智慧学习方式 从“学以致用”到“用以致学”
来源:腾讯 发表于2019-06-21 18:06:43 编辑:莫小烟
摘要: 原标题:智慧学习方式,从学以致用到用以致学 随着人工智能时代的到来,仅靠死记硬背就可以掌握的知识或技能逐渐失去价值,因为人工智能在这些方面

  原标题:智慧学习方式,从“学以致用”到“用以致学”

  随着人工智能时代的到来,仅靠死记硬背就可以掌握的知识或技能逐渐失去价值,因为人工智能在这些方面比人做的更好。

  我们要转变教育观念,从“学以致用”走向“用以致学”,更加重视学生的个性体验,鼓励他们在解决问题中学会解决问题,在做事中学会做事,成为能适应未来挑战的人才。

  深度学习

  在人工智能的语境下,深度学习是一种新的算法,它通过模拟人类神经网络,构建具有多隐含层的机器学习模型和海量的训练数据,让机器自动学习有用的特征,从而提升预测的准确性。

  在语音识别、图像理解、自然语言处理等领域,采用深度学习算法之后,其准确性都得到了极大的提升。正是这种算法模型的突破,让机器拥有了类似人类的智慧,引发了新一代人工智能的崛起。

  巧合的是,深度学习既是决定人工智能兴衰的关键所在,也是决定未来教育成败的关键所在。人类要想从人工智能时代的职场中胜出,就必须从强调记忆和练习的传统学习中脱离出来。

  一是,还原知识的丰富情境,知识从哪里来,深度学习的起点就应该从哪里开始;

  二是,面向实践的学习活动,鼓励学生用所学知识解决实际问题,以任务驱动的方式组织学习,提供接近专家及其工作过程的机会;

  三是,用不同视角透视学习,提供社会化软件及其它认知工具来支持学习,允许共同体成员拥有不同的角色和身份,鼓励提出不同观点,让学生在对话和互动中建构知识;

  四是,提供成果展示及表达的机会,促使思维清晰化,引导学生,进行反思,实现对知识的深度理解;

  五是,建立更加立体的评价,把关注点从教师的教转向学生的学,强调学生的参与度、积极性以及突破原有框架的创造力,利用学习分析、课堂观察等技术手段,为不同的学生制定不同的标准,让每一位学生都有出彩的机会。

  跨学科学习

  人类的智慧来源于知识观的完整,它不是零敲碎打的,而是与整体特征密切相关的。

  现行的分科教学有利于系统知识的习得,但不利于完整知识体系的形成和综合思维能力的培养。

  跨学科学习倡导根据生活中的问题设置主题,将不同学科围绕同一个主题联系起来,构建相互衔接贯通的课程体系。

  一是,学科知识整合取向,分析各学科的知识结构,找到不同知识点之间的连接点与整合点,将分散的课程知识按跨学科的问题逻辑结构化;

  二是,生活经验整合取向,从儿童适应社会的角度选择典型项目进行结构化设计,让学习者在体验和完成项目的过程中,习得蕴含其中的多学科知识与技能;

  三是,学习者中心整合取向,这种模式不是由教师预设问题,而是由学习者个体或小组提出任务,任务内容需要学习并运用跨学科知识。

  值得说明的是,跨学科学习需要坚实的学科基础,没有学科就没有跨学科,两者是相辅相成的,要处理好分科教学和跨学科学习的关系,从更广阔的视野认识学习的本质。

  无边界学习

  陶行知先生指出,如果学校生活与社会生活联系不紧密, 学生的学习不是从自己的直接经验里长出来的,那就是一种呆板的、低效的教育。

  学校应该是一个开放的组织系统,要建立与真实世界的联系。

  美国的密涅瓦大学就是“一所没有校园的大学”,四年本科学习分布在全球七大城市,包括旧金山、香港、伦敦等,通过与当地的高校、研究所、高新技术企业建立合作,学生可以使用一流的图书馆、实验室等进行学习,利用一切可利用的社会资源开放办学,实现了教育的结构性创新。

  无边界学习是未来教育发展的重要趋势,它包括:

  一是,把知识学习和现实生活连接起来,学生的学习场所不再固定,随着课程的不同,既可以在教室,也可以在社区、科技馆和企业,甚至可以去不同城市游学,任何可以实现高质量学习的地方都是“学校”;

  二是,建立实践共同体,加强学校与产业行业之间的合作,共建创新创业实践基地,引导他们运用知识去解决现实问题,从而获得真正的本领;

  三是,技术增强的泛在学习,利用混合现实技术,让学生有机会观察微观世界、感知抽象概念,使学习变成一种丰富情境下的亲身体验。

  钥匙三:智慧教育管理,从“科层机构”到“弹性组织”

  当前的教育管理大多采用科层制,各职能部门分工明确,职权关系等级分明,按照标准化流程开展工作。

  这种模式有利于提高效率,为现代学校运行提供了有力的组织保障,但在人工智能时代却暴露出缺陷:在严格的条条框框下,学校被程序化、行政化,很容易就会陷入具体细节之中,对新变化缺乏适应能力。

  原本充满智慧的教育,变成了按部就班的机械操作,学校和教师逐渐失去自主性和创造性。

投稿邮箱:qingjuedu@163.com
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