ayx爱游戏体育官方网站我们将通过对全年杂志重点选题的回顾，对2023中国信息技术教育进行盘点，以期梳理脉络，迎接新的一年。

　　本期盘点主题为“推进教育数字化转型”，具体围绕“教师数字素养提升”“人工智能前沿”“智慧评价与人才培养”“教育数字化转型”等关注点展开回顾，聚焦转型路上的思考、策略与实践。

　　2023年2月，教育部颁布了《教师数字素养》标准，旨在扎实推进国家教育数字化战略行动，完善教育信息化标准体系，提升教师利用数字技术优化、创新和变革教育教学活动的意识、能力和责任。

　　6月起，我们立足中国，放眼世界，陆续介绍了日本、泰国、新加坡、美国、韩国、英国和加拿大在教师数字化能力提升方面的经验做法；

　　11月，我们邀请一线实践者与专家对话，就标准的落地实施、教师数字素养的评价、应用中的区域差异等问题展开研讨。

　　《教师数字素养》标准，主要用于对教师数字素养的培训与评价。教师数字素养具体指哪些内容？与以往所提的信息素养有什么区别？教师根据这个标准，可从哪些方面如何发展自己的数字素养？针对这些问题，本刊特别邀请了《教师数字素养》标准研制组专家进行深度解析。

　　面对教育数字化转型的关键期，作者对《教师数字素养》行业标准进行了解读分析，为面向未来教育的教师数字素养提升提供了借鉴和思路。

　　日本在推进教育信息化的过程中，对提升教师ICT应用指导力采取了有力的举措。文部科学省从培训机制、研修课程、教师信息道德、评价标准四个方面落实政策，更在“GIGA学校计划”中通过分层设定培养方案、多元主体共同参与指导，形成全方位培训机制，并通过拓展教师学习方式和资源的获取途径，形成多途径、全覆盖、个性化的教师ICT应用指导力提升途径。

　　泰国一直致力于成为东盟地区数字技术的领导者，近年来提出“数字泰国”“泰国4.0”等数字化战略，强师信息技术素养的提升，并建立创新人才培养保障机制。

　　2019年，新加坡颁布的EdTech计划从对教师的期望、方法和推动因素三方面阐述了应如何提升教师ICT能力。本文从面向教育工作者的未来技能（SFEd计划）、新加坡学生学习空间（SLS）、品格与公民教育（CCE 2021）、ICT相关人员支持四个方面展示了新加坡对提升教师ICT能力所做出的具体举措。

　　美国针对教育过程中涉及的所有教育主体均颁布了相关标准、计划以及指南，以明确其发展方向，且在课前、课中、课后全程为教师数字化学习提供支撑与帮助。

　　本文通过分析美国相关政策与实例，从中挖掘经验，为我国教师数字化学习能力和数据素养的提升提供参考。

　　为系统推进教育领域信息化发展，韩国从20世纪90年代起，根据《教育部智能信息化业务处理规定》，每隔5年发布一次教育信息化综合计划，明确未来教育数字化转型的环境、内容和前景。

　　在数字化变革背景下，英国联邦政府和教育部非常重视教师数字素养的培养，并致力于促进教育数字化转型。他们认识到教师是教育信息化发展的核心资源和关键力量，而教师的数字素养是实现数字化转型和创新的关键，因而采取了一系列政策和措施以推进教师数字素养的提升。

　　加拿大逐步形成具有本国特色的教师专业发展道路，对我国教师数字素养建设具有一定借鉴和启发作用，如构建教师数字素养提升一体化发展体系、建立教师数字素养激励体制、多主体促进教师数字素养协同发展等。

　　本次对话围绕《教师数字素养》标准的应用现状、如何有效落实、如何指导教师数字素养评价、应用中的区域差异问题、如何应对数字技术的飞速发展等展开了深入探讨与剖析。

　　技术在教育中的运用越深入、越广泛，我们所需警惕和反思的教育思想就越紧迫、越关键。技术之于教育，始终不是一个层层加码的过程，而是一个与教育思想融合、赋能教育生长的历程。

　　在2023年的技术类文章中，本刊针对以ChatGPT为代表的人工智能对教育的影响展开了深度讨论，并剖析了ChatGPT的基础模型所采用的Transformer框架，以及Transformer在深度学习领域中的应用，以期能够为大家带来启发。

　　杨晓哲：华东师范大学教育学部课程与教学研究所副教授，国际课堂分析实验室主任

　　王晴晴：华东师范大学教育学部课程与教学系研究生，国际课堂分析实验室科研助理

　　2023年上半年，ChatGPT的人工智能产品引发了广泛讨论。许多科技媒体和评论家对它表现出色的自然语言处理能力以及在生成连贯、自然的文本方面的能力表示赞叹，认为它代表了人工智能领域的一个重要里程碑，是“人工智能的一个重大突破”。本刊邀请了华东师范大学教育学部课程与教学研究所副教授、国际课堂分析实验室主任杨晓哲教授及华东师范大学教育学部课程与教学系研究生王晴晴展开对话，分析了人工智能的教育应用前景及人工智能与未来教育的发展方向。

　　随着ChatGPT的横空出世，全世界的AI热情再度被激活。ChatGPT表现出的超强的语言生成、理解和知识推理能力都得益于自然语言处理的发展。ChatGPT的基础模型采用Transformer框架，它是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，可以高效并行处理序列数据。我们分两期探讨了Transformer框架，介绍了Transformer的发展历史、基本原理、未来展望和在深度学习领域中的应用。

　　Transformer是一种用于序列到序列（Sequence-to-Sequence）任务的神经网络模型，如机器翻译、语音识别和生成对话等。它是第一个完全依赖于自注意力机制来计算其输入和输出的表示的转换模型。（点击标题跳转至文章）

　　大型神经网络模型具备庞大的参数数量和计算量，被称为大模型，可解决自然语言处理、图像识别和语音识别等各类任务。训练大模型通常需要高性能计算设备和大规模数据集。由于Transformer可以处理大规模文本数据并构建更复杂的语言模型，因此它被广泛应用于大模型中。文章介绍Transformer在深度学习领域中的应用。

　　年终盘点3 《中国信息技术教育》：教育数字化转型路上的思考、策略与实践（上）年终盘点4 《中国信息技术教育》：教育数字化转型路上的思考、策略与实践（下）

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