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杨宗凯:疫情和后疫情时代的高等教育创新之路
2020-12-01 10:27:00
中国教育和科研计算机
编辑:

  12月1日,以“网络新技术支撑后疫情时期的教育新常态”为主题的中国教育和科研计算机网CERNET第二十七届学术年会在深圳隆重开幕。

  会上,西安电子科技大学校长杨宗凯作了《疫情和后疫情时代的高等教育创新》的特邀报告。他总结了疫情防控期间高校在线教学情况,展望了后疫情时代高等教育的发展方向。

  疫情期间的在线教学是史无前例的伟大创新实践

  杨宗凯指出,教育信息化发展进入新阶段。从国际形势来看,当前,世界处于百年未有之大变局,大家面临着人才培养目标的升级、国际关系格局的变化、疫情防控的不确定因素。从国内形势来看,近年来,我国政府布局系列教育信息化战略规划,当前,大家正处于教育信息化1.0/2.0向智能时代跃迁的关键节点。特别是随着2020年4月“新基建”概念的提出,以及十九届五中全会“建设高质量教育体系”的提出,教育信息化对教育现代化的作用定位不断拔高。

  杨宗凯先容道,此次疫情期间的在线教学是一次史无前例的伟大教育创新实践。在区域方面,在线教学覆盖所有省、直辖市、自治区和兵团;在学科方面,在线教育覆盖所有学科门类;在规模方面,疫情期间,全国高校在线教学工作进展顺利,截至5月初的统计表明,全国1454所高校开展了在线教学工作,108万教师开出了110万门课程,参加在线学习的大学生合计35亿人次。

  他指出,疫情期间,高校制定了各具特色的在线教学方案,总体上包括MOOC教学、录播教学、直播教学、远程引导教学4种基本形态。通过教学平台或者在线教学App进行测验、作业、开展测验并收集课后作业的模式接近40%。疫情之后教师继续开展在线教学或混合式教学的意愿强烈,超过80%的教师表示在疫情之后会经常开展和偶尔开展在线教学或混合式教学。

  疫情期间的在线教学也暴露了不少问题:信息化基础设施尚需升级以支撑大规模在线教学需要,传统教学模式与在线情境下的教学要求不匹配,师生信息素养水平还有待进一步提高,在线教学的质量评价必须找到切实可行的方法,实现疫情后平稳过渡对学校治理能力提出更高要求。

  总之,正如2020年9月习大大总书记在教育学问卫生体育领域专家代表座谈会上所总结的,要“总结应对新冠肺炎疫情以来大规模在线教育的经验,利用信息技术更新教育理念、变革教育模式。”

  后疫情时代,以技术推动教育创新变革

  杨宗凯表示,后疫情时代,要发挥技术优势创新教育和学习方式,以技术推动教育创新变革,构建新的教育支撑体系。这需要把握几个新要素。

  一是“新资源”。后疫情时代,资源形态将发生改变,形成包括政府投资建设、学校免费使用的“开放资源”,学校开发、用以教学辅助和学习工具的“校本资源”,以及企业开发、学校购买的“个性化资源”共同构成的三大资源体系。尤其是“个性化资源”的出现更加丰富了教育资源形式。2020年7月,国家发改委等13部门公布了《关于支撑新业态新模式健康发展 激活消费市场带动扩大就业的意见》,提到要大力发展融合化在线教育。允许购买并适当使用符合条件的社会化、市场化优秀在线课程资源,探索纳入部分教育阶段的日常教学体系,并在部分学校先行先试。

  二是“新方法”。随着传统教学变革,以学生为中心的个性化学习将更为普遍,它的特征是以个别差异为出发点,以学习者的兴趣与需要为中心,以每个学生能力与个性的最大发展为目标。

  三是“新评价”。大数据支撑下的评价创新,评价内容从单纯对常识掌握状况的评价,转向常识、能力和素养并重的综合性评价;评价方式从传统的一次性、总结性评价,转向过程性、伴随性评价;评价手段从试卷、问卷,转向大数据采集分析系统。

  2020年6月,中央全面深化改革委员会第十四次会议审议通过了《深化新时代教育评价改革总体方案》。《方案》提出,“改进结果评价,强化过程评价,探索增值评价,健全综合评价”,从根本上解决教育评价指挥棒问题。

  四是“新教师”。智能时代教师能力要求加速转变。未来的教师应是胜任信息化时代全新人才培养要求的数字化教师,信息素养将成为“标配”而不是“高配”。

  他以华中师范大学和西安电子科技大学为例,先容了高等教育创新实践。其中,华中师范大学将“教育信息化”列为学校发展战略,贯彻以教育信息化带动教育现代化的总体思路,构建了信息时代以学生为中心的连接、共享、自主、开放、适切的新型人才培养体系。西安电子科技大学正在积极推进以人工智能支撑下的“教、学、评、环”为一体的智能大学构建,积极打造“人工智能+教育”标杆校建设。

  杨宗凯指出,后疫情时代,线上和线下结合的混合教学、大规模在线教学等模式将成为新常态,这意味着,在线教育的政策制定、评价方法、教学模式、管理手段等方面需要重新设计。

  展望未来,高质量教育体系正在形成,教、学、管、研、服都将发生改变:“教”——通过对学习过程的分析支撑教师差异化教学,“学”——实现大数据支撑下的个性化自适应学习,“管”——实现教育管理决策的科学化、精准化,“研”——改变教育的基本科研范式,“服”——形成大数据驱动下的智能教育服务。

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