教育國際前沿2024年第6期目錄

基礎(chǔ)教育

1.美國STEMM機會聯(lián)盟發(fā)布《STEMM公平與卓越2050：國家進步與繁榮戰(zhàn)略》

2.蘭德發(fā)布《2024 年教師幸福感和離職意向》

3.布魯金斯發(fā)布“家校社協(xié)同變革教育的六大全球經(jīng)驗”

數(shù)字教育

4.牛津大學出版社發(fā)布《研究人員與人工智能：調(diào)查發(fā)現(xiàn)》

5.OECD發(fā)布《學生、數(shù)字設備與成功》

6.新西蘭智庫發(fā)布《生成式人工智能在教育領(lǐng)域的機遇與風險》

7.谷歌發(fā)布《教育生成式人工智能開發(fā)技術(shù)報告》

01

美國STEMM機會聯(lián)盟發(fā)布《STEMM公平與卓越2050：國家進步與繁榮戰(zhàn)略》

2024年5月1日，美國STEMM機會聯(lián)盟（SOA）在與美國白宮科技政策辦公室（OSTP）聯(lián)合舉辦的“白宮STEMM公平與卓越峰會2024”上，正式發(fā)布《STEMM公平與卓越2050：國家進步與繁榮戰(zhàn)略》。

該戰(zhàn)略由 3M、Uber 和微軟等 200 多家公司、高等教育機構(gòu)、聯(lián)邦和州政府以及慈善團體組成的 STEMM 機會聯(lián)盟 (SOA) 制定。該戰(zhàn)略的總體目標是幫助歷史上被排斥和邊緣化社區(qū)的2000萬人進入科學、技術(shù)、工程、數(shù)學和醫(yī)學領(lǐng)域并取得成功。聯(lián)盟成員表示，他們將向近 350 個新的和現(xiàn)有的項目以及其他支持該戰(zhàn)略的承諾投入總計超過 20 億美元。

該戰(zhàn)略指出，美國在科學、技術(shù)、工程、數(shù)學和醫(yī)學(STEMM)領(lǐng)域的領(lǐng)導地位有望成為進步的引擎，助力未來建設更強大、更具包容性的美國經(jīng)濟和社會。

為此，該戰(zhàn)略提出了一個包括基礎(chǔ)、支柱和頂石等要素在內(nèi)的框架。

其中，基礎(chǔ)指的是實現(xiàn)長期的系統(tǒng)變革需要建立在問責制和伙伴關(guān)系上；支柱包括參與（培養(yǎng)每個孩子的好奇心）、啟迪（培養(yǎng)有技能和多樣化的教育工作者）、發(fā)現(xiàn)（在高等教育中為所有人創(chuàng)造機會）、創(chuàng)新（在研發(fā)中集思廣益）、機會（確保所有員工都能茁壯成長）；頂石指的是戰(zhàn)略溝通，即通過突出多元化STEMM專業(yè)人士的聲音和故事以及STEMM對社會的貢獻，塑造人們對于哪些屬于STEMM領(lǐng)域的廣泛認知。針對每一個要素，該戰(zhàn)略還提出了具體目標、主要參與者、關(guān)鍵指標和實施方法等。例如，該戰(zhàn)略提出到2042年STEMM機會聯(lián)盟合作伙伴要達到600個；到2040年，所有中學生都有機會學習微積分、物理和其他高等數(shù)學和科學課程；到2035年，將最難配備師資的學校的STEMM教師短缺減少三分之一；到2030年，650多萬青年參加了課后STEMM學習體驗，其中70%來自邊緣化社區(qū)等。

根據(jù)相關(guān)報道，美國推出這一戰(zhàn)略，其中的一個重要原因是與中國進行競爭。該報道指出，未來STEM人才預計將比其他職業(yè)增長更快，而且通常收入更高。培養(yǎng)和利用這些人才是美國、中國和其他競相推進人工智能、量子計算、生物技術(shù)和其他領(lǐng)域的國家的首要任務。2023年對STEM工作者的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，60%的人認為中國將在五年內(nèi)成為科技領(lǐng)域的全球領(lǐng)導者。

注：STEMM機會聯(lián)盟（SOA）由美國科學促進會（AAAS）、多麗絲·杜克基金會和白宮科技政策辦公室于 2022 年 12 月在首屆白宮 STEMM 公平與卓越峰會上發(fā)起，目前合作伙伴有200多個，聯(lián)盟的愿景為：建立一個以公平、包容和科學卓越為基礎(chǔ)的 STEMM 生態(tài)系統(tǒng)，到 2050 年為所有人提供進步、創(chuàng)新和繁榮的動力。

資料來源：

SOA. STEMM Equity and Excellence 2050: A National Strategy for Progress and Prosperity. https://stemmopportunity.org/national-strategy-2050

Alison Snyder. Exclusive: National strategy to build diverse STEM workforce unveiled. https://www.axios.com/2024/05/01/stem-diverse-workforce-national-strategy

02

蘭德發(fā)布《2024 年教師幸福感和離職意向》

2024年6月18日，美國蘭德公司發(fā)布2024 年美國教師狀況調(diào)查結(jié)果報告。該調(diào)查是對美國各地幼兒園至 12 年級公立學校教師的年度調(diào)查。本次調(diào)查結(jié)果側(cè)重于教師的幸福感和與教師保留相關(guān)的一小部分高關(guān)注因素：工作壓力的來源、薪酬、工作時間以及教師辭去現(xiàn)任工作的意愿。該報告跟蹤了教師的幸福感情況，并將教師的回答與同等工作的成年人的回答進行了比較。主要結(jié)果如下：

——2024 年教師報告的幸福感與 2023 年一致，但與同等工作的成年人相比，報告經(jīng)常經(jīng)歷與工作相關(guān)的壓力或倦怠的教師數(shù)量大約是前者的兩倍，報告難以應對與工作相關(guān)的壓力的教師數(shù)量大約是前者的三倍；

——與同等在職成年人一樣，教師也有可能表示他們打算在 2023-2024 學年結(jié)束前離職；

——報告顯示，教師每周工作時間比同等工作的成年人多 9 小時（ 53 小時VS 44 小時），但平均基本工資卻少約 18000 美元（約 70000 美元VS 88000 美元）；

——36% 的教師認為他們的基本工資足夠，而同等工作的成年人中這一比例為 51%。平均而言，教師希望基本工資增加約 16000 美元，才認為他們的工資足夠。

——女教師報告的頻繁工作相關(guān)壓力和倦怠率明顯高于男教師，自 2021 年以來一直如此。女教師報告的基本工資也明顯低于男教師，但每周工作時間沒有差異。

資料來源：

RAND. Teacher Well-Being and Intentions to Leave in 2024: Findings from the 2024 State of the American Teacher Survey. https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA1108-12.html

03

布魯金斯發(fā)布“家校社協(xié)同變革教育的六大全球經(jīng)驗”

2024年5月31日，布魯金斯發(fā)布《關(guān)于家庭、學校和社區(qū)參與如何改變教育的六項全球經(jīng)驗》報告，這是繼2024年2月發(fā)布家校社協(xié)同育人研究指南（ ），3月份發(fā)布《全球家庭、學校和社區(qū)參與標準工具》（ ）后第三份有關(guān)家校社協(xié)同育人的重磅研究報告。

該報告基于布魯金斯學會普及教育中心在全球16個國家和地區(qū)開展的家校社協(xié)同育實踐而完成，有數(shù)百名學生、家庭、學校教育工作者和研究人員參與。

報告總結(jié)了六大全球經(jīng)驗，基于六大洲的學校、地區(qū)和國家背景下的數(shù)據(jù)和對話。這六大經(jīng)驗為：

——從信念開始。家庭、教育工作者和學生通常對學校的目的、什么是優(yōu)質(zhì)教育以及首選的教學方法有不同的看法。了解家庭、教育工作者和學生對教育的信念和經(jīng)驗，對于建立教育系統(tǒng)的一致性和共同的教育愿景至關(guān)重要。

——將家庭定位為合作伙伴。家庭認為自己以多種方式參與和參與到孩子的學習中；然而，這種參與對教育工作者來說并不明顯。絕大多數(shù)家庭都支持在家學習，但教育工作者通常將家庭參與定義為家庭參與學校事件、委員會和學?；顒拥某潭?。

——共同打破壁壘。家庭、教育工作者和學生通常都認為，存在許多結(jié)構(gòu)性和情境性的障礙阻礙建立牢固伙伴關(guān)系。然而，教育工作者傾向于將家庭參與度低歸咎于父母/照顧者，而沒有充分認識到他們在嘗試與學?；訒r遇到的挑戰(zhàn)。

——加速信任建設。學校教育工作者對家庭的信任度低于家庭和學生對教育工作者的信任度。家庭、教育工作者和學生都同意，更高水平的信任將促進學生和學校的成績和成功，但建立信任需要時間。了解家庭、教育工作者和學生在教育中的信念和經(jīng)驗對于建立關(guān)系信任和制定響應策略至關(guān)重要。

——必須讓家庭、學校和社區(qū)都參與進來。許多教育系統(tǒng)框架設想家庭扮演有限的伙伴角色。持續(xù)不斷地為家庭、學校和社區(qū)參與活動提供資金對于建立牢固的伙伴關(guān)系至關(guān)重要。

——通過社區(qū)驅(qū)動的研究打破權(quán)力格局。社區(qū)驅(qū)動和參與式研究是建立家庭和學校之間關(guān)系信任和打破權(quán)力動態(tài)的有力途徑。通過合作研究，家庭、教育工作者和學生可以制定連貫一致的策略來滿足社區(qū)需求。

資料來源：

Brookings Institution. Six Global Lessons on How Family, School, and Community Engagement Can Transform Education. https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2024/05/Final-Six-Global-Lessons_EN_24June2024_web.pdf

04

牛津大學出版社發(fā)布《研究人員與人工智能：調(diào)查發(fā)現(xiàn)》

2024年3-4月，牛津大學出版社對來自全球不同地區(qū)、不同學科（包括人文學科、STM 和社會科學）和不同職業(yè)階段的 2000 多名研究人員進行了一項調(diào)查，旨在了解他們對 AI 的反應以及在工作中使用 AI 的方式。5月23日，該項調(diào)查報告發(fā)布，結(jié)果顯示：

——大多數(shù)人表示他們使用過某種形式的人工智能。76% 的人表示他們在研究中使用了某種形式的人工智能工具，其中機器翻譯（49%）和聊天機器人（43%）最受歡迎。

——超過三分之二的人感受到了使用人工智能的好處。在已經(jīng)在研究中使用人工智能的受訪者中，67％的人認為人工智能在某種程度上為他們帶來了益處。27％的受訪者對人工智能在學術(shù)研究中的前景感到興奮，數(shù)據(jù)分析和內(nèi)容呈現(xiàn)被視為可能改善研究成果的方式。

——絕大多數(shù)人表示對人工智能公司持懷疑態(tài)度。只有 8% 的人相信人工智能公司不會未經(jīng)許可使用他們的研究數(shù)據(jù)，而只有 6% 的人表示他們相信公司能夠滿足他們的數(shù)據(jù)隱私和安全需求。

——半數(shù)擔心人工智能影響研究質(zhì)量。一半（50%）的人表示，他們擔心人工智能未來可能對學術(shù)研究產(chǎn)生的影響。雖然 37% 的人同意人工智能將為研究人員節(jié)省時間，但只有 19% 的人表示人工智能將提高整體工作質(zhì)量。

——多數(shù)對知識產(chǎn)權(quán)擔憂。五分之三的受訪者認為，在研究中使用人工智能可能會破壞知識產(chǎn)權(quán)，并導致作者無法因其作品的使用而得到適當?shù)恼J可。

——四分之一的人認為人工智能可能會降低批判性思維能力。在所有學科領(lǐng)域中，32%的人表示擔心人工智能會對研究人員的技能產(chǎn)生負面影響，25% 的人認為人工智能技術(shù)降低了批判性思維的需求。

——研究人員對人工智能的看法存在代際差異。四分之一（25%）處于職業(yè)生涯早期的受訪者表示對人工智能持懷疑或質(zhì)疑態(tài)度。然而，在職業(yè)生涯后期的受訪者中，這一比例下降到 19%。職業(yè)生涯早期的研究人員對人工智能的看法也更加分歧，表達中立觀點的人數(shù)比職業(yè)生涯后期的研究人員要少。

——大部分人認為考慮人工智能使用的影響很重要。69% 的人認為，在自己的研究中使用人工智能工具之前，充分評估使用人工智能工具的影響非常重要。只有十分之一 (12%) 的人表示，在使用人工智能工具之前，他們不會尋求有關(guān)在工作中使用人工智能的指導。

——近一半機構(gòu)沒有人工智能使用政策。46% 的人表示他們所在的機構(gòu)沒有關(guān)于在工作中使用人工智能的政策，另有 26% 的人表示他們不知道是否有政策。

——超過一半的人會向?qū)W術(shù)協(xié)會尋求人工智能指導。54% 的人表示他們會向?qū)W術(shù)協(xié)會尋求有關(guān)人工智能的指導，43% 的人表示他們會向自己的機構(gòu)尋求指導，27% 的人表示他們會向出版商尋求指導。

資料來源：

OUP. Researchers and AI: survey findings. https://fdslive.oup.com/www.oup.com/academic/pdf/Researchers-and-AI-survey-findings.pdf

05

OECD發(fā)布《學生、數(shù)字設備與成功》

2024年5月24日，經(jīng)合組織發(fā)布《學生、數(shù)字設備與成功》論文。該論文指出，在當今世界，數(shù)字環(huán)境在兒童生活中扮演著至關(guān)重要的角色，為兒童提供了教育、社交和娛樂的機會。然而，它也帶來了網(wǎng)絡欺凌、接觸不當內(nèi)容和侵犯隱私等風險。人們還擔心過多的屏幕時間會影響兒童的社交和情感發(fā)展，從而引發(fā)了關(guān)于兒童互動質(zhì)量的爭論。該論文的部分主要發(fā)現(xiàn)如下：

——在課堂上過度使用數(shù)字設備休閑會對學生的學習成績產(chǎn)生負面影響。

——經(jīng)合組織59%的學生表示，至少在一些數(shù)學課上，其他學生使用手機、平板電腦或筆記本電腦分散了他們的注意力。

——報告稱在某些、大多數(shù)或所有數(shù)學課上受到同學使用數(shù)字設備干擾的學生在數(shù)學考試中的成績明顯較低。

——經(jīng)合組織國家中，在禁止使用手機的學校，平均有 29% 的學生表示每天使用智能手機數(shù)次，21% 的學生每天或幾乎每天都用智能手機。

——一些研究表明，孩子的讀寫能力與他們和家人一起看屏幕的時間呈正相關(guān)，但如果孩子獨自看屏幕，則呈負相關(guān)。

——智能手機禁令等政策可以幫助減少干擾，但需要有效的執(zhí)法和其他策略來營造專注的學習環(huán)境。

資料來源：

OECD . Students, digital devices and success. https://doi.org/10.1787/9e4c0624-en

06

新西蘭智庫發(fā)布《生成式人工智能在教育領(lǐng)域的機遇與風險》

2024年6月17日，新西蘭智庫組織“新西蘭倡議”（The New Zealand Initiative）發(fā)布報告，呼吁以科學為基礎(chǔ)的方法在課堂上使用人工智能 。該報告對人工智能將改變學生學習的重要內(nèi)容或從認知角度改變學習方式這樣的觀點提出了質(zhì)疑。

該報告指出，教育系統(tǒng)的一項重要任務是灌輸學科知識。人工智能不會改變這一點?？茖W、歷史和數(shù)學等學科知識提供了至關(guān)重要的認識論工具，即檢驗真理主張的方法。如果沒有精通這些學科的學者，人類的知識進步就會停滯不前。此外，至少掌握基本的認知學科知識有助于年輕人成為有能力的民主公民。民主依賴于具有批判性思維能力的公民。批判性思維本身依賴于知識和推理能力。兩者都是由學科學習培養(yǎng)的。

報告認為，將任何技術(shù)（包括人工智能）應用于教育的一個重要原則是：確保學生掌握了以后學習所需的任何知識和技能，達到認知自動化的程度。

這一原則與“21世紀學習”的范式不一致，后者是當前關(guān)于人工智能在教育中潛在作用的討論的基礎(chǔ)。雖然評論人士沒有明確表示學生不再需要學習算術(shù)、識字或?qū)W科知識，但許多人都淡化了它們的重要性。

這些評論家通常認為，人工智能可以讓學生自由地創(chuàng)造內(nèi)容，批判性地思考，而不會陷入困難的學習中。工作性質(zhì)的變化，包括“軟技能”的重要性日益增加，經(jīng)常被引用為不強調(diào)學科學習的理由。

然而，這一論點依賴于一種錯誤的觀念，即創(chuàng)造力和批判性即使沒有知識也是可能的。人工智能在教育中的有效作用與任何技術(shù)一樣:它應該被用來增強而不是取代學科學習。人工智能不應被允許取代知識淵博、善于向年輕人傳授知識的教師角色。

就生成式人工智能而言，報告認為可以直接惠及三個核心且重疊的教育領(lǐng)域:學習支持、教學支持和形成性評估。

對學習的支持包括人工智能作為增強學生自身認知活動的工具的可能性。學生可以使用人工智能來幫助他們收集信息、編輯文檔或檢查寫作中的技術(shù)細節(jié)。

對教學的支持包括使用人工智能作為“虛擬導師”，收集和分析數(shù)據(jù)以改善教師的實踐。

形成性評估——從學生和教師之間簡短、非正式的互動到對實質(zhì)性學習活動的結(jié)構(gòu)化反饋——是一種強有力的教學工具。雖然人工智能參與評估對確?？偨Y(jié)性評估的真實性提出了挑戰(zhàn)，但它在支持和加強形成性評估方面具有相當大的潛力。

資料來源：

Michael Johnston. Welcome to the Machine: Opportunities and Risks of Generative Artificial Intelligence for Education. https://www.nzinitiative.org.nz/reports-and-media/reports/welcome-to-the-machine/document/844

07

谷歌發(fā)布《教育生成式人工智能開發(fā)技術(shù)報告》

谷歌近日《面向教育生成式人工智能的負責任開發(fā):一種評估驅(qū)動的方法》技術(shù)報告，介紹了谷歌改進教育生成式人工智能的方法，并強調(diào)了如何與人工智能和教育技術(shù)共同體合作，負責任地最大限度地發(fā)揮其積極影響和潛力。

報告首先指出，世界面臨的一個主要挑戰(zhàn)是提供公平和普遍的優(yōu)質(zhì)教育機會。人工智能(Gen AI)的最新進展使人們對新技術(shù)的潛力感到興奮，這些新技術(shù)可以為每個學習者提供私人導師，為每個教師提供教學助手。然而，這一夢想的全部范圍尚未實現(xiàn)，主要是由于將教學直覺描述為生成式人工智能提示語的困難，以及缺乏良好的評估實踐，而定義優(yōu)秀教學法的挑戰(zhàn)又加強了這一點。

該報告具體描述了谷歌團隊為教育用例優(yōu)化生成式人工智能目前所做的工作。該團隊聚焦教育教學中的一對一對話輔導，并提出了一個全面的評估協(xié)議。

報告指出，研究團隊之所以聚焦于對話輔導，是因為他們相信它是最有影響力和最普遍的用例之一，因為它需要將許多重要的教育能力集成到一個系統(tǒng)中。優(yōu)秀的對話式人工智能導師有可能增強學習者（通過為他們提供即時反饋并適應他們的個人需求）和教師（通過增加他們的影響力并減輕他們的工作量）的教育體驗。

而之所以關(guān)注評估框架，是因為目前在學習科學、教育技術(shù)和教育人工智能之間（甚至內(nèi)部）缺乏一個共享框架，而這樣的框架可能比任何單一產(chǎn)品都更能推動進步。此外，有效的教學成功衡量標準是優(yōu)化人工智能解決方案的先決條件，而人工智能解決方案需要這樣的“導航”信號。

資料來源：

Google DeepMind. Towards Responsible Development of Generative AI for Education: An Evaluation-Driven Approach. https://goo.gle/LearnLM

本文由“教育國際前沿課題組”（IFRGE）成員整理，課題組負責人張永軍，編輯劉強。內(nèi)容僅供參考，點擊左下角“閱讀原文”可打包下載所涉開放獲取文獻。歡迎轉(zhuǎn)載全文或部分轉(zhuǎn)載，并請注明出處。