学习理论与技术的互动：教育技术发展省思

段爱峰 厍文颖

摘 要：学习理论与技术的交错前行及两者之间的互动，是推动教育技术不断向前发展的重要因素。从学习理论与技术互动的角度反思教育技术发展，能够更清晰地认识教育技术发展的当代趋势与未来走向。在考察学习理论与技术的发展及其相互影响的基础上，可以看出：学习与技术的概念在教育技术学科领域内仍处于模糊状态；学习理论与技术的选择受到社会与教育的发展状况的影响；信息加工与知识习得是学习理论与技术发生联系的内在机制。

关键词：教育技术；历史；学习理论；技术

中图分类号：G40 文献标识码：A 文章编号：1005-6378（2015）04-0023-07

在教育技术的产生和发展过程中，学习理论的发展与技术的进步始终是推动教育技术不断向前的重要因素。以二十世纪初视听技术进入教育领域为肇端，各种新技术开始被持续不断的引入教育领域，这为教育技术的发展提供了不竭的动力。然而，仅从技术发展的角度远远无法完整地阐释教育技术的演进过程，因为技术只有在与学习活动相结合的前提下，才能具有教育技术的学科意义与学理价值。诚如加涅（Gagné）所言：“（教育）技术学的兴趣必须要放在人类学习者身上，而且特别要放在通过学习所获得能力和气质上。”[1]4

根据“技术”和“学习”研究重心的不同，美国教育技术史学家赛特勒（Saettler）认为，教育技术在演变进程中，形成了“物理科学的”教育技术与“行为科学的”教育技术两大流派[2]24。我国学者桑新民教授在考察美国教育技术理论研究发展的基础上，也将美国教育技术主流理论体系划分为“媒体”和“学习”两大派别[3]。显然，学习理论与技术两大因素的相互影响、促进，成为贯穿教育技术历史发展的核心研究对象，也是推动教育技术向前发展的直接动力[4]。那么学习理论与技术究竟是如何相互影响，两者之间的关系本质又是如何？技术与学习理论的变革是否意味着教育技术发展范式的转变？对这些问题的解答，是反思教育技术发展历程的重要内容。

一、模糊性：学习和技术的概念反思

概念的界定，是确定学术研究边界、构建内在一致的知识体系的基础。但每个研究领域都有模糊的概念与术语，这些概念内涵、外延界定的不同，导致了研究起点的差异。在学习理论与教育技术领域，这一点表现得尤为明显。尽管教育技术研究对象不断扩展，研究层次也逐步深入，学习与技术仍属于模糊状态。尽管有学者持续不断地对相关概念进行修订，但对属于行为科学与社会科学领域的概念来说，要实现标准化和一致性还是有一定困难。因此，对于核心概念的应用的不同方式，导致研究边界的不清与泛化，难以建立起自身理论体系，成为教育技术领域内一个严重的问题。

（一）学习

由于心理学流派纷呈，研究学习的角度与方法各异，因此导致对学习概念多样性和碎片化的解释。在众多的学习理论中，被引用最多，能形成共识的概念当推加涅提出的定义，即“学习是可以持久保持且不能单纯归因于生长过程的人的倾向或能力的变化”[5]3。除此之外，从行为主义到新行为主义，从格式塔学派到认知主义、建构主义，均对学习提出了自己的界定[6]。行为主义认为学习是刺激与反应之间的联结，新行为主义进一步认为学习是在有效的强化程序塑造下的有机体不断巩固的刺激与反应的联结。认知主义认为学习是将外在知识结构内化为自身认知结构的过程，这一内化过程借助同化和顺应两种方式得以实现。建构主义则在认知学习观的基础上认为学习是学习者自身经验基础上的主观建构过程。从可观察的行为、信息加工、情绪与动机、社会文化理论、基因与脑科学等不同的角度，研究者对学习做出了不同的解释，并一直在深入修正。事实上，由于人类学习的复杂性，没有任何单一的理论能够解释学习的所有方面，并给出有教育价值的指导。行为主义和信息加工的学习概念，作为实验研究的工具很有帮助。建构主义学习概念则更复杂并多面化，贴近教育生活。因此学习理论无法形成一个整体的内在知识系统，而是形成奉行不同理论的思想学派的松散联系。学习的概念在基础研究、应用研究、技术开发、教学实践等不同情境下形成了相对模糊、多样的状态。因此，必须采用务实的立场，根据不同的环境选择相应的学习理论，由此方能实现理论的可靠性。虽然这有助于避免概念的混淆，但在复杂的教育环境下，指导技术应用的理论选择也由此变得更加困难，同时理论的可靠性也会受到挑战。

（二）技术

技术这个词具有很多涵义，从有形的硬件产品到解决问题的方法、程序，都可以称为技术。从美国教育传播与技术协会（Association for Educational Communications and Technology，AECT）不断对教育技术定义的修订，可以看出教育技术领域对技术理解的变化。AECT认可的首个教育技术定义是1963年的“视听传播”定义，借鉴了芬恩（James D. Finn）“技术实质上是一种过程”的观点，此定义使用了“过程”概念，而非传统的“产品”概念，并首次引入了学习理论和传播理论的某些要素[7]220-223。AECT的1972年定义认为，教育技术是一个“领域”，它包含1970年总统委员会所描述的教学技术的硬件和过程两方面，并提出“促进人类学习”的目标，该定义还提出，宽泛的学习资源、个性化学习和系统方法的应用是教育技术的特色[7]225-226。1977年AECT仍将教育技术界定为一个过程，同时把系统观融入到整个定义的表述中，学习资源、管理、开发成为定义中三大支撑概念，但是由于该定义认为教育技术涉及解决“人类学习的所有方面”的问题，因此也被人诟病为“包罗万象的定义”[7]228-230。对我国影响最大的是1994年AECT提出的定义，将教育技术界定为“理论和实践”，并将设计、开发、管理和评价五范畴与学习和过程和资源重新组织、简化，形成了一个简单而清晰的概念。2005年AECT提出的教育技术定义是，“通过创造、使用和管理合适的技术过程和资源以促进学习和改进绩效的研究和符合道德规范的实践”[7]1。AECT在2008年发布的《教育传播与技术手册》中给出的教育技术定义为：“專业化的应用科学原理和理论知识以支持和促进学习与绩效的提升。”[8]917

在教育技术领域中，技术主要包含两层含义：第一，有形的硬件工具和设备；第二，无形的科学知识的运用过程。技术作为有形的硬件设备，一直受到教育领域研究者的关注，应用新技术总能获得教师和学生的期许，这使得不断地有新的技术形态进入教学场景。从早期计算机对个别化教学的支持，到虚拟现实技术支持模拟真实环境的活动，技术总能将某些原来不可能实现的教学形式得以实现。但也存在观点认为，仅仅靠硬件技术并不能获得任何学习效果，决定教学效果的是方法。技术作为“应用科学原理和理论知识”的过程，从AECT的1963年定义之后，越来越受到重视。早在1954年，斯金纳（Skinner）在发表的《学习的科学与教学的艺术》一文中即强调“对学习的科学研究成果”将使教育全面改观[9]。其程序教学理论实际应用于教学材料的编制和教学机器的设计，对当今教学系统设计仍有深远的影响。随着学习理论和教学理论的发展，基于不同理论的技术产品层出不穷，如智能导师系统、模拟游戏、计算机支持协作学习等。当今，信息技术渗透到社会的各个方面，应用科学理论与技术设备的界限也变得模糊，教学的技术涉及不同形式的工具、学习策略、环境的结合。

（三）学习与技术的联系

由于学习与技术概念体系的复杂与模糊，二者之间的关系梳理也变得更困难。从上文概念的梳理，可以初步得出以下结论。第一，“促进学习”是技术应用的目的，从1963年定义引入学习理论的要素，教育技术一直将“促进学习”作为本领域的目标，学习资源与学习过程成为技术应用与开发的主要依托对象。第二，学习理论是技术应用的基础，其引领了技术应用的形式。教育技术领域，特别是教学设计，一直将学习理论作为学科的理论基础之一。学习理论从行为主义，到认知主义，再到建构主义的发展，技术的应用方式与教学设计实践也随着学习理论的发展而改变。探讨学习与技术之间的内在联系必然建立在特定的研究传统和知识框架基础上，由于学习理论与技术概念框架的模糊性与多样性，使得在具备一致性的定义基础上探讨学习与技术之间的关系很难实现。因此，务实、可行的方法是，尽量在微观层面探讨二者之间的联系，在特定的学习理论与具体的技术环境之间构建具备一致性的理论框架与模型。

二、社会需要：学习理论与技术

互动的外部规约

在教育技术历史演进过程中，从早期电影、广播，到电视、卫星，再到计算机、网络，能清晰得看到技术的进步对教育革新产生的多方面的影响，同样，从行为主义、认知主义、建构主义学习理论依次与技术在发展过程中显示出互相吸引的内在自发动力。但问题是，为什么会出现技术与学习理论的研究的热点转变？学习理论与技术的结合是由什么决定的？在20世纪50年代至70年代，为什么是行为主义学习理论成为教育技术领域的核心思想，而不是其他理论？事实上，同时期有许多认知取向的学习理论出现在各种著作中，如杜威（John Dewey）早在1901年在《我们如何思维》一书中就提出“必须以反省思维作为教育的目的”[10]13，1956年，布鲁纳（Bruner）在《思维的研究》一书中，对观念的学习技巧提出了认知的解释，随后在1961年发表的《发现的行为》强调“发现法”的应用，类似还有奥苏贝尔（Ausubel）的“先行组织者”策略（1960年），维果斯基（Lev Vygotsky）《思维和语言》（1962年），皮亚杰（Piaget）的《儿童智慧的起源》（1952年）等等，这些理论影响了当时的课程与教学法，但显然没有和教育技术的发生联系。

从学习理论与技术发展的历史梳理可以得出，社会需要影响了对学习理论与技术应用的选择。瑞泽（Reiser）回顾教育媒体发展历史时指出“当你回顾上世纪的媒体历史时，你可能会注意到一种重复出现的期望与结果”[11]。社会对应用技术解决教育与学习问题抱有很高的热情和期望，但由于缺乏对教育中的技术解决方案所需的知识准备，结果未能尽如人意。在这种情况下，人们又寄希望于下一个更有效的学习理论或技术的出现。

在20世纪20年代至40年代的视听教学运动中，人们认为视听媒体可以将教室外的真实世界带入课堂，成为学校与社会之间的桥梁。这一运动清晰地反映出社会期望对教育的影响。但视听教学运动是建立在媒体研究基础之上的，如霍邦（Hoban）的《课程视觉化》，戴尔（Dale）的“经验之塔”理论，并没有将学习理论作为基础，因此这一时期学习理论与技术尚未发生直接的联系。

20世纪50年代末，苏联卫星上天震撼了美国社会各界，美国社会对进步主义教育运动充满了失望，期望改善教育质量，特别是数学与科学课程。在课程修订过程中，注重教学效果的行为主义学习理论成为选项，教学内容的程序化设计与传递被认为能够切实得提高教学质量。同时期，战后婴儿潮造成受教育人口激增，教育民主化思潮促使社会期望每个人都能获得良好的教育资源。这使得对学生个性化发展从卢梭的浪漫主义解读转移到从实验为基础的行为主义学习理论寻求答案。基于行为主义理论的计算机辅助教学（Computer Assisted Instruction，CAI）提出了个别化教学的理念，声称能够对不同水平的所有学生提供个别化教育，由此CAI获得广泛关注。[12]30-32

到20世纪70年代，计算机在社会各个领域的应用日益广泛，为了迎接信息社会的挑战，计算机与教育整合的呼声开始在西方社会兴起，认为每个学生都要掌握应用计算机的技能。例如，计算机编程成为学校教育的一项重要目标。这一时期，基于行为主义的计算机辅助教学程序大量出现，但大都以数学等科目课堂教学知识为主，教学设计主要是提问—回答—反馈的程序教学模式。但行为主义学习理论与技术之间的联系最终导致了教学方法的僵化。

20世纪80年代，世界范围内的科技、工业、商业的竞争日益激烈，西方社会认识到对人才培养不仅仅是知识的传递与掌握，还要提高学生对复杂问题解决能力，深度学习、复杂技能的获得成为社会生活所必需的生存本领。这一转变导致认知主义学习理论逐渐取代了行为主义独大的局面，认知的观念进入到学校课程与教学当中，强调思维的内在过程对教学设计的影响，注重主动学习，特别是学习能力的教学。借助技术促进教育适应社会的变革的期望重新燃起，有人认为“计算机将成为教育系统深刻而彻底变革的催化剂”[13]30这导致了新一轮对教育技术领域的投资。高校、研究中心以及企业均参与到这一活动中，开发出许多计算机微世界、认知工具和智能计算机辅助教学程序。但由于與需求的不匹配和成本的高企，这些教育技术产品大多也没有获得广泛的应用。

20世纪90年代以后，建构主义所关注的高层次的、复杂的学习目标迎合了知识社会所需的人才规格需求。同时，网络技术、社交媒体、虚拟现实等技术的发展，使实现建构主义学习理论所要求的学习环境成为可能。借助技术为学习者创建社会化的、真实的学习环境，能够让学习者参与所学学科的真实活动，能够提供合作并将多种观点应用于所学内容的机会，能够支持学习者自己设定目标，规划自己的学习等[13]62。“建构主义运动中教育技术获得了巨大的发展动力，这也被看作是教育技术领域的又一次范式更替”[8]16。因此，WebQuest、基于问题解决的学习、计算机支持协作学习、智慧学习环境等技术支持的体验式学习环境研究成为教育技术研究的热点问题。

总之，学习理论和教育技术的发展与结合，受到社会环境与需求的极大影响。为了适应科技进步与社会变革，应对全球化竞争，政府往往主动制定相关计划、提供财政支持，鼓励技术在学校中的应用。然而，由于缺乏技术在教育中应用所需的多维度的知识，政策制定者往往会产生过高的期望。商业机构愿意迎合社会需求，但对相关教育产品和教学过程的效果却不甚关注。学校也面临技术革新所带来的挑战，由于革新涉及教育系统中各个因素（课程、人员、财务、基础设施等），这要求教师和学生必须开拓观念，培养新的技术素养，共同建立技术促进学习的新愿景。

三、知识习得：学习理论与技术的联系机制

在社会发展的需求下，学习理论与教育技术走到了一起，但二者的联系机制到底如何呢？所有学习理论阐述的核心观点均包括知识是什么以及如何获得这些知识，教育技术的根本目的是如何高效的使学习者获得知识。因此，知识习得机制成为学习理论与技术发生联系的中介。不同的学习理论对知识习得与信息加工的解释也不尽相同，这都对技术的应用都产生了不同影响。

（一）行为主义学习理论与技术的联系机制

行为主义学习理论认为习得的过程是刺激与反应之间新的联结，这些联结受到伴随在行为之后的强化所影响。概念、推理等知识的获得也是借助不同的刺激环境中行为塑造，而非通过直接的思维和知识组织。在这种理念下，斯金纳认为有效的学习取决强化与反馈的合理安排，这涉及对预期行为的设定，强化方式的选择，对学生反应的分析，以及强化的频率等。因此，仅靠人力难以满足学习过程中对强化次数的要求，“对人类学习的最有效的控制将要求工具的帮助”[9]。程序教学中教学机器的刺激、反应和强化的教学机制广为人们所熟知。程序教学的主要特征为，教学内容的顺序呈现、要求即时明显的反应、对行为做出及时的纠正反馈。教学内容被分解为小步骤（学习单元），并进行精心的安排组织，以实现特定的行为目标。对终点行为目标的分解，以及内容的排序成为大多数研究者和设计者关注点。

随着硬件技术的发展，行为主义教学模式融合进各种技术形态，从机械式到电子——机械式，最终是数字式，如计算机辅助教学和网络远程教育[14]19。CAI的实验活动正值行为主义理论的高峰期，早期的CAI软件完全效仿程序教学的操作—练习模式。基于行为主义学习理论的CAI系统最为有名的是1961年伊利诺伊大学开发的PLATO系统，（programmed logic for automatic teaching operation自动化程序逻辑教学系统），它允许几百个学生分别在自己的终端机上学习各种图文并茂的课程，内容涉及不同学科，几千小时的大学课程教学材料。值得一提的是，PLATO系统率先开发了在线论坛、留言板、聊天室、即时通讯等板块，或许是世界上最早的网络社区[7]20。1972年，杨百翰大学开发的TICCIT系统（Timeshared Interactive computer controlled Instructional Television，分时交互计算机控制信息电视系统）是操作—练习型教学模式的典型代表，它更加以学习者为中心，学习者可以控制学习顺序。按照获得商业盈利的标准来看，PLATO和TICCIT系统都未获成功，CAI比传统教学耗费更多的资金，但并不能带来显著的回报[2]309-310。

（二）认知主义学习理论与技术的联系机制

同行为主义一样，认知主义也是心理学领域中众多不同理论的总称，其建立在客观主义认识论基础上的。但与行为主义不同的是，认知学习理论认为“学习的结果不仅仅是行为的改变”，而是学习者能力的持久改变，“习得的能力”可以划分为五种类型，即言语信息、智慧技能、认知策略、态度、动作技能；习得的过程是一个“信息加工的过程”[15]。人的信息加工系统包括感觉寄存器、短时记忆（工作记忆）和长时记忆等部分，信息在信息加工系统中历经感知、记忆、提取等信息加工和心理表征阶段。因此，认知主义学习理论与技术的结合也主要从知识组织和促进学生信息加工两方面发生直接联系。

认知主义认为知识是一种组织化的结构，如皮亚杰的图式理论，奥苏贝尔的认知同化理论，布鲁纳的认知结构理论等。认知主义特别强调“对学习内容的组织”“目的是要激活学习者的思维活动，以便学习者能以扩展心理图式的方法对新信息进行加工处理”[7]23。在这一理念影响下，教育技术领域开始重视媒体材料的“讯息设计”和“信息地图技术”，这些技术被证明能够帮助学习者记忆和理解学习材料[16]86-95。认知理论进一步的研究认为仅仅将知识结构简化为简单的层级和序列对于人的知识建构来说过度简单化，学习者只有将知识组织成有内在联系的图式，并且应用这些知识建立某个学科领域的概念心理模型，才能真正的应用这些知识解决领域内的问题或进行批判性思维。在计算机技术的支持下，20世纪90年代，能够帮助学习者主动组织知识的认知工具软件大量出现，如TextVision、SemNet、Mindmanger等。这些工具软件应用模拟、概念图、语义网络等方式将认知结构可视化。有些软件还允许学习者图形化呈现概念和定义间的关系，为每一個概念节点增加更细节的文本或图形信息，从而帮助学习者建构领域内的知识结构。

认知主义认为，心理活动的顺序对促进学习有重要的作用。加涅根据信息加工过程中的“学习的内部事件”，提出了促进内部学习事件发生的外部“九大教学事件”，为教学活动的安排提供了框架[5]70-84。“教学事件”理论不仅为课堂教学活动安排提供了依据，而且对指导型教学软件的结构安排有直接的启示。20世纪70年代，人工智能技术进入了教育领域，研究者开始利用人工智能技术设计并开发软件[17]15。从某种意义上讲，信息加工理论是人工智能研究的基础之一，“智能”系统（包括人类）的问题解决即一个在问题空间进行搜索的过程，问题空间由初始状态、目标状态以及从初始状态出发达到目标状态的认知操作三部分组成。在这种情况下，学习成为学习者获得问题空间适当的表征的过程。教学则是由能促进学习者对问题表征习得的活动组成。智能导师系统（Intelligent Tutoring Systems，ITSs）应运而生，成为继CAI之后的新一代技术应用模式[18]6-8。和CAI不同，智能导师系统不是预先设定程序集合，而是在人工智能技术与认知理论基础上，模拟专家解决教学问题的计算机教学系统，其包括由学科知识库、学生模型、教学策略推理机等模块组成。它对于学习者有更好的适应性，能够分析学习者特征，诊断学习者学习过程中的错误并补救，跟踪记录学习者的知识习得过程，自动选择不同的教学方法实现个别化教学过程。计算机模拟技术也和认知学习理论建立联系，计算机模拟环境呈现形式化的模型，诱发特定的认知过程，如建立假设并测试，允许学习者以操控模型的方式展开活动，和计算机进行交互。学习者可以执行模拟活动，通过改变输入变量数值，观察输出变量的效果等。

（三）建构主义学习理论与技术的联系机制

建构主义是一个很难被界定的概念，因为它拥有许多观点各异的理论支持者。维特罗克（Wittrock）认为学习是一个“生成过程”，人们根据所经历事件的经验来建构意义[19]。建构主义学习观认为，知识不是建立在客观事实上的认知结构，而是个人通过观察和经验建构的。知识习得的过程是动态的，而不是静态的；是多维度的，而不是线性的；是整体性（systemic）的，而不是系统性（systematic）的。知识是主观的，每个学生所建构的知识是不可预测的。认知主义的信息加工主要涉及内部心理过程的观点也受到越来越多的质疑。社会建构主义认为，知识是在情境中建构的，知识的学习、掌握和应用都离不开实际情境。分布式认知的观点认为认知的本性是分布的，认知活动不仅发生在个人头脑内部，还分布在人与人之间、人与技术工具之间的交互过程中。

在知识建构方面，斯皮罗（R.J.Spiro）认为复杂且结构性弱的高级知识由于在不同情境中差异大、同时又会相互影响，所以不适合以单一的方式呈现。因此，丰富的学习环境，是高级知识和专家型知识习得的必备条件，计算机所提供的超文本技术恰好能够满足这种学习环境的需要。超文本环境“允许读者使用超文本中内在的链接功能，去建构他自己独特的文本阅读路径”[8]227。由于学习者每次访问给定信息的路径不同，可以对某个领域知识进行多角度的研究，从而有助于帮助学习者建构对知识更为丰富的理解。为了帮助学习者能够在某种程度上修正信息，有些超文本系统还增加了创建、编辑节点和链的功能，从而学习者能更主动地建立概念间的联系。用超文本学习大多是任务驱动的，而不是随意浏览。其要求学习者“投入到深层次的语义处理中，根据有意义的特征分析内容，比较和对比已链接的信息”，[8]228因此这种学习方法并不适合领域的初学者。

分布式认知理论和社会建构主义认为学习环境应具备以下几个特征：可获取的知识是分布式的；学习者之间能够共享信息，相互帮助；学习者自我规划的学习路径是多样化的；真实的社会情境有助于经验交流与共享。互联网环境具有典型的物理分布特点，它是由分布在世界各地的服务器、计算机连接组成。同时，互联网具备良好的社会分布属性，它将人们以一种新颖的方式联系在一起，共同创造、分享信息。网络技术的特殊属性为分布式认识理论和社会建构主义所倡导的学习环境创建提供了良好的基础。20世纪90年代之后，为了应对CAI软件中学习者独自学习缺乏社会性交互的弊端，研究者开始探索计算机如何促进学习者在小组与学习共同体中协作的学习，计算机支持协作学习（Computer Supported Collaborative Learning，CSCL）开始出现。CSCL通过“开发新的软件和应用程序，把学习者聚集到一起，从而促进学习者富有创造性的探索活动和社会交互活动”[17]411。CSCL能够呈现或激发真实社会情境中的学习问题，帮助学习者之间以及学习者群体展开交流合作，共同建构知识，能够为学习者团队提供类似档案袋的学习记录。在CSCL中，技术的角色从提供指导（如CAI中教学信息的传递或ITSs给予个别化的反馈）转变为提供人际沟通媒介，搭建脚手架来支持学习者的互动，并进而促进协作。有代表性的CSCL项目有加劳德特大学的ENFI项目、多伦多大学的计算机支持有意义学习环境（Computer Supported Intentional Learning Environment，CSILE）项目、加州圣迭戈大学的第五维度项目（the Fifth Dimension Project）[17]411。这三个项目都是尝试借助技术促进学生读写能力的学习。其中影响力最大的是CSILE项目，其鼓励共同合作建构知识，而不是关注个人学习任务。CSILE让学生投入到文字生产活动中，使写作活动更有意义。学生相互交流观点，提出问题，交换心得，从而能不断地建构、分享知识，并且能将这些文字成果存储入数据库。CSILE的计算机系统能够支持个人知识以及社区共同知识的组织。

总之，随着学习理论的发展，信息加工和知识建构的概念也在随之发生变化。依据知识习得的原理，不同类型的计算机工具和系统被设计、开发出来，以提高教学质量。从基于行为主义注重对教学内容的分解与排列的CAI，到强调建立学生内在信息加工模型的ITSs，以及社会建构主义取向重视认知分布性的CSCL，均能说明潛在的认知过程研究与技术工具应用的结合决定了一个教学软件或系统的教学价值。

结 语

本文初始目的是尝试从本质上厘清技术与学习之间的关系，从而更好地实现技术促进学习这一教育技术根本宗旨，更清晰地认识学习与技术相互影响的未来发展方向。然而，通过历史的追溯，发现无论在概念层面还是在实践层面，二者的关系都非常复杂。在有限的材料梳理基础上，可以从二者相互作用角度的对技术、学习理论以及二者关系的发展得出简单的省思。

首先，从技术发展的来看，教育技术的发展趋势是从技术控制学习者转向学习者自我控制与分享。从计算机技术应用于教育领域的历史轨迹可以清晰看出上述特征。20世纪60年代，基于行为主义的CAI通过提供刺激与反馈的构成达到固定线性程序的支持个别化学习，学习者无法改变学习轨迹。20世纪70年代，ITSs克服了CAI的弊端，在认知学习理论基础上通过建立学生理解知识的计算机模型，能够针对学生的不同行为给出更个性化的反馈。20世纪80年代，logo程序设计语言帮助学习者在编程的情境中将数学概念和思维建立起联系，学生能自主控制小海龟运动来建构自己的数学与编程知识。20世纪90年代，CSCL的软件环境则提供各种不同形式的教学支持环境促进学习者发表自己的观念，建立学习共同体，协作建构知识。学习理论的影响清晰明显，从行为主义强调程序对学习者的控制，到认知主义对个人认知模型的建立，再到建构主义转向个人知识建构与群体分享控制，技术支持学习的角色也发生了变化。

其次，从学习理论发展来看，学习理论有其自身的发展过程，技术为学习理论转化为可操作的教学策略提供了支持。学习理论是揭示人类学习规律的科学，属于描述性理论。学习理论的成果，是教学应用研究以及技术开发的起点。从学习理论到学习理论对教学实践的指导之间需要一系列教学原则以及技术支持来填补。如，行为主义学习理论建立在实验室条件下对简单行为测试与训练的基础上，反复练习、即时强化、行为的连续性等成为其教学原则，教学机器与CAI为这些教学原则的实施提供了技术支持。认知学习理论所倡导的多通道感官、认知结构的表征、问题解决过程等教学原则，需要在多媒体、超文本、超媒体、专家系统等技术基础上才能真正得以实现。同理，没有网络技术的发展，建构主义所倡导的协作、探究、自我建构等教学理念也很难进入教学实践。因此，技术的演进也影响着学习理论及其教学原则的发展。

最后，从二者关系的来看，学习理论与技术之间是相互独立的，但地位并非对等。同时它们之间存在相互联系的内在的动力，能够从对方汲取有利于自身发展的因素。每次学习理论与技术的新发展都能给教师、研究者以及教育政策制定者带来新的希望，成为革新教育、学习方式的最佳路径。教育、教学实践成为学习理论与教育技术发生联系的主战场，由此，也产生了许多与学校、社会系统孤立的教育产品和项目。因此要看到，学习理论与技术在复杂的教学系统内部发生联系，它们是教学系统的组成要素，要实现二者协同革新教学系统的目的，必须从系统角度出发，考察教学系统中其他要素的影响，如，经济、文化、组织等因素。教学系统设计能够在学习理论与技术应用之间起到“桥梁科学”的作用。我们相信，对学习理论和技术关系的深入认识有助于二者深层次整合，从而创造出具有更好的学习体验的教学产品与环境。

[参 考 文 献]

[1] 加涅. 教育技术学基础[M]. 张杰夫，等， 译. 北京：教育科学出版社， 1992.

[2] SAETTLER P. The Evolution of American Educational Technology[M]. IAP， 2004.

[3] 桑新民. 学术权威人物个案研究的理念与方法论——美国教育技术学领军人物学术思想研究述评[J]. 现代教育技术， 2010，20（1）：5-9.

[4] 贺国庆， 段爱峰. 学习与媒体的双重变奏——美国教育技术思想流变[J]. 河北师范大学学报：教育科学版， 2014（6）：73-77.

[5] 加涅. 学习的条件和教学论[M]. 皮连生， 译. 上海：华东师范大学出版社， 1999.

[6] 桑新民. 学习究竟是什么？——多学科视野中的学习研究论纲[J]. 开放教育研究， 2005（1）：8-17.

[7] 艾伦·贾纳斯泽乌斯基， 莫伦达. 教育技术：定义与评析[M]. 程东元，等， 译. 北京：北京大学出版社， 2010.

[8] J·M·斯伯克特， M·D·迈瑞尔. 教育传播与技术研究手册[M]. 任友群，等， 译. 上海： 华东师范大学出版社， 2012.

[9] SKINNER B F. The Science of Learning and the Art of Teaching.[J]. Harvard Educational Review， 1954：86-97.

[10] 約翰·杜威. 我们怎样思维·经验与教育[M]. 姜文闵， 译. 北京： 人民教育出版社， 2005.

[11] REISER R A. A History of Instructional Design and Technology： Part I： A history of Instructional Media[J]. Educational Technology Research and Development， 2001，49（1）：53-64.

[12] 张祖忻. 美国教育技术的理论及其演变[M]. 上海： 上海外语教育出版社， 1994.

[13] R·A·瑞泽， J·V·邓普西. 教学设计和技术的趋势与问题[M]. 王为杰， 等， 译. 上海：华东师范大学出版社， 2008.

[14] 迈克尔·莫伦达， 艾伦·贾纳斯泽乌斯基. 教育技术定义与评析[M]. 程东元， 王小雪， 刘雍潜， 译. 北京：北京大学出版社， 2010.

[15] GAGNé R M. Educational Technology and the Learning Process[J]. Educational Researcher， 1974，3（1）：3-8.

[16] JONASSEN D H. Handbook of Research on Educational Communications and Technology[M]. Taylor & Francis， 2004.

[17] SAWYER R K. The Cambridge Handbook of the Learning Sciences[M]. Cambridge University Press， 2005.

[18] KOSCHMANN T D. CSCL， Theory and Practice of an Emerging Paradigm[M]. Routledge， 1996.

[19] WITTROCK M C. Learning as A Generative Process[J]. Educational Psychologist， 1974，11（2）：87-95.

【责任编辑 侯翠环】