慕课背景下的螺旋式研究性学习模式探索

2020-06-04 09:39郭雅芝吕婷赵倩罗冬梅张丽朱山立
计算机时代 2020年5期
关键词:研究性学习

郭雅芝 吕婷 赵倩 罗冬梅 张丽 朱山立

摘  要: 为了探索慕课环境下研究性学习的要素与形态,分析了慕课背景下研究性学习的系统构成及内在关系。通过对慕课背景下研究性学习与传统研究性学习的对比,分析了新环境下研究性学习的特点。构建了由五个环节组成的螺旋式研究性学习模式,即:准备阶段、分析阶段、应用阶段、总结阶段、评价阶段,并用实例予以验证。

关键词: 慕課; 研究性学习; 学习系统; 螺旋式模式

Abstract: In order to explore the elements and forms of inquiry learning in the context of MOOC, the composition and internal relations of inquiry learning system is analyzed. By comparing the inquiry learning in the context of MOOC with the traditional ones, the characteristics of inquiry learning in the new environment are analyzed as well. This paper constructs a spiral inquiry learning mode composed of five links, namely, preparation stage, analysis stage, application stage, summary stage and evaluation stage, and the mode has been verified by instances.

Key words: MOOC; inquiry learning; learning system; spiral mode

1 慕课背景下的研究性学习

慕课背景下研究性学习有哪些新特点?什么样的模式更符合学习规律?我们的研究力图探索这些问题。

1.1 慕课背景下研究性学习的界定

慕课背景下的研究性学习,是以慕课为重要学习资源,学习者为了完成学习任务,达成学习目标,通过探索自主发现问题,并对该问题进行深入思考,提出研究假设,设计研究方案。解决问题中,利用慕课、数字期刊、电子图书和其他资源,逐步解决自己的各种疑惑。期间,可获得教师和其他协助者的帮助。这种学习方式的重要目标是培养学习者发现问题、分析问题和解决问题的能力。

1.2 慕课背景下研究性学习的理论依据

慕课环境下的研究性学习遵循深度学习理论、沉浸理论等学习理论。

⑴ 深度学习理论

Lorin W.Anderson的认知维度层次划分理论,认为学习有深浅层次之分[1]。Ference Marton和Roger Saljo创造性地提出了深度学习(Deep Learning)和浅层学习(Surface Learning)的概念[2],深度学习体现为学生致力于运用多样化的学习策略,以达到对知识的深层理解[3]。新知识的获得或技能的掌握必须经过高水平的分析与加工,学生才能以改变思想观念、自我控制力或行为的方式来应用这些知识和技能[4]。《人是如何学习的——大脑、心理、经验及学校》与《剑桥学习科学手册》被诸多学者称为是当今关于深度学习的两大代表性研究成果[5]。深度学习的实质是结构性与非结构性知识意义的建构过程,也是复杂的信息加工与处理过程,发展学生的高阶思维能力[4]。

⑵ 沉浸理论

1990年,Csikszentmihalyi出版了《沉浸:最佳体验的心理学》一书[6],将沉浸定义为“具有适当的挑战性而能让一个人深深沉浸于其中,以至于忘记了时间的流逝、意识不到自己存在的一种体验”,并提出沉浸包括九个心理特征[7]。沉浸首先源于对现实游戏中玩家体验到愉悦感的研究,游戏中的沉浸解释了玩家游戏的原因及其对游戏的忠诚度[8],随后沉浸应用到同样对个人注意力有高要求的学习领域中,它表现为利用沉浸来改进教学设计、创造沉浸式的教学方法,触发学生兴趣,以提高学习绩效[7]。

1.3 慕课背景研究性学习系统的构成

根据在线课程的学习过程分析和对大学生学习方式的分析,慕课下的研究性学习系统构成要素有:学习者、学习资源、学习活动、学习指导者、学习评价。

学习者是关键要素。慕课背景下的研究性学习,要求参与者具有自主学习意识、自我控制能力、基本信息素养。排除其他网络信息干扰,是完成任务的基本保障。学习资源范围广,主要有在线网络课程、文献数据库、数字课件、软件工具。软件工具指学习需要的工具,如学习编程的工具软件。学习活动形式多,有讨论、观看、搜索、设计、制作、开发、展示、情境体验等。各活动之间关系紧密,互相穿插。评价是对于研究学习过程和结果进行评判,包括自评和综合性评价。自评是学习者对自己整个学习过程的评判和反思。综合评价指小组以外的人进行的形成性评价和总结性评价。对学习活动的评价十分必要。学习指导者给予学习者及时适当地帮助。幕课背景下,教师、智能学习系统、网络课程的帮助者。论坛有效指导者。学习主题是要完成的中心任务。为了完成任务,达成目标,学习者要围绕学习主题探索发现细分问题,提出研究假设,设计研究方案。

2 慕课背景下研究性学习的特点

与传统研究性学习相比,慕课背景下研究性学习很大的不同。

⑴ 学习者群体扩大了,任何的有学习意愿的“学生”都是研究性学习对象,可以是在校学生,可以是学校的教师、在岗的公务员、工地的工人……。

⑵ 学习资源系统化。以慕课为代表的学习资源是专家团队花时间精力精心开发出来,系统化、数字化、网络化的完整课程体系,内容会随时更新,能够让学习变得轻松。新学习系统采用智能化和大数据分析手段提高服务质量,精准推送资料,智能化协助学习,提供关联度高的扩展学习资源,容易实现深度学习。

⑶ 学习活动形式多元化。慕课背景下,研究性学习活动形式多样:可以调查获得资料,可以与老师同学面对面讨论,可以网上搜索资源,得到线上线下的学习指导,参加虚拟社区、线上线下的测验与评价、在线模拟实验和线下实物实验等。形式比传统研究性学习更加丰富,体验性与交互性更强。

⑷ 学习指导者更广泛。慕课环境下的“指导教师”比传统的要广泛得多,不局限于身邊的教师,可以与世界各地的优秀教师交流,可以得到行业专家的启发,可以得到生产一线团队成员的帮助。学习者感到困惑时,可以在线寻求帮助,得到的帮助更全面,层次更广泛。

⑸ 学习评价更精准。智能化大数据学习支持系统,记录了学习者详细过程数据。评价学习态度、技能掌握、学习结果都变得容易。依据系统记录和综合报告,可以方便地评价学习者的任务完成情况、知识掌握情况、对新问题的发现情况、参与讨论的积极程度、提出见解的质量、创新精神和实践能力的表现等。

3 慕课背景下的螺旋式研究性学习模式分析

慕课背景下的研究性学习分为五个阶段:准备阶段、分析阶段、应用阶段、总结阶段、评价阶段,18个主要环节。这五个阶段让参与研究性学习的学习者的知识与能力呈螺旋式上升,见图1。

⑴ 准备阶段。①明确研究学习任务。学习者开始处于迷茫状态,先按照指导者给出的课题,寻找资源理解课题,形成明确的研究任务;或者根据教师创设的问题情境生成研究任务。②细分研究主题,进行探索研究主题时,既建构了自己的知识,也在细化研究问题;或者对已经研究过的问题产生新看法,从而形成了细分的研究学习主题。③确定研究学习小组人员构成。小组可以由一人或多人组成,若发现知识与技术缺口,就选择慕课或其他资源学习。比如课题需要掌握新编程技术,就要有小组成员学会它。

⑵ 分析阶段。要确定详细的研究方案。①分析研究性学习的问题,根据经验事实和科学理论对问题的规律或原因做出研究假设。②确定成员的任务,根据研究学习问题的大小、工程量和难易程度,确定各个成员的任务。③确定研究方法,根据研究需要和条件,决定研究方法。寻找新资料、方法、技术、工具,强调学习能力和资料分析存储能力。④设计研究学习活动,根据需要决定研究学习活动的形式:调查、访谈、讨论、学习网课、实地观摩、训练技术、分析资料、总结报告、撰写论文、设计作品等等。⑤确定预期成果,研究学习结果的最终表现形式,可以是作品、论文、研究报告、实验报告等。研究方案包括研究主题、研究任务、研究方法、研究小组(或个人)、研究资料来源(条件)、时间规划、学习活动、预期成果等内容。本阶段的重要任务是确定程序化的执行方案。

⑶ 实施阶段。需要完成的工作有:资源搜索、数据分析与存储、交互与讨论、学习知识与技术、完成作品成果等等。资源搜索时,影响学习内容选择的因素有:课外学习时间、上网时长、自身兴趣、教师影响、小组成员构成、研究经验等。数据存储与分析。精选的资料、技术课程的作品要保存备用。问卷调查数据处理与分析要用专业工具。交互与讨论,利用慕课平台(或面对面)讨论,仁者见仁、智者见智是完全理解问题的有效活动。学习知识与技术,在反复学习与实践中深度掌握知识与技术,螺旋式上升过程。最后完成作品成果,这是研究学习的实施目标——作品或别的形式。实际的过程,会多次返回上面几个阶段,再次循环前面的流程,直至完美实现目标。这种螺旋式上升的过程,会让大部分人进入沉浸性学习状态,达到深度学习。

⑷ 总结阶段。应该完成研究报告、成果展示、经验交流。学习者要把前面几个阶段的研究工作写成研究报告,根据研究内容选择调查报告、经验总结、实验报告。先在小组内进行成果展示与经验交流,分享知识与技术,分析不足。然后将有价值的作品、经验或其他成果,发布到网络平台上,或发表到公开刊物上,或发布到相关社区交流。

⑸ 评价阶段。评价一般采取内评与外评结合的方式。内评是自我评价,包括对前四个阶段的过程性评价;对最后结果的总结性评价,检查成果与预期目标的差距。外评是团队之外的人对过程和成果给予的评价,依据指导者发布的评价指标,配合学习系统记录的过程材料和其他记录,外评人员可对每个阶段作出评价,基于成果展示进行质疑,判断是否达到预期成果。评价激发参与者基于关联主义的延伸思维,发散思维,能充分激发学习者探索的动力,达到深度学习效果。

4 慕课背景下螺旋式研究性学习的实例分析

X大学教育技术学专业的“网络课程的开发与设计”作为实例验证了慕课背景下螺旋式研究性学习模式,主要指导者是任课教师。教学计划是基于任务的研究性学习,完成该课程的网络课程开发。

准备阶段,根据教师创设的问题情境——如何制作网络课程?要求完成后发布。同学们自由分组,激发自主探究的学习热情。例如,郭同学小组设计“python程序的应用”。讨论分析任务,细分主题,充分考虑了已有的知识、技术基础和能力,分析了各个子任务的内容难度与工作量。线上讨论确定了完成任务所要掌握的技术,然后学完了“中国大学MOOC”《教你如何做MOOC》,各位同学还深入钻研python的知识内容。

分析阶段,小组设计了研究方案、研究学习步骤,确定了相应的研究方法:观察法、实验法、模拟法、逻辑分析法等。并搜寻了很多“慕课设计制作”和相关的资料。小组计划的研究学习活动:讨论、学习网课、实地观摩、训练技术、分析资料、总结报告、设计作品等。利用“石墨文档”共同列出了问题与方法清单,画出了研究技术路线图。计划在Tronclass展示课程。

实施阶段,小组成员运用各种研究方法设计制作作品,分享学习资源和软件工具,讨论作品的优缺点,测试运行环境,修改完善。大家找到很多指导者和专家答疑,设计制作实践与知识学习穿插,知识与能力的螺旋上升。

总结阶段,根据指导老师的安排,以小组为单位展示作品,接受教师和同学们的质疑,做出解释,说明设计中遇到的难点与解决方法。每位成员做好自我总结,郭同学还将难点答疑与技术方法详解,发布到社区,动画式的“python应用”课程生动活泼。在总结报告中,郭同学总结了开发课程的技术构成:设计网络课程的一系列软件、工具、方法和策略,包括视频剪辑、内容编排、教学设计、相关工具软件的使用方法等。

评价阶段,“Python应用”课程的每个模块完成后,小组成员进行了细致地自评并修改。作品展示现场,教师与其他同学进行外评,指出不足和改进意见。最终成果发布到Tronclass平台上,大家学会了批判性思维和团队协作。

5 结束语

慕课背景下的螺旋式研究性学习模式,是现代学习环境的产物,是建构主义学习理论完美应用,学生在螺旋的研究性学习步骤中完成意义的主动建构。解决实际问题的真实过程,学习者体会到了研究探索的乐趣,学习期间能够自觉投入大量时间和精力发现问题、研究问题并试图解决问题。并寻找各类帮助者,有不达目的不止的勁头,充分进入沉浸学习状态。问题讨论会引出更深入的学习课题,学生会运用多种学习策略、广泛阅读、系统思考,达到知识的深层理解。经过高水平的分析与加工,达到了深度学习。

进一步的研究,将从人工智能教育应用中研究智能化学习环境的沉浸学习和深度学习。

参考文献(References):

[1] 洛林.W.安德森.布卢姆教育目标分类学:分类学视野下的学与教及其测评(修订版)[M].外语教学与研究出版社,2009.

[2] Marton F, Saljo R. On qualitative differences in learning:I-Outcome and process[J]. British Journal of Educational Psychology,1976.46:4-11

[3]王永花.深度学习理论指导下的混合学习模式的实践与研究[J].中国远程教育,2013.4:73-82

[4] Eric Jensen, LeAnn Nickelsen.深度学习的7种策略[M].华东师范大学出版社,2010.

[5] 曾明星,李桂平,周清平等.从MOOC到SPOC:一种深度学习模式建构[J].中国电化教育,2015.11:28-53

[6] Csikszentmihalyi M.The Psychology of Optimal Experience[M].New York: Harper and Row,1990:13-14

[7] 徐娟,黄奇.沉浸理论及其在信息系统研究中的应用与展望[J].现代情报,2018.38(2):157-166

[8] Su Y S,Chiang W L,Lee C T J,et al.The Effect of Flow Experience on Player Loyalty in Mobile Game Application[J].Computers in Human Behavior,2016.63(C):240-248

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