轉(zhuǎn)眼之間2018下半年已過去大半，《芥末翻》秉持著一周一篇的延續(xù)精神，7月至10月已發(fā)布大小論文16篇。初讀文章時(shí)你可能會(huì)覺得苦澀難懂，現(xiàn)在不如跟隨小編一起來回顧一下，共同解析解析~

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漫漫教育長河數(shù)千年，科技和教育之間的聯(lián)系正在不斷加強(qiáng)。此次的總結(jié)下篇，我們將為大家從教育史和科技改良教育兩個(gè)角度，窺探教育學(xué)界、學(xué)科和課程的進(jìn)化過程。

螺旋形上升的教育自省史

1. 數(shù)學(xué)教育進(jìn)階史——學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，只是在為今后的職業(yè)生涯做準(zhǔn)備嗎？

一直以來，人們都認(rèn)為學(xué)數(shù)學(xué)是在為日后的考試和就業(yè)做準(zhǔn)備。但從學(xué)校數(shù)學(xué)教育的本源看來，二十世紀(jì)數(shù)學(xué)教育的首要原則是，為孩子培養(yǎng)參與民主政治所需的分析、交流和理解能力，培養(yǎng)其批判性思維。

四十年代二戰(zhàn)打響，美軍發(fā)現(xiàn)學(xué)生缺乏對(duì)軍隊(duì)射擊和陣地位置的“基本認(rèn)知”。于是教育史上第一次提出，教育要為未來的職業(yè)做準(zhǔn)備，培養(yǎng)行業(yè)/職業(yè)所需的特定技能。

美蘇冷戰(zhàn)時(shí)期，這種教育觀念得到放大。雖然傳統(tǒng)主義者后來提倡應(yīng)培養(yǎng)學(xué)生高級(jí)思維和解決問題的能力，但還是在幾番論戰(zhàn)后落敗。至今美國學(xué)術(shù)界的主流觀點(diǎn)和公共對(duì)話，仍是數(shù)學(xué)教育是為未來的技術(shù)就業(yè)做準(zhǔn)備。不過研究者和教育實(shí)踐者也在其中不斷尋找二者的平衡。

2. 一瞥教育領(lǐng)域女性領(lǐng)導(dǎo)力的發(fā)展——從“招聘啟事”角度，看瑞典學(xué)術(shù)領(lǐng)域女性領(lǐng)導(dǎo)力的崛起

最新研究通過比較1990-2018年瑞典27所高等院校的校長招聘啟事和相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)，與20世紀(jì)90年代相比，學(xué)校越來越注意招聘啟事的性別平衡，打破傳統(tǒng)的以男性為主導(dǎo)的性別模式。

女性化詞匯如善于合作的、善于溝通的，也符合高效領(lǐng)導(dǎo)的定義。對(duì)于招聘啟事中明確的男性化詞匯，學(xué)校應(yīng)考慮重新修改。

3. 研究者對(duì)4814對(duì)雙胞胎進(jìn)行16年跟蹤發(fā)現(xiàn)——學(xué)校篩選在無意之中會(huì)反應(yīng)學(xué)生們的基因差異

最新研究發(fā)現(xiàn)，不同類型學(xué)校之間（公立不篩選學(xué)校、公立篩選性學(xué)校和私立學(xué)校）的學(xué)生，在基因上存在顯著差異。在公立性質(zhì)、不用篩選的學(xué)校中，學(xué)生測試成績普遍低于后兩者。后兩者的學(xué)生成績沒有明顯差異。篩選在學(xué)生的基因分層中起到了重要作用。

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那這是不是說明基因就決定了日后學(xué)校的檔次呢？

并不是。本篇文章強(qiáng)調(diào)的是，基因是學(xué)校類別的“必要不充分條件”，即能上優(yōu)秀的學(xué)校，表明智商是過關(guān)的；但光有基因，是不一定能上篩選條件嚴(yán)格的學(xué)校的。

用技術(shù)改良學(xué)習(xí)體驗(yàn)

1. 教輔有缺陷——進(jìn)化論視頻不盡完美，生物老師怎么看？

生物老師講授進(jìn)化論時(shí)，必定會(huì)以視頻為輔助手段。完美的“自然選擇”視頻應(yīng)該包含變異、遺傳、選擇、時(shí)間尺度、空間尺度、變異的隨機(jī)性和概率等要點(diǎn)。但Gustav Bohlin等人對(duì)60個(gè)視頻樣本進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)視頻都有關(guān)鍵概念表達(dá)不完整、缺乏時(shí)間量度的缺陷，甚至有視頻仍在呈現(xiàn)錯(cuò)誤概念，如“變異只有在有需求的情況下才會(huì)發(fā)生”。

針對(duì)這些缺陷，文章建議教師參考ICAP模型，對(duì)視頻及其他資料進(jìn)行互補(bǔ)性應(yīng)用?；蚴抢谩八槠綄W(xué)習(xí)”，讓學(xué)生先有對(duì)單點(diǎn)概念的認(rèn)知，再建立全盤網(wǎng)絡(luò)。

2. 平面游戲弱爆了——系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開發(fā)以運(yùn)動(dòng)為基礎(chǔ)的體感游戲，有助于提升學(xué)生的思維能力

基于微軟的Kinect傳感器，創(chuàng)造體感游戲，是麻省理工媒體實(shí)驗(yàn)室正在提倡的學(xué)生動(dòng)手模式。學(xué)生能在系統(tǒng)游戲的設(shè)計(jì)和開發(fā)中，培養(yǎng)高層次的思維技能，在身體、空間、角度及幾何概念的抽象表現(xiàn)之間建立強(qiáng)烈的聯(lián)系。本文提供了完整的Kinect游戲設(shè)計(jì)過程。

體感游戲：水果忍者

3. 慕課的自省——設(shè)計(jì)過度復(fù)雜，可能會(huì)導(dǎo)致高退課率

本文以“虛擬病人”（電腦像病人一樣訴諸病痛，學(xué)生在系統(tǒng)上“對(duì)癥下藥”）為例，通過對(duì)378名被試的研究發(fā)現(xiàn)，復(fù)雜的課程設(shè)計(jì)會(huì)增大學(xué)員的認(rèn)知負(fù)荷，導(dǎo)致高退課率。與彎彎繞繞，讓學(xué)員自己探知答案相比，直截了當(dāng)?shù)刈屗麄冎勒_答案更合適。

4. 科技助力——AI可以如何幫助標(biāo)準(zhǔn)化的MOOC實(shí)現(xiàn)個(gè)性化？

從學(xué)習(xí)內(nèi)容到考試，今天的MOOC很大程度上都更像課堂教學(xué)，學(xué)生去適應(yīng)設(shè)定好的參數(shù)，偏標(biāo)準(zhǔn)化而非個(gè)性化。如何中和過度的標(biāo)準(zhǔn)化，本文提出可用更小的慕課單元（微慕課），將學(xué)習(xí)內(nèi)容精化細(xì)分；再依照分階段目標(biāo)，對(duì)微型慕課構(gòu)建學(xué)習(xí)路徑。

AI的作用，在于用“虛擬學(xué)習(xí)伙伴”（VLC）進(jìn)行輔助教學(xué)，提升大規(guī)模互動(dòng)學(xué)習(xí)的體驗(yàn)。如IBM Watson平臺(tái)構(gòu)建的AI助教Jill Watson，就能為正在學(xué)習(xí)慕課的學(xué)生答疑解惑。

虛擬助教Jill Watson；在IBM的的超級(jí)電腦沃森平臺(tái)上運(yùn)行（圖源：喬治亞理工官網(wǎng)）

5. 慕課的終極幻想——翻轉(zhuǎn)式MOOC：游戲化與學(xué)習(xí)分析在MOOC設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

慕課一直有個(gè)夢想，那就是從內(nèi)容導(dǎo)向?yàn)橹鞯膫鬏敊C(jī)器，轉(zhuǎn)變?yōu)閭€(gè)性化與交互性并重，且參與度高的學(xué)習(xí)環(huán)境。游戲化學(xué)習(xí)和翻轉(zhuǎn)課堂的模式，能分別滿足慕課對(duì)于高參與度和交互性的需要。實(shí)驗(yàn)中的四個(gè)小組依照各自的教學(xué)主題，將游戲、翻轉(zhuǎn)課堂、學(xué)習(xí)分析的元素融入到慕課設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)出理想的慕課。只不過具體的授課效果還有待驗(yàn)證。