泛在学习语境下高校教师的“超级素养”探析

姜宁，王青

（1.西安电子科技大学外国语学院，陕西 西安 710071；2.安徽工商职业学院，安徽 合肥 231311）

绪论

党的十九大报告明确指出建设教育强国是实现中华民族伟大复兴的基础工程，习近平主席指出：“人才越来越成为推动经济社会发展的战略性资源”[1]，因此如何培养高素养的人才是进一步提升中国软实力，助力中国跻身世界强国的具有战略意义的工程。诚如教育部部长陈宝生同志所言，在当今科技极速发展的信息化时代，中国的教育现代化有望以“弯道超车”的方式通过教育信息化的实现来完成。他指出，我们要“打造符合国情实际的网络化、数字化、个性化、终身化教育体系”[1]，进而加快建设“一个人人愿学、时时可学、处处能学、学有所成、学有所用、学有所乐的学习型社会”[1]。他所描绘的这个愿景正是以互联网、移动设备等为主的科技手段逐步改变传统的教学模式的最终发展宏图。其具体的实现途径似乎很有可能借助于“泛在学习”这种教与学的创新模式的探索成为现实。

泛在学习作为一种理想的学习模式和理念得到了世界各国教育工作者的重视，它旨在通过技术手段的介入实现7A级的完美学习方式和条件：让任何人（Anyone）、在任何地方（Anyplace）、任何时间（Anytime）、利用任何随手可得的学习设备（Any device）、以自己的方式（Any way）获取自己所需的学习信息（Any contents）与学习支持（Any learning support）。目前对泛在学习的各种研究和实验尚处在初级阶段，从二十世纪九十年代这一概念的提出到现在经历了四个阶段：（1）对学习者的行为和学习特点的研究；（2）计算机技术辅助学习系统的构建：（3）泛在在学习作为一种学习理念及其相关的理论和系统的探索；（4）泛在学习的资源和泛在学习语境下的认知模式的研究[2]。本文主要围绕泛在学习语境下秉持泛在学习理念的教育活动中，探讨高校教师为了有效实施泛在学习的教学效果需要打造的专业领域以外的素养。我们将泛在学习作为积极适应社会变化的终身学习的首要理念，它倡导每一个现代社会的公民随时随地以各种现代化的工具提升自身的素养和知识储备。在此基础上，我们认为泛在学习的理念的接受和具体实践有赖于三种基本的“非专业”素养的长期塑造：物理智能，互联网思维和神经科学知识，它们超越了专业学科领域的界限，对当代教育工作者的跨学科融合形成了挑战，同时也是帮助他们实现知识有效传播的有力武器和储备，所以它们构成了“超级素养”。这里所说的“非专业”指的是教师自身的主要研究领域以外的学识和能力，而不是指对所涉及的知识和技术的理解和掌握的程度标准。

一、泛在学习和物理智能

泛在学习的一大特点之一就是通过移动设备终端设计、生产和组织学习材料、内容和呈现方式，打破时空的界限让学习者参与线上或线下讨论，通过丰富的教学形式体验提高学习的效度、广度和深度。也就是说，教与学的过程中都有赖于技术手段来实现，而对技术手段的掌握和合理运用就成为了学生和教师进行泛在学习的必要条件，也是当今社会对文盲程度定义的一个必不可少的维度。

传统社会中我们依靠扫除文盲来推动社会的进步，因此读写能力的训练成为了提升民众的教育程度的主要任务，故而识文断字、知书达理成为高素养人才的基本素养。七十年代以来随着计算机的出现和逐渐普及，我们发现能否熟练地使用计算机成为了现代社会公民的基本要求和个人能力的体现，于是计算机素养（computer literacy）就成为了继读写能力之后定义个体文盲程度的另一个考核要素。九十年代以后随着信息技术的日趋数字化，数字素养（digital literacy）已经“成为信息时代知识经济社会中的公民具备的基本能力之一”[3]。事实上，各种门类的素养已经应运而生，诸如：媒体/介素养、信息素养、网络素养、科技素养等。这些新晋的素养都与我们对现代科技的运用有关。在今天技术更新、迭代不断加速的趋势下，我们有理由相信在未来我们的基本素养的架构中还会不断地补充新的要素。有鉴于此，我们认为有必要引入物理智能（material intelligence）这一概念用以指代所有与技术、工具的使用相关的能力。

物理智能最初是由狄赛瑟（Andrea diSessa）于2001年在他对计算机改变心智的探讨中提出来的。他认为计算机素养所涵盖的能力有限，往往注重计算机和网络的使用，并不能包含他所看重并提出的计算素养（computational literacy）的能力。在他看来，后者才是在现代社会中需要的一种构建个人能力的基础储备，其功能等同于读写能力。计算机素养局限于非常微观的和机械化使用机器相呼应的低级描述，而计算素养的培养才是一种能够象读写能力的获得一样影响人们思维和行事方式的技能。他认为我们人类文明过程中的所有技术、工具的进步都推动了我们思维和认知方式的演进，因此，他提出用物理智能来代替我们对文盲界定[4]。这种智能是相对于我们的大脑智能（mental intelligence）而言的。我们人类是最具有智慧的物种，天生就被赋予了有待开发的智力潜能。物理智能则是对大脑智能的拓展和补充。它指的是人类通过利用外部设施来延展、提升我们大脑这一认知器官的能力，它能帮助人类更好地实现对世界的理解和改造。可见，这是一种利用外部设备进一步拓展人类内在的生物潜能的能力。

科技的发展是双向的：它是我们智力的延伸又反过来改变我们的思维方式和行为规范，所以物理智能不仅仅指我们使用科技手段的能力，更注重我们与技术同步进化的智能。今天人工智能的发展大有扫荡人类之势，随着机器学习的深入发展，人类自身的潜能的开发也变得日益重要。如果说人工智能是训练机器以类似于人类的认知、推导、逻辑能力来解决问题，完成给定的任务的话，人类则需要学习、掌握、利用不断涌现的智能化工具应对日常生活，不断改善生存环境，挑战我们人类自身的极限。但是物理智能有别于人工智能，因为后者从根本上说是将我们的认知和知识编成程序输入机器使其按照指令工作，而物理智能则是我们的脑力在技术的创造和使用过程中衍生出来的第二种人类智慧。总之，我们的智慧是与科技的进步同时进化的，新的发明和技术一方面是我们的智慧的结晶和物化表征，同时也是继续开发我们的智力的工具和推动力，赋予和锻造人类的另类智能的力量源泉。我们今天提倡的互联网思维其实就是这种物理智能的体现。

二、泛在学习和互联网思维

互联网思维最早是由百度公司的创始人李彦宏提出来的，它主要被作为一种商业思维被广泛地推广到企业管理和产品营销方面，将它作为一种具有普适性的认知模式则还没有得到过深入的讨论。但是我们认为互联网思维可以代表我们当下以计算机和网络技术的开发和普及为主导的信息化社会的物理智能的集中体现。互联网思维的出现究其实质就是外部技术的发展逆向推动了我们对人类思维的根本认识及其广泛利用。虽然互联网思维这个表述和概念大约从2013年才开始广泛传播，但是有一个事实是不能否认的：这种思维方式在这个概念出现以前人们就已经在使用（尤其是互联网行业的从业人员）。它的出现和互联网等相关技术有关，但是我们不能认为有了互联网，才有了这些思维。然而正是互联网的出现，我们的思维不可逆转地在转变；正是因为互联网的出现和发展引发了这些思维的集中爆发和不断开发。因此互联网思维是人类认知方式的技术性可视化的结果。德国波茨坦HPI设计思维学院院长乌尔里希·温伯格（Ulrich Weinberg）在《网络思维：引领网络社会时代的工作与思维方式》中断言，传统的百科全书式的“思维模式即将走到尽头，它就会被一种全新的思维模式[网络思维]取代，尽管对于这种新的思维模式我们还没有明确的认知”[5]。

虽然对互联网思维的界定尚不明晰，但是我们可以总结出它的一些显著特点。互联网思维不应局限于技术上构建的各种科技手段支持下的电子设备和网络的使用及其支持下的商业模式的搭建，而是一种代表了后现代社会引导人们学习、工作、生活的根本思维范式。互联网的最大特点是跨越时空限制，这一特点在现代技术得以让世界实现互联互通的语境中使得整个世界成为了一个无限延展却彼此关联的网络，它囊括了宇宙间的所有存在，这和福柯等后现代学者所主张的“整个世界就是一个文本”有着异曲同工之妙，所以互联网思维具有后现代的特点。它摒弃了传统的二元论的中心主义和单一因果关系的认识论模式，代之以一种去中心、开放式、创新型、融合变通的思维模式。它内含的大数据思维、社会化思维、迭代思维、简约思维和跨界整合思维体现了它对传统观念的一种重新审视和超越。在这种思维的版图中，看似无关的事物之间其实存在着多种关联，因果关系的追求只是众多关联性的一种，相关性的寻找和建立才是推动事物前进的动力。这种无限的相关性的理念使得互联网思维不断能够推陈出新，挑战固有的思维定势，通过“创造”新的相关关系来突破思维的壁垒，实现创新环节中的质的飞跃。

这方面最直接的例证之一来自于我们在网络的使用中留下的足迹，因为我们互联网上的任何行为都变成了诸如购物记录、搜索记录、聊天记录等一系列数据。通过对这些数据的统计和分析，象谷歌、脸书、阿里巴巴、百度、腾讯等互联网公司就有了如下对人的定义：“社会关系、网上互动和内容搜索的加和”[6]201。这样的理解基于互联网的数据化思维，通过研究现代工具使用过程中的行为数据来解读个体的深层需要和性格特征。这一有关人的定义丰富和刷新了我们人类在文明过程中的进化方式和维度。此外，谷歌在机器翻译方面的巨大突破可以看作是互联网思维的另一个杰出案例。传统的机器翻译在二十世纪九十年代以前一直发展缓慢，其根本原因大约有二：一则受限于技术手段的支持；一则由于着眼点的局限（仅关注自然语言本身规律的寻找和总结）。但是近几年以谷歌为首的机器翻译技术和效率有了突飞猛进的进步，其成功的关键在于它们将“语言视为能够判别可能性的数据，而不是语言本身”[6]54。这彰显了一种超越事物的表象系统，转换理解和解决问题的视角和方式进行跨界联结的互联网思维模式的成功运用。

这种打破所有界限对各专业领域的突围和融合也是现代教育的理想境界，是泛在学习帮助学习者实现T字形纵深结构的知识框架和认知训练的思维导图。前面的实例证明，互联网思维不但帮助科研人员实现了技术上的突破，而且刷新了我们对事物的现有认识。泛在学习本身就是“互联网+教育”的跨界尝试，它首先体现为形式上的结合：通过对教育领域的技术性手段的植入实现极致化的学习体验和效果；更重要的是，泛在教育的理念还应体现为认知观念的转变：由传统的以教师或学生为中心的教育模式到以互联网思维为主导的去中心、多渠道的协作学习模式的转变。泛在教育的教学活动的具体实施过程中应该依循这种互联网思维的打开方式，将培养和运用互网思维作为我们的教学目标和手段，将互联网思维作为现代公民的基本素养来对待，让学习活动在平等、共享、合作的方式中进行。从这个意义上来说，当前关于泛在学习的讨论还大多停留在第一个形式层面的具体实践的探索中，却忽略了泛在学习作为一种大众的终身学习的理念理应注入的认识论维度的考量。

三、泛在学习和脑神经科学知识

除了由技术带来的思维和手段的改变有利于实现泛在学习的推广外，泛在学习的高效性还有赖于我们对大脑作为认知器官的基本规律和特征的深入了解。只有遵循大脑神经网络处理、加工信息的原理和途径，我们的学习才能实现事半功倍的效果，尤其是相对于这个信息爆炸的时代，我们的时间和精力十分有限，我们亟待寻找最优化的学习途径和方法。作为泛在学习教学环节的具体设计和实施者，教师在课程设计中不但要考虑教学内容和材料的选择、整合和设计，考虑内容和演示方式的结合，考虑课堂的互动如何通过技术的介入实现最优化效果，更要考虑以上所有环节具有科学性。这种科学性是指这些学习环节的设计符合最新的脑科学相关研究领域关于大脑的生理特征和认知机理的研究发现。

我们知道教育的现代化不仅是教育手段、技术的现代化，更是教育理念和设计不断在以教育主体认知模式的探索为主导的过程中完善和深入的现代化。只有基于对人类的认知方式、特点和局限性的充分了解和实践，教育才能从根本上提升有效性和普适性。以语言教学为例，语言课堂的设计和实践在抽离了技术手段的层面后也不应是一种基于直觉、个人体验和传统示范的经验式的领悟，而是一种融合了经验和现代语言学知识及认知科学研究结果为一体的科学而高效的模式探索和实际操作。从二十世纪九十年代以来，由于核磁共振成像技术和计算机神经网络技术的发展，神经科学、认知科学、生物医学、心理学等脑科学相关领域对人类的大脑构造和认知图示有了崭新的认识。新的研究表明以前我们所接受的许多关于大脑及其功能的知识或者是非常片面的，或者根本就是不正确的。如大脑的左右脑的分工和模块结构；运动就是锻炼体格；情感等同于错误和非理性；我们只使用了10%的脑容量等等。柯蒂斯·凯利（Curtis Kelly），在她讨论神经科学在语言教师的培训中的作用一文中就列举了17项这种“神经迷思”（neuromyth）[7]，事实上还有更多需要更新的脑科学和认知科学知识。

这些研究成果应该首先尽快在教育工作者中得到传播和普及，尤其是高校教师，因为后者不但承担了培养各类中小学教师的任务，还肩负了探索性的科学研究工作，他们往往是各种新型教学模式和理念的探索者、倡导者、设计者和先行者。在当今的互联网时代，教育活动的开展更需要讲求认知规律的指导，同时还要在此基础上帮助学习者充分开发他们心智的潜能。华东东师范大学刘濯源教授断言我们已经进入了以“心智型”教育技术为主导的教育4.0时代，它是互联网技术为代表的“信息智能文明”社会的必然要求和产物。他认为这一阶段的“教育目标正从‘传递知识’走向‘发展心智’”[8]，所以教育首先是帮助学习者学会如何学习以适应这个复杂多样瞬息万变的世界，也就是对以心智为基础的学习能力的培养。当我们谈论学习能力的培养时，我们往往强调学习方法的寻找和形成，却忽视了最根本的原则——所有教与学的活动和方法必须契合我们人类大脑对信息的处理路径和特点，否则，所有的努力可能与预期的效果相去甚远，而且费时费力。

比如：时下流行将信息量的多少作为课程评判的标准，殊不知过量的信息造成信息冗余，不但增加了学习者的负担，还干扰了有效信息的萃取。学习者虽然听的时候感到非常充实，但是能够真正内化接受的却非常有限。究其原因与大脑内分泌的化学物质有关。神经科学发现，乙酰胆碱是主要帮助我们学习的酸性化学介质，当大脑接收到大量的信息时，乙酰胆碱就会过量分泌，从而形成海马体和新皮质之间的障碍，使得脑部的这两个区域的交流受阻，进而妨碍新知识和旧知识之间的整合，因为新知识是由海马体来储存的，而新知识与旧知识的融会贯通则是在新皮质中完成的[7]。研究还表明，大多数人的短期记忆广度大约不超过七个项目[9]。可见，从认知效果来看，课堂上信息量的大小并不是越多越好，特别重要的信息应该考虑通过增加不同信息单元出现的时间间隔，并在不同课次中通过不同形式的重复得以强化，这样安排才有利于学生充分消化课程的核心知识点。有鉴于此，教师也应及时将相关的知识告诉学生，以指导他们有效地组织自我学习。

就学习有效性而言，教与学的个体化设计成为了泛在学习被寄予厚望的重要原因之一。那么个体化的目标应该如何实现呢？依然与认知规律密切相关——学习者认知方式的定位。世界顶级的认知心理学家斯蒂芬·科斯林（Stephen M.Kosslyn）在批驳了左右脑神经迷思后，结合心理学和神经科学的研究成果提出了以全脑认知为基础的上下脑认知侧重模式。研究表明，上脑系统通过对环境的分析，制定、调整计划，而下脑系统主要处理感官信号并进行分类和存储。科斯林认为，尽管上下脑系统总是协同合作，每个个体大脑的具体使用中会有不同的倚重，据此他推出了四种主要的认知模式：行动者模式，感知者模式，刺激者模式，适应者模式[10]。这些不同的认知模式的区分具体运用到学习活动中的作用我们认为主要有如下两个方面：首先自然是对每个学习者个体的认知模式的界定和学习方式的选择；其次是对学习小组成员的搭配组合。前者的作用是不言而喻的，后者的作用尤其在以任务型学习为主的活动中就显得格外重要。以适应者模式为例，他们对上下脑的使用往往都较少，做事缺少主见和计划性，容易随波逐流，但往往执行力较强，容易与人合作。针对这一类学生，教师就需要帮助他们设计发展方向，制定详细的计划；在小组活动中则不能将其指定为领导者，而应该安排他们与擅长于计划和行动的行动者模式或具有创造力的刺激者模式的成员结对，使得不同模式的学习者能够取长补短，互相学习，互相帮助，在融洽的气氛中完成学习任务（研究表明情感因素、轻松的学习氛围也是影响大脑工作的重要因素）。

结语

毋庸置疑，当泛在学习成为当代高科技主导一切潮流中每个人实现终身学习的理念和方式的情境下，这些能力的培养不局限于高校教师。从某种程度上，它们是现代信息化社会每一个教师和学习者，或者说每一个希望与社会的飞速发展同步的公民应该具备和亟待发展的能力，因为在当下泛在学习的语境中，任何学习和研究都离不开现代技术的介入，所有教和学的过程都要讲求科学性和高效性，没有任何领域的革新和进步不是依靠一种跨领域互联互通的开放性的思维方式引导和发展而来的。总而言之，物理智能、互联网思维和脑神经科学知识是人类个体及社会智慧演进的根本方式和元素。考虑到高校教师在知识经济生产和传播过程中的主导地位，他们就成为了这三种非专业素养的培养和考量的首当其冲的对象。这些超级素养的跨领域性特征和高度的知识融合使其具有了超越单一的（专业）维度和超越现有的知识体系的要求和潜在实现路径，因此它们也将督促教师们超越自我和传统，实现教学目标和手段的的整合和创新，让现代教育在跨界又无界的境界中前行。除了教师自身需要不断自觉地养成这些现代超级素养外，包括政府相关职能部门在内的各级教育行政部门也需要为教师素养的培训和提升提供相应的政策支持、技术和资金的资助，主导和推动不同学科间的交流活动和平台的建构，调动和整合优势资源进行前沿性的设计、实验和研究。从根本上来说，教师个人对职业的发展和综合能力的不断提升才是其内在驱动力，所以广大教师要树立终身学习、与时俱进的观念，拓展视野，将专业知识的学习和探索与先进的科技手段及理念相结合，让泛在学习、智慧教育、科学方法、广博的思路、现代视野助力每个教师的教学和科研，实现职业生涯中一次次华丽的转身。

[1] 陈宝生.认真学习宣传贯彻党的十九大精神:优先发展教育事业[N].人民日报,2018-01-08(07).

[2] 段春雨,蔡建东.国际泛在学习领域知识图谱研究[J].现代远程教育研究,2016(1):85-95.

[3] 牛阿娜,鲁士发.数字素养视角下欧洲创新外语教学的实践研究[J].中国电化育,2015(9):125-129.

[4] DISESSA ANDREA.Changing Minds[M].MIT:The MIT Press,2001:5-30.

[5] (德)乌尔里希·温伯格.网络思维:引领网络社会时代的工作与思维方式[M].雷蕾,译.北京:机械工业出版社,2017:8.

[6](英)MAYER-SCHÖNBERGER,VIKTOR KENNETH CUKIER.大数据时代[M].盛杨燕,周涛,译.杭州:浙江人民出版社,2013.

[7] KELLY CURTIS.The brain studies boom:using neuroscience in ESL/EFL teacher training[J].Educational Linguistics,2017,30:79-98.

[8] 刘濯源.教育4.0时代,教育技术的新变革[J].中国信息技术教育,2015(Z2):143-144.

[9] (英)COSTANDI MOHEB.你不可不知的50个脑科学知识[M].邢妍,译.北京:人民邮电出版社,2014:93.

[10] (美)斯蒂芬·M.·科斯林,G.韦恩·米勒.上脑和下脑:找到你的认知模式[M].方一云,译.北京:机械出版社,2015:16.