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文章一：Why Google Maps-not Netflix or Amazon-Points to the Future of Education.作者：Michael B. Horn. 译者：冷露. 编辑：尔瑞.
引语：人们从未停止过对未来教育的想象与探索。此篇文章中，作者大胆假设可以用一张地图对未来的教育进行建模。
相关背景知识一、为什么要用“谷歌地图”指向教育的未来？而不是网飞（Netflix）或亚马逊(Amazon)
（1）从某种意义上说，基于数据的个性化推荐不足以cover未来整个教育体系
多年来，教育技术爱好者们一直在等待着“亚马逊教育”或“网飞教育”（Netflix）的到来。他们所期待的实质上是一个可以利用大数据为学习者提供个性化学习方案的平台，能够在恰当的时间为每个学习者提供正确的学习指导。这一期望根源于网飞自身的观影平台给用户提供的个性化推荐，它通过用户所观看过的内容“了解”其观影偏好，从而根据其他具有相似观影模式的人，给用户推荐最对胃口的节目和影片（通常都是用户自身很难被发现的内容）。同样的，亚马逊也能基于客户所搜索和购买的产品或者是基于其他具有相同喜好的人的浏览历史记录，为客户推荐其可能感兴趣的产品。但以适应性学习为主打的美国教育公司也并没有回避这种类比说法，还常常以“提供学习服务的Netflix”自居。
然而，这种类比逐渐浮现出了不少缺陷。首先，确定教育过程中“正确的”下一步，远比推荐一部电影或一个产品要复杂得多。要成功地做到这一点，需要了解的东西有一大堆：学生已有的学习基础、长时记忆的内容、工作记忆的能力以及其学习的目标。而且在学校之外，还有其它一些因素会影响学生学习的态度和专注程度。比如，学生的睡眠质量、饮食和锻炼的情况、社交和情绪状态等等。
因此，教学类平台要想给学习者提供准确的个性化指导，专注于开发单一的学科（比如数学）可能才行得通。毕竟一个产品所涉及的范围越广，就越难把它做好。此外，在帮助课程开发人员将学习者的多变性考虑在内，并协助教师更好地为每个学生服务方面，数位承诺的学习者定位系统 (Digital Promise’sLearner Positioning Systems)可能更适合这类工作。
此外，网飞和亚马逊的个性化推荐还经常犯错。部分原因在于大数据自身的局限性。毕竟数据具有回顾性的特质，侧重于关注已有的事实。虽然数据可以用来协助了解某人，定位到其之后想要的东西，但它却不善于推断因果关系，也无法去理解不断变化的环境。在网飞或亚马逊平台上，对个性化推荐的错误，我们倾向于容忍它甚至去享受它，因为我们根据其个性化推荐所做出的决定不需要承担什么风险，但教育就不一样了。
（2）那么，可否换一种思路，不把大数据作用在人身上，而是用数据分析多种路径供人去选择？
与其把未来的教育比喻为网飞或亚马逊，不如来看些更好的类比，比如Gooru。 Gooru()是一家非营利的组织，它打造了一款免费的在线工具，名为学习导航，为学生提供个性化的学习路径以帮助其实现学习目标。它的创始人普拉萨德拉姆（Prasad Ram）认为，目前的教育所需要的实际上是一种类似于谷歌地图的教育方式。
他所指的是在一开始就“定位学习者”的学习类服务，即在为学习者实现学习目标的最佳途径提出建议之前谷歌地图坐标，了解学习者相对于其学习目标的位置。除此以外，基于学习者自身的学习行为和需求，再同时纳入其它可能的学习路径——这正如一旦谷歌地图获取了你的定位，就可以为你推荐数条到达目的地的路线，并根据你实时前进的动态来调整当下的最佳路线。
当然，谷歌地图自身所具备的优势是可以根据两个数据点（纬度和经度）来做出定位。但要确定某一学习者的所处的学习位置，则要复杂得多。这就是为什么Gooru开发了所谓的“天际线”——学习者所掌握的与特定主题相关的知识、技能、性格的一系列数据点。
“谷歌地图”的类比说法也未能免遭批评。长期教育技术企业家、Amplify现任首席执行官拉里伯格（Larry Berger）最近写道：“我们并没有将孩子准确定位到学习地图上的测量方式。现有测量方法的分辨率不够高，无法检测到孩子接下来应该学习的东西。我们目前的精确度就像谷歌地图试图使用GPS系统来指导你今晚回家，而GPS系统除了知道你的位置与马里兰州或弗吉尼亚州的位置高度相关，其他一无所知。”
这也许是事实，但Ram的观点是，没有填写出地图的所有部分也是可以的，因为教师和学习标准可以帮助学生确定他们需要掌握的目标，然后再由学生自行找出学习的最佳路径。通过充分利用包括课题、展示文稿、文章以及其他的证明等更全面的学习数据，可以实时定位学习者，然后找到他们所处的相对于其学习目标的位置。当学习者被定位之后，数字教学平台可以基于其他已经达成相同学习目标的人所使用过的其他途径，利用大数据找出帮助学习者实现其目标的最佳路径。此外谷歌地图坐标，学习平台还可以通过收集这些数据，评估适合于该路径的线上与线下多种学习活动的效果和可能性。换句话说，它不需要使用大数据来评估学习者本身，而是评估其采用的不同的学习路径。
正确认识和使用大数据，而不是把它奉为是解决所有教育问题的灵丹妙药，这将是教育技术领域的一大进步。Gooru对谷歌地图的类比，相对于对网飞或亚马逊的类比，似乎是一种更有效且不那么令人生畏的方式，同时也为围绕技术如何帮助到教育工作者和学生这一话题提供了指导。
二、说真的，这样的想法能实现么？
文章2：The Maps for Learning Don’t Exist Yet. 作者：Larry Berger. 译者：辛巴. 编辑：尔瑞.
当然这个话题也引发了一定争议。正如上文提到的Amlify，一家与教育工作者合作为学生提供有计划性、有趣味性的课程和学习体验的教育网站的CEO Larry Berger直指这样的“学习地图”至今尚未存在。他对这个类比想法做出了自己的回应，并提出了自己的疑惑。
与亚马逊和网飞相比，他也更喜欢“谷歌地图”的比喻。“谷歌地图”能够激活内部动力，用科技支持用户主导的行程。但是这个比喻在实践中存在着一个小缺陷——这个地图目前为止并不存在。
（1）更加上位的知识学习难以用地图引导来实现
对于有关阅读和数学运算的基础能力而言，已经有成型的地图来指导学习流程，学校也能够很好地运用这些地图。但是对于大多数人类知识和思想来说，都无法很好地用地图这一方式呈现。确实，上文提到地图的比喻指向的是“未来的教育”，而他所要谈论的是现状；然而问题是的的确确存在的，或许最终会发现并不只是暂时的问题而已。出于一些更基础的、认知层面的原因，构想中的地图离我们还是很远。
（2）对学生进行定位所需的要素太复杂
上文所提到的“利用学习过程中收集到的数据，包括项目、展示、论文、材料等，可以对学习者进行实时定位，发现他们在哪里、要去哪里”，这究竟是对于可见的已达成事实的描述，还是只是预测未来的假说？Amplify网站上的经验告诉我们，像描述的那种大量的数据集是很杂乱和异质的，尤其是在高年级阶段，它们无法被简单还原为地图中那种可测量、可重复的关系。很多人认为，只要我们收集了足够的大数据或是学生发展轨迹的样本，就可以做出那样的地图，然而事实上是难以实现的。
（3）地图是否能具备普适性？
上述还提到了另一种方法，教师可以基于工艺知识来构建地图。然而问题是，这些地图大多遵照特定教师进行实物教学的步骤，而不是认知层面上的进展。这样的步骤固然有一定作用，但是它们不是那种可以适用于不同人群、不同环境、不同制度的标准地图。如果它像谷歌地图一样，那它应该适用于每一个人。
（4）人类多维的学习模型能否被压缩？
想法中所举出的那些贴合地图比喻的教育活动，所呈现出来的都是线性的清单形式。清单虽然有用，但它们并不是地图，除非学习的过程是单向、线性的。如果最终发现人类学习的真实模型是一个四维、甚至更多维的复杂模型呢？如果最终发现地图将会被不稳定的反馈信息所干扰——每个人每一次的反馈信息均无规律可循，以至于地图上的“山峰”、“山谷”和“岛屿”会有快有慢地自己移动和重塑呢？我们还会愿意把它们压缩进一张地图吗？也许吧，因为我们人类在二维平面里更容易找到方向。但恐怕我们在最终决定如何构建地图前，还需要对复杂的人类学习模型进行更多了解。
如果老师和学生们使用不清晰的地图，或是只适用于少部分人的方向清单来导航，可能会使得很多老师和学生迷失在路途上。“而当他们最终停靠在下一个出口来问路时，我还是不要当那个负责将他们引回正途的加油站员工了”。
小编旁白：Michael B. Horn是美国教育科技媒体Edsurge专栏作家，是咨询公司Entangled Solutions首席顾问。他于5月14日在Edsurge（原文Why Google Maps-not Netflix or Amazon-Points to the Future of Education）上发表他对未来教育的构想，将未来教育理解成经大数据解析的，能给个人提供学习发展路径的地图。地图时刻对个人进行定位，为个人提供针对目标可选择的路径。可教育并不像我们手中的地图那样简单，地图参照的是位置，人仅通过GPS卫星定位即可进行位置确定，行走路线也是实物可进行测量。而对于人的发展而言，多种路径可以通过大数据对之前发生过的千千万万人的教育经验进行分析得到，可如何开发定位人的GPS，这才是关键所在。
你对未来教育是否也曾有过莫名的猜想？欢迎留言告诉我们~
参考资料：
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