自動(dòng)化還是賦權(quán)：在線學(xué)習(xí)路在何方？

【摘 要】計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的科學(xué)家越來越樂觀地認(rèn)為，在不久的將來我們可以通過軟件運(yùn)算實(shí)現(xiàn)教學(xué)自動(dòng)化從而取代教師。本文對(duì)這種想當(dāng)然的觀點(diǎn)提出質(zhì)疑。我們認(rèn)為，不管是現(xiàn)在還是未來，機(jī)器沒有能力復(fù)制學(xué)生在知識(shí)社會(huì)、數(shù)字化社會(huì)發(fā)展所必須掌握的知識(shí)和技能。相反，我們應(yīng)該探索如何使技術(shù)發(fā)揮賦權(quán)作用：不但給教職員工賦權(quán)，也要給學(xué)生賦權(quán)。

【關(guān)鍵詞】 自動(dòng)化；賦權(quán)；在線學(xué)習(xí)；人工智能；大數(shù)據(jù)

【中圖分類號(hào)】 G420 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 B 【文章編號(hào)】 1009—458x（2016）04—0005—07

導(dǎo)讀：安東尼·威廉·貝茨教授是現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育開拓者。貝茨教授1969年加入英國(guó)開放大學(xué)，成為該校第20名員工，是名副其實(shí)的英開元老和現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育元老。他在英開工作長(zhǎng)達(dá)20年之久，是該校教育媒體研究教授（Professor of Educational Media Research），一開始主要負(fù)責(zé)評(píng)估英國(guó)廣播公司（BBC）為開放大學(xué)制作的廣播電視節(jié)目的學(xué)習(xí)成效，后來負(fù)責(zé)評(píng)估開放大學(xué)所使用的新媒體技術(shù)，參加遠(yuǎn)程課程建設(shè)和遠(yuǎn)程教學(xué)工作。1989年，貝茨教授移居加拿大，就職于英屬哥倫比亞開放學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)（Open Learning Agency），擔(dān)任戰(zhàn)略規(guī)劃執(zhí)行主任一職，5年后就任英屬哥倫比亞大學(xué)（University of British Columbia）遠(yuǎn)程教育和技術(shù)中心主任，負(fù)責(zé)該校第一門在線課程的設(shè)計(jì)、制作和教學(xué)，并幫助建設(shè)第一批完全在線學(xué)習(xí)的學(xué)位專業(yè)。2003年，貝茨教授從英屬哥倫比亞大學(xué)退休，成立自己的顧問咨詢公司，至今已經(jīng)為加拿大、美國(guó)和歐洲的50多所大學(xué)以及多家政府機(jī)構(gòu)提供在線和混合式學(xué)習(xí)戰(zhàn)略的咨詢服務(wù)，同時(shí)還接受一些國(guó)際組織的委托開展專項(xiàng)研究工作，比如世界銀行、聯(lián)合國(guó)教科文組織和經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織。貝茨教授2016年1月1日出任加拿大瑞爾森大學(xué)（Ryerson University）杰出客座教授。在40多年的職業(yè)生涯中，貝茨教授在遠(yuǎn)程/在線教育理論研究方面的建樹令人肅然起敬，其豐碩的學(xué)術(shù)成果包括數(shù)十部專著和數(shù)百篇學(xué)術(shù)論文/學(xué)術(shù)講座/學(xué)術(shù)會(huì)議主旨演講等，為遠(yuǎn)程/在線教育的理論建設(shè)做出卓越貢獻(xiàn)。2014年，75歲高齡的貝茨教授正式宣布“退休”——不再?gòu)氖掠袃敼ぷ鳌５?，盡管如此，我們依然能夠感受到貝茨教授作為學(xué)者的社會(huì)責(zé)任感和對(duì)遠(yuǎn)程/在線教育事業(yè)的摯愛，因?yàn)樗^續(xù)關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)，繼續(xù)通過各種方式與世界各地同行分享他的思考和真知灼見。這篇文章便是一個(gè)很好的證明。

我從2013年初承擔(dān)“國(guó)際論壇”組稿工作以來一直希望能夠得到貝茨教授賜稿，但是由于種種原因遲遲沒有向他發(fā)出邀請(qǐng)?，F(xiàn)在回想起來，最主要的原因應(yīng)該是擔(dān)心會(huì)被他婉拒。2014年本來已經(jīng)擬好約稿函，但恰好當(dāng)時(shí)貝茨教授宣布“正式退休”，于是我不敢冒昧打擾。但是我一直在想，如果本刊的“國(guó)際論壇”缺少貝茨教授這樣德高望重的現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育開拓者的聲音，那么這將是一個(gè)我永遠(yuǎn)無法原諒自己的遺憾。我不想留下遺憾，于是，今年1月份，我給貝茨教授寫了一封長(zhǎng)長(zhǎng)的郵件，向他匯報(bào)我學(xué)習(xí)他的研究成果的心得體會(huì)，介紹“國(guó)際論壇”的情況，懇請(qǐng)他賜稿。令我喜出望外的是，貝茨教授很快給我回郵并欣然應(yīng)允我的稿約！

技術(shù)決定論從來沒有在教育領(lǐng)域消失過。我在2002年的一篇文章中批駁了一位學(xué)者的觀點(diǎn)：“新辦網(wǎng)上遠(yuǎn)程教育不像新辦實(shí)體學(xué)校那樣需要校舍、圖書館、運(yùn)動(dòng)場(chǎng)和教職工，只要有幾臺(tái)計(jì)算機(jī)（服務(wù)器），注冊(cè)一個(gè)域名，組織網(wǎng)上的課程資源就可以搞起來。” ①今天如火如荼的在線學(xué)習(xí)，尤其是以X型大規(guī)模公開在線課程（xMOOC）為代表的在線學(xué)習(xí)，從某種意義上講，不正是技術(shù)決定論的“復(fù)活”嗎？時(shí)下技術(shù)決定論重新抬頭，由于全球頂尖級(jí)大學(xué)的加入和商業(yè)公司的推波助瀾乃至政治家們的青睞，出現(xiàn)愈演愈烈之態(tài)勢(shì)。在這種背景下，貝茨教授的這篇文章從歷史的角度全方位對(duì)在線學(xué)習(xí)何去何從進(jìn)行剖析以正視聽。

的確，技術(shù)的應(yīng)用是為了實(shí)現(xiàn)教學(xué)（學(xué)習(xí)）自動(dòng)化還是更好賦權(quán)于教師和學(xué)生，這不是一個(gè)新問題。自動(dòng)化的目的無非是為了最大限度減少人力資源（師資）的投入，甚至是完全取代教師，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益的最大化。因此，有學(xué)者認(rèn)為“在線教育的深層問題是教育僅被看成是一個(gè)技術(shù)問題，即傳送內(nèi)容的問題；人們天真地認(rèn)為有了傳送教育的技術(shù)必然意味著學(xué)習(xí)的發(fā)生。20世紀(jì)初人們已經(jīng)開始嘗試用技術(shù)代替教師——這是一種機(jī)械論?！?②但是，與此同時(shí)，也有學(xué)者“希望計(jì)算機(jī)技術(shù)能賦權(quán)于學(xué)習(xí)者，而不是直接扮演教學(xué)的角色”。貝茨教授認(rèn)為建立在客觀主義（objectivist）或行為主義（behaviourist）世界觀基礎(chǔ)上的學(xué)習(xí)自動(dòng)化無法培養(yǎng)生活在數(shù)字化時(shí)代的人所必須掌握的“批判性思維、創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、解決問題、深度多媒體交流，特別是高效知識(shí)管理等方面的技能”。

學(xué)習(xí)自動(dòng)化迎合了教育商業(yè)化的需要，教育商業(yè)化又進(jìn)一步推動(dòng)學(xué)習(xí)自動(dòng)化。從學(xué)習(xí)的本質(zhì)和特點(diǎn)看，這兩者的“相得益彰”對(duì)教育的危害不言自明，除非我們選擇昧著良知視而不見，以一己之利為利。文章從5個(gè)方面闡述了學(xué)習(xí)自動(dòng)化的弊端：第一，學(xué)習(xí)自動(dòng)化的主張其實(shí)就是技術(shù)至上，或者說技術(shù)決定論；第二，建立在客觀主義哲學(xué)觀基礎(chǔ)上的教學(xué)/學(xué)習(xí)方法沒有充分考慮人類學(xué)習(xí)行為的復(fù)雜性和多層次性；第三，忽視計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)與人類操作系統(tǒng)的不同；第四，迫使學(xué)習(xí)者以最適合機(jī)器操作的方式學(xué)習(xí)，削足適履，本末倒置；第五，由預(yù)先編制的算法評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)行為缺乏充分理據(jù)。文章最后兩節(jié)闡述了在線學(xué)習(xí)的未來發(fā)展方向和“如何防止在線學(xué)習(xí)朝著自動(dòng)化的方向發(fā)展”，作者的主要觀點(diǎn)是“培養(yǎng)今天社會(huì)所必須掌握的知識(shí)和技能絕對(duì)離不開學(xué)科專家、教師或引路人。當(dāng)然，教師的角色必將經(jīng)歷很大的變革……”，同時(shí)也需要利益相關(guān)各方的共同努力。

早在20世紀(jì)60年代初，有學(xué)者便指出“教學(xué)是一種充滿人性的職業(yè)”（teaching is an intensely human vocation）③。近年來，隨著技術(shù)在教育中的應(yīng)用范圍越來越廣泛，學(xué)者們適時(shí)提出忠告：即使是一所現(xiàn)代數(shù)字化大學(xué)，最重要的因素仍然是各種人際關(guān)系，我們無法阻擋數(shù)字化革命的潮流，但是我們能夠在適應(yīng)數(shù)字化革命的同時(shí)繼續(xù)繼承高等學(xué)府的傳統(tǒng)精華④，我們?nèi)匀恍枰说母深A(yù)，即需要充滿愛心、富有創(chuàng)造力和反思精神的實(shí)踐者鼓勵(lì)和啟迪學(xué)生⑤。任何去人性化的企圖都與人類學(xué)習(xí)的本質(zhì)和規(guī)律相悖，會(huì)導(dǎo)致人類的“傻瓜化”——這絕非危言聳聽。希望貝茨教授的主張和呼吁——在線學(xué)習(xí)應(yīng)該成為給師生賦權(quán)的工具而不是為了實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)自動(dòng)化——能引發(fā)我們對(duì)技術(shù)與教育的關(guān)系進(jìn)行辯證的思考，我們不“反對(duì)技術(shù)的教育用途，而是主張明智使用技術(shù)”。換言之，技術(shù)服務(wù)教育而不是反之。

最后，謹(jǐn)向我們的前輩安東尼·威廉·貝茨教授致以崇高的敬意?。ㄐた『椋?/p>

一、在線學(xué)習(xí)面臨的問題

隨著計(jì)算機(jī)性能越來越強(qiáng)大，擺在我們面前的一個(gè)關(guān)鍵問題是：這種技術(shù)是否應(yīng)該以通過實(shí)現(xiàn)教學(xué)自動(dòng)化從而取代教師為目標(biāo)，或是技術(shù)應(yīng)該成為賦權(quán)工具，不但給教師賦權(quán)，而且也給學(xué)習(xí)者賦權(quán)。這個(gè)問題的答案不是非此即彼，而是往往要兼顧上述兩個(gè)方面，因此，如何平衡這兩個(gè)方面至關(guān)重要。

二、一個(gè)并非新的而又日益重要的問題

為了實(shí)現(xiàn)教學(xué)自動(dòng)化還是賦權(quán)于人？這不是一個(gè)新出現(xiàn)的問題。斯金納（Skinner， 1968）早在20世紀(jì)60年代初研發(fā)教學(xué)機(jī)器的時(shí)候就提出了這個(gè)問題。當(dāng)時(shí)很多人認(rèn)為教學(xué)機(jī)器最終必將取代教師。雖然斯金納的確預(yù)言教學(xué)機(jī)器會(huì)徹底改變教師的角色，但是他本人并不認(rèn)為機(jī)器會(huì)取代教師。西摩·派珀特（Seymour Papert）希望計(jì)算機(jī)技術(shù)能賦權(quán)于學(xué)習(xí)者，而不是直接扮演教學(xué)的角色（Papert， 1980）。20世紀(jì)80年代初，派珀特教孩子們寫計(jì)算機(jī)代碼，以改進(jìn)他們的思維方式和提高解決問題的能力。派珀特深受皮亞杰的認(rèn)知發(fā)展理論影響（Piaget，1957），尤其是孩子們建構(gòu)知識(shí)而非吸收知識(shí)這種觀點(diǎn)的影響。

在20世紀(jì)80年代，隨著個(gè)人電腦越來越普及，計(jì)算機(jī)輔助學(xué)習(xí)（computer-assisted learning，簡(jiǎn)稱“CAL”）也隨著流行起來，大量使用計(jì)算機(jī)評(píng)分的考試和形式簡(jiǎn)單的自適應(yīng)學(xué)習(xí)（adaptive learning）。在自適應(yīng)學(xué)習(xí)過程中，如果學(xué)習(xí)者答錯(cuò)某個(gè)問題，計(jì)算機(jī)會(huì)根據(jù)錯(cuò)誤類型自動(dòng)指導(dǎo)他們學(xué)習(xí)新材料，學(xué)習(xí)者只有完全掌握這些材料才能繼續(xù)學(xué)習(xí)新內(nèi)容。也是在同一時(shí)期，人們開始把人工智能的早期成果應(yīng)用在智能數(shù)學(xué)輔導(dǎo)系統(tǒng)中。當(dāng)時(shí)人們認(rèn)為人工智能具有代替教師的潛能并對(duì)此做出種種令人興奮的預(yù)言——這一幕今天正在重演。

隨之而來的是因特網(wǎng)。我第一次接觸因特網(wǎng)是在溫哥華一個(gè)朋友的地下室里，后來我在《遠(yuǎn)程教育期刊》（Journal of Distance Education）創(chuàng)刊號(hào)發(fā)表了一篇文章，題目為《信息技術(shù)在遠(yuǎn)程教育中的作用：計(jì)算機(jī)輔助學(xué)習(xí)還是交流？》（Bates， 1986）。我在這篇文章中提出因特網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的真正價(jià)值在于使師生之間和生生之間的異步互動(dòng)和交流成為可能，而不是作為教學(xué)機(jī)器。當(dāng)時(shí)人們的嘗試更側(cè)重于運(yùn)用建構(gòu)主義理論指導(dǎo)計(jì)算機(jī)在教育中的運(yùn)用，梅森和凱（Mason & Kaye， 1989）這本書反映了人們?cè)谶@方面的努力。而琳達(dá)·哈拉西姆（Linda Harasim）則從20世紀(jì)80年代以來一直認(rèn)為協(xié)作學(xué)習(xí)本身是一個(gè)重要的學(xué)習(xí)理論（Harasim， 2012）。

20世紀(jì)90年代，約克大學(xué)（York University）的大衛(wèi)·諾布爾（David Noble）對(duì)在線學(xué)習(xí)進(jìn)行抨擊，尤其提到在線學(xué)習(xí)把大學(xué)變成“數(shù)字化文憑工廠”（Digital Diploma Mills）（Noble， 1998）：“眼下大學(xué)不僅僅正在經(jīng)歷技術(shù)層面的轉(zhuǎn)變。這種變革的背后是另外一種轉(zhuǎn)變（但常常被技術(shù)層面的轉(zhuǎn)變所掩蓋），即高等教育的商業(yè)化?！敝Z布爾認(rèn)為：“在這些大學(xué)，高科技常常不是用于提高教學(xué)和研究的水平，而是作為傳播學(xué)術(shù)‘超級(jí)明星們的二手和權(quán)威產(chǎn)品的工具，扼殺普通教師的洞察力和聲音?！?/p>

然而，與諾布爾的警告相反，過去15年來北美大多數(shù)大學(xué)層次在線課程更多的是采用師生和生生交流與互動(dòng)的路子，而不是計(jì)算機(jī)輔助學(xué)習(xí)或教學(xué)視頻的路子。正因如此，諾布爾對(duì)在線學(xué)習(xí)的抨擊在不經(jīng)意間被人遺忘了。

繼因特網(wǎng)之后是課堂錄播技術(shù)（lecture capture），于是在2011年，Coursera、Udacity和edX推出了 X型大規(guī)模公開在線課程（xMOOCs）。這一類的在線課程得到一些精英型、選拔性很強(qiáng)的美國(guó)大學(xué)的支持，比如斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)。它們聲稱要讓任何人都可以免費(fèi)聆聽世界最優(yōu)秀教授的授課。諾布爾的噩夢(mèng)突然間變成現(xiàn)實(shí)。與此同時(shí)，這些大規(guī)模公開在線課程導(dǎo)致人們對(duì)大數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)分析技術(shù)更感興趣，自適應(yīng)學(xué)習(xí)死灰復(fù)燃，人工智能將引發(fā)教育革命的老調(diào)又重彈起來。這是因?yàn)槌墙虒W(xué)自動(dòng)化，否則很難對(duì)學(xué)生規(guī)模如此龐大的課程進(jìn)行管理。

由于計(jì)算機(jī)性能突飛猛進(jìn)地發(fā)展，硅谷式（Silicon Valley）創(chuàng)業(yè)思維盛行，加之那些希望實(shí)現(xiàn)教育商業(yè)化的人在政治層面進(jìn)行不懈推動(dòng)（詳見下文），現(xiàn)在我們正在目睹學(xué)習(xí)自動(dòng)化的回潮。這種現(xiàn)象的背后是哲學(xué)觀與教學(xué)法之間的根本沖突：學(xué)習(xí)自動(dòng)化是建立在客觀主義或行為主義世界觀的基礎(chǔ)上的，而在線協(xié)作學(xué)習(xí)則必須采用建構(gòu)主義教學(xué)法。

在線學(xué)習(xí)的未來等待我們做出抉擇，這是不可避免的，而且越來越嚴(yán)峻。

三、學(xué)習(xí)自動(dòng)化與教育商業(yè)化

今天，伴隨著技術(shù)發(fā)展而出現(xiàn)的是美國(guó)、中國(guó)、印度和其他國(guó)家私營(yíng)公司對(duì)在線學(xué)習(xí)商業(yè)化的大力推動(dòng)。換言之，在當(dāng)今社會(huì)，教育越來越被看作是可以買賣的一種商品。這種交易不是通過諾布爾所擔(dān)心的美國(guó)商業(yè)性在線大學(xué)這些聲譽(yù)不佳的大型數(shù)字化文憑工廠進(jìn)行，比如鳳凰城大學(xué)（University of Phoenix），而是得到那些進(jìn)軍教育領(lǐng)域的商業(yè)性計(jì)算機(jī)公司的鼓勵(lì)和支持，比如Coursera、Lynda.com、TutorGroup以及（中國(guó)的）一起作業(yè)網(wǎng)（17zuoye）。

根據(jù)奧德麗·沃特斯（Watters， 2015）和溫特斯（Winters， 2015）的研究，2015年美國(guó)教育技術(shù)的“交易額”高達(dá)10-20億美元。企業(yè)家們正在努力探索投資教育技術(shù)的可持續(xù)商業(yè)模式，這是因?yàn)楹芏鄧?guó)家的教育投入來自公共財(cái)政，真正意義上的市場(chǎng)受到限制。一些政客、企業(yè)家和決策者，尤其是在美國(guó)，越來越把向教學(xué)自動(dòng)化轉(zhuǎn)變看作是減少政府教育經(jīng)費(fèi)的一種途徑以及向更加商業(yè)化企業(yè)“開放市場(chǎng)”的一種方法。

公立教育的另一個(gè)威脅是一些富可敵國(guó)的企業(yè)家的“善舉”，比如蓋茨（Gates）夫婦、休利特（Hewlett）夫婦和扎克伯格（Zuckerberg）夫婦，他們將巨額個(gè)人財(cái)產(chǎn)轉(zhuǎn)入“慈善”基金會(huì)或公司，把這些錢用在他們自己“欽定”的“教育”項(xiàng)目上，而這些項(xiàng)目則會(huì)給他們的生意帶來間接的好處。伊恩·麥古根（McGugan， 2015）在加拿大《環(huán)球郵報(bào)》（Globe and Mail）撰文指出，他估計(jì)“陳·扎克伯格計(jì)劃”（Chan Zuckerberg Initiative）的潛在價(jià)值是450億美元。麥古根說這個(gè)計(jì)劃的目的之一是促進(jìn)學(xué)習(xí)的個(gè)性化。因?yàn)槌鍪蹅€(gè)人數(shù)據(jù)資料是臉譜（Facebook）的財(cái)源之一，有人懷疑扎克伯格夫婦的這個(gè)計(jì)劃是收集學(xué)生數(shù)據(jù)資料的一種較隱蔽途徑，其中很多學(xué)生可能是未來高收入群體。從邏輯上講這種懷疑有一定道理。此外，因?yàn)橛辛恕瓣悺ぴ瞬裼?jì)劃”，他們搖身一變成為一家免稅的“慈善”公司，所以能夠避稅，來自臉譜的收入可以不交稅。這些富人本來應(yīng)該納稅，稅收則可用于支持公立教育。然而，成立了資金雄厚的基金會(huì)不但可以避稅而且使得少數(shù)企業(yè)家能夠影響計(jì)算機(jī)技術(shù)的教育用途。

四、技術(shù)為何無法顛覆教育？

目前，技術(shù)幾乎在顛覆各行各業(yè)，那么為什么不能顛覆教育？教育（尤其是高等教育）需要大筆資金的投入，其中絕大部分來自稅收和學(xué)費(fèi)，但是我們很難把結(jié)果與投入直接聯(lián)系在一起。毫無疑問，我們應(yīng)該探索技術(shù)變革教育的各種途徑，使人們有更多接受教育的機(jī)會(huì)，更能負(fù)擔(dān)得起教育費(fèi)用，更加有效地學(xué)習(xí)在今天和明天的社會(huì)生存所必須掌握的知識(shí)和技能。

我并不是反對(duì)變革，教育的確需要變革，我質(zhì)疑的是今天倡導(dǎo)教育變革的這種方式。從本質(zhì)上講，向自動(dòng)化學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變雖然能夠節(jié)省成本但無益于提高學(xué)習(xí)質(zhì)量，尤其是數(shù)字化時(shí)代所要求的高層次心智技能（intellectual skill）的學(xué)習(xí)質(zhì)量，包括批判性思維、創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、解決問題、深度多媒體交流，特別是高效知識(shí)管理等方面的技能。未來社會(huì)最需要的正是這些高級(jí)技能。它們?cè)诮ㄔO(shè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，因?yàn)榘l(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體是建立在創(chuàng)業(yè)精神、創(chuàng)新能力和增值物品和服務(wù)的基礎(chǔ)之上。

為什么自動(dòng)化學(xué)習(xí)的方法更難以培養(yǎng)21世紀(jì)所要求的知識(shí)和技能呢？要理解這個(gè)問題，我們必須重點(diǎn)了解學(xué)習(xí)自動(dòng)化所使用的工具和采取的方法。

五、學(xué)習(xí)自動(dòng)化的問題

1. 自動(dòng)化學(xué)習(xí)的主張

人工智能和自適應(yīng)學(xué)習(xí)主要得益于暴力算法（brute force）這種具備更強(qiáng)大計(jì)算能力的技術(shù)，因此很多人認(rèn)為人工智能和自適應(yīng)學(xué)習(xí)迎來了一個(gè)新時(shí)代。薩斯坎德夫婦（Susskind & Susskind， 2015）是持這種觀點(diǎn)的典型代表。薩斯坎德夫婦認(rèn)為人工智能之所以在20世紀(jì)80年代一敗涂地，是因?yàn)橛?jì)算機(jī)科學(xué)家試圖模仿人類的思維方式，而當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)處理信息的能力遠(yuǎn)不如今天。今天的計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠以人類以前從未想到的方式分析海量數(shù)據(jù)從而解決過去的難題。

的確，克里斯·安德森（Chris Anderson）在《連線》（Wired）雜志撰文指出大數(shù)據(jù)甚至導(dǎo)致科學(xué)方法都被淘汰了：

“海量的數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)學(xué)取代了所有其他可能派得上用場(chǎng)的工具——這就是今天的世界。任何一種人類行為的理論——從語言學(xué)到社會(huì)學(xué)——都過時(shí)了。把分類學(xué)、本體論和心理學(xué)也都忘了吧！誰知道為什么人們做某件事？關(guān)鍵是他們做了，而我們能夠以前所未有的精確度跟蹤和分析他們所做的事情。只要有足夠的數(shù)據(jù)，數(shù)字便能說明一切?！?/p>

“然而，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要目標(biāo)不是在宣傳它的能耐，它沖擊的是科學(xué)?？茖W(xué)方法是以可檢驗(yàn)的假設(shè)為基礎(chǔ)的。在科學(xué)家的腦海里這些模型在很大程度上是一個(gè)個(gè)的系統(tǒng)。這些模型要經(jīng)過檢驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)?zāi)茏C實(shí)或推翻這些涉及世界如何運(yùn)作的理論模型。這就是已經(jīng)沿用了幾百年的科學(xué)方法。”

“然而，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這種科學(xué)方法——提出假設(shè)、建模、驗(yàn)證——正變得越來越不合時(shí)宜?！保ˋnderson，2008）

2. 人類學(xué)習(xí)的行為主義方法

在教與學(xué)過程中計(jì)算機(jī)能夠取代教師這種論調(diào)值得質(zhì)疑。通過因特網(wǎng)發(fā)布教學(xué)視頻的信息傳輸和管理、計(jì)算機(jī)評(píng)分作業(yè)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)分析技術(shù)和人工智能體現(xiàn)的是客觀主義哲學(xué)觀，建立在客觀主義基礎(chǔ)上的計(jì)算機(jī)用途面臨的最大挑戰(zhàn)是其學(xué)習(xí)模式的實(shí)際應(yīng)用受到很大限制。行為主義有助于機(jī)械記憶和低層次的理解，但是在深層學(xué)習(xí)、批判性思維和培養(yǎng)數(shù)字化時(shí)代不可或缺的其他技能方面卻無能為力。因此，我們必須采用更能體現(xiàn)建構(gòu)主義理論的方法，鼓勵(lì)批判性思維、獨(dú)創(chuàng)能力和創(chuàng)新能力，而計(jì)算機(jī)智能在這些領(lǐng)域所能發(fā)揮的作用極其有限。

3. 人類與計(jì)算機(jī)有著不同的操作系統(tǒng)

學(xué)習(xí)自動(dòng)化的另一個(gè)弊端是忽視了計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)與人類的操作系統(tǒng)不同這一點(diǎn)。計(jì)算機(jī)是機(jī)械性的，從本質(zhì)上講是二進(jìn)制操作系統(tǒng)。人類是生物性的，其操作系統(tǒng)遠(yuǎn)比計(jì)算機(jī)復(fù)雜，能夠創(chuàng)造語言和理解語言，有直覺和推理思考能力。情感和記憶驅(qū)動(dòng)人類行為，包括學(xué)習(xí)。再者，人類是社會(huì)性動(dòng)物，學(xué)習(xí)在很大程度上依賴于與他人的社會(huì)接觸。從本質(zhì)上講，人類的學(xué)習(xí)方式不同于機(jī)器自動(dòng)化的操作方式。

令人遺憾的是，計(jì)算機(jī)科學(xué)家經(jīng)常忽視或不了解有關(guān)人類學(xué)習(xí)的研究成果。尤其必須指出的是，他們不知道學(xué)習(xí)在很大程度上講是一個(gè)發(fā)展過程，學(xué)習(xí)通過建構(gòu)實(shí)現(xiàn)。因此，他們采用的建立在行為主義和客觀主義認(rèn)識(shí)論基礎(chǔ)上的教學(xué)方法是一種過時(shí)且不太合適的教學(xué)方法。如果我們希望學(xué)生能夠掌握數(shù)字化時(shí)代必不可少的知識(shí)和技能，那么我們必須采用更加體現(xiàn)建構(gòu)主義理論的學(xué)習(xí)方法。

4. 生物學(xué)與工程學(xué)之爭(zhēng)

學(xué)習(xí)自動(dòng)化的支持者還犯了另外一個(gè)錯(cuò)誤，即高估或誤解人工智能和學(xué)習(xí)分析技術(shù)對(duì)教育的作用。這些工具代表著一種高度客觀主義的教學(xué)方法，換言之，我們可以預(yù)先對(duì)相關(guān)程序進(jìn)行分析和系統(tǒng)化。然而，雖然總的說來我們對(duì)學(xué)習(xí)有了很多了解，但是我們對(duì)于生物學(xué)層面?zhèn)€體如何思維和決策知之甚少。同時(shí)，雖然腦科學(xué)的研究有望揭開一些秘密，但是大多數(shù)腦科學(xué)家認(rèn)為，盡管我們開始對(duì)大腦活動(dòng)與具體行為的關(guān)系有所了解，我們目前仍然無法解釋這些機(jī)制如何影響學(xué)習(xí)或如何影響某一個(gè)人的學(xué)習(xí)；前方的路還很漫長(zhǎng)。神經(jīng)元放電（firing of neurons）與計(jì)算機(jī)“智能”之間同構(gòu)（isomorphic）的匹配涉及諸多因素，比如情感、記憶、感知、交流和神經(jīng)活動(dòng)。這意味著很難做到對(duì)人類學(xué)習(xí)和人類行為的很多方面進(jìn)行“映射”和“標(biāo)準(zhǔn)化”，尤其是涉及高級(jí)思維的那些方面，如果不是不可能做到的話。

學(xué)習(xí)自動(dòng)化的危險(xiǎn)在于我們迫使學(xué)習(xí)者以最適合機(jī)器操作的方式學(xué)習(xí)，因而導(dǎo)致他們無法發(fā)展更高層次的思維能力，這些思維能力正是人與機(jī)器的區(qū)別。例如，人比機(jī)器更善于處理反復(fù)無常、不確定、復(fù)雜和模棱兩可的情況，而這些情況是現(xiàn)今社會(huì)的常態(tài)。人更善于憑直覺思考問題，比如，憑直覺對(duì)那些發(fā)生的可能性或風(fēng)險(xiǎn)仍然未知或不容易估算的事情進(jìn)行判斷。

5. 算法是誰編寫的？

人工智能和自適應(yīng)學(xué)習(xí)都離不開能預(yù)測(cè)或指引人類行為的算法，但終端用戶并不明白這些算法。比如，用于發(fā)現(xiàn)有學(xué)習(xí)困難的“高危人群”的學(xué)習(xí)分析技術(shù)是建立在過去學(xué)生的各種在線行為的相關(guān)性這個(gè)基礎(chǔ)上的。然而，對(duì)于學(xué)生而言，難道應(yīng)該由某一個(gè)軟件程序來決定他/她是否適合高等教育的學(xué)習(xí)或某一門課程的學(xué)習(xí)嗎？如果這樣，學(xué)生難道不應(yīng)該知道這個(gè)決定的依據(jù)是什么嗎？難道他/她不能質(zhì)疑這個(gè)算法或至少質(zhì)疑這個(gè)算法的設(shè)計(jì)原則嗎？是誰負(fù)責(zé)這些算法的編寫？是計(jì)算機(jī)科學(xué)家根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行編寫，還是由關(guān)注教育機(jī)會(huì)平等的教育工作者負(fù)責(zé)編寫？學(xué)習(xí)的自動(dòng)化程度越高，造成意想不到的后果的危險(xiǎn)越大，因此，更加需要教育工作者而不是計(jì)算機(jī)科學(xué)家控制這方面的決策。

六、未來的發(fā)展方向

過去在設(shè)計(jì)和開展在線學(xué)習(xí)時(shí)，我把計(jì)算機(jī)科學(xué)家當(dāng)成是同事和朋友，現(xiàn)在我越來越把他們看作是敵人，至少其中一部分人如此。這在很大程度上跟硅谷式的傲慢自大有關(guān)，硅谷鼓勵(lì)計(jì)算機(jī)科學(xué)家們要相信自己無須了解需要解決的問題便能把問題解決了。建立在預(yù)先錄制教學(xué)視頻基礎(chǔ)上的大規(guī)模公開在線課程便是一個(gè)典型例子，這些課程主要是由幾位斯坦福大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家制作的（不幸的是，很多大學(xué)教師盲目模仿這種做法，雖然作為教師他們應(yīng)該比計(jì)算機(jī)科學(xué)家更懂得應(yīng)該如何教學(xué)）。

我們應(yīng)該如何培養(yǎng)學(xué)習(xí)者掌握今天社會(huì)必不可少的知識(shí)和技能？這個(gè)問題應(yīng)該是我們的出發(fā)點(diǎn)。我曾經(jīng)主張我們必須培養(yǎng)大批掌握高級(jí)心智技能和實(shí)用技能的人才（Bates， 2015），這些技能與知識(shí)的建構(gòu)密不可分，能使學(xué)習(xí)者發(fā)現(xiàn)知識(shí)、分析知識(shí)、評(píng)價(jià)知識(shí)和恰當(dāng)?shù)貞?yīng)用知識(shí)。

要達(dá)成這樣的學(xué)習(xí)目標(biāo)，我們就必須采用建構(gòu)主義學(xué)習(xí)方法。學(xué)習(xí)的發(fā)生取決于知識(shí)專家和學(xué)習(xí)者之間高質(zhì)量的互動(dòng)，因此自動(dòng)化學(xué)習(xí)不合適。達(dá)成這個(gè)目標(biāo)的途徑多種多樣，技術(shù)能夠發(fā)揮重要作用，包括使知識(shí)能方便獲得、提供體驗(yàn)式學(xué)習(xí)環(huán)境下的實(shí)踐機(jī)會(huì)、搭建連接學(xué)者和學(xué)生兩類群體的橋梁、實(shí)現(xiàn)海量學(xué)習(xí)資源的開放獲取，最重要的是使學(xué)生能夠借助技術(shù)工具恰到好處地獲取知識(shí)、管理自己的知識(shí)和展示自己的知識(shí)。

然而，上述活動(dòng)和方法雖然能夠取得更好的學(xué)習(xí)效果，或許也能取得一些小規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，但卻難以通過自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)大規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益。自動(dòng)化有助于培養(yǎng)某些基礎(chǔ)性的東西，比如初級(jí)理解能力或語言學(xué)習(xí)。但是，從本質(zhì)上講，培養(yǎng)今天社會(huì)所必須掌握的知識(shí)和技能絕對(duì)離不開學(xué)科專家、教師或引路人。當(dāng)然，教師的角色必將經(jīng)歷很大的變革，師資培訓(xùn)和專業(yè)發(fā)展必將是成功的關(guān)鍵，我們也必將運(yùn)用技術(shù)手段使學(xué)生能夠?qū)ψ约旱膶W(xué)習(xí)負(fù)起更大責(zé)任。但是，以為自動(dòng)化是解決21世紀(jì)學(xué)習(xí)問題的靈丹妙藥卻是一種危險(xiǎn)的幻想。

七、捍衛(wèi)未來

如何防止在線學(xué)習(xí)朝著自動(dòng)化的方向發(fā)展？

第一，教育工作者，尤其是大學(xué)校長(zhǎng)和身居高位、負(fù)責(zé)教育事務(wù)的政府官員必須大聲疾呼警惕學(xué)習(xí)自動(dòng)化的弊端和建立在自動(dòng)化基礎(chǔ)上的目的在于取得更大成本效益的技術(shù)方案的弊端。我不是反對(duì)技術(shù)的教育用途，而是主張明智使用技術(shù)以便能夠培養(yǎng)21世紀(jì)所需要的人才。

第二，計(jì)算機(jī)科學(xué)家必須更加尊重教育工作者，少一些傲慢。換言之，計(jì)算機(jī)科學(xué)家要與教育工作者相互協(xié)作，相互尊重。

第三，我們（教師和教育技術(shù)專家）必須把有效教與學(xué)的研究成果應(yīng)用到我們自己的工作之中并且更好地傳播給非教育界人士。

第四，教育工作者應(yīng)該拿出有吸引力的技術(shù)方案來代替自動(dòng)化路徑，新的教學(xué)法應(yīng)該把重點(diǎn)放在數(shù)字化時(shí)代所需要的那些知識(shí)和技能的培養(yǎng)上，包括：① 借助虛擬現(xiàn)實(shí)開展體驗(yàn)式學(xué)習(xí)（比如加拿大皇家學(xué)院[Loyalist College]采用這種方法培訓(xùn)邊境移民官員）；② 為學(xué)習(xí)者提供聯(lián)系在職專業(yè)人士的在線網(wǎng)絡(luò)， 共同解決現(xiàn)實(shí)世界問題（比如麥克馬斯特大學(xué)[McMaster University]為在校生開設(shè)的綜合理科專業(yè)采用的是在線和混合教學(xué)模式）；③ 開發(fā)基于聯(lián)通主義的大規(guī)模公開在線課程，以此建設(shè)強(qiáng)大的實(shí)踐社區(qū)，解決全球問題；④ 允許學(xué)生使用社交媒體開展研究并以多媒體電子檔案袋的形式展示自己掌握的知識(shí)（比如英屬哥倫比亞大學(xué)[University of British Columbia] ETEC 522這門課程）；⑤ 設(shè)計(jì)開放式、由學(xué)生發(fā)起的高質(zhì)量模擬和游戲活動(dòng)，但設(shè)計(jì)和監(jiān)控這些活動(dòng)的是學(xué)科領(lǐng)域?qū)＜摇?/p>

第五，政府對(duì)教與學(xué)研究的投入不能少于對(duì)業(yè)界創(chuàng)新的投入。如果我們沒有適合數(shù)字化時(shí)代的更好、更經(jīng)得起檢驗(yàn)的學(xué)習(xí)理論，那么那些自以為手上有最好的“萬金油”的江湖騙子或機(jī)會(huì)主義者就會(huì)乘虛而入。更重要的是，如果我們能傳播并恰到好處地運(yùn)用更好的學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)領(lǐng)域更好的研究成果，我們便能取得與時(shí)代相適應(yīng)的學(xué)習(xí)結(jié)果，而且是更具成本效益，培養(yǎng)更具競(jìng)爭(zhēng)力的勞動(dòng)力，促進(jìn)社會(huì)公平。

第六，我們必須使政治家們明白通過學(xué)習(xí)自動(dòng)化推動(dòng)教育商業(yè)化是非常危險(xiǎn)之舉；我們必須為建設(shè)更加平等的社會(huì)而斗爭(zhēng)，技術(shù)應(yīng)用所帶來的財(cái)政回報(bào)應(yīng)該更加平等地分享。

第七，我們要成為“教育朋克”（Edupunk）①（Lamb & Groom， 2010），奪回萬維網(wǎng)，在教育領(lǐng)域使用開源、低成本、便于使用的工具，使其遠(yuǎn)離強(qiáng)大的商業(yè)利益。當(dāng)然，這些工具必須能夠保護(hù)我們的隱私，學(xué)生和教師也能夠控制這些工具的使用。

計(jì)算機(jī)化學(xué)習(xí)正在快速發(fā)展，涉及面也在迅速擴(kuò)大。但是，我們必須對(duì)其嚴(yán)加控制并謹(jǐn)慎用于教育用途。人的需要優(yōu)先于商業(yè)公司的需要，不能削足適履通過操縱人的需要來適應(yīng)機(jī)器的局限——這點(diǎn)我們必須謹(jǐn)記心頭。技術(shù)必須服務(wù)于人，而不是相反。與其他任何人類活動(dòng)領(lǐng)域相比，教育領(lǐng)域更應(yīng)該遵循上述原則。這是因?yàn)榻逃P(guān)乎我們的未來、關(guān)乎我們的子孫后代！

[參考文獻(xiàn)]

[1] Anderson， C. （2008）. The end of theory： the data deluge makes the scientific method obsolete.Wired Magazine， June 23 （Retrieved from http：//www.wired.com/2008/06/pb-theory/）.

[2] Bates， A. （1986）. Computer-assisted learning or communications： which way for IT in distance education？ Journal of Distance Education， （1）1 （Retrieved from Computer assisted learning or communications： which way for information technology in distance education？）.

[3] Bates， A. （2015）.Teaching in a Digital Age. Victoria BC： BCcampus.Teaching in a Digital Age.

[4] Harasim， L. （2012）. Learning Theory and Online Technologies. New York/London： Routledge.

[5] Lamb， B. & Groom， J. （2010）.Never Mind the Edupunks； or， The Great Web 2.0 Swindle EDUCAUSE Review， August 5 （Retrieved fromhttp：//er.educause.edu/articles/2010/8/never-mind-the-edupunks-or-the-great-web-20-swindle）.

[6] Mason， R. & Kaye， A. （Eds）.（1989）. Mindweave： communication， computers and distance education. Oxford： Pergamon.

[7] McGugan， I. （2015）.Why a $45-billion donation from Mark Zuckerberg isnt such a bundle of joy. Globe and Mail， December 2 （Retrieved from http：//www.theglobeandmail.com/report-on-business/rob-commentary/executive-insight/why-a-45-billion-donation- from-mark-zuckerberg-isnt-such-a-bundle-of-joy/article27571942/ ）.

[8] Noble， D. （1998）. Digital diploma mills： the automation of higher education. First Monday， 3（1） （Retrieved fromhttp：//firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/569/490）.

[9] Papert， S. （1980）. Mindstorms： Children， Computers and Powerful Ideas. New York： Basic Books.

[10] Piaget， J. （1957）. Construction of reality in the child. London： Routledge & Kegan Paul.

[11] Skinner， B. （1968）. The Technology of Teaching. New York： Appleton-Century-Crofts.

[12] Susskind， R. & Susskind， D. （2015）. The Future of the Professions： How Technology will Change the Work of Human Experts. Oxford UK： Oxford University Press.

[13] Watters， A. （2015）. The Business of Ed Tech. Hack Edu， undated （Retrieved fromhttp：//2015trends.hackeducation.com/business.html）.

[14] Winters， M. （2015）. Christmas bonus： US EdTech Sets Record with $1.85 billion raised in 2015.edSurge， December 21 （Retrieved fromhttps：//www.edsurge.com/news/2015-12-21-christmas-bonus- us-edtech-sets-record-with-1-85-billion-raised-in-2015）.

責(zé)任編輯 郝 丹