“教育技术的发展”是长期以来地平线研究的传统,2020年教与学版本延续了这一惯例,但研究者将这部分的标题更改为“新兴技术和实践”,研究者认为比技术到来时间更重要的是影响的性质和程度。
在由54名专家推荐的130个主题里,经过四轮投票最终选出这6项技术,并从公平和包容性、积极影响、风险、教师的接受度与所需资金这5个方面使用5分制(1分表示低,4分表示高)对它们进行了评价。
1、自适应学习技术
Adaptive Learning Technologies
自适应技术正在成为教育技术工具的主要补充,这些工具服务于更普遍的个性化学习教育实践。自适应技术的使用仍处于钟形曲线的上坡,即使在早期阶段,这项技术也可以为机构(学校)提供机会,在学生学习和成功的背景下,从战略上重新思考课程设计。
从整体上采用自适应学习的院校,结果令人鼓舞。在大多数情况下,学生的成绩有所提高,学生对其经历的满意度也普遍很高。
2011年起,高等教育开始广泛使用自适应技术,到2015、2016年技术成熟的时候,自适应技术的使用开始加速,在高等教育中有很多关于个性化学习的概念讨论。
区分自适应性技术(Adaptive Technology)、个性化学习(Personalized Learning)和适应性学习(Adaptive Learning)是很重要的。自适应技术由人们可以购买或构建的数字平台和应用程序组成。个性化学习是一种通用的教学实践,旨在更好地调整课程体验,以适应学习者(学生)的个人需求。最后,适应性学习是个性化学习的一种形式,其中自适应技术起着主要作用。
机构(学校)在使用自适应技术时产生了许多“经验教训”,反映出以往教育技术实施的经验:单靠技术并不能改善学习效果。研究结果表明,适应性技术在个性化学习项目中发挥着重要作用。关键因素是,在实施过程中要对教师和学生提供额外的支持,并针对适当的课程和适当的学习水平。
2、人工智能/机器学习教育应用
AI/Machine Learning Education Applications
Machine Learning(机器学习)的理念是机器能够通过重复的过程进行学习和适应,而AI的概念则更广泛,指的是机器能够智能地执行任务。两者相互重叠的优势正在渗入到高等教育中,包括学习管理系统(Learning Management Systems, LMSs)、学生信息系统(Student Imformantion Systems, SISs)、办公效率应用程序、图书馆和招生服务、自动字幕系统及移动产品等。
虽然人工智能尚未实现自我意识(即自主操作的能力),但它能够支持通常由人类处理的低级的常规性和重复性任务。此外,这些系统大部分都可以随着时间的推移不断“学习”,从而提高它们的准确性、速度和精确性。
例如,西北大学开发了基于AI技术的聊天机器人,回答学生和教师经常提出的常见问题。俄克拉荷马大学推出SoonerBot用于招生,迄今为止,超过28,000个学生使用SoonerBot互动。亚利桑那州立大学使用AI控制智能设备,并使用人工智能语音辅助接收与课程相关的信息。宾夕法尼亚州立大学利用机器学习的算法来预测学生的成绩表现,甚至是在课程开始之前。
3、学生成就分析
Analytics forStudentSuccess
过去十年,高等教育机构把他们的使命、愿景和战略规划的重点放在学生成就和促进学生成功。测量、收集、分析和报告学生数据工具的可用性,催生了学习分析领域的兴起。
高等教育优先考虑学生的成功,再加上学习管理系统(LMS)和支持跨功能数据集成工具的使用,使得分析越来越多样化。过去,各机构(学校)已经将分析技术用于招生管理和学生总体进步,但很少用于评估学生的学习成果和个人成就。
现在,这种情况正在改变,在美国和欧洲以外,使用分析来帮助学生取得成功的做法也开始出现。这种转变催生了新技术,帮助学生实现目标的不同方法,以及无数的伦理和政策方面的考量。例如,加州大学伯克利分校的在线咨询平台(Berkeley Online Advising)可综合多个校园服务的学生数据,生成并显示学生的学习进度。
让学生能够使用学习分析的应用也变得越来越普遍,使学生能够通过有洞察力、易于理解的可视化界面来访问和跟踪他们的个人数据。例如,爱荷华大学(University of Iowa)部署了面向学生的分析仪表板——“成功要素”(Elements of Success)。获取总结性数据的能力使学生能够更好地衡量他们的进步,并激励他们在没有取得重要成果时采取行动。
学习分析在高等教育中的成熟取决于几个相互关联的因素。领导的支持、对学生成功的共享愿景、机构(学校)内的交叉协作、提供相关政策、支持数据跨部门的协调技术,都是在全校范围内成功开展学习分析的必要因素。
4、教学设计、学习工程和用户体验设计的提升
Elevation of Instructional Design, Learning Engineering,and UX Design in Pedagogy
教学设计领域的不断发展,不仅受到在线课程持续增长的影响,也受到接受以学生为中心的教师数量增加的影响。在过去的几年里,教学设计的作用已经超越标准课程设计和开发,获得了专业认可。项目管理、学习分析、教学研究、教师指导与协作,以及更多的学术自主性等额外职责提高了教学设计师的专业身份和专业知识。
新的方法、流程和学术成果正在教学、学习和技术社区中出现,并且引入了新的路径和名称,例如学习体验设计师(Learning Experience Design,LXD)和学习工程师(Learning Engieer)。这些角色都非常适合在其机构(学校)中成为有影响力的变革推动者,他们在与教师、学生和员工的合作中体现并促进了以学生为中心的思维方式。
一个学习设计生态系统可以包括许多角色,以培养学生的学习成就为最终目的。教学设计师和技术人员是学习设计和技术团队的组成部分。学习设计师(Learning Designers,LDs)擅长多种方法,如综合课程设计。一个典型的学习设计工具箱充满了创造性方法,包括基于证据的教学策略,以学生为中心的活动,健全的评估计划,以及在教学中使用技术的创新方法。与教师合作是学习设计生态系统的核心,其最终目标是为所有学生创造有意义的学习体验。
评估学生的学习方式、衡量用户体验、将设计思维应用于课程开发,以及为教师提供新的基础数字技能和文字能力,这些都是将学习设计师的职责。
5、开放教育资源
Open Educational Resources
联合国教科文组织(UNESCO)将开放教育资源(Open Educational Resources,OER)定义为“多种教学材料,既可供教师和学生公开使用,又无需购买、使用许可或特许权使用费。”全球高等教育界正在积极开发和策划大量的OER材料和资源。起主导作用的是加拿大、西欧、南美和中东地区,开放资源在这些地区变得越来越普遍。
乔治·梅森大学(George Mason University)开发了一种称为“ MOM”(Mason OER Metafinder)的OER检索器,该检索器使教师可以搜索各种学科和国际索引中的开放资源。
可负担性、可获得性和数字公平性是驱动开放教育资源的主要因素,因为减少或消除资源成本会对招生和留住学生有着深远影响。一些机构(学校)将开放教育资源作为进入校园的一种增值手段来推销,也为教师在采用和使用何种学习材料方面提供了更多的自主权。
尽管开放教育资源提供了明显的优势,但挑战仍然存在。有证据表明资源不断增长,但仍有将近73%的学生和56%的教师从未听说过开放教育资源,这些数据还在不断增加。此外,“开放教育资源”经常与“电子教科书”和订阅数据库混淆,这些数据库可能是开放的,也可能不是开放的。显然,各机构(学校)在教育教师和学生方面还有很多工作要做。
6、扩展现实技术(AR,VR,MR,Hapic)
XR(AR,VR,MR,Hapic)Technologies
扩展现实(XR)是一个概括性术语,指用于混合物理与虚拟或提供完全沉浸式虚拟体验的环境。最常见的XR技术是增强现实(AR)和虚拟现实(VR)。AR将虚拟内容覆盖在物理对象和场所上,而VR则是一种更为身临其境的体验,包括在一个完全虚拟的环境中对虚拟对象进行操作和交互。
全球高等教育对XR在教学和学习方面的潜力探索已经展现出了令人印象深刻的多样性,XR是增强传统教学形式的有效方法。例如,莱顿大学的AugMedicine和急诊课程,增强了传统教学方法并填补了理论与实践的差距。
在成本方面,XR实际上有助于降低机构的总成本。模拟学习体验在财政成本、后勤安排、专家等方面是昂贵的,XR的部署实际上降低了这些成本,使学习体验更具可持续性,同时可供更多学习者使用。
XR无疑与教学有关,真正的问题在于这种相关性的广度和深度。从EDUCAUSE研究和Horizon报告收集的范例项目来看,嵌入整体教学和学习设计的XR,展示了巨大的潜力。
随着XR功能的提升,设备成本将降低,结合Wi-Fi 6和5G网络性能的重大进步,XR的体验将变得更加身临其境、功能更加强大。并且随着网络容量的提高,可以将这些经验提供给在家的远程学习者。
本文内容翻译、整理自EDUCAUSE官网,翻译仅供参考。在我们科技微信后台回复关键词“地平线2020”,下载报告原文。
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