11月29日下午14：30，北京師範大學教育學部教授、博導，互聯網教育智能技術及應用國家工程研究中心常務副主任，北京師範大學遠程教育研究中心主任鄭勤華教授做題為“智能技術支持的教育建模研究”講座。吳瑞林教授與鄭勤華教授進行親切交談後，講座正式開始。學院教師樊文強、張惠以及本研學生參加。講座由樊文強主持。

鄭勤華教授指出，大規模個性化教育服務得以實現的關鍵在于數據驅動的教育建模。他從教育高質量發展背景出發，引出教育建模的本質，重點介紹了三種類型的教育建模實踐經驗，并深入探讨了智能技術支持教育應用的潛力和局限性。

首先，鄭教授明确了教育建模的定義，并詳細解釋了在進行教育建模過程中所面臨的挑戰——黑箱模型。他深入闡述了教育建模的基本原理，即通過運用機器學習相關的算法模型，分析學生在各個方面的數據，從而為學生推薦合适的學習資源和學習夥伴，以減輕他們的課業壓力和負擔。

接着，鄭教授以拔尖創新人才為例，列舉了這些人才的特質，并強調了将這類品質進行數學建模的重要性，特别是對于非認知因素如價值觀的建模。他通過堅毅力的具體案例，詳細闡述了這些非認知因素是如何被建模的。通過構建一個封閉的場景，進行了統一的測量，加強多模态數據融合，根據計算模型，得出了一個堅毅力指數。此外，他還通過現實中的教師和家長反饋來進行模型的驗證。例如，線上線下相結合的科學探究活動場景——學生線上觀看科技館視頻或完成探究實驗，線下則基于易獲取的材料完成探究活動。多模态科學探究活動數據——包括學生線上參與活動的時長、效率、修改次數等以及線下實驗視頻等多模态科學探究活動數據都被采集起來。智能分析評測科學探究能力——通過視頻分析技術，提取關鍵行為，識别科學探究行為序列。基于這類分析框架，建立特征與能力的映射模型，實現能力化測評。

此外，鄭教授還詳細介紹了教育部開展信息技術支撐學生綜合素質評價試點的成果。他強調了當前已經形成了以SEED工具、區域特色工具和區域教育信息化數據映射三方面為主的現狀。通過他的講解，我們對教育建模領域的現有成果有了更深入的理解和認識。

鄭勤華教授就同學們所提出的“單模态與多模态數據比較”“基于數據的相關關系與因果關系分析”“專家在教育建模中的作用”“教育建模研究中的跨學科合作”等相關問題進行了詳細的解答。鄭教授在答疑過程中講到，"智能教育模型"的核心在于它能夠通過收集和分析學生在學習過程中的大量數據，從而理解學生的學習習慣和潛在問題。這不僅可以幫助教師更好地理解學生的學習需求，也可以提前發現學生的學習困難，并及時提供個性化的學習方案和輔導。這個模型還具有強大的預測功能，它可以根據學生的學習數據和成績，預測其未來的學習路徑和可能達到的水平。這不僅可以幫助教師更好地規劃教學内容和進度，也可以幫助學生更好地了解自己的學習目标和方向。總的來說，"智能教育模型"的研究為現代教育帶來了重大的改變和可能性。我們期待看到這項技術在未來的教育實踐中發揮更大的作用，幫助更多的學生實現他們的學習目标。

最後，樊文強代表學院向鄭勤華教授頒發“人文講堂”紀念證書。

編輯丨高詩佳