伴随着5G，人工智能，大数据，物联网等新一代信息技术的发展，科学研究和社会实践的范式在不断变化，促进了跨学科智能的融合以计算社会学的蓬勃发展为例，通过对大规模人类行为的数据模拟和计算，人们对社会公正，信息传播等各种复杂社会现象的认知有了很大提高
新兴技术的快速进步，加快了数据采集，分类，存储，加工，流通，分析和转化的进程，形成了以数据要素为新兴生产力主导的发展格局与此同时，数据科学和大数据技术也逐渐渗透到教育的各个方面，如教，学，测，评，管等海量且快速增长的数据对于教育生态系统的优化和变革具有巨大价值，正在深刻影响着教育研究范式的演进和创新
教育是一项复杂的系统工程，需要学科间的融合和渗透来支撑教育领域的重大科学突破和原始创新在数据驱动下，教育科学研究呈现出学科边界拓展，集成创新，融合发展的新趋势多学科的交叉融合为前沿科技和教育体系的重塑提供了源泉和动力，并驱动着现代教育持续的系统化变革以跨学科融合推动教育科学的发展，已经成为当今社会的一个主导方向和颠覆性创新的重要途径之一世界一流大学对本学科的前沿交叉和融合发展进行了前瞻性布局和积极尝试，尤其是数据驱动的智能教育，为重塑未来教育提供了机遇和动能
智能教育是未来教育重要的创新战略发展方向国务院发布的《新一代人工智能发展规划》明确指出，智能教育要从科学研发，应用推广，产业发展等方面进行一系列措施部署，旨在打造智能学习，互动学习的教育新体系伴随着数据成为新的生产要素，智能技术成为教育教学场景的新型支撑智能教育视角下的新教育要素包括主体，环境，资源，数据四个要素其内涵可以解释为:以数据元素为核心，形成两个循环，即以服务主体为中心的外循环和由数据自治演化的内循环，满足数据与主体，数据与环境，数据与资源三个双向赋能关系，从而实现作为数据主体，环境和资源循环的核心枢纽，是智能教育生态系统的中枢智脑利用新型教育基础设施和智能教育核心技术手段，实现对教师，学生，环境，资源等教育教学组成要素的全方位深度感知，科学表征教育教学全周期活动，形成大规模教学和个性化学习的全方位诊断分析，实现数据驱动和智能增强下的教育教学过程计算，助力人类智能
教育的可计算性使得教育研究和教育教学规律的探索更加科学，计算教育学开始兴起2014年，中国科学院院士李伟在分析如何量化和提高高等教育质量的核心问题时，提出了计算教育学的概念，期望将以定性研究为主体，以经验为依据的教育科学，转变为以大数据为基本对象，以计算和模型为手段的定量精确的科学计算教育学是新时期教育学科发展边界的新延伸，是教育科学内化表征的行动之手，是数据科学研究范式转换，技术赋能教育和多学科方法相互作用的产物，具有鲜明的社会历史属性它基于数据密集型的研究范式，通过智能技术的赋能来解释信息时代的教育科学活动和问题，旨在科学地揭示复杂教育系统的内在机制和运行规律计算教育学涉及教育学，信息科学，数学，心理学，脑科学等多个学科和技术要综合运用自然科学和人文社会科学的研究方法，努力探索多学科深度交叉融合和联合研究的新方法，新模式，开辟计算教育学研究的新领域，新方向，新发现，推动教育科学研究的规律性，机制性理论突破开发面向未来教育的颠覆性新方法，新技术，新应用，以解决教学环境重构，教学资源创新，教学方法创新，教学评价改革等问题
计算教育学的兴起标志着教育科学发展的新时代要坚持计算教育学视角下教育科学发展的支撑理念，综合运用对立统一的辩证唯物主义新方法论，坚持正确认识和准确把握教育科学实践中的矛盾，重视教育科学实践过程中的问题导向和目标导向，工具理性和价值理性，积极推动计算教育学理论体系，学科方法，技术工具和实践模式的不断完善强化数据驱动，技术赋能，学科化，个性化的教育服务新优质，建立更加科学完善的新型教育评价体系，打造教育管理精准导航，助力教育教学过程数据计算，教育研究科学认知，教学规律溯源，为加快建设教育强国，推进教育现代化提供重要支撑
