《地平线报告（高等教育版）》内部预测准确率研究

【摘要】    新媒体联盟《地平线报告》因其在教育领域技术应用预测的前瞻性已逐渐成为国际教育信息化发展的风向标，但鲜见对其内部预测准确率的研究。本文通过构建《地平线报告》内部预测准确率计算模型，得出《地平线报告（高等教育版）》2004年至2016年的总体内部预测准确率为60%;并通过分析报告历年预测准确率，指出技术在高等教育领域的应用自2010年后持续加速发展;还结合报告内容窥探出技术在高等教育领域的发展经历了但不限于从移动设备到移动应用再到移动学习，从快速成型技术到3D打印再到创客空间，教育游戏内涵的变迁，以及学习分析技术对自适应学习的支持四条清晰脉络。最后总结出技术在高等教育领域应用预测较为准确，技术在高等教育领域发展迅速，以及技术与高等教育融合程度逐渐加深三个结论，并讨论了教育技术中预测性报告的存在价值。

【关键词】  新媒体联盟;学习分析;自适应学习;3D打印;教育游戏;预测价值

【中图分类号】  G420      【文献标识码】  A      【文章编号】 1009-458x（2019）5-0019-07

一、引言

技术预测始于20世纪前期到中叶的美国国防部门，旨在预报作战技术的发展结果（李健民， 2002， p.2）。第二次世界大战后，军事和航天领域愈加重视对未来科技的研究（张韵君， 等， 2014）。美国新媒体联盟（New Media Consortium，简称NMC）率先对技术在高等教育领域的应用进行预测研究，并于2004年发布第一份《地平线报告》（以下简称为“报告”）（Johnson， L.， & Laurence F.， 2004）。此后每年都基于专家德尔菲法开展预测研究，连续发布了14版高等教育报告，并于2009年开始每年连续发布基础教育版报告，此后还陆续发布博物馆版报告、图书馆版报告，以及与其他国家和地区合作发布的众多区域性报告，还包括少量其他主题报告（如：合作推广，STEM，两年制高等院校等）。

进入21世纪，技术的发展日新月异。教育领域为改善教育教学效果所应用的技术不仅包括专门为教和学开发的各种学习技术，更多来源于消费者技术、可视化技术、互联网技术、使能技术等相关技术。为保证预测结果更为准确，报告还关注促进技术应用的趋势和阻碍技术应用的挑战。在研究方法上，新媒体联盟采用修订后的德尔菲法，专家组成员在具备专业技能的基础上也有多元化背景，并且每一年都会有三分之一的专家组成员是新成员。在研究过程中，专家组成员先阅读相关文献，再聚焦研究問题，最后进行投票表决。经过多轮的迭代后，专家组对最后形成的趋势、挑战和技术都达成共识（Johnson， L.， et al.， 2005， 2006， 2007， 2008）。

二、《地平线报告》相关研究

新媒体联盟《地平线报告》因其技术在教育领域应用预测的前瞻性已逐渐成为国际教育信息化发展的风向标（Adams， et al.， 2017）。报告每年持续不断的发布进程中，国内外研究者也纷纷对其开展各项研究。由于技术预测结果为业内专家德尔菲法的研究结果，国外有研究者调查了教师对报告中所列技术在实际教学中运用的观点。比如霍奇斯（Hodges， C. B.， 2012）的调查结果显示，教师在实际教学中比较愿意应用移动技术，而对于教育游戏的应用情况不太乐观。也有研究者以其他视角重新审视具体年份报告中出现的技术。比如，贝恩德（Bernd， B.， Becker， 2010）重新审视了2010年的报告，重点讨论了移动计算、开放资源、电子书和增强现实四项技术以及如何使其融入日常教学中。希巴（Skiba & Diane， J.， 2017）重点审视了报告中陈旧知识、人工智能、重新思考教师角色等三大主题。

随着《地平线报告》的国际影响力越来越大，国内研究者自2010年起，也开始积极对报告进行各方面研究。大多数研究者都对具体年份的报告进行解读，比如王运武等（2014）对2014年高等教育《地平线报告》的解读，金慧等（2016）对2016年高等教育版《地平线报告》的解读，殷丙山等（2017）对2017年高等教育版《地平线报告》的解读，辛兵（2015）和徐路（2017）分别对博物馆版报告和图书馆版报告的解读等等。也有研究者对历年的报告进行分析研究，比如：牟智佳等（2012）对2004年至2011年地平线报告的文献计量分析;张屹等（2012）对2004年至2012年地平线报告54项技术的内容分析;白晓静等（2016）对2011年至2015年连续五年的报告内容进行回顾和梳理。此外，还有研究者对报告中的具体技术进行研究，比如陈然等（2014）对量化自我技术进行概述，并分析其应用趋势和面临的挑战。特别是新媒体联盟与北京师范大学智慧学习研究院合作，在2016年和2017年相继推出《2016新媒体联盟中国基础教育技术展望》和《2017新媒体联盟中国高等教育技术展望》（这两版报告是地平线项目的区域报告，分别针对中国基础教育和高等教育）;并在2018年第三届中美智慧教育大会上发布了《2018中国职业教育技术展望（地平线项目报告）》。

《地平线报告》因其对技术在未来教育领域的应用预测而受到国内外相关研究者的众多研究。但并没有研究者对《地平线报告》的预测正确率进行直接研究。因此，本研究提出的两个研究问题是：

1. 新媒体联盟《地平线报告（高等教育版）》内部预测准确率如何？

2. 相关技术在高等教育领域有着怎样的发展？

三、研究方法

（一）外部预测准确率

如果要计算一项或某些技术的预测准确率，那么就要检验该技术在未来几年是否在教育领域有广泛应用，最有效的方法是在该时间点去实地（体现在学校、社会和家庭三个重要地点）调查该技术是否在教育领域有广泛应用，并计算出其预测准确率。本研究称其为外部预测准确率。

（二）内部预测准确率

由于新媒体联盟《地平线报告》从2004年开始，每一年都邀请数十位业内专家开展德尔菲法来预测技术在未来五年内的教育应用情况，并且每一年都在积极寻求新的专家成员，确保至少第二年有三分之一的专家成员和上年不同。所以其技术在教育领域未来几年应用预测的准确率可以由历年《地平线报告》中技术出现的情况来确定。本研究称其为内部预测准确率。

（三）实际预测准确率

除了报告中出现的技术未来几年在教育领域内是否有广泛应用，从理论上还会出现专家没有讨论的技术也可能未来几年在教育领域实际得到广泛应用。地平线报告的预测准确情况除了要分析报告中出现的技术未来几年应用情况，原则上也要分析报告中没有出现技术的应用情况。本研究称其为实际预测准确率。

通过对“外部预测准确率”“内部预测准确率”和“实际预测准确率”的界定，对比分析可以发现，如果某年的某项技术或某些技术未来几年实际在（或不在）教育领域广泛应用，专家连续两年一致表示这项技术或这些技术在（或不在）教育领域广泛应用，此时内部预测准确率等于外部预测准确率;如果某年的某项技术或某些技术未来几年不在教育领域广泛应用，而专家连续两年一致表示这项技术或这些技术在教育领域广泛应用，此时专家预测和实际不符，体现为内部预测准确率偏大，最极端情况可设想某年内部预测准确率为100%，而外部预测准确率为0;如果某年的某项技术或某些技术未来几年在教育领域广泛应用，而专家连续两年一致表示这项技术或这些技术不在教育领域广泛应用，此时专家预测和实际不符，体现为内部预测准确率偏小，最极端情况可设想某年内部预测准确率为0，而外部预测准确率为100%。但地平线报告已进行数十年连续发布，并且保证每年的专家组成员至少有三分之一与上一年不同，所以可保证某年预测准确率测算的极端值对总体预测准确率测算的影响被多年份的平均值所降低。

地平线报告是对全球范围内技术在教育领域应用的预测，如果分析其外部预测准确率或实际预测准确率，要在全球范围调研教育领域内专家预测技术和实际应用技术的应用情况，这在人力与物力上都将消耗巨大且难以实施。因此，本研究转换研究思路，来分析地平线报告的内部预测准确率。

（四）研究对象

本研究选取新媒体联盟官方发布的《地平线报告（高等教育版）》的2004年至2017年共14个版本。每一年的报告都预测了未来五年在高等教育领域应用的六项技术，共出现的技术频次为84次，部分技术如表1所示。

（五）计算流程

本研究计算内部预测准确率的流程如下：

1. 针对连续年份的报告。迄今为止，新媒体联盟连续发布的《地平線报告》超过三年的有高等教育版（2004—2017年）、基础教育版（2009—2017年）、澳大利亚高等教育（区域性报告）（2012—2016年）。本研究选取高等教育版（2014—2017年）。

2. 每一年都预测的是未来五年的技术应用，分为一年内、二到三年、四到五年这三个时间段。

3. 如果预测完全正确的话，第一年预测的后四年和第二年预测的前四年是完全重合的。

4. 所以，第一年后四年的预测正确率可由其在第二年中出现的技术数量占比得出。

5. 而第一年的一年内技术预测正确率可由1减去一年内技术预测错误率得出。考虑到一年内预测错误的情况有两种：其一是该技术没有于一年内在教育领域广泛应用，而是二到六年内才广泛应用;其二是该技术没有于一年内在教育领域广泛应用，也不会于未来六年内在教育领域广泛应用。但第二种情况出现概率极低，接近于零。所以一年内技术预测错误率可由其在第二年出现技术数量占比得出。

6. 该年的技术内部预测准确率=该年一年内预测准确率×1/3+该年二到五年预测准确率×2/3（内部预测准确率的计算之所以分为“一年内”和“后四年”两个时间段，而不是“一年内”“二到三年”“四到五年”三个时间段，是因为：前一年“二到三年”的技术在第二年没有“一到二年”的技术精确对应;前一年“四到五年”的技术没有后一年“三到四年”的技术精确对应。故而对第一年的“二到三年”“四到五年”两个时间段融合，形成“后四年”一个时间段，从而对应第二年的“一年内”“二到三年”“四到五年”三个时间段，也就是第二年整个地平线报告。但实际计算过程中，为保证最精确的计算结果，第二年的时间段不能晚于前一年的时间段，比如：前一年“二到三年”的技术不能去第二年“四到五年”的技术中寻找）。

7. 地平线报告的内部准确率就是历年技术预测准确度的平均值（去除最后一年，相加和除以年数）。

四、研究结果

（一）技术的描述性统计

经统计，已出现的技术种类为45，技术频次为89（其中，技术种类统计时对相关技术进行合并，比如“基于游戏的学习”和“游戏和游戏化”都称为“游戏化学习”，归为一类;技术频次统计时对相关技术进行拆分，比如“虚拟现实和增强现实”拆分成“虚拟现实”和“增强现实”两项，“学习分析与自适应学习”拆分成“学习分析”和“自适应学习”两项）。平均每类技术出现频次为1.98次，其中，出现最多的“游戏化学习”为6次，“学习分析”和“增强现实”均为5次。

（二）内部预测准确率

通过把握每一项技术在该年份具体报告内出现的含义，并且和不同年份报告中预测的技术进行反复对比，计算出2004年到2016年每一年的“一年内预测错误率”“一年内预测正确率”“后四年预测正确率”。并通过前者1/3权重和后者2/3权重的配比得到“该年预测正确率”，如表2所示。最后等权平均得出新媒体联盟《地平线报告（高等教育版）》的整体准确率为60%。

其中，一年内预测正确率均值为75%，后四年预测正确率均值为52%。把历年正确率导入SPSS20.0中进行差异性检验，如表3，结果显示专家组对技术应用一年内预测正确率和后四年预测正确率显著不同。说明业界专家对一年内技术在高等教育领域应用的预测相较于后四年的预测情况更为准确。

（三）关键年份

根据历年内部预测准确率绘制折线图，如图1所示。其中预测率最低的三个年份为2009年、2012年、2015年（表现为折线图的峰底），说明在这三个时间点的前后，预测后四年在高等教育领域应用的技术明显不同，通过波动情况同时也说明2010年后，技术在高等教育中的应用发展相较之前更为迅速。

（四）相关技术的发展

1. 从移动设备到移动应用再到移动学习

在2006年，《地平线报告》首次将口袋电话（The Phones in Their Pockets）作为重要技术（Johnson， L.， et al.， 2006），其后2007年开始称之为移动电话（Mobile Phones）（Johnson， L.， et al.， 2007），2008年将移动宽带作为重要技术（Adams， et al.， 2008），2009年和2011年泛指各种移动设备（Johnson， L.， et al.， 2009， 2011），其后的报告中又重点提到了平板电脑这一重要移动设备，包括最被人熟知的iPad，其他还有三星公司的Galaxy和索尼公司的Tablet S等（Johnson， L.， et al.， 2012， 2013）。2015年又开始提到自带设备这一重要技术（Johnson， et al.， 2015），指把笔记本电脑、平板电脑、智能手机或其他移动设备带到学习或工作场所的做法。在这些移动设备不断发展的期间，2012年重点提出了移动应用（Johnson， L.， et al.， 2012），例如Apple与Google应用程序商店的大量移动应用程序。移动设备指的是移动技术的硬件方面，移动应用指的是移动技术的软件方面。

随着移动设备和移动应用的不断发展，到2017年，报告将移动学习——移动技术与教育融合的更高层次列近一年内应用的重要技术（Adams， et al.， 2017）。现如今，移动设备因使用便捷、可随时随地访问等特性，其网络浏览量已超过了台式电脑。高等教育也在积极利用这一机遇，努力寻求如何使移动技术促进学生的移动学习、教师的移动教学、管理者的移动管理。

2. 从快速成型技术到3D打印再到创客空间

《地平线报告》在2004年首版时就把3D打印和快速成型技术列进未来2至3年技术发展重要进展中（Johnson， L.， et al.， 2004）。3D打印是一种从三维以数字形式立体构造物理对象的快速成型技术。这一技术广泛应用在工业制造业，又迅速进入教育领域。在间隔十年时间后，2013年和2014年该技术被列进报告中（Johnson， L.， et al.， 2013， 2014）。十年时间内，3D打印技术已使美国国防部以低成本生产出航空零件，帮助建筑师创建建筑模型，以及帮助医疗人员制造移植器官的身体部位。而且3D打印技术使得技术DIY爱好者能更加方便地探索科学、工程和其他学科的发展，成为现如今STEAM教学的重要技术形式。

随着技术和教育以及其他各种实践的深入融合，2015年和2016年地平线报告也把创客空间列入未来二至三年技术的重要进展中（Johnson， L.， et al.， 2015， 2016）。人们可以在创客空间自由实验和亲自制作物品。3D打印技术不断发展，已经成为创客空间中最为常见的技术，其他常见的工具还包括激光切割机、电烙铁、乐高玩具、Arduinos开源平台、电脑和电路小配件等。

3. 教育游戏的变迁

教育游戏可以大致分为三大类：非数字化游戏，非协作型数字化游戏，协作型数字化游戏（Johnson， et al.， 2011）。和教育游戏相关的技术在《地平线报告》中一共出现七次，分别是2005年和2006年的教育游戏（Educational Gaming）（Johnson， L.， et al.， 2005， 2006），2007年的大型多人教育游戏（Massively Multiplayer Educational Gaming）（Johnson， L.， et al.， 2007），2011年和2012年的基于游戏的学习（Game-based Learning）（Johnson， L.， et al.， 2011， 2012），2013年和2014年的游戏和游戏化（Johnson， L.， et al.， 2013， 2014）。游戏是人的天性，游戏化学习也一直都是教育领域积极追寻的方向。伴随着以移动通信网络、虚拟现实和增强现实、自然用户界面等为代表的其他相关技术的发展和教育理念的转变，游戏和教育的结合也愈加深入，游戏化学习对于学生学习的促进作用也被广泛认可。

4. 学习分析与自适应学习技术

学习分析技术首次出现在新媒体联盟《地平线报告（2011高等教育版）》技术应用的长期阶段，是指通过对学生大量数据的分析，以评估学生的发展，预测学生的表现，并找寻学生的潜在问题（Johnson， L.， et al.， 2011）。其后，學习分析技术2012年和2013年连续被列入报告的技术应用中期阶段（Johnson， L.， et al.， 2012， 2013）。到2014年，报告认为学习分析技术会在一年内广泛应用到高等教育领域（Johnson， L.， et al.， 2014）。随着自带设备和可穿戴技术等的发展对于移动通信和在线学习的促进，学习分析技术本身也在逐步发展。商业领域通过对大数据的运用，为商业用户提供个性化体验;而教育领域也期望着可以应用学习分析技术来满足学生的个性化学习需求。

2015年报告认为自适应学习技术会在未来四至五年广泛应用到高等教育领域（Johnson， L.， et al.， 2015）。自适应学习技术通过学习软件和在线平台等监控学生的学习过程，并利用数据随时修正教学，以满足学生的个性化学习。由于学习分析技术的发展对自适应学习的支撑作用，报告在2016年就已把两种技术混合起来，认为学习分析与自适应学习将会在一年内在高等教育中广泛应用（Johnson， L.， et al.， 2016）;2017年又单独把自适应学习技术列入一年内的技术重要进展中（Johnson， L.， et al.， 2017）。

五、结论与讨论

（一）技术在高等教育应用预测较为准确

对于技术在未来发展和应用的预测，国际上大多开展以德尔菲法为代表的定性研究和以专利分析法为代表的定量研究。对于教育领域而言，到2017年，地平线报告通过15年的持续研究和不断改进，已经是国际社会对于新技术发展趋势及其在教育领域应用所开展的最长期的跟踪研究。为提高地平线报告研究的影响力和准确性，项目组在全球范围内遴选业内专家，形成的专家组在Wiki平台上进行大量研讨，并确保每年有三分之一的专家组成员是新人。本研究对其2004年至2017年发布的14版高等教育版本开展定量分析，推导出其内部预测准确率计算模型，最终得出整体内部预测准确率为60%。而对于一年内技术应用的内部预测准确率还要显著高于未来二至四年内部预测准确率。整体而言，新媒体联盟《地平线报告（高等教育版）》对技术在高等教育未来五年应用情况的预测较为准确，对技术在未来发展的把握较为到位。未来地平线报告的发展可以更加优化其研究方法，使专家组成员可以更加投入研究问题，并且可以开展投票以外的其他新形式来收集专家们的观点和意见。对地平线报告准确率的研究还可以开展基础教育版本、博物馆和图书馆版本或其他国家和地区的区域性报告版本的内部准确率研究，甚至可以开展上述版本的外部预测准确率研究。

（二）技术在高等教育领域应用发展迅速，且正持续加速发展;过去的技术并没有彻底消失，而是进化成了新形式

人类社会进入信息时代以来，技术的更新换代非常迅速。新兴技术在教育领域的应用也层出不穷。从2004至2017年新媒体联盟《地平线报告（高等教育版）》的系列报告中可以看出，四十余种新兴技术已广泛应用于高等教育领域中。此外，还有更多没有被列入报告的新兴技术也在小范围内影响着高等教育的信息化发展程度。从报告的历年内部预测准确率可以看出，进入2010年以后，技术在高等教育领域的应用发展更为迅速，以至于业内专家组对技术的预测相较之前出现较大幅度的波动。但技术的改朝换代并没有使过去的技术遭到完全淘汰，而是为更好促进教育教学而进化成了技术的新形式。比如基于游戏的学习因其对玩家的刺激反馈和愉悦投入，从原先的非数字化游戏，发展到非协作型数字化游戏，再到协作型数字化游戏。随着各种其他技术的发展，支持游戏化学习的平台不仅包括各种移动设备，虚拟现实和增强现实以及自然用户界面等技术也在创新学习者的视觉体验。对于教育游戏的操作也不再限于鼠标、键盘、触摸屏等传统外界输入，基于动作的计算、情感计算、可穿戴设备、虚拟助手等技术的发展也为更为自然的操作新形式提供了可能。

（三）技术与高等教育的融合逐渐加深

鲁本·普特杜拉博士（Puentedura， R. R.， 2014）提出了技术层次模型，旨在为教育教学更好地选择、应用和评价技术。该模型从下到上依次为替代（Substitution）、强化（Augmentation）、修改（Modification）和重塑（Redefinition），表示技术和教育的整合程度愈加深入。纵观新媒体联盟《地平线报告（高等教育版）》历年报告，能够分析得出技术与高等教育的融合程度在逐渐加深。移动技术的发展呈现出从移动设备到移动应用再到移动学习的趋势。移动学习是移动技术与教育整合的更高层次，可以让学习者随时随地访问学习资料，并支持新型教学方式，构建深层学习方法。以3D打印技术为代表的各项技术发展，为创客空间的实现提供了支持。创客空间和教育的融合被称为创客教育，其核心是支持学生开展基于创造的学习，对学生学习主体性、实践性、深度参与性、连续性与完整性有着充分尊重（郑燕林， 2015）。技术对教育的促进作用并不仅限于对某一环节的简单替代，而是要能够对教育产生深层变革，最终落实到学习者的学习效果上。我们通过地平线报告能够窥探到：技术与教育的融合程度正在加深，技术对教育的促进正在发生实质性变化，技术在教育领域应用的未来发展也更值得我们关注和期待。

（四）教育领域的技术预测是对技术在教育领域应用趋势的分析，有影响力的技术预测（报告）又能反过来推动相关技术在教育领域的应用，对技术的应用要以能切实提升教育质量为前提

每个人都只能生活在现在时，过去的时间已成历史，但人类需要从历史汲取经验;未来的时间终会成为现在，所以对未来的关注也是为更好地活在当下。对未来的预测如何影响未来的走向也是人们持续研究的课题之一。然而毕竟是对未来的预测，很难保证未来事物发生的准确性。在自然科学领域，可以通过实验、观察、分析、计算等手段探寻物质本质规律，并运用规律来对未来进行预测。在社会科学领域，因为推动社会发展前进的主要因素是人，对未来的预测（尤其是有较大影响力的预测）又会反过来影响当下人们对未来的新看法，从而影响未来的新走向。

美国新媒体联盟《地平线报告》是对未来五年内教育领域技术应用的预测，并且数十年的连续发布在国际上产生了广泛影响。在教育研究中，尤其是教育技术领域的研究中，《地平线报告》几乎已经成为一份重要文献。对于教师、学校领导、教育行政人员、决策者以及技术人员等而言，报告中相关的技术也是他们教育教学实践中的参考资料和技术规划指南。所以该报告对技术在教育领域应用的预测又会反过来影响相关技术在教育领域的应用，从而会形成“预测越准确→越有影响力→人们越关注→预测越准确”的循环。这同时也能解释为何类似的组织或机构能够一家独大的原因。但成立于1994年的新媒体联盟于2017年底突然宣布申请破产，并对外宣称“由于其前财务总监和首席财務官的明显误差和遗漏，本组织资不抵债，因此将立即停止运营”，地平线项目的相关活动的未来还不可知。

所以，当阅读和利用此类预测性报告时，它已经在影响人们对相关技术在教育领域应用的看法。但是技术与教育的深度融合绝不代表某些技术在教育中应用与否，而是相关技术如何高效提升教育的质量。信息时代的高速发展也推动着技术的不断革新换代，但绝大多数的技术革新并不是源于教育领域，而是在人类社会其他领域产生有效影响后迁移到教育领域中，以期能够促进甚至变革教育的质量。教育领域有其自身的特殊性，它不仅仅是社会科学领域，也带有自然科学的属性。首先，学习者需要学习自然科学的知识;其次，学习者的身体、心理、思维的发展有其自然规律;最后，学习者的学习环境对学习的影响有其自然规律。教育的这些自然属性并不是简单应用预测性报告中出现的技术就能发生根本性变化。所以，在利用此类预测性报告时，对于某些技术的教育应用要以能切实提升教育质量为前提，积极寻求相关技术与教育的深度融合。但这并不是否认预测性报告存在的价值，它依然能够将关注相同领域的人联系到一起，同时也提供一个平台供人们去思考和探索。这在一定程度上代表着一部分人对未来的预测，其中社会属性的预测准确与否在于全人类思想的一致性，而自然属性的预测准确与否在于是否准确或不断逼近准确找寻自然规律并正确运用。

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收稿日期：2018-03-06

定稿日期：2018-05-09

作者簡介：白蕴琦，硕士研究生，北京师范大学智慧学习研究院（100875）。

责任编辑 郝 丹