挂，不想迷路，不想回不了家。我在山野里，游荡在节制之中。但已经感到足够的自由。
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悲伤就是知识
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我绝不坚信这个时代没有放之四海而皆准的正义和良善的价值观，它们不仅仅有，而且不是朝令夕改流动无常的，它们是稳定而永恒的。
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真理就是自由人的祖国。真理不存在于丑化了的现实里。生命的第一个行动就是创造的行动。在争论中是不分高贵卑鄙，也不管称号姓氏的，重要的只是真理，在它面前人人平等。
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人类最大的痛苦莫过于无法理解自己所承受的痛苦。
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更多的还有非功利性的阅读，我们要“培育”这个字，我们要读文学作品，我们要读历史作品，我们要读哲学作品，我们要不断地阅读，穷尽我们知识的想象力。
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A股的波动较大，为降低组合的波动性，可配置相关系数CORRELATION递减的资产来降低组合波动性，如美股ETF、欧股ETF、债券、黄金、港股ETF等。
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把时间分配给能够带来价值的事情，复利才会发生作用。
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在投资中，最重要的是避免犯大错。
张磊 张磊
谅解、增援和情谊，比什么都重要。
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但愿同入梦。
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我们根本没想到要怀疑或轻视“历史的启示”；历史就是我们的一切。
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大家礼义教子弟，小家凶恶训儿郎。
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知识不是为学科而存在的，也不是为认识世界而存在的，归根到底它是为人而存在的。挖掘知识的育人价值和精神意义，是教学从知识导向走向素养导向的基本前提。
余文森 余文森
全国优秀教师
当把课堂教学肢解成一堂一堂的课，看起来让课堂教学变得更具体了，也寻找到了提高课堂教学效率的捷径，但当每一堂课都“各自为政”时，当每一堂课都把自己的完善与完美作为教学目标时，我们得到了“一堂课”，甚至“每堂课”的美好，却失去了学科课程的完整性和系统性。或许这才是“课虽好但却得不到好成绩”的原因。
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全国优秀教师
广义教学以课程资源为教学对象，教材无疑是重要的，也是最基本的课程资源。但课程资源绝不仅限于教材，也绝不仅限于学校内部。
余文森 余文森
全国优秀教师
在分析技术如何支持和整合学习时，我们也需要运用系统思维来解决问题。研究发现，技术整合学习需要一套系统的思维，系统思维是技术整合学习的有效途径之一。系统思维是一种逻辑抽象能力，也可以称为整体观，全局观。系统思维是指在考虑某一问题时，不是把它当做一个孤立、分割的问题来处理，而是当做一个有机关联的系统。简单来说，就是全面思考，不只是就事论事，而是把想要达到的结果、实现该结果的过程、过程的优化以及对未来的影响等一系列问题作为一个整体来研究。
方海光 方海光
教授
一般的课堂往往过于关注内容和形式，缺乏互动性，学习需要师生之间的互动。人工智能教育不仅解决了教育资源的供给问题，也解决了课堂互动性缺乏的问题，以个体学习为中心，在任何场所、任何时间，都可以从个体的差异性需求出发，在学生个性特征与学习环境之间努力达到一种平衡，使不同地区、不同年龄、不同学习阶段的人，都可以共享优质的教育资源和服务。
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教授
人工智能助力教育变革，表现在以下7个方面：变革一，传统的按部就班的知识学习，尤其是命题性知识的学习，将越来越以个别化的面貌出现。变革二，默会知识、程序知识的习得以及对应用知识、生产知识的学习将成为未来学校教育的重点。变革三，身兼组织者、评估者、诊断者、教授者、指导者等多重角色的教师，其职责将被有效分解。变革四，校园精准管理和教学模式的创新将得以实现。变革五，区域教育治理及宏观决策水平将得以提高，智能学情监测及教育评价体系将得以建立。变革六，自适应学习系统的推广，将扩大优质教育教学的覆盖范围，有效促进教育公平。变革七，高效、智能的教师能力培训平台得以建立，高校教师职前、职后培训一体化的新型教师教育体系得以形成。
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数据量大是数据产生价值的一个前提，但是这种大数据的“大”是相对的，要与所关注的问题相关联。因此，分析与挖掘教育教学过程产生的海量数据，将其转化为有价值的教学信息，从而优化学习效果，提升教学质量，促进个性化学习的实现。才是大数据应用于教育教学的价值所在。
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教育大数据的独特性表现为三个方面：一是教育大数据的采集，呈现高度的复杂性；二是教育大数据的应用需要高度的创造性；三是教育大数据不仅注重相关关系，更强调因果关系。
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教授
教育大数据让学习变成一种教育服务，而在这个教育服务体系当中，教育大数据可以被理解为三个层次：第一，教育大数据是指全体样本全学习过程的数据，这个层次特指教育教学的过程；第二，教育大数据是指教育大数据系统，这个层次特指校本大数据平台，也指区域和国家建立的大数据系统；第三教育大数据是指共建共享想思想，这个层次特指教育大数据带来的价值，特别是实现多类型、多维度、多业务数据融通的意义。一般认为教育大数据的三个层次，也是宏观上教育大数据应用的三个典型类型。
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教育大数据分析过程：1）确定分析目标；2）明确指标范围；3）挑选好指标；4）构建指标逻辑图；5）进行维度分析；6）应用反馈数据去进行改进。
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我们通常所说的数据隐私就是个人生活中不愿为他人公开的个人信息。数据隐私分为如下四类：一是信息隐私，包括身份证号、银行号、收入财产状况、医疗档案、消费和需求信息、网络活动轨迹等。二是通信隐私，包括手机号，QQ、Email、微信等。三是空间隐私，包括家庭住址，工作单位及经常出入的公共场所等。四是身体隐私，如药物检测等。
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大数据为学习带来了如下变化：一是人们可以通过数据分析，进一步了解学生是如何学习的。二是在大数据时代，我们可以实现对学习效果的反馈。我们能够收集过去无法获得到的数据，通过这些数据的分析改善学习和教学，从而提高学生的学习效果，提升教师的教学质量。三是在大数据时代，学生可以获得一种适合自身的学习步调。四是在大数据时代，通过大数据分析，可以进行更准确的预测并有效的干预一些事件的发生。
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大数据并不是一种技术，也不是一种新型的工具。大数据是一种对现实的新型观察方式，是对现实世界的重新认知和思考，以及对我们所要前进的方向的重新明确。
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我们收集了数据并进行了分析，从而对比得出更有效的教学模式，那么学生的学习效率就会大大提升。基于此可以做出假设，针对每个课堂的每一名学生，如果能够实现大数据分析，通过大数据来改善学习过程，就可以在很大程度上避免教育资源的浪费。
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运用系统思维解决问题，首先要搞清楚问题是什么，使用系统思维解决问题的基本步骤如下：一、界定问题要素（准确描述问题、明确问题的构成要素、探究问题的本质、提出问题隐含的假设）；二、构建问题框架（罗列要点、连线归类、形成框架、检查框架）；三、确定关键问题；四、执行分解任务；五、检查完善。
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教师需要学习新的技能，我们需要对教师重新进行培训，比如如何去传播知识，如何让学生参与更多的讨论和互动，甚至更多社会化的互动学习，这是大数据时代教师应具备的专业能力。
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大数据时代，技术帮助学生实现个性化学习从以下方面入手：建立学生档案，真正了解学生；挖掘学生兴趣，建立学生分组；分析学生数据，设定学习目标。
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个性化学习计划（Personalized Learning Program， PLP）的核心是根据学生特点，为其量身定制学生计划，以此来满足每个学生的个性化需求。个性化不是“做你自己的事”，它是基于学生兴趣和能力的学习选择，为学生提供与他们的能力和兴趣相适应的学习内容。
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个性化学习计划（PLP）的特征包括以下5点：1) 学习节奏是可以调整的；2) 学习目标、方法、内容和工具都是为每个学生量身定制的；3) 学习是由学生的兴趣驱动的；学生可以选择学习的内容、方式、时间和地点；4) 学生能够得到技术支持。
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社会对人才的需求已由知识型技能型向智能型创新型转化。
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随着机器人走向讲台，简单的知识记忆类和技能操作类教学，终将被人工智能所取代。人工智能时代的教育方式和方法主要基于学生的个性化需求。人工智能时代的教学将更加关注个性化学习体验，根据学生的认知水平、学习能力和自身素质来制定个性化的学习方案，因材施教。
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随着大数据、文字识别、语音识别、语义识别的出现，人工智能在智能测评方面得到了显著的发展和广泛的应用，将教师从作业批改中解放出来，使教师可以把更多的精力放在教学形式、教学方法的创新上，切实提高教学效率。
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未来的教师必须第一时间感知社会的发展变化。教师不仅仅是知识的传递者、新技术的实践和运用者，同时还是个性化学习的服务者、一起参与交流讨论的学习伙伴、培养学生创新精神的领路人。教师可以利用机器人来大幅度提高教学效率。
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教师数据素养是大数据时代对教师能力的新要求，既有助于学生的沟通、合作、信息处理等能力的发展，也对教师自身发展具有重要价值，主要有数据意识、数据能力和数据伦理道德三大部分构成。
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技术支持的学习过程，也将成为智慧学习和未来学校的典型特征。未来学校教育将是自组织的。学校形态将是一个自组织的智慧学习环境，支持完全的个性化学习，不仅能补齐学生薄弱的知识结构，还能促进学生的优势与特长发展。在全面采集全体学生的全学习过程数据的基础上，按照心理学、学习科学、数据科学等原理与模型，进行教育大数据分析，可以精确的了解他们的认知结构，知识结构，情感结构，能力倾向和个性特征，在此基础上，自组织课程的结构自主学习的路径和自组织学习的内容都将出现。
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智慧学习可以为学习者提供一种轻松、投入、有效的学习体验。
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学校战略思维是指思维主体（校长或学校决策者）对关系学校全局的、长远的、根本性的重大问题进行谋划（分析、判断、预见和决策）的思维过程。对学校而言包括学校发展的文化底蕴、愿景目标、智学理念、整体环境、顶层设计和技术趋势等诸多要素。学校发展的战略思维方法可借鉴企业常用的SWOT分析方法。
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德尔非法是一种以函询形式进行的集体匿名思想交流的过程。它是一种高效的预测方法。
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六顶思考帽法不仅可以压缩会议时间，而且可以加强讨论的深度，下面是六顶思考帽法，在会议中应用的一般步骤: 1）陈述问题（白帽）；2）提出解决问题的方案（绿帽）；3）评估该方案的优点（黄帽）；4）列举该方案的缺点（黑帽）；5）对该方案进行直觉判断（红帽）；6）结陈述，作出决策（蓝帽）。它是一种实用的决策与沟通方法。
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头脑风暴法是一种激发团队创新的有效决策方法。
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5W2H分析法又觉期文分析法，他用5个以W开头的英文单词和两个以H开头的英文单词进行设问，发现解决问题的线索，寻找发明思路，进行设计构思，从而搞出新的发明项目。它是一种调查研究和思考问题的有效方法。对于决策和执行性的活动措施非常有帮助，也有助于弥补考虑问题时的疏漏。
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决策树分析法一般都是自上而下生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形，很像一棵树的枝干，故称决策树。他是管理人员和决策分析人员经常采用的一种行之有效的决策工具。
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大数据驱动的智慧校园，需要对教育评估和教育决策进行全面支持。要建设大数据驱动的智慧校园需要建设以下三种系统：决策支持系统、数据仓库系统、商业智能系统。
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大数据时代为决策支持系统的发展带来了革新和机遇，在系统定位、系统安全性、信息检测能力、决策方式和数据处理能力等诸多方面形成新的发展态势。在大数据时代可以对结构化和非结构化的实时数据和历史数据进行分析，尤其是那些具有隐藏性的数据，可以以在线收集的方式来开展及时性的分析，这样可以为企业决策提供全局性支持。
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数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库技术是指为有效地把操作型数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问的各种技术和模块的总称。所做的一切都是为了让用户更快、更方便的查询所需要的信息，为其提供决策支持。
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一般我们把从感觉到记忆再到思维这一过程称为“智慧”，智慧的结果是行为和语言，行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称为智能。智能一般具有以下特点：第一具有感知能力，第二具有记忆和思维能力，第三具有学习能力和自适应能力，第四具有行为决策能力。具有以上四个特点的系统，我们一般称为智能系统或智能化系统。
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商业智能（BI）涉及信息收集、管理和分析，目的是使企业决策者获得知识，促使他们做出对企业更加有利的决策。商业智能不是一种独立的技术，而是一套完整的解决方案。它将数据仓库、联机分析、数据挖掘和可视化等技术相结合，应用于业务活动，使企业的复杂信息转化为可辅助的知识，最后将知识呈现给客户，以支持企业决策。
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智慧校园建设，涵盖教学环境、教学资源、校园管理、校园服务、信息安全体系等各个方面，每一层面都涉及数据统计和分析，借助大数据储存量大、信息量多、处理速度高等优势，可以为智慧校园建设中各项自动化工作提供支持，为学校未来的发展决策提供科学依据。
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大数据技术在智慧校园中的具体应用包括以下四个方面：构建公共数据集成与共享平台，提高校内信息传递速度；构建智慧化提醒平台，适时对学生进行提醒；创设智能学习环境，改进课堂教学方式；采集、分析、处理海量数据，为学校管理提供决策支持。
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未来学校具有以下主要特征：1）学习场景相互融通。利用信息技术打破校园的围墙，把一切有利的社会资源引入学校，使学校的课程内容得到极大拓展，学生线上、线下混合学习，学习平台无处不在。2）学习方式灵活、多元。把知识学习与社会实践、社区服务、参观参观考察、研学旅行等结合起来，将正式学习与非正式学习融为一体。3）学校组织富有弹性。鼓励学生自主管理，增加家长和社区在学校决策中的参与度，根据学生的能力而非年龄来组织学习，利用大数据技术让教育变得更加智慧，让学生站在教育的正中央。
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🎲 随机 · 灵感闪现 ✨ 名言如星，拾光而行