《地平线报告》按照技术进入主流应用所需要的时间分为3类，即在未来1年内采用的近期技术、在2至3年内采用的中期技术以及在4至5年内才能进入教育主流应用的远期技术。

　　《地平线报告》按照技术进入主流应用所需要的时间分为3类，即在未来1年内采用的近期技术、在2至3年内采用的中期技术以及在4至5年内才能进入教育主流应用的远期技术。
　　“ 的教学模式是指重新调整课堂内外的时间，使学习者及其学习居于课堂教学的中心位置。在这种教学模式下，学生能够获得更多的宝贵课堂时间，能够更专注于项目学习，围绕本地化或全球化的挑战以及其他现实世界面临的问题开展研究性学习，从而获得更为深刻丰富的理解。
　　教师不再占用大量课堂时间来讲授知识，其中更多的信息需要学生在课后自主学习，也可以用看视频讲座、听播客、阅读电子书、在线讨论等方式获取所需的材料。教师也就有更多的时间与每位学生进行互动交流。
　　在课后，学生自主规划学习内容、学习节奏、风格和呈现知识的方式，教师则采用讲授法和合作教学方法来满足学生的需要，促成他们的个性化学习。所有这些，目的都在于帮助学生通过实践获得更有效的学习。
　　第一个有详细记录的翻转课堂案例出现在2007年。当时科罗拉多森林公园高中化学教师发现缺课让学生变得难以跟上学习进度，因此他们想要解决学生因为各种原因而导致的缺课问题。他们尝试用屏幕截图软件和幻灯片进行课堂直录，然后发布在网络上。他们发现课堂很快有了很大变化：课堂的重点转移到了互动，从而促进更深层次的师生交流和生生交流。教师们的角色开始转型，从讲师变成了教练，用以指导学生的个别化学习。这两位教师通过观察学生的小组学习，对于需要额外辅导的学生做出更准确的评估，然后为这些学生创建微视频以促进学生学习。
　　学习分析是“大数据”在教育领域中的应用，这个术语来源于商业领域，商家对商业活动进行数据挖掘分析，从而把握消费趋势并对消费者的行为进行预测。
　　教育领域也在着手探索应用大数据开展科学分析，目的是提高学生保持率，为学生提供高质量和个性化的学习体验。研究学习分析旨在运用数据分析为教育系统的各级决策提供参考，而学习分析利用学生数据建构更好的教学法，判明学习困难学生人群，并评估项目设计能否有效提升学生保持率，是否该继续进行。这些结果对于立法者和管理者来说都具有重要的价值。
　　对教育工作者和研究人员而言，学习分析对于剖析学生与在线文本、课件之间的互动状态及其价值也具有举足轻重的作用。
　　“3D打印”与“游戏和游戏化”2至3年走进教学
　　众所周知，3D打印是一种以三维数字形式立体构造物理对象的快速成型技术，例如，三维建模软件、计算机辅助设计工具、计算机辅助断层摄影等。3D打印技术应用于教学能够帮助学习者亲身感受包括数据采集、拟定解决方案、物化设计等要素的“制造性学习”过程，进而获得深刻而有成就体验的学习。
　　由于3D打印机本身要求“用户创作”的特点，所以当3D打印在学校基于项目的学习中应用时，是一项特别有吸引力的技术。密歇根理工大学的一项新研究表明，3D打印机可以使研究型实验室的效率和能力大幅度提高，减少97%的成本。除此之外，3D打印能够实现更多定制化的产品来满足个体需求。
　　随着平板电脑和智能手机的数量激增，台式机、笔记本电脑、电视机和游戏机已经不再是联机游戏的唯一载体，游戏变成了可以在多样化设备上进行的便携式活动。游戏早已跨越单纯的娱乐领域，渗透到了军事、商业和工业领域，并在教育领域日渐成为培训和激励员工的有效工具。
　　当越来越多的教育机构和方案在尝试游戏应用时，游戏化(将游戏的元素、方法和框架融入到非游戏场景和情节中)也引起了广泛的关注。尽管与军事或者商业领域相比，其仍处于萌芽阶段，但教育的游戏化正获得教育工作者的积极参与，他们认识到有效设计的游戏能够激励学习者提高学习的成效和创造性。
　　加拿大卡普兰大学将其信息技术专业的课程进行了游戏化设计。结果显示，学生的成绩提高了9%，而未通过的学生人数减少了16%。德勤(四大会计师事务所之一)创建的德勤领导力学院，有一个培训项目充分利用了游戏化来创建学习任务。学习者完成任务后会获得奖章，这些奖章能够在领英网站(Linked In，全球最大的职业社交网站)的资料中显示。
　　“量化自我”和“虚拟助手”4至5年闪亮登场
　　人类日常社会生活中的手表、手环和项链这些可穿戴设备日益具备了自动收集数据的功能，用以帮助人们管理自己的健康、睡眠周期和饮食习惯。移动应用程序也越来越多地为消费者提供易于阅读的数据服务，使消费者可以随时查看和分析个人的健康指标。
　　目前，移动应用程序不仅可以追踪用户的行踪和活动以及他们花费在这些事情上的时间，甚至可以显示他们的愿望并预测何时能够实现这些愿望。新型设备，例如名为“Memoto”的微型相机能够别到用户的衬衣领子或纽扣上，每半分钟就能自动捕捉一次信息，从而使人们可以追踪自身的生活。
　　随着越来越多的人依靠自己随身携带的移动设备来监控自身的日常活动，个人的数据资料日渐成为日常生活中较大的部分。可以想象，如果从学习分析数据里面搜集的考试成绩和阅读习惯的数据，能与其他生活方式追踪的信息相结合，那么这些大数据将可能揭示环境变化是如何影响学习成效的。
　　“随着语音识别和基于手势技术的进步和应用，我们将会改变通过屏幕上的箭头和电脑键盘与我们的设备进行互动的单一方式。”报告指出，虚拟助手将借助自然用户界面(NUIs)对我们正从事的工作进行操纵。目前，首批虚拟助手已经面世，并将会为人类的非正式学习添加无穷的潜力。
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