与大数据同行：听舍恩伯格讲学习和教育的未来（讲座实录）

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• 我认为未来的学校不会完全转移到线上，未来的学校仍旧会有物理性的存在，但学校的功能将发生重大改变。

  
  

• 大数据将重塑学习的三个主要特征，我将之称为“反馈、个性化和概率预测”。

  
  

• 翻转课堂需要老师们的教学技能发生改变。以前照本宣科的传授、宣讲知识的技能，要让位于组织学生讨论的技能；要让位于从数据中获取学生学习信息的技能；要让位于根据数据对学生进行个别引导的技能。




　　按：《大数据时代》的作者、被誉为“大数据时代的预言家”的维克托·迈尔·舍恩伯格昨天做客华东师范大学。带着他的新书《Learning with BIG DATA: The Future of Education》开讲教育教学的未来。此书中文版定名《与大数据同行——学习和教育的未来》，即将由我社出版。




以下为讲座现场的整理文字。

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主题：与大数据同行：学习和教育的未来


时间：11月20日14：00

地点：华东师范大学逸夫楼







　　大家下午好。我非常高兴来到这里，和大家在一起。学习的未来、教育的未来都与我现在所作的工作相关。和学习者坐在一起，我们就可以探讨改变学习的方式，可以思考如何提高教学的质量，这不仅仅对那些优秀的人来说的，而是对所有人。每一个人都配得上达到他们的潜力。所以我和你们在一起，我也想向你们学习，学习你们怎么样学习的，怎样获得知识和洞见。因为我在学习你们的时候，我也可以帮助你们学得更好。这就是最根本的观点——也就是利用大数据来学习，我在接下来的几十分钟要做的就是讲一讲利用大数据来学习。




　　我给大家讲一个故事。几年前我访问不丹这么一个美丽的国家，它在中国和印度的边界线上。不丹的唐卡描画非常著名，像这样一幅东西叫唐卡。我访问了一所学校，这个学校是教授唐卡绘画的。我到了那里目瞪口呆，因为学生非常专著地描绘唐卡，完全和他们老师所做的一样，和上一代的老师做的也一样，几千年过去了，他们描画的唐卡是完全一样的。




　　教育对他们来讲就是学习如何模仿过去。最好的学生就是不偏离的学生，和其他人所做的一模一样，那样才是最好的学生，我看到这些东西真是非常惊叹。对他们巨大的精确感到吃惊，因为他们强调的只是模仿，而不是自己的思想，不是创造，不是原创，不是创新。




　　比较一下这个人，他叫吴恩达，吴恩达是斯坦福大学的教授，他是一个计算机科学家，专长的领域是人工智能。吴恩达是一个聪明人，他开了家公司，这个公司表面上和人工智能没有关系，但是事实上它是一个在线学习的平台，大家可以在上面选择课程，学习人工智能。他第一次做在线学习的时候大概有10万人参与了选课。100个课时后大概有13000人竟然学完了它，这些人来自世界各地。比吴恩达在他整个一生大学教的人都多，他通过一个在线课程教完了。他创建了在线学习体系的平台之后，用这种平台理念改变了整个世界。这个理念是它可以提供在线材料给全世界的人。这只是冰山一角，现在人们对于这些在线课程已经阐述了很多，也叫MOOC——就是大规模在线课程的简称。人们都认为MOOC课程主要关于获取，但是我想这是完全错误的。我认为MOOC主要是关于数据。我们怎么样获得知识？我们怎样获得洞见？通过理解并考察这些数据，我们可以更好理解我们怎样学习，从而提高学习，最根本的好处就是它将改变我们如何学习。




　　现在让我们想想，人们到底怎么学习的？200多年以来，学习一直是学校体系的一部分。在那以前几乎没有什么大学或者学校，上学教育基本是以个人形态存在的，一个富家子弟可以获得一个导师，这样的教育只有少数人才能获得。而现在的教育是面向普通大众的，这是一个很大的进步，但还不够。为什么呢？因为我们每一个人都有自己独特的个性和个性化的学习需求。我们目前的这个系统没有办法支持这一点。那我们如何才可以改变这个系统？就是要通过对数据的利用。




　　我想向大家介绍一个人，他是路易斯·冯·安，也是一位很著名的计算机学教授。他首创了一项通过网站和智能手机帮助人们学习外语的应用，叫做Duolingo，如果大家还没有下载那一定要下载，因为是免费的。可以学习国外的语言，非常有意思，使用起来也很轻松。现在有成千上百万的人在使用它来学习语言。无论他们每天花几分钟，还是几小时，Duolingo可以通过跟踪应用程序来收集大家学习语言的数据，通过学生在应用程序上如何回答问题，他可以和他的团队获得这些数据分析他们学习的方式。他说其实对于到底如何学习外语我们知道的还不多，但是可以通过对数据的分析来了解学生犯了什么样的错误，怎样能够帮助他们更好地学习。




　　目前大家是通过考试来获得关于学习的反馈。考试之后你有一个得分，我觉得分数能帮你的忙很有限，也不能帮助你好好改善学习。因为它没有办法分析学习的过程，只能让你看到学习的结果。可能你学习的方式本来就是错的，或者你用的教科书是不对的，或者你的教学方式有问题，但是你都不知道。目前我们并没有去收集正确的数据来提供更好的反馈，即使我们在收集，量可能没有达到这个规模。




　　通常而言，我们只收集容易收集的数据，而不是能够帮助我们知道如何改善学习方法的数据。但是现在这一切都在改变。大家都知道Kindle电子书，亚马逊这个产品的精髓就是可以收集很多数据，它能够知道你在阅读每一页花费了几分钟，为什么你在读某一个章节停下来，你所有的行为会在这个电子书上面记录下来，甚至你可能因为这本书很乏味不愿意读下去了它也会记录。有了这些数据之后它可以研究这本书当中可能存在改进的机会。《大数据时代》出版以后，我们也把它放到Kindle商店，世界各地有成千上万的人读这个书。这本书标下划线最多的是什么，我要跟大家分享一个秘密，划线最多的十句话我一句都没有猜中！换句话说我的读者他们读这本书和我看的角度是不一样的，这些数据让我知道读者关注的是什么，这对我写下一本书很有帮助。

　　刚刚说到的吴恩达先生，他就很好运用了反馈的机制，他发现在大家做考题的时候，如果有一个知识点学生学得不好，他们会回过头来看前面一课当中自己要补充的知识。换句话说，如果学生没有百分之百弄懂，他们可以利用这种反馈机制来改善。这样同时改善了吴先生的教学、教科书和教学材料。如果你对某一本书有意见你可以写信给作者，但是你觉得作者可能为了你改变这本数吗？不大可能吧。因为作者可能认为只是某一个读者觉得对这本书有意见，但是不具有代表性。但是大数据的精髓就是在于收集到足够多的信息，覆盖很大的面。通过这种收集和反馈，我们终于能够用一个正确的方式来写好我们的教科书了，但这仍然只是冰山一角，只有在我们理解个性化需求的时候才会发生。




　　刚刚我说到目前的教学体系其实是为大众生产的，就像亨利·福特先生最早的时候，生产了流水线是一样的。每个人不管贫穷还是富裕都可以获得教育的机会。但任何国家都有教学系统方面的问题，比如在中国，现在在校读书的学生大概有2亿多，却没有一套可以涉及个人的教学方式。除非你有电子化的工具。如果我们必须要通过改变教育，从大量生产的方式中设计出一套适合个人的方式，我们可以做什么？请大家想想。比如美国纽约有一个专门为数学系学生设计的项目。在这个课堂里，每个学生都有一张自己的课程单，是根据他们的需求以及要学的内容来设计的，当然也考虑到他们的潜能。这就是纽约现在在实行的个性化的课程。




　　我们用智能的方法做这些的根本目的，是促进和提高教育和学习成功的机会。其中最核心的理念是在我们使用数据的时候把最佳元素从那些学习材料和学习过程中提取出来，并用一种特别个性化的方法组合起来。对你来说是个性化的，对于一个班级也是个性化的。为什么要这样呢？每一个班级是不一样的，每一个学生也是不一样的。我作为一个老师必须学习怎样把你们教得更好。我在哈佛大学可以这么做，在牛津大学也可以这么做，因为学生人数少。教15个人时候，我可以给每一门课程写一个报告，但这种学习的方法并不能扩大，不能同时用于200个学生，但是运用科技就可以。所以个性化是仅次于反馈的第二大要点。




　　再一个了解世界主要是通过概率性的预测。我们必须意识到世界充满了概率，充满了不确定的机会而不是确定性。确定性在我们的世界不存在，我们只能说这是90%的可能性，或者是30%的可能性，我们永远不能说这个是100%确定的，我们很少这么说，因为生活的确没有多少确定性，但是教育充满了确定性，我想在教育很多情况下教的确实是确定性，但是现实中没有这么多。如果你告诉一个家长，如果改变你家孩子的教材，他有30%的可能性会提高分数，但也有5%的可能性他会不及格，你该怎么做？你怎么比较风险来决策？这个比较困难。因为我们作为个人没有多少有关于教育概率的预测。但是未来所有的一切都将和概率预测有关。




　　通过数据的分析我们获得相关性，但很少获得因果关系。就是说我们看到发生什么，我们看到了表面的联系性，但是我们不能确切知道这种联系为什么存在，对我们来讲这都是非常困难的，我经常开一个玩笑，冬天的时候我回老家，86岁的老妈说我要感冒了我要戴帽子——这看似是因果关系，而实际情况是你的鼻子里面获得细菌才会感冒。我妈妈说不是这样的，这些都是新知识——对我们来讲放弃因果关系是很困难。我们应该理解正在发生什么事情，而不是冒失地获得貌似的理解，所以反馈个性化以及概率可能性会形成我们用大数据学习的基础。




　　反馈将会促进我们改变材料的可能性。基于学生真实的反馈，个性的信息将会让我们重设学习的材料和环境来获得你的需求。现在在全世界几乎所有的地方我们都能看到用大数据搭建的新的学习平台。萨尔曼·可汗创建的可汗学院是个很好的例子。这个学院有分布在200多个国家的5000万学生，平台上有5000多个视频课程。但你们不知道的是，这个学院从一开始就理解了数据的力量，他们获取所有能够被获取的数据，包括你选了哪些课，你多久看一次课程视频等等。他把所有这样的数据收集起来，然后用来反馈，用来实现个性化。可汗学院的平台拥有超过10亿道已经完成的习题，于是它改变了很多学校、乡村、社区。比如在加利福尼亚的一个低收入家庭社区，可汗学院帮助这个社区里的孩子学习数学。有一个七年级的女孩子，她搞不定数学，你在数据里面可以看到她反复的学习了那些课。然后她突然学了别的课，之后竟突然开窍了，她的反应越来越快，在夏季学期结束的时候她成了最好的学生之一。





　　你们也可以获得这样的成绩。如果内容个性化，适合你的偏好和需求，这种平台学习意味着翻转课堂。翻转课堂就是说现在的课堂配制错了——我们去学校获得知识，然后我们离开学校彼此聊天看是不是理解了——这样的方向错了。翻转课堂是你在课外读材料准备内容，你进入课堂的时候脑子里充满了问题，想讨论问问题关于怎么样理解，怎么样解释一些东西。所以你不是用在学校里的时间读书或者听教授读书，而是彼此互动。因为学习是系统行为，翻转课堂就是重设学校。我们观看视频和全世界最好的教授进行交流，比如吴恩达，我们选择哈佛和牛津的教授来观看这些东西，然后在你自己的学校里和你的老师进行探讨，推动你已经学过的知识的边界，这就是所谓的翻转课堂。




　　所以问题来了，未来的学习是什么样的？将来还会有我们现在这样的学校吗？会成为私立的公司吗？谁会赢这个问题没有答案，不过我知道这场竞争的赢家将会是那些驾驭了大数据的人，并拿着这些数据来改变我们每一个人的学习。




　　今天我讲这个主题，肯定还要谈一谈大数据给我们带来的挑战。因为大数据一方面有很多好处，但这些数据也可能被滥用，用在不恰当的地方。我一直主张用大数据来改善学习，但如果它只被用来记录学习过程中的错误行为呢？这样的话你在学习过程中犯的错误也会通过大数据的系统永久地被记录，那就太糟糕了。学习本身就是一个不断尝试和实验的过程，你总会在哪里磕磕碰碰，我们必须要确保你犯的这些错误不会在接下来的一生当中跟着你走。如果大数据把你锁定在过去的错误当中，这不是我们希望看到的。




　　另外一方面，当我们利用大数据这个工具的时候，有一些很聪明的人说，这个不是帮我们改善学习。大数据在找到那些真正聪颖的学生的同时，却把不太聪明的学生淘汰掉了，他们认为不应该把学习成绩不好的人收进哈佛这样的好学校，但是我觉得，教好的学生是一个很简单的事情，相对来说是容易的，对每一个老师来说更具挑战的是教参差不齐的学生，帮助那样的学生挖掘他们的潜能，去帮助并不是很有动力的学生，激发他们学习的动力，这才是有挑战性的事。




　　我们已经开始了一个新的大时代，这个时代出现了一个问题就是我们如果学习，如果解决得好，这个成果是无限的，今天在座的各位有能力真正促成这样的改革。我想，说到底最根本的就是我们希望能够用一个最好的教学方式让所有的人都能够有一个更好的学习经验，当然这就要利用大数据，但就是像我刚才说的这不是100%肯定的事情，但是有一点是肯定的，那就是万事不断在改变，这就是一个不变的道理，谢谢各位。

（文章来源华东师范大学）



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标签：人工智能