第一阶段：视听教学阶段 (约 1900s - 1950s)

这个阶段是教育技术的萌芽期，核心是利用新兴的视听媒体来辅助教学，目标是让教学更直观、更有效。

• 核心理念： “以媒体为中心”，认为只要提供了更好的视听材料，就能提高教学效率和效果，教学过程被视为一种信息传递，教师是信息的发送者,学生是接收者。
• 代表性技术：
  • 视觉媒体： 幻灯片、无声电影、教学图片、图表。
  • 听觉媒体： 留声机、广播教学。
  • 后期发展： 有声电影、教学电视。
• 关键人物/事件：
  • 霍本等人： 1920年代，美国成立了“视觉教学部”,标志着视听运动的开始。
  • 戴尔： 提出了著名的“经验之塔”（Cone of Experience）理论，将学习经验从具体到抽象分为不同层次,为媒体在教学中的应用提供了理论依据。
• 特点：
  • 媒体驱动： 关注点是媒体本身,而非教学设计或学习理论。
  • 辅助角色： 媒体被视为教师教学的辅助工具,替代或补充课本。
  • 单向传播： 信息流动主要是单向的,从媒体到学生。

第二阶段：程序教学阶段 (约 1950s - 1970s)

受到行为主义心理学的深刻影响，这个阶段开始关注学习者的“反应”和“反馈”，教学过程被程序化、精细化。

• 核心理念： “以程序为中心”，学习是通过刺激-反应-强化的过程逐步建立起来的，教学被设计成一系列小的、循序渐进的“程序”或“框面”。
• 代表性技术：
  • 教学机器： 由斯金纳发明，能呈现问题，记录学生答案,并给予即时反馈。
  • 程序化教材： 将教材分成许多小步骤，学生每完成一步,都能得到确认或指导。
• 关键人物/事件：
  • 斯金纳： 其操作性条件反射理论是程序教学的理论基石。
  • 普雷西： 1924年发明了第一台自动教学机,是程序教学的早期探索者。
• 特点：
  • 行为主义导向： 强调学习者的外部行为变化，目标是形成特定的刺激-反应联结。
  • 个性化学习： 允许学生按照自己的步调学习,提供即时反馈。
  • 系统化设计： 开始尝试将教学过程作为一个系统来设计，但系统内部是线性的、固定的。

第三阶段：教学系统设计阶段 (约 1970s - 1990s)

这是教育技术发展史上一个至关重要的阶段，它将系统论、传播学和认知心理学结合起来，将教学视为一个完整的“系统”来设计、开发和评价。

• 核心理念： “以系统为中心”，教学是一个由目标、内容、方法、媒体、评价等要素构成的系统,教学设计是连接学习理论与教学实践的桥梁。
• 代表性技术：
  • 计算机辅助教学： 从简单的练习和操练，发展到模拟、游戏和问题解决。
  • 多媒体技术： 将文本、图像、声音、视频等多种媒体整合在一起,创造更丰富的学习环境。
• 关键人物/事件：
  • 加涅： 提出了“九大教学事件”,为教学设计提供了清晰的操作步骤。
  • 布里格斯： 被誉为“教学设计之父”,他将系统方法系统地应用于教学开发。
  • ADDIE模型： 分析、设计、开发、实施、评估,成为至今仍广泛使用的教学设计经典模型。
• 特点：
  • 系统化与流程化： 强调对教学过程的系统化、科学化设计。
  • 关注学习过程： 从关注“教”转向更关注“学”的过程和结果。
  • 认知主义兴起： 开始研究学习者如何加工、存储和提取信息,而不仅仅是外部行为。

第四阶段：信息技术与网络化学习阶段 (约 1990s - 2010s)

互联网和个人电脑的普及彻底改变了教育的形态，这个阶段的核心特征是开放、连接和互动。

• 核心理念： “以学习者为中心”和“以连接为中心”，强调学习的社会性、情境性和协作性，学习不再局限于课堂,而是无处不在。
• 代表性技术：
  • 互联网： E-learning（在线学习）、LMS（学习管理系统，如Moodle, Blackboard）。
  • Web 2.0技术： 博客、维基、社交媒体、播客,支持用户生成内容和协作学习。
  • 移动学习： 随着智能手机和平板电脑的兴起,学习可以随时随地发生。
• 关键人物/事件：
  • 乔治·西蒙斯： 提出了“联通主义”学习理论,认为学习是在一个网络中建立连接的过程。
  • MOOC（大规模开放在线课程）的兴起： 2012年被称为“MOOC元年”,极大地推动了在线教育的发展。
• 特点：
  • 开放与共享： 知识和资源的获取门槛大大降低。
  • 交互与协作： 学习者之间、学习者与资源之间的互动性显著增强。
  • 混合式学习： 线上学习与线下课堂相结合的模式成为主流。

第五阶段：智慧教育阶段 (约 2010s - 至今)

进入大数据、人工智能时代，教育技术开始追求“智慧”，旨在实现个性化、精准化和自适应的教育,并关注教育公平和伦理问题。

• 核心理念： “以数据驱动”和“以智慧生成”，利用技术赋能，实现因材施教,并培养学生的核心素养和高阶思维能力。
• 代表性技术：
  • 人工智能： 智能辅导系统、自适应学习平台、智能评测、AI助教。
  • 学习分析技术： 收集和分析学习过程中的海量数据，以预测学习行为、发现学习困难、优化教学策略。
  • 虚拟现实/增强现实： 创造沉浸式的学习体验，用于模拟实验、技能训练等。
  • 物联网： 构建智慧校园环境,实现校园管理的智能化。
• 关键人物/事件：
  • 学习分析学成为热点： 关注如何利用数据来理解和优化学习环境。
  • 人工智能教育的广泛应用： 各国纷纷出台政策,推动AI在教育领域的深度融合。
• 特点：
  • 数据驱动决策： 教学评价和干预不再仅凭经验,而是基于数据分析。
  • 高度个性化： AI能够为每个学习者量身定制学习路径和内容。
  • 关注伦理与公平： 开始反思技术带来的数据隐私、算法偏见、数字鸿沟等深层次问题。
  • 人机协同： 强调技术是增强人类智慧的工具，而非替代教师，目标是实现“智慧教育”和“智慧学习”。

需要强调的是，这些阶段并非完全割裂，而是层层递进、相互融合的，今天的教育技术实践，往往是多个阶段理念和技术的综合体现，一个智慧课堂项目，既运用了AI（第五阶段），也基于教学系统设计理论（第三阶段），并利用了网络技术（第四阶段）和多媒体（第三阶段）。