学科大观念视角下数字化赋能基础教育课程改革的路径研究

李葆萍　杨翘楚　冯雨涵　张翔

【摘 要】在当前我国基础教育课程教学领域确立了以培养学生核心素养为目标的背景下，研究分析了可满足学生核心素养培养的学校课程体系、教与学方式和教育评价体系的主要特征。研究认为学科大观念是促进学生核心素养培养的关键切入点。基于教师在学科大观念教学实践中遇到的困境，研究提出，可借助数字化方式研发基于学科大观念的知识图谱、智能教育评价系统和智能教学平台，将学科核心素养培养规律和教学策略内化于数字化教育产品之中，为教师基于学科大观念和核心概念、融入真实情境开展学教评一体化的教学提供工具箱，支持基础教育课程教学改革目标的实践落地。

【关键词】基础教育课程教学改革 学科大观念 学习进阶 学教评一体化

一、引言

当前的学校教育体系正处于从工业时代向智能时代转型的节点，对智能时代人才标准以及培养方式的探索成为研究热点。比如，2020年1月，世界经济论坛发布的《未来学校： 为第四次工业革命定义新的教育模式》中提出了教育4.0的概念[1]。

课程是实现人才培养目标的载体，是撬动学校教育体系变革的支点。为“推动育人方式变革，着力发展学生核心素养”，2022年4月，我国发布了新版义务教育课程方案与课程标准，明确提出重视学生“必备品格和关键能力的培育”的课程建设原则。2023年5月26日，教育部办公厅发布的《基础教育课程教学改革深化行动方案》（以下简称《行动方案》）部署了课程方案转化落地规划行动、教学方式变革行动、科学素养提升行动、教学评价牵引行动、专业支撑与数字赋能行动五大重点任务，并对持续推进我国基础教育课程教学改革进程给出明确的时间节点。这些都是我国在基础教育阶段对于贯彻核心素养的人才培养目标的切实回应。

二、学科大观念引领学校课程教学和评价体系转型

以核心素养为目标的教育体系是对传统教育体系的深度重构，有关“学习什么样的知识、如何学习知识、怎样评估学习结果”等问题是教育体系转型的关键。总体来看，就是要求学校的育人目标从“学会”向“会学”转变，从“掌握知识”向“发展思维”转变。学校教育体系将在课程体系、教与学方式、教育评价体系等方面做出实质性的改变。

1. 课程体系改变

在人类社会知识总量指数级增长的背景下，知识学习的效率是教育体系面临的极大挑战，以ChatGPT为标志的生成式人工智能技术的突破则将其进一步放大。学校的课程体系必须寻找更为有效的途径使学生在有限的、已知的知识学习经历中获得关于知识创生和应用的本质理解，从而获得应对未知世界的能力。布鲁纳的认知结构理论强调不论教授什么学科，都务必使学生理解该学科的基本结构。布鲁纳所指出的基本结构是以学科基本原理统领的学科知识结构，它不只考虑学科知识内容间的静态的逻辑关系，还将人类的知识发现和建构过程融入其中，即基于学科的基本原理和思想方法来组织更具统整性、生成性的知识体系结构。国际科学教育领域中曾使用“一英寸宽一英里深”的提法形象地表达要进行少而深的学习的理念，并继而提出了科学大观念的学习。我国2022年版义务教育课程标准中也强调要“突出课程内容结构化”，这与布鲁姆的认知结构思想有着高度的一致性。

基于学科大观念或大概念构建课程内容体系（本文统一使用“大观念”的提法），能够基于共同遵循的学科基本思想来容纳具有本质联系的多个下位概念或知识点，居于同一个大观念中的知识的表征粒度更有组合性和层次性，是学科基本思想在不同应用情境下的具体变式。通过构建结构化的课程内容体系，提炼出来的学科大观念能够将知识的获取和思维的发展有机联系在一起，在大幅减少学习内容数量的同时增加了对知识的深度理解和迁移应用水平。比如，在数学学习中的整数、自然数、实数、负数、有理数、无理数、虚数，计数单位以及0～9数字符号等概念或知识点，都可以統一在“数是描述现实世界的数量和数量关系的人工符号系统，包括计数单位和计数单位的个数”这一观念之下。在此大观念的引导下，学生可以将其学前知识乃至高等数学的知识点进行整合，形成对知识的整体性和连贯性理解，促进学生自身的认知结构的形成和发展，为学生在不同情境中进行知识的高通路迁移和创造建立桥梁。

2. 教与学方式的改变

面对社会生产自动化和智能化水平不断提升，知识的产生和创新应用的价值远胜于对已有知识的模式化的应用，从工业社会分工体系下指向特定知识和技能获得的教学方式向智能社会下指向学科基本思想方法和核心概念的深度理解的教学方式转换是必然的趋势。学习者对学科基本思想方法和大观念的深度学习有独特的规律：首先，对学科基本思想的理解必须依托于学科知识的学习过程，也就是要将知识获取和思维发展融为一体来实施而不是单纯的思维训练；其次，对学科基本思想和大观念的学习有赖于对知识的贯通式理解和建构，需要经历一个类似螺旋上升的学习进阶过程[2]7。

学校教与学方式的变革的底层逻辑必须基于上述规律，以学科大观念为统领，让学生在具有真实性的学习情境中，根据其学习阶段在其最近发展区内设定具体学习目标，以学生感兴趣、有价值的任务或者问题为导向，实施主动探究、积极对话、有效指导等多种形式的教与学活动。相较于单向知识传授式教学活动，这类教与学活动会包含更丰富的学习资源、更深刻的认知活动、更复杂的任务管理、更高要求的自我监控等，也更有可能延伸至学校教学场域以外的时间和空间。因此，提供数字化技术、资源、设施和工具，使师生在虚实融合、无缝衔接的环境中完成教与学活动是必然的趋势。

3. 教育评价体系的改变

教育评价是对学生学习效果的测量和评估，基于评价提供的证据可以衡量学生的学习水平，也可以进一步探索是什么样的原因导致了特定的学习结果，由此为教学干预提供指导。基于学科大观念的评价中既包括可通过纸笔测试或者问卷量表等手段完成评估和测试的项目，如一些显性知识点和技能的掌握程度，还包括如复杂交往、问题解决情感态度、倾向性以及隐性知识等，这就要求教育评估途径和方式借助数字化技术的支持，设计出具有更多交互性和情境性的评估环境，在特定情境中展现被测者的表现，获取更为丰富和准确的学生表现数据，以推断学生内在的能力和素养水平[2]8。

基于大观念的学习评价更需要反映出学习者在认知建构中的学习进阶过程，因此教师应关注学生对知识的主动建构与深度理解的水平及其发展变化趋势，以更好地实施教学活动。学校教学评估体系要更加注重如作业等过程性评估，评价任务设计上要综合考量知识和技能掌握目标以及思维发展目标等，评价结果分析上不仅要看到学生对于某些知识内容当前的学习状态和水平，更应建立起发展性、增值性的评估模型，揭示学生的发展潜力。

三、落实学科大观念教学中面临的挑战

从改革开放以来，我国基础教育领域的课程培养目标经历了从“双基”到“三维目标”再到今天的“核心素养”的发展历程，呈现了从关注知识获得到关注人的知识、思维、情感、态度、价值观等全面发展的轨迹。然而不可否认的是“双基”始终是课堂教学中最受教师关注的目标，即便在反复强调“三维目标”是一个整体的情况下，知识和技能目标依然会在整个教学活动实施中“独占鳌头”，这种现象仍然存在于学科大观念的教学转型之中，具体表现如下。

1. 教师对学科大观念的理解存在偏差

尽管我国基础教育课程标准中开始倡导以学科大观念组织和实施课程的思想，一些教材也采用了单元、主题式的知识内容编排。然而由于一些学科大观念表述本身比较抽象、笼统，其包含的下位概念的范围和边界、下位概念间的相互关系以及抽象到大观念的路径和思维方法等，尚缺少一种明晰和可视化的方式呈现给教师，这就使得教师在教学实践中通常依据自身的理解来组织教学内容，就有可能对以核心素养为目标的教学系统基本逻辑产生误解和误用。例如，有教师只是把单元中某几个知识点罗列组合在一起，认为同时讲几个概念就是大单元教学，学生掌握若干知识点后就会自然而然形成学科大观念[3]。也有教师将大观念本身作为教学目标，设定过于宽泛，难以转化为可操作的教学活动[4]。基于大观念的课程内容体系的模糊也会使得学生学习进阶的路径变得模糊甚至断裂，学生对于大观念的贯通性理解也难以得到有效贯彻。

2. 基于学生思维发展的教与学活动空间有限

《行动方案》提出在教与学中要“克服单纯教师讲学生听、教知识学知识等现象，引导学生主动思考、积极提问、自主探究”，其目的是持续纠正学科知识本位的教学观。大观念教学并不否定学科知识点的学习价值，但学习特定知识点的目的不再限于单纯的记忆知识，而是以知识点学习为载体，在学习过程中让学生获得对学科基本思想的理解和学科思维的发展，帮助其建构起动态、发展、可拓展的学科知识结构。衡量学生学习效果不是以知识的记忆和应答而是以知识的迁移和创新应用为指标。由于教师长期以来关注知识技能获取等浅层次目标，欠缺新技术产品应用能力，在引导学生对知识进行结构化思考、在新的变式下迁移应用等方面的教学能力尚有不足，导致我国大部分中小学课堂活动中留给学生思维发展的空间有限，甚至流于表面。

3. 教育评价方法和模型对学科大观念教学支持不足

《行动方案》指出“注重核心素养立意的教学评价，发挥评价的导向、诊断、反馈作用”。这意味着课程、教学和效果评估共享一套价值标准，并形成互相连接、互相反馈的教学评一体化的闭环。这对教育评价标准、评价内容、评价效率和评价结果及其应用提出更高的要求。当前我国一些区域和学校尝试让学生参与学科主题活动，根据学生的实际表现等进行教育评估，评估的数据来源主要基于教育信息系统中学生的学业水平成绩或投放的相关调研问卷等[5]。这些积极的探索背后存在如测量方法带来的评价的信度、效度和效率问题，更重要的是教育评价模型大多还是基于静态知识点掌握的教育评价模型。现有的评估模型在了解学生学科知识结构化水平、学科思维发展以及知识創新和迁移水平等方面尚不完善，从而难以为基于学科大观念的教与学活动提供有效的反馈和改进信息[6]。

四、数字化赋能学科大观念教学的方法和路径

《行动方案》中专门将专业支撑与数字赋能列为重点任务之一。数字化技术可以塑造新的教育环境，提升教育业务质量和效率，甚至可以重新塑造教育业务流程，因而如前所述，借助恰当的数字化产品研发和应用，可望破解教师惯性行为、转变教学观念。

1. 基于学科大观念的知识结构+思维过程的可视化产品研发

知识图谱是对课程内容体系的图形化和可视化表征，可以为教师选定教学内容、确定学习路径、诊断学生知识点学习情况等提供教学决策支持。现有的知识图谱可以展示知识点之间存在的前驱、后继、包含等逻辑关系，但在同时展示大观念与下位知识之间的多维关系以及附着在大观念之上的基本学科思想时，其复杂性倍增，难以有效支持教师开展核心素养的教学活动。

借助数字化技术可开发以学科大观念为核心的知识结构和思维可视化模型，该模型可以同时展示知识基本结构和基本学科思想，借鉴杨炳儒教授的教学思想，可以称之为K（Knowledge Structure）T（Disciplinary Thinking ）图[7]。K图是以“大观念”—“次级概念”—“知识点”等不同知识粒度和抽象层次构成的塔式结构，较底层是相对独立的知识点或下位概念等，如0～9是上一层概念的实例或构成部分，整数、多位数、小数等可以继续抽象至更上层概念，如计数单位和计数单位个数等。这样的塔式结构突破了现有教材编排顺序，将不同年级甚至学段的学习内容根据知识抽象程度、差异呈现给教师。T图揭示了不同层级知识或概念间通过相应的学科思想和方法进行推演的过程，即思维过程，可以直观展示概念之间的关联、知识点之间的迁移路径等[8]。图1是小学教学中关于“数的运算”K图的示例，图2是“除数是两位数的除法”教学单元的T图示意图。这种以K图为主体融入T图的多层进阶知识系统的构造和思维可视化表征模式，满足了大观念统领下知识和思维的统一的教学需求，能够引导教师在当前知识学习中，更准确定位前置知识和相关知识，以及落实教学目标等。

2. 基于KT图研发学教评一体化智能学习平台

以KT图为基础，研发学教评一体化的智能学习平台，可以支持教师落实以学科核心素养为目标的教学设计活动。平台借助自身的业务逻辑设计，将学科大观念知识体系和逆向教学设计的思想、流程及教学支架内化在教师的使用和操作过程中，为教师提供教学决策支持，推动教师教学行为、观念的转变。

基于KT图结构，平台可根据教师选择的教学主题（知识点）提示教师关联的学科大观念，以及根据以往班级学情推荐合适的知识内容，并引导教师设定可观察、可测量的教学目标。在评价和教学活动设计中，平台可根据KT图中知识类型、认知水平以及可能的学习路径和思维方法，生成前测、课中测试以及课后作业等评价任务向导和教学设计向导，教师可以参照提示选择学科教学资源、工具、模型，设置适当的任务情境，完成教学评一体化的教学设计方案。

3. 研发符合学科大观念学习规律的智能测评模型

基于数字化技术的模型研发使得以学科大观念为目标的学习过程和结果具有可观察性、可测量性和反馈的及时性，从而可以为师生教与学决策提供相对明确的指引。借助数字化学习环境中嵌入式软硬件设备的部署和使用，可对教与学的过程性和表现性数据进行更加全面和客观的采集。例如，基于动态评估理论构建学习者在学科大观念学习过程中学科知识与能力素养的最近发展区评估模型、基于KT图的学生大观念学习进阶模型等，这些评价模型最重要的特征在于整合了知识获取和思维发展双重视角，从对“双基”的静态评价转向对学生发展潜力的动态评价[9]，从对于学习过程的切片式评估转向对知识建构的连续性评估，从基于相对孤立知识点掌握程度评估转向基于学科基本结构和思想的知识建构评估。这样的评估更符合《行动方案》中“注重过程性评价，实现以评促教、以评促学，促进学生全面发展”的指导内涵。借助人工智能算法优化和可解释性研究，还可以加快评价结果的反馈速度和可读性等，从而为教师设计、调整及改进精准且有贯通性的教学提供实时指导[10]。

参考文献

[1] 王永固，许家奇，丁继红.教育4.0全球框架：未来学校教育与模式转变——世界经济论坛《未来学校：为第四次工业革命定义新的教育模式》之报告解读[J].远程教育杂志，2020，38（3）：3-14.

[2] 李葆萍，陶丹.教育评价赋能未来学校转型[J].中国教师，2021（12）：6-10.

[3] 宗德柱.大概念教学的意义、困境与实现路径[J].当代教育科学，2019（5）：25-28.

[4] 刘徽，蔡潇，李燕，等.素养导向：大概念与大概念教学[J].上海教育科研，2022（1）：5-11.

[5] 张海洋，陈静勉，成伟丽.“1+N+1”区域教育质量监测评价体系的构建与实践[J].教育测量与评价，2022（5）：42-49.

[6] 吴秋红，张燕辉.基础教育质量监测现状与改进对策[J].教学与管理，2022（36）：24-27.

[7] 杨炳儒.KM教学论研究与实践[J].北京科技大学学报（社会科学版），2012，28（1）：89-92.

[8] 周颖，李葆萍，马超，等.基于KM教学法的知识图开发、教学及评估研究——以《C语言》为例[J].中国电化教育，2016（8）：87-92.

[9] 刘宁，余胜泉.基于最近发展区的精准教学研究[J].电化教育研究，2020，41（7）：77-85.

[10] 杨宗凯.利用信息技术促进教育教学评价改革创新[J].人民教育，2020（21）：30-32.

本文系全国教育科学规划课题2022年国家一般课题“碎片化学习的深度学习机制和应用效果研究”（批准号：BCA220209）阶段性成果。

（作者单位：1. 北京师范大学教育学部；2. 北京師范大学未来教育高精尖创新中心）

责任编辑：孙昕