当前，教育领域的变革愈发深刻。我国正处在第三次工业革命时期，技术革命和工业革命带给生产生活方式深刻改变，这种大的变革对于教育的影响就是要求创新驱动发展。培养学生的创新意识、创造能力，从学前教育就要开始。

近日，中心发布未来学校（中小学、幼儿园）实验研究课题，想更多地面向未来，思考未来教育的变革，开展未来学校实验研究，探索未来学校建设标准，推动学校创新发展。课题首批资助经费100万元，成果显著的课题将予以持续资助。

课题选题包括未来学校新理念、未来学校的校园和建筑规划设计、未来学校形态构建、未来学校管理机制创新、未来学校的课程设计和培养模式、未来学校科技创新与新技术应用、智慧校园与未来教室、教育大数据应用与实践。

课题牢固树立出成果、出产品的导向，一切为教育创新的实践服务，鼓励地方政府、教育机构、金融机构、公司等机构协同创新，跨界合作，共同开展创新实验研究，推动学校创新发展。课题由委托中国教育智库网具体负责实施和管理。

【延伸阅读】

中国教育科学研究院基础教育研究所所长陈如平研究员提出：未来学校是一辆概念车
    教育部学校规划建设发展中心主任陈锋提出未来学校的6点可能性变革方向：

宽带、移动互联和云：未来教育基础设施

大数据：教育运行的基础资源

区块链：教育信息记录、评价的基础

VR/AR：教育空间结构改变

人工智能：教育组织方式改变

神经技术：信息转化机制改变

未来学校是面向未来的学校

社会对学校这种组织形式提出很多新的要求。学校发展、变革过程中应具备社会需要学校具备的特征。

未来学校是“为了未来”的学校

未来学校的重要职能之一是培养未来人——未来的接班人、建设者、社会公民、世界公民。学校要瞄准学生十年后、二十年后，甚至未来安家立业、为社会做贡献时应具备的特征，赋予学生承担未来责任应具备的素养和特征。

 未来学校要立足未来

描绘未来社会发展的大趋势，站在五年后、十年后，倒回来看学校发展过程中应该具备的要素和特征。信息技术的发展使得我们已经可以描绘出未来学校区别于传统学校的教学方法、教学手段。

对于未来学校，还有另外一种不同的解读——没有将其当做未来车的概念。有些学校已经具备了我们想象的未来学校应具备的一些特征，但不具备未来学校的整体结构。在实践中，我们可以选择未来学校某方面的特征作为研究、创新、探索和实践的突破点，比如，网络信息技术的应用、学校课堂的变化、学校学习环境和教室的变化。

 未来学校的五大特征

第一，未来学校是以学生主动学习、系统学习、深度学习为中心形成的新的共同体。在这种学校里，既有系统的、正式的学习，也包括非正式的、碎片化的学习。

第二，网络信息技术在未来学校中发挥应有的作用。传统教学以教师为主导，但是在网络学习以及其他的一些以网络为平台和载体的学习中，教师的主导作用未必能充分体现，起主导作用的可能是虚拟人物，也可能是教师通过视频间接主导教学。因此在未来学校里，学习的主导关系可能会有多种形态。

第三，学习环境、学习空间的开放性、多元性。开放性是通过网络，打破传统教室的边界，打破学校的围墙。这不同于以往倡导的“课堂要打破传统学校的边界，从校园拓宽到校外”。在未来学校中，书本世界、真实世界、虚拟世界三大世界实现了统一。未来学校是一种开放空间，提供给学生的资源是多元的，各种有助于学生学习、生活、成长、交往的资源都可以纳入这种开放环境中。

第四，未来学校的组织形态、管理方式要进一步创新。未来学校以学习者为中心的共同体一定会打破传统的课程制和指挥链条，这需要强大的、即时的、能够促进多方互动的管理系统。这个管理系统是平等的、民主的，可以实时交互，可以实现共享的目的。

第五，未来学校是渐进式的创新。尽管可以为未来学校提供一站式的解决方案，但解决方案需要不断完善。新技术、新观念、新理念的应用会打破以往的相对的平衡，尤其是新技术具有不可预测性。

 如何推进未来学校建设？

以包括网络信息技术在内的新技术的应用为主要抓手；

以课程再造、课程创新、实施作为支点；

以课堂中教与学的变化作为支点；

以管理创新作为支点，尤其是学校整体的治理结构的改善、治理能力的提升；

找到学校的文化基因及与其他学校的不同之处，并以此作为切入点和突破口

信息技术的融合式应用

融入式应用很重要的特征是大数据应用。将大数据的运算用于分析学校的管理行为、教师的教学行为、学生的学习行为，提供及时的、可靠的、持续的、可供比较和检测的数据。教师可以基于大数据掌控教学过程，了解学生的学习和发展过程。

通过视频设备以及其他各种设备观察学生的学习行为、状态、结果，根据后台的分析模块对学生的学习行为进行分析，教师可以在几秒内了解学生对知识的掌握情况，为教学决策提供依据。另外，通过比较学生学习的历史数据，深度挖掘分析，可以为实施新的教学提供依据。

大数据的收集、分析、应用建立在强大的网络信息技术基础上。大数据不是随意的数据，而是基于学生行为的数据。要解决人与人之间交往的问题，特别要注意师生关系，数据分析要加上人本主义，同时防止数据主义、工具主义、技术主义的陷阱。

（通讯员 李晓娜）