轉眼之間2018下半年已過去大半，《芥末翻》秉持著一周一篇的延續(xù)精神，7月至10月已發(fā)布大小論文16篇。初讀文章時你可能會覺得苦澀難懂，現(xiàn)在不如跟隨小編一起來回顧一下，共同解析解析~

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漫漫教育長河數(shù)千年，科技和教育之間的聯(lián)系正在不斷加強。此次的總結下篇，我們將為大家從教育史和科技改良教育兩個角度，窺探教育學界、學科和課程的進化過程。

螺旋形上升的教育自省史

1. 數(shù)學教育進階史——學習數(shù)學，只是在為今后的職業(yè)生涯做準備嗎？

一直以來，人們都認為學數(shù)學是在為日后的考試和就業(yè)做準備。但從學校數(shù)學教育的本源看來，二十世紀數(shù)學教育的首要原則是，為孩子培養(yǎng)參與民主政治所需的分析、交流和理解能力，培養(yǎng)其批判性思維。

四十年代二戰(zhàn)打響，美軍發(fā)現(xiàn)學生缺乏對軍隊射擊和陣地位置的“基本認知”。于是教育史上第一次提出，教育要為未來的職業(yè)做準備，培養(yǎng)行業(yè)/職業(yè)所需的特定技能。

美蘇冷戰(zhàn)時期，這種教育觀念得到放大。雖然傳統(tǒng)主義者后來提倡應培養(yǎng)學生高級思維和解決問題的能力，但還是在幾番論戰(zhàn)后落敗。至今美國學術界的主流觀點和公共對話，仍是數(shù)學教育是為未來的技術就業(yè)做準備。不過研究者和教育實踐者也在其中不斷尋找二者的平衡。

2. 一瞥教育領域女性領導力的發(fā)展——從“招聘啟事”角度，看瑞典學術領域女性領導力的崛起

最新研究通過比較1990-2018年瑞典27所高等院校的校長招聘啟事和相關資料發(fā)現(xiàn)，與20世紀90年代相比，學校越來越注意招聘啟事的性別平衡，打破傳統(tǒng)的以男性為主導的性別模式。

女性化詞匯如善于合作的、善于溝通的，也符合高效領導的定義。對于招聘啟事中明確的男性化詞匯，學校應考慮重新修改。

3. 研究者對4814對雙胞胎進行16年跟蹤發(fā)現(xiàn)——學校篩選在無意之中會反應學生們的基因差異

最新研究發(fā)現(xiàn)，不同類型學校之間（公立不篩選學校、公立篩選性學校和私立學校）的學生，在基因上存在顯著差異。在公立性質、不用篩選的學校中，學生測試成績普遍低于后兩者。后兩者的學生成績沒有明顯差異。篩選在學生的基因分層中起到了重要作用。

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那這是不是說明基因就決定了日后學校的檔次呢？

并不是。本篇文章強調的是，基因是學校類別的“必要不充分條件”，即能上優(yōu)秀的學校，表明智商是過關的；但光有基因，是不一定能上篩選條件嚴格的學校的。

用技術改良學習體驗

1. 教輔有缺陷——進化論視頻不盡完美，生物老師怎么看？

生物老師講授進化論時，必定會以視頻為輔助手段。完美的“自然選擇”視頻應該包含變異、遺傳、選擇、時間尺度、空間尺度、變異的隨機性和概率等要點。但Gustav Bohlin等人對60個視頻樣本進行分析發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)視頻都有關鍵概念表達不完整、缺乏時間量度的缺陷，甚至有視頻仍在呈現(xiàn)錯誤概念，如“變異只有在有需求的情況下才會發(fā)生”。

針對這些缺陷，文章建議教師參考ICAP模型，對視頻及其他資料進行互補性應用?；蚴抢谩八槠綄W習”，讓學生先有對單點概念的認知，再建立全盤網絡。

2. 平面游戲弱爆了——系統(tǒng)設計和開發(fā)以運動為基礎的體感游戲，有助于提升學生的思維能力

基于微軟的Kinect傳感器，創(chuàng)造體感游戲，是麻省理工媒體實驗室正在提倡的學生動手模式。學生能在系統(tǒng)游戲的設計和開發(fā)中，培養(yǎng)高層次的思維技能，在身體、空間、角度及幾何概念的抽象表現(xiàn)之間建立強烈的聯(lián)系。本文提供了完整的Kinect游戲設計過程。

體感游戲：水果忍者

3. 慕課的自省——設計過度復雜，可能會導致高退課率

本文以“虛擬病人”（電腦像病人一樣訴諸病痛，學生在系統(tǒng)上“對癥下藥”）為例，通過對378名被試的研究發(fā)現(xiàn)，復雜的課程設計會增大學員的認知負荷，導致高退課率。與彎彎繞繞，讓學員自己探知答案相比，直截了當?shù)刈屗麄冎勒_答案更合適。

4. 科技助力——AI可以如何幫助標準化的MOOC實現(xiàn)個性化？

從學習內容到考試，今天的MOOC很大程度上都更像課堂教學，學生去適應設定好的參數(shù)，偏標準化而非個性化。如何中和過度的標準化，本文提出可用更小的慕課單元（微慕課），將學習內容精化細分；再依照分階段目標，對微型慕課構建學習路徑。

AI的作用，在于用“虛擬學習伙伴”（VLC）進行輔助教學，提升大規(guī)?；訉W習的體驗。如IBM Watson平臺構建的AI助教Jill Watson，就能為正在學習慕課的學生答疑解惑。

虛擬助教Jill Watson；在IBM的的超級電腦沃森平臺上運行（圖源：喬治亞理工官網）

5. 慕課的終極幻想——翻轉式MOOC：游戲化與學習分析在MOOC設計中的應用

慕課一直有個夢想，那就是從內容導向為主的傳輸機器，轉變?yōu)閭€性化與交互性并重，且參與度高的學習環(huán)境。游戲化學習和翻轉課堂的模式，能分別滿足慕課對于高參與度和交互性的需要。實驗中的四個小組依照各自的教學主題，將游戲、翻轉課堂、學習分析的元素融入到慕課設計中，設計出理想的慕課。只不過具體的授課效果還有待驗證。