课题组对近期教育国际前沿进行了梳理,主要内容介绍如下:
1. 英国教育部发布《儿童社会关怀国家框架》
2023年12月,英国教育部发布《儿童社会关怀国家框架》(Children’s Social Care National Framework),给出了儿童社会关怀的宗旨、实践原则和预期成果的官方指南。根据该指南, 英国将于2024年推出“儿童社会关怀仪表板”(Children’s Social Care Dashboard) ,该仪表板将包括提供有关实践中正在发生情况信息的指标,初步指标将根据现有数据制定,并将得到不断发展。仪表板将作为一种学习工具,使地方当局能够随着时间推移反思自己做法,并向其他地方学习最佳做法。
下载链接:
https://assets.publishing.service.gov.uk/media/657c538495bf650010719097/Children_s_Social_Care_National_Framework__December_2023.pdf
2.麻省理工出版《学术星战:全球视野下的卓越计划》
2023年12月,麻省理工出版社出版《学术星战:全球视野下的卓越计划》(Academic Star Wars:Excellence Initiatives in Global Perspective)。该书对我国、日本、韩国、法国、德国、俄罗斯等9个国家和地区的“学术卓越计划”(academic excellence initiatives,AEI)进行了全面分析,旨在了解这些计划对高等教育系统的影响。作者探讨了一系列主题, 包括卓越理念在不同国家体系中有何不同;从最成功的AEI中汲取的经验教训;AEI对参与大学的影响;AEI是否确保对国家高等教育系统的全球地位产生重大影响。 最后,作者考虑到国家高等教育系统初始条件的多样性以及AEI设计、范围和资金的差异,为国家决策者和大学领导者提供政策建议。
下载链接:
https://doi.org/10.7551/mitpress/14601.001.0001
3.世界经济论坛发布《全球数字化工作的兴起》
2024年1月,世界经济论坛发布《全球数字化工作的兴起》(The Rise of Global Digital Jobs)白皮书。该白皮书指出, 技术的发展和采用、绿色转型和宏观经济状况正在改变全球劳动力市场 ,在未来五年内,就业岗位的流失可能会影响到四分之一的就业岗位,包括新兴就业岗位和下降就业岗位。与此同时,工作方式的性质也在发生变化,可以远程完成的“数字工作”,以及全球范围内不断扩大的技术访问,为人们在任何地方工作创造了可能性。
许多发达经济体已经面临劳动力市场紧张和人才短缺的问题。 人口结构的变化正进一步使劳动年龄人口向低收入国家转移。 在短短20年内,这些国家的劳动年龄人口将比高收入国家多出近50%,而目前的分布是均匀的。这些趋势,加上更广泛的教育机会,可以使 人才价值链更加全球化。 无论当地经济结构、个人流动性或当地网络如何,这都可以提高人们获得工作的机会,同时在高收入地区带来潜在挑战,包括工资降低、税收和劳动法挑战。
下载链接:
https://www3.weforum.org/docs/WEF_The_Rise_of_Global_Digital_Jobs_2024.pdf
4.新加坡Inknoe发布《教育中的人工智能应用指南》
2024年1月,新加坡教育技术公司Inknoe 发布《教育中的人工智能应用指南》(The A-Z Guide to AI in Education)。该指南首先介绍了人工智能,生成人工智能,并概述人工智能在教育中的历史。然后,就人工智能在教育中的应用提供了广泛的示例,从课程规划和测验生成到演示制作等等。接下来,该指南探讨了教师在选择合适的人工智能工具时应考虑的标准,以及最佳人工智能教师工具清单。另外,该指南还探讨了人工智能在教育中的好处和潜在缺点,以及解决在课堂上使用人工智能的潜在风险和危险的策略和最佳实践,最后探讨了教育工作者和教育专业人士分享的人工智能在教育领域的未来预测和未来趋势。
该指南中包含大量的资源链接,如“ChatGPT最佳替代品、课堂AI指南、ChatGPT应用案例等 ,可供读者参考。
下载地址:
https://www.classpoint.io/blog/ai-in-education-guide
5.UNESCO上线“高等教育政策观察平台”
2023年12月,联合国教科文组织拉丁美洲和加勒比国际高等教育研究所(UNESCO IESALC)开发上线“高等教育政策观察平台”(Higher Education Policy Observatory)。该平台展示了世界各地国家层面高等教育系统的系统化和可比信息, 包括高等教育治理结构、监管框架、质量保证制度、高等教育的目的、高等教育入学的关键原则、高等教育成本和学生支持计划、录取途径和承认外国学历的政策 。该交互式数据库旨在成为全球范围内高等教育政策制定者和研究人员关于高等教育立法和政策的有用工具。
链接地址:
https://hepo.iesalc.unesco.org/pc/page/home/
6.2024年教育十大趋势
2024年1月,ClassPolint网站发布“2024年教育十大趋势”,并提出了对教师的影响,这10大趋势分别为:
趋势一:预计小型、微型学习会(甚至更大)增加。 自2023年以来,小型和微型学习的兴起是教育的持续趋势之一。随着TikTok和Instagram等短视频平台占据中心位置,现代学习者已经习惯于在旅途中通过手机消费内容。
趋势二:游戏化教学成新潮流。游戏化并不新鲜。 在相当长的一段时间里,它的好处已经在各个领域和行业得到了认可。从增强动机和学习,到建立学生的参与度和培养成就感,游戏化一直被证明是促进参与和学习的有效工具。
趋势三:混合学习不会在大流行后停止。 混合学习是在大流行期间流行起来的术语,尽管我们已经度过了那些充满挑战的时期,但它们仍然是21世纪教育的相关趋势。事实上,我们可以预计,到2024年,线上和线下教育的融合将会增加。
趋势四:重新强调软技能。 批判性思维、解决问题、领导力、创造力和沟通能力等软技能是非常重要的技能,是成功的关键,尤其是在人工智能驱动的世界里。这些技能最不可能受到技术衰退的影响,因此,到2024年,这些技能将受到雇主的高度追捧。然而,许多软技能在传统教育中并没有得到强调。
趋势五:期望(几乎)每个人都在教学中采用人工智能。 随着ChatGPT、必应AI、Google Bard等人工智能工具,以及其他生成式人工智能教学工具如雨后春笋般涌现,人工智能技术已经让任何能上网的人都能接触到。
趋势六:人工智能以应用和数据个性化为王 。传统的一刀切的方法不再有效,人工智能标志着朝着更灵活、响应更迅速和个性化的教育格局迈出了重要的一步,这种教育格局可以根据学生的需求、偏好和学习风格量身定制教学。
趋势七:人工智能与人类的融合是前进的方向。 虽然人工智能非常出色,但在提供对学生至关重要的人性化学习体验方面,它仍然存在不足。这对教育来说是一个真正的挑战,因为教学不仅仅是简单地储存信息并将学生的反应与固定的评分模板相匹配。
趋势八:AR和VR将平民化。 在黑板或幻灯片上写满课文的教学时代早已一去不复返。通过虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等沉浸式技术学习是未来。虽然这些工具并不新鲜,但VR头显和AR眼镜等可穿戴设备的进步,使在遥远的行星和古老建筑触手可及的环境中学习不再是一个遥不可及的梦想。
趋势九:期待证书和内容创建的去中心化。 基于区块链技术的去中心化平台可用于创建数字徽章和智能合约,存储教育记录,以及创建具有更大数据隐私和所有权的社交媒体内容。
趋势十:在快节奏的教学世界中放慢脚步 。 最后,2024年教育领域最重要的趋势之一:更加重视教师的福祉。
链接地址:
https://www.classpoint.io/blog/trends-in-education-2024
7.英国教育部发布《教育中的生成式人工智能:教育者与专家观点》
2024年1月,英国教育部发布《教育中的生成式人工智能:教育者与专家观点》(Generative AI in education Educator and expert views)报告。该报告包含了对23所教育机构的教师和教育工作者以及14位学术界和教育技术行业专家访谈的见解。报告主要发现包括: 教师和专家承认GenAI可能对教育产生变革性影响 。从通过自动化任务帮助教师节省时间,到通过为学生提供个性化学习来提高教学效率,GenAI有巨大的潜力使该行业受益。与此同时, 人们对它带来的风险相当担忧,并对能否减轻这些风险持怀疑态度 。
该报告显示,教师和学生对GenAI的使用迅速增加,到2023年11月,42%的中小学教师在他们的工作中使用了GenAI。在英国,74%的16-24岁的网民使用过GenAI工具。
下载链接:
https://www.gov.uk/government/publications/generative-ai-in-education-educator-and-expert-views
8.国际货币基金组织发布《Gen-AI:人工智能和工作的未来》
2024年1月,国际货币基金组织(IMF)发布《Gen-AI:人工智能与工作的未来》(Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work)报告。该报告指出,人工智能(AI)有潜力重塑全球经济,尤其是在劳动力市场领域。发达经济体将比新兴市场和发展中经济体更早地体验到人工智能的好处和陷阱,这主要是因为它们的就业结构侧重于认知密集型职位。关于人工智能的接触存在一些一致的模式,女性和受过大学教育的人更多地接触人工智能,但也更容易获得人工智能的好处,而老年工人可能不太能够适应新技术。如果人工智能与高收入工人之间的互补性很强,劳动收入不平等可能会加剧,而资本回报会加剧财富不平等。然而,如果生产率提高足够大,大多数工人的收入水平可能会飙升。在这种不断变化的格局中,发达经济体和较发达的新兴市场需要重点关注升级监管框架和支持劳动力重新分配,同时保护那些受到不利影响的人。 新兴市场和发展中经济体应优先发展数字基础设施和数字技能 。
下载链接:
https://www.imf.org/-/media/Files/Publications/SDN/2024/English/SDNEA2024001.ashx
[本文由“教育国际前沿课题组”(International Frontier Research Group on Education, IFRGE)整理,课题组负责人张永军。内容仅供参考,点击左下角“阅读原文”可打包下载本文所涉文献]
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