“一百年以后，地球早就被人类祸害成了一个充满着废弃垃圾袋、空矿泉水瓶… 的巨大垃圾场，人类已经无法居住，只能大举迁移到星际飞船，委托一家机器人垃圾清理公司来清洁地球。”

这是故事情节设定在世界末日的动画电影——《机器人总动员》的开篇镜头，虽然这部影片用了大量篇幅来表现生锈机器人“瓦力”的英雄形象，但却引发了关于“近几个世纪里，先进技术对于人类造成的影响”这一话题的讨论。

在电影里，那些被人们称作“家”的星际飞船，拥有完全自动化的系统，用来满足人的所有需求——食物、水、娱乐，甚至星际飞船已经变成了星际间的普通交通工具。

电影后半段呈现了这样一个情节——当人类的意识和行为比任何时候都显得更为重要的那一刻来临时，人工智能已经介入并且它们阻止人类角色参与决策和行动。

就目前“自适应学习”和“个性化学习”在教育科技市场上占主流地位的现状来说，我经常担忧着电影里的情节会真的出现。

自动化系统引导下的学习

我们的世界充斥着各种信息，人类每天记录、传播的信息超过3EB。（EB：一种信息计量单位, 1EB=1024PB,  1PB=1024TB,  1TB=1024GB )

现在的人们更迫切需要的技能是：在这个信息结构越来越不好的信息爆炸的世界里，去识别哪些信息更值得注意，去更有效率地学习。

什么才是自适应学习、个性化学习的主要目的？是代替人们判断学什么、怎么学、学多久，消除人们做决定的过程吗？这些自动化系统的最高期待似乎就是为学习者在正确的时间做出自动化的选择，排序，并呈现正确的信息。所有的学习者只需要坐下来不停地点击“下一步”，不用做任何判断，也不需要思考。

很多人毫不质疑这一点——当学生尝试用脑力驱动，去决定学习什么或者应该如何学习时，所呈现出的“额外认知负荷”阻碍了学生把全部的注意力集中在本身应该学习的内容（比如生物学、经济学）上，而这种注意力的分散则被评估为与测试结果无关的变量。某种程度上说，这一论断是正确的。

然而，学生们比以往任何时候，都更需要更明确的支持用于发展他们技能，这些技能帮助他们在毕业之后的信息海洋里成功航行而不是掉到海里去。当老师们让自适应或者个性化学习系统替学生们作出选择时，学生们正在丧失这些重要的技能。难怪如此多的自适应学习平台的网站上引用学生们的话：“我希望我的老师使用[此处为产品名]！”长时间地使用这些系统使传统的学习变得越来越困难，而学生们的学习能力正在慢慢消失。

从自动化转变为许可授权

这并不是一个勒德分子（勒德分子：持有反机械化以及反自动化观点的人）的反技术咆哮。我坚信技术会增强自适应学习和个性化学习的经验，并在改善学生的学习方面发挥重要作用。与利用技术来设计学习过程使学生丧失学习能力不同的是，自适应和个性化学习的提供商应该用技术来帮助学生发展他们的元认知以及如何学习的能力。不应该用一个黑盒子来代表学生做出复杂的决策，而应该把数据放在表面，让学生来评估这些数据并以此做出他们自己的关于应该如何进行下一步学习的决策。

这样的批判也适用于教师语境，将上文中的“学生”和“学习”分别替换为“教师”和“教学”，同样说得过去。自适应和个性化学习系统也使教师们的能力逐渐丧失掉了，这些技术试图取代教师而不是使老师变得更强大。事实上，技术有很大的机会使教师变得更厉害，提升教师的教学能力。

奇怪的是，技术却在正在使教师丧失能力。这些系统向教师展示数据表盘（这些数据是这些系统对囧事的唯一价值），它们对教师们产生了不现实的技能要求，它们要求老教师们除了掌握学科知识，也必须在数据科学和教学设计方面颇有所长。

从长远来看，自适应学习和个性化学习系统的真正发挥作用时，它们的设计应该支持学生的学科知识学习，并且同时给予教师和学生机会去发展他们的元认知和学习（教学）技能，而不是缓慢得致使教师和学生的能力丧失。我期待着那天的到来。

本文来源：edsurge，作者David Wiley ，经茄葩编译