时间：2023-08-23 16:59:18
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇人工智能对教育的变革，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
人工智能概念是20世纪五六十年代正式提出的，随着信息技术的不断发展，人工智能已成为一门新的技术科学。时至今日，人工智能技术的发展经历了人工智能起步期、专家系统推广期和深度学习期等阶段，而在应用领域也取得了重大突破，如Google的无人驾驶技术和运用深度学习算法的AlphaGo战胜围棋冠军等。除此之外，人工智能已被日益广泛地应用于经济社会各个领域，在教育领域亦是如此。2018年教育部就印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。因此，人工智能必将不断被融合到教育领域，并为大学教育变革提供新方式。基于人工智能的机器学习、人机交互与知识图谱等技术方法，可以为大学英语教师在课堂教学、备课与教学研究等多个方面提供支撑；可以为大学英语教学管理与治理提供决策支持；可以为大学生英语自主学习和教师备课提供智能推荐支撑。目前，学者们已对人工智能对英语教育的影响进行了相关的研究。如高华伟分析了外语作文智能评阅与形成性评价融合策略；刘洋针对人工智能技术与高校英语教学的相互关系，通过调查问卷和访谈等方式，分析了现有计算机辅助语言学习软件和系统的不足，并提出了相应的解决策略；张艳璐对人工智能在给英语教学带来机遇的基础上，探究了人工智能在大学英语教学中的应用；赵生学分析了人工智能时代大学英语教学的变革与策略；严燕分析了人工智能时代英语教学促进学生深度学习的路径。在人工智能时代，人工智能技术必将对大学英语教育领域各个方面产生重大影响，如大学英语人才培养目标、教学内容、教学计划、教学策略、教学模式、成绩评价体系与英语领域科研等方面。针对此，本文在现有研究的基础上，重点从教师和学生两个层面分析人工智能对大学英语教育的积极影响和消极影响，并提出相关建议，以期为大学英语教师教学与大学生英语学习提供参考。
一、人工智能的积极影响
人工智能技术在大学英语教育领域的应用，将对大学英语教学资源、教学模式与大学生二语习得等方面产生积极作用，主要体现为以下几个方面。
（一）丰富了大学英语教与学资源人工智能技术的发展与应用为大学英语教与学提供了丰富的资源。如互联网上含有丰富的英语视频与图片等资源；在线教育平台也提供了大量的英语课程资源，如中国大学生慕课、雨课堂等，它们各具特色，可为教师与学生提供多样化选择。因此，人工智能技术一方面可为大学英语教师提供丰富的教学素材，同时还可根据大学生学习目标与学习习惯等为其英语学习提供丰富的课外资料。同时，很多网络资源可下载或者回放，这样可以使得大学生的英语学习不再受到时间与空间的限制。特别是对于教育资源缺乏的地区而言尤为重要，可以在很大程度上解决教育资源不平衡问题。其中，百度教育大脑的智能备课系统便是典型应用案例。其依托百度人工智能、大数据和云平台的优势，整合了丰富的优质资源。对于教师而言，此平台可按照教学进度为教师提供经过筛选的教学素材，节省教师的备课时间，提高其工作效率。
（二）丰富了大学英语的教学方式传统的大学英语授课往往以线下课堂教学方式为主，而人工智能技术的使用丰富了大学英语单一的教学方式。可利用网络平台，如雨课堂、慕课平台等，开展大学英语线上教学模式或者线上线下混合教学模式。新的教学模式有利于教师在大学英语教学过程中采用不同的教学策略。使用新的教学模式和不同的教学策略可以提高大学生学习英语的兴趣，进而有助于提高大学生英语习得的效率。
（三）提高了大学生英语习得的效率由于英语习得是一个复杂的心理过程，与大学生的情感因素、学习动机等密切相关。采用人工智能技术的大学英语线上教学方式，使得教师与学生之间不是面对面的交流互动，可以在一定程度上缓解学生焦虑、害怕等情绪，有利于学生的英语学习。动机是英语习得中重要的非智力因素，也是影响大学生英语习得效率的重要内在因素之一。学习动机与使用另一种语言的兴趣密切相关。而人工智能技术采用丰富的英语学习资源以及英语教学方式的多样化，这些有助于提高学生学习英语的兴趣，进而增强学习英语的动力。
（四）形成了大学生英语习得分析数据库人工智能技术是以大数据为依托，可以跟踪和记录大学生英语课堂学习和课后学习等各种信息数据，进而可形成大学生英语习得数据库。基于大数据分析与人工智能技术方法，如数据挖掘、关联性分析和回归预测等，可以挖掘大学生英语学习背后的规律特征，了解到每个学生的具体情况。进而构建每个学生的英语学习画像，如学生的线上学习状态、课程作业完成情况、测试成绩和学习方式等。可为教师形成可视化的学生个体和班级整体的学情分析报告。因此该数据库有利于教师掌握每位学生的英语学习状态，掌握学生个体差异，为调整教学方式、教学方法与策略提供支撑。同时，上述数据为大学英语教学与大学生英语习得的研究也提供了数据支撑。
二、人工智能的消极影响
人工智能在大学英语教育领域对教师与学生发挥着积极的作用，同时对他们也产生了一些消极的影响，主要体现为以下几个方面：
（一）对教师的消极影响由于大学英语课堂教学存在一定的缺陷，往往需要改进此教学方式。而人工智能技术的应用，虽有助于大学英语教学改革，但还需要教师熟练掌握人工智能相关技术的使用，会给信息技术能力比较薄弱的教师造成压力。借助人工智能平台，大学英语教学不受时间、空间和学生人数等影响，势必会减少大学英语教师的需求，造成大学英语教师面临失业的压力。进而影响大学英语教师的工作积极性，以及大学英语教学质量。
（二）对学生的消极影响根据语言资本理论与期望价值理论，大学生英语学习的期望价值主要是经济期望价值。而大学生英语学习的期望价值与学习目的和行为密切相关。比如大学生英语学习经济期望价值主要体现为学习英语对未来找工作很重要，可以增加经济收入。而人工智能技术在语言领域的应用，势必会影响大学生对英语学习的期望价值。如人工智能翻译机的出现，使得各种语言之间翻译非常容易。即使不懂英语，也可使用它进行英语交流。因此，人工智能技术在英语领域的应用，将降低大学生英语学习的期望值，进而影响他们英语学习的兴趣与目的。
（三）对师生关系的消极影响基于人工智能技术的大学英语教学，将改变传统的以教师为中心的模式，使得教师在教学过程中的中心地位得到弱化。学生通过人工智能技术，可以很好地收集到自己需要的各种英语学习资源，如在线课程、英语讲座视频和英语文本资料等，甚至可以通过自学的方式完成英语学习任务。但这些将弱化教师与学生之间的互动以及情感，从而隔阂了教师与学生之间的关系。
关键词：智能科学与技术；知识结构；应用型人才；人才培养；知识型能力本位教育
中图分类号：G64文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。
2人工智能时代对人才的需求
站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。
随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。
从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。
3应用型人才培养模式分析
《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。
通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。
3.1职能
智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。
3.2知识结构
智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。
（1）智能感知与模式识别
属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。
（2）智能系统设计与制造
属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。
（3）智能信息处理
属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。
3.3能力结构
智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasedEducation，简称CBE）模式[3]。
CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。
自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBE模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，简称KCBE）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。
3.4行业（产业）导向
从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：
（1）智能感知与模式识别领域
主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。
（2）智能系统设计与制造领域
主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。
（3）智能信息处理领域
主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。
涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。
产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。
4KCBE模式人才培养的主要措施和途径
智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。
（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系
在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。
（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系
按照KCBE模式，校企合作是强化实践的一种重要形式[6]。学校根据人工智能企业实际情况灵活设置实践课程内容，根据企业发展趋势及时调整课程体系以避免教学内容与企业需求相脱离。人工智能企业还可以参与学校教学目标和教学计划的制定，并为学校实践教学提供各方面支持，从而提高人才培养的针对性。
(电子商务研究中心讯)人工智能正在全球范围内改变人们的工作生活方式，但未来如何发展尚难预知。有人预估未来大多数工作将被自动化取代，也有人认为，在几十年内机器人只能代替有限的工作种类。7月31日，比利时智库布勒哲尔官网了美国罗曼与利特菲尔德出版社出版的新书《数字时代的工作：第四次工业革命的挑战》。该书分析了技术变革，特别是数字化对劳动力市场的影响，评估此类影响对于制定合理政策，推动建立有效的劳动力市场，保护劳动者、雇主与社会整体的利益都很关键。
数字潮流引发工作模式改变
该书由来自政策网络智库与英国苏塞克斯大学等机构的研究人员共同编著。他们认为，信息技术的计算能力、存储能力、连通性以及软件应用的发展速度日益加快，影响着就业与商业发展，并为劳动法规的制定带来了挑战，无论企业、政府还是个人都在努力地追赶这一潮流。
世界经济论坛创始人施瓦布曾提出，第四次工业革命对经济和社会的影响不再局限于某一特定领域，而是将物理、数字与生物技术有机地结合在一起，包含大数据、算法管理、3D打印、量子计算、智能机器人、人工智能、物联网、纳米技术等多种形式。数字平台的传播创造出一系列新的工作岗位或商业机会，人们希望此类转型能够推动经济增长、提高生产力水平、打造更具包容性的社会融合新前景。
在谈到劳动力失业与人工智能对就业产生的影响时，布勒哲尔研究员乔治斯·彼得罗普洛斯（Georgios Petropoulos）认为，那些需要常规体力劳动与认知技能的中等水平工作岗位是最易被取代的。在此前的工业革命中，当常规性体力劳动被取代时，会产生新的非常规性劳动。然而当今时代变化飞快，情况与以往已截然不同。彼得罗普洛斯重点从机器学习与性能提高层面进行分析，认为这是一种“深度神经网络发展”的结果，其灵感来自于人类的大脑。他表示政策制定者需制定机器与人工智能系统运行的规则，这需要各利益相关方以及专家的集体协商，同时还涉及对责任、安全、隐私领域进行监管的讨论。
据英国华威大学荣誉教授科林·克劳奇（Colin Crouch）预测，一些“非雇员”（non-employees）劳动者的增长，将使不完善的法律与社会保护政策面临挑战。目前劳动法在新兴经济领域存在的争议，体现了当下劳动关系的重塑。比如，如何在法庭上定义雇员、劳动者、承包商等。受数字技术、监管体系以及管理控制的影响，诸如优步等公司的“非雇员”劳动者在工作中的自主性大大降低，这些变化都在推动对劳动关系的重新定义。
用行动代替焦虑
荷兰马斯特里赫特大学国际经济关系教授罗克·苏特（Luc Soete）表示，如今自动化发展给就业带来的潜在变化，加重了民众的焦虑情绪。从早期研究结果来看，美国民众的焦虑感似乎比欧洲民众更深。媒体的宣传与互联网的作用进一步加深了这种情绪，随之变化的还有民粹主义与保护主义的态度。虽然民众的焦虑情绪发作跟前几次工业革命相似，但也有不同的特点，首先在于对以知识为基础的虚拟经济的投资增多，其次在于人们进入数字经济的门槛大大降低。
欧洲进步研究基金会主席玛利亚·罗德里格斯（Maria Rodrigues）表示，第一次工业革命可能是人类历史上首次经济增长、技术进步与落后的生活水平、就业状况产生冲突，导致了较大的社会动荡。随着时展，技术进步及经济增长已不再需要与社会变革产生必然联系，因此各国政府的治理目标应该是，确保工业与社会的转型能够为社会流动，以及个人发展提供良好的机遇，而非成为民众忧虑与社会动荡的源头。
在全面实现工业4.0的过程中存在一系列障碍，其中包括数据保护、网络安全、增强雇员培训以及获取高水平投资等。学者认为，人们不应对自动化的到来感到焦虑，而应关注针对自动化该采取何种应对策略。其中三方面的政策较为关键，即提高劳动者的素质和技能、辨别哪些失业者需要扶持，以及如何分配数字化带来的经济利益以使当地劳动者普遍受益。
根据多位学者的建议，政策制定者要重视职前教育与培训；建立相关机构培养就业能力、推动职业转换；把就业标准与社会保护融入数字时代，承认技术的推动力；改进税收政策，解决收入与财富分配不均问题；令政府成为主要投资者，实现以任务为导向的创新活动；注意地区差异，繁荣地区发展；扩展视野，创造良好的社会环境，包容各种工作类型等。（来源：中国社会科学网 文/王俊美）
面对四面强敌，李彦宏显然坐不住了，他准备亲自上阵。去年12月，百度调整内部架构，成立百度金融服务事业群组（FSG），该金融事业群组由百度副总裁朱光负责日常工作，直接向李彦宏汇报，这也就意味着李彦宏亲自抓百度金融工作。对此，外界的解读是李彦宏将金融上升为百度战略级位置。
在今年的4月13日，百度CEO李彦宏在内部邮件中明确表示：“我会把更多的时间和精力放在互联网金融、无人驾驶车、人工智能等创新业务上，同时更多地从战略层面关注内容生态、服务生态、金融生态的布局和建设。”
于是我们注意到，6月初，百度将与太平洋产险发起设立一家股份制财产保险公司，计划做我国首家真正基于大数据的科技型互联网汽车保险公司。这也是继去年11月百度联合安联保险、高瓴资本拟发起设立百安保险后，再度在互联网保险领域发力。
近期还刚刚把万亿理财操盘手、前光大银行资产管理部总经理张旭阳成功挖角，张旭阳任副总裁，分管百度金融体系下理财和资产管理业务。
尽管李彦宏亲抓，业务触角也覆盖到金融各个领域，但百度金融一直没有一款爆款、有影响力的产品出现。在市场逐渐被阿里、腾讯、京东抢占后，百度在金融领域还有多少空间与优势，李彦宏到底有无把握追赶成功，我们还需要拭目以待。
不过，百度金融相关负责人对于未来还是信心满满，他向《投资者报》记者介绍，基于百度每天响应60亿次搜索请求的大数据以及以“百度大脑”为代表的人工智能将是百度金融的差异化优势。
在BAT队列中落后
细数一下，尽管百度布局金融的时间相对较晚，直到2013年才开始涉足互联网金融业务，但金融牌照早已覆盖众多领域，甚至超过了腾讯。从支付、消费信贷、征信到基金、证券、保险、银行，再到众筹，百度金融几乎覆盖了互联网金融的大部分业务范围。但是要让消费者说出，百度金融究竟有哪一款产品出名，这又很难。
其中，作为整个互联网金融产业链上的关键环节，支付一直是兵家必争之地。百度金融同样重视支付业务。这不仅是培育用户黏性的重要工具，也是O2O业务的桥梁。
据悉，百度钱包今年春节参与BAT红包大战，联动了手机百度、百度地图、百度糯米等百度生态的核心产品，通过这些流量入口，勾连用户吃穿住用行的五大场景，即通过红包激活消费，塑造支付入口。其中，在电影票房方面，百度钱包联合百度糯米抢占四成以上的在线电影平台份额，为全国票房贡献28.3%的份额。
百度钱包活跃账户数也获得空前增长，由2015年年末的5300万增加到今年一季度的6500万，同比更是翻倍。但是和之前早早布局的支付宝、微信支付相比仍有不小距离，数据显示，截至2016年2月底，支付宝实名用户数已经超过4.5亿。此外，微信支付在今年一季度用户数也达到4亿。
由此看来，支付业务还需努力，在消费金融方面，百度FSG则占据了场景优势。百度相关负责人表示，以“百度有钱花”切入，利用大数据技术建立征信体系，让金融供给惠及普罗大众，目前通过手机百度、百度糯米形成的生态联动，百度消费金融已在教育领域落地，用户可享受远程异地预授信，并获得秒批体验。此外，旅游、二手车、家装等领域的开拓也正快速地展开。但是从品牌影响力上，百度“有钱”明显不能与蚂蚁金服的“花呗”、京东金融的“白条”相抗衡。
此外，正在筹备的百信银行、百安保险由于未正式营业，无法判断前景。其他金融业务，包括基金、证券、保险、众筹等产品在市场上听不到声音。此前的百度百发、百赚等创新金融产品，也很少出现在公众视野中了。
面对错过支付入口的先发优势、缺少“引爆”款产品、各业务账户未完全打通等现状，李彦宏近期出的招数能够助力百度金融追赶竞争对手吗？
百度的新招数
越来越多的科技公司进击金融领域，诞生了FinTech（金融科技）类型公司，当前全球金融科技公司数量从2015年4月之前的800多家猛增至现在的2000多家。这些FinTech公司正在利用大数据、云计算等新兴技术重新定义人们的金融生活。
数据显示，百度目前是全球最大的互联网入口之一，拥有超过6亿移动用户和14款用户过亿的移动APP。百度每天响应60亿次搜索请求，海外足迹遍布200多个国家，中国网民更是平均每人每天使用10次百度搜索。百度金融的相关负责人表示，庞大的数据成为百度在金融业务上的发力点。
他们表示，在同一时间在百度上搜索同样的关键词，这些人的群体性需求、群体用户画像就会出现，将数据信息传递给产品团队制定策略与落地实施，再针对用户画像进行精准的金融业务推送成为百度金融的核心优势。
在大数据之后，李彦宏认为，人工智能将成为新的风口。他认为，人工智能对于金融也会产生变革性影响，可以真正做到让征信升级。百度FSG总经理朱光也表示：“以‘百度大脑’为代表的百度人工智能正在推动着高效服务连接、无人驾驶和普惠金融等领域的发展。”
从目前来看，百度金融在人工智能方面有两方面考虑，首先是和其他理财平台一样，结合百度人工智能研发成果，以智能投顾为着力点，为用户提供智能化的资产配置服务。其次，此次成立互联网汽车保险公司是对“智能+保险”的试水，新公司融合百度地图等数据与太平洋双方的优势，将探索出车险产品设计、风控、运营的全新模式。
互联网车险早有先例，去年11月，互联网保险公司众安与股东方平安保险了首个以O2O合作共保模式推出的互联网车险“保T”，保T车险将依托两家公司各自领域的大数据资源，根据用户的驾驶习惯等多维度因子实现差异化定价。百度金融在车险领域会如何运用大数据与人工智能进行产品创新，还需等其产品说话。
百信银行被寄予厚望
在金融业务领域，银行是传统金融构造中重要的组成之一。在去年第一批民营银行落地后，百度也积极申请筹备银行。去年11月，中信银行公告称，拟与百度合作共同设立直销银行，该直销银行拟定名称为“百信银行股份有限公司”，注册资金20亿元，由中信银行控股。
不过，公告之后，百信银行却迟迟未有落地的消息。据悉，今年中信银行在业绩会上透露，百信银行已经向银监会提出申请，银监会已经受理，可能还需要等待国务院的审批。
与此同时，从今年5月份开始，重庆富民银行、四川希望银行纷纷获批筹建，民营银行迎来第二批“开闸期”，百信银行能否赶上这一波风口还不得而知。
另一方面，腾讯和阿里巴巴又抢占了先机。近日，银监局批复了微众银行的首轮增资12亿元，投后估值为320亿元；网商银行披露的截至今年一季度的业绩显示，成立8个月以来，已经覆盖80万家小微企业，放出450亿元授信贷款。
不过，李彦宏并不打算走其他民营银行的路子，从目前披露的信息来看，百信银行是由传统银行主导，计划成为国内首家独立法人模式的直销银行，但具体运营将有别于传统电子银行部门下设的直销银行，百度会有哪些突出的模式和创新点？业界对此期待仍然较高。
有分析人士指出，在传统金融领域，不管是银行，抑或者保险方面，百度都喜欢选择和传统机构合作，占小股的方式快速切入，一方面有利于快速在多领域布局，但是小股份能否获得充分的话语权还未可知，显得略保守。
对此，百度金融相关负责人表示：“虽然说互联网金融的本质还是金融，但却并不等同于传统金融，互联网思维的重要性毋庸置疑。在银行和保险方面，传统机构有其独有的优势，百度作为互联网企业也有独有的优势，两者的合作中，我们要做的是优势互补，各取所长。”
实力派张旭阳加入
尽管布局略晚，互联网金融的市场前景巨大，李彦宏自然不会将金融“大蛋糕”拱手相让，而且当前金融科技的运营模式还在探索，盈利前景仍不明朗，或正是“群雄逐鹿”的好时机。
在业务开展之前，团队的搭建极其重要。和蚂蚁金服、京东金融选择财务出身的“当家人”不同，百度FSG总经理朱光并没有金融或者财务方面的从业背景。公开资料显示，朱光2008年12月加盟百度，长期在百度负责百度大市场、公关及政府关系团队。
此前百度金融已吸纳原美国运通高级副总裁王劲加盟，20年风控管理经验与百度人工智能、大数据技术融合，独创百度特色的风控管理体系，守护用户资金安全。
这一次，百度金融将橄榄枝抛向了前光大银行资产管理部总经理张旭阳。6月16日，张正式加入百度任副总裁，分管百度金融体系下理财和资产管理业务，同样向朱光汇报。
关键词：高等教育；创新创业；新工科；改革转型
一、概述
2017年2月份以来，教育部牵头积极推进新工科工程的建设，先后形成了“复旦共识”、“天大行动”、“北京指南”有关战略部署，并且公开了《关于开展新工科研究与实践的通知》等政策性文件，着力推动建设高等教育强国目标，全力打造具有中国特色的工程教育模式，争做世界新工科领域的领头羊。“新工科”的总纲领是立德树人，建设理念是应对国际变化、塑造强国未来，总目标是培养多元化、创新型前沿工程人才。经过多年的探索实践，有关创新创业教育方面相对完善的体系已经初步形成。新工科的建设将持续激发创新创业教育的内生动力，为其开辟更广阔的发展空间。因此，在新工科的背景下，将高校创新创业教育与新工科建设充分融合，不但能促进新工科教育的发展，也能促进创新创业教育的持续前进。
二、新工科背景下高校创新创业教育的要求
国家教育部办公厅在关于公布首批“新工科”研究与实践项目的通知中明确表示：开展“新工科”工程建设是教育部坚定打好提升质量、推进公平、创新人才培养机制攻坚战的重要举措，并要求各有关单位要把“新工科”建设作为引领高等教育改革的有力抓手，用实功、出实招、求实效推进项目实施。此次公布的首批“新工科”研究与实践项目名单覆盖面广，总计包括了202个“新工科”综合改革类项目以及410个“新工科”专业改革类项目。文件中将“新工科”综合改革类项目划分为工科优势高校、综合性高校和地方高校三大类型，将“新工科”专业改革类项目划分为人工智能类、大数据类、智能制造类等热门“新工科”在内的19个项目群。教育部对推进清华大学“能源互联网本科专业探索与实践”等首批“新工科”试行项目实施提出了如下四点总要求：1.以“新工科”理念为先导因素凝聚更多的共识。2.以需求为牵引开展多样化探索。3.以项目群为平台加强交流合作。4.以统筹内外资源为途径加大项目支持。新工科概念的提出为我国壮大工程学科开辟了新角度，也为我国工程教育改革发展提出了新的要求。在新工科的建设背景下，创新创业教育如何衔接新工科人才培养，如何服务于国家发展战略，既是新工科建设对双创教育发展的新要求，也是值得思考的问题。林健在其《面向未来的中国新工科建设》一文中谈到具备双创能力是对新工科培养的工程技术人才的基本能力要求。结合教育部对首批“新工科”研究与实践项目提出的要求，我们不难看出，新工科建设要求高校创新创业教育积极实施相应改革：1.高校应借鉴发达国家创新创业教育的先进经验，引入创新创业教育新理念；2.高校应根据自身办学定位、专业学科和区域经济发展对不同类型人才的需求差异，建立创新创业人才培养机制；3.高校需根据人才培养定位和新工科创新创业教育目标要求，将创新类课程纳入教学计划，创建多元化创新创业教育体系；4.高校应加强创新创业教育师资队伍建设；5.高校应通过健全组织保障和制度保障体系，做好学校创新创业教育顶层设计和相关重要决策，促进双创教育可持续发展。
三、新工科背景下高校创新创业教育的现状
随着产业技术革命的发展，各种新兴技术出现在人们眼前，在加快社会繁荣、科技进步的同时，也给人们带来了一些困扰，为了深入技术变革，提高社会生产力，国家正在大力实施“大众创业，万众创新”的重大战略，旨在激发社会群众尤其是高校学生学习新技术，新领域的热情，从而为经济发展、产业革命提供源源不断的动力源泉。在新工科背景下大力发展高校的创新创业教育是国家新经济、新产业发展对于大学生能力素质的基本要求[1]，也是大学生自我价值实现的必要手段。完善的创新创业教育机制在末端反映为与实际相匹配的特征，能够培养出胜任企业或者工业部门专业职能的社会人才，新工科的普及也要求学生在具备解决复杂问题能力的同时，具有发现新问题，学习新知识，开拓新领域的创新能力[2]，这也是高校创新创业教育最为有利的成果检验。新的工业革命对各类人才提出了新的挑战，要求人才能够打破固有限制，融合新的技术和应用领域，做到理论和实践的创新，新工科在此基础上孕育而生，其是全新出现的，从未有过的也是不同的传统学科交叉融合的产物[3]，高校的创新创业教育需要新工科为其营造的开放兼容的外部环境，同时新工科在探索发展中也需要学生的创新创业素养为其继续开拓新领域，发展新思路提供有力保证。新工科从提出到实行经历了数年时间，高校仍处在适应和磨合新的学科结构的阶段，且作为一种全新的学科制度，只能够在实践过程中不断的发现不足之处，逐步完善有效的学科体系。而高校的创新创业教育与新工科的碰撞也是史无前例的第一次，是机遇也是挑战，这就要求高校在改革双创教育机制时采用灵活的策略，不主观不刻板，从多样的创业实例中寻找规律，培养学生的新思维。
四、高校双创教育在新阶段的转型改革势在必行
互联网、人工智能和大数据时代到来的同时，新工业科技革命也在随之不断发展。新时代对高科技人才的需求日益增长，培养包括工程人才在内的各类人才成为新工业科技革命的一大挑战[4]。高校作为人才培养的重要基地，理应顺应时代潮流，响应新工业科技革命的号召，加强对在校学生的创新创业教育。传统的人才培养模式已经跟不上时代的发展，无法满足对工科人才的要求。将创新创业教育与工科人才的培养结合在一起，有效地衔接，是对工科高校提出的新要求。现阶段各工科高校均有意识将创新创业教育提到日程上，但是仍存在许多不足[5]：第一，创新创业教育在我国的发展历史不长，部分高校的老师和学生都不能对此产生足够的重视，在推广过程中受到很多阻碍，首先是很多人都不能正确地理解创新创业教育的内涵、意义，导致创新创业教育的真正实施效果与预想的相差较大。第二，高校创新创业教育体系不健全，教学课程缺乏创造力，也是造成现阶段问题的主要原因之一。当前高校的创新创业课程很多还是无法脱离传统的教育模式，一直停留在书本上关于“创新知识”、“创业知识”的理论讲解中，学生们自然无法对此产生兴趣，缺乏实践性的指导和培养是一大问题[6]。第三，创新创业教育师资队伍力量薄弱，造成培养过程力不从心。一些高校尽管在大力宣传创新创业教育的重要性，但是实际作出的努力少之又少，师资力量是完善的教育体系最重要的一环，然而很多高校并没有重视引进专业人才。第四，创新创业教育的实践环节薄弱，实施效果亟待改善。创新创业教育的形式实际上可分为两种形式，这两种形式相辅相成，缺一不可。一方面是理论知识的传授，需要了解国家相关政策并且经过专业培训的教师在课堂上对学生进行知识传播；另一方面是理论知识的实践，高校可通过政府或企业合作建立校外培训基地，在学生们之间开展创新创业教育实践活动，进一步培养他们的创新创业意识。可是很多高校更偏向于理论知识的传授，在实践环节没有良好的实施计划，造成创新创业教育的理论与实践脱节[7]。针对现阶段存在的许多问题，我们发现在高校加强创新创业的改革势在必行。创新思维、创业孵化、“互联网+”、大数据、人工智能正在逐渐渗透我们的生活，引领着我们未来的生活，产业转型、城市可持续发展和智能出行，呈现出一种绿色低碳、网络智能、共创分享的时代特征[8]。为了新时代的蓬勃发展，加强对高校学生的创新创业教育，培养多方面科技人才刻不容缓。
五、加快构建高校创新创业教育体系
（一）构建高校创新创业的组织体系高校应当高屋建瓴，着重构建好创新创业教育工作的组织体系。体系构建应当以树立创新创业意识、培养创新创业能力为出发点，在具体工作中以将创新创业教育融入到学生们的专业教育中为落脚点。由上而下学校领导层应高度重视，成立创新创业教育工作领导小组，可由学校党委书记、校长任组长，分管教学与科研的副校长任副组长。学校的其他部门应密切协同，共同参与到体系构建之中。除了成立领导小组，高校在完善创新创业教育体系方面还可以成立创新创业教育工作委员会，由分管教学与科研的副校长担任主任，委员会成员由教务部、团委等相关职能部门领导以及各学院相关负责人担任。工作委员会的职责在于，在工作领导小组的领导下负责创新创业教育工作，在各学院的具体组织实施与协调管理，便于根据学院具体情况与学科特色制定更具针对性的开展工作。
（二）构建高校创新创业的教育体系高校应当根据自身的办学定位和培养目标，构建重点突出、层次分明的创新创业教育体系。体系构建应以制度创新为先导。具体措施可以包括将创新创业纳入第二课堂学分考察、实施在校生创新创业报告制度、建立跨学院跨学科的交叉培养制度，应注意措施需具有可复制性与可推广性。体系构建应以载体创新为重点。具体措施可以包括健全体系，强化实践，加强内涵建设和平台支撑。在第一课堂上开设创新创业教育专门课程群；在阵地建设方面充分发挥实验室、科技园、创业园等的载体作用，支持各类创新创业训练计划和竞赛项目。最后，体系构建应以方法创新为突破、以服务创新为保障。团委、就业办等部门齐心协力加强创新创业指导服务，引导学生树立创新意识、培养创业能力；联合挖掘、培养创业项目并促成项目落地孵化。从时间维度可以将高校创新创业教育大致划分为三个层次。针对大一新生的第一层次主要依据教育部颁布的《高校创新创业教育教学基本要求》，其目的是为了开启双创启蒙教育，让新生充分体验双创的氛围，激发双创热情。针对大二、大三学生的第二层次主要是与专业教育结合，在激发兴趣之后以各类创新创业项目训练计划和创新创业竞赛为主要抓手，培养学生创新创业能力，在竞赛与项目训练中逐步掌握相关技能、培养素养。针对大四甚至是毕业三年内的学生的第三层次主要是促进创新创业的成果转化或孵化，重视发挥典型示范作用，积极发现和培养创业典型，鼓舞学生的创业热情。
（三）构建高校创新创业的协同体系协同是多个主体的协调与合作，为构建功能完善、分工明确的创新创业的协同体系，应该做到：1.校内机构的协同合作：聚集校内有关于创新创业的教育资源与设施，建立起健全的“统一领导、齐抓共管、开放合作、全员参与”的校内创新创业发展机制。2.高校之间的协同合作：加强高校之间的联动协作，深度结合双创教育与高校教育机制，努力实现“专业对口”、“课程与实践无缝衔接”等特点的双创校内合作体系。3.高校与社会企业的协同合作：组织建立起创新创业的导师库，与相关行业、创新型企业进行深度合作，尝试建立起“企业冠名班”，整合专业教育与创新创业教育的教学内容与实践机制，设计出多层次的人才培养方案。
（四）构建高校创新创业的实践体系创新创业的理论培养应该和实践相结合，因此高校应该着重发展以下举措：1.初步构建横跨四级竞赛的高校学生创新创业训练体系。2.建立动态的学科竞赛立项资助机制。3.依托创新创业教育的专职机构，结合各高校的特色专业与特色课程，建设覆盖校内各主要学科方向的学生工作室，吸引招募大学生创新创业团队入驻，为全校学生提供有序、开放、共享、协同、融合的创新创业教育环境。
[关键词] 物联网；3PL；发展障碍；升级；对策
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2013 . 23. 025
[中图分类号] F270.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）23- 0050- 03
1 引 言
2013年5月30日国务院办公厅印发《深化流通体制改革加快流通产业发展重点工作部门分工方案》。该方案指出，要加强现代流通体系建设，大力发展第三方物流，促进企业内部物流社会化；同时要全面提升流通信息化水平，加快推广物联网、云计算、全球定位系统、电子标签等技术在流通领域的应用。这无疑是为我国正在转型升级中的物流业指明了新的发展方向。第三方物流（Third Party Logistics，3PL）指的是生产经营企业为了集中精力搞好主业，把原来由自己处理的物流业务，以合同方式委托给专业的物流服务企业，同时通过先进的信息系统与物流服务企业保持密切联系，以达到对物流全过程的管理和控制的一种物流运作与管理方式。在国外，3PL在整个物流市场中占有非常高的份额。日本使用3PL约占整个物流业的80%，欧洲约占76%，美国约占58%，因此3PL企业的发展状况将直接关系到整个物流业的兴衰存亡。
物联网的诞生对发展现代物流业起到了非常重要的作用。物联网技术的发展已经成为3PL发展的必要条件，物联网可以实现信息共享、数据的快速和准确传递，使企业之间的及时协调与合作成为可能，同时又促进了MRP、ERP等物流计划方法的产生和发展，既提高了效率，又降低了成本，为客户创造更多的价值，从而提高了整个第三方物流业的服务水平。现如今，物联网在物流领域的应用，也从早期的第三方物流应用向基于供应链的、智能仓库管理的企业物联网发展。显然，物联网技术为3PL企业的转型升级提供了新的路径。
2 物联网影响3PL企业流程的运作机制
物联网技术特性与物流领域的特点，使得二者具有极强的耦合性。因此在物联网发展热潮中，物流业是被寄予厚望的行业。物联网关键技术在物流领域的局部应用乃至全面推广必将影响3PL企业流程的运作，给3PL企业带来一场深刻的变革。
2.1 物联网的感知技术可实现物流运作的可视化
物联网的感知层由各种传感器以及传感器网关构成，包括各类传感器、二维码标签、RFID标签与读写器、摄像头、GPS等感知终端，其主要功能是识别物体、采集信息。感知层通过 RFID 传感器对物流的物质属性、环境状态行为等信息进行分布式信息采集与状态识别，然后通过控制中心发出具体的感知任务，对物流流程中的事务进行协同处理。采用 RFID 技术和条码自动识别技术，可以对物流中的物品进行识别和追溯；采用 RFID 技术、激光技术、红外技术和条码技术可以对物品进行分类、拣选和计数；采用GPS 卫星定位技术、GIS 地理信息系统技术、视频识别技术和车载视频等技术，可以对物品进行定位、追踪、监控；整个物流运作流程中的物品信息通过传感技术转换成数字信息，全面采集这些信息即可实现物流运作的透明化、可视化管理。
2.2 物联网的通信与网络技术可实现物流运作的敏捷化和集成化协同
物联网的网络层由各种私有网络、互联网、有线与无线通信网、网络管理系统及云计算平台等组成。感知层的信息通过网关转换为网络能识别的信息，网络层进行实时的信息传递和处理。在现代物流作业中，需要分布在广泛地理区域范围内的各个物流节点进行协同化运作，以实现物流的无缝连接和高效运作。为了使处于移动或者存储状态的形态各异的物品能够联网，可以集成应用物联网的多种通信与网络技术，很好地实现物流运作的敏捷化和相应的集成化协同。
2.3 物联网的智能技术可实现物流运作的自动化和智能化
现代化的物流系统是一个庞大而又复杂的系统，其中包含了物流、信息流和商流等信息。物联网的智能技术可以将这种广泛的、复杂的、面向社会信息系统的物流系统实现运作自动化和智能化。采用ERP 技术、自动控制技术、专家系统技术等智能技术，帮助企业实现生产物流自动化和准时化；采用数据挖掘技术、智能调度技术、优化运筹技术等，可实现在更大范围的社会物流运输系统中的智能运输和调度；采用自动控制技术、人工智能技术、智能信息管理系统技术、移动计算技术和数据挖掘技术等，可将仓储中心打造成为智能物流中心；采用智能计算技术、云计算技术、数据挖掘技术等技术，可实现以物流为核心的供应链管理的智能化。
3 目前我国第三方物流的发展障碍
3.1 缺乏相应的保障机制
我国的3PL企业大多是从国有仓储企业或运输企业转型而来，其发展过程困难重重，并且受到计划经济的影响，企业转型升级缓慢，不利于3PL企业参与国际市场的竞争。
3.2 3PL企业总体规模小、服务面窄、客户满意度低
3PL在我国发展还不够成熟，物流设施分散，服务功能单一，服务水平低，客户满意度差，这些都阻碍了服务增值目标的实现。随着国外一批拥有先进IT管理手段的大型物流企业进入市场，我国物流市场的竞争日趋激烈。
3.3 信息化程度不高
由于我国物流企业的信息化程度不高，很多业务仍处于电话联系、手工操作及人工装卸的低级阶段。许多物流技术（如条形码、RFID、EDI、GPS等）还未广泛应用，大多数物流企业提供的服务只限于单项或分段的物流服务，而包装、加工和配货等增值服务缺乏，物流供应链仍有待完善。
3.4 物流成本居高不下
由于物流部门比较分散，各自为政，缺乏有效整合，物流环节的运输工具、设施、行业标准和规范均未统一，增加了物流成本，降低了物流速度，影响物流的效益。目前，我国物流成本明显高于发达国家，这大大阻碍了3PL的发展。
3.5 缺乏专业的物流人才
由于我国的物流高等教育起步比较晚，培养的人才远远不能满足当前的行业需要。据资料显示，物流专业人才已被我国列为十二类急缺人才之一，缺口达60余万。目前3PL企业人员的学历普遍不高，他们接受新鲜事物的能力不高，尤其是对于物联网等新一代物流技术，他们更是力不从心。因此，物流人才尤其是高级物流管理人才的严重匮乏，从根本上制约了第三方物流业的发展。
4 基于物联网技术的3PL企业升级对策
4.1 建立建全保障机制
首先，政府应出台新的政策以支持我国3PL行业的发展。尤其是针对基础薄弱环节，更要给予特殊的政策倾斜，加大地方财政投入，系统性地改善落后基础设施，避免重复建设；更要鼓励企业采用新的技术手段，提高作业效率。
其次，建立健全法律法规。利用物联网技术帮助3PL企业转型升级，要考虑物联网的安全问题。物联网是一个新生事物，其应用还不够成熟，安全性问题日益凸显，我们必须根据物联网的特殊性不断建立健全相应的安全机制，以确保物联网在3PL转型升级中的安全实施。
第三，政府要加强宣传，促进推广应用。利用广播、电视、网络、报纸、杂志等平台，对物流企业、科研机构开展物联网宣传普及工作，尤其是让3PL相关企业了解和认识物联网，通过定期举办物流行业物联网应用技术展会，搭建物联网技术应用的信息交流平台，从而改变管理者的传统观念，引导他们不断创新思维、完善管理机制，积极配合第三方物流业的变革；担负起第三方物流业转型升级的重担，在实践中不断地提高3PL的服务效率，为客户提供增值服务。
4.2 构建信息平台，整合3PL企业资源
目前的3PL企业存在“小、散、差”的问题，其根本原因是缺乏完整的信息化平台，资源得不到有效利用。如A企业找不到车，而B企业却车辆闲置，车辆的使用得不到有效调配，需要信息平台的统一处理。使用RFID技术即可实现车辆的统一调度；应用GPS技术可实现车辆的随时定位，并将详细信息通过物联网的3个层次进行可靠传输，智能处理；根据客户的需要确定最优运输路径。显然构建基于物联网的信息平台可以有效地整合物流资源，加强企业之间的联合，与此同时，规模小、竞争力差的物流企业会在兼并和收购过程中逐渐消失，规模大、竞争实力强的3PL企业就会出现，从而实现物流资源的有效整合，为客户提供一流的增值服务。
4.3 构建智能仓储系统，增加货物流通的透明度
仓储是现代物流的核心环节。RFID技术的引入，使得企业仓库管理变得透明且工作效率更高，使仓库中99%的产品达到可视化，不仅降低商品缺失的风险，还实现了货物的实时跟踪，减少了人工操作产生的失误。将贴上RFID标签的货物与互联网相联系， 使所有的物品都能被远程感知和控制。智能物流仓储系统不仅要能够进行入库管理、 出库管理、 库内移动、盘点管理、调拨管理、退换货管理及报表分析，还能监测货物的位移和周围环境的温度、湿度，对库房进行视频监控和火灾报警。智能物流仓储系统将货物的信息到物联网中。在整个物联网范围内， 不管是货物的信息查询、 货物订购， 还是货物流通都可以方便地进行远程操作和监控。
4.4 培养复合型物流人才
高素质的专业人才是发展现代物流的关键。人才的匮之已成为目前3PL企业转型升级的一个障碍。3PL企业作为一个综合性和操作性都很强的行业，更需要全面掌握物流操作流程和管理知识，能同时胜任物流的多个岗位，能对所执行作业进行全程、全方位的监控、优化以及提升，并且能随着企业的发展而同步快速成长的复合型物流技术和管理人才。因此，本文认为应从以下两方面着手准备：首先，3PL企业应该通过与科研机构和高等院校紧密合作，加快培养物流专业技术人才和管理人才，使得他们既有扎实的理论功底，又有实际应用经验；其次，定期对现有物流从业人员进行职业教育，普及物流领域的相关技术和知识，提升现有物流人员的整体素质，以期更好更快地为3PL企业提供服务。
5 结 语
随着物联网技术体系的不断完善以及我国政府对物流业发展的高度重视，物联网在物流行业的应用将会日渐深入。对我国的3PL企业而言，借助物联网的东风，搭乘新一轮技术革新的高速列车，形成物流畅通、快捷准时、经济合理、用户满意的智慧物流服务体系，将大大加快我国3PL企业的转型升级，为整个物流行业的快速发展提供新的市场机遇。
主要参考文献
[1]邹生，何新华.物流信息化与物联网建设[M].北京： 电子工业出版社，2010.
论文摘要：多媒体网络技术足90年代计算机的时代特征，是计算机领域的又一次革命、它的应用已开始迅速地渗透到我们社会的各个领域当中，并给我们带来日新月异的变化，作为一块特珠的领地—中医药教育、这些新技术将对它产生哪些影响呢?本文就多媒体及其网络技术在中医药教育方面的应用前景作了较为全面的阐述，
随着多媒体与网络技术应用的日益普及，当前教育技术发展呈现出新的趋势，传统的教育主讲教学模式正受到多媒体教学模式的冲击，随之而来的多媒体教育软件制作成为计算机应用开发的一大热点。国内外许多工作在教育战线的有识之士纷纷看准这一机会积极推行教学改革。但是我国中医药院校因其财力、物力、人力存在很大的不足，加之观念的偏差、信息的相对闭塞，在应用最新的计算机多媒体及其网络技术时还处于一种滞后的状态。实际上，中医药教育与其它学科的教育相比，更有理由使用多媒体及其网络技术，中医药的各个学科、各个环节在应用多媒体技术教学工作中更具自己的优势。下面就多媒体及其网络技术在中医药教育方面的应用前景作一阐述。
1在课堂中运用多媒体进行涌助教学
多媒体技术应用到中医的课堂教学后，中医的教学模式、教学思想、教学过程、教学组织都将发生重大的变革。在传统的中医药课堂教学模式中，教师通常是利用黑板、粉笔，辅助以录像、幻灯片等线性媒体，向学生传授知识，这种方式的最大缺点是学生始终处于被动地位，学生与教师的双向交流非常有限，而当教学中引人计算机多媒体技术以后，学生的学习可由被动转为主动，师生之间的双向交流加深，多媒体的交互软件、图像、声响，还将使课堂教学更充实、更形象、更有吸引力，从而提高学生的学习热情和学习效果。特别是对于一些中医的基础理论课加:中医诊断学、中医针灸学，中药学等，如何使学生理解概念，并使学习者从直观到抽象剪从抽象到直观，具有传统教学不可比拟的优势。
但是，目前出台的中医药方面的多媒体辅助教学软件还不多，它们的制作大多在技术上不够成熟，有的教学软件实际上就是一个演示软件，没有双向交流，其体现就如在课堂上放了一段教学录像片，计算机的交互技术用得不够醉根本没发挥作用。另外，由于这些软件大都为个别剪少数几位学者、教师精心制作，学习内容面面俱到，没有充分考虑在教学中起主导作用的教师的存在，忽略了课堂教学讲究教与学的有机结合，忽略了教学需要技巧，而技巧又来源于长久的实践，没有统一模式，因此其辅肋教学的能力不足，从长远看这些软件没有很强的生命力。
笔者认为，要在中医药课堂中更好地开展多媒体辅助教学工作，第一线的教师首先应是现代教学手段的开发、使用者，利用一个简单易学的多媒体创作平台，建立一个中央中医(药)软件资源库(素材库)，让教师试着根据各自的教学设计、利用资源库的声音、动画、图片、文字等素材，制作出真正符合自己教学模式的软件，运用到教学实践中，而在实践中形成的优秀、成熟的构思再反馈到资源库中，由专门机构对其进行技术处理，形成一个个优秀的教学模块，供经验不足的老师学习和使用，同时可向社会推广、这将解决以往中医药教学铺助软件所存在的问题。从计算机多媒体技术发展来看，人人会做多媒体软件的时日即将到来、就目前来说，美国微软公司的Dffice套件中的Power Point，国产的汉声洪图、方正奥思等多媒体创作工具、都很好学，至少不会比学打字难多少。因此，我们当前的任务是加强各学科教学的规划和管理，思考如何进行信息的采集、分类，如何组织素材、建立资源库，同时，应依据自身条件，对第一线教师进行合乎需要的计算机技术倍训。转贴于
2利用多媒体进行临床实习
对于医学院校的学生而言，临床实习是一个必经阶段。在实习时，学生通常由有一定经验的医师指导，在学习上具有直观、易于接拿的特点。但是，对于一个医学生而言，要在有限的1年时间中，熟悉各科的临床诊疗方法，单独处理各种病人，还存在一些问题，主要原因是:①学生在实习期内不可能什么病人都遇到;②由于学生都跟随1名醉多名有经验的医师，在处理病人时，容易出现医师做出诊断、开出处方，学生依葫芦画瓢、自己不需太动脑筋的情形，这样在毕业后走上工作岗位时，如遇到需要单独处理病人，特别是疑难病症和危重病人时、很可能出现力不从心的感觉。
随着多媒体技术的发展，可以预见，利用多媒体电脑的仿真模拟能力，模拟一个势以真实的l苗床环境，通过视觉、听觉、触觉等多种方式对学习者的感官进行综台刺激，使学习者在真实感中单独处理各种病人，如病情诊断、处方，危重病人的抢救、动手术等，其效集是任何一种单一的途径所无法比拟的，这对于l苗床知识的获取和保持、经验的积累非常重要。所谓多媒体仿真技术实际上是使人的感官和思维进人仿真回路的一种手段。它采用不同的媒体形态描述不同性质的模型信息，建立反应系统内在运动规律和外在表现形式的多媒体仿真模型，并在多媒体计算机上运行，产生定性定量相结合的系统动态演变过程，从而获得关于系统的感性和理性认识。多媒体仿真属于感受苏十算的一种，试图通过将仿真所产生的信息和数据转变为可被感受的场景、图示和过程〔历史和未来的)，以辅助人们进行决策。它充分利用文本、图形、图片、二维/三维动画、影象和声音等多媒体手段将可视化、临场感、交互、引导结合到一起来，产生一种让人沉浸的感觉，使仿真中的人体交互方式向自然更靠近了一步。
3在大规模考试中运用多媒体
中医药目前的考试主要采用的是纸和笔的测试。它的缺点是;只能对学生的线性思维进行考查，而且考试的知识范围较窄，特别是对于动手能力、综合思维能力、临床实践能力的考查还显得力不从心。随着计算机多媒体技术的发展，这个问题可望得到解决。许多年前，国外就有很多考试实现了计算机化，但早期的计算机化考试通常是纸笔测验中所用静态素材的简单计算机化、多局限在多重选择和相关的反应方式上。考试效果并不比传统的纸笔考试好很多。随着多媒体及其网络技术的发展，美国等一些发达国家已开始在计算拥七考试中引人多媒体技术，使考试邀题目具有直观、有趣、身临其境等优点。由于多媒体采取的是分支和网络结构，因而加人多媒体的题目可以考查学生的综合知识水平能力和综台思维能力。在美国，有人在比较医学生所进行的两种方式的考试时，发现考生在一些视听临床模拟题目中往往蔑比在纸笔测验时少犯危险的错误，因为，在多媒体测试时，考生感到与病人联系更紧，有一种身临其境的感受、思想高度集中，由此能够迅速鉴别出病因。显然，这种测试方法比纸笔方式更能正确反应学生的临床实际工作茂力。另外，在考试中应用多媒体，还能利用视频和音频对听力、视力有障碍的考生提供方便，可以想象，如果在中医的大规模考试中运用多媒体，无疑将给那些想学中医而身有残疾的人们带来福音。
关键词：电路分析；教学
《电路分析》是工科各电类专业一门重要的基础课，该课程理论严密，逻辑性强，综合性强，有广阔的工程背景。对培养学生的思维能力，提高综合分析问题和解决问题的能力，树立理论联系实际的科学观点，有着重要的作用。笔者根据这几年的教学经验，谈谈自己对如何搞好本门课程教学工作的一些看法。
帮助学生建立逻辑性严密的知识框架
《电路分析》这门课程内容多，知识点繁杂，但授课学时却在不断减少。如何在有限的时间里，保质保量的完成教学工作，就要求教师必须吃透教材，分化知识点，贯通教材内外知识点的联系，针对教学对象，帮助其理解教材内部的逻辑结构，从而在有有限的时间里，达到良好的教学效果。
(一)弄清楚研究对象
本课程的研究对象是集总参数、线性的、时不变电路。所谓的集总参数是指电路的实际尺寸远远小于电路中信号的波长。相反地，如果电路的实际尺寸大于其中信号的波长，则称之为分布(分散)参数。线性是指电路中的元件均为线性原件。而时不变是指元件的特性约束不随时间的变化而变化。
(二)弄清楚两种约束
本课程主要讨论电路的两种约束，即拓扑(结构)约束和特性(元件)。其中，拓扑约束包括KVL(基尔霍夫电压定律)和KCL(基尔霍夫电流定律)。这种约束与元件特性没有关系，仅仅与元件的联结方式有关。这也是电路分析的理论基础。而特性约束是指元件两端的伏安关系(VCR)。
(三)弄清分析电路的基本方法
本课程主要介绍的电路分析方法包括：等效变换法列方程法(支路法、回路法、节点法)电路定理法(置换定理、叠加定理、戴维南定理、特勒根定理、互易定理)。
采用启迪式教育方法，调动学生学习积极性
在理论课堂教学中，应充分发挥教师的主导作用和学生的主体作用，努力改变传统理论教学中“满堂灌”式的教学方法，实行“启发式”教育。“授之以鱼，不如授之以渔”。
每堂课上，教师要根据教学内容及要求，向学生提出许多问题，在问与答中展开教与学，这样才能充分调动学生用已有的知识思考问题、理解、掌握和探求新知识。同时，教师要努力营造一种生动活泼的民主气氛，鼓励学生积极参与课堂教学，教师必须始终记住自己与学生的地位是平等的。与学生的活动是交互的，要让学生凭自己的直觉与经验观察物理现象，分析物理规律，允许学生展开讨论或争论，可以独立地发表意见，引导学生得出正确的结论，让学生感到是作为教师的合作者学习的，以此提高学生自信心、责任感与主动性。
例如，在讲解线性电路分析方法这一章内容时，先介绍较为简单并很容易理解的“支路电路法”，通过例题使学生发现用该方法求解时不仅需要列写方程数多而且方程求解较繁琐，从而引导学生提出“有没有更好的解决方法?”进而引入“网孔电流法”、“节点电位法”等其它解决途径；讲解“代文宁定理”后，引导学生主动提出“该定理在具体运用中有什么途”?带着这个问题去学习，不仅能对“代文宁定理”加深认识和理解，还为引出最大功率传输定理埋下伏笔。这样通过积极引导，逐步培养学生学会思考，学会学习，提高自学能力
利用现代化教学手段，提高教学质量
在教育领域中，计算机不仅是一门学科，而且正逐渐成为有效的教学媒体与教学管理的工具，多媒体技术使教学手段、教学方法、教学方式和教学理念都发生了变革。以多媒体为核心的现代教育技术运用于电工教学，之所以能够优化电工理论教学过程，更好地提高教学质量，是因为它具有以下五个教育功能引：微观现象客观化，客观现象微观化；化“不可视”为“可视”教学；把抽象的电工概念与过程具体化；化“静”为“动”，帮助学生弄清复杂的电工过程；利用人工智能，使学生身临其境，感知电学规律。在计算机普及的今天，我们教师应该在幻灯、录像、电视等几种常用教学手段的基础上充分利用计算机辅助教学，用电子教案代替手写教案，把电工理论教学的课堂改到多媒体教室，用图、文、声、形并茂的新颖授课方式吸引学生，并用多媒体把许多静态的演示实验转变为细致逼真的演示过程，通过加强学生形象思维，帮助学生对抽象电工理论知识的理解。在电工基础实际教学中，改变传统的板书式教学，改用多媒体课件与板书相结合的方法，将理论教学内容制作成课件演示，相关公式推导及例题的讲解采用板书与演示结合。
同时，还可以利用可以通过PISPISE、EWB、MATLAB、Multisim等仿真软件进行模拟仿真和过程分析，使学生避免枯燥的理论学习，提高了学生的学习积极性。但是，必须认识到多媒体教学只是辅教学，是将教学中难以表达或抽象的概念用多媒体软件展示出来，而不是教师讲课板书的复制。
重视实践教学，重祝学生能力的培养
电路课程中一个必须重视的环节就是实践教学，即实验和实训。通过实验和实训使学生真正掌握电路知识及实验的基本技能和安全操作知识。学会常用电工电子仪器仪表的使用，以及电路参数的测量和元器件的辨别，注意培养学生的动手能力：培养学生初步掌握一定的电气工程技术的能力：识读电路图的能力和排查电路故障的能力等。随着对学生能力要求的提高，传统的以验证性实验为主的电路实验已不能满足要求，必须对实验内容、实验方式方法加以改革，在保留部分传统的验证性实验外，应根据专业特点增加综合性和设计性实验。
关键词：幕课；MOOC；SPOC；教学策略
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）49-0083-02
要说目前教育界最火的词，恐怕就是“幕课（MOOC）”了。不仅探讨幕课前景的文章在学术期刊上比比皆是，就是在大众媒体上也不鲜见。但幕课（MOOC）的实用前景到底如何呢？大学现阶段应如何应对呢？
一、幕课（MOOC）的特点
幕课（MOOC，massive open online coursesas），英文翻译过来即“大规模开放在线课程”。它将课堂教学放在网上，并具有以下特点：首先，其规模大、注册学生人数多；突破固定的开课时间和地点安排，学生可以随时在开放环境下在线学习；除讲课外，还可实现实时在线研讨、在线测试、在线视频和在线辅导等功能。其次，幕课资源多元化，同一门课可能有多所大学提供，并且各有各的特点和优势，教学资源突破了大学的界限；此外，教育资源多样化，可以是视频、文本、音频，也可以是游戏形式。第三，教师的角色和教学方式也跟传统课堂有很大的不同。除制作、提供幕课资源外，教师主要作为获取知识的支持者、引导者和推动者出现，并使传统的课堂发生“翻转”，由原来在课堂进行的知识传授，转变为讨论的组织者，学习的辅导者，或问题的解答者。教师应着重关注幕课做不到的地方，如创造力培养等。第四，幕课使学习者的学习方式发生根本改变，学习者成为学习过程的中心，学生可以主动地安排自己的学习时间、学习进度、学习地点、学习内容、知识深度及数量，在某种程度上实现了“分层教学”。
二、幕课（MOOC）的历史
幕课最早可追溯到1962年美国Douglas Engelbart，他提出将计算机技术作为一种改革“破碎的教育系统”的手段应用于学习中的研究计划。2007年美国David Wiley基于Wiki开发了《开放教育导论》（Introduction to Open Education）开放课程，同年，加拿大Regina大学教育学院的Alec Couros开设了一门开放的在线研究生课程《社会性媒介与开放教育》（Social Media & Open Education）。2008年，加拿大曼尼托巴大学的Stephen Downes和George Siemens开设了《连通注意与联结知识》（Connectivism & Connective Knowledge）在线课程，该门课程被视为第一门真正的幕课。同年，加拿大爱德华王子岛大学几位研究员提出大规模开放在线课程或幕课这个术语。2011年美国斯坦福大学Sebastian Thrun与Peter Norvig开出的《人工智能导论》免费课程，世界各地160000多人注册该门课程。自此，Udacity、Coursera、edX发展成为三大幕课提供平台。2012年9月19日，香港科技大学加入Coursera，成为亚洲首批、当时中国唯一一所推出幕课的高校。2013年5月21日，清华、北大加入edX；7月8日，复旦大学、上海交通大学加入Coursera。7月9日，上海交大、北大、清华、复旦、浙大、南大、中科大、哈工大、西安交大、同济、大连理工和重大12所高校在上海宣布组成“在线课程共享联盟”，共建中国MOOC。
三、幕课（MOOC）的发展前景
乐观者认为幕课有远大发展前景，认为幕课是“印刷术发明以来教育最大的革新”、“互联网时代教育最大的变革”、“幕课将把高等教育从工业化时代带到数字时代”。幕课极大地降低了教育成本，打破了优质高等教育资源短缺的局面；幕课使教育游戏化，学习个人化。幕课可以在学生不论背景，不进大学校园，不交昂贵的学费前提下进行免费学习，幕课不仅会提高教育公平性，还影响大学的存在。从大学认可幕课的学分，到颁发幕课学位并不要走太久。edX、Coursera、Udacity有可能会发展成为新型的高等教育机构或网络大学。《美国国家利益》（American Interest）杂志甚至断言：“未来50年内，美国4500所大学，将会消失一半。”不那么乐观的人认为，幕课还远远谈不上是教育大变革，因为它现阶段还不可能取代传统的大学课堂教学。不同大学的学生入学层次和水平不同，利用幕课教学难以做到因材施教。事实上一些互动性强、实践性强的课程如实验实践课程，或是受众少成本高的课程，或是有区域地方特色或国情特点的课程也不好进行开放在线教学。幕课在创造能力培养、团队协作能力培养等方面还无能为力。此外，中国传统强调“教书育人”，在线课程不好临场发挥，难以施展“育人”功能。还有，幕课改变了学习方式，转向“以学习者为中心”的学习模式，学习内容难控制；采取在线授课、在线学习、在线做作业和在线考试，学习过程的监控和跟踪是个大问题，学习质量难保证，学分难认定。国际上幕课课程以英语讲授为主，学习者的语言关也是问题。此外，传统的大学功能不只是课堂教学功能，还有一流教授的言传身教、大学校园文化熏陶、人脉关系建立等，这些是幕课大学提供不了的。更不用说幕课大学文凭是否能经受住实践检验和获得社会承认的问题。甚至有人认为慕课只是一种“噱头”，将来也同继续教育、远程教育、电视教育一样，还是要依附于传统大学来实施，最多是传统高等教育的补充，而不会成为高等教育的重要成分。目前对于幕课的发展还有很多反对的观点，如认为幕课不能为学生提供比传统课程更好的学习体验；在线讲授既不等于教，也不等于学，它只是教学工具而非教学方法。幕课课程制作成本较高，需要强大的经济实力支撑，因此幕课不仅不会免费，还会加剧私立大学和公立大学的贫富差距，加速教授空心化过程；幕课不是“开放的”，并非可随意下载；幕课对于投资者来讲，能否产生收益还是未知数，此外，幕课的结业率很低，社会接受度有待考验。还有人认为，幕课内容、立场及体现的教学理念是基于美国的或西方的，因此，知识也受到西方的控制，在一定程度上为文化帝国主义张本。幕课还可能进一步加剧大学教育的同质化，进一步使知识商品化、教育工具化、大学企业化。因此，幕课不会取代传统教学或大学，幕课不会彻底颠覆高等教育，但可能对现状造成威胁，改变高等教育的格局或改造现存大学。幕课要真正成为当前教育体制的一部分，还需要幕课的进一步发展，优质课程资源的进一步丰富，互联网技术（如云计算、大数据挖掘、虚拟实验室技术、在线考试系统、自媒体技术）进一步成熟，以及教育主管部门对在线教育学籍、证书、学分、学位政策的合理制度设计。同时，中国幕课的真正发挥功能，不能单靠教育部门和大学的行政命令来搞，还需要吸引互联网企业或基金会的投资，需要探讨其可持续运营和营利模式。
四、现阶段对幕课（MOOC）发展的应对策略
客观一点讲，幕课即使不能取代传统课堂的功能，现阶段也会极大地冲击和影响目前的教学策略和教学方法，幕课将推动大学教育改革，同时也在改变学习者的学习模式，从被动的、公共化的向主动的、个人化的模式转变。大学应该积极面对幕课带来的新的挑战，主动筹划应对策略。有学者认为大学应“顺势而为”，就是要根据学生在幕课时代的关注特点和行为特征，积极进行教育的方法创新和载体创新，迎接并适应幕课时代的教学新趋势。最主要的是，大学会为了学校的声望或实际需求，尽可能提供优质且富有特色的课程，作为开放性的幕课资源，在这方面，已建成的精品课程和视频共享课可先行推出。非名牌大学必须找到自己课程的特色和优势，从而成为幕课资源的潜在供应者。现阶段幕课资源虽然不会取代传统课堂，但高校应充分利用幕课资源，提高教学质量。现阶段内容及深度相近的幕课可作为学生的学习参考，课后学生可在网上找到内容相同或相近的课程学习，作为传统课堂教学的补充。除去开发大规模开放在线课程（MOOC，massive open online coursesas）外，开发“小型私有在线课程”（Small Private Online Courses，SPOC，其原义是哈佛在edX平台上开设的供人缴费拿学分的限制性的小型在线课程）也是一个方向。SPOC国内也有人译为“翻转课堂”，将实体课堂的教学模式演变为探究、思辩、互动与实践的研究性学习模式。另一个方向就是，针对传统教学主题、关键概念、练习测试和拓展知识，设计长度不超过5分钟或10分钟的在线“微课程”，以作为辅教学在线资源开发利用。这种微课程在目前手机普及时代，可能会对学习者更加有利。
总之，正如焦建利所建议的那样，大学应积极面对挑战，把开放教育资源和MOOC纳入大学发展战略中；帮助教师和学生掌握在线参与式学习方法；积极探索和深化大学课程与教学模式的创新；引导教师将开放教育资源引入到自己的课堂教学中；加强研究，有计划分步骤地尝试和探索MOOC。
参考文献：
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面对海量的信息，提高学生的信息能力，是当前教育必须重视的问题；信息能力简而言之是对各种信息技术的理解和活用能力，即对信息的获取、理解、分析、加工、处理、创造、传递的理解和活用能力，信息能力又对学生的思维方式产生反作用。除信息能力对信息、信息社会、参与信息过程和信息社会的认识和态度层面上的内容，也离不开计算思维。
一、计算思维
在美国计算机权威杂志 ACM 上发表并定义了计算思维（Computational Thinking）的概念，为计算科学的教育规划了远景，周教授认为计算思维是：“基于计算机科学的解决问题、设计系统和理解人类行为的能力”。计算机思维特征是注重概念，而不是编程。计算机科学不是计算机编程。像一个计算机科学家思维远不止是能够编程。它要求在多个抽象层次上思维。基本技能，不必死记硬背，否则，思维将永远是死记硬背。计算机一样思考，有了计算设备，我们就能够用自己的聪明才智来解决一些在计算机时代之前不敢着手解决的问题，建立的系统的功能也仅仅局限于我们的想象力。计算机科学也天生需要工程思维，因为我们我们要建立的系统要与现实世界交互。底层的计算设备的限制，使得计算机科学家要有计算机思维，而不只是数学思维。当计算机思维融入人们的日常生活中，不再以一种显式的哲学存在时，它就成了现实。基于计算思维来培养学生的信息能力、提高学生的信息素养是当前计算思维的新课题。基于计算思维来培养学生信息能力，能达到事半功倍的效果。
二、基于计算思维的信息科学的理解
现代社会每个人都必须掌握的基本技能。而死记硬背是很机械的方法。只有当计算机科学解决了人工智能领域的最大挑战，让计算机象人一样思考分析，用人的思维方式发现和分析问题，它在养个意义上是人的，不是计算机的。计算机思维是人解决问题的思维方式，不是试着让人像计算机去思维。计算机是枯燥无聊的；而人是聪明且具有想象力的。我们人类使得计算机如此激动人心。
完善数学思维和工程思维，并将它们结合起来，这就是计算思维的核心。计算机科学天生就需要数学思维。像所有科学一样，数学是它的形式化基础。自由地构建虚拟世界，使我们构建系统时不局限于物理世界。它不只是我们生产的可以出现在任何时候任何地方的软件和硬件。它将是我们用来解决问题，管理日常生活，和别人沟通和交流的计算机意义上的概念。基于计算思维对信息技术、信息科学的基本理论和方法的学习，学生应能深入地理解各种信息手段，深入理解各种信息技术的基本原理和具体方法，能主动和灵活的对给定的信息进行的处理，并能对各种信息的活用进行评价和完善。
培养学生创新精神和实践能力为重点的计算思维教学模式，全面提高学生素质。从一下三方面探索；①理论方面：探索在信息技术课教学中计算思维培养模式的理论框架、基本要素、组织策略。②实践方面：探索在信息技术课教学中计算思维培养模式的实践活动体系、各种模式类型的活动程序和具体操作方法。③评价方面：探索在信息技术课教学中计算思维培养教学评价与学习评价，建立激励学生学习、促进学生“学会学习”和全面发展的评价机制。将探究式教学过程形式化，然后结合探究式教学模式的特点构建了基于 CT 的探究式教学模型（Inquiry Teaching Model based on ComputationalThinking，简称HMCT）。ITMCT模型将教学分成教学者活动、学习者活动以及教学过程三个部分，教学者和学习者之间通过一系列的基于CT的探究性教学活动连接起来，不仅可以提高教学效果，而且可以培养学习者的CT能力。最后运用实例验证了该模型的可行性和高效性。与传统的教学模式相比较，基于CT的探究式教学模式在培养学习者思维能力的层面上有一定的进步。
基于计算思维对信息科学的理解不是单纯理论上的，知识内容上的理解，应能应用计算思维来指导信息活用时，合理地选择信息手段和信息处理的方法，并能对它们进行有效地评价，用以完善信息活用和信息处理的过程。以信息科学的理解是信息活用的基础和条件，没有通过计算思维，不可能实现对信息有效的灵活处理。
三、基于计算思维的信息技术课程的设计
基于计算思维任务驱动式教学模式它所特有的深刻内涵模式的特点构建了基于CT的任务驱动式教学模型（Task-Driven Teaching Model Based on Computational Thinking，简称TDTICT）。TDTMCT模型将教学者和学习者之间通过任务连接起来，教学过程以任务为主线，教学者主导，学习者主体。整个过程教学者运用CT方法准备课程、设计任务，学习者根据教学者的引导，运用CT方法完成教学任务。
最后运用实例验证了该模型的可行性和高效性。与传统的教学模式相比较，基于.CT的任务驱动式教学模式在培养学习者自我建构知识以及创新思维能力方面有一定的进步，不仅可以提高学习效率，而且可以培养学习者的CT能力。
基于计算思维的任务驱动式教学模式通过计算思维精心设计的一个个任务，通过学生自己动手、动脑、主动解决问题的教学方法，益在培养学生通过观察、思考发现问题，通过自己动手操作，完成任务，解决问题，获得分析和解决方法步骤和基于计算机的思维。这样教给学生的不单单是知识和技能，而且还促进了学生的信息能力。任务驱动式教学和教学案例任务驱动式教学模式是当今信息技术教学中应用较为广泛的一种教学模式。信息技术教育是使人终生学习的教育，而任务驱动式教学模式正在逐步改变着传统的以计算思维教为主的教学模式，变为以学生为主体的、以学为主的教学模式。
四、基于计算思维对学生信息能力的培养
在信息社会里，基于计算思维学生信息能力的培养；不仅使学生学会发现问题、分析问题、解决问题的方法。而且学生终身受益。计算思维中，应注重学生信息活用能力的培养，作为活用能力，不仅要注重学生的实际操作能力，更应注重学生对信息活用的评价和完善，在某种意义上，对信息活用是计算思维的重要体现。
计算思维不再是相对稳定的知识经验，而是不断更新的信息知识。随着教育信息化的发展，信息技术与学科课程的整合过程的深入，计算思维的主要任务不仅是教会学生获取信息和处理信息的本领，要用计算机知识去分析，思考。因此必须重视计算思维在信息能力培养和提高中的作用。基本的信息能力包括信息系统的操作能力、文字处理能力 、信息采集的能力、信息通讯的能力、信息组织与表达的能力、信息加工处理的能力等。现在，信息本身已经不再重要，重要的是如何获取信息，如何处理信息，这更是必须不断学习才能获得的本领。计算思维要使信息能力成为在自己的一生中抓住和利用各种机会，去更新，深化和进一步充实最初获得的知识，使自己适应不断变革的世界的新人。
在当前信息环境中，拥有信息时代学习与创新能力的人就应拥有计算思维。 培养受教育者具有适应新时代的学习与创造能力，是衡量教育现代化水平的标志。建设良好的网络网络环境培养全面发展的高素质人才。计算思维是解放和调动师生的创造力，提高信息能力为现代教育增添创新优势。
信息技术是创新最活跃的领域，应用计算思维进行信息技术教育，不仅是学生的认知工具和交际工具，特别是在潜移默化中能激发学生的兴趣、增强信息意识和创新意识、有效培养学生对信息的收集、处理、应用和传输的能力，培养学生的自学能力和创造能力。应用计算思维进行信息技术教育在其他学科教学中的运用还会从根本上促进教学观念、教学内容、教学方法以及教学评价手段的变革。计算思维进行信息技术教学中要时刻注意信息技术教学不仅仅是传授计算机的基础知识，更不是片面追求学而致用的职业培训，而是提高信息技术思考问题、解决问题的能力，要培养学生的探索能力、自己发现问题和解决问题的能力，以及创造性思维能力，这才是应用计算思维进行信息技术教育的最终目标。用计算思维进行信息技术教育与学科教学整合是以信息技术为先导，以系统论和教育技术理论为指导，根据学科教学规律而进行的学科教学改革。其宗旨是通过在各学科教学中有效地学习和使用信息技术和计算思维，促进教学内容呈现方式、学生学习方式、能力提高方式的变革，为学生的多样化学习创造环境，不仅是使信息技术真正成为学生认知、探究和解决问题的工具，更是培养学生的信息能力及利用信息技术能力自主探究、解决问题的能力。
为学生创设一个适当的问题情境课程整合要求通过各种各样的问题情境来完成教学任务。在教学过程中，计算思维要有意识地开展信息技术与其它学科相联系的横向教学，把相关的学科知识和能力要求作为一个整体有机地结合在一起，通过一个或几个不同学科的学习任务，让学生在任务中学习。这些任务可以是具体的教学任务，也可以是真实性的问题情境（学科任务包含在其中），使学生置身于提出问题、分析问题、解决问题的动态过程中进行学习。
基于计算思维的信息技术应用到其它学科的中去以整合思想为指导的教学模式需要师生在各学科教与学的环节中学习和应用信息技术，以一种自然的方式对待信息技术，把基于计算思维的信息技术作为获取信息、探索问题、解决问题的工具。在信息技术课程以及其它学科的教学中，要求学生能够有效地使用计算思维的信息技术处理信息、表达思想以及解决学习中遇到的实际问题。形成课前收集、储存信息，课中传递、交流信息，课后运用、创造信息。学习资源成了学生的主动获取的认知对象、获取知识、应用计算机理念去进行信息交流与传递，数据处理及思想表达的学习手段。这样强化学生的信息意识，培养学生信息处理能力，也为学生的学习和发展提供丰富的教育内容。达到计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动的目的。
参考文献
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（作者单位：陇东学院）
项目
关键词：大数据分析；审计分析
按照维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。业界通常用四个V来概括大数据的特征，即Volume（数据体量巨大）、Variety（数据类型繁多，包括视频、图片、地理位置等）、Value（价值密度低）、Velocity（处理速度快）。
国务院在2014年10月印发的《关于加强审计工作的意见》（国发〔2014〕48号）明确提到“探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。” 这是国家首次在文件中将大数据技术列入审计信息化工作重点，为今后工作指明了方向。
一、大数据分析的内涵与特点
大数据分析是大数据理念与方法的核心，是指对海量类型多样、增长速度快、内容真实的数据（即大数据）进行分析，从中找出可以帮助决策的隐藏模式、未知的相关关系以及其他有用信息的过程。
大数据分析在数据处理理念上有三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。大数据分析是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；也是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的途径。例如商业领域，淘宝等电商通过分析客户购买数据实时推荐客户可能需要的物品；金融行业通过分析各类指标数据预测市场行情走势等。
二、审计分析的主要目标和方法体系
审计人员如何将原生态的数据信息转换成审计证据，直接影响着审计目标的实现，其中的关键就是审计人员是否能对被审计单位的数据进行有效分析，因此审计的核心方法是数据分析。
审计分析的主要目标包括以下几个方面：协助把握被审计单位总体情况、协助审计人员确定审计重点、协助审计过程发现问题线索、为审计取证提供数据支持。
审计分析方法从广义角度来看，种类很多。常用的有比较法、比率分析法、账户分析法、趋势分析法、模拟法、预测法、决策法、控三、因素分析法和成本法等。
三、大数据分析与审计分析的关系
笔者认为， 大数据正以难以想象的发展速度带来新一轮信息化革命，它给我们带来新的思维变革、商业变革和管理变革。大数据成为一个时代背景，更多的分析工作成为实际上的大数据分析，从这个角度看，审计分析是大数据分析应用的一个领域。
另一方面，大数据分析是伴随着数据科学的快速发展和数据密集型范式的出现而产生的一种全新的分析思维和技术。审计分析是从分析应用领域而言的，因此，我们可以将大数据分析作为审计分析方法的一种。
大数据分析的三个特点使其更具创新性、发现性，应用到审计领域必然会刺激审计方式方法变革；另一方面，在审计工作中借以了解情况，发现问题，确定证据时也要紧紧围绕审计目标，注意相关性和结果可靠性，或者采取其他审计措施确保结论客观、公正。
四、大数据分析给审计分析带来的机遇
首先，传统的审计分析主要针对的是结构化数据，如字符、数值等，大数据分析的数据类型拓展到WEB网页、XML等半结构化数据，甚至图片、音频、视频等非结构化数据。审计内容更加广泛，审计对象的呈现更加全面。其次，由于大数据分析是全样本数据，审计人员可以跳出企业内部业务、财务数据的局限，有效利用行业、政府大数据，在更高层次和更深领域发挥审计的职能作用，凸显其宏观性、整体性和建设性。再次，传统的批量处理方式被流处理方式取代。审计人员通过利用软件和模型更快地捕捉到价值信息，实现实时分析，这将使审计人员能够更及时地发现问题，有效提高审计工作效率。最后，在大数据环境下，审计分析可以利用机器学习技术，来解决聚类问题、分类问题、挖掘频繁项集。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习技术的引入无疑将大幅提高审计效率和审计工作层次。
五、企业内部审计分析向大数据分析转变面临的问题
大数据分析无疑给审计分析带来机遇，但是从企业内部审计角度看，审计分析向大数据分析转变还面临诸多挑战：一是实现集团企业内部资源的统一规划和使用，必须以各系统相互之间兼容互联、数据字典规范统一为前提。由于各地区、各业务板块信息化水平参差不一，碎片式的数据环境给审计部门获取、存储和利用数据造成困难。二是从庞大的外部数据中找出对审计分析有用的信息有很大难度，这里面涉及相关方面披露范围、时效、数据展现方式是否统一、口径是否规范等。三是企业发展变革快，业务系统和数据稳定性差，加大了审计部门协调资源，统筹建立审计分析平台的难度。四是面对多源异构、纷繁复杂的数据信息，审计部门不仅要有相应的采集和存储能力，更重要的是划定相关集，迅速分析和挖掘数据，审计人员的数据驾驭能力将受到考验。五是审计成果需求的压力。理论上大数据可以采用全量数据进行分析，查找风险和问题，内部审计授权方也已经提出类似要求，而实际上内部审计受数据环境、分析工具和手段等条件所限，在较长时间内还很难实现“大数据分析”，两厢对比给内部审计带来很大压力。六是审计数据的采集和使用、审计成果的分析和共享过程中的信息安全问题凸显。
六、迎接大数据环境，提升审计分析水平
内部审计肩负审查和评价组织的业务活动、内部控制和风险管理的适当性和有效性，以促进组织完善治理、增加价值和实现目标的重担，客观上要求我们必须抓住大数据的时代脉搏，趁势而上，提高审计分析能力，提升监督能力和服务水平。
（一）转变观念，认识大数据分析特点助力审计创新
大数据分析的“三个转变”，跳出了传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，为我们提供了更多的深刻发现。提高对于大数据的认识，而不局限于它是数据域的拓展，更主要的是观念的突破，让更多审计人员拥有“大数据”思维，可以有效地提升审计分析水平、洞察发现力和流程优化能力，推动审计方式方法的创新。
（二）统筹规划，增强审计分析的软硬件支撑能力
大数据时代，企业各方面都会发生很大变化。决策将由以流程为中心转变为以数据为中心，运营模式将由以产品为中心转变为以用户为中心，组织模式由层级管理转变为扁平化管理。为顺应这些变化，提高数据化程度，打通企业各个系统，建立集中式的数据管理和运营中心是大势所趋。内审部门有必要抓住时机，统筹规划，在引入大数据分析技术和工具，逐步增强审计分析物质支撑能力的同时，促使企业建立“从事后到事中、从静态到动态、从现场到远程”的在线审计系统，尽早实现持续审计，通过实时分析强化风险预警。
（三）优化团队，提升综合分析判断能力
在大数据环境下，审计人员不仅要了解数据及其处理方式的变化，也要能处理数据、分析数据，更要透彻地了解背后的企业经营管理、业务活动，才能准确的驾驭数据。因此，内审部门需要通过新聘IT技术人员、与业务部门进行人员双向交流、在职教育培训等方式提升审计团队综合判断能力、跨专业知识运用能力、以多维分析和数据挖掘为代表的数据分析能力等。
（四）做好防范，保证企业信息安全
大数据时代，企业和个人都面临更大的信息安全问题。就内部审计来说，形势更加严峻。信息安全是内部审计重视的一项业务内容，“打铁还需本身硬”，所以内部审计更要提高安全意识。具体操作上，在审计信息系统中要做好安全监控，进行用户身份生命周期管理，对于能接触到的关键数据做好脱敏处理；审计人员在工作中要避免利用公众网络传递业务资料等。
参考文献：
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[关键词]学习；学习科学；方法论；发展趋势
[中图分类号]G420 [文献标识码]A [文章编号]1672―0008(2012)01―0026一11
一、前言
20世纪中叶，探究人类感知、思维信息处理过程及心智工作机制的认知科学，成为引起全世界科学家广泛关注的新兴研究门类，随着计算机技术的发展，在70至80年代，为了更好地促进人类的学习，不少认知科学领域的研究者开始利用人工智能技术设计开发学习软件，并发起“人工智能与教育”大会。1978年，美国西北大学特聘请关注这一领域的耶鲁大学的尚克(Roger C.Sehank)成立学习科学研究所(the In，stitute of the Learning Science，ILS)，此时，学习与技术的研究日渐深入。1991年1月，由尚克、柯林斯(Allan Collins)和奥托尼(Onony)等学者发起，《学习科学期刊》(the Journal《kamin Science)创刊，同年在西北大学的学习科学研究所召开了被尚克称为学习科学的第一次国际会议Ⅲ，至此，经过不断酝酿的学习科学正式诞生了。2002年，国际学习科学协会(ISLS)创办，使得学习科学这一学术共同体日趋成熟，国内一些学习科学的研究机构纷纷成立。
而今，伴随着脑科学研究的深入进展，特别是功能性磁共振成像(FM-RI)、脑磁图(MEG)、正电子发射断层扫描fPET)等多种无创伤脑研究技术的问世，研究者可以对人脑高级功能进行诸多实证性的研究，不断揭示着大脑的学习机制，这促使人类对学习是如何发生的追问从猜想走向科学。
索耶(Keith Sawyer,2006)在《剑桥学习科学手册》的序言中做出如下界定：“学习科学是一个研究教与学的跨学科领域，学习科学家研究多种场景中的学习，不仅包括学校课堂中的正式学习，也包括发生在家庭中、工作中和同伴间的非正式学习”，而学习科学的目标则是“更好地理解学习的认知，过程和社会化过程以产生更有效的学习，并运用学习科学的知识来重新设计课堂和其他学习环境，从而使学习者进行深层学习”。本文就学习科学的缘起、发展、研究领域的重要问题及其方法论进行探讨。
二、“跨学科”的学习科学
20世纪40年代以来，科学的不断分化被看做是科学发展综合化的一种表现形式，原有学科的邻接区域纷纷成为新学科的生长点，早期的学习科学与认知科学息息相关，或者如达菲(TDuffy,2004)所说的“是认知科学的一部分”。然而，传统的认知科学所崇尚的事实规律，总是将人们身处的社会和自然情境抽离出去的结果，对当时认知科学狭隘视域进行批判的一些研究者，逐渐成为后来学习科学的奠基人。
实际上。关于人类学习能力相关的研究涉及一个包括生物学、心理和社会学等机制在内的宽广频谱，学习科学关注真实世界里的认知，知识的理解和创新逐渐成为其研究重心，为此，“它吸收了有关人的科学的多种理论视野和研究范式，以便弄清学习、认知和发展的本质及其条件”，它涉及有关学习的科学(The Scienceso0fLearning)的不同领域，如认知科学、神经科学、脑科学、教育学、教育心理学、信息科学、计算机科学、人类学、社会学等，从多学科领域吸收成果并综合了许多学科的方法，逐渐形成一个新的相对独立的跨学科的研究领域，
最值得一提的是，众多研究者对于将认知神经科学纳入学习科学。有着较为一致的共识，因为，成熟的学习科学不仅要关注学习的发生，还应了解学习为何发生，怎样发生：而神经科学的研究揭示了人类学习的内在机制和生理基础，来自脑科学的微妙、灵敏的技术手段及与行为数据的结合还可能对理解学习的个体差异提供帮助(Gopnik。Meltzoff＆Kuhl，1999)。
国际上，经济合作与发展组织(OECD)启动了“学习科学与脑科学研究”项目(1999-2008)，该项目召集了26个国家的相关研究者，在教育神经科学的研究领域取得了不俗的成果；与此同时，一些国家的学术组织也举办了相关论坛，如2000年美国的纽约论坛(主题为“大脑机制和早期学习”)、2001年西班牙的Granada论坛(主题为“大脑机制和青少年的学习”)、2001年日本的东京论坛(主题为“大脑机制和终身学习”)、2003年德国的乌尔姆大学论坛(主题为“情绪和学习”)等。世界一些著名大学也纷纷建立起跨学科、跨领域的认知神经科学研究机构，作为学习科学研究重要基础的脑科学及认知神经科学的不断发展，更新着对学习过程及本质的认识，激发着学习科学领域中更有价值的研究和探索。
三、学习科学研究的重要问题
自上世纪90年代开始至今，学习科学的研究发展迅速，涉及人类学习的诸多方面，尽管学习科学成为一个日臻成熟的独立的学科领域，但其研究领域的轮廓并不清晰，笔者认为很有必要对其研究的重要问题进行探讨和阐述。
(一)知识的本质
一般认为，本质即隐藏于事物背后的绝对不变的性质、结构与形式，被认为是通过理性而得到的对事物的正确认识，因此，独立于人的意志的客观知识也就具有普适性。知识的本质观对教与学有着长久的影响，也深刻影响着人们对知识价值和知识习得的看法。20世纪60年代以来，随着后现代主义(尤其是反本质主义知识本质观)对知识本质主义的批判与解构，人们开始重新审视知识的本质，并且形成了一系列带有浓厚后现代主义色彩的知识本质观。尽管人类对知识的探究总是在逐步地趋向某个“本质”或“真理”，现代复杂性科学认为。事物本身就是确定性与不确定性的统一体。这种不确定性也就决定了人类认识事物的有限性、暂时性和不确定性(石健壮，2010)。同时，人类的实践及其创造的世界却是不断变化着、生成着的，生成性便是知识的基本属性。
作为理性认识结果的知识是人们对客观世界的一种解释，如果过分地强调知识的绝对性，会导致人们对客观世界的误读，从而导致僵化的认识和理解客观世界的模式。后现代主义因此在对本质主义的批判与解构中逐渐壮大，确立知识本质的多样性、差异性以及不确定性。因此，知识在本质上是对事物认识的一种简约化，是对客观事物复杂性的一种理解与阐释而学习科学关注知识的复杂性、情境性和社会性，
能够帮助学习者在恰当的情境中逐步理解并实现对知识的完整建构，并不断地探究问题情境隐含的深层知识，得以解决复杂的实际问题。
当人类社会经由工业化社会、信息社会向知识社会转型的时候，强调知识的建构性、社会性、情境性、复杂性和默会性等知识观，成为创造知识生产和运用新范式的主要动因，而今随着自然科学、社会科学发展的日益深化，不断冲击着传统的知识观，越来越多的研究者认为，知识是人类在实践的基础上对无限发展着的客观世界的动态认识，是基于客观世界的主观构建，是动态发展的、开放的生态系统，呈现出相对性、不确定性、动态开放性、情境性、多样性与差异性等特征，而日常生活的多样化世界是文化和历史中各种差异性和偶然性的基础，对现象学家而言，“世界的知识需要有作为世界的认知者的自我(self-as-knower-of-the-world)的知识。
因此，有效的学习应该关注在自然情境下学习者个体的认知积储过程，扎根于社会文化境脉，探究个体的、社会的认知过程。在一系列的社会共同体内存在的多样性绝不仅仅是学习者学习的调为剂，由此而产生的差异更是深入学习的重要资源，在特定情境下的社会交互，尤其是隐含个体经验的案例呈现，使得缄默知识可视化，一定程度上促进学习者之间的相互学习。
20世纪上半叶，哲学家们通常认为科学知识来自于对世界的表述和应用这些表述的逻辑操作(逻辑实证主义观)，而当时行为主义支配下的学校教育以教授主义的方法实施教学，即向学生传播(“灌输”)事实和程序。自20世纪60年代开始，一些人类学家、社会学家、心理学家开始研究科学家是如何工作的，他们逐渐发现，科学知识并非简单的对世界的表述及相关的逻辑操作，而是包括科学研究的方法和深层知识的模型，并且两者通过解释原理(explanatoi~DrinciDles)连接为一个整体性概念框架。他们认可科学知识情境性、实践性的特征，并强调协作在科学知识产生的重要性。因此，他们认为传统教室内的教学无视科学知识的这些性质。
传统的学校教育以为学生提供显性的确定的客观知识为主，将考核的标准也界定为对这些客观知识的保持和记忆的程度，但知识毕竟是有情境性的，杜威把知识界定为“通过操作把一个有问题的情境改变成一个解决了问题的情境的结果”。波兰尼也在《隐性之维》(the Tacit 0f Dimension)一书中，探讨知识不可言传的另一特性，赋予知识的个人色彩和情境性，这都意味着强调学生在知识学习中亲历体验、探究的重要性，知识的“隐性之维”提醒我们，需要引导学生在不确定性的情境中探究某些确定性的结果。
不仅仅是学生，社会的从业者包括专家也需要不断地学习新知识，这些知识通常能够帮助人们快速地在新情境中解决问题，笔者在此想强调的是适应型专家知识(adaptive ex.oertise.有学者译为“适应性专长”)，即支持持续学习、即兴创作和自主扩充的专业知识。学习科学的研究发现，专家会注意到情境或问题的特征，而这常被新手所忽略。伯利纳(Berliner.2001)已经证实新手教师和专家教师在注意力上存在巨大的差异，而这又影响他们快速识别问题与时机，并做出回应的能力。对于“适应性专长”的关注，成为2005年4月在加拿大举办的美国教育研究协会(AERA)年会的重要议题，研究者们将通过常规专家(routine expert)与适应性专家的对比来界定适应性专长，并大多聚焦在概念性理解、对新情境(问题，任务)的反应、对已知与未知的反应、弹性或适应性改变、革新或发明与创造、作为学习者的身份意识和信念、元认知等多元维度，而以适应性专长作为目标的学习对知识的获取与应用有着不同于常规专长的理解。
(二)学习的实质
1.真的学会了吗
在课堂中，有些教师经常感到迷茫，该讲得都讲了，该解释的都解释了，为什么学生还是不明白?为什么对一些司空见惯的“常识”学生们就是不能理解和应用?在现实的教学中，教师与学生之间确实存在着理解的“鸿沟”，这一鸿沟经常使得教师与学生的知识(观念)难以共享。因此，教育者经常面对一个困惑的现象就是：尽管教师们用心良苦地为了学生而授业解惑，但学生的学习效果却往往与教师的期望有着明显的差距。如，王光明(2005)的调查表明，我国基础教育阶段的师生对于数学学习投入了很大精力，但对知识的理解水平远未达到深刻理解，多数学生对带有识记性与操作步骤的问题解答表现较好，但在陌生的问题情境中却常常不会应用数学知识，未能达到迁移性理解，意味着没有真的学会。
没有理解就没有真正的学习。诸多的研究者认为，面向理解的认知发展的特点是概念转变(Concepfion Change)，即学习者掌握知识(或概念)的过程中，主要的是在原有知识(概念)的基础上的发展或转变，而非简单的信息增叠。概念是异于个体的特殊主观性中的共同因素，是反映在主观性中的事物的客观普遍性。概念转变的意义，在于引发深层学习，为知识的有效理解和迁移准备了条件。杜威(John Dewey，1936)特别强调概念在人的理解过程中的作用，他认为，首先，概念使我们能够类化，使我们能够把对某一事物的理解转移于对其他事物的认识：其次，概念使知识标准化，它使流动的化为凝固，易移的化为永恒；再次，概念帮助我们认识未知、补充所知。
2.迷思概念
概念是构成知识最基本的成分，也是科学思维的网结，概念的获得和理解是学习科学重要的关注点之一。学习科学研究的一项重要发现就是：学是在原有知识背景下发生的，进入课堂的学生总是带着对现实世界各种各样的半成型的观点或者前概念(Preconception) (有时被称为“朴素科学”、“孩童的科学”)，而课堂里“教师的科学”，是教师借由“课程的科学”转化成包含自我理解的意义，尽管儿童的前概念未必都是错误的，但往往是片面、模糊甚至是与科学概念对立的。在学习新知识时，不少学生只注意到自己所理解的部分，所以，即便在学习后，学生通常不会放弃原有的概念(观念)，而是对新概念加以排斥，甚至扭曲对新概念的理解。这些在学生头脑中存在的与科学概念不一致的认识，称为“迷思概念(Misconception)”或“相异概念(Alter-nati’ve Conception)”。
相关的研究(Gilbert et a1.1982)证明，通常的课堂教学后，学生并未真正获得对科学概念的理解，原因是他们习惯。性地将课堂中的知识与原有知识(概念)隔离，学习之后，他们仍会在真实的世界中应用原有的知识，而教师教授的知识则只用于学校的课堂中；或者学生获得了对科学概念有限的认知，却不能达到有效的理解和内化，因而，形成孩童的科学与教师的科学的混合物。
因此，从建构主义的理论视域来看，学习是学习者在选择知觉向度和从长时记忆中已经存在的概念之间获得联结，
并对获得的意义进行重构(Gamett et a1.1995)。但面对新的知识，他们并不喜欢转变来自长时间的经验和观察的“前概念”，只有当他们意识到原有概念无法进行指导现实的问题解决，进而对他们的概念不满意，才会真的接纳科学的概念，实现概念转变(Posner.Strike.Hewson.1982)。
3.理解性学习
从行为主义的学习观到建构主义的学习观，对于学习的界定发生着变化，越来越多学习科学的研究者开始关注“有效学习”、“深层学习”，来自脑科学和认知科学的研究成果不断推动着该研究的进展。Petitto和Dunbar等研究者(2004)曾利用FMRI技术对物理系大学生和非物理专业的成年人进行“自由落体运动”概念的实验㈣，研究显示，当出现正确的运动图像时，物理系学生脑中的相应区域(尾核和副海马区)激活，说明他们已经接受了正确的科学概念：当出现错误的运动图像时，他们的前扣带回激活增加，表示了概念上的冲突，普通成年人面对正确的和错误的图像时，脑中激活的区域则相反，说明非物理专业的成年人仍然持有自由落体运动的错误概念。
以技能训练、知识记忆为指向的传统教学方式，容易造成学生对知识和概念的迷思，因此，与机械的记忆性学习相对的“理解性学习”备受关注。美国哈佛大学教育研究院主持的零点计划(Project zero)中，已将理解性学习与教学(Learn.ing and Teaching For understanding，LTFU)作为其研究的重点之一。
那么，什么是学习中的理解?认知心理学中将其阐述为学习者基于原有图式的个体心智的意义建构过程。从心智表征模型来看，理解是一种学习的程度和状态，表明了心理意义的获得，也是个体内隐的“意义生成”的心智活动，当然这一活动过程往往依赖于社会文化的中介作用。笔者认为，心智模型@的建构是理解的内在心理学机制，基于心智建构而在环境中表现出来的能力，即理解性实作(Understandin~Performance)也是理解的重要成分，因此：(1)理解是基于个体的已有知识和原有经验来建构意义：(2)理解是一个层次上深浅的问题(所谓的浅层理解与深层理解)；(3)理解是有个体差异的、多样的(因个体的心智结构差异)；(4)理解是基于心智建构而在环境中表现出来的行动和“实作能力”。
从学习科学的视角看待有效学习，其实质便是理解性学习，即学习者对某主题知识的掌握，在量增加的基础上，逐渐的精致化，围绕专业知识的核心概念或原理形成知识结构的内在表征或心智模式，在事实和观点之间直接建立关联，并能用不同的方式在真实情景中去运用。学习科学强调的就是理解性学习，为学生设定的目标便是达到深层理解(deeo un.derstandin)，即获得专家用来完成有意义的任务时所用的那种知识，这绝不是对事实或程序的机械记忆与再认，而是把概念和策略组织到一个层级框架(hierarchical framework)中，用于决定以怎样的方式在何时把知识应用于理解新材料并在特定环境中解决相关问题。
因此，理解性学习就是让学习者将陈述性的有序的知识结构化，将程序性的知识整合原有经验得以条件化，最终表现为环境中理解性实作能力的提升，这也体现出理解性学习的“迁移”本质，即学习者将已有知识和技能“迁入”新情境时的适应性改变与调整，进而能够弹性的适应新环境，“为新学习做准备”。
最近的一些研究认为，教师、教材是不能把知识传递给学习者的：相反，学习者通过探究周围的世界、与环境交互、观察现象、产生新想法、与他人讨论，来积极建构知识，即学习者只有根据自己的经验与外界交互并积极建构意义的时候，深层理解才会发生吲。尽管在不同生活情境中的学习者有不同的描述生活情境的方式，以及因此所产生有差异的“意义”，但学习者在描述情境过程中，意义也就被建构起来。而且他们对自己的表达和想法的反思，也会让他们学到更多，也即他们自身想法(观点)的可视化有利于在新旧知识之间建立联系。现在，越来越多的方法和工具被用于支持这种有意义的学习，如小组学习、类比策略、概念图工具等；不仅如此，有研究者发现学生群体在学习科学概念时，会随意地与同伴使用“隐喻”(Joel J.Mintzes.2002)。隐喻具有对某一不熟悉概念的符号相似性(symbohc similarities)，可以促进学生在概念上的理解，学生使用的隐喻是依据他们的经验而产生的，可以作为有效的认知策略。
布兰思福特(Bransford,2000)等研究者在《人是如何学习的》一书中总结出7个促进理解性学习的策略，即：(1)围绕学科的主要概念和原理形成结构；(2)运用已有的知识建构新理解：(3)运用元认知促进学习；(4)利用学习者之间存在的差异：(5)激发学习者的动机；(6)在实践活动的情境中学习；(7)构建社会交互的学习共同体。
值得注意的是，学习科学家还发现，当学习者外化并表达自己正在形成的知识时，学习效果会更好(Bransford，Brown＆Cocking,2000)。原因是表达引发了学习者思考的过程，产生了可能的反思，即自我启发的学习：最好的学习方式是在学习者知识尚未成形时就开始尝试进行表述，并一直贯穿于整个学习过程。因此，学习者之间的协作和对话是很关键的，可视化的社会交互，使学习者从清晰表达中获益，而如何支持学习者的表达过程，也成为学习科学重要的研究主题。
4.从新手到专家：学习的过程
专家们是怎样获得那些专业知识的?从新手到专家的转变，学习者经历了怎样的心智阶段?
一般认为，专家是在特定领域具有专门技能、知识和经验的个人，能够有效地思考该领域的问题。与新手相比，至少在三个方面体现出专家知识的特征：第一，在知识的组织上，专家从理论发展与实践应用密切相连的纵横维度，围绕核心概念或“大观点”构成了开放稳定、丰富内涵的体系化知识网络或图式(sehema)，专家能够挖掘事物中隐含的条件和联系，觉知有意义的信息模块或组块(chunk)。并据此进行推理和评价，因此，“知道得越多”意味着在记忆中拥有的彼此联系的概念模块或组块就越多：第二，在面对问题解决时，专家所运用的科学方法隐含哲学的思想智慧，善于纵观整个问题的背景和其中各成分间的关系并对问题进行分类(新手往往只看到孤立的问题本身或表面特征对问题进行归类)，然后结合自己的体验(或经验)自动地调用大脑中的图式应对当前的情境要求。提取相关信息以执行一系列的认知操作。因此，专家的知识是在经久训练和具身体验中得到的相互连接、融合、组织化的体系，是“条件化”的。并且能做到“自动化”的顺畅提取。第三，与新手相比，专家更擅长规划和检查自己的工作，即进行反思性(Reflective)的思维活动，如同作家，边写作边出声说出自己的思考过程，当觉察到不
妥之处时进行反省和调整，
由以上二者的差异看出，其实学习也就是“某领域的新手转变为专家的过程”，不过，从心智模型的相似性来衡量新手向专家转变的程度值得推敲，因为其前提认定专家们的心智模型是高度相似的。就简单任务的完成而言，成功高效地完成者确实有着相似的任务技巧，相似性也体现在具体情境下运用哪些关键概念和程序的信息，但环境因素的复杂及可变性，专家心智模型的唯一性也难以存在，而且不适应环境变化的心智模型也会是僵化、低效的。因此，即使相同领域的专家也可能存在有差异的心智模型：同理，先前经验在新手的学习中也起着重要的作用，为准确把握专业知识的内涵属性，仅仅通过观察模仿专家间接经验的学习是不够的，而是要去经历体验，让新手沉浸在特定的情境中，通过参与特定领域真实的活动，在与专家的互动交流中，逐渐形成自己对专业知识的理解(Lave＆Wen~er,1991)。当然这类活动会对新手来说是有难度的，脚手架的搭建帮助他们更好的跨越因实践经验差异造成的“专业鸿沟”。
5.学习的情感考察
学习作为人类重要的心智活动，个体心智模型的差异演绎着个体学习风格的不同，而个体内在的动机、态度、兴趣、自信、焦虑程度等与学习效果息息相关，这已成为研究者们的共识并对此开展了诸多深入地研究。然而，直到20世纪末，情感作为认知过程重要组成部分的身份才得到了学术界的普遍认同。实际上，人们在认识客观事物时，总是带有某种倾向性，表现出鲜明的态度体验，充满着感情的色彩，即内心主观体验的外部表征。认知科学家们把情感与知觉、学习、记忆、言语等经典认知过程相提并论，重视学习者在学习过程中的非智力因素，认为学习情感(即学习中所产生的情感过程)贯彻于学习过程的始终，正向的学习情感对学习者的认知活动将产生增效的作用。
人的学习本身就是一个复杂的认知过程，情感参与和认知投入是紧密地结合在一起的，而情感也是错综复杂的心理现象，是各种心理因素的组合体。加之情感的易变性、不确定性和社会性特征，若与人们的愿望和期待相符合的情境则能够引发积极的情感，反之则引起消极的情感。我们需要更多关注学习中情感、归属和交互的融合，探索学习中情感的多维心理特征的外在表征及其对学习的正向和反向的作用。如相关研究(焦彩珍，2008)表明，“学困生”在学习中情感的心理特征对数学成绩就有着显著的影响，而这些情感心理特征的各不同维度之间也密切联系，相互作用。
如今，情感与其他认知过程间相互作用的研究成为当代认知科学的研究热点，以至于由此产生的情感计算(AffectiveComouting)成为一个计算机科学中新兴的研究领域，这是一个高度综合化的研究和技术领域，通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人与计算机的交互环境，让计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应。最终可能让计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互，即人与计算机的情感交互。
(三)学习的方式与形式
人类学习方式的演变体现出不同时代的人类学习活动的特点与规律，传统的学习研究，常常聚焦于个体如何主动加工和建构知识，作为“完成学习任务时的基本行为和认知策略与倾向总和”的学习方式。而今，在逐渐摆脱行为主义指导下以“教”为中心的教学理念后，随着人类学习的认知、心理、神经学基础的发展，特别是近十余年来产生的一些有关学习的新理论，如建构主义学习理论、协作学习理论、情境学习理论以及泛在学习理论等等，推动着教与学方式的变革，而学习的形式也趋于多样化。
1.正式学习与非正式学习
从知识获取角度看学习发生的方式，学习可以分为正式学习(Formal Learning)与非正式学习(I,fformaI Learning)两种基本形式。非正式学习通常发生在学校以外，但与正式学习区分的主要依据却不是学习发生的地理位置，而是是否发生于具有说教色彩的教学实践。也就是说，在学校中也广泛存在非正式学习，而在非学校的环境中也可能有正式学习的发生(如社区教育中的培训活动)。作为正式学习的学校教育，提供的是与学习者日常生活并不连续相关的知识体系，密集的训练使得学习者的抽象推理能力得到提升，但人脑的发展不单纯是教育的产物，儿童在日常生活中通过模仿学习获得的经验也有助于对其大脑的塑造，“镜像神经元”(mi‘rror neu，ronsl的发现验证了这一观点，凸现了“非正式”的模仿学习的意义。更为重要的是，日常生活中的学习者在没有正规的教学(或学习意识)参与的情况下，为适应新环境而与周围人或物的互动(或观察模仿)中，获得了那些用言语难于表达的知识，这也即内隐学习的发生。
对非正式学习实质的探究，也可以从正式学习的内涵来推演。众所周知，正式学习通常发生在学校，信奉普适的行为价值和标准，以语言为主要媒介来传递常常脱离境脉的知识，学习者也倾向于用语言来描述习得的知识或问题解决的过程。对比正式学习，斯克里布纳和科尔(Scfibner＆Cole，1973)提出非正式学习三个特点：(1)非正式学习是个人取向(person-onented)的，或者说是自我发起的，目标的设定取决于个体本身的意愿而非掌握的知识基础：(2)非正式学习的过程融合了情感和智力，常常表现为包含着认同和移情的“观察学习”之中；(3)非正式学习中因个体身份的建构而助长传统主义，非教学性质的社会交互形成“实践共同体”，学习者身份及参与结构把专家于核心位置，
现在，学习科学专家对非正式学习的关注体现在三条线索的研究：(1)内隐学习与大脑；(2)非正式学习；(3)正式学习与非正式学习的设计。研究者将他们的观点和发现应用于教育中，并提示学习科学家如何借鉴这些研究更加深入地理解学习㈣。
随着通讯移动设备的普及，非正式学习的形式和机会越来越多。需要注意的是，新手在非正式学习中仅仅观察模仿专家的示范，尚不足以保证他们注意到所有相关细节，如前文所述，专家的知识不是一张互不关联的陈述性知识的清单，而是依据学科中的重要观点(或核心概念)进行有机连接和组织的知识网络，包括了应用关键概念和程序的情境信息。因此，强调专业知识和注意力也暗示学习者不能简单地从经验中学习，而是要学会去经历。
2.个别化学习与协作学习
个别化学习源于个别化教学的概念，是学习者高度自主性的学习方式，通过自我探索、自我思考实现知识的获取或更新，适合于认知领域和动作技能中大多层次的学习目标，个别化学习体现以学习为中心，以学习者为中心的理念。协作学习则是一种通过小组或团队的形式组织学生进行学习的一种学习方式或策略，学习者个体之间通常采用对话、商讨、争论等形式在进行问题解决的过程中获得知识进而达到学习的目标。
学习科学的研究者将个体认知延伸到群体认知是相当
有价值的，一系列的相关研究也证实，小组合作的学习者较之个别化学习者更易在交互中提取有用的信息，更易得出有产出的推论(Simon，1997)。计算机技术和网络技术的快速发展为学习提供了良好的环境，如今，计算机支持的协作学习(Compu~r Supported Collaborative Learning，CSCL)成为研究和应用的热点。众多学者认为。CSCL是继承计算机支持的协同工作(CSCW)理论和技术的基础上将协作学习的教育理论融人其中发展演变而来的，考希曼(Kosehmann,2002)曾指出，CSCL的历史发展轨迹为：计算机辅助教学一智能导师系统一学习LOGO程序语言CSCL。Gallaudent大学的ENH项目(让聋人学生以新的文字媒介方式进行写作)、多伦多大学的CSILE项目以及加州圣地亚哥大学的“第五维度”项目(the Fifth Dimension Proiect)，成为稍候出现的CSCL研究领域的先驱，这三个研究都通过尝试使用技术来促进有关读写能力的学习，
尽管小组合作学习的研究要比CSCL早得多，但CSCL的软件环节提供不同形式的教学支持和脚手架支持，即通过设计技术(工具及人工制品)来支持学习者的意义建构，技术的社会性提供了更多地学习机会，而技术本身也表现出在支持协作学习过程中的独特性，如：(1)自由配置的计算机媒介实现了动态表征，技术的潜能本身又促成了新的交互，(2)计算机为媒介的沟通“实体化”，使得学习活动本身可以被记录和重现，成为新的学习资源。为此，考希曼在2002年CSCL的会议上做主题演讲时，对CSCL给出了一个概括性的描述：“CSCL着重研究在共同活动环境下的意义和意义建构的实践活动，以及设计的人工制品被这些实践活动应用为媒介的方式。
3.学习共同体
“共同体”是人类群体生活的表现，从社会学的视角看待人类学习，那些有价值的综合的实践性知识都隐含在特定的共同体中(赵健，2007)，共同体内部面向共同愿景的社会建构和文化协商，促进了成员的认知成长。从这个意义上说，学习本质上是对一定文化历史背景下的特定实践共同体的参与。
很多的研究者将学习置于共同体境脉中考察知识的社会建构性。维果茨基认为，每个学习者在协作的情境下发展的知识和能力和他们单独学习时是不同的，他用“最邻近发展区”的概念来衡量这两者的差异，大多研究者也认为“共同体”在促进个体学习方面表现得很有效。群体认知或主体间的学习，存在于共同体内面向知识建构的互动，实际上，共同体内部因成员差异而存在着客观的异质性。根据知识分布式的特点，协作团队中的知识会呈现出异质性和多元化，Jehn(1999)等研究者称之为“信息异质性”(另外还存在着“社会属性异质性”和“价值观异质性”)，由此，协作中的会话(discourse)显得尤为重要。贝克(Bake~2004)曾将其作用概括为：明确知识、通过差异化促进概念转变、阐述新知识及知识精致化等方面。
因差异而产生的认知冲突在协商会话中起着中介的作用，成员之间能够从不同的视角提供解释来为自己的观点辩护，进而能够促使参与者在彼此思想的基础上共同建构新解。因此，共同体内协商合作的过程也就是基于知识异质性而进行的心智模型共建共享的过程，而共同体内的学习可以看做是协商不同观点的行为，这种协商是基于真实的辩论而非等级观念下的妥协。我们需要关注群体互动中如何达成主体间性，需要了解学习本身如何在成员之间的互动中发生。不仅如此，在协作学习的氛围中，参与者会利用持续交谈的方式进行群体思考来建构共同知识。辅助以手势、图板等进行观点(知识)的可视化表达，进而实现相互理解或共同解决问题。而且即使同伴缺乏成熟的观点，仍然可以通过有意或无意的提示为其他学习者搭建脚手架，这种即兴发生的同伴脚手架(peer scaffolding)是成员个体心智模型分布与认同的联结，是增强团队效能的潜在动力；当然。协作活动有时并不顺畅，协调的工作也是非常必要的。
4.数字土著的“多任务”学习
信息技术的快速发展，不断拓展用以呈现和信息加工的技术手段，由早期的多媒体通道呈现发展为以超媒体、计算机网络等为支撑的新媒体技术，支持着社会协商和意义建构，构造出丰富的学习情境脉络。而信息技术成为认知工具、学习伙伴，这对学习者的心智模型产生着深刻的影响，学习的方式也悄然发生着变革。早年尼葛洛庞帝在面对数字时代的学习时，认为年轻的学习者是活跃的独立学习者。当时，他试图以其设计的百美元电脑实现“人人电脑”，让孩子们的可以进行直接探索、表达、体验，直至跨语言和文化的无缝学习。今天看来，尽管尼葛洛庞帝认为的只要借助于数字化技术，学生就能自发实现有效的学习的理念确实是缺少说服力的，但是对于学习者来说，他们的主体性增强。而且教师的角色重新定位已是不争的事实。
而今，随着智能手机、iPad等各种数码产品的使用及其无线上网的普及，在学校里就读的学生便成长在数字化的环境里，钟情于“三屏”(手机、电视、电脑屏幕)，生活在由网站、电子邮件、短信和移动电话组成的数字世界里，(美国神经学家盖瑞・斯莫尔的著作《大脑革命》把从小接触数字技术的年轻一代称为“数字土著”，而把只在成年后才接触计算机和网络的人称为“数字移民”)，他们喜欢也擅长同时处理多种任务，他们敏锐的快速的接收着各类信息，对于知识的学习习惯于“随机进入”，喜欢游戏而非“严肃”的有条理的工作。传统的教育者坚持认为他们的学生在上网或者听音乐的同时不能成功的学习，因为这些教育者们自己不能做到(MarcPrenskv。2009)：而且知识的获取必须是个人参与的结果，离不开参与者的热情、信念和理解，当学习者的生活空间和信息空间融合的时候，在个别化学习、小组学习等正式的学习方式之外，泛在学习将与之并存。
基于数字土著的学习特点，教育者们不仅关照诸多教育情境中具有的共同性与一致性要素，而且更专注于把握教育情境中知识本质变化的复杂性与规律性，关注于以学习者为中心的学习情境设计：如今，特定情境与条件下知识变化与发展的多样性与差异性备受关注，而多样化和人本性的学习活动设计和课程设计越来越得到重视，而学习方式变革的重点也放在了变“浅层学习”为“深层学习”上，要让学习者变消极应付为主动加工，变机械记忆为探究思考。在学习方式“转型”的十字路口，越来越多的研究者发出倡议，他们不仅提倡与“他主”性、被动性相对的自主学习，还要求教师创设恰当的问题情境，引导学生关注学习中的创意和深层的情感体验，促成认知深加工和行为卷入，而且还要关注学习者之间的协商合作、共享互补，重视学习中的主体间性口硐。
(四)以学习者为中心的设计
信息技术融入日常教学使得教学的手段和方式发生了很大的变化，然而一线的教师发现，信息技术在教育教学中
带来的效果有时并不如原来期望的那么大。库班(Cuban，1986)探究了技术没能成功支持学习的原因，Soloway、Guzdial及Hay等研究者(1994)在此基础上提出信息技术的应用应该围绕学习者的(特殊)需求、目标、活动过程和教育情境来设计教育软件，即以学习者为中心的设计(Learner-CenteredDesign.LCD)。通过搭建基于软件的脚手架(Scaffolding)构建知识整合的环境来帮助学习者构建新的理解。
以学习者为中心的设计，突出了“使知识更易于理解”，主要体现在：
首先，使得知识具有情境性(Situativity)。“情境”是一个现象学的概念，它是指通过个体或群体的“意向性”组织起来的环境因素。情境化观点认为，学习环境是活动系统，学习者在活动系统中与环境中的其他人，以及物质、信息与概念资源相互作用。传统教学中的学生常常获得不易激活和提取的僵化的“惰性知识”，即便所接受的结构化组织的知识，但这样的结构化也多依赖学科逻辑的链接，缺乏情境脉络的支持，而导致学生在遇到问题时无法将知识和问题情境对接而不知所措。
后胡塞尔主义的现象学研究所产生的知识形式不是自然法则性的，而是情境化地理解和交流意义。因此，知识是情境化的，学习者需要在有同伴和专家的共同体中建构他们自身的知识(Brown et aI.1989)。所以，获得专业知识需要参与到专门的文化情境中，这样可以使学习者明白共同的实践、语言、工具和文化的价值所在。如Jasper系列给学生提出个性化的有意义的问题，激励学习活动，将学习者当前所学的材料与具有相似情境的或者先前的知识建立联系。
其次，采用不同的方式为学习者提供“脚手架”。在维果茨基(Vy~otsky，1978)关于脚手架的理念之后，更多地研究者进一步明确脚手架在为学习者提供协助的支撑本质，并在不同的情境中应用，如提供辅导训练、建构任务、提供建议或指导等。让学生可以投入到真实的练习中。在以学习者为中心的设计中，脚手架将整合知识建构与应用的方法，面向提升学习者的自主学习能力，而将知识更易理解，在情境中使得思维过程可视化，进而加强了学习者知识的广度和深度。
不过，信息技术应用到课堂中对教与学的效果的促进很多时候却不尽如人意，尤其是早期的一些教育软件的设计开发，设计者一贯的思维是关注软件的功能及可用性，而忽视了学习者的真实需要和教育情境的特殊要求，教育软件本身也即学习情境的一部分。古兹德尔(Guzdial，1994)在传统脚手架的理念基础上，提出的“基于计算机软件实现的脚手架”(software-realized scaffolding)受到关注，搭建起来的脚手架将学习者置身真实的实践情境中(如软件呈现的虚拟实验室)，使学习者学习的各个方面可视化和直观化而提供认知支持(特别是类似科学、数学那些需要运用软件工具进行练习的学科)。在特定方面给学生提供帮助，这些特定方面决定了软件中脚手架特征的类型，设计者开发不同的搭建脚手架的方法，例如，制订计划是一项比较内隐的活动，因为专家似乎凭先前经验就可以自动产生计划，而不需要刻意思考：而学生由于经验不足，未能认识到制订计划在调查过程中的重要性。因此，给学生提供提示和引导成为支持学习者将操作步骤概念化的一项策略，以帮助学生制订有效的计划(Ouintanaet a1.2004)。在实践中，以学习者为中心的设计的效果评价的重要内容之一，就是使用不同的基准去判断脚手架的可用性及其对学习者的支持活动是否成功。
值得关注的是，有研究者以学习者为中心提出了促进学习的新的教学方法――从设计中学(Learning bv Design，LBD)，该方法采用基于项目的探究方法安排学习过程和课堂环境，如通过设计某岛屿侵蚀问题，来学习关于侵蚀、潮汐及水流方面的知识，设计的具有挑战的活动为学生提供了参与并学习复杂认知技能、社会技能和交流技能的机会。重要的是，这样的学习能够提供学生引发其深层学习的各种经历，促进学生对学习经验的反思(Kraicik＆Blumefeld，2009)。LBD的学习活动为实现挑战目标而从设计开始，利用调查手段，并以循环的形式整合了设计、合作、沟通等方面的技巧，如图3所示，学习活动从“设计，再设计”循环开始，当学生发现有新知识需要学习的时候就开始了“调查，探索”循环过程，而调查的结果又为设计过程提供了应用的内容。
在实际的教学过程中，LBD活动的设计最终是为学生的深入思考提供脚手架，上述的循环通常呈现出两类课堂脚本，一类是行动，一类是会话；前者融合了科学和设计的技能，后者则安排报告呈现及内容讨论的活动。
(五)学习环境及其支持
威廉・格里诺和他的同事以“环境对大脑的影响”进行了前沿研究，认为人类的进化已使其大脑的神经系统在特定时期对环境的信息输融入产生“期待”(expect)，大脑的发展是一种“受期待的经验”(experience expectant)，而丰富的环境资源提供大量的社会交互、直接接触环境的机会，增进并加深了参与者的认知体验，构建良好的学习情境将可能促进更为有效的学习。而“情境化(situative)”的学习将焦点集中在促进意义建构与有效理解的活动系统上面，让参与者在活动中进行着经验的积累与改变。
在使抽象知识具体化的过程中，计算机系统的支持不仅有助于概念的可视化和空间理解，还会在学生表达抽象概念知识时提供脚手架。计算机应用于教育实践，经历了上世纪60年代的计算机辅助教育(CBE)、70年代的智能教学系统(ITS)、80年代的学习环境建设和90年代开始的计算机支持的协作学习(CSCL)。CSCL的方法体现出网络交互作用的优势，支持更多社会层面的学习环境的创设，具有支持有效辩论、引导深层理解的潜能，在这样的学习环境中，个人可能通过参与学习，也可能通过内化经验进行学习，也促进了小组内知识的构建。如CSILE软件就是为了让学生在几周的时间中，异步合作地建构科学概念和知识而设计的(Scardamali，a＆Bereiter.1991)。
当前，CSCL的研究突出了技术化、多元化的趋向，应用计算机智能技术和网络技术为支撑，促进学习者的知识建构、概念学习、问题解决和设计创作等等学习活动；这些研究的热点如：CSCL中的协作交互(黄荣怀，刘黄玲子等。1998，2005；Henfi.F.1991)、CSCL促进知识建构(李克东，2007；王陆等，2009；Stahl.G.1999)、协作学习模式(赵东轮、黄荣怀等，2008；Wilfred Rubens等，2005)等等，也因此涌现出一批优秀的学习平台，如国际教育资源网I'EARN(1988)，Scardamalia等开发的CSILE平台(1989)，Berkeley大学(1998)开发的
WISE平台，斯里兰卡国际中心(SRI)开发的教师专业发展的网络学习平台Tapped In(2005)、亚卓市(EduCities，陈德怀等，2005)、思摩特网(SCTNet，台湾中山大学)等。
计算机硬件和软件性能的提高为将更多学生提供新的学习机会，在20世纪80年代中期，约翰.R.安德森(John R.Andemon)提出一种在智能导师系统发展和测试方面跨越更多学科的方法，即把认知心理学的原则融ru 到人工智能中，这样的智能导师系统将围绕学生已有知识的认知模型而建构，成为“认知导师(Cognitive Tutors)”系统，该系统监控学习者完成预设任务的程度，并采用模型和知识跟踪的算法来体现辅导和(共同体内的)学徒制训练。大量的实践证明，将认知原则从个体延伸到群体活动是很有价值的，因此而产生的“情境化视角”整合了个体认知与交互研究这两种取向，将学习环境界定为活动系统，关注个体的表征(即其信息结构的呈示)符号与情境之间的联系，即学习者在活动系统中与环境中的其他人、物、信息等相互作用，与之周围的存在物结成认知伙伴关系(cognite partnership)(Nersessian et M.2003)，个体的学习就是在这样的交互中产生。
(六)学习效果的评价
学习的目的是内化以熟练掌握相关知识并在真实的情境中得以应用，学习效果的认定不应该像传统的课堂测试和基于标准的评价测验那样关注学生对所授课程内容的辨认和回忆，因为那样的评价既不适合于探测学习者对知识的深层理解程度，也难以揭示学习者的真实思维过程和问题解决能力。瑞典的Marton和Salia最早进行了对学习的“表层方式”和“深层方式”的研究(Thomas＆Nelson,2005)，在Ma~on的理论框架中，采用深层方式进行学习的学生，对学习有内在兴趣，注重理解，强调意义，集中注意于学习内容各部分之间的联系，系统地陈述问题或概念的整体结构的假设。
“真正的理解，只有当学生在新的或者是未预料的情境中灵活而恰当地运用知识和技能的时候才发生的”。也就是说，知识迁移是深层理解的一个重要特征，有效地运用知识是深层理解的本质，按照建构主义的观点，任何学习都是在学习者已经具有的知识经验和认知结构、已获得的动作技能、习得的态度等基础上进行的，而这种原有的知识结构对新的学习的影响就形成了知识的迁移。知识的深层理解意味着学习者能够在不同的情境中顺畅、灵活而有效的运用习得的知识，类似“举一反三”、“触类旁通”的说法。从个人的角度来看，知识是指经过检验的确实可靠的信念。一般来说，对于知识的深层理解也一定与学习者的兴趣、偏好及家庭背景、所受的教育等有关，个体对外部世界的知觉形式、概念归类及信息处理策略，形成路径依赖(Dath-dependence)。深层理解的另一个重要特征是学习者能够在个人所掌握的知识的基础上经过重构或调整创造出新的知识。因此，对深层学习(Deep Learning)效果的评价，应在复杂情境中设置有层次的递进式问题间接评价、设置开放的、结构不良的问题进行对知识和技能要求的深入评估。
鉴于有效的学习通常发生在复杂的社会和技术环境中，那么评估的手法也不应单一，考虑多种来自不同学科(如人类学、社会学、发展心理学等)的评价方法的融合，如，民族志、对话分析、参与观察等。
四、学习科学的方法论
学习科学的研究者认为，深层学习通常发生在复杂的社会和技术环境中，为此，学习科学在多重理论基础的指导下，发展了一系列新的方法论以及可操作性模式，采用各种方法论的组合来理解、探究学习的过程。如认知心理学的实验研究、教育学领域的比较实验、采用社会学和人类学方法论进行的社会交互研究以及一种称为“设计研究”的混合方法论。根植于对理解“儿童如何思考”这个问题的持久兴趣，在早期皮亚杰的发生认识论和临床访谈法、维果茨基的“发生历史法”和单元分析方法、杜威实用主义探究思想的基础上。基于设计的研究过程fDesign-Based Research Collective)已经逐渐成为学习科学的研究方法，作为方法论的设计研究(De.siva Research)，在继承临床访谈研究的基础上延伸了教育领域的实验设计，尤其是教学交互研究，旨在提供系统的、有根据的关于学习的知识，并试图运用建构理论来指导和促进学习的教学决策(徐晓东，杨刚，2010)。
基于设计的研究(DBR)仍然是一种正在发展中的研究新范式，更多的学习科学家将其看做是“方法论工具箱”，以期通过有效的设计改变环境来研究该环境中的学习，通常在自然情境中通过多次迭代循环，采用民族志、会话分析等方法深入探究学习者的学习过程，以此发展能推广到其他学校和课堂中去的新理论、人工制品和实践方案(Barab&Squire,2004)。也即是说，设计的目的不仅是为了满足当时的需求，重要的是形成一种理论框架，以及揭示、探索和辨别知识之间的联系。
如在“探究亚特兰蒂斯岛”的项目中，根据角色扮演的在线游戏策略，糅合了商业游戏策略和教育研究中有关学习和动机的课程，并围绕教学中的复杂问题构建“探索”(Ouests)、“使命”(Missions)和“单元”(Units)三种层级的任务体系，项目让用户在虚拟的环境参加教育活动，并与虚拟空间上的其他学员和教师进行交流，建立个人的形象，逐步让学生实现对相关知识和理念的意义建构。“探究亚特兰蒂斯岛”项目最初的设计，是基于“娱教理论”创设三维多用户环境，结果当时的调查发现，大部分的学生都只是被华丽的在线学习环境吸引，对活动的讨论、学习及他们所参与的活动的类型都知之甚少。后来，Barab等研究者通过实地走访师生、分析与学习者互动日志寻求需要改进的因素，不断尝试改变设计路线，经历了螺旋上升的迭代修正，明晰了三位一体(教育、娱乐和社会责任)的设计方案，获得了良好的社会反应。而设计者的思想也经历了多次转变，逐渐将最初的思想发展为设计实践的…情境中的理论”，深刻理解了理论与情境的相互作用，以设计研究的方法完善了寓教于乐的理论框架。
在学习科学的方法论体系中，民族志和会话分析是最为常用的方法，
(一)民族志
民族志(Ethnographv)是20世纪初期由文化人类学家对其所研究的文化对象或目的做田野调查所创立的一种研究方法，需要研究者深入到研究对象所在的特殊的社区生活中去，从其内部着手，通过观察和体验，记录客观行为的民族学描写，然后对这些记录进行分析，以期理解和解释社会或文化现象，因此。“真实性”成为民族志研究的核心理念。
在对“学习共同体”进行考察时，民族志的方法在记录一系列的描述性案例显得很实用，研究者随着时间的推移与被观察者进行的复杂互动中寻求不同层次的细节，也可以采用共同体成员交谈的影音或记录来揭示小组成员完成学习的
情况。寻找出共同体内意义建构过程中的重要规律。从这个意义上说，民族志方法本身也是一个知识生产的过程，包含了长期参与的细致观察以及民族志文本的撰写和记录，在必要的时候，民族志方法也可以采用设计研究的理念，或者一种混合的研究方法论(Johnson＆Onwue uzie，2004)。
如今。互联网已成为新的传播媒介。将人类学领域的民族志法移植于Web中，基于其多元互动及超文本的特点，形成虚拟民族志法(Virtual Ethnographv)(孙建军，2009)，是民族志方法在网络中的延伸。所以，网络共同体内部，来自不同地域的学习者进行共同主题下的学习，即使是儿童，他们也会通过观察、提问或参与某些活动来进行主动学习，对学习者与他人日常交互进行民族志研究，有助于了解学习者在共同体内推进自身发展的过程和方式，笔者在进行的基于网络的校际协作学习的实践中，通过提供较为有效地技术环境支持，参与者逐渐构建起具有共同性、建构性为学习活动特征的“网络学习共同体”，采用虚拟民族志法参与观察和交互活动，对成功的学习活动进行记录、归纳和分析，发现学习主题共同性基础上的“差异”(反映出社会和自然的属性)是校际网上协作的重要资源和深层学习的出发点，这样“基于差异的学习”逐渐在网络共同体内清晰起来，成为开展校际学习活动的重要指导策略。
(二)会话分析
始于20世纪60年代社会学领域的会话分析方法(con―versation analysis.CA).现已成为研究“互动中的言谈”常用的，实证研究分析方法。在教育领域，关于会话的早期研究关注在课堂中发生的师生会话，第一个对课堂会话进行录音并转录的研究出现在美国学者贝拉克(ABellack)在1966年出版的《课堂语言》一书中，该研究采用话轮转换(interactional turns)来分析课堂会话，即首先把会话分割成话轮，然后对每个话轮进行分析编码。来分析课堂结构和教学方式。
自20世纪80年代以来，教育研究者开始研究协作学习中的会话交互(conversational interaction)，出现了不同的研究流派，其中，社会文化流派最为重视协作中的会话研究，他们结合皮亚杰的认知冲突理论及维果茨基的社会文化理论，强调“知识(意义)是在社会情境中通过话语交互共同建构的”。现在越来越多的研究者关注协作学习中发生的会话交互，会话分析研究的语料完全来自于自然发生的会谈，研究者们采用录音或录像的方法如实记录包含开端、发展及结尾的整体的会话过程，通过转录(transeription)捕捉文字所不能提供的信息，如在基于项目的协作学习中，成员之间在协商问题解决时的谈话语气、停顿、中断以及重叠性的话语等现象所隐含的信息，可探测成员在共同体内的角色地位、认知程度及觉知(awareness)水平。
笔者在对基于网络校际协作学习进行知识建构的效果分析的研究中，从共同体内成员的参与程度、话题集中程度、交互程度、观点多寡、协调结果，知识共享程度等方面进行考察，在借鉴Robert Heckman和Hala Annabi(2002)的内容分析表(Content Analytic Scheme)的基础上，制作了一个“协作呈现(Collaboration Presence)”的标示器(Marker)，据此可以将对话分析得到的数据进行统计分析，较为客观地把握成员在协作过程中知识理解和建构的过程。
五、发展中的学习科学
(一)走向协同的学习科学
索耶在2006年主编的《剑桥学习科学手册》中，列举了跨学科的学习科学所关注的学习的基本问题，即概念理解、教与学并重、学习环境创设、原有知识及反思与学习，对这些问题的研究分布在内隐学习与大脑、非正式学习、正式与非正式学习的设计这三条相对独立的研究主线中，并指出未来的学习科学将整合神经和行为层面的学习，自然促使内隐的、非正式和正式学习活动及其成果的整合。但并不意味着各自研究领域独特观点的消解，甚至所有这三条研究主线都试图用各自独特的研究工具探究并解决类似的问题，这些超越个人层面研究取向的不同观点的彼此交叉和影响呈现出研究触角多元兼及的状态，并在这样的融合中，可能会形成更有用的理论来解释人类的学习。
如前所述，走向协同的学习科学，得益于其丰厚的学科基础，比如发展神经学对于大脑的研究中，解释“大脑如何在交互中发展”等相关成果，有助于学习科学的研究者们更好的理解学习的内在机制，或者提出更为合理的学习策略。总之，学习科学越来越具有生态学的理念：“没有孤立的存在”。
(二)从“如何学”到“学什么”
这个观点的提出或许能引发一些批判的声音，因为通常的看来，社会及人类发展决定着其成员学习的内容，而学习科学的工作应该是促进人们更好更快地掌握这些内容，其研究的重点聚焦于“如何学”。比如在《人是如何学习的》一书中，从大脑、心理、经验及学校等多个视角，探索采用更好的教学来让学习者掌握尽可能多的知识，被很多的研究者视为里程碑式的著作。即使如此，该书中仍不否认“即使是婴幼儿也可以进行富有成效的学习”，而作者本身对当前的学校教育状况也并不乐观。
教育者们常常将“素养”作为学习者知识获得和增长的评价维度，在网络和信息通信技术日益发展的今天，现代教育必将赋予素养新的内涵，学习科学视域下的素养观将更加关注特定社会文化境脉中的真实性实践。一个典型的现象是：计算机已经较为普遍的应用到学校的教育中，但儿童们发现学校使用计算机的方式与越来越数字化的社会中的行事方式并不一样：而且高校中越来越多的学生宣称他们所学的知识与现实生活并不相关，新的“读书无用论”抬头，“学无力”在学生中蔓延。然而与之对应的事实是：他们在学习复杂的电脑游戏时并不无力。因此，仅仅通过一些手段或策略教会学生如何正确理解知识是不够的，还应该通过变革教和学的内容来改变这样的现象。
俗话说，“兴趣是最好的老师”，学习者对某领域或学科的爱好可以转化成令人吃惊的学习意愿，然而，太多的教育者将精力与金钱投入到肤浅的甚至是弄巧成拙的尝试上，比如将儿童们不喜欢的内容嵌入到游戏中以试图吸引他们学习，这种类似“愚弄”的手段真的不高明，教育者需要做的不是给学生们憎恶的学科知识裹上糖衣，而是要站在学生的角度，为他们提供他们喜爱的内容。这肯定会有难度，但首先是一个认识上的转变，那就是“与其让学生学习他们憎恶的数学，不如让他们开发自己喜欢的数学”，可以设想交给学生方法，引导学生去创设自己喜欢的个性化的数学。或许，这是学习科学研究者不久的未来将非常关切的事情，试想在赋予学生自由的、无限开放的环境中用自己独特的方法建构自己的知识，或与同伴或与团队进行着自己的学习，这将是多么让人激动的场景。学习科学的发展必将带来学习新的革命，或许，不远的将来，学校不再扮演选拔学生的工具的角色，而，是面向知识社会的需求。在真实有意义的情境中重构学生学习的知识体系、评估体系及组织方式。
