“谷歌地圖式的學習者導航系統”,從比喻走向現實
導語
Michael Horn在最新一期專欄中闡述了未來的教育工具如何像谷歌地圖一樣運作。但他也指出,從地理位置上對人進行定位,和從教育層面上對人進行定位是兩碼事。
如今,谷歌地圖作為開放的生態系統,為人們提供準確、實時的地理空間和導航資料。遺憾的是,目前的學習者導航系統更像早期的獨立GPS裝置。地圖並不完整,也不夠準確。
為了彌補這一差距,我們需要用一種類似的開放資料生態系統,以支援學習者導航。但是在教育領域,我們甚至沒有一套完整的、支援公開訪問的、有互操作性的電子資料靜態框架,更別提支援實時路徑優化的動態資料了。
不過,目前也有一些學習者導航所需的教育資料生態系統專案,我有幸參與了其中的一部分。
統一描述學習目標的資料標準
當我們將谷歌地圖與學習者導航類比時,地圖上的興趣點代表人們的各項能力——可以學到的東西,比如技能、知識、性情、實踐中的習慣。這些資料必須是機器可讀的格式,並且在所有的應用程式和系統中具有互操作性。
這種資料現有的各種標準,就像是巴比倫裡說不同語言的人,只在自己的領域裡才能被理解(比如醫療培訓、人力資源、K-12或高等教育)。為了將這些標準整合起來,人們做過一些努力,比如Credential生態系統對映專案。參與者們共同合作,弄清不同標準格式的資料元素如何互相轉化。該專案將健康醫療類的MedBiquitous和人力資源類的HROpen等現有資料標準繪製為地圖,使其能夠為教育和培訓領域的所有級別和部門所用。
IEEE(電氣電子工程師學會)的LTSC (學習科技標準委員會) 計劃依照該專案更新現有的標準。上一次更新還是在2007年,國際標準體系定義了一個數據模型,來描述、引用和共享能力的定義,主要應用於線上及分散式學習中。同時,LTSC正在為移動學習平臺、適應性教學系統和增強現實學習環境制定相關標準。
開放K-12學習標準的註冊
美國各州的學術標準幫助該國的K-12學習者制定學習目標。按照傳統,這些標準只會以人類可讀的文件形式釋出,比如PDF格式,而不能直接被教育類技術工具使用。換句話說,PDF文件格式的宣告,在資訊系統和數字內容中並不可靠。
當內容釋出者和軟體開發者試圖把國家標準放到自己的資料庫中時,在翻譯的過程中會丟失一些東西。另外,每個年級和學科各有五十套州的標準,為對映帶來了困難,更別提這些標準還有許多衍生標準,在當地有其它專門的用途。
為了解決這個問題,國際組織IMS Global最近宣佈將主理一個包含50個州的學術標準註冊系統。該註冊系統將會提供一套權威的機讀宣告,以及一套可以自由使用的數字內容使用標識。如果達成了這個目標,它將支援不同系統之間的互通,以檢查一個州的標準與另一個州是否完全匹配。同樣重要的是,這個註冊系統允許各州自行維護數字和人類可讀的標準,所以在翻譯中不會有任何損失。
連線資料定義的能力和證書路徑
一個人可獲取的證書資料,與一個人需要掌握的技能資料同樣有價值。因此,由非盈利組織證書Credential Engine主理的證書註冊系統Credential Registry建立了一個公開的資料目錄,涵蓋了高等教育學位以及其它在美國適用的證書。
數十家認證機構和質保體系已經在該註冊系統上釋出了資訊,其中包括不同種類的證書,如學位、結業證書、鑑定證書、許可、徽章和微認證等。註冊系統中的認證,包含每個證書所體現的能力資料。
如今,微認證(有時以數字徽章的形式發放)以及微碩士學位,與傳統的兩年制或四年制學位相比,已經成為一種更加靈活的認證模式,從另一個角度反映了我們這個不斷變化的世界。比如,由Digital Promise為教育者進行的數字微認證,為人們在各行各業中學到的技能提供了擔保。
路徑資料可以幫助人們找到獲取“成堆”證書的機會,隨著時間的推移,一系列證書可以為個人獲得理想中的高薪工作積累資歷。這種更加靈活的路徑也能夠運用於K-12教育中,比如學生通過獲取微認證,從而得到進入某個行業的敲門磚。
統一不同格式的能力定義標準
不同領域的組織對同一種資料使用不同的格式。例如,一家K-12州立教育機構可以使用基於CEDS和IMS CASE資料標準的工具作為學術標準。然而,在同一個州的某個地區可能有健康科學和醫療科技領域的職業和技能教育專案,但醫藥行業使用Medbiquitous標準來定義能力。
針對這個問題,Eduworks在Advanced Distributed Learning Initiative的資助下,開發了CASS系統,與Credential Registry合作,在不同的技術標準序列化格式之間移動能力框架資料時起到翻譯的作用。這樣,大學數字能力框架和學生將進入的專業或行業中使用的框架就能更好地結合起來。
連線網路上的資料
人們投入數十億的資金用於開發數字教育內容,並試圖開發出一個系統,為學生推薦接下來該使用哪些數字內容。但迄今為止,在學習地圖上確定相應的數字內容只能在一個封閉的系統中,學習程序地圖也非常有限。對於公開可用的學習地圖資料,連線這些資料可以為數字內容提供參考點。這就像提供URLs一樣簡單,可以“定位”數字內容可能使用的節點。
當學習地圖索引能夠在公開的網路上變得可用時,動態學習內容也將能夠把特定的活動與其評估聯絡起來。比如,Experience API (xAPI) 和IMS Caliper等技術標準,將特定的學習者經驗與學習者導航地圖上相應的點連線起來,並新增上有用的相關資料。這就好比谷歌地圖根據實時交通路況規劃最快的路線。
使學習、勞動力、認證資料滿足新經濟的需求
人們經常談到,中學學習到的技能和高等教育課業中需要的技能並不匹配,就像大學畢業生擁有的技能並不是工作中所需要的。我們需要建立一個學習者導航地圖,讓K-12學術標準、高等教育和職業能力之間有一條連貫的路徑。
由Lumina基金會和美國商會基金會資助的T3創新網路,正在研究人工智慧演算法和資源能否用於發現學習者導航中的資訊。比如,他們正在研究如何把網路上關於職業技能的非結構化資訊轉化為符合資料互操作標準的結構化資料,並且與學習機會和認證關聯起來。這將為現有的資料資源增添價值,就像美國勞工部的ONET職業探索和分析,將職業技能相關的資訊與最能體現這些技能的教育認證連線起來。
更多待完成的事項
除了這些專案以外,一個開放的學習者導航生態系統還需要其他以研究為驅動的資料。比如學習的背景和條件、可用的學習經歷、衡量知識掌握水平的方法、學習者在認知和元認知之間面臨的差距和障礙,以及跨越這些困難的方法或經驗等。
本文來源:edsurge
原作者:Jim Goodell
編譯:鯨媒體Joey
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