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第379章 数据从来是冰冷的（第1页）

潘组长不愧是这个调研小组的组长，较之其他人更先冷静下来，在脑子里分析了一番之后，很认真的向陆羽请教：

“陆总，如你所说，这个教育学习功能推广以后，教育最终会衍变成什么样？会走上一条什么样的道路？”

陆羽想了想：“短期内我说不好，但长期来看，应该从两个方面来讲吧。”

“一方面，通过人工智能、虚拟技术、生物技术等等技术的结合，能够全面了解学生的外显行为和内隐特征，实现学习场景的可感知，学习者的可理解，学习服务的可定制。”

“开展学习情况全过程的纵向评价，和德智体美劳全素质的横向评价，能最大程度的发现学生的能力倾向，最大限度的发掘学生的潜力，也极大的提高学生评价的科学性和准确性。”

潘组长等人听得连连点头，继续听陆羽阐述他的看法：

“另一方面，未来的教育不会再是像现在这样，工业化的大规模流水线式教育，而是会实现千人千面的个性化学习。”

“像现在这样，整齐划一的学习方式，肯定没法针对每个人的个性来进行，不再讲究同样年龄，同样进度，同学学习时间等等。”

“我觉得更多的会以项目为中心，以学生的探索和学生之间的学习为中心，每个人可以自主安排、自主选择在什么时间学习，在哪里学习，学习什么。”

“说个简单的例子，一个擅长数学的孩子，可能在六年级的时候，就可以学习到微积分，甚至更难的知识。”

……

潘组长听得眉头大皱，如此一来，相当于早早的就定下了一个人未来的发展方向，对学生来说，岂不是很残酷？

陆羽看出了潘组长的想法，耸了耸肩：

“现在我们从表面看起来，似乎好像很残酷，但是，这就是我们暂时可以看到的未来，也是我们必经的一个阶段，不以我们的意志为转移。”

“未来的知识会越来越丰富，单一的一个人，很难成为全才，甚至在一个领域内都很难成为领域内的全才，只能在一个领域的一个或几个细分行业发展。”

“没有抽象的理性思维和逻辑思维，做不了研究工作，没有想象力和创造力，也做不了类似文娱的原创性工作。”

“有坏处也有好处，表面看似限定了个人的发展，实际上也更能确保，让最合适的人，做最合适的事。”

“只不过是少了很多偶然的可能性罢了，比如现在做着某一行，某天突然发现自己好像在另一行能做的更出色。”

“这种情况，在未来只有很小的概率会发生，因为个人的潜力和能力，在更早的时候就被发现并加以培养了。”

……

通过陆羽的这些话，潘组长等人不止是看到了未来的教育模型，更是隐约看到了未来社会的运转模型。

一个人从出生，经过了早期的启蒙教育阶段，几乎就能知道自己未来的职业发展，所从事的领域等等。

整个社会也会极为高效的运转，把擅长的人放在擅长的岗位，搞研究的一心搞研究，搞创作的一心搞创作。

整个社会就像一台高度精密的复杂机器，而每个个人都是这台机器的某个零件，支撑这台机器正常运转。

而想要这台机器运转效率更高，就需要把尺寸最匹配、大小最合适的零件，放在最合适的位置。

尺寸和大小，就是每个人的能力，这个能力包括了很多，学习能力、协作能力、创新能力等等等等。

也将会最大限度的保证公平，德、才不配位的情况不敢说绝对没有，但肯定会大幅降低。

理论情况下，人做评判可能会存在误差，掺杂个人及人情因素，但人工智能做评判，则不会有这些主观因素，能做到最大限度的公平分配。

数据从来都是冷冰冰的。

这样好么？

从整个社会效率来说，好，但显得有几分枯燥乏味，冰冷残酷。

……

陆羽看助理人员记录得差不多了，继续开口：

“说完了学生个人，我们再来说说教育工作者。”

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