关键技术和实践：影响未来高等教育教学

来源：高校人工智能与大数据创新联盟

《2020年地平线报告（教学版）》将“实践”维度纳入“影响未来高等教育教学的新兴技术”部分，以平衡对技术的单维度关注。“2021年报告”调整了此部分的标题，将“新兴技术和实践”改为“关键技术和实践”，详述了影响未来高等教育教学的六项关键技术和实践。就关键技术推动教学的重要性而言，将技术作为未来高等教育规划的关键比其新颖性更重要。这种理念转变允许部分技术在“2021年报告”重新出现、消失和重返，以反映高等教育教学面临的新问题。疫情的影响促使“2021年报告”继续强调人工智能、开放教育资源和学习分析技术。同理，混合课程模式、高质量在线学习和微认证的出现也不足为奇。

对于这六项关键技术和实践可能对高等教育教学产生何种影响，报告从技术解决公平和包容问题的程度、技术对学习结果的影响、技术失败的风险、教师和学生对技术的接受度、技术使用成本以及疫情后技术的重要性六个维度展开讨论，以确定何种关键技术可能对教学有影响，以及每种关键技术对教学的影响程度。报告还提供了利用这六项关键技术开展高等教育教学实践的全球范例项目。

01
人工智能
概要

人工智能能“承担通常被认为需要人类认知过程和决策能力的任务”，作为一项关键技术在“2021年报告”再次出现。人工智能已被广泛应用于高等教育教学，如学习管理系统、监考、评分和评估、学生信息系统、办公、图书馆服务、招生、残疾支持和移动应用等。最近关于人工智能和高等教育的讨论，出现了两个关键点：一是人工智能可用于解决教学、学习和学生成功的当前或长期挑战；二是有机会彻底反思课程和相关的学术项目，以更好地为“人工智能一代”服务。目前，人工智能在高等教育的应用似乎大多集中在第一个关键点上。例如，英国杜伦大学让霍利（一个人工智能“学生参与平台”）参与招生以促进学生成功。另一类应用可能被称为“人工智能赋能学习分析”。爱荷华大学的数字学习记分卡使用机器学习“识别学业困难学生”。

至于第二个关键点，在人工智能正在走向普及的世界里，高等教育似乎才开始重新思考人工智能的本质和结构。FLoRA项目是个国际合作研究项目，涉及英国、德国、荷兰和澳大利亚等国的高校，旨在强调人工智能赋能自我调节学习的重要性。研究人员正在使用机器学习更好地理解学生的自我调节学习过程，并通过提供个性化学习支架促进学生的自我调节学习。

人工智能与高等教育教学

人工智能诞生以来，一直备受争议。人工智能在监考和考试中的使用，引发了激烈辩论。一些大学因未经学生同意，使用人工智能系统收集生物特征数据，跟踪和监控学习进度与学术诚信而被起诉。与人工智能相关的高等教育面临的另一个紧迫问题是学术诚信。有网站提供了一种应用程序，通过“改写”来混过抄袭检测。高等教育可能需要用人工智能系统打击其他违反学术诚信的人工智能系统。高等教育需要谨慎、有道德地使用人工智能。人工智能技术的偏见问题以及数据采集和使用的伦理问题很常见。高校可以与学生和社区合作，应对人工智能带来的混乱。

2
混合课程模式
概要

高校一直在探索在线和混合课程模式，疫情加速了这一发展，迫使高等教育变得更具创造性，并出现了一系列新的课程模式。比如，在2021年度示范项目征集活动中，近三分之二的混合实践与教师发展或教室改造有关。课程需要重新设计，教师需要新的专业知识，教室要能够支持新的混合模式。鉴于所有教师都需要支持应对疫情的转变，许多高校开发了混合课程模式框架。在教师方面，威奇托州立大学网站为教师提供了“五种混合模式”供选择。在教室方面，美国东北大学已投资数百万美元，在200间教室安装技术设备，为疫情后继续使用混合模式奠定基础。

一些高校将学生纳入课程设计过程。如上海师范大学开发的“三阶段合作教学模式”，邀请学生“参与课程实施和决策”。另外，技术有助于解决快速进入在线混合学习领域所面临的挑战。哈德逊谷社区学院已利用虚拟现实为学生的早期儿童发展课程开发了一套“虚拟场地模拟”，还创建了利用Blackboard和Zoom进行外语课程的方法。这种混合课程模式的扩展也凸显了“学生发展”的重要性，与长期强调的“教师发展”实践同步。

混合课程模式与高等教育教学

疫情的一个后果是学习迷失，特别是在K-12阶段。国际高等教育也将面临学习迷失的挑战。混合课程模式对于解决学生的教育问题非常重要，允许教师在课程设计方面具有更大灵活性，满足更加多样化学生群体的学习需求。接种疫苗后，高校面临的问题是，保留这些混合模式，还是放弃它们，回到传统模式，抑或处于某种中间地带。一些人可能将最近对混合学习的尝试视为未来，为学生带来完全在线的高等教育职业生涯。相反，《EDUCAUSE 2020学生技术报告：支持全体学生》发现，“学生仍然更想要面对面的课堂，大多数人喜欢完全面对面或主要面对面的课堂”。国际高等教育的机会是找到平衡点，以服务于教学。

3
学习分析
概要

学习分析是数据分析领域的子集。对大量数据进行分析，目的是如何更好地为高等教育日益多样化的学生群体提供服务，作出更好的、基于证据的决策。学习分析有多种数据来源，包括学习管理系统、学生信息系统和课程数据源。很多领域普遍使用学习分析，了解和解释学生群体的需求和挑战。这使得学校对学生需求的反应更“及时”。例如，当学生早期评估为表现不佳、没有定期访问学习管理系统或同一学期课程参与度较低或表现较差时，早期预警系统可以及时告知教师和教学顾问。

然而，随着可用数据的广泛扩展，人们开始关注谁有权访问数据及其访问目的，应与学生共享多少数据，这些数据应以什么目的和方式提供等问题。例如，教师数据，即显示教师在学习管理系统的参与程度、发布成绩的及时性及其他有效教学的质量指标，已引发人们对未经教师明确同意将其用于评估的思考。科罗拉多州立大学学习与教学分析中心通过帮助教师和学生解释学习分析数据以实现直接应用，从而将“理论转化为实践”。

学习分析与高等教育教学

高校正在建立日益复杂的数据治理结构，应对更复杂的数据基础设施带来的挑战。通过制定“数据战略”，高校利益相关者围绕数据目标和使命，推动“数据创新”，让用户能够理解数据，并采取基于证据的积极行动，为学校带来更多灵活、优化和基于数据的实践。各高校可利用学习分析提高教育公平和可及性，即利用学生数据明确解决成绩差距。学习分析数据还可以直接与学生保留率和学习持久性联系起来，以保持学生的参与度、注册率和毕业率。例如，泰顿合作伙伴的“学习分析战略工具包”通过提供学习分析及自我评估战略，以公平为核心原则，直接应用相关数据解决问题。
展望学习分析未来，可以发现数据有广泛的用途，高校需要继续发展其获取、分析和实现数据协议的基础设施，以保持学习分析的相关性并了解该领域的最佳实践。高校还需要与数据和学习分析供应商密切合作，以实现学校战略目标，遵守道德标准。最后，高校的利益相关者可能需要其他数据意识和分析培训，以充分挖掘学习分析的潜力。

4
微认证
概要

微认证是“验证、确认和证明学生在最基本层次上已获得的特定技能和能力”的学习项目。它不同于传统的学位和证书，通常在更短或更灵活的时间跨度内提供，且往往更集中，可在线提供、面对面提供，也可通过混合模式提供。HolonIQ定义了微认证的六个领域，即短期课程和徽章、训练营、专业证书和执照、其他机构颁发的非学位证书、大学颁发的非学位证书，以及学位课程或认可课程。因其灵活等特点，微认证在快速增长，并将成为高等教育的支柱。

技术基础设施的变化及由此带来的劳动力技能提升和再生技能培训，将推动微认证发挥关键作用。2020年，微认证呈现爆炸性增长，并将持续到2021年，根据预测，未来35年内，微认证市场将翻番。微认证的“捆绑”能力创造了个性化且独特的学习结构，为学生专业发展创造无限可能。

微认证与高等教育教学

微认证的增长促使许多高校重新思考课程开发过程、学分和非学分课程间的关系，为日益多样化的学生提供服务的方式，以及应对供应商和大型公司在微认证领域激烈竞争所带来的挑战。微认证的增长必然会为项目的开发和实施及其他形式的认证带来新的架构、基础设施和工作流程。IMS Global最近与高校及其利益相关者合作开发的“全面学生记录（Comprehensive Learner Record，简称CLR）”规范，是未来变化的信号。

除了改变微认证的制度结构外，高校还需要提高现有员工的技能，并创造新的职位，以满足“混合校园”模式不断变化的需求。这种模式的基本要素是开发灵活的学术课程。该课程可被打包和捆绑，以满足当前和未来的学生需求，这些学生正在为尚未确定的劳动力需求做准备。微认证可能成为高校未来战略规划的基本要素

5
开放教育资源
概要

卢蒙学习创始人大卫·威利将开放教育资源定义为任何有版权保护的作品，这些作品要么属于公共领域，要么授权个人自由而永久地从事5R活动（保留、重用、修改、重组和重新发布）。提交到“2021年报告”的许多项目和资源已经远远超出了教科书的范围，包含前沿且开放的开放教育资源内容。例如，圣地亚哥州立大学开发的“虚拟沉浸式教学”。英属哥伦比亚大学新兴媒体实验室开发的“3D新陈代谢”，将新陈代谢网络数据可视化。波士顿大学的“学习模块”，是一个开源的内容管理系统软件插件，帮助创建交互式开放教育资源。

数据表明，除节省成本外，开放教育资源可显著提高学生的保留率和学生成绩。疫情期间，开放教育资源使得很多高校入学人数和学分数增加。虽然这些研究结果有限，但统计结果显著支持这些结论。

开放教育资源与高等教育教学

开放教育资源最大的优势是促进社会公平，解决学生因为学费问题而无法公平获取学习资源的难题。开放教育资源有助于学生获得最新内容，还可通过推广符合课程标准的学习体验提升教师和学生的能力。开放教育资源还可以节约资金。尽管开放教育资源优势明显，但教师的采用率仍保持不变。研究发现，70%的教师仍将教科书作为课程要求，87%的教师表示使用的教科书与以前相同。这种较低的采用率在很大程度上是由于供应商选择的增加，比如包容性访问会以替代性、价格较低的方式为教师提供同样的资源。

6
高质量在线学习
概要

“2020年报告”没有提及高质量在线学习技术，但“2021年报告”却收到了63份在线学习优秀项目。这主要是由于疫情期间课程迅速转向在线教学。一些高校开发了包含各种资源和教学策略的门户网站或中心，帮助教师快速从传统教学转向在线教学。例如，印第安纳大学面向教师的“继续教学”和面向学生的“继续学习”。员工主动开发网站资源，允许教师快速修改和重新部署网站，以满足其需求。然而，在线授课机制，即如何使用这些工具，只是挑战的一部分。更重要的是，疫情要求教师们采用新的教学方法，重新思考内容传授、参与活动及真实的应用和评估。例如，西悉尼大学“在线参与和教学中心”为教师和设计师提供精心策划的教学策略，推荐与循证学习理论相一致的技术，展示了该大学同行的实践范例。鲍登学院的“鲍登在线学习和教学”是为响应从紧急教学转向有意的、精心设计的在线教学计划而开发的。

许多教师发现，在线教学不是通过Zoom简单复制面对面教学。将远程教学与教学质量标准相结合的学校，似乎提高了学生满意度。美国在线学习质量保证机构Quality Matters强调，使用经验验证的、可以改善在线学习体验的质量保证标准设计课程尤为重要。

高质量在线学习与高等教育教学

随着高校努力将数千门课程从传统格式转换为数字格式，疫情在某种程度上成为质量要求的转折点。紧急在线教学常常与深思熟虑、目的明确、构思周密的高质量在线数字化学习混为一谈。因此，一些高校重新将重点放在质量保证上，开始更加审慎的转型过程，以确保教学内容以学生为中心、与规划的学习结果一致、所有学生都可以获得，并得到有效的设计和实施。
节选自：《未来高等教育教学：宏观趋势、关键技术实践和未来发展场景》
来源：《开放教育研究》作者：兰国帅，魏家财、张怡、郭倩、张巍方、孔雪柯、王志云

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