變革時代，學校與教師的進化論

變革時代，學校與教師的進化論

大數據時代，知識獲取的成本越來越低，教師擁有知識的優勢將逐漸消失，教師的權威必將逐漸降低。教自己不會的知識成為未來教師的教學“常態”，不斷地學習必將成為教師執業的基本生存需求。

羅清紅：1993年畢業于四川師范大學物理系，中學物理高級教師，成都市學科教學帶頭人，第九屆“四川十大杰出青年”，第十屆、十一屆和十二屆四川省青年聯合會委員。歷任成都七中教育處副主任、主任、教務處主任、校長助理、副校長等職務，現任成都市教育科學研究院院長。

無論東方西方，“教育”的原意都如出一轍，均有“引出”之意。在西方，“教育”一詞education ，由拉丁文educare而來，其中e-為“出”，ducare-為“引”，合為“引出”。蘇格拉底宣稱自己是“思想的接生婆”。教育就是引導，教師就是助產，幫助學生把已有的思想觀念生產出來，如此而已。在中國古代《易經》中的“蒙卦”是講教育啟蒙問題。蒙卦即“山水”蒙 ，學生似山，教師如水。學習如山中尋寶，須劈荊斬棘，求學似下山取水，應親歷親為；教學宜循循善誘，如山澗泉水涓涓細流，歡快自由地流淌。

在古代，信息依靠口耳相傳，教學形態為學徒制和私塾制。師生間存在著濃厚的“人生依附”關系，絕對地服從和模仿，是學徒唯一的選擇。在近代，邁入工業社會，集中物流的批量生產方式成為學校模式：統一的年齡、統一的規模、統一的鈴聲、統一的教材、統一的授課、統一的標準。標準統一，提高了知識的傳播效率，為工業化制造了大量標準的可用人才。工業化教育模式存在的問題，在大數據時代的今天，越發凸顯：如無法為每個孩子提供個性化的、可持續的指導和評價，學習只不過是按計劃實施的被動過程。

為什么我們會如此熱衷標準化、規模化的教育模式？為什么我們只檢測少量數據就用以決定孩子們的未來？

《大數據時代》作者舍恩伯格教授在前不久的學術演講中闡述了如下觀點： 眾所周知，千年以來收集數據都非常困難，耗時且成本很高。我們因此而被迫困頓于小數據深淵之中。這意味著所有的相關機構，包括學校、大學，研究院所，都因此而共同蒙羞：沒有能力收集大數據，我們只有收集小數據。因為我們缺乏足夠的數據，無法實現對教育個體化的支撐。學習語境下的小數據，意味著世界上大部分地區，包括歐美和其它很多國家，都有面臨同樣的問題，此問題就是——因為缺乏收集足夠數據的能力，我們只好對學習輸出進行測量。如今，在世界上大多數國家，我們都是在學年度末期或畢業離校前對學生進行測量和考試，看看學生表現好壞，并據此決定一個學生能否上大學。我們測量的只是輸出。因為無能，我們所做的僅僅是容易做到的測量，而不是應當進行的測量。

在后工業化大數據時代，經濟結構轉向服務經濟。社會焦點由生產轉向創新，人與機器的關系轉向人與數據之間的關系。社會競爭以服務和創新為核心。

映射到學校，實現萬物相連，一切皆數據：設施設備數據化、教學行為可觀察、移動學習普及化、學習行為可視化。對教學中產生的大數據分析將會大顯身手。大數據有助于彌補我們收集和分析數據能力的不足，我們能收集到比以往任何時候都多得多的數據；在學習與教育的環境下，這就意味著我們不單單能收集到涉及學習輸出的數據，而且能收集到每個學生個體如何學習、我們如何幫助每個學生個體改進學習過程的數據。因此，如果說涉及學習的小數據只是能測量到學習輸出，那么，涉及學習的大數據則意味著對整個學習過程進行的測量和改進。當今教育，一切致力于全數據收集的行為，尤其是致力于課堂教學行為的全數據收集，必將為教師和學生的準確畫像提供強力支撐。誠如此，我們終將因此而徹底打開基礎教育黑匣，除此之外，好像我們別無他法。

大數據時代，知識獲取的成本越來越低，教師擁有知識的優勢將逐漸消失，教師的權威必將逐漸降低。教自己不會的知識成為未來教師的教學“常態”，不斷地學習必將成為教師執業的基本生存需求。因信息過載，培養學生具有“閱讀、搜索和辨別真偽”的能力將顯得特別必要。學校將出現更多的班級更少的學生、更多的教師更少的權威、更多的服務更少的規訓、更多的實驗更少的課堂，更多的交流更少的講授……

時代在變革，教育在革新，學校在轉型，教師在進化。在云計算、物聯網、大數據的背景下，教育終將變成一種數據支撐的實證行為科學。