影响未来高等教育教学的宏观趋势、技术实践和未来场景
摘要：
近日美国高等教育信息化协会，发布《2020年地平线报告（教学版）》，报告描述了影响未来高等教育教学的15种宏观趋势、6项技术实践、4种未来场景和9个案例观点。↓
高等教育并非存在于真空中，它总是受周围世界正在发生的宏观趋势影响，这些趋势将塑造高等教育教学的未来。了解这些宏观趋势的发展轨迹，有助于机构决策者、教师和学习者营造更具响应性和可持续性的环境。为此，地平线专家小组分别从社会、技术、经济、高等教育和政治五方面描述影响全球高等教育教学的15个发展趋势（见表一），以及各趋势的预期影响和证据，以此确定影响高等教育教学最具影响力的趋势。
（一）社会趋势：预期影响和证据
1. 幸福感和心理健康
高校幸福感和心理健康计划（包括新的技术和应用解决方案在内），旨在帮助越来越多患有焦虑、抑郁和相关问题的学生。教师和管理人员需要频繁地与寻求幸福感和心理健康帮助的学生打交道，因为没有进行有效的干预服务和治疗的学生在学术和社会活动中取得成功的可能性不大。例如，作为视频或电话治疗在线平台的META应用程序，专注于将学生与治疗师两者连接起来，为大学生提供简单、快速的咨询服务。
2. 人口变化
全球人口结构的持续变化（包括移民趋势和模式），正引发高等教育将来如何为学生服务的新思考。非传统学生的增加和“典型”学生概念的改变将迫使院校考虑其他高等教育方法（如校园住房计划和模式、在线教育等）。国际学生入学人数（如美国学生在加拿大大学的入学人数、中国学生在澳大利亚大学的入学人数）将继续上升。许多工业国家正在经历的生育率下降表明，高等教育进入了新时代，即至少未来10年，每年潜在生源的数量都比前一年少。
3. 公平与公正实践
高等教育公平和多样化的目标及议程越来越普遍，在某些情况下与实现结果公平的机构绩效目标与资金挂钩。教职工和行政人员之间的专业发展可以影响课程结构、教学方法（如文化响应）以及为学生和社区提供服务和支持的方式。例如，哈佛大学去年的招生政策因种族歧视而陷入争议。2019年4月，皮尤研究中心发现，美国高校学生的黑人比例是教职工的两倍，拉美裔比例是教职工的四倍。
（二）技术趋势：预期影响和证据
1. 人工智能技术的影响
人工智能已经被用作教育服务和课程设计的一部分，越来越多地被教师用于教育教学中，并帮助其他“虚拟教学助理”应用程序。它也可以用于精炼语言翻译和改善视听障碍学生的学习。例如，亚马逊推出了Alexa教育技能API。北卡罗莱纳州公立学校正在使用微软翻译改善家长和学生的语言选择。
2. 下一代数字学习环境
下一代数字学习环境正在改变教育机构为学习者和教师构建学习生态系统的方式。教育机构越来越需要在教育技术应用方面支持开放标准，使其能够以同步或异步方式，为更多学生提供灵活的学习体验。这种体系结构所提供的敏捷性可以为学习者和教师提供跳出固有框架思考并重新定义其教育方法的机会。例如，IMS全球学习工具互操作性（LTI）开放标准的使用正变得越来越广泛。
3. 分析能力与隐私问题
高等教育机构在分析能力上已投资数十亿美元，对学生隐私的成本效益影响将成为日益重要的考虑因素。高等教育机构需要更加积极地保护学生和员工的数据，与其他组织、供应商、政府合作和数据交换必须谨慎决策，制度与技术（如Facebook和谷歌）的关系应该反映出更大的文化偏好和对隐私的保护。例如，欧盟2018年实施了《一般数据保护条例》（GDPR）；中国正在建立“社会信用体系”；估计到2020年，谷歌教育应用程序（GAFE）的用户将达到1-1亿。
（三） 经济趋势：预期影响和证据
1. 高等教育成本
埃及、德国和法国的私立教育部门的增长将导致全球学生的债务水平继续攀升，出现更多的精英高等教育。学费的不断上涨，加上公共和其他渠道资金的减少，将扩大美国学生的债务危机，并对经济产生多重的长期影响。高等教育机构需要通过新的业务或融资模式展示其价值和适应经济发展。例如，美国国会正寻求通过《雇主参与还款法案》，扩大雇主对雇员学生债务的援助；采用开放教育资源的高等教育机构继续增多。
2. 未来工作与技能
为了保持相关性和可持续性，高等教育机构需要调整课程和学位项目，满足学习者以及新行业和不断发展的劳动力需求。终身学习和技能更新的需求也在发展。工业界寻求与除传统高等教育机构外的组织开展合作，发展技能和吸收劳动力。例如，世界经济论坛预测，人类、机器和算法之间的新分工，到2022年全球将新增至少1.33亿个工作岗位。
3. 气候变化
随着气候变化的影响及探索减轻这些影响战略的实施，可持续的生活和学习成为高等教育机构的优先事项。随着学生和教师通勤的意愿或能力下降，更多的高等教育机构把在线学习作为可持续的教育模式。全球极端天气事件将影响学生的幸福和教育成就，特别是在农村或资源不足地区。美国加州高等教育机构（如加州大学伯克利分校）有时因为大面积停电，被迫减少教学时间。
（四） 高等教育趋势：预期影响和证据
1. 学生数量变化
1960年以来全球生育率下降了50%，可能导致学生人数减少，并带来财政挑战。规模小、依赖学费收入的教育机构尤其如此。学生多样性（如年龄、种族和其他因素）的增加，要求院校领导者重新思考如何完成他们的教学任务，关注所有学生的成功。例如，据预测，到21世纪20年代末，美国大学入学人数将下降10%。
2. 教育的替代途径
教育机构必须重新考虑其学位授予的途径，适应不断变化的学生数和就业形势。教育的其它选择包括纳米和微学位、基于能力的课程项目、多元的在线选择、便携式和基于标准的证书以及加强与其它机构的合作与伙伴关系。咨询程序将使用综合的平台和数据。例如，美国南新罕布什尔大学为销售人员的技能授予学分。通过像EdX这样的供应商，各大院校提供低成本的硕士学位课程越来越多。
3. 在线教育
在线教育日益被视为可扩展的方式，为越来越多的非传统学生群体提供课程。教师必须为在线、混合和面对面模式教学作好准备。高等教育机构正在采用在线课程的新模式，如能力评估、微证书和数字认证，越来越多地与在线项目经理（Online Program Managers，简称OPMs）合作，启动在线课程。例如，美国加州在线社区大学计划让学生通过社区大学系统学习课程。
（五）政治趋势：预期影响和证据
1. 高等教育资金减少
美国高等教育的公共资金持续减少。例如，美国阿拉斯加大学2019年削减了41%预算。美国国会是否继续为历史上的黑人学院、大学和其他少数族裔服务机构提供联邦资金，仍是激烈争论的话题。高等教育机构要维持运作，必须寻求其他商业和资金模式。替代方法可能包括行业私有化、微认证、与其他行业或组织建立伙伴关系以及其他可持续的模式。同时，教学、学习和研究将越来越有机会获得资金支持。
2. 高等教育价值观
美国大多数成年人认为，高等教育行业正朝着错误的方向发展，原因是高等教育成本不断上升，或者是认为高等教育具有社会或政治倾向。千禧一代倾向于相信高等教育的价值，尽管他们对成本担忧。随着入学人数整体下降，高等教育机构被迫寻找替代的教育或商业模式。例如，2018—2019学年，美国大学入学人数连续八年下降，2019年春季比2018年春季下降了1.7%。
3. 政治两极分化
在某些时候，政治观之间的紧张关系已经导致了日益激烈的校园辩论，在另一些情况下，也让教师和学生进行自我反思，他们对公开谈论可能造成分歧的问题感到不安。在美国，有利于高等教育的立法很难在两极分化严重的国会和根深蒂固的政治对立中获得通过。例如，美国威斯康星州立法机构为威斯康星大学系统提出新的言论自由指导方针，重点是保护“他人的表达权”。
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（一）自适应学习技术
2011年，高等教育开始广泛采用自适应技术。2015年，随着自适应技术的成熟，高等教育界大量探讨个性化学习概念，并重点区分了自适应技术、个性化学习和自适应学习。自适应技术是可以购买或构建的数字化平台和应用程序。个性化学习是一种教学实践，旨在根据学习者个人需求调整课程体验。自适应学习是个性化学习的一种形式，其中自适应技术起着重要作用。但技术本身不能提高学习效果，如自2011年以来一直使用自适应技术的亚利桑那州立大学发现，仅使用自适应技术不足以使学生成功。之后该校将自适应技术与主动学习相融合，发现能有效提升学生的成功率。自适应技术的引入使教师角色发生变化，它通过向学生提供在线学习资源，为教师提供学习数据，促使教师从课堂讲授者变为主动学习的指导者。
自适应技术不仅对STEM课程有益，对非STEM课程也有帮助。如亚利桑那州立大学利用自适应技术将STEM课程扩展到经济学、历史学、心理学甚至哲学。使用自适应技术通常都取得良好效果，特别是与课程重新设计相结合时。自适应技术可以促进学生个性化学习，但实施时要针对适当的课程和学习者的学习水平，为教师和学生提供更多支持。如在中佛罗里达大学基础西班牙语课程实施过程中，教师为学生提供符合其自身学习进度的练习材料。自适应技术应用于教学，仍存在挑战，最突出的两个问题是成本以及该技术基于的学习和计算机科学还处于雏形状态。此外，人们对隐私、数据的道德使用、技术设计的公平性和包容性等问题还存在质疑。
（二）人工智能/机器学习教育应用
人工智能指试图创造出以前只能通过人类认知才能完成任务的机器。机器学习指无需显式编程即可让计算机学习。机器学习是基于机器能够通过重复的过程进行学习和适应的理念，人工智能概念更宽泛，即机器可以智能地执行任务。两者相互重叠的优势正渗入高等教育，如常见的学习管理系统、学生信息系统、办公效率应用程序、图书馆和招生服务、自动字幕系统以及移动产品等。尽管人工智能尚未实现自我意识，即自主操作能力，但它能够支持人类日常和重复性的低阶认知任务。此外，这些系统可以随着时间的推移“学习”，提高它们的准确性、速度和保真度。人工智能和机器学习教育应用能够赋能教育，助力教育有效发展。如西北大学的自动聊天机器人整合入在线学习系统，回答学生和教师提出的问题。再如，俄克拉荷马大学智能聊天机器人Bizzy项目。为了跟踪日益增长的人工智能项目数据库，俄克拉荷马大学开发了人工智能注册项目支持跨机构合作，并在人工智能领域定位和跟踪赠款。类似的，机器学习应用程序可以为机构提供有关学生成功指标的重要数据，如宾夕法尼亚州立大学利用机器学习算法预测学生成绩。许多此类项目实现了其初始投资的重大回报。例如，专门开发聊天机器人可能需要投入大量的时间和资源，但这种投资会产生回报，即延长大学的工作和运营时间，满足全天候、全年无休的人们的需求。同样，机器学习应用程序可能允许大学提供学生成功指标的重要数据。
人工智能元素已嵌入测试生成器、剽窃检测系统、可访问性产品，甚至是常见的文字处理器和演示产品中。如在线学习系统使用人工智能技术，可以识别和标记有潜在学术风险的学生。新兴的课件产品（包括测量学生表现指标的算法）定制了自适应学习路径，每个学生都能获得满足其需求的学习体验。然而，高等教育采用这些技术还存有争议。这些新兴技术、隐私、道德规范和学生数据访问之间的微妙平衡仍是有争议的话题。
（三） 学生成就分析
测量、收集、分析和报告学生进步数据的工具的可用性，催生了“学生成就分析”研究领域。将学生成就提升为高等教育的首要任务，加上学习管理系统和工具的使用，允许课程和机构层面的数据集成，催生了越来越多的分析方法。如今，对学生参与度和绩效数据的细致分析，正在完善高等教育机构对学生成就的衡量标准。
随着教职工解决学生成绩压力的增大，使用分析作为早期预警和主动拓展的工具变得至关重要。加州大学伯克利分校伯克利在线咨询项目和加州大学欧文分校的学生成就综合分析（COMPASS）项目都设计了学习分析工具，可以为教师提供信息，在学生学习目标没有达到时积极主动地提供帮助和干预。为学生提供学习分析的应用程序也变得越来越普遍。如爱荷华大学的“成功要素”（EoS）学习分析平台，以可视化数据分析促使学生能够访问并跟踪他们的个人数据，为其成功提供模型。
学习分析的使用虽然可能为学生成功增添机会，但也伴随着重要数据质量问题的警示，对数据隐私的关注，以及对学生使用有风险的技术工具影响的伦理考虑。而且，学习分析数据不能提供影响学生成功的全部信息。高等教育学习分析的使用引发了学生数据隐私和学习分析伦理问题。高等教育机构需要制定可接受使用数据的政策、维护家庭教育权和隐私权法案以及其他与学生隐私相关的政策。为此，国际开放和远程教育委员会制定了一套有关道德规范的实践指南。
（四） 教学设计、学习工程和用户体验设计提升
学习设计生态系统包括许多角色，最终目的是提高学生学习成就。教学设计师和技术人员是学习设计和技术团队的组成部分。学习设计师擅长ADDIE和综合课程设计等方法。他们有如何帮助学生学习的专业知识。典型的学习设计工具箱充满了创造性方法，基于证据的教学策略，以学生为中心的活动，强大的评估计划，以及在教学中使用技术的创新方法。学习设计师的主要职责有评估学生的学习方式、衡量用户体验、将设计思维应用于课程开发、为教师提供新的基本数字技能和素养。
用户体验、设计思维、认知心理学与教学系统设计的融合催生了学习体验设计。团队转向整体学习体验的思维模式，会促进他们形成以学生为中心的理念，并更好地理解学生学习的整体体验，如滑铁卢大学扩展学习中心的用户体验学习设计（UXDL）项目。学习体验设计关注游戏化翻转课程、创建虚拟学习环境、设计和开发在线课程等数字学习体验。数字学习空间出现的工程学习已经引起了高等教育的关注。工程学习是个不断发展的领域，关注工程方法如何为学习技术和相关系统提供信息和改进。它是一种衡量学习在数字空间如何发生、在哪里发生以及多大程度上发生的新的系统思考方法和工具。
学习设计、学习体验设计和学习工程的提升继续重塑高等教育的教学方式。在某些机构，学习设计倡议支持跨边界的伙伴关系，将学习设计师、用户体验设计师、图书管理员、学生、专家、教师开发人员和学习科学家召集在一起，形成合作团队。建设该团队的挑战是如何促使这些人员更好地协作，并对学生的学习产生最大的影响。要满足学习设计和技术部门以及校园合作伙伴之间不断变化的需求和功能，需要增加专业人员和教员之间的灵活性和协作。
（五）开放教育资源
联合国教科文组织将开放教育资源定义为“为教学而设计的各种材料，既可供教师和学生公开使用，又无需购买、许可和版税”。全球高等教育界正积极开发和策划丰富的开放教育资源材料。起主导作用的是加拿大、西欧、南美和中东地区，这些地区的开放教育资源应用越来越普遍。如美国从社区学院和公立大学到精英私立学校，几乎所有类型和规模的机构都在建设开放教育资源。社区学院开放教育资源联盟（CCCOER）正在推动教育资源开放。再如，乔治梅森大学开发了名为MOM（Mason OER Metafinder）的开放教育资源元爬虫平台，允许教师在各学科和国际索引中搜索开放资源。开放教育资源不仅可以节省学生的经费，还可以通过提高包容性的方式用于其它用途，如北卡州立大学的开放教育孵化器项目。
开放教育资源以可负担性、可获得性和数字公平等特征得到普遍应用，因为减少或消除资源成本会对招生和维持产生深远影响。开放教育资源还可以为教师使用何种学习材料提供自主权。开放教育资源尽管优势明显，但挑战依然存在。近73%的学生和56%的教师从未听说过开放教育资源，而且开放教育资源经常与不确定是否开放的“电子教科书”及订阅数据库混为一谈。显然，学校师生培训方面还有很多工作要做，了解开放教育资源获得的方式还存在困难。另外，高等教育和研究生阶段的开放教育资源匮乏。当资源确实存在时，教师可能需要花更多的时间，用于使用、修改、重新组合或以与他们的教学方法配套的格式重新分发这些材料。鉴于这些局限，有些教师转而求助于特定学科的专业组织提供免费的开放教育资源材料。
（六）扩展现实技术
扩展现实（Extended Reality，简称XR）是指物理环境与虚拟环境的混合，或提供完全沉浸式虚拟体验的环境。最常见的两种技术是增强现实（augmented reality）和虚拟现实（virtual reality）。增强现实通过虚拟内容覆盖物理对象和位置，而虚拟现实通常是一种沉浸式体验，包括在完全虚拟的环境中操作和与虚拟对象交互。最常见的沉浸式体验是头戴式耳机提供的，增强现实通常只需要智能手机即可。扩展现实的另一种类型是全息技术，借此可以将物体成像为三维图像。扩展现实作为学习工具，潜力巨大。
全球高等教育对扩展现实教学潜力的探索呈现多样性，以应对课程实施面临的挑战和机遇。大多数范例项目都提到高等教育机构建立了实验室或中心作为扩展现实的探索场所，促进协作以及资源与专业知识的共享。在可访问性方面，扩展现实可以为残障学习者提供新的访问方式，如内华达大学里诺分校为脑瘫学生提供感觉自己走路的扩展现实体验。此外，扩展现实能有效改善传统教学方式，如莱顿大学的扩展现实项目（沉浸式交互式虚拟现实体验和增强医学增强现实应用），有效改善了传统教学方法。在成本方面，扩展现实的应用实际上降低了模拟学习的成本，还使学习体验更具可持续性。
使用扩展现实技术，需要考虑它与教学相关的广度和深度。把扩展现实嵌入整体教学和学习设计，能显示出巨大的学习潜力。扩展现实还可以被有效地用于支持基于技能和能力的教学，用于扩大实践学习的范围，扩大高触感、高成本的学习体验，以及为学习者提供丰富的共同创建课程内容的学习体验。当然，扩展现实的应用面临着时间和技能的双重挑战，其使用必须符合教师现有的教学方法，且成本不能明显高于现有的替代方法。此外，扩展现实的保真度越高，学习效果越好。专家小组认为扩展现实对促进学业成就和公平的成效可能不高，不同教师可能使用的态度不同。
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部分采用未来研究所（IFTF）的前瞻性方法（即四种场景原型或变化的一般形状），预测高等教育教学的未来，为高等教育教学描绘四种可能的未来发展场景。每种场景都是从2030年的角度想象的，反映高等教育21世纪20年代的发展历程。第一种是增长场景，这是一种将当前蓬勃发展的高等教育发展势头带入未来的设想，但其中的问题没有解决。第二种是约束场景，即高等教育继续存在，但作用被削弱。第三种是崩溃场景，即高等教育快速崩溃，受到无法控制的变革力量的困扰。第四种是转型场景，即高等教育为自身建立了新的成功的范式（见图2）。
（一）增长场景：高等教育的规模和重要性会增长吗？
增长场景即高等教育虽会有挫折，但整体蓬勃发展。增长主要来自成人和远程学习者的增加。在人工智能、机器学习等技术的影响下，成人和远程学习者数量大幅增长。并且，增长主要出现在能够提供在线课程的机构中，这些在线课程解决了负担得起的成本、灵活的时间安排、快速的学分转移三个关键问题。但是，并非所有机构的增长都是一致的。在美国，大部分新增学生是有大学学分却没有学位的人，而高中生人数预期会下降。除了2022—2023年的经济衰退外，美国经济持续适度增长，加上国家对公共机构的资助略有恢复，促使这十年接受高等教育的人数增加。
高等教育虽然取得了进展，但还存在问题。有效实施新的技术的总成本会延缓技术的推广和采用，尤其是规模较小、依赖学费生存的院校，影响更显著。未来，雇主们关注的是与行业直接相关的技能。因此，高等教育提供认证学术课程能力的选择，并通过综合学习记录，展示学生已完成的学习与潜在雇主的相关性。
（二） 约束场景：高等教育保持不变，既不扩张也不收缩？
约束场景即高等教育继续存在，但作用被削弱。高等教育入学人数和资金减少，高校面临财务压力。因此，高等教育逐渐形成了少花钱多办事的文化。例如，大多数院校关闭了利润低、资源最密集的体育项目，将资金重新分配给蓬勃发展的电子竞技。为了保持课程的适应力和相关性，学校不得不促使学习者尽快完成课程取得学位。在线教育成为授课的普遍模式，而“扩展现实”技术使技能的获取更加高效。大多数院校的学位课程被精简，只留下与技能和工作相关的内容。
随着个人、学习和行为数据以及高级预测分析功能在高等教育的普及，学生和课程的决策变得更加精确。高级算法可为每个学生构建个性化的学习途径。随着数据重要性的日益彰显，教师被鼓励只讲授“需要和适用的内容”，让学生学习相同的内容。课程和学习设计都由数据库管理，提升公众对课程有效性的信心。数据化课程和精确的课程决策改善了学习结果和学位完成情况，公众对高等教育的信心和态度朝着积极的方向转变。
（三） 崩溃场景：高等教育会逐渐消失甚至崩溃吗？
崩溃场景即高等教育快速崩溃，受到无法控制的变革力量的困扰。在20世纪末和21世纪初，高等教育面临巨大的、多方面的阻力。取代高校崩溃的是新的教育生态系统。崩溃的根本原因是高等教育成本的增长速度超过通货膨胀的速度。获得学位的资金支持与学生的支付能力之间差距巨大。高等教育的目标是增加社会流动性，减少不平等，但学生上大学费用的显著差距加剧了流动性、不平等问题。
通识教育的贬值进一步降低了从正规高校获得学位的重要性，加速了高等教育入学率的下降，而人口老龄化和出生率下降进一步恶化了这一趋势。院校开始合并，共同努力经营。那些没有合并的院校则会关闭，没有任何一所院校能免于崩溃。同时，几乎所有企业的雇主开始要求在招聘中展示技能。高校试图重新定位学生的课程，将重点放在零散的技能培训上。在线教育成为高等教育的支柱，满足了学生对低成本、灵活的教育需求，学生可以根据自己的条件自由选择。
（四）转型场景：高等教育会变得与今天的高等教育模式不一样？
在转型场景中，高等教育为自身建立了新的成功的范式。从2030年的角度看，全球高等教育在本世纪20年代发生巨变主要源于气候变化和数字技术的推动。气候变化带来的威胁为高等教育带来新的机遇。气候灾难造成政治不稳定的威胁，导致政治风向从两极分化转向合作。教育成为宝贵的资源，既是寻找扭转气候趋势并遏制其恶劣影响所需的研究供应者，又是全球劳动力获得应对气候挑战所需知识的关键因素。
经过十年的发展，许多院校建立了合作联盟。许多跨国联盟在过去十年实现快速增长。在任何成员机构注册的学生可以在任一所合作学校上课或获得认证。在灵活的认证标准的帮助下，许多高等院校改变学生入学的方式。学生更注重获得技能证书、徽章和微证书。为获得学位，学生可在教师顾问的建议下，利用网络联盟学校的所有资源，构建自己的学位路径。教育机构可以通过创建基金会，降低各种类型机构学生的高等教育成本，或通过与慈善基金会合作，降低学生债务。并且，到2027年，大多数新生可以拥有人工智能学伴为其提供监督、督促、适应性指导、研究协助、任务反馈和友好鼓励等。许多学生表示，他们对人工智能学伴“有信心”，并会在学术和个人问题上寻求学伴的建议。
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（一） 澳大利亚高等教育
自适应学习技术、人工智能和机器学习的教育应用以及学生成就分析的新趋势，意味着澳大利亚高等教育需要开发新的工具、方式和科学方法。利用数据科学和学习分析推动高等教育教与学的创新改进，更好地理解学习的概念和机制，并为教学和研究提供有效的干预措施和方法。澳大利亚的实践者、研究人员和决策者需要发挥作用，利用数据科学方法改进高等教育教学，努力拓展世界知识库。
（二） 加拿大高等教育
加拿大高等教育有五大类：大学、社区学院、理工学院、学徒制和私立职业学院。加拿大高等教育机构面临着财政、技术和政治压力的挑战。新的技术和实践促使加拿大高等教育向在职教师，即准教师和高级领导者的专业学习和发展投资，促使他们做出正确的决策，更好地服务学生和社会。
（三） 埃及高等教育
埃及高等教育改革集中在质量提升和国际化认证上，面临的主要挑战是为全国大量的学习者提供高质量教育。开放教育有助于埃及高等教育解决免费且优质的公共教育资源平等获得问题。人工智能可为大量学生提供教育机会，但也会取代某些人类职业，加剧青年失业。埃及和阿拉伯国家需要开展紧急和实质性的教育制度改革，促进技术解决方案的实施。
（四） 法国高等教育
法国高等教育面临的挑战是向个人和大量学生提供相关且有效的学习机会。这只有在新的技术的帮助下才能实现。以下是法国高等教育专家发现的新的技术对教育的潜在影响：1）学习分析、人工智能和用户体验设计技术在实践中迅速发展，会影响学习模式等的改变。2）沉浸式体验、扩展现实等是教育技术的主要趋势。3）学习空间在物理和虚拟之间的转变对法国教学改革会产生巨大影响。总的来说，学习空间的进化，促使高等教育机构之间的壁垒消失。法国大学正面临着来自其根源、身份和未来的挑战。
（五） 受气候影响最大的校园
气候变化在教育技术领域发挥着重要作用。气候变化与在线学习和公平趋势紧密相关。世界各地的许多校园都可能面临气候变化的挑战，加速在线学习的增长，保持教育在变化的环境中继续运转。同样，受气候变化影响，越来越多的人追求公平，支持在线学习的扩展。为了满足当前在线学习的迫切需求，首先，教师、学生等必须有效协同工作；其次，必须为缺乏社会资本的人群配置数字教学；第三，加强面对面支持的数字化；最后，建立有效的教学监督机构。
（六） 美国社区大学
美国社区大学实施开放的高等教育招生政策，为学生提供多样化的服务、获得高薪工作和大学转学途径。社区大学要继续消除其大学校园内根深蒂固的结构和文化障碍，扭转低结业率。社区大学是解决技术劳动力缺口的中心，需要在劳动力发展模式中将学习环境与基于公平的教学实践联系起来，将在职和非在职培训结合起来。社区大学是富有创造力和响应力的机构，其使用技术方式正在对学生发展产生明显的教学结果。
（七） 美国学士学位高校
卡内基高等院校分类标准将575所家公立和私立四年制大学称为“学士学位学院”。所有学士学位机构都面临两大挑战：学生数量的变化，以及在战略规划和常规运营中越来越多地使用数据分析所引发的问题。解决问题的关键在于，吸引更多的学生群体以及高于全国平均水平的毕业率留住这些学生。此外，大量的数据分析为学士学位院校提供了重要机会，帮助他们有效地制定策略并分配资源，促进学生的成功发展和院校健康运行。
（八） 美国硕士学位高校
“2020年报告”确定的两大关键趋势，即高等教育资金减少和人口数量变化，导致一些院校财政出现不确定性，同时也带来了新的增长机遇。它们将招收新的学生群体推动学院蓬勃发展，这意味着要扩大招生范围。这促使院校思考“2020年报告”的主要趋势，如教育替代途径、在线学习等。因此，院校需调整学生的学习和实践，满足劳动力需求，培养学生成为有就业能力的毕业生和受过教育的公民。此外，学院需要专业和多样化团队，融合各种观点制定专注于满足学习者和劳动力需求的成功愿景。
（九）企业对人工智能/机器学习的看法
高等教育正处于围绕技术变革潜力的异常繁荣时期。人们普遍认为人工智能和机器学习将应用于高等教育，并产生良好效果。帮助学生成功的独立智能解决文字，将促使有意投资人工智能和机器学习的机构增多。对于能够将人工智能和机器学习功能快速推向市场的供应商来说，回报是巨大的。此外，解决方案提供商必须投资于先进的工具，避免数据隐私泄露的威胁。同时对教育、透明度和社会责任的承诺将是确保人工智能和机器学习美好未来的关键。
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（一）发挥开放教育资源作用，推动在线教育可持续发展，创新高等教育教学模式
在“停课不停学”背景下，在线教育发挥了重要作用。在线教育由于不受时空限制、教学方式灵活便捷以及丰富的教学资源等突出优势，弥补了传统线下教育的不足和缺陷（方佳明等，2019）。在线教育的内容生动有趣，视频与线上讨论提供了适宜的学习环境与氛围，学习自由度更高，学生也可根据自己需求回放部分视频，有助于知识点的巩固（张欢瑞等，2018）。
在线教育有赖于学习资源的设计和传送，而开放教育资源为其提供了资源支持。目前开放教育资源运动得到了蓬勃发展，已成为实现教育公平、终身学习和非正式学习的重要途径。开放教育资源能够提供比传统教科书更丰富的知识内容，包含有多种语言、来自不同机构、反映不同观点的丰富资料。只要没有技术障碍，开放教育资源可以提供公平的知识获取，任何人都可以获得和使用这些资源。因此我们应该有效发挥开放教育资源作用，推动在线教育可持续发展。但目前仍有人从未听说过或使用过开放教育资源。因此，需加大开放教育资源的宣传力度，提高教师、学习者开发与利用开放教育资源的意识和能力。已建成的许多开放教育资源，因教师或学习者不容易找到它们，可以通过提供开放教育资源导航或建设易于访问的开放教育资源中心解决这一问题（鞠红耘，2019）。
随着我国加快建设世界一流大学和一流学科的步伐，高等教育教学改革势在必行。在线教育的迅猛发展为其提供了契机。高校可以通过推动慕课、游戏化翻转课程等在线课程建设与应用，创建虚拟学习环境，推动信息技术与教育教学融合创新发展。创新高等教育教学模式，将在线教育资源有效地和信息技术技术融合已经成为时代发展的需要，线上线下混合学习已成为一种新的教学方式（王建明等，2018）。
（二）采用自适应学习技术，促进学生个性化学习，提升学生成就感
智能技术的蓬勃发展为教育教学注入新的活力，促使高效的个性化学习成为可能。作为实现个性化学习的途径，自适应学习技术得到人们的关注。自适应学习技术基于“以学习者为主体”的理念提出关注学习者的个性差异以及培养学习者的自我调节学习能力，促进学生个性化发展（梁茜等，2019）。
自适应的本质是个性化，自适应学习技术关注学生间的个体差异，依据学生的不同学习情况，实现教学资源精准化推送，促使不同学习步调、学习风格与特长的学生都有最适合自己的学习内容，从而最大程度地激发学生的学习兴趣与优势，促进学生个性化学习。自适应学习技术能够满足不同学习者的学习差异，也让按需学习、自主学习成为可能（崔向平等，2019）。自适应学习技术还能够将实时反馈机制引入教学活动，将线上线下教学与信息反馈、测评紧密结合起来，有效整合教学与评价活动。实时反馈可以让教师更好地了解学生学习，调整教学内容，做到因材施教，提升学生成就感，提高教育教学质量。
但自适应学习技术还面临挑战，因为使用时要考虑学习者的学习水平、学习风格和学习情感等，且要与学习者的学习目标相结合，这些数据的获取可能涉及学习者的隐私。因此，学习数据的隐私保护、学习数据获取的易得性和安全性，以及学习数据的有效使用都是值得关注的问题。在隐私保护方面，政府和高等教育机构应起主导作用，如高等教育机构可以制定可接受使用数据的政策、维护家庭教育权和隐私权法案以及其他与学生隐私相关的政策，做到与法律融合，严格监管。个人也要加强信息防范意识，保障自身信息安全。
（三） 注重信息化教学设计，优化学习设计生态系统，培养创新人才
高等教育教学要面向生活实践，帮助学生掌握工作所需的技能，培养市场所需的人才，促进学生将来更好地进入工作岗位。智能教育时代的智能工具会影响教师教学和学生学习，教师如何设计适当的智能工具，优化学习设计生态系统，从而优化教学效果，是智能教育时代教师需关注的问题。
信息化教学设计应当注重学习者高阶思维和综合能力培养，而高阶思维和能力会随环境的不同发生变化，因此，应关注学习者在不同环境中的学习体验。为实现有效教学，教师要围绕学习环境和学习者的学习体验思考如何设计信息化教学。具体来说，设计信息化教学不仅要考虑学习内容，还要将学习内容与实践应用、能力或人工智能融合起来，从而为学习者创建一种新的数字化学习体验（史蒂芬•道恩斯等，2019）。这与教学设计师早已熟悉的教学设计思维方式有很大不同。因此，应注重信息化教学设计，打造面向智能教育时代的专业化教学设计团队，对教师进行学习设计专业培训，促使教师掌握并使用新的学习设计系统，实现设计思维方式的转变。
设计信息化教学需要跨界合作，与教师合作是学习设计生态系统的核心，其最终目标是为所有学生创造有意义的学习体验。这需要构建融合教师、教学设计师、学习设计师、用户体验设计师、图书管理员、教师开发人员和学习科学家等为一体的学习设计共享联盟，创新融合多种观点，打破传统的设计思维模式，优化学习设计生态系统，打造面向学生的优质在线教育课程，培养创新型人才。
（四） 利用多元智能技术，打造下一代数字学习环境，增强数字学习体验
随着人类进步及信息技术的迅猛发展，以人工智能、大数据、自适应学习技术、扩展现实等为代表的智能技术已经融入教育场景，赋能教育进入智能教育时代。这些智能技术在教育领域的应用打破了教育教学的时空界限，增强了学习的真实性、趣味性和交互性，提升了学习者的真实学习体验。例如，利用人工智能技术营造人机协同教学模式，促进教学“智能化”；使用扩展现实技术在现实与虚拟之间转换，促进教学情景“真实化”；使用自适应学习技术按需精准推送教学资源，助力学习更具“个性化”；使用学习分析技术精准分析学习数据，促进教学决策和评价更加“精准化”（兰国帅等，2019）。因此，智能技术赋能教育必将构筑新的智能教育生态系统，利用多元智能技术赋能高等教育教学领域，打造下一代数字学习环境，将为学生带来全新的数字化学习体验。
重塑学习者数字学习体验。扩展现实技术（增强现实/虚拟现实/混合现实/触感技术）以其特有的技术优势，为创建数字化教学情境提供了有力支持。扩展现实技术能够提供各种模糊实体空间和模拟环境之间界限的体验，通过视觉、听觉、嗅觉和触觉信号为学习者创造真实的学习沉浸感。借助于扩展现实技术，学习者可以在现实与虚拟之间转换，促成虚拟实践与现实实践之间并存、交织、互动，从而扩展学习空间，为学习者提供重新进行自我塑造和多样化发展的空间和机会。扩展现实技术最重要的特征是能够根据周围环境数据以及学习者自身产生的生理数据，做出实时的分析和处理，从而分析出特定学习者群体的学习特点，提供符合教与学过程需要的相应沉浸式教学空间。当然，扩展现实技术的教育应用也需要教师、家长等的配合与支持，以及教与学活动的同步升级，才能发挥最大潜力（褚乐阳等，2019）。
（五）发挥在线教育优势，构建全媒体学习生态，创建未来教育范式
为应对新冠肺炎疫情防控带来的教育危机，教育部提出了“停课不停学”的新举措。这一背景下，在线开放课程、在线直播教学、网络点播教学等在线教学模式得到了广泛应用。开放教育资源在其中发挥了重要作用，面向全国高校免费开放的在线开放课程近2.4万余门。在线直播教学作为接近线下课堂的在线教学形式，具有师生互动水平高、教学临场感强的优势，但存在因流量并发而导致稳定性低的问题（焦建利等，2020）。因此，融合多种在线教学模式，构建全媒体学习生态，集在线开放课程与在线直播教学优势于一体，是未来发展的选择。课前学生在线学习平台微课自学、在线测学，课中教师直播平台实施研讨答疑，促进学生知识巩固迁移（祝智庭等，2020）。同时，各类在线教学模式要以学生有效的自主学习为前提。学校需结合自身实际，整合国家、省市和自身优质教学资源，构建因地制宜的全媒体学习生态架构，选择或结合使用不同在线教学模式，有效做到“停课不停学”，促进技术融合的、以学为中心的持久教育变革，为创建未来教育范式注入新元素。
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