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促进实践与政策创新的教育研究力量 ——美国2014AERA年会述评

2021-10-20 16:04:01MOOC

本文由《远程教育杂志》授权发布

作者:顾小清、蔡慧英、王华文

摘要

2014年美国教育研究协会(American Education Research Association,简称AERA)年会在美国費城召开,“促进实践与政策创新的教育研究力量”是本届AERA年会的主题。研究本届年会上教育科学领域共同关注的两个主题,可以全面了解本届AERA年会上前沿的教育研究动态。教育技术领域的研究者可以从教育技术的视角,围绕“学习技术”这一核心要点,从学习过程和学习资源的设计、开发、运用与管理以及评价四个方面,对年会上涉及的教育技术相关内容进行全面解读,为教育技术自身专业的发展及其与其他学科的交叉发展提供一定的借鉴和指导方向。

关键词:2014AERA年会;教育技术;教学技术;课堂研究;学习技术;评估


一、会议概述

 

2014年美国教育研究协会(American Education Research Association,简称AERA)年会于4月3日至4月7日在美国费城召开,来自全球的约一万四千多名教育研究者参加了此次会议。

 

作为全球教育研究领域最具规模和影响力的学术会议,该会议不仅涵盖了教育研究领域的重点研究主题,而且包含了多种有利于教育研究者进行学术成果交流、分享和探讨的方式。就研究主题而言,本届年会包含教育管理、组织和领导力、课程研究、学习与教学、教育测量和研究方法、教育咨询和人力发展、教育历史与编史、教育的社会情境研究、学校研究、评估和测量研究、职业教育、高等教育、教学与教师教育、教育政策与政治学等12个主分会场(division),而且这些主分会场下共设有2400多场不同研究侧重点的主题报告(session)。就交流形式而言,本届年会还设置了商务会谈、展示、非正式会谈、特邀报告、会场外浏览、论文汇报、海报展示、圆桌论文讨论、结构化海报展示、工作小组交流和研讨会等形式。

 

本届年会的主题是“促进实践与政策创新的教育研究力量”(The Power of Education Research for Innovation in Practice and Policy)。其目的是期望探究如何运用不同类型的证据解决教育中的问题,以及为其提出创新性的解决方法,从而建立不同教育研究主题之间的可能联系。之所以有这种发展需求,一方面是因为不断増长的定制性学习需求促使新的学习技术不断得到发展,其本身就扩展了教育研究者理解学习的渠道和机会;另一方面,在学习技术不断发展的背景下,通过获得不同的研究信息和证据,教育研究者能扩展其研究视角和方法,更加清晰而全面地探究教育问题。因此,在这一教育研究发展的大趋势背景下,我们面临的挑战不仅在于选择研究什么教育问题和如何研究这些问题,也在于批判性地检验和评估教育研究领域发生了什么改变、正在进行何种改变以及将要如何改变。所以,如何运用已有的教育研究信息、数据和证据,建立不同教育研究之间的联系,探讨促进实践和政策中创新性的教育研究力量显得尤为重要。

 

教育技术学作为教育专业中的一个重要研究领域,其研究关注点均是在“学习技术”这一核心内容的基础上,发散出从不同视角关注教育问题的研究内容。具体来说,学习技术本身不仅是该领域关注的焦点;如何运用学习技术支持学习,解决教育教学中的问题,从而为教育实践和政策提供相应的指导,也是该领域重要的研究落脚点。因此,基于本届AERA年会主题,本文首先从教育技术专业的角度,围绕“学习技术”这一核心要点,从学习过程和学习资源的设计、开发、运用与管理以及评价四个方面,对此次年会上涉及的教育技术相关内容进行全面解读。其次,简述本届年会上教育科学领域中共同关注的两个研究主题。期望本研究在全面呈现本届AERA年会上前沿教育研究动态的同时,也能为教育技术自身专业的发展及其与其他学科的交叉发展提供一定的借鉴和指导方向。

 

二、教育技术相关研究主题概述

 

本部分主要围绕“学习技术”这一核心要点,从学习过程和学习资源的设计、开发、运用与管理以及评价四个方面,撷取介绍本届AERA年会上与教育技术研究相关的创新性专题和案例,期望从研究范式、研究设计和研究方法上为我国教育技术发展提供新的参考和指导。

 

(一)教学设计相关研究

 

在本次年会中,“教学技术”这一特别兴趣研究小组(Special Interest Group,以下简称SIG)下共设有18个研究主题。除此之外,其余专题的研究中也会直接或间接对教学技术给予不同程度的关注。之所以如此,是因为教学技术,不仅是前沿教育理念的直接体现,也是指导学习技术整合于教学过程的实践行动指南。因此,本小节将主要从基于问题的学习、基于探究的学习和基于建模的学习三个角度,重点介绍此次年会上教学技术研究领域中新的关注焦点。

 

1.在基于问题的学习中关注知识习得

 

与之前在基于问题的学习(Problem-based Learning,简称PBL)中关注问题解决能力、自主学习技能等学习结果不同,在本次年会上,有专门的SIG对PBL中的知识习得进行了系统探讨。虽然促使学习者获得高级学习技能以应对真实学习环境中的各种困难和挑战是PBL最终追求的学习目的,但是,基本的领域知识是促进问题解决过程发生,从而习得高级推理技能的组成基石和基础[1]。因此,在PBL中,研究者不能轻视知识习得的价值,而应在问题解决的过程中关注技能习得的同时,还应关注知识的习得[2]。基于这一认识,该SIG从不同角度关注了PBL中的知识习得问题。Jerome和Henk从心理学角度探讨了PBL中知识习得与学习动机之间的关系[3]。该文研究发现:当学习者缺少解决问题的知识时,学习者会提升学习的兴趣;当学习者在解决问题的过程中学习到了足够的知识时,学习者的学习兴趣会下降。这一研究结论说明,PBL中设计的问题是促发学习者学习兴趣的一种方式,它会让学习者意识到他们知识体系中的不足,也是学习者进行后续学习的驱动力。该研究能为后续理解PBL的心理学机制提供指导。Antonia等从课程设计的角度,介绍了在PBL课程中促进知识习得的概念性设计框架,即3C3R模型(content,context,connect,researching,reasoning,and reflecting)[4]。在这一模型中,“情境”设计方面,要求设计者针对PBL中涉及的知识确定真实有效的学习情境,帮助学习者明白知识是如何在真实的情境中得以应用的。“关系”设计方面,不仅要求设计者考虑PBL课程中概念与事实性知识的概念性关系,还要运用不同教学设计策略和技术支持学习者认识所学知识之间的联系,从而促进学习者巩固、加强和整合习得的知识。指导PBL中关系要素的设计思路包括:垂直关系、水平关系、先决条件关系、重叠关系和多维度关系等。Ching-Huei和Xun[5]运用概念图的评估方法对PBL环境中知识习得情况进行了评估研究。

 

2.在基于探究的学习中关注协作的发生

 

在本次年会上,协作探究(Collaborative Inquiry)成为大部分主题报告中关注的核心关键词。一方面,国外对“科学、技术、工程和数学(science,technology,engineering and mathematics,以下简称STEM)”教育给予了极大地关注,要求学习者在真实的探究过程中学习科学知识;另一方面,学习技术的发展在支持社会性学习活动方面表现出了极大的潜力,因此,以协作的方式研究探究性学习,成为教学技术研究领域的又一新视角。

 

值得关注的是,多伦多大学Jim Slotta教授带领的研究团队对协作式探究学习进行了系统研究。为了促使学习者在协作式探究活动中进行社会性知识建构,Tissenbaum和Slotta提出了在智慧教室(smart classroom)里进行技术整合的SAIL Smart Space(S3)框架[6]。该概念性指导框架意图在智慧教室中整合实时交流、数据挖掘和智能软件代理等技术,用以应对学习过程中出现的交互模式;支持学生进行探究;促使复杂教学活动的推进并且为教师提供团体进行实时知识建构的发展动态。为了支持教师在教学中组织协作式探究教学活动,该研究团队基于Brown和Campione[7]以及探究学习在社会性维度的其他研究成果,提出了一个教学性模型,即知识团体和探究(Knowledge Community and Inquiry),简称KCI[8]。在具体的KCI课程中,学习者置身于设有相关学习支架的智慧教室中进行一系列的协作探究活动。该团队定义的“智慧教室”是指具有手持式电脑、大型挂式显示屏、多用界面显示等技术的学习环境。在这一学习环境中,小组学生首先通过完成一定的学习活动建构一个知识库[9],之后,将其作为后续探究活动可参考的学习资源,完成一系列的复杂学习任务,并在此协作过程中产生观点和证据、反思学习材料,并解决问题[10]。除此之外,该研究团队还基于上述理论研究,系统设计了Wallcology,Physics和EvoRoom三个研究项目,在真实的课堂环境中实现了基于KCI模型的协作式探究学习项目的设计。

 

3.在基于建模的学习中关注科学知识和推理技能习得

 

在建模的过程中培养学习者的专长,是科学学习中的重要教学理念。具体来说,建模是通过对复杂系统中关键要素进行简化的抽象,并根据潜在的解释(即机制)来建立要素之间关系,从而促使学习者对复杂系统进行科学推理的核心科学行为[11]。另一方面,在K-12的科学课程中培养学习者的计算机思维(computational thinking)也越来越成为美国科学教师的教学共识。所以,基于建模的教学,成为本届AERA年会在教学设计领域中的关注重点内容之一。

 

很多研究表明,在科学学习过程中,对涉及的复杂现象和知识进行真实性的表征并且附加相应的说明,是科学知识学习过程中的一种重要的方法[12]。Andrew和Mary对比分析了实物建模、虚拟建模与没有建模支持的化学学习效果,其中实物建模是指人工对实物进行操作从而建立化学模型;虚拟建模则通过鼠标和键盘界面在计算机中进行虚拟化学建模[13]。通过对比发现,虽然在知识学习的准确率上,三个研究小组的学习结果没有差别,但是在学习持续性的效果上,整合了建模理念的教学比没有建模理念的教学方式取得的效果好。这一结果也说明,基于建模的教学能够为学习者的学习提供支架支持。Kristin等通过研究证明,与只是可视化呈现3D模型的内部关系相比,让学习者创建图像来表述3D模型的内部结构,能更好地提升其对图像的理解[14]。而且,对图像的准确建构与学习者对表征内容的理解提升具有预测性的联系。

 

除了对基于建模学习的效果进行关注外,本次年会对如何支持基于建模学习的发生进行了系统讨论。例如,Amanda在研究中将基于代理的建模[15](agent-based modeling[16][17])作为表征系统的一种手段,对如何将其整合到小学物理和生物课程学习中进行了探究。Amy等基于对小学五年级学生学习运动力学过程的关注,探究了学生计算机思维和科学建模的共同发展过程[18]。具体来说,研究者将基于代理的程序和建模作为可视化“语言”,探究学习者是如何在精确化表征学习制品的过程中促进自己对某一领域知识的深人理解。Laura等探究了三年级学生如何在建立水循环的模型中进行科学解释和推理,以及教师如何支持这一学习行为的发生进行了研究[19]。另外,Jin对基于模型教学的教学法框架中潜在技术的特征以及支架表现形式进行了系统探究[20]。通过对2000年-2010年基于模拟学习的实证研究案例进行分析比较发现,技术支持的基于建模的教学是提升学生科学学习结果的有效手段,但是,目前技术的交互性更多的运用在建模的过程中,而在促进协作和为建模学习提供支架上,则发挥的作用较小。这一研究结论,为技术支持基于建模的学习提供了后续发展思路。

 

(二)新兴学习技术的设计研究

 

通过将本届年会中“学习环境”、“技术支持的学习环境”等研究专题以及“设计与技术”、“支持学习的新兴技术”等SIG的研究成果进行梳理后发现,目前教育研究者对可视化学习技术、基于模拟的学习系统、具化学习技术以及増强现实技术与浸入式学习环境这四类新兴学习技术给予了充分关注。

 

1.可视化学习技术的研究


在本届AERA年会中,大部分研究者除了关注图像(picture)、图形(diagram)和表格(table)等传统可视化技术的教学性支持外,还从学习知识的可视化和学习活动的可视化两方面设计了基于网络的新兴可视化学习技术。

 

在学习知识可视化技术方面,Camillia介绍了一款基于网络的可整合到课程学习中的工具——图像标注工具(Image Annotator)[21]。运用这一工具,学习者可以在与学习内容相关的图像上创建标签,并标注自己的理解、看法和观点。因此,借用动态形成的学习标签记录,学习者可以在学习过程中清晰地定位和区分标注信息的不同之处。基于此,学习者还能整合信息要点,进行有条理的解释和讨论。最后,当这一工具嵌入到网络学习环境中时,学习者基于图像创建标签的内容、位置和时间标记均会被网络后台的数据库记录下来,因此,这一工具可以成为存储学习者学习过程数据的来源。另外,Jasmine设计了一个关注问题解决过程和策略,并且可以综合连接课外学习经历和课内学习结果的表征性几何学习环境---Walking Scale Geometry[22]。借用这一可视化学习环境,研究者可以探究学习资源的两种表征对象(即静态图像和学习者产生的教学视频)是如何促进学习者可视化思维发展和学习经历的。

 

在学习活动的可视化技术方面,Zhang等介绍了一款基于时间轴的集体知识概念图工具一一Idea Thread Mapper[23]。这一工具主要通过可视化呈现网络对话的进展情况促进知识建构中的协作反思。在探究学习活动中,运用ITM工具,学习者可以在知识建构性的对话中,观察团体学习的进程,从而进行元认知层次上的交流。经过对学习者对话和反思性的学习数据进行实证分析发现:ITM工具能提升学习者对学习内容的高级认识,并形成有利于后续探究的深层次学习目标和问题。Chris介绍了一款基于移动设备的学习支持系统——Zydeco[24]。这一工具的可视化特性主要体现在过程管理(即引导学生经历科学的探究过程)与促进反思和表达(指导学生如何进行思考和写作)两个方面。运用这一工具,教师和学生可以通过定义目标和问题、给注释添加标签、组织和反思多来源的数据(例如,照片、视频、音频和文本等)等活动进行科学的探究。当学习者将收集到的数据上传到学习云之后,便可以随时访问添加了注释的科学信息;并且运用Zydeco,学习者可以与学习者同伴对标注了的信息进行共享、协商和讨论,从而促使学习者对学习问题形成科学的解释和认识。

 

2.基于模拟的学习系统设计研究

 

在基于计算机模拟的学习环境中,学习者可以在解决真实问题的过程中进行开放式的探究。因此,这一技术性的学习环境,为学习者掌握科学知识和技能,激发科学学习动机提供了巨大发展潜力。如同往届AERA年会一样,基于模拟的学习系统设计成为了本届年会关注的又一热点内容。在此,主要对比介绍三种具有代表性的基于模拟的学习系统。

 

Galapagos意图对“技术如何给予学习者适量支持”的问题进行系统探究。具体来说,这一模拟环境中设计的学习活动均融合了技术支持的两个变量(干预的频率和支持的水平)和四种体现形式(错误标志、错误的文本性反馈、线索提示和预先提示)。因此,通过对比分析不同学习者在学习活动中获得的技术支持和学习效果,可以了解和探究针对不同学习者而言的技术支持适度性的问题。所以,这项研究的主要意义在于可以根据学习者的先验知识水平提供适当的学习支持,为后续模拟学习环境的迭代设计提供相应指导。

 

SimScientists是整合基于模拟的学习和以证据为中心(evidence-centered design[25])设计理念的学习系统[26]。其中,模拟主要针对的内容是中学科学课程中涉及的内容组件和交互过程等模型。具体包含有:生命科学中的生态系统和人类身体系统;物理科学中力、运动和分子原子等系统概念;地球科学中的气候、水和板块构造等运动模型。以证据为中心的设计主要体现在这一模拟学习环境中关注学生模型(学生的学习知识和技能习得情况);学习证据模型(能反映学生学习效果的证据如何评估和形成报告);任务设计模型(活动的设计如何能够产生出学生学习效果的证据)。因此,依托相应的学习内容,以及整合以证据为中心的设计理念,这一基于模拟的科学学习环境在设计和开发实现上具有以下特点:(1)模拟科学系统内容的学习环境;(2)为学习者提供问题驱动的探究的学习体验;(3)通过智能评分系统对学习者进行形成性评估,从而为学习者提供及时的反馈和训练;(4)促进知识迁移、协作和交流的自我评估和反思活动;(5)以单元学习为单位进行的评估等。这一系统的设计,改变了传统以静态文本呈现科学知识的模拟学习系统设计理念,实现了动态地呈现教学干预,促进深度科学知识学习的基于模拟学习环境的设计。经过对这一系统的教学应用进行实证研究,发现:教师和学生均对这一学习系统给予了积极的反馈。而且,该系统的设计在提升基于模拟学习系统的质量、可行性和教学效果上可以提供可参考的指导。

 

ChemVLab+是基于化学教育、认知和学习科学,以及活动设计等理论而设计的支持化学学习的模拟学习环境,其设计的目的在于提升学习者对化学相关概念的理解,以及培养学习者的科学探究技能[27]。运用这一平台,学习者可以:(1)通过设计和实施化学实验,在模拟的真实性学习情景中理解化学学习过程中的程序性知识。(2)通过操作运用不同表征方式(公式、图解、图片和图表)呈现的学习活动,使学习者真实地参与到互动式的学习过程中。(3)运用基于提示的智能导师系统和生成的学习报告,对学习结果进行多层级的形成性评价,指导后续学习。经过实证性的应用研究表明,基于这一平台的化学学习活动可以提升学习者的学习效果。ChemVLab+项目还可以为后续提升基于模拟的学习环境的设计和开发提供研究指导。

 

通过对比分析,我们可以发现,目前基于模拟的学习环境,不仅依托某一系统性的知识进行设计,而且还融合不同技术支持手段对学习者的学习过程给予实时的支持。除此之外,基于模拟学习环境的系统设计背后,均会从不同视角关注如何运用技术支持学习发生这一核心研究问题。

 

3.具化学习(embodied learning)的技术研究

 

随着人机交互研究的不断深入,研究者们逐渐认识到,当学习者与计算机创建的虚拟学习世界进行沟通时,难以较好地产生如同学习者之间面对面互动时产生的意义建构。而且,新兴学习技术的发展鼓励为学习者创建多元的交流渠道和方式。因此,人机交互的研究已从先前关注认知信息处理的视角逐步延伸到关注情绪、情感和具体化的(embodied)交互的视角[28]。即,除了关注人与纯虚拟学习环境的交互之外,还应在人与计算机互动的过程中,加人关注身体感知和移动而产生的新的学习路径。所以,支持具化学习(embodied learning)的学习技术也成为了本届年会关注的亮点之一。

 

在人机交互的设计里,具化(embodiment)不仅仅指表征学习内容,还具有基于身体的运动情况给予学习者学习反馈的含义[29]。随着可触摸平板、手机、电脑、视频游戏等可触交互界面技术的发展普及,年轻学习者已习惯通过复杂的手势语言与数字化设备而进行的双向交互。因此,基于触点的技术已在数字化产品的交互中占有重要的角色[30]。而且,随着技术的不断更新,触觉交互界面技术目前已超越手的触觉,转向朝身体运动方向发展。另外,基于运动捕捉的技术(motion capture technology)也为具化学习提供了实现的手段。例如,具化游戏学习实验室(Embodied Games for Learning Lab)关注运动投入的程度、手势的一致性(即如何通过产生的手势勾画出学习的内容)和浸入性感知三个要素的理论性认识[31],基于此,开发出了以向心力(Centripetal Force)为核心概念的教育游戏内容单元。之后,研究者设计了3x2的实证研究,分别将这一教学单元整合到SMALLab(Situated Multimedia Arts Learning Lab),具化学习环境、交互性电子白板和基于计算机学习这三种不同的学习环境中。之后,对比分析了具有高具化程度和低具化程度干预时,学习者的学习效果。通过对比分析延迟后测、立即后测和前测成绩发现,高具化学习环境下的学习对保持知识的习得效果优于低具化学习干预下的学习效果。最后,3D虚拟技术也能支持具化学习的实现。一方面,3D虚拟世界是基于信息可视化和可视化暗喻等理论进行建构和概念化的。因此,基于3D虚拟世界学习环境的具化主要体现在:通过可视化物体(例如,形象化符号、物体、学习环境)或通过行动(例如,动态的物体和虚拟人物的手势)来表现文本和可视化信息。另一方面,高逼真的3D可视化图像技术具有高级的浸入性能力,能创建高强度的学习交互。因此,课程设计中的具化性还间接地体现在虚拟人物与物体(即艺术展品等)、与其他虚拟人物以及与虚拟学习场景之间的交互。这些虚拟的表征手段,即是具化的体现。它可以引导用户的注意力,创建浸人式的学习环境,提升虚拟学习经历的现实范围。在基于3D技术的具化学习环境中,Mary对《当代艺术和数字化可视文化》等课程的学习效果影响进行了研究[32]。通过实证研究表明:3D虚拟学习世界可以作为艺术教育中的具化学习环境;可以展示不同的艺术展品,促进协作和网络交互;可以允许不同背景的学习者进行交互;可以表征不同的艺术学习资源;能够为学习者提供个性化的学习体验。

 

4.浸入式学习环境与增强现实技术

 

浸入(immersion)是指以有意义的方式进行的综合的、有效的、多感知的、真实的体验。不管学习者是在虚拟世界里进行探索性研究,还是在増强现实的物理世界里处理嵌入性的数据,其中都会涉及浸入性学习(immersive learning)。

 

目前,移动技术、可穿戴技术和基于追踪的技术均为学习者浸入到正式或非正式的学习环境提供了技术支持。学习者配备可携带的和可移动的设备,不仅可以让学习者连接并投入到不同情境的学习活动中,形成浸入性的学习情境;而且这些设备记录的学习者运动数据,可作为学习者检查、讨论和反思学习内容的证据。例如,运用手机中的相机设备和感知探测器可以收集学校、家里或者社区的相关数据,之后通过标注这些数据,可以让学习者探究环境科学[33],以及数学与测量之间的关系。另外,基于追踪技术(tracking technology)(例如,24小时FitbitTM物理活动检测器)记录足够多的身体运动数据,可以让学习者在浸入性学习体验中收集大量数据,并从看似杂乱无章的数据之间寻找相关模式和关系,从而形成对外界的认识[34]。与一般性的让学习者配备手持设备(handlelds)、眼镜(goggles)或者数据背包(backpacks)不同,支持解释性学习和体验式学习的增强现实研究项目(Augmented Reality for Interpretive and Experiential Learning,简称ARIEL)意图在固定的展品装置中加入增强现实的元素。建立一个开源的展示平台,运用数字化科技可视化技术,通过体验式和解释性等手段,改变学习者与传统手动装置的交互[35]。

 

(三)学习技术在教与学中的应用研究

 

学习技术在教学过程中的应用研究,是教育技术研究专业的核心内容。在本届AERA年会上,教育研究者们在学习技术教学应用研究上关注的侧重点主要集中在:学习技术的课堂整合研究、教师技术使用情况、教学技能研究和学习技术的网络教学应用研究等方面。

 

1.学习技术在课堂教学的整合研究

 

无论是传统学习技术,还是新兴的学习技术,最终落脚点均会关注技术与教学内容的整合研究。在本届AERA年会中,将不同的技术整合于教学应用的研究,仍是目前关注的重要课题。例如,Vicky探究了阅读策略,以及iPad的技术特征在以阅读为中心的学习活动中发挥的作用[36]。Scott等运用案例研究的方法,从教师的视角研究了如何将游戏和增强现实技术作为建立劣构性问题的手段整合到中学学习课程中[37]。Emily和Robb—文则聚焦探究了基于身体与计算机模拟的互动技术在支持和促进学生元认知发展$即支持学习者反思和促进学习者清晰表达观点)方面的效果[38]。

 

与往年AERA年会不同的是,本年AERA年会更加关注技术整合于课堂教学(classroom)的研究,即:如何使学习技术的技术性支持作用与课堂教学过程中特有的文化环境进行切合,从而支持学习者的学习过程。下面将重点介绍三个学习技术与课堂教学整合的研究案例。

 

Vanessa的研究关注“教师如何设计浸入式的学习体验或将浸入式呈现技术整合到教学过程中”[39]。具体来说,研究者进行了对比性实证研究。第一组教师先参看了整合浸入式呈现技术的教学设计案例,之后再根据研究者的要求设计、新的教学单元;第二组教师则先设计、整合了浸入式呈现技术的教学单元,之后再体验已设计好的教学案例。通过对比分析后发现,第一组教师在项目结束后能理解技术的教学性支架的作用,并意识到需要以科学家思考的方式在教学实践中整合这些工具。第二组教师在访问教学设计案例之前,会质疑浸入式呈现技术的可行性和有用性;但在参看已设计好的教学案例之后,教师才会对如何使用这些工具提出探索性使用方法。这一研究也表明:在学习技术整合的课堂教学中,让教师理解技术的教学支持性作用的重要性。另一方面,也要求技术设计者从技术设计的假设者转变为技术应用的实践者,才可以促使技术有效地整合于课堂教学。

 

Cresencia等关注“如何将交互式电子白板(interactive whiteboard)、共享性的多屏显示(shared displays)和可触摸平板(tablets)整合到课堂中以天文学为主题的学习单元中,从而支持小学生进行团体的科学探究”[40]。为了促使这些技术工具与学习内容得以整合,研究者意图从教学性支架的角度和技术支持的角度,对学习者知识建构过程中的混合对话和团体探究活动进行教学设计。具体来说,学习者运用可触摸平板共享个人学习的观点,为建构团体知识库作出贡献,而这一学习结果会通过交互式电子白板可视化呈现。共享的多屏显示则用于可视化团体观点,让学习者通过社会性协商对他们的观点进行分类,从而促进知识的建构。最后,该文主要从教学设计、课程和技术设计的角度对本研究中的案例设计进行了质性的分析,讨论了将教学设计运用到实践中的成功和不足之处。

 

Elizabeth等的研究则关注“如何设计整合交互式电子白板的课堂教学活动,支持学习者进行协作学习,并依据整合结果,探究促进或限制协作和学习发生的设计元素”[41]。从技术的角度来讲,交互式电子白板允许多用户集体使用,并且支持学习者参与到共同的学习活动中,它具备了通过共同的问题空间支持学习者协作学习的潜力[42]。但是,在将交互式电子白板整合到课堂教学的研究过程中,研究者发现,交互式电子白板不能简单地“添加”到课堂教学中,除了要以新的方式思考教与学之外,还需要关注学习活动流的设计[43]。最后,得出的研究结论是:为了能促使技术有效地整合到课堂教学中,形成流畅的教学活动流,需要:(1)充分利用课堂这一物理空间;(2)考虑交互式白板在教学活动中发挥的独特作用,设计特定的计算机支持的教学活动。只有做这两者的综合考虑,才可能在课堂环境中运用交互式白板维持学生团体水平和班级水平上的协作。

 

通过上述三个案例,我们可以发现:在学习技术整合于课堂教学这一研究方向上,与之前关注学习技术整合对学习效果影响的研究不同,本届年会更加关注如何促使技术在课堂教学过程中充分发挥其支持作用这一问题。这一新的研究趋势,一方面,可以促使“实验室”研究环境下产生的新兴学习技术渗人到课堂环境中,为教师的教学过程提供支持;另一方面,也能为学习技术的迭代设计和教学活动的组织提供实践性的指导策略。

 

2.教师技术使用情况和教学技能研究

 

技术应用与教师专业发展问题的交叉研究,仍是年会中的重要关注内容。在本届年会中,这一专题类研究除了关注教师的教育技术能力和使用情况,以及技术作为教师发展的工具与途径的研究[44]外,还尤其关注影响教师技术使用情况的因素研究。

 

研究者们从宏观外界环境支持、中观教学设计的实践性指导,以及微观教师自身技术感知和接受等角度分析了这一问题。例如,Wang和Hsu通过对中学11位科学教师长达一年的追踪,了解到信息与通信技术作为认知工具,在教学设计以及基于探究教学活动中的应用情况[45]。最后,研究发现,教师运用认知工具支持教学的具体实践行为、教育管理者对教师这一教学的支持以及教师运用技术的技能是影响教师进行技术整合于教学的重要因素。另外,Justin和Sandra通过对在课堂写作课中教师整合技术的多案例进行研究发现,当教师、教育研究者和技术开发人员紧密合作研究时,会对课程、教学和技术形成新的综合性理解,从而有助于教师在教学过程中有效地整合技术[46]。Robert通过对课堂混合学习的研究,发现要使技术成功有效地应用到课堂环境中,需要基于有效的教学设计模型的指导,以及从教学性和可操作性两方面支持技术整合的实施活动[47]。Shen和Thomas[48]对K-12职前教师技术使用技能、信念,以及使用技术过程中的困难感知进行了调查,研究发现,教师技术使用技能和信念会随着时间的变化发生改变。教师在技术使用过程中感知到的困难包括:缺乏了解技术的知识、缺乏技术整合到课程中的方法性知识,以及缺少足够的电脑等设备支持。

 

3.学习技术的网络教学应用研究

 

无论是在国际上还是在国内,目前大规模网络开放课程(简称MOOCs)成为教育技术领域的重点研究内容。在本次AERA年会上,这一研究焦点也获得了不同研究者的关注。Fiona和Devayani从MOOCs宏观发展的角度,关注了高等院校开发和推动MOOCs进程的背后意图与教师教授MOOCs的教育目的这两者之间的切合程度[49]。研究者运用文献调查和专家访谈,从参与者、教育结果、需求的资源,以及推动MOOCs发展的要素等方面了解了这两类主要群体对MOOCs的了解情况。最后,通过对比分析发现,高等院校推动MOOCs发展的目标与教授MOOCs课程的教师眼中的教育目标正在进行着磨合,基于分析结果,研究者还提出了有利于后续MOOCs发展的修正策略。另外,有研究则从中观层次上关注MOOCs课程应用问题。例如,Brain对学习者在《数学导论》这一门MOOCs课程中的正式和非正式语言进行了初步探究,发现学习者的语言和行为表现与课程的评估结果具有很高的相关性[50]。这也表明,学习者的语言表现可以作为衡量学习者课程学习掌握情况的一个依据。Rachel等则关注MOOCs课程中的坚守模式(persistence patterns)问题[51]。研究者对Couesera中涵盖不同学科的9门课程进行了描述性分析,主要关注了课堂学习中学习者的参与模式。之后通过学习者的IP地址信息了解其上课的地点信息,以及整合GIS数据了解学习地点的人口统计学特点。通过研究发现,不同学科之间学习者的课程流失模式是一致的。最后,还有研究从微观角度关注MOOCs的课程设计质量问题。例如,Scott等设计了能描绘MOOC中教学法应用情况的量表,并且应用这一量表对MOOC课程中的教学方法进行区分,从而探究和确定有利于推动MOOC教学效果的不同方法[52]。

 

(四)学习技术与评估

 

与往年年会不同的是,本次AERA年会上,基于学习技术和学习环境的评估成为了本次会议关注的重要内容之一。通过对学习技术与评估相关文献的梳理,我们发现,不同的研究团队具有不同的关注点和研究方法。例如:有的研究团队关注技术支持的学习能力或行为的评估;有的研究团队关注技术支持的学习情感的评估;有的研究团队则关注技术支持的对学习过程的分析,即目前国内外教育技术研究者重点关注的学习分析技术[53][54]。

 

1.技术支持的学习能力或行为的评估

 

在技术支持的学习能力或行为评估方面,有的关注问题解决能力的评估;有的关注阅读能力的评估;有的则关注学习过程中认知发展的评估。

 

成人能力的国际评估项目(The Program for the International Assessment of Adult Competencies,简称PIAAC)是在基于技术的环境中以认知评估任务和技术使用自我报告的形式,评估成年人问题解决能力的大规模国际研究项目。为了了解成年人的问题解决能力,该项目组织OECD国际专家组设计了基于丰富技术环境的问题解决能力评估的概念框架。这一框架中主要关注问题解决能力的三个维度,即问题解决任务的内在特征、环境特点和人的认知过程。另外,还考虑信息技术影响问题解决的不同方式,例如:问题结构的调整、解决问题的方法和提出新问题等等。基于这一框架,通过对项目评估数据中互动日志的分析,初步发现了评估项目中涉及的概念性和技术性问题。通过这一项目,我们可以了解成年人运用电脑解决问题的相关信息,能为后续评估信息技术和技术的应用提供指导[55]。

 

“在阅读中促进理解”项目(Reading for Understanding)是用来探究概念化、教授和评估阅读能力的新方法的一个研究项目。基于阅读过程和阅读教学方法的文献综述,以及综合考虑认知模型和理解理论的一般性特征,该项目确定了评估框架。评估框架分为两个部分,一是基于情境的一般性评估,主要用于评估高水平理解相关的综合技能。在研究过程中,给予学习者一些需要其进行整理、综合和评价的阅读材料,配套的是一系列的任务和活动,引导学习者进行复杂性思维。另一部分是模拟同伴互动,用于了解阅读中的社会性特点。最后,还会收集学习者行为协调因素相关的数据,其中包括背景知识、学生动机、自我管理/元认知、规范阅读、学习和阅读策略等。基于该框架,在对实施评估和进行了数据分析之后发现:该项目的评估能揭示阅读过程中相关要素和理解之间的重要关系、测量的维度、背景知识和动机在测试中的关系、在阅读测试中学习新知识的能力、构建性反应项目的附加价值,以及个体和全体理解过程之间的关系。而且,通过该项研究也发现,一个能测量阅读理解的包容性的方法,能够给教育者提供可靠的信息和指导,例如,对学习者的理解能力有更加全面的了解;理解学习者通过评估、整合和综合梳理来自多方的信息来解决问题或者作决定的过程等[56]。

 

除了能力评估外,也有针对特定学科和特定教学内容设计评估方法的研究。如Zhang等设计并评估了解决不同乘法问题时,低水平和高水平学生之间使用不同策略的情况[57]。研究发现:低水平学生不能熟练使用策略,对乘法概念的理解不够;高水平学生在解决问题时更加灵活,能更加准确地检索或使用数学算法策略。Krawec则通过设计并评估学生使用数轴解决数学问题的过程发现,使用数轴进行可视化教学可以提高学生问题解决能力[58]。

 

2.学习情感分析技术

 

在基于计算机的学习环境中,情感(emotion)是影响学习和问题解决过程的重要因素之一。因此,为了让“教育处方”能可靠并合法提升学生的情感体验和学习效果,研究者们需要系统研究情感计算中的概念性、理论性、方法性和评估性问题。在本届AERA年会上,有的研究团队从宏观架构方面提出了情感计算在教育中的研究图景;有的研究团队则从实践探究的角度初步介绍了其在学习情感探测系统的设计与应用分析等方面的研究成果。

 

为了根据不同的学习情感状态为学习者提供适宜的学习体验,促使有效学习状态的发生,ITS致力于设计能探测学生情感状态、建模学习者情感波动情况,并根据波动情况为学习者作出不同学习反馈的系统。因此,Jason等的研究思路是:(1)探测和追踪学习者的实时学习情感;(2)产生基于一些理论的规则,用于分类和确定学习者学习情感状态中的浮动情况;(3)根据探测到的情感状态,识别其对学习的潜在影响,并为促使学习者具有良好的学习效果进行设计[59]。

 

从设计学习情感探测技术的角度,Sidney和Arthur分别介绍了用于实验室研究的精确学习情感探测系统和应用于学校环境的简略学习情感探测系统。虽然两者在技术精确度方面存在差别,但两者的设计均建立在共同的理论研究基础上[60]。即,将学习情感定位在表情、身体活动、认知评估的结果、社会性建构和神经回路上。基于这一理论认识,在设计学习情感探测系统时,主要关注内化事件和外化事件的评估如何激发学习情感;学习情感在主观上是如何改变的;学习情感的变化是如何体现在心理上、身体上和行为上的等研究问题。针对实验室情况下的研究,在数据收集方面,该研究团队不仅运用支持交谈的智能辅导系统AutoTutor收集学习者在完成某一学习单元中的情感数据;录制学生面部表情的视频、存储电脑屏幕的变化和捕捉多种感知器获取的数据。在数据分析方面,首先人工地对大约6500个包括了厌烦、投人、困惑、高兴和中立等情绪的视频片段进行分类和标注。之后,运用机器学习技术从感知器数据中推论出明确的感情标签模式,这样就形成了初步的情感探测器。最后,通过对比机器学习技术进行的情感预测和人工标注的情感标签之间的匹配程度,提升情感检测器预期情感的精确性。针对学校使用的环境,该研究团队主要运用软性感知器开发情感探测系统:运用整合在电脑中的简单网络摄像机追踪学习者的面部表情、身体运动情况和离屏幕的距离等情况;运用情境模型推理学习过程中交互动态过程(击键次数、鼠标移动、记时和系统反馈)。研究表明,综合运用自底向下的感知器数据和自顶向下的情境信息能很好地探测学校情境中学习者在学习过程中的情感数据。

 

从情感评估技术的应用角度,Ryan等研究了在计算机学习环境中表现出不同交互行为的学习者所具有的学习情感体验这一问题[61]。首先,从理论的角度,研究者基于在线学习的情感状态理论框架,确定了该研究主要关注的能评估学习者学习投人情况的四个情感要素指标,即厌烦、疑惑、困惑和专注。另一方面,研究者还基于已有研究,提取了该研究中关注学生互动行为要素,即学生行为状态指标;学生惯有的元认知行为的探测指标;学生历史行为的标准要素等。之后,运用包括Cognitive Tutor Algebra和ASSISTments等基于计算机的学习系统收集学习者交互行为的记录文件数据;与之相配套,研究者运用手持式安卓系统电脑收集学习者运用不同CBLE学习情况的田野观察数据。最后,运用不同的数据挖掘算法,探究学生行为与四种学习情感要素之间的相关性。通过研究、论证发现,基于这项研究不仅可以寻找不同数据要素的整合模式,评估每个在线学习环境中学生的学习情感状态,还可以用来预测在标准化测试和大学入学测试中学生的学习表现。

 

3.学习分析研究

 

在本届AERA年会上,会议主办方专门组织了一组特邀报告会,针对学习分析研究领域未来在促进终身学习方面的发展作了专业性的讨论。在讨论会中,来自不同方向的专家共同得出结论,认为:要实现个性化的终身学习,教育研究者需要深人分析和阐释在数字化工具和环境中存储学生学习数据以及教师教学数据,从而了解学生的学习过程和教师的教学状态。而要做到这些:需要优化学习资源;开发和维护专业性的设施;创造能捕捉、分析和可视化学习过程的新型研究工具。因此,未来学习分析领域的研究需要改变教与学的方式;加强教育部门之间的合作;并且在保护学习者隐私与基于学习数据评估提升学习结果之间做到合理平衡。

 

在本届AERA年会上,华东师范大学顾小清教授研究团队汇报了其在学习分析领域的最新研究成果。Yu和Du[62]认为,学习分析意味着基于学习者在线学习中表现出的“动作—目的—工具—行为”数据,追踪和挖掘这些数据之间的潜在信息。因此,该研究基于关注社会性学习状态的活动流和关注用户需求的注意力流,提出了新的活动流概念模型和学习行为描述范式。目的是了解不同要素之间的关系,并建立合适的分析机制,从而提升发现和挖掘学习者在线行为数据的有效性。Hu和Du[63]关注如何通过学习活动预测学习效果的问题。基于电子课本这一数字化学习环境,运用可视化工具追踪了解学习者学习过程(例如,问题解决序列、知识使用、策略应用等),然后确定学习过程数据分析指标,最后通过算法对学习者学习活动数据和学习效果数据进行匹配分析,建立分析模型。

 

三、国际上教育研究领域中关注的核心焦点

 

(一)聚焦科学教育,依托科学课程的学习开展研究

 

在AERA年会中的12个主题的研究中,科学教育几乎作为一种重要的研究视角,与每个主会场关注的主要研究内容都有融合。例如:教育政策与政治学session组织了“STEM教育发展新机遇和结果”的圆桌讨论会;教学与教师教育session组织了“在STEM职业教师教育中深化概念理解”的圆桌讨论会;高等教育session组织了“在STEM领域中影响女性参与的因素研究:纵向数据中的新视角”研讨会;教育的社会情境研究session组织了“针对少数低收人学习者参与STEM教育的新路径研究”。另外,本次AERA年会组织者还专门邀请专家组织了多场与科学教育相关的特邀session。

 

1.关注低龄学习者的科学教育问题

 

与以前关注素养和社交能力相比,目前STEM研究更加关注在STEM教育中对学习者给予直接的教学和活动指导。一方面,学习者在进入课堂教学之前,已经具备了对物理世界、生物世界和社会世界的认识。另外一方面,学习者在学习初级阶段,只注重数学知识的学习,科学、技术和工程等学习内容经常被忽视。因此,本届年会上,大会专门邀请专家对年轻学习者(指3-8岁)在STEM教育中遇到的学习和政策问题进行了专门的讨论。

 

2.关注数学和科学教育中的教育评估新路径问题

 

随着关注STEM教育的研究项目越来越多,评估STEM教育的科学方法已经越来越急需。他们需要:(1)探索创新性的方法,用于确定STEM教育研究项目的影响力和有用性;(2)巩固和扩展评估STEM教育的理论性基础和实践发展活动,其中包括借用其他领域的研究方法;(3)发展评估领域中的容纳能力和基础设施。

 

3.跨领域和跨环境的科学学习项目备受关注

 

技术的发展促使课堂、社区、博物馆等场景的科学学习能够得以有效连接。因此,目前跨领域和跨环境的科学学习项目备受关注。例如,密苏里植物园与麻省理工学院合作了两项NSF资助的“自然科学的当地探究”和“社区科学探究者”项目。该项目意图发挥技术的杠杆作用,支持学习者在当地社区STEM资源丰富的学习情境中进行课后的科学探究。项目的目标是提升9-13岁的学习者学习STEM课程知识、理解和实践社区性问题的兴趣和意识,以及培养学习者对STEM的学习兴趣。该项目组主要组织了集中式的课后学习和夏令营学习项目。根据当地项目的需求,综合运用了地理信息系统软件、全球定位系统接收器、增强现实的游戏和模拟,以及MIT开发的基于代理的模拟工具StarLogo。

 

(二)学习与基于数据的评估

 

除了前文介绍的学习技术或技术学习环境支持的评估外,本届年会上来自不同研究领域的教育研究者均对基于数据的学习评估给予了高度的关注。从项目角度来看,不仅有例如OCED机构组织的PISA、21世纪技能评估等国际性项目,还有例如北美的“在线研究和理解评估”等国家层次上的学习评估项目,另外还有专门的研究结构,例如,ETS在学习评估中开始投入了新的研究视角和内容。

 

1.21世纪技能框架项目

 

该项目由国际机构、非政府组织、私营机构和学术团队制定,研究内容涉及创造力评估、基于协作问题解决的在线任务评估、基于复杂问题解决的个人任务评估、计算机信息素养的大规模评估、高等教育课堂中21世纪学习能力评估等方面。其中,“21世纪技能评估与教学”项目主要关注协作问题解决技能。在网络学习空间中,两位配对学习者接触不同的学习刺激,之后运用合作技能和认知技能解决问题。在这一过程中,两位学习者之间的互动被计算机系统动态地捕捉记录并打分。另外,设计的学习任务能够产生一些信息,教师可以运用这些信息在相关的教学过程中采用相应的策略[64]。在评估方法上,Schulz研究了大规模评估方法和跨国比较调研方法;Wustenberg设计了用于全球范围内评估和PISA测试中CBLE的复杂问题解决任务;在评估工具上,Robles开发了21世纪技能评估的网络工具,其对深层次思考能力、交流能力和创造力的评估很有帮助。

 

2.PISA项目

 

该项目主要关注学习者阅读素养、数学素养、科学素养和问题解决能力这四方面的评估内容。在本次AERA年会的论文汇报中,有的研究关注某一年测试结果的分析,包括各科测试平均分、达到PISA所要求水平的学生百分比等,不同参与国家和地区相对于平均分的差异也会引起很大的讨论[65]。有的关注某一研究内容的近几年PISA测试的成绩趋势,如,过去十年中学生在数学素养中取得的成绩;对于数学的兴趣、动力和态度'家庭和学校环境与经历对于学生在数学素养中取得的成就的影响等[66]。有的关注不同国家某一方面的得分差异并通过收集学生问卷深度分析造成此差异的影响因素,研究发现,性别、学生的社会经济地位是很显著的影响因素[67]。

 

3.ETS最新研究动态

 

作为美国最大的考试结构,ETS评估成绩的方法值得研究。它开发了英语和数学的大规模评估系统,如今也涉及科学测试。与其他评估不同,ETS的学科评估要能反映各州的课程标准。例如,Deane等研究确定了评估的元素包括阅读、协作、语言技能等,具体评估要从听说交流、知识建构与分享、讨论、写作等十个方面进行[68]。Song等将学习等级引人到评估设计中,探究了学习等级的划分是如何促进评估等问题[69]。承接此研究,Rijn等对学习级数进行了实证研究,分析基于8年级的议论文这一评估的得分,进而分析学生的学习级数[70]。Fowles等研究了技术支持环境下的学科评估设计,设计、开发和测试了基于情景的评估方法[71]。Sands等则对以中学数学测试中使用眼动追踪技术,以及对阅读和写作评估中使用眼动追踪和记录键盘敲击情况的方法,验证了基于新情境进行教育评价的有效性[72]。

 



作者简介:顾小清,博士,教授,华东师范大学教育信息技术学系主任,主要研究方向为教育信息化的理论与实践、教育培训系统设计开发、计算机支持的协作学习、学习技术系统及其用户行为;蔡慧英,华东师范大学教育信息技术学系在读博士,研究方向为计算机支持的协作学习;王华文,华东师范大学教育信息技术学系在读硕士。

基金项目:本文系2011年度新世纪优秀人才计划“基于个人数字终端的信息化创新应用研究:资源、服务及应用实例”(项目编号:NCET-11-0140)、国家社科基金“十二五”规划2012年度教育学一般课题“以‘语义图示’实现可视化知识表征与建模的理论与实践研究”(课题编号:BCA120024)的研究成果。

 

转载自:《远程教育杂志》2014年第5期/总第224期

排版、插图来自公众号:MOOC(微信号:openonline)


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