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学习习惯动力学研究范式及其创新价值

分类:(三) 发表时间:2019-07-22

一、引言 2017年9月8日, 教育部部长陈宝生在《人民日报》发表的文章《努力办好人民满意的教育》中提出:教育要坚持回归常识。常识即普通知识, 费耶阿本德认为常识是广泛的和长期的

一、引言

2017年9月8日, 教育部部长陈宝生在《人民日报》发表的文章《努力办好人民满意的教育》中提出:教育要“坚持回归常识”。常识即普通知识, 费耶阿本德认为常识是广泛的和长期的经验的产物。教育领域有很多常识, 是广大教师在长期的教学实践中形成的。学习习惯就是一个已经被教师、家长和研究者广泛使用的日常概念。已有研究表明, 学习习惯是影响学业成就的重要因素, 良好的学习习惯在掌握基础知识和基本技能中具有积极的作用 (邓碧玉, 1963) 。同时, 学习习惯也是学习者的个性化标签, 是个性化学习系统的核心要素。因此, 分析学习习惯, 特别是学习行为习惯具有重要的意义。

以往关于学习习惯的研究, 从研究范式来看, 以定性研究为主。但随着以互联网为代表的信息技术逐渐成为社会进步和发展的物质基础, 以及信息技术与教育融合的不断深入, 教育研究走向科学化和精确化的倾向逐渐显现。在这样的背景下, 学习习惯的研究也开始从定性走向定量。随着数据的采集逐渐突破技术的限制, 学习行为数据不仅可以通过问卷调查、人工观察等方法采集, 还可以通过感知设备记录下学生面部表情、眼动轨迹等数据。这极大地丰富了学习数据的类型, 扩展了学习习惯分析的边界。多源头、多场景、多模态数据的聚合, 使得学习习惯的研究从观察, 到量表测量, 再到数据挖掘逐渐变得可能。

二、学习习惯动力学研究的溯源

1. 学习习惯研究评述

在教育领域, 关于学习习惯的界定, 大致有三种主要观点。第一种观点是“行为倾向说”, 认为学习习惯是一种自动化的行为倾向, 如学生为达到良好的学习效果而形成的一种学习上的自动倾向 (林崇德, 1990) 。第二种观点是“行为模式说”, 认为学习习惯是一种行为模式, 如学生在学习过程中反复出现并反映其学习态度, 且对学业成绩具有效价性影响的行为或行为模式 (田澜, 2010) 。第三种观点是“行为方式说”, 认为学习习惯是一种行为方式, 如学生在一定社会活动中 (通常是学习活动中) 所形成的一贯的稳定的学习行为方式 (申仁洪, 2007) 。学习习惯动力学尝试将学习习惯进行量化, 因此认为, 学习习惯是一种在学习过程中反复出现的行为方式或模式, 可通过学习者的学习行为进行测量, 具有一定的可塑性和可测性。学习习惯的可塑性和可测性特征是学习习惯动力学研究的逻辑起点。

图1 不同节点过滤的关键词共现网络图 (1)

图1 不同节点过滤的关键词共现网络图 (1)   下载原图

 

以“学习习惯”为篇名在中国知网进行搜索发现, 截至2018年12月28日, 相关文献共7955篇。最早的一篇关于学习习惯的研究是邓碧玉在《人民教育》1963年5月发表的《培养学生良好的学习习惯》, 该文揭开了学习习惯研究的序幕。

总体来说, 学习习惯文献发表整体趋势可分为三个阶段:第一阶段, 1963-2007年, 文献发表总体上呈递增趋势, 但总量不大, 说明学习习惯的研究没有引起广大教师和教育研究者的普遍关注。第二阶段, 2007-2012年, 文献发表量以年平均增长100多篇的速度激增, 越来越多的教师和研究者开始关注和研究学习习惯的问题。第三阶段, 2012-2017年, 文献发表量保持在年平均700多篇的高位, 学习习惯研究成为教育领域的一个研究热点。其中学术论文的数量始终占文献总篇数的主体, 说明学习习惯研究的发展是由教育研究者和教师们所引领的, 并决定了学习习惯研究的方向。

关键词作为文献核心内容的集中概括, 能够较好地反映某一研究领域的主题分布与特点。在文献计量学中, 关键词共现分析方法常用来分析文献集所代表的学科中, 各主题之间的关系。如图1所示, 对7955篇以学习习惯为篇名的文献进行关键词共现分析, 当节点过滤出现频次为0时的网络图如图1a所示, 可以发现学习习惯研究的关注焦点在于:习惯、小学生、自主学习、培养策略、养成、良好习惯、数学、语文、英语等;当节点过滤出现频次为130时的网络图如图1b所示, 可以发现大多数关于学习习惯研究的焦点集中于:习惯、小学生、自主学习、数学等;当节点过滤出现频次为200时的网络图如1c所示, 可以发现关于学习习惯研究持续的热点集中于:习惯和小学生。同时, 如图2所示, 小学生、良好习惯、培养策略等关键词常与某一个学科领域聚合出现。

图2 临近节点的关系分析图

图2 临近节点的关系分析图   下载原图

 

综上可以得出: (1) 学习习惯的研究一直是教育领域关注的问题, 尤其是近五年, 发文量始终处于高位; (2) 以往学习习惯研究的焦点在于培养学生良好学习习惯, 分析良好学习习惯对自主学习的重要性, 探讨培养良好学习习惯的教学策略; (3) 与大学和中学相比, 研究者更关注小学生学习习惯的培养, 说明学习习惯对于小学阶段的学生具有极其重要的意义; (4) 培养学习习惯的研究常常与具体学科相结合, 如数学、语文、英语等。

另外, 从文献内容分析发现: (1) 以往学习习惯研究的应用场景, 大多是基于传统的课堂教学环境, 近几年开始出现基于混合环境和在线环境的研究。 (2) 以往研究大多是从定性的角度研究学习习惯的培养, 关于学习习惯的定量研究远少于定性研究, 而且定量方法仅是通过自编学习习惯问卷来测量。这种测量方式主要采取自我报告法和反应频率测量法。但自我报告法和反应频率测量法本身都存在一定的缺陷, 从而导致误差。如, 自我报告法是让被试回忆过去某种行为或其频率出现的情况, 这样被试容易受到近因效应或突出效应的影响, 产生一定的回忆偏差;反应频率法需要在他人帮助下进行测量与统计被试的反应频率, 不利于个人随时随地对个人习惯进行检测与管理 (李斌等, 2012) 。

因此, 能够在不干预学生的情况下, 通过系统记录的客观数据, 自动分析和挖掘学生的学习习惯将是学习习惯研究领域的一个突破。而学习习惯动力学研究正是在这样的背景下提出的。如图3所示, 学习习惯动力学研究是在量化研究的范式下, 基于三类研究的支撑形成的。其中已有的学习习惯研究是学习习惯动力学研究的基础和源泉, 量化学习给个体学习习惯的研究提供技术和方法的支撑, 人类动力学扩展了群体学习习惯研究的视野。已有的学习习惯研究、量化学习研究、人类动力学研究三者互为补充, 有益结合, 共同实现学习习惯动力学研究的理论和实践路径。

图3 学习习惯动力学研究的溯源图

图3 学习习惯动力学研究的溯源图   下载原图

 

2. 从量化社会到人类动力学

随着以互联网为代表的信息技术逐渐进入人们的日常生活, 由此引发了社会行为、结构和功能上的巨大变革, 量化社会成了不可回避的研究课题。量化社会源于社会物理学, 社会物理学寻求像物理那样严谨的定律去研究社会现象。奥古斯特·孔德在1830年最早使用“社会物理学”的概念, 他试图用理性的思考去面对复杂的社会问题, 并想象出“社会秩序”是“自然秩序”的延伸, 分别以研究社会结构的社会静力学和研究社会发展的社会动力学等观点, 去分析和辨别并实现社会问题研究的严格性 (刘怡居等, 2012) 。社会静力学主要说明社会组成成员之间的结构关系, 以及成员之间互相作用、互相影响、互相依存的基本图式;社会动力学则用以描述社会结构关系的系统变迁或演化轨迹的动态表述, 以及整个社会系统行为选择随时间的宏观表达 (牛文元, 2012) 。

人类动力学是社会动力学的分支, 是在人类行为的定量化分析, 特别是时空统计规律的挖掘和建模的需求下发展起来的。人类动力学是由统计物理学家发起并推动的, 通过分析人的日常行为模式, 收集无干预的用户轨迹数据, 对人类日常行为模式进行定量化分析, 挖掘人类行为的统计规律, 建立相应的动力学模型, 以揭示其背后的动力学机制, 遵循“观察-数据获取与分析-统计规律挖掘-建模再现数据规律”的技术路线。人类动力学与社会心理学所关注的人的行为有显著区别 (周涛等, 2013) , 具体如下表所示。

表人类动力学研究与社会心理学研究的区别    下载原表

表人类动力学研究与社会心理学研究的区别

人类动力学在传播、空间位置预测、信息推荐等领域得到了很好的应用。学习习惯动力学正是借鉴人类动力学的思想, 从学习者的学习行为分析出发, 运用大数据方法, 深入挖掘学习者的学习行为轨迹, 以理解和预测学习者的学习行为规律。

3. 从量化自我到量化学习

量化自我概念最早是由美国《连线》杂志主编Kevin Kelly和Gary Wolf于2007年提出的, 是指运用技术手段对个体生活的状态和身心表现等数据进行追踪和预测, 也称作为自我跟踪或自我分析。随着物联网的兴起、可穿戴式技术的成熟及智能设备的普及, 量化自我为教育大数据的获取提供了新的思路和模式, 量化自我也逐渐受到广泛关注。量化自我关注个体的日常活动, 特别是运动和健康领域, 但没有对学习这一日常活动展开讨论。基于此, 我国学者刘三女牙等 (2016) 提出了量化学习的概念。量化学习是指面向学习者的学习活动和成长过程, 采用适当的策略与方法, 获得学习者外显和内隐的行为特征数据, 通过分析、干预和学习服务的提供来满足学习者的个性化需求, 形成新的学习方式, 助力人的全面发展。

量化学习通过对个体学习行为数据的收集, 实现对学习者个性化的数据表征, 了解学习者的个性特点, 全面把握学习者的学习需求, 从而开展精准教学, 提供个性化学习服务。量化学习擅长从个体的角度研究学习问题, 能够给个体学习者学习习惯的研究提供技术和方法的支撑, 这与擅长从群体角度研究问题的人类动力学, 正好形成了有力的补充。量化学习和人类动力学的有益结合, 共同支撑学习习惯动力学研究的实践路径。

三、学习习惯动力学的研究范式

托马斯·库恩认为, 范式是一种公认的模型和模式, 是研究者在从事研究时共同接受的一组假说、理论、准则和方法的总和。关于动力学研究通常有两种范式:一是社会科学的研究范式。社会科学范式下的动力学研究通常聚焦在系统要素之间的关系模型, 重点研究模型变化的原因和动力机制, 如家庭动力学、群体动力学、组织动力学。二是自然科学的研究范式。自然科学范式下的动力学研究是力学的一部分, 而力学又是物理学的一个分支。通常认为, 力学分为静力学和动力学, 静力学研究物体的平衡规律, 动力学研究作用于物体上的力与物体运动之间的关系 (R.C.希伯勒, 2014) , 研究力如何影响物体的运动, 以及物体随时间演化的情况。动力学研究方法是通过观察现象, 找到反映事物本质的主要因素, 抽象为力学模型, 建立变量之间的数量关系, 得到数学模型, 然后进行理论分析或求解, 如空气动力学、分子动力学、系统动力学等。

1. 学习习惯动力学的研究定位

学习习惯动力学结合两种研究范式, 既探讨原动力、内驱动力、外驱动力目标导向、主观态度、客观环境等作用力对学习习惯影响的关系模型, 又力求发现学习者学习习惯变化或演化的过程, 建立群体习惯性行为的数学模型。学习习惯动力学研究的价值取向 (教育学意义) 在于促使学习者的学习习惯朝预期的方向 (新课程改革和未来人才需求) 发展。因此, 学习习惯动力学的研究定位为:从学习者的学习行为出发, 通过采集学习者的学习行为数据 (如课堂表现行为数据、课前预习行为数据、作业表现行为数据、考试表现行为数据、交流讨论行为数据等) , 运用大数据分析方法, 深入挖掘学习者的学习行为轨迹, 以理解和预测学习者的学习规律。通过建立学习习惯的多场景模型, 对学习者不同时空场景下的学习过程进行跟踪, 对学习者的学习习惯进行动力学分析, 探索促进学习习惯的动力学机制, 从而为学习习惯的诊断、预测和干预提供支持, 对设计和构建精确度高、实时性强的个性化学习支持服务系统提供指导。

2. 学习习惯动力学的四象限研究模式

学习习惯动力学的四象限研究模式是学习习惯动力学研究的宏观图景, 不仅说明了学习习惯动力学要解决的问题, 而且表达了各部分研究之间的逻辑关系。四象限研究模式源于学习习惯的可塑性特征。威廉·詹姆斯认为, 可塑性就是指一种结构既弱得足以向一种影响屈服, 但又强得足以不会一下子完全屈服, 这类结构中的每一个相对稳定的平衡阶段, 都以新习惯为标志 (威廉·詹姆斯, 2010) 。学习习惯的这种可塑性表现为, 学习习惯一旦形成就具有一定稳定性, 但在各种因素的影响下又具有一定的可变性。这种稳定性和可变性可以与力学的静力学与动力学建立联系, 稳定性特点应用静力学描述, 可变性特点应用动力学描述。如果将稳定性-可变性看成一个维度, 将个体-群体看成另外一个维度, 就可以得到学习习惯动力学的四象限研究模式, 如图4所示。

图4 学习习惯动力学的四象限研究模式

图4 学习习惯动力学的四象限研究模式   下载原图

 

其中, 稳定性特点的静力学解释, 即把系统看成一个暂时平衡的系统, 描述系统要素之间的互相作用、互相影响、互相制约、互相依存的基本图式。具体包括, 学习习惯作为系统的一个要素, 受到哪些要素的影响, 哪些是学习习惯改变的动力因素, 要素之间的关系是什么样的, 系统要素之间的关系模型等。学习习惯可变性特点的动力学描述, 即探讨学习习惯在各种因素 (力) 影响下的演变, 以及如何使学习习惯朝预期方向发展的问题等。学习习惯形成的动力因素分析 (第一象限) 是整个研究的起点。探讨学习习惯形成的共性因素是进行个体学习支持服务 (第三象限2) 与群体学习习惯演化 (第四象限) 的前提, 也是识别学习习惯形成的个性化原因 (第二象限) 的基础, 而学习习惯形成的个性化原因是对个体不良学习习惯进行干预 (第三象限1) 的前提。下面从第一象限开始, 按照逆时针顺序对各象限的内容进行解释。

(1) 第一象限 (群体-静力学维度)

这一象限的研究问题是学习习惯形成的动力因素, 即以群体学习者为研究对象, 探讨学习习惯形成的影响因素, 并建立相关模型。关于学习习惯形成的动力因素, 不同的学科从不同的角度进行了分析。心理学对学习习惯形成的动力因素的研究, 可以追究到行为主义的刺激-反应理论, 个体对重复出现的相同刺激会做出相同的反应, 后经过认知主义、人本主义等流派的研究, 进一步探讨了态度、环境与目标等对习惯形成的影响。在教育学领域, 研究者更热衷于探讨学习习惯的培养问题, 关于学习习惯形成的系统论述并不多见, 从有限的文献分析发现, 虽然研究者所持的观点不同, 但都离不开外部 (环境) 和内部 (个体) 两类动力因素。因此, 本研究认为, 群体学习习惯形成的动力因素主要有内部驱动力和外部驱动力, 在数字化学习环境下, 由于数据驱动的特征, 还包括原动力, 即数据。

(2) 第二象限 (个体-静力学维度)

第三象限的研究问题是学习习惯形成的个性化分析。第一象限以群体学习者为研究对象, 探讨学习习惯的影响因素, 是从宏观的角度找到影响学习习惯形成的普遍性因素。但每个个体都是不同的, 通过学习行为表现出的学习习惯也不尽相同, 其背后的形成因素更是千差万别。对个体学习习惯的形成进行个性化分析, 尤其是对个体不良学习习惯的分析, 具有重要的教育意义, 因为研究表明, 不良学习习惯对学习者的学习和发展具有不利的影响。第三象限对个体学习习惯 (尤其是不良学习习惯) 的诊断及形成原因的分析, 为后面提出有针对性的干预策略奠定了基础。

(3) 第三象限 (个体-动力学维度)

在分析了学习习惯的形成因素后, 希望学习习惯朝着预期的方向发展, 并给不同的学习者提供适当的学习支持服务, 这就是第四象限研究的问题。

不良学习习惯干预。对于诊断出具有不良学习习惯的学习者, 需要进行教育干预。数字学习环境下实现干预的途径是设计促进学习习惯发展的干预, 即通过设计干预策略, 改善学习者的不良学习习惯, 促使学习习惯朝着预期的方向发展。不同的干预策略可以作用于不同的动力因素, 使动力因素发生变化, 从而使学习者不断改善不良学习习惯。

学习支持服务设计。对于具有良好学习习惯或者个性化学习习惯的学习者, 需要提供学习支持服务。通过采集学习者的学习行为数据, 对学习者学习行为轨迹数据进行挖掘, 构建多场景的学习习惯模型, 并设计和开发学习支持服务系统, 为具有不同学习习惯的学习者提供各自所需的学习资源、学习路径和其他的学习支持服务。

(4) 第四象限 (群体-动力学维度)

群体-动力学维度的研究要在前三个研究的基础上进行, 这部分研究包括两个问题:

习惯建模与模拟实验。通过对群体学习者日常学习行为轨迹大数据的挖掘, 发现学习行为序列或学习行为模式在时间和空间上的不断聚集, 通过建立相应的学习习惯动力学模型, 并进行模拟实验, 可以了解和掌握群体学习习惯的发展趋势, 从而为政策干预和产品设计奠定基础。

政策干预与产品设计。通过对群体学习者日常学习行为轨迹的挖掘和建模, 会发现群体中某个或某类学习习惯的爆发。某个或某类学习习惯的爆发有可能是好的, 也有可能是不好的, 对于好的, 我们可以进行产品的设计和开发, 为群体学习者提供学习支持服务;对于不好的, 要采取政策干预手段。学习习惯的爆发是群体学习行为聚集的结果, 群体行为的结果取决于所施作用力的方向和大小。通过政策干预、教育信息化规划、供给侧改革等作用力的干预, 可以改变群体的学习行为, 从而实现他组织对自组织的干预。群体学习习惯的爆发, 可视为一种自组织现象。自组织和他组织的演化图谱告诉我们, 自组织是教育改革的重要力量。有效地规范和引导自组织, 并运用政策进一步激发自组织的活力, 是做好教育信息化规划的关键。因此, 这种爆发的发现具有重要的意义, 不仅可以为教育信息化规划提供依据, 对于教育供给侧改革也具有一定的启示。

综上, 个体和群体是相互依存的, 个体组成了群体, 群体反过来作用个体。同样, 静力学和动力学也是相互联系的。静力学的结论可应用于动力学, 动力学问题也可转化为静力学问题的形式。因此, 四个象限代表的研究问题虽然有各自探讨的重点, 但并不是孤立的, 而是相互联系、相互影响、互为前提、互为补充的。从影响学习习惯的因素分析到个体学习习惯形成的诊断, 这是从共性因素到个性因素的探讨;从个性化因素的分析到对个体学习习惯的干预, 这是从诊断到干预的过程;从个体行为的干预到群体行为的干预, 这是从个体到群体的过程;从群体学习习惯的演化到干预后重新审视影响学习习惯的因素, 这是在一轮循环后一个新的起点的判定。四个象限代表四类研究问题, 四个象限之间的转化使得学习习惯动力学研究不断深入, 从影响因素到动态演化, 从微观行为选择到宏观时空图式, 共同构成了学习习惯动力学研究的整体。

四、学习习惯动力学研究的创新价值

1. 学习习惯动力学的新观点将为教育研究奠定科学的基础

学习习惯作为一个常识性概念, 其定性研究范式一直占据着主导。随着大数据在教育领域的应用延伸, 教育中的理论思辨与实践探索越来越依赖于基于数据和事实的研究, 基于大数据挖掘的量化研究作为一种研究范式, 为教育实证研究提供了机遇, 丰富了教育理论和实践的研究成果, 进一步推动了教育理论的创新, 使教育走向科学化和精确化成为可能。学习习惯动力学的研究正是定位于从实际经验的研究范式向基于定量和数据化研究范式的转变, 通过学习过程性数据, 理解、分析、预测学习过程性和综合性的内在规律, 为学生的自我学习监控、教师的教学决策和教育机构的管理决策提供科学依据。

2. 学习习惯动力学的新发现为教育政策制定提供科学的依据

数字时代学习者群体学习习惯的变化是推动教育变革的基础。学习习惯动力学认为, 群体习惯的爆发, 其背后必有动力学机制, 通过其动力学机制分析, 会发现这种群体习惯爆发的原因和规律。这种群体习惯爆发也许是文化的变迁、社会结构和风气改变的结果, 这种爆发会导致教育结构的变化, 成为促进教育变革的蝴蝶效应。这种群体习惯爆发的发现, 可以给教育信息化规划提供依据, 对于供给侧改革具有重要意义。

另外, 有关学习习惯诊断和干预的研究, 可以为学校的决策提供科学的依据。学校可以通过学生日常学习行为数据, 无干预地发现学生的学习习惯, 为具有不同学习习惯的学习者提供学习支持服务, 并对具有不良学习习惯的学生提供有针对性的指导, 从而提供学生学习的效率。因此, 学习习惯动力学的研究有助于提高学生的学业成就。

3. 学习习惯动力学的研究实现了研究方法与技术的创新

学习习惯动力学研究扩展了传统的教育研究思维方式及其研究技术手段, 拓宽了教育研究的视野。如何使教育走向科学化和精确化是近些年人们对教育研究的期待, 建模与数据挖掘的方法可以描绘学习习惯发展的动态变化。在研究的技术手段中, 建模和模拟实验对于揭示群体学习习惯的动力机制具有重要的作用。

学生学习习惯的发展具有一定的稳定性和动态性, 动因复杂, 必须用跨学科的、多元化的方法进行诊断。多层面和多角度的分析手段, 以及多元化的研究方法将各种证据进行综合, 具有很高的科研价值。学习习惯的挖掘, 同样具有一定的应用价值。对学习习惯及其机制的深入理解, 可以在很大程度上提高对学生学习行为预测的准确性, 有助于实现更为精准的用户信息挖掘。这类基于大数据的建模和预测研究, 在未来将会有长远的发展。



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文章名称:学习习惯动力学研究范式及其创新价值

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