(1)显著提高教育教学质量,构建数据支持下的高质量教育生长体系 以技术迭代、软硬兼备、大数据驱动、协同融合、平台聚力、价值赋能为特征,增进线上线下教育教学融合生长,推动教育教学转型生长,坚持需求导向、立异引领、协同推进,增进教育大数据的实践应用,推进跨部分、跨地区、跨层级的全业务、全流程、全角色数据流动,提高数据的时效性和准确性,提升教育生长动态监测能力,强化精准趋势和预警剖析能力
(2)厘革教育供应侧和需求侧生长范式。 接纳动态、系统、全面汇聚学生学习历程大数据,将学生笼统、庞大的学科能力和焦点素养数据进行结构建模,并可视化泛起为个性化精准报告,不但能够支持学生自我反思学科优势和问题,实现有针对性地自主学习,更能支持教师全面了解学生群体和个体的生长进程,增进规模化教学和个性化培养有机结合;利用智能教育公共效劳平台“智慧教研”,全方位、多视角汇聚教师教学历程大数据,将教师显性与隐性的教学历程维度进行可视化剖析,从而支持区域学科教研员和教师开展教学研反思,发明区域学科教学共性问题和优势,聚焦差别教师群体和个体专业生长特点和需求,增进信息时代教师专业生长,打造高水平立异型教师步队。
(3)推进数据教育评价体系立异,推进落实立德树人基础任务 利用多模态教育教学大数据挖掘与算法剖析、学习和教学行为可解释剖析、心理丈量与认知诊断等技术,基于多维度学科能力与焦点素养的数据剖析模型,探索大数据在区域教育体系中的流转路径、应用场景和实践效果,建立生长性评估框架,将知识增长和学习状态的生长历程进行归因解释,构建生长性评价、增值评价及其反响模型,探索教育大数据支持下的教育教学评价体系及其支撑体系厘革范式和路径。
(4)基于智能技术降低教师事情强度,增进教师专业生长立异 打造“测、评、培”一体化教师专业生长完整链条,减少教师重复性简单化事情时间,增强教师对学生学习历程性数据的深入剖析,深度挖掘、泛起息争释教育大数据,从而揭示仅依靠经验无法了解的学生体现问题,增进教师有效和基于证据地使用智能技术,为学生提供个性化资助和领导,降低教师事情强度,减轻教师事情担负。