【原】新技术倒逼教学模式变革

GEI新经济瞭望 2021-06-24

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前言：当前，信息技术已渗透到经济发展和社会生活的各个方面，逐渐改变着人们的生产方式、生活方式、学习方式及思维方式，也深刻影响着教育改革与发展事业。信息技术正突破教室、学校、学区等物理边界，扩展了学习者学习手段与范围，使师生拥有了获取信息的平等地位，推动构建师生积极互动的新型教育模式，催生着教与学的双重变革——从以教为中心向以学为中心转变，从知识传授为主向能力培养为主转变，从课堂学习为主向混合式学习方式转变。

由美国新媒体联盟（NewMediaConsortium，简称NMC）发布的《地平线报告》作为全球历时最长、最具权威性的探索新技术发展趋势和教育应用的报告，已经成为国际教育信息化发展的风向标。通过分析《地平线报告》历年技术应用趋势，可以一探近年来技术对于教学模式的革命性影响。从2004年至2018年以来地平线系列报告对于高等教育领域的技术预测中可以看出，社交网络、移动网络、平板电脑、翻转课堂、自带设备等技术只重复出现在短期预测中，表明其在短期内成为引爆点后，迅速进入教学应用领域；分析技术、自适应学习技术、创客空间等技术从长期趋势不断发展进入中期、短期趋势，逐步实现应用；而可穿戴技术、3D打印、游戏化学习等技术则止步于中期趋势，未能进入短期趋势实现应用。此外，增强现实和虚拟现实、量化自我、虚拟助手、情感计算等技术不断迭代发展，分别以自然用户界面、自适应学习、人工智能等新的形式出现在预测列表中。

技术的迅猛发展为教学模式的演进及发展创造了可能，尤其是近年来，随着移动互联网、物联网、人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术的快速发展，新兴技术正在不断融入教育应用场景，教学模式正逐步从传统单一的填鸭式和灌输式向多元的线上线下相结合转变，从传统的一刀切教学向个性化教学转变，最终构成“以人为本、以学生为中心”的教学模式。

本文将重点介绍近五年来最具代表性的三大新兴技术在教学中的应用，分别是在教育领域已得到广泛应用的翻转课堂、正在探索实践应用的自适应技术以及未来有望成为下一轮教学模式变革推动者的智能化教学技术。

1.改变传统课堂教学模式的翻转课堂

翻转课堂是针对传统教学中课堂教学、课下作业的模式提出的一种新型教学方式，即学生课前在线学习相关知识并针对若干问题进行思考，课堂上由教师针对学生不懂的知识或问题引导学生之间、师生之间进行交流，对学生进行个性化指导，由此帮助学生形成新的认知结构。

目前，宁波财经学院已开始规模化开展“翻转课堂”与混合式教学改革与实践，是全国同类高校中率先开展教学模式革新的院校之一。在教学模式方面，宁波财经学院按照“教学内容微课化、知识结构化”的课程设计思想和“自主学习单引导式”的教学活动设计思路，以项目、任务、问题为探究载体，遵循“教学准备-知识构建-迁移应用-评价反思”四个递进式循环的深度学习路线，有机融合了课堂学习与在线学习，突出自主学习和成果导向，强化过程化考核与多元评价。截止目前，该校的“翻转课堂”教学模式已形成汇报式、研讨式、项目训练式、答疑式、情景模拟式、实验式、测评式及沉浸式远程互动等八种以学为主的课堂学习组织形态。

2.提供个性化学习需求的自适应学习技术

自适应学习技术是指通过软件和跟踪设备监控学生的学习进度，并根据学习数据实时调整教学。该技术主要适用于混合式和在线教育环境中，通过跟踪学生历史学习数据来进行实时的分析和反馈，按照这些反馈信息帮助学生调整学习进度，并推荐相应的学习课程。

2008年成立于美国纽约的Knewton是自适应学习领域表现突出的企业之一。Knewton通过收集学生学习数据将学生的所有学习习惯和成绩信息都储存在学生的电子档案里并一直跟随学生，无论是升学还是转学，电子档案中的数据都不会丢失。对学生来说，Knewton通过将个人的历史数据进行纵向对比，并与他人的同期数据进行横向对比，来帮助学生制定最佳的学习计划，推荐个性化的课程。对教师来说，Knewton通过提供多角度、详细的学生学习即时信息来帮助教师因材施教，教师可以在开课前查看学生的历史学习报告，了解学生的学习需求，并根据学生的知识空白点调整教学内容，提供个性化的讲解。

3.以学习者为中心的智能化教学技术

在教育领域应用的人工智能技术主要包括人机交互技术、自然语言理解技术、知识图谱技术及语音识别、人脸识别等生物特征识别技术。在教学过程中，人工智能技术主要提供学情分析和智能推荐两大服务，学情分析适用于教师的教学预设、课堂教学、备课和教研等场景中，智能推荐适用于为学生的自主学习、课后练习推荐个性化学习资源。

科大讯飞作为国内人工智能和智能语音识别技术的龙头，是人工智能与教育共生融合的引领企业，其覆盖“教、学、考、评、管”的全场景智能教学系统产品已应用于全国1万多所学校。在该系统中，首先由AI代理采集了班级所有学生的行为数据、基础信息数据和学业数据，并提交给学情分析服务；随后，学情分析服务通过后台的大数据分析与智能技术处理，由AI助手形成对学生个体与学生整体的画像，生成可视化的学情分析报告并提供给教师；教师可根据学情报告中的各项指标数据，准确规划教学路径、精确设计教学策略和内容，从而实现教学过程的精准化；学生可根据学情报告和教师讲评进行修改完善。最后，当新一轮数据再次提交系统后，系统会出具更新后的报告，让师生得到实时反馈和效果评价。