慕课崛起，大学的未来在网络？（中）

　　在这个国家，当人们提到“高等教育”的时候，他们谈论的是两个体系。一是精英教育，它对提出申请的学生择优录取，例如哈佛大学、加州大学克鲁兹分校、西北大学、宾州州立大学和凯尼恩学院。这些学院常常拒绝大批的申请者，而且他们都遵循着一个共同而有点模糊的观念——大学的终极目标是什么。

　　电影里的大学是绿草如茵、树木成林的方形院子，为乔治亚式或哥特式(或乔治亚-哥特式)的建筑所环绕。这些学校投放到邮箱里的宣传小册子看起来通常都差不多。你可能会看到一个拜伦一般的小伙子坐在榆树下的长凳上读《笛卡尔式的沉思》;或者你也可能会看到同样一位奉行浪漫主义的少年，顶着满头乱发，单肩吊着背包。他和一个可爱、真诚的年轻姑娘并肩同行，她一定喜欢围巾，也很可能喜欢雪莱。他们都在微笑。宣传手册上的每个人都在微笑。教授们戴着里克·莫拉尼斯(Rick Moranis)风格的眼镜，永远面带微笑——不管是和一个好学的学生一起工作，还是在分享一本摊开的书，或者摆出两手向上的姿势，就好像举着两只饱满的水果。我们相信，大学是特殊之地，优秀的年轻人被挑选进来，他们得以摆脱世俗的一切，来到这精神的花园里耕作。

　　但这并不是大多数美国人所熟知的高等教育。大部分普通民众接受高等教育的地方是社区大学、地区大学和其他一些不筛选学生的学校。大多数申请者都能取得入学资格。那里的老师并非都有博士学位或者研究经费;他们看上去可能忙个不停而且烦躁不安。学生可能也是如此。一些学生只能兼读，还要在学业和家庭或全职工作之间苦苦挣扎。因此辍学率和完成学业需要的时间都比精英学校要高。许多学校资金不够，或者在认证方面如覆薄冰;那里也没有什么方形院子。这些学校的课程通常是为帮助学生掌握专业技能而设立的。如果你想成为一名医药助理，可以申请相关课程。如果你想学会操作一台红外线分光机，也会有一门课告诉你怎么做。这是高等教育的平民一支，美国高校中80%的学府都属于这一类。

　　高等教育还背负着沉重的压力。在上世纪六十年代中叶，两位经济学家威廉·鲍莫尔(William J. Baumol)和威廉·波温(William G. Bowen)发现了在教育等行业中出现的“成本病”(cost disease)，他们的理论引人们开始思考教育体系的压力。通常来说，如果某行业工人的工钱增加的话，其产值也会上升。但哈佛大学的教室能够容纳的学生仍和一个世纪以前差不多。而且，在把年轻无知的十八岁孩子变成受过教育的成年男女的时候，通常用来提高效率的方式——采用先进的技术，加快生产过程，同时完成更多工作——似乎无从运用。虽然在过去的一百年中，教师的薪水相比整体经济有了或多或少的增长，但他们的产值仍停滞不前。人们认为，“鲍莫尔成本病”理论可以用来解释为什么教育开支一路飙升，却不见明显成效。

　　波温在七八十岁的大部分时间都担任普林斯顿大学校长，卸任之后，他加入了梅隆基金会(Mellon Fondation)。去年，在斯坦福组织的一系列演讲中，他提出在线教育可能治愈他在近半个世纪前发现的“成本病”。如果不堪重负的教育机构能把学生分流给在线教育，将可以减少教职员工数量和相关开支。课堂也不会如此拥挤。最大的好处是，高等教育中的精英和平民体系从此得以融为一体，相辅相成：全国财力最雄厚的大学可以给他们那些不那么受宠的同胞提供一些资源，同时也能在这个过程中精简自己的教学。至于那些现在只能勉强维持的学校，它们可以像圣荷西州立大学那样使用在线课程资源，让他们的学生享受到一流的教育。这是一个多赢策略。在哈佛大学，人们反复对我说：“水涨船高。”

　　然而真的是这样吗?一方面，像哈佛和斯坦福这样的大学成了高等教育中的星巴克和Peet’s咖啡，为离你最近的大学提供精品品牌课程，精明学生都会利用它，但这其中只有极少数人有机会到达这个遥不可及的彼岸。历史上，精英教育的高高在上一直是它残酷的部分。如果你二十岁，在达特茅斯大学，可能你会在凌晨一点坐在寝室里，和两个穿着拖鞋和Target牌牛仔裤的孩子分享中国菜。二十五年后，这两人中一个运营着价值数亿美元的高科技公司，另一个掌管着参议院委员会。接触“精英教育”的特别之处可能更多在于接触精英，而不是接受课堂教育。来自阿肯萨斯州中下阶级的男孩比尔·克林顿(Bill Clinton)在乔治敦大学、牛津和耶鲁之外也能接受到同样优秀的教育，但那样他便不会成为总统。

　　与此同时，小型教育机构可能会被埋没，或降格为主流力量的附庸。斯坦福大学的约翰·汉尼希认为：“作为一个国家，我们在努力资助太多想成为研究机构的大学。许多研究机构都在进步，国家可能无法承担。”如果精英大学能够承担起整个体系中的科研重任，那些资金不足的学校可以被撤销或精简。

　　2012年2月里的一天，一个名叫加里·金(Gary King)的社会科学家来到哈佛大学的一座灰砖墙行政楼，给哈佛大学的行政人员和督察董事会作展示。金虽然只有五十多岁，却已经是一个“大学教授”——那是哈佛教职人员的最高级别，拥有在哈佛任何一个学院工作的资格。他主管量化社会科学学院，那天他讲述的是他的专业，也就是收集和分析数据。

　　“哈佛面临的最大威胁是什么?”金穿着一套黑西装，戴着斜纹领带，有点笨拙地站在一屋子的油画和大人物面前，开始了演讲。“我觉得目前对哈佛最大的威胁来自盈利模式的大学。”他解释说，凤凰城大学投资了一千万美元用于研究和发展教学。与此同时，百分之七十的美国人没有大学文凭。“你可能会说，‘哦，那太糟糕了’，或者是‘哦，那些顾客不一样’。但事实是这是一个盈利来源。对于私立机构来说，这是一块巨大的蛋糕。”

　　金连珠炮般抛出了理解未来教育的三个重要前提：“社会联系激励”，“教学教育教师”和“即时反馈促进学习”。他曾经尝试对自己的课堂进行改革。他把讨论课程内容的所有邮件搬到了一个开放数据库中，让学生们看到他们以为只有自己会问的“愚蠢”的问题曾经也有人提过，而且还能看到是谁问的。

　　利用这些整理工具，在线教育从一种传播方式变成了一个珍贵的数据集中资源。用传统方式很难评估和比较不同教学方式的效果，金解释说，对于在线教育，这可以通过“大规模评测分析”，也就是大数据来实现。他说：“我们可以在哈佛这么做。我们正在我们自己的课堂上进行改革，而且我们还可以评估每个学生，每间课室，每个行政办公室，每座楼，每项娱乐活动，每个警察，每件事物。我们基本上可以掌握每件事的信息，并利用它为学生服务。”

　　他说，对于像哈佛这样的学校来说，为大学中的所有活动收入一个浩大而翔实的数据库可能帮助学生解决许多在大学生活中遇到的问题。“现在，如果一个学生想知道，为成为医学博士需要做哪些准备，他们会去问导师，会咨询师兄师姐。他们当然会得到建议，但与和几个前辈聊天相比，和成千上万个前辈聊聊怎么样?”有了在足够长的一段时间内收集的数据，你可以计算得出概率，并给学生们一个置信度相当高的答案，告诉他们为了实现自己的目标要作哪些选择。他继续道：“每次你上亚马逊购物，你都是一个随机实验的被试。每次你在谷歌上搜索，你也是一个实验的被试。当这里的某个学生做点什么事的时候，我们为什么不也这么做呢?”

　　正式的数据采集很有吸引力。当数字生活把精英学校的门槛一点点降低，学校不仅仅是在彼此竞争。他们对教育市场的控制正受到工业的挑战。几个月前，在华盛顿的一场国会游说会话上，哈佛大学的校长福斯特恰好和斯坦福校长汉尼斯聊过。福斯特在会议上告诉我，汉尼斯谈到了早期的一门MOOC课程，是他的一位教授塞巴斯蒂安·弗兰(Sebastian Thrun)开设的，介绍人工智能。这门课一时爆满，参与的人数最后超过了一万六千。弗兰没有放过其中的机会。他随后把斯坦福的MOOC课程搬过来，加入一笔风险投资，与Udacity合作。福斯特回到波士顿，和系主任小组会面，这个小组是她为了讨论教育的未来而召集的。她告诉我，把在线课程应用到哈佛的急切需要带着一种新鲜感。金获邀在二月的会议上讲话，在随后的几个星期中，参加了会议的督察员们通过邮件和电话问了许多问题。不到三个月前，有声明称哈佛和麻省理工将启动它们的非盈利MOOC制作项目——edX。

　　那天下午，在他的办公室，望着一个小小的四方庭院和史威登堡(Swedenborg Chapel)的背面，金对我说他认为MOOC还不足以取代课堂教学。他说：“目前，在线教育和现场授课之间还是有很大的差距。”

　　这其中相差了多少?这正是最近一场辩论的话题。和其他地方一样，哈佛大学的MOOC设计者们承认人文学科遇到了特殊的困难。大卫·J·马伦(David J. Malan)教授在哈佛大学讲授大受欢迎的编程入门课程“计算机科学50”，当他把这门课变成MOOC课程时，对学生作业的评估不是很困难，因为这些作业都是程序，可以由计算机自动评分。但对纳吉这一类的课来说就不是这样了，他们的作业主要是写文章和讨论。为了模拟课堂讨论，纳吉和迈克尔·桑德尔使用了在线论坛，但结果似乎不尽人意。CB22x的讨论开始后不久，一名课程助理凯文·麦格拉斯(Kelvin McGrath)对我说：“甚至有个小组在讨论耶稣，还有自豪感什么的。他们并没有跟上课程的内容。”

　　伊恩·M·米勒(Ian M. Miller)是一名毕业生，负责一门计划在秋天上线的MOOC历史课的技术工作。他说：“人文学科一直开支不大，而科学一直很烧钱。你通常只会给人文学科一个放书的小储藏室，那对他们来说基本上够了。但科学家需要实验室、仪器和计算机。我不想说对MOOC来说是相反的情况，但科学课程相对容易设计和开展。在电脑看来，我们在人文学科中提出的问题难度要大得多。”如果三位伟大的学者用三种方式教一首诗，这不是低效，而是构成所有人文学科的基石。

　　那天下午和金聊天的时候，我说把人文学科变成在线课程尤其困难。金皱起了眉头。

　　“为什么?为什么就应该是这样?”他问。

　　我说，当你教授定性理解的东西时，评估大量学生的表现就更加困难。

　　金表示反对：“我觉得在这些领域，评估工作的起步可能比较艰难。这不是因为它更难评估，而是因为更难定义你希望评估的东西。”大数据可能有助于解决这个问题。他继续说，MOOC的真正潜力在于把输入随机转化成一个单一的虚拟“课室”，这在传统模式中是无法实现的。他告诉我：“随机分配不同的教学方法和教学模式，不同的观看方式，还有各种东西都将成为可能。因为参与人数众多，(在线教育)还有开展许多实验的巨大潜能。至少在在线教育中，你可以彻底解决这个教育研究领域中的大问题。”

　　目前，关于MOOC运行效果的数据还很分散而且匮乏。这其中的一块里程碑是波温通过梅隆基金会的一个下属机构——伊塔卡组织(Ithaka organization)协助开展的随机实验。实验显示在教育效果方面，在线学习和传统的课堂教学并没有显著差异。这个实验研究的是一门统计学课程，但它混合了在线和现场教学两种模式，学生们每周参加一次课堂问答。如果MOOC仅仅在线上开展，辍学率通常会超过百分之九十。