|
如果你没有让教师在技术的研究和设计阶段参与进来，他们就无法对你技术的应用和实施提供帮助。 我们始终要牢记，学习不是一项简单的交易业务，它始终是一种社会交往与人际关系的体验。技术也不是魔力，它只不过是一种了不起的加速器和放大器。它会放大好的想法和做法，同样也会放大糟糕的教学法和实践做法。 技术永远不会取代教师，但是它们可以支持教师重塑自我，成为学习体验设计者，以及导师、教练、私人教师和学伴。 技术永远不应该蒙蔽我们双眼。在一个教育和测评极易被数字化和自动化的世界里，我们需要更深入地思考“人为什么是人”。当今世界，教育需要不仅仅是教会学生一些东西。教育需要帮助学生获得可靠的罗盘和工具，使他们在复杂多变的世界中自信地航行。 教育数字化正在加速。随着元宇宙、VR 和沉浸式技术成为现实，人们开始研究它们将如何影响课堂。AR/VR 将如何改变学习空间和学校设施？为确保青少年与大自然有定期接触，不至于沉迷虚拟世界，高质量的户外空间和健康的学校设施正迅速成为决策者们的关注重点，尤其是在人口最密集的城市中心。沉浸式技术会对多元化和个性化学习产生什么样的影响？元宇宙能否促进教育质量和公平？2022 年初 OECD 发布的最新版《塑造教育的趋势（2022）》（Trends Shaping Education 2022）报告研究了这一系列问题。
报告分析了当今社会各领域的主要变化趋势，调查不同的社会现象如何影响教育，特别关注到了数字技术，探讨 AR/VR 如何改变我们交流互动和体验世界的方式，更重要的是教育应该如何适应变化等问题。报告反复警醒世人勿忘人之所以为人的根本，“即使越来越多的活动可以在网上进行，也没有人真正生活在网络空间里。人类是天生的社会动物，需要实实在在的接触”“即使在增强现实或虚拟现实中，社交互动仍然是基本的，人们正努力在虚拟现实技术中加入更多社交元素”…… 那么作为 OECD 教育与技能司司长的 Andreas Schleicher 是怎样看待技术与教育的关系？当技术更新换代，他认为教师的职业角色需要作何转型？如何更好地发挥数字技术的潜力，增强学习者和教育者的能力，而不是削弱他们的能力？虚实融合的混合学习只是疫情停课期间的权宜之计，还是一场影响深远的学习革命？我们一起来听听他的洞见。
数字化给教育带来的最显而易见的好处是更加个性化。当你在计算机上学习数学时，计算机现在可以研究你的学习方式，然后让你的学习体验更加精细，更具适应性和交互性。在传感器和学习管理系统加持下，人工智能能够让教师真正了解不同学生学习方式的差异，学生在哪里感兴趣、在哪里感到无聊，他们在哪里进步了、在哪里卡壳了。 数字学习类游戏让学习变得有趣。数字模拟技术能让你做成在现实世界里做起来困难或者成本高昂的事情。当你如今可以在虚拟实验室里做实验室时，为什么还要听你的老师解释一个实验的结果？增强现实技术强有力地赋能现实世界，并且正在改变职业教育和培训。你学习外语唯一不会采用的方法就是找个老师教词汇和语法，现在你可以看到机器人私教已经非常擅于帮助学生通过互动来学习语言。机器人也成为了非常有效的学习同伴，使你有机会向别人解释你所学到的东西，而不是仅仅听别人给你讲解，这能够更好地加强你自己对所学知识的理解。 同样非常重要的是，我们看到了教育评价和考试的巨大飞跃，比如使用模拟评价和设计机器学习算法来给论文打分。大约三百年前，我们在教育中犯下的最大错误之一就是将学习与评价割裂。我们要求学生积累多年的学习经验，然后有一天我们把他们叫回来，让他们在两小时内，在人为设定的某个环境中，“告诉我你所知道的一切”。好吧，技术给我们提供了重新联结学习和评价的工具，提供即时反馈，帮助学生学得更好、教师教得更好、学校变得更有效率。 学习数据分析也许带来了最大的希望。教师现在可以真正了解不同学生学习方式的差异，学生在哪里感兴趣，在哪里感到无聊，他们在哪里进步了，在哪里卡住了。如此一来，教师可以更好地了解他们如何安排学习时间，以及哪些学生需要额外的支持。 同时，我们来自 PISA 测评的数据显示，课堂中使用技术的强度与学习结果仍然呈负相关。这不一定说明技术存在弊端，可能更多反映的是我们有效使用技术的能力。现实情况是，我们经常有各种各样的解决方案。学校不得不依靠有专利且相互不兼容的某种解决方案，并且随着不同学校做出不同的选择，他们无法利用数据来帮助学生更好地学习、教师更好地教学。在这个碎片化分散的市场中，科技公司需要大量的销售人员将他们的产品推向市场，这给研发者、初创企业制造了不可逾越的障碍。我能从中汲取的最重要的经验教训是，除非教师位居技术研发设计的核心，否则任何解决方案都不会奏效。如果你没有让教师在技术的研究和设计阶段参与进来，他们就无法对你技术的应用和实施提供帮助。
硬件需要不断迭代升级，以便让设备更多地“存在”但又不那么“可见”，从而使社交互动的时间，而非使用电子设备的屏幕时间，占据教育的核心。我们需要适用于所有人的智能系统，所以内核需要具备公平性而不是从外部附加上去的。我们需要确保人工智能是给学生和教师赋能，而不是剥夺或削弱他们的能力。如果你不理解一个算法，你很快就会成为那个算法的受害者。你知道，智能教育不是技术本身，而是从根本上去重新想象技术赋能下的教与学的可能样态。
过去，教师可以告诉学生从百科全书中查找信息，并相信这些信息是准确和真实的。现在，百度或谷歌可以给你数以百万计的答案，没人告诉你什么是对是错、什么是真是假。如今，“感觉正确”的断言很容易被当做事实来接受。计算机的算法可以把我们分成各种志同道合的社群，从而建造社交媒体上的“回音室”来放大我们的观点，因此屏蔽了那些可能使我们思想发生转变的不同言论。这些虚拟的“茧房”使意见同质化，并使我们的社会走向极端。 更好的教育是我们应对这些问题的唯一解药，因为这一切的基础并不都是自然而然产生的。我们都生来就有“群体性社会资本”，一种对我们的家庭或其他有着共同经历、共同目的或追求的人的归属感。但这需要有意识且持续的努力，以创造一种“联接性社会资本”，借此我们可以与他人分享经验、想法和创意，增加我们对陌生的人和机构的信任半径。这就是在当下教育变得如此重要的地方。 但这并没有简单答案，总会有各种争议和两难困境。在现代化和破坏性之间恰当的平衡是什么？我们如何在新目标和旧结构之间调和？我们如何支持具有全球视野但又根植本土的学生和教师？我们如何使学习者不仅为工作而学习，而且学习为明天的工作创造机会？我们如何使终身学习和全方位学习成为现实？过去，学习是工作的准备；而现在，学习就是工作本身。我们如何在认识到教育单位令人难以置信的保守性质的同时促进创新？我们如何用现有能力发掘出新的潜力？谁在争议中说了算？
|
|
|
来自： sun918 > 《教育国际合作交流》
