「新しく、より革新的な知識マップは、今私たちは知識の私達の拡大景観の複雑さをナビゲートするために必要とされる。」 - チャールズ・ファデル
トリヴィアムとQuadrivium, 古典ギリシャ語の教育理論の中世の復活, 高等教育を入力するための準備として必要な7つのリベラルアーツを定義し: 文法, 論理, レトリック, 天文学, 幾何学, 算術, 音楽. 今日でも, ギリシャの時代から識別教育分野は、まだ多くの教育システムに反映されています. 多くの分野や枝は以来、浮上しています, 履歴からコンピュータサイエンスに至るまで...
今、情報化時代が来ます, ビッグデータは、それを持って来ます, クラウドコンピューティング, 知識の学習を促進する人工知能だけでなく、可視化技術.
すべてこの技術は飛躍的に我々がアクセスすることができる知識の量と私たちは私たちの質問に対する回答を生成することができます速度を増加しました.
「新しく、より革新的な知識マップは、現在の知識の私達の拡大景観の複雑さをナビゲートする私たちを助けるために必要とされています,」チャールズ・ファデル氏は述べています. ファデルは、カリキュラムの再設計のためのセンターの創設者であります, 地面からの知識の基準を再設計新しい知識マップを生産していました. 「知識エリアの相互関係を理解することは、深い理解を達成した学習のための論理的かつ効果的な進行を発見するのに役立ちます。」
で私たちに参加 教育のためのグローバル検索 学生はAIの時代に学ぶべきかについて話をするチャールズ・ファデルです, 著者の 四次元の教育: コンピテンシー学習者は、成功するために必要.
「私たちは、それぞれの専門分野に不可欠なコンテンツとコアコンセプトを特定する必要がある - それは、専門分野の理解を深め、能力を開発するための時間と空間を残すようキュレーション作業はとても達成しなければならないものだ。」 - チャールズ・ファデル
チャールズ, 今日の学生は何を検索する能力を持っています. これを行うためにそれらを可能にする技術はまた、すべての時間を改善しています. 私は数学の問題を解決したい場合, 私は私の計算機を使用します, そして私は、気候変動の世界的な影響に関する報告書を作成する場合, 私は自分の携帯を抜きます. どのくらいのデータの子供たちの学校で暗記することを余儀なくされている今、時間の無駄です?
人々はもはやイリアスを暗記する必要はありませんでしたので、ギリシャ人は、アルファベットの発明を嘆い. 人類学者は暗記がはるかに文盲であるか、ブックへのアクセスを持っていない集団で訓練を受けていることを教えて. だから、検索の時代でさえ少ない暗記する必要は自然な進化であります.
しかしながら, なぜいくつかのための正当な理由もあります 慎重キュレート コンテンツは常に必要となります. 初めに, 自動性. 誰もが常に単語や簡単な乗算をルックアップするのは信じ難いだろう - それだけで時間がかかりすぎると思考プロセスを破ります, 非常に非効率的に. 第二に, 進行を学びます. 専門分野の数は、専門知識に向けた段階的な進行を必要とします, そしてまた, 一つは常に物事を見ることができません, これは完全に実現不可能だろう. 最終的に, コンピテンシー (スキル, キャラクター, メタ学習). 彼らはの基盤を必要とするよう、これらは薄い空気の中で開発することができません (近代化, キュレート) 活用する知識.
時々、人々は「Googleがすべてを知っている」と言うだろうし、それが顕著です, しかし現実には、それは今のところです, グーグル 店舗 すべて. もちろん, AIと, 何今浮上していることに能力があります 分析します 特定の問題の多数と予測を行います, そう最終的に, Googleと同様の企業は、自分自身について人間ができるよりも多くを知っているだろう!
「我々がテストするために必要なの移転である - 我々は完全に別の文脈で学んだものを使用する機能. これは、常に教育の目標でした, しかし、今のアルゴリズムは、私たちはさらにその目標に集中することができます, 「カリキュラムをひっくり返す」で「 - 。チャールズ・ファデル
子供Aは彼女の頭の中でデータを記憶している場合は子供Bは、答えを探すために持っていながら、, 一部は子供Aは子供Bよりも賢いであることを主張するかもしれません. 私は、AIが子供AとB子のために活躍の場を平準化していることを主張するだろう, 特に子供Bがデジタル読み書きある場合, 創造と学習に情熱. あなたの考えは何ですか?
最初の, のは、知性とメモリをconflateないようにしましょう, これはJeopardy状態のようなゲームは、暗黙的に行います. 子供Aがデータを記憶しているという事実は、彼らが子供Bよりも「賢く」であるという意味ではありません。, メモリは知性のささやかを意味していても. 第2, でも子供Bは、創造的にコンテンツの知識のいくつかのレベルが必要になります, など. 再び, これは、薄い空気で開発されていません, 上記の会話あたり.
だから、知識について話をする偽の二分法であります または コンピテンシー (スキル/キャラクター/メタ学習), それは知識である必要があります (近代化, キュレート) そして、コンピテンシー. 我々は両方に子供たちが知っているし、実行したいと思います, 創造性と好奇心を持ちます.
最後に, 私たちはそれぞれの専門分野に不可欠なコンテンツとコアコンセプトを特定する必要がある - それは、専門分野の理解を深めための時間と空間を残すようキュレーション作業はとても達成しなければならないものです そして コンピテンシーを開発.
AIの影響今日、我々は来年、この時点で期待の進歩を考えます, とき学区は学生に情報への平等なアクセスを許可するために、オープンノートパソコンの検査を紹介し、その考え方に重点を置くべき スキル?
質問はAIよりも検索アルゴリズムで行うことがより多くを持っています, しかし、関係なく、, 現実には、オープンブックです, そのため試験は似なければなりません. とはい, これは実際に彼らの材料を理解するために学生を強制します, テストは、複数の選択肢の些事以上のことをして設けられます, 方法によって、私たちは、グレーディングの容易さのために、大学のレベルでさえ見つけました.
私たちがテストするために必要なの移転である - 我々は完全に別の文脈で学んだものを使用する機能. これは、常に教育の目標でした, 今アルゴリズム (サーチ, 人工知能) 私たちはさらにその目標に集中することができます, 「カリキュラムをひっくり返す」ことで.
今日, 学習者は、任意の特定の被験体に深いダイビングをしたい場合, AIの検索は、彼女が教室時間のこの外側を行うことができます. あなたは彼の教室で対象コンテンツを改訂する必要はありません主張歴史の先生に何を言います?
あらゆる分野のために, だけでなく、歴史, 私たちは、ジャストインタイム」の間で慎重にバランスを取る必要があります, 「対 『コンテキスト内のジャスト・イン・ケース』. コンテキスト学習を固定する事項: 言い換えると, 実際のプロジェクトはすぐに与えます 関連性 学習のための, それが吸収されるのに役立ちます. そして、まだプロジェクトも時間効率が悪いことができます, その講義のような教訓的な方法の健全なバランスはまだ必要です. マッキンゼー 最近比が約であることを、今日示されています 25% プロジェクト, これは教育システムがよりよいそれらを埋め込むよう時間をかけて少し成長しなければなりません, 優れた教員養成と.
第2, 彼らが合うようにすべての生徒が深いダイブを行うことは完全に問題ないはずです, しかし、再びバランス: より完全な個々になるために必要な他の能力があります, 一つは、特定のトピックに時代を先取りのであれば, 自分の情熱に従うことはもちろん非常に魅力的です. そして同時に, 他の能力があまりにも開発され得ること、確認することが重要です. そう, バランスと識別心の問題.
雇用者は倫理を考えます, リーダーシップ, 回復力, 好奇心, 職場のための準備の学生に「非常に高い」重要性のあるものとしてマインドフルネスと勇気. どのようにあなたのカリキュラムは、今日の雇用者の要求を満たしてないと、今後数年で?
これらの文字品質がために不可欠です 雇用 そして人生は似必要があります, 彼らは偽の二分法から離れて収束した「雇用や心理社会的ニーズ。」現代のカリキュラムは、これらの資質が開発されることが保証されます わざと, 体系, 総合, そして、明らかに. これは、知識の次元でそれらをマトリックス化することによって達成されます, 数学を経由して教育復元力を意味します, 歴史を通じてマインドフルネス, など. 雇用者はこれらの資質を評価する方法として、混合ビューと成功を持っています, 彼らが持っていない、彼らは特異性を要求するだろうことを少し不公平です. そして、関連性を失うことにも学校システムのunfittingです.
「教育は、広く深い個人を教育するために雇用や社会のニーズに音痴でした, 大学に行くかもしれない、単なるもの. この問題のアンカーは、大学入学要件から来ている「 - 。チャールズ・ファデル
雇用者、学生の準備レベルのビューと学生や教育関係者の見解との間に有意なギャップがあります. 問題は、おそらく一部のため、両側の間違った仮定の存在します, しかし、有効な欠陥があります. このギャップの後ろに具体的にどのような不備です? どのようなシステムやプロセスがこの問題を解決するために考案することができます?
一方側, 雇用者は、あまりにも多くを期待し、従業員のレベルアップをもたらすために責任をshirkingています, 大学院にそれらを期待 100% 「仕事をする準備ができて」と最高の状態でジョブ固有のトレーニング以上のものを費やすしないようになります. 他の側では, 教育者は、広く深い個人を教育するための雇用や社会のニーズに音痴でした, 大学に行くかもしれない、単なるもの.
この問題のアンカーは、大学入学要件から来ています (米国では, APクラス, その他) およびそれらに関連する評価 (SAT / ACTのスコア). 彼らは、学校で教えられているものを、バックバイアスされた何十年も持っています, 非常に利己的で - 狭く学生が大学で成功するかどうかのテストとして、. /広げ、複数の利害関係者にサービスを提供するためにそれらを深めるための要件を解体する時間です.
感謝 あなたチャールズ.
詳細情報.
(すべての写真CMRubinWorldの礼儀です)
C言語. M. ルービンとチャールズ・ファデル
サー·マイケル·バーバー含む私を参加して、世界的に有名なオピニオンリーダー (英国), DR. マイケル·ブロック (米国の), DR. レオンBotstein (米国の), 教授クレイ·クリステンセン (米国の), DR. リンダダーリング·ハモンド (米国の), DR. MadhavChavan (インド), チャールズ·ファデル (米国の), 教授マイケルFullan (カナダ), 教授ハワード·ガードナー (米国の), 教授アンディ·ハーグリーブス (米国の), 教授イヴォンヌヘルマン (オランダ), 教授クリスティンHelstad (ノルウェー), ジャンヘンドリクソン (米国の), 教授ローズHipkins (ニュージーランド), 教授コーネリアHoogland (カナダ), 閣下ジェフ·ジョンソン (カナダ), 夫人. シャンタルカウフマン (ベルギー), DR. EijaKauppinen (フィンランド), 国務長官TapioKosunen (フィンランド), 教授ドミニクラフォンテーヌ (ベルギー), 教授ヒューローダー (英国), 主ケンマクドナルド (英国), 教授ジェフ·マスターズ (オーストラリア), 教授バリー·98名 (オーストラリア), シヴナダール (インド), 教授R. Natarajan (インド), DR. PAK NG (シンガポール), DR. デニス教皇 (米国), Sridhar Rajagopalan (インド), DR. ダイアンRavitch (米国の), リチャード·ウィルソン·ライリー (米国の), サー·ケン·ロビンソン (英国), 教授パシSahlberg (フィンランド), 教授佐藤学 (日本), アンドレアス·シュライヒャー (PISA, OECD), DR. アンソニー·セルドン (英国), DR. デビッド·シェーファー (米国の), DR. キルスティン没入Areの (ノルウェー), 首相スティーブン·スパーン (米国の), イヴTheze (LyceeFrancais米国), 教授チャールズUngerleider (カナダ), 教授トニーワーグナー (米国の), デイヴィッド·ワトソン (英国), 教授ディランウィリアム (英国), DR. マークWormald (英国), 教授テオWubbels (オランダ), 教授マイケル·ヤング (英国), 教授Minxuan張 (中国) 彼らは、すべての国が今日直面している大きな絵教育問題を探るように.
C言語. M. ルービンは彼女が受け取った2つの広く読まれているオンラインシリーズの著者である 2011 アプトン·シンクレア賞, 「教育のためのグローバル検索」と「どのように私たちは読みます?"彼女はまた、3つのベストセラーの本の著者である, 含めて 不思議の国のアリスリアル, の出版社です CMRubinWorld そしてかく乱財団研究員である.
Cに従ってください. M. Twitterでルビン: www.twitter.com/@cmrubinworld
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