簡(jiǎn)介

本文探討一個(gè)新興的學(xué)科“學(xué)習(xí)科學(xué)（Learning Sciences, 以下簡(jiǎn)稱LS）”的定義及發(fā)展耘婚。隨著傳統(tǒng)教育模式的方法論叼丑、效率和結(jié)果的破產(chǎn)关翎，更多人開始關(guān)注學(xué)習(xí)的科學(xué)性，并且追求科學(xué)化的設(shè)計(jì)及評(píng)估學(xué)習(xí)行為鸠信。作者梳理的邏輯纵寝，基于LS這個(gè)學(xué)科是怎樣把關(guān)注點(diǎn)從認(rèn)知轉(zhuǎn)移到數(shù)字科技、社群交互的星立。當(dāng)然爽茴，這種梳理的邏輯有一定的局限。文章中如有錯(cuò)誤绰垂，請(qǐng)?zhí)岢鲋刚?/p>

框架

1. 學(xué)科名稱及定義
2. 學(xué)科研究方向
3. 重要的轉(zhuǎn)折點(diǎn)闹啦、代表性論文
4. 知名學(xué)者及項(xiàng)目實(shí)踐

1. 學(xué)科名稱及定義

學(xué)習(xí)科學(xué)（LS）的主要關(guān)注點(diǎn)在與學(xué)習(xí)是如何發(fā)生在如下兩種情況：（1）自然狀態(tài)下（real-world situations)；（2）被精心設(shè)計(jì)的狀態(tài)下（designed environments）（International Society of Learning Sciences）辕坝。學(xué)習(xí)科學(xué)的歷史起源可追溯到1983年Jan Hawkins和Roy Pea聯(lián)合創(chuàng)立的"Psychology, Education, and Technology" (PET)項(xiàng)目窍奋。學(xué)習(xí)科學(xué)包含兩方面的努力：從認(rèn)知角度上去揭秘人類學(xué)習(xí)的過程，從工具層面上研究如何設(shè)計(jì)更好的學(xué)習(xí)輔助系統(tǒng)（Christopher Hoadley, 2018）。Sommerhoff將LS學(xué)科內(nèi)容分成四類：（1）人們?nèi)绾螌W(xué)習(xí)how people learn（2）支持學(xué)習(xí)supporting learning（3）專業(yè)學(xué)習(xí)learning in the disciplines（4）科技提升學(xué)習(xí)與合作technology-enhanced learning and collaboration（Sommerhoff, 2018）琳袄。但是江场，目前認(rèn)知心理學(xué)傾向認(rèn)為“認(rèn)知（Cognition）”受制于環(huán)境，也就是說要研究人的認(rèn)知系統(tǒng)窖逗，必需也將社會(huì)址否、文化環(huán)境納入考慮，而不是單一的個(gè)體碎紊。這種傾向促使學(xué)者跳出二元研究導(dǎo)向（認(rèn)知本身或者工具系統(tǒng)）佑附。

對(duì)于學(xué)習(xí)科學(xué)學(xué)者來說，不斷的建立新模型仗考，來更好的近似解釋學(xué)習(xí)行為是怎么運(yùn)作的音同，是一種對(duì)于學(xué)習(xí)科學(xué)的理解（Marsha Lovett, CMU）。也有學(xué)者認(rèn)為秃嗜，“發(fā)現(xiàn)符號(hào)”是理解學(xué)習(xí)科學(xué)的一條道路权均，也就是說，使用新的語言去探索學(xué)習(xí)這一相對(duì)古老的行為（Ken Koedigner, CMU）锅锨。早于學(xué)習(xí)科學(xué)叽赊，Herbert Simon和Alan Newell就嘗試使用計(jì)算工具（如、計(jì)算機(jī)）來嘗試建立認(rèn)知的計(jì)算模型（Computational Models）必搞。到90年代必指，這一思想應(yīng)用于學(xué)習(xí)領(lǐng)域，出現(xiàn)了認(rèn)知教練（Cognitive Tutors）恕洲。認(rèn)知教練系統(tǒng)能夠根據(jù)認(rèn)知及知識(shí)模型給學(xué)習(xí)者提供反饋塔橡，并且指導(dǎo)學(xué)生完成一步步的學(xué)習(xí)。更重要的是研侣，認(rèn)知系統(tǒng)通過不斷的人機(jī)交互，驗(yàn)證炮捧、迭代設(shè)計(jì)者關(guān)于學(xué)習(xí)的認(rèn)知理論及模型庶诡。

學(xué)習(xí)科學(xué)的另一個(gè)特征是非常關(guān)注數(shù)字科技對(duì)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的效果：互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)咆课、智能設(shè)備末誓，會(huì)不會(huì)徹底顛覆我們的學(xué)習(xí)行為？許多關(guān)注數(shù)字科技的學(xué)者從群體學(xué)習(xí)（group learning）與合作（collaboration）角度看待學(xué)習(xí)行為的發(fā)生书蚪。他們更關(guān)注在數(shù)字科技的驅(qū)動(dòng)下喇澡，人們?cè)趺礃釉趯W(xué)習(xí)中合作互動(dòng)。并且考量數(shù)字科技是怎樣在同一情況下殊校，給不同人帶來不同的經(jīng)驗(yàn)（Sommerhoff, 2018）晴玖。

圖一: Concepts addressed by the programs

2. 學(xué)科方法及工具

圖二：Methods addressed by the programs

Design-based Research（DBR）或者Design-based Implementation Research（DBIR）不是“基于研究世界是怎樣運(yùn)行的”而是研究如何“干預(yù)世界運(yùn)行”的方法椭迎。簡(jiǎn)單來說，DBR或者DBIR關(guān)心如何基于研究或理論田盈，快速參與真實(shí)世界畜号，收集反饋，修改理論缠黍。而DBIR與DBR不同的一點(diǎn)在于弄兜，許多學(xué)者批評(píng)DBR是另一個(gè)溫室系統(tǒng)（greenhouse）：當(dāng)外在干預(yù)撤銷后，又恢復(fù)了以前情況瓷式。DBIR則更關(guān)注政策層面替饿、持久的創(chuàng)造“干預(yù)”發(fā)生的條件，“給予參與者管理或者政策性的賦能”而不是“工具或者活動(dòng)”（Barry Fishman, University of Michigan）贸典。

Linear Models（線性模型法）則是評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)效果和信度的重要工具视卢。簡(jiǎn)單來說，Linear Models（線性模型法）試圖將數(shù)據(jù)抽象為線性數(shù)學(xué)函數(shù)廊驼，以減少自變量因變量復(fù)雜關(guān)系据过。舉例來說，Theobald & Freeman （2014）試圖評(píng)價(jià)本科生STEM課程干預(yù)結(jié)果妒挎，也就是說绳锅，實(shí)行了一個(gè)新項(xiàng)目后，是否對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)效果有正面影響酝掩。傳統(tǒng)方法面臨一個(gè)問題：無法標(biāo)準(zhǔn)化及量化被測(cè)對(duì)象（如鳞芙，學(xué)生）。學(xué)習(xí)行為個(gè)體的差異性比較大期虾，而這會(huì)對(duì)評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生影響原朝。而線性回歸（Linear Regression）方法評(píng)估兩個(gè)變量之間的系數(shù)，這有效的消除了誤差镶苞，Theobald & Freeman （2014）建議在學(xué)校效果評(píng)估研究中喳坠，都采用Linear Models（線性模型法）。

與偏重于數(shù)理邏輯的Linear Models（線性模型法）相對(duì)的是偏向質(zhì)化研究的Multilevel Analysis（多層次分析）茂蚓。Israel, Wang, & Marino在研究”科學(xué)教育游戲”與學(xué)生學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)聯(lián)中壕鹉，分層建模學(xué)生不同的身體狀況剃幌、閱讀能力、性別御板，并考量了在同樣的教學(xué)方法锥忿、內(nèi)容的條件下，不同教師對(duì)學(xué)習(xí)效果的影響怠肋。

3. 重要的轉(zhuǎn)折點(diǎn)敬鬓、代表性論文(時(shí)間順序排序)

Skinner, B. F. (1958). Teaching machines. Science, 128(3330), 969-977.
B.F.Skinner在50年代最早提出教學(xué)機(jī)器（Teaching Machine）的概念，作為行為主義心理學(xué)家笙各，Skinner認(rèn)為一個(gè)提出問題钉答、獲取答案、獎(jiǎng)勵(lì)學(xué)生的教學(xué)機(jī)器可以促成學(xué)習(xí)這個(gè)行為杈抢，并個(gè)性化學(xué)習(xí)進(jìn)度数尿。

Collins, A., Brown, J. S., & Newman, S. E. (1988). Cognitive apprenticeship: Teaching the craft of reading, writing and mathematics. Thinking: The Journal of Philosophy for Children, 8(1), 2-10.
Collins等提出了學(xué)徒制（apprenticeship）在人類學(xué)習(xí)過程中的突顯地位：作者指出傳統(tǒng)教學(xué)法中的教學(xué)通常停留在表層知識(shí)結(jié)構(gòu)，而缺乏深層認(rèn)知結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練惶楼。作者提出的認(rèn)知學(xué)徒（Cognitive apprenticeship）有別于傳統(tǒng)學(xué)徒制右蹦，更強(qiáng)調(diào)元認(rèn)知（metacognition）的訓(xùn)練及知識(shí)結(jié)構(gòu)的遷移。

Anderson, J. R., Conrad, F. G., & Corbett, A. T. (1989). Skill acquisition and the LISP tutor. Cognitive Science, 13(4), 467-505.
自1984年開始歼捐，卡耐基梅隴大學(xué)就開始使用人工智能教師做本科編程教育輔導(dǎo)何陆。顯然，人工智能教師的設(shè)計(jì)豹储，需要認(rèn)知理論的支撐贷盲。Anderson等關(guān)注LISP編程語言的教學(xué)，ACT-R理論為人工智能教師提供了認(rèn)知科學(xué)上的支撐剥扣。簡(jiǎn)單來說巩剖，ACT-R是一種對(duì)人類知識(shí)建構(gòu)方式的理論解釋，Anderson把人類認(rèn)知的建構(gòu)分為陳述性的（declarative）和順序性的（procedural）钠怯。

Papert, S., & Harel, I. (1991). Situating constructionism. Constructionism, 36(2), 1-11.
constructionism是一種解釋人們?cè)趺磳W(xué)習(xí)的理論佳魔。有別于constructivism，constructionism更強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)者與工具的交互晦炊、學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)者的交互鞠鲜。Constructivism和Constructionism都強(qiáng)調(diào)人們學(xué)習(xí)的過程，是一種對(duì)知識(shí)的主動(dòng)獲取與建構(gòu)刽锤，但是Constructivism強(qiáng)調(diào)宏觀的學(xué)習(xí)者與知識(shí)之間的建構(gòu)镊尺，Constructionism則更強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)者在特定環(huán)境下與周圍工具朦佩、其他學(xué)習(xí)者的建構(gòu)關(guān)系并思。編程教育工具Logo以及后來MIT的Scratch都是受Constructionism影響而發(fā)明的。

Lave, J. (1991). Situating learning in communities of practice. Perspectives on socially shared cognition, 2, 63-82.
Lave從社會(huì)语稠、文化角度思考學(xué)習(xí)行為以及學(xué)習(xí)行為的意義宋彼，Lave提出學(xué)習(xí)活動(dòng)是人弄砍、行為與社會(huì)文化環(huán)境之間關(guān)系的互動(dòng)。這種理論試圖從社會(huì)環(huán)境输涕、社會(huì)關(guān)系的形成和改變?nèi)ダ斫鈱W(xué)習(xí)音婶，而不強(qiáng)調(diào)理解認(rèn)知過程或認(rèn)知結(jié)構(gòu)。

Pea, R. D. (1993). Practices of distributed intelligence and designs for education. Distributed cognitions: Psychological and educational considerations, 11, 47-87.
Pea從工具與人的認(rèn)知的交互作用角度切入學(xué)習(xí)行為莱坎，并進(jìn)一步探討技術(shù)的變革對(duì)學(xué)習(xí)行為的影響衣式。簡(jiǎn)言之，人的認(rèn)知不僅僅存在于人的內(nèi)在檐什，而是存在于社會(huì)層面的人與工具的交互碴卧。舉例來說，有了計(jì)算器乃正，人類基于計(jì)算器的數(shù)學(xué)模式才會(huì)隨之誕生住册。作者反駁了Norman關(guān)于人機(jī)交互的幾個(gè)傳統(tǒng)概念，并試圖從人瓮具、科技荧飞、交互的角度重新理解認(rèn)知與學(xué)習(xí)。

Scardamalia, M., & Bereiter, C. (1994). Computer support for knowledge-building communities. The journal of the learning sciences, 3(3), 265-283.
Scardamalia探討創(chuàng)建一個(gè)計(jì)算機(jī)輔助主動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境（computer-supported intentional learning environments, CSILE）需要什么樣的科技名党。作者們分析了兩種教學(xué)環(huán)境：標(biāo)準(zhǔn)化的說教模式和建構(gòu)式的互相競(jìng)爭(zhēng)模式叹阔。不同于多數(shù)采取建構(gòu)式模式的計(jì)算機(jī)輔助學(xué)習(xí)環(huán)境，作者們?cè)噲D探討第三種模式——融合兩種模式在一起兑巾，以達(dá)到真正重塑學(xué)校環(huán)境的目的条获。

4. 知名學(xué)者及項(xiàng)目實(shí)踐(a-z排序)

Dan Schwartz: Choice-based Assessments
Choice-based Assessments項(xiàng)目制作了很多小游戲以輔助學(xué)生學(xué)習(xí)，其最大的不同點(diǎn)在于蒋歌，游戲不會(huì)有一個(gè)確定的答案帅掘，而是給學(xué)生一些資源及工具，讓學(xué)生嘗試達(dá)到任務(wù)堂油。研究者有趣的發(fā)現(xiàn)修档，許多在錯(cuò)誤方式上花了很多時(shí)間的學(xué)生，反而會(huì)有更優(yōu)秀的表現(xiàn)府框。研究者認(rèn)為吱窝，測(cè)試的目的不是為了讓學(xué)生形成邏輯思維（logical thinking）而是讓學(xué)生形成反思思維（critical thinking）

• Choice-based Assessments
• Schwartz, Dan | Stanford Graduate School of Education
• 更多Dan Schwartz教授和Stanford AAAlab的項(xiàng)目可參見

Gautam Biswas: Betty's Brain
Betty是一個(gè)人工智能學(xué)習(xí)軟件，設(shè)計(jì)目的為：讓學(xué)生去教會(huì)人工智能Betty知識(shí)迫靖，換言之院峡，就是把學(xué)生變成教師。學(xué)生自主構(gòu)建知識(shí)圖譜（Concept Map）來教會(huì)人工智能一個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)系宜，以達(dá)到“為教會(huì)別人（人工智能）而學(xué)習(xí)的目的”照激。

• Betty's Brain - Conversational Agents in Science Learning - YouTube
• Gautam Biswas | Profile | School of Engineering | Vanderbilt University
• LEARNING BY TEACHING: A NEW AGENT PARADIGM FOR EDUCATIONAL SOFTWARE: Applied Artificial Intelligence: Vol 19, No 3-4

Janice Gobert: Inq-ITS
Inq-ITS是一個(gè)高中科學(xué)學(xué)科教學(xué)的評(píng)估與反饋軟件，學(xué)生通過軟件游戲化的學(xué)習(xí)科學(xué)知識(shí)盹牧，軟件記錄學(xué)生的數(shù)據(jù)俩垃，并且科學(xué)的提醒教師不同學(xué)生遇到的困難和學(xué)習(xí)狀況励幼。該項(xiàng)目的突破點(diǎn)在于數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)性和反饋模型的科學(xué)性。

• Inq-ITS | Home - Inq-ITS: Standards-aligned, Auto-scored Online Labs for Middle School
• Inq-ITS - Real Time Science Assessment & Tutoring - YouTube
• Janice | RUTGERS

Kristen Bethke Wendell: Design Keeper App
Design Keeper App是一款鼓勵(lì)K-12階段學(xué)生口柳，在進(jìn)行科學(xué)苹粟、工程等學(xué)科項(xiàng)目學(xué)習(xí)中，記錄過程并與同伴分享交流的工具跃闹。APP中最常用五個(gè)卡片為：“問題”嵌削、“想法”、“測(cè)試”望艺、“最終設(shè)計(jì)”掷贾、“特性功能”。學(xué)生可以容易的照照片荣茫、記筆記想帅。研究者也可以在APP后臺(tái)獲得這些數(shù)據(jù)，以便進(jìn)一步的進(jìn)行研究啡莉。

• Design Keeper by Big Kitty Labs, LLC
• Launch of Design Keeper App - YouTube
• Kristen Bethke Wendell | Department of Mechanical Engineering
• ASEE PEER - Elementary Student Engagement with Digital Engineering Notebook Cards (Fundamental)

Philip Guo: Python Tutors
Python Tutors的目的在于教會(huì)初級(jí)編程學(xué)習(xí)者港准，理解寫出的代碼與計(jì)算機(jī)執(zhí)行機(jī)制之間的關(guān)系。其設(shè)計(jì)理念基于Philip Guo的研究：許多初級(jí)編程者的困難在于咧欣，并不理解計(jì)算機(jī)的運(yùn)行機(jī)制浅缸。值得注意的是，軟件還引入了“Live Help”機(jī)制魄咕，學(xué)習(xí)者可隨時(shí)提問衩椒，獲取幫助。

• Philip Guo - Assistant Professor of Cognitive Science - UC San Diego
• Python Tutor - Visualize Python, Java, C, C++, JavaScript, TypeScript, and Ruby code execution

Susan Yoon: Biograph
Biograph是關(guān)于生物學(xué)教學(xué)的項(xiàng)目哮兰。學(xué)生能夠使用軟件模擬生物環(huán)境及刺激毛萌，根據(jù)交互觀察情況變化，以達(dá)到學(xué)習(xí)的目的喝滞。Biograph也是一個(gè)DBIR的實(shí)踐阁将，項(xiàng)目包括完整的教師培訓(xùn)及工具包，該項(xiàng)目已經(jīng)在多個(gè)學(xué)校運(yùn)行右遭。

• Susan Yoon | Penn GSE Scholar
• Biograph – MIT Scheller Teacher Education Program

參考文獻(xiàn)：

• Hoadley, C. (2018). A short history of the learning sciences. In International handbook of the learning sciences (pp. 11-23). Routledge.
• What Do We Teach When We Teach the Learning Sciences? A Document Analysis of 75 Graduate Programs: Journal of the Learning Sciences: Vol 27, No 2
• Fishman, B. J., Penuel, W. R., Allen, A. R., Cheng, B. H., & Sabelli, N. O. R. A. (2013). Design-based implementation research: An emerging model for transforming the relationship of research and practice. National society for the study of education, 112(2), 136-156.
• Theobald, R., & Freeman, S. (2014). Is it the intervention or the students? Using linear regression to control for student characteristics in undergraduate STEM education research. CBE—Life Sciences Education, 13(1), 41-48.
• Israel, M., Wang, S., & Marino, M. T. (2016). A multilevel analysis of diverse learners playing life science video games: Interactions between game content, learning disability status, reading proficiency, and gender. Journal of Research in Science Teaching, 53(2), 324-345.