万物互联社会的大数据智慧教育——还需要上大学吗？
本帖最后由 macronet 于 2014-9-27 19:00 编辑万物互联社会的大数据智慧教育——还需要上大学吗？
从马天放和柯洁等人通过网络围棋自学成名的联想：先描述当下的教育变革——大数据智慧教育；再畅想万物互联社会的大数据智慧教育。
1、大数据智慧教育：
整个教育生态系统分为三个时代：在教育1.0时代以“传道”为主，老师是主体，学生是受体，特征是“学会”；在教育2.0时代是以“授业”为主，学生是客体，特征是“会学”，除了老师外，还能运用补习班、互联网等工具；而现在正进入教育3.0时代，以“解惑”为主，特征是“慧学——智慧教育”，这是智慧学习的时代，学生也由客体变为主体。从“学会”到“慧学——智慧教育”，是从“授之以鱼”到“授之以渔”的转变，即利用云计算、大数据和移动互联网等高科技手段辅助教学，精准的、针对性的弥补个体差异和不足，因人施教，因材施教。
面向未来的智慧教育将是：小班化、多师同堂、在家上学趋势、在线和多媒体教育、回到社区、培养学生适应临时组织的能力、培养能做出重大判断的人、在新环境迂回前行的人、敏捷的在变化的现实中发现新关系的人和在未来反复、或然性和长期的设想下的通用技能。
一个学生考试得了78分，这只是一个“数字”；如果把这78分背后的因素考虑进去：家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和78分联系在一起，这就成了“数据”。
智慧教育（SMART-Education）是正在发生的教育变革，与之前的远程教育和在线课程的最大的不同在于，旧时代的教育不过是“数字”而已，新时代的教育却是“数据”——数据的集中以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，数据是过程性和综合性的考虑，它更能考量真实世界背后的逻辑关系。 智慧教育（SMART-Education）的内涵是：（1）以学生为中心：教学活动以学生为中心而设计；关注个性化学习与发展；（2）实时统计与分析：对教学、教育资源的科学分配、集中管理、实时监测；针对不同角色的实时的统计分析，支持管理方（教育局）、服务方（学校、第三方教育机构）、公众等多视角多层次的统计分析；（3）集成管理：对教学过程和管理过程的集成化操作和处理；对教育辅助设施的智能化管理；对优秀教育教学管理体制、流程和规范的快速复制和推广；对个人和群体教育信息的完整性记录和管理；（4）多样化的互动式体验：多样化的教学工具和方式；无地域和时间限制的公众在线学习；互动式的、体验式的教学模式；（5）共享资源：高度集成的资源共享；随处随时可得的优质资源。
智慧教育（SMART-Education）也可以解读为Intelligent Customized Teaching & Learning，即智慧教育是智能化的、可定制的个性化教与学。SMART的内涵包括：Self-directed（自我导向）；Motivated with fun（通过兴趣激发学习动机）；Adaptive based on level（支持分层适应式教学）；Resource Free（丰富的免费教学资源）；Technology embedded（技术融入）。SMART的内涵也可以是：Student-centered approach（以学生为中心的教学）、Motivate students to learn（通过多元取向引起学生学习动机）、Accessing online education（无处不在的学习机会）、Resource availability and diversity（丰富的学习资源）、Technology support and service（技术支持与服务）。
大数据智慧教育时代，优质教育资源与云计算、大数据、移动互联网等新技术有机结合，从而实现学生、家长、学校之间有效和谐的实时互动，实现真正的个性化学习，从根本上解决教育不均衡的时代难题。通过“云系统”，学生可以在任何时间、任何地点，想学习任何教师讲过的知识点，都可以打开手机、掌上电脑(PAD) 或者笔记本电脑，在线查看教师的电子教案或教学视频，并实现课后练习及提交作业。此外，学生还可以通过云平台与同学、老师、家长进行信息交流。在移动学习过程中，交互性、协作性与自主性通过云服务得以实现，这样就突显了学生在教学活动中的主体地位，激发学习兴趣，使学生的自主学习变成一种习惯。
比尔•盖茨声称，“五年以后，你将可以在网上免费获取世界上最好的课程”，“而且这些课程比任何一个单独的大学提供的课程都要好”。如此一来，学习行为的数据将自动留存，更易于后期的学习行为评价和评估，教师不再基于自己的教学经验来分析学生的学习中偏好，难点以及共同点等，只要通过分析整合学习的行为记录轻而易举就能得到学习过程中规律，这样对教师的下一步工作重点有指导意义。并且线上学习能做到个性化教学，根据个人的学习数据制定相应的学习计划和辅导。利用数据挖掘的关联分析和演变分析等功能，在学生管理数据库中挖掘有价值的数据，分析学生的日常行为，可得知各种行为活动之间的内在联系，并作出相应的对策。
2、万物互联社会里的大数据智慧教育：
当今世界正在从铜线通信网、光纤通信网、无线通信网和物联网（IoT: Internet-of-Things）走入万物互联网（IoE: Internet-of-Everything）。人类即将进入全面的人与人、人与物、物与人和物与物之间的万物互联网通信时代。
在万物互联社会里，所有终端设备都将智能化，通讯、收发信息、各类应用和功能成为所有智能装备的标配，手机的概念将越来越模糊。家电、家居、电脑、手机、手表和眼镜等万物互联通信终端设备将都具有电脑般智能，但是不可能都具有电脑般可操作界面，操控将从手动输入和触摸输入等模式升级到语音模式。
只要人说一句“做饭”，智能厨具就可以根据家庭人数、身体健康状态、预计能量消耗和当天计划的食谱等大数据进行一天三餐的做饭烧菜，可以计划每一月中的每一天食谱，甚至计划每一年中的每一天食谱……
只要人说一句“学习”，智能电脑就可以根据人的生理年龄和心理年龄，以及社会经历和阅历等大数据安排人的一天学习教育，可以计划每一月中的每一天学习教育，甚至计划每一年中的每一天学习教育……
基于大数据的智慧电脑将具有自我学习功能，10年内将可以打败业余围棋世界冠军，20年内将可以打败职业围棋世界冠军……
在这样的万物互联社会里的大数据智慧教育之下：人还需要上大学吗？人还需要上中学吗？人还需要上小学吗？……
本帖最后由 macronet 于 2014-9-28 09:54 编辑
扯太远了，文科生一般看不懂，说一点近的。
这几天，国内上市的紫光股份(000938)和国外上市的展讯通信(NASDAQ:SPRD)都在大涨。
紫光股份(000938)与锐迪科微电子(NASDAQ:RDA)是被展讯通信(NASDAQ:SPRD)附带上涨的。
紫光股份（000938.SZ）开盘涨停。显然受英特尔入股紫光集团消息。 但我要说，这不过是资本利用了一下消息，属于操纵盘而已。真的而已。 紫光股份不是紫光集团控股的企业，它大股东是启迪控股，二股东是清华控股，6.62％，紫光集团只持有3.65％。 而且，紫光股份的主业不是半导体，跟紫光集团不一样。
不过，传言半个月前就已经流出：
http://www.c114.net/news/138/a857732.html
C114讯 9月11日早间评论（刘定洲）在外资分析师畅想英特尔数百亿美元收购联发科的可行性之时，业界传言英特尔以90亿元（约15亿美元）资金入股清华紫光集团，占股20%，并授权紫光使用x86架构处理器用于智能手机。据业界权威人士向C114确认，双方交易已经接近完成，英特尔将成为紫光的战略合作伙伴。
而且，内幕消息在一个月前就已经流出：
http://wangruchen.baijia.baidu.com/article/27419
这两天，有一股看去很猛但没人响应的料，搞得煞有其事。先是上周有人说英特尔收购联发科，然后昨日微博有人爆“猛料”说，英特尔15亿美元入股展讯，占20%股份。
电子业媒体资深人士孙昌旭则在微博上表示：“前一段时间听传闻，但不是展讯，是入股清华紫光，占紫光20%。展讯估值还没这么大吧？不过听说后面英特尔要把PC系的酷睿CPU，授权给展讯，这个太疯狂了。”
再论紫光引入英特尔传闻的利与空
http://wangruchen.baijia.baidu.com/article/30636
而且，还有一个估值压力。15亿美元获得紫光集团20%股份，就是说，后者估值仅75亿美元，约合465亿元。截至今年7月，紫光集团总资产约400亿元人民币。意味着，如按传闻中振振有词的数字，英特尔不过给了它16%的溢价。
但是，2013年7月12日，紫光是以现金方式收购展讯的全部流通股份；意味着，紫光现在是以差不多不花钱的代价获得展讯的51～70%股权。
这个信息与万物互联网（IoE: Internet-of-Everything）是有关联的：
Intel没有出卖自己的芯片制造工艺技术，这应该是其在芯片市场方面的怀柔策略——觊觎巨大的中国智能手机和平板电脑中的芯片市场。
智能手机和平板电脑是万物互联智能终端，物联网的一部分。
华为预计到2025年，智能手机用户将达到80亿，65亿人可以随时随地接入互联网，1000亿终端相互联接。5G将实现1000倍4G-LTE的容量；消费者得到10G带宽；时延要达到1毫秒；实现物联网所需要的1000亿终端的连接。
中兴通讯白皮书《5G驱动现实和数字世界融合》称，5G将实现无缝融合的万物互联无线通信。
几十年前，就有比尔·盖茨，史蒂夫·乔布斯，迈克尔·戴尔，约翰·卡马克等改变世界的名人，不等大学毕业就创业了。
不远的未来，会有更多的人不上大学就可以成名。
而且，基于大数据的智慧电脑将具有自我学习功能，10年内将可以帮初级软件工程师写初级代码，20年内将可以帮高级软件工程师写高级代码……
但是，如果人类放弃了人类凌驾于计算机之上的智力优势，就是人类自身的放纵和堕落，机器和计算将在未来的某一天完全接管这个世界，那么，这种放弃就是末日之始。
本帖最后由 macronet 于 2014-9-28 16:24 编辑
由于象棋的规则家喻户晓，且走子限制良多，在过去的几十年里，象棋算法的变化很小。计算机象棋程序总是步步为赢是由于对残局掌握得更好了，而之所以能做到这一点也只是因为往系统里加入了更多的数据。实际上，当棋盘上只剩下六枚棋子或更少的时候，这个残局得到了全面地分析，并且接下来所有可能的走法（样本=总体）都被制入了一个庞大的数据表格。这个数据表格如果不压缩的话，会有一太字节那么多。所以，计算机在这些重要的象棋残局中表现得完美无缺和不可战胜。
——《大数据时代：生活、工作与思维的大变革（Big Data: A Revolution Of Live、Work and Think）》
全球制造即将进入以智能制造为主导的第四次工业革命：
“工业1.0”主要是机器制造，机械化生产；
“工业2.0”是流水线，批量生产，标准化；
“工业3.0”是高度自动化，无人化（少人化）生产；
“工业4.0”是网络化生产，虚实融合；物联网和服务网将渗透到制造的所有关键领域：机器在思考。
对于国内工业转型升级，工信部规划未来10年制造业发展的重要纲领性文件——《中国制造2025》，以德国“工业4.0”启示，主要是学习德国物联网的智能发展，带来信息的即时通知，比如即时补料、零部件、库存，比如能够实时知道零部件或产品在仓库里还是开车上还是途中还是车间里等的具体位置。产品加贴了射频识别码，的确能够带来效率上的改善、降低库存……
但是，也存在机器人替代工人的问题……
在2025年的时候，（基于物联网的）机器人和（基于大数据的）人工智能将对就业产生巨大影响。未来智能机器人将取代大部分蓝领和白领的工作，造成这部分人失去就业机会，社会阶层之间的收入差距也因此不断增大，最后就会导致社会秩序的崩塌。
原本必须依靠学习才能得到的技能，未来机器人却可以直接“上岗”。这其中就包括不少的技术工人，他们多年的工作经验积累还不如机器人的几个程序，导致他们的价值体系迅速垮塌，从而生活质量下降。而与此相关的行业也将受到巨大的冲击，比如教育培训。因为智能机器人的出现让制造企业根本不需要过多的储备这一类的人才，当需要扩大的时候只需要购入智能机器人就可以了，所以不再会有人去这些教育培训机构学习。
《中国制造2025》和“工业4.0”会不会造成大规模失业？
文科生表示阅读无压力，并且文科生提醒作者传道授业解惑是并列结构而非递进结构:lol 自动写代码工具要颠覆码农？小谦
http://g.hiphotos.baidu.com/news/crop%3D0%2C68%2C938%2C563%3Bw%3D638/sign=0f9cd2575a82b2b7b3d063840c9de7d9/f603918fa0ec08faffe559f45aee3d6d54fbdaf8.jpg
人类总是会对自己的未来充满了焦虑，在我们对未来心存怀疑的时候，任何一则“消极”一点的消息都能让我们更加否认自己的未来，这一心理近日在对程序员前景心存质疑的人们身上，非常明显。日前，据网易科技报道：美国莱斯大学表示，作为五角大楼的疯狂科学部门，美国国防部先进研究计划署(DARPA)对代号为PLINY的自动填写编码项目投资了1100万美元，这一项目的研究人员期望在收集到大量的开源代码编入索引之后，可以预测编码人员将输入的代码。该项目如果被顺利完成，它或将为那些找不到合格程序员参与研究日益复杂的软件项目的公司带来福音。根据高考期间的报道，计算机专业是我国2014年高考志愿填报最多的专业。由此一来，那些孩子学习计算机专业，有可能走上程序员道路的家长们，以及本身对程序员未来心存质疑的人们看到这一新闻之后更加焦虑，仿佛自动写代码的工具让大量的程序员下岗的事情已经板上钉钉。但事实真是如此吗?
码农是程序员吗?码农与真正程序员的区别根据百度百科释义，码农是一个依靠写代码为生的群体，表现在：低收入，工作时间长，这种职位只能强化职业者在单方面的技术领域技能。如果按照从业者们将自己自嘲为码农的表现，那么码农的程序员分级中理应只属于初级程序员，是属于依靠复制粘贴将各类代码链接的IT从业者。这个群体的数量有多少呢?大学计算机相关专业的同学们、大中专软件专业学习者、毕业不久的程序员、广大编程初级爱好者。这一群体庞大的数量，让码农很难在IT世界中拥有不可替代的价值。按照笔者曾经的java老师的说法，牛逼的程序员能够依靠经验和其逻辑，设计出高效地算法，更好的解决问题。对于真正的程序员(非初级程序员，也即码农)而言，他们不仅是枚资深的码农，还熟悉与客户沟通的技巧，在帮助用户解决问题的时候了解用户的需求，进而迭代产品;他们可以深谙获取用户需求的技巧，也懂得市场分析、技术执行分析、价值分析估算项目的风险;他们能独立完成项目使用文档的能力，甚至都可以独立完成一个项目。他们与纯粹的码农有一个非常显著的差异：码农靠体力为生，真正的程序员不仅体力行，其也靠脑力，靠思维逻辑上的突破、靠团队管理赢得个人魅力。
自动写代码颠覆的是码农 而不是程序员
从区别中，我们不难发现：真正的程序员与码农相比最大的区别就在于：真正的程序员不是完完全全的技术工人，其除却技术高超之外，其思维逻辑上的价值，让其不可替代性比码农强多了。自动写代码工具，这对于大量的程序员们来说可能是福音，但对于单纯的码农而言，带来的却是毁灭。微软在其发展中，对IT编程领域做出的最大贡献就在于制作了很多便捷的编程开发软件或构建了非常省事省力的开发环境，其中不乏有大名鼎鼎的Visual Studio和SQL server。以笔者在学习C#之时常用的Visual Studio为例，无论你是选择c/c++还是其他的一些编程语言，在Visual Studio的语言库中已经存在某一编程语言的情况下，我们通过输入代码的前几位英文字母，就能快速地检索出我们想要的代码。因此，其实在目前的编程环境中，大量人性化的编程工具都已经初步实现了主流编程语言语法的检索，无论是美国政府的PLINY，还是微软正在利用去年发布的插件Bing开发助理，他们想要做的事情，各大研究机构或许已经研究多时的。虽然这样的工具要实现准确预测编码人员将输入的代码，检查语法错误与漏洞存在一定的难度，但这样的工具的确有实现的可能，也会给人们更高效率地编程带来很大的帮助。由此一来，备受冲击的便是码农的。一旦这样的工具真正成型，这些工具会让原本需要多位码农分功能块而执行的代码，由一个码农也可以完成，在这个过程中，原本可能一家企业能够养活5名码农，最后只会有2名码农幸存。由于目前码农们所做的事情与真正的程序员相比，并无太大的技术含量，其被写代码工具颠覆的可能性非常之大。但在程序员的发展历程中，大家几乎都是从码农走过来的。自动写代码工具会淘汰大量在码农期间无法加强自己学习能力，加强自己不可替代价值的初级程序员，也就是我们所说的码农。因为自动写工具出行的情况会让初级程序员们感受到市场的残酷性，在激烈的竞争中会淘汰很多困难并不适合并不乐意往程序员更高层次发展的人，也会激励初级程序员不断学习，从而提升程序员整体的质量水平。因此，在自动写代码工具颠覆、淘汰掉一批初级程序员之后，其也会为提升程序员整体的质量做出巨大贡献，对程序员未来的发展有推动作用。学习能力强是高级的程序员或者优秀的人才都具备的因素，而对于用户需求、市场的分析能力;对项目代码的逻辑思维掌握;能够舍弃个人英雄主义，以团队以项目为主;敢于创新敢于思考敢于学习也都是高级程序员们不可替代的一些地方。科技的发展，往往是能有工具替代人类的体力活，而关于思维思想的工作，暂时或许并未在这些神奇工具颠覆的范畴内。在自动写代码工具面前，无论是码农还是真正的程序员，其实更多地应该是勉励自己不断学习，不断进步，而不应该在末日还没有来临就对自己的未来堪忧。人类是世界上最高级的动物，大脑所具备的思维能力就是其能够成为最高级的关键，在编程领域，或许只要人类肯学习，愿意提升自己的思维能力，形成自己不可替代的价值还是有机会的。自动写代码颠覆的是码农而不是真正的程序员!(这里指学习能力不够强、思维能力不够强的初级程序员)
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