新一轮科技革命和产业变革蓄势待发，以大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术迅猛发展，并加速与经济社会各领域的深度融合，各领域的数字化创新转型步伐加快，促进了人类社会向数字社会和智能社会快速发展。
一场触及人类社会方方面面的深层次变革拉开了帷幕，教育自然也不例外。
要成功推动教育的同步转型和革新，培养符合未来时代要求的高素质人才，必须清楚认识和把握在新的社会经济大环境下，教育领域发展的全新脉搏与方向。综合教育领域的内在要素和社会发展的全面潮流。
教育呈现出了下列面向未来发展的八个新趋势。
一、学习环境智能化
学习环境是教育活动发生的场所，对教学实施和教育实践起着基础性支撑的作用。
随着近年来云计算、大数据和人工智能技术的发展和完善，在数字化学习环境难以满足新时代学习需求的情况下，学习环境逐步向智慧阶段发展。
有别于传统学习环境和数字学习环境，智能学习环境是以人为核心，虚实结合，能够感知学习情境，识别学生特征，支持学习互动，提供个性化学习资源与工具，自动记录学习过程和评价学习结果，从而促进学生有效学习的适应性信息系统。
智能学习环境的具体形态多种多样，融合线上虚拟云端和线下实体空间，包括智慧教室、智能实验室、智慧图书馆、智慧教育云平台等。
二、学习内容综合化
传统的课程内容组织逻辑以“学科”为单位编制，以适应基于升学考试的知识传授这种方式强调学科逻辑，重视学科知识的系统性。
21世纪以来，西方发达国家“去学科化”特征越来越明显，如以美国为代表的项目学习和以芬兰为代表的现象教学。
未来学校课程的“去学科化”改革，将呈现以下三个趋势。
一是主题化，即以学科知识主题为单元组织实施课程教学活动。
二是跨学科化，即课程内容打破学科界线，强调跨学科教学。最典型的就是美国的综合学习、STEM到STEAM学习，越来越强调跨学科学习。
三是情境化，即打破知识教学与应用情境相脱节的局面，回到真实的情境中组织课程体系及其教学活动。
未来的课程更具跨学科的融合性。随着知识间的边界越来越模糊，专业设置及课程越来越具有跨学科的倾向。2001一2008年，在诺贝尔自然科学奖中，跨学科研究成果占其获奖成果的比例达到66.7%。跨学科的课程有利于培养大学生更广的视野，以及掌握多样化的研究方法与解决问题的能力。
国外一些名校已经越来越重视跨学科的课程。例如，哈佛大学2018年秋季开始实行的新的通识教育体系中，将社会科学与技术、伦理与公民等跨学科课程列入必修的范畴。
我国大学在专业设置上已经出现了越来越多的跨学科的倾问，如金融数学专业，政治学、经济学和哲学专业等。交叉学科课程也开始增多，如近年来国内多所大学在人工智能领域设置了交叉学科。
三、学习方式多样化
随着移动互联网时代的到来，移动学习终端的出现正在打破固有的学校教育垄断知识传播的局面，学习成为任何人在任何地方和任何时候都可以进行的活动。由此，学校教育与家庭教育、社会教育之间的边界正在消解：泛在学习、移动学习和混合式学习，正式学习和非正式学习，个人学习和社会化学习这些学习方式开始深度融合、自然切换。不同教育形态和学习方式有机协同，促进了“泛在学习”时代的到来，使得学习者有可能脱离时空的限制，在任何时候、任何地方都可自由地开展学习活动。同时，这些不同的教育形态的融合交互将会共同构成未来“全纳和公平”的教育体系，赋予每个公民受教育的权利并实现人人教育机会均等。
四、学校组织扁平化
在面向未来的教育教学变革中，学校的内部组织结构开始趋于扁平化，将“以学习为中心，为学习服务”作为宗旨来重构学校的时间、空间和人际关系，把学校建设成效良好的学习型组织。
学校的组织架构开始摆脱层级化的行政管理形式，走向扁平化的“管理+服务”形式，为师生的发展创造良好的组织结构环境。学校在班级编排上打破传统，把数个不同的班组成一个班组群，每个班组群都由来自不同年级的班级构成，数名教师共同组成家庭式的工作团队，承担一个班组群所有学生的教育及管理工作。
在班组群中，坚持多元化的组织管理，促使学校成员在管理中自主、合作与探究，人人学会制定规则、人人领受管理项目、人人参与评价、人人反思总结，自促自律、自主决策，参与管理与主动发展。班组群的组织形式利于形成柔性化的人际互动方式，能更好地促进异质群体之间的互动与学习。
五、学习评价精准化
现代教育价值趋于多元化，学习评价的方式也面临着全面转变。同时，互联网时代的新型教育生态也对学习评价提出了全新的诉求，呼唤多元主体参与、个性化、精准化、发展性的评价体系。
通过互联网和大数据技术所生成的海量数据为学习评价带来了前所未有的可能，为精确诊断学习者学习过程和学习结果提供了完备的素材支撑。基于教育大数据的诊断性评价体系涵盖四个层次:
第一层是数据采集层，对相关学习数据，包括过程性和结果性数据，进行收集、存储;
第二层是分析处理层，结合人工智能、机器学习和教育理论建构经典模型，进行多样化数据分析和实时追踪;
第三层是结果发布层，即从教师测评、学生自评。各维度横向与纵向比较的角度形成全方位学习诊断报告;
第四层是后续提升层，根据分析结果，为学生、教师和家长提供针对性的后续优化建议和反馈。
精准判定学习者的薄弱板块，从而进行个性化、有针对性的强化，提升学习者学习的效率和效果，为教育发展提供精准反馈。
六、课程供给个性化
传统学校教育发端于西方工业革命，其目的是适应机器大生产的需要，培养有知识技能的熟练劳动力。这种学校教育采用高度统一的标准化模式。
而新兴技术的复杂度远超以，对于使用者的能力提出了更高要求，教育已经从单纯对知识信息的掌握转变为对创新能力的培养，这就要求必须最大限度地匹配不同学习者的个性特点，从而实现更好的学习效果，促进个人发展。
由此，在人工智能时代，未来教育的一种愿景趋势：从统一批发到个性化适配，使得教育正为学习者各具特色的全面发展服务，课程等学习内容的供给方式将逐步走向适应每个学生的“定制化课程方案”。
七、认知方式协同化
在日趋复杂的互联网时代，现代人基本的认知方式正在发生改变，应对社会复杂性的生存方式也正在改变。人和智能设备的协同思考和协同思维，使得现代人能够处理越来越复杂的问题，能够应对越来越多的知识，教育需要培养学习者“人机结合”的思维能力和实践方法，从而应对未来社会的海量信息和复杂现实。人与软硬件设备的深度融合，将会使得学习可以突破时空界限和教育群体的限制，无处不在的“泛在学习”时代即将到来。
此时，教师的角色将会从知识的传授者转变为学习组织者，精准化、个性化地培养学习者“人机结合”的学习能力。
“人机结合”思维方式将会决定未来人类的基本生活方式、未来的发展，以及能否适应复杂多变的未来社会。
八、师生关系平等化
日本学者佐藤学先生认为:“不是研究教的技巧，而是研究孩子是怎么学的。只有以学生为中心，课堂文化、学校文化、教研文化才能真正发生改变。”
因此，要适应新时代的学习需要，最大限度地帮助学习者成长，教师需要从传统教育的绝对主导者转变为引导者。在以学生为中心的学习共同体中，通过应用技术手段，创设教学情境，激发学生活力动机来引领学习活动的展开。
至此，教学中师生关系从传统上教师把控、学生服从的单向模式转变为以学生为学习过程的中心，师生在学习共同体中平等地扮演不同的角色，行使不同的职能，共同完成学习和成长的过程。
同时，这种转变并不是孤立单一的，而是伴随着教师和学生数字素养的提升及对终身学习的坚持。
随着学习空间和教育环境全面走向智慧化，新时代的教师必然也会随之而成为“数字化”教师，具备数字素养，能够设计和利用数字化教育环境，有效支持和引导学生去适应动态、交互和全球化的未来社会。
编辑：浮士德
文字来源：《智能时代的未来学校》
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