探討教育的走向並非是要窺視未來，因為預測未來本身是一件極不可靠的事情，變數太多，不確定性太大。任何對未來的描述必須是基於現狀和過去的一種邏輯判斷，必須依據一定的符合邏輯的觀點才能對現實進行延伸。對教育未來的探究是一個創造的過程，只有當教育執行者參與創造未來，其可靠性才能大大增加。鑑於此，我們以此文邀請各位教育政策制定者、教育管理人員、教師、學生和家長跟我們一起來分析教育的過去與現在，並對其進行合理地延伸，共同探討世界教育的走向。

如果考試分數尤其是大規模考試的分數可以相信的話，那麼可以說最近幾十年全世界的教育基本沒有進步，甚至還有可能是退步了。2022年全球學生成績測試PISA（Programme for International Student Assessment）表明，國際經濟合作組織（OECD）的38個發達或相對發達國家的教育質量在最近20多年來下降了，其15歲學生的數學、語文和科學的平均成績自2003年以來都在下降（圖1）（OECD, 2023）。美國的全國性教育質量長期測評（NAEP）資料表明，其小學和初中的數學和語文成績從1970年代到2020年沒有取得巨大進步 （圖2和圖3）（National Assessment of Educational Progress, 2021）。同樣，澳大利亞的全國性年度測試（NAPLAN）發現，學生成績在10多年間有史以來地沒有進步（McGaw, Louden, & Wyatt-Smith, 2020）。

而這幾十年教育投入大大增加。比如美國中小學生生均支出從1980年的2272美元上升到了2020年的14420美元，即使從2000年算起，美國生均支出也已經基本翻倍，從7300美元上升到了14420美元（Statista, 2024）。OECD成員國家的教育投入從2012年到2019年平均每年增長1.6%，而學生人數基本持平，生均支出基本上每年增加了1.7% （OECD, 2022）。這幾十年來，教育條件大大改善，不僅僅是學校硬體條件的改善，也包括教師質量的提高和師生比的改善，還包括技術的進步。2000年，因特網才剛剛在全球擴散，而今天，幾乎人人都可上網。2000年，發達國家都在努力使教室聯網並實現5個學生一臺電腦的目標（President's Committee of Advisors on Science and Technology[Panel on Educational Technology], 1997），而今天的學生幾乎人人都擁有了一部可上網的手機，不過許多學校反而設定了不讓學生帶手機的限制。今天，網上的學習內容也已經遠遠超越了2000年的水平（Zhao, 2021）。而且隨著ChatGPT的誕生，人工智慧已經開始進入學校，越來越多的教師和學生開始使用人工智慧進行教學和學習。

這幾十年間的教育改革也是如火如荼。基本上每個國家都發起過大規模的課程、教學、教師、學校領導或考試方面的改革（Berry, 2011, pp. 89−102; Zhao & Gearin, 2018）。教育研究轟轟烈烈，大學以及研究機構的成千上萬科研工作者每年都有數不清的論文和書籍出版。各個層次的教育創新層出不窮，從學校管理、教師水平提高、學習目標，到學生組織、課堂安排、教學方法、課程組合等等，幾乎每天都有人提出不同的想法並進行了一定的實踐。而學校為領導和教師安排的培訓、會議以及學習機會也已經讓大家產生了“改革疲勞” （Chung, Choi, & Du, 2017）。

這不得不讓我們反思：為什麼這麼多人做了這麼多的努力，而教育沒有進步，或者說教育沒有取得我們認為應該有的進步？是我們認定進步的“標準”需要修訂，還是已經沒有進步的“可能”了？帶著這樣的問題，我們不得不回到當下教育的“開始”重新進行審視，進而立足“初心”來想象一下未來。

現有教育的基本設計來自19世紀普魯士教育體系，其基本原則是強制教育、政府控制、標準課程，把教育分為小學、中學、大學幾個層級。後來，直到現在，世界各地的現代教育基本操作方式都在模仿這個體系，例如把學校作為政府提供教育的主要機構，每個孩子都必須上學，每幾十個孩子分為一個班，每個班都有至少一名成年人作為教師，每個孩子的學習內容都由政府制定，每個孩子透過一定的選拔機制進入下一個層次的教育。這個教育設計對培養大批次的遵循規則的具備相同或相似具體技能的“工人”非常有價值，因此在工業革命時代得到很大發展。

我們可以回到現有教育體系的“生髮”時代，回望一下當時學習者的“學習”特點：

• 學習資源匱乏：知識資訊掌握在少數人手裡，資訊科技發展尚未起步，知識傳播方式有限。

• 學習過程單一：掌握知識的教師是學生唯一的知識來源，學校課堂是學習發生的唯一場所。

• 學習目標明確：為工業化發展提供具備基本技能的就業人員。

同時，我們也發現，為了讓當時學習者的整個學習過程更加有效，傳統的教育體系還設定了一些實施機制。

一是，以“年齡與年級”假設學習者的“學習能力與學習需求”。傳統的教育設計基本都是按年齡來分級的，也就是說，將某個年齡段劃分為一個年級，出生於某個年度內的孩子就被看作具備相同的能力、動機、興趣和學習目標。測試也是按年齡進行的，從普通的政府規定的測試到大規模測驗，都是按照學生的年齡或以年齡劃分的年級來設定的。

二是，以“設定的內容”假設學習者的“未來需求與興趣範圍”。學生需要學習設定的學習內容，因為這些內容被假定為是每個人都需要的。而且學生必須要到學校和課堂中接受教師的教育，學習必須在教師的指導、管理和講解下才能發生。以致於到了21世紀的今天，教師仍然被看作教育中不可或缺的一部分，提高教師質量被視為教育體系質量提升的關鍵，因而也成為各國教育改革的主要策略（Barber & Mourshed, 2007）。

三是，以“統一的測評”假設學習者的“學習進度與學習結果”。學校會根據學生在某一時段的考試成績，對學生採取也許會影響他們一生的行動。對此，不同國家有不同的做法，但根據學生的學業情況來採取行動是一致的，比如分班。好的學生和不好的學生會有不同的老師、不同的同學，因此其學習效果也會不一樣。有的國家會給數學或語文不好的學生強加這兩科的補習，因為按政府要求，這兩科是最基礎的學科，學生必須學好。

四是，以“確定的機制”假設學習者的“學習路徑與人生髮展”。教育體系同時也是一個選拔體系。政府或者掌權者透過考試和其他被認可的成績來選拔學生，讓完成任務（或者成績好）的學生升入高一級教育機構，從而享受更多更好的教育資源和社會資源，這些學生畢業後也會有更多機會獲得更好的工作。

可以說，這種教育體系在設計之初極大地促進了社會和經濟的發展。然而，隨著科學技術的進步、資訊科技的發展、社會的變遷和行業分工的深化，我們開始逐漸意識到當前教育體系在設計上的侷限性。尤其是在實現“質量”和“公平”這兩個教育基本目標上，它的侷限主要體現在三個方面。

首先， 按年齡劃分年級的標準化操作以及統一的課程與評估禁錮了學生的發展空間，成為提升教育質量的瓶頸因素。

傳統的教育設計是根據年齡來劃分年級，由老師統一進行一對多授課，並進行有統一標準的評估。這種操作的基本前提是將出生於某一個365天限度以內的孩子看作具備相同的能力、動機、興趣和學習目標。而早有研究表明，在兒童成長的第一年內，發育上便存在很大的差距，其後由於先天和後天的原因，學生個體間的差異也極其巨大（Ridley, 2003）。差距如此大的孩子被強制安排在一起學習同樣的內容，一個教師很難或者基本不可能滿足每個孩子的學習需求，並根據每個孩子的身心發育狀況進行差異化教學。學習是一個累加的漸進過程，如果從一開始就對差異很大的群體採取統一的內容與要求，勢必會在後續的過程中逐步累加由差異導致的分化作用。而我們現在評價“教育質量”的標準是“所有孩子都在規定的課程中優秀”，這必然是不可能做到的。

“同一個尺寸不可能適合所有人”已經是一個普遍的共識（Goyal, 2012; Ohanian, 1999）。而且這個設計不可能滿足社會的需求（Illich, 1973），尤其到了21世紀的人工智慧時代。

其次，現有教育體系的“標準化普及過程”，限制了教育質量提升的空間。

當教育的基本條件，比如合格的教師、教材、教學場地等得到滿足，當所有適齡兒童都能接受教育，都有機會學到課程要求的內容且滿足政府的基本要求時，就必然要透過必需的考試來實現學段的晉升，而教育質量的提升就取決於教育體系在多大程度上能吸引學生將時間和精力花在標準課程上。

現實情況是，不同的學生會產出不同的“教育效果”。原因是多元的：有的是由於對規定的課程、教師的教學方法、學校的管理方法和規定不適應或者沒興趣；有的是由於其天賦和興趣與規定的學習內容相悖，即使花再多時間也不能有太大的提高或者超越所規定的基本要求。出於達到“質量要求”的前提，家庭與學校會要求學生進行各種型別的所謂“補習”，但是這樣的“補習”不一定對學生有價值，甚至還有可能導致學生厭煩學校、厭煩學習。這些行為不僅不會讓學生變得更優秀，反而會降低學生的學習熱情。

可以說，這個教育體系在實施要素達到一定水平以後，很難保障效果（質量與公平）的持續提升。就如同經濟學中的邊際效應一樣，當每一項都做到極致的時候，就不可避免地會出現邊際效應遞減的結果。

最後，現有教育體系“過程化的選拔流程”，極大限制了教育公平的實現。

現有的教育體系設定了分階段層層選拔（過程化選拔）的標準，用學生的文憑和出路（文憑運用）作為評價教育質量與教育公平的標準，這在一定程度上起到了調劑資源的作用，對教育公平有一定的促進作用。然而，這個選拔的基礎是學生成績（即教育產出）的差異，而學生後來的人生差異更多地來自社會的不公平以及由此導致的後代教育的不公平。因此，不公平是一種社會現象，單純依靠學校並不能真正解決公平問題。

但是，這個評價標準推動了高等教育的極致發展，導致了文憑貶值。實際上，文憑貶值在發達國家早有端倪（Collins, 1979），今天許多國家都出現了這個現象。也就是說，文憑已經不能保證更好的工作機會了。在許多大型公司不再以文憑作為招聘人才的標準後（Chawla, 2020），美國的密裡蘇達（Minnesota）和馬薩諸塞（Massachusetts）這兩個大州也宣佈減少州政府工作對大學文憑的要求。密州有約75%的州政府工作不再要求有大學文憑，而麻州更是有約90%的州政府工作不要求文憑（Ferguson, 2023; Wehner, 2024）。

早在2005年，美國教育研究協會主席David Berliner教授就指出，教育改革的盲點就是忽略了學生的出生背景及其生活條件，因為家庭經濟和社會背景是影響學生學業的最大因素（Berliner, 2006）。要讓教育去改變這種社會不公平造成的教育不公平基本不太可能，更不要說讓教育去改變社會不公平了。因此，這個來自19世紀的教育設計不僅不可能真正縮小差距促進公平，反而可能複製現有的秩序（Freire, 1996, pp.356, 357-358），並且製造新的教育不公平。有研究發現，能否進入更好的大學基本上與學生的出身有關（Brown, Power, Tholen, & Allouch, 2014; Zhang & Zhao, 2014）。需要關注的是，當前這個教育體系會製造新的社會問題，阻礙社會發展。這種設計實際上是教學生學會競爭，而不是合作，教學生學會自私，學會想辦法壓倒別人、和別人攀比，而不是自我突破和創新。

綜上所述，當下這個以標準、統一、選拔為核心的教育體系對教育的方方面面加諸控制，變化空間極為有限，實在變無可變。如果不脫離現有的教育體系，無論將其雕琢得如何精緻，都無法實現提升教育質量和實現教育公平的目標，更不可能使其真正變得更優質、更公平。正如2002年哈佛大學Ellen Lagemann在分析了教育研究100年來的歷史 （Lagemann, 2002）後所指出的，教育研究是“狡猾的科學”或者“不易捉摸的科學”。其實早在1995年，教育歷史學者David Tyack和Larry  Cuban已經提出了“學校語法” （Grammar of Schooling）的概念（Tyack & Cuban, 1995），指出100年來美國的教育改革就是修修補補，沒有大的教育變革。現有的教育改革更多著力於對當前教育正規化進行雕琢打磨，塑造出一個過度裝飾的、具有遮蔽效應的現代教育體系，而沒有跳出當前的教育體系來看教育，沒有看到以學校為主體、以班級為教學基礎、以選拔為目標的教育體系的侷限及其不可提高的本質。

讓我們沿著這個思路回到我們所處的當下，看看我們面臨的時代以及隱約可以窺見的未來。

我們正處於被廣泛稱為“資訊時代”“數字時代”或“後工業時代”的時期。這個時期始於20世紀後半葉，以1970年前後網際網路的商業化與個人計算機的普及為開端，迄今不超過60年。這60年的變化，比起以蒸汽機的發明和應用為開端的工業時代，可謂天翻地覆。而如今，尤其是2022年11月以來，以ChatGPT為代表的AI技術橫空出世，在短短的16個月內以令人咋舌的速度不斷顛覆著人類對於未來的想象與認知。它使我們深刻意識到，這是一個快速“流變”的時代，我們不知道也不能預測未來將會以怎樣的速度、怎樣的形式來臨，而我們又將會做些什麼、又能做些什麼。

歷史告訴我們，時代的變遷將推動社會全方位的變革，涉及技術、經濟、社會結構、工作方式和環境等多個方面。而教育，作為一個促進個體生活經驗增長的過程（Dewey, 1916） ，應該促進個體的全面發展，包括社會參與能力的提升，應該幫助孩子們（未來社會的創造者）在適應快速變化的同時，積極思考正在發生的變化以及應該如何自處。這使我們不得不比較當下與現代教育的“生髮”時期——早期工業時代，以期獲得更全面的觀點與認知。限於篇幅，此處我們單從“教育體系如何促使/助力學習者學習經歷”這一個角度，來看一下當下較之以往（現代教育生髮期）的變化。

一是，學習“資源”的廣泛性和學習“方式”的靈活性，已經促使“學習過程”在“逃離”傳統課堂。

我們面對的是一個資訊海量產出、知識快速迭代的資訊化時代。學生的學習資源遠遠超越了受地域限制的教室和學校，網上的學習內容也已經遠遠超越了2000年的水平（Zhao, 2021）。新冠疫情帶來了全球性的遠端教育實驗（Zhao, 2020）。在疫情期間，更多的學生和老師嘗試了在網上尋找資料，尋找新的學習機會，建立新型的學習習慣，構建了新的學習社群。疫情之後，全球的教師和學生經歷了線上遠端教學的“洗禮”，教學內容大大增加。而且以ChatGPT為代表的生成式人工智慧給人們帶來了一種全新的體驗，隨之而來的其他種種大語言模型讓生成式人工智慧很快進入普通人的生活。今天，人工智慧已經開始進入學校，越來越多的教師和學生開始使用生成式人工智慧進行教學和學習，例如寫作業、改作業、寫推薦信、寫論文報告、備課和上課等，探尋人工智慧在學習和教育中的運用。在內容上，生成式人工智慧是跨學科、跨領域、跨層次的，任何人都可以透過它學到各個學科的知識，還可以讓它對自己的學習提出建議，也可以和它一起共同學習。對新的學習方式的嘗試和體驗讓人們越發意識到現有教育體系的侷限性。

現有的教育體系將學習限定在課堂中，將教師定義為知識的傳授者，將學習者定義為知識的被動接收者。這樣的定位遮蔽了學習本身，帶來了學習主體的倒置、學習內容的落後、教師定位的錯配與失衡、評估評價手段的單一、學習場所的侷限等問題，也因此出現了在今天這種人人都有可供隨時隨地上網學習的手機的時代，學校卻不讓學生帶手機的不合時宜的現象。

技術的飛速發展帶來了學習模式的諸多可能性：超越時空地域限制的可能性、建構新的學習社群的可能性以及打破現有學校體系結構對學習進行主導和控制的可能性。技術的發展已經讓學習逃離了課堂和學校，現有教育體系對學習結構定義的合理性已經受到了挑戰，而這必將帶來學習工作模式天翻地覆的變化。

二是，人類學習“動機”與“意願”的個性化與多元化，促進了更加精細化的社會分工以及更具“解決特定具體問題”導向的合作/結構化組織需求。

我們所處的是一個“機器越來越像人”的AI快速發展的時代。技術的飛速發展讓人類產生了“可能被替代”的危機感：越來越多的現有崗位將被AI工具替代，因為“機器越來越像人”（Fried, 2018）。種種不確定性隨之而來：知識的不確定性、行業的不確定性以及社會發展的不確定性。那麼，該如何應對種種不確定性，讓每個學習者成為更好的自己？（McDiarmid & Zhao, 2022a; 2022b; 2023）

AI的快速發展同時也帶來了各種可能性：跨越物種合作的可能性（AI與人類的共處與共生），超越時空、超越地域限制的合作可能性（新型的社會形態與組織形態），建構新的文化型別的可能性，形成新的學習理論的可能性，等等。

迄今，在教育研究界已經達成共識的是：這個時代賦予了每個人實現個性化學習的可能性，這個時代也越來越依賴於人和人之間的相互依存。

“個性化”是基於人的多元性的客觀需求，而多元性是人類與生俱來的。人類在智慧、性格、慾望、需求上存在著先天的不同（Chen, Moran, & Gardner, 2009; Gardner, 1983, 1993; Gardner, 2006；Reiss, 2000, 2004；Sternberg, 1985, 1996），這些先天的不同加上不同的生活環境、不同的經歷，導致了人的差異（Bronfenbrenner & Ceci, 1994; Dai, 2010; Ridley, 2003）。人生具有隨機性，不同的人在不同的時候可能會有不同的機遇，遇見不同的人，看到不同的文章，聽到不同的故事，等等。因此所有人，包括學生在內，都是極具差異的獨特的個體。這些獨特的個體提供了社會發展所必需的差異性，不同的特長、不同的智慧、不同的性格優勢、不同的需求在這個社會中相互補充、相互依存、相互配合，為社會發展提供了動力與活力，為個人發展提供了機會。所以，人和人之間的相互依存是基於人類“多元性”的最大優勢的利用和最大效益的體現。因為每個人的不同都是有價值的，人和人之間可以透過相互依存的合作，最最佳化地解決自身乃至整個社會的需求。

然而，現有教育體系對於人的多元性和獨特性而言，卻是一種桎梏。現有教育的最大問題就是違揹人的天性，違揹人先天和後天互動作用的差異性，它以統一的考試、統一的課程、統一的教法，強迫不同的人達到統一的水平。個體的獨特性在這樣一個統一的環境裡無一席之地，沒有發展的土壤。現有的教育體系對課堂、教師、評價、學習內容的歸一性和控制性限制了個體的多元性、獨特性發展，遮蔽了每個人創造自己發展機會的可能性。面對當下，人類需要的是一個支援人類多元性發展的、個性化的、相互依存的教育體系。

三是，學習的“目標”與“意義”在不斷被重新整理與重塑，普遍而統一的教育評價標準將“遮蔽”社會發展對於“拔尖創新”人才的識別效應。

我們所處的是一個 “人人都（可）是創業者”“人人都能（有機會）被看見“的時代。從20世紀50年代開始，自動化取代了人類的很多工作，再到後來的計算機技術的發展，包括現在出現的生成式人工智慧，已經讓很多行業處於消失的邊緣，但同時也催生了很多新行業。人類的工作在不斷進化中。傳統的以人為主的大規模工廠已經不存在，操控生產線的已經是機器。而且機器正在侵入一切不可進入的領域，比如寫作、修改、會計、設計、醫療、教育，等等。新工作需要不同的技能，也就是說以前看重的技能可能不再重要，而以前不看重的能力會變得重要。這就是筆者在2019年提出的“無用變有用”的概念（Zhao, 2019）。從人類發展史來看，這種技能重要性的演變一直在發生。比如早期冷兵器時代戰爭需要的是體力，而現代戰爭需要的更多是智慧；幾百年前不可想象踢足球的技能在今天能掀起幾百上千億的產業；幾十年前不可預測打遊戲可以演變成電競產業（Zhao, 2009a; Zhao, Basham, & Travers, 2022）。音樂、舞蹈、表演等方面的能力也變得越來越重要，普及面越來越廣。在行業不斷變遷，產業格局瞬息萬變的當下，人類應該具備敢於嘗試、主動擁抱不確定的環境的勇氣以及挖掘、創造新機會的能力。這是一個人人都可能成為創業者的時代，也是一個人人都不得不創新的時代。當舊行業不斷消失、不可預知的新行業不斷湧現時，當工作已經“逃離”了工廠時，以行業知識和技能為培養目標的現有教育體系必將面臨過時、被動和尷尬的局面。

而資訊科技的發展，讓每個人都有了“被看見”的可能。更大範圍的“非教育選拔”正在發生，不同的“選拔”標準也在自發形成。現代教育體系的選拔流程由於統一預設的標準而主動放棄了“看見”的權利，導致很多潛在的、可能拔尖但也需要機會創新的個體被錯失，從而遮蔽了教育應對時代的積極“社會效應”。

與此同時，AI的發展引發了新的教育問題: 不同地域和階層的學生在接觸和使用AI資源方面的差異會加劇現有社會階層的分化，帶來新的教育不公平問題；AI合成衍生的海量知識可能會對人類的思維和認知過程施加一定的影響和控制，產生新的教育倫理問題。AI帶來的種種可能性、不確定性以及教育的新問題，共同挑戰著當下教育體系的適時性。

在這樣的時代背景下，現有教育體系具有很大的侷限性，它在把握和利用AI 帶來的諸多學習可能性、應對由AI引起的不確定性、解決AI引發的教育新問題等方面捉襟見肘。現有教育體系以知識能力培養為核心，該知識能力體系決定了學習內容的設定和教學評估的重心。然而，該知識能力體系具有以下兩個方面的不合時宜性。

首先，現有教育知識能力體系的人才培養目標不合時宜。

當前教育最重要的社會使命是應對技術所帶來的不確定性。要應對未來的種種不確定性，人類需要的不是所預測的某些行業的技能，而是跨行業的甚至可以創造新行業的通用能力。越來越多的研究發現，傳統的所謂“軟技能”（Soft Skills），比如思考方法、毅力與耐力、創業精神等 （Duckworth & Yeager, 2015; Dweck, 2008; Pink, 2006; Trilling & Fadel, 2009；Zhao, Wehmeyer, Basham, & Hansen, 2019），在21世紀可能更有價值。面對海量資訊唾手可得、知識快速更新迭代的當下，人類需要的不是對既定知識的記憶與運用，而是在面對不確定的知識領域時不膽怯、充滿好奇，具有大膽探究和創新的意願與動機。在行業不斷變遷和產業格局瞬息萬變的當下，人類應該敢於嘗試、主動擁抱不確定的環境，具備挖掘、創造新機會的能力與行動力。面對AI技術的快速發展，人類必將面對與AI共融發展的趨勢，因此需要具備且不斷構建自身需求與他人需求共生髮展的能力，並且能夠集合各自優勢，協調社會和技術資源共同為社會創造價值。技術的迅猛發展將給人類生存發展的環境帶來極大的不確定性，因此教育面對的一個最大的挑戰就是如何提供適宜的環境，培養出有創新意識、創造能力以及創業素養的人才。

現有的教育體系以為當前社會的各行各業輸送具備專業知識和技能的合格人才作為主要目標。然而，這個以現有行業的專業知識和技能為核心的目標定位具有滯後性，缺乏前瞻性，因此所培養出的是現有行業結構下的專才，而不是具備應對當前和未來社會不確定性的能力的創造性人才。

其次，現有教育知識能力體系的設定和實施不合時宜。

現有教育知識能力體系的範疇設定是基於對過去行業能力需求的分析，其過時的內容與當前的資訊爆炸時代具有不可調和的矛盾。這個體系對於固定知識能力體系的執著扼殺了創新意識，限制了人類應對不確定性的靈活度。同時，這個知識能力體系的結構是根據對不同年齡學段的學生的認知能力的預判來設定的，而這個預判是基於“前技術”時代人類接觸的資訊途徑以及在內容相對侷限的場景下的認知發展規律。這樣的預判對於這個資訊極度豐富的AI時代的學習者而言，已不再適用了。

現有教育體制對這個知識能力體系的實施方式，以及對培養學習者應對當下不確定性發展的能力，都有諸多限制。現有教育體制下的教師主導了學習內容，以分班授課為主體，它在培養學生自我把握和調控自己的學習內容和學習歷程等方面捉襟見肘。現有教育體制下的評價體系，集中在對既定知識掌握程度的評測上，限定了教育評估和教育研究的時效性。在評估方式上，它大量採用單一的評判標準與形式，以分數和個體評判為主而不鼓勵學生互動，專注於短期的教學效果而非學生個體的長期發展。這樣的評價體系無法在創造能力發展上為學生提供適宜的土壤和空間。同時，現有教育體系強調孤立的課堂，強調學習模式的統一性和可控性，以及學習的競爭性和可選拔性。這樣的體系與真實情境嚴重脫節，有悖於人類自然學習的社會性以及社會發展的共生性，不利於作為社會性“物種”的學習者與未來社會的銜接，遮蔽了學生創業素養的發展。

因此，現有的教育體系無法滿足當前社會的需求，要更好地應對當前和未來社會發展的不確定性，必須打破現有教育體系的禁錮。

既然當前的教育體系已經不能適應時代的發展需求，那未來教育應該如何展望呢？我們可以定義一下什麼是好的教育。好的教育至少應該滿足四個條件。第一，滿足社會的需求，培養社會需要的人才。只有滿足了社會的需求，教育的產品——學生，才有可能參與社會，為社會做貢獻；而只有能為社會做貢獻，學生才有可能獲得自足幸福的生活。第二，教育必須順應學生的本性，尊重其獨特性，幫助其揚長避短，成為更獨特的人。第三，教育必須能充分利用現有技術和資源，儘可能地為學生提供優質均等的教育機會。第四，教育應該努力擺脫對現有社會不公平的複製，讓各個群體的人都享受到優質的教育，並幫助他們過上幸福自主的生活。

要實現以上關於好的教育的定義，我們認為未來教育應該有以下三個特徵。

今天的社會，工作在快速地發生變化，它越來越多元化，也越來越細化，因此需要更多的創新創造。未來社會所需要的人才不僅要能幹好工作，還要承擔個體的其他責任，比如撫養下一代的責任、作為社會公民的責任以及健康幸福地休閒的責任（Spencer, 1911）。當今社會既是一個智慧技術飛速發展時代，也是一個極其不公平的時代，它有物質極大豐富的地方，也有極其貧窮的方面。同時，這也是一個需要重新思考人類精神發展的時代，比如為什麼人類發展到如今還在害怕戰爭以及戰爭帶來的恐懼？難道人類不能以和平的方式解決爭端、共謀發展嗎？鑑於以上思考，有學者認為每個人需要更多維的教育（Goldin & Katz, 2008）。從今天的社會需求和對學習者的認識來看，單純地提供更多的教育並不能解決問題。如果教育保持其原有的設定，即使每個人都上了大學，還是不能滿足社會需求，反而會成為一種浪費。布魯金斯學會（Brookings Institution）2019年的一份報告指出，人工智慧將要替代的工作是目前高學歷高收入階層所從事的工作，也就是要求大學和大學以上學歷的工作（Muro, Whiton, & Maxim, 2019）。後來的情況證明的確如此（Cox, 2023；Kelly, 2020）。

因此，人類需要的不僅僅是更多的教育，而且是不同的教育。我們需要一種可以滿足社會對多元人才需求的教育，一種尊重個性差異、滿足人類對個性化發展需求的教育。這樣的教育需要打破傳統教育統一安排的壁壘，實現可個性化教育（Zhao, 2018a; 2018b）。可個性化教育的目標是幫助學生將個人獨特性轉化為個人生存優勢，並最終實現其社會價值。可個性化教育系統的設定重在為學生提供機會發掘自我興趣和優勢，為學生提供空間建立由個人興趣驅動的學習內容和適合個人需求的學習歷程，支援發展個人優勢且為他人創造價值，提供經歷發揮自我潛能。

在可個性化教育體系中，每個學生都能自我規劃學習，按照自己的興趣發揮自我的潛力，做到揚長避短。可個性化不是成人事先為學生做好個性化內容，而是引導學生明晰自己的學習興趣和需求，自我設定學習的目標和內容，尋找自己所需的學習材料，自主建構自己的學習生態和掌握自己的學習進度與方法（Zhao, 2016）。現代技術，特別是以ChatGPT為代表的人工智慧、遠端課程教師以及大量的網路資源和工具，為這樣的可個性化教育提供了可能性。

在可個性化教育體系中，學生是主體，是個體學習經歷的設計師、實施者、管理者和評估者。教師的角色是引導者（引導學生提升自我意識、自我管理能力以及有效且負責地使用技術工具的能力）、陪伴者（鼓勵、陪伴學生個性化的學習歷程）以及學習顧問（在學生遇到困難的時候指導學生獲取所需的幫助）（Zhao, 2018c; 2022b）。可個性化教育體系的教學重心是提升學生的元智慧、元認知以及自我效能感（Luckin，2018）。

要服務於可個性化教育體系，教育必須改變其對學生強加的統一的內容、統一的標準、統一的考試，以及按年齡分級和選拔等等。可個性化教育並不是倡導完全拋棄未來人才應具備的基本知識和技能。每個人都必須具備作為公民的能力，都必須適應社會，因此政府有權對每個人的基本知識和能力有所規範。在可個性化教育體系裡，可以有兩個教育目標共存：一個是政府對所有學生的要求，也就是所有學生必須掌握的知識和技能；另一個是幫助每個學生取得成功的要求，也就是服務於每個學生自己必須具備發展的個體獨特性。學生的學習時間可以分為兩部分：60%歸政府所要求的知識和技能，40%歸自己個人獨特性發展所需要的學習經歷。而政府的這60%的時間分配在不同社會還可以細分，比如國家培養目標部分的內容可以佔30%，地方培養目標部分的內容可以佔30% （Zhao, 2021）。這個分配只是一個假設，具體多少各地可以根據自己的情況安排，但重點是學習時間既要保證滿足培養公民的需求，同時也要滿足培養成功的個人的需求。

當今是一個知識大爆炸的時代，沒有一個人可以真正掌握所有的知識，或者跟上知識的發展步伐。更重要的是，技術的快速發展加快了知識的迭代更新，使得知識、行業以及社會發展存在極大的不確定性。在這些不確定性面前，學習的目標不再是掌握和運用知識，而是應對不確定性所需要的創新意識、創造能力以及創業素養，即發現能為他人創造價值的問題並有創意地解決問題的意願和能力。未來教育的核心應該是發展學生髮現和解決問題的能力（Zhao, 2022a），而不是現有教育偏重的對已知問題和已知答案的記憶。在21世紀，找到需要解決而且值得解決的問題是成功的關鍵。很多已知問題都已經有了答案，而且透過技術實現瞭解決方案。在這個時代裡，如果不善於找問題，就有可能陷入“只消費”的陷阱。這也是為什麼很多人處於消費狀態，忙於消費別人創造的產品、消費別人製造出來的娛樂、消費別人生產的知識。處在21世紀的人只有找到問題並能解決問題，才能創造自身的價值，只有進行有創造性價值的工作，才能保證不會被智慧機器所取代。因此，培養髮現問題、解決問題的意願和能力，可以提升學生面對無知領域的信心、增強解決不確定性問題的思維方式與能力，從而增強他們在面對不確定現象時的韌性。同時，為學生提供發現、解決為他人創造價值的問題的經歷，可以幫助學生建立將個體優勢轉換為服務於他人、服務於社會的資本的習慣。因此，發現問題、解決問題為可個性化教育體系、個性化的學習經歷提供了一個最終目標和努力方向，從而賦予了學習歷程使命感和責任感。

對於發現和解決問題的能力，學界有不少不同的描述，但這些描述本身的問題頗多。狹隘和粗糙是兩個最大的問題。比如人們常說的創造力（creativity）。這個概念被許多人認為是21世紀人人都應該具備的能力，但什麼是創造力呢？從20世紀50年代開始的創造力研究發現，早期的以擴散性思維（divergent thinking）定義的創造力並不能預測一個人的真正創造力（Baer, 2022）。後來又出現了各種創造力測試（Long, Kerr, Emler, & Birdnow, 2022），但都不能真正預測個體之後呈現出的創造力，所以後來才有了創造力也許並不存在的說法（Baer, 2022）。其實創造力不只是狹隘的某一種認知能力或者單純的創新衝動，因為要做到真正的創造，就必須有足夠的知識、足夠的能力、足夠的動機、足夠的誘惑或者引發創造的機會、足夠的資源和足夠的有助於創造的合作團隊或機構等等。可以說，創造力的研究問題來源於人類追求的簡單化所導致的狹隘的定義以及堅信狹隘定義而帶來的粗糙。同理，已經被廣泛接受的思維定式（mindset）理論認為，成長性思維（growth mindset）可以更好地促進學習和工作，可以讓人更成功（Dweck, 2008）。但是這個最先由斯坦福大學教授Carol Dweck提出的理論，在實證研究中並沒有足夠的證據證明它的價值（Denworth, 2019; Macnamara & Burgoyne, 2023）。究其原因，還是狹隘和粗糙的問題。比如，這個理論沒有說明在何時何地何種情況下，人們應該放棄追求，而不是盲目愚蠢地堅持“撞破南牆”的態度。有時候，接受自己在某些方面不行，學會放棄可能更好（Duke, 2022）。

發現和解決問題的能力包含思維正規化、技能技巧、動機慾望、性格性情、合作精神等諸多方面的素養，涵括智力與非智力因素。尋找問題對學生是一個很大的挑戰，尋找有價值又需要解決的問題就更困難，尋找到有價值需要解決而又是自己能解決的問題就難上加難。但這是一個學習的過程。培養學生尋找問題的能力，需要引導學生觀察、發掘自己身邊和周圍社群以及其他的現實生活中給人們帶來不便的那些問題，帶領學生分析問題的根源與本質，分析它是否是可以解決的問題，思考問題的解決能否為他人創造價值、創造什麼方面的價值，思考為誰創造價值、價值是否有意義等，進而判別這個問題是否是能力範圍內可以解決且需要解決的問題。尋找值得解決的問題是一個習慣的培養（觀察的習慣、尋找問題的習慣）、態度的養成（為他人服務的意願和態度）以及思維能力的訓練 （多角度、辯證性地思考，多方求證，不斷反思）的過程。找到了問題還要解決問題，這也是一種態度（迎難而上、不怕犯錯、從失敗中學習、不斷嘗試的韌性）、思維方法（對個人獨特性的認識、資源需求分析、經驗分析總結、創新思維）以及行動能力（尋求資源、收集整合利用資源、團體合作、獲得反饋並不斷完善）的培養過程。

以尋找和解決實際問題為驅動的學習，讓學習經歷與學生的興趣和能力相關聯，可以促進學生的個性化學習，而個性化學習也正好對應著尋找和解決問題的過程。從某種意義上講，這種學習方法與現有比較流行的專案式學習（project-based learning）有相似之處，但在兩方面有本質的區別。首先，在個性化學習的環境中，學生不是參與教師選定的專案，而是自己尋找自己感興趣的、有意義的、有價值的專案。其次，專案式學習強調的是過程，不看重作品，它以專案的形式學習預定的知識；而尋找和解決問題的學習則看重最終作品是否為他人創造價值，培養學生精心細緻地思考和動手的能力，讓學生認識到作品質量本身的價值。

以發現和解決有意義、有價值的問題為使命的可個性化學習是需要大量資源支撐的，它依賴於個人獨特性的相互依存、資源的相互依存、思維角度的相互依存、經歷的相互依存。這樣的學習經歷需要一個全球化的學習生態、全球化的學習資源、全球化的學習經歷。在這樣的全球化校園裡，學生與全球的學習夥伴一起學習，大家集思廣益、相互反饋，交流資訊、特長互補，為全球的學習夥伴解決問題、創造價值，即為全球的學習夥伴而學習。這樣的全球化校園順應人類問題相互關聯的特點，為發現和解決問題的可個性化學習提供其所需要的養料，同時實現了個體獨特性的互惠價值。隨之而來的全球化學習經歷和全球化素養也在促使學生髮現更有意義、更值得解決的問題，有利於學生拓展思維和更有創意地解決問題，做出真正有價值的作品。

2007年《紐約時報》專欄作家Thomas Friedman出版了《世界是平的》（Friedman, 2007）一書，這本書相當於宣佈了新一輪全球化的到來，作者以非常積極的態度肯定了全球化是21世紀的社會形態。人員、財富、貨物、資訊等大規模地、快速地跨越地理邊界和國界，世界各地的經濟、新聞、政治、文化等交織在一起，使地球確確實實成為一個“村”。當然，Thomas Friedman的預測和判斷有許多錯誤。比如，他沒料到新冠疫情對世界的影響，也沒有預測到今天還有俄烏戰爭、以色列哈馬斯衝突以及可能更大範圍的戰爭和衝突，更沒想到今天的世界又在重新分為幾大陣營，世界正在進入一個再全球化的過程。但是，可以肯定的是，世界是平的。從技術層面看，這個世界已經時時刻刻地連在了一起；從經濟上看，各國的貿易雖然有所變化，但“你中有我、我中有你”的局面已經形成，即使有短暫的減弱，也會很快恢復。毋庸置疑的是，更精細的全球化、更深入的全球化必然會發生，而不是停止。

因此，未來的教育必須是全球化的教育，學生必須具備全球化能力（Council on International Education Exchange, 1988; University of Wisconsin-Global Competence Task Force, 2008; Zhao, 2009a,2009b）。在新冠疫情以前，世界各國對全球化能力的培養都特別看重。PISA還組織了全球化能力的跨國測評（OECD, 2018）。諾貝爾經濟學獎獲得者Joseph Stiglitz 對全球化的評價是物質的全球化遠遠超越了人的全球化（Stiglitz, 2006; Stiglitz, 2017），也就是說人心還侷限於地域和國界的文化之中。因此，培養全球化思維和全球化能力對於推動人類共同發展而言尤為重要。之後雖然疫情影響了各國學生養成全球化能力的熱情，但全球化能力仍是未來教育必不可少的一部分，而培養全球化能力最好的辦法就是校園的全球化。由於資訊科技和人工智慧構成了全球化的生態，因此在未來的教育中，學生的個性化學習、學生尋找和解決問題的能力培養，都應該有跨國、跨校、跨班的合作。學生既可以向處在世界任何地方的人學習，也可以與處在任何地方的人合作，還可以為處在任何地方的人解決問題。

未來教育可以用下圖來描述（圖4）。

本文探討了未來教育的可能走向。與其說這是一個預測，不如說它更是一種希望。現有教育的失敗，尤其在應對技術飛速發展所帶來的不確定性方面的失敗，對我們而言是一個極大的警示。對現有教育的修修補補、過度粉飾，不但不能解決問題，還會產生對現有教育體系核心問題的遮蔽效應。教育必須要做出重大改變。在全球化的今天，在資訊和知識唾手可得的今天，教育不應該侷限於課堂和學校，也不應該侷限於既定的課程，更不應該侷限於孩子出生的地域和年代。

毫無疑問，我們對未來的這個假設，對現有教育是一個極大的衝擊，對教育工作者也是一個極大的衝擊。它要求我們重新思考什麼是人才，重新思考課程、教學、班級、考試、選拔等已經運行了上百年的機制，也要求教師和校長們重新思考我們如何才能走向未來的教育。

對未來教育的這個設想是可以實現的。我們在美國、澳大利亞和中國的一些學校對這些設想進行了一些嘗試。在中國的實驗我們稱之為“創新創造創業”教育（三創教育），已經在重慶和北京的一些學校落地實施（Dede, Bonk, Mishra, & Zhao, 2024）。受教學環境的束縛，當前我們實驗的只是一部分未來教育的概念，但我們在學生身上已經看到了預想的變化，例如個體獨特性的發展以及個性發展所帶來的自信，這表明我們對未來教育的設想是有可能在不同的文化土壤裡得到實現和發展的。

未來的教育不是等來的，而是靠每一個教育工作者創造出來的。