学习是一种生成活动

[美]洛根·费奥雷拉理查德E.梅耶/著陆琦 盛群力 /编译

（1.美国佐治亚大学； 2美国加州大学圣芭芭拉分校；3.浙江大学 教育学院，浙江 杭州 310028）

学习是一种生成活动

[美]洛根·费奥雷拉1理查德E.梅耶2/著陆琦3盛群力3/编译

（1.美国佐治亚大学； 2美国加州大学圣芭芭拉分校；3.浙江大学 教育学院，浙江 杭州 310028）

意义学习是一种生成活动，即学习者总是努力想去理解所呈现的材料。生成学习对研究学习科学、评估科学和教学科学都有着重要意义。生成学习发生于学习者在学习时进行适当认知加工的过程中；与接受标准式教学的学生们相比，在学习过程中接受生成学习策略或者生成教学方法的学生们会在知识迁移上做得更好；生成学习会在使用得当的教学方法或学习策略下得到强化。八种已经得到研 究证实的生成学习策略是善作小结、结构映射、绘制图示、联想要义、自我检查、自我解释、乐于教人与生动再现。生成学习的概念植根于威特洛克以及其他学者的研究成果，它不仅是当下学习研究领域的主流观点，也代表了未来学习科学研究发展的前景方向。

生成学习；生成学习策略；意义学习

一、什么是生成学习？

学习是一种生成活动。这个表述包含的思想是学习者会积极尝试理解所呈现的材料内容。他们会通过在学习时积极进行生成加工来实现这一目标，涉及对所呈现材料的相关部分予以注意（称之为“选择”），组织所选择的材料在工作记忆中形成连贯的心理表征（称之为“组织”），将所组织的材料与长时记忆中激活的已有知识进行整合（称之为“整合”）。

正如你所见，学习者的认知加工过程在生成学习中发挥着核心作用。学习并不是像电脑一样，只是简单地将信息添加到记忆中。相反，学习不仅取决于所呈现的材料内容，也依赖于学习者在学习时进行的认知加工过程。

同样，学习者的已有知识在生成学习中也发挥了重要的作用。已有知识包括图式、种类、模式与原理等，这些都能够指导学习者选择认知加工的材料，组织好材料，并与已有的相关知识进行联系。因此，学习不仅取决于教师所呈现的材料，还依赖于在学习情境中的“学习者”这一具体制约因素。这就是为什么两个学习者在同样的学习情境下——比如参加同样的课程或者浏览同样的在线讲座，却得到了完全不同的学习效果。

正如表1总结的，并不是所有形式的学习都是生成学习——即通过理解来学习，最终得到有意义的学习结果。另一种常见的学习形式是机械学习——即通过记忆，最终得到死记硬背的学习结果。此外，还有一种联想学习——即通过强化联想，最终实现在特定的刺激与特定的反应之间建立联系。尽管还存在着其他一些形式的学习，不过在本章中我们只关注生成学习。具体来说，我们更加关注的是促进生成学习的方式，以帮助学习者在新的情境中实现知识迁移。

表1 三种学习情境

我们聚焦于生成学习的出发点是21世纪需要更多问题解决者和意义建构者（Pellegrino & Hilton,2012）。因为广泛采用了数据库，人们可以存贮大量信息并回答简单问题，所以对机械学习和联想学习的需求也在不断减少。当今世界需要人们会选择、解释并会利用信息来不断解决以往从没遇到过的新问题。简而言之，21世纪所重视的能力，包括创造性问题解决、批判性思维、适应能力、复合型沟通、基于证据的论证等，这些都可以视为时代对生成学习的一种呼唤，即要帮助人发展“可迁移的知识与技能”（Pellegrino & Hilton,2012,p.69）。

二、生成学习对学习科学的意义

学习科学是关于人如何学习的科学研究（Mayer, 2011）。本小节将考查生成学习中的认知加工、记忆存贮以及知识表征，同时也涉及有关学习动机与元认知过程的支持作用。

（一）生成学习中的认知加工

学习是怎么发生的呢？生成学习理论最基本的观点是学习发生于学习者对新信息进行适当认知加工的过程。图1总结了“生成学习SOI模型”，它涵盖了三个基本加工过程——选择、组织、整合。正如图中从“教学”到“感觉记忆”的箭头所指示的，外部的教学首先通过眼睛和耳朵（或者其他感官）进入认知系统，刹那间就能在感觉记忆中登记下来。如果此时你注意到了感觉记忆中这些转瞬即逝的信息，那么这部分信息就可以进入工作记忆进行深加工（即“选择”这个箭头所示）。在工作记忆中，你可以将选择的材料形成连贯的心理表征（即“组织”这个箭头所示）。然后再将其与长时记忆中激活的已有知识进行关联，并在工作记忆中重新整合（即“整合”这个箭头所示）。

在工作记忆中整合得到的知识可以被存贮到长时记忆中以备未来所用（即从“工作记忆”指向“长时记忆”的箭头所示），也可以被用来解决你在外部世界中所遇到的问题（即从“工作记忆”指向“学业表现”的箭头所示）。

图1 生成学习SOI模型

SOI模型一个重要的教学启示在于其说明了教师不仅要呈现材料，而且要确认学生在学习中进行了适当认知加工过程——包括选择、组织以及整合。同样，学习者并不是去直接记忆所呈现的信息，而是要在学习中进行适当的认知加工。表2总结了生成学习SOI模型中的三种认知加工过程，这在过去30年里也被反复应用于学习策略的研究当中（Kiewra,2005; Mayer,1988,1994,1996,2011;Peper & Mayer, 1986;Shrager & Mayer,1989;Weinstein & Mayer, 1985）。

表2 生成学习中的三种认知加工过程

（二）生成学习中的记忆存贮

图1所展现的生成学习SOI模型中包含了三种记忆存贮类型，正如方框中所示。“感觉记忆”能够在刹那间保存所看见的视觉信息以及所听见的声音信息（或从其他感官接收到的信息），所以感觉记忆在极其短暂的时间中能保存大量的信息。在“工作记忆”中，虽然可以有意识地加工一些信息，不过其维持时间也非常有限，所以你一次只能加工很少一部分信息（如果没有及时进行主动加工，信息会在20秒内丢失）。“长时记忆”则是知识的永久存贮地，其容量无限并能永久维持。

根据图1 SOI模型所示，工作记忆是认知系统中的一个瓶颈，因为其加工能力很有限（一次只能主动加工很少信息），而感觉记忆和长时记忆则具备很大容量。这给了我们一个重要的教学启示，即给学习者快速呈现大量信息很有可能使其工作记忆负担超载，最终造成信息的大量流失。表3展现了生成学习SOI模型中的三种记忆存贮类型。

表3 生成学习中的三种记忆存贮类型

（三）生成学习中的知识表征

除了要理解图1中所展现的方框和箭头含义，我们也很有必要去思考生成学习过程中所涉及的各种内外部表征。这里不妨以多媒体课程为例来说明。教师的讲课使用了“语音、文本以及图表”三种呈现方式，此时，“视觉信息”与“听觉信息”会进入感觉记忆系统，“空间表征”和“言语表征”的信息在工作记忆中得以加工，最终得到的“语义知识”则被存贮在长时记忆中。这就是从信息呈现（外部表征）到知识建构（内部表征）的转变，其过程发生于学习者开展生成学习之时。工作记忆会进行三个重要步骤来发展知识：选择进行深加工的信息片段，构建彼此之间内部联系以能够形成连贯的心理表征，最终实现以系统的方式来构建与其他表征方式之间的外部联系。表4列举了生成学习中的不同表征方式的逐步演进。

表4 生成学习中的内部表征和外部表征

（四）生成学习中的元认知和学习动机

生成学习要求学习者在学习时进行适当的认知加工，不过学习者该如何抉择什么时候进行哪种加工呢？又该选择什么样的信息，组织什么样的联系以及进行怎样的整合呢？“元认知”是指个体对自己认知过程（比如从课程或书本中学习）的认识和对认知过程的监控与管理。因此，生成学习理论一个重要的课题就是试图理解元认知策略是如何发挥作用的——即监控和管理认知过程的策略究竟有哪些。

即使你很擅长选择、组织和整合的认知加工，又或者你掌握了合理统筹各个认知过程的元认知策略，你也很有可能没有真正开展生成学习，因为你本身无此愿望。那么是什么带动了人们在学习时主动进行高水平生成学习呢？“学习动机”被定义为一种认知状态，其具有激发、维持以及促进目标指向行为的功能。简而言之，学习动机驱动了认知加工系统，将激励机制融入到生成学习理论中是很有必要的。特别要指出的是，在本章中提倡的学习策略都可用于鼓励学习者在学习时进行富有成效的认知加工。

我们在此将元认知以及学习动机作为巨大的动能来看，则是因为其能够有力地支撑图1中所展现的生成学习SOI模型。倘若没有理解学习内容的动机，生成学习则是无本之源；倘若没有掌握元认知策略去监控认知加工过程，生成学习中投入的努力也将付诸东流。

三、生成学习理论对评估科学的意义

评估科学是关于如何去鉴定学习结果的科学研究（Anderson et al.,2001;Mayer,2011;Pellegrino, Chudowsky,& Glaser,2001）。在这一小节，我们将讨论两种检测题项和三种学习结果。

（一）两种检测题项

表5基于知识保持与迁移的经典区别，总结了两种可以用来评估学生学习结果的检测题项。“保持”是指可以事后回忆或再认的能力。因此，“保持”这个测项可以用来评估某人对所呈现材料的记忆程度。“迁移”是指应用所学去解决新问题的能力。因此，“迁移”这个测项可以用来评估某人对呈现材料的理解程度。

表5 两种检测题项

如果请你为“保持”下个定义，你可以简单地用上一段中第二句话来回答，这就是“保持”测项中一个例子。如果请你编制一个“迁移”的测项，你就要学以致用，创造一个新的问题解决方案，这便是“迁移”测项中的一个例子。知识保持与迁移从性质上来说是两个完全不同的评估方式——“保持”测项关注的是记住了多少材料，而“迁移”测项则关注的是理解了多少材料。

在对布卢姆教学目标分类学（Bloom et al.,1956）进行更新的过程中，安德森等人（Anderson et al,2001）确定了五种知识迁移水平：

理解——从教学内容中建构意义，如释义、总结、解释、例证所呈现的材料。

应用——在熟悉或非熟悉的特定情境中运用某个程序。

分析——将材料分解为其组成部分并确定这些部分是如何相互关联的，如辨别相关以及无关材料或对作者提出的观点进行归因。

评价——依据准则和标准来作出判断，比如找出产品或解决方案中的错误。

创造——将要素整合为一个内在一致、功能统一的整体，比如创造一种新的解决方案或生成备择假设。

与此相对，安德森等人只确定了一种“保持”的测项（叫作“记忆”）用来评估再认（“下列哪一个是‘保持’的定义？”）或是回忆（“‘保持’的定义是什么？”）的能力。所以正如你所见，创建用来评估学习者对材料的理解程度的方法正不断成为生成学习研究领域的重要课题。

（二）三种学习结果

表6基于学习者在“保持”和“迁移”测试中出现的行为模式，总结了三种学习结果。如果某人在记忆和迁移测试中都表现很糟糕，那显然是属于一无所获。

表6 三种学习结果

机械学习指的是某人在记忆测试中表现不错但在知识迁移上差强人意，也就是说，学习者可以记住所有材料，但是无法用来解决新问题。生成学习则指的是某人在记忆和迁移测试中都表现较为出色，也就是说，学习者不仅能熟记于心，还能够学以致用灵活解决新问题。正如你所知，在知识迁移方面的表现好坏可以辨别某人属于机械学习还是生成学习。简而言之，如果在知识迁移上得心应手，那么理当可以预测其置身于生成学习中。

四、生成学习理论对教学科学的意义

（一）两种促进学习的方法

教学科学是关于如何帮助人学习的科学研究（Mayer,2008,2011）。表7总结了两种帮助人学习的方式——教学方法和学习策略。“教学方法”是指通过指导学习者的认知加工过程（选择、组织和整合）从而积极改变学习者的知识建构。“学习策略”是指让学习者能在加工信息时有意识地运用多种方法，从而积极改变学习者本身。简而言之，教学方法是呈现授课内容的各种技术手段（比如使用结构图示），旨在指导学习者学习时进行适当的认知加工。学习策略则是学习者进行的学习活动（比如善做总结），旨在激活学习者学习时的认知加工。

表7 促进学习的两种方式

（二）教学的三个目标

表8总结了支持达成教学目标的三种学习策略：

促进选择——帮助学生关注相关材料。

促进组织——帮助学生能将选择的材料形成连贯的心理表征。

促进整合——帮助学生激活相关旧知识并与所组织的材料进行整合。

举个例子来说，假设学生正在听讲多媒体教学，浏览在线演示动画或正在阅读教科书中某章节，我们可以使用什么学习策略来指导学生进行选择、组织与整合的认知加工呢？表8中的学习策略给出了三个实例。为了促进认知加工过程中的“选择”，学生可以对呈现材料做总结，以便能辨别重要与非重要内容。为了促进认知加工过程中的“组织”，学生可以采用结构映射的方法，如矩阵、层级、流程图或者只是列举提纲，构建以核心信息为根基的内容架构。为了促进认知加工过程中的“整合”，学生可以尝试自我解释，也就是运用自己已有知识来细致阐释授课中需要重点理解的内容。

表8 三种教学目标

五、八种生成学习策略

表9基于大量实证研究证据，总结了在特定情境下能够有效促进生成学习的八种策略：善做小结、结构映射、绘制图示、联想要义、自我检查、自我解释、乐于教人与生动再现。将这些方法统称为生成学习策略是因为这些学习活动均能有效促进学习者在学习时进行积极的认知加工，即选择、组织和整合。

表9 八种生成学习策略

我们将一组接受标准教学群体（控制组）的学习结果（通过“知识迁移”测试）和另一组接受相同教学内容，但在学习中要求进行某些特定学习活动的群体的学习结果（策略组）进行比较，这就是“价值增量”的方式。此外，我们的研究也严格遵守了实证研究的每一项要求（Mayer,2011）：

随机指派——参与者被随机分配在控制组和策略组当中。

实验控制——控制组和策略组除了教学特征上的差异（即在策略组中使用学习策略），其他方面均保持一致。

测量恰当——研究者报告了控制组和策略组在学习结果测量（如“迁移”测试）中的平均数、标准差以及样本大小。

特别要指出的是，我们对效果量（d）的测算是将控制组的均分与策略组的均分进行相减而得，并且通过合并标准差来看两个组平均测验分之间的差异。我们尤其关注教学方法的中位数效果量，这一值要超过d=0.4，才能体现教学方法对改进学生学习的确具有实际意义（Hattie,2011）。

六、生成学习的过去以及未来

（一）生成学习从何而来？

生成学习理论主要植根于三大观点：巴特利特（Bartlett,1932）曾提出：学习是一种建构活动，即新信息会与已有的知识图式进行整合；皮亚杰（Piaget,1926）则认为：认知发展是一个同化过程，新信息会与已有的知识图式同化；格式塔心理学家（Katona,1940; Wertheimer,1959）则突出了记忆学习和理解学习的区别。

而在现代，威特洛克（Wittrock,1974,1978,1989, 1991,1992;Mayer & Wittrock,1996,2006;Mayer, 2010）则不断主张生成学习的概念可以被运用到教育理论研究和实践中去。威特洛克（1974）说明了学习不仅依赖于呈现的材料，也取决于学习者的已有知识：“人们倾向于生成……意义并与他们的已有知识保持一致。”（p.88）特别要指出的是，他还说明只有当人们尝试将呈现的材料与已有知识之间构建某种联系时，学习才会发生：“学习总是伴随着理解……这是一个生成过程……在新刺激与已存贮的信息之间建立联系。”（p.89）

威特洛克提出的“生成学习”基于这样一个基本观点：即学习不仅依赖于所学的内容还取决于学习者在学习时的认知加工过程：“当学习者对文本进行编码，利用他们自己对于事件或经历的记忆来构建意义，阅读理解才能真正得以促进。”（Doctorow,Wittrock & Marks,1978 ,p.109）生成学习包含了将新信息与已有知识的整合以及将其重新组织的过程：“当读者开始建立不同文本之间以及文本与他们已有知识和经验之间的联系时，阅读理解才会发生。”（Linden & Wittrock,1981,p.45）

威特洛克与同事的研究表明：当要求学生善作小结（Docto row,Wittrock & Marks,1978），形成类比（Wittrock & Alesandrini,1990），或是使用混合学习 策 略 时（Kourilsky & Wittrock,1992; Linden & Wittrock,1981），学习效果更好。这些证据验证了生成学习的教育价值。

正如梅耶（Mayer,2010,p.48）所指出的，威特洛克（Wittrock,1989,pp.348-349）所标识的生成理论框架可以直接与图1所表示的生成学习的SOI模型进行比照（括号内是对原文的批注）：

心智，或是头脑，并不是被动的信息消费者……大脑并非是一张白纸，只能被动地学习和记录信息。我们的认知系统中已存贮的记忆物以及信息会与从外部环境接收而来的感觉信息相互作用（这是整合的第一步），选择性地挑选这些信息（这是我们所称的“选择”），将其与记忆关联（这是我们所称的“整合”），然后主动从中构建新的意义（这是选择、组织与整合的最终结果）……生成不仅是信息收容进容器或整成图式 的活动……生成是一个积极的建构活动，建立文本中不同部分之间的联系（这是我们所称的“组织”）以及建立文本与已有知识和经验之间的联系（这是我们所称的“整合”）……人们从长时记忆中重新提取信息并利用信息加工策略，从外部新信息中来建构意义（我们称之为“整合”），加以组织（我们称之为“组织”），加以解码（我们称之为“整合”），再将其存贮于长时记忆中（我们称之为“编码”）。

简而言之，威特洛克（1992,p.532）关注“生成学习过程……选择性地挑选信息（与我们命名的‘选择’概念相一致）……在概念内部以及在已有经验知识（与我们命名的‘组织’概念相一致）与新信息之间建立联系（与我们命名的‘整合’概念相一致）”。与本章中所介绍的生成学习的观点相一致，威特洛克（1974,p.89）同样对如何测量生成学习的效果非常感兴趣，即“长时记忆以及与问题概念相关的知识迁移的相互作用”。我们必须要对威特洛克所做出的研究贡献表示肯定以及感谢，他提出的生成学习的概念既作为本书的基础也同样作为我们之前研究的准则（Mayer,1984,2009）。

（二）生成学习将走向何方？

未来发展要求人们能够快速适应新情景，整合综合复杂多样的信息并且提出创造性的解决方案，所以人们需要学习知识和技能的迁移方法（Pellegrino & Hilton,2012）。这便是生成学习的课题。正如你所见，现在正不断涌现有效的生成学习策略以及有效的生成教学方法的研究成果，未来将会更加重视学习科学在教育学领域内的应用（Mayer,2011）。

过去，生成学习的概念对于学习策略之教学的研究 具 有 重 要 意 义（Mayer & Wittrock,2006;Weinstein & Mayer,1985），而如今，它也因其精确地指出“有效学习是什么”而不断扩大其对未来研究的影响（Dunlosky et al.,2013）。生成学习的概念对于学习环境设计，包括未来将成为主流学习模式的多媒体学习环境的设计同样具有重要意义（Clark & Mayer, 2011;Mayer,2009,2014;O’Neil,2005）。未来，教育者应以基于实证的研究方法和研究策略更加系统性地改进中小学学习、大学学习和成人教育。

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（责任编辑 杜丹丹）

Learning as a Generative Activity

Authors:Logan Fiorella1,Richard E.Mayer2Compilers:LU Qi3,SHENG Qunli3
(1.University of Georgia; 2.University of California,Santa Barbara; 3.College of Education,Zhejiang University,Hangzhou,Zhejing,China 310028 )

This paper is based on the idea that meaningful learning is a generative activity in which the learner actively seeks to make sense of the presented material.Generative learning is of great significance towards the research on science of learning,science of assessment,and science of instruction.Generative learning takes place when the learner engages in appropriate cognitive processing during learning.Generative learning is demonstrated when students who learn with generative learning strategies or generative instructional methods perform better on transfer tests than students who learn from standard instruction.Generative learning can be promoted by using appropriate instructional methods or learning strategies.There are eight generative learning strategies that have been testified,namely,summarizing,mapping,drawing,imagining,self-testing,selfexplaining,teaching,and enacting.Rooted in the work of Wittrock and others,the concept of generative learning continues as a dominant view of today’s learning research area,and represents the prospect of future learning science research.

generative learning;generative learning strategies;meaningful learning

G40-057

A

2096-0069（2016）02-0085-08

资 料 来 源：Logan Fiorella & Richard E.Mayer:Learning as a Generative Activity:Eight Learning Strategies That Promote Understanding,Chapter 1:Introduction to Learning as a Generative Activity,New York,Cambridge University,2015,pp.1-19.有删节。

2015-12-08

教育部国家精品资源共享课《教学理论与设计》建设成果。

作者/译者简 介：洛根·费奥雷拉，美国佐治亚大学教育心理系助理教授；理查德 E.梅耶，美国加州大学圣芭芭拉分校教授，国际顶尖学习科学家；陆琦（1994— ），浙江杭州人，浙江大学管理学院本科生，研究方向为组织成员关系与行为方式；盛群力（1957— ），上海崇明人，浙江大学教育学院教授，博士生导师，研究专长为教学理论与设计。