新一代信息技术背景下高职教学设计的基本原则

林平

摘 要

教学设计是指在教学理论的指导下，基于学习者的特征、教学环境的现状、培养目标的需要等约束条件，设定学习目标，组织教学内容和教学资源，设计教学项目、教学手段、教学活动、学习环境以及评价方式，从而形成支持学习者有效达成既定学习目标的系统活动。现代信息化教学环境具有交互性、开放性、可控性、虚拟仿真性、遠程传输、同步或异步通讯等特征， 不但提供教学资源、教学手段和教学工具参与教学过程，而且借助大数据和人工智能，扮演着学习策略的提供者、学习过程的参与者、学习效果的分析研判者等角色，对教学系统的影响是巨大甚至颠覆性的。以新一代信息技术为背景的高职教学设计，必须顺应技术发展给教学系统带来的最新变化。

关键词

教学设计;建构主义;后现代;个性化学习;深度学习;学习共同体;最优学习路径;协同评价

中图分类号： G434;G712文献标识码： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.04.52

教学设计是指在教学理论的指导下，基于学习者的特征、教学环境的现状、培养目标的需要等约束条件，设定学习目标，组织教学内容和教学资源，设计教学项目、教学手段、教学活动、学习环境以及评价方式，从而形成支持学习者有效达成既定学习目标的系统活动。教学设计以教学活动的有效完成为宗旨，是运用教学理论解决教学实践问题的关键活动。

广义的教学设计包括课程开发、课程资源建设、课程标准（教学大纲）的制定等，其关注的焦点是教学内容的排列结构、教学模式、课程的宏观教学目标等;狭义的教学设计指的则是面向教学单元的教学方案设计，其关注的焦点是单元教学活动的内容及排列组合方式、学习策略的运用。本文仅就狭义教学设计展开论述。

1 教学设计理论的发展演变

教学设计作为一项专门的教学活动并被纳入教学理论的范畴，开始于西方发达国家。一般将二十世纪六七十年代建立在美国教育心理学家加涅“学习条件理论”基础上的教学设计理论统称为“第一代教学设计理论”;将兴起于二十世纪八十年代，基于认知主义学习理论的教学设计理论称为第二代教学设计理论;而将开始于二十世纪九十年代，以建构主义学习理论为指导的教学设计理论称为第三代教学设计理论。“四要素教学设计模式”是第三代教学设计理论的代表。

进入21世纪，新一代信息技术在教学中得到日益广泛的应用，各种新的教学手段和教学模式不断涌现，推动了学习理论的不断发展。其主要特征是：传统的建构主义学习理论与信息化教学、网络教育、智慧课堂等的结合更加紧密;以教育生态学理论、泛在学习理论、分布式学习理论为代表的，具有鲜明后现代特征的学习理论在教学实践中得到成功运用，以新一代信息技术为支撑的翻转课堂、混合学习、适时教学等教学模式成为教学设计领域的新宠。这些新教学模式的共同特点是强调以学习者为中心，采用开放式教学，除利用学校自身的教学资源外，更借助信息化环境中的优质资源与服务，满足学习者的线上线下、课内课外的学习活动需要。

综上所述，教学设计的发展演变呈现以下趋势：从理念上，从早期的行为主义演变为现在的建构主义、后现代主义;从教学形式上，从简单的线性流程封闭系统演变为网状或混沌态的开放系统;从教学内容上，从以单向知识传递为主到支持交互性学习活动开展为主。

2 新一代信息技术背景下高职教学设计的基本原则

现代信息化教学环境具有交互性、开放性、可控性、虚拟仿真性、远程传输、同步或异步通讯等特征，不但提供教学资源、教学手段和教学工具参与教学过程，而且借助大数据和人工智能，扮演着学习策略的提供者、学习过程的参与者、学习效果的分析研判者等角色，对教学系统的影响是巨大甚至颠覆性的。因此，以新一代信息技术为背景的高职教学设计，也必须顺应技术发展给教学系统带来的最新变化。笔者认为，新一代信息技术为背景的高职教学设计应遵循如下基本原则。

2.1 教学设计应以系统学习分析为前提

现代信息化教学系统所具有的复杂拓扑结构，决定了教学要素的多元化特点。如果将教学设计比作数学运算中的列方程求解应用题，教学要素就是方程式中的自变量。进行教学设计，首先要对教学要素进行分析。教学要素分析包括：教学目标和预期学习结果分析、学习参与者分析、教学活动和教学方法分析、学习环境和资源分析以及对学习结果的分析反思五个步骤，它是教学设计的前提。教学要素分析分两个阶段，前面的四个步骤发生在活动单元教学设计前的分析阶段，最后一个步骤发生在活动单元实施以后。

2.2 教学设计应满足学生个性化学习的需求

个性化学习的实现是现代信息技术引入教学过程带来的一个显著效应。从达成个性化学习目标的形式看，个性化学习在现代信息化教学中表现为以下几种形式。

一是自适应学习。所谓自适应学习是指在借助人工智能和大数据对个体学习进行即时诊断的基础上，不断依据学生的学习需要、学习能力、学习风格等推送适切的学习资源和学习路径，以最佳匹配学生的学习状态。教师在进行教学设计时，为尽可能满足自适应学习的要求，需科学选择教学工具、教学手段和教学平台，设计教学流程，充分利用教学资源，以便在教学过程中通过人机协同，科学高效地对学生进行学习诊断，向学生提供最佳的学习资源和学习解决方案，完成学习引导和效果反馈，进而合作创生下一个循环的学习目标，实现学习主题的持续深化。需要指出的是，新一代信息技术背景下，教师在充分运用技术手段为教学服务的同时，也要避免因过度技术依赖而造成的角色缺失。事实上，在自适应学习模式中，教师的作用不是弱化了，而是加强了，这体现在教学活动的各个方面。譬如，为提高学生的学习参与度，激发学生自主学习的动机和热情，需要教师借助技术手段，通过分析学生的聚类学习特征和规律，制定相应的教学策略，对学习过程进行适度的引导和干预，对学习效果进行及时的评价反馈;为满足资源推送的要求，需要教师利用各种支撑资源和工具，策划分类建立个性化学习路网，营造优质资源的最佳供给形态。

二是分布式学习。分布式学习的概念来源于人工智能的深度学习系统。在教学语境中，“分布式学习是指个体在同伴、媒介、社会、文化等环境中进行的学习活动，它强调认知主体和环境之间分布的本质。分布式学习实质上是一种以学习者为中心、并与多样化学习资源交互作用的学习模式，其目标是完成认知和意义建构。”[5]现代信息化教学技术，支持分布式学习的实现。教师在教学设计时，應充分整合各类教学资源，灵活运用项目化教学、微课、翻转课堂、慕课等教学形式，将课上课下、线上线下的学习有机融合，实现教学活动在时间和空间上的延伸。

三是泛在学习。泛在学习又称“无缝学习”，学习者可以在任何时间、任何地方使用手边可以利用的科技工具来进行学习。泛在学习作为一种新型的学习模式，需要数字化环境、数字化资源等作为支撑。教师进行教学设计时，同样要为学生的泛在学习留出空间。

2.3 教学设计应创设学生深度学习的环境

在人工智能专业领域，深度学习是指基于样本数据，通过一定的训练方法得到包含多个层级的深度网络结构的机器学习过程。将这一原理迁移到教学之中，形成了以认知心理学为支撑的深度学习理论。

新一代信息技术视域下的教学设计，教师应创设学生深度学习的环境，以加深学生的学习体验，促进意义建构、学习迁移和问题的解决。主要可借助VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、MR（混合现实）等技术，创设三维虚拟学习空间，进行情境式教学，实现师生、生生间的沉浸式交互，通过学习过程中的人机对话与人机协同，产生对学习内容记忆、理解、体验的互补和倍增效应;借助人工智能辅助教学系统，优化教学任务模块结构序列，合理设置问题线索，引导学生自主进行探索式学习、合作式学习，帮助学生更好地实现意义重构和学习迁移;教师与人工智能辅助教学系统相结合，对学生的学习过程进行动态诊断与反馈，帮助学生养成对学习过程进行反思的习惯，同时也起到激发学生学习热情、改善学生认知结构的作用，这对学生的深度学习是非常有益的。

2.4 教学设计应体现师生“学习共同体“的角色定位

新一代信息技术背景下的课堂本质上是开放性的。其开放性特征主要体现在几个方面：学习资源的海量性;学习工具的丰富性;学习目标与路径的随机可迁移性;学习方式的协作性;学习策略的集体建构性;学习结果的不可预测性。这就决定了教师的角色不再是传统教学中那个高高在上、智珠在握的指点迷津者，甚至也不再是行动导向教学中的那个置身事外的咨询者与协助者，而变成了学生学习探险之旅中不可或缺的伙伴。不论是采用发现式学习、探索式学习还是其他任何学习模式，教师都必须亲自参与其中，与学生结成一个学习共同体，并在其中扮演一个发现者、探索者或其他需要的角色。

因此，教师在教学设计时，就要改变传统思维定式，着眼于学习共同体的需要，进行系统谋划。对所需的学习资源，只有小部分由教师直接给出，而对大部分所需资源教师只提供问题线索，由学生自己搜索解决或由人工智能提供自适应服务解决。教师教学设计时仅设定宏观的学习目标框架，量化或显性的共享学习目标，由人机协同在学习过程中共同建构。随着共享学习目标的形成，人工智能辅助教学系统还会提供一个与学习共同体具有广泛适应性的核心教学任务。围绕核心任务，教师借助人工智能辅助教学系统，依据学生的学习状态和学习偏好，指导学生进入几个学习中心，利用人机协同构建的结构化学习资源，进行深度学习。教师教学设计的一个重要任务，就是为人机协同的实施留出接口和通道。

2.5 教学设计应形成最优学习路径

新一代信息技术尤其是人工智能在教学中的运用，为最优学习路径选择提供了可能性。教师教学设计时，在对教学工具、环境和资源进行科学分析的基础上，制定出最佳学习方案，将人机协同的优势发挥到最大，将产生教学效果的倍增效应。一是科学设计帮助学生进行记忆、理解、体验、感悟和探究的资源和工具，以提高学习效率;二是选择多维测试、分析研判工具，设计人机协同调控方案，便于及时对学习活动进行有效调控，对学习效果进行及时反馈;三是对学习中的重点难点，或选择“互联网+学习路网”资源，汇聚名师、优秀学生的智慧和经验，或采用虚拟仿真和人工智能技术支持的情景教学，以实现精准学习;四是充分运用发挥课上课下学习支撑系统，满足迭代训练需要。

2.6 教学设计应着眼学习主题的持续迭代

学习成果的呈现，表明基于一个核心任务的学习循环即将结束。这同时也意味着新一轮学习循环的开始。在上一个学习循环中，通过人工智能诊断、教师监控以及学生反思汇集的问题，教师应通过调整教学目标、教学内容、教学策略等，将其纳入新的核心任务，而这也将触发人工智能的分析和推送程序，从而开启新一轮人机协同学习循环。学习主题由此实现迭代深化。

2.7 教学设计应制定学习效果的协同评价量规

新一代信息技术的应用，给教学的实时监测和评价提供了便利，同时也为实现教学质量的螺旋式提升提供了保障。在“人工智能+教育”大背景下，课堂是个复杂的巨系统，实现对课堂质量有效反馈调控的关键是评价的准确性、反馈的即时性和调控的有效性。人机协同的评价模式，通过多元化评价主体的即时性评价调控，为闭环式质量管理提供了最佳解决方案。一方面，人工智能通过即时摄录大数据分析，可以在情绪感知领域做到即时诊断与评价，还可根据学生的学习状况及时给予指导帮助，促进学习的科学化;自适应系统能基于学习过程产生的海量数据构建相应的教学方案，助力学习的个性化;智能测评系统则借助学习分析技术与自然语言处理技术，能对学生个人学习目标的实现情况进行差异化智能评价和诊断，实现学习精准化。另一方面，教师通过教学设计制定科学的评价量规，在师生协同学习的过程中，针对多元化评价目标，采用过程性评价与终结性评价相结合的方式，进行学生自评、互评以及教师对学生的评价，不但可有效弥补人工智能评价刻板生硬的不足，还能产生正向赋能的附加效应。

参考文献

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[2]张剑平，李慧桂.信息化环境下教学设计的基本问题研究[DOI]：10.13811/j.cnki.eer.2005.09.007：33-34.

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