基于学习科学的教学方法在计算机网络教学中的应用

郭鸾娈

关键词：计算机网络教学；学习科学；知识建构

中图分类号：G424 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）08-0125-03

1 计算机网络教学现阶段所面临的环境

1.1 学考政策

2017年开始，福建省职业学校学生以学业水平考试和技能测试的综合成绩作为毕业和升学的依据。这改变了以往多数职业学校学生毕业直接就业的传统，让学生有更多的机会进入高一级学校继续学习深造。实施办法发布至今已经4年，不管是学校、家长，还是学生，对学业水平考试和技能测试的重视程度都逐年增加。

1.2 师资情况

学业水平考试和技能测试基本上涵盖了学生专业发展的大部分课程，而参与考试的是99%的在校生，所以学业水平考试和技能测试的成绩能侧面反映出学校的教学水平。学校关注学考和技能考试的平均分、通过率、优秀率，任课教师们更是钻研考纲，研究教法、充盈题库，希望通过提高自己的教学质量，让学生的成绩更上一层楼。

1.3 课程设置

实施学业水平考试和技能测试之前，对于同一个专业，各所学校根据自己侧重的发展方向和专长不同，在专业核心课程的设置、专业选修课程的多样性、教学标准等方面各不相同。实施办法颁布之后，每个专业有统一的考试大纲，需要考核的专业课程有明确的规定，各所学校需根据自己学生的情况不断调整专业教学计划，确保每门核心课程能保质保量地完成，以应对学业水平考试和技能考试的需要。现在的课程设置更能符合学业水平考试和技能测试的要求，也更符合学生理论和技能相辅相成的学习规律。

1.4 学生水平

相较于以往高职单招只面向小部分学生，大部分学生学习动力不足的情况，现在国家重视职业教育的发展，学生几乎全员参与学业水平考试和技能测试，学生对专业知识的学习的目标更加明确。但由于学生普遍存在基础薄弱，学习习惯需要改进等问题，所以很多学生无法全身心投入课堂学习，学习效率较低。学生存在的问题包括：

（1） 不主动学习。学生对教学内容提不起兴趣，没有动力接受反馈意见，更不用说设立新的学习目标。

（2） 知识容易遗忘。学生记不住学习内容，太健忘。课堂上能记住的知识点，课后就记不住了。或者周测中表现很好，但到了期末考试的时候就全忘了。

（3） 知识关联性弱。面对复杂信息，学生无法组织思路或将想法结构化，无法把知识点串联起来思考。

（4） 知识应用难。学生无法判断什么情景适合运用所学的哪些知识，或者无法将学习到的新知识应用到新的情境中。

2 学习科学的引入

学生对知识的掌握出现了以上许多问题，学生应该如何有效的学习？教师应该如何高效地教学？20世纪以来，人类对学习的研究就从未停止过。20世纪90年代诞生了一个新的学科领域——“学习科学”，它主要研究教育学。学习科学的代表性观点就是“学习是知识的建构”，高效教学的关键在于学习者的“主动建构”。

2.1 思维的信息加工模型引入

当代认知心理学认为人脑是一个信息加工系统（图1） ，在这个系统中，人类进行高级认知活动的核心是工作记忆，但是工作记忆具有容量有限、存在时间短的缺点[1]。工作记忆需要经过一定的信息加工、编码才能转变成长时记忆。这个信息加工、编码过程是相当不易的。在长时记忆中，对知识的存储结构称为“图式”——即与某个知识相关的全部认知结构的总和。在思维的信息加工模型中，提取过程和信息加工过程同等重要。提取，是指学习者根据外部环境的线索，将长时记忆中相应内容回想出来并放到工作记忆的过程。2006年罗迪格和卡尔皮克的“单词记忆实验”可以证明：人们每提取一次知识，就会增加未来提取知识的成功率。提取重构了知识，我们需要努力的方向是让信息能够经过加工进入长时记忆，并能够在遇到问题时，顺利地提取长时记忆的内容返回工作记忆，也就是需要学习者主动建构知识。

2.2 学习金字塔的引入

美国缅因州国家训练实验室通过研究建立的“学习金字塔”模型[2]（图2） ，该模型展示了采用不同方法学习两周后的信息留存率。通过该模型，我们可以发现通过“听讲、阅读、视听、演示示范”这类输入式学习方式得到的信息留存率要远低于通过“讨论、做中学、教给他人、马上应用”这类输出式学习方式得到的信息留存率。

以往教师们常用的讲授法，对学生来说，恰恰是信息留存率最低的方法。这样的输入式教学，只能对学生的工作记忆产生影响。至于工作记忆如何才能有效地转化为长时记忆，经常依赖于学生自己的学习能力，教师们并未着重加以引导。课后的练习多是知识的重复记忆，学习者不能有效地将工作记忆转化为长时记忆，所以知识的提取练习更是无从谈起。遇到考试，学生“依葫芦画瓢”，这也就解释了为什么学生课堂上能记住知识，考试时容易忘；为什么学生只学习会了教师教的知识，而对于知识的运用却总是难以准确实施；为什么学生对于试卷上单一知识点的反馈较好，而多个知识点相互关联时却无法及时反馈。

知道了原因，我们就需要改变以往传统的教学模式，探索基于建构主义学习理论的教学模式[3]，寻求在计算机网络中运用基于学习科学教学方法的具体实施办法。

3 学习科学在计算机网络教学中的应用

3.1 教师高效输入

提取重构了知识，我们需要重视提取练习。然而有效输出的前提是高效输入。教师需要在前期教学中，让学生产生关于新知识的初步“图示”，然后才能通过“输出”来强化这个“图示”[4]近年来多媒体技术在教学上广泛使用，信息化2.0蓬勃发展，这些本质上都是为了提高输入的有效性。除了PPT、短视频、微课、仿真软件这些教学工具的运用，教师们需要真正理解学习者“主动建构”的认知过程，并致力于此。在传统的教学模式中，教师经常做的事是细致、直接地向学生阐述概念、展示实验成果。这种直奔主题、直接获取最终结果的方式，并不能更好地帮助学生掌握相应的知识點。如何转变学生被动获取知识的状态，如何创造条件让学生自主动建构知识，多种科学学习方法的综合应用是需要教师们尝试并多加练习实践的。

3.1.1 通过归纳类比发现事物的深层结构

多项研究证明，相比于列举单一事例，归纳类比更容易让学习者从两个、或两个以上、外表迥异的例子之间找到共同的规律[5]，促进学习者对事物中蕴含原理的理解，也更有可能让学习者在新的问题情境中合理运用原理。

使用范例：展示电视图像信号、声音强度图形、灯光亮度图形等，让学生从中找到共同的规律：图形是连续变化的。这更有利于学生掌握模拟数据的概念：取连续值的数据称为模拟数据。

3.1.2 通过对比组合找出细微差别

对比组合就是通过对比两个或多个看似相同的例子，来找出其中的细微差别。对比组合可以帮助学习者注意到那些细小的、容易被忽视的、但却极为关键的细节。这些细节反过来帮助学习者辨别事物，进一步提升了学习者在正确时间应用正确知识的概率。

使用范例：展示树状拓扑图和网状拓扑图（图3） ，让学生找出其中的差别：树状拓扑中，节点只有一个双亲，而网状拓扑的连接没有一定规则。通过对比组合，学生对树状拓扑有更深入的理解。

3.1.3 通过可视化梳理复杂信息的空间结构

将信息的结构关系用视觉的方式表达出来，让信息关系更加明确，更易于解释。当复杂信息同时涌入时，学生感觉无力招架，可视化可以精简信息。当学生对知识想法太过模糊，可视化可以让其更加精确。网络技术很多知识都是理论知识，学生对知识概念感觉不深，不甚理解，这时就特别适合用可视化方法。

使用范例：讲授数据交换技术时，三种常见的交换技术的工作原理和优缺点经常成为学生学习的难点，学生对书本上大篇幅的理论描述非常头疼，这里如果采用可视化图形，来展示三种交换技术各自的工作方式，且用可视化图形比较三者的不同，就更能让学生领会复杂的信息，并且在特定的环境中能够选择正确的交换技术。

科学的学习方法还有很多，例如通过奖励塑造学习行为、通过想象玩耍锻炼认知控制等，每一种方法对学习有不同的帮助。学习是一个复杂的过程，单一的学习方法效果有限[6]，只有综合的方法才能解决综合的问题。如何根据不同的知识类别，使用不同的科学学习方法，这需要教师勇于尝试，多加实践。除此以外，引导学生建立归属感，帮助学生主动参与，让学生更加投入也是教师需要悉心经营的。

3.2 引导学生高效输出

教学不能停止于高效输入，输出才是建构知识的关键所在。教师需要引导学生进行输出。

3.2.1 详细阐释促进学习

详细阐释的过程就是在新信息与已知事物之间建立明确的关系。学习科学的研究实验证明：对于陈述型信息，借助于准确且相关的阐释可以创造更好的调取记忆路径。详细阐释的内容过了一段时间后也更容易被回忆起来。所以教师需要引导学生详细阐释目标内容，提高目标记忆被触发的概率。

使用范例：引导学生对于“单工”“半双工”“全双工”的概念进行详细阐释。这里可以借助信息技术手段，让学生自行录制短视频或微课，并在网络上分享交流。有这样一个输出过程，即使学生详细阐释不尽如人意，还是依葫芦画瓢把老师的话复述一遍，也能达到显著的效果。

3.2.2 思维导图的构建

计算机网络涉及的知识数量多，分类散，知识点呈碎片化。学生如果单纯对碎片化知识进行记忆背诵，很难对知识有整体认识，会越学越难，形成认知负荷。教师可以借助思维导图、流程图、概念图等可视化表征工具，把各级知识点的关系用相互隶属与相关的层级图表达出来，学生通过思维导图将自己的思维过程和结果展示出来，更有利于学生自主建构知识。

使用范例：在学习“数据报交换”与“虚电路交换”技术时，对于两种交换技术的工作流程，让学生尝试用流程图表示。

3.2.3 精修勤练以提高

对于技能型知识，学习者需要进行专注而努力的练习，精修勤练将技巧和概念自动化，执行起来可以更快、更准、更稳定，花费更少的精力，让学习者可以释放出更多的资源和时间来尝试更复杂的任务。

使用范例：在网络设备调试课程中，对设备IP地址的配置，需要让学生精修勤练。不同的设备使用的配置命令，要让学生通过精修勤练配置得更快、更准，以便留出更多的时间来执行其他更复杂的命令。

以上科学学习方法在运用时，教师要注意设计出不同层次的目标，来满足不同学习能力学生的需要，学生可以依据自己的水平尽量尝试输出，这样才能让不同水平的学生都能拥有施展的空间，充分调动所有人的积极性。学生成功输出，看到并分享自己努力的成果，他人的建议和反馈能够激励学生进一步地学习改进，并继续输出。而不断的提取输出进一步巩固了长久记忆中的“图示”。

4 结束语

基于学习科学的教学方法在计算机网络教学中的探索是一条辛苦且漫长的路，如何将多种科学学习方法有效的应用到教學中，在高效输入的基础上引导学生高效地输出，解决学习上存在的问题，需要老师们勇于尝试，多加实践。