工業(yè)4.0時代，如何讀懂“未來教育”的發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)？

      隨著工業(yè)4.0的到來，人工智能、萬物互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、信息爆炸等構(gòu)建出了新的社會生態(tài)，新時代對創(chuàng)新人才的新需求正在推動教育體系的深刻變革，新時代呼喚時空靈活、優(yōu)質(zhì)高效和培養(yǎng)創(chuàng)新人才的個性化教育服務(wù)。

一、未來教育呼喚以學(xué)習(xí)者為中心的計算教育學(xué)理論

新一代學(xué)生作為數(shù)字時代原住民，習(xí)慣于信息技術(shù)環(huán)境中的學(xué)習(xí)方式、生活方式，呈現(xiàn)出全新的認(rèn)知規(guī)律、認(rèn)知風(fēng)格和心理特點，教育研究者需要重新從多個角度審視、研究新一代的學(xué)習(xí)者特征；同時以創(chuàng)新能力為目標(biāo)的新需求，也要求我們重新審視原有的教育原理，建立科學(xué)、系統(tǒng)的提升教育質(zhì)量的教育動因系統(tǒng)，系統(tǒng)而非局部的進(jìn)行教育變革；還要滿足新時代對教育的個性化需求，建立新時代新的教育供給系統(tǒng)。以計算教育學(xué)為代表的、面向?qū)W習(xí)者為中心的個性化學(xué)習(xí)已成為新時代世界各國關(guān)注的重點，必將開啟新時代新的教育研究范式和內(nèi)容。

新的生產(chǎn)力呼喚新的學(xué)習(xí)者。“努力讓每個孩子都能享有公平而有質(zhì)量的教育”是我們共同的愿景。從農(nóng)業(yè)時代的原始的個別教育、個性化農(nóng)耕教育，到工業(yè)時代的班級授課、規(guī)?；逃俚降谌喂I(yè)革命的靈活、多樣、開放、終身的個性化教育，那么工業(yè)4.0時代的教育和學(xué)習(xí)者有什么特點，教育的動因系統(tǒng)、原理與機(jī)制有什么特點，個性化的教育有什么不同，已經(jīng)成為世界各國關(guān)注的重點。2015年10月，聯(lián)合國教科文組織國際互聯(lián)網(wǎng)教育合作伙伴會議召開，明確提出要創(chuàng)建公平、動態(tài)、負(fù)責(zé)和可持續(xù)性的“以學(xué)習(xí)者為中心”的數(shù)字化學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)?，F(xiàn)階段我們要積極應(yīng)對大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)等帶來的新挑戰(zhàn)，加快“以學(xué)習(xí)者為中心”的教學(xué)模式，著重培養(yǎng)學(xué)生的個性，讓教育變革跟上時代，讓我們培養(yǎng)的人不落伍于時代。

二、未來教育需要大數(shù)據(jù)支持

在《2030年可持續(xù)發(fā)展議程》提出的教育目標(biāo)基礎(chǔ)上，聯(lián)合國教科文組織于2015年11月4日通過了《教育2030行動框架》，為實現(xiàn)2030教育目標(biāo)做出具體規(guī)劃，即“邁向全納、公平、優(yōu)質(zhì)的教育和全民終身學(xué)習(xí)”。美國《教學(xué)2030》指出教學(xué)生態(tài)將發(fā)生變化：認(rèn)知科學(xué)和技術(shù)的進(jìn)步使師生能夠進(jìn)行沉浸式個性化學(xué)習(xí)，教師將結(jié)合腦研究的新發(fā)現(xiàn)和前沿技術(shù)改善教學(xué)，基于學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和需求定制個性化學(xué)習(xí)方案；學(xué)習(xí)將集中于以批判性思維和問題解決、溝通技能、合作技能以及創(chuàng)造力和創(chuàng)新技能為核心的21世紀(jì)技能。德國、芬蘭、加拿大、日本等都對未來教育提出了新的愿景和目標(biāo)，《中國教育現(xiàn)代化2030》正在制訂，世界各國關(guān)注的重點總結(jié)起來包括：學(xué)生學(xué)習(xí)的個性化、教師角色的多樣化、基于腦與認(rèn)知的科學(xué)研究、教育與學(xué)習(xí)方式的信息化、基于大數(shù)據(jù)的多元化評價、學(xué)生培養(yǎng)的學(xué)?！彝ァ鐓^(qū)一體化等方面。這些目標(biāo)和內(nèi)容的實現(xiàn)都依賴于科學(xué)的依據(jù)。

有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，有些地方僅初二年級學(xué)生中近視率近一半，22%的學(xué)生不愿意上學(xué)，15%的學(xué)生有嚴(yán)重厭學(xué)情緒，超過一半的學(xué)生在校外補(bǔ)課等這些問題直接影響到兒童青少年的健康成長，影響到每一個家庭的幸福，影響到我國人力資本的水平和自身長遠(yuǎn)發(fā)展的中堅力量。教育在一定范圍內(nèi)存在諸多問題，如“重知識、輕能力”“重智育、輕德育（缺少社會參與和實踐）”“重結(jié)果、輕過程”“重傳遞、輕探究”“重統(tǒng)一、輕個性”等諸多矛盾。矛盾的本質(zhì)在于大家仍依靠原有的經(jīng)驗和自身經(jīng)歷來詮釋新時代教育的新需求，缺乏科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐，難以刻畫新時代學(xué)習(xí)者的特征；各級教育工作者對新時期教育的動因系統(tǒng)、教育原理缺乏足夠的數(shù)據(jù)模型支持；教育體系研究的范式還停留在經(jīng)驗式的方法上，不能在現(xiàn)有基礎(chǔ)上深入開展個性化學(xué)習(xí)。這些難題的解決亟待大數(shù)據(jù)的支撐和全新教育理論的研究。面向?qū)W習(xí)者為中心的計算教育學(xué)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

我國教育規(guī)模居世界首位，僅基礎(chǔ)教育在校生就接近2億人，教育不僅涉及學(xué)生，還涉及家長和社會，可以說和每個人都息息相關(guān)，如此大規(guī)模的教育必將產(chǎn)生世界量級的教育大數(shù)據(jù)。隨著信息化程度的提高，這些數(shù)據(jù)還在以幾何級的規(guī)模遞增。前期教育信息化實踐中已經(jīng)積累了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)一部分屬于政府政務(wù)數(shù)據(jù)，一部分存儲在各類信息化平臺中。如何充分發(fā)揮已有數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值，挖掘隱藏的學(xué)習(xí)者特點、教育教學(xué)規(guī)律、落實個性化的創(chuàng)新學(xué)習(xí)，成為建設(shè)新時代人才強(qiáng)國的關(guān)鍵。

建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)國，為我國教育大數(shù)據(jù)行業(yè)提供了前所未有的獨特機(jī)遇，這也對基于教育大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新解決方案提出了更高要求，依托數(shù)據(jù)開展相關(guān)研究是當(dāng)前我國教育改革的關(guān)鍵，計算教育學(xué)正當(dāng)時。

學(xué)習(xí)者特征模型的建立多關(guān)注認(rèn)知，缺乏多維度、多側(cè)面的動態(tài)個性學(xué)習(xí)特征庫?；诖笠?guī)模測評數(shù)據(jù)，再結(jié)合網(wǎng)絡(luò)痕跡數(shù)據(jù)及通過可穿戴設(shè)備采集的腦狀態(tài)數(shù)據(jù)，采用大數(shù)據(jù)分析方法建立模型、挖掘規(guī)律，將有望為從宏觀、中觀、微觀三個層面構(gòu)建學(xué)習(xí)者特征模型提供解決方案。

教育質(zhì)量的動因系統(tǒng)探究缺乏系統(tǒng)性，處于局部領(lǐng)域的部分變量的研究狀態(tài)。隨著教育技術(shù)和腦科學(xué)研究的迅猛發(fā)展，可以通過采集實時動態(tài)的課堂數(shù)據(jù)來補(bǔ)充橫斷研究數(shù)據(jù)的不足，更急需大數(shù)據(jù)的處理方法來刻畫真正的動態(tài)模型，評估來自不同層面的因素對教育質(zhì)量的直接和間接效應(yīng)，幫助教育政策制定者和教育實踐者針對薄弱環(huán)節(jié)提出提高教育質(zhì)量的最優(yōu)策略。

三、個性化學(xué)習(xí)的內(nèi)容度量與模型缺乏多視角推薦

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展，教育大數(shù)據(jù)應(yīng)運而生，各學(xué)科知識內(nèi)容的人工標(biāo)定已無法滿足需求?；诮逃髷?shù)據(jù)，發(fā)展自動識別技術(shù)來界定各學(xué)科知識內(nèi)容及其關(guān)系迫在眉睫。另外，為了更好地滿足當(dāng)前環(huán)境下學(xué)習(xí)者的個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦，急需利用新的認(rèn)知診斷評估方法，對學(xué)習(xí)者在各學(xué)科知識內(nèi)容上的掌握情況進(jìn)行診斷，以幫助學(xué)習(xí)者構(gòu)建個性化的學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)內(nèi)容的推薦。

大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)理論研究飛速發(fā)展，尚缺乏對教育的深度挖掘。傳統(tǒng)的教育數(shù)據(jù)分析方法比較局限，主要依賴于局部數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，信息挖掘的手段主要是采用基于降維的方法如因素分析、主成分分析等，而教育大數(shù)據(jù)本身具有多源異構(gòu)特性，因此急需引入先進(jìn)的針對教育大數(shù)據(jù)的分析方法。大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)方法已在機(jī)器視覺、自然語言處理，神經(jīng)科學(xué)等方面發(fā)揮了巨大影響，可為教育大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，尤其是實現(xiàn)對教育多源數(shù)據(jù)的整體分析，為研究教育質(zhì)量的相關(guān)內(nèi)容提供新的解決辦法。因此急需引入以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能方法，從教育大數(shù)據(jù)中挖掘信息，實現(xiàn)個性化教學(xué)，為教育質(zhì)量的提升提供有效途徑。多層次、多領(lǐng)域的教育大數(shù)據(jù)為計算教育學(xué)理論提供豐富的數(shù)據(jù)源。多維度、多側(cè)面反映學(xué)生發(fā)展和相關(guān)因素的立體數(shù)據(jù)為計算教育學(xué)提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

大規(guī)模測評大數(shù)據(jù)——指在全國甚至全世界范圍內(nèi)開展的旨在診斷教育質(zhì)量，為評價教育系統(tǒng)有效性開展的測評項目。

課堂音視頻大數(shù)據(jù)——隨著教學(xué)活動的不斷開展，基于音視頻的教研無論是活動次數(shù)還是規(guī)模都已具有相當(dāng)高的水平，因此基于音視頻的教研活動已成為當(dāng)前教育的常態(tài)，越來越多的課堂音視頻數(shù)據(jù)以及聽評課記錄被留存。

網(wǎng)絡(luò)痕跡大數(shù)據(jù)——人們使用學(xué)習(xí)、社交和娛樂網(wǎng)絡(luò)平臺記錄和分享彼此的活動和思想，不可避免地而且“非故意地”留下了與個人心理品質(zhì)有關(guān)的大量網(wǎng)絡(luò)行為痕跡。

可穿戴設(shè)備大數(shù)據(jù)——可穿戴設(shè)備是能夠延續(xù)性地穿戴在個人用戶身體上，或能整合到個人用戶的衣服、飾件中，并具備數(shù)據(jù)采集、處理、交互等能力的便攜式電子設(shè)備。

      總之，計算教育學(xué)需要信息科學(xué)、教育技術(shù)學(xué)、教育學(xué)、心理科學(xué)、腦科學(xué)等相關(guān)行業(yè)協(xié)同合作、共同實現(xiàn)，因此構(gòu)建新時代的計算教育學(xué)勢在必行，進(jìn)而對建立計算教育學(xué)的理論體系、技術(shù)體系、方法體系和實踐體系開展深入研究。

文章來源：中國教育報