一、引言 2018年国家自然科学基金F0701(教育信息科学与技术)申请代码的设立，对于我国教育科学研究工作的开展具有里程碑式的重要意义。其重要意义在于利用信息科技的方法感知教育情境、刻画教育主体、还原教育过程、揭示教育问题、挖掘教育规律、变革教育服务、优化教育模式，进而实现“教育主体可理解、教育情境可计算、教育规律可解释、教育服务可定制”的远景目标，以此助力智能时代教育科学研究思想和研究方法的系统变革(郑永和，等，2023a)。F0701代码的设立标志着智能时代教育科学研究理念的革新和研究范式的转型，旨在推动智能技术与教育教学的深度融合，变革智能时代的教育服务供给模式，实现智能技术赋能教育高质量发展。本文主要立足于教育信息科学与技术在我国教育科学研究体系中的战略定位，对当前阶段该领域的研究要点进行梳理，并从多个维度对教育信息科学与技术的发展方向进行研判，以期为后续相关研究的开展提供借鉴。 二、教育信息科学与技术的战略定位 教育信息科学与技术是以真实教育场景中的“教育规律的发现”“教育问题的解决”“教育服务的升级”“教学模式的优化”为目标的多学科交叉研究领域，其核心在于应用信息科技对教育系统的构成要素和演化模式进行信息感知、特征刻画、模型构建，从而挖掘深层次的教育规律。并在此基础上，对多元主体的教育需求进行预测，借助智能技术提升教育服务供给能力，实现教育规模化和个性化的协调统一，进而助力教育的创新发展和智能变革。其一，利用物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术实现对教育系统构成要素的多模态、细粒度、动态化精准测评，利用智能感知技术对构成完整教育活动的人、机、物、环境等要素进行全方位感知和智能化建模分析，实现对学习者、教师、教学内容、教学资源、教学环境、教学服务的精准刻画，进而达成对数据驱动的教育现象的解释和教育过程的还原；其二，以计算教育学的研究思想为指引(郑永和，等，2020)，采用数据密集型科学的研究方法揭示教育现象背后教育系统各要素之间本质的、必然的联系(侯怀银，等，2018)，以探究教育生态系统演化的数理逻辑，突破传统基于主观报告的教育实证研究的局限性，以推动教育研究的科学化发展；其三，采用基于教育学、心理学、脑科学、认知科学、系统科学和信息科技的多学科交叉研究范式，从“行为—心理—生理—神经”等多个层次，探究教育系统构成要素的内在联系，促进多学科研究思想、研究方法、研究结论的三角互证，以此揭示深层次的教育规律；其四，面向教、学、管、评、研等真实的教育实践场景，整合智能技术的核心优势，为我国教育实践问题的解决提供系统方案，借助智能技术提升教育服务供给能力，实现智能化的学情分析、教学诊断、教育治理、教育评价和教育研究，以此推动我国教育改革发展的实践进程。 (一)实现智能数据感知，刻画完整教育要素 基于智能感知技术的数据感知与建模是教育信息科学与技术研究的基础，主要利用多样化的智能感知设备实现对智慧学习空间中“人—机—物—环境”的智能感知与精准建模(王一岩，等，2022c)，探究学习者、教师、教学资源、教学环境、教学服务等要素的潜在特征，进而实现面向多元学习时空的全景化、立体化数据感知与建模。如利用学习者的学业测评数据、心理测评数据、外在行为数据、生理信息数据、脑区活动数据，实现对学习者外在行为表征和内在认知结构的建模分析，架构多模态数据驱动的全时空、多维度、动态化学习者特征挖掘与智能建模；利用教师的话语、表情、身体姿态、设备操作、教学互动等数据，实现对教师教学行为的动态测评，以此挖掘深层次的专业素养、教学能力、教学风格等特征；利用温度、光线、湿度传感器等智能感知设备，对真实学习空间的物理环境特征进行实时、动态的建模分析等。通过对真实教学活动中教育系统构成要素的数据化表征和智能化建模，从多个维度、多个层次实现对学习者、教师、教学资源、教学环境的精准刻画。 (二)理解学习发生过程，揭示真实教育规律 教育信息科学与技术研究的重要目标在于理解学习的发生过程，并揭示真实的教育规律。传统的教育实证研究大多基于学习者的自我报告，来实现对学习过程和学习结果数据的采集，但此种方式数据分析结果受研究者和被试主观思想影响过大，且数据来源较为单一，无法对学习过程信息进行完整、动态地记录和表征，因而难以保证研究的科学性和可靠性。教育信息科学与技术的相关研究重视对教育过程性数据的挖掘分析，利用多样化的智能感知设备实现多模态、细粒度、时序性的教育数据挖掘与分析，以此探究教育生态系统演化的数理逻辑，在最大程度上还原学习过程的全貌。 对于教育规律的探求和追问是教育信息科学与技术长期追求并致力于寻求突破的重要方向。因为“教育规律”是教育现象或教育活动内部各要素之间本质的、必然的联系，关注教育系统内部各要素之间的本质联系和演变规律，可以挖掘教育现象的本质，从而揭示整个教育系统的运行机制(侯怀银，等，2018)。教育信息科学与技术一方面强调通过智能技术的应用实现数据驱动的教育过程感知与建模，打破传统教育实证研究的局限性，利用数据密集型科学的研究范式，揭示复杂教育系统的运行规律(刘三女牙，等，2020)；另一方面强调利用多学科交叉的研究思想，从“行为—心理—生理—神经”等多个层次解释教育现象、挖掘教育规律，实现多学科研究思想和研究结论的科学互证，以此探究教育系统各要素之间的本质联系，进而推动教育研究的科学化发展。
