扎克伯格回哈佛演講提到的個性化學習離我們還有多遠？

美國當地時間5月25日，臉書（Facebook）創始人馬克·扎克伯格回到母校哈佛大學，做了畢業典禮演講。

扎克伯格提到，現在已經到了他們這一代人來定義什麼是「公共事務」的時候，為此，他舉了一些例子，其中就包括是否能讓每個人都能學習的個性化教育（personalized education）。

本文將分享IBM對教育數字化和個性化教育的調研結果，以期為國內教育從業者創新實踐數字化教育提供參考借鑑。

全文3193字，預計閱讀6分鐘

題圖：扎克伯格在哈佛大學畢業典禮上做演講（哈佛大學官網）

1 教育數字化現狀

面對新科技爆髮式的增長，教育系統正面臨著整體性失靈的挑戰，傳統的人才培養模式逐漸無法滿足社會對人才的需求，也無法滿足「數字原住民」（digital natives）個性化教育的需求，教育系統亟待改革與創新。

為了探究教育數字化和個性化培養的現狀，IBM對一線的教育工作者、教育服務提供商、學生等群體開展了訪談調研，並對社交網站上15萬餘條關於教育的推文進行了分析。

新技術正在整個教育鏈條滲透發展

新技術正以各種方式滲透在整個教育鏈條中，為學習者塑造了新的環境，創造了新的學習方式，幫助他們實現更強的學習參與，體驗更多的親身實踐，和及時、有效的學習效果評估。

但如果深入分析新技術對教育鏈條內部環節的影響，會得到更為詳實的發現。

IBM的研究結果顯示，學習者在不同的教育階段所使用的數字化服務存在差異，這也導致他們在學習中的行為數據無法持續地在各個教育階段流通。

圖1 教育數字化解決方案應用現狀

如圖1所示，目前，學習管理系統、適應性學習系統和翻轉課堂在整個教育鏈條均有應用，大規模開放在線學習（MOOC）還未滲透到小學和學前教育階段，但在其他階段得到了廣泛應用。

案例

MOOC堪稱是早期個性化教育的一個典型實踐。

作為傳統課程教學外的補充教學方式，MOOC在某種程度上實現了學生的個性化學習。

在MOOC平台上，學生可以自主選擇感興趣的項目和課程，自主規劃課程進度。

教育數字化還處於發展階段

一般來說，對數據的應用和分析可以分為5個階段，即沒有分析、描述性分析、診斷性分析、預測性分析以及決策性分析（如圖2所示）。

圖2 教育工作者使用各項分析的現狀

目前，數字化在教育系統的應用多停留在狀態描述和狀態診斷層面，缺乏基於數據的預測分析。

南非大學的負責人反饋表示：

在數據分析鏈條中，我校目前處於使用數據診斷學生狀態的層面，學校的信息系統能夠基於學生的行為數據對學業情況作出診斷預警，但我相信我們可以做得更多。

在實際使用的時候，資源不能被充分利用也是諸多學校的現狀。

英國某教育機構專家稱：

學校對以已有系統的使用率非常低。

例如對學習管理系統 (learning management system) 的功能使用還不到10%，這要求學校更了解自己採購的系統，充分利用系統的功能。

數字化教育面臨的挑戰

由於缺乏頂層的戰略設計，教育數字化還未在整個教育鏈條中系統地實現。

教學設備和輔助教學系統的採用權更多在於任課老師，而目前教師的主體力量更多是不熟悉新技術的「數字移民」（Digital Immigrants），甚至包括完全不懂新技術的「數字難民」（Digital refugees）。

他們需要經歷艱難的學習過程才能有效適應教育數字化，這也成為他們使用新技術輔助教學的壁壘。

再者，許多教師在過往數年甚至數十年的教學過程中，已經習慣自己講義的內容，形成了教學方式上的舒適區，對講義內容數字化、甚至走出自己舒適區的意願並不強烈。

新舊系統的對接也是教育數字化面臨的另一大挑戰。

頂層設計的缺失導致學校採購系統時大多根據當下的需求，並未進行過調研分析，也未對未來系統的延展性進行規劃。

學校無法完整地了解學生的整個學習場景，也導致當有新的需求時，新系統不能很好地與原有系統進行打通融合。

直面挑戰，提高教育數字化水平

在教育數字化水平整體不高的現狀下，新技術的快速更新疊代對教育工作者來說更是雪上加霜。

以「數字移民」和「數字難民」為主體的教師在新技術的衝擊下，很容易徹底失去學習如何提高教育數字化水平的興趣。

為了改變這一現狀，各式各樣的措施應運而生。

IBM總結調研的結果，發現在教育體系中普遍採取以下三種措施：

技術培訓

培訓被認為是能夠讓人在較短時間獲得某些技能的有效方法。

為了優化培訓的效果，諸多學校將以往每學期一周集中培訓的方式，改為持續的模塊化培訓，以實際需求為抓手對相關人員進行技能的培訓。

職工指導計劃

主要針對具有「技術頭腦意識」（tech－savvy）的青年教師。

許多學校通過「數字冠軍」、「夥伴計劃「、學習小組等形式來提高教職工的數字化水平，其中學習小組的成效較為明顯，且能持續增長。

「布道效應」

主要針對年紀較長的老教師。

為了刺激老教師學習應用新技術，許多學校將使用新技術授課青年教師的授課地點安排在老教師的授課地點附近，讓他們感受數字化教學方式對學生課堂表現的積極影響，進而激發他們使用新技術的興趣。

2 助力學生個性化成長

學生的個性化成長在近年來得到廣泛關注。

IBM的研究人員認為，教育系統正處在同質化教育向個性化教育轉變的關鍵時期，基於數據的分析工具和認知系統的使用加速了這一轉變。

這也要求教育工作者儘快探索和實踐滿足這一需求的育人模式。

接受IBM調研的英國某高校教師表示，學校在商學院實踐了個性化學習模式。

為了實現個性化培養，該校為學生建立了信息詳實的個人學業資料庫，通過使用認知系統幫助學校更好地了解每個學生的優劣勢，對學生進行有針對性的教育干預。

什麼是認知系統？

認知系統的核心是先進的分析能力，能夠在狀態診斷的基礎上，對可能發生的情況進行預測，並提供解決方案，回答教育工作者經常需要面對的「會發生什麼」和「我該怎麼辦」這兩個重要問題。

對教育工作者來說，認知系統的使用意味著能夠及時有效地為學生提供深層次的專業指導。

然而，認知系統並非代替他們的工作，而是起到「教學助理」的作用。

IBM的調研結果顯示，使用這類新型「教學助理」有如下益處：

■ 通過建立招生資料庫，精準定位優秀生源，降低學生的輟學率。

■ 精準定位需要輔導的學生。

■ 通過縮短發現問題的時間，提高教育干預的效率。

■ 通過分析學生的學業情況，準確診斷造成學生學業失敗的原因。

■ 確保學生達到理想的學習水平。

「教學助理」如何與教師通力合作？

每個學生的學習基礎、學習能力和學習方法都不盡相同，影響他們學業成功與否的因素太多，教師也很難準確判斷到底是哪個因素造成學生的學習效果不佳。

不過，認知系統這一新型的「教學助理」可以對症下藥，它改變了教師以往的教學模式，實現了從「一對多」同質化教育到「一對一」沉浸式、個性化學習的轉變。

在以往「一對多」的教學模式下，教師很難全面關注到每個學生的情況，造成部分學生的學業失敗。

然而，在教學助理的幫助下，教師就能全面掌握每個學生的情況，為每個學生提供個性化的成長體驗。

圖3 授課方式變化過程

個性化學習的實現，離不開「教學助理」與教師的通力合作。

合作模式

接受IBM調研的教育工作者普遍認為，「教學助理」與教師應該明確分工，各施所長。

作業批改、考試閱卷，學生常見問題答疑等需要重複完成的教學工作應由「教學助理「來完成，以便減輕教師的工作負擔，將他們解放出來，投入更多時間和精力去關注學生的成長，及時為有問題的學生提供輔導。

如何持續改善學習體驗？

認知系統在不同學習階段的應用滿足了學習者個性化的學習需求，然而，由於數據的孤立，我們往往無法準確知曉學習者自身縱向的成長情況。

對此，IBM的研究人員認為，從學前教育開始，為每個人建立終身學習的數據檔案不失為一個持續改善學習體驗的方案。

他們認為，這個數據檔案應該包括學習者的行為數據、不同階段的學業成果數據等。

就這個想法，他們與教育專家和工作者進行了交流。

一位美國中學負責人稱：

「在新生報到前夕，我們總是很倉促地了解他們的特點，弄清哪種教學方式更適合他們。

如果能夠提前獲取這些信息，我就能更全面地了解我的學生，更從容地為他們制定有針對性的教學和管理計劃。

此外，終身學習數據檔案的建立也為認知系統提供了多元化的應用方向，例如全面的個人職業顧問系統。

也就是說，基於終身學習資料庫，認知系統通過綜合分析個人的興趣、學業水平、技能水平等，對個人進行精準職業規劃。

3 小結

數字化風暴正在席捲各行各業，教育也不例外。

面對挑戰，教育工作者應儘快行動，適應變化，探索創新育人模式，設計出符合「數字原住民」成長特點的個性化培養路徑，積極擁抱教育數字化帶來的發展機遇，通過認知系統等新技術助力學生的學業成功和個人成長，實現由「一對多」同質化培養到「一對一」個性化培養的轉變。

本期作者

北京研究分站 王成敏

一讀EDU編輯部