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芥末堆 洛克 2016年6月12日編譯
為了給學(xué)生帶來(lái)一個(gè)更光明的未來(lái),我們必須要理解并應(yīng)用學(xué)習(xí)科學(xué)(Learning Science)。作為一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家和教育科技產(chǎn)品的研發(fā)者,我認(rèn)為我們的工作不是發(fā)明一個(gè)又一個(gè)閃閃發(fā)亮的電子設(shè)備,而是基于論證和經(jīng)驗(yàn)去研究如何提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成果。那就得從理解目前的學(xué)習(xí)科學(xué)研究入手,而在我多年的研究經(jīng)歷中,有三點(diǎn)最重要。
個(gè)性化教學(xué)能帶來(lái)更大的學(xué)習(xí)收益
本杰明·布魯姆因“布魯姆分類(lèi)法”而聞名,他是美國(guó)最優(yōu)秀的教育心理學(xué)家之一。在1984年,他寫(xiě)了一篇原創(chuàng)性的論文,學(xué)習(xí)科學(xué)界稱(chēng)之為“2 sigma problem”(注:Sigma,標(biāo)準(zhǔn)差)。布魯姆的研究團(tuán)隊(duì)比較了學(xué)生在三種不同的教學(xué)條件下的學(xué)習(xí)情況。
常規(guī)式。學(xué)生在標(biāo)準(zhǔn)的傳統(tǒng)課堂上學(xué)習(xí)知識(shí),周期性地參加測(cè)試,檢驗(yàn)他們是否掌握了這些知識(shí)。
掌握式學(xué)習(xí)(又叫精熟學(xué)習(xí))。在掌握式學(xué)習(xí)中,學(xué)習(xí)材料與常規(guī)式學(xué)習(xí)是一樣的。然而,學(xué)生必須展現(xiàn)出自己已經(jīng)掌握了這一階段的知識(shí),才能開(kāi)始下個(gè)階段。而且,考試也被連續(xù)的反饋和糾錯(cuò)式的評(píng)估所取代。在掌握式學(xué)習(xí)中,教學(xué)的重點(diǎn)從總結(jié)性評(píng)估(考試)轉(zhuǎn)變?yōu)樾纬尚栽u(píng)估(反饋)。
一對(duì)一輔導(dǎo)。每個(gè)學(xué)生都配備一位個(gè)人學(xué)習(xí)教練。學(xué)生除了享受掌握式學(xué)習(xí)的所有好處之外,還可以得到一位專(zhuān)業(yè)助教的幫助。
哪種模式的效果最好?把常規(guī)的教學(xué)模式作為基線,在掌握式學(xué)習(xí)的條件下,學(xué)生的表現(xiàn)提升了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。而接受一對(duì)一輔導(dǎo)的學(xué)生,有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的提升。
一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大概就是一個(gè)等級(jí)的提升(例如從B等提升到A等)。這可能意味著一個(gè)學(xué)生從不及格變成及格,而這是大多數(shù)教育方法都做不到的。兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的提升則意義更大。
在布魯姆的研究中,還有另一個(gè)微妙的、常常被忽略的方面。通過(guò)掌握式學(xué)習(xí)和助教輔導(dǎo)來(lái)進(jìn)行個(gè)性化教學(xué),不僅僅提高了學(xué)生成績(jī)的平均值,還降低了成績(jī)的標(biāo)準(zhǔn)差。這意味著,在成績(jī)分?jǐn)?shù)的分布中,分?jǐn)?shù)低的學(xué)生能漸漸趕上分?jǐn)?shù)高的學(xué)生。
從布魯姆的研究中,我們能得出幾個(gè)重要的結(jié)論。
只要有正確的條件,大多數(shù)學(xué)生都能進(jìn)行高水平的學(xué)習(xí)。
個(gè)性化教學(xué)能帶來(lái)更大的學(xué)習(xí)收益。
個(gè)性化教學(xué)能縮小高水平學(xué)習(xí)者和低水平學(xué)習(xí)者之間的差距。
目前還沒(méi)有一個(gè)可擴(kuò)展的學(xué)習(xí)系統(tǒng)和解決方案,能給學(xué)習(xí)收益帶來(lái)一個(gè)或以上標(biāo)準(zhǔn)差的提升。
一萬(wàn)小時(shí)定律:刻意練習(xí)的重要性
作為一個(gè)研究專(zhuān)家的專(zhuān)家,瑞典心理學(xué)家K.安德斯·愛(ài)立信的“刻意練習(xí)”框架,為我們理解學(xué)習(xí)和技能發(fā)展的核心要素,提供了統(tǒng)一的原則。愛(ài)立信的研究有一個(gè)基本原理,就是你必須投入時(shí)間,沒(méi)有任何捷徑可走。不管你有多少天賦,就算你是邁克爾·喬丹,為了保持自己的一流水平,也必須花費(fèi)10年,也就是大約1萬(wàn)小時(shí)的時(shí)間,不斷地練習(xí)。
我們常常以為運(yùn)動(dòng)員是“天生奇才”。要成為精英必須有天賦,這沒(méi)錯(cuò)。但喬丹不是從媽媽的肚子里一出來(lái)就能扣籃,就能滯空轉(zhuǎn)身帶球上籃。喬丹也要通過(guò)不停地練習(xí)來(lái)打磨自己的球技。他能超過(guò)其他運(yùn)動(dòng)員,是因?yàn)樗穆殬I(yè)原則:比大多數(shù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手練習(xí)得更苦、更久。
一些研究員在技能發(fā)展所需的具體練習(xí)時(shí)間上不同意愛(ài)立信的結(jié)論。借鑒自愛(ài)立信的工作,另一位杰出的心理學(xué)家和麥克阿瑟研究員,安吉拉·達(dá)克沃斯提煉出了刻意練習(xí)的四個(gè)主要特點(diǎn)。
目的性練習(xí)。為了達(dá)到最佳的技能發(fā)展效果,我們不要隨意練習(xí)。練習(xí)必須具有一個(gè)非常具體的目的。它需要在當(dāng)下的技能發(fā)展水平和下一個(gè)目標(biāo)水平之間進(jìn)行適當(dāng)匹配。
挑戰(zhàn)有難度的技能。只有當(dāng)我們做那些超出我們已有技能水平的事情時(shí),我們才能學(xué)到什么新東西。學(xué)習(xí)者需要堅(jiān)持在這個(gè)區(qū)域中,只有長(zhǎng)時(shí)間挑戰(zhàn)有難度的任務(wù),克服自己懶惰的天性,才能發(fā)展我們的技能。
立即反饋。在大多數(shù)情況下,學(xué)習(xí)表現(xiàn)與反饋之間的時(shí)間太長(zhǎng)了。這是因?yàn)榻處煹臅r(shí)間和資源有限??桃饩毩?xí)要求表現(xiàn)與反饋之間的間隔趨近于零。
重復(fù)直至自動(dòng)化。對(duì)于任何新技能來(lái)說(shuō),除非你能重復(fù)練習(xí)這一技能,直至你能自動(dòng)化地,不需要意識(shí)努力地完成它,否則你就不能說(shuō)自己真正掌握了這一新技能。
助推分析
一系列研究表明,我們?nèi)祟?lèi)都是糟糕的決策者。哪怕正確的信息和“洞見(jiàn)”都擺在我們的面前,我們?nèi)匀粫?huì)做出糟糕的選擇。
這些糟糕的決策并非僅僅是不理性的,它們是可以預(yù)測(cè)的系統(tǒng)性錯(cuò)誤。盡管我們都知道,適當(dāng)?shù)臓I(yíng)養(yǎng)和鍛煉能讓我們保持健康,但為什么我們當(dāng)中仍有很多人超重呢?為什么營(yíng)養(yǎng)學(xué)和運(yùn)動(dòng)的知識(shí)對(duì)我們大多數(shù)人都無(wú)效呢?是意志力的原因嗎?
我們能從行為經(jīng)濟(jì)學(xué)中學(xué)到一些東西。這個(gè)領(lǐng)域的研究顯示,我們的行為是可以預(yù)測(cè)的非理性。在不同的背景下,一些看似不重要的小細(xì)節(jié)會(huì)讓我們改變自身的行為。
行為經(jīng)濟(jì)學(xué)著作《助推:事關(guān)健康、財(cái)富與快樂(lè)的最佳選擇》中講過(guò)一個(gè)故事,一般男人在小便時(shí)不會(huì)刻意對(duì)準(zhǔn)便池,阿姆斯特丹的史基浦機(jī)場(chǎng)在每個(gè)小便池里都畫(huà)上了黑色的蒼蠅。因?yàn)樗麄冾A(yù)測(cè),如果一個(gè)男人看到了這個(gè)黑色的蒼蠅,他就會(huì)瞄準(zhǔn)它。結(jié)果是,史基浦機(jī)場(chǎng)帶有蒼蠅畫(huà)的小便池減少了80%的某物溢出。
數(shù)據(jù)科學(xué)研究的目標(biāo)之一是,通過(guò)經(jīng)驗(yàn)研究,發(fā)現(xiàn)那些能讓知識(shí)變得更具實(shí)踐性的“助推”。我們可以把“助推”看作一個(gè)很小但是很重要的動(dòng)機(jī)性推動(dòng),它能把知識(shí)變?yōu)樾袆?dòng)。數(shù)據(jù)科學(xué)能幫我們發(fā)現(xiàn)這些可能的“助推”,并驗(yàn)證它們的有效性。
通過(guò)研究機(jī)器和人類(lèi)智能的結(jié)合,個(gè)性化學(xué)習(xí)能顯著地推進(jìn)學(xué)習(xí)效率。但我們同樣也要理解人類(lèi)的動(dòng)機(jī)、耐性和非理性特征,從而做出更好的應(yīng)對(duì)之策。
注:本文編譯自EdSurge,原作者Alfred Essa,R&D的副總裁和McGraw-Hill教育集團(tuán)的分析員。
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