到1991年,Luz旗下已经有了九个发电厂,而且已经开始了组建第十个。而此时加州的物业税豁免到了重新续订的时候了。这一补贴是这个公司无法离开的。当时,Luz的354兆瓦声场能力占了全世界太阳能90%。他基本上就是无与匹敌的。但是从政治的观点看来,这产生了一个问题:这一太阳能物业税豁免似乎就只对一家公司有利的。“这绝对是疯了,”Goldman说。当共和党州长否决了继续实行这一豁免时,这家公司破产了。它的九家发电厂依然在运转,现在属于Florida Power & Light。Goldman现在是BrightSource的一名主管。
尽管有这些问题,新的技术依旧不断涌现,而且引起了投资者的注意——他们的耐心要比国会那多变的注意力大的多。因特网繁荣带来的兴奋、能源价格高涨带来的机遇使得风险资本家把赌注押在了清洁能源上面。越来越多的州开始要求电力的一部分来自可再生能源就代表了一个日渐增大的市场。虽然这件事在老布什的功绩里面微不足道,但他在担任德州州长时被该州商人们所鼓舞,于1999年签署了被奉为典型的可再生能源标准。德克萨斯轻易地成功了,现在他们生产的风能比丹麦还要多。
风险投资的本质就是多点下注,希望能有几个可以成功。它创造了今日的清洁能源。但是风险资本家却没有办法复制因特网的巨额增长,他们还不足以与价值5万亿美元的美国能源市场竞争。Google只需要2500万美元的风险投资就做到了今天的地位。而一个大型的风能或者太阳能设施可能需要5亿美元来开始。“当你谈到能源基础设施的时候,你谈论的是数千吨的钢铁、玻璃以及巨大的涡轮机,”Ausra的建立者之一Peter Le Lièvre说。“硅谷的所有投资者加在一起也没办法给一个项目投资5亿美元。”
证明准确性——事实对谎言
在我们规划未来的教育系统时,需要考虑的最大问题之一就是找到保证信息准确性的手段。最开始我们的思路围绕着选择一个中心权威,或者说某种权威验证机构来负责保证每个在线课程模块中信息的准确性。但当考虑到这种做法可能带来的后果时,我们发现它是不可行的。
首先,现在大部分教学的内容都是高度理论化的,从重力理论,到进化论,再到音乐理论。这些课题没有哪个是百分之百可以验证的,因此从一个权威检验机构的角度来看,没有一个课题能通过验证。
更重要的是,我们已经认识到几乎是社会的每个方面都有自己判断真伪的标准——宗教的真理、科学的真理、法律的真理,等等。
因此我们可以得出结论,任何权威检验机构都会很快沦为一个高度政治化的权威,而将未来的学习系统的任何一方面政治化都会迅速削弱其可用性。
作为一种替代,我们推荐一种“检验-平衡”机制,这种机制内每个群体都可以创建他们自己的核心权威认证,并为课程加上同意与否的标签。这些标签将会成为智能归档和推荐引擎所倚重的主要搜索标准。
举例来说,诸如美国化学学会(American Chemical Society)、人道对待动物协会(People for the Ethical Treatment of Animals)、爱家协会(Focus on the Family)、美国民权联盟(American Civil Liberties Union)、全美步枪协会(National Rifle Association)、全美教育协会(National Education Association)以及天主教会(Catholic Church)这样的组织都可以对新建立的课程加以审查,并决定其是否复合该组织的审查标准。
我们认为这些组织都会尽快着手发展他们自己的在线课程,以便对相关内容施加更多控制。
这种标签系统可以制造出不同层次的价值体系。首先,它使得人人可以参与,事实上,它要求人们的参与。而参与度是一个真正普遍的教育系统中至关重要的成分。在没有任何核心把关人告诉人们什么可以学或者不能学的情况下,它使学习系统得以有机地生长。
基于信心的学习
很多学习方法依然有待考察,但基于信心的学习却是相当可靠的一种。在这个领域开展的一些实验表明,这种方法能够显著降低学习所需时间。
第一项关于基于信心的评价的研究记载于1932年的《社会心理学期刊》(Journal of Social Psychology),作者是Kate Hevner。她的目的是证明当时的标准音乐评估的有效性和可靠性。她通过增加对知识的信心评价达到目的。从1932到1967年,基于信心的评价侧重于数据的有效性和可靠性。在1967年,人们发现基于信心的评价对记忆恢复也有增进作用。这个发现是人们开始认识到,参加考试的过程也可以并且将会让你变得更聪明。
起步于一种突破性的衡量知识和信心的手段,这种方法现在正作为一种快速精确地学习方法在企业培训中心内得到发展和汇聚。基于信心的学习目前正在试图完成从培训机构向学习机构转变的企业中逐渐升温。
基于信心的学习以保证学习过程的进行以及对课题的完全掌握为目的。其内涵远多于简单地将信息传递给学生。它通过剔除对结果的猜测和犹豫,精确评价人们知道什么,不知道什么,从而达到保障学习的目的。此后它将开始迅速弥补学习者的知识和信心之间的鸿沟。
以下是对其工作方法的简述。
决定人们需要学什么从了解事先存在的无知、怀疑和误解开始。不同于只衡量某人正确回答了多少问题的传统学习方法,基于信心的学习评估
有信心的正确答案,说明掌握;
有怀疑的正确答案;
猜测的正确答案,同没有了解相等;
有信心的错误答案,说明误解。
在猜对的人和满怀信心答对的人之间作出区分具有重大影响。由于这种特有的多项选择结构及其详细的分析,系统内的这种评价过程能够定位并且证实对知识的掌握。
完成评估之后,基于信心的学习的设计中还包括在用户最倾向于学习的时点——刚刚参与评估并且暴露出自己的误解和怀疑——着手弥补知识鸿沟。
我们观察到,如果基于信心的学习能够以某种方式加入到课程搭建平台的设计中,学习的速度将会有高达50%的显著提高。
Python已经集成在大多数Linux发行版中。RedHat使用Python制作安装程序Anaconda(蟒蛇)。Gentoo的emerge 和portage 使用Python构建完整的系统。所有运行Mac OS X的Apple计算机的基本安装都包括Python。HP和Compaq的很多机器使用Python进行服务管Zope应用服务器是Python构建复杂系统的最佳实例。Plone内容管理系统是Zope应用最广泛的产品。Zope和Plone方案成了O'Reilly Open Source Conference2004的明星。BitTorrent使得Python更加出名和流行。BT完美地应用了Python相关的多种解决方案:设计优雅、跨平台的语言和标准网络库的强力支持,wxPython跨平台的GUI,用py2exe绑定虚拟机并编译为可执行程序发布。RealNetworks的开源项目Helix 播放器(RealOne)用Python构建应用系统。