关于学习本质的研究进展综述,教学理论论文.docx

关于学习本质的研究进展综述,教学理论论文摘 要： 对学习本质的探寻求索是一个历久弥新的时代命题。随着知识经济社会进程的加速, 世界各国都将教育置于非常重要的战略地位, 更将学习推向了教育舞台的中心。纵观国际上对学习本质的系列研究发现, 关于学习本质的研究牵涉生物学视角、认知视角、社会文化视角的学习认识论观点, 学习的目的与特征, 影响学习的内源性与外源性因素, 合作学习、探究学习和服务学习等典型学习形态。这些内容从纵向时间轴上看具体表现出出一种历史演进脉络, 在横向事件轴上看展现出一种多元进展。随着科技的快速发展, 对学习本质的研究也显现出一些新的发展进路:具身性将成为创设情境化学习环境的新向标, 脑与教育神经科学的不断发展将为创新学习研究提供新的科学取向, 学习分析技术将成为重构学习活动的一种关键技术, 虚拟现实在教育领域的浸透将把知识型学习转向体验型学习, 学校教育系统仍将是影响学习范式变革的关键性境脉。 本文关键词语： 学习本质; 历史脉络; 多元进展; 将来瞻望; Abstract： The exploration of the nature of learning is a new epoch proposition. With the acceleration of the process of knowledge economy society, all countries in the world not only put education in a very important strategic position, but also push learning to the center of the educational stage. Looking at the series of international studies on the nature of learning, it is found that the research on the nature of learning involves the view of learning epistemology from the perspective of biology, cognition and social culture, the goal and characteristics of learning, the endogenous and exogenous factors that affect learning, and multimodal learning such as cooperative learning, inquiry learning and service learning, etc. These study contents reflect a historical evolution from the longitudinal timeline, and show a multi-progress on the axis of transverse events. With the rapid development of science and technology, the study of the nature of learning has also shown some new development trends. For example, the embodiment will become a new target to create a contextual learning environment, the continuous development of brain and educational neuroscience will provide a new scientific orientation for innovative learning research, learning analysis technology will become an important technology to reconstruct learning activities, the penetration of virtual reality in the field of education will turn knowledge-based learning to experience-based learning, and the school education system will still be the key to influencing the change of learning paradigm. Keyword： Learning Nature; Historical Context; Multi-Progress; Future Prospect; 一、学习:走向教育舞台中心 历史上, 人们对什么是学习以及怎样影响学习的问题一直持有浓烈厚重的兴趣。早在古希腊时代, 哲学家和教育学家们如苏格拉底 (Sokrates) 和塞内卡 (Seneca) 就对学习的本质有所讨论;当代文明伊始, 西班牙教育家胡安 路易斯 维韦斯 (Juan Luis Vives) 和捷克教育家夸美纽斯 (Comenius) 提出了关于教与学的观点;近代德国教育家赫尔巴特 (Herbart) 和他的追随者们对科学学习进行了研究。这些学者们都强调学习中的先前知识在构成思想状态或观点中起重要作用, 新的学习观点是通过与已有的思想状态或 领悟 相关联而产生的。 对学习正式的科学化、实证化研究始于20世纪初, 在过去100多年里, 学习研究范式发生了宏大变化。早期的行为主义主导了整个20世纪前期, 其基本观点以为学习是一种行为的改变, 通过获取、强化与环境中的刺激来观察学习者的反响, 即构成 刺激-反响 联合。这一观点衍生出一系列行为主义理论, 其差异具体表现出在刺激-反响联合的决定机制上。与行为主义理论遥相照应的是20世纪早期欧洲的格式塔心理学与乌茨堡学派的思维心理学, 它们都一致以为心理学不是行为科学。因而, 人类的学习行为不能分解成部分行为来理解, 而应根据所接受整体形式的 格式塔 (Gestalt) 的组织原理来解读感悟。 格式塔 学派以为学习是不断地顿悟, 发现其构造, 并获得理解 (库尔特 考夫卡, 2018) 。随着使用行为主义理论来解释复杂思维现象的矛盾越来越明显, 对行为主义的批判也接踵而至, 如语言学家乔姆斯基 (Chomsky) 以为外部刺激对语言学习是有限的, 提倡语言能力的先天性学讲对行为主义的后果强化效应逐步 习惯 进而获得语言行为 (魏屹东等, 2021) 。在人工智能及计算领域, 西蒙 (Simon) 和马文 明斯基 (Marvin Minsky) 等人利用计算机作为认知模型, 构建了关于问题解决行为的信息加工理论。研究者们开场探寻求索学习的新范式。至此, 由心理学、计算机科学、语言学、哲学、神经科学组成学科大联合的认知科学将思维、表征、反思、推理、意象等纳入到学习领域, 这一领域对学习理解的研究发现, 知识组织是人类认知的核心, 学习被视为知识获取, 揭示了隐藏在人类智慧活动背后知识的重要性。但是, 布朗 (Brown) 、温格 (Wenger) 、莱芙 (Lave) 、柯林斯 (Collins) 、米德 (Mead) 等一大批社会学家和人类学家则以为, 认知科学对学习研究并没有为教育领域带来很大的帮助, 由于它过于注重实验室方式方法论, 将学习者与学习情境相分离, 忽视了考虑和获知 (Knowing) , 只关注事实与程序等静态知识 (R.基思 索耶, 2018) 。由此, 他们从日常生活实践活动中开展学习研究, 为我们揭示了人类学习和知识的社会属性和情境化本质, 合理解释了认知科学中有关学习理论研究出现停滞的原因, 也对 知识能够在头脑中进行表征, 并储存于头脑之中 和 知识的编码与提取遭到信息加工指令的影响 等一些学习认知假设进行了批判。在重温维果斯基 (Vygotsky) 的文化-历史理论、温格与莱芙的情境化认知理论、哈钦斯 (Hutchins) 的分布式认知理论以及班杜拉 (Bandura) 的社会互动决定论的同时, 学习领域的研究者们意识到对学习的科学化研究应该在更广阔的视野中开展跨学科穿插研究, 而不能局限在单一的学科领域之中;需要采用更具包涵性的研究方式方法论从不同视角来理解学习是什么、学习怎样发生以及影响因素有哪些的问题。正如学习研究专家索耶 (Sawyer) 所以为的那样, 学习科学的研究目的, 首先是为了更好地理解产生最有效的学习的认知经过和社会化经过, 其次是通过运用学习科学知识来重新设计我们的课堂与其他学习环境, 进而使学习者愈加有效和深切进入地学习。 (R.基思 索耶, 2018) 为此, 学习科学不断从计算机科学、人类社会学、网络分析学、脑科学等多种学科中吸收新的研究方式方法, 如利用计算机领域的数据挖掘与分析方式方法, 研究学习是怎样在不同情境之中发生的;利用心理学领域的微观发生法, 讨论学习活动事件的变异性、稳定性以及学习变化轨迹与速度;利用设计科学领域的思想构成一种基于设计的研究 (DBR) 方式方法, 研究特定环境中的学习经过, 并对学习环境系统地做出改变。学习科学化研究方式方法的不断丰富让我们能够进一步对学习现象进行系统地描绘叙述, 揭示我们所忽视的某种联络或规律, 同时也能够让我们通过操作或改变学习的某个变量, 观察这种操作或改变对另一个变量的影响, 进而揭示学习变量之间的因果关系。 近些年, 有关学习的研究获得了长足发展。无论在政策范畴还是在教育范畴, 学习 一词都在逐步成为各国教育关注的中心。显然, 学习的 质 与 量 也就成为了各国教育关注的核心。这也让人们意识到传统教育方式方法的缺乏, 尤其当教育改革始终无法到达教育目的时, 不免使人们将更多注意力转向了对学习本身的考虑, 不断探寻求索新的方式方法与思路去研究影响学习与教学的一些深层因素, 以揭开学习的 潘多拉魔盒 。因而, 无论是当今世界的教育改革, 还是科学研究, 甚至是各国部门制定的教育政策, 都将学习这一主题推向了教育舞台的中心。 二、学习的基本认识 1. 生物学视角下的学习 从心智、脑与教育的视角出发, 以教育神经科学的发展为契机, 讨论大脑活动与行为和学习的联络, 是学习研究的重要视角之一。它包括语言素养、数学技能、阅读能力等研究领域。诸多研究表示清楚, 人类信息加工 (学习) 依靠于大脑中互相联合的神经网络。 (1) 介入学习的脑神经网络能够分为辨别网络、策略性网络和情感性网络三种。华而不实, 辨别网络包括感觉区 (如视觉皮层) , 接收来自环境的信息并将其转换成知识;策略性网络包括前额叶皮层, 用于规划和协调以目的为导向的行动;情感性网络涵盖边缘系统 (如杏仁核) , 牵涉学习的情感维度 (如兴趣、动机和压力等) 。如阅读莎士比亚的一首十四行诗, 所有这些网络共同工作来指导学习经过, 华而不实辨别网络主要是辨别字母、词和莎士比亚语调;策略性网络重点关注理解文本的目的和监测进展;情感性网络负责继续阅读的动机。 (2) 大脑中的情绪和认知是严密联络且不可分割的, 共同引导与调节学习的经过。尤其是情绪对学习的影响能够通过它与各种认知经过 (如记忆、决策、注意和执行控制) 的互相作用来实现 (Hinton et al., 2008) 。 (3) 经历体验与环境对大脑发展有着一定的影响。研究表示清楚, 大脑皮质的总体构造因接触学习时机和在社会情境中的学习而改变 (约翰 D 布兰思福特等, 2020) 。这也表示清楚, 在文化背景下大脑通过社会交互进行学习不仅能提升学习的积极性, 也能增加学习的社会归属感。 2. 认知视角下的学习 20世纪50年代末美国心理学界发生了一场声势浩大的 认知革命 , 直接导致了行为主义向认知心理学的转变。人不再被视为外界刺激的反响集合, 而是信息处理的主体, 即拥有产生、操作和处理抽象符号的能力。原因是研究者不知足于研究可观察的外部行为, 而更重视分析与理解内部的思维经过, 以及人类行为背后的知识构造, 而行为主义却难以对复杂思维现象做出合理解释 (Gardner, 1985) 。因而, 这一视角主要建立在 获取知识是学习的核心 这一假设基础之上。从 原子观 到 格式塔 观点的转变经过中, 知识组织、操作与处理被视为认知的核心, 学习也被以为是知识的获取, 即以为学习者在学习环境中获取新的信息, 将信息有组织地存储在长时记忆中 (执行认知) , 并在不同的环境中应用这些信息。显然, 认知视角下的学习研究目的在于揭示知识获取与存储的机制。这些机制大多数能够被理解为信息的转化与处理, 类似于计算机怎样使算法转化为数据。由此, 信息处理论一直被以为是学习的认知研究核心。但是信息处理形式的一个重要缺陷是遗漏了兴趣、动机、情感等 非智力因素 的宏大影响。例如, 当人的情绪失控时, 就很难将注意力集中到所做的事情上, 学习亦是如此。 3. 社会文化视角下的学习 20世纪末, 人们对认知与信息处理观点的批判越来越多, 其以为学习、考虑、问题解决等认知活动绝不是发生在封闭的大脑之中, 知识也不是自给自足且独立于外在的学习环境的。认知心理学家在20世纪70-80年代就意识到学习者是通过与情境互动以及重构他们个人思维构造的知识与技能的主动建构者。这一意识在很大程度上遭到维果茨基、米德、杜威 (Dewey) 等一批学者的影响, 正如杜威所言, 考虑, 不完全在大脑皮质之中进行, 也不仅仅借助大脑皮质和发声器官就能持续进行;人的手和脚, 能够操作各种各样的仪器和设备, 好像大脑中的变化一样, 也是考虑的一个组成部分。 (Dewey, 2007) 因而, 学习与认知被以为是学习者与学习环境之间互动的结果, 知识需要在学习环境中才能被理解与实践。在这一范式下, 学习、认知与知识都是情境与文化的一部分, 同时也产生了新的学习隐喻, 即 学习即介入 学习是一种社会协商的经过 。这也与美国哲学家古德曼 (A.I.Goldman) 的观点一致, 即 与传统知识获取的个体化途径相比, 通向知识的社会化途径更为重要 (Goldman, 1999) 。知识的积累与传承不能将其限制在孤单的个体上, 而应关注特定的社会群体或环境, 充分考虑学习共同体或具有合作性质的实体。 三、学习的目的及特征 当前, 学习科学和学习心理等领域中的学者都一致以为, 不同学科的学习与教学的基本目的是让学习者获得一种 适应性特长 或 适应性能力 (Adaptive Expertise) , 即将有意义条件下习得的知识与技能灵敏并创造性地应用到不同情境的能力, 同时学习者也将保持对核心能力的扩大, 专业知识广度和深度的拓展, 以此来知足本身需求和兴趣的增长。适应性特长的两个重要维度是创新与效率 (R.基思 索耶, 2018) 。 图1 适应性特长的维度 由图1可知, 发展适应性能力的学习者将不断地探寻求索新的领域, 视自个为一个明智的 新手 , 为解决复杂问题所需的高层次认知活动而不断努力学习。与适应性特长相对应的是 常规性特长 (Routine Expertise) , 即通过发展核心能力 (如分析、比拟、协作等) , 进而高效地将所学知识与能力应用于不同的生活情境之中。因而, 适应性特长之所以超越了常规性特长, 那是由于它 牵涉发展核心竞争力的意愿和能力, 并会不断地扩大专业知识的广度与深度 (Bransford et al., 2006) 。 当下对学习的理解旨在促进21世纪核心技能的发展或引导学习者获得适应性能力。因而, 学者们一致以为有效学习应具备下面几个基本特征:建构性 (Constructive) 、调节性 (Self-Regulated) 、情境性 (Situated) 和协作性 (Collaborative) , 简称CSSC特征 (见图2) (OECD, 2018) 。 图2 CSSC基本特征 建构性强调学习者与环境的互动, 表征了获取知识与技能经过中所付出的努力和奉献。建构性学习使学习者到达深层的观念性理解, 促进学习者认知与元认知能力得以发展。 调节性是指学习者对学习经过各个环节都能进行自我调节, 包括设置目的、选择学习策略、使用学习工具、营造学习气氛等, 其目的是让学习者在有权选择学习的同时也能够管理好学习活动, 构成良好的自律行为。 情境性是指学习者介入和探究学习的社会场所, 所学知识分布在别人、物质系统和符号工具之中。只要当学习活动与社会环境、文化发生互动时才能实现对所学知识的真正理解。 协作性是指学习小组为达成学习目的而采取的一种策略, 其形式有竞争、辩论、问题解决、设计和角色扮演等, 具体表现出了群体共享与意义共构的重要性。这一特性与社会性情境理论严密相联。 除上述典型特征外, 还有两种特征不能忽视:一是累积性, 指由学习者在先前已经知道基础上建构新的知识与技能, 累积性的重要性表如今能将正式学习与非正式学习相关联的价值凸显出来。二是差异性, 指由学习者本身的特点而引起不同的学习经过与结果。因而, 怎样进行适应性教育以发挥个人特长, 使差异成为一种教育资源, 这意味着在学习活动开展之前需要考虑活动怎样创新的问题。由于新颖的活动不仅能促进学习者的有效学习, 同时也能让学习者自主构建认知模型, 培养其思维与特长能力。 四、影响学习的关键因素 1. 内源性影响因素:动机与情感 动机与情感对于学习来讲是必不可少的, 原因在于它们共同保障学生以一种富有意义的方式来获得知识与技能。假如学习活动有趣且让学习者感兴趣, 那么他们必然会积极介入华而不实, 并有自信心完成各项学习任务。显然, 动机与情感是学习经过中自我管理的策略之一, 为投入学习经过提供了能量。 众所周知, 动机是某一领域中有关自我的认知, 牵涉到学习者具有的领域知识与观点, 既包括学习者动机系统怎样在不同学习活动中发挥作用, 也包括不同学习实践中对动机的影响, 包括自我效能感、目的取向、结果期望、价值判定、信念归因等。动机的重要性在于它决定了学习者所做的选择、付出的努力以及面对困难所坚持的时间。情感是指学习能否知足学习者的需要而产生的一种内在态度体验。弗里达 (Frijda) 以为情感能够增加学习的唤醒程度, 同时也会提醒学习者做好准备并及时回应 (Frijda, 1986) 。对于老师来讲, 情感具有诊断性价值, 它能帮助老师关注学习者潜在的认知、投入和关注。显然, 无论是动机还是情感, 老师只要认识到学习者的动机信念, 关注他们的情感, 就会对学习经过设计提供有价值的信息, 这些信息在教学、实践和评价中会触发学习者的特定情感与动机, 转而影响正在发生的学习的质量。 为了有效地激发学习动机与情感, 莫妮克 博卡尔特 (Monique Boekaerts) 提出7条关键原则 (OECD, 2018) 。 (1) 能力原则:当学习者有能力完成学习任务时, 他们的学习动时机更强烈。 (2) 成就原则:当学习者能感悟到特定行为与成就之间的稳定关联时, 他们会愈加积极地介入到学习活动中。 (3) 目的原则:当学习者重视学习科目并有一个明确的学习目的时, 他们会愈加努力去实现这一目的。 (4) 调节原则:当学习者在学习活动中能有效调节学习情绪时, 他们的学习兴趣将增加;反之, 将转移学习注意力。 (5) 掌控原则:当学习者能有效掌控影响其情感的强度、持续时间及表示出时, 他们会为学习释放认知资源。 (6) 解难原则:当学习者擅长管理学习资源, 并有效处理学习困难时, 他们会愈加持久地进行学习。 (7) 环境原则:当学习者感觉到周边环境有利于学习时, 他们会积极共建学习活动, 并使用动机调节策略。 2. 外源性影响因素:家庭环境 家庭是学习者早期阶段获取基础认知与社交能力的首要社会系统, 亦是他们入学之前构成动机、准备应对将来挑战的第一场所。马奇达 (Machida) 等以为通过家庭交往, 其家庭成员 (主要是子女) 将会学习沟通技能, 培养兴趣与习惯, 锻炼意志与激发自信心等, 尤其在树立学习目的、启蒙职业抱负以及评估学习表现方面, 家庭影响的重要性被以为超过了学校的影响 (Machida et al., 2002) 。 若要了解家庭因素怎样影响学习者的学习成长经过, 需要重点考虑家庭的遗传因素和环境因素。诸多研究表示清楚, 遗传因素和环境因素将共同影响学习者的认知与社交能力发展;同时, 这两者的关系链也将遭到人类本身及其社会背景的不固定性与易浸透性的影响 (Uher, 2008) 。在家庭环境中, 有两种关键因素将会直接影响学习经过, 一是状况因素, 二是方式方法因素。 在状况因素中, 家庭社会经济地位和家庭构造成为首要的影响因素。家庭社会经济地位 (SocioEconomic Status, SES) 通常由父母的受教育程度、收入、职业、家庭成员构造与社会关系所具体表现出。佩恩 (Perie) 等在一项(国家教育进展评估报告中指出, 家庭的经济地位与学习的影响密不可分, 父母受过高等教育的家庭中, 其子女的学习成绩相对较好 (Perie et al., 2005) 。在SES构成部分中, 父母受教育程度对其子女有着最深远的影响。因而, 受教育程度与父母职业、工作态度对子女的将来职业取向有着直接关联, 而且父母的教育期望对子女成就也会产生持续性影响。另外, 家庭构造也扮演着重要角色, 牵涉家庭人数、人际关系、等级观念等。多项研究显示, 双亲家庭构造对子女的学习与成长有着积极正向的影响 (Weinraub et al., 2002) 。 在方式方法因素中, 家庭互动方式、教育方式以及父母理解形式成为关注的重点。互动方式具体表现出在父母与子女之间的情感沟通与言语对话之中, 这对其子女将来的情绪自控能力、心态健康以及认知发展都将产生重要影响。教育方式将成为这些方式方法因素中的关键, 家庭教育一般可归为专制型教育、自由型教育、民主型教育三类 (OECD, 2018) 。在三种家庭教育方式中, 民主型教育更有利于子女的健康成长, 对认知能力、交际能力和心态健康起着积极作用, 同时有利于培养子女在面临学习窘境和战胜挑战时的自信心和自我效能感, 并认识到坚持与勤奋在学习中的重要性。理解形式是指父母与子女对相互行为、决策能力和处世方式的理解, 这一理解经过通过家庭规范和价值观影响子女行为和介入活动的方式, 更多的表现为帮助子女建立其自个的兴趣、喜好、习惯和将来职业规划。 五、学习的三种典型形态 1. 合作学习 (Collaboration Learning) :一种知识共构的方式 与传统学习方式相比, 合作学习有两种典型的类别, 一是构造化团队学习形式 (Structured Team Learning, STL) , 二是非正式小组学习形式 (Informal Group Learning Methods, IGLM) (黄政杰等, 1996) 。华而不实, STL形式强调以团队成员的学习进度对团队进行奖励, 并且采用个人问责制, 团队成功与否更多地依靠于每个成员的学习质量, 而不是小组的作品。STL的详细学习方式有:学生团队学习法、学生团队成就分配法、团队游戏竞赛法、小组辅助个人法、合作式读写整合形式、同伴辅助学习策略等。IGLM则更关注学习中的社会动力、项目质量以及小组讨论, 而不是对规定教学内容的把握 (靳玉乐, 2005) 。其详细的学习方式有:拼图法、共同学习法、小组调查法等。合作学习的顺利开展有两个重要的驱动要素:群体目的和个体责任。而典型的影响因素有动机、凝聚力、互动、认知重构;这些因从来自于不同研究者在合作学习研究经过中所采用的不同理论学派 (见图3) , 分别是动机主义派 (Motivationalist) 、社会凝聚力派 (Social Cohesion) 、认知发展派 (Cognitive Developmental) 、认知精致化派 (Cognitive Elaboration) (Slavin, 2018) 。 图3 合作学习构造要素图 因而, 合作学习为教育问题的解决提供了一种切实可行的学习实践方案, 通过营造社会性、互动性学习环境, 帮助学习者在把握传统技能和共构知识的同时, 也发展了他们适应经济和社会所需的创新和交往技能。 2. 探究学习 (Inquiry Learning) :一种解放课堂话语霸权的实践 大量研究组织与机构都以为, 探究、应用、创作和问题解决的学习将支持学习者的21世纪技能之需 (OECD, 2018) 。为了发展学习者的介入能力、协作能力、资源管理能力、创作能力、批判性考虑能力, 需要学习者真正介入到科学活动实践之中, 更深切进入地理解并自主完成复杂的科学活动任务, 追寻在问题解决经过中存在的知识价值与学习意义。这就要求在探究学习中, 所探究的问题要具有生成性, 经过要具有自主性, 内容要具有开放性, 结果要具有多元性。 图4 探究学习的活动经过图 探究学习的基本经过包括提出问题、构成假设、组织分工、收集数据、验证假设、得出结论、评价与反思等环节 (见图4) (美国国家研究理事会科学、数学及技术教育中心, 2004) 。 在探究学习经过中, 有两个重要变量制约着活动的开展, 一是自主性, 二是控制性。强调自主性是要求把问题权交给学习者, 培养其问题意识, 让他们能够独立地进行知识探究与建构。但是独立并不是孤立, 探究学习还需要老师给予一定的指导和监督, 让学习者围绕探究学习目的与任务不断深切进入下去, 显然这种控制性并不是替代与强迫, 而是激起学习者的认知冲突, 使他们对问题理解得愈加深切进入, 学习活动开展得更为顺利。因而, 在探究学习活动中知识的自主建构与别人的控制性并不是一个矛盾的两极, 而是学习活动的连续统一体。换言之, 在一个详细的活动中, 经常兼有接受学习成分, 也有探究学习成分, 而不是非此即彼的关系。 显然, 探究成为学习者逐步认识自然科学的核心方式, 学习者通过 做科学 来 学科学 , 在 做 的经过中把理论知识与观察、推理、思维的技能结合起来, 以获得新的发现与知识, 领悟科学的思想观念以及科学家们研究自然界所用的方式方法 (国家研究理事会, 1999) 。同时, 这种 做 的方式不仅让学习者对原有的权威观点、视角、主张等进行重新检验、质疑与批判, 更是培养了他们自主鉴别、分析与建构的思维方式。而且这种方式也把知识建构和自主学习的权利赋予了学习者, 让他们在学习经过中能够与客观世界进行对话、与别人进行对话, 甚至与自我进行对话, 将课堂学习从 灌输式 走向开放、平等的探究学习形式。 3. 服务学习 (Service-Learning) :一种培养良好公民的方式方法 服务学习是一种经历体验教育方式, 以周边社区为基础, 聚焦社区问题。学习者投入强调社区需求的活动中, 在完成服务任务的同时, 也能有计划地创造时机促进本身的发展。开展服务学习的前提条件是给学习者提供真实性、情境化的学习体验。社区作为一种学习资源将会加强学习者对传统课程 (如科学、数学、语言、艺术等) 理论知识价值的理解, 并使其深切进入社会活动中运用理论知识针对社区问题设计相应的对策。作为服务学习活动的介入者, 既要以志愿者身份投入到社区服务之中, 也要以实习生身份进行专业领域的学习。这种教育方式在提高学习者学习能力、帮助学习者获得知识的同时, 也能使学习者成为一名好公民。显然, 一种理想的服务学习方案或计划需要具备合作性、互惠性、差异性、可学性、真实性等关键特性 (见图5) (徐明等, 2018) 。 图5 服务学习的关键特性 随着学习理论的不断发展, 服务学习类型也存在四种不同的形式, 分别是: (1) service-LEARNING, 强调学习目的超过服务结果;在学校课程布置中的实习类似此形式, 即强调学习技能应用和学习目的的达成, 而并不重视服务对象的需求和感受。 (2) SER-VICE-learning, 强调服务结果优于学习目的;传统的社区服务类似于这一形式, 即强调做好服务工作, 而不注重反思服务带来的学习意义。 (3) service learning, 表示清楚学习目的与服务没有关联;传统的劳动教育类似于此形式, 即服务与学习不是重点且缺少联合。 (4) SERVICE-LEARNING, 表示清楚学习目的与服务目的同等重要;突显了一种经历体验教育方式, 注重服务目的与学习目的的双重达成 (Sigmon, 1996) 。这也是OECD学者们所倾向推广的一种形式。因而, 这里提出一个三阶段式 (准备期、行动期与评价期) 的服务学习 (SERVICE-LEARNING) 实践活动形式 (见图6) (Geletam Gilliam, 2003) 。 图6 服务学习实践活动形式图 六、学习研究的将来瞻望 1. 具身性:创设情境化的学习环境的新向标 任何学习都发生在特定的情境之中, 脱离了情境的学习是毫无意义的, 所获得的知识也是无应用价值的。只要将学习镶嵌在特定的情境之中, 学习者才能与周边的活动对象 (别人、工具等) 进行互动, 此时学习才被赋予意义。显然, 情境化学习环境的创设离不开学习者本身, 而学习活动取决于身体本身和个体在社会文化和环境中获得的经历体验。正如英国认知科学家克拉克所言, 计算表征主义不能弥补心智与世界的鸿沟, 人类认知的实现经过离不开身体、技术、工具和环境等必要因素。 (魏屹东等, 2021) 克拉克的观点突显了身体与情境在认知活动中的基础性作用。另外, 具身认知主义研究主张把认知置于大脑中, 把大脑置于身体中, 把身体融入环境中, 通过身体主体的体验来理解人类认知 (学习) 活动, 身体-大脑与世界环境构成了认知活动 (学习) 的动力耦合系统 (叶浩生, 2021) 。因而, 具身性成为将来学习环境创设的一项重要因素。这种特性在相关研究文献中也逐步显现, 如西格尔 (Segal) 等人设计了手势界面 (环境) 与数学概念的数字表征之间的兼容性行为 (Segal et al., 2018) ;佩伯特 (Papert) 在利用感觉、运动美学和加强性技术构建的多模感悟环境中, 借助Logo程序语言学习几何知识 (Papert, 1980) 。因而, 将来学习环境的构建应充分考虑身体多模感悟的沉浸性、相称姿态 (如手势) 的一致性以及身体运动的协调性等身体行为的设计与体验, 尤其在以信息技术、网络技术和虚拟技术构筑的具身性学习环境中, 将知识嵌入到问题情境之中, 并直接表征到相关问题的空间和时间里, 这样学习者才能够自然、无意识地用技术去学习 (Learning with IT) , 而不是从技术中学习 (Learning from IT) , 进而将当下的学习注意力更多地集中在学习内容与问题解决上, 并加强学习者的沉浸感与临场感 (王美倩等, 2021) 。同时, 身体能够展现出完好的知觉经历体验, 而学习活动通过想象具身性得以维持, 进而也保证了所建构知识的迁移性。 2. 脑与教育神经科学:创新学习研究的新科学 近年来, 脑科学与教育神经科学研究的丰富成果遭到教育与学习研究者的关注。学习科学研究者不仅致力于用脑与神经科学的成果来解释学习方面存在的问题, 如工作记忆和阅读的关系、人脑表征抽象词语组织维度研究等 (David A.Sousa, 2020) ;而且还应用其成果研究了一些具有争议性的教育与学习方面存在的问题, 如人的学习是条件反射, 还是记忆痕迹细胞的作用?脑功能的可塑性能否诊断与弥补学习困难者 (约翰 D 布兰思福特等, 2020) ?因而, 随着脑与教育神经科学研究技术的不断发展, 我们一方面通过整合神经科学、认知心理科学、脑科学、教育科学等多学科研究成果来揭示人脑学习的内部机制, 为研究学习心理机制、学习决策、学习风格等提供了基础性证据;另一方面也揭示了学习经历体验怎样成功塑造大脑的物理构造以及认知和情绪怎样协同工作, 进而为大脑构成适应性行为创造了条件。从相关的研究成果来看, 脑与神经科学研究已经成为当下学习科学研究中最前沿、最活泼踊跃的领域之一, 世界各国不同领域的研究者都对此产生了浓烈厚重的兴趣。如美国的 脑的十年 计划 (Decade of the Brain, 1990-2000) 、1996年日本的 脑科学时代:脑科学研究推进计划 以及2021年中国启动的 脑科学与类脑科学研究 和 中国脑计划 。另外, OECD教育研究与创新中心 (CERI) 开启的 学习科学与脑 研究项目, 召集了26个国家的研究者共同从事教育神经科学研究, 不仅考察了遗传学和经历体验怎样互相作用进而引导脑与神经的发展, 而且也强调了脑科学研究者与学习科学研究者只要互相对话与沟通才能够对学习问题开展深层次研究 (经济合作与发展组织, 2018) 。与此同时, 世界各国也纷纷建立起跨学科穿插脑与神经科学专业研究平台, 如英国剑桥大学的 教育神经科学中心 、美国威斯康星麦迪逊大学的 教育神经科学中心 , 还有我们国家教科所建立的 教育神经科学实验室 、北京师范大学的 认知神经科学与学习国家重点实验室 等。同时, 脑与教育神经科学研究方式方法和技术, 如功能磁共振成像 (fMRI) 、正电子断层扫描成像 (PET) 、事件相关电位 (ERP) 等, 也为学习研究提供了新的基础性方式方法。 因而, 脑与教育神经科学和学习研究的联合, 不仅让脑与教育神经科学关于学习的研究成果为教育中的学习研究开拓了新的方向, 也将不断更新对学习经过及其本质的理解, 同时还将为教育改革提供科学根据, 促进教育发展。同样教育研究成果也有助于脑与教育神经科学关注教育理论与实践的问题, 扩展脑与教育神经科学研究的广度, 让实验室研究成果走向社会和课堂教学 (周加仙, 2018) 。 3. 学习分析:重构学习活动的关键技术 随着网络技术不断应用到教育领域之中, 尤其是大数据的兴起驱动学习分析工具功能、教育数据应用平台、教育数据挖掘技术等不断提升, 以社会网络分析、语义分析、话语内容分析、统计分析等为代表的多种分析技术被广泛运用到复杂的教育数据挖掘、预测、跟踪、推断等一系列分析经过中。学习分析应运而生。 尽管学习分析还没有一个统一的描绘叙述, 但从诸多的学习分析研究主题中能够看出 (Siemens, 2018;Wise et al., 2021;Brooks et al., 2021) , 学习分析主要从实证与行为的角度出发, 目的是研究、理解、描绘叙述、解释与预测学习现象, 尤其是发生在基于计算机信息系统与课程管理系统所构建的媒体化情境下的教育活动现象, 进而加强学与教活动的环境体验感, 提升学习者的成就感与知足感。有学者综合相关学习分析研究成果, 提出了一个开放型学习分析生态系统模型, 包括数据与环境、利益相关者、分析方式方法、数据分析对象、分析引擎、分析单元等关键要素 (见图7) , 并以为基于大数据的学习分析的目的是为了在个性化学习历程中持续地改良学习效果和效率, 同时也为了更好地理解怎样基于数据来重设学习活动的问题, 并以此改良学习体验, 增进网络学习质量以及应对复杂化学习环境带来的不适应性与不确定性等问题 (Chatti et al., 2021) 。 图7 开放型学习分析生态系统模型图 显然, 只要学习者接触到数字化学习设备, 他们的学习行为 痕迹 数据就能够被轻松捕获, 或者被 记录 下来构成经过性数据集, 然后运用