智慧教室是将各类智能技术加载于教室中而形成的用于支持各类教学活动开展的场域。在推进新一轮教育信息化实践和部署教育新基建的进程中，智慧教室建设被赋予新的内涵。研究立足于智慧教室的研究与实践，从“功能—结构”关系视角构建一种具有通用指导价值的智慧教室结构模型，有助于弥补当前研究的不足。从功能上看，智慧教室应具有支持教学、学习、评价、管理和教研五大功能，其中教学、学习和评价是三项基本功能，管理和教研是两项拓展功能。以此为基础构建的智慧教室结构模型包括物理/虚拟环境、内容与资源、教学交互、测试与评估、数据治理五大要素。

研究样态：当前智慧教室研究的画像描摹义

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国内智慧教室研究的总体概况

从表1中的统计数据可以看出，我国学者对智慧教室的研究持续关注，而且随着新一轮教育信息化改革尤其是教育新基建政策的落实推进，我国智慧教室研究可能会迎来又一波热潮。

表1 我国“智慧教室”相关研究刊文情况

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智慧教室研究的主题

进一步梳理和分析相关文献发现，当前学界对智慧教室的研究主要聚集在支持技术、教学模式建构、学习过程与结果的分析与评价等方面，相关研究已取得诸多成果，表明智慧教室这一主题具有较强的研究潜力和前景。

表2 我国“智慧教室”综述文章梳理与比较

实践审视：智慧教室支持实践教学的典型特色

笔者从实践视角梳理并分析了六种典型智慧教室的功能和特色（见表 3），以管窥当前智慧教室的实践概况。通过表3的比较和归纳，可以从如下方面来审视实践领域智慧教室的共性和特色：

表3 典型智慧教室的功能与特色比较

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技术层面

智慧教室主要由硬件设备（如桌、椅、白板、音视频采集设备、传感器、平板、储物柜等）和软件系统（如支持硬件运行的软件系统）构成，强调空间的设计与布局，且根据教学功能的差异可以设计成各种不同类型的智慧教室。

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支持教学

智慧教室均能支持课前、课中、课后的全流程教学过程，并发展出不同的教与学模式，如翻转教学、合作学习、探究教学、混合教学等。同时“数据”成为智慧教室收集和分析的重要要素，不仅有助于教师实时跟踪和优化教学，而且能为学习者的个性化学习和小组协作学习提供可视化的支持，也能为教师和管理者提供促进其专业发展和科学管理的可信证据。

模型构建：“功能—结构”视角下的智慧教室结构模型

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智慧教室的功能与结构关系

智慧教室支持教学、学习、评价、管理和教研五大功能的结构关系见图1。由图1可知，智慧教学、智慧学习和智慧评价是智慧教室中开展的三类主要活动，其中智慧教学与智慧评价是为了促进学生的智慧学习，同时智慧学习产生的反馈与智慧评价也能为智 慧教学的改进提供依据。另外，智慧管理能够为智慧教学、智慧学习、智慧评价和智慧教研提供全方位的保障，以不断提高其实施效率；智慧教研则能为智慧教学、智慧学习、智慧评价和智慧管理提供持续改进的证据和优化的路径，以不断提高其实施质量。

图1 智慧教室功能与结构关系图示

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智慧教室的结构要素与模型

研究提出智慧教室的结构模型包括物理/虚拟环境、内容与资源、教学交互、测试与评价、数据治理五大要素（见图 2）。这五大要素与智慧教室五大功能的基本映射关系表现为：智慧教室的物理/虚拟环境是实现五大功能的基础保障，内容与资源、教学交互两大要素旨在联通智慧教学和智慧学习两大主要功能，测试与评估要素支持智慧评价功能的实现，数据 治理要素主要支持智慧评价、智慧管理和智慧教研功能的实现。

图2 智慧教室的结构模型

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智慧教室的结构模型阐释

物理/虚拟环境

物理/虚拟环境是智慧教室的物化形态，是开展智慧教学活动的场域，需要观照硬件设备和环境因素两个层面。智慧教室应尽可能地考虑为使用者提供舒适的外在环境，使其能够全身心地沉浸于学习之中。

教学内容与资源

内容与资源既是联通智慧教学与智慧学习的关键载体，也是实施智慧教学的必要条件。智慧教室中的教学内容与资源应在格式表征、内容展示、发送传输方面进行综合考量。智慧教室应能为师生提供设计精良、形式多样、量多质优、动态更新、存取方便的内容和资源，才能为教师更好地进行“因材施教”并为学生进行个性化学习提供保障。

教学交互

交互是智慧教学的核心所在。教师和学生只有全身心地参与和投入智慧教学交互中，才能更好地实现知识和技能的习得，并将其创新性地应用于实际问题解决。在智慧教室中，交互主要发生在学生—教师、学生—学生、学生—内容三个层面。智慧教室应尽可能为教学交互提供多样化的支持，以使教师和学生能够全程参与和投入教学交互中，进而促进有效学习的实现。

测试与评价

对学习进行定期评价是保障学习质量的重要途径。智慧教室应尽可能提供功能丰富、使用友好、内容专业的自动化测试与评价工具，以供各学校按需选择和使用。

数据治理

教学数据作为一种重要“资产”，内蕴其中的价值日益受到学界的重视。在智慧教室中，课堂教学的全过程几乎都可以数据形态存储和表征，从方法层面来看，智慧教室中数据治理的核心主要体现在数据收集、清洗、建模、分析应用四个方面。基于多模态数据的分析应用能够为上述情境问题的解决提供可信证据，有助于从根本上提升教学的质量和效率。

反思前瞻：用智慧教室结构模型理性指导研究与实践

当前，新技术和新设备在智慧教室中所占比例越来越大，已成为智慧教室发展的强大动力。针对当前智慧教室实践中存在“建用矛盾”、认识上的“重技术轻教学”偏误以及如何合规利用数据等问题和挑战，尝试从三个方面提出应对之策。

针对当前智慧教室实践中的“建用矛盾”，研究者和实践者应理性认识智慧教室的本质、功能和结构模型，摒弃追求智能化程度越高越好的狭隘技术观，而应充分考虑当地的经济发展水平、已有信息化基础设施水平、师生信息素养等因素，结合学校未来的战略考量，整体规划设计智慧教室的建设方案，并因地制宜地建设既能够负担得起又能常态化使用的智慧教室。

针对当前智慧教室实践中的“重技术轻教学”问题，研究者和实践者应树立正确的技术观，辩证地看待技术与教学的关系。一方面，要谨防商业对智慧教室的炒作，即凸显那些无关教学的技术要素；另一方面，要理性认识各种智能技术的应用价值及其限度，切实关注智慧教室中技术与教学的融合。在智慧教室为教师教学、评价、管理和教研提供支持和便利的同时，教师也要从教学实践中不断总结和提炼宝贵经验，为智慧教室的优化和改进提供支撑。

数据治理实践中面临多模态数据有效融合难、通用数据分析模型缺乏、数据应用有违伦理等挑战。鉴于此，未来可采用多管齐下的措施：一方面可以通过技术攻关，不断增强算力和多模态数据融合能力；另一方面可根据国家出台的《个人信息保护法》《新一代人工智能伦理规范》等法律法规，确立教育数据采集、分析和应用应以“立德树人”作为核心价值导向，编制相应的伦理规范指南，通过专门培训和分类指导不断提升教师和学生的数据素养水平。