【慢读会】大友008:教育技术小抄008

摘要: 慢读会

11-09 06:09 首页 爱学习的一群人

这是大友的慢读工程第8天

《教育传播与技术研究手册》上

观察三:通过信息处理和知识获取,学习理论和技术联结在一起

小结

信息处理和知识建构的概念随着时间的推移而改变,并取决于知识论和不断变化的学习理论。不同的计算机工具和系统被设计出来,有助于在知识获取方面提高教育质量,但绝大多数工具和系统都仅仅局限于课程所覆盖的内容。从作为学校教学的一部分的程序性教学的材料,到学生个人和他人协作的知识组织和知识建构工具,为反映更真实的世界的问题和知识铺平了道路。评价研究清晰地表明,不仅是认知工具的使用,而且其与潜在的认知过程的联系,都形成了某个系统或工具的优点。

计算机工具系统设计出来的目的在于通过提升知识获取效率和效果来提高教育质量,可惜的是覆盖范围大多数在课程覆盖的范围,也逐渐地从学校教育的程序性教学范围扩展到个人和组织协作的工具,为构建和呈现知识作了铺路之举。

观察4:教育技术使得学习者支持从程序控制或教师控制转向更加共享式的控制和学习者控制

有关技术和教育之间相互作用所进行讨论的基本原则是技术如何支持个人和团体达成学习目标。取决于可用的学习理论和技术工具,不同种类的支持方式已经渗入教学材料、程序和技术支持的学习环境中,然而开放式学习环境同时提出自由学习的观念,这揭示了在结构化学习支持和学习者通过技术自我管理学习之间的紧张关系。(这也可以说是正式学习和非正式学习的紧张关系?)

 

智能计算机辅助学习和智能教学系统

在行为主义传统中,计算机整合了教学中显示、响应和反馈元素的活动。电脑辅助的学习被期望能够通过支持自适应反馈来实现最大化的学习。

然而,在传统的CAI(计算机辅助教学)程序中线性的反馈常常导致并不充分的个人支持。智能计算机辅助教学(ICAI)被认为是一种新的程序设计的解决方法。它是微型自适应教学的一种范例,目的在于不断调整教学以适应个体学习者的需求,分支设计是这种程序的最大特点。由于ICAI系统仅仅通过学生的行为状态来调整教学,因此它是行为主义的。然而,真正的反馈是难以实现的,因为信息来源是外在于学生的,同时反馈并不在学习活动的过程中发生,而仅仅是在任务结束以后。此外,有限的计算机能力,诸如内存和速度等,严重限制了对学生个体需求反馈的调整。

要实现基于学生认知状态的良好适应性,需要等到智能教学系统ITS的出现。以认知为导向的教学系统或ITS都并非是静态的预编程系统,而是整合了多种计算模块,并使用了人工智能和认知科学以产生干预。这些操作都基于一个收集数据的数据库,其中包含了以产生式的规则形式实现的错误类型和认知技能。数据库的建立围绕着:

1)专家或模型

2)动态的学生模型

3)教师或教学模型

4)通信模型和用户界面等

Anderson提出了他的思维的适应性控制理论,在该理论中学习者的知识被追踪(知识跟踪),以便于产生适当的学习活动。(这实际上应该是大数据为什么能帮助学习者更好学习的另外一种解释吧,例如在上网的时候,我们的信息被跟踪,然后那些我们经常浏览的事物相关的广告就会精准地出现,这个技术被用在学习之上,在理论和技术上是可以的,这是三大流中的信息流。)

我们可以观察到各种ITS(智能教学系统)的两条不同演变路线。一是优化各种ITS,以便于将有关学习的新知识与新的编程技术进行整合。另一条是接受各种ITS中的局限,即智能机器没有广泛的知识以完成类似人类的推理,因为在认知图式界限的思维方面都是模糊的 ITS开发方面的进展主要是基于规则的逻辑结构的知识领域,例如经典力学、几何光学、经济学、初等代数、语法和计算机编程。在自然语言处理方面的进展使得各种ITS能够基于定性的数据分析作出决定(例如开放式的文本响应或注释概念图)。ITS的实现案例包括:

1)  将适应性的教学系统和基于超媒体的系统相结合的适应性超媒体系统(AHSs如:网易云课堂;

2)  用于教育的情感化人工智(能AIED),能够检测并智能化管理学习者的情感维度,如现在的有些机器人,虚拟的和实体的;

3)  基于WebAHSs,能够与个人用户的目标、兴趣和知识相适应,如某些学习社群;

4)  智能仿真学习环境,其中包含了高级的帮助、提示、解释和教学工具,如多说英语等语言类学习APP

5)  包含了智能教学系统的复杂的在线课程,如如多说英语等语言类学习APP

尽管有大量的投资和改良的适应性,ITS的活动还是逐渐减弱了。

首先,ITS能够对程序性技能的习得进行建模,但是对于模拟学生复杂的认知过程和情境活动却很有限。

其次,由于ITS系统在模拟结构不良或不规则的知识领域中的局限性,基于计算机的教学系统常常成为许多高度结构化的指令性的系统。如果计算机模拟学习是不可能的,那么智能教学也是不可能的。Kintsch在这一问题驱动下启动了“非智能化”教学,即教师不应该完成所有的计划和监督,因为这是学生为了学习而应必须执行的活动。(只有学习者自己发自内心的构建出自己的知识,他们才会发自内心地认同并行动,这一点教师如若全部代劳必然会有可能累死自己也没有结果)此视角下,计算机工具虽然并不具有人工智能,但它能够在帮助学生的思维过程方面起到一定的作用。

计算机增强的学习环境和学习者支持

从教学材料或程序向学习环境的转变反映了人们的控制重点从系统到学习者的变化,这影响了系统智能在支持学习者学习中所扮演的角色。控制重点可以被分为外部(程序控制)、内部(学习者控制)或共享。与各类基于程序指导模式的ITS(智能教学系统)不同,学习环境在保持任务复杂性的同时,允许学习者将学习过程具体化。学习者控制可以使学习者在需求支持和内容覆盖方面做出教学决策,选择经过估计的最优化的难度水平,安排学习路径,同时调节呈现的类型和速度,并确定需要处理的信息量

建构主义的多重描述使用了多样化的方法来解释和实施学习者支持。发现式学习、基于1学习、探究性学习、体验式学习和建构主义学习是开放式学习的多种版本,这使得人们认为几乎可以给予学生无限度的控制。

这种观点植根于激进建构主义的一些工作,建构主义及其衍生物一直以来的问题,即它是一种意识形态而非学习理论。即使在建构主义的框架下,学生们也应该有需要去追求的目标,这些目标的产生可能是外在的,也可能是内在的。

对于控制的、更加温和的概念包括在分布式智能中将学习者视为合作者,以增强认知与元认知知识及策略。带有明确的学习者支持的建构主义学习环境的例子是认知学徒制和情境认知 、抛锚式教学和模拟学习环境。它们包含了高级的帮助、提示、教练、消褪、表述、反映和探索等功能,能够支持越来越强的学习者控制过程。为了应对多媒体使用中用户的无助感,还设计了标准的弹出式帮助系统、动画指南或智能代理,以监控学习者的浏览模式。

学习者支持在不同的以计算机为基础的学习环境中被实现,其中的两个案例是:

源于(教育之外的计算机工具的使用;

嵌入环境的专用工具((例如嵌入式教学代理)。一些公开的计算机工具被嵌入到一些学习环境中(例如文字处理、计算器、电子表格、数据库、绘图和组合程序等),以使学生从一些较低层次的操作知识的负担中解放出来,为其展示学习执行过程中的熟悉结构,跟踪状态和过程以提升学生思维和学习的质量。更多的工具不断出现,其中包括WebQuests、模拟与游戏、微观世界、博客和维基,以及社会化媒体(如微信微博),这些工具允许高层次的交互互动的数据处理、符号转换、图形渲染、信息存储和检索以及通信。

动画教学代理致力于将学习者支持嵌入互动学习环境中,通过为学生提供个性化学习支持和非言语的反馈,提高学生的参与程度和学习动机。动画教学代理的学习支持功能包括取代、脚手架、演示、建模、训练和测试,但是其中对于元认知交为缺乏。对于元认知支持缺乏的一种可能的解释是,教学代理ITS的传统,强烈地聚焦于具体领域的特定知识,以及解决方案单一的过程性工作。(这个要求呀,在我看来是面向未来的,因为现在的动画教学代理已经做的不错了……)


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