近年来，以大数据、人工智能、云计算和物联网等为代表的新兴技术迅猛发展，推动了社会各个层面的数字化重组，教育领域的技术创新也不断涌现，带来教学实践和教育研究在内容与方法上的深刻变革。我国政府积极推进人工智能技术与教育的融合，颁布了一系列促进教育现代化发展的实施计划。2018年4月教育部发布《教育信息化2.0行动计划》，提出要充分利用云计算、大数据、人工智能等新技术，构建全方位、全过程、全天候的支撑体系，助力教育教学、管理和服务的改革发展。2019年2月，国务院发布《中国教育现代化2035》，明确指出互联网、人工智能等新技术的发展正在不断重塑教育形态、知识获取方式和传授方式，要“利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合”。在当代教与学关系发生深刻变革的转型时期，我国政府以及教育和学术界在实践应用与理论研究层面积极行动，担当教育智能化和现代化转变的时代使命。在实践应用方面，以亿欧智库对人工智能教育企业的融资情况分析为例，近五年来，资本市场对人工智能教育领域的投资量激增，相比于其他国家和国际组织，我国教育企业发展更为迅速。2014年我国人工智能教育企业融资总额赶超美国，至今遥遥领先于美国、欧盟地区和以色列；且自2017年开始，我国教育人工智能市场融资活跃，企业融资事件数量超过美国成为全球榜首。 在理论研究方面，近年来，我国学界围绕教育大数据和人工智能的学术研究论文数量迅速增长，学者们纷纷提出了新技术应用于教学领域的理论框架与发展构想。例如，杨现民等人总结了数据驱动教学的新范式，基于大数据技术构建了高效互动课堂理论框架与5J模型，梳理了线下互动课堂和线上网络教学两种典型教学情境的数据体系与分析方法，并提出学校导入教育大数据的三大动因、四种模式、五大实施路径与六大实施策略(杨现民、王榴卉、唐斯斯，2015；杨现民、李新、田雪松，2018)。2016年4月，北京师范大学发布我国首部基础教育阶段的教育大数据蓝皮书《中国基础教育大数据发展蓝皮书(2015)》。这份报告反映了我国教育大数据的研究和实践(卢秋红，2016)。 然而，教育智能化的迅速发展也面临许多新问题与新挑战。一是目前我国基于大数据和人工智能技术的教育研究还远远落后于实践的发展，缺少系统的研究设计和方法论体系，没有形成可以指导实践的理论框架与保障高质量运行的规范标准。二是领域研究与实践呈现出多学科协作的良好态势，但缺少系统性布局，实践反思与理论沉淀不足；同时，在多学科协同研究的过程中，研究主体往往受到不同学科间术语差异的影响，且局限于不同的研究计划与方法论体系，而不能协调一致、体系化地推进教育智能化发展。三是教学系统的复杂性和教育数据的特殊性对数据分析技术提出了新要求，但缺乏兼备教育理念与技术创新能力的跨领域人才，无法灵活运用多学科知识与方法来深入探索教育环境中的底层规律。为应对以上挑战，该领域亟需系统化地开展适应现代技术发展的科学研究，从多学科协作向跨学科(Transdisciplinarity)的“计算科学+教育学”发展。据此，应建立计算教育学学科，构建以量化教育数据为基础的学科理论框架，建设以计算为核心的新型方法论和交叉学科人才培养体系，同时推动相关规范和标准的制定，指导教育智能化的创新实践，加强系统化学科融合的创新实践与规律探索，生成一个超越性的学科新形态，以此促进教育智能化的可持续发展，为构建新时代的教育支撑体系提供保证。建立计算教育学学科恰逢其时。 为此，本文试图在以下方面阐述计算教育学的学科建设。首先，论述建立计算教育学学科的应然性，以及建立学科所具备的基础保障；其次，辨析计算教育学作为学科的立场与价值观；再次，分析正在逐步形成的独特研究范式；最后，依据独立学科的标准，提出计算教育学还需加快巩固知识体系和社会建构；同时结合教育的需求和实践的基础，展望计算教育学的未来发展并提出推进学科发展的建议。 一、计算教育学产生的应然性 信息时代属于知识爆炸的时代，以创造力和智慧思维为驱动，科学和技术的不断推进使得数据科学破土而出，教育领域获得了宝贵的“数据矿产”，待研究者挖掘与分析，而相应的技术、理念和方法亟需一个集合体来统筹与规划。因此，信息时代的教育恰到新范式和新方法应运而生之时，计算教育学的产生具有必然性和应然性。计算教育学产生的动力机制一是教育实践智能化发展的外部推动，二是教育研究科学化发展的内部动力；技术引导、理论发展和教育大数据产生这三方面是其产生的基础保障。 (一)计算教育学产生的动力机制 1.教育实践的智能化发展是推动计算教育学产生的外部动因 在新时代，重大科技创新的需要明确了国家对创新人才培养的新要求，也体现了对新技术深度应用于实践的新思考，理论与实践层面的变革共同引领了教育智能化的发展。2019年5月教育部钟登华副部长在人工智能教育大会上指出，为进一步提升我国的教育质量，顺应教学内容与教学方式的新变化，应积极探索人工智能为代表的新一代信息技术在教育领域中的有效应用。在实践方面，教育教学和研究体系正在经历数字化转型的关键历史时刻，教育的组织结构、管理体系、服务模式、理论方法、环境工具和应用实践都在发生深刻变革。具体包括：提高教学效率，及时根据学生的个性化需求提供有针对性的教学资源和教学方式；构建智慧学习环境，助力学生发展高阶认知能力，包括综合利用所学知识解决复杂问题的能力、批判性思维、创新能力等；开展科学测评，更高效、更全面、更及时地了解学生的学习情况，根据认知发展规律，提供及时学习支持；进行基于数据的教育管理，更科学和更精准地配置教育资源，制定合理的制度和措施，进一步提升教育的效率和效果。为了实现教育体系中必要环节的智能化，满足新时代对教育的个性化与公平性相协调的需求，急需建构更为全面科学的教育数据模型，开展更多基于复杂算法的精准教育预测的跨学科研究。以数据为基础，以计算为手段的计算教育学为高效地推动智能技术应用于教育研究提供有力的新工具和新方法，从而开展对教育教学内在机制的深度探索，构建新时代中国教育研究科学化和系统化的理论体系，实现教育问题的精准定位、智能分析与科学治理，满足新时代对教育的个性化与公平性相协调的需求。
