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气象远程培训的深度学习策略研究

2016-03-02

新疆职业大学学报 2016年3期
关键词:元认知学习效果气象

杨 倩

(中国气象局气象干部培训学院新疆分院 远程培训部,新疆 乌鲁木齐 830013)

气象远程培训的深度学习策略研究

杨 倩

(中国气象局气象干部培训学院新疆分院 远程培训部,新疆 乌鲁木齐 830013)

气象远程培训具有受众面广、针对性强、形式多样等特点,深受培训对象的欢迎,然而气象远程培训在促进认知深度方面仍存在不足。因此本文在深度学习理论基础上分析了深度学习的特点,并针对这些特点提出了气象远程培训的深度学习策略,旨在提高气象远程培训的效果。

深度学习;元认知;气象远程培训;学习策略

随着网络信息技术的快速发展,利用计算机网络、移动通信网络等的网络学习平台陆续出现,网络学习的浪潮正在席卷整个教育培训领域。中国气象远程教育起步较早、在线教育的基础扎实,在技术领域目前跻身世界一流行列。由于气象远程培训受众面广、针对性强[1],若能提高气象远程培训的学习效果,将对整个气象事业的发展将起到巨大的推动作用。《中国气象局干部学院气象现代化实施方案(2011—2020年)》中明确指出“要提高气象远程培训效果,实现气象职工远程培训覆盖率达100%,气象职工在线培训参训率达到63% ~ 80%”。虽然气象远程学习资源丰富,但是只增加了信息的广度,而在促进认知的深度方面仍有不足。因此气象远程培训平台如何帮助学习者提高学习效率,发展高级思维能力是现阶段气象远程培训工作者必须思考的命题。本文利用深度学习理论基础,分析了深度学习的特点,并针对这些特点进一步探讨了提升气象远程培训效果的策略。

一、深度学习理论及其研究进展

在教育教学理论研究中,按照学习者对知识的掌握程度,将学习划分为浅层学习和深度学习。教育学家布鲁姆在认知领域将学习目标分为:知道、领会、应用、分析、综合和评价六个层次。浅层学习的认知水平仅仅停留于知道和领会,只是对知识进行简单的记忆与重复,而深度学习是在浅层学习上的高层次学习,是一种更加投入、积极和深入的学习形式,深度学习主要强调学习者对知识的迁移应用。在气象远程教育中要提升学习效果就是要实现更高的学习目标,即实现深度学习。

国内外学者关于深度学习已经积累了丰富的理论和实验基础。比如Ference Marton和Roger Saljo在20世纪50年代中期通过了一系列对学习过程的实验研究,他们在 1976年的《学习的本质区别:结果和过程》一文中首次阐述了深度学习和浅层学习这两个概念[2]。而国内对于深度学习的研究起步晚于国外学术界。深度学习的思想理念在2004年美国教育传播与技术协会(AECT)得到了广泛的宣传,极大促进了“深度学习”这一教育理念的发展[3]。黎加厚[4]、张浩[5]等众多学者从深度学习的认知结构出发,进一步发展了深度学习的理论基础。再如樊雅琴等[6]学者在《深度学习国内研究综述》一文中对国内公开发表的深度学习的相关论文做了详细分析与统计。

二、深度学习定义与特点分析

国内关于深度学习的定义认同度最高的是上海师范大学黎加厚[4]教授提出的,他认为“深度学习是在理解学习的基础上,学习者能够批判性地学习新的思想和事实,将其融入原有的认知结构中,并将已有的知识迁移到新的问题中,做出决策并解决问题的学习。”笔者通过分析深度学习的概念,追溯深度学习的教育思想,根据前人[7-8]对深度学习和浅层学习在投入程度、知识体系、迁移能力、反思状态、认知理论等方面的对比,最终总结出深度学习的四个特点。

(1)学习者主动参与。俗话说“师傅领进门,修行靠个人”,学习过程的主体是学习者,如果要使学习者真正能够掌握知识,到达高标准的教学要求,就需要学习者积极主动地参与到学习过程中,并保持个人对知识的渴求和兴奋程度。

(2)强调信息的联系与整合。深度学习的信息资源是建立在学习者已经获取的知识基础之上的。因此深度学习非常重视新旧知识信息的整合,提倡将新信息与已知概念和原理联系起来,整合到原有的认知结构中,也只有这样才能通过旧的知识体系构建新的知识框架,加深并转化对新知识的理解及迁移应用。同时学习者主动参与和信息的联系与整合二者相辅相成,形成了对学习者深度学习的正反馈效应。

(3)批判性思维的应用。深度学习是在理解基础上的批判性学习,要求学习者对任何事物保持一种批判或怀疑的态度,批判性地看待新知识并对新知识进行思考、理解和加工。这也是创新性思维的基本要求。

(4)元认知的参与。深度学习中最重要的特点就是元认知的参与。元认知是学习者对自身认知活动的积极反思和认知加工过程[9],是学习者对自身学习活动的认知、计划、监控、反思与调节。远程教育“学与教的时空分离”使远程学习者的学习是以自主学习为主的,远程学习者必须在远程教育所创设的环境中培养元认知能力,即自我计划、自我调节、自我监控、自我评价和总结的能力。因此远程学习平台应该帮助学习者主动培养自身的元认知能力,实现远程培训的深度学习。

三、提升气象远程培训学习效果的策略

远程教育是一种以学生自学为主、教师讲授为辅的教育方式。基于资源的远程学习方式,使得学习资源走到了台前,而教师退到了幕后。这就使远程培训存在一些问题[10],如:①丰富的远程学习资源可能使学习沦为各种资料的拼接和堆砌,带来浮躁的学习态度和无深度的思维;②远程学习导致学员主体情感与体验的缺失;③学员在远程学习过程中缺乏教师的针对性指导、缺乏学员间的对话与交流,不利于自我反思和进步。针对远程学习存在的这些问题,笔者结合深度学习的特点,初步提出了气象远程培训的深度学习策略。

1.激发学习者内在动机

深度学习强调,内部动机是学习的基础,只有从内部动机出发,学习者才能“有意义”的学习,才能够主动建构知识,形成自己的认知结构。所以在气象远程学习中应该采取合适的激发策略使得学习者锁定学习目标,激发内部动机,保持学习的兴奋度。首先,可以根据学习者的需求,设计个性化的远程交互界面,尊重每个参与者的学习体验;其次,合理的组织教学活动,为学习者提供适时的学习支持。如:在远程学习过程中增加论坛和教师答疑的环节,消除学习者的孤独感,增加学习情感体验。第三,合理设计学习任务。任务驱动式[11]的远程教学不仅能够使学员持续地投入到课程中,而且能够激发学习者的学习热情,使其在原有的认知基础上不断进行批判性思考。最后开展多元评价。课程评价可以采用多种方式进行,如:考试或作业或是对论坛中学员发帖的情况进行统计分析,并及时将评价结果反馈给学员,以便其在学习过程中不断调整学习方式和学习策略,激励和鞭策学习者持续深入的学习。

2.提供丰富的学习工具

“工欲善其事,必先利其器。”笔者认为可以增加气象远程培训平台中的学习工具来提升学习者的学习效果。如:可以改进学习笔记呈现方式,使其能与资源同步显示,增强学习者的参与度;可以增加概念图绘制软件,如思维导图,增强学习者对知识内在联系的认知;可以增加视频弹幕、论坛留言等互动交流工具,增强学习者之间的交流对话;可以增加电脑自动批改并指导作业功能等。

3.有意识地帮助学习者学会学习

远程教育是一种自主性学习,要实现自主性学习的核心策略是发挥学习者的主动性、积极性,充分体现学习者的认知主体作用,其着眼点是帮助学习者“学习”,以取得最为有效的学习效果。笔者建议,远程平台应该适当增加以下功能:(1)帮助学习者科学安排时间。课程内容按周期发布,在课程导学中应包含教学安排、课程目标、学习任务等。同时在远程培训报名时建议登记学员邮箱,以便通过邮箱告知学员课程的进度调整、作业的截止日期等,提高学员在线参与度。(2)促进学习者积极反思。远程学习平台在培训过程中按期提供学习反思问卷,希望学员通过问卷反思自身的学习方式是否合理、学习计划是否需要调整、学习效果是否满意等,以便对学习进行有效调控。[12](3)提高学员学习评价能力。远程学习平台在培训结束时可以给学员提供以下信息,帮助学员进行学习结果评价:如:学员在线学习总时长、学员学习课程痕迹、论坛发帖次数等。同时为了进一步促进学员进行深度学习,远程平台还应给出相关课程的进阶推荐。

四、结语

信息技术下的深度学习理论为有效实施教学提供了科学依据。本文基于深度学习理论,针对深度学习的特点,提出了提升气象远程培训学习效果的相关策略,如激发学习者的内在动机,精心设计远程学习平台,重构学习资源,培养其自主学习能力,让气象远程学习者能够形成批判性思维,发展高级思维能力,提升气象远程培训的学习效果。

[1]王梅华,高学浩,曹晓钟. 围绕气象人才发展战略加强气象远程教育培训体系建设[J].继续教育,2003,(1).49-51.

[2] Marton F,Saljo R. On qualitative differences in learning:IOut come and process[J]. British Journal of Educational Psychology, 1976,(46):4-11.

[3] 雷钢.从AECT定义演变看教育技术发展趋势[J].中国电化教育,2008,(12):13-15.

[4]周华杰. 在信息化教学中实现深度学习[J].中小学信息技术教育,2005,(2):31-32.

[5] 张浩,吴秀娟.深度学习的内涵及认知理论基础探析[J].中国电化教育,2012,(10):7-11.

[6] 樊雅琴,王炳皓等.深度学习国内研究综述[J].中国远程教育,2015,(6):27-33.

[7] 何玲,黎加厚.促进学生深度学习[J].计算机与教学,2005,(5):29-30.

[8] 张浩,吴秀娟. 深度学习的内涵及认知理论基础探析[J].中国电化教育,2012,(10):7-21.

[9]王秀云,宓宁宁. 信息技术支持下的深度学习研究[J].中国教育技术装备,2013,(6):78-79.

[10] 徐剑虹.网络环境下研究性学习中的不良倾向及对策[J].中国远程教育,2004,(7):64-66.

[11]蒋梦娇,邹霞.基于MOOCs环境的深度学习研究[J].软件导刊, 2014, (7):37-40.

[12]杨红玉. 网络远程学习者元认知的自我培养初探[J]. 江西金融职工大学学报, 2006, (6):230-231.

Research on Meteorological Distance Learning of Deep Learning Strategy

YANG Qian
(Distance Training Department , XinjiangMeteorological Training Center, Urumqi, Xinjiang 830013)

Meteorological distance learning with the re-description, strong pertinence, forms and other characteristics, is popular among the training objects. However, meteorological distance learning in promoting the cognitive depth is still inadequate. So, on the basis of deep learning theory, this paper analyzed the characteristics of deep learning, and puts forward to meteorological distance learning according to these characteristics of deep learning strategy, aims to improve the effects of the meteorological distance learning.

deeply learning; metacognition; meteorological distance learning; learning strategy

G642

A

1009-9545(2016)03-0114-03

2016-07-25

新疆职业教育学会2014年度科研规划项目(XJZJXH2015-21)

杨倩(1982-),男,工程师,主要从事气象业务培训及远程培训研究.

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