APP下载

探究社区与数字时代的教与学

2018-06-04特里·安德森

中国远程教育 2018年3期

【摘 要】

有20年历史的探究社区模型已经成为在指导远程教育的教学和研究方面最常被引用的模型。得益于新技术的发展和远程教育实践越来越为大多数大学所采用,探究社区理论也在不断发展。作为该模型的原创者之一,本文作者从个人视角探讨探究社区的研究和实践现状。文章提出应该扩展探究社区模型内容,增加“学习者临场”,以显示动力、自我效能感和个人技能对于探究社区高效运作的重要性,把探究社区发展成为一种学习模式。探究社区模型以学习活动指导教学实践。文章分析了业经证明能支持和提高教学临场、认知临场、社交临场和学习者临场的各种活动。文章最后简要讨论教师使用学习分析技术和学生创建和使用个人学习环境对探究社区理论的影响。学习分析技术和个人学习环境既能提升教师和学习者的临场,也给他们带来挑战。

【关键词】 探究社区;教学临场;社交临场;认知临场;学习者临场

【中图分类号】 G420 【文献标识码】 B 【文章编号】 1009-458x(2018)3-0034-11

导读:加里森等三位加拿大学者所提出的在线远程教育“探究社区(Community of Inquiry)模型”①在国际远程开放灵活学习领域产生巨大影响,完全可以与现代远程教育理论和实践开拓者穆尔的交互理论相媲美②。探究社区的理论框架、方法和工具是加拿大社会科学和人文科学研究委员会资助的一项课题的研究成果(1997-2001),该课题旨在研究教育环境下基于文本的计算机会议的特点。探究社区模型正式发表至今还不足20年,但是其被引量已经超过10,000次!关于这个理论的研究成果,有兴趣者可以登录其专门网站了解详情(https://coi.athabascau.ca/)。

本文作者特里·安德森教授是探究社区模型理论的始创者之一,在即将迎来该理论问世20周年之际,应第27届国际远程开放教育理事会(ICDE)在线学习世界大会主办方Contact North的邀请撰写此文并在会议前夕正式发布。作为本刊专家委员会委员,安德森教授一直对本刊“国际论坛”关爱有加,已多次赐稿。我第一时间拜读这份报告并在与安德森教授交流看法之后提出把它译成中文发表在“国际论坛”的想法。安德森教授欣然应许并希望我能够进一步提出改进意见,因此经作者本人确认,最终的版本与Contact North发布的版本③有少许不同之处。在此我们也要向Contact North表示衷心感谢!

探究社区模型的提出主要是为了克服“早期函授型远程教育的认知-行为主义教学设计”在社会交互上的不足和一些技术性限制,缩小远程教育与常规教育的“距离”。探究社区旨在“有效促进知识、能力和技能的共同建构、发现和培养”,适合在学习管理系统和协作平台使用或应用于社会建构主义教学活动中。

文章首先回顾了探究社区模型的发展,基于现有研究成果,从六个方面阐述这个理论模型在数字时代的教与学中的应用:①融合新技术——虽然这个模型是在线会议环境的一个产物,但是同样适合新兴技术环境; ②主题讨论——这似乎是该模型在过去20年几乎没有发生变化的一种活动,但作者也指出移动应用程序的日益广泛应用也许会对这种交流形式带来影响;③提高学生发帖质量——虽然主题讨论的形式缺乏创新,但是教师们一直致力于通过其他方式方法提高学生交互的质量;④新旧技术相结合——在数字时代,除了传统的技术以外,还有很多新技术可用于教学目的,这意味着教师有了更多可供选择的教学和交流的手段和工具;⑤学习活动——学习活动所涉及的问题是否具有真实性并且与学生个人经历密切相关尤为重要,直接影响认知临场的形成;⑥融合社交媒体——今天,很多人都有自己的网络临场,作者认为我们必须积极主动地在社交网络上创建和管理自己的网络临场,建设个人学习环境,发挥网络临场的作用和增强其真实性。

探究社区模型包括三种临场:社交临场、教学临场和认知临场。有研究者认为这三种临场不能全面反映教育体验,因此提出必须增加其他临场,但這些新临场没有得到广泛认可。原来的探究社区理论侧重教学视角,而鉴于学习者对教学效果同样有直接影响,因此作者认为应该增加谢伊和比迪杰拉诺提出的“学习者临场”①,以显示学习者的“努力、自我效能感和其他形式的自我调节”的重要性,把探究社区发展成一种学习模式,使这个模型更加符合自我导向学习的理念。

在接下来一节“社交临场、教学临场和认知临场的最佳实践经验”中,作者分别从这三个方面阐述数字时代的教师和学生必须掌握哪些技能和能力才能最充分发挥探究社区的优势,并讨论有效学习的前提。本节基于相关研究成果,在此基础上剖析建设这些临场面临的挑战并提出应对措施,很有启发意义。

“同侪学习和评价的发展与探究社区”一节指出同侪学习和评价有助于发挥探究社区的优势。随着技术的发展,现如今远程、分布式教育的质量或效率在很大程度上都能够得以保证,因此探究社区理论应该在同侪学习和评价方面发挥更大作用。

“学习分析技术、个性化学习和自适应评价”一节则主要讨论自适应学习和自适应评价的新兴技术方法能在哪些方面促进探究社区的实践。探究社区理论以社会建构主义为理论基础,而学习分析技术、个性化学习和自适应评价似乎更加侧重认知-行为主义。然而,研究表明,学习分析技术也能够在支持小组活动和社会交互方面发挥积极作用(包括组建小组、搭配成员、有针对性地提供指导等)。至于个性化和自适应方面,作者认为,作为一个社会性模型,探究社区理论在个性化方面会有自身局限,但是,“完整的教育应该包括有质量的自学、小组学习和以网络形式开展的学习”,因此个性化学习和自适应评价这些活动完全可以与探究社区学习并行不悖。

文章最后阐述了探究社区的未来与新兴技术的关系,指出探究社区模型与其他社会建构主义模型一样存在难以规模化这个挑战。比如传统远程教育把学生分成小组,“一个小组通常有20~30名学生,很少超过40或50名学生”,并配有辅导教师,因此如果大规模推广探究社区模型的学习,学校的办学成本会骤增。作者认为,虽然小组学习在数字时代仍然是一种主要的正式学习形式,但是随着技术的发展,“网络”和“群组”学习模式都是值得我们研究、探索和尝试的有益之举,符合新时代对终身学习的诉求。关于“小组”(group)学习、“群组”(set)学习和“网络”(network)学习,作者在另一篇“国际论坛”特稿中有过专门详述②。

从探究社区理论始创者的角度全面系统回顾、评价和归纳这个理论的相关研究成果和实践探索是本文有别于同类文章之处。作为始创者,不管是对原理论的理解和阐释还是对相关研究的评价,安德森教授的述评毫无疑问是最权威的。同样的,对于探究社区模型在数字时代的教与学中的进一步应用和发展,他的展望也是富有指导意义的。2010年这个理论正式发表10周年之际,三位始创者曾经对相关研究成果进行一次全面回顾③,今天安德森教授又在探究社区模型即将迎来20周年之际再次回顾这个理论的新发展。我衷心希望本文能有助于我国远程、开放、在线和灵活学习领域的研究者和实践者更好地领会探究社区模型的实质,借鉴现有研究成果(尤其是诸如本文所述及的这些成果),开拓新思路,积极开展基于探究社区理论的教学创新,为探究社区模型增添中国元素,在下一轮的回顾中出现中国本土化的研究成果!

最后,我们谨向安德森教授致以深深的敬意!感谢他对本刊的支持和信任!(肖俊洪)

引言

学习管理系统、协作平台和社会建构主义教学活动均有助于搭建能有效促进知识、能力和技能的共同建构、发现和培养的探究社区(Community of Inquiry)(Garrison, Anderson, & Archer, 2000, 2001a, 2001b; Garrison & Anderson, 2003)。本文旨在探索探究社区如何应用于数字时代的教与学中,包括支持学习者临场(learner presence)(Shea & Bidjerano, 2010)和个人学习环境的技术。我们认为应该把探究社区发展成一种学习模式,以肯定动力、自我效能感和个人技能对探究社区高效运作的重要性。此外,我们还拟从探究社区模型的视角探讨以下四个重要问题:

· 教师和学生必须掌握哪些技能和能力才能最充分发挥探究社区的优势?有效学习的前提是什么?

· 有助于发挥探究社区优势的同侪学习和评价(peer-to-peer learning and peer assessment)能给我们带来哪些启示?

· 自适应学习和自适应评价(adaptive learning and adaptive assessment)的新兴技术方法能在哪些方面促进探究社区的实践?

· 探究社区有哪些公认的最佳实践经验和新兴的最佳实践经验?

探究社区模型的发展

在过去近20年里,探究社区是在线教育的课程开发和教学研究引用最多的理论(Bozkurt, et al., 2015)。提出这个模型、三种临场(社交临场、教学临场和认知临场)和其研究方法的系列文章是在1999至2001年间由兰迪·加里森(Randy Garrison)、沃爾特·阿切尔(Walter Archer)和我本人撰写的[我们的研究生利亚姆·卢克(Liam Rourke)也向我们提供了很有价值的帮助]。截至2017年5月,“谷歌学术”显示这些文章被其他研究者所引用的次数超过10,000次。此外,探究社区模型也被用于开发很多在线课程和专业以及被数百篇学位论文和研究论文用作其概念模型(Kineshanko, 2016)。这个模型已经有近20年历史,值此即将迎来20周年纪念之际,我对它的主要理论进行反思并展望未来的发展。

融合新技术

探究社区是在在线会议环境下发展起来的一个广受欢迎的理论模型,用于支持这种环境下的研究和课程开发,但它同样适合新兴技术环境。图1展示探究社区模型在文献中与日俱增的被引量,同时还说明这个模型十分稳健,适用于各种跨文化背景和支持分布式学习的技术,包括博客(Angelaina & Jimoyiannis, 2012)、沉浸现实系统(McKerlich & Anderson, 2007)、同步技术(Fayram, 2017)、维基(Lambert & Fisher, 2009)和大规模开放在线课程(简称“慕课”)(Frau-Meigs & Bossu, 2017; Holstein & Cohen, 2016)。更为重要的是,这些研究还呈现实际应用这个模型的研究结果,通常还详细阐述相关挑战,包括技术问题、不熟悉技术和对采用技术缺乏热情,以及任何一种临场的缺失(尤其是有效教学临场的缺失)都可能影响学习效果。因为探究社区本质上是一个社会建构主义模型,因此它适用于x型慕课的确有些令人意想不到,x型慕课毕竟主要是采用认知-行为主义教学法(Anderson & Dron, 2012)。霍尔斯坦和科恩(Holstein & Cohen, 2016)分析了大量学生对Coursera平台上成功的慕课的看法,他们发现“建设成功慕课可以考虑在课程中包含所有临场成分”(当然也包括社交临场)。

主题讨论

出乎人们意料的是,自从20世纪90年代我们提出主题会议系统以来,这方面很少有创新之举。必须指出,有些试验系统具备“点赞”功能(Makos, Oztok, Zingaro, & Hewitt, 2013),有些则要求学生对他们的帖子进行分类或添加描述性元数据或标签(比如“不同意”“进一步举例”“思考类型”)(Schellens, Van Keer, De Wever, & Valcke, 2009)。这些都被证明至少能提高社交临场,但通常对三种临场的提高都有促进作用。还有研究运用机器算法对要求教师回复的学生帖子进行分类或高亮表示。遗憾的是,所有这些尝试均没有在目前的学习管理系统中得到大规模的推广应用。“久经考验”的主题讨论目前似乎依然是在线教育的主要讨论形式,因为今天的教师和学生对此都非常熟悉。主题讨论也跟我们当初用于开发和验证探究社区模型所采用的讨论形式很相似。也许这种简单的主题讨论,如同电子邮件一样,能满足多数教师的要求,因此几乎不存在对其进行系统改进的要求。现在,能够实现更加直接的信息反馈的移动应用程序广泛应用于社交和商务领域,它们是否会在不久的将来或遥远的未来取代异步主题讨论?这是一个值得思考的有趣问题。

提高学生发帖质量

虽然缺乏技术创新,但是使用探究社区模型的教师制订各种规则和采用最佳实践经验,以提升学生发帖的质量。这些举措通常包括提供评估量规(Makos, et al., 2013; Pelz, 2010),提供答案范例或制订回帖规则(Chen, Zydney, & Patton, 2017)以及分享历届学生的优秀帖子。很多教师还提倡其他做法,包括强制要求学生发帖以获得通过课程所需的学分,给参加讨论的学生奖励分数或要求学生最后发一个总结性帖子,说明和反思自己在讨论中对探究社区所做出的贡献(我本人就采用这种做法)。

新旧技术相结合

如前所述,探究社区模型可用于基于各种技术的课程。自从20年前我们提出探究社区模型以来,教学和通信技术发展速度非常之快,以至于有些人认为技术的发展速度可能会有所减缓了,否则不管是个人还是机构都很难跟上技术发展的步伐。遗憾的是,这很可能是一种妄想。技术会继续带来变化,因此教师和教育行政管理人员应该对自身的学习持开放的态度,同时也必须对在新学习社区开展教学试验持开放的态度。这两点至关重要。我们在早期的研究中提出常规教育技术在很大程度上不会消失(Dron & Anderson, 2016)。比如,黑板、电视、印刷课本和很多其他的技术现在仍然为我们所使用,虽然我们已经采用更新的技术。因此,教学和交流手段的选择增加了,成功的教师不但要学习有效使用自己所熟悉和擅长的技术,而且也要能够试验和采用可能提高学生教育体验效能的新工具。

学习活动

学习活动的选择或设计和组织实施是教学临场的关键成分,对于所有三种临场的形成至关重要(Morueta, López, Gómez, & Harris, 2016)。常言道:“你拥有什么并不重要,重要的是你如何使用自己拥有的东西。”培养认知临场的关键在于提出有效的问题(包括预先设计的和学习过程中自然而然出现的问题)。莎达芙和埃特默的研究(Sadaf & Ertmer, 2012)发现,确保学生感觉所提出的问题是真实的并且源于学生的个人经历(至少有可能是他们的个人经历),有助于培养认知临场。麦克洛赫林和梅娜德(McLoughlin & Mynard, 2009)分析了基于技术的有效实践,得出以下结论:“如果任务合适,教师的提示恰到好处,指导原则清晰,提供范例,有时间限制,并且可能的话要给予一定分数,技术能给学生提供发展高阶思维的机会。”

融合社交媒体

今天社交媒体随处可见,许多工具可以被教师和学生用于提升机构的学习管理系统以外的社交临场。我们许多人在创建自己的网络临场,哪怕我们不是有意为之。人们可以通过涵盖社交和教育网站的搜索引擎发现我们的网络临场。对于我们的网络临场,我主张与其让它自由发展,不如主动在社交网络上创建和管理自己的临场,发展个人学习环境,最大限度发挥我们的网络临场的作用和提高其真实性(Anderson, 2016)。当然,离开机构学习管理系统的“保护墙”,社交网络拥有者会有机可乘,侵犯我们的隐私和把我们的数据用于商业和政治用途。鉴于此,六年多来,我和乔恩·德龙(Dron & Anderson, 2014)一直在开发一种由机构拥有的社交网络,旨在更好地保护个人隐私不受侵犯和数据不被利用,而且允许教师和学生向外界提供一个了解我们这座“有围墙的花园”(walled garden)的窗口,使他们能够发现我们的网络临场以及了解我们对课程和其他方面学术活动的贡献。

学习者临场

过去20年的研究也表明探究社区需要增加新临场,以更加全面地反映教育体验,比如,替代性临场(vicarious presence)(Sutton, 2001)、情感临场(emotional presence)(Cleveland-Innes & Campbell, 2012)和自主临场(autonomy presence)(Lam, 2015)。也有研究者试图扩大探究社区模型的社交临场范畴(主要服务于混合式学习环境),使社交临场涵盖情感联想、情感临场、社区凝聚力、教师参与、交互强度以及知识和体验(Whiteside, 2015)。我认为这些东西其实早就存在于原来的模型中,当然进一步界定有助于聚焦社交临场的某些主要成分。

上述这些新的临场没有被广泛采用。这说明原来提出的只有三种临场的简约框架不无道理。但是,目前这个探究社区模型虽然有助于建构和界定一种有效的教学模式,但是我们知道教学的有效性同样取决于学习者。这是我对探究社区模型的最大关切。正因如此,我支持增加谢伊和比迪杰拉诺(Shea & Bidjerano, 2010)提出的“学习者临场”(如图2所示)。他们指出学习者临场包含努力、自我效能感和其他形式的学生自我调节等成分。增加这种新临场之后,探究社区模型更能与自我导向学习的理念相一致;自我导向学习则是连通主义学习(Siemens, 2005)和自主学习(Blaschke, 2012)设计的主要学习形式。最后,对学习者临场的程度进行判断和支持培养学习者临场,使得探究社区能够从一种教学模式发展成为一种“教与学”模式,可在正式学校学习和教育环境以外使用。这样一来,教师不仅要清楚自己在教學中必须培养哪种或哪些临场,而且必须明白如何使自己的教学模式和活动与学生的学习能力相适应。

下一节拟归纳过去20年所出现的社交临场、教学临场和认知临场的最佳实践经验。

社交临场、教学临场和认知临场的

最佳实践经验

社交临场

根据探究社区理论,社交临场能打开通往认知临场并成功达成教育目标之门。对简单的主题讨论文本信息进行分析促使我们提出并发展探究社区理论。文本信息的分析清楚显示,利用异步交互所固有的反思和允许时间转移的优势,社交临场有助于创建和维持认知临场和教学临场。但是,我本人的试验以及其他一些旨在增强学生信心和相互意识的研究(Tekiner Tolu, 2010)表明,同步交流对于快速形成和发展社交临场以及提供社交临场范例的作用尤为明显。其他研究者的研究也表明同步在线交互(Power, 2008; Szeto & Cheng, 2016)在很多方面能够取得结合面对面和在线交互的混合式课堂的效果(Chandler, Park, Levin, & Morse, 2013)。

我们可以通过各种方法增强社交临场(其中许多源自课堂实践),包括自我介绍或结对介绍的破冰活动,谈论个人背景的机会,每场活动签到和用数字化手段讲故事的活动。如同大多数社交媒体一样,学习管理系统给学习者提供填写个人情况的空间。每一个系统都要求学生填写和维护个人资料。这虽然显得烦琐(由此说明不同平台在这方面应该有统一标准和更有效的共享机制),但是这些个人资料有助于探究社区的教师和同学更好地了解彼此。

最后,研究表明社交网络工具的使用把学习延伸到“非正式空间”,从而进一步丰富了社交临场(Yang, Crook, & OMalley, 2014)。此外,很多社区成员正在使用各种网络工具和平台建设自己的“网络临场”。师生均可以把正式课程学习与他们自己的新兴“网络临场”联系在一起,这样能在探究社区中更加全面地呈现个人情况,是很有意义的一项举措。

教学临场

教学临场的一个关键成分是设计和组织个人学习活动和协作学习活动。在这方面,探究社区理论以建构主义和成人教育理论为基础,提倡学习活动要与学习者的个人经历相关,也提供协商意义的机会以使学习者能从多视角了解其他成员。有效学习活动必须有一个中心和要求学生开展有意义的交互的各种任务,鼓励学生成为主动学习者,而不是学习内容的容器。优质探究社区活动给学生提供挑战性任务。这些任务的设计和考核都是基于真实环境,不但可以丰富正式教育这种一定程度上属于人为的环境,而且也能丰富学生的真实世界环境(Lock & Redmond, 2015)。

对于每一种临场而言(但可能对教学临场而言更是如此),关键的一点是教师要示范有效解决问题的方法,提供建设性的反馈,提出引人深思的问题,除此以外,还要积极指导学生顺利完成任务,使学生能够亲身体验如何把学术思维和伦理思维付诸实践。我们一直坚持把探究社区这个成分称为“教学临场”而不是“教师临场”,目的是要给学生提供空间,鼓励他们在同伴的学习中发挥正面和明显的作用。教学临场中所包含的“直接教学”(direct instruction)这个概念在研究者中引起一些争论(比如van Oostveen, DiGiuseppe, Barber, Blayone, & Childs, 2016)。建构主义的坚定支持者公开反对教师的任何直接教学活动,而直接教学的支持者则认为把“正确知识”直接教授给学生是有效率的做法。我们认为正式的探究社区不是一个社交俱乐部或辩论社团,而是能够并且也的确会得益于恰到好处的适量直接教学,以最大限度发展认知临场但又不至于减少学生建构知识的机会。

认知临场

我们根据批判性思维的通用模型提出认知临场概念和它的各项指标(Garrison, 1991)。在今天这个“另类真相”(alternate truths)、过滤泡沫(filter bubbles)和媒体饱和(media saturation)的时代,学生必须学会审视和评价他们所碰到的信息和他们正在建构的知识。这一点至关重要。同样重要的是必须给他们创造机会和提供激励机制,促使他们在正式教育这个受到保护的环境以外试验和应用自己建构的知识。过去20年对探究社区认知临场影响最大的可能是学生在因特网上寻找、过滤和检索信息的能力。现如今单靠教师提供的任何材料或推荐的东西都不足以完全满足探究社区的需求。网络上那些跨文化、多层次和多源头的信息不但可以用于验证在封闭的探究社区中所形成的解决方案,而且也可以用于挑战这些解决方案。我们完全应该这样做。我本人也极力支持公众对探究社区内部的作品或成果(比如论文、报告、学生课题、有注解的资源目录、幻灯片等)添加注解和收藏以及主动策展,以便它们能够成为全球其他探究社区或今后的探究社区的资源(Tibbo, 2015; Ungerer, 2016)。

探究社区的交互通常很少体现较高层次的认知临场,尤其是在解决问题和应用知识方面。我們可能是最先发现这种现象的,但肯定还有其他研究者也发现了这个问题。我们也对这种缺失做出解释,我们认为这在很大程度上与正式教育的“人为”(artificial)环境有关(Garrison, Anderson, & Archer, 2010)。但是我们也指出教学临场在设计有意义的学习活动、提出问题、有效评价和推动学生从只满足于观察和分享发展到实际解决问题和检验知识等方面发挥关键作用。如果没有这种积极的教学临场,高层次认知临场几乎无从谈起。

从文本讨论的文字稿中提取和确定每一种临场的特征并非易事。我们所碰到的诸多挑战之一是这项工作需要投入过多时间,而且教师也难以在这些临场形成的过程中评估其程度(并实时修改教学策略,弥补原设计的缺陷)。我们也希望这种分析可以借助机器快速和不间断地进行,在课程教学过程中给教师提供形成性反馈。最具挑战性的(可能也是正式教育最重要的)工作是发现认知临场并评估其程度。自从麦克林、哈蒙、埃文斯和琼斯(McKlin, Harmon, Evans, & Jones, 2001)早期的研究以来,学习分析技术发展迅速,很有可能已经在在线课程的应用方面取得喜人的进展(Kovanovi, Ga?evi, Hatala, & Siemens, 2017),甚至还能用于慕课上(Kovanovi, Joksimovi, et al., 2017)。虽然这方面已经取得进展,但是我们仍然期待着这种功能能够嵌入教与学的系统中。

同侪学习和评价的发展与探究社区

我们提出探究社区理论的最大动力也许是为了使远程教育能够突破其在社会交互上的局限和技术性限制,摆脱早期函授型远程教育的认知-行为主义教学设计。我们希望能够提供加里森和谢尔(Garrison & Shale, 1990)所述的“远程的教育”,而不是“‘有距离的教育”。基于网络的技术在教学上的能供性使同伴交互成为可能。协作和合作学习、同侪互教(peer teaching)、学习小组和其他活动长期出现在基于课堂的学习中并且得到大量研究的验证[参见Johnson & Johnson(1994)或斯普林格、斯坦尼和多诺万(Springer, Stanne, & Donovan, 1999)的元分析]。远程教育个人化模式(individualized model)缺乏这些类型的社会学习活动,因此也难以取得这些活动对学习所带来的积极效果。得益于电信技术的发展,各种协作和合作学习活动成为可能,操作方便。我们很快便发现即使使用的是异步技术,学生仍然能够远程参加各种协作和合作学习活动,当然所花的时间会多一些。这是因为协调不同地方、不同时区的学习者有一定难度,文档的分享和协作编辑效率低,项目管理方面也有一定困难。协作性创作、分享和活动安排工具(比如维基和Google docs)以及各种廉价、无所不在的实时和异步通信工具,在很大程度上消除了人们对分布式教育的质量或效率的顾虑。当然,这并不意味着面授教与学没有优势(有些混合式学习研究便持这种观点)。分布式小组、团队和班级的迅速发展说明不是只有全体亲临现场才能高效协作。因此,我认为随着基于网络的协作和项目管理工具被进一步融合到正式学习环境中,探究社区模型能够发挥更大作用。

学习分析技术、个性化学习和自适应评价

个性化学习是目前处于技术成熟度曲线(hype cycle)峰值的教育理念之一。在学习分析技术的驱动下,个性化学习使我们不必拘泥于一刀切的教学模式,因此会给正式教育带来一场革命或至少是急剧变革,提高正式教育质量。与一些对个性化学习充满热情的倡导者相比,我对它会给正式教育带来的变革信心不足,但是我的确相信借助机器智能发现和修改学习路径和评价方法能产生积极影响。此外,积累多年和来自不同背景的行政管理数据有助于进一步提高正式教育的效果。对于这些数据,我既没有低估其价值,也没有轻视其挑战。有一份报告认为“行政管理数据引发以前不可能研究过的新问题,允许我们用新的、更加有说服力的实证方法和辨识策略重新评估现有的问题,结合具体情况分析具体问题”(Figlio, Karbownik, & Salvanes, 2017)。

教学上的个性化不但包括制定学习内容的难易度以适合具体学习者的水平,也指进度、空间、技术和教学方法上的“因人而异”。有关个性化学习的研究以聚焦于更具认知-行为主义性质的在线学习模式的居多,包括根据学生前面答题情况给他们提供适合个人实际程度的测验和考试题目,或根据学生的自觉性改变自动反馈的顺序或数量和种类(Dennis, Masthoff, & Mellish, 2012)。但是,这种更高程度的个性化意味着必须采用自定进度的学习模式,至少可以说自定进度的学习模式最适合个性化程度更高的学习。自定进度学习模式允许学习者根据自身的条件和独特的环境决定何时开始学习、如何安排学习进度以及何时完成学习。如前所述,探究社区理论是一个社会建构主义模型,因此它不能很好地与这些技术完全个人化的性质相吻合。

然而,学习分析技术也可以用于支持小组活动和社交活动(Ferguson & Shum, 2012)。不管是教师还是学生自己负责学习小组的组建,学习分析技术都能使这项工作做得更好。把地理位置、职业或学习兴趣相类似的学生分在同一个组可能会使小组交流更加有效,而适当增加小组成员成分的多样性则能使学习社区更加丰富多彩。探究社区模型不可能做到适应完全个性化,但是有很多途径可以降低在线社会学习所带来的含糊和可能的孤独。学习分析技术在这方面能够有所作为。学习分析技术如何支持小组活动和讨论的研究较为鲜见,有一项研究旨在“使学生能够更多地利用提供給他们的服务(论坛、信息来源等)和促进小组成员的协作”(Gaudioso & Boticario, 2003)。两位研究者所建议的活动包括根据学生过往学习活动层次进行分组和根据用户兴趣对论坛的帖子进行分类。归纳总结学生对其他同学在论坛上发言的反应或对这些发言的评分情况,或是提供这方面的统计数据,都可能很有价值,同样的,提供合适的指导和帮助以鼓励他们反思自己的学习过程也会很有作用。简而言之,学习分析技术和个性化理念已经被应用于教学设计和活动中,这些活动的数据更加容易收集,而收集到的数据反过来能即时反映学生的活动情况(包括登录情况、测验次数、已读信息等),促发系统自动回复或教师的回复,以提供几乎是实时的反馈和(或)补救措施。个人支持和个性化支持能增强社区意识,促进活动开展,提升学习效果。探究社区模型今后将能得益于这些方面的发展。

从根本上讲,自适应学习允许学生把知识应用于他们所熟悉的心智构念(mental constructs)和物理环境上,因此,学习植根于直接经验之中。鉴于此,给学生布置的作业、提出的问题和学以致用的例子都旨在支持个性化。目前开放教育资源唾手可得(包括慕课),在这种情况下,不管是学生个人还是教师都可以利用各种不同学习内容和学习活动促进自己的学习,使学习变得个性化。

然而,我们知道远程学习对某些学生而言可能是一种孤独的经历,因此,我们可以借助技术工具有针对性地选择和阅读学生和教师的个人资料、博客和推特信息,这样有助于我们对探究社区做出个性化贡献。此外,新学生常常较为害羞,不清楚所在社区和所学课程的规范和期望。针对这种情况,我们把往届探究社区的讨论、活动内容和项目保留在线上,新学生能够查阅往届学生的学习情况,并根据探究社区的期望做出自己个性化的贡献。研究表明,这种做法能产生积极结果(Anderson, Upton, Dron, Malone, & Poelhuner, 2015; Berry, 2016)。另一方面,学生和教师选择自己已经掌握的学习工具和技能所建设的个人学习环境也还在继续发展,使得探究社区的成员能够根据自己的学习需求开展相应交互。

学习分析技术最常见的用途是使教师能够轻而易举地监控探究社区中学生的进步、貢献和活动。教师能够根据监控结果做出干预,提供有针对性的反馈、直接教学或鼓励,从而使教学临场具有个性化。我们的研究也表明,如果学生自己能够直接了解同一社区其他同学的活动情况,这能提升他们的学习表现(Miyazoe, Anderson, & Sato, 2013),帮助他们培养对自己学习的自我导向感。

探究社区理论本质上是一个社会性模型,依靠的是成员经常性和及时的交流。因此,为了达成社会协商、认可、协作和发展的目的,我们必须在某些程度上牺牲个性化。其实,这些也是工作、家庭和其他正式和非正式社区所必不可少的关键技能。从这个角度看,这个社会性模型有一些局限也是理所当然的。但是,我本人相信完整的教育应该包括有质量的自学、小组学习和以网络形式开展的学习,可能有教师的参与,也可能没有教师的参与。

斯蒂芬·道恩斯(Stephen Downes)对个性化学习(personalized learning)和个人学习(personal learning)做了区分。他认为个性化学习犹如一张预先制订的菜单,可以根据个人口味微调,而在个人学习中学习者可以改变学习内容(菜单)(Downes, 2016)。有人担心个性化学习模式通过机器或教师的控制,剥夺了学生对自己的学习进度和顺序的控制权,换言之,不能培养终身学习所必不可少的自我导向技能。只要学习内容或方法的选择不完全受制于教师的临场,探究社区模型便能有助于个性化学习和个人学习的发展。因此,我认为个人学习和个性化学习这两个领域会继续发展。

探究社区的未来与新兴技术

所有社会建构主义学习模型(包括探究社区模型)的挑战之一是如何规模化以满足需求,使大批学习者能够参与其中。远程教育机构传统上把大课程分成面对面或在线辅导小组,并给这些小组配备辅导教师,向学生提供学习支持。按照传统的做法,一个小组通常有20~30名学生,很少超过40或50名学生。数量上的限制使得基于探究社区模型的学习难以大规模推广,因为成本会直接随着学生数量的增加而增加(Bates, 2005)。工业化和后工业化模式试图通过增加生生交互或通过预先录制的教学视频、自动化和预先设置的反馈以及预先编好程序的教学工具(比如计算机辅助学习、模拟和游戏)增强教学临场,以期解决学生人数上的限制问题。最近出现一些慕课新模式,与探究社区模型不同,它们强调的不是学习小组的作用,而是在课程学习过程中所形成的学习者网络(Dron & Anderson, 2014)。网络(network)在结构上不如小组(group)正式,成员可以更加自由地参加和退出,往往不会局限于某一门课程,而是类似于脸书(Facebook)、领英(LinkedIn)和其他社交网络系统上所创建或形成的群。“网络”的交流具有非正式性,因此延伸到正式教育环境以外。

探究社区理论的一些构念可以很容易地用于“网络”模式上,但是有些则需要时间上的同步性,因此难以转移到“网络”模式中。此外,教师在探究社区模型的学习评价中经常发挥压倒性作用,这可能会妨碍“网络”的全面发展。我和乔恩·德龙(Dron & Anderson, 2014)研发和试验了用于“群组”(set)学习的工具。“群组”指的是对某一主题有兴趣但又不想发展成为关系更加紧密、在时间上必须有更多承诺的“网络”或“小组”的一群人。比如,一起创作维基百科文章的那些人就是典型的“群组”,从维基百科文章中收集某一个主题的资料的那些人也形成一个“群组”,而且后者的“群组”通常比前者的“群组”人数更多。以“群组”形式学习允许但不强制性要求成员做出贡献、推荐资源或进行评价,因此减少了对固定时间和个人交互方面的要求(Dron & Anderson, 2014)。

人类抱群发展(主要是以家庭、家族和部落为群)。抱群的结果是产生社会凝聚力(social glue),这种凝聚力能促进探究社区模型的学习和提高学习动力。探究社区模型经历了不同的技术阶段,受欢迎的程度持续有增无减,这说明基于小组的学习仍然得到高度重视,至少是年轻人正式和非正式学习的最常见形式。但是,我们希望今后有更多机会发展并受益于基于泛在且功能越来越强大、灵活性越来越高的数字网络技术的“网络”和“群组”学习模式。新模式的最重要价值应该体现在为个人、社区和事业发展提供终身学习机会上。

结束语

探究社区理论纳入了学习者的特征和学习者的努力这两个因素(即增加了一种新临场——学习者临场),因此它不但可以成为正式教育模型,而且也可以作为终身学习模型。加里森和其他研究者经常指出,探究社区理论关乎探究的过程,即涉及教学以及展示和反思学习者在学习过程中如何与教师、其他同学乃至内容交互。认知临场以我们所知道的知识为起点,在探究的反复循环中寻找、试验和应用知识。这是一个通用科学模型,是一种业经证明行之有效的教学策略,过去如此,今天依然如此。

[参考文献]

Anderson, T. (2016). Three pillars of educational technology: Learning management systems, social media, and personal learning environments - Parts 1-3. Contact North | Contact Nord. http://teachonline.ca/tools-trends/how-use-technology-effectively/threepillars-educational-technology

Anderson, T., & Dron, J. (2012). Learning technology through three generations of technology enhanced distance education pedagogy. European Journal of Open, Distance and E-Learning, 2. Retrieved from http://www.eurodl.org/?p=current&article;=523

Anderson, T., Upton, L., Dron, J., Malone, J., & Poelhuner, B. (2015). Social interaction in self-paced distance education. Open Praxis, 7(1), 7-23. Retrieved from https://www.openpraxis.org/index.php/OpenPraxis/article/view/164/139

Angelaina, S., & Jimoyiannis, A. (2012). Analysing studentsengagement and learning presence in an educational blog community. Educational Media International, 49(3), 183-200.

Bates, A. W. (2005). Technology, E-learning and distance education. New York: Routledge.

Berry, S. C. (2016). Persistent artefacts in an online classroom: The value of a dynamic learning archive/Artefacts persistants dans une salle de classe en ligne: la valeur dune archive dynamique de lapprentissage. Canadian Journal of Learning and Technology/La revue canadienne de lapprentissage et de la technologie, 42(2). Retrieved from https://www.cjlt.ca/index.php/cjlt/article/view/27460/20212

Blaschke, L. M. (2012). Heutagogy and lifelong learning: A review of heutagogical practice and self-determined learning. The International Review of Research in Open and Distance Learning, 13(1), 56-71. Retrieved from http://www.irrodl.org/index.php/irrodl/article/view/1076/2087

Bozkurt, A., Akgun-Ozbek, E., Yilmazel, S., Erdogdu, E., Ucar, H., Guler, E.,…, & Goksel-Canbek, N. (2015). Trends in distance education research: A content analysis of journals 2009-2013. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 16(1). Retrieved from http://www.irrodl.org/index.php/irrodl/article/view/1953/3192

Chandler, T., Park, Y. S., Levin, K. L., & Morse, S. S. (2013). The incorporation of hands-on tasks in an online course: An analysis of a blended learning environment. Interactive Learning Environments, 21(5), 456-468.

Chen, B., Zydney, J., & Patton, K. (2017). Creating a Community of Inquiry in large-enrollment online courses: An exploratory study on the effect of protocols within online discussions. Online Learning, 21(1), 165-188. Retrieved from https://olj.onlinelearningconsortium.org/index.php/olj/article/view/816/258

Cleveland-Innes, M., & Campbell, P. (2012). Emotional presence, learning, and the online learning environment. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 13(4), 269-292. Retrieved from http://www.irrodl.org/index.php/irrodl/article/view/1234

Dennis, M., Masthoff, J., & Mellish, C. (2012). Adapting performance feedback to a learners conscientiousness. Paper presented at the International Conference on User Modeling, Adaptation, and Personalization. Retrieved from https://link.springer.com/chapter/10.1007/978- 3-642-31454-4_25

Downes, S. (2016). Personal and personalized learning. Retrieved from http://www.downes.ca/post/65065.

Dron, J., & Anderson, T. (2014). Teaching crowds: Learning and social media. Edmonton, Canada: Athabasca University Press.

Dron, J., & Anderson, T. (2016). The future of e-learning. In C. Haythornthwaite, R. Andrews, J. Fransman, & E. Meyers (Eds.), The Sage handbook of e-learning research (pp. 537- 556). London, UK: Sage.

Fayram, J. (2017). The nature and role of social presence in audiographic, synchronous online language learning contexts. Unpublished EdD thesis. The Open University. retrieved from http://oro.open.ac.uk/48112/7/Fayram.pdf

Ferguson, R., & Shum, S. B. (2012). Social learning analytics: Five approaches. In: 2nd International Conference on Learning Analytics & Knowledge (pp. 23–33). Vancouver, British Columbia, Canada.

Figlio, D., Karbownik, K., & Salvanes, K. (2017). The promise of administrative data in education research. Education Finance and Policy, 12 (2), 129-136.

Frau-Meigs, D., & Bossu, A. (2017). Towards e-presence at distance as a way to reach and share e-quality: The case of the ECO sMOOCs. Paper presented at the European Conference on Massive Open Online Courses. Retrieved from https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-59044-8_5

Garrison, D. R. (1991). Critical thinking and adult education: A conceptual model for developing critical thinking in adult learners. International Journal of Lifelong Education, 10(4), 287-303.

Garrison, D. R., Anderson, T., & Archer, W. (2010). The first decade of the community of inquiry framework: A retrospective. The Internet and Higher Education, 13(1), 5-9.

Garrison, D. R., & Shale, D. (1990). Education at a distance: From issues to practice. Malabar, Fla.: R.E. Krieger Pub. Co..

Gaudioso, E., & Boticario, J. G. (2003). Towards web-based adaptive learning communities. Paper presented at the 11th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED2003). Sidney, Australia.

Holstein, S., & Cohen, A. (2016). The characteristics of successful MOOCs in the fields of software, science, and management: According to students perception. Interdisciplinary Journal of e-Skills and Life Long Learning, 12, 247-266. Retrieved from http://www.informingscience.org/Publications/3614

Johnson, D., & Johnson, T. (1994). Learning together and alone: Cooperative, competitive, and individualistic learning. Toronto: Allyn and Bacon.

Kineshanko, M. (2016). A thematic synthesis of community of inquiry research 2000 to 2014. (EdD), Athabasca University, Athabasca, AB.

Kovanovi?, V., Ga?evi?, D., Hatala, M., & Siemens, G. (2017). A novel model of cognitive presence assessment using automated learning analytics methods. SRI Education Whitepaper. Retrieved from http://a4li.sri.com/archive/papers/Kovanovic_2017_Presence.pdf

Kovanovi?, V., Joksimovi?, S., Poquet, O., Hennis, T., Dawson, S., & Ga?evi?, D. (2017). Understanding the relationship between technology use and cognitive presence in MOOCs. In: Proceedings of the Seventh International Learning Analytics & Knowledge Conference (pp. 582-583). Vancouver, British Columbia, Canada.

Krause, J., Dias, L. P., & Schedler, C. (2015). Competency-based education: A framework for measuring quality courses. Online Journal of Distance Learning Administration, 18(1). Retrieved from http://www.westga.edu/~distance/ojdla/spring181/krause_dias_schedler181.html.

Lam, J. (2015). Autonomy presence in the extended community of inquiry. International Journal of Continuing Education and Lifelong Learning, 81(1), 39-61.

Lambert, J., & Fisher, J. (2009). Community building in a wiki-based distance education course. In G. Siemens & C. Fulford (Eds.), Proceedings of ED-MEDIA 2009--World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia & Telecommunications (pp. 1527-1531). Honolulu, HI, USA: Association for the Advancement of Computing in Education (AACE).

Lock, J. V., & Redmond, P. (2015). Empowering learners to engage in their authentic online assessment. In S. Koc, P. Wachira & X. Liu (Eds.), Assessment in online and blended learning environments (pp. 21-38). Information Age Publishing: Charlotte, NC.

Makos, A., Oztok, M., Zingaro, D., & Hewitt, J. (2013). Use of a “Like” button in a collaborative online learning environment. American Educational Research Association (AERA). Retrieved from https://tspace.library.utoronto.ca/bitstream/1807/74934/1/Makosetal_2013_Use%20of%20a%20%E2%80%9CLike%E2%80%9D%20Button%20in%20a%20Collaborative%20Online%20Learning%20Environment.pdf

McKerlich, R., & Anderson, T. (2007). Community of Inquiry and learning in immersive environments. Journal of Asynchronous Learning Networks, 11(4). Retrieved from https://www.sloan-c.org/publications/jaln/v11n4/index.asp

McKlin, T., Harmon, S. W., Evans, W., & Jones, M. G. (2001). Cognitive presence in web-based learning: A content analysis of students online discussions. Retrieved from http://files.eric.ed.gov/fulltext/ED47 0101.pdf

McLoughlin, D., & Mynard, J. (2009). An analysis of higher order thinking in online discussions. Innovations in Education and Teaching International, 46(2), 147-160.

Miyazoe, T., Anderson, T., & Sato, S. (2013). An exploratory study on blog visualization and learners reactions in an online learning community. Journal of Educational Media Research, 19(1), 35-46.

Morueta, R. T., López, P. M., Gómez, ?. H., & Harris, V. W. (2016). Exploring social and cognitive presences in communities of inquiry to perform higher cognitive tasks. The Internet and Higher Education, 31, 122-131.

Pelz, B. (2010). (My) three principles of effective online pedagogy. Journal of Asynchronous Learning Networks, 14(1), 103-116.

Power, M. (2008). The emergence of a blended online learning environment. MERLOT Journal of Online Learning and Teaching, 4(4), 503-514.

Richardson, J. C., Sadaf, A., & Ertmer, P. A. (2012). Relationship between types of question prompts and critical thinking in online discussions. In Z. Akyol, & D. R. Garrison (Eds.), Educational Communities of Inquiry: Theoretical framework, research and practice (pp. 197- 222). Hershey, Pa. : IGI Global.

Schellens, T., Van Keer, H., De Wever, B., & Valcke, M. (2009). Tagging thinking types in asynchronous discussion groups: Effects on critical thinking. Interactive Learning Environments, 17(1), 77-94.

Shea, P., & Bidjerano, T. (2010). Learning presence: Towards a theory of self-efficacy, self-regulation, and the development of a communities of inquiry in online and blended learning environments. Computers & Education, 55(4), 1721-1731.

Siemens, G. (2005). A learning theory for the digital age. Instructional Technology and Distance Education, 2(1), 3-10. Retrieved from http://www.elearnspace.org/Articles/connectivism.htm

Springer, L., Stanne, M., & Donovan, S. (1999). Effects of small-group learning on undergraduates in science, mathematics, engineering and technology: A meta-analysis. Review of Educational Research, 16(1), 21-51.

Sutton, L. (2001). The principles of vicarious interaction in computer- mediated communications. Journal of Interactive Educational Communications, 7(3), 223-242.

Szeto, E., & Cheng, A. Y. (2016). Towards a framework of interactions in a blended synchronous learning environment: What effects are there on students social presence experience? Interactive Learning Environments, 24(3), 487-503.

Tekiner Tolu, A. (2010). An exploration of synchronous communication in an online preservice ESOL course: Community of inquiry perspective. (Doctoral Dissertation), University of South Florida,, Tampa, FL.

Tibbo, H. R. (2015). Digital curation education and training: From digitization to graduate curricula to MOOCs. International Journal of Digital Curation, 10(1), 144-153.

Ungerer, L. M. (2016). Digital curation as a core competency in current learning and literacy: A higher education perspective. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 17(5). Retrieved from http://www.irrodl.org/index.php/irrodl/article/view/2566

van Oostveen, R., DiGiuseppe, M., Barber, W., Blayone, T., & Childs, E. (2016). New conceptions for digital technology sandboxes: Developing a Fully Online Learning Communities (FOLC) Model. In: Proceedings of EdMedia 2016-World Conference on Educational Media and Technology (pp. 665-673). Vancouver, BC, Canada: Association for the Advancement of Computing in Education (AACE). Retrieved from https://www.learntechlib.org/d/173015

Whiteside, A. L. (2015). Introducing the Social Presence Model to explore online and blended learning experiences. Online Learning, 19(2), 1-20. Retrieved from https://olj.onlinelearningconsortium.org/index.php/olj/article/view/453/137

Yang, Y., Crook, C., & OMalley, C. (2014). Can a social networking site support afterschool group learning of Mandarin? Learning, Media and Technology, 39(3), 267-282.

收稿日期:2017-11-03

定稿日期:2017-11-09

作者簡介:特里·安德森(Terry Anderson)博士,加拿大阿萨巴斯卡大学(Athabasca University)(加拿大开放大学)远程教育中心荣休教授,Contact North / Contact Nord机构研究顾问;曾任加拿大远程教育研究所(the Canadian Institute for Distance Education Research)所长和加拿大远程教育首席科研教授(Canada Research Chair in Distance Education);还曾担任《国际远程开放学习研究评论》(International Review of Research in Open and Distance Learning)期刊主编长达十年之久。安德森教授2015年8月正式荣誉退休。

译者简介:肖俊洪,汕头广播电视大学教授,Distance Education (Taylor & Francis)期刊副主编,System: An International Journal of Educational Technology and Applied Linguistics (Elsevier)期刊编委(515041)。https://orcid.org/0000- 0002-5316-2957

责任编辑 郝 丹 单 玲

编 校 韩世梅