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核心理念

理解型学习的理念,理解型学习和机械式学习的区别,其实早就由Ausubel[1]和Novak[2]等人提出。理性决策(理解和思考以后的决策,需要深入学习)和经验决策(不需要理解和思考,训练就可以)也早就由Kahneman[3]和Bengio[4]等人提出。在前人的理念的基础上,我们提出来,在机械式学习和理解型学习之间,我们可以建立一个明确的教和学的层次的编码,依赖于知识的层次的概念,以及教和学的过程中是否去做某个层次的深层知识到浅层知识的生成过程这个标准。

知识从浅到深大概可以分成:事实性和流程性知识,可以生成事实性流程性知识的概念性知识,可以生成概念性知识的学科大图景(典型研究对象、典型研究问题、典型思维方式、典型分析方法、和世界还有其他学科的关系),超越具体学科的思维方式和学习方法(例如成长型思维、批判性思维——计算和实验检验、系联性思考)。前者称为浅层之时。后两者称为深层知识。第二层被称为中层知识。

相应地,学习从浅到深大概可以分成:纯事实性知识的记忆型学习,流程性知识的记忆型学习,流程性技能的记忆型学习,通过概念和概念关系来做事实性和流程性知识、流程性技能的理解型学习,事实性知识或者流程性知识、流程性技能的生成性概念模型(称为直接知识生成器)的理解型学习,知识生成器的知识生成器(用来生成直接知识生成器的原则理念方法态度,例如学习方法、研究方法、成长型思维、批判性思维、系联性思考)的理解型学习。也就是说,我们可以直接通过背诵来学习第一层知识,我们可以通过学习第二层知识以及从第二层来生成第一层的方式来学习第一层知识,或者说,从第一层知识的学习中来体会好第二层知识,我们可以通过学习第三层来生成第二层知识或者通过学习第二层来体会好第三层知识,我们可以通过学习第四层知识来生成第三层知识以及从第三层知识的学习中来体会第四层知识。前面的学习方式叫做浅层学习,后面的叫做深层学习。

学习是为了创造,创造需要学会知识生成器,才能实现迁移。

知识生成器和创造.png

知识生成器有不同的层次,相应地,教和学也有不同的层次。

深度教和学.png

当前教和学研究和实践的主要问题

目前的教育神经科学的所谓教和学的脑活动的研究主要集中在浅层学习,也就是纯事实性知识的记忆型学习,流程性知识的记忆型学习,流程性技能的记忆型学习。那么,能不能开展更加深入的教和学的脑科学研究呢?当然,这个研究就需要研究者既是脑科学专家,还是知识学科专家,还是教和学的专家。当然,在这方面,我们的概念网络应该可以帮得上忙。

研究问题

本研究的研究对象是深层次的学习,也就是问:深度的真正的学习和肤浅的学习(在行为和脑活动上)差别在什么地方深度教和学有没有好处如何促进深度教和学的发生。除了知识的深浅、迁移的远近、学习方法的机械式-理解型程度,和深层次学习有关的问题还有:快系统(主要基于经验,不需要深入思考)和慢系统(主要依据理性思考、概念体系),小聪明(算得快,找捷径)和大智慧(看得深远,把握学科大图景)。因此,这个研究工作的中心问题就是:各种形式的浅层学习和深层学习,到底在学习行为、学习效果、脑活动上有哪些不同,能否验证深层学习的好处,如果是有好处,如何促进深层学习的发生。

从学科领域上,这个研究属于教育神经科学。顺便,为了开展教育神经科学的研究,可以做一个教育神经科学概念地图和综述,关注:到底神经科学的研究,现有的以及看得见的未来的,在哪些地方可以帮助做更好的教和学。同时,由于要涉及深度教和学,因此,本研究的素材要体现真正的理解型学习。这在方面,概念网络可以帮得上忙。

DeepTeachingLeaningOverView.png

另外,对大中小学的教和学的层次的现状做个测量和统计分析,对比研究,也还有意思的问题。

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其他参考文献

  1. David Paul Ausubel, Joseph Donald Novak, Helen Hanesian, Educational psychology : a cognitive view
  2. Joeseph Novak, Learning, Creating, and Using Knowledge: Concept maps as facilitative tools in schools and corporations
  3. Daniel Kahneman. Thinking, Fast and Slow
  4. Yoshua Bengio. From System 1 Deep Learning to System 2 Deep Learning. https://slideslive.com/38922304/from-system-1-deep-learning-to-system-2-deep-learning

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