混合式教学中深度学习框架研究

2021-11-27 12:27赵振华
中国信息技术教育 2021年22期
关键词:线上混合式教学线下

摘要:本文以EricJensen和LeAnn Nickelsen提出的Deep Learning Cycle(DELC)为理论依据,构建了由知识目标、知识预备、知识构建、知识迁移和学习评价组成的DELC混合式路径,聚焦于线上、线下教学的深度融合,优化教学设计以及教学方法,以期为深度学习教学改革提供有力的依据和借鉴。

关键词:深度学习;混合式教学;线上;线下;融合

中图分类号:G434  文献标识码:A  论文编号:1674-2117(2021)22-0088-05

《教育部关于一流本科课程建设的实施意见》中提出,课程建设要注重教学内容,体现前沿性与时代性,及时将学术研究、科技发展前沿成果引入课程。教学方法体现先进性与互动性,大力推进现代信息技术与教学深度融合,积极引导学生进行探究式与个性化学习。[1]根据实施意见,笔者依据EricJensen和LeAnn Nickelsen提出的Deep Learning Cycle(DELC)深度学习路线[2],聚焦线上、线下教学的深度融合,探索推进“以学为中心”的教学行为转变,破解线上和课堂教学的困境,将深度学习理论转化为具体实践的应用模式,促进学生的深度学习。

● 深度学习的概念和特征

1.深度学习的概念

深度学习这一概念最早来源于计算机领域中的机器学习,是机器学习的一种算法,其后这一概念延伸到教育界。美国著名学者Ferenee Marton和Roger Saljo在联合发表的《学习的本质区别:结果和过程》一文中首次提出了深度学习(Deep Learning)的概念。[3]美国国家研究委员会界定深度学习为“个体将学习的知识从一种情境应用到另一种情境的过程”。[4]美国威廉和弗洛拉·休利特基金会认为:“深度学习是学生胜任21世纪工作和公民生活必须具备的能力。”[4]

我国深度学习的研究晚于国外。我国深度学习概念的引入和梳理主要来源于黎加厚教授的系列研究,其揭示了深度学习的特征和教学策略。黎加厚教授认为,“深度学习是在理解的基础上,学习者能够批判地学习新思想和事实,并将之融入原认知结构中,能够在众多思想之间进行联系,并且能够将已有的知识迁移到新的情境中,做出决策和解决问题的学习”。[5]顾小清教授认为,“深层学习是一种学习方式,目的是为了构建有意义的学习,在记忆的基础上理解、归纳、掌握、运用,结合原有认知结构,批判性地接收和学习新知识,建立知识间的相互联系,做出决策和解决问题的学习”。[6]彭红超指出深度学习已不仅是一种面向理解基本知识而采用的学习方式,而更注重促进高阶知能的发展、迁移和生成。[7]

综上所述,深度学习是基于理解的主动学习,是通过明晰学习目标、激活知识预备、构建新知识,实现知识迁移的有意义的学习。深度学习通过教学评价,有效引导学生理解知识的内涵,构建知识体系并灵活运用知识解决具体问题,提高学生学习的质量,强调学生在学习过程中的深度参与、高阶思维,最终通过改变学生思维和学习行为方式实现知识内化,从而获得全面的解决真实情境中的问题和再学习的能力。

2.深度学习特征

(1)情境性

情境认知理论是深度学习的重要理论来源,该理论认为知识是个人和社会或物理情境之间联系的属性以及互动的产物。[8]情境认知理论中的相关重要概念,如行动、实践共同体的构建,合法的边缘参与等概念对深度学习有着重要的指导意义。因此,深度学习的学习环境与个人学习空间设计必须符合情境认知理论的要求。

(2)高阶性

高阶思维是指在较高认知水平上发生的心理活动或认知能力,培养学生的高阶思维是深度学习的关键,也是深度学习的核心特征。深度学习帮助学生理解知识内容及内在涵义,强调学生利用高阶思维进行知识学习,思维发展的深度主要体现在学生对知识的理解和处理方式上,即利用高阶思维对知识进行加工、理解和抽象,实现思维深入发展。

(3)参与性

深度学习以具身认知理论为指导,强调学习过程中的体验和感受,鼓励学生参与各项学习活动。在学习中,教师要从认知、行为、情感三个方面提高学生学习的参与度,挖掘学生学习的内部动机,关注和监控学生学习的投入程度和投入后的心理状态。学生在学习过程中的高度参与是深度學习的必要条件。

(4)迁移性

深度学习以建构主义理论为指导,注重知识建构与迁移。深度学习要达到的目标不是浅层的记忆、理解,而应该是高阶的应用、分析、综合、评价、创新,最终实现知识的迁移应用,培养学生深度学习能力。

● 混合式教学中深度学习的教学框架设计

1.混合式教学中深度学习教学路径

随着信息化技术的发展,混合式教学实现了面对面课堂教学和在线教学的有效组合优化,它克服了传统课堂和在线教学的局限,被越来越多的一线教师接受。但混合式教学也不可避免地遇到了教学瓶颈,祝智庭教授基于布鲁姆的认知层次提出了“认知天花板”概念。[9]如果教师只是转换了知识传授媒体,对学生知识的传授由原来课堂上的满堂灌,变为线上的灌输,学生缺乏参与在线学习的动力,不能按预期完成线上学习任务,而课堂教学中又存在教学任务重、课时紧迫等问题,那么这无疑会让混合式教学举步维艰。线上学习和课堂教学如不能有效衔接,易导致浅层学习和浅层的师生互动。因此,混合学习环境下需要对学生学习环境体验、学习活动参与、专注、互动和持续学的习行为进行有效科学的分析和评价,对其教学进行有效设计,促进深度学习的发生。

笔者以Eric Jensen和Leann Nickelsen的“深度学习路线”(Deeper Learning Cycle,简称DELC)模型为指导,结合线上学习与线下面授的优势,从优化教学设计及教学方法入手,以推动深度学习发生为目标,根据学生的学习发展阶段剖析深度学习发生的全过程,提出了混合式DELC路径(如下图),为开展深度学习教学活动,帮助学生逐步实现深度学习提供了教学实践框架。

2.混合式教学中促进深度学习的实践环节

(1)设置适切的深度学习目标

第一,维果斯基的“最近发展区”理论是深度学习的重要指导思想。[10]教师在确定课程的知识目标前,要了解学生现有发展水平和潜在发展水平之间的差距,确立教学目标、任务和组织教学,以期达到促进学生发展的最佳教学效果。因此,DELC路径的起点就是要确定合适的知识目标,既要考虑学生当前的“最近发展区”,又要为实现高阶知识目标、为知识的建构与迁移提供教学支持。DELC的知识目标要体现表层性和深层性,必须对教学目标进行分类和细化。如果目标定得过高,学生怎么跳也达不到,那样不但会加重课程学习负担,还会严重打击学生的学习兴趣;而如果只侧重表层的记忆训练,学生随意就能“够得着”,课程也就索然无味了。

第二,教学目标既是教学设计活动的源点又是各项教学任务的终点。[10]它为教学评价提供科学依据,帮助教师评鉴和优化教学过程。DELC的教学目标必须是细化、具体和分层次的。在知识预备、构建和迁移阶段既要有指导整个课程的总体目标,又要有细化到各个教学环节的各级目标。

第三,DELC的教学目标是不断动态调整的。课前教师通过有张力、有层级的学习活动,了解学生的先前知识、认知结构和学习策略,进而判断出学生的“最近发展区”。通过一系列的教学互动活动,如提问、对话、观察、测试和访谈等来及时把握学生的学习进程,并对教学设计进行动态调整,一步步提高挑战的幅度,从而更好地维持学生的学习动机和制订学习策略,最终帮助学生完成学习任务。

(2)在线知识预备

混合式DELC中的知识预备指的是原有知识的激活和新知识的建构准备。[11]其很大程度依赖线上导学活动完成。DELC的线上导学既能激活原有知识和学习动机,又能形成基于问题情境、个体兴趣和自身需要的课堂活动意向。

课前导学的知识预备能积极促进新知识的构建,有效激活原有知识,了解知识符号的内在结构、客观规律。因此,课前导学成败的关键在于教师是否能找到学生新旧知识的连接点,做到有效的知识唤醒。

线上学习不但具有传统自学导学的优势,而且学习效果更直观可控。教师可以通过学习任务的下载、浏览和发帖量实时掌握学生的学习情况,通过学习智慧平台的测试结果,了解学生对旧知识的掌握程度。在线学习数据使得DELC的知识预备环节更科学可靠。学习平台的大数据管理和痕迹化管理,使线上知识预备较传统课堂的课前自学有很大的优越性。在线上活动过程中,教师可以实时了解、监督学生的线上学习情况和完成进度。

此外,线上平台为学生深度学习提供了深度参与和互动平台。通过发帖、在线答疑或学习小组的讨论,学生能在教师的指导下进行在线自主学习,能与同学协作互动,能在学习群里共同讨论学习疑惑,能在完成学习作品的过程中进行评价和反思。深度学习任务和活动为教师了解学生兴趣、需求和知识短板等,为课堂教学形成更具体的目标导向,为课堂教学活动设计提供了依据。

(3)知识建构

知识构建是深度学习的关键环节,它指的是学生基于已有的知识和经验对新信息进行接受与解读,进而在大脑中建立自己独特的个性化意义体系的过程。[12]知识建构过程需要学生的主动参与和互动,并对新知识进行分析与综合、应用和同化综合等深度加工,从而理解知识内涵。

混合式DELC在知識构建环节,首先对复杂的、多学科融合的知识结构和发展脉络进行选择、重组、改造和活化,并优化知识呈现的形式,采用多模式、多类比、多角度、多案例的形式对知识序列进行组合和呈现,使教学过程更契合学生的认知水平。在知识呈现过程中要注意创设多种情境和多种变式,促进学生对知识的全面理解和应用,进而揭示知识间的细微变化及其相互关联。同时,需结合课前的线上学情分析学生的短板和兴趣,并对课程教学手段进行动态调整,对知识属性、难易程度进行分类,对重难点进行深层次的交互活动设计,进行教学策略与互动形式、评价方式的选择。课堂教学多以问题为导向,解决学生在课前知识预备中的问题,在课堂上拓展学生对问题理解的深度与广度。其次,课堂互动形式灵活多样,如传统的提问、小组讨论、辩论等,也有依托雨课堂、蓝墨云班等软件开展的小测试、头脑风暴。课堂监控软件能实时反馈学生的学习情况,为学情提供精准分析,有利于教师把控课堂教学节奏和调整课堂教学设计。DELC路径中互动问题必须难度分明、难易结合,充分考虑学生的“最近发展区”和“新的最近发展区”,有效调动全员参与。通过课堂监控软件对学生的互动表现进行实时加分鼓励,提高学生的参与积极性。在互动的过程中,教师为学生个性学习提供指导和帮助,对学生表现进行评价总结,并对学生表述不完善或不准确的地方给予纠正,加深知识的内化理解。最后,混合式DELC突出了学习共同体的作用。学生既是相对独立的学习个体,需要发挥自身的主观能动性进行独立思考,同时又是特定的学习共同体中的一员,需要与同伴交往,相互协作,共同发展。因此,深度学习中合作学习也是必不可少的。DELC中通过课前知识预备,针对学生的特点,对学生进行分组,通过小组协作完成任务。课堂上既有同组学生的小组讨论,又有基于任务驱动的同一问题的组间竞争,营造了积极的课堂氛围,注重个体学习与合作学习的结合。

(4)聚焦知识迁移

混合式DELC的课后阶段主要是以深度学习为目标的课后练学,强调反思和创造,提升学生解决综合性、创造性问题的能力,实现高阶知识的迁移。练学既有传统课堂上布置的课后作业,又有网络自主学习平台的巩固。无论是何种平台,任务不能只停留于简单的知识记忆巩固。对于反思性质较强、需要学生花费足够的思考时间的个人反思项目,在线平台更凸显其优势,在线平台既能留下学习活动的过程记录,又可以辅以教师的讲解和指导。教师在选择问题和设计任务时,要充分考虑学生的特点,将练学任务置于有意义的现实情境中,通过要求完成创作作品、设计方案等项目作业激发学生的有效参与、反思和创造。通过练学任务,学生在分析问题、设计论证、成果汇报、成果改进等学习活动中进一步内化知识,促进创造性解决问题能力的提升。

另外,智慧自主学习平台为教学巩固和知识迁移提供了监控机制和工具,学生可以通过学习平台以问题、项目和课题的形成进行探究学习,通过人机交互、资源共享、自主探究、小组合作等形式,发起并合作设计解决方案,同时,教师可以通过数据反馈帮助学生改进学习策略。教师可以利用在线平台,让学生进行交流和讨论。对于学习上有困难的学生,教师可以引导他们借助在线平台进行自主学习,必要时给予个别化指导。这种形式的学习活动以任务为驱动,伴随问题解决维持和目标达成检验,学生可以在网络平台搭建发现探究和自主创新的学习空间,培养创新意识和创新思维,实现知识的迁移应用,达成有意义的学习。

(5)评价

在DELC路径中,学习评价以学生深度学习的达成为标准。深度学习的评价方式有很多,包括质性和量化评价,也包括过程性和终结性评价,其中比较有代表性的有布鲁姆认知目标分类法、韦伯的知识深度模型和比格斯的SOLO分类框架等。[13]在混合式DELC路径中,评价主要从认知层面、思维能力层面和情感层面三方面进行评价。认知层面的评价主要看学生对知识的理解程度、知识建构以及知识应用迁移的情况。思维能力方面的评价主要包括掌握知识的能力、学习毅力、批判与问题解决能力、团队合作、沟通交流。情感方面的评价包括总体评价、学习动机、学习态度和学习收获。深度学习评价伴随混合学习的整个过程,对学习具有促进作用。在混合式DELC路径中线上学习平台的痕迹化管理功能支持对学生学习行为数据的记录与跟踪,为诊断学情和最后的学习评价提供了依据。当积累了大量数据时,可进行数据分析与挖掘,发现教学问题,从而指导教学设计。DELC路径采用持续多元的评价,从而有效地激发学生学习,为深度学习提供持续动力。

● 总结

深度学习将成为后疫情时代混合式教学发展的必然方向,是未来学习不断转型和发展的必然要求,也是未来核心学习力和关键竞争力培养的必备途径。建构混合式教学中科学有效的深度学习路径,从认知、能力、情感等维度培养学生的高阶思维能力是混合式教学有效开展的保障。本研究对深度学习的定义和特征进行了多维探讨,提出了混合式教学DELC路径,为学校和教师基于深度学习理论改进教育教学提供了一定借鉴。但本研究尚存在许多不足,其研究路径还需在今后的教学实践中通过详细的量化数据不断完善。

参考文献:

[1] 教育部关于一流本科课程建设的实施意见[EB/OL].(2019-10-31)[2020-08-20].http://www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s7056/201910/ t20191031_406269.html.

[2]Eric Jensen, LeAnn Nickelsen.深度學习的七种有力策略[M].温暖,译.上海:华东师范大学出版社,2010.

[3]舒兰兰,裴新宁.为深度学习而教——基于美国研究学会“深度学习”研究项目的分析[J].江苏教育研究,2016(16):3-7.

[4]卜彩丽,冯晓晓,张宝辉.深度学习的概念、策略、效果及其启示——美国深度学习项目(SDL)的解读与分析[J].远程教育杂志,2016,34(05):75-82.

[5]何玲,黎加厚.促进学生深度学习[J].现代教学,2005(05):29-30.

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[7]彭红超,祝智庭.深度学习研究:发展脉络与瓶颈[J].现代远程教育研究,2020,32(01):41-50.

[8]巩子坤,李森.论情境认知理论视野下的课堂情境[J].课程·教材·教法,2005(08):26-29+53.

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[11]宗锦莲.深度学习理论观照下的课堂转向:结构与路径[J].教育学报,2021,17(01):59-72.

[12]龚静,侯长林,张新婷.深度学习的生发逻辑、教学模型与实践路径[J].现代远程教育研究,2020,32(05):46-51.

[13]王保华,熊余,姚玉,等.基于深度学习的学生教学评价情感分析[J].电化教育研究,2021,42(04):101-107.

作者简介:赵振华(1981—),女,汉族,广西桂林人,副教授,硕士研究生,研究方向为信息化教学与移动学习。

基金项目:广西高等教育本科教育改革项目“应用型本科院校大学英语互动式混合教学模式构建与研究”(2020JGB388);2020年桂林航天工业学院教学团队建设项目。

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