日前，“第七屆中國教育創新年會”在重慶閉幕，本屆年會共同探討了近300所學校創新案例以及教育生態的重建等問題。
杭州市建蘭中學校長饒美紅現場分享了該校“建蘭大腦”建設經驗——這是一套打通了教育教學數據的人工智能係統，能對學校的教育教學活動進行無感沉澱，自動形成豐富、清晰、多維度的學校數據資源，並及時分析、診斷、預警、評價、反饋，為學生提供個性化學習。

以下內容是浙江新聞客戶端根據饒美紅校長的現場演講整理的演講實錄（略有刪減）。

01 為什麽需要AI係統組建的“學校大腦”？

“從前，最容易讓我們迷路的地方，是月黑風高、野獸出沒的荒郊野嶺；現在，最容易讓我們迷路的地方，是燈火通明、人來人往的街頭鬧市”。

這段話讓我想到了教育的現狀：

改革從未止步，理念層出不窮，但誰都無法解釋清楚教育領域諸多焦慮的本質，就像站在一個燈火通明的教育廣場，卻迷失了方向。麵向未來，到底應該為國家、社會培養怎樣的公民和人？

我和我的老師們認為，教育有自己的社會屬性，有自己的使命。

以前的教育關注的是群體，是宏觀的曆史演進，如今的教育更需要關注的是個體，是微觀的價值突圍。教育要成就每一個人，並讓其獲得生命意義的圓滿。

這樣，我們又回到了因材施教的話題上。因材施教的重大意義就是使教育真正做到“目中有人”，看到教育對象的個體差異性。

於是，我們所在的建蘭中學走向了一條不同的探索之路，也就是近三年我們一直著手建設的“學校大腦”。進一步說“學校大腦”之前，我們先說說與其誕生有著密切聯係的杭州“城市大腦”。

“城市大腦”的總架構師王堅院士曾說：“世界上最遙遠的距離是紅綠燈跟交通監控攝像頭的距離，它們都在一根杆子上，但是從來就沒有通過數據被連接過。”

其實這樣的現象同樣發生在教育中。假設我們的老師是“攝像頭”，學生也許就是身旁的“信號燈”，兩者的距離有時也非常“遙遠”；孩子從幼兒園到大學，會學習許多知識點，但我們老師應該真正要研究的，是那些學生感興趣的、適合他的部分。其實，科技的邊緣就是教育創新的邊緣，數據能夠改變城市，數據也能夠改變學校。

02 如何讓學習的每個細胞閃爍意義之光？

王堅院士曾來到我們學校開設了一個講座：《讓數據替學生做題目》。他說，這個題目取得或許有些噱頭，但根本上我是想告訴大家，要充分利用數據，用AI技術減輕學生負擔，為學生學習和個性發展提供充分的時間和有效的支持。

此外，王堅院士還建議我們：要拓寬孩子生命的寬度，讓更多的學生，因為有學校大腦，可以騰出更多時間做自己喜歡的事情，比如可以看看閑書、踢踢球、聽聽音樂。

於是在2018年1月，建蘭中學成立了數據資源部，成為全國第一所有數據資源部的學校。“學校大腦”同時啟動開發，和“城市大腦”的理念互通。我們學校稱之為“建蘭大腦”。

“建蘭大腦”其實就是一套打通了教育教學數據的人工智能係統，它能對學校的教育教學活動進行無感沉澱，自動形成豐富、清晰、多維度的學校數據資源，並能進行及時分析、診斷、預警、評價、反饋，為學生提供個性化學習。

這樣一套人工智能係統有3個核心：數據連通、數據流動、數據賦能，定位於輔助支持老師們由大一統的教轉向精準性的教；支持學生們由原來重複低效的學轉向基於“自我畫像”的學。

那麽，錨定好目標、框架和功能之後，人工智能係統如何在學校落地運行？我們打造了三個載體。

03 通過AI係統為學生減負

我們基於“建蘭大腦”搭建了一個核心交互平台：小蘭書童。它是一個貼近教學現場的平台，由三端構成：教師、管理員登陸使用的管理後端；由教師、學生登陸使用的用戶前端，在學校可以通過手機客戶端和智能音箱進入；麵向全校所有人的可視化展示端（如下圖所示）。

我們如何使用它助力課前、課中、課後三個階段的教學轉型呢？我著重分享一下整套係統的核心點。

其一，數據沉澱和學生畫像。

“建蘭大腦”沉澱了縱向數據（學生個人數據）和橫向數據（班級、同年級等），涵蓋了學生在校的所有日常行為表現（常規、學習品質和課外活動參與等）。“小蘭書童”有“學生畫像”功能，它會基於“建蘭大腦”的數據和知識圖譜技術，及時對學生進行分析診斷，對學生進行精準畫像。

縱向數據（學生畫像）

橫向數據

其二，課後通過數據幫助孩子挖掘他的學習偏好、認知風格、認知結構、能力水平、學習特征。

比如，在學科知識點層麵，通過橫向（年級得分率）與縱向（所有知識點得分率）對比，及時查漏補缺；通過對每次考核的一級和二級知識點分類分析，鞏固薄弱知識點。

知識點掌握情況和學科能力分析

在作業方麵，首先，平台將相關預習、鞏固檢測和拓展深化三個類別的作業進行重新整合，還包括由教師和學生共同開發的微課（主要有閱讀拓展類，語音朗讀類、實踐練習類等作業的講解）作為學生課後學習的輔助資料；

其次，學生做題痕跡沉澱到小蘭書童後台，“建蘭大腦”進行分析診斷再次推送作業，形成一個提升學習能力的閉環；

此外，“建蘭大腦”還會根據學生的學情，點對點給學生推送微課進行學習。

值得一提的是，我們構建了一套人工智能自適應學習係統——為每名學生“種”下了一棵不斷生長的知識樹。“建蘭大腦”會基於學生知識樹的情況進行運算，把“建蘭題庫”中貼有不同難度標簽的習題，推送給不同學生。

為了保證習題質量，學校教研組重新設計了各學科的知識圖譜，用來分析知識點間的聯係，並構建學科精品題庫。

推送作業背後，是教師們在根據數據為學生選擇合適的學習策略，課後定製個性化作業，讓每個學生拿到的作業都不一樣。

學生的個性化習題

其三，形成學生的個性報告。

以前，學生在考試結束後隻能拿到寫有冷冰冰數字的成績單。現在，我們的學生、家長，在考試結束後打開手機客戶端，會拿到一份個性報告，就像打開支付寶就能得到年度賬單。

這份個性報告旨在實現對學生的綜合評價。

學科方麵，例如數學部分，對孩子抽象思維、邏輯分析、數學運算、直觀想象、數學建模五個方麵都有係統評定，從診斷分數跨越到診斷知識、能力掌握狀況；德育方麵，它會生成學生“行為表現關鍵詞”，用於反映學生道德品質、勞動實踐和身心健康等方麵情況（如下圖所示）。

事實上，學習方式的轉變意味著個人與世界關係的轉變，也意味著存在方式的轉變。“建蘭大腦”這套AI係統的本質就是轉變從數據到人的存在方式，將零散的信息沉澱聚集，讓教育數據回歸教育者主體，進行教的突破。

04 借力AI係統實現動態評價

長期以來，人們把教學評價看成是對教學結果的一種純“客觀”“公正”的描述，因而關注於測量技術的完善和評價標準的建立。

一個盲區由此出現了：學生處於被評價的被動狀態之中，評價不能有效地促進學生素質、能力的提高。

針對這個痛點，我們通過“建蘭大腦”讓動態性評價變成現實，可以多元展示每一個學生的才能。

在建蘭中學，學生的日常行為規範會被隨時記錄，成為過程性評價依據；學生的活動參與情況會被打標記錄，成為發展性評價依據；學生的個性發展情況會被有效記錄，成為個性化評價依據。

但對學校來說，首先擺在麵前的難題是：如何通過AI係統采集學生數據？

根據國家頒布的《中國學生發展核心素養》框架，我們進行了校本化實踐，提出了建蘭中學五大核心素養，並以加德納九大多元理論為依據，生成了66個標準，形成學生個性化成長成熟度（IGPM）評價模型，並嵌入日常學習生活的中予以評定。

接下來，66條標準會呈現為9個維度構成的雷達圖：複雜的溝通能力，領導和團隊協作能力，運動健康、勞動實踐，全球化視角，問題解決和數據分析，思維習慣，自我實現，藝術審美，道德素養。我們稱之為“建蘭修煉”，它將學生素養發展具象化、可視化。

下圖是學生A初入初中的成長報告①。從中可以看出其較為突出的能力或素養是：道德素養，全球化視野，運動與健康、勞動與實踐；比較弱的能力或素養是：自我實現、領導和團隊協作能力、問題解決和數據分析。

學生A在進入初中前成長報告①

進入到各項能力和素養詳情，即66個維度中去分析，例如學生A在“複雜的溝通能力”模塊“關注傾聽”方麵較好。在報告單②中，黑體字表示已擁有或初步擁有的能力；而灰體字則為需要努力的部分。

學生A在進入初中前成長報告②

有了這張成長報告單後，孩子對自己的優勢和不足一目了然。這也就幫助孩子認識自己，從而找到努力的方向。

如學生A在“領導和團隊協作能力”方麵不足，為了提升自己在這方麵的能力，他參加了班委的競選和學生會競選，參加了學校的辯論社團，同時組織同學參加學校的元旦文藝演出；

為了提升自己“問題解決和數據分析”的能力，他參與了學校的創新社團，並且研發了“智能斑馬線”，在杭州市、浙江省的創新大賽中獲獎；

同時，他在學科尤其是理科學習中，給自己設立了一個目標：每天問一個問題，以此提升自己的問題意識。

兩年以後，他的成長報告單發生了變化：

學生A在進入初中兩年後的成長報告③

打開學生成長報告後，還可以進入各項能力和素養詳情頁麵中（如下圖所示），即在66個維度中進一步分析。可以看到，經過兩年的努力，學生A在“自我實現”部分表現出的特質：樂於探索和實驗、勇於麵對不熟悉的情景、主動拓展自身的靈活性等等。

圖中還可以看出，與兩年前的圖比較，學生A在自我實現方麵有了長足的進步，並且有了團隊協作意識，與人溝通能力增強，擁有較強且有效的自我管理能力。

學生A進入初中兩年後與入學時個別模塊和維度的比較

66條標準還會構成針對孩子各方麵的雷達圖。比如，以下是某位同學體育能力的雷達圖，其中包括初中體育對學生8個維度的評價：體型、柔韌、靈敏、肺活量、耐力、速度、力量、跳躍。

對應雷達圖，孩子的速度、爆發力特別強但耐力不行的個性一目了然。雷達圖能幫助教師進行科學的揚長避短。學校體育教師拿到這位同學的數據後，推薦他進入學校田徑隊。

05 基於AI係統拓展孩子生命的寬度

建蘭中學在以下三個方麵作了探索：

第一，建蘭中學的課程由70多門增加到140多門，包括STEAM創課、賽艇、戲劇表演、詩經解讀等各種門類，為學生核心素養培養提供“沃土”。

課程內容和數量豐富之後，也產生了一個問題：學生如何選課？如何確保課程真正滿足學生成長需要？

於是我們做了第二個方麵的探索：定製“私人課程”，讓“個性差異”學習有奔頭。

“建蘭大腦”將選課的熱度、課程體係目標一起進行最優化求解，來發現哪些課程對學生能力培養是有效的，哪些是低效的，並為每個學生生成個性化課表。

此外，我們還設有數字化成長檔案——每個孩子都有一棵自己的“成長樹”。哪怕孩子畢業很多年以後再回來，也能找到他曾在學校生活了三年的痕跡，其中包含德、智、體、美、勞各方麵的記錄。

第三，嗬護學生發展，激發學生潛力，讓學習有深度。我們不僅關注學生個性化發展需求，更是通過構建未來數字學校，通過數據化、智能化和深度開放共享，讓學習更有深度，讓學習者變得更有智慧。希望有更多的孩子向著他更高的目標和要求出發，他的人生會因為我們的助力而變得更加有精彩。

如此一來，那些曾經冰冷的數據，因為有懂數據的人進行內化，變成了鮮活的數據。

06 我們應以未來教師為尺，積極擁抱技術

在很多場合我曾提到，現在的老師，特別是班主任，負擔和責任非常重，不僅要帶好班級，管好學習，還要關心學生方方麵麵的生活。特別在疫情期間，很多孩子心理上出現了問題，他們要顧及的方麵越來越多。與此同時，也有很多人問，對於學校教師招聘，你有什麽樣的想法？未來的教師隊伍應該如何形成？

經過梳理總結後，我認為教師隊伍應該由三種類型組成：

其一，傳道授業型。也就是通常我們理解的老師。

其二，學校大腦數據工程師。他不隻指我們過去定義的信息技術老師。

其三，專業班主任。他能走進學生內心深處，幫助孩子規劃人生，對他們進行心理輔導，讓他們的人生少走一些彎路。

未來，教師就是如此重要。所以，當我們真正的把老師解放出來，我們的學生才有可能改變世界。

我們說，教育的本質是基於美好創造美好，是讓每一個人在自己的生命傳承中，找到最適合自己的發展軌道。

作為教育工作者，就應該思考如何利用技術以及所能掌握的東西來輔助孩子、賦能教育，讓學生成長過程中那些原本沉睡的數據生命化，助力他們的學習和生活，讓因材施教、個性化發展成為可能。

數據資源被重新認知後，教育資源才能被公平化、集約化使用，讓學校自洽於數據時代，變革現有的學習觀、教育觀、人才觀、質量觀和管理觀。

未來應該讓技術更多地介入、打破校園的邊界，讓跨界更多真正的發生，讓數據為孩子們的成長服務。我相信，“學校大腦”不斷被喂養，讓學校教育變得更加強大之時，也將是孩子生命最精彩最蓬勃的時刻。

（原標題《人工智能進校園，如何實現“目中有人”？》 編輯 張留）

本文到此結束，希望對大家有所幫助呢。