跨学科创新能力培养的学理机制与模式重构

钟柏昌 刘晓凡

【摘 要】   在学科融合趋势日益迅猛的时代背景下，机器人教育、创客教育、STEM教育等跨学科教育成为学生创新能力培养的重要途径。基于跨学科教育培养学生创新能力的实践，离不开有效教学模式的构建。有两条线索较为关键，一是“跨学科大概念”为学生跨学科创新能力的培养提供了基础和抓手，二是逆向教学思路可与当前盛行的逆向工程教学法结合，进一步细化跨学科创新能力的培养路径。借此，本文在前期提出的4C教学模式的基础上，重新构建和解读了培养学生跨学科创新能力的4C教学模式。

【关键词】  创新能力;4C教学模式;跨学科教育;跨学科创新能力;逆向工程;创新人才培养;STEM教育;深度学习

【中图分类号】   G420         【文献标识码】  A       【文章编号】  1009-458x（2021）10-0029-10

一、研究缘起：跨学科培养

学生创新能力为何重要

在创新驱动的发展模式下，创新能力成为21世纪人才的关键特征，如何培养学生的创新能力也成为我国教育改革与发展的热点。例如，中共中央、国务院于2016年印发的《国家创新驱动发展战略纲要》，要求推动教育创新，改革人才培养模式，把科学精神、创新思维、创造能力和社会责任感的培养贯穿于教育全过程。2019年中共中央、国务院印发的《中国教育现代化2035》再次明确指出，要创新人才培养方式，培养学生的创新精神与实践能力。

创新能力的培养不仅有高低之分，而且有学科差别。一般而言，可以依据迁移能力的远近来界定创新能力的高低，低创新能力表现为学生能够利用所学知识解决与原学习情境相似的问题，而高创新能力则表现为学生能够突破原学习情境，利用所学知识解决与其极不相似的其他问题。即便如此，所谓创新能力的高低也只是相对而言的，且会随着发展阶段和对象不同而变化。依据学科类型和创新能力培养水平的不同，可以将目前教育领域中学生创新能力的培养分为四种类型（如图1所示），分别为：“单学科—低创新”“单学科—高创新”“多学科—低创新”“多学科—高创新”。其中，“单学科—低创新”是当前创新能力培养的普遍现状，即在传统分科教学中不仅知识交叉薄弱，而且缺少对学生创新能力培养的机会。虽然以数学、物理、化学等学科竞赛为代表的单学科教育方式能够提升学生的创新能力（“单学科—高创新”），但竞赛的选拔门槛较高，一般面向“尖子生”，难以普惠全体学生。

近几年，跨学科创新一词广受关注，并成为心理、经济、数学等学科领域的重要研究方向（Abdulla & Cramond， 2017）。据相关统计，1901—2016年具有多学科背景的诺贝尔奖合作获奖人数从35%增长至87.6%（茹宁， 等， 2018）。另外，有研究在总结全球已发表的8.8万个高质量创新水平的科技论文的基础上，发现学科之间的交叉关系越来越密切，这也说明跨学科创新已成为全球科技发展的基本趋势（Gates， Ke， Varol， & Barabási， 2019）。显然，新的科学发现或重大技术创新往往产生于学科交叉领域，单一领域的专业知识将难以有效解决复杂问题，这对创新人才的知识结构和能力提出了更高要求（崔颖， 2009）。从这个意义上说，跨学科教育将成为未来创新人才培养的重要方向（郑昱， 等， 2019）。在学科融合的趋势下，以STEM教育为典型代表的跨学科学习有助于激发学生的创造性思考，拓展知识的广度与深度。近年来，随着国家政策的不断倡导，国内学者对STEM教育的关注度日益提升，并高频提及创新思维、创新能力的培养。遗憾的是，目前有关STEM教育的研究往往受制于项目式教学（PBL）的高要求而异化为实践教学，未能有效发挥STEM教育对创新人才培养的教育价值，从而出现“多学科—低创新”的普遍现象。因此，如何实现“多学科—高创新”是当下亟须关注的重点，即研究如何在跨学科学习中有效提高学生的创新能力。为区别单一学科内培养学生创新能力的做法，本文将这种基于跨学科教育培养学生的创新能力称之为“跨学科创新能力”，即通过跨学科教育培养能够跨学科解决问题的创新能力。

二、研究综述：跨学科創新能力

培养的途径与方法

所谓跨学科创新能力，指“在某些创造活动中，凭借自身个性品质，利用已有的跨学科、跨领域的知识和经验，新颖而独特地解决问题，产生有价值的新思想、新方法和新成果的本领”。（占小红， 等， 2019）美国于2013年颁布的《新一代科学教育标准》（Next Generation Science Standards）将跨学科教育理念引入K-12科学教育，强调“以跨学科思维及其跨学科概念来整合各学科的核心概念，建立起科学与工程实践相结合的、新的人才培养路径”（赵中建， 2012; 金慧， 等， 2017; National Research Council， 2013）。这种做法对我国培养中小学生跨学科创新能力有较重要的参考价值。2017年，基于STEM教育的跨学科教育理念也被写入我国《义务教育小学科学课程标准》，并给出了中国版的解释：“一种以项目学习、问题解决为导向的课程组织方式，一种将科学、技术、工程、数学有机融合，促进学生创新能力培养的跨学科学习方式。”（教育部， 2017， pp. 5-63）在此基础上，国内诸多学者聚焦跨学科创新能力的培养进行了大量研究。

一是从教学要素创新的视角开展研究。例如，基于对沃勒斯（Wallas）的创造过程四阶段模式、克罗多纳（Kolodner）的科学探究学习循环模型等的借鉴，何丽丹等（2019）从教学目标、教学活动、教学环境、教学评价四个方面构建了面向创造力培养的STEM教学模式。又如，李克东等（2019）将问题驱动、思维培养、实践能力培养、创新尝试和效果检测作为设计跨学科学习活动的基本要素，提出了跨学科学习活动的5EX设计模型。

二是从工程设计过程的视角开展研究。例如，黄晓冬（2020）等通过分析工程设计内涵、工程设计要素、科学探究与工程实践教学流程等，构建了以工程设计为核心，凸显科学探究、数学模型为工程设计服务的STEM工程教学模式。又如，钟柏昌等（2018， 2019， 2020）从反思传统项目式教学（PBL）的问题出发，将工业生产领域的逆向工程方法引入机器人教育中，构建了逆向工程教学的“灯笼”模型，着力培养学生的微创新能力，并将其迁移应用到STEM教育领域。

三是从证据思维、设计思维或计算思维的视角开展研究。例如，为解决当前STEM教育发展中存在的问题，余胜泉等人（2019）在基于证据的学习理论指导下，构建了证据导向的STEM教学模式。该教学模式关注学习过程，注重证据收集和应用，旨在夯实学生的知识基础，继而提升其实践创新能力。又如，秦瑾若（2018）等围绕STEM教育的核心理念，借鉴典型的设计型学习模型，以学生创新探究能力培养、师生活动和教学环境为起点，以跨学科融合、循环迭代、过程体验、问题解决为核心，构建了面向STEM教育的设计型学习模式。再如，李锋（2018）提出了面向计算思维教育的STEM课程设计策略，旨在通过跨学科整合、基于学科标准和建立学习支架等方式，实现计算思维与其他领域的结合，提升学生在数字化环境中的创新力。

整体而言，相关研究不仅出现在STEM教育，也出现在与STEM教育密切相关的机器人教育和创客教育领域，其所强调的科学探究、过程设计、工程思维等为本研究提供了重要借鉴。与此同时，“窄口径”与“高要求”的矛盾及“知识提升缺乏结构层次”的问题仍普遍存在于现有研究中。前者体现为研究者试图通过某一产品（作品，下同）的制作过程快速提升学生的创新能力，有悖创新能力培养的复杂机制;后者则体现为研究者过度强调同质产品的制作，忽视概念提取与思维训练，陷入低水平重复的怪圈。此外，鲜有研究从教学内容重组、教学过程重塑的层面思考面向跨学科创新能力培养的教学模式。因此，在基于跨学科教育的创新能力培养研究中，如何重组教学内容和重构教学过程以解决上述问题成為本文关注的重点。

三、模式构建：面向创新能力

培养的4C教学模式

面对急剧的社会变化，单纯灌输知识的教育已经落后于时代，深度学习受到了广泛关注。有别于以机械识记为内核的浅层学习，深度学习强调在理解的基础上学习者能够批判性地接受新知识，并与原认知结构中的其他知识内容建立关联，最终在新情境中发生学习的迁移（何玲， 等， 2005）。故有学者认为深度学习具有以下特征：第一，注重批判性思维的运用;第二，强调知识的迁移应用;第三，面向问题解决;第四，注重良好的情感体验（张立国， 等， 2017; 胡航， 等， 2020）。总之，深度学习旨在提升学生创造性解决真实问题的能力，有助于推动以学生为中心、以核心素养培育为目标的教学改革（郑葳， 等， 2018）。

在深度学习理念的指导下，笔者在前期提出了面向创新能力培养的4C教学模式（也称“金字塔模型”，如图2所示）（钟柏昌， 等， 2021）。在课程标准范围内，该教学模式下的学习是从一类具体问题（情境化）开始，经历概念提取和关联内化（去情境化），再通过迁移应用回到具体问题（情境化）的一个循环往复的学习阶梯。本部分将对4C模式的主要教学环节及其构建思路作简要介绍。

首先，“聚类思想”是化解当前“窄口径”与“高要求”矛盾的切入点（钟柏昌， 等， 2021），即依据共同特征或相似属性来整合相关知识、方法与过程，降低学生同化或顺应新知的难度，促进良好认知结构的形成。因此，作为4C教学模式的起点，聚类教学需始于具体问题，并强调每个教学模块都应蕴含解决问题的某一类知识、方法或过程（钟柏昌， 等， 2012）。

其次，“归纳思维”是解决当前“知识提升缺乏结构层次”这一问题的重要突破口，也是引导学生走向深度学习的关键（Bereiter， 1985）。因此，去情境化环节的重要目标就是培养学生的归纳思维，包括“概念提取”“关联内化”两个环节，前者要求学生对隐藏在知识背后的本质规律进行概括，并将其与同类事物的共同特征与相似属性相结合;后者则要求学生在概念提取的基础上，进一步建立新概念之间以及新概念与原有认知结构之间的联系，实现认知结构的内化（钟柏昌， 等， 2021）。

最后，在心理学的视角下，迁移是创新思维形成的重要环节，并被视为知识转化为能力的关键（王艳廷， 等， 2009）。事实上，按照任务的相似度可将迁移划分为“近迁移”与“远迁移”（Perkins & Salomon， 1988）。前者常常是从一个具体问题到另一个相似的具体问题（在聚类教学环节，实则已完成近迁移），而后者是创新能力培养的重要途径，需要通过“抽象原理”作为中介来联结两个不相似的具体问题（Holyoak， 1985）。其中，“抽象原理”正是在理解性学习活动中经概括、关联、内化后的大概念，在实现远迁移的过程中发挥重要作用（王磊， 2016）。因此，在“迁移应用”这一环节中，个体需将所内化的概念性知识返回至陌生情境中并解决具体问题，在反复更迭的过程中形成创新思维。

四、模式修订：面向跨学科创新

能力培养的4C教学模式

上述4C模式主要是从学科教育的角度提出的创新能力培养模型，尽管广义上可以将其视作一个通用模型，但并未从跨学科教育的角度进行针对性的设计，故需回到4C模式的基础——“大概念”做进一步思考。

（一）4C模式的本质——大概念教学

综观4C模式的各个环节，我们发现，无论是情境化环节的聚类问题设计还是高通路迁移，抑或是去情境化环节的知识提取与内化，都离不开大概念。换言之，大概念作为教学内容重组的关键线索，贯穿于整个教学框架中，为学生创新能力的培养提供重要保障。

在新课改的浪潮下，“大概念”成为诸多学者关注的热点。有学者将“大概念”界定为反映专家思维方式的概念、观念或论题，并认为其具有四个选择标准：一是普遍性，即具有较强的解释力;二是全局性，即具有较强的影响力;三是相关性，即与人们的生活息息相关;四是文化性，即符合人类科学探索的逻辑（刘徽， 2019; 刘徽， 2020）。

事实上，大概念正是专家知识的组织要素，专家对学科的理解深度正体现于此（约翰·D. 布兰思福特， 等， 2013， pp. 27-33）。工业时代的教学强调分科拣选并凝练已得出的“专家结论”，经学科专家整理、编制成教材后，再通过教师教授给学生，鲜有人关心这些专家结论对学生解决真实问题的作用如何。随着信息时代的到来，课堂转型的呼声高涨，面对人工智能的挑战，人类需思考如何做人工智能无法做到的事，而以“创新”为核心特征的专家思维恰恰是人工智能所欠缺的重要能力。因此，从教授专家结论转向培养以创新为特征的专家思维成为素养导向下课堂转型的重点（刘徽， 2020）。抽象与鲜活是专家知识特有的双重属性，“抽象”源于大概念的支持，而“鲜活”源于它的起点与去处均为具体情境（约翰·D.布兰思福特， 等， 2013）。因此，大概念的生成与高通路迁移的路径不谋而合，即同为“具体→抽象→具体”的循环过程。从这个意义上说，4C教学模式以大概念为主线，就自然具备了培养学生创新能力的本质特征。

（二）跨学科创新能力培养需拓展大概念的内涵与外延

无论是以“创新”为核心特征的专家思维，还是“从特殊到一般”的归纳思维，抑或强调“类比迁移”的聚类思想，其共同教育目标皆指向“迁移创新”。在这些理论指导下，4C教学模式旨在让学生围绕大概念开展聚类学习，继而提取概念并建立关联，最终将知识内化的成果进行迁移应用，在此过程中创新能力得以培养。然而，若将4C模式应用于跨学科创新能力培养的课堂教学中，仍需进一步拓展大概念的内涵与外延。在内容层面，得益于大概念视角的广泛性与包容性，跨学科大概念将会进一步助力4C模式打破学科界限、扩大学生的学习范围，有利于跨学科教育的开展;在方法层面，大概念教学所蕴含的逆向教学思路可与当前盛行的逆向工程教学法相结合，进一步细化跨学科创新能力培养的路径。

1. 内容拓展：跨学科大概念助力打破学科壁垒

从“具体—抽象”的维度来看，大概念可分为跨学科大概念和学科大概念（林恩·埃里克森， 等， 2018， p. 26）。学科大概念是课程内容的主轴，这些核心概念可以整合具体的基础知识，由此形成相互关联、层次鲜明的内容体系（吕立杰， 2020）。跨学科概念是指在所有领域都有所运用的主要概念，是不同学科、不同学段的核心概念的综合、联结与再抽象，它们提供了一种联系所有学科的方法（National Research Council， 2013， pp. 83-84）。近年来，跨学科概念逐渐引起科学教育工作者的广泛重视，它可以为人们认识各种自然现象提供有力且全面的框架，能够从科学的各个学科内部整合科学（包括物质科学、生命科学、地球和空间科学）、技术、工程和数学，是通向综合跨学科知识解决问题能力培养的“高级规则”（李瑞雪， 等， 2021; 许秋璇， 等， 2020）。换言之，跨学科大概念成为跨越学科边界、融合學科知识的“桥梁”，促使学生在科学探究和工程设计实践中将跨学科领域知识向核心素养转化和升华（许秋璇， 等， 2020）。

提及核心素养，笔者曾认为其内涵包含三个层次，即较低抽象层次的“双基层”、较高抽象层次的“问题解决层”和最高抽象层次的“学科思维层”（李艺， 等， 2015）。三层结构是一个完整和连贯的过程，从上到下是辐射和指引，从下到上是条件和基础（钟柏昌， 等， 2018）。鉴于专家思维的典型特征是大概念，三层结构中的“双基”替换为“学科大概念”可能更为合适，即强调在问题解决过程中通过大概念的联结以获得学科思维的内化，最终指向学科素养的习得。例如，作为指导信息技术课程开展的学科思维，“计算思维”底层所包含的学科大概念包括抽象、建模、数据、算法。其中，数据和算法属于抽象和建模重叠所形成的交叉概念。从学科教育转换到跨学科教育也是如此，即可以将跨学科大概念作为课程内容的组织线索，学生在问题解决过程中通过大概念的联结以内化跨学科思维，最终指向跨学科素养的习得。例如，工程思维是一种融合计算思维、设计思维等多种思维方式的跨学科思维，其所包含的跨学科大概念包括“共相”与“殊相”、“设计”与“复用”以及两者交叉形成的“统筹”与“折中”（钟柏昌， 等， 2016）。同时，为解决当前创新能力培养中所存在的“窄口径”问题与“知识提升缺乏层次与结构”的问题，在前期4C教学模式建构中所引入的“聚类教学”与“深度学习”理念依然适用，由此形成了修订4C模式的重要思路之一（如图3所示），其中左侧虚线框所涉及的内容即前述4C教学模式的构建逻辑，右侧虚线框则是从跨学科教育的角度修订4C模式的基本逻辑。

2. 方法拓展：逆向工程教学法助力跨学科创新能力培养

如前文所述，4C模式的本质是大概念教学。此前，围绕大概念的单元整体教学模式吸引了诸多学者的关注，其中比较有代表性的是格兰特·威金斯（Grant Wiggins）（格兰特·威金斯， 等， 2017， p. 18）和林恩·埃里克森（Lynn Erickson）（Lanning & Brown， 2019， p. 14）的逆向设计模型，主要分为目标设计、评价设计和过程设计三个关键步骤。目标设计可分为三层，即学习迁移、理解意义和掌握知识。其中，理解意义所指向的就是大概念（格兰特·威金斯， 等， 2017， p. 18）。逆向设计的一个重要特点是将“评价设计”前置并紧随“目标设计”。评价是目标的具体化，它必须与目标保持一致，否则教学会因评价的影响而偏离既定的目标。因此，逆向设计要求教学者要“像评估员一样思考”，依据学习目标选择课程内容并组织相应的教学活动，用多种方式对目标的掌握情况进行评价。4C教学模式也同样遵循逆向设计思路：在聚类设计环节前，教师就需要预设好学生的学习结果。只不过，这种预设只在一个教学周期内有效，当学生进行到迁移应用（远迁移）环节，产生4C教学的循环，则必然动态催生出新的“预设”，因此从4C教学模式的角度看预设与动态生成是对立统一的关系。

需要追问的是，如何拓展4C模式的逆向教学设计才能使其更好地发挥跨学科教学的育人价值？目前，在STEM教育中流行的项目式教学本质上是一种正向项目教学，其要求学生在项目活动中从零开始制作一个完整的作品（刘景福， 等， 2002）。然而，完整的项目教学通常需经历较长的周期，导致实际课堂无法正常开展全流程的项目教学。此外，项目包含核心概念和原理的综合性或开放性任务，通常涉及多个复杂或劣构的真实问题，无论对学习者还是教师而言均具有挑战性。实践观察表明，此种教学方式在STEM教育的课堂教学中尚未取得预期效果，使得创新能力的培养往往流于形式。在此背景下，逆向工程在工程教育领域广受重视并取得了相对显著的教学效果，在STEM教育中也具有相当大的应用潜力。所谓逆向工程，是“以先进产品的实物、样件等作为研究对象，通过现代设计理论、方法、测量技术对已有产品进行建模、仿真，最终实现既有产品的优化和再创造的过程”（黄诚驹， 2004， p. 8; 祖文明， 2011）。當前，大多数逆向工程研究的教学目标聚焦于产品再设计，鲜有面向高阶思维能力培养的实例。单一的教学目标难以满足教学的多元化需求，单调的教学过程不易培养学生的创新思维、概念理解和问题解决能力。鉴于此，笔者曾从工程思维的培养出发将逆向工程教学模式细分为复原实验和重构实验，两者的差异主要体现在物化成果的要求不同，前者的物化成果为复原的完整产品，后者的物化成果则是创新后的新产品。其中，复原实验又可以进一步细分为“解构复原”和“纠错复原”，而重构实验又可以进一步细分为“要素增减”和“结构创新”，四种教学模式既存在共性也存在差异，进而构成了逆向工程教学模式的“灯笼模型”，并应用于机器人教育、创客教育、STEM教育等跨学科教育实践（Zhong， Kang， & Zhan， 2020; 康斯雅， 等， 2019）。

比较逆向设计思想和逆向工程教学法可以发现，两者皆要求教学者从预期学习成果出发进行整个教学过程的设计。在逆向工程教学中，其预期学习成果大多是经复原或创新后的目标产品，而逆向设计思想中的预期学习成果则是对知识与技能掌握、概念理解和学习迁移的预设。此外，在逆向工程教学中评价并非只发生在学习结束环节，而是贯穿于整个教学过程中，教学者需实时监控、评估、调整教学过程以保证学习航线不偏离目标产品。因此，逆向设计思想与逆向工程教学法有异曲同工之妙，但同样存在较为明显的差别。如果说源于大概念教学的逆向设计思想比较适用于学科本位层面的4C教学模式，那么强调工程思维的逆向工程教学法则更适用于跨学科教育。在4C模式中，若将两者结合，教师就可以在预设好学习结果的基础上，以现实范例为载体融合预期学习成果（大概念、高阶思维等），让学生在复原产品、创造产品的过程中习得相关大概念和高阶思维。此系修订4C模式的另一个重要视角。

需要说明的是，强调逆向工程教学并非完全否定正向项目教学，两者各有其适用范围和应用价值，在跨学科教育实践中应依据实际需求和现实条件进行选择。对于4C教学模式，若将正向项目教学法应用其中，在聚类教学环节学生需连续开展一系列项目活动并制作出一类项目作品，在迁移应用环节则要求学生在陌生情境中再次开展新一轮的项目活动并进行创新实践。由于正向项目教学要求学生从零开始完成一个完整的项目，当应用于4C教学模式时，该教学方法对时间消耗和师生能力水平的要求将明显提高，导致课堂实施的难度较大，但比较适用于课后研究性学习、社团课等时间范围较为宽松、学生人数较少的教学场景。相比之下，笔者认为逆向工程教学法更适合引入4C模式中，有利于打破项目式教学（PBL）的高要求，突破实践教学的形式化，促进跨学科教育目标的多元化，真正发挥STEM教育对创新人才培养的教育价值。

（三）4C模式的修订与解读

综上所述，在4C模式的基础上，面向跨学科创新能力培养的教学要点是将跨学科大概念作为课程内容的组织线索，由此形成一个有结构、有关联的知识框架。此外，为发挥逆向工程教学法在4C教学模式中的育人价值，我们将上述“灯笼模型”融入4C模式中，学生的学习可以从一类蕴含跨学科大概念的具体范例开始，在教师的引导下进行产品的复原，并积极提取、内化复原过程中所隐含的跨学科大概念。当学生将概念性知识再次迁移应用于陌生情境中并进行创新实践时，可帮助其达到深度理解与迁移创新，在“情境化→去情境化→情境化”的学习阶梯中逐渐完成跨学科创新的教学目标。由此可以提炼出新教学模式的4个环节，分别是“聚类复原”“概念提取”“关联内化”“迁移创新”（如图4所示）。本部分将对引入逆向工程教学法后的聚类复原环节和迁移创新环节作重新解读;因去情境化的两个环节未有变化，可参见本文第三部分，此处不再赘述。

聚类复原环节的任务形式可分为解构复原与纠错复原两种。在解构复原型任务中，教师需依据对知识掌握、概念理解与学习迁移的预设，提供给学生一类功能相似或技术相似的正常产品，学生在教师的引导下，经历对一类目标产品进行分解与复原的探究过程。在实施过程中，学生一般需要经历四个步骤（康斯雅， 等， 2019）：①试用与感知，学生通过把玩多个不同类型的产品初步认识目标产品的设计意图、结构功能;②分解与观察，学生通过对产品的解构学会观察、了解其组成结构和实现原理;③复原与测试，学生通过对产品的正确还原提升自身的责任感和实操能力;④评价与总结，学生通过对复原产品的评价全面梳理操作流程、总结反思所涉及的关键概念和常见问题。在纠错复原型任务中，教师需要在学习预设的基础上给学生提供一类功能相似或技术相似的残缺产品，让学生在系统的纠错训练中查明故障原因，进而复原产品功能（李婷婷， 等， 2017）。在此类学习活动中，学生同样需要经历四个学习阶段（康斯雅， 等， 2019）：①试用与感知（与上述一致）;②发现问题与原因分析，学生通过分析故障产品以明确问题及原因;③方案设计与测试，学生在反复测试的过程中实现故障产品的功能修复，提升自身的问题解决能力与自我效能感;④评价与总结（与上述一致）。简言之，聚类复原环节需要鼓励学生以“拆分-复原”或“纠错-复原”的方式掌握一类产品的基本构成和实现方法。

在迁移创新环节，基于前期复原的经验，在教师的引导与反馈下，学生需要经历一个对产品结构再造的探究过程，并创造出一个与原产品相似度低的其他产品。因此，迁移创新环节注重以满足或解决实际需求为导向的产品开发，其本质上属于一种发明创造型活动，促进学生实现知识应用和创新实践。然而，由于专业知识储备不足与实践能力欠缺，“发明创造”在中小学教师和学生中的实践难度较大，进而导致理论与实践“脱轨”。因此，在前期研究中，笔者将创新水平大致分为模仿、微创新、原始创新三种水平（钟柏昌， 2019）。其中，模仿强调用新工具、方法、材料解决一个有成熟解决方案的老问题;微创新需要在了解原有事物或解决方案的基础上做一些有意义的、合理的修改，但并不是从根本上改变原有的设计;原始创新则要求对某项产品、规则或服务的全部或核心部分做出开创性设计，即需要颠覆原有的设计理念、思想或方法，形成全新的特质（钟柏昌， 2018）。囿于实际条件限制，将创新能力定位在微创新水平较符合当前中小学生能力培养的发展规律。根据重构作品的难度系数和创新水平可进一步将微创新分为两种操作形式：要素增减型和结构创新型。前者强调在已有产品的基础上进行产品参数或要素等的修改，主要体现学习者的近迁移能力;后者则强调学习者在多学科的视角下，改造或重新设计原有产品、服务或规则的局部结构，主要体现学习者的远迁移能力（钟柏昌， 2018）。实际上，在聚类复原环节，学生在从一个产品复原到一类产品复原的过程中，已具备了模仿能力和要素增减型微创新水平。在此基础上，概念提取与关联内化可以促使学生进一步建立知识、经验之间的联结，走向结构创新型微创新（局部结构的再造）或再次开展要素增减型微创新。

需注意的是，强调微创新并非舍弃基础性的模仿实践，更非放弃高阶性的原始创新。学生创新能力的培养应以模仿学习为起点，在模仿复制的过程中不断积累微创新能力，为原始创新能力的培养奠基。如前文所述，4C模式是一个循环迭代的学习阶梯，在此过程中，实验条件优良、学生基础能力较高的学校可以兼顾原始创新，引导学生在产品复原、要素增减、结构创新的基础上进行发明创造，培养其原始创新能力。

五、应用举例：“无聊的盒子”

在新教学模式的指导下，我们引入逆向工程教學法，以聚类复原为起点，采用解构复原型任务，让教师在跨学科大概念的视角下，提供涵盖基本概念的正常目标产品，并经过分类整理后呈现给学生。

近年来，“无聊的盒子（Useless Box）”很受用户欢迎，其设计思想源于“人工智能之父”马文·明斯基（Marvin Minsky）及其导师“信息理论之父”克劳德·香农（Claude Shannon）提出的“无用的机器（Useless Machine）”。本部分就以制作“无聊的盒子（Useless Box）”为例，在新教学模式的指导下其教学设计如下。

案例简述：本案例主要从三个相似的盒子范例出发，引导学生理解多个跨学科大概念，包括循环、闭环控制、随机与非随机、侦测—响应系统、杠杆、长度与角度等。

基本范例1：体验并还原一号盒子（如图5所示）。功能特点：向前推动开关按钮时亚克力摆臂就会升起并顶起盒盖，摆臂伸出后立马拨回按钮使盒盖关闭，就像一个永远“打不开”的盒子一样。

基本范例2：体验并还原二号盒子（如图6所示）。功能特点：与第一个盒子相比，主要差异在于增加了7个开关按钮，用户可以同时按下多个按钮，但都会被盒子中的摆臂逐一关闭，因此这个盒子也是“打不开”的。

基本范例3：体验并还原三号盒子（如图7所示）。功能特点：拨动按钮时，活动支架撑起盒盖并发出语音，随之老虎的爪子也会伸出拨回开关并关上盒子;与前两个盒子最大的差异在于老虎的行为不是机械重复的，而是随机变化的，就像有情感一样。

教学流程简介：

（1）聚类复原（C1）：与传统工程类教学不同，此案例设计了一类隐含了若干跨学科大概念的范例。通过基本范例1让学生学会利用编程语言的循环功能重复实现“触动按钮—舵机转动”动作，进而实现盒子的简单开合功能;通过基本范例2让学生学会利用编程语言的循环功能实现盒盖开合功能的同时，也实现扬声器的特定语音播放;通过基本范例3让学生利用编程语言实现舵机的随机动作与扬声器的随机语音播放，再次实现了一般性的提升。

（2）概念提取（C2）：学生在解构、观察、复原三个盒子后，需要在教师的指导下归纳这一类产品的共同特征和普遍规律，并进行概念提取，如“循环、闭环控制、侦测—响应系统、长度与角度、杠杆”等，从而真正实现从若干“个”的学习迁移到“类”的学习。

（3）关联内化（C3）：在提取出一系列新概念后，教师需要通过概念地图、思维导图等工具帮助学生建立新旧概念之间的联系，在讨论和辩论的过程中将抽象概念赋予自身理解并及时修正可能误解的概念。例如，通过基本范例2学生可将循环的语音播放功能与音乐盒的乐曲播放功能形成关联;通过基本范例3学生可由此引申到智能变速风扇的调档功能甚至日常生活中电子屏幕的壁纸随机切换功能等。在此过程中，学生也会不断理解并深化“无聊的盒子”的基本操作原理，如“随机与非随机”等。

（4）迁移创新（C4）：基于此，个体便能将内化后的概念性知识迁移至陌生情境中的具体问题中，并进行创新实践。例如，教师可再次设计一个具体任务，要求学生实现多个盒子的组合，或者迁移到广州塔模型的制作，实现塔身灯光的随机显示与自动切换等功能（莫莉姣， 等， 2021）。促使学生将自身经提取关联后的概念性知识重新返回至具体情境中去解决新问题，从而达到迁移创新的目的。

六、小结

综上所述，面向跨学科创新能力的4C教学模式强调将跨学科大概念作为课程内容的组织线索，学生在聚类复原、概念提取、关联内化、迁移创新的过程中不断提升自身的跨学科创新能力。此外，学习者从聚类复原到迁移创新的过程，实际上也完成了从模仿学习到结构创新，由复制到微创新甚至有可能走向原始创新的过程，在逆向工程的过程中不断提升自身的造物能力和创新水平。需要强调的是，4C教学模式强调的聚类复原环节，需要投入较多的学习时间，属于“宽口径”的创新能力培养方式，故有利于解决传统意义上“窄口径”与“高要求”之间的矛盾。另外，聚类复原环节所涉及的一系列样例产品的复原，每一个产品的复原通常都可以在一节课内完成，因而这一环节的学习可以分散在不同的课时中进行，从而避免了传统项目式学习在课堂教学中的课时限制问题，有利于在课堂教学中连续地展开学生创新能力的培养。因此，4C模式的教学思路为跨学科创新能力的培养提供了一条可资借鉴的路径。然而，不可否认的是，由于该模式强调课程内容的重组及教学过程的重塑，在实施过程中给教学者带来的挑战也在所难免。未来，研究者与教学者应持续加强理论与实践的结合，共同探讨4C模式指导下跨学科课程的设计策略，推动跨学科创新人才的培养。

[参考文献]

崔颖. 2009. 高校课程体系的构建研究[J]. 高教探索（3）：88-90.

格兰特·威金斯，杰伊·麦克泰格. 2017. 追求理解的教学设计[M]. 上海：华东师范大学出版社.

何丽丹，李克东，郑云翔，等. 2019. 面向创造力培养的STEM教学模式研究[J]. 开放教育研究，25（4）：66-74.

何玲，黎加厚. 2005. 促进学生深度学习[J]. 现代教学（5）：29-30.

胡航，李雅馨，郎启娥，等. 2020. 深度学习的发生过程、设计模型与机理阐释[J]. 中国远程教育（1）：54-61，77.

黄诚驹. 2004. 逆向工程综合技能实训教程[M]. 北京：高等教育出版社.

黄晓冬，俞如旺. 2020. STEM工程教学模式：涵义、构建与应用[J]. 教育科学研究（7）：60-66.

金慧，胡盈滢. 2017. 以STEM教育创新引领教育未来——美国《STEM 2026：STEM教育创新愿景》报告的解读与启示[J]. 远程教育杂志（1）：17-25.

康斯雅，钟柏昌. 2019. 机器人教育中的逆向工程教学模式构建[J]. 现代远程教育研究，31（4）：56-64.

李锋. 2018. 中小学计算思维教育：STEM课程的视角[J]. 中国远程教育（2）：44-49，78-79.

李瑞雪，王健. 2021. 美国科学课程中的跨学科概念：演进、实践及启示[J]. 外国教育研究，48（4）：102-117.

李艺，钟柏昌. 2015. 谈“核心素养”[J]. 教育研究，36（9）：17-23，63.

李婷婷，钟柏昌. 2017. 中小学机器人教育的核心理论研究——论实验模拟型教学模式[J]. 电化教育研究（9）：96-101.

李克东，李颖. 2019. STEM教育跨学科学习活动5EX设计模型[J]. 电化教育研究，40（4）：5-13.

林恩·埃里克森，洛伊斯·兰宁. 2018. 以概念为本的课程与教学：培养核心素养的绝佳实践[M]. 上海：华东师范大学出版社.

刘徽，程朗. 2020. 大概念教学建构阶段的活动设计[J]. 上海教育（11）：48-57.

刘徽. 2019. 大概念教学：让学生像科学家一样思考——读《以大概念理念进行科学教育》[J]. 现代教学（21）：77-79.

刘徽. 2020. “大概念”视角下的单元整体教学构型——兼论素养导向的课堂变革[J]. 教育研究，41（6）：64-77.

刘景福，钟志贤. 2002. 基于项目的学习（PBL）模式研究[J]. 外国教育研究（11）：18-22.

吕立杰. 2020. 大概念课程设计的内涵与实施[J]. 教育研究，41（10）：53-61.

秦瑾若，傅钢善. 2018. 面向STEM教育的设计型学习研究：模式构建与案例分析[J]. 电化教育研究，39（10）：83-89，103.

莫莉姣，陈岚鑫，钟柏昌. 2021. 基于敏捷迭代模型的“广州塔创意沙盘”开发与实践[J]. 中小学数字化教学（6）：27-32.

茹宁，李薪茹. 2018. 突破院系单位制：大学“外延型”跨学科组织发展策略探究[J]. 中国高教研究（11）：71-77.

王磊. 2016. 学科能力构成及其表现研究——基于学习理解、应用实践与迁移创新导向的多维整合模型[J]. 教育研究，37（9）：83-92，125.

王艳廷，王锡朝，张惠娟. 2009. 创新知识形成的心理三阶段分析[J]. 河北师范大学学报（教育科学版），11（3）：83-87.

夏莉颖，钟柏昌. 2018. 试论STEM教育的两种取向与四种方法[J]. 中小学数字化教学（9）：8-11.

许秋璇，杨文正，卢雅，等. 2020. 融入“大概念”的STEM整合课程设计模型构建与应用研究[J]. 电化教育研究，41（7）：86-93.

余胜泉，吴斓. 2019. 证据导向的STEM教学模式研究[J]. 现代远程教育研究，31（5）：20-31，84.

约翰·D. 布兰思福特，等. 2013.人是如何学习的——大脑、心理、经验及学校（扩展版）[M]. 上海：华东师范大学出版社.

占小红，徐冉冉，符吉霞，等. 2019. 工程实践活动影响中学生跨学科实践创新能力的实证研究[J]. 教师教育研究，31（2）：65-74.

张立国，谢佳睿，王国华. 2017. 基于问题解决的深度学习模型[J]. 中国远程教育（8）：27-33，79.

赵中建. 2012. STEM：美国教育战略的重中之重[J]. 上海教育（11）：16-19.

郑葳，刘月霞. 2018. 深度学习：基于核心素养的教学改进[J]. 教育研究，39（11）：56-60.

郑昱，蔡颖蔚，徐骏. 2019. 跨学科教育与拔尖创新人才培养[J]. 中国大学教学（Z1）：36-40.

中华人民共和国教育部. 2017. 义务教育小学科学课程标准[M]. 北京：北京师范大学出版社.

钟柏昌，李艺. 2012. 信息技术课程内容组织的三层架构[J]. 电化教育研究，33（5）：17-21，35.

钟柏昌，李艺. 2016. 计算思维的科学涵义与社会价值解析[J]. 江汉学术，35（2）：88-97.

鐘柏昌，李艺. 2018. 核心素养如何落地：从横向分类到水平分层的转向[J]. 华东师范大学学报（教育科学版），36（1）：55-63，161-162.

钟柏昌，刘晓凡. 2021. 创新能力培养的学理机制与4C教学模式建构[J]. 现代远程教育研究，33（4）：20-32.

钟柏昌. 2018. 创客教育的内涵式发展：微创新与跨学科是怎样“炼”成的[N]. 中国教育报，9-29（3）.

钟柏昌. 2019. 创客教育究竟是什么——从政策文本、学术观点到狭义创客教育定义[J]. 电化教育研究，40（5）：5-11.

祖文明. 2011. 逆向工程技术的应用及国内外研究现状及发展趋势[J]. 价值工程（21）：30-32.

Abdulla， A. M.， & Cramond， B. （2017）. After six decades of systematic study of creativity： what do teachers need to know about what it is and how it is measured？[J]. Roeper Review， 39（1）： 9-23.

Bereiter， G. （1985）. Toward a Solution of the Learning Paradox. Review of Educational Research， 55（2）： 201-226.

Gates， A. J.， Ke， Q.， Varol， O.， & Barabási， A. L. （2019）. Nature's reach： narrow work has broad impact. Nature， 575（7781）： 32-34.

Holyoak， K. J. （1985）. The Pragmatics of Analogical Transfer. Psychology of Learning and Motivation， （4）： 59-87.

Lanning， L. A.， & Brown， T. （2019）. Concept-Based Literacy Lessons： Designing Learning to Ignite Understanding and Transfer， Grades 4-10. Thousand Oaks， California： Corwin.

National Research Council. （2013）. The Next Generation Science Standards [EB/OL]. Retrieved June 22， 2021， from https：//www.nextgenscience.org/sites/default/files/AllDCI.pdf

Perkins， D. N.， & Salomon， G. （1988）. Teaching for Transfer. Educational Leadership， 46（1）： 22-32.

Zhong， B.， Kang， S.， & Zhan， Z. （2020）. Investigating the effect of reverse engineering pedagogy in K-12 robotics education. Computer Applications in Engineering Education. https：//onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/cae.22363.

收稿日期：2021-06-23

定稿日期：2021-07-26

作者簡介：钟柏昌，博士，教授，博士生导师;刘晓凡，硕士研究生。华南师范大学教育信息技术学院（510631）。

责任编辑 刘 莉