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AECT2017还安排了17场主席专场报告，从不同的视角对“引领学习的改变”进行分析与阐述，研讨内容、过程丰富多彩。

同时，AECT所属的20个分支机构，也分别展现、分享了各自在本领域的研究成果，深入探讨如何在领域内作出改变，以及如何有效应对改变所带来的挑战和机遇。

现将本次年会的主题演讲、主要的主席专场报告及各分支机构的主要研究观点、活动及研讨情况进行综述。

一、大会主题演讲（KeynoteSpeeches）

（—）引领学习——关注新事物（LeadingforLearning:

SomethingNewUndertheSun）

来自佛罗里达州立大学（FloridaStateUniversi-ty）教育学院院长马西·

德里斯科尔（MarcyDriscoll）教授带来的主题演讲，重点剖析了领导力在现代学校管理、人才培养、面向未来的学习等方面的引领作用。

她以在线学习为例，说明了技术本身不能解决问题和改变教学范式，教育技术的重点在于教师如何利用新工具来解决实际问题。

她认为，教育领导者应该用系统思维和设计思维来引导改革和创新，应该通过促进（Enabling）、示范（Modeling）和教学（Teaching）三方面的影响力来实现领导与变革。

首先，促进就是要确保师生们的需求得到满足，与利益相关者和公众建立联系。

大众学术（PublicScholarship）是与公众建立联系的方法之一，目前，一些致力于大众学术的研究项目和研究所正在发挥着这样的作用。

如：

（1）开放教育项目（OpEdProject）旨在增加在主要评论类论坛中女性思想领袖的数量；

（2）缩小差异（BridgingtheGap）研究所，旨在培训学者，开展与政策有关的研究，并为公共辩论做出贡献；

（3）对象课程学院（ObjectLessonInstitutes），专门为广大撰写和出版的学者而设计。

其次，示范就是要了解其他人的所思所想，通过与社区、TED演讲以及与当地媒体的合作，来宣传高校工作和成果。

最后，教学即引导跨学科教学以及注重结合实际问题。

例如，通过举办“三分钟论文比赛”（Three-minuteThesis），学生能够有效提高学术能力（Academic）、做报告的能力（Presentation）以及用合适的方式向一般受众表达研究成果的技巧。

德里斯科尔教授认为，领导力是学习者内心隐藏的一股渴望和力量。

在以获取知识为主的学校，我们往往忽略了激发和培养学生的领导力这一关键。

从教学管理者的角度来说，领导力是指教育工作者需具备长远性规划的决策力、探索新技术应用的执行力、普及教育革新的影响力等重要能力。

从学生培养的角度来说，领导力并不只是指简单培养一个管理者，还包括培养学习者在终生学习中灵活运用知识和感染身边的人和环境的一种能力。

换言之，领导力的培养就是让学习者在人生不同阶段、遇到不同问题的时候，都能运用曾经所学知识来解决问题。

教育技术领域的学者要具有较高的责任感去引领现代教育的变革。

当今教育变革面对的重要挑战是教学手段的日益信息化，学习者的思维方式在变化，未来的职业发展规划也在发生变化。

本领域的学者要努力将学校教育的信息化建设推动到高于社会信息化的平均水平之上。

一方面，要推动智慧教学环境建设，使学习者具备较强的信息化使用能力；

另一方面，还要让学习者具备一定的信息化延展能力，预测未来科技发展的趋势，甚至将信息化素养应用在未来的职业生涯发展中。

所以，领导力培养是一项面向终身教育规划的事业。

（二）教育中的系统思维（SystemsThingkinginEducation）

来自康奈尔大学（CornellUniversity）康奈尔公共研究所（CornellPublicResearchInstitute）的德里克·

卡布雷拉（DerekCabrera）博士在这一主题演讲中详细阐述了系统思维理论（SystemsThinkingThe-ory）及在教育中的应用价值。

他首先对比了两种不同的世界认知模型：

VUCA世界和LAMO思维。

VUCA世界认为，后冷战时代的世界是波动的（Volatile）、不确定的（Uncertain）、复杂的（Complex）和模糊的（Ambiguous）。

LAMO思维认为，尽管现实世界不是线性（Linear），但是我们大多数人的思维却依然是线性（Linear）；

尽管现实世界并不知道人类的行为，但我们总以人类为中心（Anthropocentric）来看待一切事情；

尽管现实世界是可适应的和有机的，但是我们大多数人抱着机械性（Mechanistically）的思维；

尽管现实世界是网络化的、复杂的、随机的，但我们大多数人认为事物具有不同等级并且都是有序的（Ordered）。

问题的症结在于我们大多数人从一开始就用错误的心理模型来思考，通过与现实世界的交流中获得反馈来修正已有的心理模型，以达到与世界系统方式一致的目的。

事实上，世界系统的运行方式与我们所认为的方式并不一致。

在他看来，知识（Knowl-edge）和信息（Information）截然不同，知识是有结构的。

知识是对信息进行加工思考的结果，即M（心理模型）=I（信息）T（思考）。

思维（Thinking）是一个结构化的过程，即接收新的信息，结构化组织信息，并运用结构化的信息解决当前问题。

思维有着不同类型，包括批判性性思维（CriticalThinking）、创造性思维（CreativeThinking）、系统思维（SystemsThink-ing）、科学思维（ScientificThinking）、跨学科思维（InterdisciplinaryThinking）、亲社会思维（EmotionalIntelligence/ProsocialThinking）等。

现有的教学删去了需要学生独立思考的部分，他们仅仅简单地按照教师的指导就能完成课程并获取学分，这样就导致很多学生缺乏独立思考。

为此，他提出了一个DSRP思维框架：

区别（Dis-tinctions）、系统（Systems）、关系（Relationships）和视角（Perspectives）。

（1）区分是指认识事物的属性（I-dentity）和区分差别（Other）。

我们在理解和描述一件事物的同时，也定义了什么样的事物（Other）不是我们所描述的事物。

通过对该事物与其它事物进行区分，学生对该事物有了更深人的理解、更清晰的概念，也就能够更准确地表述该事物。

（2）系统是指帮助学生观察和理解系统的整体性和局部性。

每一个部分都是一个整体，而每一个整体都是某个系统的一部分。

所以从本质上说，学习本身就是将不同思想从部分组成整体的系统过程。

在系统规则中需要用到区分规则，因为系统思考的过程，需要我们区分哪些东西不要被看作一个整体从而不需要被放大，哪些东西需要放大以看到更多的细节。

换句话说，系统思维需要我们将分裂和聚集放在一起。

为了真正理解各种现象，我们既要分析从整体上分离出来的部分，也要从部分中分析整体，即事物的整体性和局部性之统一。

（3）关系是指认识到各种想法和事物之间的关联性，包括反馈（Feedback）、因果（Causation）、关联（Correlation）、投入/产出（Inputs/Outputs）、影响力（Influence）和直接/间接（Direct/Indirect）等。

在教学中，引导学生认识各种不同的关系，有助于学生元认知的发展和更深入地理解各类事物、社会动态以及思想之间的相互关系。

（4）视角是一种培养学习者思考能力的方法，从根本上说，视角由两个相关因素构成：

一个观点（APoint）（可以从中看到）和一个角度（AView）（观察到的观点）。

我们在认识一个系统时，总是从一个特定角度（通常无意识）先确定这个系统的组成部分，然后把这些部分联系起来或做出区分。

因此，在看待一件事情时，我们往往存有偏见。

最后，卡布雷拉博士肯定了技术在教育发展中的作用（见图1）。

他认为，技术增强了事物的可扩展性和动态性，影响了评价内容，从而影响了学校的教学内容，最终使培养出来的学生成为信息的终身消费者。

学生可以用谷歌（Google）等搜索引擎寻找问题的答案。

但这些搜到的仅是信息，而不是知识。

因此，我们应该为学生提供知识构建的工具，启发学生去思考，培养学生复杂的认知能力，让学生学会区分、有系统的学习与思考、关联相关知识和构建自己的复杂认知。

图1技术对教育的影响（三）意志力——引导学习进而改变的关键性作用（Conation：

ItsKeyRoleinLeadingLearningforChange）

乔治亚大学（TheUniversityofGeorgia）学习设计与技术系名誉教授托马斯·

里夫斯（ThomasReeves）博士带来的这一主题演讲，深入探讨了意志力（Conation）培养在面向智能时代的重要性。

他认为21世纪能力“4Cs”（CriticalThinking，Communica-tion，CollaborationandCreativity，即批判性思考能力、交流能力、合作能力和创造力），应该再加上“第五个C”，即意志力（Conation）。

除了认知、情感和动作这三个传统的学习结果领域，意志力是另外一个重要的学习结果领域。

意志力是指意志（Will）、意愿（Desire）、努力水平（LevelofEffort）、动力（Drive）、奋斗（Striving）、心理能量（MentalEnergy）、自我决定（Self-determination）和目的（Intention）。

与传统学习结果领域不同，意志力并不呈金字塔排列。

由凯西·

科尔伯（KathyKolbe）所著的《可靠的连接：

发现你是谁和你的行为之间的联系》（TheConativeConnection：

UncoveringtheLinkbetweenWhoYouAreandHowYouPerform）一书，详细地解释了认知领域、情感领域和意志力领域的不同：

（1）认知包含知道、思考、想法、认识和了解；

（2）情感包含感受、感觉、情感、美学和关爱；

（3）意志力包含行动、意愿、意志、道德、行动。

这三个领域的差别在于了解、关爱和行动之间的差别，也在于想法、情感与意志力之间的差别。

他强调：

随着人工智能（AI）时代的来临，人们不仅仅要跟同行竞争，还要跟机器人和机器学习系统竞争。

据美国国家教育统计中心的劳动局数据显示，除了计算机科学，在STEM领域的工作机会越来越少。

企业正在雇佣更多的机器人，因为机器人比工资最低的工人还便宜，不需要健康保险和其它福利，更没有个人问题。

因此，意志力的培养在人工智能时代更显重要。

托马斯·

里夫斯指出，最近开发的机器人艾瑞卡（Erica，见图2）到2020年能表现六种人类基本情绪：

开心、悲伤、害怕、惊讶、生气和厌恶。

而最早由斯坦福大学（StanfordUniversity）开发的全功能移动机器人沙基（Shakey，见图3），可以解释自己的行为并把任务细化。

新加坡南洋理工大学（NanyangTech-nologicalUniversity）开发的机器人接待员纳丁（Nadine）可认出她所见过的人，记住他们所说过的话，甚至可表达她的开心或者悲伤。

索尼公司开发的AIBO机器狗（ArtificialIntelligenceRobot，见图4），它们拥有深度学习的能力、鱼眼相机和一系列能够探测和分析声音、图片的传感器。

这些传感器可让机器狗学习适应周边的环境并跟它们的主人进行交流，甚至能够主动去寻找它们的主人，识别赞美、微笑、抚摸行为等。

图3沙基机器人

当下，深度学习机器系统正在快速提高机器人自身的观察、理解、听、说、读、写以及综合信息加工并加以判断的能力。

尽管研究表明，机器人最不可能替代人类在教育、医保和社工领域的工作，但已有人在试验如何把智能机器人运用到教学中去。

比如，乔治亚理工大学（GeorgiaTech）计算机科学教授阿肖克·

戈埃尔（AshokGoel）用吉尔·

沃森（Jill：

atson）这个智能程序作为助教，在他所教的人工智能课上，至少有一半学生无法区分这个智能机器和真人助教。

对此，乔治·

梅森大学（GeorgeMasonUniversity）的经济学教授泰勒·

考恩（TylerCowen）在他专栏中写道：

既然学校的老师都这么低效，我们就应该用机器人来替代教师、辅导员、监管员、治疗师及其它职位。

里夫斯博士认为，目前学术界对于由人工智能（AI）能否主导未来并没有一致的看法。

对于人类如何在未来与机器人进行竞争，他赞同MIT斯隆管理学院（SloanSchoolofManagement）两位教授埃里克·

布林约尔松（ErikBrynjolfsson）和安德鲁·

迈克菲（AndrewMcAfee）合著的《第二个机器时代：

辉煌科技时代的工作、进步与繁荣》（TheSecondMachineAge：

Work，Progress，andProsperityinTimeofBrilliantTechnologies）—书中的观点：

机器人和基于深度学习机器并不能掌握构思（Ideation）、广泛的模式识别（Broad-framePatternRecognition）和复杂的交流（ComplexCommunication）。

因为构思需要不拘一格的创新；

广泛的模式识别需要调动多个感官对整个系统中涉及社会、政治、文化和技术各个要素进行全方位鉴别，以解决非良构问题；

复杂的交流要求将口头和非口头交流以及它们的细微差别融入之中，以此作出令人信服的论证或说服他人。

这些，目前的AI尚不能做到。

二、主席专场报告（PresidentialSession）

AECT2017共安排了17场主席专场报告，是近五年来安排专场报告最多的一次。

与会专家和学者围绕着“引领学习的改变”这一主题展开充分研讨，并分享了通过实践提炼出的一系列研究成果。

以下选择其中10场主席专场报告进行概述。

（一）主席报告专场之1：

数字微证书与教师专业发展的体制改革（DigitalMicrocredentialsandtheSystemReformofTeacherProfessionalDevelopment）

这场主席报告由来自宾夕法尼亚州立大学（PennsylvaniaStateUniversity）的凯尔·

派克（KylePeck）、克里斯·

盖姆莱特（ChrisGamrat）、妮可·

王（NicoleWang），伯明翰杨大学（BrighamYoungUniversity）的瑞克·

威斯特（RickWest）以及普渡大学（PurdueUniversity）的蒂姆·

纽比（TimNewby）等人，他们共同汇报了关于数字微证书这一重要研究工作。

认为微证书的“微”体现在两方面：

一是课程的阶段性周期不长；

二是代表了一种更为精细化的课程，比如为期一周的工作坊、讨论会、拓展训练。

这些活动打破了传统教学定期、定时、定量的界限，集中在一个小范围的时间段内完成并获得相应证书。

他们的研究发现，在微证书制度下，学习者往往没有关心微证书本身的价值，而是认为微证书是对普通或正规教育一个良好补充。

多样的形式让学习者有机会接触到不同的思想，抒发自己的观点，切实感受到所学知识的应用层面和扩展途径。

同时，较为集中式的头脑风暴，容易对某个难点从量化转为质变，真正解决学科中的一些难点或困惑问题。

AECT2017特别关注微证书对于教师职业生涯的影响。

从形式上来说，教师的微证书和学生的微证书具有相似性，都是通过电子勋章、资格认证等形式呈现。

不一样的是教师的职业发展包括知识精细化和教学技能两个方面，教师的知识精细化对其教学技能又能产生积极而重要的影响。

教师所获得的这些数字微证书，可以作为他们参与某种教学过程的证明，也可以提升他们的自我效能感，以积极自信的状态改进教学工作。

此外，通用知识已不再是教师所或缺部分，而一些针对性知识才有助于他们职业生涯的发展。

因此，在强调个性化教育的今天，我们只有充分满足教师的个性化发展需求，才有可能实现学习者的个性化发展。

（二）主席报告专场之2：

教育技术决策与领导力的主导研究：

在AECT中的意义与机遇（LeadingResearchinEducationTechnologyDecisionMakingandLeadership：

ImplicationandOpportu-nitiesinAECT）

来自弗吉尼亚大学（UniversityofVirginia）的斯蒂芬妮·

摩尔（StephanieMoore）博士通过访问52名来自不同类型高等教育机构的决策者代表，研究了四个方面的课题：

（1）信息来源和信息网络；

（2）决策过程；

（3）详细描述一个具体的决策；

（4）与效能相关的研究。

结果显示，受访者关注的焦点在于“目的”，即高等教育学者们试图使用教育技术来完成什么？

41%的受访者认为教育技术能够支持教育与学习；

36%的受访者认为教育技术提高了运行效率或降低了成本；

30%的受访者认为教育技术增加了在线服务学生的能力；

27%的受访者认为教育技术改善了用户体验，并使现有系统现代化。

研究发现，最普遍的目标是用以支持特定的教学或评估，包括：

（1）増加学生、教职员工和校友之间的合作机会；

（2）増加内容的交互性；

（3）促进教学个性化，例如通过建立数据分析能力，以调整课程、教学和基于学生的表现所提供的支持，让学生按自己的节奏加快学习速度；

（4）促进主动学习；

（5）开展虚拟现实（VR）试验；

（6）増强学生的组织性；

（7）提供真实的评估；

（8）实施培养能力为本的教育；

（9）促进实施翻转课堂和混合学习；

（10）给学生増加学术反馈。

所有受访者都表示，他们都做过教育技术相关研究，但他们对于研究的定义不同：

38%受访者的研究是在实施一个战略或是引进一项产品之后，着重研究战略或产品对学生成果的影响；

29%受访者的研究是向其他高等院校询问有关产品的反馈；

24%受访者的研究是对自己的学生、教师、工作人员进行调查研究；

22%受访者的研究是对产品进行试验；

18%受访者的研究是阅读学术文章和期刊。

其中，有78%的决策者的研究成果（比如，对于某项产品的试验研究）很少跟其它高等院校共享，也很少跟大众共享，更很少发表在同行评审的期刊中。

他们只限于不断改进教学和决定是否继续或扩大试验研究。

关于是否考虑引进教育技术产品，27%决策者倾向于学习管理系统，9%决策者倾向于把课本换成电子课本，7%决策者倾向于在线或混合的课程设计，7%决策者倾向于评价工具。

关于决策的过程，摩尔博士发现，在公共和非盈利的教育机构中，决策通常需要综合考虑各个方面。

通过会议、委员会和问卷调查来收集信息，最终由一个或多个高管做最后的决定。

而盈利性的教育机构往往有更快、更集中的决策过程，通常是高管做出决策之后再去寻求师生们的配合。

这些决策者的教育技术决策标准包括：

实施的可行性；

特征和功能；

用户体验和可用性；

成本投入因素；

供应商的能力和与他们的关系。

关于如何评价教育技术产品，73%的决策考虑成本因素，64%的决策考虑供应商的样品，59%的决策涉及到对所需信息技术的审查，39%的决策考虑试验的效果，47%的决策要经过正式的资讯申请（RequestforInforma-tion）或提议申请（RequestforProposal）或报价申请（RequestforQuotation）。

因此，对于教育技术决策者来说，他们需要：

（1）与高等教育界以外的人士交流；

（2）关注师生使用的产品的功能性；

（3）考虑辅助成本，如培训费用；

（4）建立标准化的教育技术产品采购流程；

（5）让利益相关者（教师、职工、学生）参与早期决策；

（6）制定教育技术变革的促进策略。

对于研究者，则应该重点关注：

（1）技术支持的教学策略，以及如何更好地利用技术来提高学生的学习成果（什么是可行的，如何使用以及在什么条件下）；

（2）技术的实用案例以及相关有利于决策的研究；

（3）根据学校不同情境和学生不同类型来区分研究结果。

对于供应商，除了关注教学策略和实用案例之外，还应该根据学校不同的情境和学生的不同类型来区分研究结果。

最后，摩尔博士提出了一个值得探究的问题：

“在引进教育技术产品的过程中，是优先考虑教学的需求还是教育技术产品本身？

”如果决策者试图确定需求，就需要根据需求来选择技术，就必须知道这些技术用于什么？

这将是一个值得反复思考的过程。

（三）主席报告专场之3：

引领教育技术的学术发展——哲学和新兴技术（LeadingEducationalTechnologyScholarship：

PhilosophyandEmerg-ingTrends）

本场主席报告是在伯明翰杨大学（BrighamYoungUniversity）海特·

莱利（HeatherLeary）博士主持下，由利哈伊大学（LehighUniversity）华特·

盖茨（WardCates）博士等多人共同参与。

这些专家通过小组讨论的形式，深入探讨了教育技术的哲学理念和新兴技术对于未来教育技术领域的影响。

华特·

盖茨博士认为，现在的研究过多关注新技术的功能，而忽略了如何设计技术支持下的优化教学，从而很难实现有效教学。

技术开发者应该与教学设计者进行紧密合作，通过关注新技术的优缺点，详细阐述使用新技术中的哪个部分的教学设计需要更好地支持或实现，从而来引导开发者开发新技术。

他进而指出，教育技术领域的核心是教学设计，而不是教学媒体。

教师要用清晰的学习目标去指导整个教学活动，重视学习活动的交互、练习，促进学生的主动学习。

同时，教师需要提供有效指导，应该提供示例或清晰的步骤、详细的信息，来指导学生去探索。

在探索过程中，要注重鼓励学生之间互相合作。

比如：

小组合作完成一个项目、提供同伴评价。

然而，同伴评价会由于学生知识和技能的局限性而存在偏差。

相比同伴评价，教师反馈更权威、更专业，且能够对项目的核心概念或相关理论做出详细的解读。

因此，同伴评价应该与教师反馈有效结合起来，才能更好地指导学生学习。

关于新技术（如机器人）对教学的影响，瑞泽认为，机器人并不能