本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點
《大眾科學》八月增刊審視了新興技術面前不斷變化的教育格局，並提出了一個問題：我們如何提高人們對 STEM 計劃的興趣和參與度？數字時代的學習探討了使用大資料更好地瞭解學生、線上課程的有效性以及對新教學方法的需求等問題。昨天由《大眾科學》和麥克米倫教育集團主辦的第二屆年度 STEM 執行峰會也呼應了這些主題，峰會傳遞的資訊非常明確：如果我們想看到 STEM 領域的更大參與度，我們必須願意重新構想學習，以及我們賦予學習的優先事項和遺產。
華盛頓大學聖路易斯分校心理學教授馬克·麥克丹尼爾博士提供的資料向我們表明，死記硬背和重複練習不利於長期記憶，但當我們嘗試學習時，這些是我們最有可能作為個人追求的方法。例如，當我們初學加法時，我們會透過一系列複雜度不斷增加的練習來練習這項特定的技能。減法、乘法和除法也是如此。藝術史也是如此：我們透過觀看大師作品的合集來學習識別他們的風格。我們以模組化的方式進行學習，這種學習方式有條不紊、直截了當。但這種有條不紊的狀態實際上可能會傷害我們。將加法與其他數學方程式結合起來學習，可能有助於我們構建一個故事或經驗，以便日後借鑑。混合方法使我們能夠更好地將現實世界的例子情境化，而這些例子不像我們的教科書那樣定義明確。迴歸有序的方法是對解決問題的一種合理反應——而這基本上就是我們要求學生做的事情。麥克丹尼爾更突出的觀點之一是，教育工作者花費大量時間為學生學習做準備，然後讓他們自己去參與學習。如果學習是一項運動，學生們就會有教練，就像他們打棒球或籃球一樣，但當涉及到學習時，就沒有教練了。這並非資源或效率問題，儘管很容易提出這種論點；相反，這似乎根植於社會對個人能動性的重視。
教育不是團隊協作。雖然所有學生都面臨相同的課程，但他們的表現是相互比較的；文憑是通向工作的成果。教育與生活是分離的——這或許是為什麼在職學生有時會感到吃力的原因。這種個人主義的感覺滲透到西方文化的幾乎所有方面。科學，也並不總是推崇團隊合作，儘管在這個領域似乎正在發生轉變。它感覺像是一種非常孤獨的追求。它是以工作形式呈現的成果的手段。但公民科學計劃正在向我們展示另一種方式：科學和學習可以發生在實驗室之外，並且可以以新穎的方式將人們聯絡起來。在這些領域，STEM 成為一項生活技能，並在更廣泛的群體中激發熱情和討論。參與到這場對話中，意味著打破神壇——我們對此感到自在嗎？
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圍繞共同核心標準的強烈反對錶明，變革可能會多麼令人不安，但正如加州大學洛杉磯分校/CRESST 高階研究員兼專案主管朱莉婭·費倫博士所說，“我們生活在沙箱中。” 如果我們有一個地方可以測試方法論，那將是理想的，但現在只有此時此地，所以我們必須願意嘗試。這意味著什麼？除了通常對課堂上使用筆記型電腦的抱怨之外，我們還必須尋求以新的方式使用技術。例如，亞利桑那州立大學試點了一個數學專案，學生們的大部分工作都在計算機實驗室完成。他們的輸入被分析，課程計劃根據每個學生的優勢和劣勢進行定製。他們工作的資料也提供給教授，教授跟蹤他們的過程，並在關鍵時刻提供支援和指導。乍一看，這種模式似乎延續了學生無人指導的理念，但程式的定製實際上為學生獲得知識提供了最佳條件。支援和指導是根據有關學生需求的資料提供的，而不是每個人都必須以相同的速度掌握的統一課程。
以這種方式工作可以幫助將學習帶到學生沒有這些追求機會的地方——例如像印度這樣的地方，那裡的需求超過了教育工作者的供應。大規模開放線上課程（MOOC）的試驗在那裡並沒有完全成功，也許是因為它們在參與度方面表現平平。印度政府高等教育顧問帕萬·阿加瓦爾將這些努力描述為“技術有限且質量參差不齊”，但他對技術可以帶來的東西持樂觀態度。自適應模型可能在這裡有發展空間。
批評者強烈表示，這種以資料為導向的方式會將學校變成工廠，沒有什麼可以取代一位好老師。我傾向於同意後一種觀點，但或許我們也應該讓我們的老師成為更好的老師。也許技術可以為此提供幫助。
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