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　　原標(biāo)題：教育應(yīng)該是為未來作準(zhǔn)備的 別再注重教孩子表面的東西了

　　我們都知道，教育應(yīng)該是為未來作準(zhǔn)備的。

　　過去，我們通過學(xué)習(xí)某些史實和技能來接受教育，比如探險家何時到達(dá)美洲，或者如何使用長除法計算答案，等等。

　　而現(xiàn)如今，為了跟上時代的步伐，課程也有了些變化，趨向于關(guān)注全球化和數(shù)字化的世界，讓學(xué)生們學(xué)習(xí)傳統(tǒng)學(xué)科的同時，也學(xué)習(xí)一些基本計算技能和編寫代碼等內(nèi)容。

　　然而，孩子即將面臨的挑戰(zhàn)與我們這一代人相比大不相同。一個典型例子就是，學(xué)生在學(xué)校學(xué)到的大部分東西，到他們大學(xué)畢業(yè)的時候，就不再那么重要了。牛津大學(xué)的一項研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在47%的工作崗位將在未來20年內(nèi)被削減或淘汰。

　　在未來幾十年里，我們對這個世界的“了解”，將不再適用。未來的計算機(jī)可能不是數(shù)字化的，軟件代碼本身也會逐漸消失，或者變得不再那么重要。今天許多被認(rèn)為是好的工作要么會被自動化，要么會貶值。我們需要重新思考，如何讓孩子為即將到來的世界作好準(zhǔn)備。

　　方法和能力重于內(nèi)容學(xué)校學(xué)的科目大多是靜態(tài)的。比如二加二的答案總是四。某些問題的答案可能會由于背景差異而有所不同，且會隨著時間的推移而發(fā)生演變，但是我們通常被教導(dǎo)的是：這個世界是建立在某些事實基礎(chǔ)上的。學(xué)校也根據(jù)事實記憶量的多少來評估學(xué)生。

　　然而，正如復(fù)雜性理論家薩姆·阿貝斯曼(Sam Arbesman)所指出的，所有的事實都有一個興衰過程。隨著知識積累的加速，這個興衰期也在縮短。例如，當(dāng)我們在學(xué)校學(xué)習(xí)計算機(jī)編程時，通常學(xué)的是BASIC語言，但畢業(yè)后的現(xiàn)在，這是一種已經(jīng)不存在的語言了。今天，Python是最流行的語言，但也不太可能流行十年。

　　未來的計算機(jī)本身也將有很大的不同，它將不再是單純的1和0的數(shù)字代碼，而更多地參考量子定律和人類大腦。我們可能會在DNA中儲存更多的信息，而不是硅片。那時，沒有必要教孩子們這些東西是如何工作的，因為沒有多少人能弄得懂這些。

　　所以說，今天的孩子需要少學(xué)一些關(guān)于現(xiàn)在的知識，多學(xué)一些關(guān)于未來的技術(shù)所需要的基礎(chǔ)知識，比如量子力學(xué)、遺傳學(xué)和代碼邏輯學(xué)等。經(jīng)濟(jì)學(xué)家們一致認(rèn)為，日常工作最有可能實現(xiàn)自動化。為未來作準(zhǔn)備的最好方法是多培養(yǎng)孩子們學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力，而非具體的內(nèi)容。

　　要學(xué)會運用同理心和設(shè)計技巧雖然機(jī)器正在接管許多高級任務(wù)，如醫(yī)學(xué)分析和法律研究，但有些事情它們永遠(yuǎn)也做不了。

　　電腦永遠(yuǎn)不會罷工，永遠(yuǎn)不會心碎，永遠(yuǎn)不會看到自己的孩子出生。因此，機(jī)器也不太可能像人類建立聯(lián)系一樣，與其他機(jī)器建立聯(lián)系。缺乏同理心使得機(jī)器很難設(shè)計出能夠最大限度地為人類帶來快樂和效用的產(chǎn)品。因此，隨著基礎(chǔ)生產(chǎn)和分析過程的自動化程度日益提高，在未來的幾十年，人們對設(shè)計技能的需求可能會很高。

　　我們已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域看到了這個過程的發(fā)生。早期，這是一個技術(shù)性很強(qiáng)的領(lǐng)域。你必須擁有很高的技術(shù)才能使一個網(wǎng)站工作。然而，現(xiàn)在，建立一個網(wǎng)站是任何一個足夠聰明的高中生都能做的事情 —— 而且一個網(wǎng)站的大部分價值已經(jīng)轉(zhuǎn)移到前端任務(wù)，比如設(shè)計用戶體驗。

　　隨著人工智能和虛擬現(xiàn)實的興起，我們的技術(shù)體驗將變得更加身臨其境，這將增加對優(yōu)秀設(shè)計人員的需求。例如，會話分析人員(是的，這是一份真正的工作)正在與設(shè)計人員合作，為語音接口創(chuàng)建會話智能。此外，虛擬現(xiàn)實視頻顯然將比以往的普通視頻更加注重設(shè)計。

　　加強(qiáng)有效交流思想的能力近年來教育的重點主要集中在STEM學(xué)科(科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué))上，在這些領(lǐng)域的熟練程度，對于今天的學(xué)生理解他們周圍的世界當(dāng)然很重要。然而，許多STEM畢業(yè)生發(fā)現(xiàn)他們畢業(yè)后很難找到好工作。另一方面，人們還發(fā)現(xiàn)，有效地交流思想的能力，正成為一項非常寶貴的技能。

　　以亞馬遜為例，它是目前這個世界上最具創(chuàng)新力和技術(shù)水平的組織之一。然而，它成功的一個關(guān)鍵因素卻是它的寫作文化。該公司非常注重員工的溝通能力，因此培養(yǎng)良好的寫作技能對于建立成功的職業(yè)生涯至關(guān)重要。

　　看看亞馬遜的業(yè)務(wù)，就會明白為什么會這樣。當(dāng)然，它聘請了許多非常熟練的工程師。但是，為了創(chuàng)造出真正優(yōu)秀的產(chǎn)品，這些人需要與設(shè)計師、營銷人員、業(yè)務(wù)開發(fā)主管和其他人密切合作。為了協(xié)調(diào)這些工作，并讓每個人都專注于交付特定的、高質(zhì)量的產(chǎn)品，溝通必須清晰而連貫。

　　因此，雖然學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)和科學(xué)等技術(shù)性學(xué)科是個好主意，但學(xué)習(xí)文學(xué)、歷史和哲學(xué)等研究交流藝術(shù)的學(xué)科也同樣重要。

　　協(xié)作和團(tuán)隊合作過去，你應(yīng)該自己努力學(xué)習(xí)，作好準(zhǔn)備，并在沒有其他人幫助的情況下參加考試。如果你參考了同學(xué)的答案，就叫“作弊”，就會惹下很多麻煩，就要被學(xué)校教導(dǎo)要對自己的成績負(fù)責(zé)。

　　但是以上的情形已經(jīng)發(fā)生了變化，以高新技術(shù)領(lǐng)域舉例。1920年，大多數(shù)的科學(xué)論文都是由作者一個人撰寫的;到了1950年，情況發(fā)生了變化，合作創(chuàng)作成為了常態(tài)。而如今，一篇論文的平均作者數(shù)量是當(dāng)時的四倍，所做的工作更加跨學(xué)科，而且作者間的地理距離也比過去遠(yuǎn)多了。

　　毫無疑問，今天的高價值工作是在團(tuán)隊中完成的。這種情況只會隨著越來越多的工作變得自動化而增加。未來的工作將不再依賴事實記憶或數(shù)字計算能力，而更多地依賴人類與他人合作設(shè)計的機(jī)器。合作將日益成為一種競爭優(yōu)勢。

　　這就是為什么我們不僅要關(guān)注孩子如何工作，如何取得成就，還要關(guān)注他們?nèi)绾瓮嫠?，如何解決沖突，以及如何讓其他人感覺得到支持和幫助。價值已經(jīng)從認(rèn)知技能轉(zhuǎn)向社會技能。隨著孩子們越來越能夠通過技術(shù)學(xué)習(xí)復(fù)雜的科目，最重要的課程很可能不是在課堂上，而是在課間休息的時候。

　　也許最重要的是，我們現(xiàn)在需要勇敢地承認(rèn)這種現(xiàn)實，承認(rèn)我們孩子的教育經(jīng)歷已經(jīng)不能跟上時代發(fā)展的步伐了。他們將面對的世界遠(yuǎn)比現(xiàn)在復(fù)雜得多。為了讓他們能夠適應(yīng)未來的世界，我們必須付出極大的努力，而且困難比想象的還要大得多。