2017，技术辅助线

杨晓哲

2017，期待技术像一条若隐若现的辅助线，在社会层面、学校层面、学生个人学习层面以及更广阔的视角下促进人的成长与创造。

● 关键词1：社群学习

2017年，我最期待的是社群学习进一步扩散开来。社群学习背后并不需要太多先进技术的支撑，无非是移动网络速度的提升，智能手机的普及，但是社群学习让我们看到了人们利用碎片化时间的学习从无序、随意甚至是消遣，渐渐因为加入社群，找到组织，变得持续、规律甚至知行合一。这是十分可喜的现象，相信虽还是星星之火，但却可以燎原。

2016年，出现了“知识变现”现象，人们开始愿意为原创性知识服务买单。有人分析这来源于中国大面积中产阶级焦虑，急需各种各样的充电学习。这其实是好事。在版权泛滥、知识廉价的中国市场，竟然可以诞生这样的知识服务付费的方式；在不为考试、不为应试的学习场景，竟然可以产生如此强烈的学习诉求的群体。这让我们格外期待社群学习进一步促进全民的终身学习，打破人际圈层的认知隔阂，同时也让每一个社群中的学习者，有了成为下一个社群引领者的可能。

● 关键词2：底层教学平台

QQ是PC时代的底层交流平台，微信是移动互联网时代的底层社交平台，滴滴是打车出行的底层服务平台。一个领域要通过信息化减少大量重复工作，快速响应，优化流程，就需要底层平台的支撑。在美国，由于过去几年学生设备的普及率和使用率相对较高，相关大企业构建的底层教学平台正在被师生们广泛使用，如Google Classroom、Canvas及iTunes等。

而我国近两年来，学生设备拥有率也在直线上升。随着学校自带设备（BYOD）的实践尝试以及学生们课外大规模使用智能手机运用于学习，期待在条件更加成熟的2017年，能够真正诞生惠及全体的底层教学平台。一方面，为教师节约大量批改作业的时间，选择题无需人工批改，分数和正确率统计分析都交给平台自动化处理；另一方面，为教师提供便捷的分析和把握每一位学生情况的平台，为教学设计的灵活性直接拓展更多空间。

● 关键词3：实用学习助手

计算机辅助教学已经有好多年的历史了，最新在实用层面上的进展让我们欣喜地看到了更多的转机。如今，在智能手机上已经有了大量类似的实用学习助手软件。例如，流利说，一款通过语音识别，自动判断用户英语口语的发音、语音语调是否准确，并进行打分纠正的辅助助手；学霸君，一款通过图像识别，自动甄别出所拍摄题目的照片并给出解答步骤、知识点分析的助手，大大满足了线上求解的需求。

这两款实用学习助手，都在设备感知识别上有所突破，让整个学习助手的流程更加流畅。学生与实用学习助手的交互式学习构成了一个完整的学习片段。随着这方面应用程序的增多，我们期待看到2017年，可供学生自主选择的学习路径越来越多元和适切。

● 关键词4：机器学习与神经科学

2016年，人工智能程序AlphaGo与围棋世界冠军李世石进行了一场人机大战，并以4：1的总比分战胜人类。围棋被称之为人类最复杂的智力棋类游戏。在既定边界、规则清晰、逻辑严密、信息明朗的领域内，机器很容易做得比人类好。由此引发的教育思考将一次次地影响我们的教育目标、教育内容、教育方法和教育评价。另外一方面，我们同样期待2017年，神经科学取得进一步的进展，让我们能够更好地了解自身的内在学习机制，包括大脑分区工作、神经元生成方式、脑电波幅度等。

机器学习让我们找准定位，哪些重要能力和核心素养特别值得关注，与机器赛跑的同时也能与机器更好地合作，开拓出更多新領域；神经科学让我们明白自身、大脑如何工作急需更多精准的发现。这两类技术有望在2017年进一步结合，让我们更清晰教育的社会化追求和个人大脑成长的运行机理。