新冠肺炎疫情給所有人都帶來了前所未有的挑戰。然而,隨著學校領導者和教師們開始采納教育科技,并以全新的方式利用教育科技,他們發現自己可以更快、更深入和更持久地應對當前諸多挑戰。1. 應對教育領域中的科技問題。疫情期間,教育工作者面臨的一大問題,不僅是采用哪些課程和數字學習解決方案,更重要的是如何保證公平性。例如,是否所有學生都有計算機或者穩定可靠的網絡接入?不過,隨著新學年的開學,上述狀況正得以改善。許多教育工作者表示,地方政府正向他們提供開展遠程學習所需的各種資源。并且,教育工作者也意識到,混合式學習和遠程學習模式可以整體提高學生們的成績。2. 新機會帶來新樂觀情緒。疫情暴發后,教育工作者開始思考教育的未來發展走向。顯而易見,遠程學習和混合式學習中采納的部分流程仍將繼續得以保留。確保學生們可以公平地獲取這些技術工具,并且確保他們可以方便地采用這些工具,對于新學年的順利開展至關重要。3. 關注未來。如果各個學區的負責人能夠優先采納簡便、高效的解決方案,推動教育領域實現真正的變革,整個教育行業就能夠更好地應對當前所發生的巨變,同時為師生提供更好的支持。(原載:https://www.k12dive.com/spons/envisioning-the-new-normal-a-story-of-optimism-in-education/605134/)
疫情之下的學習對美國高中生的長期畢業率有何影響?
根據美國希望聯盟發布的《2021建立高畢業率國度報告》(Building A Grad Nation)顯示,由于疫情迫使學生轉向線上學習,美國總共有大約300萬學生無法到學校上學。受影響最大的群體主要是傳統上未獲得充分服務的學生群體,包括有色人種以及來自低收入家庭的學生。報告表明,盡管初期跡象顯示2020屆美國高中學生的畢業率并未大幅下降,但似乎難以實現原定的90%的畢業率。2019年,美國高中學生的畢業率曾達到85.8%的歷史高點。不過,除非美國各州持續為包括母語為非英語的學生和殘疾學生等高中學生改善學習條件,否則美國高中生畢業率很難再創新高。據報道,疫情期間,成千上萬名學生被迫輟學,其中包括許多因父母失業而被迫輟學、加入工作大軍,幫助家庭渡過難關的學生。而在疫情暴發前,高中學生的輟學率不斷下降,2018年僅為5%左右。(原載:https://www.k12dive.com/news/how-will-pandemic-learning-impact-graduation-rates-long-term/607734/)
人工智能創新的四大發展趨勢
1. 負責任的人工智能。各種利益相關方要求人工智能技術增強信任度、透明度、公平性和可審核性,而負責任的人工智能可以提供一個滿足上述要求的治理框架。2. 轉向小數據和寬數據。疫情期間,隨著企業狀況出現巨大變化,基于大量歷史數據的人工智能模式的重要性降低。如今,小數據和寬數據可以為決策提供更加強大的分析支持。小數據是指采用需要較少數據,但仍能提供實用洞見的分析技術;寬數據則是指實現各種數據源(包括小數據、大數據、非結構化數據和結構化數據源)的分析和協同作用的數據。預計到2025年,70%的企業將被迫從大數據轉向小數據和寬數據。3. 人工智能平臺的操作化。操作化是指人工智能項目從概念轉向實際生產,從而可以依靠人工智能解決方案來解決企業面臨的問題。這是利用人工智能實現企業轉型的重大步驟。4. 資源的高效利用。鑒于人工智能部署所涉及的數據、模型和計算資源的復雜性和規模,人工智能創新需要非常高效地利用這些資源。多重體驗、組合式人工智能、生成式人工智能等引起了人工智能市場的廣泛關注。(原載:https://campustechnology.com/articles/2021/09/08/gartner-4-key-trends-speeding-ai-innovation.aspx)
編譯/賴鵬飛