-
在线学习的设计(五):在线学习的材料设计(part 2)
普通类 -
- 支持
- 批判
- 提问
- 解释
- 补充
- 删除
-
-
行为主义理论和教学材料分解
行为主义认为,学习是一种相关内容的累积及由简单技能向复杂技能演变的过程。刺激反应理论中知识被定义为通过程序教学和计算机辅助教学收集学习者对具体行为刺激的反应的集合。内容的逻辑呈现、及时反馈与强化是其特点。把教学内容分成小的单元,并有序呈现,以此说明终端需要做的行为。终端的行为被定义为通过情境刺激的变化和推理来理解概念、运用概念, 而不是直接硬学。研究人员和设计师在提炼和塑造的内容框架和测序的初步原则方面付出了很多的努力。一个经常被引用的基于行为主义学习理论的一个系统例子,逻辑编程的自动示教操作系统(PLATO),它基于大型机的集成系统,通过卫星链路连接到特殊终端来显示的精心设计教学材料的。此系统起步于20世纪60年代初,教学和通信功能逐渐扩大,为各种学科提供教学材料。CAI相对于传统教学,投资较高,但回报也较显著。补充:行为主义学习理论核心原则
行为主义理论主张学习是通过环境刺激和相应行为的交互过程而发生的。它强调可观察的行为改变,通常忽略内心的认知过程。在教学设计中,行为主义强调以下几个方面:
- 逐步学习:将复杂的学习内容分解为简单的小单元,逐步呈现,有助于学习者逐渐建立复杂的技能和知识结构。
- 正向强化:通过正向反馈来增强正确行为的发生频率,比如通过奖励和表扬来鼓励学习者。
- 刺激-反应连接:学习过程中的每一步骤都是对特定刺激的反应,通过反复练习来加强这种连接,从而实现学习目标。
-
信息加工理论和问题解决
从加涅开始,从行为主义过渡到认知主义,他认为学习是对学习信息进行加工的过程。强调个体对信息的处理和知识是如何存储和检索的。人信息处理系统包括一个传感寄存器,短期(工作)存储器和长期记忆的。信息流动通过认知系统中阶段性步骤和在每一步操作流程中心理表征。心理过程调解有选择,加工,记住,回忆和推广。二战后,随着计算机的发展,信息处理和问题解决理论出现了,所有解决问题的行为由信息处理系统任务环境去解决。从认知的角度看,支持理解的知识不同于信息,支持理解的知识链接了的事实和规则。当知识的逻辑类型符合行为主义方法所规定的的内容时,从信息传递到学生知识的激活有一个清晰的转向,由学习者来把握知识的意义。主题不再是支离破碎的小部件,而是相互联系的。通过程序,和自我监管知识等方式来解决一个计算机微世界给定问题,保证学习者能适应先进的模型、越来越多的规则,约束条件、以及对问题的范围等。计算机模拟符合学习的认知理论,因为它们呈现的形式化模型,引出特定的认知过程,如假设的产生和检测,允许学习者在模型中灵活处理,并能与底层的进行交互。学习者可以执行操作,如改变输入变量的值,观察输出变量的影响,并对假设进行修改。补充:
-
加工深度和加工策略:信息加工理论认为,学习者对信息的加工深度和采用的加工策略会影响学习效果。例如,深层加工(如理解和关联信息)比表面加工(如简单的重复)更有助于知识的长期存储和应用。
-
迁移和应用:信息加工理论强调学习者将学到的知识和解决问题的策略应用到新情境的能力。这种能力称为迁移,它是评价学习效果和知识灵活运用的重要指标。
-
认知负荷:在解决复杂问题时,学习者可能面临认知负荷的挑战,即处理大量信息和任务时的认知压力。信息加工理论也考虑了如何管理认知负荷以提高问题解决的效率和准确性。
信息加工理论关于管理认知负荷以提高问题解决效率和准确性的主要方式包括以下几个方面:
-
选择和过滤信息:信息加工理论认为,学习者面对大量信息时,需要选择性地过滤和处理信息。有效的管理认知负荷意味着学习者能够识别和专注于与问题解决相关的关键信息,而忽略或暂时放置与问题无关的信息。
-
分段和组织信息:将大量信息分段和组织成有意义的单元,有助于降低认知负荷。信息加工理论强调将信息分成更小的单元,然后将它们组织成易于理解和处理的结构。
-
使用工具和策略:信息加工理论鼓励学习者利用各种工具和策略来管理认知负荷。例如,学习者可以使用记忆辅助工具(如笔记、图表)、问题解决策略(如分解问题、模式识别)以及学习技巧(如重复学习、归纳推理)来帮助他们更好地处理信息和解决问题。
-
认知理论和知识组织
知识是一个复杂的现象,涉及到构造模式,思维模式,符号操作,知识结构和观念转变。认知心理学的研究揭示了人类的知识核心因素包括内容、知识结构和具体情境。孤立的知识是没有价值的,但高度有组织的并方便访问知识的是强大的。然而,减少知识组织的层次结构和序列可以简化人们的知识结构。事实上,每个人必须具备广博的知识,并组织知识转化成相互联系的图式和脚本,并使用这些知识给定用于解决问题和批判性的思考主题。知识组织可以借助不同的认知工具,如模拟、概念映射和语义网络嵌入式计算机工具,直观地呈现一个认知结构的节点和链接。在1990年代初,一些基于计算机的工具被开发出来,用来分析主题之间的结构关系,但对学习者具有很大的挑战。如“学习工具”、“可视化文本”和“SemNet”等软件,允许用户用图形化表示概念,定义关系和为每个概念输入详细的文本和图形信息。然而,知识结构的图形表示形式在反映知识的复杂性和深度是有限的。挖掘和代表概念的复杂性、知识节点和知识结构的相关研究,有利于让新学者掌握专业知识 。补充:知识的构造与特性
认知心理学研究强调,知识不仅是信息的集合,更是这些信息如何被组织、连接和应用的方式。关键因素包括:
- 内容与知识结构:内容是构成知识的基本信息单元,而知识结构则是这些内容元素之间的关系和组织方式。
- 情境的重要性:知识的应用往往依赖于具体的情境,情境影响知识如何被理解和使用。
- 图式与脚本:这些是组织知识的方式,图式是知识结构中的一种模式,而脚本是行动序列的预设模式,帮助个体在特定情境下进行快速反应和决策。
认知工具的应用
随着计算技术的发展,多种认知工具被开发出来帮助理解和组织知识:
- 概念映射和语义网络:通过图形化方式显示概念之间的关系,帮助用户理解复杂的知识结构。这些工具通过节点和链接的形式直观地展示信息,使得知识更加易于访问和理解。
- 模拟工具:通过创建现实世界或想象中情境的模拟,帮助学习者通过实践学习复杂的系统或过程。
- 可视化文本工具(如SemNet):这些工具允许用户通过视觉元素来组织和链接文本信息,提高信息的可接受性和记忆效率。
-
建构主义理论和知识构建
知识是自我生成的过程。建构主义认为,知识不是有关事物的概念性反映,而是个体依据个人的经验建构的过程。知识是动态的、系统、多维的,而不是静止、不系统的、线性的。人与环境的相互交互是通过认知结构作为中介的。每个学生的认知结构中的知识不能预测信息环境中的个人信息,但学生的整体认知结构中知识的相互关系。信息检索可以帮助学习者解决问题或建立一个更好的理解,如超文本检索系统,可以为学习者的这些需要提供支持。支持学习者的能力信息检索遵循一个特定的路径,决定哪些符合超文本链接信息。在某种程度上,为了使学习者能够修改信息,许多超文本系统包括创建或编辑的节点和链接等功能。通过超文本学习是任务驱动的,在与自由浏览。这就是为什么认知的灵活性允许上述信息呈现,但并不适合新手对一个主题的学习。通过知识浏览的模式,由学习者自己建构,这样知识获取的方式不太令人满意。补充:建构主义是一种关于知识和学习的理论,强调学习者的主动性,认为学习是学习者基于原有的知识经验生成意义、建构理解的过程,而这一过程常常是在社会文化互动中完成的。建构主义强调,知识并非是对事物静态、孤立的概念性反映,而是个体在与环境交互的过程中,依据自身经验主动建构起来的。这意味着每个人对知识的理解和解释都是独特的,受到个人经验、文化背景和认知结构的影响。知识建构:一个观点突现和互动的过程,共同体参与者为增进该共同体的知识而开展的实践,提高共同体知识水平,进行知识创造,扩展知识边界。建构主义认为,知识是在特定的社会文化背景下,学习者通过借助他人的帮助,运用特定的学习材料和方法,以意义的构建方式获取新的知识。情境、协作、会话以及意义建构这四个核心要素扮演着至关重要的角色。在进行教学活动时,教师应充分考虑教学目标,有意识地构建各种与所学内容相关的情境,以积极促进学生对所学知识的意义建构。协作是学习过程中不可或缺的一环,它贯穿于学习资料的搜集、整理、问题的提出和分析,以及学习效果的评估和改进等方面。在小组学习中,会话作为协作的一个分支,呈现出更为具体的形式。在制定了相应的学习计划后,小组成员通过协作、交流和学习,将小组成员的成果汇聚在一起,并在彼此之间进行分享,最终实现了知识意义的构建。作为学习的终极目标,"意义建构"是对事物的本质、规律以及相互关联的综合解释,旨在构建当前学习内容与其他事物之间相互关联的意义。 在学习方法上,建构主义主张以学习者为本,学习者在教师的引导下主动地处理信息和主动地构建知识意义,不是传统理念引导下的知识灌输。基于这一思想,学习者被赋予了以探究与发现来构建知识 意义的能力;在意义建构的过程中积极主动地搜集,整理和分析学习资料,积极主动地去发现和分析问题,最后解决问题;理论联系实际,充分挖掘学习过程中已有知识及经验,主动参与小组成员合作过程, 将“自我协商”和“相互协商”有机结合起来,最终构成一个巨大的知识网络,增强学习者本身的主动性,探究性及合作性的认识和能力。
建构主义学习理论所倡导的成熟教学方法包括支架式、抛锚式和随机进入等。支架式教学法注重将复杂的学习内容进行分解,以促进学习者对所学知识的逐步深入理解和掌握。教学环境包括搭建脚手架、进入情境、独立探索、协作学习和效果评价等多个方面, 而效果评价则被细分为对学生自主学习能力、小组协作学习中的贡献率以及所学知识意义构建的完成情况等多个方面进行逐一评价的模式。抛锚式教学法,是一种以情境创设、问题确定、自主学习、协作学习和效果评价为核心的教学方法,贯穿于整个学习过程中。采用随机进入教学法,学习者可以以不同的路径和方式进入同一教学内容活动中,从而获得对同一事物或问题多样性的认知和理解。教学过程中,随机进入的环节包括呈现基本情境、随机进入学习、思维发展训练、小组协作学习以及学习效果评价等,这些环节共同构成了教学的重要组成部分。社会建构主义平台:在线教育中的主动学习 - 开放学习 (openlearning.com)-
社会建构主义和分布式知识
认知理论的信息加工受到越来越多的批评。主要的反对意见是,知识可以被看作是分布在个人和他们的环境的之中,而不是个体的自给自足。分布式认知的概念和分布式知识起着重要的作用,人类活动影响情境可见性包括两个人和文物。格拉泽提供了社会认知维度:(a)可用知识的扩展;(b)自律活动的增加;(c)学习者可以互相帮助来达到最近发展区;和(d)的社会背景有助于把思维的更加清晰。直到1990年,社会建构主义的视角和知识的分布特性一直影响着计算机的使用。计算机支持的协作学习为学习共同体提供关于共同话题的共同知识建构。在现实生活背景下,计算机支持的协作学习技术用来展示学习问题,帮助个体和整个教室成员进行沟通,提供档案存储,或者让学生来模拟他们共同认识的新概念。有意学习环境及其扩展知识论坛是计算机支持的协作学习的实例,鼓励结构化协作的知识构建,而不是专注于个人学习任务。学生交流思想和反思,不断提问,交流语句和建立共享知识输入到数据库中。计算机系统支持个人和社区的知识组织。目标是构造真实世界知识而不是局限于单个产品或主题。补充:社会建构主义与分布式知识的关系社会建构主义提供了理解分布式知识的理论框架,知识不是孤立在个体头脑中的,而是通过个体与环境的互动,以及个体之间的交流和协作来构建和维持的。现实是通过社会互动构建的,那么知识作为我们理解世界的一种方式,也是社会互动的产物,所以分布式知识可以被视为社会建构主义的一个实际应用,它展示了知识如何在社会中被创造、共享和利用。-
智能计算机辅助学习和智能辅导系统
依据行为主义传统,电脑集成显示组件的活动:一个响应组件和一个教学反馈元件。通过计算机辅助自适应反馈来实现最大的学习支持。然而,在传统CAI中,线性反馈导致对个人支持的缺乏,智能计算机辅助教学(ICAI)可以解决这个问题。他们是微自适应教学的实例,旨在不断优化教学与学习者个体的需求,并以此作为设计的前提。ICAI系统行为只使用学生的自适应反馈行为来进行教学。然而,真实的反馈是很难实现,因为外部的信息来源是学生,而不是在一个学习活动发生后的信息。此外, 计算机内存和速度的处理能力不能满足学生的个人反馈需求。根据学生的认知状况做适应性微调不得不等待智能导师系统(ITSS)。一个认知导向的教学系统或ITS不是一个静态的预编程的系统,但采用人工智能和认知科学产生干预集成计算模型。这些都是根据来数据库收集的数据生成的。该数据库是专家或域模型、动态学生模型、家庭教师或教学模式、通信模型和用户界面。跟踪学习者的知识生产过程,以适应学生的学习活动。智能导师系统分为两个主线:其一是整合学习理论与技术来改善智能导师系统,另一个是加强智能机器认知图式能力的验证。基于规则、逻辑结构的知识领域的智能导师系统已取得很大的进展,如经典力学、几何光学、经济学、初等代数、语法、和计算机编程。自然语言处理的进一步发展,使得智能导师系统基于定性数据分析得以实现。这样智能导师系统应用在(a)与自适应超媒体系统(AHSS)相结合的自适应教学系统和超媒体的系统; (b)在教育中运用情感人工智能(AIED)来检测和智能管理的学习者的情感(c)基于Web的适应用户目标、兴趣和知识的自适应超媒体系统(d)提供以先进的知识帮助、提示、解释和辅导工具的智能模拟学习环境,以及(e)先进的在线课程,包含智能教学系统。尽管有大量的投资和精确的适应性,但ITSS使用是在下降。首先,ITSS可以模拟技能获得的过程,但他们在模拟学生的复杂的认知过程和情境活动方面有局限。其次由于ITSS的局限致使许多高度结构化知识不能结构呈现。Kintsch推出的“非智能”家教的想法,认为导师不应该把所有事都做,学习活动应让学习去完成。这种观点认为,虽然不是人工智能,计算机的工具可以起到一定的作用。补充:一、智能计算机辅助教学(ICAI)1.行为主义与自适应反馈:在传统的计算机辅助教学(CAI)中,反馈往往是线性的,这可能导致对个别学习者需求的支持不足。智能计算机辅助教学(ICAI)通过使用自适应反馈来解决这个问题,这种反馈能够根据学习者的行为和表现进行调整。2.微自适应教学:ICAI系统可以被视为微自适应教学的实例,它们旨在不断优化教学以满足学习者个体的需求。这种系统的设计前提就是教学与学习者需求之间的持续匹配。3.不足:尽管自适应反馈是理想的,但在实践中实现起来可能很困难,因为反馈通常依赖于学习者提供的信息,而这些信息可能在一次学习活动结束后才可获得。同时,计算机的内存和处理速度可能无法满足所有学生的个性化反馈需求,这要求系统设计者不断优化算法和硬件以提高性能。
二、智能导师系统(ITSS)1.智能导师系统:不仅仅是一个静态的预编程系统,更是采用人工智能和认知科学原理来生成干预措施,这些干预措施是通过集成计算模型实现的,模型基于数据库收集的数据,包括专家知识、学生模型、教学策略、通信机制和用户界面。2.认知导向的教学:通过跟踪学习者的知识构建过程,以适应和响应学习者的学习活动。
3.挑战:尽管有大量的投资和适应性,ITSS的使用率可能在下降。这可能是因为它们在模拟学生复杂的认知过程和情境活动方面存在局限,以及在呈现高度结构化知识方面的限制。案例:https://www.bilibili.com/video/BV1x54y1C7FD/?vd_source=31e13769be78bc456aa6c23241ddca9a-
网络学习环境和学习支持服务
智能教学系统控制点逐渐从关注教材转移到关注学习环境,进而来支持学习者的学习,分为外部(程序控制),内部(学习者控制)或共享。与智能导师系统相比,学习环境能促使学习者面对复杂的任务具有一个个性化的学习过程。学习者为中心允许学习者教学决策、自主选择需要内容、学习路径,自己选择报告的形式、学习速度,和任务量。学习是借助学习环境工具的自我发现过程而不是教授。建构主义认为学习者可以采用不同的学习方式,如发现学习,基于问题的学习,探究学习,体验式学习和建构主义学习的开放式学习等。
分布式智能中恰当的控制可以促使学习者找到学习合作伙伴,这促进了认知、元认知知识和策略的提高。建构主义学习环境和学生支持服务的例子有认知学徒制、情境认知,抛锚式教学和模拟学习环境。它们包含有先进的帮助、提示、建模、训练、反思,探索等功能来支持不断增加的学习者的控制过程。为了减少多媒体的无用性,设计了标准的弹出帮助系统、动画导游或智能代理、习者的监控浏览模式。学习服务支持已经适应了基于计算机的不同的学习情境,有两个例举:(1)使用教育外计算机工具,和(b)嵌入在环境中的专用工具。公开的计算机工具引入学习环境中,以帮助学生摆脱低智力负担的操作的,提升学生的思维品质和学习。网络查询,模拟和游戏,微世界,博客和wiki和等社交媒体提高了高层次的交互性,数据处理的互动性,符号的转换,图形渲染,信息存储和检索以及通信的能力。动画教学代理在互动的学习环境中努力嵌入学生支持服务,使系统实现学生个性化学习支持和提供学生非语言的反馈。但认知的支持不足,原因是传统的智能导师系统主要关注领域知识点和单一任务的解决。关于网络学习环境和学习支持服务还有以下方面补充:-
个性化学习路径:网络学习环境可以根据学习者的兴趣、学习目标和先前的知识水平提供个性化的学习路径。这种个性化的学习路径可以通过自适应学习系统、智能推荐算法等技术实现。
-
实时反馈和评估:网络学习环境可以提供实时的学习反馈和评估,帮助学习者了解他们的学习进度和表现。这种实时反馈可以通过在线测验、作业评估、学习分析工具等方式实现,从而帮助学习者调整学习策略和提高学习效果。
-
社交学习支持:网络学习环境可以促进学习者之间的社交互动和合作学习。通过在线讨论论坛、协作项目、虚拟团队等方式,学习者可以分享经验、解决问题,从而增强学习效果和建立学习社区。
-
多媒体学习资源:网络学习环境可以提供丰富多样的学习资源,包括文字、图片、音频、视频等形式。这些多媒体学习资源可以帮助学习者更好地理解和消化知识,增强学习的吸引力和趣味性。
-
导师和辅导支持:网络学习环境可以提供导师和辅导支持,帮助学习者解决学习中的困惑和问题。这种支持可以通过在线咨询、导师指导、一对一辅导等方式提供,为学习者提供更全面的学习支持和指导。
相关工具链接:
提供30个虚拟学校活动,包含小学,初中和高中:https://www.prodigygame.com/main-en/blog/virtual-school-activities/
-
开放式计算机环境:满足学习者的条件
计算机技术的进步和多媒体允许学习者选择活动、工具和资源来把握自己的学习经历。当建构主义被认为是学习理论时,个体要建构自己对知识的理解,但这并不意味着没有任何引导。目标导向的学习环境使学习者的自我调节和外部支持取决于学生自己。学生在开放学习环中境使用的支持起到调节作用。当学习者还没建立起知识体系时,知识的获取应该加以引导,否则知识的习得将很不理想。在超媒体中自由地学习可能会导致经验缺乏的学习者迷失,当系统符合学习者的意图时,学习环境包括学习支持功能似乎是有效的。学生们还没有来得及对学习的事物做出自己的反应时,就快速闪过了,会造成教学干预措施不能发挥其应有的作用。另外,学生对学习环境的看法及其认识论信念可能会影响学习结果。补充:学习环境的开放有两个含义,一是学习者自身对环境的开放,二是学习环境对学习者的开放,学习环境的开放程度决定着学习状态的演变。开放计算机环境通常指的是一个灵活且可扩展的计算机使用环境,它允许用户、开发者或系统管理员在不受过多限制的情况下进行各种操作。这种环境通常具有高度的可定制性和互操作性,能够支持多种操作系统、应用程序和设备。在开放计算机环境中,学习者或用户可以体验到真实、现实世界中的问题,并控制活动、工具和资源。这种环境有助于促进学习者的自我调节和外部支持,使他们能够根据自己的能力和需求进行个性化的学习。 -
-
- 标签:
-
学习元评论 (0条)
聪明如你,不妨在这 发表你的看法与心得 ~