第八章 教育技术的应用

第八章
教育技术的应用

为了让更多的人在学习方面取得成效，人们开始尝试将由外而内和由内而外这两种教学法结合起来。通过前面的叙述，我们已经了解到那些坚持由外而内教学法的教育家，正在努力通过新的教学技术和教育结构广泛传播一流的学习实践，力图让更多的学生受益。

由内而外教学法则是将学习完全破解，它渐渐地已经显露出其中存在的缺点。由内而外教学方法最主要的问题在于，对于学生的学习情况难以进行评估，以致存在一定程度的风险。100多年前，桑代克和其盟友自认为他们已经把学习这台机器拆解成为最小组成部件，能一目了然地看清其中的所有齿轮或链轮。但是结果证明，他们的这一做法将学习过度简化，因此建立在这种思想蓝图上的教育系统也是过度简化的：只体现出了学习这一现实中粗糙、模糊的一面，对学习的研究未免有些草率马虎。

尽管从那时起我们就开始积累丰富的科学知识，但是今天坚持由内而外教学法的思想家们仍然面临着与前辈们本质上相同的盲目：我们是否已经对学习有了充分的了解，能够从头开始建立一个更有效的系统？毕竟，我们对学习的这件事仍然充满了各种亟待解答的问题以及一些未知的问题。此外，还有许多开放性问题，如个体的大脑如何在各种不同的环境下运作……这种种不确定性，除了那些坚持由内而外教学法的教育家会不顾一切地将这个理念坚持到底，其他人都不得不望而却步。

其实，由内而外的教学法也有其内在优势。首先，我们希望改进的教育结构虽然已经过时，但其本身是建立在由内而外教育理念基础之上的，所以通过修复的手段对其进行改进相对容易一些，这就像一个病人需要通过手术换上亲属的肾脏一样。其次，一旦我们把某样东西的本质剥离出来，细致入微地对其进行解释，那么，想要大规模再造这样东西就变得容易得多。一张胶卷照片和一张数码照片哪个更美观，取决于你询问的对象。但只有数码相机才能用数值的方式显示出照片中由红、蓝和绿三种颜色组成的复杂影像，生成一个图像文件，可以在互联网上随时再现，既能保证质量还无须高成本。

最终，既让人们充满好奇又颇具争议的是，当技术发展到一定阶段后，由内而外的方法就与由外而内的方法相交相汇，并超越由外而内的策略。现在智能手机自带相机的功能就比胶卷相机的功能强大得多。将这种精简的方法应用于由内而外的教学法中，很可能为我们带来目前无法预测到的教学机会。

正是出于这些原因，我们可以看出教育中还存在一些从未想到过的改革的可能性。当麻省理工学院计划开辟一条通往有效学习的教育之路时，我们将核心放在了由内而外的教学法上。我们不仅是在线教育材料的提供者，我们还将为认知科学学科及其他学科的研究员与教育实践研究员之间建立一条沟通通道。

蒙古理工学院

我们做出这一决定之后，这个决定在几年时间内惠及数以百万计的学生，我希望在未来的日子里，还会有更多的学生受益。生活在蒙古首都乌兰巴托一幢高楼里的一名高中生，就是第一批受益学习者中的一员。

“我九年级时对数学和科学非常感兴趣，”巴图诗蒙·延甘巴亚在麻省理工学院的学生中心一边吃着沙威玛[1]一边说，“但蒙古和俄罗斯等国的高中数学课，教师只是要求我们做一大堆数学练习。学生们根本不知道为什么要费力地去解这些数学方程式，也不知道在我们的现实生活中如何使用这些方程式。”

不过，巴图诗蒙所在的学校有一个优势：麻省理工学院的第一位蒙古籍学生恩赫蒙赫·祖尔甘金就在这个学校任教。2011年年末，在乌兰巴托巴图诗蒙所在学校担任校长的祖尔甘金听说了自己的母校开设了慕课（MOOC）教育的消息。这个缩写词听起来有些好笑，实际上的意思是大型开放式网络课程（Massive Open Online Course）。这个名字最早出现在2008年，很快便家喻户晓。2011年，斯坦福大学推出了三门在线公开课程。

同年12月，麻省理工学院负责慕课开发的分支机构MITx宣布一门开放课程正式上线：课程6.002x，即电路与电子课程。祖尔甘金鼓励学生们利用课余时间学习这些免费课程。当巴图诗蒙听到他说学习了这些课程就能明白iPhone手机的工作原理时，巴图诗蒙立即振作起了精神。那时，蒙古已经开始大面积使用3G网络，即使生活在草原上的游牧家庭也能上网。巴图诗蒙的母亲是一名医生，父亲是一个地毯制造商，他们都购买了智能手机。由于当时智能手机在蒙古还是比较神奇的事物，没有人知道其中的奥秘，出于好奇，巴图诗蒙以及其他19名学生报名参加了麻省理工学院的在线课程。

再回到马萨诸塞州。就在麻省理工学院开放课程上线前不久，有一天我在匆忙中穿过校园，突然遇到了负责课程6.002x的教授阿南特·阿加瓦尔，他是MITx整体工作的带头人，同时也是麻省理工学院著名的计算机科学与人工智能实验室（简称CSAIL）的负责人。我们两人最近都睡眠不足，我每隔几周就要往返新加坡一次，阿加瓦尔连续几个月都在夜以继日地工作。当得知MITx为这门在线课程的准备付出巨大努力并已见成效时，我激动不已，于是问他预计有多少学生会报名学习这门课程。

“我希望不少于5 000名学生，否则就有些尴尬了，”他笑着说，“但最好不要超过1万或2万人，因为我现在严重缺觉，再不休息身体就要出问题了。”

当年5月，课程6.002x正式上线时，报名注册的人数高达15.5万人。这些学员当中，有2.3万人在第一个问题集的学习中就花了很长时间，巴图诗蒙就是其中之一。他说，他的英语水平有限，很难跟上阿加瓦尔的讲课速度，但每当阿加瓦尔使用通用的数学语言时，巴图诗蒙仅看方程式就能听懂。每学完一个主题，巴图诗蒙就用蒙古语为同学们录制一段解说视频，相信如果安德鲁·贝尔仍然在世，一定会为此感到自豪。

期中考试时，有大约9 000名学生顺利过关，巴图诗蒙就是其中之一。课程结束时，有7 000名学生顺利通过考试，巴图诗蒙也是其中之一。

在最初注册报名的15万学员中，只有340人获得了满分。当然巴图诗蒙也是其中之一。

考试结果出来后不久，《纽约时报》杂志的一名记者打电话采访了巴图诗蒙，并发表了一篇题为“乌兰巴托的天才男孩”的文章。很快巴图诗蒙成了当地的名人，并准备填写大学申报书。

巴图诗蒙开始迎接自己的美好未来时，慕课也迎来了自己的美好未来。这种分散式、自定学习进度的在线学习新形式，能够拯救甚至召回那些被我一开始称为“教育扬谷机”的教育制度剥夺学习机会的人。阿加瓦尔后来说，MITx还拥有一群热切的观众，其中包括那些不能上大学的人，一批曾因各种原因，如地域、职业、家庭、年龄、健康、以前的考试成绩或其他原因被“教育扬谷机”过度淘汰的学生，他们有的曾经认为大学课程过难，有的认为教育成本太高。

如果说慕课能够在很大程度上挖掘个人的潜力，那么对群体潜在能力的释放更是有着难以估算的作用。像克莱尔·王一样的孩子可以说是幸运的，他们在很小的时候就被贴上了“天才”的标签，但与他们一起悄然前行的一定还有成百上千能力卓越的学习者，由于种种原因才华被埋没，没有机会发挥出来。世界各地的国家，如果希望解决学习中长期存在的深层次问题，就需要发掘并培养这些才华横溢的学习者，这与继续优化像克莱尔这样的天才学生具有同样重要的意义。1979年生物学家斯蒂芬·杰·古尔德写道：“我的确对爱因斯坦的大脑的重量和脑回路感兴趣，但是相比而言，我更对生活在并牺牲在棉花地和血汗工厂里与爱因斯坦具有同等天赋的人感兴趣。”

我认为他的这几句话感人至深。事实上，我发现我们所错失的“爱因斯坦们”，也许不会成为一代天才，但他们一定也能在长久的学习中学有所成，也能在社会中体现出其所学知识的价值。如果他们没有被“教育扬谷机”过早地淘汰（我最近就差点被淘汰），也能成为有识之士。

从解决诸如气候变化等世界性重大问题的角度来看，比起我是如何被淘汰的，我更关注我是如何被救赎的。救赎我的不是善良的僧侣或教育工作者，而是一家油田服务公司。这份工作改变了我的生活，也让我的生活因此越来越好。但与此同时，气候变化所带来的重大问题日益严重，迫切需要多样化的教育资源和技术培训培养出能够解决这一问题的人才。因此，我和许多教育观察者之所以对慕课如此着迷，部分原因是慕课能够为人们开辟出新的学习途径。有了这一学习途径，或许有一天，会有更多的人致力于太阳能装置的开发和应用，而不是从事石油钻井工作。然而，早期推崇慕课的人们很快就发现，若要使慕课惠及全世界的学习者，仅仅以在线课程的形式向他们扔一个所谓的救生圈，即使这些课程是一流的、免费的，也是远远不够的。更为复杂的是，在被人们称为教育科技的这个大领域中又涌入了大量的新内容，慕课只是其中的一部分。仅仅几年时间里，教育科技领域便彰显出不稳定性，涌现出成千上万个风险投资公司，从小型初创公司到令人敬畏的巨头公司，纷纷涉足这一领域。这种发展趋势其实也无可厚非，毕竟伟大的事物总是要经过千锤百炼才能脱颖而出。或许有一天，有一些公司可能会因为他们对学习大脑模型信心程度的担忧，开发出比慕课更深入的教学系统。历史从未善待过教育界的狂妄之人，尽管一开始公众对教育科技也是笑脸相迎，然而一旦有所失误人们必然会很快将其抛弃。

我仍然坚信我们可以从技术的角度创建一个高度个性化的、全新的教育系统，只是现在时机还不成熟。此外，我们所面对的外部压力也越来越大。

全新大脑

麻省理工学院倾力推动免费个性化的学习方法至少可以追溯到20世纪90年代末。首先是在1997年，埃里克·格里姆森教授和托马斯·洛萨诺–佩雷斯教授为学生们创建了一个计算机科学入门课的在线课程。据我所知，这门在线课程首次在视频讲座中加入了练习，这种结构现在已经成为MITx课程的主流形式。接下来是开放式课程（简称OCW），这是一种美好的教育理念，产生于互联网历史上的一个动荡时期，当时，也就是在第一次互联网泡沫破灭之前，许多重点大学纷纷利用网络销售其品牌教育，从而获取利益。计算机科学先驱、开放式课程的创始人之一哈尔·阿伯尔森回忆说，这个领域本应是“一座绝对金矿”，而麻省理工学院却姗姗来迟。为了弄清楚其他大学的这种半私立模式是否值得效仿，麻省理工学院聘请了两家管理咨询公司。在此需要提及的是，这种半私立模式是吉坦贾利·斯瓦米博士提出来的，当时他也是其中一家公司的顾问，算是误打误撞，碰巧去对了地方。两家公司对此都没有表现出乐观的态度，但其中一家提出了一个有趣的建议：与其在网上销售教育内容，为什么不直接免费赠送呢？

大多数教职员工都支持这个建议，我也不例外。我匆忙离开北海石油平台之后的几年里，生活虽然不像以前那样戏剧化，但也是相当愉快的。以前我在阅读机械和电气工程的教科书时，总是不得不用手指强行把眼睑撑开，逼着自己学习。我在大脑中建立的世界模型，每一个新知识点都是杂乱的，然后与后面进入的知识点堆砌在一起，就如同把奇形怪状的汽车零件随意地放进一个大箱子一样。如果我们不知道如何系统地摆放这些杂乱无章的零件，这些零件奇特的棱角和锋利的尖角不仅会相互刮擦碰撞，而且还会占据许多不必要的空间。而现在，我们有能力把这些零部件合理地交叉摆放起来，也有能力轻松地把零件拼装成一个整体。因此，离开石油平台后，我专心读书，或者通过互联网学习，学习体验与我以前的完全不同，心情也比之前更愉快。

我所获得的还不止这些。以前，每当我想要丰富或修改我所构建的工程知识时，总是费力地挖掘各种原则，以便将新的知识与整体结构有机地结合起来。当我最需要工作记忆的时候，我的这种行为总是给我的工作记忆带来过度的认知负担。幸好我熟知过间隔学习法、交叉间隔学习法和记忆提取实践，因此现在对于基础工程和物理原理我能做到信手拈来。这些知识就如同我身体的一部分一样，成为我构建更多知识的强大工具。

正因为我有了现在这个全新的大脑，我才能够在学习中畅行，这是自中学以来我第一次有这种畅行无阻的感觉。当我坐着直升机从油井平台上下来时，便计划回归学校学习。我学完了所有硕士学位的课程，后来又学习了机械工程博士课程，并获得了博士学位，最终获得了麻省理工学院机械工程系的工作机会。

之后我开始从教，站在讲台上，逐渐认识到生活中的种种挑战。自己独立学习时，要克服学习中出现的各种问题已经很难了，比如，不完全正确的解释、误解、困惑和遗忘以及认知负荷的限制。然而，要把别人大脑中的这种混乱情况理顺难度又上升了一个级别。从我个人的经验来看，学习其实并不是一场战斗。在我前往石油钻井平台工作之前，也曾有过感觉学习很轻松的罕见时刻。例如，有一次，我在大学里制造出一个蛇形机器人，现在想起来，我仍然有种莫名的喜悦感。但这种转瞬即逝的激动时刻总是让人觉得这是学习过程中难得的例外。我明白大多数情况下，学习是一项残酷无情而且竞争激烈的工作，学生们在教师的红笔之下“苟且偷生”。尽管我尽了最大努力想证明学习并非如此，但我的许多学生却不敢与我苟同。

1997年，我受邀协助教授亚历山大·斯洛克姆建设课程2.007。斯洛克姆是一位传奇教授，他从伍迪·弗劳尔斯的手中接过了课程2.007。那一年机器人比赛的主题是体育项目，机器人竞相把各种球推到对手的那一边（我还记得当年的冠军蒂莫西·舒带着他的坦克状冲击战警比赛，一举战胜比它更复杂的对手的情形）。

我发现课程2.007的确有其与众不同的地方。该课程以项目为基础，有助于学生将工程内容情境化，比传统的讲座与考试结合的模式更加有效。因为只要学生在实验室里感知到杜威所说的“困难”，他们就会主动从讲座内容中寻求解决方案。同时，学生们根据在本学期所学课程制造机器人时，总是不可避免地要反复重温前期在课堂中所学的知识。这样既应用了间隔学习法又进行了记忆提取练习，因而起到了事半功倍的效果。

最重要的是，课程2.007所营造的学习氛围，反倒使“教育扬谷机”这一设备显得有些画蛇添足了。在这门课中，学生们追求的不再是高分，而是对知识更深层次的理解。由于学期末的机器人竞赛对学生的成绩没有直接影响，所以学生也没有特别大的心理负担，他们勇于冒险、不怕犯错，并能从错误中吸取教训。但如果采用传统的成绩单式测试，学生们就不可能有这样的体验。

课程2.007以一种近乎毛细管作用[2]的方式将知识注入到学生的大脑中，我也承认同样的事情仍在我身上发生着。有一天，我和我的同事兼密友大卫·布洛克一起聊天，他是一位机器人专家，在我对面的大楼里工作。多年来，世界各地的人们一直用一种体积庞大、价格昂贵的电子转发器系统，即射频识别（RFID）电子标签，跟踪车辆和其他大型库存物品的运输。布洛克想知道能否通过把这些追踪器传输的所有数据简化成单个数字，并将其余的数据放在互联网上托管，从而大幅度简化追踪器（因而能够节能，不再需要使用电池）。

我当时听了，惊得眼睛瞪得和茶杯口一样大，因为我意识到，如果能生产出如此简单的RFID芯片，那么其生产成本将会大幅下降。这样的话，这类追踪器不仅能够用来追踪全球供应链中移动的大型货品，如汽车、集装箱、牲畜等，还可以用来追踪小型物品。我粗略估算了一下，这种简单的被动式RFID芯片的生产成本每个将不足10美分（事实上，后来制造成本还不到3美分），价格如此便宜，必能为我所用。要是我能抓住这个机会，就能看到我下一个十年的职业发展前景。如果我真的抓住了这个机会，可能会为每个人创造一些持久的价值，因为这项技术能够降低包括食品在内的商品零售价格，使供应商和消费者均受益。

我和布洛克还有其他几个合作伙伴一起，成立了一个名为麻省理工学院自动识别实验室的团队，致力于研究简化RFID技术。实验室团队中的一位成员凯文·阿什顿让我们看到了超廉价的RFID不仅对全球供应链有益，也能使本地库存管理受益。我们可以用这个系统记录图书馆里的每一本书、仓库里的每一个箱子、盖璞公司的每一件毛衣。利用这项技术，我们还能开发出智能防盗装置，只对未付款的物品发出警报（这种装置现在在零售商店中相当普遍）。阿什顿还创造了一个著名的名词“物联网”，用以形容这个物物相联的世界。

现在唯一的问题就是我如何能学会一切相关知识。我致力于研究如何使RFID满足不同类型用户的需求，因而我需要快速学习不同领域中跨度极大的相关知识。我需要快速学习应用于RFID的电子工程和计算机科学原理，熟悉半导体制造业，了解全球物流业和科技初创企业普遍关注的问题。我们与几家初创公司合作开发了物理库存货签，并与其他公司合作开发了更好、更便宜的标签阅读器设备。我们甚至向公司巨头们示好，因为他们更能为我们提供支持。我个人也创办了一家公司，致力于创建基于云计算的开源软件，以供新RFID电子标签使用。这一切都需要我进行学习，而学习规模更是前所未有，因此我也无法假装这是一件轻松愉快的事。但这次，至少我知道怎么学习了。我以前并不是很清楚如何将新学的知识整合到我已有的图式之中，而现在我有能力这么做了。于是，我喝着咖啡，熬着夜，与同事一起交流，没过多久，现代RFID技术应运而生。今天，我可以毫不夸张地说，整个世界都是在我们的系统上稳定运行着。现在全球所使用的RFID电子标签超过数十亿个，零售业、供应链、高速公路收费站、宠物招领处，甚至警察局里都在用我们的电子标签追踪证据。

MITx

2003年，当我们的RFID项目奔向终点的时候，阿加瓦尔办公桌下的一台计算机服务器突然亮了灯。这台服务器中运行着一个古怪的小程序，叫作WebSim，它是世界上第一个虚拟电路实验室。“我对在线学习非常感兴趣，”阿加瓦尔后来回忆说，“但是我当时心里暗想，除非我能说服自己建出一个在线实验室，否则这条路是不可能长远的。”于是他设计了一个程序，他的学生能够在电脑上随意摆弄导体、电阻、电容器、晶体管等各种虚拟配置。当时，这个处于概念验证阶段的虚拟实验室对阿加瓦尔来说已经足够了。“我当时应该把整个电路课程都做成在线课程，然而，我错失了机会。真遗憾！”他说。2008年，麻省理工学院的毕业生萨尔曼·可汗开始在YouTube上发布视频，旨在帮助学生解决学习中出现的棘手问题。他后来创建了非营利性的可汗学院，一举成名，受人瞩目。2011年，我们遇到了一个新的竞争对手。我之前提到过，斯坦福大学宣布提供三门在线开放课程，这三门课程很快造就了两个盈利性慕课提供商的出现：课程时代（Coursera）和优达学城（Udacity）。

如在20世纪90年代末的互联网热潮一样，麻省理工学院再一次成为科技教育派对中的后来者。麻省理工学院再次以免费赠送商品的形式予以回应。

“MITx项目于2011年12月18日正式启动。”阿加瓦尔喋喋不休地说个不停，就好像是默念自己孩子的生日一样。同年早些时候，麻省理工学院时任教务长的拉斐尔·里夫召开了一次麻省理工学院的高层会议，讨论应该如何应对大学教育中正在发生的巨大变化。里夫长期以来一直致力于扩大麻省理工学院的教育规模，而斯坦福大学公开在线课程的上线为教育领域带来了新的紧迫感。

当时，普遍的做法是在多个国家建立分校，要么从头开始建设，要么与当地的大学合作。最具代表性的就是新加坡科技设计大学，它是我们最近与新加坡政府联合主办的一所学校，我对这所学校非常熟悉，负责过学校的教学设计工作。

这个项目为我们创造了一个难得的机会，让我们提炼出了麻省理工学院最初办学的核心教学原则。麻省理工学院最初办学时，目标是创建一个在波士顿周边大学中更务实的技术型学院，学院创始人制定的校训是：既要学会动脑，又要学会动手。从建校开始，学校的教学特色就是“从做中学”，并在死记硬背的学习方法盛行之时，将实验室教学纳入教学工作之中。1868年的一位学生证实：“这种教学方法对我们所有人来说都是全新的，不知不觉中我们就告别了旧时的背诵式学习方法。我们从实验和经验中学到了知识。”在新加坡从头开始建设一所全新的大学，也为我们创造了重新认识麻省理工学院创始理念的机会。例如，麻省理工学院始终坚持每个学生在申请专业之前都要学习两个学期的跨学科核心课程，而新加坡科技设计大学设计了三个学期的共享课程，旨在让学生具备坚实的生物、物理、计算机和人文基础知识。在麻省理工学院，像课程2.007这样的开放式设计课程都是选修课，而新加坡科技设计大学则把这样的课程作为跨学科的必修课程。新加坡科技设计大学大幅削减了讲座式教学的数量，取而代之的是以技术为主的学习研讨会、实验室和工作室式教学。我们正在建设的学校能够实现这种教学设想，这种教学环境与典型的美国大学相比，突出的特点就是拥有开放式和模块化的教室和实验室。

约三年后，新加坡科技设计大学已能够稳定运行，于是我回到了麻省理工学院，那时学校正在计划下一步的发展，发展计划中就包括慕课开发。在2011年召开的领导层会议中，学校的发展思路仍然倾向于按照新加坡科技设计大学的思路建设实体学校。我仍然清晰地记得时任麻省理工学院计算机科学实验室负责人的阿加瓦尔如何改变这一思想的情形。他问领导小组，与其在不同的城市修建小规模的新分校，为什么不能为全世界创建一个虚拟的麻省理工学院？

很难想象当时的领导小组会如何回应如此具有挑战性的想法。但是我知道的是，到会议结束时，麻省理工学院明显并不打算建设什么虚拟学校。然而，在不到一周的时间里，似乎每个人的想法都同时改变了，就好像学院里的领导们清晨从床上爬起来，伸了个懒腰，就同时决定支持在线学习这个大项目。

阿加瓦尔迅速采取行动。那个时候眯着眼睛看网络教育中的世界，就好像站在黎明前的黑暗中，看着团团巨大且不祥的黑影在远处涌动。谁也不知道第二天太阳升起后，这些黑影的真面目会是什么。例如，没人知道斯坦福会采用哪种模式运作线上课程，营利性还是非营利性、私营合伙方式还是学院形式、开源平台还是封闭式平台。但无论采取什么样的模式，其影响力都是巨大的，一两年之内就会出现其他类似的实体。阿加瓦尔相信，在这样一个还不成熟的世界里，我们唯一要做的就是大步前进，留下我们自己的印记。

正是抱着这样的心态，麻省理工学院宣布创办自己的慕课公司。由于麻省理工学院近期有过将课程内容免费放到网上的经历，这一举措有助于形成具有类似开放精神的慕课世界：任何人都可以免费获得资源，甚至可以在开源平台上运行资源。然而，如果阿加瓦尔想在慕课领域稳定之前做出这一声明，就必须先宣布自己的意图，然后再开始创建。于是，他于2011年12月在互联网上公布了他的慕课计划，第一期课程定于2012年2月开始开放。

为了实现诺言，麻省理工学院从两个方面展开了工作：一是创立麻省理工学院在线课程平台，二是建立第一个概念验证阶段的课程。前者的成果就是建立了MITx平台，取这个名字的目的本来是希望人们能够很快记住，但结果未能如愿；而后者原本计划推出的是一门计算机科学课程，但是当时阿加瓦尔所邀请的每个计算机科学教授都没有时间。

他靠在椅子上，用手揉着眼睛，突然想到了一个办法，竟然“咯咯”地笑了起来。最终，MITx的第一门在线课程不是计划中的计算机科学课程，而是电路入门课程，由阿加瓦尔亲自授课。因此，除了开发平台之外，他还承担了授课工作，他在麻省理工学院的职责就是管理麻省理工学院最大的研究实验室——计算机科学与人工智能实验室，而这个平台又是实验室的重心。

他需要一个新实验室，以适应MITx所需的规模，而这还不是他唯一需要的。幸运的是，在项目启动以来的第一次自我保护行动中，阿加瓦尔聚集了一群被称为“学术杀手”的帮手。

“他们中的每一个人都堪称世界级专家，”他说，“格里·苏斯曼是麻省理工学院著名的计算机科学家和人工智能先驱，他设计了所有的问题集，所设计的问题全面又实用。”计算机科学与人工智能实验室的高级讲师克里斯·推孟建立了新版阿加瓦尔虚拟电路实验室；另一位教授雅各布·怀特设计的方程求解器有助于电路模拟器的开发。“他能将微分方程讲得娓娓动听。”阿加瓦尔说。此外还有，埃克·庄，一位核磁共振量子计算领域中的先驱，后来协助创建了麻省理工学院重要的数字化学习办公室——他建立了另一套所需的方程求解器。“埃克·庄悄声离开，第二天就为这个平台设计了一个线性方程求解器。就这样神速！因此可以说，电路入门课程直到现在仍然是最先进的在线课程之一。”

课程还需要录制全新的讲座视频作为课程补充。一开始阿加瓦尔认为没必要这样做。他本打算使用他在大课堂上课时拍摄的旧视频，以便节省时间，但是，他说：“我的团队劝我重做，我执拗不过，只得让步了。”新视频的录制采用了萨尔曼·可汗的方法，一边放录音，一边在平板电脑中的幻灯片上根据内容边写边画。（研究小组发现，可汗学院的视频非常实用，以至于在有的情况下，他们认为无须改变原视频，直接链接他的视频资源就可以了。）同时，他们保留了大课堂中录制的视频，用于场面较大的课堂演示，如需要在学生面前使用电锯的课堂教学。也许阿加瓦尔做出的最疯狂的举动（现在回想起来，也是最具先见之明的举动）便是尝试将校内课程与在线课程结合起来，大量学生志愿者参与了这个项目。这一决定使得阿加瓦尔备受时间约束，但也带来了一些好处。首先，以这种方式，阿加瓦尔就可以“翻转”校内课堂：学生们在上课前观看在线讲座，上课时就能与阿加瓦尔和其他导师一起进行练习，然后再录制视频作为在线补充学习资料。如我们所见，这种教学结构的基本原理是令人信服的，学生可以根据自己的情况调整课程的时间和速度，利用课堂时间积极地从记忆中提取信息并加以应用。

其次，更重要的是，面授课有助于证明虚拟课堂的真实性，就像用黄金支持美元纸币一样。面授课和在线课程同样广泛，同样严格，也提高了在线课程的重要性。

一个学期结束后，互联网另一端数万名神秘学生的故事开始广泛流传。巴图诗蒙的名字引起了阿加瓦尔的注意，此外，还有印度年轻人阿莫尔·巴韦也引起了他的注意。阿莫尔·巴韦对阿加瓦尔的课程非常感兴趣，并创建了自己的在线学习平台。两个年轻人最终都前往麻省理工学院深造，并以优异的成绩毕业。

与此同时，MITx也在迅速扩大规模。就在阿加瓦尔的电路入门课程上线的同时，里夫正在与哈佛大学的领导交谈。2012年5月，这两所大学宣布成立了一家非营利公司：edX学习平台。新平台将依托MITx的软件平台，快速发布在线课程，不仅有麻省理工学院和哈佛大学开设的课程（MITx仍然以这两所大学的课程为主），还有来自其他学院和大学的课程。

教育科技大爆发

开放在线学习的项目就这样轰轰烈烈地拉开了序幕，发展的脚步紧张而急促，几乎让人感到窒息，人们甚至臆测仅靠慕课就能拯救这个世界。2013年年初，《纽约时报》专栏作家托马斯·弗里德曼写道：“慕课释放了10亿个大脑的智慧，解决了世界中存在的最大问题，还有什么比这更具潜力呢？”《纽约时报》的另一篇文章宣布2012年为“慕课年”，此后视频在线学习逐年递增。根据在慕课供应商中充当搜索引擎的“课程中心”提供的数据，截至2018年年底，全球900多所高校共提供了11 400门课程，累计注册学习的学生达到1亿人。

然而仅在短短的几年时间内，人们对慕课的期望开始下降。有些慕课一开始，报名学习的人数呈指数级增长，但现在出现了停滞现象，一部分原因是最初的炒作热潮逐渐消退，还有一部分原因是学生可学习的课程类型在不断增加，虽然吸引了更多学生加入课程，但每门课程中参与的人数却被分摊少了。另外，各门课程的完成率变得越来越低，这让教育观察家们感到头疼。然而，更令人担忧的是，几年后学生的社会经济统计数据明显出了问题。虽然有很多像巴图诗蒙这样温暖人心的故事，但是相对而言，慕课对富裕人群的益处更大。尽管其他慕课供应商都将他们的注册人数做了保密处理，大规模开放在线课堂平台（edX）却公开了他们的统计数据。通过对这些数据进行的一系列深入的研究，人们发现来自富裕地区的学生在edX的注册报名人数（免费）和获得结业证书的人数（从2015年开始，证书的费用在50美元到300美元之间）中都占很大比例。

尽管存在这些值得警醒的结果，毋庸置疑的是edX仍然帮助了许多学习者。这些学习者出于各种原因不符合在大学或研究生学院学习的要求。例如，就年龄而言，在edX上注册的学生中年龄较大的人数量较多，表明其用户群多为处于在职的学习者。就阿加瓦尔的第一门在线课程电路入门来说，通过考试的学生中，有一半年龄在26岁以上，其中一人已经74岁了；仅5%是高中年龄段的学生。很明显，不符合传统学校学习要求的人都涌向了edX。然而，世界上最贫穷的群体，也是最大的潜在学习者群体，并没有走上通往这个平台的道路。因此，在慕课登上世界舞台，像拉斯维加斯的职业拳击手一样风光了不到五年后，慕课的支持者们，也包括我自己，一直不愿接受的事实发生了，如2017年优达学城的一位官员所说：“慕课已经死亡了”。

事实上，慕课是达到了发展的巅峰阶段。阿加瓦尔于2019年指出：“我们每周招收的学生人数仍有10万余名。现在我们每周招收的学生人数比历史上任何时候都多。”

然而，那些过度热切的教育观察家之所以仍想提前为慕课发放死亡证明，还有另外一个原因：正当慕课的供应商还在在线学习模糊的未来中砥砺前行时，一些新型的实体项目已蹒跚着走出了迷雾。

2010年中期，一场由风险投资驱动的盛会正在被当时称为教育科技的领域中进行。诸多新公司从各个能想到的角度进军这个行业，比如，内容交付、学生资助、测试和评估、教育研究、课堂管理等。2018年，一家资本公司在描述整个领域的情况时，共统计出了1.5万家这个行业的公司，绘出了一张复杂的分布图，其复杂程度简直与大脑白质不相上下。

分布图的一个纽带，即“数字化课件”铺天盖地地充斥于学生的学习之中，技术机构声称制作这些数字化课件是为了促进学习，既能满足个性化学习又能立足于认知科学。学校、家庭和大学已经采取了五花八门的学习方法促进学生学习。有的学校采用了翻转课堂教学法，如密歇根州克林顿市的克林顿戴尔高中，以学校自己制作的教学视频为主，可汗学院的教学视频作为补充，同时分别在两个平台上举办讲座。世界上的许多国际学校现在采用的是远程教学方式，由在线供应商“Pamoja教育”提供技术支持。教师在远端教学，学生可以利用一周中的闲暇时间进行学习。现在在遍布美国的“虚拟学校”中也能看到类似的教育方法，学校允许学生在家里上课，通过在线或通电话的方式与教师交流。同时，那些既重视时间灵活性又倾向于把学生集中在一个地方学习的学校采用了一种“灵活”的模式，学生仅靠软件的指引即可随心所欲地度过每一天。类似案例，不胜枚举。

目前这些名目繁多的方法中，最刻板的可能就是学生们都以大致相同的速度学习内容大致相同的课程。还有一类方法是将共享课堂经验解构成杰克逊·波洛克的画作，自由地沿着节奏和内容的轴线绘画。再有一类方法由于受到基础软件的限制，最近才走在时代前端，软件的核心是建立在“假定”语句的基础上，类似于一种冒险游戏：冒险进入阴森的地下室，请翻到第10页；如果要报警，请翻到第12页。

然而，如今主导我们生活的各种算法变得越来越复杂，教育科技也难以幸免。如我在上一章中提到的，像塞普·卡姆瓦尔和马克斯·文迪拉这样主张由外而内教学法又有研究意识的教育工作者，已经将机器学习算法作为一种筛选手段进行试验，探索学生行为中的有益模式。不过他们还没有发现太多有用的信息，但是将相似的技术应用到由内而外教学法的框架中，理论上可以产生一定效果，任何足够大胆的教育者都可以立即采用。

在教育科技学习的泻湖中，最受瞩目的那条鱼就是国际商用机器公司（IBM），它围绕著名的华生问答系统构建了自己的教育产品。2011年，华生问答系统在智力抢答游戏节目中击败两位冠军，一举成名！人类参赛者面临的主要挑战是信息存储和信息提取，而华生问答系统就不存在这种问题，虽然在比赛期间与互联网断开了连接，但是系统预加载的大量语料库，包括整个维基百科的内容，已经足够应对挑战。相反，华生问答系统面临的挑战在智力抢答游戏中对人类参赛者来说反而是最容易的部分：只需要听懂节目主持人亚历克斯·特雷贝克大声提出的问题就可以了。人类来到这个世界的时候，其大脑结构就是专门用来处理语音的。你应该还记得，阅读、口语和听力都涉及语音。有人可能会说我们就是语言分析机器，从历史上看，我们确实在这方面比任何计算机都强得多。在过去的几十年里，随着计算能力的提高，机器学习已经从理论走向实践，计算机也迎头赶上。机器学习的思想可以追溯到神经科学理论，该理论中“一起激发的神经元将会连在一起”这句朗朗上口的话是由麦吉尔大学的唐纳德·赫布[3]首先提出的。在赫布的理论中，突触通过强度变化连接在一起能够形成记忆的基础。几乎与赫布的理论同步，计算机科学家开始思考大脑的突触和神经元如何能以计算机的代码形式而不是在我们的肉体中表现出来。例如，我们可以建立一个虚拟神经元，然后训练这个神经元，使之学会“激发”或“不激发”（也就是说，给出一个“是”或“否”的答案），以应对许多组合输入（例如数码相机传感器中的单个感光元件）。只需一个这样的虚拟神经元就能识别一个书写的形状是否是一个给定的字母，这一功能与大脑信箱的功能非常相似。然而，当你将虚拟神经元层层叠加，使得每一层的“是”或“否”输出下一层时，虚拟神经元的模式识别能力就能开始发挥作用。今天，“深度学习”系统中就有20层以上的神经元。在这些最复杂的系统中，第1层的输入和第20层的输出之间所发生的大部分情况，都是观察者无法观察到的。由于这种体系的不透明性，以及深度学习系统在我们生活中的普遍性，一些现代计算机科学杰出人士呼吁建立一个新的、统一的领域来研究这些体系的影响，他们将这种新思想称为机器行为。通过对一系列周期性变化的观察，该领域尝试将行为主义代表人物斯金纳、华生和桑代克的理念应用于计算机算法中。

IBM的华生问答系统正是采用了这种算法，因而能够从英语口语中提取语义，并将其与丰富的知识库进行匹配，最终才能在智力抢答游戏中击败智慧超群的人类竞争对手！当人们开始慢慢接受智力竞赛的新霸王时，IBM已经开始努力把它的问答系统引入每一个可以想到的经济领域，如医疗保健、金融、法律等行业，甚至将其引入梦幻橄榄球游戏中。2016年，为了推动这一体系的发展，IBM宣布成立华生教育。

目前，华生教育已经推出了两款主要产品：华生课堂系统和华生导师系统。这两款产品就像雅努斯[4]一个头上的两张脸，分别面向教师和学生。IBM的工程师为这个核心系统注入了大量信息，比如，地质学课程的基础内容。理论上，系统会把这些内容按照独立的主题进行打包。

IBM华生教育全球战略负责人亚历克斯·卡普兰一边折着一个纸盒一边说：“我们必须把系统应用于具体的领域中。华生系统里包含了地质学的全部知识。正是因为有了这些知识，华生系统才能根据所有主要概念之间的相互关系画出一个概念图，学生们才能学习这个关于地质学的概念图。”

系统通过几种不同的方式（就华生课堂系统而言，主要是通过课堂上的标准化测试数据；而就华生导师系统而言，主要是通过基于文本的聊天机器人提出的问题）能够绘制出特定学生关于一门课程重要内容的个人学习轨迹。

IBM与教育出版巨头培生教育出版集团合作开发的导师教育系统像一只聪明的猫头鹰站在你的肩膀上，在你阅读电子教科书时，回答你提出的各种问题。只要你安装了这个系统，就可以实现系统设定的目标：帮助你掌握每个单元或章节中的重要概念，通过合适的问题和相关段落中的提示加深你对知识的理解。这种掌握学习法不同于大多数课堂中的掌握学习法，该系统并未将“掌握”定义为对一门课程的考试，或是一周的单元测试分数要达到95分甚至更高，而是将学习主题完全细化，这样学生对问题的掌握不再是以数字来衡量，而是以二元方式衡量。如“氧气是地壳中最丰富的元素”这个问题，你要么知道，要么不知道，不存在模糊不清的情况。

不过，这类技术要成为人类教师的合格替代品，还有很长的路要走。目前，一想到由聊天机器人教历史课，哪怕是最好的机器人，也会让人忍俊不禁，因此那些担心职业会受到威胁的教师也是杞人忧天了。但话说回来，机器学习软件与过去的各类软件有很大的不同，机器学习软件最大的突破不是解决“是否”的问题，而是解决“何时”的问题。

在未来的几年里，我们将看到华生系统为我们带来的更多突破。例如，总部位于中国杭州的松鼠人工智能公司，不仅帮助国内学生备考每个学期末的标准化考试，也同样服务于纽约市公立学校的诸多学生。系统将学校的学科细化到极致：将中学数学中的内容细化到1万个独特的知识点，学生们就像吃豆人一样，按照自己个性化的路线大口“吃掉”这些知识点。松鼠公司创始人德里克·李在麻省理工学院期刊《技术评论》（Technology Review）中表示：“未来的人类教师就像一名自动驾驶飞机中的飞行员，主要是充当故障保险装置的作用，同时为乘客提供重要的情感安慰。”

这种以机器学习为驱动的教育科技大部分都适用于STEM（科学、技术、工程、数学）领域，因为这些领域中轮廓鲜明的边界和明确的问题更容易实现自动化，但是这一技术并不适用于所有学科。事实上，机器学习已经侵入到论文的教学和批改中，这的确令人惊奇。这一做法带来了一定希望，但也存在巨大隐患。基于人类教师批改过的论文所设计的机器学习算法，可以学习论文中人类教师的批改方式在短时间内批改数量巨大的论文。例如，GRE考试是美国研究生入学考试，它采用了一种名为“e-rater”的机器学习论文批改系统。2018年GRE的母公司公布了一项内部研究，这项内部研究深入探究了e-rater系统的运行情况（这类系统的运作方式仍然是一个不可知的黑匣子，只能从外部进行观察）。然而研究结果并不尽如人意。人们发现系统对篇幅较长的论文评分都偏高，无论学生们在论文中的用词多么冗长，总能受到系统的青睐。一些学生为了得高分，抄写背下来的中的段落，这些段落虽然与他们的文章完全无关，却能增加篇幅，提高分数。更令人担忧的是，该系统对非裔美国人的文章评出的分数普遍低于人类评分员评出的分数。这可能是（此项研究的作者们对此并不确定）机器学习中一个众所周知的问题造成的结果：用于设计学习算法的数据中如果存在一点偏差，当算法独立运行时，偏差就会成倍放大。也就是说，人类设计者无意中创造了一种具有种族歧视的算法。

以机器学习为驱动的教育软件，在某些情况下的确有前景，但在大多数情况下完全是反乌托邦[5]的，也让慕课所取得的进步看起来就像婴儿的脚步一样不稳。对于麻省理工学院最早开发的一些慕课，由于我们深知我们并不了解关于学习的一切，因此我们坚持在教学中保持人类教师教学：视频后面是人类讲师，留言板上是学生的留言。诚然，如果按照我们所设想的规模发展，面对面的教学方式其实很难全面落实。但是，但凡我们知道这个体系中还存在一些未知的对教育发展有益的方面，在人类与网络相结合的情况下，我们可能还会保留这些体系。我们现在买的食物大多是预先包装好的，但这些食物最初都是生长在地球的土壤里的。相比之下，以机器学习为动力的个性化教育项目更像是在实验室里培育出来的合成食品，这种合成食品本应含有我们所知的每一种营养素——但令人意想不到的是，这种合食品中可能缺少了一种营养素或包含了一种毒素。

不管怎么说，采取以机器学习为主导的学校，虽然取得了一定的成就，但也可能存在一定缺陷，这一点并不难想象。机器学习算法是将学校各学科知识分解成极为细小的知识点，这样有助于解释课程中的每一个知识点，却无法在教学过程中将这些细小零散的知识点有机地整合起来。也就是说，学生能够学会微积分知识，却不会用微积分知识进行思考。更糟糕的是，如果将机器学习算法专门用于优化标准化测试的结果，系统将有可能陷入一种不利于认知的学习陷阱，比如集中学习，这种方式的确会在短期内产生良好效果，却很难长期保持。对于这些机械的认知问题，那些持有由外而内教学思想的教育者仍然发出了一些耳熟能详的反驳之声：例如，即使能够保证学生学习速度和学习顺序的个性化，但是机器学习算法忽视了激发学生学习的动机，或者让学生产生好奇的原因。

正当我仔细思考这些问题和其他相关问题时，时任麻省理工学院系主任的苏珊·西尔贝让我和她的一位博士生谈一谈。

三角州的教育问题

此时的我在麻省理工学院扮演了一个独特的角色。探索学习以及如何最好地促进学习，仍然是人类所面临的最紧迫也是最吸引人的问题之一。麻省理工学院的许多院系发现他们所从事的研究，如指南针上的指针一样会从不同方向指向学习，这不足为奇。这种发展方向以令人惊讶的方式将各种学科结合在一起，也将数学家、分子生物学家、语言学家、计算机科学家、心理学家、物理学家的力量聚集起来。学者们讨论的范围扩大到教育艺术领域，并吸引更多其他学科的专家：经济学家、社会科学家、教师、历史学家和艺术家。

把这么多学科一下结合起来，是人们连想都不敢想的事，更不要说着手去做了。然而，我们必须做点什么。无论这些研究学科与学习在哪个方面出现交叉，研究者总是在最前线，从外到内、从内到外或从中间的某个地方对未知的领域进行探索。如果我们无法把所有研究人员聚集在一个房间里共同进行研究，那么我们就需要寻找某种方法，至少要建立一个框架，使他们的研究既能共存又能独立开展。

因此，2016年，麻省理工学院宣布组建一个跨学科联合小组，即开放学习部门。现在的开放学习部门又分成了两个部门：研究部门和发展部门。研究部门负责麻省理工学院综合学习计划，亦称MITili（意为“强大”），由著名的神经科学家加布里埃利领导。MITili汇集了各个不同的研究方向。而发展部门成立了数字化学习办公室，为校园内外的学习者提供在线学习媒体（包括MITx课程）。此外还有一个由安利捷慈善平台出资创办的独立机构，汇集了世界各地最佳的教育实践。

这些充满智慧的领域需要一只信鸽穿梭其中传递信息，而这只信鸽就是我，一个喜欢大学课程的家伙，而且还上了两次大学。信鸽这个职位非常独特，据我所知，其他主要研究机构都没有设置同类职位，因而能担任这个职位也是我莫大的荣幸。我的职责是把不同领域的研究之线穿过现实世界实践的针眼，这项任务非常艰巨，因此我需要求助于专家。所以，当西尔贝—— 一位动力学专家，让我和她的学生马克·艾迪诺夫谈谈时，我立刻打开日程表，确定与他交谈的时间。

关于艾迪诺夫我有故事要讲。他是麻省理工学院的一名博士生，加入了自由之夏学院，该学院派博士生到密西西比州欠发达地区为即将上大学的高中毕业生开展研讨会。他的博士论文研究的是“网络计算的兴起如何影响美国社会的政策”，似乎与这项任务没有什么关系，但是他在密西西比州竟然发现了计算机信息处理技术和政府之间的交叉点，这是他所见过的最令人震惊的交叉关系。于是，他开始反复访问密西西比州，并成为一名民族志学者，试图破解教育科技对那里的学校产生如此巨大影响的原因。他说：“现在派教师去密西西比河三角洲一带任教非常艰难，那里的学校特别穷，而且种族分化十分严重。”雪上加霜的是，该地区教师资源极度短缺，此外那里的学校也没有能力为教师提供具有竞争力的工资。1997年，那里的情况异常严峻，以至于密西西比州立法机构通过了一项“紧急教师短缺法案”，如今该地区的教师短缺情况比过去更是严重了6倍，这对非洲裔学生比例较高的贫困地区产生了严重影响。

为了弥补教师严重短缺的情况，三角洲各地区开始求助于科学技术。这些技术有的使用起来简单，有的困难。例如，艾迪诺夫描述了一个高中西班牙语课堂，学生们在没有教师的情况下，只得在教室里观看另一所学校上课的视频。还有些情况非常复杂，学生们坐在教室里，在谷歌网络笔记本上浏览数字课件，却没有专业教师指导，而在教室里指导学生的是缺乏知识的“协助者”。这种情况在三角洲地区越来越普遍。根据《今日密西西比》（Mississippi Today）以及非营利组织和独立新闻的报道，在密西西比地区的课堂中，学生可以访问由教育科技公司Edgenuity[6]提供的在线门户网站，或者该州其他七家经批准的在线门户的网站。在线课程分为多个部分，有课前热身、教学（也就是讲座视频）、知识小书、课后作业、小测验等，每单元结束后还有大测验。

Edgenuity公司的一位代表在一封电子邮件中写道：“公平地说，这些学校并没有按照公司推荐的方法使用这些教学产品，这些教学产品本应在有专业教师指导的情况下使用。这一要求有其重要意义，因为在线学习工具最好应与人类教学结合。如果课堂中没有教师，那么学生们的问题就一直得不到解答。”一个学生对《今日密西西比》的记者说：“我们全靠自己学习一些我们应该学习的知识，这对我们来说有些困难。如果我有问题要问，该怎么办？我不可能问电脑，而我们教室里的那个教师，就是问她，她也不知道。”

同样值得关注的是，如果在整个教学过程中没有一个熟悉教学内容的人进行指导，教学就会直接与标准化测试连接（已经非常普遍），学生将受制于教学软件。学校之所以会将有限的预算投入数字化课件公司之中，原因之一是，这些公司承诺能帮助学生在标准化考试中取得好成绩。艾迪诺夫说：“学校的校长面临着一个选择，要么聘请一个专业教师，要么求助于销售软件或数据的公司，通常情况下，这些公司都会承诺考试及格率。因此，在整个高中，英语课上的学生从没拿过书，这种现象很常见。”数字化课件为学生提供的知识与标准化考试的内容相关。“学生基本上就是在为学术能力测试备考，为了考出理想的成绩，有时一连几天反复学习一个知识点，”他说，“学生们重复学习的频率非常非常高。”

关于在线课程，艾迪诺夫观察到的最令人担忧的情况是，这种教学方式对教室里的那些成年人（不懂教学的协助员或驻校安全人员）的影响。他们可能会转变成权威的代言人，而不是知识的代言人。“这位‘教师’的专长只是管理课堂纪律，别无其他，”艾迪诺夫说，“在我看来，这是大多数项目都忽略的问题，许多项目都没有考虑到教室里这个角色的存在。我真希望教室里的那个人充当的不是协助员或者驻校安全人员的角色。”

尽管如此，我仍然对教育科技有信心。我相信教育科技具有促进人类繁荣的潜力，能够让更多人走进学习的世界，让我们在深远的教育之旅中走得更远。教育科技，能够增强教师的力量；教育科技，能够灵活运用由内而外和由外而内教育思想的研究成果；教育科技，能够使学习更人性化、更全面，因此也能让不同背景的学生更容易掌握学习的方法。

显而易见的是，这一切都将经历复杂的过程。对慕课有效性的研究不断表明，尽管最近全球移动互联网取得了惊人的发展，但并不能保证所有人都能参加在线教育。现在，地球上大约有一半的人都在使用互联网。仅在印度，使用互联网的人口自2007年以来就增加了13倍。然而，一个拥有智能手机或联网笔记本电脑的人不能参加在线课程的原因有很多，如自由时间有限、精力不足等。

尤为重要的是，在线课程中是否配有懂专业知识的教师。密西西比河三角洲地区的学生只是大趋势的一个代表。麻省理工学院的J-PAL组织（J-WEL的姐妹组织）专注于解决全球贫困问题，是由最近的诺贝尔奖获得者埃丝特·杜弗洛和阿比吉特·班纳吉共同成立的。他们就2019年的研究进行了一项大规模的回顾，研究结果表明，传统课堂上学生的表现往往优于在线课程的，当然只上在线课程也比什么都不学要好得多。然而，那些通过在线课程学习同时又有专业教师指导的学生，他们的学习效果和传统课堂中的学生一样好。如果在线系统创建个性化的学习路径（特别是在数学方面，通常需要机器学习机制辅助），学生学习后的成绩和那些接受了私人辅导的学生一样好——私人辅导是个性化教育的黄金标准。

慕课的学生巴图诗蒙本人也获得了私人辅导，他那担任校长的麻省理工学院校友首先为他辅导了课程6.002x，后来校长的一个朋友，来自斯坦福大学的访问助教，也为他提供了私人辅导。教育研究者贾斯汀·里奇最近主持了许多独立慕课研究。他说，巴图诗蒙的故事不是一个人的故事，而是麻省理工学院校友团和一群致力于提高蒙古教育质量的人的故事。《纽约时报》关于巴图诗蒙的文章中称他是“乌兰巴托的天才男孩”，里奇指出：“这个标题应改为‘乌兰巴托的天才男孩和他知识渊博的教师们’。”尽管有了慕课总比什么都没有要强得多，但人们也过于夸大慕课的好处了。我认为特别是对年龄较小的学生们来说，更需要一个能解答自己问题的人类教师。

J-PAL组织的研究并没有区分出数字化课件中使用的各种虚拟“认知智能体”之间的差异。随着机器学习的有效范例层出不穷，我们看到学生们，尤其是年龄较大的学生，通过教育技术独立学习取得了显著成果，至少某些内容的学习效果与获得了私人导师辅导的效果相同。但是，无论技术取得怎样的进步，广泛的社会背景和制度背景最终都是决定或打破技术学习的最重要因素。

以课程2.007为例，这门课程在培训未来机器人专家时，所提出的最苛刻的标准是，一项技术如果只能在实验室里完美运行，但在自然条件下不起作用，那这项技术就被认定为失败。就教育技术而言，自然条件是指教育技术不仅要适用于财力强大的学校，也要适用于资金短缺的学校，而且在使用时教育软件可以取代教师的角色。

密西西比州的教育情况，最让我感到不安的是，教育技术可能让三角洲地区的学生们感到失望；但同样的技术作为教学工具，由富裕地区经验丰富的教师使用，就会产生相反且有益的效果。这听起来似乎不是什么大问题，但事实是，这样的技术就像筛子一样，只对富人有利，对穷人不利。如果你作为一个技术专家的基本目标，并非立足于每一个人，尤其是穷人，那么这样的技术还不如没有。因为这样的技术非但没有重新调整“教育扬谷机”的筛选标准，使其更加宽容，反而有可能强化其偏见性，这才是最糟糕的。

对教育技术的思考

今天对学生造成伤害的教育技术，无异于井中投毒，将会阻碍未来技术的更好发展。200年前，西方世界第一次出现个性化教育时，贝尔的追随者和模仿者（尤其是兰卡斯特）开办了许多不合格的学校，使依赖于导生制教学法的学校散发出更浓郁的贫穷的气息。很明显，这样的学校只有别人家的孩子才可以接受，你我一定不会把孩子送到这样的学校中去。

尤其是兰卡斯特，即便将大部分精力投入到对学生不良行为的奇葩惩罚上，也没有起到多大效果。兰卡斯特在教育体系中实行的管理纪律和惩罚学生的方式，虽然曾经失败了，但是在今天的密西西比河三角洲地区的学校中又以一种令人不安的方式重获新生，只不过学生们不是在教师而是在维持纪律者监督下学习。这种方式是导致学生对所有与学校有关的事情产生怨愤的直接原因。

现在美国到底有多少学校正在用数字化课件取代教师，我们不得而知，更不用说全世界有多少学校这样做了，毕竟为学校提供数字化课件服务的公司都不计其数。就这个问题我询问了教育技术行业和相关智库中的一些旁观者，他们说在三角洲地区出现的情况实属罕见。许多与数字化课件结构相似的教育项目，在教育领域中发挥着不同的作用，也如雨后春笋般涌入学校中。例如，“重获学分”（Credit recovery）项目（这是指允许高中生重修那些考试不及格或者因种种原因落下的课程的项目）往往也会依赖在线课程。同样，很难说究竟有多少学校采取了这种教学策略，每个学校对在线“重获学分”课程使用的具体方法各不相同，最终取得的教学效果也不同。但这种现象的确很普遍：2011年，美国90%的学区都采用了某种形式的“重获学分”策略。

随着在线学习不断深入学区、教室和家庭，我越来越担心，在其全部潜力得以实现之前将引发公众的强烈抗议。人们最近发现了在线教育的一个问题，即如何处理学生数据的问题。我指的不仅仅是我们都担心的、普遍的隐私问题，有些毫无责任感的公司会通过网络追踪我们的一举一动，并出售这些信息。一想到这里，就令人不由得感到毛骨悚然，我虽然对此也颇感担忧，但更让我担心的是，在线学习的学生数据被输入到“教育扬谷机”中，而这必将影响到那些努力学习的学生。

传统中，一个学生的学业进步是通过相对稀疏的数据集反映出来的，数据主要来自考试成绩和大作业的完成情况。但个性化教育则是对学生进行高度精细化、持续不断的评估，即无休无止的权衡、分类和排名。而且在线学习课程可以根据学生的学习习惯、移动鼠标光标的速度和面部表情对学生进行排名，想一想就令人感到毛骨悚然。顺便说一句，MITx不存在这些情况。

相对而言没那么令人毛骨悚然的是，持续的评估制度可能代表着我们对学生分类方式的改进。42号编程学校为期28天的“鱼池”编程挑战班就在一定程度上采取了这一思路，对学生的持续评估比考试成绩和推荐信对学生描述得更细致，更能体现学生的学习情况。但是，让学生每时每刻都感觉有意义、有价值，这种想法也着实令人深感不安。我说过，某些性格类型的学生非常适合传统的“教育扬谷机”的筛选方式。也许偶尔的评测和连续的评估并不能解决“教育扬谷机”存在的教育问题，只是更适合于新的性格类型。更令人担忧的是，如果一个学生每点击一次鼠标，每敲下一键盘，每解答一次问题，都要永久地被记录下来，那么他就永远不会像课程2.007的学生那样具有真正敢于冒险和勇于承受失败的勇气。如果未来提供个性化教育系统的供应商想要避免因对学生进行分类而牺牲学习效果的情况，他们必须允许学生犯错误，而且这些错误不应被记录下来，更不应永久地留存在记录中。

如果以机器学习为技术支持的个性化学习仅仅是用一个简化的“教育扬谷机”取代原有的扬谷机，那么我们有理由怀疑这是否是一条值得探索的技术途径，抑或我们是否应该让其顺其自然地发展。尽管这种想法听起来不错，但如果仅仅因为机器学习的教学能力超出了当今课堂教学的范围就任由其自由发展，那将是一个重大错误。

以福克斯·哈勒尔所做的工作为例。他学识渊博，同时在麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室和比较媒体研究系任职。哈勒尔根据本土机器学习系统，创作出了许多交互式多媒体计算机艺术作品。此外，他对认知语言学有着深刻的理解，他认为认知语言学是认知革命中相对激烈的战场之一。他的工作以一个重要的理论假设为依据，借用认知语言学家乔治·拉考夫的观点来说，就是我们通过认知隐喻的嵌套结构来理解世界。这些认知隐喻有的很简单，而且普遍存在，有着深刻的感觉运动根源；但也有一些认知隐喻因文化而异，还有一些则具有个人特质性。根据拉考夫的理论，正是这些认知隐喻使我们对世界的每一次体验都是独一无二的。哈勒尔的软件艺术作品旨在搭建个人和文化隐喻的桥梁，帮助我们透过他构建的现实认识这个世界。这是一项宏伟的工程，已从多个方面开始进行，同时这也是一个重要的原理验证过程。技术系统不仅可以将人类的经验过于简单化，也可以将一个人的教育以独特的方式复杂化。机器学习有如此强大的技术前景，如果在教育中被放弃，应该也是一种不幸。

无管怎样，放弃是不太可能的。比较有可能的是，像科幻小说家威廉·吉布森所说，随着机器学习未来的到来，教育仍将继续呈现出发展不均的情况。不可避免的是，一项技术与传统教育方式的分歧越大，那么这项技术与现有学校的兼容性就越差。事实上，正是出于这个原因，IBM华生公司将大部分精力从中小学教育转移到了要求不那么严格的高等教育和根本没有规则的专业教育上。IBM的亚历克斯·卡普兰说：“这里就是教育的西部荒原。”试想尖端教育科技如果继续按以下方式发展：第一，在现有的学校夹缝中，以卡姆瓦尔蒙氏学校为模式发展。第二，在发展中国家广阔的开放空间中发展。在发展中国家，我们很可能会看到所谓的技术跨越效应，即发展中国家的发展领先于发达国家。例如，发展中国家能够跳过固定电话阶段，直接采用移动互联网（我个人在印度的家中就见证了这一点），或者跳过过时的电子转账，直接建立无缝对接的移动银行。那么，世界上的欠发达地区以及世界各地的非传统教育的学生，在新的技术辅助教育模式的武装下，能否超越那些早已接受这种模式的发达国家的学生？

“这种情况已经发生了。”现任edX首席执行官的阿加瓦尔说。在圣何塞州立大学的电路分析课程中，2012年学生的通过率为55%。“当他们在校园里使用了edX课程后，通过率飙升至91%。成功实现了超越，”他压低了声音，继续说，“不过我们试图淡化其影响力，因为比较危险。”技术人员现在正在努力工作，关注系统的“危险”，准确地说应该是系统的前景。早晚有一天，这种系统能够广泛地传播素质教育，同时能够改善教育现状。

在过去的几年里，即使科技能够挑战“教育扬谷机”的残酷筛选，但事实证明，扬谷机具有强大的韧性，能够弯曲那些可以弯曲的科技，并超越那些不能弯曲的科技。

所以我们现在处于一个较为尴尬的境地。无论你喜欢的方法是由外而内的还是由内而外的，或者两者兼而有之，仅靠提高学习水平并不足以改善教育现状。现在仍然运行着一种体系，固执地将学生们分成小麦或糠，依据的因素与学生作为学习者的潜力毫无关系，更不要说学生作为一个人的潜力了。

也许，如果我们真心要帮助世界各地的人们挖掘他们未被开发的潜在能力的话，现在是时候直面这个问题了。