• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      學習本質研究的歷史脈絡、多元進展與未來展望

      2019-07-02 03:42楊剛徐曉東劉秋艷楊慧
      現(xiàn)代遠程教育研究 2019年3期
      關鍵詞:未來展望

      楊剛 徐曉東 劉秋艷 楊慧

      摘要:對學習本質的探索是一個歷久彌新的時代命題。隨著知識經(jīng)濟社會進程的加速,世界各國都將教育置于非常重要的戰(zhàn)略地位,更將學習推向了教育舞臺的中心。縱觀國際上對學習本質的系列研究發(fā)現(xiàn),關于學習本質的研究涉及生物學視角、認知視角、社會文化視角的學習認識論觀點,學習的目標與特征,影響學習的內(nèi)源性與外源性因素,合作學習、探究學習和服務學習等典型學習形態(tài)。這些內(nèi)容從縱向時間軸上看體現(xiàn)出一種歷史演進脈絡,在橫向事件軸上看展現(xiàn)出一種多元進展。隨著科技的快速發(fā)展,對學習本質的研究也顯現(xiàn)出一些新的發(fā)展進路:具身性將成為創(chuàng)設情境化學習環(huán)境的新向標,腦與教育神經(jīng)科學的不斷發(fā)展將為創(chuàng)新學習研究提供新的科學取向,學習分析技術將成為重構學習活動的一種關鍵技術,虛擬現(xiàn)實在教育領域的滲透將把知識型學習轉向體驗型學習,學校教育系統(tǒng)仍將是影響學習范式變革的關鍵性境脈。

      關鍵詞:學習本質;歷史脈絡;多元進展;未來展望

      中圖分類號:G40 ? 文獻標識碼:A ? ?文章編號:1009-5195(2019)03-0028-12 ?doi10.3969/j.issn.1009-5195.2019.03.004

      一、學習:走向教育舞臺中心

      歷史上,人們對什么是學習以及如何影響學習的問題一直持有濃厚的興趣。早在古希臘時代,哲學家和教育學家們?nèi)缣K格拉底(Sokrates)和塞內(nèi)卡(Seneca)就對學習的本質有所探討;現(xiàn)代文明伊始,西班牙教育家胡安· 路易斯·維韋斯(Juan Luis Vives)和捷克教育家夸美紐斯(Comenius)提出了關于教與學的觀點;近代德國教育家赫爾巴特(Herbart)和他的追隨者們對科學學習進行了研究。這些學者們都強調學習中的先前知識在構成思想狀態(tài)或觀點中起重要作用,新的學習觀點是通過與已有的思想狀態(tài)或“領悟”相關聯(lián)而產(chǎn)生的。

      對學習正式的科學化、實證化研究始于20世紀初,在過去100多年里,學習研究范式發(fā)生了巨大變化。早期的行為主義主導了整個20世紀前期,其基本觀點認為學習是一種行為的改變,通過獲取、強化與環(huán)境中的刺激來觀察學習者的反應,即形成“刺激-反應”聯(lián)結。這一觀點衍生出一系列行為主義理論,其差異體現(xiàn)在刺激-反應聯(lián)結的決定機制上。與行為主義理論遙相呼應的是20世紀早期歐洲的格式塔心理學與烏茨堡學派的思維心理學,它們都一致認為心理學不是行為科學。因此,人類的學習行為不能分解成部分行為來理解,而應根據(jù)所接受整體形式的“格式塔”(Gestalt)的組織原理來解讀感知?!案袷剿睂W派認為學習是不斷地頓悟,發(fā)現(xiàn)其結構,并獲得理解(庫爾特·考夫卡,2010)。隨著使用行為主義理論來解釋復雜思維現(xiàn)象的矛盾越來越明顯,對行為主義的批判也接踵而至,如語言學家喬姆斯基(Chomsky)認為外部刺激對語言學習是有限的,提倡語言能力的先天性學說對行為主義的后果強化效應逐漸“習慣”從而獲得語言行為(魏屹東等,2017)。在人工智能及計算領域,西蒙(Simon)和馬文·明斯基(Marvin Minsky)等人利用計算機作為認知模型,構建了關于問題解決行為的信息加工理論。研究者們開始探索學習的新范式。至此,由心理學、計算機科學、語言學、哲學、神經(jīng)科學組成學科大聯(lián)合的認知科學將思維、表征、反思、推理、意象等納入到學習領域,這一領域對學習理解的研究發(fā)現(xiàn),知識組織是人類認知的核心,學習被視為知識獲取,揭示了隱藏在人類智慧活動背后知識的重要性。但是,布朗(Brown)、溫格(Wenger)、萊芙(Lave)、柯林斯(Collins)、米德(Mead)等一大批社會學家和人類學家則認為,認知科學對學習研究并沒有為教育領域帶來很大的幫助,因為它過于注重實驗室方法論,將學習者與學習情境相分離,忽視了思考和獲知(Knowing),只關注事實與程序等靜態(tài)知識(R.基思·索耶,2010)。由此,他們從日常生活實踐活動中開展學習研究,為我們揭示了人類學習和知識的社會屬性和情境化本質,合理解釋了認知科學中有關學習理論研究出現(xiàn)停滯的原因,也對“知識能夠在頭腦中進行表征,并貯存于頭腦之中”和“知識的編碼與提取受到信息加工指令的影響”等一些學習認知假設進行了批判。在重溫維果斯基(Vygotsky)的文化-歷史理論、溫格與萊芙的情境化認知理論、哈欽斯(Hutchins)的分布式認知理論以及班杜拉(Bandura)的社會互動決定論的同時,學習領域的研究者們意識到對學習的科學化研究應該在更廣闊的視野中開展跨學科交叉研究,而不能局限在單一的學科領域之中;需要采用更具包容性的研究方法論從不同視角來理解學習是什么、學習如何發(fā)生以及影響因素有哪些的問題。正如學習研究專家索耶(Sawyer)所認為的那樣,“學習科學的研究目標,首先是為了更好地理解產(chǎn)生最有效的學習的認知過程和社會化過程,其次是通過運用學習科學知識來重新設計我們的課堂與其他學習環(huán)境,從而使學習者更加有效和深入地學習?!保≧.基思·索耶,2010)為此,學習科學不斷從計算機科學、人類社會學、網(wǎng)絡分析學、腦科學等多種學科中吸收新的研究方法,如利用計算機領域的數(shù)據(jù)挖掘與分析方法,研究學習是如何在不同情境之中發(fā)生的;利用心理學領域的微觀發(fā)生法,探討學習活動事件的變異性、穩(wěn)定性以及學習變化軌跡與速度;利用設計科學領域的思想形成一種基于設計的研究(DBR)方法,研究特定環(huán)境中的學習過程,并對學習環(huán)境系統(tǒng)地做出改變。學習科學化研究方法的不斷豐富讓我們能夠進一步對學習現(xiàn)象進行系統(tǒng)地描述,揭示我們所忽視的某種聯(lián)系或規(guī)律,同時也能夠讓我們通過操作或改變學習的某個變量,觀察這種操作或改變對另一個變量的影響,進而揭示學習變量之間的因果關系。

      近些年,有關學習的研究取得了長足發(fā)展。無論在政策范疇還是在教育范疇,“學習”一詞都在逐漸成為各國教育關注的中心。顯然,學習的“質”與“量”也就成為了各國教育關注的核心。這也讓人們意識到傳統(tǒng)教育方法的不足,尤其當教育改革始終無法達到教育目標時,不免使人們將更多注意力轉向了對學習本身的思考,不斷探索新的方法與思路去研究影響學習與教學的一些深層因素,以揭開學習的“潘多拉魔盒”。因此,無論是當今世界的教育改革,還是科學研究,甚至是各國政府部門制定的教育政策,都將學習這一主題推向了教育舞臺的中心。

      二、學習的基本認識

      1.生物學視角下的學習

      從心智、腦與教育的視角出發(fā),以教育神經(jīng)科學的發(fā)展為契機,探討大腦活動與行為和學習的聯(lián)系,是學習研究的重要視角之一。它包括語言素養(yǎng)、數(shù)學技能、閱讀能力等研究領域。眾多研究表明,人類信息加工(學習)依賴于大腦中相互聯(lián)結的神經(jīng)網(wǎng)絡。(1)參與學習的腦神經(jīng)網(wǎng)絡可以分為識別網(wǎng)絡、策略性網(wǎng)絡和情感性網(wǎng)絡三種。其中,識別網(wǎng)絡包括感覺區(qū)(如視覺皮層),接收來自環(huán)境的信息并將其轉換成知識;策略性網(wǎng)絡包括前額葉皮層,用于規(guī)劃和協(xié)調以目標為導向的行動;情感性網(wǎng)絡涵蓋邊緣系統(tǒng)(如杏仁核),涉及學習的情感維度(如興趣、動機和壓力等)。如閱讀莎士比亞的一首十四行詩,所有這些網(wǎng)絡共同工作來指導學習過程,其中識別網(wǎng)絡主要是識別字母、詞和莎士比亞語調;策略性網(wǎng)絡重點關注理解文本的目標和監(jiān)測進展;情感性網(wǎng)絡負責繼續(xù)閱讀的動機。(2)大腦中的情緒和認知是緊密聯(lián)系且不可分割的,共同引導與調節(jié)學習的過程。尤其是情緒對學習的影響可以通過它與各種認知過程(如記憶、決策、注意和執(zhí)行控制)的相互作用來實現(xiàn)(Hinton et al.,2008)。(3)經(jīng)驗與環(huán)境對大腦發(fā)展有著一定的影響。研究表明,大腦皮質的總體結構因接觸學習機會和在社會情境中的學習而改變(約翰·D·布蘭思福特等,2013)。這也表明,在文化背景下大腦通過社會交互進行學習不僅能提升學習的積極性,也能增加學習的社會歸屬感。

      2.認知視角下的學習

      20世紀50年代末美國心理學界發(fā)生了一場聲勢浩大的“認知革命”,直接導致了行為主義向認知心理學的轉變。人不再被視為外界刺激的反應集合,而是信息處理的主體,即擁有產(chǎn)生、操作和處理抽象符號的能力。原因是研究者不滿足于研究可觀察的外部行為,而更重視分析與理解內(nèi)部的思維過程,以及人類行為背后的知識結構,而行為主義卻難以對復雜思維現(xiàn)象做出合理解釋(Gardner,1985)。因此,這一視角主要建立在“獲取知識是學習的核心”這一假設基礎之上。從 “原子觀”到“格式塔”觀點的轉變過程中,知識組織、操作與處理被視為認知的核心,學習也被認為是知識的獲取,即認為學習者在學習環(huán)境中獲取新的信息,將信息有組織地存儲在長時記憶中(執(zhí)行認知),并在不同的環(huán)境中應用這些信息。顯然,認知視角下的學習研究目標在于揭示知識獲取與存儲的機制。這些機制大多數(shù)可以被理解為信息的轉化與處理,類似于計算機如何使算法轉化為數(shù)據(jù)。由此,信息處理論一直被認為是學習的認知研究核心。但是信息處理模式的一個重要缺陷是遺漏了興趣、動機、情感等“非智力因素”的巨大影響。例如,當人的情緒失控時,就很難將注意力集中到所做的事情上,學習亦是如此。

      3.社會文化視角下的學習

      20世紀末,人們對認知與信息處理觀點的批判越來越多,其認為學習、思考、問題解決等認知活動絕不是發(fā)生在封閉的大腦之中,知識也不是自給自足且獨立于外在的學習環(huán)境的。認知心理學家在20世紀70-80年代就意識到學習者是通過與情境互動以及重構他們個人思維結構的知識與技能的主動建構者。這一意識在很大程度上受到維果茨基、米德、杜威(Dewey)等一批學者的影響,正如杜威所言,“思考,不完全在大腦皮質之中進行,也不僅僅借助大腦皮質和發(fā)聲器官就能持續(xù)進行;人的手和腳,能夠操作各種各樣的儀器和設備,如同大腦中的變化一樣,也是思考的一個組成部分?!保―ewey,2007)因此,學習與認知被認為是學習者與學習環(huán)境之間互動的結果,知識需要在學習環(huán)境中才能被理解與實踐。在這一范式下,學習、認知與知識都是情境與文化的一部分,同時也產(chǎn)生了新的學習隱喻,即“學習即參與”“學習是一種社會協(xié)商的過程”。這也與美國哲學家古德曼(A. I. Goldman)的觀點一致,即“與傳統(tǒng)知識獲取的個體化路徑相比,通向知識的社會化路徑更為重要”(Goldman,1999)。知識的積累與傳承不能將其限制在孤獨的個體上,而應關注特定的社會群體或環(huán)境,充分考慮學習共同體或具有合作性質的實體。

      三、學習的目標及特征

      目前,學習科學和學習心理等領域中的學者都一致認為,不同學科的學習與教學的基本目標是讓學習者獲得一種“適應性專長”或“適應性能力”(Adaptive Expertise),即將有意義條件下習得的知識與技能靈活并創(chuàng)造性地應用到不同情境的能力,同時學習者也將保持對核心能力的擴充,專業(yè)知識廣度和深度的拓展,以此來滿足自身需求和興趣的增長。適應性專長的兩個重要維度是創(chuàng)新與效率(R.基思·索耶,2010)。

      由圖1可知,發(fā)展適應性能力的學習者將不斷地探索新的領域,視自己為一個明智的“新手”,為解決復雜問題所需的高層次認知活動而不斷努力學習。與適應性專長相對應的是“常規(guī)性專長”(Routine Expertise),即通過發(fā)展核心能力(如分析、比較、協(xié)作等),從而高效地將所學知識與能力應用于不同的生活情境之中。因此,適應性專長之所以超越了常規(guī)性專長,那是因為它“涉及發(fā)展核心競爭力的意愿和能力,并會不斷地擴大專業(yè)知識的廣度與深度”(Bransford et al.,2006)。

      當前對學習的理解旨在促進21世紀核心技能的發(fā)展或引導學習者獲得適應性能力。因此,學者們一致認為有效學習應具備以下幾個基本特征:建構性(Constructive)、調節(jié)性(Self-Regulated)、情境性(Situated)和協(xié)作性(Collaborative),簡稱CSSC特征(見圖2)(OECD,2010)。

      建構性強調學習者與環(huán)境的互動,表征了獲取知識與技能過程中所付出的努力和貢獻。建構性學習使學習者達到深層的觀念性理解,促進學習者認知與元認知能力得以發(fā)展。

      調節(jié)性是指學習者對學習過程各個環(huán)節(jié)都能進行自我調節(jié),包括設置目標、選擇學習策略、使用學習工具、營造學習氛圍等,其目的是讓學習者在有權選擇學習的同時也能夠管理好學習活動,形成良好的自律行為。

      情境性是指學習者參與和探究學習的社會場所,所學知識分布在他人、物質系統(tǒng)和符號工具之中。只有當學習活動與社會環(huán)境、文化發(fā)生互動時才能實現(xiàn)對所學知識的真正理解。

      協(xié)作性是指學習小組為達成學習目標而采取的一種策略,其形式有競爭、辯論、問題解決、設計和角色扮演等,體現(xiàn)了群體分享與意義共構的重要性。這一特性與社會性情境理論緊密相聯(lián)。

      除上述典型特征外,還有兩種特征不能忽視:一是累積性,指由學習者在先前已知基礎上建構新的知識與技能,累積性的重要性表現(xiàn)在能將正式學習與非正式學習相關聯(lián)的價值凸顯出來。二是差異性,指由學習者自身的特點而引起不同的學習過程與結果。因此,如何進行適應性教育以發(fā)揮個人專長,使差異成為一種教育資源,這意味著在學習活動開展之前需要考慮活動如何創(chuàng)新的問題。因為新穎的活動不僅能促進學習者的有效學習,同時也能讓學習者自主構建認知模型,培養(yǎng)其思維與專長能力。

      四、影響學習的關鍵因素

      1.內(nèi)源性影響因素:動機與情感

      動機與情感對于學習來說是必不可少的,原因在于它們共同保障學生以一種富有意義的方式來獲得知識與技能。如果學習活動有趣且讓學習者感興趣,那么他們必然會積極參與其中,并有信心完成各項學習任務。顯然,動機與情感是學習過程中自我管理的策略之一,為投入學習過程提供了能量。

      眾所周知,動機是某一領域中有關自我的認知,涉及到學習者具有的領域知識與觀點,既包括學習者動機系統(tǒng)如何在不同學習活動中發(fā)揮作用,也包括不同學習實踐中對動機的影響,包括自我效能感、目標取向、結果期望、價值判斷、信念歸因等。動機的重要性在于它決定了學習者所做的選擇、付出的努力以及面對困難所堅持的時間。情感是指學習是否滿足學習者的需要而產(chǎn)生的一種內(nèi)在態(tài)度體驗。弗里達(Frijda)認為情感能夠增加學習的喚醒程度,同時也會提醒學習者做好準備并及時回應(Frijda,1986)。對于教師來說,情感具有診斷性價值,它能幫助教師關注學習者潛在的認知、投入和關注。顯然,無論是動機還是情感,教師只要認識到學習者的動機信念,關注他們的情感,就會對學習過程設計提供有價值的信息,這些信息在教學、實踐和評價中會觸發(fā)學習者的特定情感與動機,轉而影響正在發(fā)生的學習的質量。

      為了有效地激發(fā)學習動機與情感,莫妮克·博卡爾特(Monique Boekaerts)提出7條關鍵原則(OECD,2010)。(1)能力原則:當學習者有能力完成學習任務時,他們的學習動機會更強烈。(2)成就原則:當學習者能感知到特定行為與成就之間的穩(wěn)定關聯(lián)時,他們會更加積極地參與到學習活動中。(3)目標原則:當學習者重視學習科目并有一個明確的學習目標時,他們會更加努力去實現(xiàn)這一目標。(4)調節(jié)原則:當學習者在學習活動中能有效調節(jié)學習情緒時,他們的學習興趣將增加;反之,將轉移學習注意力。(5)掌控原則:當學習者能有效掌控影響其情感的強度、持續(xù)時間及表達時,他們會為學習釋放認知資源。(6)解難原則:當學習者善于管理學習資源,并有效處理學習困難時,他們會更加持久地進行學習。(7)環(huán)境原則:當學習者感覺到周邊環(huán)境有利于學習時,他們會積極共建學習活動,并使用動機調節(jié)策略。

      2.外源性影響因素:家庭環(huán)境

      家庭是學習者早期階段獲取基礎認知與社交能力的首要社會系統(tǒng),亦是他們?nèi)雽W之前形成動機、準備應對未來挑戰(zhàn)的第一場所。馬奇達(Machida)等認為通過家庭交往,其家庭成員(主要是子女)將會學習交流技能,培養(yǎng)興趣與習慣,鍛煉意志與激發(fā)信心等,尤其在樹立學習目標、啟蒙職業(yè)抱負以及評估學習表現(xiàn)方面,家庭影響的重要性被認為超過了學校的影響(Machida et al.,2002)。

      若要了解家庭因素如何影響學習者的學習成長過程,需要重點考慮家庭的遺傳因素和環(huán)境因素。眾多研究表明,遺傳因素和環(huán)境因素將共同影響學習者的認知與社交能力發(fā)展;同時,這兩者的關系鏈也將受到人類自身及其社會背景的不固定性與易滲透性的影響(Uher,2008)。在家庭環(huán)境中,有兩種關鍵因素將會直接影響學習過程,一是狀況因素,二是方法因素。

      在狀況因素中,家庭社會經(jīng)濟地位和家庭結構成為首要的影響因素。家庭社會經(jīng)濟地位(Socio-Economic Status,SES)通常由父母的受教育程度、收入、職業(yè)、家庭成員結構與社會關系所體現(xiàn)。佩恩(Perie)等在一項《國家教育進展評估報告》中指出,家庭的經(jīng)濟地位與學習的影響密不可分,父母受過高等教育的家庭中,其子女的學習成績相對較好(Perie et al.,2005)。在SES構成部分中,父母受教育程度對其子女有著最深遠的影響。因此,受教育程度與父母職業(yè)、工作態(tài)度對子女的未來職業(yè)取向有著直接關聯(lián),而且父母的教育期望對子女成就也會產(chǎn)生持續(xù)性影響。另外,家庭結構也扮演著重要角色,涉及家庭人數(shù)、人際關系、等級觀念等。多項研究顯示,雙親家庭結構對子女的學習與成長有著積極正向的影響(Weinraub et al.,2002)。

      在方法因素中,家庭互動方式、教育方式以及父母理解模式成為關注的重點?;臃绞襟w現(xiàn)在父母與子女之間的情感交流與言語對話之中,這對其子女未來的情緒自控能力、心態(tài)健康以及認知發(fā)展都將產(chǎn)生重要影響。教育方式將成為這些方法因素中的關鍵,家庭教育一般可歸為專制型教育、自由型教育、民主型教育三類(OECD,2010)。在三種家庭教育方式中,民主型教育更有利于子女的健康成長,對認知能力、交際能力和心態(tài)健康起著積極作用,同時有利于培養(yǎng)子女在面臨學習困境和戰(zhàn)勝挑戰(zhàn)時的信心和自我效能感,并認識到堅持與勤奮在學習中的重要性。理解模式是指父母與子女對彼此行為、決策能力和處世方式的理解,這一理解過程通過家庭規(guī)范和價值觀影響子女行為和參與活動的方式,更多的表現(xiàn)為幫助子女建立其自己的興趣、愛好、習慣和未來職業(yè)規(guī)劃。

      五、學習的三種典型形態(tài)

      1.合作學習(Collaboration Learning):一種知識共構的方式

      與傳統(tǒng)學習方式相比,合作學習有兩種典型的類別,一是結構化團隊學習形式(Structured Team Learning,STL),二是非正式小組學習形式(Informal Group Learning Methods,IGLM)(黃政杰等,1996)。其中,STL形式強調以團隊成員的學習進度對團隊進行獎勵,并且采用個人問責制,團隊成功與否更多地依賴于每個成員的學習質量,而不是小組的作品。STL的具體學習方式有:學生團隊學習法、 學生團隊成就分配法、團隊游戲競賽法、小組輔助個人法、合作式讀寫整合模式、同伴輔助學習策略等。IGLM則更關注學習中的社會動力、項目質量以及小組討論,而不是對規(guī)定教學內(nèi)容的掌握(靳玉樂,2005)。其具體的學習方式有:拼圖法、共同學習法、小組調查法等。合作學習的順利開展有兩個重要的驅動要素:群體目標和個體責任。而典型的影響因素有動機、凝聚力、互動、認知重構;這些因素來自于不同研究者在合作學習研究過程中所采用的不同理論學派(見圖3),分別是動機主義派(Motivationalist)、社會凝聚力派(Social Cohesion)、認知發(fā)展派(Cognitive Developmental)、認知精致化派(Cognitive Elaboration)(Slavin,2009)。

      因此,合作學習為教育問題的解決提供了一種切實可行的學習實踐方案,通過營造社會性、互動性學習環(huán)境,幫助學習者在掌握傳統(tǒng)技能和共構知識的同時,也發(fā)展了他們適應經(jīng)濟和社會所需的創(chuàng)新和交往技能。

      2.探究學習(Inquiry Learning):一種解放課堂話語霸權的實踐

      大量研究組織與機構都認為,探究、應用、創(chuàng)作和問題解決的學習將支持學習者的21世紀技能之需(OECD,2010)。為了發(fā)展學習者的參與能力、協(xié)作能力、資源管理能力、創(chuàng)作能力、批判性思考能力,需要學習者真正參與到科學活動實踐之中,更深入地理解并自主完成復雜的科學活動任務,追尋在問題解決過程中存在的知識價值與學習意義。這就要求在探究學習中,所探究的問題要具有生成性,過程要具有自主性,內(nèi)容要具有開放性,結果要具有多元性。

      探究學習的基本過程包括提出問題、形成假設、組織分工、收集數(shù)據(jù)、驗證假設、得出結論、評價與反思等環(huán)節(jié)(見圖4)(美國國家研究理事會科學、數(shù)學及技術教育中心,2004)。

      在探究學習過程中,有兩個重要變量制約著活動的開展,一是自主性,二是控制性。強調自主性是要求把問題權交給學習者,培養(yǎng)其問題意識,讓他們能夠獨立地進行知識探究與建構。但是獨立并不是孤立,探究學習還需要教師給予一定的指導和監(jiān)督,讓學習者圍繞探究學習目標與任務不斷深入下去,顯然這種控制性并不是替代與強制,而是激起學習者的認知沖突,使他們對問題理解得更加深入,學習活動開展得更為順利。因此,在探究學習活動中知識的自主建構與他人的控制性并不是一個矛盾的兩極,而是學習活動的連續(xù)統(tǒng)一體。換言之,在一個具體的活動中,常常兼有接受學習成分,也有探究學習成分,而不是非此即彼的關系。

      顯然,探究成為學習者逐漸認識自然科學的核心方式,學習者通過“做科學”來“學科學”,在“做”的過程中把理論知識與觀察、推理、思維的技能結合起來,以獲得新的發(fā)現(xiàn)與知識,領悟科學的思想觀念以及科學家們研究自然界所用的方法(國家研究理事會,1999)。同時,這種“做”的方式不僅讓學習者對原有的權威觀點、視角、主張等進行重新檢驗、質疑與批判,更是培養(yǎng)了他們自主鑒別、分析與建構的思維方式。而且這種方式也把知識建構和自主學習的權利賦予了學習者,讓他們在學習過程中能夠與客觀世界進行對話、與他人進行對話,甚至與自我進行對話,將課堂學習從“灌輸式”走向開放、平等的探究學習模式。

      3.服務學習(Service-Learning):一種培養(yǎng)良好公民的方法

      服務學習是一種經(jīng)驗教育方式,以周邊社區(qū)為基礎,聚焦社區(qū)問題。學習者投入強調社區(qū)需求的活動中,在完成服務任務的同時,也能有計劃地創(chuàng)造機會促進自身的發(fā)展。開展服務學習的前提條件是給學習者提供真實性、情境化的學習體驗。社區(qū)作為一種學習資源將會增強學習者對傳統(tǒng)課程(如科學、數(shù)學、語言、藝術等)理論知識價值的理解,并使其深入社會活動中運用理論知識針對社區(qū)問題設計相應的對策。作為服務學習活動的參與者,既要以志愿者身份投入到社區(qū)服務之中,也要以實習生身份進行專業(yè)領域的學習。這種教育方式在提高學習者學習能力、幫助學習者獲得知識的同時,也能使學習者成為一名好公民。顯然,一種理想的服務學習方案或計劃需要具備合作性、互惠性、差異性、可學性、真實性等關鍵特性(見圖5)(徐明等,2009)。

      隨著學習理論的不斷發(fā)展,服務學習類型也存在四種不同的形式,分別是:(1)service-LEARNING,強調學習目標超過服務結果;在學校課程安排中的實習類似此形式,即強調學習技能應用和學習目標的達成,而并不重視服務對象的需求和感受。(2)SERVICE-learning,強調服務結果優(yōu)于學習目標;傳統(tǒng)的社區(qū)服務類似于這一形式,即強調做好服務工作,而不注重反思服務帶來的學習意義。(3)service learning,表明學習目標與服務沒有關聯(lián);傳統(tǒng)的勞動教育類似于此形式,即服務與學習不是重點且缺少聯(lián)結。(4)SERVICE-LEARNING,表明學習目標與服務目標同等重要;突顯了一種經(jīng)驗教育方式,注重服務目標與學習目標的雙重達成(Sigmon,1996)。這也是OECD學者們所傾向推廣的一種形式。因此,這里提出一個三階段式(準備期、行動期與評價期)的服務學習(SERVICE-LEARNING)實踐活動模式(見圖6)(Geletam & Gilliam,2003)。

      六、學習研究的未來展望

      1.具身性:創(chuàng)設情境化的學習環(huán)境的新向標

      任何學習都發(fā)生在特定的情境之中,脫離了情境的學習是毫無意義的,所獲得的知識也是無應用價值的。只有將學習鑲嵌在特定的情境之中,學習者才能與周邊的活動對象(他人、工具等)進行互動,此時學習才被賦予意義。顯然,情境化學習環(huán)境的創(chuàng)設離不開學習者本身,而學習活動取決于身體本身和個體在社會文化和環(huán)境中獲得的經(jīng)驗。正如英國認知科學家克拉克所言,“計算表征主義不能彌補心智與世界的鴻溝,人類認知的實現(xiàn)過程離不開身體、技術、工具和環(huán)境等必要因素?!保ㄎ阂贃|等,2017)克拉克的觀點突顯了身體與情境在認知活動中的基礎性作用。另外,具身認知主義研究主張把認知置于大腦中,把大腦置于身體中,把身體融入環(huán)境中,通過身體主體的體驗來理解人類認知(學習)活動,身體-大腦與世界環(huán)境構成了認知活動(學習)的動力耦合系統(tǒng)(葉浩生,2015)。因此,具身性成為未來學習環(huán)境創(chuàng)設的一項重要因素。這種特性在相關研究文獻中也逐漸顯現(xiàn),如西格爾(Segal)等人設計了手勢界面(環(huán)境)與數(shù)學概念的數(shù)字表征之間的兼容性行為(Segal et al.,2010);佩伯特(Papert)在利用感覺、運動美學和增強性技術構建的多模感知環(huán)境中,借助Logo程序語言學習幾何知識(Papert,1980)。因此,未來學習環(huán)境的構建應充分考慮身體多模感知的沉浸性、相稱姿態(tài)(如手勢)的一致性以及身體運動的協(xié)調性等身體行為的設計與體驗,尤其在以信息技術、網(wǎng)絡技術和虛擬技術構筑的具身性學習環(huán)境中,將知識嵌入到問題情境之中,并直接表征到相關問題的空間和時間里,這樣學習者才能夠自然、無意識地用技術去學習(Learning with IT),而不是從技術中學習(Learning from IT),從而將當下的學習注意力更多地集中在學習內(nèi)容與問題解決上,并增強學習者的沉浸感與臨場感(王美倩等,2015)。同時,身體可以展現(xiàn)出完整的知覺經(jīng)驗,而學習活動通過想象具身性得以維持,從而也保證了所建構知識的遷移性。

      2.腦與教育神經(jīng)科學:創(chuàng)新學習研究的新科學

      近年來,腦科學與教育神經(jīng)科學研究的豐碩成果受到教育與學習研究者的關注。學習科學研究者不僅致力于用腦與神經(jīng)科學的成果來解釋學習方面的問題,如工作記憶和閱讀的關系、人腦表征抽象詞語組織維度研究等(David A. Sousa,2013);而且還應用其成果研究了一些具有爭議性的教育與學習方面的問題,如人的學習是條件反射,還是記憶痕跡細胞的作用?腦功能的可塑性能否診斷與補救學習困難者(約翰·D·布蘭思福特等,2013)?因此,隨著腦與教育神經(jīng)科學研究技術的不斷發(fā)展,我們一方面通過整合神經(jīng)科學、認知心理科學、腦科學、教育科學等多學科研究成果來揭示人腦學習的內(nèi)部機制,為研究學習心理機制、學習決策、學習風格等提供了基礎性證據(jù);另一方面也揭示了學習經(jīng)驗如何成功塑造大腦的物理結構以及認知和情緒如何協(xié)同工作,從而為大腦形成適應性行為創(chuàng)造了條件。從相關的研究成果來看,腦與神經(jīng)科學研究已經(jīng)成為當前學習科學研究中最前沿、最活躍的領域之一,世界各國不同領域的研究者都對此產(chǎn)生了濃厚的興趣。如美國的“腦的十年”計劃 (Decade of the Brain,1990-2000)、1996年日本的“腦科學時代:腦科學研究推進計劃”以及2016年中國啟動的“腦科學與類腦科學研究”和“中國腦計劃”。另外,OECD教育研究與創(chuàng)新中心(CERI)開啟的“學習科學與腦”研究項目,召集了26個國家的研究者共同從事教育神經(jīng)科學研究,不僅考察了遺傳學和經(jīng)驗如何相互作用從而引導腦與神經(jīng)的發(fā)展,而且也強調了腦科學研究者與學習科學研究者只有相互對話與交流才能夠對學習問題開展深層次研究(經(jīng)濟合作與發(fā)展組織,2010)。與此同時,世界各國也紛紛建立起跨學科交叉腦與神經(jīng)科學專業(yè)研究平臺,如英國劍橋大學的“教育神經(jīng)科學中心”、 美國威斯康星麥迪遜大學的“教育神經(jīng)科學中心”,還有我國中央教科所建立的“教育神經(jīng)科學實驗室”、北京師范大學的 “認知神經(jīng)科學與學習國家重點實驗室”等。同時,腦與教育神經(jīng)科學研究方法和技術,如功能磁共振成像(fMRI)、正電子斷層掃描成像(PET)、事件相關電位(ERP)等,也為學習研究提供了新的基礎性方法。

      因此,腦與教育神經(jīng)科學和學習研究的聯(lián)合,不僅讓腦與教育神經(jīng)科學關于學習的研究成果為教育中的學習研究開辟了新的方向,也將不斷更新對學習過程及其本質的理解,同時還將為教育改革提供科學依據(jù),促進教育發(fā)展。同樣教育研究成果也有助于腦與教育神經(jīng)科學關注教育理論與實踐的問題,擴展腦與教育神經(jīng)科學研究的廣度,讓實驗室研究成果走向社會和課堂教學(周加仙,2010)。

      3.學習分析:重構學習活動的關鍵技術

      隨著網(wǎng)絡技術不斷應用到教育領域之中,尤其是大數(shù)據(jù)的興起驅動學習分析工具功能、教育數(shù)據(jù)應用平臺、教育數(shù)據(jù)挖掘技術等不斷提升,以社會網(wǎng)絡分析、語義分析、話語內(nèi)容分析、統(tǒng)計分析等為代表的多種分析技術被廣泛運用到復雜的教育數(shù)據(jù)挖掘、預測、跟蹤、推斷等一系列分析過程中。學習分析應運而生。

      盡管學習分析還沒有一個統(tǒng)一的描述,但從眾多的學習分析研究主題中可以看出(Siemens,2010;Wise et al.,2015;Brooks et al.,2016),學習分析主要從實證與行為的角度出發(fā),目的是研究、理解、描述、解釋與預測學習現(xiàn)象,尤其是發(fā)生在基于計算機信息系統(tǒng)與課程管理系統(tǒng)所構建的媒體化情境下的教育活動現(xiàn)象,進而增強學與教活動的環(huán)境體驗感,提升學習者的成就感與滿足感。有學者綜合相關學習分析研究成果,提出了一個開放型學習分析生態(tài)系統(tǒng)模型,包括數(shù)據(jù)與環(huán)境、利益相關者、分析方法、數(shù)據(jù)分析對象、分析引擎、分析單元等關鍵要素(見圖7),并認為基于大數(shù)據(jù)的學習分析的目的是為了在個性化學習歷程中持續(xù)地改進學習效果和效率,同時也為了更好地理解如何基于數(shù)據(jù)來重設學習活動的問題,并以此改進學習體驗,增進網(wǎng)絡學習質量以及應對復雜化學習環(huán)境帶來的不適應性與不確定性等問題(Chatti et al.,2017)。

      顯然,只要學習者接觸到數(shù)字化學習設備,他們的學習行為“痕跡”數(shù)據(jù)就能夠被輕松捕獲,或者被“記錄”下來形成過程性數(shù)據(jù)集,然后運用不同分析方法來提取有價值的信息,在保證不同學習者獲得最好學習體驗狀態(tài)的過程中實現(xiàn)學習行為優(yōu)化與學習活動重構。如采用預測方法(分類預測、回歸預測、潛在知識估值預測)可以推測是否有學生中途輟學,甚至有退學行為傾向。另外,有研究表明,美國高中課堂中6%的代數(shù)課程學習都采用了智能導師系統(tǒng)(Intelligent Tutor System)來輔助學習,而這一系統(tǒng)的基礎和支撐就是采用潛在知識估值預測算法(Sawyer,2014)。除此之外,這些方法還有結構挖掘方法(聚類分析、要素分析、社會網(wǎng)絡分析以及領域結構挖掘)、關系挖掘方法(關聯(lián)規(guī)則挖掘、相關性挖掘、序列模式挖掘以及因果數(shù)據(jù)挖掘)、領域模型方法等。因此,學習分析技術通過對不同學習者的實際需要和能力差異的數(shù)據(jù)進行挖掘與分析,能為學習者提供自適應學習方式,滿足學習者的個性化學習要求。

      4.虛擬現(xiàn)實:推進知識型學習走向體驗型學習的新一代計算平臺

      虛擬現(xiàn)實技術作為下一代計算平臺,如同互聯(lián)網(wǎng)技術一樣,掀起了新一輪的全球化研究與應用熱潮。它不僅代表了信息化發(fā)展的新方向,重新定義了信息與知識的生產(chǎn)、傳播與呈現(xiàn)方式,而且通過與大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)緊密結合,更是改變了人們對信息與知識的感知、理解、體驗和應用。虛擬現(xiàn)實結合不同的學科技術構建了一種超出符號化形態(tài)的臨場化學習情境,即虛擬化學習環(huán)境,這種三維立體動態(tài)的學習情境與傳統(tǒng)的課堂學習情境、遠程學習情境、網(wǎng)絡學習情境相比,讓學習者不再是借助符號來感受學習中的抽象概念、機制、隱喻等知識,而是直接將自己置身于一個與現(xiàn)實世界感官相同的三維虛擬學習情境之中進行學習,使學習者能夠獲得深刻的學習體驗。因此,這種情境具有沉浸性、互動性、想象性、無邊性、多感知性和排他性等特征(張以哲,2017)。

      未來學習的趨勢將更加注重學習過程中的體驗狀態(tài)。美國教育家?guī)觳―avid A. Kolb)認為學習是一種建基于縝密設計的體驗活動中的社會化過程,不是傳統(tǒng)所認為的“學習即知識傳遞的過程”,在這一過程中學習者將經(jīng)歷具體體驗感知、反思觀察行動、抽象概括思考與主動應用實踐的“學習活動圈”(D·A·庫伯,2008)。莫克蘭斯基(Makransky)等人在培養(yǎng)學生DNA分析能力的一項研究中,利用虛擬現(xiàn)實構建了學習情境(以調查犯罪現(xiàn)場為情境),讓學生獨立收集現(xiàn)場血液樣本并在虛擬生化實驗室進行DNA比對分析,以此來識別兇手。結果表明,沉浸式VR 設備可以為學習者提供更為真實的學習體驗,因為學習經(jīng)歷的存在感會產(chǎn)生強烈的情感影響,使學習者在學習過程中以積極的態(tài)度與環(huán)境互動,同時沉浸式VR使學習者在學習過程中具有更強的控制感和自主性(Makransky et al.,2018)。這種DNA比對分析本來需要極具空間想象能力的知識與極強的實驗操作技能,但通過VR具象化表達,降低了學習和掌握知識的難度,使學習者能夠以真實的體驗去學習。

      縱觀20世紀以來的歷次科技突破,從電話、廣播到電視,再到電腦、互聯(lián)網(wǎng)、智能手機,無一不是改變學習的互動形態(tài),改變信息傳播的方式,并形成了不同的學習方式。如圖8所示,廣播和電視使學習跨越了時空與距離限制,從而形成了遠程教育模式;手機和電腦讓我們隨時可以獲得信息,讓學習無處不在,從而形成了泛在教育模式。作為下一個可能帶來革命性變革的計算平臺——虛擬現(xiàn)實,將會重構學習時空,使學習者根據(jù)自身不同的學習興趣與愛好選擇不同的時空維度,在不同學習時空的體驗與互動過程中形成新的學習經(jīng)驗,并以知識的形態(tài)有效地沉淀下來。從這一意義上講,體驗學習不僅僅是一種學習的過程,也是學習的結果。

      5.學校教育系統(tǒng):學習范式變革的關鍵性境脈

      在過去幾十年中,學習科學與教學科學一直都致力于學校學習的創(chuàng)新與改革,卻遭遇了來自學校組織、政府機構和社會政治環(huán)境的重重阻礙,如教育組織沒有建立將新知識與實踐融合的機制與措施;對學?;顒拥慕M織、課堂活動“最佳實踐”的有效整合也缺乏必要、系統(tǒng)的管理與規(guī)范(OECD,2010)。學習研究者與教育工作者們在這些遭遇中越來越認識到“境脈”(涉及到組織、機構、環(huán)境和學習特定目標干預的總體感知)的重要性。因此,學習范式變革的“落地”需要學校教育系統(tǒng)這一關鍵性境脈的變革。

      為了適應不斷變化的教育政策對課堂教學和學習者學習的重視,需要高度重視學校組織規(guī)范設計與管理,以謀求政府調控與課堂學與教相契合。OECD教育專家雷斯尼克和斯皮蘭(Resnick & Spillane)提出,“核心常規(guī)”作為一種組織規(guī)范與管理的模式,旨在將學習管理職能與課堂實踐聯(lián)系起來,逆轉課堂實踐與政策規(guī)范松散耦合的狀態(tài),同時也為教師理解和接受新的教學方法提供了一系列結構化機會(OECD,2010)。這種核心常規(guī)的實施方式并不是要顛覆現(xiàn)有的實踐,而是要拓展、重組學校組織日常的低效常規(guī)?;谶@一“核心常規(guī)”思想,美國匹茲堡大學學習研究與發(fā)展中心設計了兩種具體的核心常規(guī):一是學習走訪常規(guī)(Learning Walk Routine),目的是在學校中建立以教學為核心的領導力團隊;二是教學法與教育內(nèi)容常規(guī)(Pedagogics and Content Routine),旨在實施以創(chuàng)新教學為目標的教師專業(yè)發(fā)展,以直接改善學與教。

      除此之外,技術在教育領域的運用為未來教育發(fā)展和學校變革提供了新契機,從現(xiàn)今的教育觀、知識觀、學習觀、價值觀到學校形態(tài),無不體現(xiàn)著變革的氣息,將進一步推動1∶1數(shù)字化學習向縱深發(fā)展,其發(fā)展趨勢將由1∶1的關系形態(tài)演變成多對一的關系;由學習資源保障演變成學習資源服務;由傳統(tǒng)媒體到數(shù)字媒體,再到交互媒體、虛擬媒體;由課堂學習到電子化學習,再到移動學習,最終邁向虛實結合的泛在學習。如慕課的出現(xiàn)改變了傳統(tǒng)課堂教學模式,讓大規(guī)模學習者進行在線學習成為可能;翻轉課堂的出現(xiàn)在顛倒課堂時序的同時也顛覆了教學形態(tài)。這一系列的變化最終將建立起以人為中心的學習模式,而這種變化不再是局部性的,而是信息時代呼喚整體性的學校教育系統(tǒng)變革。

      參考文獻:

      [1][美]D·A·庫伯(2008). 體驗學習:讓體驗成為學習與發(fā)展的源泉[M]. 王燦明,朱水萍等. 上海:華東師范大學出版社.

      [2][美]David A. Sousa (2013). 心智、腦與教育:教育神經(jīng)科學對課堂教學的啟示[M]. 周加仙等.上海:華東師范大學出版社.

      [3][美]R.基思·索耶(2010). 劍橋學習科學手冊[M]. 徐曉東等. 北京:教育科學出版社.

      [4][美]國家研究理事會(1999). 美國國家科學教育標準[M]. 嚴守戢. 北京:科學技術文獻出版社.

      [5][美]庫爾特·考夫卡(2010). 格式塔心理學原理(第1版)[M]. 李維. 北京:北京大學出版社.

      [6][美]美國國家研究理事會科學、數(shù)學及技術教育中心(2004). 科學探究與國家科學教育標準——教與學的指南[M]. 羅星凱. 北京:科學普及出版社.

      [7][美]約翰·D·布蘭思福特等(2013).人是如何學習的——大腦、心理、經(jīng)驗及學校[M]. 程可拉,孫亞玲,王旭卿. 上海:華東師范大學出版社.

      [8]黃政杰,林佩璇(1996). 合作學習[M]. 臺灣:五南出版社.

      [9]靳玉樂(2005). 合作學習[M]. 成都:四川教育出版社.

      [10]經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(2010). 理解腦:新的學習科學的誕生[M]. 周加仙. 北京:教育科學出版社.

      [11]王美倩,鄭旭東(2015).具身認知與學習環(huán)境:教育技術學視野的理論考察[J].開放教育研究,(2):53-60.

      [12]魏屹東等(2017). 認知、模型與表征——一種基于認知哲學的探討[M]. 北京:科學出版社.

      [13]徐明等(2009). 從服務中學習[M]. 臺灣:洪業(yè)文化事業(yè)有限公司出版社.

      [14]葉浩生(2015). 身體與學習:具身認知及其對傳統(tǒng)教育觀的挑戰(zhàn)[J]. 教育研究, (4):104-115.

      [15]張以哲(2017). 沉浸感:不可錯過的虛擬現(xiàn)實革命[M]. 北京:中國工信出版社集團.

      [16]周加仙(2010). 教育神經(jīng)科學:架起腦科學與教育政策和實踐的橋梁——經(jīng)濟合作與發(fā)展組織Bruno della Chiesa訪談[J]. 全球教育展望,(4):3-6.

      [17]Bransford, J., Vye, N., & Stevens, R. et al. (2006). Learning Theories and Education: Toward a Decade of Synergy[M]// Alexander, P. A., & Winne, P. H. (eds.)(2006). Handbook of Educational Psychology (Second Edition). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

      [18]Brooks, D. C., & Thayer, T. L. B.(2016). Institutional Analytics in Higher Education[EB/OL]. [2019-01-03]. https://library.educause.edu/*/media/files/library/2016/2/ers1504ia.pdf.

      [19]Chatti, M. A., Muslim, A., & Schroeder, U. (2017). Toward an Open Learning Analytics Ecosystem[M]// Daniel, B. K. (2017). Big Data and Learning Analytics in Higher Education. Springer International Publishing.

      [20]Dewey, J. (2007). Essays in Experimental Logic[M]. edited by Hester, D. M., & Talisse, R. B.. Carbondale: Southern Illinois University Press.

      [21]Frijda, N. H. (1986). The Emotions[M]. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

      [22]Gardner, H. (1985). The Minds New Science[M]. New York: Basic Books.

      [23]Geletam, N. E., & Gilliam, J. (2003). An Introduction to Service-Learning[M]// Teacher Education Consortium in Service-Learning (Eds.)(2003). Learning to Serve, Serving to Learning: A View from Higher Education. Maryland Salisbury University.

      [24]Goldman, A. I. (1999). Knowledge in a Social World[M]. Oxford: Clarendon Press.

      [25]Hinton, C., Miyamoto, K., & Della-Chiesa, B. (2008). Brain Research, Learning and Emotions: Implications for Education Research, Policy, and Practice[J]. European Journal of Education, 43(1): 87-103.

      [26]Machida, S., Taylor, A. R., & Kim, J. (2002). The Role of Maternal Beliefs in Predicting Home Learning Activities in Head Start Families[J]. Family Relations,51(2):176-184.

      [27]Makransky, G., & Lilleholt, L. (2018). A Structural Equation Modeling Investigation of the Emotional Value of Immersive Virtual Reality in Education[J]. Educational Technology Research and Development, 66(5):1144-1164.

      [28]OECD(2010). The Nature of Learning[EB/OL].[2018-12-11].http://www.sourceoecd.org/education/9789264086470.

      [29]Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, Computers and Powerful Ideas[M]. New York: Basic Book.

      [30]Perie, M., Moran, R., & Lutkus, A. D. (2005). NAEP 2004, Trends in Academic Progress: Three Decades of Student Performance in Reading and Mathematics[M]. Washington, DC: National Center for Education Statistics.

      [31]Sawyer, R. K. (2014). The Cambridge Handbook of the Learning Sciences (Second Edition)[M]. Cambridge University Press.

      [32]Segal, A., Black, J., & Tversky, B. (2010). Do Gestural Interfaces Promote Thinking? Congruent Gestures Promote Performance in Math[C]// 51st Annual Meeting of Psychonomic Society Conference. St.Louis, Missouri.

      [33]Siemens, G. (2010). What Are Learning Analytics?[EB/OL]. [2019-01-03]. http://www.elearnspace.org/blog /2010/08/25/what-are-learning-analytics/.

      [34]Sigmon, R. (1996). The Problem of Definition in Service-Learning[M]// Sigmon, R., & Others(Eds.) (1996). The Journey to Service-Learning. Washington, D.C.: Council of Independent Colleges.

      [35]Slavin, R. E. (2009). Cooperative Learning[M]// McCulloch, G., & Crook, D.(eds.) (2009). International Encyclopedia of Education. Abington, UK: Routledge.

      [36]Uher, R. (2008). Forum: The Case for Gene-Environment Interactions in Psychiatry[J]. Current Opinion in Psychiatry, 21(4):318-321.

      [37]Weinraub, M., Horvath, D. L., & Gringlas, M. B. (2002). Single Parenthood[M]// Bornstein, M. H. (ed.)(2002). Handbook of Parenting: Being and Becoming a Parent. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

      [38]Wise, A. F., & Shaffer, D. W. (2015). Why Theory Matters More than Ever in the Age of Big Data[J]. Journal of Learning Analytics , 2(2):5-13.

      收稿日期 2019-02-11 責任編輯 劉選

      Abstract: The exploration of the nature of learning is a new epoch proposition. With the acceleration of the process of knowledge economy society, all countries in the world not only put education in a very important strategic position, but also push learning to the center of the educational stage. Looking at the series of international studies on the nature of learning, it is found that the research on the nature of learning involves the view of learning epistemology from the perspective of biology, cognition and social culture, the goal and characteristics of learning, the endogenous and exogenous factors that affect learning, and multimodal learning such as cooperative learning, inquiry learning and service learning, etc. These study contents reflect a historical evolution from the longitudinal timeline, and show a multi-progress on the axis of transverse events. With the rapid development of science and technology, the study of the nature of learning has also shown some new development trends. For example, the embodiment will become a new target to create a contextual learning environment, the continuous development of brain and educational neuroscience will provide a new scientific orientation for innovative learning research, learning analysis technology will become an important technology to reconstruct learning activities, the penetration of virtual reality in the field of education will turn knowledge-based learning to experience-based learning, and the school education system will still be the key to influencing the change of learning paradigm.

      Keywords: Learning Nature; Historical Context; Multi-Progress; Future Prospect

      猜你喜歡
      未來展望
      智能配電網(wǎng)與配電自動化技術探討及未來展望
      關于井工煤礦開采技術現(xiàn)狀及趨勢研究
      淺談我國電動車的發(fā)展現(xiàn)狀及未來展望
      論自動控制理論的發(fā)展歷程
      上市公司財務報表分析
      農(nóng)民職業(yè)技能培訓的現(xiàn)狀及未來展望
      政府運用公共政策引導企業(yè)R&D投入的效果:研究綜述與未來展望
      會計信息可比性研究評述及未來展望
      中國音樂史學的起源與早期面貌
      產(chǎn)業(yè)集群的空間轉移:基于三層次劃分視角的理論評述
      沁阳市| 微山县| 社旗县| 龙岩市| 临潭县| 平顺县| 曲松县| 萍乡市| 弋阳县| 从化市| 澄江县| 巧家县| 迁西县| 张家界市| 扶余县| 利津县| 门源| 洛扎县| 建宁县| 惠州市| 游戏| 福安市| 齐河县| 新民市| 沾化县| 郯城县| 子长县| 湘潭市| 时尚| 翼城县| 绥化市| 郁南县| 东源县| 甘洛县| 靖远县| 和龙市| 宁蒗| 淮南市| 武邑县| 青州市| 礼泉县|