教育研究的自然科学基础论坛在师范大学举行

    来源:腾讯教育    发布时间:2018-01-12 09:28    编辑:陆文

2018年1月6日,教育部科学技术司、国家自然科学基金委员会政策局在北京师范大学共同举办教育研究的自然科学基础论坛暨教育领域交叉研究自然科学基金项目申报动员会。此次论坛的主要目的是深入贯彻落实党的十九大精神,立足学科交叉融合,应对教育变革重大挑

2018年1月6日,教育部科学技术司、国家自然科学基金委员会政策局在北京师范大学共同举办教育研究的自然科学基础论坛暨教育领域交叉研究自然科学基金项目申报动员会。此次论坛的主要目的是深入贯彻落实党的十九大精神,立足学科交叉融合,应对教育变革重大挑战,凝练教育科学基础研究领域急需解决的重要问题,解读和动员研究人员积极申请国家自然基金委员会教育学科代码F0701项目,培养集聚教育科学基础研究的人才队伍。来自北京大学、清华大学、天津大学、浙江大学、华东师范大学等200余家高等院校、科研院所的专家学者700余人出席论坛,15000余人在线观看了论坛并参与了评论互动。

北京师范大学校长董奇、教育部科学技术司司长雷朝滋、中国教育科学研究院院长田慧生出席论坛开幕式并致辞。董奇校长在致辞中指出,党的十九大提出了建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程,要深化教育改革,加快教育现代化。教育领域是一个具有高度交叉性的领域,需要多学科共同探讨,尤其需要自然科学和社会科学的相互交叉、融合,才能真正的揭示教育规律,更好的提高教育效益和质量。教育部、国家自然科学基金委员会站在国家发展的高度推动教育研究交叉学科专门代码的设立,支持教育学科和其他学科的交叉融合发展,对于建设创新型国家、提升教育质量、推进教育公平产生深远影响,在教育学科发展历史上具有里程碑意义。希望各高校、研究机构和企业等多学科的专家、学者抓住机遇,推动教育研究理论的新发展。

北京师范大学校长董奇致辞

雷朝滋司长在致辞中指出,党的十九大对新时代中国特色社会主义教育事业做出重大决策,在中华民族伟大复兴的征程上,“教育的基础性、先导性、全局性地位和作用更加突显”。此次论坛是全面贯彻党的十九大会议精神和落实2017年全国高校科技工作会议要求的重要举措之一,希望积极推动自然科学与人文社会科学的交叉融合,鼓励更多高水平研究人员申报为教育科学基础研究专门新增的基金项目代码,并进一步吸引集聚队伍,共同推进我国教育领域的重大基础科学问题的研究和解决。雷朝滋司长强调了教育科学研究的重要意义,并指出要开展深入的基础理论研究,探究人类学习发展规律,关注新技术与教育的融合发展,重视与教育实践融合发展的应用研究。教育部将鼓励高校建立高水平研究平台,加强高层次人才培养,并将在前沿科学中心和重点实验室等科研基地建设中予以布局,汇聚更多创新资源,支持教育科学发展。

教育部科学技术司司长雷朝滋致辞

田慧生院长在致辞中认为,党的十九大为当前和今后一段时期我国教育改革和教育科研事业发展指明了方向。此次论坛就教育研究的自然科学基础展开研讨,动员各领域科研工作者积极参与教育领域交叉研究项目,将对创新教育研究方式,提高教育科研质量和服务水平具有特别重要的意义。教育科学研究有着天然的跨学科基因,当前跨学科和实证导向研究对于教育科研的重要性更加凸显,对认知规律的发掘、科研试验方法的应用以及大数据分析等有助于提升教育研究的进步,有助于加快推进教育现代化步伐。在加强针对教育交叉问题的学科研究、促进教育研究与自然科学的深度融合方面,不少高校和科研机构在实践中已经进行了诸多有益探索和尝试。田慧生院长呼吁,以自然科学基金申请交叉学科设立代码为契机,加强教育科学与其他学科交叉的基础研究,促进我国教育科研事业再上新的台阶,让教育科研更好地助力教育现代化和教育强国建设。

中国教育科学研究院院长田慧生致辞

开幕式后,中国教育学会会长钟秉林、国家自然科学基金委员会政策局局长郑永和、国家自然科学基金委员会管理科学部处长杨列勋、北京师范大学副校长陈丽、清华大学脑与智能实验室主任王小勤、北京师范大学教育学部部长朱旭东、北京大学教育学院院长陈晓宇、东南大学生物科学与医学工程学院院长顾忠泽、华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心常务副主任刘三女牙、北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室陶沙等10位专家应邀做了主题报告。专家们全方位解读教育科学基础研究项目的资助定位、重要特征、关键任务和组织方式,深入探讨教育科学基础研究领域急需关注和解决的系列重要问题。

圆桌讨论:数据密集型教育研究

围绕数据密集型教育研究的主题,论坛还邀请北京师范大学智慧学习研究院院长黄荣怀、国家自然科学基金委员会政策局局长郑永和、中国科学院计算技术研究所学术委员会主任徐志伟、北京师范大学心理学部部长刘嘉和首都师范大学教育学院院长蔡春以圆桌论坛的形式讨论了教育研究的现有经典范式及其走向、科学研究中的数据与证据的关系、证据的可信度与证据链、研究结论适应范围及其对教育实践的影响力以及数据密集型教育研究的机会及挑战,并就现场提问进行了解答。

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