教育信息化的新事物许多东西不是你想的那样

文/本刊记者 陶春

教育信息化的新事物许多东西不是你想的那样

文/本刊记者 陶春

教师制作微课

对于微课的态度，业内有两种观点极具代表性：一种观点认为，微课制作不是教师的法定义务;另一种观点认为，教师制作微课应是学校教育的常态。南京师范大学张一春教授认为，微课是为使学习者自主学习获得最佳效果，经过精心的信息化教学设计，以流媒体形式展示的围绕某个知识点或教学环节开展的简短、完整的教学活动。

蒲公英评论网的许兴亮刊文评论，“作为课程创新的重要形式，微课成为当前我国基础教育信息化资源建设的重点和教育教学改革的热点，成为人才培养模式创新的重要因素。教师制作微课，既是推进教育信息化的根本需要，也是促进教师专业化的必然要求，应成为教师必备的基本技能。”

唐山工业职业技术学院高职教育研究所所长崔发周评论文章认为，“目前教师的教学工作已十分紧张，单纯为参加比赛制作一两次微课尚可，倘若整门课程都要依靠教师制作微课，必然会影响教学精力，降低教学效果。对于多数教师而言，制作微课要比编写教案难度更高，很难保证达到相应的专业化水平。多数教师主要是适应微课对教学带来的变化，而决不是都去学习制作微课。当然，在不远的将来，微课制作将成为一个新的职业也未可知。”

南京科技职业学院教授李焦明提出，“微课固有的短小精悍的特点，决定了微课之间是孤立、零碎的，是不成体系的。为了避免微课的高度碎片化，实现微课与微课之间的连贯性、系统性，应该考虑对微课进行课程化。比如编写微课教材，教材每个知识点对应一个二维码，每个习题或例题对应一个二维码，哪里不会扫描哪里对应的二维码，即可点播对应的微课。在具体实践中，如果对课程的所有知识点都制作微课，工作量可能过大，可以考虑对这门课的重点和难点制作微课。”

大数据与隐私保护

2016年，大数据安全事件呈高发之势。2016年12月8日，2016中国大数据技术大会上，由中国计算机学会（CCF）大数据专家委员会100多名专家投票、统计、汇总的《2017年大数据发展趋势报告》预测了明年的十大趋势，“大数据的安全和隐私持续令人担忧”上榜，名列第三条。其他还包括，人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点；多学科融合与数据科学兴起；开源成大数据技术生态主流；政府大数据发展迅速；推动数据立法、重视个人数据隐私等。

那么，到底还要不要推广大数据呢？资深电信业人士云山在南方都市报刊文称，“大数据的‘隐私’边界不在该不该发现和汇集一些必要的信息，而在于后续，这些信息如何被保存、管理、分析和使用。信息可以被搜集，不代表信息可以被滥用。笔者认为有三种边界需要坚守，也应该是任何大数据运营管理方应该恪守的底线。第一，数据应该完全脱敏。第二，数据的分析应该建立在群体类别的基础上，而不是针对个体。第三，大数据针对个体的营销应用应该在征得客户同意的前提下进行。”

本地服务器云迁移

近几年，云计算方面的业内人士一直在讨论云取代本地服务器的趋势，很多企业将他们的数据放到了网络上而不再储存在他们自己的本地服务器上。对此，2016年12月一条新闻让我们重新认识这趋势。据Business Insider报道，“云不是万能的，调查显示62%企业回归本地数据中心。”因为，它并不适用于每一家企业，至少现在是这样。据财经公司Pacific Crest针对企业CIO进行的一项调查显示，62%的企业CIO表示他们在尝试过云服务之后又回归本地服务器了。Pacific Crest将这种现象称作“回旋效应”（boomerang effect），即当企业意识到云并不适合自己后，便将他们的工作负载迁回了传统本地数据中心。

人工智能取代人类

过去一年，人工智能技术正在复兴。无人驾驶、语音识别，以及成为围棋大师的AlphaGo都反映了人工智能的快速发展。乌镇世界互联网大会上，百度CEO李彦宏表示，互联网正处在新阶段，移动互联网风口已经结束，未来不可能出现独角兽，未来的机会在人工智能。

同时，“人工智能将取代人类”的危机舆论声大涨，霍金、马斯克都站出来评论了。

为防人工智能背叛人类，Google母公司Alphabet、Facebook、微软、IBM和亚马逊举行会谈，这5家在人工智能领域积极布局的科技巨头，正打算为人工智能制定一套成熟的道德标准。他们还打算成立行业协会，确保人工智能有利于人类而非伤害人类。

另一个声音同时响起。一些人工智能研究的业内人士称，今天的人工智能其实并没有我们想象的那么强大。“对人工智能，最好抱一个平常心。人工智能不是万能的，现在我们做的还只是一些“人工人工智能”，离取代人类还早着呢。”

鲍捷博士有十余年的人工智能研究经验，在云知声的演讲中提到，“人工智能能够往前走，我们不光要看算法，我们更多的要考虑，如何去构造系统的全周期。最重要的是智能的来源是人，我们怎么能够把人的知识更好地采集起来，这才是人工智能产生突破的一个核心点。降低人的成本、机器的成本，还有计算的成本。”

不仅如此，虎嗅2016年F&M创新节分享上，某人工智能投资公司合伙人刘维称，“人工智能看起来很美，坦率地说，其中有一部分还并没有真正地做出来。另一部分现在还只是工程的样机，还只是在初期实验的过程中，还有很多受制于成本、可靠性等等因素，没有办法付诸实际应用。”并介绍原因，第一，底层技术本身的成熟度远远没有达到大家想象的程度。第二，你真能做出来一些人工智能产品，需求也是很多，但不一定卖得出去。不论从工业领域还是用户领域，只要涉及到硬件、涉及到人工智能的技术，不是靠一个简单的技术就能撬动全过程的。第三，即便你做出来了，还卖出去了，但也不代表“高枕无忧”。这个路程还很长，需要等待，人工智能规则建立期，等不起：前有劲敌，后有追兵。

然而，无论谁对谁错，正如人工智能的业内人士评论的那样，“放到五年、十年、二十年的角度上看，就像互联网改变我们的生活一样，人工智能改变我们的生活也是不可逆转的。”