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导读:信息教育技术OO在进行写作的时候很多人都不知道应该怎么写,甚至不知道从哪里开始写才好,其实写作OO并非什么难事,大家可以使用大量的使用参考文献,本文分类为信息教育OO,下面是小编为大家整理的几篇信息教育技术OO范文供大家参考。
息技术前沿使得人们的技术工具和随之而来的思维方式发生重大变革:云技术和互联网思维、物联网和跨界思维、大数据和用户思维、生命信息和生态思维不断迭代升级。技术和技术思维方式的冲击,对于教育和教育者来说既是失望之冬,又是希望之春。目前中国教育走向了一个关节点,民众对教育有很大的期待,各种各样的探索如雨后春笋,非常有益。中国教育进入到一个思维最活跃的年代,审视这些新思维及其教育挑战,才能为未来教育变革找到应对之策。
一、从“互联网+”到“物联网+”
1.云与互联网思维
1995年,比尔?盖茨撰写了《未来之路》,在这本书中,比尔?盖茨设想了今后由于互联网的发展,人们的生活工作方式的重大变化。时间过去二十年,比尔?盖茨所设想的十多项重大变化全部应验。更加超出想象的是,互联网不仅改变人们生产生活方式,更改变人们的思维模式,今天我们讲到的互联网思维,就是信息充分流动边界条件发生改变情况下,人们看待世界的价值函数发生重大变化。互联网思维有以下几个重要的变化。
从所有到所用:人们不再关心服务器、硬件设备和资产规模,进而转向服务和应用。
从二八到长尾:传统的商业模式和思维模式是抓主要矛盾和规模用户,由于有了互联网,小众用户照样可以在全世界OO成一个规模用户,而且抓住了少量用户的发展趋势和成长规律,更能抓住未来。
从OO到聚众:众多的用户不但成为消费者,用户组织起来,还成为生产消费者,众筹带来投资模式和需求组织模式的重大变化。与此类似的思维变化还有从等级到扁平;从规划到涌现;从群众到粉丝;从传达走向喧哗。
从持久到即刻:互联网除了找得到任何人,更重要的是即刻找到,这就将任何人之间的关系从状态转变成过程。
2.物联网与跨界思维
比尔?盖茨撰写《未来之路》这本书的同时,他在自己新建的家中建了概念性的物联之家,通过52英里的光缆和各种传感器,将西雅图的新家建设成一个物物相连的传感网络。今天,即使商业化使得物联网成本成百倍千倍地下降,但相比起互联网还远未成熟,物联网思维远未深入人心。物联网思维的核心是跨界,最说明问题的是星巴克咖啡,星巴克咖啡卖的不是咖啡而是咖啡主义:扑面而来的咖啡香味、张扬的咖啡制作动作、到处渲染的咖啡装修、没有包间而故意设计的能听到邻座的跨界座位、很贵的咖啡筛选出的同一社交群体,你很难区分是咖啡厅、写作室、创客空间还是OOO络,难怪新一轮创客空间放在咖啡厅。物联网跨界思维有以下几个特点和变化。
社交化代替组织化:通过手机相连,微信已超过6亿用户,通过电脑相连OO已超过8亿用户。手机不仅成为人们沟通的工具,朋友圈更成为人们思考和生活工作模式。
临时性代替稳定性:由于互联网和物联网的发展,在纽约工作的人,更多的选择每周只在纽约开一天会,其他时间在新泽西的家中工作。而上海的公司总部更多地迁往全国各分支机构,通过远程网络去控制远程现场的控制终端。同一个部门工作的同事多年没有见面更为常见。
做得到代替想得到:由于技术带来的更多的可能性,树莓派这种玩具卡片电脑从设计出来到每年百万千万生产量只需要半年到一年,而他们的用户是全球各地以此为模板进行二次开发的创客们。开源硬件运动使得物联网开发成本更低,更多的人不再满足“想得到”,而是通过几百块、几十块钱的成本,自己制作完成一个自己的创意。四旋翼飞机、树莓派、机器人、阿多伊诺版,全球创造时代正在到来。
3.从在线教育到场景OO
云和互联网催生了信息交互和社交网络,其交互性最终带来了在线教育的冲击进而带来了学习的OO。仅从学习知识来讲,新东方模式进而演变成为沪江模式,几百人、上千人、上万人的互动学习已经成为非常容易和高效的事情。然而,教育与学习有着本质的区别,在线教育更多集中在碎片化、知识型和浅学习。基于任务学习、教师指导、强制未来学习和实验室学习以及体验学习,是传统教育的优势,也是物联网给予传统教育最后一次逆袭的机会。通过影子系统和虚实互动达到的实验室场景OO,将彻底改变传统教育冷冰冰的形象,组成校园的不仅是钢筋和水泥,更有比特(bit,信息量的最小度量单位)和爱。
二、从情怀到变量
任何一个行业和社会分工,要讲科学,更要讲情怀,然而,如果科学基础薄弱的话,情怀就会成为虚伪和效率低下的借口。教育正是这样一个行业,高尚的教师情怀是OOO,误人子弟的老师情怀也可以成为座右铭。传统的小数据和量化评估,由于缺少了长期变量和个性化基础数据越来越被质疑,大数据应运而生。大数据、小数据和二者结合应用科学数据处理方法在教育中的应用,成就了教育从理念到科学的转变。
1.大数据与用户思维
大数据有以下几个与传统统计抽样数据不同的特点。
全量代替抽样:全量数据既因计算机和物联网发展变成了可能,也为个性化和隐含变量分析提供了依据。教育是个性化的和基于个体的,全量数据能够充分提供教育个性的可能性。
相关性代替因果性:相比起因果分析的逻辑严密性和科学性,作为时间学科的教育学更需要及时性和高效的判断,大数据提供了很多相关性的可能,但也带来很多啼笑皆非的结论,但是,这更需要人的作用和行业的经验。
看得见代替想明白:由于大数据的大量、非结构化的特点,很难也不必用一种方式给出必然的结论,可视化就成了大数据的重要分析工具:信息可视化、数据可视化、信息图、用数据讲故事,越来越多的实践方法被应用。
用户OO代替顶层设计:大数据最大的意义在于用户可以通过技术化的工具得到更加个性化的结论,而不必像以前那样依赖专家。这最大的意义在于支持创意和突发奇想,也支持把行业经验上升到一个崭新的高度。
碎片化代替结构化:碎片化和非结构化,是大数据的一个很重要的特征。太过于结构化的紧密耦合的系统,往往会筛选掉有用的变量,从结构化走向僵化。然而,太碎片化的信息和数据,也带来问题,那就是失去逻辑和关联的信息,就失去了深度,失去了深层次的逻辑。教育碎片化的结果,就如不读原著的语文教育,造成学生没有文章和语言组织能力,也没有深度思考的能力。与此类似的还有微创新代替长远设计。2.从大数据到数据科学
在大数据之前,没人谈小数据,因为那个时候人们认为小数据是“优质数据”,大数据的概念热炒之后,人们重新开始审视小数据。大数据固然打开了人们考虑问题的一扇天窗,但概念并不严密,更不能包治百病。目前,数据的研究热点已经从大数据转向了数据科学,大数据和小数据各有其用途。用学生的短期考试成绩代替教育成果是用小数据解决大数据结论,而用大数据否认学习效率,又会掉入教育虚无主义泥潭。结合行业知识、大数据和传统的统计学、算法、软件技术、网络编程技术、可视化表示技术、搜索技术等,具有以上综合技术能力的人,称为数据科学家,教育呼唤未来的数据科学家――从首席信息官转向首席数据官。
三、从教育学到系统教育学
1.生命信息与生态思维
从2012年开始,美国的博士后研究人员招聘就存在两个70%现象,70%的博士后岗位来自医学生物学,这其中又有70%来自统计、数据和信息相关岗位。大量的研究揭示了记忆的奥秘,也深深影响学习与教育:坎贝尔对海兔的实验结果显示短期记忆和长期记忆是完全不同的两种记忆,也许意味着我们传统用短期记忆考试筛选学生的方法对于男生很不公平;网格细胞的发现,也许证实了杜威教育即生活、学校即社会的理念,更印证了心中有图,脑中才有世界,更支持了图形化教学;多巴胺的发现,也许提示人们,OO不仅是语言激发出来的,更有生理学基础,不但催生了沉浸式教学、现实增强教学,更加提示我们实际场景的实验室应该比教室更加重要;深度学习已经广泛应用在OO识别、图像识别上,这得益于人工智能专家对于大脑分层思考的揭秘,也对我们在信息化时代如何在碎片信息的基础上,发挥学校任务教学的强制性优势给出新的任务;环境的复杂性造就了生物的多样性,而一种病症在另外一个角度看来,是一种天才。生命信息不仅带来人工智能的发展,也将带来教育基础的变革,从机械学习基础逐渐进化到生态教育。
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