“皮亚杰—比格斯”深度学习评价模型构建

殷常鸿 张义兵 高伟 李艺

[摘   要] 近年来深度学习逐步成为教育研究界的热点话题，但探寻深度学习的本质以及如何对其进行有效评价的研究却略显不足。文章首先对国内外颇有影响的深度学习评价方案和模型进行了较为具体的对比和分析，并讨论了以布鲁姆教育目标分类体系为基础的深度学习评价模型的局限性;其次，根据皮亚杰的发生认识论理论，以学习过程本身为依托，对深度学习的发生、发展过程的本质进行了梳理;再次，结合概念转变理论与SOLO分类体系，从学习者思维的角度入手，对学习 “当下”的状态进行描述，溯源学习者思维的深度层次，并以此构建了“皮亚杰—比格斯”深度学习评价模型及其评价量化标准，为在具体的教学实践中开展深度学习的评价提供模型参考和理论借鉴。

[关键词] 深度学习; 概念转变; 评价模型; 认知结构

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 殷常鸿（1976—），男，内蒙古赤峰人。副教授，博士研究生，主要从事学习科学与教育信息化方面的研究。E-mail：yinchanghong12@163.com。

一、引   言

随着深度学习研究的兴起，众多学者都对深度学习的评价问题展开了研究。以美国为首的西方发达国家的研究较为深入和具体。例如，LiD（The Learning in Depth：A Simple Innovation that Can Transform Schooling）项目（始于2008年，由加拿大西盟菲莎大学Kieran Egan教授负责）侧重通过教学策略促进深度学习[1];SDL（Study of Deeper Learning： Opportunities and Outcomes）项目（始于2010年，由美国研究院负责）侧重深度学习结果的评估，并给出了评估深度学习的六个维度，即掌握核心学科知识、批判性思维和问题解决、有效的沟通、团队协作、学会学习以及学术信念[2];ATC21S（Assessment and Teaching of 21st Century Skills）项目，侧重深度学习能力的定义;2012年美国国家研究委员会、深度学习和21世纪技能定义委员会、教育中心等多家机构联合出版的Education for Life and Work： Developing Transferable Knowledge and Skills in the 21st Century一书，对深度学习以及21世纪技能进行了大量的实证研究和效果评价，并给了相关定义及能力框架，他们认为深度学习是指个体能在对某种情境中所学的知识进行思考并将其应用到其他情境中去的过程[3]。

国内教育领域中展开深度学习的实证研究还处于起步阶段，如以崔允漷、尤小平等学者为代表的“指向深度学习的学历案研究”项目，侧重通过预设教学方案来促进深度学习[4];郭元祥发起的“海峡两岸能力生根计划”项目，则是侧重采用“深度教学”来促进深度学习[5]。而就深度学习评价的研究来说，国内学者张浩、张立国、刘哲雨及吴亚婕等人均以布鲁姆教育目标分类体系为基础，分别从不同角度构建了深度学习的评价模型[6-9]，对教学实践进行评价，笔者将这类以教学目标为导向的评价模型统称为布鲁姆深度学习评价模型。

通过上述对国内外文献研究现状的梳理，可以看出有关深度学习评价研究的特征有二：一是针对业已发生的结果进行评价;二是以针对行为的测量来说明这个结果。从单纯评价的意义上看，这样做本来无可厚非，但若从指导教学的角度看评价，这种借行为描述对业已达成状态的刻画，试图反推实际教学中学习者知识发生的那个“当下”应该“发生”什么和如何“发生”的做法，显然有隔靴搔痒之嫌。在本文作者看来，布鲁姆传统影响下的研究者们，都绕过了对深度学习是“何以发生”以及“正在发生”这一关键问题的触碰，实际上是错过了把握知识发生本质的机会，本文正是要尝试就此展开讨论。

二、深度学习话题的起源

现有文献表明，国内教育领域有关深度学习的研究最早可追溯到2005年[10]，随后对其展开的研究逐渐多了起来。就目前看来，研究者们普遍认同深度学习作为教育领域中的专业术语最初起源于美国，其英文表述为Deep Learning[11-12]，是F. MARTON于1976年在其文章On Qualitative Differences in Learning ： I-Outcome and Process中率先提出了深度学习（Deep Learning）和浅层学习（Surface Learning）的概念[13]。经查阅原文，原作者全文使用的都是“Surface-level” 或 “Deep  Level  Processing”這对术语，对学习过程和学习结果的相互关系进行界定和论述。此后John Biggs等人展开了进一步的深入研究，并发表了系列成果，依然延续了该种描述方法 [14]，而非直接使用Deep Learning。Deep Learning一词是在20世纪90年代以后的相关研究中才逐步被使用并流行起来，尽管两种表述方式在实质内容描述上具有很高的相似性，但对于掌握深度学习的本源来说，最初的表达形式似乎更加有助于理解深度学习的本质，因为Surface-level or Deep  Level  Processing的表达用法，更能凸显学习过程以及学习过程处理的重要性，这一点与其文章题目中所使用的“Process”与“Outcome”相互印证。笔者通过Web of Science（SCI/SSCI/A & HCI/CPCI）以及Springer Link等文献检索库查阅大量中外文献，发现最早直接使用“Deep Learning”一词且明确给出定义的学者是Valerie Malhotra Bentz，他将“深度学习”定义为“一种集智慧、情感，技能、心理，个人和社会经验为一体的能力，这种能力能够迁移和分享，且具有积极的活力和提升空间。”[15]可以看出，自此深度学习的定义已经脱离了学习发生的具体过程，而转向学习结果及学习者应具有能力的表述了，这使得对深度学习所展开的一系列评价也随之转向学习结果。在这种情况下，布鲁姆教学目标分类体系就自然而然地成为评价者的首选参照标准，这也与目前国内对深度学习的定义以及国际上对深度学习评价侧重学习结果的研究相一致。

（二）比格斯的当下：SOLO结构模型

皮亚杰在其上述哲学认识论观点的基础上，将儿童的认知发展阶段，从低到高，依次划分为感知运动阶段、前运演阶段、具体运演阶段和形式运演阶段。但比格斯（John Biggs）及其同事在深入研究皮亚杰的认知发展阶段论后，发现儿童的心理发展过程具有反复性，在不同的学科中的表现又有所不同，很难根据皮亚杰的分类方法来衡量儿童的认知水平具体处于哪个阶段。因此，比格斯团队开始采用问卷测量法对学习过程进行研究，以判断学生是否进行了深度学习。经过多年积累，他们于1987年发布了SPQ学习过程问卷（Study Process Questionnaire）。该问卷包括表层动机SM （Surface Motivation）及策略SS（Surface Strategy）、深层动机DM（Deep Motivation）及策略DS（Deep Strategy）和成就动机AM（Achievement Motivation）及策略AS（Achievement Strategy）等6个因素，共计42题。但通过实践发现，该方法依然无法更好地揭示深度学习的发生过程。因此，比格斯等人又从另外一个角度进行了研究，将皮亚杰的“临床法”进行变通，通过外显的行为判断学生在回答某一具体问题时呈现的思维结构状态，来评估学生深度学习发生的那个“当下”的情况，实现对学生思维过程的评价，并提出了SOLO（Structure of Observed Learning Outcomes）评价法[24]，如图1所示。利用其中的前结构、单点结构、多点结构、连接结构和拓展抽象结构等五种不同的基本结构元素来描述思维结构，评价思维所处的层次。思维结构就是人凭借外部活动逐步建立起来并不断完善着的基本的概念框架、概念网络[25]。科学哲学家瓦托夫斯基认为：“我们的思维的成长和演化是一个形成概念的过程，是一个精心构制或多或少地系统化的结构（在其中，这些概念彼此联系起来）的过程[26]。”一定的思维结构的形成，总是以一定的知识、知识结构及其产生出来的思维形式和思维方法为条件，不同的思维结构，对于所感知到的东西的理解就不同，由此也会导致不同的认识结果，进而所形成的知识就会不同。

（三）韦伯的当下：DOK模型

美国教育评价专家韦伯则从思维的当下——“Thinking”的内容与过程出发，对思维的对象——知识进行研究，提出了“知识深度”（Depth of Knowledge）理論，将知识分为四个层次，简称DOK模型[27]，如图2所示。其四个层次分别为：回忆、技能和概念、策略思维和拓展思维。回忆（Recall）：注重知识回忆和重现，如回忆故事结构的元素和细节（事件序列、人物、情节和背景等）、用话语或图来表示概念或关系，通常只需要一步思维。技能和概念（Skill/Concept）：强调技能和概念，主要指那些能超越知识回忆和重现的思考，能根据观察作出推论和解释，如识别和总结叙述中的主要事件，描述某一事件的原因/影响以及识别事件或行为中的模式等。策略思维（Strategic Thinking）：运用策略性思考和推理，包括复杂和抽象的甚至是逻辑推理的认知需求。如用细节和例子支持观点，在具体情境中应用概念以及确定作者的意图并描述它是如何进行阐释的，通常需要多步思维过程。拓展思维（Extended Thinking）：使用分析、综合和反思等高级思考模式解决复杂的概念，如应用数学模型来说明问题或情况、描述和说明不同文化背景下的共同主题是如何被发现的以及根据多源信息进行分析和综合等，通常涉及跨内容学科领域的思考和实践。从这里可以看到，韦伯已经注意到思维过程的重要性了，其思考方法值得我们借鉴。

五、深度学习评价模型设计

接下来，本文将从学习者对知识认识的发生根源出发，顺承比格斯和韦伯的研究思路，结合具体学习发生“过程”中学习者思维行为所处的结构层次（即思维的当下）及思维内容的层次（知识的深度），对思维发生的具体过程进行研究，从而达到在时间上逐步逼近深度学习发生的“当下”，为实现基于过程的深度学习评价提供研究思路。

无论是皮亚杰的认知结构改变，还是比格斯的SOLO结构，抑或是韦伯的DOK模型，都涉及一个关键性要素，那就是概念。这里的概念不是通常意义所说的特定学科的具体概念，它是指关于某一对象的观点、看法[28]，是人脑对客观事物的本质特征的认识，它具有不同的等级和层次并用一定的词来记载和标志[29]，是用以组织知识的基本单位，是建构人类知识的细胞或基本要素[30]。

（一）概念的抽象与迭代

皮亚杰在《发生认识论原理》一书的序言中，就明确指出，“发生认识论关心的则是概念与运演在心理上的发展，也就是概念与运演的心理发生”[22]。他曾在1929年以后的十多年中，坚持研究数学、物理学等学科的主要概念的形成史，发现科学史上某些概念的形成和发展与儿童智力的形成和发展常常是相互对应的，即儿童必须通过建立起一个概念思维的图景并且建构诸如质量、重量、运动等的守恒概念，以及逻辑关系和数学关系之类的概念[22]，才能使自己适应外部世界和别人的思想。但这只是皮亚杰从认知发生的角度对儿童形成概念的认知过程所进行的研究和假设，而美国的戴维·哈贝尔与瑞士的托尔斯滕·韦塞尔两位科学家则在某种程度上，从人的生理层面上对概念的形成进行了验证。两位科学家在研究视觉系统信息处理时发现，人的视觉系统的信息处理是分级的，即高层特征由低层特征组合而成，并且从低层到高层的特征表达越来越抽象和概念化。正是受到这一生理机制发现的启发，很多学者认为大脑的工作过程应该和视觉系统类似，也是一个对接收信息不断抽象、概念化和迭代的过程。概念的形成过程就是将当下的经验分类、划归到某特定范畴而对当下经验进行阐释，并由此将当前的经验与先前知识相联系[31]。如果学习者对新接受的信息只是利用已有的概念进行简单的解释和概括，而没有形成新的概念，或者只是形成了概括层次较低的、没有融入原有概念的概念，不足以促使认知结构发生变化，这个时候的学习只处于浅层学习。但当这些新信息不能用原有的概念进行解释时，或只能解释部分时，就需要建立抽象层次更高的概念，促使认知结构发生改变，深度学习才得以发生。这和奥苏贝尔所提出的有意义的学习过程类似，奥氏认为有意义的学习就是以符号为代表的新概念与学习者认知结构中原有的适当概念建立实质性的和非人为性的联系的过程，但他只考虑了新旧概念之间的联系，没有考虑新概念与原有概念之间的相互修正过程，也没有考虑概念同化或者顺应过程中所进行的抽象和迭代过程。

（二）概念转变

当学习者接受信息后新形成的概念与原有概念之间存在差异而不能进行同化时，就会产生认知冲突，造成认知结构失衡。皮亚杰认为，认知结构的“自我调节提供了从一个水平到另一个水平的无限重建过程的图景，不是高级形式预先就包含在低级形式之中，而是高低级形式之间的联结仅仅是功能上的类似”[22]。心理学研究也表明，人不能长期容忍认知心理的不平衡[32]，需要找到达到平衡的契机，即进行概念转变。概念转变的过程就是认知冲突的引发及其解决的过程[28]。深度学习的核心在于概念转变[33]，深度学习的认知结果就是概念转换，而浅层学习则没有建立概念联系[34]。学习科学中的代表人物R. Keith Sawyer在论述深度学习与传统班级授课之间对比关系的时候，也认为学习者需要将新建立的概念与已有的经验进行关联，并将新的知识融入原有的概念体系，促进概念转变[35]。 因此，个体解决认知冲突的过程就是深度学习发生的过程。

（三）深度学习评价模型

变构模型理论提出者安德烈·焦尔当（André Giordan），对以皮亚杰认知理论特别是“认知失衡”思想为依据的概念转变模型进行了深入的研究，提出有意义的学习是转换学习者的概念，只有学习者的概念发生了转变，真正意义上的深度学习才能得以发生。当学习者面对所接受的信息时，只有极少数情况下，新知识被简单、直接地吸收或者同化。而大多数情况下，学习者都要对信息进行综述和抽象，并调用已有的概念体系与之对质，对质的结果可能是新信息被阐释、扭变、塑形、重组甚至是变得贫乏、被过滤和排斥[36]。在对质的过程中，如果新知识适应于原初概念的解决方式，新知识则被接受，即同化发生，这个时候没有发生概念转变，所发生的学习只是处于浅层学习阶段;如果新知识不适应原初概念的解决方式，会发生两种情况，要么被过滤和排斥——无学习发生;要么被扭变、重组——即为发生概念转变做准备，学习进入顺应阶段。因此，从认识发生的角度来看，深度学习的发生过程就是学习者思维逐步生成概念并使其发生转变的动态过程。基于此，笔者根据学习过程中的具体思维发展过程构建了“皮亚杰—比格斯”深度学习评价模型，对深度学习发生的过程以及发生的当下进行评估，具体评估模型如图3所示。

上述模型中的重述、综述、抽象、追溯、修正、重構以及迁移等术语是对学习者思维过程的“当下”状态的完整描述，也是对比格斯和韦伯的研究拓展。其中重述与综述阶段，是学习者对学习内容的初步认知，为学习者进行下一阶段的抽象和追溯提供基础。经过抽象、概括后形成的新知识，便会与学习者头脑中原有的概念体系发生对质，接下来的一步就是学习者要溯源先有的概念体系对新知识进行阐释，这一步尤为关键，是同化和顺应以及浅层学习和深层学习的分割点，它决定着深度学习能否发生。因为先有的概念体系不仅仅是学习者学习的起始点和学习活动的结果，还是学习过程中所使用的工具本身，是学习者所拥有的唯一的工具[36]，学习者就是通过这些概念体系来对现实进行解码，因此，它在学习者头脑中是根深蒂固的，甚至是不容置疑的，这导致对质的结果往往倾向于要么将新知识完全纳入原有的概念体系（很多时候都是表面假象的误读、牵强的阐述或学习者的自以为是的理解），要么将这些新知识加以排斥。当先有的概念体系不能对新的知识进行阐释时，也会发生两种情况，一种是修正先有的概念体系，一种是彻底地发生概念转变，形成新的概念体系。但这只是深度学习的初始，只有在当下情境中发生概念转变后新生成的概念，能迁移到新的情境中去的时候，真正意义上的深度学习才算发生。因此，迁移才是深度学习的高级阶段。这也符合美国研究会对于深度学习的定义，即深度学习是指对核心学科知识有更深的理解，能将理解运用到新的问题和情境中，并具有发展的一系列能力，包括人际交互和自我控制等能力[2]。因此，深度学习既不是指知识的深度，也不是指学习者思维水平的高低，而是指具体的学习者在特定情境中对指定的知识所产生的认知结构和思维水平的转变和迁移，即深度学习是一个纵深变化的过程，只有把握住这一点才能真正对深度学习进行评价。

（四）深度学习评价指标体系

要判断学习者是否进行了深度学习，就需要对学习过程中思维“当下”状态进行记录和表述，最有效的方式就是将学习者思维过程外化为文本，再对文本进行语义分析。常见的方法就是在学生学习过程中，分阶段和时机，通过书面或者口头提出问题，让学生进行回答，人工将其回答整理形成记录文本，然后再对回答问题的文本进行语义分析，以溯源学生思维的“当下”的层次。这种传统的手工记录方法费时费力，且可能会随时遗漏对学习“当下”的捕捉，使得对学生学习深度的评价不全面。但随着网络技术、信息技术的发展，使得捕捉学习者在学习过程中思维的“当下”状态成为可能。现有的网络学习平台与学习设备，几乎都可以做到根据不同的知识点设计不同的问题，随时随地与学生发生交互，并将学生对问题的回答形成文本进行分类汇总，使得记录思维的“当下”状态更加完善。目前这方面研究做得比较好的当属加拿大多伦多大学教育学院（OISE）Carl Bereiter团队所研发的KF（Knowledge Form）知识建构平台，以及芬兰赫尔辛基大学在欧盟第六框架计划（The Sixth Framework Programme for Research，FP6）支持下的“KP-Lab”（Knowledge-Practices Laboratory）项目组所开发的知识实践实验室平台。其中KF知识建构平台可以支持学生就某一学科知识形成讨论社区，学生根据其自身的真实问题发表“观点”（Idea），自己或其他同伴可以随时对该观点进行建构、提升，通过推进观点进化这种方式来实现社区知识的创造和生成。在这一过程中，学生在学习探究中的思维“当下”状态，就通过观点的文本表达被记录在KF平台上。有了外化为文本的学生思维“当下”状态的记录，如何进行有效的评价？本研究将学生对某一具体问题的思考从对概念理解层次（当下）和掌握的程度（知识深度）上进行划分，根据上述构建的“皮亚杰—比格斯”深度学习评估模型，构建了深度学习评价指标体系以评价深度学习的发生过程，用分值从1分到7分来表示不同等级的层次，每个等级的含义以及具体说明见表1。

当然，随着语音识别以及语义分析等人工智能技术的进一步提升，完全可以通过计算机来实现对学生在小组合作学习过程中的自然语音进行完整的识别和记录，形成文本，再根据评价标准对学生的学习深度层次进行评价。

六、结   语

深度学习作为一个复杂的思维过程，它不但与学习者的认知结构有关，还和学习者的思维方式有关，它总是在一定情境中发生，是对某个具体问题的纵向和横向的综合思考，它与具体问题的内容有关，而与问题本身的难易程度关联不大。因此，对深度学习是否发生的评估，从学习者概念转变的角度进行测量，更具有操作性和实践意义。本文只是从概念转变的角度出发，设计了深度学习评估模型及量表，是通过学生对相关问题的回答来判断深度学习是否发生。当然，对某个具体的知识点来说，要测量学生是否进行了深度学习，一个问题显然是不够的，研究者应该根据知识点设计系列的问题，然后利用本量表对学生关于这一系列问题的回答进行打分，以此来评价其深度学习是否发生和发展。但如何从概念转变的角度出发，根据学科内容以及具体的知识点来设计系列问题，并确定问题的多少以及层级关系，则是需要进一步思考和研究的。

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