1.学习分析算法和目标体系
学习分析算法(learning analytics)就干一件事,那就是算一个事件发生的概率。核心问题在于,什么事件有计算其概率的价值?
对于这个问题的任何答案都是一个目标体系。如果我们认为做对某个技能(e.g.听说读写)的题是有价值的事件,那么这就是ETS式的能力目标体系。如果我们认为做对某个知识点的题是有价值的事件,那么这就是Duolingo式的知识点目标体系( 中国考纲体系也是如此)。
反过来说,如果没有一个目标体系,学习分析就如同盲人摸象,只见树木而不见森林,导致分析价值大大降低。
因此,目标体系和学习分析算法是一个硬币的两面。
2.自适应学习和目标体系
自适应学习的核心问题是“适应什么”(adapt to what)?一般来说它有两个对象:学习的速度和学习的难度。
学习速度对于目标体系的依赖是显而意见的。速度=”位移”/时间,而衡量”位移”需要目标体系的标尺。看到什么样的证据可以说学生掌握了某项技能/知识点,完全取决于目标体系的规定。就像在高速公路上测速,没有标尺你还搞个毛。
学习难度对于目标体系的依赖就不那么明显了。对于某个学生而言,每一道具体题目的难度是不依赖于目标体系的。但是这道题是否需要做就依赖于目标体系。因此任何基于难度的教学方案都不可能脱离目标体系。举个极端例子,我给家长20万题,并且告诉家长你家孩子对每道题上的解答概率,家长有办法制定一个合理计划么?不能,因为他不知道自己家的孩子到底要学啥。
如果考察真正的自适应学习系统(Khan Academy,Coursera,Aleks,Knewton),不一定每一个系统都有算法支持,但是他们一定都有一个目标体系。
因此,目标体系和自适应学习也是一个硬币的两面。
3.目标体系和教学设计
基于目标体系的教学设计可以被用于日常教学的提高,因为目标体系侧重于高频的形成性测试。在此基础上可以想象许多教学场景:
(1)早期预警
当学生出现严重晚于目标体系预期的进度,可以加入早期预警体系,及时提醒老师和家长进行干预。而不用等到期末考拿了鸭蛋再回家打屁股。
(2)攻坚战
当某个班级出现系统性的进度延缓时,可以进入攻坚战模式。我们可以向老师推荐适宜的教学案例,练习题或者其他教学资源。
如果某个单元系统性地进入攻坚战模式,在数据不足的班级或者未来的教学中可以向老师提供proactive预警和推荐。
(3)自驱动学习
对于学生而言,一旦有了目标体系,学生的学习进度可以脱离全班进度。学生可以自主学习,同时满足老师或者学校的教学要求。在没有目标体系的情况下,这是不可能实现的。
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以理解为目标的学习设计(Understanding by Design)
目标体系在学习科学中占据如此核心地位是有更深层次的哲学原因的。
从杜威开始,美国教育哲学就走上了实证主义的道路,到布鲁姆手里发展成“为掌握而学习”(learning for mastery),而在当代则演化为教学圣经“为理解而设计”(understanding by design)。一脉传承的思想是教学设计要解决三个问题:
(1)到底什么理念(idea)值得学习
(2)用什么证据说明学生习得了这个理念
(3)用什么活动来帮助学生习得这个概念
这种对于测量的痴迷是非常有美国特色的。而学习科学会在美国发源和发家,是有其深刻的哲学基础的。
与此形成鲜明对比的是,中国的传统教育是没有什么测量传统可言的。书但有读得好读不好之分,绝没有读得七分好之说。因为学习不是渐悟,而是顿悟。从读四书五经到写八股文靠悟,从读诗词到写诗词靠悟。学习就是读书,学不好就是悟性不好。
为什么目标体系在中国默默无闻
然而我并不想把目标体系在中国的衰败归结于文化基因的原因。目标体系在中国没有被普及主要是因为学生和老师的考评方式。
在中国,占绝对优势的考评方式是分数。分数说到底是一种相对排名系统,而目标体系是一种绝对水平系统。在国内,掌握了某个知识并没有什么用,比别人掌握地好才有用。
举个例子,SAT满分或者接近满分是很多的;高考基本上是没有两个状元的。前者说掌握就好,后者说必须拼个你死我活。
再举个例子,中美两国考察学校的基本考察指标也是不同的。在美国,占据主导地位的指标是达到该年级段熟练水平(grade proficiency percentage)的百分比;而在中国,占据主导地位的是学校录取分数线。中国甚至根本没有所谓的年级段熟练水平百分比这个概念!
博弈论的基本原理告诉我们,你奖励什么就得到什么(you get what you paid for)。因为中国的考试根本上奖励相对排名,而不是绝对掌握,所以鼓励绝对掌握的目标体系是曲高和寡。
然而,就从面相未来的教育设计来看,绝对掌握而不是相对排名才是王道。因为在自主学习模式中,最重要的是学习者掌握了这个知识(并知道怎么评估自己掌握了这个知识),而不是我学的比邻居小孩好。
NOTE:写于2015年