预测一：可以变得更聪明的学校

谷歌利用其搜索改善它的人工智能，越搜索越聪明。那学校怎么变得更聪明呢？ 学习就是信息传递与信息重构，只要让学习的过程成为数据产生的过程，那么学校就可以像谷歌一样，越变越聪明。

学校可以通过新技术来采集学习数据，并用大数据方式分析学生的状态。例如，BAMBOO SPARK和佩戴式设备——UP手腕就都是信息收集的技术。

大数据正帮助我们更好地了解更“真实”的学生和教育，现在的一些技术已表明： 适当的剧烈运动有利于提高记忆力；数学能力和阅读量直接有关；每天自由阅读半小时的孩子学业成绩优秀；教室二氧化碳浓度过高可能导致孩子容易上课睡觉……聪明的学校就是能够自动为孩子提供需要的学校。

预测二：学习组织形态重混

应该重视三个现象：全球范围的连接、线上线下混合和名人对学习的效应。

51talk是一个一对一的网络学习英语的平台，可以用手机学英语。现在在菲律宾有6500名外教，他们主要服务对象就是中国学生。在线教师也获得了更多的认可。现在有一些好老师离开学校，从事在线教育，因为他有了更广阔的天地。线上线下的方式会让学校未来的学习组织形态越来越重混。

我想做个测试：谁是鹿晗？看来大部分在座的朋友不认识，可是学生们都很熟悉。今年4月9日半夜鹿晗在外滩一个邮筒的旁边拍了一张照片发到微博上，拍照的邮筒至今还有人模仿拍照，你有没有想过如果用明星效应在学校教育中将产生怎样的影响？

还有一点不可不提，比如 慕课（MOOC），价值也越来越显现：不是让100万人学同一门课程，而是让100万人学100万门课程。

预测三：学习不可复制的知识

机器和人脑学习的区别在于：机器学习——形成流程完善，不会对自身组织结构产生完善。而 人脑学习——在增长知识的同时，脑会发生更有利于下阶段学习的连接，同时情感增强。

因而学生到学校学习到的应当是不可复制的知识。那到底是哪些不可复制的知识呢？这其中就包括：自信、选择、健康、沟通、提问、娱乐、分享、有趣。而这，才是学校学习的大趋势。

预测四：低年级融合，高年级流动

低幼年级的孩子需要安定、安全、信任的学习环境，知识基础具象、贴近生活的较好。因此最好是有稳定的教师和贴近生活的课程内容，课程更多体现融合性，以主题教育为线索。但现实中的问题是，老师自己不懂那么多学科的知识。

但是辅之以技术手段，可以让 老师无所不能教。

较高年级的孩子基础和兴趣差异拉大，同伴激励成为主要学习动力。因此分层走班、高选择性、分类教学、模块化教学比较适合，流动的环境可以促进学生学习的积极性。而现实中的主要问题是：组织和评价的困难。

现在 技术可以让选择和个性化非常容易。

预测五：升学基于信任而非分数

应试教育是大工业时代最有效率的教育方式，因为教育的目的就是培育流水线上的一个重复操作工，学霸必然就是一台“学习机器”。有人说，应试教育没什么不好，不是还培养了很多优秀学生吗？不，可与肯定地说： 不用应试教育的方式他们会更优秀。应试教育的目的就是追求一个名校的文凭，而文凭本身就是信息不充分时代的产物。也因为信息不充分，所以高校录取，我们只能相信分数。

哈佛大学前招生官罗伯特曾说过：“招生是一门艺术，而不是科学。”录取的标准因人而异， 相对分数哈佛更看重：智慧，个性特征，领导能力，创造力，体育才能，成熟和自强不息的精神。最近更包括有趣，富有责任感和爱心。但是这些东西，显然是不能用分数来衡量的。

但是，在生活和学习当中伴随出现的大量信息和数据，比如微信的朋友圈，其中大量反映了一个学生真实的价值观和兴趣特点，这些基于过程的数据，将作为学校录取最重要的依据，并最终导致升学基于信任而非分数。（作者为上海市奉贤区副区长）