地平线报告2017年高等教育版前瞻 参考论文
编者按：新媒体联盟在2017年伊始就发布了高等教育地平线报告预览版，本刊第一时间译介以嗜读者。今年的报告内容既有去年的延续，也发布了更多新内容，特别在六大技术预测部分，变化较大，带来更多新意。
加速高等教育技术采用的关键趋势
1.长期趋势：将在五年及以后驱动高等教育对技术的采用
（1）推进创新文化
很多思想领袖一直认为大学在国家经济增长中能够发挥重要作用。为了培育创新和适应经济需要，学校必须保持灵活的组织结构来激发创造力和创业思维。学校的领导力和课程设置能从敏捷创业模式中受益，也成为众多有识之士的共识。基于这些模型，教育工作者们正努力开发新的方法和方案，以期刺激自上而下的变革，并能在更广泛的机构设置中实施。在商业领域，精益创业运动使用技术作为催化剂在更大范围内且以更具成本效益的方式来提升创新文化，这也提供了引人注目的模式供高等教育领导者借鉴。
（2）更深层次的学习方法
高等教育越来越重视深层次学习方式。威廉和弗洛拉·休利特基金会（William and Flora Hewlett Foundation）把它定义为内容掌握的同时培养学生批判性思维、解决问题的能力以及协作和自主学习能力。为了保持学习的动机，学生需要了解现实世界以及新的知识和技能给他们带来的影响。基于项目的学习，挑战性学习和探究性学习以及其他类似方式的学习能给学生在课堂内外带来更加积极的学习体验。随着技术在学习中所扮演的角色日趋具体化，教育者们能够很方便地利用这些工具联系并平衡课程和现实生活应用程序之间的关系。这些方法显然更以学习者为中心，让学习者自主学习，甚至可以集思广益解决全球性的问题，并在自己的社区进行实践。
2.中期趋势：将在三到五年内驱动高等教育对技术的采用
（1）对量化学习的日趋关注
人们越来越多地聚焦到量化学习，一种新的评价方式，即教育者使用多种方式或工具对学生学习前的情况、学习过程和学习需求进行评估、量化以及记录。由于社会和经济因素重新定义了当今社会所需求人才的能力，教育机构必须重新思考如何定义、量化以及论证学科、技能和职业能力素质。数据挖掘软件的普及和在线学习、移动学习以及教学管理系统的发展都渐渐整合进了学习环境，利用分析和可视化软件更加多维度、便利地描述学习数据。在在线学习和混合学习中，数据可以有效展示学生的行为活动如何影响学习效果。量化学习的最新进展是学情分析，可追踪学生与在线环境和学习材料的交互来让教师准确掌握其学习进程和遇到的挑战。这种连续的数据搜集和分析使学生积极参与到学习中，能够帮助学习困难者找到原因，并评估影响任务完成和学生成功的因素。
（2）重新设计学习空间
专家认为新的教学形式需要新的教学空间。随着越来越多的大学参与其中，新兴教学模式得以大力推广。翻转课堂就是其中之一，它通过重新调整学习环境容纳了更多主动学习模式。教育情境更加关注促进基于项目的交互，关注其互动性、灵活性以及多种设备的使用情况。通过对教育机构无线宽带的升级来创建“智能屋”以支持远程网络会议或者其他远程协作交流方式。大屏幕显示器的安装使得基于数字的项目以及非正式的展示变成可能。随着高等教育从传统授课为基础的教学设计转换为更加实际的实践场景操作，大学教室将开始模拟真实的工作和社会环境以促进有机互动和跨学科问题解决方案的生成。
3.短期趋势：将在一到两年内驱动高等教育对技术的采用
（1）混合式学习设计
在过去的几年间，随着越来越多的学习者和教育者把在线教育看作可替代部分传统面对面学习的新的学习方式，人们对在线教育的看法也变得越来越积极。吸纳了网络学习和面对面学习的优点的混合式学习在大学被越来越多地使用。混合式学习具有的功能被广泛了解，它的灵活性以及对先进的多媒体和技术的整合吸引着越来越多的人关注。混合式学习当中的一个显著形式就是翻转课堂，即一位学生重新安排学习时间的学习模式。学生在家通过网络进行自主学习，教师不再利用课堂时间讲授知识，而是把课堂时间解放出来，增进教师和学生的互动以培养学生主动学习的习惯。相反，最近迅速崛起又衰落的其他在线学习方式，如大规模网络公开课（MOOCs）却引起了业界质疑。尽管许多混合式学习方式还只是在线课程供应商和研究机构的实验和研究对象，但是学情分析、适应性学习以及先进的异步和同步工具的融合将持续推进混合式学习的发展，使它继续受到关注。
（2）协作学习方式
协作学习是基于学习的一种社会建构的视角，指学生或者教育者通过点对点或者小组形式在一起开展学习和活动。协作学习活动一般而言基于四个原则，即以学习者为中心、强调互动、团队合作和为真实存在的问题寻找解决方案。除了提高学生的参与度和成就感，协作学习支持开放和多样的学习，目的是让学生可以接触到社会上各种各样的人群。教育工作者也可以通过个人学习网站或在线实践社区与同行进行思想碰撞，交换见解，并从中获益。这种教学趋势发源于先进的教学法，且技术在协作学习模式的实施过程中扮演了至关重要的角色。基于云的服务，各种应用程序和其他数字工具促进了持久的连接，使学生和教育者可以随时随地访问共享的学习和工作空间进行协作。
阻碍高等教育技术采用的重要挑战
1.可解决的挑战：那些我们理解并知道如何解决的问题
（1）提高数字素养
随着互联网、移动设备和其他技术在教育领域的普及，传统认知素养，即读写能力，已经扩大到包括对数字工具和信息的理解。这一新的能力影响到了教育机构在他们的课程目标和教師发展项目中对素养的阐述。对数字素养内涵共识的缺乏妨碍了许多学院和大学制定相应的政策和项目来应对这一挑战。教育者对数字素养的讨论包括认为数字素养等同于能够使用大量的数字工具为各种教育目的服务，或是批判性评估网络可用资源的能力指标，然而两种定义都泛化而模糊。使这一问题复杂化的是意识到数字素养包含的能力在于教育者和学习者是不同的，因为使用技术教学与使用技术学习有本质的区别。
（2）整合正式和非正式学习
源于18世纪早期的传统教学方式仍然被现在的许多教学机构采纳，事与愿违的是当他们在培养学生学习方式的时候其实也是在扼杀其方式。随着互联网让人们拥有了在手掌大小的移动终端上就可以学习一切的能力，人们对各种自主的、基于好奇心的学习越来越感兴趣，就像一直以来博物馆、科学中心和个人学习网络中的学习一样。这样的学习方式再加上生活体验以及许多偶然学习的形式都归类到非正式学习的旗帜下，通过鼓励学生按照自己的学习路径和兴趣学习来增强学生的学习参与度。许多专家相信一个混合了正式和非正式的教学与学习的方式能够创建一个良好的教育环境以培养学生的实践能力、好奇心及更重要的创造力。从这个意义上讲，教育追求的首要目标就是培养终身学习的学习者和教育者，而教育者和学习者在课外所掌握的这些被正式认同的有益技能使挑战变得更轻松。
2.困难的挑战：我们理解却不知如何解决的问题
（1）成就差距
成就差距通常被认为是大学学业完成度落差，反映出由不同社会经济地位、不同种族或不同性别所界定的学生团体在入学和学术表现上的不同。而新兴技术，如数字课程、手机应用程序的发展使得来自低收入家庭、少数族裔、单亲家庭以及其他弱势群体的学生也能获取学习资源，对于教育资源公平性有重要意义。传统高等教育模式千篇一律的做法是无效的，因为与它形成鲜明对比的是日益多样化的全球学生群体。例如，兼职和全职工作的学生人数正在增长，这需要更灵活的学位计划。高等教育所面临的挑战是满足所有学习者的需求，缩小差距，调整高等教育项目，通过自适应和个性化的学习策略来获取更深层次的学习成果，培养二十一世纪所需求的技能，以成就目标，最大可能地获取就业机会。
（2）推進数字公平性
数字公平性是指宽带网络和数字工具的使用不平等。联合国教科文组织报告说，虽然全球有32亿人使用互联网，但发展中国家只有约41%的人可以接触到互联网。此外，全球范围内能接触到互联网的女性比男性少2亿。到2030年，联合国已确定将互联网的使用列为减轻贫困和饥饿、改善全球的卫生和教育、满足可持续发展目标的必要条件。随着对使用互联网的公平性的社会需求呼声不断高涨，受冲击的不只是发展中国家。公共诚信中心发现，美国中产阶级中，家庭收入排名后20%的家庭，没有家庭宽带接入的可能性比家庭收入排名前20%的家庭高出五倍，有超过三百万的美国人无法使用高速互联网。为了促进社会内部全面的参与和沟通，必须采取措施改善这些数据。数字公平性的另一个方面涉及在推进弱势学生群体接受高等教育上技术发挥的作用。在线学习是由高速互联网支撑的，那么可利用开放教育门户，如ISKME组织的OER Commons项目中的开放教育资源（OER）来降低学生受教育成本。同时，政府和慈善机构正在努力解决互联网使用的差距并增加开放教育资源（OER）。
3.艰巨的挑战：复杂到无法定义更别说解决的困难
（1）知识管理的方式陈旧
在这个信息、应用软件和终端设备飞速发展的世界，对教育机构而言保持当前的运行就已经是一项挑战了。新技术的发展为高等教育机构提供了令人兴奋的机会，他们在提高运营和服务质量上的潜力是不可否认的。然而对于教育机构的从业人员而言要紧跟不断变化的技术潮流也是一件很辛苦的事。因为，当他们掌握了某项技术时，另一新的版本又出现了，这就意味着要不断学习。用户创建内容的爆炸使得各种话题都有了大量的评价和想法，但跟踪成百上千的可用内容意味着从大量信息中进行筛选，这些工作是绝大多数从业人员无法做到的。因此需要有效的筛选工具对关联的、有见地的数据进行搜索、解释、组织和检索。
（2）反思教育者的角色
教育者应善于运用各种基于技术的和其他形式的内容交付、学生支持和评价，与校内外其他教师合作，在课堂上常规使用数字策，在以学生为中心的学习中充当向导和导，并组织自己的工作，遵守行政文件和报告要求。学生则通过使用技术，进行日常社交、组织和非正式学习，这也增加了对教育者使用技术的期望。技术融入日常生活，导致许多教育思想领袖认为，教育机构应提供方法，让学生在传统的学习日之外仍能继续参与正式和非正式的学习活动。随着这一趋势的加剧，世界各地的许多教育机构都在反思教育工作者的主要职责。与这些不断变化的期望相关的是教育工作者的可持续专业发展方式的改变。
高等教育中教育技术的重要进展
1.一年以内采用的技术
（1）自适应学习技术
自适应学习技术指的是根据学生个体的学习需求进行自动调节的软件和在线学习平台。根据比尔和梅林达盖茨基金会的一篇文章，自适应学习是一个“复杂的、数据驱动的，在某些情况下进行的非线性方式的教学和补充，能够调节学习者的互动和展示学习水平，并在特定时间为学习者提供学习内容和资源以促成进步”。从这个意义上说，现在的教育工具必须能学习人的学习方法；通过机器学习技术，可以适应每一位学生的进步并实时调整内容或必要时提供定制的练习。在高等教育中，这些自适应平台被许多教师设想为新的、耐心的导师，可以大规模提供个性化的教学。自适应学习技术有两个层次：第一层平台反应的是个人用户数据，并相应地调整教学材料，第二层则应利用大量用户的汇总数据洞察课程设计和调整方案。
（2）移动学习
移动设备的普及正在改变人类与信息及周围环境的交互方式。智能设备，包括手机、平板电脑和智能手表，现在能够作为小型化的计算机，其存储和处理能力随着版本升级而急剧提升。移动学习，又叫做流动学习，利用这一技术进行便携式学习，意味着学习者可以在几乎任何地方获得学习材料。第一波移动学习是以小型、低成本应用程序延伸到终端的形式进行。在这个发展趋势下，无数的教育应用程序包括语言学习、数学和科学教程等应运而生。自其发布以来，移动应用程序已经融入主流，几乎达到了移动学习的要求。近年来，教育工作者见证了大量的在线学习需求带来的移动学习复苏和自带设备（BYOD）在各个教育机构自发兴起。假以时日，移动学习因其能使人们随时随地跨设备学习和体验新概念的这一特殊功能，将会持续吸引教育界目光。
2.两到三年内采用的技术
（1）物联网
物联网通过网络把物理世界和信息世界联系在了一起。通过TCP/IP协议，使得网络连接及特定信息能在含有大量其他信息的网络中被传递和发现成为可能。TCP/IP协议由上世纪70年代文顿·瑟夫和罗伯特·卡恩制定。TCP/IP的V6版本在2006开始使用，增加新的巨大的互联网寻址能力，使物件和其附着的传感器或设备所附带的信息，都可以通过网络进行网络寻址和搜索。这个扩展的地址空间对于追踪监控有敏感设备或材料的物件特别有用，包括其销售购买、运输跟踪、库存管理、标识以及类似应用。连接到对象的嵌入式芯片、传感器或微型处理器可将有关对象的有用信息，如成本、年龄、温度、颜色、压力或湿度等，上传到互联网。这个简单的连接使所附的对象有被损坏或损坏的危险时可以远程管理、状态监控、跟踪和警报。传统网络工具则允许给对象进行注释，可以是文字描述、照片，与其他对象的联系和任何其他相关联的背景信息。大学校园中的物联网可降低管理成本且能极大地提高效率，如不仅能追踪学生的学习，还能監控其健康状态，实时了解各种设备的使用情况，对环境的异常做出快速反应等。
（2）下一代学习管理系统
学习管理系统（LMS），也称为虚拟学习环境，由一些软件和Web应用程序组成，允许教师提供在线课程材料以及跟踪和报告学生的参与情况。作为学习的中心，LMS管理在线和混合课程早已被全世界高校认可和采纳。学生使用它获取教学大纲和阅读资料、提交作业、查看成绩，并通过所在教育机构的LMS联系同伴和教师，而教师则用来监控学生的参与以及了解个体和群体课程水平的表现，这已经是司空见惯的事情了。然而，一些专家认为，目前的LMS的能力有限，太专注于管理学习而不是学习本身。下一代的LMS，也被称为下一代数字学习环境（NGDLE），指的是开发更灵活的空间以支持个性化学习，满足通用设计标准，并在形成性学习评价中发挥更大的作用，而不是作为单一的应用存在。EDUCAUSE在最近的一份报告中提到：“下一代数字化学习环境是一个IT系统和应用程序组件的联盟，遵循共同的标准……在促进一致性时又保证多样性。”
3.四到五年内采用的技术
（1）人工智能
在人工智能（AI）领域，计算机科学正被用来创造更接近人类功能的智能机器。基于访问的类别、属性和各种信息集之间的相关性，工程知识允许计算机模拟人类的感知、学习和决策。AI研究的一个重要领域——神经网络，目前被证明是更有价值、更自然的用户界面。它通过语音识别和自然语言处理，让人类与机器互动，如同人类之间的互动一样。通过设计，神经网络模拟动物大脑的生物功能，来解释和应对输入的特定信息，如语音和语调。随着基础技术的不断发展，人工智能能提高在线学习、自适应学习软件和仿真的功能，将更直观地响应与学生的交流。参考论文
（2）自然用户界面
越来越多的设备采用自然用户界面（NUIs）输入方式，包括轻拍、滑动和其他触摸方式，手和手臂的运动、身体移动，以及越来越多的自然语言等。平板电脑和智能手机是第一批允许计算机识别身体手势作为控制手段的设备。这些自然用户界面允许用户以类似于真实世界的运动来激发虚拟活动，直观地操纵内容。能够与设备进行完全自然交互的想法并不新颖，但它的全部潜力还没有实现。越来越多的高精系统能鉴别手势、面部表情及其细微差别，以及手势感应技术与语音识别功能的发展，这些让自然用户界面在今年格外地引人关注。用户可以用接近自然的方式与他们的设备进行交互，用手势、表情和语音传达他们的意图。下一代NUIs将很有可能是电磁震动，即采用静电力来产生用户能感受到的触觉。它被视为触摸屏技术的下一个进化，在与屏幕交互时，用户不仅可以进行基于触摸的输入，还可以通过各种各样的纹理、地形和其他特性进行触觉输出。