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本期 The Economist 有一份关于 Lifelong Education 话题的 Special Report. 这份报告共涉及六篇文章：
下面，我将把这六篇文章的主要观点串起来，并适当加入个人解读。希望这篇解读能帮助你更好地理解本期的 Special Report. 原文请见2017年1月14日期的 The Economist 报纸，如无特殊说明，下文中的图片均出自 The Economist. 关于技术变革对工作的冲击，TE做过多份SR. 其中一份是 20141004 那期的 The third great wave. 那份报告大概讲了这么一个观点： “摩尔定律 + 电脑计算能力”的指数式增长到达了一个让人类难以适从或无法掌控的阶段。 今天的自动化与历史上的技术进步有本质的不同： 此前的技术变革虽消灭了不少工作，但人类只需简单的培训，就可驾驭技术，从事新的工作；而这一次，大部分人类工作有可能永久被机器取代。 面对这波浪潮，人类该怎么办？ 终生学习。 Learning and earning 为什么是“终生”学习？直接去念个好大学一次搞定不行吗？ 技术变革太快了。你大一时学的新知识到大四时就被淘汰了。 受过“高等教育”，有“技能”的大学生有可能也只有“资格”从事“机械化”的工作。 而那些由普通大众所从事的真正机械化的工作则正在被机器消灭。 这年代，会写代码只能算做标配。新技能，如数据分析，越来越受市场亲睐。 随着人的寿命不断提高，人的职场生涯也不断延长。面对层出不穷的新技术，一个大学文凭怎么够？ 有人提出了企业在职培训。但企业主一定就能看准技术发展的方向吗？面对不确定性，恐怕多数企业主还是会选择确定的机器人或众包。还有企业主担心花了大代价进行员工培训，员工反而会跑向竞争对手。 The role of employers Cognition switch 好在并不是所有企业都这么想。 美国联合技术公司（United Technologies）人力资源部的 Gail Jackson 说了这么一句话：
不过，不管公司是否愿意花代价为员工进行培训，如今公司招聘确实越来越看重“学习力”了。 Alphabet 的董事长 Eric Schmidt 在 How Google Works 中表示招人要招“Learning animals”——People who have the smarts to handle massive change and the character to love it. They so enjoy learning that they aren’t afraid of asking dumb questions or getting wrong answers. Eric Schmidt 还说：
为啥青睐 Learning animals? 估计是出于他们的 Growth Mindset. 斯坦福大学心理学教授 Carol Dweck 把人分为了两类：those who think that ability is innate and fixed (dampening motivation to learn) and those who believe that abilities can be improved through learning. 即 Fixed Mindset 和 Growth Mindset. (更多内容可参考 Mindset: The New Psychology of Success.) 除了UTC 和 Alphabet，其它很重视“学习力”的公司还包括 Facebook 和 AT&T 等。 不过，有如此觉悟的公司只占少数，个体究竟如何才能实现终身学习呢？ TE表示一个新的轮廓正在浮现，并通过三篇文章对其进行了勾勒。 Upstarts and incumbents The return of MOOC 一个是MOOCs的回归：此次更加关注课程的实用性和学员的就业。 同时，MOOCs可以解决两个问题： 1.成本：时间成本和金钱成本。 2.证书：有效的学习凭证。 前者为学习者实现“工作-学习”不断档提供了可能；后者为雇主有效识别雇员能力提供了可能。 一个产物是 microcredentials, 如 nanodegrees 和 specialisations. MOOCs虽好，但通常利用MOOCs进行学习的多半为在职人士。 那些还没找到工作的人该怎么办呢？ Career planning Pathway dependency 如果一个人没法从学校一步跨到职场，那就帮他/她搭个路（pathway）呗。 从本质上来讲，这个 pathway 就是 vocational education. 但是 vocational education 有一个致命的缺陷：它只训练了学生所需的工作技能，而学生的“学习力”并没有得到有效提高。 所以，通过 vocational education 进入职场的工作者适应性较弱，一旦发生剧变，他们是最有可能被淘汰的那批人。 不过，这倒反过来促进了一个行业/职业的发展——生涯规划变得越来越重要。 代表公司包括 Manpower 和 LinkedIn 等。 不过，问题又来了。 What about LinkedIn for the linked-out? Low-skilled workers The elephant in the truck 为啥这里是“the elephant in the ‘truck’”而不是“the elephant in the room”? 我想因为是文中拿了 truck drivers 这一 “low-skilled” 工作举例吧。 对于开了一辈子卡车的司机来说，莫谈“终生学习”，“开始学习”可能都是个大难题。Moocs 和 LinkedIn 都离他们太远了。 要知道，Truck drives 和 coders 间可不是一个 pathway 的问题。 可怕的是，这种“新文盲”可是一抓一大把。乱码就是其中之一。 怎么办呢？ 只有靠多方共同携手了。而其中政府和工会应起到带头作用。 新加坡的 SkillsFuture 项目是一个很好的案例。 我看下官网，真心觉得挺不错的。 http://www./skillsfuture-for-you 类似的项目很少。 但即便各国纷纷倡导“终生学习”，恐怕还是会有不少人掉队，最终被残酷淘汰。 这是一个知识差距在不断扩大的时代，技术变革是一个加速剂。 希望大家都不会掉队。 最后跟大家说点好消息。 The ageing brain Old dogs, new tricks 通常我们认为，过了20岁之后，大脑处理信息的能力就开始减弱了。 但科学家发现，我们的 fluid and crystallised intelligence 会随着年龄增长，不断增强，直到70多岁后才会减弱。 Fluid intelligence or fluid reasoning is the capacity to reason and solve novel problems, independent of any knowledge from the past. (From Wikipedia) Crystallized intelligence is the ability to use skills, knowledge, and experience. It does not equate to memory, but it does rely on accessing information from long-term memory. (From Wikipedia) TE举了个很有意思的例子： In an old but instructive study of typists ranging in age from 19 to 72, older workers typed just as fast as younger ones, even though their tapping speed was slower. They achieved this by looking further ahead in the text, which allowed them to keep going more smoothly. 这说明了什么呢？ 如果新学的知识能够归入自己已有的知识库，年长者会比年轻人学得更快；但对于一个全新的领域，年长者可能就没优势了。 |
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