如何用数字技术改进学习过程?

2021-09-22 04:15:06 136
学习科学发现,我们所记得的大部分事情,只不过是集中注意力和思考某件事的副产品。在传统的课堂环境中,实现对每一位学生的因材施教是很困难的。本文介绍如何用技术来实现个性化学习,并举例说明。

一百多年来,研究人员一直在不知疲倦地研究人类是如何学习和记忆的。由此产生的科学文献无论在广度还是深度上都令人印象深刻。虽然研究成果已经多如牛毛,似乎很少人有兴趣把这些硕果应用在实际教学过程中。 


学习科学告诉我们,大脑对信息处理得越深入,就越能记住它。例如,假设晚上睡觉躺在床上,回想一天发生的事件。你有没有算一下自己回想起来的事件中,有多少是事件发生时刻意记住的?有多少是事件发生后自然就记住的?


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研究发现,通常一般人能回想起事件发生当下刻意记住的内容,只占十分之一。


那么,剩余的十分之九是从哪里来的呢? 深度加工。因为仅仅是集中注意力和深入思考某事的行为就会让你记住它。我们所记得的大部分事情,只不过是集中注意力和思考某件事的副产品。


大脑的这种特点说明学习需要专注以及方法。举一个术语,“恰到好处点”(Principle of Desirable Difficulty),特指学习难度不是太大(让人沮丧),也不是太容易(让人无聊),而是处于恰当的水平。这个点被称为“黄金学习点”(Goldilocks Spot)。 


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每个人的“恰到好处点”是不同的,张三感到很容易的东西,李四却认为非常难。更复杂的是,每个人在不同学科内容里的“恰到好处点”也是不同的,在每个学科的不同阶段(由易到难),“恰到好处点”不是一文不变,反而是动态变化的。通常越往更高级的内容,你的“恰到好处点”会不断提升。


因此,存在很多的变量。在传统的课堂环境中,实现对每一位学生的因材施教是很困难的。


那么,数字技术如何在课堂发挥作用吗?如何用数字技术改进学习过程?


可以用三个步骤来举例说明:


首先,设计一种收集学生表现(学习成果)数据的方法。例如,学生在每节课后需完成个性化的线上小测验,后台系统推送的每个题目都对应每个学生的实际能力水平。后台数据库则以颗粒度跟踪每个学生的表现。


其次,设计小型的小组讨论,让学生参与主动学习(如小组解决问题、角色扮演和辩论)。主动学习是一种非常有效的学习方式,它直接促进了深度加工。重要的是,每个小组的活动内容分拆后可以按难度进行分类。因此,通过后台的分析技术,可以按课程内容的进度实现并动态分配不同程度的学生组成小组。


第三,学生在小组中进行的每一项活动以“多层次的”方式展开,并保持难易度的弹性空间。例如,在一节比喻文化课上,要求学生阅读一篇文章,并识别文内所有的明喻和隐喻。对微妙的语言掌握度不同的学生会有不同的学习成果,一些学生只能发现明显的例子,而其他学生会发现更多、更微妙的例子。


通过以上三个步骤,安排合适水平的学生组成学习小组,并设计相关活动内容,通过小组学习之间的互动,引导学生进入各自“恰到好处点”。  


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从这个例子可以看到,技术为可以为学习过程提供新的效能动力,技术可以帮助教学清晰明确的学习成果,并精确地衡量每个学生在取得这些成果方面的进步,也可以促进学生转向主动学习。 


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