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| 編輯推薦： |
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入选2 0 1 8 哈佛大学学生必读书单诺贝尔奖获得者艾里亚斯詹姆斯科里倾情推荐美国东北大学校长披露美国教育变革的逻辑，数据素养、科技素养和人文素养是制胜未来的关键。
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| 內容簡介： |
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本书作者约瑟夫?E?奥恩提出了教育下一代大学生的方法： 发明、创造、发现填补社会需求，这些需求甚至连*高端的人工智能体都无法做到。奥恩认为，教育应该培养学生的数据素养、科技素养和人文素养。学生需要数据素养来管理大数据流，需要科技素养来了解机器的工作原理，而作为人类，他们也需要人文素养（人性、沟通和设计）以在未来的劳动力市场中与智能机器协同合作。同时，他认为，经济增长是必然的，而经济增长与培养生产力挂钩。为更好地培养生产力，大学应多和企业合作，让企业参与大学活动，参与调整大学课程内容的制定和设计，同时把大学当成企业一样运营。
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| 關於作者： |
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约瑟夫E.奥恩美国高等教育政策的领导者、美国东北大学的第7任校长，美国艺术与科学研究院的成员，美国科学促进协会（AAAS）的会员，美国教育委员会（ACE）的前任主席。多年来致力于教育科学的研究。
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| 目錄：
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前言
第一章 对机器人未来的恐惧
元素和工作
罗宾汉的归来
进步的引擎
发动机的扳手
一个教育解决方法
换一种方式思考
第二章 高管层的观点：用他们自己的话来说，雇主想要的是什么
与机器一起工作
与系统一起工作
满怀创意工作
批判性思维和系统性思维
第三章 未来的学习模式
创造性思维
新读写能力
科技素养
数据素养
人文素养
认知能力
批判性思维
系统性思维
创业精神
文化敏捷性
第四章 体验不同
什么是体验式学习?
为什么体验式学习是有效的?
为什么体验式学习让你具备防御机器人的能力?
通过合作进行体验式学习
进展中的合作
利用住宿大学的体验式学习
体验式人文学科
评估体验
体验式终身学习
第五章 终身学习
终身学习的卑微开端
终身学习的需求
对大学的一些启示
多所大学联合网络体系的兴起
一个多所大学联合网络体系如何运作?
全球化多所大学联合网络体系
后记
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| 內容試閱：
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几千年前，农业革命让我们的祖先开始使用镰刀和耕犁；几百年前，工业革命让农民离开田野进入工厂；仅仅是几十年前，科技革命使许多人离开车间坐在办公室隔间。今天，我们正经历又一场革命，这次人类又要为生计而奔波，此次革命让恒久以来的确信在历史的灰烬上土崩瓦解。这次革命的动力来自新技术。但是，本次革命的引擎不再是培育的谷物种子，也不是轧棉机或蒸汽机，而是数字和机器。我们生活在一个科技奇迹的时代。计算机继续加速发展，其处理能力继续飙升，不断地让机器的性能一翻再翻。这让机器学习计算机从数据而不是从显式编程（explicit programming）学习的能力推动人工智能的发展。正如经济学家埃里克布莱恩约弗森和安德鲁麦卡菲在他们的著作《第二次机器革命》中所述，我们近期已到一个转折点，计算机已经达到改变世界的全力发展阶段，这就如瓦特的蒸汽机改变了由牛车拉动的经济形态一样。劳工问题专家担心计算机已经如此精通人类的各种能力，未来可能不再需要人类劳作。处于转折期的证据无处不在。无人驾驶汽车正在宾夕法尼亚的匹兹堡等城市的大街小巷穿梭。新型机器人可以不费吹灰之力地爬楼梯、开门。高级机器人可在复杂的围棋比赛中打败人类大师。此外，呈指数级上升的不仅仅是计算机的处理能力，还有它们的连接器、传感器、GPS系统和螺旋仪。如今，我们所给予计算机的不仅仅是人工智能，我们还让计算机拥有人造的眼睛、耳朵、手和脚。因此，这些功能让计算机能够扮演一些角色从事一些工作而这些曾经是我们人类所专属的领域。现在，机器人可以分析股票、撰写既灵动又翔实的散文、与顾客互动。半自动机器人可能很快就可以在战场上与士兵一起作战。在中国，合作机器人（cobots）可以在许多工厂里与人类一起安全地工作实现了中国制造业的神话。2015年世界范围内的工业机器人比前一年增长了12%，增加了近25万台。与此同时，大数据正在彻底改变从社会科学到商业的各个领域，各个组织搜集信息的能力越发无穷无尽。各种算法在无穷无尽的数据宝藏中开采，然后把搜集的信息应用于新函数，从根本上实现自我学习。目前，机器学习驱动周遭的一切，从垃圾邮件过滤器、亚马逊的购物清单到约会应用软件，都在告诉我们看什么、买什么、去爱谁。在深度学习系统下，人工神经网络能够识别各种模式，可以识别一个图像、认出一把椅子或人的面孔，或者知道如何玩一个视频游戏，甚至不需要先读一读说明书。在许多方面，这些新技术给人类带来令人惊叹的福祉，让我们有能力去减轻贫困、饥饿和疾病。例如， IBM负责企业公民和企业事务的副总裁斯坦利韬负责监督纽约纪念斯隆凯特琳医院（Memorial Sloan Kettering Hospital）与沃森（Watson）之间的合作。沃森就是在电视节目危险边缘中打败人类冠军的计算机。一位看过这个电视节目的医生联系IBM提出合作的想法。因此，沃森成了一名肿瘤学顾问。IBM的计算机科学家们将医院的临床诊断资料植入沃森（不是某些信息，而是全部信息，利韬说），训练它通过数据分析来回答肿瘤医生的问题。
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