摘 要:信息技术不断融入教育的进程中,关于“技术是否促进学习”的争论始终困扰着人们。研究者试图刻画学习者的学习画像,给予学习者一个客观的评价。然而早期受限于技术条件,只能从最终的节点处窥探学习者学习的结果,并不能完整地呈现学习的全貌。而学习是一个不断获取认知的过程,认知的转变涉及的要素远远不是一个固化的分数所能解释的。因而人们开始寻求更为全面的证据来解释学习者的学习。学习行为印记是能够反映学习者学习过程、具备内在关联和逻辑的数据集。相较于零碎的节点数据,利用信息技术捕获相应的学习行为印记,可以更全面地评估学习,更客观而长远地回答“信息技术的作用发生了吗”这样的诘问。“微视频”的两个教学试验也证明,学习分析技术可以多维度地捕获与量化学习过程数据,刻画学习者的学习行为印记,促进学习者概念转变以及学业成就提升。同时,探究学习行为印记与学业表现之间的逻辑关联,有助于客观地评估信息技术作用于教学的效果。
关键词:信息技术;学习分析;行为印记;学业成就;微视频;案例研究
一、背景:“技术变革教育”是理想国还是乌托邦?
技术正悄无声息地融入到教与学的各个方面,利用信息技术促进教育变革的观点已得到普遍认同,近年来各国的教育教学改革实践都日益昭示信息化的重要性(祝智庭等,2014)。然而,人们寄予厚望的“技术变革教育”究竟是教育发展的“理想国”还是技术充斥的“乌托邦”?伴随着信息技术的发展,这样的诘责始终困扰着人们。Schramm(1977)指出,学习更多地是受内容与教学策略影响,而非媒体。Clark(1983)也认为,就像卡车运送货物一样,卡车并不会导致人们营养的变化,媒体对于学习来讲也只是一种信息搬运工具,并不会对学习产生影响。Kim等人(2007)也通过实验证实视频学习能够提升学生的学习兴趣、学习动力、学习满意度,但并不能提升学生的成绩。2015 年,经济合作与发展组织(Organization for EconomicCo-Operation and Development,简称OECD)出台了一份名为《创造技术与学习之间的连接》(Students,Computers and Learning: Making the Connection)(OECD,2015)的报告。报告首次对信息技术教学应用成效进行了国际间的比较,发现计算机使用频率中等者,其学习表现好于很少使用者;而使用频率高的学生则明显表现更差。报告最终指出:信息技术在学习中的优势并未如人们预期的那样体现出来,实际上,信息技术给学习带来的优势还远远未能实现!这一研究发现悖逆了目前的“繁华”景象,在世界范围内引起了强烈的关注。
本研究试图转换视角,为研究者提供一个回应“技术并未促进学习”诘问的视角与方法:通过完整真实地重现学习过程,找寻影响“技术促进学习”的根源,并尝试在实践中去验证这一视角与方法的可行性。
二、如何刻画学习:从零散的数据节点到完整的行为印记
不论使用何种信息技术,研究者试图达到的目的大致都是一样的,即刻画学习者的学习画像,给予学习者一个客观的评价。早期技术在教与学中的运用带有一定强制介入性质,对于学习的考量仍然根据传统方式下的终结性考核“盖棺定论”。尽管也有数据的支撑,但是这些数据几乎都关注于学生的最终测试,且都是零散的,研究者只能从最终的节点处窥探学生学习的结果。对于过程,研究者只能有一个相对主观的推断,并不能完整地呈现学习的全貌。而学习是一个不断获取认知的过程,认知的转变涉及的要素远远不是一个固化的分数所能解释的。因而人们开始寻求更为全面的证据来解释学生的学习。
2012年,大数据强势来袭,“数据思维”迅速发展,成为信息化时代的一个基本要素,数据充斥整个教与学的流程之中。教育领域面临着深化教育综合改革的考验,不得不转变既往思维,将数据作为为教学提供服务的依据和凭证。而信息技术的不断成熟,使得数据的获取变得相对容易并且多元化。这些数据出现了关联和逻辑,利用相应的技术手段我们可以抽取并刻画出学生的学习过程。信息技术作用于教学的最大价值体现就是能够多大程度上优化学习的过程与教学的结果。这些能够反映学习者学习过程的、具备内在关联和逻辑的数据集就是我们认为的学习行为印记。若能够获取这些行为印记,我们就能够正面回应“信息技术是否促进学习”的诘问。
三、何以评估学习:获取学习行为印记
“过程性评价”的呼吁延续多年,对于学习的评测仍旧屡遭诟病。究其原因,很多人简单地将学生的测验、作业等散乱的信息作为过程性评测的主要来源。固然这些数据在一定程度上反映了学生的学习与结果,但是却未必能准确描绘学生的学习过程。正如Bingimlas(2009)所说,目前很多学校都还处于ICT应用的早期阶段,对于学习效果的提升、教学的改进还未能提供充足的证据加以说明。因此,想要客观地评估ICT的效果,必须寻求更为充分的证据来对其进行验证。相较于零碎的节点数据,学习行为印记更能够说明学习者在学习过程中的投入与结果。
伴随着学习分析技术的发展,对于学习行为数据的需求不断得到重视。利用学习分析技术可以对学生的学习行为进行关照和审视,以倒溯方式考察影响行为产生的需要、动机等因素,以及行为所携带的目的、个性、环境等元素,从而加以利用以优化学习过程及其发生的环境(郁晓华等,2013)。足见学习分析对于学习评估的重要性。依托学习分析的技术与方法,我们可以较为完整地重现学习的过程,因而这样的学习刻画对于评测学生的学习表现与学业成就更加具备说服力。随着信息技术的不断发展,学习管理系统已经获取并存储了大量的有关学生复杂学习行为的数据,从这些数据中挖掘出改进教学系统、提升学习效果的信息,在教育信息化领域一直有着巨大的吸引力(顾小清等,2012)。
四、学业成就指标:从ICT 影响力指标到学习分析框架
正如伦敦大学学院的Machin 教授(2006)所说,衡量信息技术与教育产出的因果关系是一件非常困难的事情。所以,在努力推进信息技术与教育深度融合发展的进程中,对于ICT教育应用效果的评测始终都备受瞩目。为了测量ICT教育应用有效性和影响力,欧盟终身学习研究中心(Center forResearch on Lifelong Learning,简称CRLL)从领域(Domains)、指标(Indicators)和阶段(Stages)三方面制定了评测的总体框架(Kikis et al.,2009)。基于领域内的不同维度,依据相应的指标来确定项目所处的阶段(出现、应用、整合与转变),最终为国家政策制定提供依据。但该框架中的评测要素是比较泛化的,很难找出可操作的具化指标来分析ICT对于学生学习的影响。为了应对ICT教育应用的评测指标缺乏可操作性和明确性的弊端,泛美开发银行(Inter-American Development Bank, 简称IDB)将ICT对学习者的学习效果分为实践改变、学生卷入、学生技能和学生成绩四个维度,并且将实践改变与学生卷入视为中介因素,通过调节学生的学习过程与中介投入进而影响学生的成绩提升与技能习得(Cabrol et al.,2009)。考虑到当前数字化资源建设与最终的实效验证之间出现了失衡,经合组织教育研究和创新中心(The OECD Centre for Educational Researchand Innovation,简称CERI)从环境、投入与结果三个维度构建了具体的评估体系(Osorio et al.,2009)。其中环境维度上各要素间接影响应用结果,而投入维度的要素则是通过调节ICT的使用,最终对学生的学习产生影响。相比而言,CERI的框架对于评测信息技术在学生学业成绩与教学过程的感知或态度上的影响更具针对性。
不难发现,各国及相应的组织机构已经清醒地意识到,学习过程中产生的数据比最终的分数更具备说服力,而国际上一些ICT应用项目的开展与评估也足以验证这一点。如北欧“数字化学习研究项目”(E-Learning Nordic)的调查重点包括学生成绩、教学与学习过程、知识共享与沟通等方面(Grünbaum etal.,2004)。欧盟“技术在小学的影响研究”(Study ofthe Impact of Technology in Primary Schools,STEPS)项目也更关注学生学习动机、信心投入、知识获取(Balanskat,2007)。欧洲典型的“1∶1项目”(1∶1 Learning in Europe)更是要培养学生的21世纪技能(Balanskat et al.,2013)。丹麦的“海勒鲁普学校” 计划(Hellerup School) 注重对学生创新思维、批判性思维、合作能力、问题解决能力的培养(Mikkelsen,2003)。此外,香港的“电子学习实验计划”(e-Learning Pilot Scheme)、日本的“CoREF项目”(Knowledge Construction with Technology inJapanese Classrooms)、新加坡的“教育ICT的第三次整体规划”(MP3)、韩国的“电子课本项目”(Digital Textbook Project) 等也对此有所倾向(Kampylis et al.,2013)。
ICT对于教学的价值愈发体现在对学习过程的支持上。但上述的几个指标体系均是从整个信息化的过程探寻其影响力,运用这样的指标体系对信息技术的影响力展开评估往往是一件非常庞大而复杂的工程。对于普通的教师而言,ICT的指标并不能真正契合实际的评估需求,他们更关心的是信息技术对于学生的学习究竟起到了什么样的作用,而验证这一问题的实践相对来说是小规模的。探寻信息技术的影响应当包含小规模研究,并提供充足的定性与定量相结合的证据(Balanskat et al.,2006)。为此,本研究构建了如图1所示的学习行为分析框架。
ICT的使用对于学习来讲,并非直接作用于学生的学习结果,更多时候是体现在强化学生的学习过程,进而间接影响学生的学习结果。而在此流程之中,学生的学习投入会伴随着ICT的使用而有所变化,这种投入是学生多方面的体现,包括学生的情感、认知与行为(Fredricks,2015)。因此,笔者构建的分析框架试图从学习的全过程来获取学生的相关数据,判断信息技术到底对于学生学习的哪些指标产生了影响,影响的程度究竟有多高。当然,为了更加全面地了解学生的学习表现和结果,更为详尽地刻画学习者的行为印记,我们综合考量了不同环境下的学生数据的捕获。只有整合线上线下的数据,综合评定学生的学习过程、学习投入以及学习结果,才能更好地收集证据以应对“信息技术并未促进学习”这一争论,解释ICT的使用在多大程度上影响了学生的学习。
运用这个框架需要注意:首先,明确ICT的环境与内容。信息技术的类别非常多,要聚焦到具体的类别上加以评测。其次要注重对学习全过程数据的收集,不仅应包括学生的成绩,还应该包括学生的分析与认知转移、情感投入、行为变化等多重数据。最后要通过学习分析技术对数据加以诠释。