周子荷 劉三女牙 李卿
[摘? ?要] 在學習理論層出不窮、學習技術蓬勃發(fā)展的背景下,學習工程受到了廣泛關注。文章基于對科學、技術與工程之間的關系的新解讀,分析了學習科學的工程學隱喻,提出當代學習研究中存在著“科學—技術—工程”的三元耦合結構,以此論證了學習工程即將崛起的必然性。在此基礎上,總結了學習工程這一學習研究新的分支領域目前發(fā)展的基本狀況與成果,指出了未來在基礎研究深化發(fā)展、方法論創(chuàng)新與倫理和價值觀重建方面面臨的挑戰(zhàn),并通過對教育領域內技術原始創(chuàng)新及其工程化應用的兩個經(jīng)典案例的分析與解讀,討論了如何從歷史中汲取經(jīng)驗與智慧,展望了學習工程未來的發(fā)展之路。
[關鍵詞] 學習工程; 三元耦合結構; 學習科學; 學習技術
[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A
[作者簡介] 周子荷(1993—),女,土家族,湖北武漢人。博士研究生,主要從事學習分析、學習科學、教育信息技術研究。E-mail:zhouzihe@mails.ccnu.edu.cn。李卿為通訊作者,E-mail:viven_a@mail.ccnu.edu.cn。
一、引? ?言
學習作為教育的一個基本范疇,是一個高度復雜的過程。它在實踐中的改進既需要以學習科學為支撐,又需要以學習技術為杠桿。但學習科學和學習技術要真正走進學習實踐,必須要經(jīng)過學習工程這一關鍵環(huán)節(jié),即基于學習科學對學習技術的工程化應用。學習科學、學習技術與學習工程共同構成了當代學習研究的基本架構。要真正把握當代學習研究的總體格局,首先必須正確認識科學、技術與工程之間的關系,而人類對科學、技術與工程之間的關系的認識是在歷史實踐中不斷深化發(fā)展的。
二、學習研究中“科學—技術—工程”的三元耦合結構
(一)從線性相關到多級耦合:對科學、技術、工程關系認識的深化
科學是“對自然或現(xiàn)實世界的結構和行為的系統(tǒng)研究,或是通過對世界的仔細觀察及試驗中獲得的知識”。它關乎對客觀事實與本質規(guī)律的探索[1]。技術是“科學發(fā)現(xiàn)用于實踐的方法”[2],為科學知識的運用與發(fā)展提供了途徑。而工程則是綜合科學理論與技術手段,“將人工物的設計和結構組織起來以改變周圍的物理世界,使之滿足認知需要的實踐”[3],是基于自然規(guī)律、特定社會需求與目標而形成的可能的特定技術方案組合[4],是一個從無到有的造物過程。
在漫長的歷史進程中,科學、技術與工程構成了一個連續(xù)體。這一連續(xù)體首先展現(xiàn)出來的似乎是線性延展的特征??茖W理論的深化為技術提供了扎實的基礎與強大的動力,技術創(chuàng)新架起了科學與工程之間的橋梁,進而實現(xiàn)了工程的應用與推廣[5]。然而,其后社會歷史實踐的進一步發(fā)展表明,科學、技術與工程之間又不只是這種正向延展的線性關系,在從理論向實踐轉化的過程中,工程化應用反過來又會推進技術的進步,而技術的進步又會給科學研究提供強有力的支撐,推動科學的發(fā)展。
在從理論到實踐,又從實踐反饋于理論這一螺旋式上升的過程中,科學、技術和工程形成了一種三元耦合的穩(wěn)定結構。在這個結構中,它們相互作用、具有多層級結構和復雜因果循環(huán)反饋回路。工程通過將科學知識綜合化、技術手段系統(tǒng)化,對科學理論進行驗證,為技術應用提供反饋,最后為實踐這個復雜性過程提供最優(yōu)化的解決方案。相較于工程,科學與技術在發(fā)展的過程中,往往是在某一特定的方面有先進性與創(chuàng)新性的突破,但工程項目的實施則需要在技術現(xiàn)實性、經(jīng)濟可行性等多方面進行考慮。
科學的目的是獲取知識,技術的目的是開發(fā)工具,而工程的目的則是創(chuàng)造“人工物”。由知識到人工物的轉化過程,涉及多次的協(xié)調與優(yōu)化,因此,設計與建模在工程中起到了重要作用。設計作為工程實踐中綜合性較強的統(tǒng)籌環(huán)節(jié),主要對人工物的結構形式、功能特點和運作方式進行反復考量,以實現(xiàn)效用最大化,從而達到外部環(huán)境所期望的目的與要求[6]。工程設計通過對人工物進行系統(tǒng)的、智力的概括與評估[7],以實現(xiàn)人工物由功能結構到物質結構的轉譯。而模型作為工程實踐中表征性較強的認知工具,則主要是針對人工物的材料或設備創(chuàng)造、優(yōu)化進程,以增進認識目的而構建的具體對象[8]。工程中的模型能夠為人工物提供全面的、明晰的認知與構建,在這個特定的實踐過程中[4],模型因其較強的表征性、中介性及構建性而有助于理解、優(yōu)化與完善人工物的創(chuàng)造。
(二)學習科學及其工程學隱喻
19世紀末20世紀初,心理學家轉向教育,開啟了征服教育學這一新世界的新征程,對學習的探索逐漸從猜想走向科學[9]。20世紀50年代以后,神經(jīng)科學、心理學、語言學、哲學、人類學、社會學、認知科學、人工智能等領域不斷交叉融合,對科學、全面地認識人類如何學習起到了重大的促進作用[10]。20世紀80年代后,“基于設計的研究”(Design-based Research)作為學習研究方法論創(chuàng)新的標志性成果,直接促成了學習科學這一新學科的崛起,實現(xiàn)了學習研究重心由單純的理論解釋向綜合性的技術“人工物”構造的轉化[11],建立了學習研究的工程學隱喻??铝炙梗–ollins A)指出:“教育研究同樣具有工程科學的性質,因此,應該創(chuàng)立一門教育的設計科學……然而,它不能是一門分析的科學,諸如物理學或心理學,而應該是一門設計的科學,諸如航空科學或人工智能?!盵12]
新生的學習科學具有濃郁的工程學氣質。庫伯(Paul Cobb)曾經(jīng)指出:設計實驗(即基于設計的研究)的典型特征即在于以工程實踐的方式構造出特定形式之學習的同時,對這些形式的學習展開整體性的研究;無論是工程化的構造還是整體性的研究,都是在由支撐那些學習形式的手段所界定的境脈中完成的;這一經(jīng)過設計的境脈要不斷接受檢驗和修正,由此導致的逐次迭代過程所發(fā)揮的作用和實驗中系統(tǒng)性波動所發(fā)揮的作用是類似的[13]。巴拉卜(Sasha Barab)等人也認為,作為一個新學科,學習科學所從事的研究,很關鍵的一點即在于:它超越了對世界的靜觀,而是深度參與到對研究境脈的系統(tǒng)性構造中,并以此促進新理論的產(chǎn)生與發(fā)展[14]。基于設計的研究作為一種新的學習研究方法論,為學習科學家以工程實踐的迭代方式構造作為人工物的學習環(huán)境,進而改進學習實踐,發(fā)展學習理論,提供了一個強有力的方法論的工具包[15]。
進入21世紀之后,在學習科學不斷揭示人類學習機制的基礎上,信息技術的發(fā)展催生了眾多學習技術,極大地豐富了研究人員揭示學習機制和改進學習績效的工具箱。學習技術不斷走向各個領域,為學習者提供了多元化、系統(tǒng)化的知識建構平臺,營造了個性化、智能化的學習環(huán)境?;A科學、技術創(chuàng)新和工程實踐之間的交互關系日益密切。人工智能、交互式多媒體、可視化技術、計算機網(wǎng)絡等學習技術的發(fā)展都與學習科學的基礎研究有著密切關系[16],如人工智能關注機器如何進行學習,而準確掌握人類學習的方式有助于實現(xiàn)機器學習。特別值得注意的是,以羅杰·尚克(Roger Schank)為代表的大批人工智能的科學家與技術專家從機器學習日益轉向對人類學習的關注,使學習研究的工程化取向達到了新高度。
(三)學習工程的崛起及基本內涵解讀
隨著研究的深入,國際學術界的學者們對學習工程紛紛提出了自己的理解。亞馬遜學習科學和學習工程項目主管坎迪斯·蒂勒(Candace Thille)提出“在高等教育中,學習工程師需要與學習研究者、教學實踐人員合作,設計給學生和教師提供反饋的學習環(huán)境以及數(shù)據(jù)系統(tǒng),為學習設計的持續(xù)完善提供支撐,同時促進人類科學的發(fā)展”[17]。哈佛大學教育學院教授克里斯·迪德(Chris Dede)將學習工程師描述為懂得學習、學習測評理論及實證研究的專家,并能將這些成果運用到具體實踐情境中,以考核它們的價值,并在此基礎上,改進先前的啟發(fā)式算法和模型,使學生的學習更高效[18]。谷歌分析學會團隊負責人克莉斯·詹寧斯(Chris Jennings)認為,長期的形成性評估是學習工程的一個重要優(yōu)勢,學習工程的成功取決于對數(shù)據(jù)的充分利用與分析;同時,學習工程通過制定持續(xù)的測評計劃,在測評結果的基礎上不斷探索更合適的方法,從而在教學、學習及實踐上取得更好的表現(xiàn)結果。波士頓學院學習工程碩士研究生項目創(chuàng)始人珍妮特·科洛德納(Janet Kolodner)將學習工程定義為“系統(tǒng)地應用學習科學的原理和方法,從而對學習者和學習有更全面的了解”[19]。
盡管不同學者對學習工程的定義在用詞與著重點上不盡相同,但基本都體現(xiàn)了學習工程的本質特征:面向真實的學習場景,以滿足特定學習需求為目的,基于學習科學的理論,系統(tǒng)地利用學習技術方法對學生的學習體驗、學習環(huán)境等數(shù)據(jù)進行測評,并根據(jù)反饋幫助教師與學生不斷完善學習設計,以提升學生最終的學習效率和效果。學習科學、學習技術與學習工程是三個不同而又相互聯(lián)系的分支領域,學習科學植根于理論中,學習技術植根于實驗室中,而學習工程扎根于現(xiàn)實世界中,三者共同構成了當代學習研究的三元耦合結構。學習科學僅為教育者提出理論,并不直接作用于學生的學習過程。學習技術的應用常常只優(yōu)化了學習全過程中的某一方面,難以全面提升學生在學習生涯中的整體表現(xiàn)。相較于學習科學與學習技術,學習工程則整合了學習的理論研究與技術創(chuàng)新的成果,強調系統(tǒng)方法和最優(yōu)結果,探尋的是對真實場景里多種變量協(xié)調后的最優(yōu)解,開辟了面向學習實踐進行探索的新領域[20]。
學習工程面向實踐,以結果或者績效為導向,可變因素較多,需要經(jīng)過多次修改與完善。在這個尋求最優(yōu)解的過程中,學習科學的理論背景與學習技術的方法起到了重要的基礎作用。然而從理論、技術到實踐并不是一蹴而就的過程,需要大量試錯與優(yōu)化。這種試錯與優(yōu)化在傳統(tǒng)學習過程中耗時過長、難以實現(xiàn),但現(xiàn)在流程化、高效能的計算機技術和實時性、高質量的數(shù)據(jù)分析技術可以使學習工程實踐中的結果和績效更易采集、可變因素更易分析,最終將這種漫長的過程進行簡化和壓縮,大幅提升數(shù)據(jù)分析的精準水平和反饋效率,從而更全面地引導學習工程實踐中的設計與優(yōu)化[21]。
交叉性是當代學習研究的一個顯著特征。要駕馭這種交叉性,需要系統(tǒng)工程的方法論。日本學者三浦武雄曾說:“為了圓滿解決這些交叉領域的問題,除了需要某些縱向的專門技術以外,還有一種技術要橫向把它們組織起來,這種橫向技術就是系統(tǒng)工程,也就是研究系統(tǒng)所需的思想、技術和理論等體系化的總稱”。系統(tǒng)工程的目的就是從各個方面平衡、組織、管理系統(tǒng)中的各種元素,以實現(xiàn)最終需求,達到最佳的學習效果。系統(tǒng)工程中的協(xié)同優(yōu)化過程,即是將技術和方法綜合集成,進行規(guī)劃、研究、設計、制造、試驗與改進的結構化過程[22]。
綜上所述,學習工程是一門整體性、綜合性極強的交叉學科,融合了學習科學、學習技術、計算機科學、數(shù)據(jù)科學與系統(tǒng)工程[23],充分體現(xiàn)了集科學特征、技術特征、大數(shù)據(jù)特征、設計特征為一體的工程思維。基于前文關于內涵的闡述以及推導,筆者提出,在學習科學、學習技術、計算機科學、數(shù)據(jù)科學與系統(tǒng)工程的共同作用下,構成了學習工程實踐框架,如圖1所示。
三、初露崢嶸:人工智能時代學習工程崛起的現(xiàn)實景觀與潛在挑戰(zhàn)
(一)學習工程學科專業(yè)設置與學術機構建設
在數(shù)據(jù)量級增大、數(shù)據(jù)類型增多、信息交換頻率增加的背景下,在機器學習不斷發(fā)展的催化作用下,人工智能技術改造社會的工具性優(yōu)勢日益明顯[24],大量基于人工智能的教育工具逐漸滲透到學習的不同場景[25],為學習工程未來的發(fā)展營造了良好的氛圍。一方面,人工智能作為計算機科學的分支,通過算法解析為海量數(shù)據(jù)的分析提供了高效的技術手段,為工程的設計打造了智能化的環(huán)境,為工程的優(yōu)化帶來了信息化的管理平臺。另一方面,人工智能綜合了數(shù)據(jù)科學的核心思想,通過對數(shù)據(jù)進行操作、對信息進行解析、對知識進行轉換以實現(xiàn)智慧的綜合集成,其間涉及信息科學、統(tǒng)計學學科理論與機器學習可視化等技術手段的交叉與融合,是一個解析的、不斷學習的、“應用驅動”[26]的數(shù)據(jù)增值手段,大幅度地提高了面向實踐與應用的學習工程的反饋效率,從而更全面地引導了學習工程的設計與優(yōu)化。
人工智能時代,許多高校都看到了學習工程未來的發(fā)展前景,相繼開設了學習工程項目,開始了對學習工程師的培養(yǎng)。哈佛大學“技術、創(chuàng)新與教育(TIE)項目”為期一年,以學習的認知、情感和社會維度為中心,主要研究設計促進教學的學習技術、教學管理方法,并開發(fā)參與式學習的新技術與媒體,如在線學習、移動式學習、社交媒體等[27]。斯坦福大學“學習科學與技術設計(LSTD)項目”歷時兩年,課程包括學習、設計研究、計算機科學、工程或同類領域(比如心理學、語言學、機器學習、神經(jīng)科學或者數(shù)據(jù)科學)方面的專業(yè)知識[28]。波士頓大學“學習工程(MA)項目”主要培養(yǎng)學習工程師針對學習環(huán)境、學習體驗和學習技術所需的設計技能,主要強調三方面的內容:人們在社會發(fā)展、文化交融、情感交流中的認知過程,以及其他因素對這些過程的影響;如何使得學習者在參與式學習中學習效率最高;應用所學的知識對學習者進行個性化學習設計,并針對學習的體驗、環(huán)境和技術對學習設計進行分析與評估[29]。這些專業(yè)雖然側重點、培養(yǎng)模式有所不同,但都體現(xiàn)了學習工程這一學科的交叉性與系統(tǒng)性。
除以上高校外,還有兩個重要的組織致力于從工程的角度為學習工程領域提供專業(yè)化的支持,分別是電子工程師協(xié)會(IEEE)與學習工程行業(yè)聯(lián)盟(ICICLE)。IEEE是一個擁有42萬成員的專業(yè)協(xié)會,同時負責對ICICLE的監(jiān)督與管理。為支持新興的學習工程領域,滿足學習工程師這一職業(yè)發(fā)展的需求,2017年12月,IEEE標準委員會提出創(chuàng)建一個新的為期24個月的行業(yè)合作活動的建議。這項工作由IEEE學習技術標準委員會成員阿夫龍·巴爾(Avron Barr)發(fā)起,并得到了IEEE標準委員會的批準,由此,ICICLE誕生了[30]。ICICLE是IEEE標準協(xié)會行業(yè)合作(IC)項目的一部分,由60多個工業(yè)界、學術界和政府部門的組織所組成,并圍繞學習工程定期舉辦會議,于2018年10月底在美國拉斯維加斯舉辦了首次國際性的學習工程峰會,該峰會匯聚了國際上學習工程領域的專家,埃倫·瓦格(Ellen Wager)、阿夫龍·巴爾等學界權威在會議上發(fā)表演講,主要對學習工程學科發(fā)展的最新進展、學習工程未來的職能進行了探討,并基于此提出了未來學習工程師的必備技能[31]。
近年來,研究人員在學習科學、學習技術的整合發(fā)展及工程化應用方面做了大量創(chuàng)新工作,并取得了階段性成果。國內外誕生了各種信息化、智能化的學習平臺,極大地拓展了智能技術的教育應用場景。人工智能技術深化發(fā)展有力推動了智能助手在不同教育階段、不同教育功能、不同教學學科等多維度教育場景中的應用[32],受到了廣泛關注。如紐約大學和加州大學爾灣分校(UCI)兩所世界名校共同研發(fā)的知識空間的評估和學習自適應學習平臺(ALEKS),目前已經(jīng)被全球數(shù)千所K12學校與大學作為日常教學用具使用,通過知識空間和認知診斷技術精準定位每位學生的知識水平,從而實現(xiàn)個性化學習資源的推送[33]。再比如孟菲斯大學的人工智能研究所發(fā)明的基于自然語言的智能導學系統(tǒng)(AutoTutor),通過預期—誤解定制式對話,在反饋、鋪墊與啟發(fā)式提問中幫助學生建構出理想的答案[34]?;谌斯ぶ悄艿慕虒W助手所具有的自然人機交互、智能服務方式、豐富的技術框架,為學生、教師等創(chuàng)設了有效的學習與教學環(huán)境[35],未來有著相當大的發(fā)展空間,成為當前學習工程創(chuàng)新發(fā)展關注的焦點主題。
大數(shù)據(jù)時代,教育領域也涌現(xiàn)出海量的數(shù)據(jù),“智能導師系統(tǒng)”“人工智能系統(tǒng)”的蓬勃發(fā)展,掀起了學習工程領域中“教育數(shù)據(jù)挖掘”研究的熱潮,激發(fā)了更多的學者對學習者行為分析的探索[36],即通過測量、收集、分析和報告有關學習者及其學習情境的數(shù)據(jù)集[37],對學習進行實時診斷、反饋及干預,實現(xiàn)學習的持續(xù)改進[38],最終優(yōu)化學習效果。目前,國外部分高校已全面展開學習分析系統(tǒng)實踐,如北亞利桑那大學的評價績效狀態(tài)系統(tǒng)GPS(Grade Performance Status),基于Mixpanel Analytics、Userfly、Gephi、Socrato等學習分析工具,對學生的出勤情況、課程成績以及課業(yè)問題進行分析評估,并通過郵件發(fā)給學生,學生根據(jù)郵件內容作出相應改進,以提高學生的學習質量[39]?;诖髷?shù)據(jù)的技術創(chuàng)新為教育者、學習者、管理者、教育研究者等各層次的使用者揭示了原本隱藏的教育信息,為學習工程的各階段提供了復合化的數(shù)據(jù)資源、實時的多角度分析技術以及可視化的分析結果[40],在豐富使用者視角的同時,實現(xiàn)學習系統(tǒng)的高效組織與管理[41],這成為當前學習工程創(chuàng)新發(fā)展的重要板塊。
(二)學習工程專業(yè)領域發(fā)展中的隱憂與挑戰(zhàn)
隨著科學的發(fā)展與技術的進步,人類會步入學習工程時代。在這個新的學習時代,學習將逐漸由學習工程所主導,即以學習者為中心,制定面向實踐的個性化方案,為學習者提供最優(yōu)化的技術與方法,將學習的最終效果提升到一個新的層次。然而,我們必須承認:學習工程還處于成長的初期階段,在未來的可持續(xù)發(fā)展道路上還面臨著諸多挑戰(zhàn)??傮w來看,主要包括以下幾個方面:
(1)完善科學層面的基礎研究。我們無法想象:沒有牛頓對經(jīng)典力學的貢獻,人類可以構造航空航天的工程技術系統(tǒng),實現(xiàn)飛天和登月的夢想;沒有愛因斯坦的質能發(fā)展對原子能量之奧秘的揭示,人類可以在原子武器的研發(fā)上取得成功。同樣我們也無法想象:沒有腦科學在分子、細胞甚至基因水平上對學習之神經(jīng)機制的揭示,我們對學習的理解能夠真正擺脫蒙昧的狀態(tài),徹底把對學習實踐的改進建立在科學而不是猜想的基礎之上。大腦是學習的重要器官,腦科學對大腦的功能、結構和規(guī)律的認識[42],有助于開發(fā)適宜不同個體大腦發(fā)展的學習環(huán)境,為因材施教和個性化學習提供依據(jù)。現(xiàn)在,我們已經(jīng)非常欣喜地看到,伴隨著各種技術的進步,人類打開大腦這一黑箱可以使用的工具也越來越多,對人類學習的基本理解日益豐富。
(2)發(fā)展學習工程的方法論。個性化學習與發(fā)展離不開腦科學、認知科學、心理學等層面上對學習的基礎研究,但如何把科學層面上對學習機制的基礎研究向學習工程實踐層面上進行轉化,卻是一個無比巨大的挑戰(zhàn)。這個挑戰(zhàn)主要是方法論層面上的?;A科學研究告訴了我們有關人是如何學習的知識,但基礎科學沿用的一套方法論卻回答不了如何改進人類學習這個問題??茖W的方法論注重推理、演繹,而工程的方法論注重建模與設計。科學方法論只能夠為如何解釋學習提供指南,只有工程方法論才能為改進學習的實踐提供行動框架[43]。學習工程未來發(fā)展面臨的一個核心問題即為方法論體系的構建,即如何在科學方法論上進一步創(chuàng)造屬于學習工程的實踐方法論,借助新的資源實現(xiàn)方法論的重建。
(3)構建學習工程的倫理與價值觀。改進學習實踐,促進人的發(fā)展,是學習工程最高層面的追求。一套標準化的倫理規(guī)范與價值觀體系,能夠對學習研究的合理性以及價值進行實時審查,對學習實踐過程的偏差進行及時糾正與調整[44],有助于確保學習工程能夠服從和服務于這個目標,而不是相背離。同時,鑒于學習工程直接面向學生的學習過程、教師的教育過程,因此,人文關懷也是必不可少的。只有構建完整和標準的倫理和價值觀體系,才能達到規(guī)范學習的技術實踐、優(yōu)化最終學習結果、實現(xiàn)學習工程可持續(xù)發(fā)展的目的。但是,我們也必須看到,由于學習工程涉及不同學科之間的交叉與融合,且其直接面向的是真實的學習場景,使得倫理與價值觀體系的構建更加復雜,也給學習工程未來的發(fā)展帶來了極大挑戰(zhàn)。
四、從歷史中汲取經(jīng)驗與智慧:展望學習工程創(chuàng)新發(fā)展的未來之路
回溯歷史,我們可以從中為學習工程找尋到一些應對以上挑戰(zhàn)的經(jīng)驗與智慧,并可以有效推動教育技術的創(chuàng)新發(fā)展。近代以來,教育領域內技術的原始創(chuàng)新及其工程化應用,有兩個例子相對具有典型性。一個是斯金納(B. F. Skinner)發(fā)明的教學機器,另外一個則是西摩爾·帕伯特(Seymour Papert)發(fā)明的LOGO語言。二者的歷史告訴我們:扎實的學習科學基礎研究無疑是學習工程創(chuàng)新發(fā)展的源泉。沒有在科學層面上對學習機制的基本理解,就難以在教育領域內實現(xiàn)真正意義上的技術創(chuàng)新,其工程化應用無疑也會淪為遙不可及的水中月、鏡中花。
1954年,斯金納基于對操作性條件反射的研究,設計了一臺程序教學機器,首次實現(xiàn)了對學習領域原始的技術創(chuàng)新。斯金納認為,“學是循序漸進的科學過程,教則是將學生與教學設計相結合的藝術”[45],傳統(tǒng)教學方式主要通過負強化刺激學生學習,不利于學生學習興趣的培養(yǎng),應該通過積極的強化來提升學生的學習動機?;谝陨侠碚摚菇鸺{設計的教學機器通過程序教學技術創(chuàng)新囊括了一系列正強化關聯(lián)的教學設計,并能對學生的答案及時作出反饋,有助于增強學生的學習動力,培養(yǎng)學生的自主學習能力,提升最終的學習效果。但其實早在20世紀20年代末,另外一位心理學家普萊西就設計了一臺與斯金納高度類似的教學機器,希望能對學生進行自動測試,但卻失敗了。其中一個很重要的原因就是普萊西教學機器這一技術創(chuàng)新的背后缺乏在學習基礎研究上的突破。
20世紀60年代,信息技術的快速發(fā)展激發(fā)了學者對計算機教育應用的探索與創(chuàng)新。作為人工智能的先驅之一,帕伯特將皮亞杰(Jean Piaget)“建構主義”(Constructivism)學習理論進一步發(fā)展為“構建主義”(Constructionism)教學理論。帕伯特堅信“越小的孩子越容易從變化的學習環(huán)境中受益,而計算機為孩子提供了主動構建知識的環(huán)境,有助于提升孩子思考與學習的能力”[46]。為此,他開發(fā)了一門可供兒童學習使用的編程語言—LOGO,希望通過程序化語言情境的創(chuàng)造來有效激發(fā)兒童的好奇心,培養(yǎng)兒童的邏輯性與條理性。LOGO作為構建主義教學理論最經(jīng)典的原型,是歷史上第一款專門針對兒童學習設計的編程語言,也是繼斯金納教學機器之后,早期學習的基礎研究在技術領域上又一次成功的探索與創(chuàng)新。但我們必須看到,LOGO語言成功的前提是皮亞杰以建構主義理論對兒童學習機制作出的新科學解釋。
在展望學習工程的未來前景時,我們還不應忘卻一位先賢,那就是第一次提出“教育工程學”概念的查特斯(Werrett Wallace Charters)。作為20世紀上半葉教育科學化運動的代表人物,查特斯在長達半個世紀的時間里都致力于對“教育工程”思想的實踐探索,強調以系統(tǒng)方法把教育理論與實踐進行結合[47-48],卻一直遭到當時學術界的曲解與批判。查特斯的思想無疑是領先于他所處的那個時代的。但這些閃光的思想何以沒有能夠放射出燦爛的光輝以照亮那個時代,而是被遮蔽在歷史的煙霧深處不為人知,他本人也成為“孤獨的先驅”[43]?這無疑是非常值得我們深思的。在當時的歷史階段,教育的科學研究盡管有進展,但顯然還沒有到科學的水平上,教育的技術創(chuàng)新也是以引進通用技術為主,而難以在原始創(chuàng)新上有所作為。以上兩點決定了即使有人領先于時代提出教育工程學的思想,這些思想也不具備落地生根的現(xiàn)實性。歷史的發(fā)展自有其本身的規(guī)律,是不能人為超越的。學習工程一步步走向歷史的舞臺,遵循的也是這個邏輯。
歷史的車輪滾滾向前。一百年來,學習的基礎理論研究取得了豐碩成果,從早期關注“動物是如何學習的”,到其后關注“機器是如何學習的”,再到今天致力于回答“人是如何學習的”,學習科學的理論家們在教育學、心理學、認知科學、神經(jīng)科學與腦科學、語言學、社會學、人類學、計算機科學、哲學等多學科領域的交叉地帶破解人類學習的奧秘,取得了重大進展。特別是當代教育與認知神經(jīng)科學在分子、細胞乃至基因的水平上對人類學習機制的認識,為我們利用技術手段干預學習實踐奠定了新的科學基石。與此同時,信息技術革命的縱深發(fā)展,特別是計算機和互聯(lián)網(wǎng)在教育教學領域內深入而廣泛的應用,催生了一系列現(xiàn)代化的學習技術,構造了數(shù)字化的學習環(huán)境,極大地提升了教學與學習的技術含量,在把教育這一古老的行業(yè)從勞動密集型向技術密集型轉變的歷史進程中實現(xiàn)了階段性突破。70年前,發(fā)明了教學機器的程序教學之父斯金納曾經(jīng)感慨:“教室的機械化水平連家庭的廚房都不如?!盵45]今天,這種局面已經(jīng)在很大程度上得到了改觀。
當今世界正發(fā)生深刻變化,面臨百年未有之大變局,教育面臨深刻變革??萍歼M步日新月異,新一代信息科技革命蓄勢待發(fā),信息化發(fā)展進入融合與創(chuàng)新的新階段?;ヂ?lián)網(wǎng)、云計算、5G通信、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實等新興技術正深刻改變人類的思維、生產(chǎn)、生活、學習方式。經(jīng)濟社會發(fā)展對人才的需求快速變化,各國人才競爭進一步加劇,對創(chuàng)新人才的需求空前迫切。為應對瞬息萬變的社會需求,推進教育深層次、系統(tǒng)性、全方位變革刻不容緩。一百年前,查特斯創(chuàng)建教育工程學的夢想,在今天將通過學習工程重新回到人們的視野,引領學習研究的創(chuàng)新發(fā)展,并肩負起創(chuàng)造新教育的歷史責任。已有的學習科學的基礎研究及學習技術的創(chuàng)新發(fā)展,已經(jīng)為學習工程的崛起奠定了堅實基礎。立足于學習科學的基礎研究,抓住新一輪科技革命的機遇,推進教育領域內技術的原始創(chuàng)新和系統(tǒng)集成,充分發(fā)揮新一代人工智能、大數(shù)據(jù)等新興信息技術的作用,開展大規(guī)模的工程化應用,構造一個面向學習實踐的多維綜合系統(tǒng),形成學習科學、學習技術、學習工程三元耦合、協(xié)調發(fā)展的新格局,不但有利于學習工程的快速崛起與可持續(xù)發(fā)展,也有利于推進學習的基礎研究和技術創(chuàng)新,并打破理論與實踐之間的阻隔,實現(xiàn)第一代學習科學家們在創(chuàng)建學習科學這一新領域時確立的發(fā)展學習理論、改進學習實踐的價值追求。
五、結? ?語
當學習研究的歷史轉折尚未來臨時,強行提出學習工程的概念,自然不會有多大的意義。但當學習研究的時代變局到來時,如果消極應對、無所作為,也是對歷史的一種不負責任。本文對學習工程的探討,正是基于一位教育技術與學習科學領域專業(yè)人員對歷史的責任,希望在學習工程小荷才露尖尖角時能夠引起更多學界同行的注意,加速這一歷史進程,從而更好地促進學習工程的創(chuàng)新發(fā)展。
[參考文獻]
[1] GIBBONS S A. The practice of instructional technology: science and technology[J]. Educational technology, 2003, 43(5): 11-16.
[2] Cambridge Dictionary[EB/OL]. (2019-08-10)[2019-12-21].https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english-chinese-simplified/science.
[3] VINCENTI W. What engineers know and how they know it[M]. Baltimore Maryland: Johns Hopkins Press, 1990.
[4] GABBAY D M, THAGARD P, WOODS J & MEIJERS A W. Philosophy of technology and engineering sciences[M]. Cambridge MA:Elsevier, 2009.
[5] 司托克斯.基礎科學與技術創(chuàng)新:巴斯德象限[M].周春彥,谷春立,譯.北京:科學出版社, 1999.
[6] DYM L C. Engineering design: a synthesis of views[M]. New York: Cambridge University Press, 1994.
[7] SIMON A H. The sciences of the artificial[M]. Boston: MIT Press, 1996.
[8] KNUUTTILA T, MERZ M. Scientific understanding: philosophical perspectives[M]. Pittsburgh: University of Pittsburgh Press, 2009.
[9] 埃倫·康德利夫·拉格曼.一門捉摸不定的科學:困擾不斷的教育研究的歷史[M].花海燕,梁小燕,許笛,嚴正,張斌賢,張延竑,譯.北京:教育科學出版社,2006.
[10] HOADLEY C & VAN HANEGHAN J P. The learning sciences: where they came from and what it means for instructional designers. Trends and issues in instructional design and technology[M]. 3rd ed. New York: Pearson, 2011: 53-63.
[11] KELLY A. Design research in education: yes, but is it methodological[J]. Education psychologist, 2004, 39(4): 203-212.
[12] COLLINS A. Toward a design science of education[C]//In new directions in educational technology.? Berlin:Springer, 1992: 15-22.
[13] COBB P, CONFREY J, DISESSA A, LEHRER R, SCHAUBLE L. Design experiments in educational research[J]. Educational researcher, 2003, 32(1): 9-13.
[14] BARAB S, SQUIRE K. Design-based research: putting a stake in the ground[J]. The journal of the learning sciences, 2004, 13(1): 1-14.
[15] BARAB S. Design-based research: a methodological toolkit for engineering change[C]// The Cambridge Handbook of the Learning Sciences. 2nd Edition. New York: Cambridge University Press, 2014: 151-170.
[16] 徐光濤,張懷浩,任友群.學習技術典型案例:從社交機器人到大腦刺激——學習科學國際大會“學習技術”專題綜述[J].現(xiàn)代遠程教育研究, 2014(3): 45-51,65.
[17] THILLE C M. Bridging learning research and teaching practice for the public good: the learning engineer. New York, NY: TIAA Institute[EB/OL]. (2016-11-20)[2019-09-30]. https://www.tiaainstitute.-org/publication/bridging-learningresearch-and-teaching-practice.
[18] DEDE C, RICHARDS J & SAXBERG B. Learning engineering for online education: theoretical contexts and design-based examples[A]. New York and London: Routledge, Taylor & Francis Group, 2019.
[19] WAGNER E. Learning engineering: a primer. The elearning guide[EB/OL]. (2019-05-23)[2019-09-30].https://www.elearningguild.com/insights/238/learning-engineering-a-primer/.
[20] HOADLEY C M. Learning and design: why the learning sciences and instructional systems need each other[J]. Educational technology, 2004, 44(3): 6-12.
[21] 趙蓉英,魏明坤.國際數(shù)據(jù)科學演進研究:基于時間維度的分析[J].圖書情報知識, 2017(4):71-79.
[22] 譚躍進,陳英武,羅鵬程,程志君.系統(tǒng)工程原理(第二版)[M].北京:科學出版社, 2018.
[23] SOMMERHOFF D, SZAMEITAT A, VOGEL F, CHERNIKOVA O, LODERER K & FISCHER F. What do we teach when we teach the learning sciences? A document analysis of 75 graduate programs[J]. Journal of the learning sciences, 2018, 27(2): 319-351.
[24] 劉凱,胡祥恩,馬玉慧,那迪,張昱華.中國教育領域人工智能研究論綱——基于通用人工智能視角[J].開放教育研究, 2018, 24(2): 31-40,59.
[25] 郭炯,榮乾,郝建江.國外人工智能教學應用研究綜述[J].電化教育研究,2020,41(2):91-98,107.
[26] 周傲英,錢衛(wèi)寧,王長波.數(shù)據(jù)科學與工程:大數(shù)據(jù)時代的新興交叉學科[J].大數(shù)據(jù), 2015(2): 90-99.
[27] Technology, innovation, and education[EB/OL]. (2019-08-12)[2019-10-15]. https://www.gse.harvard.edu/masters/tie.
[28] Graduate School of Education. Learning sciences and technology design(LSTD)[EB/OL].(2019-08-28)[2019-10-15]. https://ed.stanford.edu/academics/doctoral-handbook/courses/lstd.
[29] Boston College, Lynch School of Education and Human Development. Master of arts(M.A.) in learning engineering[EB/OL].(2019-08-10)[2019-10-20]. https://www.bc.edu/bcweb/schools/lynchschool/-academics/departments/interdisciplinaryprograms/LearningEngineering.html.
[30] IEEE IC Industry Consortium on Learning Engineering. What is ICICLE [EB/OL]. (2017-09-20)[2019-10-20]. https://www.ieeeicicle.org/.
[31] The Learning Engineering Summit[EB/OL]. (2018-10-24)[2019-10-20]. https://www.elearningguild.com/devlearn-/content/5558/devlearn-2018-conference-expo--the-learning-engineering-summit/.
[32] 劉德建.智能助手在教育領域的應用場景分析與系統(tǒng)設計[J].中國電化教育,2019(9):22-30.
[33] 王碩爍,馬玉慧.國外典型自適應學習平臺的基本框架及其關鍵技術分析[J].開放學習研究,2018,23(1):48-54.
[34] GRAESSER A C, LI H, FORSYTH C. Learning by communicating in natural language with conversational agents[J]. Current directions in psychological science, 2014, 23(5):374-380.
[35] 王萍,石磊,陳章進.智能虛擬助手:一種新型學習支持系統(tǒng)的分析與設計[J].電化教育研究,2018,39(2):67-73.
[36] BAEPLER P, MURDOCH C J. Academic analytics and data mining in higher education[J]. International journal for the scholarship of teaching and learning, 2010,4(2):170-178.
[37] SIEMENS G.Learning and knowledge analytics -knewton -the future of education?[EB/OL].(2011-04-14)[2019-11-10]. http://www.learninganalytics.net/?p=126.
[38] Learning analytics: definitions, processes and potential[EB/OL]. (2011-01-16)[2019-12-08]. http://learning-analytics.net.
[39] 李青,王濤.學習分析技術研究與應用現(xiàn)狀述評[J].中國電化教育,2012(8):129-133.
[40] 顧小清,張進良,蔡慧英.學習分析:正在浮現(xiàn)中的數(shù)據(jù)技術[J].遠程教育雜志,2012,30(1):18-25.
[41] 祝智庭,沈德梅.學習分析學:智慧教育的科學力量[J].電化教育研究,2013,34(5):5-12,19.
[42] 周加仙.基于腦的教育研究:反思與對策[D].上海:華東師范大學, 2004.
[43] 趙建民,鄭旭東,桑新民.教育工程思想探源——視聽先驅者查特斯及其學術命運[J].開放教育研究,2008(4): 28-31.
[44] 段偉文.技術的價值負載與倫理反思[J].自然辯證法研究, 2000(8): 30-33,54.
[45] SKINNER B F. The science of learning and the art of teaching[J]. Harvard educational review, 1954, 24(2): 86-97.
[46] PAPERT S. Mindstorms: children, computers, and powerful ideas[M]. New York: Basic Books, 1980: 208-216.
[47] CHARTERS W W. The era of educational engineer[J]. Educational research bulletin, 1951, 30(9): 230-237, 246.
[48] CHARTERS W W. Is there a field of educational engineering[J]. Educational research bulletin, 1945, 24(2): 29-37, 56.