互联网教育企业是教育应用软件系统的开发者与服务者，由于缺少新教育理论的指导，大多数处于探索与经验性开发与推广应用状态。教育应用软件系统处于分散独立发展、功能相近性复制的现状，众多教育应用软件系统数据不能共享，互联网教育企业诞生与死亡快速更替。许多企业家说教育的水太深，不知道如何做才能够被学校、被老师认可与接受。实际在于，学校自身也不知道什么样的教育应用软件系统是他们真正需要的，教育理论界也没有论证清楚社会转型发展期的教育新生态。工业社会奠定的教育体系存在的问题应该要达成共识，教师讲学生听的教学需要改革，知识体系化教育需要融入能力培养，而传统班级教育模式难以做到因材施教与满足学生的差异性需求，教育公平与均衡难以用当前的教育形态去实现。社会大众，包括教育领域的学者们往往把当前教育存在的问题归因于教育本身，实际上许多教育问题不是现有教育本身的问题，而是社会发展与变迁过程中产生的新需求带来的新问题。公平有质量的教育、均衡发展的教育、全面发展的教育、差异性与个性化的教育、终身发展的教育、创新能力培养的教育，众多的教育需求被提出，摆在教育研究者与实施者面前，每一个需求背后都隐藏着众多的问题，有些问题靠现有教育的优化能够解决，有些问题靠现有教育体系则无法解决。如优质师资配置不均衡的问题，在区域内或全国范围内配置教师是不可能的，即使把教师平均分配，也只能带来低位平均，而不是高位均衡，对教育会是致命打击。在农村、牧区与边远山区，教师下不去，教学质量低，也不可能把教学点全部撤销，把学生全部搬到城市来。“互联网＋教育”虽然还处于起步阶段，但在破解教育难题、推动教育发展方面已经体现出了积极的教育功能。当然，把传统教育理念与方法原封不动地搬到互联网上应用所引发的争议也不少，但这恰恰反应出“互联网＋教育”需要新教育理论的迫切性。“互联网＋教育”是2000年以来的事情，是缺少成熟教育新理论指导下的教育探索活动，有成功、有失败，有赞美、有批评，普通大众在新事物面前表现出新鲜、好奇、激动、渴望、恐惧、排斥、对抗都是正常反应，但教育研究者需要对已经发生的“互联网＋教育”现象以及可以预测的“互联网＋教育”发展方向进行系统全面的研究，为国家教育战略与教育现代化建设提供强力保障。我们认为，“互联网＋教育”将在以下方面对教育学学科产生重大影响，需要教育学同仁们的共同研究。

1.学习环境工程学会诞生

广义的学习环境是整个外部世界，狭义的学习环境是针对学习活动专门设计的、能够有效促进学习发生的场所。对传统学习环境的研究已经非常丰富，但是学习环境在智慧社会中将发生超想象的变革，远远超越当前的认知。从当前对“互联网＋教育”发展高级阶段的推理来看，学习环境将走向物理学习环境与虚拟学习环境无缝衔接、虚实融合的以大数据技术与人工智能技术支撑的智能学习环境系统。信息技术推动学习环境动态发展大致可分为以下几个阶段。

（1）多媒体学习环境。

在20世纪90年代，多媒体计算机、投影机等设备开始进入传统学习环境，后期出现了交互电子白板、触控一体机等，电子设备叠加到传统教室等学习环境中，推动了学习环境的结构性变化，多种媒体信息的展示与体验得以实现，网络数字教育资源融入学习过程，多媒体学习环境得到广泛建设。

（2）混合学习环境。

在2008年前后，智能终端设备成为物理学习环境的组成部分，网络学习空间（第二代教育应用软件系统中的一种）开始提供学习服务。智能终端设备与学习空间的融合，使封闭的物理学习环境向开放的网络学习环境延伸，学习环境的一般认识开始变化，在线智力资源成为学习环境的组成部分。数字教育资源云服务改变了纸质等物化资源供给方式，物理学习环境与网络学习环境共用，造就了混合学习环境。

（3）虚实融合学习环境。

AR教材及前面提到的校内物理实习基地和增加现实和混合现实等技术资源的整合，实现了虚拟学习环境嵌入物理学习环境。这种嵌入理念会推动虚实融合的实验室、博物馆、展览馆等学习环境的发展，是虚实融合学习环境的一个发展方向。虚实融合学习环境的另一个发展方向是具有特征分析与适应性匹配功能，具有高沉浸性、强临境感与系统化的网络虚拟学习环境。学习者在进入虚拟学校等虚拟学习环境时，个人特征数据被带入虚拟学习环境，个性化引擎使虚拟学习环境具备为学习者提供个性化与适应性服务功能，智能交互首先得到应用，学习者利用穿戴设备或自然语言、手势动作等与虚拟学习环境进行交互。

（4）智能学习环境。

智能学伴、智能导师等成为虚实融合学习环境的构成要素。在家庭、学校、社会的任何场景中，学习者能够利用智能终端或智能代理进入虚拟学习环境，在智能导师或智能学伴的协助下，完成实验、安装、解剖、操作等各种复杂的学习任务。学习者也能够利用自带设备在郊外、森林等场所进入虚拟学习环境获得学习指导等服务。在物理学习环境中集成穿戴设备、智能传感器、全息成像、自然语言对话等技术的智能感知学习环境得到发展和应用，这时的学习环境能够伴随性采集学习活动数据、识别学习者行为、分析学习者特征、提供交互工具等智能服务。在学习环境走向智能学习环境应用时代，智能学习环境将具备独立完成某些教学任务的功能。

从多媒体学习环境发展到智能学习环境，学习环境的构成方式、形态等发生了巨大变化，学习活动将发生在物理学习环境与智能学习环境无缝衔接的学习环境系统中，学习者自主或在智能代理的帮助下完成阅读、观看、体验、参与、探究、竞争、远程控制等学习活动。智能学习环境的设计与开发、运行与服务，需要研究者从脑科学、生理学、运动学、心理学、社会学、设计学、法律、教育学、人工智能等多学科的维度对虚拟学习环境中的智能交互、智能导师、智能学伴、沉迷控制、界面设计、智能评价、人类教师与智能导师的关系、学习资源等方方面面开展研究，学习环境的研究范围、研究内容将变得多样与复杂。随着学习环境研究的不断扩展与体系化，学习环境将从一个研究方向变成一个大的研究领域，在教育学学科中成为一个新的二级学科——学习环境工程学或学习环境学。同时在本科等层次的人才培养中形成一个新的专业，即学习环境工程专业。

2.教育管理学可能衍化为教育监测治理学

前面提到的大数据技术在贫困救助、学校发展规划、师资配置等方面的应用仅仅是一个开始，随着楼房安全、实验设备等物理教育资源智能物联，位置、运行状态等数据的全过程采集，财务、人事、师资、学籍等数据的动态获取，管理中的事实性、程序性、状态性、过程性数据的伴随性收集与分析，教育管理学的方法、手段等将发生巨大变化，监测预警、干预调控、精准决策正在引发教育管理学理论与方法体系的变革。

（1）监测预警。通过汇聚教育系统与相关系统中涉及教育均衡、教育公平性、校园安全、财物运行、学生发展等监测数据进行分析，发现风险隐患，进行预警与提供应急处置方案。

（2）干预调控。过程管理是教育管理机构的基本职能，由于管理层级过多、信息传递失真等众多因素的影响，多是粗线条管理与事后处置。大数据智能管理系统的应用，将使干预调控更加迅速与精准。如通过对社会产业结构、人才需求与教育数据等相关数据进行分析，支撑教育行政机构在教育体系运行过程中干预教育规模，规范教育行为，控制教育发展与社会发展协调平衡。

（3）精准决策。大数据分析技术的优势在于预测与决策。天气预报是最典型的大数据分析技术应用于预测的实例，管理者根据预测结果，做出禁止出海、停止民航飞行等决定。随着教育大数据的获取，科学预测与决策分析模型的建立，教育决策将走向精准化、科学化。教育监测指标体系、教育管理大数据采集与交换标准、大数据智能监测、预测、干预、决策等理论与方法体系的建立，大数据智能教育管理信息系统的成熟应用，管理层级走向扁平化及管理结构、体系、措施、途径的重构，使许多过去难以做到或需要大量人力物力资源支撑才能做到的事情变得十分容易。例如：交管部门的车辆数据与校车数据的合并分析，能够发现校车安全隐患，向管理者发出警示。对学生阅读习惯、观看电视、电子娱乐、营养状况、遗传因素、电子阅读等与眼睛健康相关数据的分析，对不同区域个体与群体的学生视力变化进行动态跟踪，预测视力走向，定位引发因素，提出决策建议，支撑管理者的科学决策。由此，教育管理会越来越凸显教育监测与教育治理的特征，教育监测与治理学也许更符合新教育的需要。

3.教育学研究范式的根本转型

量化研究与质性研究是教育学研究的主要范式，两者的优势与不足也引起过教育界的普遍争论。质性研究活动需要界定研究地域、文化、宗教、经济等边界，研究结论难以具有普适性。量化研究把统计学、自然科学、实验心理学、系统论等研究方法引入教育领域，试图用科学的方法研究教育现象与问题，但由于调查研究获得数据的可靠性与真实性问题，实验研究难以对干扰变量进行有效控制，控制条件下的实验与自然态的差异、随机抽样与小样本的代表性等都会影响量化研究结论的科学性。特别是教育活动的效果往往不是短期内能够验证的，完成一项真正意义上的教育研究活动需要一个学段或更长时间的持续研究。同时，教育的效果受家庭、社区、校园文化等多种因素的共同影响，而对学校教育之外的多因素关联研究具有更大的难度。大数据与人工智能技术的快速发展，已经表现出破解教育科学研究活动众多难题的能力，能够为教育学研究提供新范式。从前文的“大数据教育应用”中提到的两个大数据的简单应用，已经能够看到大数据技术的优势，感知智能的应用已经具备伴随性获得生理、行为与部分心理数据的能力，加上网络教学行为大数据的实时采集，使教育研究者对教育对象开展全员、全过程、全要素数据研究的条件已经具备。特别是在大数据采集标准的支持下，获得公安、商业、金融等多领域的相关数据，将为教育研究提供更完善的数据支撑。2018年国家自然科学基金新增“F0701”（教育信息科学与技术）代码，标志着教育科学研究具备了自然科学研究的性质，教育学研究实现精准化成为可能。教育学研究活动的两个趋向已经十分明显：一是自然科学基金正在引导脑科学、心理学、软件工程、人工智能等多学科研究者的融合交叉，解决教育学科研究存在的短板；二是推动自然科学研究范式向教育科学的迁移，推动教育学研究对象与范围向网络虚拟空间的延伸。随着教育大数据分析技术的发展，教育学没有实验室的现象将被终结。教育大数据分析中心、智能数据采集实验中心、智能学习分析中心等将成为教育学科研究的标准实验室配置，教育学科将终结“不是科学”的议论。建立在人工智能与教育大数据技术之上的新研究范式将被确立。教育大数据的获取途径、拥有量、占有周期等将在一定程度上影响一所大学教育学科的研究水平。

4.智能教育成为新的教育学科方向

《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35号）提出：“智能教育。利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。开展智能校园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用。开发立体综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台。开发智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系统。建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育定制化。”通知对智能教育的研究范围、构成要素与教育功能的描述可知，智能教育是未来新教育体系的重要组成部分，是智慧教育多元结构的核心子系统。智能教育在利用个性化引擎实现数字教育资源的个性化适配与推送服务的基础上，智能化学习资源环境适应于不同层次的教与学活动，具备动态知识建构、资源智能重组的特征。建立在强人工智能基础上的智能学习资源系统，能够为学习者提供类人的交互教学服务。集成穿戴设备、智能传感器、全息成像等技术的智能感知学习环境得到发展和应用。虽然智慧教育刚刚起步，相关的研究活动还没有系统开展，但可以明确的是，大数据与人工智能的发展将推动智慧教育活动的快速发展。智能教育评价、智能教育活动设计、智能导师与学生关系等一系列新课题需要教育研究者去解决。随着研究的深化与体系化，将逐步构建起智能教育的知识体系与方法体系，智慧教育将趋向成熟，形成一个新的教育学学科方向。

5.教育学原理、课程教学论需要创新发展(www.daowen.com)

关键性技术推动社会转型，而教育变革是社会转型发展的必然。智慧社会的教育是建立在机器智能与人类智慧相融合基础之上的教育，也是“互联网＋教育”的高级阶段。当前的“互联网＋教育”现象所透视的变革萌芽与未来发展的趋势，对传统教育提出的挑战已经十分明显，需要教育学理论研究者认真对待与系统研究。

（1）动态学习组织将替代班级授课制。同样年龄、同一时间、同一地点、学习同样内容的班级授课制，是以牺牲个性化换取规模化、以尽量少的人力资本实现最大价值的同规格人才批量生产的教育，这种教育在工业社会后期已经暴露出其缺陷。虚拟班级、虚拟学校的建立，跨学校、跨区域甚至跨国家的学习共同体已经表现出促进学习活动有效发生的优势。虚实融合学习环境与未来的智能学习环境，对个体、同质或异质小组、虚拟导师与学习者混合的多样化学习组织提供了良好支撑。网络世界中的动态学习组织会进一步加大学习者的差异化发展，学习者对物理学校中固化的班级授课制的不满将推动其变革，横向打破固定班级、纵向打破年级界线，根据学生需要、发展特征、学习水平等适应性的动态学习组织将成为学校教学组织常态。

（2）构成教学活动的要素多元化。人类教师、智能导师、智能学伴、学生、教学内容、智能学习环境等成为教学活动的要素，传统课堂教学中教师、学生、教学内容的三要素结构正在走向多要素的多组合形态，不同组合形态中教学活动的要素数量与关系也是不同的。例如：学生、智能学习环境的二元结构；教师、智能导师、学生、虚拟融合学习环境的四元结构等。从系统论的角度来看，构成教学系统要素的数量与要素功能的变化都将推动系统的结构和功能的优化与重组。在不同要素组织结构中，师生关系、互动关系等都会出现新变化，教与学理论研究者需要研究这些变化，提出新的理论以指导教学活动。

（3）学校走向无边界。前面提到“智力资源共享驱动的个性化学习、视频公开课推动的自主学习、互联网教育企业对学校教育的挑战”三类现象，已经预示了虚拟学校概念的产生。随着第三代教育应用软件系统的成熟及其在教育中的大规模应用及向第四代的发展，在学习分析技术、个性化引擎、智能代理等的共同作用下，具备智能化、个性化、聚合与关联等功能覆盖一个市或县区或在更大地理范围内满足学生个性需求，提供差异化、适应性匹配等服务功能的区域虚拟学习中心概念会产生。学校将由虚拟学校与物理学校共同构成，两种功能定位、相互融合、无缝衔接、优势互补的学校新制度将会出现。

（4）学习者精准画像优化与变革评价体系。虚实融合与智能学习环境将有利于支撑伴随性数据的获取，从知识能力、关键能力等维度采集学习过程、学习结果、学习行为等数据，并结合学生的某些倾向性特征建立预测模型，对其学习结果进行预测和个性化诊断，形成包括成绩分析、学习过程分析、学习策略分析、学习能力分析在内的个性化分析结果，以可视化的方式呈现给学习者、管理者，确保教育干预的顺利进行和实施。大数据智能分析技术将对个人动机、能力、爱好、水平、态度、体能等进行精准分析、动态修正与表征，形成学习者精准画像，画像将为教育机构、研究机构、公司企业等提供选择合适人才的依据，这样会使当前的考试制度逐步消亡，学习者被打上职校毕业、名校毕业等标签的机会减少，终身学习的理想会真正落地。教育学原理、课程与教学论，特别是学科教学论要对基础教育中已经表现出的教育发展与变革的现象，提出新的教育问题并进行系统研究，形成指导教育教学科学发展的理论与方法体系。

【注释】

[1]习近平.致国际教育信息化大会的贺信[EB/OL].（2015-05-23）.http：//www.xinhuanet.com/politics/2015-05/23/c＿1115383959.htm.

[2]中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》[EB/OL].（2019-02-23）.http：//www.xinhuanet.com/politics/2019-02/23/c＿1124154392.htm.

[3]百度百科.建构主义[EB/OL].https：//baike.baidu.com/item/%E5%BB%BA%E6%9E%84%E4%B8%BB%E4%B9%89/1428706？fr＝aladdin.

[4]建构主义十大核心教学主张[EB/OL].（2018-08-16）.https：//baijiahao.baidu.com/s？id＝1608911250263289906＆wfr＝spider＆for＝pc.

[5]林崇德.心理学大辞典[M].上海：上海教育出版社，2003.

[6]百度百科.行为主义学习理论[EB/OL].https：//baike.baidu.com/item/%E8%A1%8C%E4%B8%BA%E4%B8%BB%E4%B9%89%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%90%86%E8%AE%BA/7447791？fr＝aladdin.

[7]百度百科.行为主义学习理论[EB/OL].https：//baike.baidu.com/item/%E8%A1%8C%E4%B8%BA%E4%B8%BB%E4%B9%89%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%90%86%E8%AE%BA/7447791？fr＝aladdin.

[8]百度百科.行为主义教学理论[EB/OL].https：//baike.baidu.com/item/%E8%A1%8C%E4%B8%BA%E4%B8%BB%E4%B9%89%E6%95%99%E5%AD%A6%E7%90%86%E8%AE%BA.

[9]百度百科.认知主义学习理论[EB/OL].https：//baike.baidu.com/item/%E8%AE%A4%E7%9F%A5%E4%B8%BB%E4%B9%89%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%90%86%E8%AE%BA.

[10]李新旺.教育心理学[M].北京：科学出版社，2011.

[11]百度百科.情境学习理论[EB/OL].https：//baike.baidu.com/item/%E6%83%85%E5%A2%83%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%90%86%E8%AE%BA.

[12]百度百科.联通主义[EB/OL].https：//baike.baidu.com/item/%E8%81%94%E9%80%9A%E4%B8%BB%E4%B9%89/2701884？fr＝Aladdin.

[13]百度百科.泛在学习[EB/OL].https：//baike.baidu.com/item/%E6%B3%9B%E5%9C%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/1943757？fr＝aladdin.

[14]郭绍青.“互联网＋教育”对教育理论发展的诉求[J].华东师范大学学报（教育科学版），2019（4）：25-37.

[15]教育部.国务院关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见[EB/OL].http：//www.moe.gov.cn/jyb＿xxgk/moe＿1777/moe＿1778/201507/t20150706＿192586.html.