近日，美国信息化协会（EDUCAUSE）发布了《2023地平线报告：教与学版》，报告描述了影响未来教育教学的15种趋势、6项关键技术、4种未来场景以及7个专家观点。

学生对灵活方便的学习方式的需求正在增加

新冠肺炎疫情三年后，在线学习和混合学习已成为普遍现象。现在，学生们对课程开始时间、长度和格式灵活性的需求正在增长。学生们不太重视面对面的课程，而是更重视在线课程，尤其是混合课程和HyFlex（混合弹性）课程。学院和大学将需要弄清楚如何设计出形式和获取方式不同，但质量和学习结果相同的学习体验。各机构必须支持教师进行跨模式的教学。同时，校园学习空间将需要有最新的技术，做到灵活和多功能，以支持混合和HyFlex学习，以及其他教学、学习和学生活动。

证据：最近的一次教育学生调查发现，自2020年以来，学生的模式偏好已经转向了灵活的在线选择，并可以获得各种在线资源和活动。在加州，拥有9个校区的洛杉矶社区学院区在在线课程和面对面课程之间存在分歧——与新冠肺炎前相比，80%的课程是面对面的——一些面对面课程由于注册人数低而被取消或转换为在线课程。

对公平和包容的教与学的关注得到扩大和加强

多样性、公平性和包容性（DEI）已成为许多机构的核心价值，并正被纳入许多机构使命的关键要素。各机构也正在进行一场无障碍革命，其重点是让所有人都能获得数字学习。确保数字可访问性是一个持续的过程，各机构必须在培训和软件/工具方面进行重大投资，以确保所有人都能获得学习。

微证书项目正在获得动力和成熟

随着越来越多的人认为传统学位的价值正在下降，学生们对灵活的途径越来越感兴趣。因此，各机构正在考虑实施微证书和可堆叠证书，以确保其毕业生能够灵活地完成课程作业，并获得进入劳动力市场所需的技能。

证据：根据调查，四分之一的美国人如果失去工作就会继续接受教育或培训，但大多数人更喜欢非学位培训，而不是传统的大学路线。澳大利亚政府教育、技能和就业部提供了一个“国家微观证书框架”，该框架定义了微证书的统一原则和关键信息要求，并概述了市场上可用的微证书的最低标准。

人工智能成为主流的潜力正在增长

简单的人工智能工具已经在教育领域中无处不在，主要用于改善相对平凡的、重复性的任务。人工智能也有可能改变教学和学习体验。它可以通过帮助教师创建教学内容和成绩评估来影响教学。它可以通过使用虚拟角色和元宇宙来影响学生的体验，并通过个性化学习来提高学习结果。另一方面，人工智能的进步引发了关于学术诚信、准确性和公平性的争论。人工智能的写作技术正变得越来越复杂和广泛使用，这导致许多人猜测作弊将变得普遍。人们也越来越担心人工智能是否能产生准确、公正的输出。其他人则认为，依赖这些工具会导致学生失去重要的技能。

证据：人工智能可以写出与人类写作没有什么区别的大学论文。人们越来越担心潜在的滥用，各机构已经开始在其网站上提供有关人工智能和教学的信息。然而，一些专家并不担心作弊，他们相信人工智能工具实际上可以被用来提高学生的学习能力。

简化复杂流程的低代码和无代码技术使更多人能创建数字内容

简化应用程序开发的低代码和无代码（LCNC）技术使更多的人能够创建内容。生成式人工智能的最新进展为教职员工和学生的创造性努力创造了巨大变化的潜力。随着LCNC技术的使用不断增长，各机构可能需要重新考虑他们的教育项目。对于从事LCNC技术工作的个人，劳动力的需求和机会可能会增加。

对终身职场学习的需求正在增加

人们的寿命越来越长，他们的工作寿命也在延长——越来越多的人一直工作到六七十岁。对终身工作场所学习的需求也在增加。为了使终身学习能够可持续发展，需要进行更灵活和数字化的培训。

证据：有研究表明，87%的员工承认，他们在整个职业生涯中需要新技能来跟上工作场所的变化，“大多数成年人希望接受雇主的培训，但很少有人这样做。”作为其2025学院计划的一部分，乔治亚大学系统正专注于终身学习，该计划涉及成本、可负担能力、学术质量和进入职场的准备工作。

用于预测性和个性化学习的人工智能应用（AI-Enabled Applications for Predictive, Personal Learning）

预测性人工智能的发展继续影响个性化学习工具的设计。未来，人工智能应用可能会促进从“通用型”的技术到可扩展的个性化学习体验的过渡。此外，其中许多工具被设计用来减轻教学中最耗时的元素，如撰写评估、为学生提供形成性的反馈，以及进行简单的语法修正。减少花在这些上面的时间，可以让教师有更多时间直接与学生互动交流，处理更具挑战性的教学任务，如综合和分析信息以及创造新知识。人工智能工具不需要休息或拥有个人生活，因此它可能是“随需应变”高等教育模式的关键组成部分。在教师和员工无法提供帮助的时候，学生可以利用这些工具开展学习。

人工智能应用程序也可能有助于满足机构对数据知情实践的需求。小组成员认为，高校数字化转型的最新进展以及研究中越来越多地使用人工智能，使得教师更容易获取和使用人工智能工具进行教学。聊天机器人、导师和私人教练可以提供实时、一对一的帮助。评估和反馈工具可以促进形成性评估过程。

教师仍然担心预测性人工智能应用的准确性，甚至更担心学生和其他利益相关者对人工智能输出的无条件信任程度。一些人将其视为禁止人工智能技术的理由，但另一些人则认为这是一个教学生如何谨慎使用它们的机会。关于应该如何使用预测性人工智能工具、应该收集和存储哪些类型的利益相关者数据以及应该如何使用这些数据的伦理辩论正在进行中，但大多数教育工作者都赞同，他们有责任使用新兴技术来改善教与学。

由人工智能驱动的教育技术有可能推动学习管理系统（LMS）提供商产生新的竞争，主流LMS公司已经在为支持人工智能的软件提供集成，这一趋势预计只会继续下去，最终，完全由人工智能支持的LMS平台可能会成为新的标准。

微认证（Microcredentials）

随着技术的快速发展，各行各业和各学科的新的发现和新知识快速积累，人们对终身学习和工作场所学习的需求越来越大。微认证和微学习为构建个性化、灵活的学习路径提供了一个有吸引力的选择。

自新冠肺炎疫情以来，灵活性一直是教育的一个基本考虑因素，因为学习者和工作者都在寻求工作与生活的平衡。经济挑战也促使学生审视高等教育的投资回报率，这意味着学生不仅关心教育成本，也关心教育效率。现在，越来越多的学生一边上学一边工作，许多人还要承担家庭或其他责任。从K-16，到职业培训和提升，甚至个人发展，微认证让学习者以适合自己的方式实现学习目标。

技术的进步也促进了微认证的重新兴起。例如，支持点击创建数字内容的工具不需要任何编码专业知识，教师无需在创作工具方面有深厚的专业知识就能够创建新的数字教材，在线学习平台通过远程和混合模式扩大了接受教育的机会，为学生和教师提供更广泛的参与选择。公众开始更好地理解什么是非同质化代币（NFT），以及如何在投资策略之外使用它们，区块链技术可用于支持自主性和安全性，任何学生都可以得到学习经历完成的确认，通过NFTs，学生可以不受限制地访问他们永久保存的微证书。

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