教育國際前沿2024年第6期目錄

基礎教育

1.美國STEMM機會聯盟發布《STEMM公平與卓越2050：國家進步與繁榮戰略》

2.蘭德發布《2024 年教師幸福感和離職意向》

3.布魯金斯發布“家校社協同變革教育的六大全球經驗”

數字教育

4.牛津大學出版社發布《研究人員與人工智能：調查發現》

5.OECD發布《學生、數字設備與成功》

6.新西蘭智庫發布《生成式人工智能在教育領域的機遇與風險》

7.谷歌發布《教育生成式人工智能開發技術報告》

01

美國STEMM機會聯盟發布《STEMM公平與卓越2050：國家進步與繁榮戰略》

2024年5月1日，美國STEMM機會聯盟（SOA）在與美國白宮科技政策辦公室（OSTP）聯合舉辦的“白宮STEMM公平與卓越峰會2024”上，正式發布《STEMM公平與卓越2050：國家進步與繁榮戰略》。

該戰略由 3M、Uber 和微軟等 200 多家公司、高等教育機構、聯邦和州政府以及慈善團體組成的 STEMM 機會聯盟 (SOA) 制定。該戰略的總體目標是幫助歷史上被排斥和邊緣化社區的2000萬人進入科學、技術、工程、數學和醫學領域并取得成功。聯盟成員表示，他們將向近 350 個新的和現有的項目以及其他支持該戰略的承諾投入總計超過 20 億美元。

該戰略指出，美國在科學、技術、工程、數學和醫學(STEMM)領域的領導地位有望成為進步的引擎，助力未來建設更強大、更具包容性的美國經濟和社會。

為此，該戰略提出了一個包括基礎、支柱和頂石等要素在內的框架。

其中，基礎指的是實現長期的系統變革需要建立在問責制和伙伴關系上；支柱包括參與（培養每個孩子的好奇心）、啟迪（培養有技能和多樣化的教育工作者）、發現（在高等教育中為所有人創造機會）、創新（在研發中集思廣益）、機會（確保所有員工都能茁壯成長）；頂石指的是戰略溝通，即通過突出多元化STEMM專業人士的聲音和故事以及STEMM對社會的貢獻，塑造人們對于哪些屬于STEMM領域的廣泛認知。針對每一個要素，該戰略還提出了具體目標、主要參與者、關鍵指標和實施方法等。例如，該戰略提出到2042年STEMM機會聯盟合作伙伴要達到600個；到2040年，所有中學生都有機會學習微積分、物理和其他高等數學和科學課程；到2035年，將最難配備師資的學校的STEMM教師短缺減少三分之一；到2030年，650多萬青年參加了課后STEMM學習體驗，其中70%來自邊緣化社區等。

根據相關報道，美國推出這一戰略，其中的一個重要原因是與中國進行競爭。該報道指出，未來STEM人才預計將比其他職業增長更快，而且通常收入更高。培養和利用這些人才是美國、中國和其他競相推進人工智能、量子計算、生物技術和其他領域的國家的首要任務。2023年對STEM工作者的一項調查發現，60%的人認為中國將在五年內成為科技領域的全球領導者。

注：STEMM機會聯盟（SOA）由美國科學促進會（AAAS）、多麗絲·杜克基金會和白宮科技政策辦公室于 2022 年 12 月在首屆白宮 STEMM 公平與卓越峰會上發起，目前合作伙伴有200多個，聯盟的愿景為：建立一個以公平、包容和科學卓越為基礎的 STEMM 生態系統，到 2050 年為所有人提供進步、創新和繁榮的動力。

資料來源：

SOA. STEMM Equity and Excellence 2050: A National Strategy for Progress and Prosperity. https://stemmopportunity.org/national-strategy-2050

Alison Snyder. Exclusive: National strategy to build diverse STEM workforce unveiled. https://www.axios.com/2024/05/01/stem-diverse-workforce-national-strategy

02

蘭德發布《2024 年教師幸福感和離職意向》

2024年6月18日，美國蘭德公司發布2024 年美國教師狀況調查結果報告。該調查是對美國各地幼兒園至 12 年級公立學校教師的年度調查。本次調查結果側重于教師的幸福感和與教師保留相關的一小部分高關注因素：工作壓力的來源、薪酬、工作時間以及教師辭去現任工作的意愿。該報告跟蹤了教師的幸福感情況，并將教師的回答與同等工作的成年人的回答進行了比較。主要結果如下：

——2024 年教師報告的幸福感與 2023 年一致，但與同等工作的成年人相比，報告經常經歷與工作相關的壓力或倦怠的教師數量大約是前者的兩倍，報告難以應對與工作相關的壓力的教師數量大約是前者的三倍；

——與同等在職成年人一樣，教師也有可能表示他們打算在 2023-2024 學年結束前離職；

——報告顯示，教師每周工作時間比同等工作的成年人多 9 小時（ 53 小時VS 44 小時），但平均基本工資卻少約 18000 美元（約 70000 美元VS 88000 美元）；

——36% 的教師認為他們的基本工資足夠，而同等工作的成年人中這一比例為 51%。平均而言，教師希望基本工資增加約 16000 美元，才認為他們的工資足夠。

——女教師報告的頻繁工作相關壓力和倦怠率明顯高于男教師，自 2021 年以來一直如此。女教師報告的基本工資也明顯低于男教師，但每周工作時間沒有差異。

資料來源：

RAND. Teacher Well-Being and Intentions to Leave in 2024: Findings from the 2024 State of the American Teacher Survey. https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA1108-12.html

03

布魯金斯發布“家校社協同變革教育的六大全球經驗”

2024年5月31日，布魯金斯發布《關于家庭、學校和社區參與如何改變教育的六項全球經驗》報告，這是繼2024年2月發布家校社協同育人研究指南（ ），3月份發布《全球家庭、學校和社區參與標準工具》（ ）后第三份有關家校社協同育人的重磅研究報告。

該報告基于布魯金斯學會普及教育中心在全球16個國家和地區開展的家校社協同育實踐而完成，有數百名學生、家庭、學校教育工作者和研究人員參與。

報告總結了六大全球經驗，基于六大洲的學校、地區和國家背景下的數據和對話。這六大經驗為：

——從信念開始。家庭、教育工作者和學生通常對學校的目的、什么是優質教育以及首選的教學方法有不同的看法。了解家庭、教育工作者和學生對教育的信念和經驗，對于建立教育系統的一致性和共同的教育愿景至關重要。

——將家庭定位為合作伙伴。家庭認為自己以多種方式參與和參與到孩子的學習中；然而，這種參與對教育工作者來說并不明顯。絕大多數家庭都支持在家學習，但教育工作者通常將家庭參與定義為家庭參與學校事件、委員會和學校活動的程度。

——共同打破壁壘。家庭、教育工作者和學生通常都認為，存在許多結構性和情境性的障礙阻礙建立牢固伙伴關系。然而，教育工作者傾向于將家庭參與度低歸咎于父母/照顧者，而沒有充分認識到他們在嘗試與學校互動時遇到的挑戰。

——加速信任建設。學校教育工作者對家庭的信任度低于家庭和學生對教育工作者的信任度。家庭、教育工作者和學生都同意，更高水平的信任將促進學生和學校的成績和成功，但建立信任需要時間。了解家庭、教育工作者和學生在教育中的信念和經驗對于建立關系信任和制定響應策略至關重要。

——必須讓家庭、學校和社區都參與進來。許多教育系統框架設想家庭扮演有限的伙伴角色。持續不斷地為家庭、學校和社區參與活動提供資金對于建立牢固的伙伴關系至關重要。

——通過社區驅動的研究打破權力格局。社區驅動和參與式研究是建立家庭和學校之間關系信任和打破權力動態的有力途徑。通過合作研究，家庭、教育工作者和學生可以制定連貫一致的策略來滿足社區需求。

資料來源：

Brookings Institution. Six Global Lessons on How Family, School, and Community Engagement Can Transform Education. https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2024/05/Final-Six-Global-Lessons_EN_24June2024_web.pdf

04

牛津大學出版社發布《研究人員與人工智能：調查發現》

2024年3-4月，牛津大學出版社對來自全球不同地區、不同學科（包括人文學科、STM 和社會科學）和不同職業階段的 2000 多名研究人員進行了一項調查，旨在了解他們對 AI 的反應以及在工作中使用 AI 的方式。5月23日，該項調查報告發布，結果顯示：

——大多數人表示他們使用過某種形式的人工智能。76% 的人表示他們在研究中使用了某種形式的人工智能工具，其中機器翻譯（49%）和聊天機器人（43%）最受歡迎。

——超過三分之二的人感受到了使用人工智能的好處。在已經在研究中使用人工智能的受訪者中，67％的人認為人工智能在某種程度上為他們帶來了益處。27％的受訪者對人工智能在學術研究中的前景感到興奮，數據分析和內容呈現被視為可能改善研究成果的方式。

——絕大多數人表示對人工智能公司持懷疑態度。只有 8% 的人相信人工智能公司不會未經許可使用他們的研究數據，而只有 6% 的人表示他們相信公司能夠滿足他們的數據隱私和安全需求。

——半數擔心人工智能影響研究質量。一半（50%）的人表示，他們擔心人工智能未來可能對學術研究產生的影響。雖然 37% 的人同意人工智能將為研究人員節省時間，但只有 19% 的人表示人工智能將提高整體工作質量。

——多數對知識產權擔憂。五分之三的受訪者認為，在研究中使用人工智能可能會破壞知識產權，并導致作者無法因其作品的使用而得到適當的認可。

——四分之一的人認為人工智能可能會降低批判性思維能力。在所有學科領域中，32%的人表示擔心人工智能會對研究人員的技能產生負面影響，25% 的人認為人工智能技術降低了批判性思維的需求。

——研究人員對人工智能的看法存在代際差異。四分之一（25%）處于職業生涯早期的受訪者表示對人工智能持懷疑或質疑態度。然而，在職業生涯后期的受訪者中，這一比例下降到 19%。職業生涯早期的研究人員對人工智能的看法也更加分歧，表達中立觀點的人數比職業生涯后期的研究人員要少。

——大部分人認為考慮人工智能使用的影響很重要。69% 的人認為，在自己的研究中使用人工智能工具之前，充分評估使用人工智能工具的影響非常重要。只有十分之一 (12%) 的人表示，在使用人工智能工具之前，他們不會尋求有關在工作中使用人工智能的指導。

——近一半機構沒有人工智能使用政策。46% 的人表示他們所在的機構沒有關于在工作中使用人工智能的政策，另有 26% 的人表示他們不知道是否有政策。

——超過一半的人會向學術協會尋求人工智能指導。54% 的人表示他們會向學術協會尋求有關人工智能的指導，43% 的人表示他們會向自己的機構尋求指導，27% 的人表示他們會向出版商尋求指導。

資料來源：

OUP. Researchers and AI: survey findings. https://fdslive.oup.com/www.oup.com/academic/pdf/Researchers-and-AI-survey-findings.pdf

05

OECD發布《學生、數字設備與成功》

2024年5月24日，經合組織發布《學生、數字設備與成功》論文。該論文指出，在當今世界，數字環境在兒童生活中扮演著至關重要的角色，為兒童提供了教育、社交和娛樂的機會。然而，它也帶來了網絡欺凌、接觸不當內容和侵犯隱私等風險。人們還擔心過多的屏幕時間會影響兒童的社交和情感發展，從而引發了關于兒童互動質量的爭論。該論文的部分主要發現如下：

——在課堂上過度使用數字設備休閑會對學生的學習成績產生負面影響。

——經合組織59%的學生表示，至少在一些數學課上，其他學生使用手機、平板電腦或筆記本電腦分散了他們的注意力。

——報告稱在某些、大多數或所有數學課上受到同學使用數字設備干擾的學生在數學考試中的成績明顯較低。

——經合組織國家中，在禁止使用手機的學校，平均有 29% 的學生表示每天使用智能手機數次，21% 的學生每天或幾乎每天都用智能手機。

——一些研究表明，孩子的讀寫能力與他們和家人一起看屏幕的時間呈正相關，但如果孩子獨自看屏幕，則呈負相關。

——智能手機禁令等政策可以幫助減少干擾，但需要有效的執法和其他策略來營造專注的學習環境。

資料來源：

OECD . Students, digital devices and success. https://doi.org/10.1787/9e4c0624-en

06

新西蘭智庫發布《生成式人工智能在教育領域的機遇與風險》

2024年6月17日，新西蘭智庫組織“新西蘭倡議”（The New Zealand Initiative）發布報告，呼吁以科學為基礎的方法在課堂上使用人工智能 。該報告對人工智能將改變學生學習的重要內容或從認知角度改變學習方式這樣的觀點提出了質疑。

該報告指出，教育系統的一項重要任務是灌輸學科知識。人工智能不會改變這一點。科學、歷史和數學等學科知識提供了至關重要的認識論工具，即檢驗真理主張的方法。如果沒有精通這些學科的學者，人類的知識進步就會停滯不前。此外，至少掌握基本的認知學科知識有助于年輕人成為有能力的民主公民。民主依賴于具有批判性思維能力的公民。批判性思維本身依賴于知識和推理能力。兩者都是由學科學習培養的。

報告認為，將任何技術（包括人工智能）應用于教育的一個重要原則是：確保學生掌握了以后學習所需的任何知識和技能，達到認知自動化的程度。

這一原則與“21世紀學習”的范式不一致，后者是當前關于人工智能在教育中潛在作用的討論的基礎。雖然評論人士沒有明確表示學生不再需要學習算術、識字或學科知識，但許多人都淡化了它們的重要性。

這些評論家通常認為，人工智能可以讓學生自由地創造內容，批判性地思考，而不會陷入困難的學習中。工作性質的變化，包括“軟技能”的重要性日益增加，經常被引用為不強調學科學習的理由。

然而，這一論點依賴于一種錯誤的觀念，即創造力和批判性即使沒有知識也是可能的。人工智能在教育中的有效作用與任何技術一樣:它應該被用來增強而不是取代學科學習。人工智能不應被允許取代知識淵博、善于向年輕人傳授知識的教師角色。

就生成式人工智能而言，報告認為可以直接惠及三個核心且重疊的教育領域:學習支持、教學支持和形成性評估。

對學習的支持包括人工智能作為增強學生自身認知活動的工具的可能性。學生可以使用人工智能來幫助他們收集信息、編輯文檔或檢查寫作中的技術細節。

對教學的支持包括使用人工智能作為“虛擬導師”，收集和分析數據以改善教師的實踐。

形成性評估——從學生和教師之間簡短、非正式的互動到對實質性學習活動的結構化反饋——是一種強有力的教學工具。雖然人工智能參與評估對確保總結性評估的真實性提出了挑戰，但它在支持和加強形成性評估方面具有相當大的潛力。

資料來源：

Michael Johnston. Welcome to the Machine: Opportunities and Risks of Generative Artificial Intelligence for Education. https://www.nzinitiative.org.nz/reports-and-media/reports/welcome-to-the-machine/document/844

07

谷歌發布《教育生成式人工智能開發技術報告》

谷歌近日《面向教育生成式人工智能的負責任開發:一種評估驅動的方法》技術報告，介紹了谷歌改進教育生成式人工智能的方法，并強調了如何與人工智能和教育技術共同體合作，負責任地最大限度地發揮其積極影響和潛力。

報告首先指出，世界面臨的一個主要挑戰是提供公平和普遍的優質教育機會。人工智能(Gen AI)的最新進展使人們對新技術的潛力感到興奮，這些新技術可以為每個學習者提供私人導師，為每個教師提供教學助手。然而，這一夢想的全部范圍尚未實現，主要是由于將教學直覺描述為生成式人工智能提示語的困難，以及缺乏良好的評估實踐，而定義優秀教學法的挑戰又加強了這一點。

該報告具體描述了谷歌團隊為教育用例優化生成式人工智能目前所做的工作。該團隊聚焦教育教學中的一對一對話輔導，并提出了一個全面的評估協議。

報告指出，研究團隊之所以聚焦于對話輔導，是因為他們相信它是最有影響力和最普遍的用例之一，因為它需要將許多重要的教育能力集成到一個系統中。優秀的對話式人工智能導師有可能增強學習者（通過為他們提供即時反饋并適應他們的個人需求）和教師（通過增加他們的影響力并減輕他們的工作量）的教育體驗。

而之所以關注評估框架，是因為目前在學習科學、教育技術和教育人工智能之間（甚至內部）缺乏一個共享框架，而這樣的框架可能比任何單一產品都更能推動進步。此外，有效的教學成功衡量標準是優化人工智能解決方案的先決條件，而人工智能解決方案需要這樣的“導航”信號。

資料來源：

Google DeepMind. Towards Responsible Development of Generative AI for Education: An Evaluation-Driven Approach. https://goo.gle/LearnLM

本文由“教育國際前沿課題組”（IFRGE）成員整理，課題組負責人張永軍，編輯劉強。內容僅供參考，點擊左下角“閱讀原文”可打包下載所涉開放獲取文獻。歡迎轉載全文或部分轉載，并請注明出處。