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(shí)和技能來接受教育，比如探險(xiǎn)家何時(shí)到達(dá)美洲，或者如何使用長(zhǎng)除法計(jì)算答案，等等。

而現(xiàn)如今，為了跟上時(shí)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(shí)，也學(xué)習(xí)一些基本計(jì)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(gè)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(shí)候，就不再那么重要了。牛津大學(xué)的一項(xiàng)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(duì)這個(gè)世界的“了解”，將不再適用。未來的計(jì)算機(jī)可能不是數(shù)字化的，軟件代碼本身也會(huì)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(huì)被自動(dòng)化，要么會(huì)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(huì)由于背景差異而有所不同，且會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生演變，但是我們通常被教導(dǎo)的是：這個(gè)世界是建立在某些事實(shí)基礎(chǔ)上的。學(xué)校也根據(jù)事實(shí)記憶量的多少來評(píng)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(shí)都有一個(gè)興衰過程。隨著知識(shí)積累的加速，這個(gè)興衰期也在縮短。例如，當(dāng)我們?cè)趯W(xué)校學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)編程時(shí)，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(jì)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(huì)在DNA中儲(chǔ)存更多的信息，而不是硅片。那時(shí)，沒有必要教孩子們這些東西是如何工作的，因?yàn)闆]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(shí)，多學(xué)一些關(guān)于未來的技術(shù)所需要的基礎(chǔ)知識(shí)，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(shí)現(xiàn)自動(dòng)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(huì)運(yùn)用同理心和設(shè)計(jì)技巧

雖然機(jī)器正在接管許多高級(jí)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(huì)罷工，永遠(yuǎn)不會(huì)心碎，永遠(yuǎn)不會(huì)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(jì)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(dòng)化程度日益提高，在未來的幾十年，人們對(duì)設(shè)計(jì)技能的需求可能會(huì)很高。

我們已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域看到了這個(gè)過程的發(fā)生。早期，這是一個(gè)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(gè)網(wǎng)站工作。然而，現(xiàn)在，建立一個(gè)網(wǎng)站是任何一個(gè)足夠聰明的高中生都能做的事情 —— 而且一個(gè)網(wǎng)站的大部分價(jià)值已經(jīng)轉(zhuǎn)移到前端任務(wù)，比如設(shè)計(jì)用戶體驗(yàn)。

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

加強(qiáng)有效交流思想的能力

近年來教育的重點(diǎn)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(duì)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(xiàng)非常寶貴的技能。

以亞馬遜為例，它是目前這個(gè)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(gè)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(duì)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(huì)明白為什么會(huì)這樣。當(dāng)然，它聘請(qǐng)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(jì)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(gè)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(gè)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。

來源：視覺中國

協(xié)作和團(tuán)隊(duì)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(huì)惹下很多麻煩，就要被學(xué)校教導(dǎo)要對(duì)自己的成績(jī)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(gè)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(shí)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(jià)值工作是在團(tuán)隊(duì)中完成的。這種情況只會(huì)隨著越來越多的工作變得自動(dòng)化而增加。未來的工作將不再依賴事實(shí)記憶或數(shù)字計(jì)算能力，而更多地依賴人類與他人合作設(shè)計(jì)的機(jī)器。合作將日益成為一種競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

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(jià)值已經(jīng)從認(rèn)知技能轉(zhuǎn)向社會(huì)技能。隨著孩子們?cè)絹碓侥軌蛲ㄟ^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(shí)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(shí)，承認(rèn)我們孩子的教育經(jīng)歷已經(jīng)不能跟上時(shí)代發(fā)展的步伐了。他們將面對(duì)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。

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào)“智能觀”，作者Greg Satell，編譯智能觀，來源medium。文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表芥末堆立場(chǎng)。