學習科學：推動教育的深層變革 *

尚俊杰，莊紹勇，陳高偉

(1.北京大學 教育學院，北京 100871；2.香港中文大學 教育學院，香港 999077；3.香港大學 教育學院，香港 999077)

學習科學：推動教育的深層變革 *

尚俊杰1，莊紹勇2，陳高偉3

(1.北京大學 教育學院，北京 100871；2.香港中文大學 教育學院，香港 999077；3.香港大學 教育學院，香港 999077)

當前教育信息化蓬勃發展，在備受贊賞的同時也屢被質疑。至于原因，恐怕還是“人究竟是怎么學習的，怎樣才能促進有效學習？”這一根本性問題依然未得到徹底解決。該文從教育信息化的發展現狀談起，剖析目前存在的問題及解決方法，然后仔細梳理了學習科學的發生、發展和研究現狀，指出腦科學與學習、基于大數據的學習分析和技術增強的學習等學習科學研究將有助于推動教育從更深的層面發生變革。

學習科學；教育技術；互聯網教育；腦科學；大數據；變革

當前，MOOC、微課和翻轉課堂備受推崇，互聯網教育(或稱在線教育)發展火爆，這一切又一次點燃了人們對教育信息化的期望，人們期盼信息技術能夠和教育深度融合，從而促使教育發生深層變革。但是翻開教育技術的發展史我們就可以看到，錄音機、電影、電視、計算機都未能真正改變教育[1]，難道新一輪信息技術潮就真的會改變教育嗎[2]？比爾·蓋茨和喬布斯都曾致力于以信息技術促進教育變革，但是他們也都承認相對于其他領域的變化而言，信息技術對教育領域的影響實在是太小了。那么，究竟怎樣才能從更深的層次上推動教育變革呢？

一、當前教育信息化發展現狀及特點

在2010年頒布的《國家中長期教育改革和發展規劃綱要(2010—2020年)》(以下簡稱《綱要》)中明確寫道：“信息技術對教育有革命性影響，必須予以高度重視”。在2011年頒布的《教育信息化十年發展規劃(2011—2020年)》(以下簡稱《規劃》)中也明確寫道：“用十年左右的時間初步建成具有中國特色的教育信息化體系，使我國教育信息化整體上接近國際先進水平。”《綱要》和《規劃》頒布以來，中國教育教育信息化事業確實又一次迎來了春天，得到了蓬勃發展。過去幾年，在高等教育、基礎教育、職業教育、特殊教育、幼兒教育等各個領域，信息化工作都在快速推進。

對于高等教育，自2012年以來，MOOC(Massive Open Online Course，大規模公開在線課程，又稱慕課)的發展如火如荼。以Coursera、edX、Udacity為代表的MOOC平臺三駕馬車受到了高校的追捧[3]，北大、清華等高校紛紛宣布大力開展MOOC課程建設。2013年，上海市推出了“上海高校課程資源共享平臺”，清華大學也推出了“學堂在線”。與此同時，幾乎中國知名高校的校長都在異口同聲地討論MOOC，北大前校長周其鳳在卸任感言中講到：“這個事情既能提高我們的教育質量，也能提高北京大學的國際影響力。事實上，如果我說的嚴重一點，也許關系到存亡的問題。”北大現任校長王恩哥在2013年學生畢業典禮上也表示：北大加入edX項目，將最優秀的課程放在網絡上，要讓全世界有志于學習的人，都能平等而自由地享受北大豐富的學術資源。清華大學校長陳吉寧認為MOOC可以使全球各地不同人群共享優質教育資源成為了可能，也使得大規模個性化的學習成為了可能。種種現象表明，MOOC或許就如斯坦福大學校長約翰·亨尼斯所說的，成為了教育史上一場史無前例的“數字海嘯”[4]。

不過，無法回避的是：MOOC在發展中也遇到了學習者學習持續性不強、退學率高、交流互動不足以及網絡教學難以適應實踐教學需要、教學模式單一、學分認證難等問題[5]。但是，就如華東師范大學副校長任友群所認為的：以“慕課”為代表的在線教育形態的出現，本質上體現了人類對教育理想的追求，而新技術讓這種追求逐步變成了現實，給高等教育帶來了調整人才培養方式的機遇[6]。過去雖然高校一直在強調教學，但是不可否認的是“重科研，輕教學”現象在高校普遍存在[7]，但是MOOC讓我們看到了眾多高校確實在認真地開展教學改革。或許就如尚俊杰所言：MOOC絕不是萬能的，并不是所有的課程一披上MOOC的外衣就會頓顯高貴，并不是所有的學習者一進入MOOC就會成為積極主動的學習者。MOOC之于高等教育，更多的是一種機遇，是一種誘發因素。在MOOC的推動和誘發之下，結合翻轉課堂、大數據、學習分析等學習技術，或許真的可以實現教育流程再造，重新定義教師角色，重新設計課程模式，重新設計組織機構，重新制定管理方式，從而打造出適應第三次工業革命的全新的高等教育機構[8]。

對于基礎教育，信息化工作更是扎扎實實，呈現出這樣幾個特點：第一，在國家層面，備受重視。加快教育信息化進程、以教育信息化帶動教育現代化已成為推進我國教育事業改革發展的戰略選擇[9]。第二，在實踐層面，大型國家教育信息化項目頻頻啟動，且成果豐碩。“三通兩平臺”工作穩步推進；全國“教學點數字教育資源全覆蓋項目”成效顯著，初步形成了可借鑒可推廣的多種教學模式；國家教育資源公共服務平臺建設與應用取得重大成效，已經形成了支持1000萬用戶的教育教學應用能力；初步形成了政府引導、多方參與的資源共建共享新機制，征集了一大批優秀資源；此外“一師一優課，一課一名師”資源應用活動和中小學教師信息技術應用能力提升工程正式啟動[10]。第三，在學校和教師層面，數字校園建設卓有成效，微課、MOOC和翻轉課堂三駕馬車更是得到了學校和教師的熱捧。華東師范大學牽頭成立了C20慕課聯盟，浙江省開通了普通高中選修課網絡課程平臺……涌現出一大批優秀的微課和MOOC資源，從最初的星星之火發展到了現在的燎原之勢。第四，在新技術層面，平板教學似乎已經蔚然成風，得到了實實在在的應用。2014年11月，“全國新技術支持下的個性化學習高峰研討和應用成果展示活動”在常州舉行，來自全國各地的800余位代表貢獻了上百節基于平板電腦等新技術的示范課，給大家展示了如何在技術的支持下開展協作學習和自主探究學習，如何將信息技術與教學過程深度融合。

除了以上特點，其實還有一個特別重要的特點，信息化似乎從過去自上而下的推進變為自下而上的一種自覺。前些年推廣信息化的時候，教師們多多少少有一些被動的感覺，但是這幾年，或許是因為信息化大環境改變了，也或許是因為微課、MOOC和翻轉課堂的技術門檻降低了，教師們從被動應用變成了主動應用，大都希望熱情地擁抱信息技術。

高等教育和基礎教育信息化發展雖然很快，但是，要談到互聯網教育(也常稱在線教育)，它們都會略顯黯淡。過去的一年內，互聯網教育簡直進入了“瘋狂”狀態。第一，大量初創企業加入。據統計，在過去的一年里平均每天有2.6家互聯網教育公司誕生。第二，互聯網巨頭也紛紛涉足。以往教育信息化類企業都比較小，但是近年來互聯網巨頭紛紛加入，百度、阿里巴巴和淘寶先后涉足在線教育。第三，傳統機構紛紛轉型。這主要有兩部分機構：一部分是傳統的培訓機構，比如新東方積極推進在線英語學習。另一部分是出版社，很多出版社紛紛成立數字出版中心，謀求從出版到教學應用的一條龍服務。第四，涉及金額巨大，市場前景無限。據說在過去的一年里互聯網教育企業得到了30多筆風險投資，金額達數億美元，而且據艾瑞咨詢報告顯示，2013年中國在線教育市場規模達到了839.7億元，增長率為19.9%。用戶數為6720.0萬人，增長率為13.8%[11]。

透過以上信息，我們還可以看出一個發展趨勢：以往校外的互聯網教育企業一般和正規學校有一定距離，各做各的，但是現在似乎在逐漸融合，比如一起作業網等通過作業就將校外教育和校內教學連接到了一起。這或許意味著企業、基金會、民間組織會更多地影響正規教育，基于互聯網的社會化服務將越來越多地進入到正規學校，學校的教育將更加開放，真正無邊界的課堂或學校正在形成。

概而言之，中國教育信息化目前大致呈現了這樣幾個特點：從局部推進到整體推進；從被動應用到主動應用；信息技術與教育教學融合；校內應用與校外應用融合等。

二、存在問題及解決方法

或許因為教育改革也進入了“深水區”，隨著教育信息化的推進，似乎碰到的問題也越來越多。

就高等教育而言：第一，頂層設計比較缺乏。近幾年高等教育信息化投入力度很大，但是“想到什么建什么”現象仍然存在，大學里平臺越來越多、系統越來越多、資源越來越多，但由于這些系統各自分散建設，沒有統一接口標準，形成了一個又一個“信息孤島”；第二，配套機制比較缺乏。大學課程的網絡化和社會化趨勢，已經給高等教育發展提供了新的思路。但不容忽視的是，我們還沒有建立起與之相配套的體制機制，比如學分制度、教學制度、評價制度、管理制度等，在這些方面進展不大、動作緩慢；第三，發展不均衡現象比較嚴重。發達地區的高校與欠發達地區的高校之間、名牌大學與普通大學之間的教育信息化水平存在巨大差異，目前似乎已經顯露出“好的越好，差的越差”的馬太效應；第四，數據應用水平比較低。目前很多高校就積累了海量的數據信息。但是我們對于現有數據資源的開發和利用還遠遠不夠，很多數據被人們所忽視，變成了“沉默的數據”，沒有被應用來改進教學實踐，并輔助教育決策；第五，管理體制變革比較緩慢。著名管理學家德魯克1988年發表在《哈佛商業評論》中的《新型組織的到來》一文中曾提到：一旦公司邁出了從數據轉向信息的第一步，那么它的決策程序、管理結構、甚至工作方式都將發生轉變。他在1992年還以美國軍隊為例，指出一個組織應該實現從技術裝備，到觀念，再到組織結構的全方位的變革[12]。目前在高校，雖然已經邁出了從數據向信息的一步，但是決策程序、管理機構和工作方式轉變還都比較小。

對于基礎教育，以上高等教育碰到的問題也都或多或少存在，除此以外，還有一些比較具體的問題：第一，經費保障不力。教育信息化經費尚沒有形成有效的投入和運維機制，教育信息化經費不是常設項，仍以立項式投入為主，這對日益增長的運維費用需求有矛盾。另外，過去經費條塊分割現象比較嚴重，一般為設備、培訓等費用，但是現在學校越來越需要一體化解決方案，需要服務，但是在服務方面的經費很缺乏。第二，投入效益難以計算。投入與效益一直是困擾教育信息化發展的問題，普林斯頓大學名譽校長威廉·鮑恩也提到，事實上信息技術已經在教育中得到了廣泛的應用，像生物、物理等學科離開信息技術幾乎無法開展研究，但是這些效益無法計算在傳統的產出中，體現不出來[13]。第三，教育流程變革不夠。信息技術與教學深度融合是核心，但不是全部，不能忽視信息技術對教育管理流程的改革，這一點與高等教育類似。第四，研究支持不夠，協同創新不足。盡管中國有龐大的學術研究隊伍，國家也一直在鼓勵產學研協同創新，但是高校學術研究隊伍和中小學教師及企業人員有效地進行協同創新還存在不足。教師們的熱情雖然很高，但是在教學模式方面的探索缺乏有效的引導或指導，或許這種自下而上的信息化參與行為會產生時間、精力、財力等方面的浪費。當然，除了以上問題外，資源共建共享等方面也都還存在諸多問題。

至于互聯網教育，碰到的問題可能更多。目前互聯網教育市場確實很火，但是許多企業都面臨著叫好不叫座的尷尬[14]。再好的產品，免費給學生用，人家也不一定用。巨額風險投資投進去了，依然找不到清晰的盈利模式。

究其原因，非常復雜，可能會涉及到經費、體制等各種原因，不過，仔細分析，一定會歸結到這樣本質性問題：技術到底能否改變教育？前面已經談過，當年收音機、電影、電視都沒能改變教育，現在計算機和互聯網就能改變教育嗎？雖然也有很多人持樂觀態度，但是持悲觀態度的也大有人在，斯坦福大學的Larry Cuban就曾先后兩次撰文闡明這一點，他認為學校是一個相對穩定的系統，教育的發展是一個緩慢的過程，所以技術很難在短期內變革教育[15][16]。

那么技術為什么能變革其他行業呢？我們以零售業為例，淘寶天貓并不是簡單地將線下集市搬到線上，而是解決了傳統商貿中存在的信息不對稱、店租成本高、營銷成本高、商家欺詐客戶等問題，省去了中間商的很多環節，讓商品交易得以更順暢地進行。仔細想一想，對于消費者來說，最根本的目的就是“以最方便的方式購買到最便宜的產品”，而電子商務似乎圓滿地實現了這個根本性的目的。

再回頭看看互聯網教育，騰訊課堂、淘寶同學、百度傳課等，主要是把線下的課堂搬到了線上，進行直播和錄播，解決了時空或者說傳遞問題；一起作業網、習網、猿題庫等，雖然也都在努力應用大數據以方便對學習者進行個性化學習支持，但是目前基本上主要是解決了資源受限問題；家校通、家長幫等，主要是提供給家長和學校(或機構)進行關于孩子教育溝通的平臺，解決了溝通的問題……這些互聯網教育應用產品確實解決了傳統教育活動中的某些問題，也起到了重要的作用，但是是否解決了教育領域的根本性問題呢，是否達到了學習者的根本目的呢？仿照消費者的根本目的，學習者的根本目的應該是“以最有效的方式學會最有用的知識”。按照建構主義的觀點，認為知識不是教師傳授給學生的，而是在一定的情境中借助學習材料和其他人的幫助自己建構起來的[17][18]。簡單地說，學習者需要在自己的大腦中建構出知識，或者說將知識“買進”自己的大腦中。

按照這個根本目的，回頭看看這些互聯網教育產品或技術，它們是否真的解決了這個根本目的呢？哈佛大學教授講的確實很好，可是我還是聽不懂怎么辦？基于大數據的自適應測試技術確實有助于提高學習成績，可是我沒有學習動機怎么辦？當我們試圖回答這幾個問題時，就理解了互聯網教育面臨的困難，因為教育的對象是人不是物，具體來說，主要是人的大腦。而我們人類雖然研究了幾千年教育，但是我們對于知識究竟是怎么存儲的，人究竟是怎么學習的，實際上還知之甚少。在這個根本性問題沒有搞明白之前，我們試圖達到學習者的根本性目的，難度可想而知。

其實，這不僅僅是互聯網教育面臨的困難，在高等教育、基礎教育等各個領域中都是一樣的。前面探討了高等教育和基礎教育面臨的諸多問題，我們當然可以依靠頂層設計、加大投入、流程變革、教師培訓等措施來逐步解決，但是這些都是外圍的幫助和支持，最終還要歸結到“人究竟是怎么學習的，怎樣才能促進有效學習”這一根本性問題。

要解決這一根本性問題，我們就會注意到一個新興的跨學科研究領域——“學習科學”，或許它的發展有助于解決這一根本性問題，從而推動教育的深層變革。

三、學習科學的歷史與發展

學習科學(Learning Sciences)是國際上近30年來發展起來的關于教和學的跨學科研究領域，涉及教育學、腦科學、心理學、信息科學等多研究領域。索耶(R·K·Sawyer)在《劍橋學習科學手冊》一書中指出，“學習科學是一個研究教和學的跨學科領域。它研究各種情境下的學習——不僅包括學校課堂里的正式學習，也包括發生在家里、工作期間以及同伴之間的非正式學習。學習科學研究的目標，首先是為了更好地理解認知過程和社會化過程以產生最有效的學習，其次便是為了用學習科學的知識來重新設計我們的課堂和其他學習環境，從而使學習者能夠更有效和深入地進行學習[19]。”簡而言之，學習科學主要就是研究：“人究竟是怎么學習的，怎樣才能促進有效地學習？”

要談到學習研究，其實認知科學已經進行過長期的探索，成果也很豐富，但是為什么還會提出學習科學這一個嶄新的概念呢？原因是人們逐漸發現認知科學關注的對象和研究方法過于遠離人在真實世界中的學習，所發現的認知規律是將人從其所處的社會世界與自然世界中抽離出來的結果，對于現實學校教育實踐的改進和教育質量的提升并不是十分理想[20]。在這樣的情況下，一部分認知科學家開始關注真實情境中的學習，包括課堂中的正式學習和課外的非正式學習。他們希望通過在心智、腦和教育之間建立橋梁(Mind, Brain, and Education)，將腦科學的最新成果(從基因到行為)應用于教育和學習過程。20世紀70年代末和80年代初，隨著人工智能理論和計算機技術的發展，一批認知科學家和計算機科學家開始合作，逐漸開創了這一個專門研究學習的嶄新的領域——學習科學。

學習科學誕生以后，發展非常迅速。1986年，施樂公司建立了施樂學習研究所；1987年，美國西北大學建立了學習科學研究所；1990年，美國出版了第一份學習科學類學術刊物《學習科學雜志》(The Journal of the Leaning Sciences)；1991年，西北大學創建了世界上第一個學習科學專業，同年召開了第一屆國際學習科學會議；1999年，美國國家研究理事會(National Research Council)成立了“學習科學發展委員會”工作小組，發布了名為《人是如何學習的：大腦、心理、經驗與學校》的研究報告，引起了世界各國對學習科學的關注[21]；2004年，美國國家科學基金會(NSF)宣布撥款1 億美元創建跨學科的“學習科學中心”，并將給予持續巨資支持，隨后陸續正式成立6個國家級跨學科跨學校的學習科學研究中心，比如斯坦福大學和華盛頓大學合作建立了非正式與正式環境學習中心(Center for Learning in Informal and Formal Environments，簡稱LIFE)，從2004年到2014年，連續10年總計獲得4000余萬美元的資助[22]；經合組織(OECD)自1999年開始設立了一個教育與創新研究所，組織了全世界范圍的學者開展學習科學研究。在亞洲，香港大學將學習科學列為了該校16個重點發展領域之一；2009年，Meltzoff等人在《Science》雜志上發表了《Foundations for a New Science of Learning》一文，在學術界產生了重要的影響[23]。近年來，歐美發達國家已經將學習科學確立為新的教育政策的關鍵基礎，將人類學習的重要研究成果作為了課程決策與行動的基礎[24]，在實踐領域得到了實際應用。2013年4月2日，奧巴馬政府正式宣布將開始十年“腦計劃”，擬投入巨資探究大腦數十億個神經元的詳細信息，并對人類的知覺、行動以及意識等有更進一步的了解，該計劃進一步推動了學習科學的發展。

在國內，雖然相對于歐美學習科學研究還有一定差距，但是東南大學、北京師范大學、華東師范大學等高校已經建立了學習科學研究中心或者相關的學術機構，而且，越來越多的研究機構對此產生了興趣。2014年3月1-6日，由美國國家科學基金會(NSF)、經濟合作與發展組織(OECD)、聯合國教科文組織(UNESCO)、香港大學、上海師范大學、華東師范大學聯合舉辦的“學習科學國際大會”在華東師范大學舉行。大會匯集了世界各地的學習科學及教育研究領域的學者、各國和地區教育行政機構及國際組織的教育決策者、教育實踐領域專家，圍繞學習科學研究展開了專題探討[25]，該次會議對于推動學習科學在中國的發展起到了重要作用。

學習科學是一個跨學科研究領域，那么，它的核心研究內容究竟是什么呢？《人是如何學習的》一書中認為改變學習概念的五大主題是：記憶和知識的結構、問題解決與推理的分析(專家分析)、早期基礎、元認知過程和自我調節能力、文化體驗與社區參與[26]。《劍橋學習科學手冊》一書中比較關注學習理論、基于設計的研究、專家學習和概念轉變、知識可視化、計算機支持的協作學習(CSCL)和學習環境等研究[27]。《學習科學的關鍵詞》一書中將學習共同體、建構主義學習環境、認知學徒制、概念轉變、基于案例的推理、基于模型的推理、CSCL和多媒體學習作為主要研究內容[28]。斯坦福大學Roy Pea教授在學習科學領域擁有重要的影響力，而他開展的研究課題大都圍繞著信息技術對學習與教學的支持及增強，比如科學、數學學習與視覺化、基于視頻的學習、學習共同體、元認知等等[29]。匹茲堡大學學習研究與發展中心(LRDC)在其主頁(www.lrdc.pitt.edu)上列出了八大主要研究領域，分別是：認知心理、高階學習過程、學習技術、閱讀和語言、非正式學習、學校實踐轉變研究、學習政策、學習中的社會動機因素。李海峰和莫永華曾對《學習科學雜志》(JLS)近十年發表的文獻進行了內容分析，歸納出學習科學的主要研究內容：知識與認知、學習環境(如研究性學習環境和虛擬學習環境等)、研究工具與方法論(包括視頻分析方法、設計設計方法等)、設計、合作學習與共同體[30]。鄭太年等人通過對2014學習科學國際大會的評析歸納出，當年學習科學的研究主題大致分為以下幾類：社會性學習研究，神經科學、早期語言學習和雙語學習研究，真實情境中的學習研究，學習技術的研究與開發幾類[31]。

來自不同領域的學者一般會關注不同的方面。羅陸慧英和程介明等人指出，不同領域的學習科學研究針對發生于不同位相的學習，神經科學關注腦，心理學關注個體行為，組織學關注機構，社會學和文化研究關注小組和共同體，教育變革關注教育系統，人類學關注社會[32]。不過在紛繁復雜的學習科學研究中，最為吸引人或者最為突出的研究似乎是以下兩類：一類是基于腦科學與學習研究(也有人稱為神經教育學)，比如華盛頓大學和斯坦福大學聯合成立的正式學習與非正式學習中心就主要在開展基于腦機制的面向幼兒的語言學習研究[33]；一類是技術支持下的學習研究，比如加拿大多倫多大學教育學院的Bereiter和Scardamalia從20世紀90年代開始，探索計算機支持的有意義學習環境，并推出了頗為流行的知識論壇(Knowledge Forum)，利用技術來促進學習者更好地進行知識建構[34]。當然，也有學者結合腦神經研究成果開發了多媒體教學軟件，用于治療認知缺陷，比如利用多媒體軟件來培養空間想象能力和數學思維能力[35]。

通過梳理學習科學研究領域比較突出的研究，我們可以看出，盡管不是那么嚴謹，但是基本上可以說學習科學比較注重基礎性的研究，確實是希望在認知科學等學科的基礎上，為教育學科的發展提供理論參考依據。前面也提過，事實上歐美一些發達國家已經將學習科學的研究成果作為了教育決策與行動的關鍵基礎[36]。

四、學習科學如何推動教育深層變革

現在回頭去看看高等教育、基礎教育和互聯網教育遇到的困難，就是在“人究竟是怎么學習的？”這一根本性問題沒有解決之前，試圖去達到人們的根本性目的，所以很難。而學習科學誕生和發展的宗旨就是為了解決這一根本性目的，或許學習科學的突破將有助于推動教育發生深層的變革。

當然，也有人會講，在學習科學誕生之前，認知科學等其他學科的人對這一根本問題也已經進行了長期的探索，似乎也并沒有促進教育的深層變革，學習科學就一定可以嗎？要準確回答這個問題，首先就要從社會發展大背景考慮，常言道：量變引起質變。以互聯網技術為主要代表的信息技術按照摩爾定律快速發展幾十年后，終于促使社會各個領域發生了重大變革，這個變革體現在幾個方面：一是互聯網普及率。根據中國互聯網絡信息中心發布的歷次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2006年之前，中國互聯網普及率還不到10%，而2006以后，則快速突破10%，目前已經將近50%。而且，十幾年前，主要都是教師、學生和白領等一些專業人士在使用互聯網，而今天包括領導和農民工在內的群體都開始使用互聯網，可以說是已經進入爆發式普及階段。二是信息技術應用深度。以自動翻譯為例，20世紀70—80年代隨著人工智能技術的發展，大家對自動翻譯寄予了厚望，但是一直沒能有突破性的進展。但是隨著大數據技術的發展，自動翻譯又讓大家有了新的期望，比如Google提供的網頁翻譯至少已經能讓一個不懂英文的人基本看明白英文網頁信息了。簡單的說，信息技術發展幾十年后，終于促使社會發生了巨變，尤其是人們的觀念，已經逐步轉變了。

具體到教育領域，技術的發展也使得學習科學產生了突破性的發展，腦、心智和(真實情境中的)教育似乎真的可以建立緊密的聯系了。首先是功能磁共振成像技術(fRMI)等先進技術使得人們對學習和記憶的腦機制有了更深刻的了解，并促進了學習環境和學習模式的變革。比如，很多父母包括教育研究者對孩子要不要從幼兒時期就開始學習雙語都存在疑惑，大家都擔心會不會給孩子增加認知上的挑戰甚至是困擾。不過Patricia Kuhl主持的一項研究顯示，雙語學習能夠改變腦白質的微觀結構。雙語人群和單語人群在執行功能方面的認知能力——維持和指導注意的能力——方面存在差異。與只學習一種語言的同齡人相比，一出生就處于雙語環境中的嬰兒和兒童，具有更高的認知靈活性和控制注意的能力[37]。

再看游戲化學習，現在頗受社會各界重視，新媒體聯盟最近歷年發布的地平線報告中，都認為游戲化學習會在未來幾年得到普及性應用。不過，尚俊杰等人通過大量的游戲化學習實證研究，總結出游戲進入課堂會面臨三層困難和障礙[38]，其中如何客觀地評價游戲化學習的成效是一個最主要的問題。實際上，目前國內的游戲化學習大都停留在學習的行為表現層面，缺乏在神經機制層面的深入探討。但國際上已出現一系列的基于腦機制的游戲化學習研究案例，通過腦成像技術來評估游戲化學習的成效，從而在神經機制層面證實了游戲化學習對學習者的積極效果。比如斯坦福大學Kesler教授等應用Lumos實驗室開發的網頁游戲(http://www.lumosity.com)，從行為表現和神經機制兩個層面評估了游戲化學習對提升特納綜合癥(特納綜合癥，Turner syndrome，一種先天性染色體異常疾病，患者常存在視覺空間、數學和記憶困難等認知缺陷)患者的數學能力的積極效果。初步研究結果顯示：在行為表現層面，試卷測試結果顯示患者的計算能力、數字常識、計算速度、認知靈活性、視覺空間處理能力都有顯著提高。在神經機制層面，實驗后患者的腦活動模式發生了較大改變[39]。

多媒體教學軟件之前也被廣泛使用，但是也屢受質疑[40]，它是否真的能夠促進學習呢？Meltzoff等人發表在Science雜志中的文章也提到：腦磁圖描記術 (MEG: Magnetoencephalography)可以讓我們更深入地了解社會互動和感覺運動經驗是如何影響兒童學習語言的，以及幼兒為什么能從人類導師身上學會外語而不能從電視上學到。不過，他們也提到，一種可以模擬人類行為的新型機器人確實可以幫助幼兒學習外語詞匯[41]。

除了腦科學技術外，大數據(Big Data)近年來發展極其迅猛，學習科學領域的研究者也已經開始逐漸將基于大數據的學習分析融入于學習實踐之中[42]。伍斯特理工學院(Worcester Polytechnic Institute)的Janice Gobert教授長期從事基于計算機的交互式科學實驗環境(Microworlds)的設計和開發，以促進學生對于物理、生物、地球科學等領域的探究式學習。相比基于實驗室的科學實驗，這個學習環境既能模擬真實實驗場景，又能夠靈活方便地為眾多學習者提供學習和實驗機會。然而，她們發現，這一學習環境中的學習者往往很難得到有效、實時的個性化支持和反饋，學生的學習活動和行為往往缺乏及時的分析和指引。基于這個問題，她們正嘗試使用學習分析的理念和技術進行改善，并初步得到很好的效果。在她們的解決方案(Inq-ITS；http://slinq.org)中，學習過程中實時產生的大數據能夠被自動記錄并經由算法自動分析，進而實時生成報告提供給老師和學生以改善教學和試驗過程。研究結果表明，基于大數據的自動分析算法能夠很好地捕捉和評估學生的科學探究技巧，進而為促進教學過程提供個性化證據和實時支持[43][44]。

加拿大西蒙菲莎大學的Phil Winne教授是自主學習方面的知名學者，長期從事這一領域研究。Winne教授認為，傳統的為學習過程提供反饋的方法，比如由隨機控制試驗得出研究結果提供給老師和學生等，已凸顯出很大的局限性。這類方法往往關注大多數人的平均水平，并給出一個大致建議，很難為每個學習者提供高效的建議和支持。基于此，Winne教授及其研究小組近期專注于發掘大數據對于學習者在網上自主學習的支持，并設計了一個用于追蹤和支持網上自主學習的在線工具nStudy[45]。nStudy一方面能夠為網上學習者提供多種支持以促進學習者對于學習內容的搜索、檢查、合并、加工、和轉化等；另一方面，它能夠自動收集學習者的這些活動信息，盡可能詳細地描述每個學習者的學習過程。nStudy還能夠針對所收集的大數據進行及時整合、分析和篩選，并將結果有針對性地反饋給學習者，以幫助學習者及時、有效地調整自主學習過程[46]。

基于大數據的學習分析不僅在改善計算機支持的學生學習方面發揮重要作用，國外教育者也開始重視并將其應用到傳統課堂和教師學習中，以改善課堂教學效果。比如，由匹茲堡大學Lauren Resnick教授所創立的學習研究所(Institute for Learning; http://ifl.pitt.edu)作為美國知名教師培訓和教學促進機構，已開始嘗試使用課堂討論分析工具Classroom Discourse Analyzer(CDA)幫助中小學老師反思和提高課堂討論效果。傳統教師對于課堂反思往往缺乏有效、直觀的證據支持，CDA依據學習分析理念設計，能夠針對一節或追蹤多節課堂討論進行分析，并將每個學生發言、老師發言、師生對話模式和風格等數據信息自動整合，以互動式圖表形式提供給老師，幫助老師及時反思和改善課堂教學實踐[47]。

通過以上案例可以看出，盡管還無法進行大規模推廣，但是腦科學和大數據等技術的發展，確實使得我們對于“人究竟是怎么學習的？”有了更深刻的認識，也有了更多的手段去促進“有效學習”，這樣也意味著腦、心智確實可以和(真實情境中的)教育建立更為密切的聯系，從而從更深的層次上為制定教育政策提供決策依據。簡單而言，未來腦科學技術、基于大數據的學習分析技術和技術增強的學習技術或許將成為推動教育深層變革的主動力，如下圖所示：

學習科學：推動教育的深層變革圖

形象地說(可能不太嚴謹)：眼睛以里，腦科學與學習的發展讓我們更好地了解知識究竟是怎么存儲的，人究竟是怎么學習的？眼睛以外，基于大數據的學習分析讓我們用數據說話，而不再主要靠經驗說話；當然，眼睛里外，都需要采用技術來支持和增強學習。

五、結束語

根據以上分析和討論，我們可以得出如下初步的結論：

1.當前教育信息化蓬勃發展，走上了發展的快車道。不僅僅是技術裝備發生了變化，觀念也發生了變化，廣大學生、教師和管理者都在積極擁抱新技術。

2.不過，目前仍然存在配套機制缺乏、經費保障不力、區域發展不均衡、管理體制變革緩慢等問題。但是教育信息化最臨最根本的問題仍然是需要研究清楚人究竟是怎么學習的，怎樣才能促進更有效的學習。

3.要解決這一根本問題，就需要依靠近30年發展起來的新興學科——學習科學，尤其是腦科學與學習、基于大數據的學習分析和技術增強的學習等方面的研究。

4.對于國家而言，要想深入推動教育變革，就需要加大力度開展學習科學研究，促進跨學科、跨機構協同創新。當然，在此過程中，教育技術學或許會和腦科學、心理學、信息技術等學科一起扮演主要角色，但是社會學、人類學、工學、組織學等學科也會做出卓越的貢獻。只有多學科協同攻關，我們才能真正在腦、心智和課堂教學(真實情境中的教育)之間架起牢固的、寬暢的、經得起考驗的、真的有用的橋梁。

致謝：

曹培杰、蔣宇、肖海明、聶歡為本文提供了很好的建議，特此致謝。

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尚俊杰：博士，副教授，研究方向為游戲化學習、學習科學與技術設計、教育技術領導力與政策等(jjshang@gse.pku.edu.cn)。

莊紹勇：博士，助理教授，研究方向為游戲化學習、信息技術與課程等(mjong@cuhk.edu.hk)。

陳高偉：博士，研究方向為學習科學、學習分析等(gwchen@hku.hk)。

2014年12月8號

責任編輯：宋靈青

Learning Sciences: Promoting In-depth Reform of Education

Shang Junjie1, Jong Morris Siu Yung2, Chen Gaowei3
(1. Graduate School of Education, Peking University, Beijing 100871; 2. Faculty of Education, Chinese University of Hong Kong, Hong Kong 999077; 3. Faculty of Education, University of Hong Kong, Hong Kong 999077)

Educational informatization is developing fast and has achieved notable success in the past few years. However, it still faces many criticisms and challenges from researchers, practitioners, and the public. This is likely to be attributed to the unsolved fundamental question “How do people learn, and how to promote effective learning?”This paper begins with a review of the current development of educational informatization, followed by an analysis of the problems and possible solutions. It then introduces the origin, development, and the state-of-the-art research of the field of learning sciences. The paper concludes that learning sciences, especially the themes of neuroscience and learning, big data and learning analytics and technology enhanced learning, will play a critical role in facilitating educational informatization and thereby promoting an in-depth reform of education.

Learning Science; Educational Technology; Internet Education; Neuroscience; Big data; Reform of Education

G434

A

1006—9860(2015)01—0006—08

* 本文系教育部—中國移動科研基金項目“教育信息化理論研究”(項目編號：MCM20121011)、2013年北京市哲學社會科學規劃項目“基于游戲化學習的創造性思維的培育策略研究”(項目編號：13JYB011)的研究成果。