摘要：適應(yīng)性服務(wù)是智慧教育平臺生態(tài)建設(shè)和運維機制創(chuàng)新的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其核心理念是基于“效率”和“反饋”來推進資源服務(wù)。典型平臺的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，平臺服務(wù)呈現(xiàn)從帕累托效率轉(zhuǎn)向適應(yīng)性效率，以及從評價式反饋轉(zhuǎn)向適應(yīng)性反饋的趨勢。適應(yīng)性效率特征、反饋特征是構(gòu)建適應(yīng)性服務(wù)框架的基礎(chǔ)性要素；應(yīng)當(dāng)結(jié)合高響應(yīng)率、服務(wù)結(jié)果高適配率以及資源建設(shè)低成本策略等指標，進而構(gòu)建服務(wù)目標、過程和結(jié)果的全鏈路反饋，目標是實現(xiàn)資源服務(wù)的個性化適配。在實踐環(huán)節(jié)推進智慧教育平臺的適應(yīng)性服務(wù)工作，一是需建立數(shù)據(jù)收集、用戶狀態(tài)智能感知的機制；二是可依托知識圖譜、推薦算法和引入預(yù)訓(xùn)練大模型，推進教學(xué)資源動態(tài)適配；三是應(yīng)當(dāng)將知識、資源和用戶認知特征有機聯(lián)系，助力資源重組和復(fù)用。

關(guān)鍵詞：智慧教育平臺；適應(yīng)性服務(wù)；適應(yīng)性效率；適應(yīng)性反饋

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

* 本文系2021年度國家社科基金教育學(xué)重點項目“以教育新基建支撐高質(zhì)量教育體系建設(shè)研究”（項目編號：ACA210010）階段性研究成果。

大型化、標準化和服務(wù)高度集成的新一代智慧教育平臺（下文簡稱：平臺）是數(shù)字教育資源服務(wù)載體和方式的重大創(chuàng)新，也是服務(wù)理念的分水嶺[1]。國外平臺的重要創(chuàng)新就是增強其適應(yīng)性服務(wù)，即根據(jù)需求來調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和相應(yīng)服務(wù)[2]；其核心目標在于為參與者提供個性化學(xué)習(xí)支持和反饋，從線性反饋、以內(nèi)容為中心的服務(wù)模式轉(zhuǎn)向高交互、高適配模式，以滿足個體差異化學(xué)習(xí)需求[3]。

在我國，國家智慧教育公共服務(wù)體系中三類平臺的上線運維，引領(lǐng)中國教育數(shù)字化進入“智慧教育”新征程[4]；平臺為教育教學(xué)提供全方位服務(wù)，多主體參與，平臺提供的工具和資源越來越多地融入教育教學(xué)各環(huán)節(jié)[5]；平臺的優(yōu)質(zhì)資源供給能力、服務(wù)能力不斷提升，并帶動教師數(shù)字素養(yǎng)顯著提高[6]。從全局看，平臺的應(yīng)用是檢驗成效的試金石，需擴大應(yīng)用示范，提升智慧教育平臺服務(wù)效能[7]；應(yīng)從適用性的角度激發(fā)優(yōu)質(zhì)教育資源供給活力，結(jié)合科學(xué)性、易用性、有用性、可交互性、可嵌入性和可改造性等指標構(gòu)建平臺服務(wù)評價機制[8]；應(yīng)加快智慧教育平臺的“升艙”改造，如增加資源協(xié)同創(chuàng)建功能，提供更精準的用戶服務(wù)[9]。

從智慧教育平臺運維國內(nèi)外經(jīng)驗看，要實現(xiàn)適應(yīng)性服務(wù)并非易事，需建立一個完整的框架來加以引導(dǎo)和指導(dǎo)實施。這一框架應(yīng)具備反饋性強、更有效的特征，能清晰表征適應(yīng)性服務(wù)的要素，能適應(yīng)用戶不斷變化的需求[10]。本研究選擇4個國家的8個典型平臺作為分析對象，兼顧公共服務(wù)平臺和商業(yè)服務(wù)平臺；采用注冊使用、在線觀察和文獻分析相結(jié)合的方法，梳理了典型平臺適應(yīng)性服務(wù)的發(fā)展樣態(tài)，進而提出智慧教育平臺適應(yīng)性服務(wù)建設(shè)相應(yīng)的框架和實施路徑。

一、適應(yīng)性服務(wù)的提出

適應(yīng)性服務(wù)被認為是一種技術(shù)，即利用數(shù)據(jù)來監(jiān)測用戶需求及需求滿足狀態(tài)的技術(shù)[11]；主張平臺在提供服務(wù)時，既關(guān)注“效率”，亦注重“反饋”。事實上，正是得益于機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、推薦系統(tǒng)和自然語言處理等技術(shù)進步和應(yīng)用，平臺在提供服務(wù)時可以充分了解用戶需求和偏好，更好地理解用戶意圖，進而提供適切和個性化的教育資源支持；這表明了智慧教育“服務(wù)為中心”時代的到來[12]。

（一）平臺的適應(yīng)性服務(wù)取向

智慧教育平臺的適應(yīng)性服務(wù)是指以資源適配為目標，通過全鏈路反饋提供服務(wù)，構(gòu)建既重視“效率”，又講求“反饋”的服務(wù)方式。在實踐中，性質(zhì)各異的典型平臺（如表1所示）已經(jīng)探索了適應(yīng)性服務(wù)的實踐模式，形成了對外在樣態(tài)和內(nèi)在機理的全面認識；這些平臺的服務(wù)對象和場景不同，從多角度出發(fā)，為用戶提供個性化的服務(wù)，以滿足需求。

政府主導(dǎo)的平臺強調(diào)數(shù)字教育資源服務(wù)的“效率”。例如，我國的國家智慧教育公共服務(wù)平臺注重提供多類型、多樣化和海量數(shù)字教育內(nèi)容，以滿足不同類型學(xué)校、不同學(xué)段的需求[13]；其在促進區(qū)域教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型等方面發(fā)揮了重大作用[14]。美國紐約州教育局主導(dǎo)的EngageNY平臺，其數(shù)學(xué)、英語和藝術(shù)教學(xué)資源在教師教學(xué)服務(wù)和學(xué)生個性化學(xué)習(xí)支持方面發(fā)揮了積極影響[15]；全美有1/3的數(shù)字教師習(xí)慣使用EngageNY平臺資源[16]。日本文部科學(xué)省主導(dǎo)實施的GIGA School計劃，重點推進綜合型校園支持系統(tǒng)（校務(wù)支援システム），促進數(shù)字教科書、教材等優(yōu)質(zhì)數(shù)字教育內(nèi)容的全覆蓋和活用[17]。德國國家教育數(shù)字化平臺（Digitale Nationale Bildungsplattform）整合全國優(yōu)質(zhì)教育資源，有效實現(xiàn)了資源導(dǎo)覽、信息共享等功能，進而支持教學(xué)改革[18]。

社會力量主導(dǎo)的平臺在適應(yīng)性服務(wù)“反饋”層面下足了功夫。例如，Great Minds作為數(shù)字教育資源的定制平臺，完全基于用戶反饋信息，根據(jù)用戶學(xué)習(xí)目標和學(xué)習(xí)過程的評價數(shù)據(jù)，為用戶配套提供課程資源[19]；Manabi Pocket擔(dān)負為政府推進的GIGA School計劃提供數(shù)字教育資源支持，平臺與家校社區(qū)之間建立了資源服務(wù)的反饋鏈路，確保能源源不斷地為師生提供任何場景使用的數(shù)字教育內(nèi)容[20]；Knewton平臺的定位是為用戶的自適應(yīng)學(xué)習(xí)提供服務(wù)，一直著力于建構(gòu)和完善自適應(yīng)反饋鏈路，并在知識圖譜支持下規(guī)劃個性化學(xué)習(xí)路徑[21]。

上述平臺均強調(diào)平臺和用戶的相互促進和相互影響關(guān)系。其發(fā)展趨勢是既要求平臺提供面向全體的低成本化效率型服務(wù)，又要提供面向個體差異化的響應(yīng)性服務(wù)[22]。即強調(diào)平臺須根據(jù)用戶需求變化，自動調(diào)整和改進服務(wù)，以合理的服務(wù)來滿足用戶個性化需求，追求服務(wù)的適應(yīng)性轉(zhuǎn)變。

（二）平臺服務(wù)的適應(yīng)性轉(zhuǎn)變

第一個轉(zhuǎn)變是從平臺資源服務(wù)的帕累托效率（Pareto Efficiency）轉(zhuǎn)向適應(yīng)性效率（Adaptive Efficiency）。以往，智慧教育平臺提供的服務(wù)往往關(guān)注“名?！薄懊麕煛薄皟?yōu)質(zhì)資源”，多關(guān)注這些重點資源與重點客戶之間聯(lián)結(jié)；注重平臺服務(wù)產(chǎn)生的帶動效應(yīng)，關(guān)注資源服務(wù)的重點地區(qū)、類型和學(xué)科均衡問題[23]。運用帕累托法則可有效地提高平臺資源聚合、流轉(zhuǎn)和應(yīng)用效率；以往的服務(wù)目標是提高地區(qū)級的資源供應(yīng)效率，資源服務(wù)提供者通常將資源數(shù)量、資源使用率等作為衡量服務(wù)效率的主要指標。這種服務(wù)更加注重宏觀地區(qū)層面上資源配置的公平和均衡，尚未在微觀層面有效建立用戶需求與資源供給之間的適配性聯(lián)系。

適應(yīng)性效率強調(diào)的是根據(jù)用戶個性化需求和特點，提供最適合他們的教學(xué)資源和學(xué)習(xí)方式，以達到更好的教學(xué)效果。在格拉斯·C.諾斯（Douglass C.North）提出的新制度經(jīng)濟學(xué)的概念體系中，適應(yīng)性效率與靜態(tài)、短期的帕累托效率考察相區(qū)分，重點關(guān)注制度結(jié)構(gòu)的靈活性、創(chuàng)新能力和學(xué)習(xí)能力，以實現(xiàn)適時調(diào)整[24]。與傳統(tǒng)的帕累托式服務(wù)相比，適應(yīng)性效率更注重服務(wù)與用戶需求的適配效益，而不是單一地追求資源的公平效益。在平臺服務(wù)中引入適應(yīng)性效率，意味著平臺會不斷響應(yīng)用戶的需求反饋，并根據(jù)這些信息進行相應(yīng)的服務(wù)優(yōu)化和資源改進。

適應(yīng)性效率的核心在于實現(xiàn)平臺資源推薦與用戶需求之間的適配化對接。我國的國家智慧教育公共服務(wù)平臺借助數(shù)據(jù)挖掘和分析為各類服務(wù)對象畫像，多方匯聚優(yōu)質(zhì)數(shù)字教育資源，打通了優(yōu)質(zhì)數(shù)字教育資源供給服務(wù)的流通環(huán)節(jié)[25]；美國的EngageNY平臺設(shè)置資源采集的聯(lián)通網(wǎng)絡(luò)，將學(xué)校、教師、學(xué)生和家長等連接起來，保證用戶的自主權(quán)，以“課程反饋表”的方式，推進數(shù)字教育資源的供需適配化服務(wù)[26]。在日本，綜合型校園支持系統(tǒng)作為GIGA School計劃的核心組件，把教育數(shù)據(jù)治理、教育數(shù)字內(nèi)容等加以有效銜接，配合生機比1：1和高速校園網(wǎng)等工作目標，進而提升了資源服務(wù)效率[27]。德國國家教育數(shù)字化平臺旨在建設(shè)高性能、可互操作的教學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施，致力于集成各類資源，以幫助所有用戶在數(shù)字世界中進行個性化、靈活和可連接的學(xué)習(xí)[28]。

平臺服務(wù)的第二個轉(zhuǎn)變，是由傳統(tǒng)的評價式反饋轉(zhuǎn)向適應(yīng)性反饋。傳統(tǒng)評價式反饋主要關(guān)注“結(jié)果”，根據(jù)自動化評分的結(jié)果性狀態(tài)來實施反饋，其反饋信息呈現(xiàn)斷點或碎片化特性，且缺少用戶服務(wù)體驗信息與平臺之間的溝通渠道。這導(dǎo)致了兩個缺陷：其一，實時反饋不足；早期的平臺服務(wù)多從用戶資源應(yīng)用能力、動機和使用頻率等指標來評價[29]；其二，資源服務(wù)溝通的渠道不暢；資源供求雙方缺失資源實用性、契合性的有效溝通[30]；這在一定程度上導(dǎo)致了資源供給“多”與適配資源“少”的矛盾，暴露了資源服務(wù)中的用戶意識不強、服務(wù)支持不佳等問題[31]。

適應(yīng)性反饋主張有明確的用戶認知發(fā)生機制和資源應(yīng)用體驗溝通機制。當(dāng)前，我國的國家智慧教育公共服務(wù)平臺正著力于增強平臺服務(wù)的承載能力，提升資源開放共享的供給能力，進而形成面向個性化教學(xué)、管理數(shù)字資源和應(yīng)用提供快速銜接的服務(wù)模式和數(shù)據(jù)服務(wù)能力[32]；從設(shè)計意圖看，平臺強調(diào)根據(jù)用戶個性化需求和變化的環(huán)境，形成有效可行的資源數(shù)據(jù)流動鏈，強化資源交互性與智能化，依據(jù)相互適應(yīng)的原則來建立資源更迭機制[33]。

要實現(xiàn)適應(yīng)性反饋，需要進行用戶需求、用戶教學(xué)狀態(tài)信息和服務(wù)體驗信息的有效分析。Great Minds致力于為EngageNY等公共服務(wù)平臺提供高質(zhì)量的數(shù)字教育資源，建立起了用戶多樣狀態(tài)變化與資源整合、組織之間的動態(tài)適應(yīng)方法[34]；用戶顯性需求可以通過用戶的直接反饋、請求或需求表達來獲取，而用戶隱性需求則需要通過對用戶行為、交互等數(shù)據(jù)的分析來推斷和理解。Knewton對多渠道資源進行整合，充分融入學(xué)習(xí)追蹤等技術(shù)，實現(xiàn)了利用知識點、試題評價結(jié)果來實時掌握用戶狀態(tài)，并為用戶快速且精準提供課前預(yù)習(xí)、課中教學(xué)的個性化學(xué)習(xí)服務(wù)[35]。EngageNY平臺實現(xiàn)了對學(xué)生過程性和結(jié)果性狀態(tài)的診斷，并通過數(shù)字儀表盤將這些狀態(tài)信息呈現(xiàn)給教師以供參考，進而為學(xué)生提供精準化的資源服務(wù)；德國國家教育數(shù)字化平臺將用戶反饋作為一個持續(xù)改進的動力，旨在為所有教育參與者有效提供教育機會和資源[36]；Tomorrow University平臺則結(jié)合最新學(xué)習(xí)科學(xué)和技術(shù)，強調(diào)提供靈活、適應(yīng)和有效的學(xué)習(xí)體驗[37]。

二、適應(yīng)性服務(wù)的框架

從前述8個平臺的經(jīng)驗看，正是通過適應(yīng)性效率和適應(yīng)性反饋的追求，平臺漸漸實現(xiàn)與用戶的“相互適應(yīng)”；并圍繞用戶全面診斷、資源靈活推薦和資源整合等節(jié)點，有效構(gòu)建了適應(yīng)性服務(wù)流程。追求適應(yīng)性效率，意味著平臺能提供定制化服務(wù)；建立適應(yīng)性反饋鏈路，是指建立用戶與平臺之間的雙向溝通機制，實現(xiàn)對用戶的自動化和智能化反饋，不斷改進和優(yōu)化資源服務(wù)。

（一）適應(yīng)性效率的要素

從適應(yīng)性視角追求平臺服務(wù)效率，一般包含了服務(wù)過程高響應(yīng)率、服務(wù)結(jié)果高適配率以及資源建設(shè)低成本策略等基礎(chǔ)性要素（如圖1所示）。

高響應(yīng)率是指平臺能夠快速響應(yīng)用戶的需求。服務(wù)的響應(yīng)率越高，用戶體驗就越好；提高服務(wù)響應(yīng)率的關(guān)鍵是要降低用戶狀態(tài)診斷的時間。平臺服務(wù)的效率往往受到學(xué)習(xí)目標、先前知識、技能和學(xué)習(xí)動機等用戶反饋特征的影響[38]。提高平臺服務(wù)響應(yīng)率，不但要利用人工智能技術(shù)支持用戶狀態(tài)診斷，也應(yīng)當(dāng)利用多維數(shù)據(jù)來全方位和多角度地診斷用戶狀態(tài)。事實上，一些平臺正是結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法，對用戶學(xué)習(xí)狀態(tài)進行實時監(jiān)測和分析，賦予平臺自主決策能力，依據(jù)用戶知識學(xué)習(xí)的過程性評價數(shù)據(jù)來實時掌握用戶狀態(tài)，將用戶需求與資源推薦進行智能匹配[39]。

高適配率是指平臺根據(jù)用戶特征提供適應(yīng)性的資源服務(wù)。提升資源的適配率，強調(diào)資源供給與用戶需求狀態(tài)之間的對應(yīng)關(guān)系。即要求資源的組織要注重有效性，要依照認知適應(yīng)性效率最大化的標準來設(shè)計，進而通過建立資源與用戶認知特征的映射關(guān)系對資源進行組織[40]。如若平臺采用層級結(jié)構(gòu)資源組織策略，其資源組織策略因為是“預(yù)制”，往往難以根據(jù)用戶的個性化需求進行靈活調(diào)整。主張高適配率的資源組織策略，重點是強調(diào)根據(jù)用戶認知特征和需求，智能化提供適配性資源。從實踐應(yīng)用看，一些平臺把認知診斷和知識圖譜技術(shù)整合，在將資源按照學(xué)科、難度和學(xué)習(xí)目標進行類化的基礎(chǔ)上，對資源進行關(guān)系化、標簽化和智能推薦，在實踐中確實提高了用戶獲取資源的效率和準確性。

低成本策略是指平臺在運維過程中采取的一系列措施，以降低成本、提高效率，并在合理的范圍內(nèi)保持資源服務(wù)的質(zhì)量。這種策略旨在考慮所投入的資源成本與服務(wù)效果之間的關(guān)系，以保證服務(wù)的長期性和可持續(xù)性。德國國家教育數(shù)字化平臺在強調(diào)成本的工作方面建立了范例，建立了政府、市場、社會和學(xué)校等多元主體參與的模式[41]；這對平臺的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。從實踐經(jīng)驗看，多元主體參與是成本控制的重要影響因素。政府通過制定相關(guān)政策，給予一定經(jīng)費支持，鼓勵平臺發(fā)展和創(chuàng)新；市場供給方面，企業(yè)和技術(shù)提供商提供了各種教育技術(shù)產(chǎn)品和服務(wù)；社會支持方面，教育行業(yè)組織、專家學(xué)者和社會機構(gòu)等提供了智慧教育的理論研究和實踐經(jīng)驗支持，各方參與主體可以互相交流、分享學(xué)習(xí)經(jīng)驗和資源，減少平臺的運營成本；學(xué)校通過優(yōu)化資源應(yīng)用流程，提高資源利用率，平衡降低資源建設(shè)成本和提高服務(wù)水平的矛盾。

（二）適應(yīng)性反饋的鏈路

構(gòu)建反饋鏈路可以幫助平臺持續(xù)提升需求與供給的匹配度，進而追求更高的服務(wù)效率。這種反饋過程既要考慮目標達成度，亦須兼顧用戶多樣的過程性和結(jié)果性狀態(tài)[42]；即包括目標導(dǎo)向反饋、過程實時反饋和結(jié)果反饋等要素（如圖2所示）；依托這些要素構(gòu)建的反饋鏈路，平臺可以不斷收集和分析用戶的反饋信息，從而不斷優(yōu)化服務(wù)效果。

目標導(dǎo)向反饋旨在根據(jù)教學(xué)目標的達成度來評估平臺服務(wù)的有效性。結(jié)合對平臺服務(wù)的過程和結(jié)果進行評估，可以判斷平臺所提供的資源是否符合教學(xué)需求，是否支持了個性化教學(xué)目標的實現(xiàn)。這種反饋重點是評估平臺的資源內(nèi)容質(zhì)量，幫助平臺了解哪些資源服務(wù)對教學(xué)有積極的影響，并根據(jù)反饋結(jié)果進行服務(wù)改進和教學(xué)資源調(diào)整。

平臺通過目標導(dǎo)向反饋來滿足用戶需求，提供更有效的教學(xué)資源支持。這種反饋機制可以根據(jù)用戶的個性化教學(xué)目標，實時評估服務(wù)效果。具體來說，需要以下步驟：一是明晰用戶的初始狀態(tài)和目標狀態(tài)；二是根據(jù)用戶的初始狀態(tài)和目標狀態(tài)的差異，為每個用戶設(shè)計包括主題和教學(xué)資源的學(xué)習(xí)路徑；三是在服務(wù)過程中對每個教學(xué)目標的達成情況進行評估。通過評估，可以及時發(fā)現(xiàn)服務(wù)中的問題，并對教學(xué)服務(wù)進行調(diào)整和改進。

過程實時反饋是確保平臺服務(wù)結(jié)果有效匹配用戶需求的基礎(chǔ)。這一過程主要集中在對用戶狀態(tài)進行全面地感知和理解，包括用戶當(dāng)前的行為、偏好和需求等；這種全面性的狀態(tài)診斷可幫助平臺優(yōu)化資源配置，提高服務(wù)效率，讓用戶獲得更好的體驗。更重要的是，應(yīng)依托過程階段的實時反饋，有效提供包含驗證性、指導(dǎo)性等資源的反饋信息[43]。

過程實時反饋的核心環(huán)節(jié)是用戶狀態(tài)的全面感知。為用戶提供實時有效的反饋，一方面要求推薦內(nèi)容的靈活性，即平臺給用戶靈活推薦下一步學(xué)習(xí)內(nèi)容，讓用戶能夠投入到學(xué)習(xí)中；另一方面要求學(xué)習(xí)過程的靈活性，即用戶學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)不是固定和一成不變的，而是要依據(jù)用戶狀態(tài)靈活調(diào)整。平臺通過收集用戶狀態(tài)數(shù)據(jù)、分析用戶行為和使用機器學(xué)習(xí)算法等方法，實現(xiàn)了實時有效的反饋；這既讓資源更有效地分配，也提高了服務(wù)效率。

結(jié)果反饋則涉及到用戶對平臺服務(wù)的滿意度、資源服務(wù)結(jié)果的有效性等事項；其主旨是提供能夠調(diào)節(jié)用戶內(nèi)在積極狀態(tài)的反饋信息[44]。通過結(jié)果反饋，平臺可以了解用戶的滿意度和資源服務(wù)結(jié)果的有效性，以便不斷改進和調(diào)整教學(xué)資源和服務(wù)策略。

結(jié)果反饋是平臺實施適應(yīng)性反饋的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過對用戶反饋數(shù)據(jù)的分析，平臺可以發(fā)現(xiàn)一些潛在的問題和機會，從而進行更有針對性地改進；有助于平臺功能改進和資源的重組優(yōu)化。用戶的反饋中可能包含對平臺存在的問題的指出，以及對改進的建議；這些都是平臺改進的重要參考。需要強調(diào)的是，結(jié)果反饋是與目標、過程反饋相互作用的過程；平臺需要不斷調(diào)適服務(wù)策略，理解和響應(yīng)用戶需求，這包括教學(xué)目標達成度分析、調(diào)整服務(wù)過程策略等；通過分析反饋數(shù)據(jù)，平臺可發(fā)現(xiàn)用戶的使用習(xí)慣、痛點和期望，從而進行功能改進和資源優(yōu)化的決策。

三、適應(yīng)性服務(wù)的實施

推進智慧教育平臺的適應(yīng)性服務(wù)，應(yīng)當(dāng)建立用戶狀態(tài)智能感知、資源個性化推薦、適配導(dǎo)向的資源復(fù)用流程；即充分利用適應(yīng)性反饋鏈路，建立一個有效的反饋機制，收集用戶對平臺服務(wù)和資源的意見和建議。根據(jù)反饋信息，不斷優(yōu)化平臺功能和服務(wù)，提高適應(yīng)性效率。要關(guān)注服務(wù)的靈活性和適應(yīng)性，更注重提供個體差異化服務(wù)；要求服務(wù)提供者具有應(yīng)對需求變化的敏感性，圍繞資源的適配性復(fù)用來調(diào)整服務(wù)方式和內(nèi)容，鼓勵用戶共享和利用平臺上的現(xiàn)有資源，建立一個資源復(fù)用和適配的流程。通過評價和激勵機制，促進資源的優(yōu)化和更新，確保推薦給用戶的資源具有高度的適配性。

（一）用戶狀態(tài)的智能感知

對用戶狀態(tài)進行全面且快速診斷，即實現(xiàn)用戶全面多維的畫像；這些是對用戶進行數(shù)字化表征的過程，主要依據(jù)用戶真實狀態(tài)數(shù)據(jù)，對用戶初始狀態(tài)、當(dāng)前狀態(tài)、結(jié)果狀態(tài)加以描繪。用戶狀態(tài)診斷實則為教育評價的過程，以保證因材施教的有效性；為此需要強化數(shù)據(jù)對平臺的賦能作用，借助海量數(shù)據(jù)形成的用戶畫像和教育知識圖譜，實現(xiàn)用戶狀態(tài)的全面診斷[45]。實踐層面，可以借用日本GIGA School計劃的做法，即要求提供用戶全面狀態(tài)的診斷信息，既包含用戶的目標數(shù)據(jù)、知識學(xué)習(xí)結(jié)果的教務(wù)數(shù)據(jù)，還要包含用戶愿景、積極性等過程數(shù)據(jù)[46]?？傮w上看，不能過分依賴單維單體數(shù)據(jù)，用戶狀態(tài)診斷要保證數(shù)據(jù)分析的高效性和數(shù)據(jù)來源的多樣性，力爭實現(xiàn)用戶狀態(tài)診斷的“立體化”。從用戶狀態(tài)感知的全面性角度看，一是要依托用戶行為、偏好和習(xí)慣等信息，結(jié)合平臺瀏覽記錄、駐留時間、資源偏好等構(gòu)建用戶完整畫像；二是要建立一個完善的標簽體系，將資源內(nèi)容進行分類和標注，以便結(jié)合用戶持續(xù)反饋和評價來加以匹配[47]。

實現(xiàn)用戶狀態(tài)感知，需要動態(tài)、精準和高效掌握用戶學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)結(jié)果等數(shù)據(jù)[48]。以往的平臺服務(wù)多使用考試、測驗和作業(yè)一類的結(jié)果數(shù)據(jù)來判斷用戶狀態(tài)，因為需要考慮題目難度、質(zhì)量和區(qū)分度，需多輪次反復(fù)測試。當(dāng)前，知識追蹤技術(shù)可以實時監(jiān)測用戶完成任務(wù)的時間、正確率和反應(yīng)時間等；通過分析這些數(shù)據(jù)，平臺判斷用戶是否遇到困難、是否需要額外的指導(dǎo)和支持等；通過將知識圖譜與用戶數(shù)據(jù)相結(jié)合，平臺可以分析和研判用戶的知識結(jié)構(gòu)和知識需求?？山梃bKnewton平臺的做法，將知識圖譜、知識追蹤等技術(shù)融入到用戶狀態(tài)感知環(huán)節(jié)，實時準確地掌握用戶過程性、結(jié)果性狀態(tài)[49]。通過使用這些技術(shù)，平臺跟蹤用戶的資源選擇、資源應(yīng)用，以及錯誤模式等；這些數(shù)據(jù)可以幫助平臺更好地關(guān)注用戶認知、情感狀態(tài)，進而理解用戶的資源選擇和應(yīng)用行為。

用戶狀態(tài)的智能感知是一項復(fù)雜且重要的任務(wù)；應(yīng)當(dāng)以用戶多樣狀態(tài)自動化診斷為切入點，將知識追蹤、情感識別、行為識別等技術(shù)融入進來，實現(xiàn)內(nèi)在特征和外在行為相結(jié)合的用戶狀態(tài)實時性診斷。可采用知識圖譜等技術(shù)，從課程知識體系建立、學(xué)習(xí)者畫像生成到自適應(yīng)學(xué)習(xí)推薦，形成一套完整的技術(shù)框架；這些知識圖譜包括能對教師專業(yè)能力進行具象化呈現(xiàn)的教師知識圖譜[50]，以及對知識點進行網(wǎng)絡(luò)化組織的學(xué)科知識圖譜[51]。需要注意的是，在構(gòu)建用戶畫像的過程中，為了實現(xiàn)更加精準的用戶畫像，可能會涉及到過度數(shù)據(jù)采集和敏感數(shù)據(jù)展示的問題。為了保護用戶的隱私，平臺要建立數(shù)據(jù)、采集、存儲、傳輸、利用的全過程個人信息保護機制，確保用戶數(shù)據(jù)的安全和隱私[52]。

（二）教學(xué)資源個性化適配

教學(xué)資源的個性化適配是智慧教育平臺推進適應(yīng)性服務(wù)的重要目標。智慧教育平臺服務(wù)，應(yīng)當(dāng)關(guān)注教學(xué)過程、適應(yīng)個體差異的高位追求[53]；教育資源的個性化適配，強調(diào)通過數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)路徑的優(yōu)化，增強對用戶過程性狀態(tài)的檢測能力，提供多樣化且滿足用戶需求的資源服務(wù)[54]。這些數(shù)據(jù)具體來說包括資源訪問、評分、收藏等資源使用數(shù)據(jù)，以及用戶的行為數(shù)據(jù)[55]。通過數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)路徑的優(yōu)化，平臺可以增強對用戶過程性狀態(tài)的檢測能力，從而提供多樣化且滿足用戶需求的資源服務(wù)。

平臺以往的服務(wù)通?；谝?guī)則來推送資源；為了產(chǎn)生適配的資源推薦，平臺需要從海量的內(nèi)容條目中，優(yōu)先呈現(xiàn)出來。這涉及到使用專家系統(tǒng)來判斷哪些內(nèi)容條目適合用戶的需求；系統(tǒng)會對每個內(nèi)容進行評分，并根據(jù)評分排序，決定用戶下一個應(yīng)學(xué)習(xí)的內(nèi)容。每個模塊中的內(nèi)容可以是一個小問題，也可以是一個學(xué)習(xí)活動，這與許多互聯(lián)網(wǎng)公司為用戶提供推薦內(nèi)容的原理類似。教學(xué)資源個性化適配的一個重要基礎(chǔ)是能夠揭示學(xué)科知識內(nèi)在聯(lián)系的知識圖譜，利用知識圖譜全面地獲取學(xué)習(xí)過程中的成長變化曲線[56]，這讓系統(tǒng)能夠更好地決定哪個內(nèi)容最適合用戶學(xué)習(xí)。從前述平臺實踐結(jié)果看，通過知識圖譜來定義問題對應(yīng)的知識點，定義到系統(tǒng)中去；知識圖譜技術(shù)的輔助可以有效滿足用戶答疑需求，也可減輕教師備課負擔(dān)。

在資源推薦過程中，應(yīng)當(dāng)強調(diào)為用戶提供初始、當(dāng)前和目標三類狀態(tài)的資源適配信息。只注重用戶某一狀態(tài)的資源反饋，并不能很好實現(xiàn)平臺對用戶狀態(tài)的適應(yīng)。更為重要的是，要著眼于整個教學(xué)過程對學(xué)習(xí)的過程性數(shù)據(jù)進行綜合分析，設(shè)計靈活的推薦策略，在尊重個性基礎(chǔ)上滿足用戶對資源的現(xiàn)實需求[57]?？梢勒涨笆銎脚_的經(jīng)驗，為用戶創(chuàng)設(shè)個性化推薦、多樣性推薦、實時推薦和社交推薦等多種方式；例如，除了根據(jù)用戶的興趣推薦相關(guān)資源，Tomorrow University平臺也注重推薦一定程度的多樣性資源，平臺引入隨機性推薦策略，推薦與用戶興趣相似但略有差異的資源，以提供多樣性的學(xué)習(xí)體驗[58]。從前述平臺應(yīng)用體驗看，通過監(jiān)測用戶新動態(tài)，分析用戶的教學(xué)互動情況，平臺可以實時了解用戶的學(xué)習(xí)需求和興趣變化，并相應(yīng)的調(diào)整推薦策略，增加用戶的參與感和互動性。

可在服務(wù)中可以引入預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)，促進資源的按需供給[59]。這一策略在EngageNY平臺相關(guān)研究中已被證實是有效的；因為預(yù)訓(xùn)練大模型的加入，平臺提高了數(shù)學(xué)習(xí)題的可理解性[60]。在具體實踐中，可利用生成式人工智能對知識圖譜進行增強，建立起預(yù)訓(xùn)練模型與大規(guī)模知識圖譜相互幫助、增強的途徑[61]。進而利用資源的內(nèi)容、類型和難度等特征計算資源之間的相似度，更好地捕捉和呈現(xiàn)知識的復(fù)雜性，充分表達知識和概念的多維度特征，幫助用戶更好地理解抽象概念，并構(gòu)建用戶和平臺資源間的適配通道。

（三）適配導(dǎo)向的資源復(fù)用

講究資源復(fù)用，就是嚴把資源質(zhì)量，從資源建設(shè)、整合、審核多方面著手，實現(xiàn)資源與用戶需求的適配；而資源組織是推進資源復(fù)用的有力抓手，應(yīng)當(dāng)區(qū)別不同類型資源，分別制定資源建設(shè)質(zhì)量標準，健全資源質(zhì)量審核機制[62]。平臺的資源組織需體現(xiàn)適用性和可擴展性，即既要根據(jù)用戶的認知特征與資源之間的聯(lián)系對資源進行組織，又要貼合用戶的教學(xué)實際，具備一定的模塊靈活性，以方便重組利用，適應(yīng)不同的教學(xué)環(huán)境和教學(xué)目標。為了實現(xiàn)這一目標，資源組織過程中需回答兩個關(guān)鍵問題：用戶對哪些資源進行了高頻度選擇？用戶對哪些資源進行了重組應(yīng)用？從實踐經(jīng)驗看，可以有兩種解決方法：一是分析用戶對資源選擇偏好和應(yīng)用效果的反饋信息，發(fā)現(xiàn)用戶對特定資源的偏好和需求，進而明確需要補充的資源構(gòu)成；二是提供跟蹤用戶教學(xué)狀態(tài)的服務(wù)，提供課堂分析工具并依據(jù)這些工具來評估用戶的教學(xué)表現(xiàn)和資源需求。

復(fù)用導(dǎo)向的適配性資源服務(wù)較為復(fù)雜。在實踐層面，為了實現(xiàn)適配資源復(fù)用的目標，可以采用三層式資源管理結(jié)構(gòu)與用戶服務(wù)體驗信息的綜合應(yīng)用（如圖3所示）。這個結(jié)構(gòu)包括知識層、資源層和掌握程度層，并以知識點為基礎(chǔ)，將知識、資源和用戶認知特征有機聯(lián)系起來。知識層包括用戶需要學(xué)習(xí)的所有知識點；資源層是每個知識點所對應(yīng)的多類型資源，可以包括教材、課件、視頻、練習(xí)題等；掌握程度層是建立資源與用戶認知特征聯(lián)系的基礎(chǔ)，用于記錄用戶對知識的掌握程度。在適配導(dǎo)向的資源組織中，可利用資源層與掌握程度層之間的關(guān)系，建立資源與用戶認知特征之間的聯(lián)系；可以利用知識層中的知識點構(gòu)成，初步對所需資源進行整合；進而結(jié)合用戶的訴求，可以通過擴展知識層和豐富資源層，不斷完善資源體系。

為了分析資源復(fù)用情況，Great Minds平臺設(shè)計了一種專門的方法，用于評估平臺資源反復(fù)利用和質(zhì)量進化的情形[63]。這種方法重點分析有效性資源的特征信息，并主張用戶也成為資源質(zhì)量進化的貢獻者。這一案例說明，提高平臺服務(wù)質(zhì)量重點是要建立有效的持續(xù)改進機制，形成“評價-反饋-改進”的閉環(huán)[64]。整體上看，適配導(dǎo)向的資源復(fù)用工作應(yīng)是一個持續(xù)的過程：首先，資源篩選是非常重要的，我們需要對現(xiàn)有資源進行評估和篩選，挑選出最適合目標任務(wù)的資源，確保適用性；其次，由于知識的更新迭代速度很快，我們需要及時更新和補充知識圖譜，以確保資源反復(fù)使用時，其中的知識信息是最新的、準確的；再次，需要不斷跟進新技術(shù)應(yīng)用方法，確保資源的重組和再次使用工作能夠適應(yīng)新的技術(shù)環(huán)境和需求；更為重要的是反饋優(yōu)化要貫穿于全過程，即強調(diào)收集用戶反饋和需求，進而不斷改進和優(yōu)化資源質(zhì)量，以提供更好的適應(yīng)性服務(wù)和體驗。

四、結(jié)語

本研究認為，適應(yīng)性服務(wù)是智慧教育平臺服務(wù)能力提升的突破口；“效率”和“反饋”是實現(xiàn)適應(yīng)性服務(wù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。我國的國家智慧教育公共服務(wù)平臺，已基本建成世界第一大教育教學(xué)資源庫，推動服務(wù)精準化，拓寬教育服務(wù)供給路徑是下一階段重中之重的工作[65]。為了確保服務(wù)的快速響應(yīng)和資源有效推送，平臺需要進一步加強技術(shù)創(chuàng)新和機制創(chuàng)新，應(yīng)當(dāng)著力于適應(yīng)性效率和適應(yīng)性反饋原則的構(gòu)建，優(yōu)化服務(wù)流程和提升服務(wù)效率。

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作者簡介：

羅江華：教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型、教育新基建。

馮瑞：在讀博士，研究方向為數(shù)字教育資源服務(wù)、智慧教育平臺。

Analysis on the Adaptive Service Framework and Implementation Path of Smart Education Platform

Luo Jianghua， Feng Rui

Center for Studies of Education and Psychology of Ethnic Minorities in Southwest China， Southwest University， Chongqing 400715

Abstract： Adaptive service is a crucial aspect of innovation in the construction and operation of the smart education platform ecosystem， with its core concept being the promotion of resource services based on “efficiency” and “feedback”. Research on typical platforms has found a shift from Pareto efficiency to adaptive efficiency in platform services， as well as a trend from evaluative feedback to adaptive feedback. The characteristics of adaptive efficiency and feedback form the foundational elements for constructing an adaptive service framework. It is necessary to combine indicators such as high response rate， high adaptability of service results， and low-cost resource construction strategies to establish a full-chain feedback system for service goals， processes， and outcomes. To advance the adaptive service work of the smart education platform in practice， it is crucial to： （1） establish mechanisms for data collection and intelligent perception of user status；（2） leverage knowledge graphs， recommendation algorithms， and incorporate pre-trained large models to promote dynamic adaptation of teaching resources； （3） establish an organic connection among knowledge， resources， and user cognitive characteristics to facilitate resource recombination and reuse.

Keywords： smart education platform； adaptive service； adaptive efficiency； adaptive feedback

責(zé)任編輯：李雅瑄