后建构主义教育技术理论和实践研究的回归.doc

后建构主义:教育技术理论和实践研究的回归夏洪文 (浙江师范大学教育技术系)摘 要:近年来，西方一些教育学家和专业杂志已经对建构主义的基本理论、教学模式与教学方法提出质疑，认为教育技术理论和实践研究必须牢固建立在科学研究的基础之上。针对这个问题，本文较详细地介绍了后建构主义的学习理论、学习方法和对学习动力的解释。关键词:后建构主义；复杂事件；具化认知论一 、引 言 ：随着心理学家对人类学习过程中认知规律研究的不断深入，在20世纪70年代末，认知学习理论的一个重要分支建构主义学习理论在西方和我国逐渐流行。建构主义学习理论是行为主义发展到认知主义后的进一步发展，是向与客观主义更为对立的方向发展。近20年来，由于多媒体计算机和基于Internet的网络通讯技术所具有的多种环境适合于实现建构主义学习环境，换句话说，多媒体计算机和网络通讯技术可以作为建构主义环境下较理想的认知工具，能有效地促进学生的认知发展。所以，随着多媒体计算机和Internet网络教育应用的飞速发展，建构主义学习理论在世界范围内日益扩大其影响。但是，近年来，西方一些教育学家和专业杂志已经对建构主义的基本理论、教学模式与教学方法提出质疑，他们谴责后现代主义所坚持的科学知识是主观的，因此经不起实践的考验。他们认为：(1)人的本性是由生理而不是由环境决定；(2)知识的运用在于将它用在什么地方、如何使用，而不是它本身的正确或错误。对于学习方法和策略，他们的观点是：拒绝用理论的方法来学习；否认相对论中所支持的工作模式和建构主义思想。在2002年国际教育技术研讨会(Shavelson&Towen，2002)，与会学者认为:(1)对于教育技术的学习研究来说，回归对于一个更具理论基础的科学教育方法具有重要意义，因为这种探索需要一种能重述建构主义反映的信念；(2)教育技术作为一门技术科学，技术又能为教学设计和传送教育信息提供服务，这也需要教育专家对建构主义的影响作出评价；(3)建构主义在实现我们的教学目标上有两个重要问题有待研究，它们是建构知识的关系和怎样处理复杂的事情。后建构主义正试图解决这些问题。二 、后建构主义学习理论与建构主义学习理论不同的是，后建构主义重点是探索怎样处理复杂的事件 。他们认为这对于教与学的讨论是很有意义的，尤其是学校教学中，用标准的认知论和实证主义方法来调查的计算机模型由于太复杂而不适用于描述教学，在实际操作中我们只能控制其中的一两个因素，无法控制所有的因素 。因此，人们学习新事物时，就无法完整地捕获到其过程中的复杂性和多样性 。后建构主义认为，有下列几种方法可以用来想象来研究教育的复杂性 ：第一，给学习环境提供人类学技术。在这种方法中，研究者通过对环境中发生的事情仔细观察并在不去影响干扰它的情况下采集数据。确实，在这种情况下，研究者为了避免改变环境付出了很多的代价，他们的任务不在于对实验的设计或统计分析，而在于对观察结果的描述。第二，在研究学习环境的实验中，不去控制那些潜在的 、易混淆的变量 。在这种方法中，正确的结果是通过重复的实验获得而不是对实验的控制。研究者可以在实验室建立一个模型(如课程、教学策略、教学软件等)，并尽快将其应用到现实的教学之中。通过观察收集数据，测试学生的知识或其他成果，再经过分析显示这种模型的工作情况，并对可能出现的干扰进行修改，重新实验已修改的模型，直到达到预期的工作目标 。在这种方法中，研究和发展相互促进，实验改进了模型，同时又促进了理论的发展 。1 .复杂事件的复杂性和次序性现象直接面对复杂的问题，不管有多难，如果我们找到的方法可以帮助我们解释包含学生和学习环境系统的复杂程度，那我们将恢复曾在上世纪80年代末期被放弃过的科学方法来研究和实践，正如我们所看到的，行为主义和认知主义在近20年中已经有了相当好的发展，这些变化已经表现在概念上和方法论上。这意味着理论和实践的研究产生了一个回归，而这个回归是针对不同的科学和方法论的 。后建构主义认为：相同性质的学习可以被看成是一个具 “个人团 体 ”或 “ 突 出 体 ”特性的复杂系统，而组成这个系统的有学生及学生的学习环境。在这种情况下，学生现在普遍采用的基本学习方法是生物学的，因为当我们学习新知识时，通过一些图像技术，比如MRI，我们的大脑会产生明显的变化，这种变化是由加强了和约束了的神经与神经群体之间的联系所组成的 。神经的工作方式是很简单，如果从别的神经发出的信号超过了一定的限度，它们就发光 。低于一定的限度就不发光 。我们不能通过观察一只蚂蚁来预测蚁群的生活行为一样，同样我们也无法从单一的观察来预测认知行为 。我们感兴趣的行为是作为对可以用现有知识对环境进行调节的一种响应时，我们必须考虑到认知主义行为在学生思维和所作用的环境的体现。这就要求我们了解学生如何作用于环境、如何与环境相联系以及如何通过环境来学习 。2. 对复杂事件的认知具化认知论(Embodyingcognition)学习是我们作用于环境并观察其结果的行为。通常当我们通过自身来作用于环境时说 “认 知 是 具 体的 ”，承认认知不仅仅是大脑的活动，想和做是同一回事。不过，一旦我们看到自己的意见、想法通过行动表达出来，会比停留在脑海中感到有成就感 。因此，从某种意义上讲，我们是为了更好地理解才会去改变环境，同时解决一些认识论体系中需要解决的问题。从这个观点上讲，技术的任务是支持并将其发展成具体化。现今计算机技术飞速发展和信息的交流为我们提供了大量的用来改变环境的工具。2003年7月，美国学者Clark在他的专著Naturalborncyborgs 中宣称：我们的身体能很自然地适应技术的程度已到了可以通过技术来完善自身的程度，从数据手套、数据头盔到汽车的自动刹车系统等，使人类意识到这些正史无前例地影响着人们的环境。这是具化认识论的体现。3 . 学习应注重与环境的连接自然行为和科技对认知环境的影响如何呢?一般我们想当然地认为学生对环境的影响和他们所学的一样 ，但相互影响不能在环境的学习中剥夺行为的本质特征。Clark对相互影响的描述是:传统的认知结构，即“发送和接收”(Catchandtoss)，是信息从环境中获得后，经加工后再返回。这就延伸了认知是从环境和行为中独立分离出来的认知论的观点，同时这个观点也歪曲了与认知动力学的关系。因此，Clark认为：学习与环境的关系应该是”连续的互惠因果关系。为了说明这个问题，Clark让我们想象一个场景，即用一把钳子抓住一只老鼠，在每一步中都让老鼠试图逃脱但又被抓住。老鼠移动的每一步取决于我们怎样使用钳子，老鼠的行动和我们的行动是密切相关的，这样看起来似乎人和老鼠构成了一个整体而不是两个个体。另外，美国学者Bree在1999年研究智能代理时也得出过相似的结论。Bree认为：代理的敏捷性依赖于环境的变化，但不能把其中的原因和作用归属于环境，因为代理和环境是作为一个系统而不是两个相互作用的个体。这种紧密的结合正是对学生和其所处的环境是如何相互影响的最好描述。三 、后 建构主义学习方法适应学习学习是学生在适应环境中产生的，适应是一个有机地维持与环境一致性的过程。一个失去适应能力的个体或组织将很难生存，因为他无法适应这个世界。生物在结构上与环境的关联性在某种程度上与人类相似 。环境在改变的时候，适应会带来新的物种改变，虽然在短时期会出现混乱，但生物必须去面对并适应它。适应成功地发展了生物的适应性和持续性 。在学习中，这种适应会改变你学习一节课甚至改变你一生的学习态度。教育技术所提倡的教学设计应该具有接纳和维持学习环境这两个功能：首先是这种环境提供了可能长期处于变化中的学习背景，并能或多或少地使学习活动更具真实性；其次是创造一个需要学生去适应的 、暂时混乱的局面。这两个方面都是建立在学生与其环境密切连接的需求上。当建立“人工学习环境”或“虚拟环境”成为可能时，适应学习的观点变得更加显著。因为此时的适应学习是人们在人工模拟环境中的一种感觉，美国学者Csikzentmihalyi将它描述为：在人工模拟的环境中，完全失去了对任务外其他事情的注意力，对时间的流失没有感觉；人们感觉到的这种适应是由多种感觉特性一起作用而并非单个；这种 适应并不是在所有条件下都会发生，学生的观念随着他们自身和环境的变化而变化，他们的意识要到这种虚拟的环境中去适应并维持彼此间的一致性。综上所述，后建构主义学习方法所提倡的适应学习，其内容可以概括为：第一，让学生辩证分析用当前的观点无法预测和解释的问题。第二，确信的证据是易懂或易记的。第三，确保证据的可信度并符合学生的认知结构，给学生提供用新的猜想解决问题的机会。第四，学习应该在一个相互关联的环境中进行，学生和环境的连接应形成动态链接。第五，技术创造可以使学生了解整个虚拟的学习环境 。技术所达到的程度已远远超过了只能帮助学生与环境相互作用的程度，他们可以自己来构建完整的环境，并在这种环境中适应学习。四 、对学习动力的解释在我们所描述的关于学习的方法中，最关键的是学习那些与学习过程和行为活动有联系的环境的变化。在一个实验性研究中，一个研究者将会在传授新知识前面测试学生的理解能力，再用统计学方法来判定理解改变的可能性。建构主义研究者用同样的方法在学生所知道的知识中寻找改变的依据，通过观察学生的行为，分析他们的言行。从某种程度上讲，实验性和建构主义学习观坚持认为在学生理解过程中的变化有时是发生在两个不连续的事件上。而后建构主义所坚持的系统动力学的学习观点则强调连续变化和学习积极性的重要性，学生理解过程不是分散的变化和行为。系统动力学是应用数学的一个分支，它把我们在数学上使用的方程式或图表法用来描述多样 复杂的系统如何为持续不断的变化提供方法 。这种方法可以描述行为的细节，包括系统内各部分的相互联系和系统内部的诸多变量。这样我们可以研究从任一层次抽象出来的基本认知结构的行为。另外，图表法显示了系统的行为。上述观点，美国学者Winn和Tonimoto曾试验过一种比较系统的 、 用于计算机辅助教学活动的动力学方法。在试验中他们让学生开发改变图像像点颜色和位置的公式。学生除用早期的速描工具来描述外，还使用一种带屏幕的计算器和一个全功能的程序编辑翻译器来书写和应用此公式。学生对计算器的每一个动作、他们书写和执行的每一个程序代码以及用速编工具绘制的图像，都将保存在日志文件中。对这些日志文件的分析将会提供给我们理解学习过程的所有方法，并且可以了解学生与计算机环境交流的相关信息。这些信息对描述学习和建构学习是如何发生的很有帮助。当然，对学习动力的解释，后建构主义所坚持的系统动力学的学习观也有无法解释的问题，比如关于如何检验复杂的学习环境。对于这个问题，目前尽管我们可以用认知过程系统动力模型来阐述，可是要建立这种模型，在现阶段尚存在困难，有待我们进一步努力。让我们共同期待教育技术领域的专家学者们来迎接这项挑战。参考文献：1张建平.现代教育技术理论与应用M.北京:高等教育出版社，2003.2张伟健.从认知主义到建构主义J.北京师范大学学报，1996，(4).3Berniger,V,&Richards,T,(2002).BrainliteracyforphychologistsandeducatorsM.NewYork:AcademicPress.4Clark,A.(2003).Natural-borncyborgs:WhymindsandtechnologiesaremandtomergeZ.5WilliamWinn(2003)AReturntoResearchandPracticeineducationalTechnologyJ.EducadionTechnology,10 .6Bree,R,D.(1999)ComputeranddynamicallanguagesforautonomousagentsM.MA:MITPress. 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