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关于能力教育,学习科学给了我们哪些启示?

作者:Bror Saxberg 发布时间:

关于能力教育,学习科学给了我们哪些启示?

作者:Bror Saxberg 发布时间:

摘要:学习科学对职业规划和能力运用的影响。

近日,在由iNACOL(一个推崇“以学生为中心的学习”的国际非营利组织)主办的会议上,我们深入思考了能力和评估相关的问题,讨论了过去几十年里,学习科学(Learning Science)对职业规划和能力运用的影响。

好的一面是, 如果学习科学能结合个性化教学理念,和教学进度协调一致, 对个人学习者而言,他们可能会更积极, 更成功;如果他们可以按自己适应的进度学习,表面看,每个人都在做不同的事, 但实际上他们能获得相同的能力。

然而,并不是每一种方法都能使学习变得个性化,很多时候我们还要考虑学习和专业知识实际工作的方式。让我们来看看学习科学给我们的几个启示。

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很多专业技巧是不自觉产生的

认知心理学家一直在密切关注专家和新手之间的区别。他们发现,专家会在无意中做出许多决定。例如,当你开车去杂货店,或许你脑袋里会想着工作:你会思考工作,利用工作记忆处理一些想法或问题,但此刻你做的是日常生活中的事情(嵌入长期记忆中的),如开车,看红绿灯,根据路况导航做出复杂决定等。

问题在于,教师在教新手时,这种专家具备的能力,他们连30%都教不出来。

想将这种能力描述清楚并教给新手是非常困难的!

这意味着我们必须用心工作,弄清楚我们为学生精挑细选的要掌握的技能对学生是非常重要的。在我们选出的要求学生学习的能力里,是否有意或无意地忽视了专家所拥有的这种能力?我们辛苦挑选出来的诸多能力中,是否包括成为专家所必需的,但实际上我们认为不需要的能力?答案是肯定的,因为我们总认为有些东西毫不起眼,或自认为“专家就应该这样做”。

一旦超越基础知识,能力就不会跨域

如果我们有能力做出全领域的“好作品”,那真是太伟大了。不幸的是,大多专家的研究表明,他们的专业是具独立性和领域性的,即使这些研究看起来好像可以笼统描述为 “好作品”。事实证明,历史中的“好作品”不是科学中的“好作品”,两者需要在不同领域施展截然不同的技巧和方法。

然而,这并非说它们没有共同基础,如基础阅读,写作机制,构建句子和段落的一些原则等。但如果我们坚持说“它们是完全一样的”,对老师和学生来说都是一种误导。我们应该明确,所谓“一样的”,是“过去的基础”!在之后的实践中,差异就突显出来了。对学生能力进行评估时,就该重视这种差异。

在一个领域中,“决定和做”是获得成功的关键能力

“在一个领域内做决定和做事情的能力”,是我们想让学生获得的关键能力。包括解决问题、撰写论文、调查正在进行的事情、设计实验、比较资料来源、诊断问题等。因此,教学、实践和评估环节应该给学生留出更多时间,去锻炼这种能力。

要学习这些,需要有意识地锻炼,并内化(有时还要建立一种无意识的流畅性)各种支持信息:事实、概念、过程和原则。关键是,这些支持信息必须在单一领域,通过“决定和做”来使用,而信息实践和评估的方式也要适合“决定和做”的环境。所以,不要只抽象地记住这些支持信息的定义,而是通过实践获取。

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事实:你确实要记忆它们,但在“决定和做”的环境中,事实不是孤立的。如果你不在这样的背景下练习检索,大脑就不会在你需要的时候轻松“记起”。

概念:学习者需要对概念进行分类,并在一个“决定和做”的环境中,举出与概念有关的例子。这是帮助专家解决问题的方法。

过程:学习者要学会预测结果(当输入或条件在过程中发生变化时将产生什么结果),并通过实践诊断出结果或过程中的行为是否出错。不要只是 “描述”过程步骤。

原则:要学会运用原则解决新情况,或者用原则预测在特定情况下发生的事情。

“分类”的正确程度因学习者而异

在学习者的长期记忆中,他们会把学习的内容分为几类,如“容易”“困难”或“具有挑战性,但可行”(理想状态)。从这个意义上说,如何将学习内容进行恰当“分类”,就成了一种挑战——如果分得恰当,在熟悉的结构和模式下,学习者就感觉更容易完成任务;如果分得不恰当,会感觉很多事儿都是新的,一旦工作记忆超载,学习者就不会取得进步。

这意味着一个动态的能力网络要发挥作用了,这个能力网络可以根据学习者内化的知识而缩小或扩大。 一群学生都在为一个目标学习,但他们需要运用不同的能力,这样能力网络才能建立起来,一切都取决于学习者是否已经真正掌握了这种方法。教师和研发人员通过对不同“类”中的内容进行评估,以确定自己是否拥有一些资源,帮助学生在基于能力的系统中学习。

延伸

如果对学习科学感兴趣,可以看看丹尼尔·T威林厄姆的《为什么学生不喜欢上学?》 ,  或理查德·E·迈耶 和鲁思·克拉克合著的《E-Learning and the Science of Instruction》,了解应该做什么,不做什么,以提高学生的成功率。不过,当我们考虑能力及其评估时,以下几项也会影响我们应该做的:

1.我们需要将预测能力与专业知识结合起来,帮助学生在未来取得成功。现在挑出来给学生学习的东西,是否能推动他们下一层次的成功?我们有什么证据证明专家在某方面的直觉会错过一些关键的无意识能力?

2.我们设计的评估任务最重要的是探究学习者“决定和做”,以及通过完成任务,在各自领域真正解决问题的能力,这才是需要学习的。如果我们让学习者做一些与现实无关的抽象的评估题目,就是在浪费评估机会,影响学生未来的发展前途。

3.对于使用支持信息的能力,我们要评估学习者是否在“决定和做”的环境中使用了现实中的有用信息,而不是一些抽象的和脱离实际使用价值的信息。

4.我们要清楚地思考能力网络,因为对一个学习者来说“容易”的内容,对另一个学习者来说是“困难”的。经验丰富的学习者可以依靠现有的掌握能力得到较大的 “类别”,但缺乏经验的需要多“分类”才能得到同样的结果。这种情况既存在实际教学中,也存在提供反馈和指导教学的评估中。

所有这些都是很难解决的,但有了自动化教学支持工具,成为“学习工程师”的最佳时机来了。而学习工程师致力于将学习方面的知识用于开发经济、可靠、可用、数据丰富的基于能力的学习环境。

(本文由智能观编译,来源GettingSmart,作者:Bror Saxberg)

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