2025-04-21 22:14 上海
4月23日(周三)19:30-21:30直播
导语
分享背景
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从古老的口口相传、手工书写,到印刷技术,再到如今的互联网和人工智能时代,技术的每一次革新都对教育产生了深远影响。身处当下这个被技术深度渗透的时代,互联网、人工智能已成为人们学习生活的一部分。但如果把时间线拉长,从更宏观的视角去审视,你是否系统思考过,这一切变化的源头在哪里?不同阶段技术与教育是如何相互作用的?未来又将呈现怎样的发展趋势?北京大学郭文茗老师基于自己20余年的积累,用疫情三年的时间潜心创作著作《从口传到互联网:技术怎样改变了人类认知与教育》,这本书带领读者回溯历史,展望未来,系统梳理了技术与教育协同演变的脉络。
分享简介
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郭文茗老师与王梦倩老师将通过对谈的形式,以印刷技术引发的教育变革为历史镜像,建立印刷技术与人工智能技术之间的跨时代关联,关照和解析人工智能技术如何重构当代的知识生产、教育模式和认知方式,探讨技术驱动下教育本质的变与不变。
分享大纲
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1. 引言——王梦倩:从活字到token:生成式AI与印刷技术的可比性分析
2. 主讲——郭文茗:印刷技术对教育的影响
技术与人的认知:本书的整体框架
印刷技术影响教育变革的过程
印刷技术的特征分析
16世纪的新文科:
以语言作为方法
技术手册与现代技术的发展
数学的大发展
16-17世纪,欧洲的几项重大出版工程
伊拉斯谟与《圣经》出版
维萨里与《人体的结构》
哥白尼与《天文学大成》
班级授课制与现代学校制度
3. 对谈——郭文茗&王梦倩
印刷技术塑造了人类的理性精神,人工智能将给人类的认知带来怎样的影响?
印刷技术催生了现代学校制度,人工智能将把教育引向何方?
印刷技术推动了标准化大规模知识生产与传播,人工智能将推动人类知识生产走向创新还是趋同?
主讲人简介
主讲人简介
郭文茗,北京大学计算机软件学士、地图学与遥感硕士,教育学博士。现为北京大学教育学院教育技术系长聘副教授、博士生导师。主要研究方向为教育技术,媒介技术史、在线教育、教师培训和数字化阅读等。主持完成1项国家社科基金项目,多项省部级项目及横向研究课题。出版专著1部;译著2部;在《北京大学教育评论》、《教育研究》和《教育学报》、《中国远程教育》、《中国电化教育》等期刊公开发表论文40余篇。研究成果曾获得教育部第八届高等学校科学研究优秀成果、北京市第十三、十四届哲学社会科学优秀成果等多项学术奖励。2011年入选“教育部新世纪人才计划”。
王梦倩,首都师范大学教育学院讲师,北京大学教育技术学博士。关注在教育学、计算机科学、系统科学等多学科视角下探究教育技术领域的重要问题,研究方向包括人工智能教育应用、学习科学、教师专业发展、教育复杂系统等。成果发表于《电化教育研究》、《中国远程教育》、《现代教育技术》、Interactive Learning Environments、ECNU Review of Education、Journal of Computers in Education等国内外期刊,主持国家自然科学基金青年项目、北京市博士后工作经费资助项目等多个项目。
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直播信息
2025年4月23日(周三)19:30-21:30
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推荐阅读
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[1]郭文茗,从口传到互联网:技术怎样改变了人类认知与教育,社会科学文献出版社,2024.
[2]郭文茗.技术维度的教育变革史:教育研究的新时代与新范式[J].中国远程教育,2025,45(02):54-70.DOI:10.13541/j.cnki.chinade.2025.02.003.
[3]Wang, M., & Guo, W. (2025). The Potential Impact of ChatGPT on Education: Using History as a Rearview Mirror. ECNU Review of Education. 8(1), 41-48. https://doi.org/10.1177/20965311231189826
「AI时代的学习:共探学习的复杂性」主题读书会
在技术浪潮的冲击下,智能时代对人才培养的需求正发生根本性转变——学习已不再局限于简单的知识传递与记忆,当机器能够替代程式化技能,人类的创造力、批判性思维与跨界协作能力将成为核心竞争力;当知识更新周期以月甚至天为单位迭代,教育的使命不再是填鸭式灌输,而是培养终身学习者的自适应能力。
在此背景下,集智俱乐部联合江南大学教授王志军,北京师范大学教授崔光佐,翼鸥教育创始人宋军波,TalkingBrain 联合创始人林思恩,清华大学讲师方可,北京师范大学博士后郭玉娟,共同发起「AI时代的学习:共探学习的复杂性」主题读书会。希望通过汇聚教育学、系统科学、脑科学、计算机科学、社会学等多领域交叉视角,突破单一学科的局限,对人类社会未来学习发展形成更加全面深入的认识。
详情请见:AI时代的学习:共探人类学习的复杂性
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