許博宇
摘 要:隨著在線學習方式的普及,學習分析已經開始被運用在教學實踐中。教育的重要目標是改善學生的思維能力,其教育目標分類的提出為思維能力的培養提供了指導方向。因此,本研究從馬扎諾分類學的視角出發,探究學習分析如何支持思維發展。
關鍵詞:馬扎諾教育;目標分類;學習分析;思維發展
1 問題提出
學習分析技術是使用數據與模型來預測學生的收獲和具有處理這些信息能力的行為[1]。學生在學習過程中的行為表現等數據,是學習分析技術的關鍵。學習分析的目標其實就是用這些收集上來的數據來評估學生的表現、預測學生的發展、發現學生的問題,從而為教育者提供更好的學與支持。
雖然學習分析在教育教學中發揮著重要的作用,但目前仍存在一些問題。現有的學習分析技術只能簡單地分析學生在學習中所表現出來的行為,對于學生的隱性知識與能力很難評估,對思維培養的貢獻更是少之又少。
2 設計探究
馬扎諾提出了教育目標新分類,分為認知系統元、認知系統和自我系統。其中認知系統包含提取、領會、分析及知識應用;元認知系統包含目標設定、過程監控以及監控清晰度與精確度;自我系統包含檢驗重要性、檢驗效能、檢驗情感反應及檢驗總體動機。馬扎諾教育目標分類系統中除了認知系統中的提取層次,其他層次屬于面向思維的教學目標層次。
2.1 認知系統
工作記憶中的信息是學習者加工后形成了特定的結構后進行存儲的。領會是知識以適當的形式貯存在長時記憶中。分析是學習者依靠原有知識,對信息進行重組并創建新內容。最后是知識應用,強調學習者的問題解決與假設能力。
教師在管理過程中,登錄到學習系統中能上傳不同的學習資源,然后對學習數據進行分析,實時掌握學生基本學習狀態以及學習過程,對學習計劃進行調整,對學習活動進行干預。
2.2 元認知系統
1.明確目標
明確目標就是當學生開始接受新任務時,為這個任務建立明確且清晰的目標,以及實現這個目標需要使用的策略、資源與方法。
學習分析支持明確目標主要是在計分轉換方面,將學習時長、進度、目標掌握、目標得分在課前按權重進行設定,根據學習者的實際參與情況進行統計,并折合權重計算后作為學習模塊得分。
2.過程監控
過程監控是對任務的程序為達成目標所使用的策略的實施效果以及任務進行的過程的有效性進行監控。
學習分析支持學習任務完成度監控,即主要對學習者課前自主學習時需要觀看的微課、提出的知識疑問、瀏覽的學習資源等進行完成度監控,以了解學習者的學習狀態[2]。
3.監控清晰度與準確度
監控清晰度是學習者對所學知識或任務的明晰程度。監控準確度是學習者對知識的理解與運用的正確程度。監控清晰度與準確度都需要學生給出依據并做出解釋。
學習分析支持監控清晰度與準確度可以用話語分析法,話語分析能夠幫助我們理解知識是怎樣產生與建構的[3]。話語除了包括交流談話,還包括各種媒體上展示出來的文本與交互內容。
2.3 自我系統
1.檢查動機
檢驗總體動機是對全部動機的總體判斷,要求學生能夠明確學習知識的動機及相應的原因。
具有較強學習動機的學習者更愿意主動參與到學習與活動中來。學習分析能夠通過分析學生使用搜索引擎、學習資源以及與他人交流的頻率,來評估學生的動機。
2.檢查情緒反應
檢驗情感反應要求學生確定自己對知識或任務的情感是積極的還是消極的,以及產生這種情感反應的原因。
學習分析支持檢驗情緒反應具有很好的效果,因為其能夠為學習分析提供了更加客觀、全面、精準的信息[4]。例如,對學生的皮膚電、表情等進行分析,測量學生的情緒與互動行為等。
3.檢查效能感
檢驗效能是學習者對能夠完成學習任務的可能性進行判斷的過程,要求學習者判斷現有條件都能使自己完成任務。
學習分析支持檢驗效能感能夠用社會網絡分析法實現。社會網絡分析法能夠研究人的社交行為,通過學習分析工具將小組協作過程可視化,以幫助教師診斷協作學習的質量。
4.檢查重要性
學生在學習知識之前,都會判斷該知識的重要程度,來判定這個知識或任務自己是否需要耗費時間和精力去認真學習。
學習分析支持下的學習重要性因其內隱性目前直接測量較為困難,因此與監控清晰度類似,需使用話語分析法來實現。
3 結語
學習分析技術涵蓋了教育過程最主要的領域,在思維培養方面具有很大的潛力。技術促進教學是一項挑戰,促進教學中的思維發展更是一項艱巨的任務。馬扎諾教學目標分類為技術與思維的結合指出一條出路,學習分析與思維教學緊密結合,將能夠創造教學無限的可能性。
參考文獻:
[1] Siemens, G., Long, P..Penetrating the Fog: Analytics in Learning andEducation[J].Educause Review, 2011,46(5): 30~32.
[2] 牟智佳,武法提.基于教育數據的學習分析工具的功能探究[J].現代教育技術,2017,27(11):113-119.
[3] Arnseth, H. C. Discourse and artefacts in learning to argue[D].Oslo:Oslo University, 2004.
[4] 韓穎,董玉琦,畢景剛.學習分析中情緒的生理數據表征——皮膚電反應的應用前瞻[J].現代教育技術,2018,28(10):12-19.