《第四次教育革命》是一本由[英] 安东尼·塞尔登 / [英] 奥拉迪梅吉·阿比多耶著作，机械工业出版社出版的平装图书，本书定价：65.00元，页数：260，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《第四次教育革命》读后感(一)：四次教育革命
第一次教育革命：“教育”的出现，即有组织地向他人学习（家庭、团体、部落）。
第二次教育革命：学校和大学的出现，即制度化教育的形成。
第三次教育革命：大众化教育的出现，即学校和大学的对象扩至大众。印刷术的普及。
第四次教育革命：个性化教育的出现，即信息技术（尤其是人工智能）带来教育主体由“教”的一方翻转为“学”的一方。
《第四次教育革命》读后感(二)：人工智能与人的教育
人工智能这一技术革命的到来，得益于人类智力的进步和发展，其根基来自于前三次教育革命所培养的人才和积累的知识。因此，人工智能是人类教育的成果展现。
人工智能对于教育体系的革新提供了技术支持。第四次教育革命正是以人工智能的广泛应用作为基础。
人工智能对社会造成影响的深度和广度都是前所未有的，“未来将有很多岗位被人工智能所替代”的预见，直接指向教育的本质：人们总是接受教育来更好地适应社会，更好地实现自我价值。因此，第四次教育革命具有明确的现实针对性，即如何应对人工智能全面渗入人类社会所带来的挑战，避免成为“无用阶层”。
《第四次教育革命》读后感(三)：“智力”的定义
霍华德.加德纳的七种不同类型的智力：音乐节奏、视觉空间、口语--语言、逻辑--数学、身体--动觉、人际关系、内在关系
安东尼.塞尔登（本书作者）：智力是一种解决问题或创造产品的能力，是一种在一个或多个文化背景中被重视的能力——这一定义并不提及这些能力的来源或“测试”它们的正确方法。
惠灵顿学院“八种能力”的四联模型：逻辑和语言能力、个人和社交能力、文化/创意和自然能力、精神和道德能力。
查尔斯.法德尔，马萨诸塞州波士顿“课程重新设计中心”创始人：
知识——我们所了解和理解的东西，包括传统科目（如数学）以及“现代”科目（如企业家精神和有关全球能力的主题）。
技能——我们如何使用我们所知道的，包括创造力、沟通和批判思维。
品格——我们如何表现自己和参与世界，包括正念、好奇心、道德和领导力。
《第四次教育革命》读后感(四)：中小学之旅、大学之旅
2012年，我应邀在唐宁大街10号首相府举办的一个研讨会做演讲，主题就是数字化。
我（本书作者）设想的是把英国的13年“中小学之旅”分成两部分，别的国家的12年教育也可以这样分。教育的“硬核”高于中心线，而“软核”或者“宽核”低于中心线。
我为高等教育也设计了一个“大学之旅”，从预科到毕业，“硬核”领域也就是学术领域，要高于中心线，“宽核”则不必。
《第四次教育革命》读后感(五)：教学的五项任务
1、材料准备 教师作为知识的管理者，从几乎无限的材料中选择恰当的内容，再决定将哪些内容传授给学生、传授多少内容以及何种形式传授。
2、课堂组织 确保课堂时间的高效利用、课程有条不紊的进行、教学设备的正常工作、任何视觉展示的吸引力和刺激性。
3、确保所有学生都参与学习 学习效果的达成，要求所有学生都参与学习，学习动机明确，交流意愿高，愿意听从老师的指示。关注到学生注意力的涣散并及时采取相应行动。班级规模越大，学生越容易注意力涣散。
4、布置和批阅作业 确保和监控学生的学习过程，还需要观察学生的课堂表现。课上的口头提问并布置书面作业来进行监督。作业批阅的准确度和公正度，并给出评语来帮助学生从错误中学习。准备适当的作业可能很耗时，但是评估和批改作业以及提供建设性的评语，需要老师投入更多时间。
5、准备期末考试并撰写总结报告 准备各种考试，总结班上每个学生的表现并撰写学生报告，以便在学校内部和家校之间进行交流。
《第四次教育革命》读后感(六)：学习的五种活动
1、记忆知识
学习材料包括专著、教科书、文章。学生要进入一个更高的水平，必须熟悉前一水平的知识、技能和背景。 当学生牢记信息和原始数据时，这些信息或者原始数据就变成了有价值的知识。优秀学生通过比其他人更快地吸收知识，并能够更快地从记忆中检索知识的能力脱颖而出。
2、应用知识
仅仅记住知识本身并没有什么价值。尽可能利用所学知识解决新问题——展示出知识迁移的能力。 学生把学到的理论知识应用到实践性科目中，或在实践中检验知识时（比如体育、音乐、戏剧或科学学科），这些实践科目才变得更有意义。学生可能已经背诵了贝多芬的钢琴协奏曲，但是直到他们自己在钢琴上演奏之前，这种知识一直是不完整的。高尔夫球手可能知道完美挥杆的一切要领，但是在他们打进第一个球之前，“知道”的价值也是有限的。
3、将知识转化为理解
通过课堂上的合作学习，参加课堂或研讨会，通过倾听同学们的提问或回答，学生得到一个评估自己的理解与他人的理解的机会。由此，他们可以确信自己正在进步。 鹦鹉可以学会完美地重复一首诗，但却无法理解诗歌的内涵。计算机也是如此。许多教学是基于死记硬背的学习，这是通过单纯的重复动作来记忆事实。但是，只有当学生对教学内容开始思考、质疑和探讨时，学生们的洞察力和知识才会得以增长。 T.S艾略特：我们在信息中丢失的知识在哪里？
4、自我评估与诊断
学生需要客观地了解自己在每门学科中所取得的进步，以及他们需要如何学习来更好地提高。有自我意识的学生将不断监控自己的进步，测试自己的知识水平，并反思自己学到了什么。
5、反思与自主学习的发展
学习的最高目标是让学生培养自己对某一学科的好奇心，并获得对自己探寻答案的能力的信心。良好教育的必要条件是，通过考试来衡量学生对所学学科的掌握和充分调动学生的学习能力。但这是不够的，学生应该自己成长为一个健全的人，致力于让自己在学习过程中变得更好。
教育不仅仅是使我们成为快速、准确的信息处理器——计算机多年来在获取和使用数据方面一直胜过人类。最为关键的是，使我们成为健全的人的教育过程是计算机永远无法复制的，这就是移情理解——一个人对另一个人感同身受、悉心关怀的能力。如果世界上最好的数学系的学生都没有学会如何成为一个更全面、更健全的人，那么他们所受的教育就是残缺不全的。这就是艾略特所谓的“智慧”。 T.S艾略特：我们在知识中失去的智慧在哪里？（《岩石》1934）
《第四次教育革命》读后感(七)：VR、AR、MR
VR 虚拟现实
计算机生成的现实，通过控制用户的感官体验（通常是通过视觉材料的提供）来创建和维护沉浸式环境。为了强化所呈现的现实，VR包括“触觉”和动觉交流。后者通常通过一系列有针对性的振动模仿用户的触觉和空间感。穿着者提供反馈的传统手套和套装正在被“空中触觉”所取代。“空中触觉”使用超声波在半空中产生触觉，如Ultrahaptics生产的此类产品。https://www.ultrahaptics.com/
2018年1月，Sky首家宣布使用Jaunt XR平台为客户提供沉浸式体验内容，使电影和电视的观赏体验可以身临其境、随处可看。
VR是现代游戏的基础，旨在让用户拥有尽可能接近现实生活的体验。在教育方面，VR在培训场景中很受欢迎，因为它可以为学员提供风险大为降低的场景来获得经验。在文化领域，大英博物馆和纽约古根海姆博物馆将大部分展示内容转移到了VR上，努力使人文和美术教育更加栩栩如生，更易为大众所接受。
AR 增强现实
AR依赖物理世界的存在，提供虚拟增强功能，即由计算机生成的元素覆盖或“增强”的物理世界的视图。
1986年，“虚拟视网膜显示器”（VRD）由日本的Kazuo Yoshinda电气公司在日本率先推出。该技术具有与仿生接触相似的概念，但是将“屏幕”直接“增强”到用户的视网膜上。由谷歌资助的初创公司Magic Leap于2018年宣布了AR头戴设备的发布日期，承诺该产品能让用户体验到完全增强的现实。https://www.magicleap.com/。http://www.magicleap.org.cn/。
AR技术在商业领域没有轻而易举地寻找到市场，但在某些培训领域的应用取得了成功，例如美国军方导航训练、飞行训练和实时通信训练。
MR 混合现实
真实和虚拟对象的混合，以创造新的、能实时交互的现实。
依据虚拟元素的优先程度，在完全的VR环境中，虚拟元素是唯一使用的元素；在MR环境中，虚拟元素和真实元素各占一半；而在AR环境中，虚拟信息显然只是处在辅助地位。若将这些类别视为存在于“虚拟连续体”中，一头是完全真实的环境，另一头则是完全虚拟的环境。
《第四次教育革命》读后感(八)：影响第四次教育革命的六大技术创新
为了了解人工智能到来时我们所处的历史阶段，我们可以跟1886年时汽车行业的发展进行类比。那时，卡尔.本茨刚刚发明了内燃机，人们不知道这项发明将会带来什么，也不知道它将会改变人类的生活。
1、超人类主义
超人类主义者认为，我们应该使用先进技术，如药理学、基因工程学、控制论和纳米技术，从根本上增强人类。
人工智能不仅可以增强人类的腿部和手臂假肢，更将增强我们的耳朵、眼睛和大脑。狂热分子已经将RFID芯片植入身体以打开车门或房门。
2、机器人
在第四次教育革命的课堂上和教室里，我们对机器人是否要占据中心地位持谨慎态度，因为机器人可能总是比人类更麻烦、更笨拙。与普通人工智能一样，教育领域是大量关于机器人的文学主题中的灰姑娘，是最不被重视的一个。它很少被提及。我们仍然对它在教学中的重大需求和作用持怀疑态度。
3、语音和面部识别
语音和人脸识别是有望改变教育的更先进的技术。语音识别工作始于20世纪50年代，但最初仅限于单个扬声器系统，其词汇量约为10个单词。在过去10年中，一种被称为“长短期记忆”（LSTM）的深度学习方法促进了语音识别技术的巨大进步，使之轻而易举地超过了传统的语音识别。
面部识别技术使我们向前迈进了一步。在俄罗斯，一款名为Find Face的应用程序将陌生人与他们在社交网络VKontakte上的图片进行比照，准确率达到70%。斯坦福大学的研究人员已经证明，面部识别技术识别人类性取向的正确率高达81%，而人类做出此类判断的平均水平只有61%。复杂的技术已开始用于识别和解释人类的情感以及了解学生何时感到惊讶、困惑、兴奋或无聊等。对于学校和大学在早期诊断学生的问题以及人工智能“老师”来说，这将具有相当大的价值。
4、量子计算
“传统计算机像我们一样解决问题，量子计算机像神医一样解决问题”。
量子技术可以同时解决数千个复杂问题，因为“量子比特”或量子组件可以利用亚原子粒子的能力在多个可能状态下的叠加。在未来10年内，技术的发展速度和复杂性将会帮助机器更精确地了解学生个体及其个性化的学习需求。
5、云计算和协同工作
领先的计算机科学家Shahram Dustdar：“在过去几年中，云计算已经改变了个人和企业的IT环境——从我们访问、存储和共享信息的方式到我们沟通、协作和处理数据的方式。”
在云计算的基础上发展而来的“协同学习”允许个人在地球上的任何地方实时“相遇”。它正在改变慕课（MOOC）、全球学校之间的交流、大学之间的合作和国际研究项目。
6、物联网和大数据
互联网将人们联系在一起。它还允许无生命的物体连接，即所谓的物联网。2018年约有40亿人在使用互联网，但到2021年将有大约500亿个“事物”连接起来。
早在2013年，一项针对大数据的评估就称：“谷歌每天的查询量超过10亿次，推特每天发送超过2.5亿条推文，Facebook每天有超过10亿次更新，Youtube每天有超过40亿次观看。现在生成的数据按照字节的顺序估算，每年的增长幅度约为40%。”
正如领先的人工智能哲学家Margaret Boden令人印象深刻的表达：“未来不会是老大哥看着你，而是一万亿个小兄弟看着你，而且他们之间的交谈永不停歇。”
物联网有助于我们以一种当今仍无法完全达到或利用的规模来收集大数据，因为数量因素可能会妨碍我们从不可靠的证据中做出筛选并形成可靠的结论。我们过去也有大量的数据，但直到最近的云存储和计算能力才能让我们分析海量的信息，并去从中学习。
扫一扫手机访问
