一百年前，高等教育的一场技术革命似乎迫在眉睫。作为一种强大的新型通信网络，现代函授系统让大学的校外授课成为可能。任何人只要有电子信箱，就可以参加课程。著名的威斯康星大学历史学家弗雷德里克·杰克逊·特纳曾写道：远程教育的“机制”可以将“教育的甘霖带给祖国的不毛之地”。各家院校发觉这是一个招收新生、获得新收入的历史时机，忙不迭地建立函授部。到20世纪20年代，函授课程已遍地开花，风靡一时。参加函授课程的人数达到全美所有高等院校在校生总和的四倍之多。

人们对远程教育早期形式的期待不仅停留在入学范围更大。很多教育家都认为，函授教育优于传统的校园授课，因为作业和测验可以针对每个学生的自身情况量身定制。芝加哥大学自学系是美国最大的远程教育部门之一，他们曾对未来的新生表示，学生们将“得到个性化的单独指导”，可以“按照任何个人安排到任何提供函授服务的地方上课”。该系负责人称，函授课程给学生们提供了一种类似于“家庭教师式的关系，可以在学习中考虑到个体差异”。他说，事实将证明，这种教育方式比“挤在美国普通大学教室里上课”更优越。

如今我们听到的观点与上述说法如出一辙。又一强大通讯网络因特网有望再次掀起一场高等教育革命。2012年秋，包括麻省理工、哈佛、斯坦福及普林斯顿等在内的美国众多重点大学开始在因特网上提供免费课程，全世界有100多万人报名参加。这些“大型开放式网络课程”（简称网络公开课）由优秀大学提供，面向原本没有入学和位置偏远的学生，以及在职人员，因此备受好评。无论对于在校生还是非在校生，网络课程也正在上升为一种普遍用来提升教学质量和生产力的方式。前任美国教育部长威廉·班尼特曾写道，他感觉一场“雅典式文艺复兴”正在酝酿之中。斯坦福校长约翰·亨尼斯告诉《纽约客》说，他看到“一场海啸即将到来”。

与人们对网络公开课的兴奋相伴而生的，是他们对大学教育现状与日俱增的不满。学士学位的平均价格已经飙升至超过十万美元。四年的校园教育经常让年轻人及其父母身背巨额债务，不仅是个人财务的负担，也是整个经济的负担。许多人担心，尽管高等教育成本不断上升，质量却不如前。辍学率往往居高不下，特别是在公立大学，许多毕业生的经历表明，大学并没有使他们的批判性思维技能有所提高。皮尤研究中心2011年的一项调查显示，近六成美国人认为，国内学院和高校并没有“使学生及其家人的投资物有所值”。网络公开课的支持者指出，在线教学的效率和灵活性可以为此给予及时的补救。

但是，并不是每个人都热情澎湃。一些教育工作者担心，在线课程最多可以分担学院管理员的工作，从坏处想，最终会降低校内教育的质量。批评人士指出要以早期函授课程的狂热引以为戒，尽管许多大学纷纷在20世纪20年代扩大了自学项目，调查显示，函授教学的质量低于承诺的水平，只有小部分新生切实完成了课程。1928年，在牛津大学的一次演讲中，美国著名教育家亚伯拉罕·弗莱克斯纳猛烈抨击函授教学泥沙俱下的现状，认为它提升了“参与度”，却牺牲了治学的严谨型。到了20世纪30年代，一度热心的教员和管理员对邮件授课失去了兴趣，狂热以失败告终。

这次有所不同吗？技术最终发展到足以兑现远程学习的革命性承诺的程度了吗？我们还不知道。围绕网络公开课的热潮使人们很容易忘记它在蹒跚起步。但即使在早期磨合阶段，这种全新教育形式的优缺点也正在成为关注焦点。

网络公开课的兴起

“我当时并不清楚自己在做什么，”塞巴斯蒂安·史朗笑着说，回忆起当年在网上开设免费课程、教授斯坦福大学的《人工智能导论》的决定。这位45岁的机器人专家当时有一种预感，这门课虽然平常只能招到几百名本科生，却会在网上大热，毕竟他和合作教授彼得·诺威格都是硅谷的明星，除了在斯坦福大学任教外，还在谷歌担任高层职位。然而，尽管史朗预料报名人数可能会达到一万，实际数字却高出了不止一个数量级。截止2011年10月正式开课，报名的人数已达到近16万。

这次经历改变了史朗的生活。2012年他发表声明说“我不能再在斯坦福大学授课了”，宣布将与另外两名机器人专家创办一家雄心勃勃的教育创业公司，取名为Udacity。该公司自我宣传为“21世纪大学”，聘请来自罗格斯大学、弗吉尼亚大学的教授在网上教授公开课，使用专为人工智能课程研发的原创技术。在Udacity开设的14门课程中，大部分属于计算机科学和数学领域，史朗表示，目前该公司将集中于这些领域。但他的视野并非如此狭窄：他看到传统大学高等教育跟不上时代发展，相信Udacity可以提供一种更适合于现代劳动市场的新型终身教育形式。

在利用网络公开课迅速兴起的热情而创办的几家公司中，Udacity只是其中之一。2012年4月，史朗在斯坦福大学计算机科学系的两位同事达芙妮·科勒和吴恩达创办了一家相似的新兴公司Coursera。与Udacity相同的是，Coursera也是一家斥资数百万美元风险投资的营利性商业公司。不同的是它与大学合作。史朗想做的是取代传统大学，而科勒和吴恩达则旨在建立一套各大学均可用通过网络传输课程的系统。Coursera最初的合作伙伴不仅包括斯坦福大学，还有普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学、密歇根大学，2012年夏 该公司宣布又增加29所合作高校，并已开设约200门收费课程，覆盖从统计学到社会学的多个领域。

在美国东北部，麻省理工大学和哈佛大学于5月联合创立了edX（即网络在线教学计划），一家为所有访问者提供免费网上课程的非盈利网站。网站由麻省理工大学和哈佛各自出资3000万美元，并使用麻省理工大学开发的开放源代码教学平台。与盈利性竞争对手相似，edX也包括视频课程和讨论区。此外，还有让学生完成虚拟试验的虚拟实验室。2012年夏天，位于伯克利的加利福尼亚大学加入edX。9月网站正式运营。首次上传7门课程，主要是数学和工程学方面的。负责监督edX启动和运营的是麻省理工大学计算机科学和人工智能实验室前主管安南特·阿加瓦尔。

Udacity、Coursera和edX的领导者不只将他们的壮志局限在优化远程教育上面。他们相信，在线课程亦将成为在校学生大学生活的重要组成部分。他们说，虚拟教室与真实课堂相结合，将推动学术向前发展。“我们正在变革教育，”阿加瓦尔称，“这将改变世界。”

机器人教授

在线课程并非新鲜事物。凤凰城大学和德锐大学等大型商业集团就提供数千种网络课程，许多公立大学也允许学生通过在线课程获得学分，那么，网络公开课有何不同之处？史朗认为，独特之处在于“学生的参与度”。到目前为止，大多数网络课程包含大量录影带。史朗认为这种形式存在巨大缺陷。教师授课总体上是“枯燥的”，他说，录像带讲演则更令人昏昏欲睡，“丢了西瓜，捡了芝麻。”网络公开课既包含了教授讲解概念并在白板上做板书的内容，还将课程分成几个简短的片段，并通过在线练习和小测验加深印象。史朗说，带着问题听课的学生们更容易参与整个课程，这种强化方式已显示有增强学生的理解和记忆的效果。

诺威格年初曾在Udacity讲过一门计算机编程课程，他指出了网络公开课与以前的教学模式之间的另一个区别。他说，线上教育的经济收益有了明显提高。云计算能够以较低的成本进行大规模数据存储和传输，使各种课程和测验得以在视频网站和其他大众传媒设备上免费快速传播。而且，脸谱网等社交网站也为数字化校园提供了一些模式，学生们在其网页上可以组成学习小组，并回答彼此的问题。在刚过去的几年里，在线互动式多媒体课程的传输费用急剧降低，使得大量学生可以接受免费教育。

Udacity，、Coursera和edX都是由计算机科学家牵头创建的，这很难说是个巧合。如果要兑现他们的宏伟承诺，即让大学教育更便宜、更优质，网络公开课必须在大规模数据处理和机器改进方面实现新的突破，这样一来计算机才能适应大量的任务。在为成千上万的客户传输一个复杂课程的同时，高水平的自动化程度也是必要的。以往由教授和助教完成的许多劳动密集型任务，如考级、辅导及主持讨论等，必须由一台计算机完成。经改进的分析软件也需要对课堂上收集的大量学生行为信息进行分析。编程员们通过算法发现数据中的模式，希望借此对学习模式和教学策略有更深了解，这也可以用于未来的技术改进中。网络公开课的先行者们相信，这些人工智能方法将把高等教育带出工业时代，引入数字时代。

尽管抱负远大，然而史朗、科勒和阿格瓦尔都强调，他们的企业羽翼未丰，只是开始对课程中的信息进行收集和分析。史朗说：“我们还没有系统地利用这些数据。”还需要一段时间，他们的公司才能将正在收集的信息转变成对教授和学生们有用的新功能。要了解当今计算机化教学的优势所在，你还要看看其他方面，尤其是一小部分对教学设备进行测试和指导的学者，他们正在努力工作，将教学理论转化为软件代码。

在这个领域中最有想法的人中，与一位温文尔雅的纽约人，名叫大卫·孔茨。1994年孔茨获得哲学硕士学位，并成为法学院入学委员会（负责法学院入学考试管理的组织）的知识学家（也叫知识理论家）后，加入了专门管理大学入学考试 的教育考试服务中心。当时，该中心迫切希望运用迅速发展的计算机技术设计出更加精准的考试、给出更有效的评分。这给孔茨和其他哲学家带来了一大问题，那就是如何使用软件来衡量教学工具、提高学习成绩、评估学生的理解力？当互联网开始面向普众，这个问题变得更加紧迫。人们对电子学习兴趣的激增，开发复杂的教学和测试软件与设计引人入胜的教育网站的工作紧密结合起来。

作为研究开端，三年前，孔茨加入一个名为“牛顿”的小型曼哈顿创业企业。该公司专注于适应性学习的前期训练。正如加州大学欧文分校的ALEKS（即在知识空间中考核和学习）系统、卡内基梅隆大学的开放学习项目，以及广受赞誉的萨尔可汗学院，很多教学软件的先行者都在为需要帮助的人提供在线辅导系统，以便使每个学生在运用课程教学软件时形成自己的学习风格。孔茨说，这些项目“可以收集到更多数据，”比方说，可以在教代数的软件中写入可替代性的学习理论，如此一来，当很多学生运用该软件时，这些理论就会被检测和提炼，软件因此得到改进。收集的数据越多，系统的适应性就越强，可以在适合的时间里以恰当的方式为每一个学生提供准确的知识。

牛顿项目已经为大学入学考试的学生提供了一套数学补习教程，这项技术已经被纳入教科书巨头皮尔森提供的辅导项目中。但是孔茨认为我们仅仅开始看到教育软件的潜力。他预测，通过强化数据分析和机器学习技术，这些软件会通过几个“自适应级别”获得提升，每一级都通过更先进的自动化来提供更个性化的服务。在大体准备就绪的第一层，学生在一门课程中的学习进度要取决于他的选择和反应。例如，学生对于一组问题的回答，或许会触发程序对学生未掌握的概念做进一步的讲解，或者通过对新课题资料的介绍，让学生有所进步。孔茨解释说，“每个学生采用不同的教学方式。”在牛顿公司计划尽快实现的下一级系统中，学习资料将以自适应的方式展现给每个学生。虽然传媒与学习之间的关联性仍存在争议，但许多教育界人士认为，不同学生的学习方式各异。有些人最适合通过阅读课文来学习，另一些则适合观看演示，一些人倾向于通过玩游戏获得知识，其他的人更愿意参与对话。此外，在一门课程的各个学习阶段，每个学生的理想学习模式或许会发生变化，甚至在一天中的不同时间也会有所不同。其中一节课可能用视频讲座的效果最好，而下节课就须采用书面练习了。通过监测学生与教学系统的交互方式——他们什么时候学得快、什么时候学得慢、在哪个环节点击鼠标——计算机可以预测学生们的需求，为他们提供学习资料，无论这些资料采用何种媒介方式，都有望使学生们最大限度地理解和记忆。

展望未来，孔茨表示，电脑最终会定制出完整的“学习环境”，以适合每个学生。例如，当计算机判断出学生最佳的学习方式时，程序界面的元素会有所改变。