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　　原標題：智慧學(xué)習(xí)方式，從“學(xué)以致用”到“用以致學(xué)”

　　隨著人工智能時代的到來，僅靠死記硬背就可以掌握的知識或技能逐漸失去價值，因為人工智能在這些方面比人做的更好。

　　我們要轉(zhuǎn)變教育觀念，從“學(xué)以致用”走向“用以致學(xué)”，更加重視學(xué)生的個性體驗，鼓勵他們在解決問題中學(xué)會解決問題，在做事中學(xué)會做事，成為能適應(yīng)未來挑戰(zhàn)的人才。

　　深度學(xué)習(xí)

　　在人工智能的語境下，深度學(xué)習(xí)是一種新的算法，它通過模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建具有多隱含層的機器學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓機器自動學(xué)習(xí)有用的特征，從而提升預(yù)測的準確性。

　　在語音識別、圖像理解、自然語言處理等領(lǐng)域，采用深度學(xué)習(xí)算法之后，其準確性都得到了極大的提升。正是這種算法模型的突破，讓機器擁有了類似人類的智慧，引發(fā)了新一代人工智能的崛起。

　　巧合的是，深度學(xué)習(xí)既是決定人工智能興衰的關(guān)鍵所在，也是決定未來教育成敗的關(guān)鍵所在。人類要想從人工智能時代的職場中勝出，就必須從強調(diào)記憶和練習(xí)的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)中脫離出來。

　　一是，還原知識的豐富情境，知識從哪里來，深度學(xué)習(xí)的起點就應(yīng)該從哪里開始；

　　二是，面向?qū)嵺`的學(xué)習(xí)活動，鼓勵學(xué)生用所學(xué)知識解決實際問題，以任務(wù)驅(qū)動的方式組織學(xué)習(xí)，提供接近專家及其工作過程的機會；

　　三是，用不同視角透視學(xué)習(xí)，提供社會化軟件及其它認知工具來支持學(xué)習(xí)，允許共同體成員擁有不同的角色和身份，鼓勵提出不同觀點，讓學(xué)生在對話和互動中建構(gòu)知識；

　　四是，提供成果展示及表達的機會，促使思維清晰化，引導(dǎo)學(xué)生，進行反思，實現(xiàn)對知識的深度理解；

　　五是，建立更加立體的評價，把關(guān)注點從教師的教轉(zhuǎn)向?qū)W生的學(xué)，強調(diào)學(xué)生的參與度、積極性以及突破原有框架的創(chuàng)造力，利用學(xué)習(xí)分析、課堂觀察等技術(shù)手段，為不同的學(xué)生制定不同的標準，讓每一位學(xué)生都有出彩的機會。

　　跨學(xué)科學(xué)習(xí)

　　人類的智慧來源于知識觀的完整，它不是零敲碎打的，而是與整體特征密切相關(guān)的。

　　現(xiàn)行的分科教學(xué)有利于系統(tǒng)知識的習(xí)得，但不利于完整知識體系的形成和綜合思維能力的培養(yǎng)。

　　跨學(xué)科學(xué)習(xí)倡導(dǎo)根據(jù)生活中的問題設(shè)置主題，將不同學(xué)科圍繞同一個主題聯(lián)系起來，構(gòu)建相互銜接貫通的課程體系。

　　一是，學(xué)科知識整合取向，分析各學(xué)科的知識結(jié)構(gòu)，找到不同知識點之間的連接點與整合點，將分散的課程知識按跨學(xué)科的問題邏輯結(jié)構(gòu)化；

　　二是，生活經(jīng)驗整合取向，從兒童適應(yīng)社會的角度選擇典型項目進行結(jié)構(gòu)化設(shè)計，讓學(xué)習(xí)者在體驗和完成項目的過程中，習(xí)得蘊含其中的多學(xué)科知識與技能；

　　三是，學(xué)習(xí)者中心整合取向，這種模式不是由教師預(yù)設(shè)問題，而是由學(xué)習(xí)者個體或小組提出任務(wù)，任務(wù)內(nèi)容需要學(xué)習(xí)并運用跨學(xué)科知識。

　　值得說明的是，跨學(xué)科學(xué)習(xí)需要堅實的學(xué)科基礎(chǔ)，沒有學(xué)科就沒有跨學(xué)科，兩者是相輔相成的，要處理好分科教學(xué)和跨學(xué)科學(xué)習(xí)的關(guān)系，從更廣闊的視野認識學(xué)習(xí)的本質(zhì)。

　　無邊界學(xué)習(xí)

　　陶行知先生指出，如果學(xué)校生活與社會生活聯(lián)系不緊密, 學(xué)生的學(xué)習(xí)不是從自己的直接經(jīng)驗里長出來的，那就是一種呆板的、低效的教育。

　　學(xué)校應(yīng)該是一個開放的組織系統(tǒng)，要建立與真實世界的聯(lián)系。

　　美國的密涅瓦大學(xué)就是“一所沒有校園的大學(xué)”，四年本科學(xué)習(xí)分布在全球七大城市，包括舊金山、香港、倫敦等，通過與當(dāng)?shù)氐母咝！⒀芯克?、高新技術(shù)企業(yè)建立合作，學(xué)生可以使用一流的圖書館、實驗室等進行學(xué)習(xí)，利用一切可利用的社會資源開放辦學(xué)，實現(xiàn)了教育的結(jié)構(gòu)性創(chuàng)新。

　　無邊界學(xué)習(xí)是未來教育發(fā)展的重要趨勢，它包括：

　　一是，把知識學(xué)習(xí)和現(xiàn)實生活連接起來，學(xué)生的學(xué)習(xí)場所不再固定，隨著課程的不同，既可以在教室，也可以在社區(qū)、科技館和企業(yè)，甚至可以去不同城市游學(xué)，任何可以實現(xiàn)高質(zhì)量學(xué)習(xí)的地方都是“學(xué)校”；

　　二是，建立實踐共同體，加強學(xué)校與產(chǎn)業(yè)行業(yè)之間的合作，共建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐基地，引導(dǎo)他們運用知識去解決現(xiàn)實問題，從而獲得真正的本領(lǐng)；

　　三是，技術(shù)增強的泛在學(xué)習(xí)，利用混合現(xiàn)實技術(shù)，讓學(xué)生有機會觀察微觀世界、感知抽象概念，使學(xué)習(xí)變成一種豐富情境下的親身體驗。

　　鑰匙三：智慧教育管理，從“科層機構(gòu)”到“彈性組織”

　　當(dāng)前的教育管理大多采用科層制，各職能部門分工明確，職權(quán)關(guān)系等級分明，按照標準化流程開展工作。

　　這種模式有利于提高效率，為現(xiàn)代學(xué)校運行提供了有力的組織保障，但在人工智能時代卻暴露出缺陷：在嚴格的條條框框下，學(xué)校被程序化、行政化，很容易就會陷入具體細節(jié)之中，對新變化缺乏適應(yīng)能力。

　　原本充滿智慧的教育，變成了按部就班的機械操作，學(xué)校和教師逐漸失去自主性和創(chuàng)造性。