传播新环境对创新设计教育的启示*

■ 郝凝辉 覃京燕



传播新环境对创新设计教育的启示*

■ 郝凝辉 覃京燕

在国家创新体系发展的大背景下,以创新设计教育为研究切入点,分析在大数据、互联网、智能化的信息通信技术发展及传播新环境下,创新设计教育的传播内容、传播载体、传播路径以及传播效能对创新设计教育理念及方法产生的全面而深刻的影响。基于“大数据+案例分析法”“互联网+任务驱动法”“智能化+学科交叉关联法”,研究在大数据+互联网+智能化+的新型传播模式之下,创新设计的教育理念、学科设置以及创新教育政策规律。

大数据；智能化；传播环境；创新设计；教学模式

在SoLoMo社交化、本土化、移动化的互联网+传播的新模式下,第六次工业革命和设计3.0为创新设计教育提供了用户自产生内容UGC的海量大数据；融合多种媒介的UGC内容大数据,经过智能化的群体智慧计算,转变为专业生产内容PGC。同时在新材料、新能源、数字化信息传播等技术支持下,交叉协同创新，深耕创新设计教育的传播内容,在传播中将消费者转化为创新内容的生产制造者；自媒体的众传众媒方式提升了产业附加值。结合“智能化+”针对创新模式进行知识计算与模式识别,精准反哺创新设计的消费生产者(Consumer+Producer=Prosumer),一改以往创新设计的单向非交互式的传播路径。在物联网、云计算、人工智能等信息技术的推动下,创新设计教育如何面临传媒新环境,应对全球化文化传播与本土化创新发展的挑战,引领中国产业转型,实现可持续创新发展新常态,成为创新设计教育的重点研究课题。

一、创新设计教育发展面临的传播模式新环境

(一)创新设计教育的本质内涵

创新设计教育是指对创新思维与设计方法能力的培育及训练。创新设计源于人们无法阻挡蓬勃朝气的好奇心及心怀天下的责任担当,结合企业家精神,将创意想法付诸实践,通过产品、服务、想法倡议、商业模式得以体现的过程。创新设计包含两个层次的含义：一个是通过设计方式进行创新思维的改变；一个是通过创新愿景及思维模式改变设计方法。创新设计教育分为三个基础阶段：第一阶段需要明确创新的理论维度,关系到创新的视野、广度及深度；需要通晓最前沿的创新科技、创新方法、创新工具、创新领域和思维方式。第二阶段需要进行设计研究的探索,强调国际化为主、本土化为辅的创新合作；在国际化视野的基础上进行分布式设计方法,针对元创新主题(Meta Innovation Theme)进行孵化；根据不同视角界定问题,实验不同的解决问题的办法。第三阶段需要专注本土化市场,针对问题的国际化创新设计解决方式；结合本土化市场需求,根据文化研究、原型制作、本土当地用户研究分析结果,获取使用者的反馈并做出设计调整；在商业模式方面针对产品的服务设计部分进行系统调整。创新设计打破传统设计领域对工业设计、信息设计、视觉设计、动画设计、媒体设计、游戏设计、建筑设计、汽车设计、机械设计等门类的划分；以创新为核心,以解决问题的思维模式为先导,以用户评估反馈及市场需求为发展目标,以可持续性的创新发展为愿景；融合多种创新元素和设计方法,跨交叉学科地解决具有普适性的社会问题、经济问题、文化问题等影响人类生存发展的问题。

创新设计教育基于创新设计本身,打破教育的学科门类限制,跨地域、跨文化、跨学科地培育通识性的创新人才和设计人才,将创新的范围从单一的产品扩展到产品服务系统以及国家创新体系；同时借助信息通讯技术,建立非设计专业的普通用户也可以使用的创新设计平台,进行用户自创新和全球化的创新。目前，国际教育界普遍认为创新设计教育是促进国家创新体系系统发展的重要方法。美国斯坦福大学的D-School设计学院、麻省理工学院的媒体实验室、美国Pratt理工大学的工业设计工作室、英国皇家艺术学院的国际创新设计教育项目、帝国理工的全球创新设计中心、意大利米兰理工大学的可持续产品服务系统创新、德国ZKM的新媒体创新中心、日本庆应义塾大学(Keio University)的KMD媒体设计中心、清华大学的交叉学科创新项目等,都旨在通过设计、技术、管理和政策推动撼动全球的颠覆式创新和国家创新体系。随着智能硬件、开源软件、3D打印等技术的成熟推广,“人人都是设计师”的全民性的创新设计成为可能,自媒体与交互式传播媒体的发展,为创新设计的知识传播开辟了从众创到众媒众传的完整生态链；也为创新方法提供了自下而上倒逼式的媒介融合。生产消费于一体的教育结构改变,以及大数据+互联网+智能化+的传媒方式,为专业的创新设计教育带来了挑战。

(二)大数据+互联网+智能化+的传媒新环境

1.大数据(Big Data),包含结构化、半结构化以及非结构化①的多样化海量数据；创新设计的大数据包括陈述性知识的结构化大数据以及过程性知识中的半结构化及非结构化的大数据,其中非结构化数据占据绝大部分。创新设计由于不确定性强、变化快速,数据的微价值小,但大数据的整体数据资产却庞大惊人。每个微数据来自个体创新者,个人小数据具有科学真实性和独有性,代表解决问题的每一种独特的方法。通常采用大数据挖掘及可视分析的专业工具进行数据捕捉、数据存储管理和数据处理,能够形成大数据辅助决策力。小数据通过SoLoMo社交空间位置移动的蝴蝶效应,与大数据产生关联,根据创新设计主题和目的,形成独特洞察力,并融合为敏捷快速、交互变化及高效增长的数据资产。创新设计涵盖技术、经济、商业、文化、社会等各个领域,领域跨度大,每个领域存在行业领域的专业知识。大数据+提倡将各个领域中非数字化的创新设计教育资产,通过信息化、数据化、自动化的方式,积累行业领域的基础知识内容,并转化为创新设计的内容数字管理模式。

创新设计基于各个领域的陈述性知识,将面向未来的创意想法通过现有的技术条件得以实现,这个实践化与可视化的过程充满了波动性(Volatility)、不确定性(Uncertainty)、复杂性(Complexity)、模糊性(Ambiguity)的VUCA过程性知识。而关于创新设计的大数据用普通常规的数据处理工具无法处理,并且创新设计大数据的不确定性,导致数据之间敏捷关联变化；用常规统计分析工具的方法,会对创新因素中的关键决策数据忽略其影响力,并固态处理其权重,甚至直接被传统统计工具所定义为无效数据进行丢弃,影响创新决策的判断制定。大数据对创新决策的影响包括对全数据陈述性知识的客观性决策,对创新过程中的过程性知识大数据的参与性决策,以及对国家创新体系大数据的预见性决策。

2. “互联网+”是在知识经济与社会创新2.0的思维指导下,结合物联网、移动互联网、广播电视网络、电话网络等所有网络发展的新业态,遵循SoLoMo社交化、地域化、移动化的传播新路径,通过传统行业+互联网以及互联网+万物互联,融合共赢的社会文化经济及教育发展新形态。“互联网+”作为互联网思维的物化体现,推动创新设计教育形态不断融合交叉演变；通过将创新设计教育的四维因素(学生、教师、学校、社会)拓展到政产学研各个领域,形成教育实体的生命力,为创新设计教育发展提供广阔的网络平台。

创新设计需要打通专业与行业之间的技术壁垒和行政壁垒,往往需要从顶层设计的角度,对创新的战略思维到商业模式层面进行机制创新,并运用创新思维倒逼现有技术和设计方法的改进。专业与行业之间相互分离、无法无缝连接的现状,阻碍了创新设计在更大维度上盘活资源,进行基础层面的创新。运用“互联网+传统行业”,一方面提升传统行业的相互关联,形成创新设计教育产业的上下游无缝对接关系；另一方面运用信息通信技术及万物互联的网络平台,在教育传播方式、教学内容传播路径、教育品牌传播辐射的广度等各方面得到整体提升。创新设计这种新的社会形态,能够优化教育资源配置,提质增效教学内容；同时创新设计领域的孵化项目,会反过来刺激传统行业进行改变。借助互联网+,能够提升教育在经济、社会、文化等国家创新体系的各个领域的孵化作用,增进全社会的创新生产力,形成可持续的创新设计教育生态环境。

3. “智能化”通过对环境感知(Context Awareness)、意识感知(Conscious Awareness)、情绪感知(Emotion Awareness)计算及智能控制,实现从感知、记忆、逻辑推导、想象预测到思维模式整个过程的模拟仿真。通过智慧行为和语言的表达交流,具备感知反馈世界以及主动与世界进行物质、信息、能量交换的“智能”,包括对外部世界信息的感知能力；存储外部感知信息进行信息深度加工分类过滤挖掘,进而形成记忆及思维判断的能力,并形成知识图谱及信息架构,进行描述性知识及过程性知识的对比分析、识别计算、比较选择、优劣判断、关联联想、思维决策。针对与创新设计教育紧密相关的过程性知识,通过人事物的环境交互,建立自学习系统和自适应能力,被动或主动地适应环境变化；通过对外界刺激的反应,形成交互对话式和试错性的思维决策过程,最终形成智能化系统。依赖“互联网+”形成的大数据,通过“智能化+”,达成控制权、使用权、分享权的博弈平衡,最终形成创新设计思维、创新设计资源、创新设计内容、创新设计传播、创新设计实践的完整生态链。

创新设计教育的内容,从面向未来思维的神秘性,到商业思维的智能算法,需要有设计思维的启发性,跨越达尔文之海的设计之桥,连接创新愿景与商业逻辑。创新设计的很多内容,无法通过传统的教与学的方式进行传授,需要通过实践试错方式,强调通过原型进行迭代式改进,进行用户体验的习得与创新方法的探索式教学。“智能化+”的创新思维模式,通过信息通讯技术,能够快速建立用户体验原型,模拟仿真设计实验及用户体验效果,提高教学实践效果,同时还能够节约教学成本,积累教学素材经验,通过“互联网+”的形式进行教学内容与教学品牌的传播；还可以针对用户研究的海量数据进行智能对比分析,计算其行为模式及环境语境。经过“互联网+”形成创新设计传播场景,通过大数据分析,构建用户生理及心理测量数据,建立精准的用户画像,提供点对点的精准创新设计教育服务及教学内容的精准教学,通过人工智能判断学习者的情绪感知,通过引导正向积极情绪,提升创新设计教学效果。

(三)创新设计教育的发展演变

1911年,美籍奥地利经济学家约瑟夫·熊彼特(Joseph Alois Schumpeter,1883—1950)在《经济发展理论》一书中提出“创新理论”②,1939年出版《景气循环论》,从经济学角度提出“资本主义的创造性破坏”③的概念,并指出企业家的本质是创新,“创新”不是一个技术概念,而是一个经济概念。自1990年,麻省理工学院MIT鼓励学生具有创业精神,迄今已新创造超过25800家企业和2兆美元的收入,提供330万人次的就业机会。1998年,联合国教科文组织UNESCO通过“21世纪高等教育：展望与行动宣言”,强调大学必须将创业教育和创业精神作为高等教育的基本目标,要使毕业生不仅是求职者,而且能逐渐成为职业创造者。2000年,欧盟EU提出里斯本策略(Lisbon Strategy),目标要使欧盟“成为世界上最具竞争力及动能的知识经济体”,并将创业家精神列为“一项需要通过终身学习获得的新基本技能”。2012年，奥巴马将11月定为“全国创业月”,11月16日为“全国创业日”。2015年,新加坡政府打造全球最大创业基地,成立“SkillsFuture”计划,对有意进修科技、网络、创新等课程者给予赞助,从教育层面入手,深耕创新种子。

2014年9月,李克强总理提出“大众创业、万众创新”的双创理论,2015年国务院设立400亿人民币“国家新兴产业创业投资引导基金”,通过各种政策支持创业者的启动与生存空间。与创业对应的是对创新的探讨。麦肯锡在2015年10月在《哈佛商业评论》发表对创新的看法,认为创新体现在全球收入、利润和出口比例增加这三个方面。麦肯锡将各个行业的创新分为四大原型：客户中心型创新、效率驱动型创新、工程技术型创新,以及科学研究型创新。

在中国产业与创新设计由“中国制造”向“中国创造”和“中国智造”的演进过程中,设计师从帮助商家进行快速“山寨”式的代工制造OEM到代理设计ODM,再到代理品牌生产制造OBM,中国企业在国际知识产权的倒逼之下,迅速意识到设计创新的重要性。在全球化的竞争与合作日益加强的今天,商业模式与创新模式都发生了巨大改变。从中央集权式的大批量生产的模式,正在向分布式扁平化的组织结构及商业模式作颠覆式的创新改变。创新设计需要通过愿景解析人类发展的前景可取性(Desirability),通过发明创造增加其可行性,进行大量实验检验梦想的存活能力。当美国在用大数据和人工智能推进算法经济的时候,英国在用全球DNA的大数据计算每个种族国家整体创新思维模式的时候,中国更需要通过对创新设计教育的研究。摒弃依赖人力与自然资源的廉价性盈利的生存模式,脱离创新生物链最底层的红海,向可持续创新发展的方向演进。

二、当前创新设计教育的困境与不足

(一)在大数据、互联网、智能化的信息通信技术发展环境下,创新设计教育的传播内容、传播载体、传播路径,以及传播效能对创新设计教育理念及方法产生全面而深刻的影响

1.在创新设计教育中,“大数据+”拓宽了创新设计的教学领域,跨越不同行业与学科交叉门类,积累存储创新设计的教学传播内容。通过建立大数据库的形式,便于创新设计教学内容的搜索查找及对比分析研究。通过对比判断创新设计的创新维度及变革程度,对陈述性知识的教学内容,提供知识搜索的方式,快速形成知识结构。通过解构重构方式,将创新单元进行重新组合。在学生情况管理方面,“大数据+”的方式能够更为科学直观地呈现学生的各个培养指标。目前创新设计教育的不足体现在仍然沿用非数字化的表现形式,采用人工比对的方式,根据个人感官的认知判断进行教学内容的筛选。教学内容由于是非数字化的形式,无法进行拷贝分享和有效传播。传播的载体大多仍然采用笔纸的方式,无法快速数字化。传播载体受到纸张等限制,无法快速制作创新设计原型；同时其传播路径仍然是传统的老师对群体学生,学生无法反馈给老师的单向非交互式的传播路径;创新设计内容也无法形成点对点的交互式评论及指导，这些都影响了创新设计教育的传播效能。创新只能停留在学生及授课老师之间,无法提高创新设计的全民社会影响力。

2.“互联网+”博客、微信、网络直播、弹幕评论、开源慕课等形式,改变了创新设计教育的传播载体与传播路径。交互反馈式的传媒形式,增强了教与学的互动效果及传播效能。多网融合扩大了教育品牌与学术声望的传播,提高了教育国际化程度与社会影响力。目前的创新设计教育相互独立运作,无法形成教学网络；围绕教学的学生、教师、社会与学校四者无法通过“互联网+”形成创新设计教育的生态发展系统；无法通过学生的社交网络、教师的社交网络以及学校的教育品牌形成综合全面的传播网络及学术声望的扩展。“互联网+”形成的社交网络强联系无法影响创新设计的产业化执行力；移动网络及自媒体的缺失,也影响了良好的教育品牌的口碑营销传播。对于优秀教学内容的推广传播也仅限于传统学科系班级师生之间,以及教育系统的行业之间；传播路径也只是自上而下的传达方式,而非快速扁平化的自下而上的网络传播方式。教学内容的社会影响力也受到传播方式的限制大打折扣,减低了优秀内容的社会价值及教育价值。

3.“智能化+”能够通过教学内容大数据的人工智能计算,分析选择出优质教学内容与创新设计教育品牌项目,强化优势专业的长板。通过人工智能辅助教师选择更为专业深入的教学资源,提高学情分析的精准度,进行精准教学的智慧学习模式,提升教师整体素质和教学管理水平。目前创新设计教育的发展现状是各种教学资源以及软硬件教学设施缺乏充分的信息推广,资源使用率低；优质教学内容的学生及教师供需双方无法通过资源平台进行对接；无法通过“智能化+”的方式,将创新设计的学生作业内容以及自创造内容，提升到更高专业的水平以及系统的知识图谱,形成专业化的教学内容生产消费模式。

(二)在全球可持续发展的生态系统构建之下,大数据+互联网+智能化+创新设计的大格局,为传统的创新设计教育提出了挑战

1.传统媒体的推进式(Push)传播方式,经过互联网超链接等形式的介入,转变为与主动拉入式(Pull)结合的交互式(Interactive)传播方式。与此同步,创新设计教育领域紧随传播媒体的转变,从传统学校的推进(Push)式、填鸭式教育,与主动搜索、主动查找知识的拉入式任务教学结合,借助于慕课、弹幕等交互式媒体,形成了交互式的学习方法。推进式教学大大降低了教育效能与学习者的用户体验。从学科划分、时间安排和评价规则几个方面,传统学校教育固定划分学科,理工文学艺术设计泾渭分明,学科内容固定,受到各种研究基金资助的学科分类的影响；创新教育跨学科越远的类型得到资助越弱,而真正颠覆式的创新恰恰来自交叉学科的融合。传统创新教育固定了课堂时间,将每门学科分拆到每周的几个学时来完成,将知识点与创新点碎片切割得很厉害,缺少系统统筹安排。每次创新受时间限制,无法深入,无目的性的创新教育收效甚微。学科间“各扫门前雪”的状态,产生了学习资源和内容的重复浪费。传统创新教育注重考试评价的方式,灌输陈述性知识,考核对非创新性内容的陈述记忆,而不是通过设计实践检验创新的合理性。

2.信息传播碎片化的冲击,使得信息大量偏于陈述性知识的重复,造成信息超载和知识碎片化。学习的核心竞争力,包括知识的存储能力、知识的搜索和链接能力以及知识的评价判断能力。大数据将知识的存储能力提升到了一个新的高度,人工智能又在专业领域超出了人类的能力极限,如计算能力、统计能力等。但是人类选择评判重组知识结构扩大认知范围的能力并没有同比增强,甚至出现后退的情况。而知识的搜索、关联、评判、重组恰恰是创新设计教育的核心。时间与空间上的知识碎片化,以及信息本身被碎片化,导致学习者只知道是什么,而不知道know how的知识背景,以及缺乏主动搜索主动关联而形成的深度思考和独立思考的能力。通过不同课程简单层级累加的浅层学习方式,阻碍了针对创新的丰富核心内容的深度学习。学生的学习过度依赖于浮光掠影的多项技能的把握,忽略了对创新本质与思维模式的纵深学习；在解决核心创新问题方面显示出研究基础的不足,创新解决方案也缺乏普适性价值与产业推广性。浅层的学习同时也无法做到学以致用,通过实践检验创新方法的合理性及适用范围。非项目为目的导向的宽泛浅层次的陈述知识的获取,阻碍了以项目、问题、质询、思辨、检验为基础的深度学习及颠覆式创新。对大数据及互联网学习工具如平板电脑及智能手机的合理应用,将会极大提升深度学习的效能,而目前对互联网的学习资源及大数据的创新教育资源的利用还远远没有达到系统全面的深度开发。

3.SoLoMo的“互联网+”模式,改变了教师与学生、学校与社会的社交关系结构。创新设计教育的知识内容,随着关系网络结构的改变,也改变了从教师到学生的单向传播方式,也形成了终身学习、随时随地学习的新模式。现有的教师、学生、学校及社会形成的四维创新设计教育结构,将教与学固化在单向互动的层面,教师之间、学生之间、学校之间、社会之间,以及四者之间无法形成合作融合创新的学习方式。教师只教不示范、学生只学不实践、教师之间缺乏学科合作、学生之间缺乏团队合作,对学生参与度及学习效果影响较大。在学生创新设计实践过程中,缺乏教师及时的高屋建瓴的指导,致使教与学无法根据创新内容进行传承延续。互联网使全球学生的跨领域、跨国界的合作成为可能,而这种基于互联网的跨文化创新设计交流还缺乏更大更高的专业平台。

4.众媒和自媒体的介入,改变了传播链条中用户单纯消费内容的单一身份。网络时代的身份二元多重性,赋予消费者以一种边消费边设计制造生产盈利的新的身份,进行生产消费者(producer+consumer=prosumer)的新型创新设计教学。传统教育将学习者固定在单纯消费现有教学内容的模式上,对于学生在学习过程中的创造内容却忽视抛弃,随着课程结束和毕业结束即归入无用,束之高阁。各种数字化工具和云教育平台,将教育消费者的单一身份转化为创造生产消费者；而教育模式却并未根据学习者的身份二元多重性的改变,为其提供上传教程、分享经验、创造教学新内容的学习平台及教授与学习的双重评价体系。在互联网+大数据+智能化形成的分享型经济的时代大背景下,创新设计的教与学的分享还处在割裂的状态。

5.现有创新教育无法将线上线下(Online Offline)教育优势发挥出来。通过无缝连接和混合式学习方法,发挥在线教育的远程多线程处理教学资源的优势,同时也失去了线下教育的体验感。学生无法按照自身学习进度掌握适合自身需求的知识,无法实现个性化学习。老师将辅助教学时间进行正态分布,更多时间用来关注优秀的学生,或者平均化处理所有学生的时间,无法根据大数据进行学情分析,教学供需不平衡,无法实现因材施教。学生也无法通过大数据分析工具和互联网+智能化匹配教学内容,创新设计教育的内容多为图像及影像,以及交互式产品和服务系统的形式,多媒体的教学内容无法由文字等传统方式进行教学结果的科学评价。随着自适应学习和数字化平台技术的突飞猛进,教育方法还停留在单一管理模式。大数据+互联网+智能化的创新教育学习内容,倒逼创新设计教学方法亟待进行系统改变。

6.STEAM Education在STEM( Science,Technology,Engineering,Mathematics)科学、技术、工程、数学学习④的基础上,加入了Arts(艺术)设计和人文科学。美国很多教育学者认为，艺术和与之相伴的好奇心、创造力能够有效帮助学生学习科学、技术、工程和数学。美国大学理事会所发布的大学录取决策模型分析中也显示良好的艺术修养能帮助学生取得更好的职业发展。然而科学、技术、工程、数学、艺术、设计及人文科学组成的STEAM教育在中国的创新教育中还处于启蒙状态；所有学科无法通过互联网+进行连接,并能够通过学科交叉连接解决真实问题及世界性问题；艺术与设计仍然处于最先被摒弃最不可能得到资助的学科类别。关于创新与设计本质的基础研究还非常欠缺,也缺乏对于创新设计思想的启迪以及创新设计的基础方法的通识教育。

三、大数据+互联网+智能化+创新设计教育的应对之策

本研究深入剖析创新设计教育在大数据、互联网及智能化发展的大背景下的新特征,提出“大数据+案例分析法”、“互联网+任务驱动法”与“智能化+学科交叉关联法”,研究创新设计的教育理念、学科设置以及创新教育政策规律。

(一)大数据+案例分析法,通过全球视野的创新设计教育对比,加强国际化的分享经济模式合作及全球竞争意识,横向拓宽创新维度,在数量上增加创新设计教育的传播力度

2012年全球进入大数据元年,大数据处理与分析成为全球性问题,美国、德国、英国、日本、韩国等政府相继推出了与大数据相关的产业研究规划,从国家顶层进行规划。美国政府拟开放政府大数据,方便民生,德国将大数据与制造业及足球等体育产业结合,推进商业大数据的开发利用； 谷歌、脸书、亚马逊、IBM、EMC、SAP等公司利用大数据进行商业智能分析,精准营销。2015年,Gartner公司提出在大数据基础上推出算法经济的概念,将信息化、数字化及自动化演变的数据“石油”用大数据算法“点燃”其价值,形成各个行业领域的大数据资产。在教育领域,采用大数据管理教育资产和教学资源,收集公共教育服务大数据,提供公民终身教育资源以及公益性教育培训的大数据资源。根据学科门类进行专业大数据的群体智慧算法,为科学研究提供文献参考与对比研究佐证,连接教育产业的上游政策、中游加工教学内容、下游应用转化的完整产业链,用大数据算法提供对学生点对点的精准教学内容服务,这些都是大数据开发研究的问题。

本研究采用“大数据+案例”分析法,将贯穿在整个创新过程中的概念、研究、演进、制造、测试、成长等系统问题,建立创新设计大数据资源库,根据客户需求和市场变化,形成教学匹配关系,并形成全球创新视野的分享经济模式,在合作中形成全球竞争实力。通过3D打印等新型信息通讯技术,建立创新概念快速原型方法,并通过网络测试平台,形成基于海量用户的大数据可用性测试及用户体验分析方法,迭代式交互更新创新设计概念方案,创新设计教育从学科融合、灵活创新教育自由时间、创新实践成果展示等方面,改变传统教育的单一及单向传授无反馈的学习模式,应用大数据技术,从整体系统提供解决方案。

从技术可行性而言,大数据来源一方面来自教育大数据产业的传统互联网公司,包括IBM、微软等提供的软硬件及教学内容数据的整体解决方案；一方面教育大数据来自以SAS和 SPSS等为代表的商业智能BI公司；还有一部分教育大数据来自Spring等出版机构,Google、Amazon、当当等互联网公司，以及新东方、学而思、高斯等教学培训机构；另外学校本身的教育品牌积累了教育行业的小数据。教育品牌及教学内容的持续增长积累、教学教务应用平台的数字化管理、学科教学资源的精益生产及教学内容的精准营销、个性化教学内容的客户定制,都将为大数据+案例分析提供落地的资源。目前法律行业、数理化领域、文学音乐舞蹈等领域都可以实现用大数据的方案提供案例解析；而对于创新度高的设计学科,案例分析能够通过大数据的数据库建立,在创新知识产权对比方面起到重要的辅助作用。

(二)互联网+任务驱动法,采用课堂内与课堂外线上线下教育方式的结合,延伸创新设计任务的执行力与创新者的社会责任感,横向扩大了创新设计教育品牌的社会影响力

碎片化的焦虑型学习由于缺乏学习的目的性和持久性,造成信息的单一重复；而传统教育资源+互联网,以及互联网+合作学习+混合学习的方式,辅助明确的创新设计任务,则能够转化为基于问题的学习,增强在某个创新专业领域的专注力；与热点研究问题、痛点研究难题以及经典原理结合的知识搜索能力,以及重新架构组织自成体系的创新设计链接能力。任务驱动法能够通过学习情境、搜索知识、思考方法、交流反馈，输出模块化、个性化的精准创新成果,达成基础性和颠覆性的创新设计成果。明确而高远的创新任务,能够在教师、学生、教育产业之间形成合作,提高学生参与度及学习效果,形成以学生需求兴趣为中心的互动式项目小组合作的学习方式。建构在互联网平台之上,全球跨文化的交流成为可能,连接社交网络、地理位置服务的物联网、移动通讯网络、广播电视电话网络的万物互联系统,能够为同源多用的教学资源提供无缝连接的应用平台,尤其是多样化的教学APP的开发,关于教育及培训类严肃游戏(Strict Game)的开发,能够为学习者提供高易用、高体验、互动式、翻转式、一站式的教学任务实践体验方法,通过创新设计任务驱动学习者去快速掌握设计技能,并能够支持个性化学习需求,互联网服务开发接口(Open API)的开发,为开放式教学及维基(Wiki)式开源教育资源提供了众包的任务完成模式,针对教学任务的拆解,教师与学生可以根据教学任务,借助互联网平台,形成课堂内外的线上线下学习混合学习模式,并能够将教学形成快速敏捷的反馈,通过融合的方式,形成可持续性的创新常态,通过互联网+产业的模式,将创新与产业转化结合,通过持续快速反馈形成可验证的学习(Validated Learning)⑤,建立创新者的价值认同感与社会责任感,形成以平台为核心的创新产业生态环境。

(三)智能化+学科交叉关联法,有力促进大学科交叉创新,形成教学内容在纵深型与横向型的双向网状传播结构

行动学习理论提出721原则,将人们掌握技能的时间,分配为10%的时间学习知识和获取信息,70%的时间练习和践行检验理论,还有20%的时间与人沟通和讨论,得到学习反馈并优化调整。“智能化+”的学习方法,能够通过原型的模拟仿真,检验学习效果,并能够通过“互联网+”,从社交网络和位置移动网络中得到认知反馈和情感反馈,优化提升创新设计成果的影响力,反过来影响学习任务、提高学习效能。这种偏于神经网络的学习结构将知识的横向广度与创新的智慧深度结合起来,形成群体智慧的网状传播结构,由此产生国家创新体系的巨大影响力。大数据的学情分析,打破学科分类和学制管理的差别限制,根据个人教学小数据,进行智能化的教育大数据分析,形成适合每位个体学习者的自适应学习方式,通过智能化+交叉学科,形成在科技、设计、商业、艺术、文化(STEAM)的大规模融合,生产跨学科的教学内容。如智能硬件的智能产品设计,结合商业模式创新的服务设计,与计算机通讯技术结合的信息设计,虚拟现实技术支持的虚拟展示设计,互动装置设计,与数据挖掘结合的信息可视化,大数据的可视分析与视觉思维结合的信息图表设计,信息可视化设计,游戏设计,智能环境设计等内容,与自动化及机电一体化、光学技术结合的体感交互的装置及展示环境设计,舞台艺术设计,与心理学及心理测量结合的可用性分析,与智能材料和生物材料结合的立体构成三维艺术品创作,3D打印服装设计,4D打印产品设计,动态雕塑创作等。将课堂内容与课后创客结合,为本科生、研究生等提供众创的开源模式,邀请与创新设计领域相关的各行各业的杰出校友及毕业生、成功企业的成功创业者与设计师,作为学生的创业导师和指导老师,分享创新设计经验。结合各种研究项目和设计课题,有目的性地培养学生的设计实践能力和解决问题的综合能力。参与分享会的学生和指导导师来自不同的领域,这样从课堂之外实现多学科交叉地发展创新设计。

四、结语

大数据+互联网+智能化+创新设计教育的新模式,形成了系统架构创新,支持多个学习用户、多种教学任务、多种教学关系的大数据创新环境。基于互联网的教育大数据存储、处理和分析教学服务模式,进行创新设计教学服务模式创新；将创新设计教学内容的单纯消费者改变为消费+创造者；结合多种学习终端,共建教学的消费内容与创新内容,形成教育内容的使用模式创新；通过智能化的深度学习计算,以创新的方式为学习者提供可终身学习的智能教育内容。大数据、互联网与人工智能等信息通讯技术,从方法、方式到内容各个层面,改变了创新设计教育的传播内容与传播方式,构建了系统的创新生态平台环境,为国家创新设计教育创造了广阔的发展前景。

注释：

① [美]伊恩·艾瑞斯：《大数据思维与决策》,宫相真译,人民邮电出版社2014年版,第158页。

②③ [美]约瑟夫·阿洛斯·熊彼特：《经济发展理论》,邹建平译,中国画报出版社2012年版,第48页。

④ Tyson,W.,Lee,R.,Borman,K. M.,& Hanson,M. A.Science,Technology,Engineering,andMathematics(STEM)Pathways:HighSchoolScienceandMathCourseworkandPostsecondaryDegreeAttainment. Journal of Education for Students Placed at Risk (JESPAR),12(3),2007. p.243.

⑤ Barwell,R.IntegratingLanguageandContent:IssuesfromtheMathematicsClassroom. Linguistics and Education:An International Research Journal,16(2),2005.p.205.

(作者郝凝辉系中央美术学院城市设计学院副教授；覃京燕系北京科技大学工业设计系教授、博士生导师)

【责任编辑：刘 俊】

*本文系国家社科基金后期资助项目“大数据时代的信息可视化与信息设计”(项目编号：13FYS012)、教育部新世纪优秀人才支持计划项目“可持续创新发展生境下的信息设计方法研究”(项目编号：NCET-13-0666)的研究成果。