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　　原標(biāo)題：智慧學(xué)習(xí)方式，從“學(xué)以致用”到“用以致學(xué)”

　　隨著人工智能時(shí)代的到來，僅靠死記硬背就可以掌握的知識(shí)或技能逐漸失去價(jià)值，因?yàn)槿斯ぶ悄茉谶@些方面比人做的更好。

　　我們要轉(zhuǎn)變教育觀念，從“學(xué)以致用”走向“用以致學(xué)”，更加重視學(xué)生的個(gè)性體驗(yàn)，鼓勵(lì)他們?cè)诮鉀Q問題中學(xué)會(huì)解決問題，在做事中學(xué)會(huì)做事，成為能適應(yīng)未來挑戰(zhàn)的人才。

　　深度學(xué)習(xí)

　　在人工智能的語境下，深度學(xué)習(xí)是一種新的算法，它通過模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建具有多隱含層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓機(jī)器自動(dòng)學(xué)習(xí)有用的特征，從而提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

　　在語音識(shí)別、圖像理解、自然語言處理等領(lǐng)域，采用深度學(xué)習(xí)算法之后，其準(zhǔn)確性都得到了極大的提升。正是這種算法模型的突破，讓機(jī)器擁有了類似人類的智慧，引發(fā)了新一代人工智能的崛起。

　　巧合的是，深度學(xué)習(xí)既是決定人工智能興衰的關(guān)鍵所在，也是決定未來教育成敗的關(guān)鍵所在。人類要想從人工智能時(shí)代的職場(chǎng)中勝出，就必須從強(qiáng)調(diào)記憶和練習(xí)的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)中脫離出來。

　　一是，還原知識(shí)的豐富情境，知識(shí)從哪里來，深度學(xué)習(xí)的起點(diǎn)就應(yīng)該從哪里開始；

　　二是，面向?qū)嵺`的學(xué)習(xí)活動(dòng)，鼓勵(lì)學(xué)生用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題，以任務(wù)驅(qū)動(dòng)的方式組織學(xué)習(xí)，提供接近專家及其工作過程的機(jī)會(huì)；

　　三是，用不同視角透視學(xué)習(xí)，提供社會(huì)化軟件及其它認(rèn)知工具來支持學(xué)習(xí)，允許共同體成員擁有不同的角色和身份，鼓勵(lì)提出不同觀點(diǎn)，讓學(xué)生在對(duì)話和互動(dòng)中建構(gòu)知識(shí)；

　　四是，提供成果展示及表達(dá)的機(jī)會(huì)，促使思維清晰化，引導(dǎo)學(xué)生，進(jìn)行反思，實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的深度理解；

　　五是，建立更加立體的評(píng)價(jià)，把關(guān)注點(diǎn)從教師的教轉(zhuǎn)向?qū)W生的學(xué)，強(qiáng)調(diào)學(xué)生的參與度、積極性以及突破原有框架的創(chuàng)造力，利用學(xué)習(xí)分析、課堂觀察等技術(shù)手段，為不同的學(xué)生制定不同的標(biāo)準(zhǔn)，讓每一位學(xué)生都有出彩的機(jī)會(huì)。

　　跨學(xué)科學(xué)習(xí)

　　人類的智慧來源于知識(shí)觀的完整，它不是零敲碎打的，而是與整體特征密切相關(guān)的。

　　現(xiàn)行的分科教學(xué)有利于系統(tǒng)知識(shí)的習(xí)得，但不利于完整知識(shí)體系的形成和綜合思維能力的培養(yǎng)。

　　跨學(xué)科學(xué)習(xí)倡導(dǎo)根據(jù)生活中的問題設(shè)置主題，將不同學(xué)科圍繞同一個(gè)主題聯(lián)系起來，構(gòu)建相互銜接貫通的課程體系。

　　一是，學(xué)科知識(shí)整合取向，分析各學(xué)科的知識(shí)結(jié)構(gòu)，找到不同知識(shí)點(diǎn)之間的連接點(diǎn)與整合點(diǎn)，將分散的課程知識(shí)按跨學(xué)科的問題邏輯結(jié)構(gòu)化；

　　二是，生活經(jīng)驗(yàn)整合取向，從兒童適應(yīng)社會(huì)的角度選擇典型項(xiàng)目進(jìn)行結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)，讓學(xué)習(xí)者在體驗(yàn)和完成項(xiàng)目的過程中，習(xí)得蘊(yùn)含其中的多學(xué)科知識(shí)與技能；

　　三是，學(xué)習(xí)者中心整合取向，這種模式不是由教師預(yù)設(shè)問題，而是由學(xué)習(xí)者個(gè)體或小組提出任務(wù)，任務(wù)內(nèi)容需要學(xué)習(xí)并運(yùn)用跨學(xué)科知識(shí)。

　　值得說明的是，跨學(xué)科學(xué)習(xí)需要堅(jiān)實(shí)的學(xué)科基礎(chǔ)，沒有學(xué)科就沒有跨學(xué)科，兩者是相輔相成的，要處理好分科教學(xué)和跨學(xué)科學(xué)習(xí)的關(guān)系，從更廣闊的視野認(rèn)識(shí)學(xué)習(xí)的本質(zhì)。

　　無邊界學(xué)習(xí)

　　陶行知先生指出，如果學(xué)校生活與社會(huì)生活聯(lián)系不緊密, 學(xué)生的學(xué)習(xí)不是從自己的直接經(jīng)驗(yàn)里長(zhǎng)出來的，那就是一種呆板的、低效的教育。

　　學(xué)校應(yīng)該是一個(gè)開放的組織系統(tǒng)，要建立與真實(shí)世界的聯(lián)系。

　　美國(guó)的密涅瓦大學(xué)就是“一所沒有校園的大學(xué)”，四年本科學(xué)習(xí)分布在全球七大城市，包括舊金山、香港、倫敦等，通過與當(dāng)?shù)氐母咝?、研究所、高新技術(shù)企業(yè)建立合作，學(xué)生可以使用一流的圖書館、實(shí)驗(yàn)室等進(jìn)行學(xué)習(xí)，利用一切可利用的社會(huì)資源開放辦學(xué)，實(shí)現(xiàn)了教育的結(jié)構(gòu)性創(chuàng)新。

　　無邊界學(xué)習(xí)是未來教育發(fā)展的重要趨勢(shì)，它包括：

　　一是，把知識(shí)學(xué)習(xí)和現(xiàn)實(shí)生活連接起來，學(xué)生的學(xué)習(xí)場(chǎng)所不再固定，隨著課程的不同，既可以在教室，也可以在社區(qū)、科技館和企業(yè)，甚至可以去不同城市游學(xué)，任何可以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量學(xué)習(xí)的地方都是“學(xué)校”；

　　二是，建立實(shí)踐共同體，加強(qiáng)學(xué)校與產(chǎn)業(yè)行業(yè)之間的合作，共建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐基地，引導(dǎo)他們運(yùn)用知識(shí)去解決現(xiàn)實(shí)問題，從而獲得真正的本領(lǐng)；

　　三是，技術(shù)增強(qiáng)的泛在學(xué)習(xí)，利用混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)，讓學(xué)生有機(jī)會(huì)觀察微觀世界、感知抽象概念，使學(xué)習(xí)變成一種豐富情境下的親身體驗(yàn)。

　　鑰匙三：智慧教育管理，從“科層機(jī)構(gòu)”到“彈性組織”

　　當(dāng)前的教育管理大多采用科層制，各職能部門分工明確，職權(quán)關(guān)系等級(jí)分明，按照標(biāo)準(zhǔn)化流程開展工作。

　　這種模式有利于提高效率，為現(xiàn)代學(xué)校運(yùn)行提供了有力的組織保障，但在人工智能時(shí)代卻暴露出缺陷：在嚴(yán)格的條條框框下，學(xué)校被程序化、行政化，很容易就會(huì)陷入具體細(xì)節(jié)之中，對(duì)新變化缺乏適應(yīng)能力。

　　原本充滿智慧的教育，變成了按部就班的機(jī)械操作，學(xué)校和教師逐漸失去自主性和創(chuàng)造性。