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區塊鏈:推動殘疾學生隨班就讀,教育部“點名”區塊鏈

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本文來源:科技日報,記者張蓋倫

《關于加強殘疾兒童少年義務教育階段隨班就讀工作的指導意見》明確,要發揮資源中心作用,鼓勵運用大數據、區塊鏈技術提高服務的精準性。

近日,教育部印發《關于加強殘疾兒童少年義務教育階段隨班就讀工作的指導意見》,對新時代進一步加強隨班就讀工作,完善隨班就讀工作機制,提升隨班就讀工作水平作出部署。

隨班就讀,簡單理解,就是讓殘疾學生進入普通班就讀。加強隨班就讀是中央的明確要求,對實現特殊教育公平而有質量發展,促進殘疾兒童少年更好融入社會生活具有重要意義。資源條件對提高殘疾學生隨班就讀質量具有重要的專業支撐作用。為解決隨班就讀資源不足、支持體系還不完備的問題,《指導意見》明確,要發揮資源中心作用,鼓勵運用大數據、區塊鏈技術提高服務的精準性。

Orbs與Solana集成,推動可擴展性和互操作性:9月12日消息,Orbs與Solana集成,推動可擴展性和互操作性。(Crypto Daily)[2021/9/12 23:19:38]

為何在這樣一份文件中專門點了“大數據”“區塊鏈”的名?

南京特殊教育師范學院院長凌迎兵28日表示,《指導意見》是落實落細隨班就讀工作的重要指南,“充分發揮信息技術優勢,是全面破解隨班就讀一系列突出問題的關鍵利器,是全面推進特殊教育現代化的必由之路。”

區塊鏈可為科學評估提供基礎數據

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《指導意見》指出,要用科學機制確定殘疾兒童少年是否適宜隨班就讀,并做好適齡殘疾學生的摸底排查,建立安置工作臺賬,減少現實中存在的家校爭議。“評估認定、建立工作臺賬是隨班就讀的基礎工作。”凌迎兵指出,區塊鏈技術的應用可以解決殘疾兒童少年數據來源多樣、不統一的問題,為科學評估提供基礎數據。基于大數據挖掘技術,則可以輔助殘疾人教育專家委員會開發標準化的評估工具箱,提高評估的客觀性、可靠性、科學性。人工智能技術則可以逐步實現評估的智能化,解決專家數量少、難以全面評估殘疾兒童少年的問題。大數據平臺還能對控輟保學進行實時、動態的統計監督,為殘疾學生的靈活安置、及時干預提供支撐。

國際清算銀行:私人機構穩定幣提案并非推動央行CBDC發行的關鍵因素:國際清算銀行(BIS)在周二發布的一份報告中否認了私人機構的穩定幣提案是推動央行數字貨幣(CBDC)發行的關鍵因素。BIS在其年度經濟報告的一個新的數字支付章節中表示,各國央行行長們轉而接受CBDC,是因為這種技術提供了一個便利的渠道,他們可以通過它來塑造支付的未來。BIS表示:“CBDC的發行與其說是對加密貨幣和私營部門穩定幣提議的反應,不如說是各國央行為同時實現多個公共政策目標而進行的一項集中技術努力。”(Coindesk)[2020/6/25]

當隨班就讀殘疾學生規模和占比日益增加,普通學校教師或許就難以滿足隨班就讀學生復雜多樣的需求。此時,也迫切需要借助信息技術,改變特殊教育專業服務和專業咨詢的傳統方式,實現特教學校、專業機構、資源教室、資源教師、資源中心的互聯互通和云端融合,放大資源中心的輻射范圍,為隨班就讀學生提供智能和精準的服務。

人工智能讓教師隊伍不再捉襟見肘

凌迎兵說,新一代信息技術的應用也能加速特殊教育網絡資源建設和全面覆蓋,創新教育教學方式,實現立足于學生大數據的精準評估和教育資源的智能推送。

在教育教學過程中,以大數據、區塊鏈等信息技術為支撐,可以將品德、學業、健康、素養、實踐等多維內容納入學生綜合評價,強化學生能力的個別化評價,讓政府、學校、家長等多元主體獲得科學的、可溯的、權威的評價信息,能全景式建構學生的學業和身心成長畫像,為家校協同育人和促進殘疾學生社會融合提供堅實的技術支撐。

教師特殊教育專業能力對推進隨班就讀和保障融合教育質量發揮著至關重要的作用。在凌迎兵看來,信息技術還是解決隨班就讀任課及指導教師數量不足、專業水平不高的長效之策。發揮網絡教育和人工智能優勢,可以打破時空的限制,突破師資數量和結構的局限,實現專業師資隊伍培訓的終身化、常態化、規模化、專業化,為配齊師資力量提供堅實基礎。

教育部特殊教育教師培養教學指導委員會主任顧定倩認為,《指導意見》提出“鼓勵運用大數據、區塊鏈技術提高服務的精準性”,也是推進治理能力現代化的體現。“今后需要及時總結,不斷地將各地隨班就讀的成功實踐上升為國家的制度,加緊推進特殊教育國家治理體系和治理能力現代化。”顧定倩說。

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