分类:新教育-科学学-出版模型

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Ccr讨论 | 贡献2021年3月8日 (一) 11:07的版本
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在这里我们来解释“新教育-科学学-出版模型”。

基本概念的解释

首先,我们需要几个基本概念:概念网络或者概念地图、学科大图景、知识的层次和知识生成器、教和学的目的、理解型学习、深层教和学、人类知识高速公路。

概念网络或者概念地图

以概念为顶点,以概念之间的联系为边,构成的网络。

最一般的概念只需要满足可以实现交流的目的有具体所指的外延对象的一个内涵描述。也就是说,一个集合就是概念。集合之间的映射关系就是概念之间的联系。当然,概念往往用和其内含有联系的词汇或者符号来表示。概念最最基本的要求就是,至少当不同人或者不同时间的同一个人看到这个概念的时候,想到的外延对象是相同的,或者基本相同并且可以更新和统一起来的。

学科大图景

一个学科的典型研究对象、典型研究问题、典型思维方式、典型分析方法、和世界以及其他学科的关系。

知识的层次和知识生成器

知识分为第一层事实性和程序性知识,第二层学科概念以及概念之间的关系的知识,第三层学科大图景尤其是学科思维的知识,以及第四层一般性的人类思维(例如,批判性思维和系联性思考)以及基于这些思维的教和学的方法的知识。其中,第二层知识称为第一层知识的生成器,也叫“浅层知识生成器(Shallow Knowledge Generator)”;第三层知识称为第二、一层知识的生成器;第四层知识称为第三、二、一层知识的生成器;后两者称为“高层知识生成器(Advanced Knowledge Generator)”。

一个学科的的典型思维方式往往是一般性的人类思维方式用于解决关于这个学科的典型研究对象的典型研究问题而得到的。当然,反过来,一般性的人类思维也是通过面对和解决一个学科的典型问题而发展起来的。同样地,一个具体学科的具体知识往往是这个学科的典型思维方式用于解决关于这个学科的典型研究对象的典型研究问题而得到的,反过来,一个学科的典型思维方式也是通过面对和解决一个学科的典型问题而发展起来的。因此,所谓的创造性,就是看到高层知识生成器,看到待提出和解决的问题和已经提出和解决的问题的相似性,然后把高层知识生成器用于提出和解决新的问题。

人类知识高速公路

把某个学科的知识之间的这样的上下左右联系都明确标注出来构成的网络称为学科知识网络。各个学科以及还没有独立为学科的知识的网络合起来的整体称为“人类知识高速公路”。

教和学的目的

学习的目的是为了成为提出问题、解决问题、创造知识、创造性地使用知识、或者能够欣赏知识的创造和创造性地使用的人。教的目的是为了帮助学习者更好地达成这个学习的目的,通过例如帮助学习者学会学习。

知识的重复性使用,也就是把知识按照其已经被使用过得方式用到其已经被使用过的场合,不是教育的基本目的。

理解型学习:上下左右贯通

理解型学习是指利用了上下层知识之间的联系或者同层知识之间的左右联系来教和学的方式。反过来,不利用知识之间的上下左右联系,把知识孤立起来通过整体记忆和记忆提取练习来学习这个知识的过程称为机械式学习。一般我们把从下到上叫做总结(提升、归纳、抽象),从上到下叫做生成(演绎、运用)。

深层教和学

教和学的目标知识的层次决定了教和学的层次。例如,“第一层教和学”就是把第一层知识当做教和学的目标。

我们把“机械式的第一、二、三、四层教和学”和“理解型的第一层教和学”都称为浅层教和学(Shallow Teaching and Learning),把“理解型的第二层教和学”称为中层教和学(Halfway Teaching and Learning),把“理解型的第三层或者第四层教和学”称为深层教和学(Deep Teaching and Learning)。也就是说,“深层教和学”就是“以高层知识生成器为目标的理解型教和学”。

新教育模型:人类知识高速公路上的以高层知识生成器为目标的理解型教和学

把前面的基本理念和概念用于解决教和学的问题,“帮助教师教得更好,帮助学生学得更好”,就得到“新教育模型”,也就是人类知识高速公路上的以高层知识生成器为目标的理解型教和学。为了简便也称为人类知识高速公路上的深层教和学,有的时候简称为深层教和学,或者理解型学习。

为了构建、研究、检验和推广这个新教育模型,我们需要

  1. 构建人类知识高速公路,包含构建的任务和构建的算法(从教材和论文等材料中识别概念以及概念联系、标注知识的层次)
  2. 人类知识高速公路上帮助教和学的算法,例如学习顺序的算法、检测算法
  3. 个体层次理解型学习的行为和脑科学实验研究,实验室实验
  4. 课程或者学科层次的学习实验研究,运用了人类知识高速公路以及其上帮助教和学的算法之后的教和学
  5. 教和学的层次的标注和辅助标注平台
  6. 最终产品“系联学院”平台:人类知识高速公路上带有教和学的资源(每个概念以及概念联系上带有视频、音频、文本等学习材料),通过算法实现个性化学习指导和辅助,匹配教和学的专家而专家提供算法之外的服务

我们相信,通过在人类知识高速公路上开展以高层知识生成器为目标的运用知识之间的上下左右联系来教和学,我们可以实现“教的更少,学得更多”,“越往上学,越透彻,记住的东西越少,看到的联系越多,学习成本越低”,“每个学习者可以学成自己想要的四不像”。这样的学习也应该可以促进知识的创造和知识的创造性使用。当然,所有的对这个新教育模式的期望,都需要等待我们下一步具体研究工作的证明或者证伪。

这里有一个报告的讲稿,新教育学模型

新科学学模型:人类知识高速公路上的以帮助科学家做更好的研究为目标的科学学

把前面的基本理念和概念用于促进“帮助科学家做更好的研究”,就得到“新科学学模型”,也就是人类知识高速公路上的以帮助科学家做更好的研究为目标的科学学。在这里,“帮助科学家做更好的研究”第一层含义是在选择研究对象和研究问题、研究方法等方面直接帮助科学家,第二层含义是通过帮助科研管理者做更好的科研管理来间接帮助科学家。甚至,一定程度上,也包含第三层含义,那就是,通过做更好的这些学科的教和学培养更加具有创造性的这些学科的研究人员来帮助科学家做更好的研究。

为了构建、研究、检验和推广这个新科学学模型,我们需要

  1. 构建人类知识高速公路,包含构建的任务和构建的算法(从教材和论文等材料中识别概念以及概念联系、标注知识的层次,在学科概念以及概念联系上标注作者、论文,同时包含论文间的引用关系、作者间的学术传承关系)
  2. 人类知识高速公路上用于帮助科学家发现和选择研究对象、研究问题、研究方法的算法
  3. 人类知识高速公路上用于帮助科技管理者做更好的科技管理的算法
  4. 这些算法的可能的实验检验,例如试试是否可以促进某学科的研究,或者至少通过科学研究的历史记录来佐证或者推翻
  5. 最终产品“系联研究”平台:人类知识高速公路上带有研究成果和过程数据(在学科概念以及概念联系上标注作者、论文,同时包含论文间的引用关系、作者间的学术传承关系),通过算法实现个性化研究辅助,匹配科学研究合作者而合作者提供算法之外的服务

我们相信,通过在人类知识高速公路上开展以帮助科学家做更好的研究为目标的科学学,我们可以帮助科学家做更好的科学研究,帮助科研管理者做更好的科研管理。当然,这些对这个新科学学模式的期望,都需要等待我们下一步具体研究工作的证明或者证伪。

这里有一个报告的讲稿,新科学学模型

新出版模型:人类知识高速公路上的教材、论文以及一般图书的出版

在新教育模型和新科学学模型中,我们需要把学习材料(教材、视频、音频、Wiki词条)和研究论文(甚至研究人员、数据等研究素材)匹配到人类知识高速公路上,于是,我们自然得到新出版模型:人类知识高速公路上的教材、论文以及一般图书的出版

为了构建和推广这个新出版模型,我们需要

  1. 构建人类知识高速公路
  2. 把各种出版物对应到人类知识高速公路上的概念和概念联系。
  3. 最终产品“系联出版”平台——以Wiki词条和概念地图形式来出版:
    1. 每篇论文、每本书的整体和每个章节、每个音像或者音像的章节等出版物显示一个概念地图
    2. 通过整合这些论文和书的概念地图到人类知识高速公路里面来更新人类知识高速公路
    3. 人类知识高速公路的概念以及概念联系上显示每篇论文、每本书或者书的章节、每个音像或者音像的章节等出版物

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