互动科普

用科研改造教育

科学家正在从医学、商业、心理学

等多个学科和角度，研究更科学的教学方

法。但是，这些研究成果还很难进入学校。

撰文 芭芭拉 · 坎罗威茨 （Barbara Kantrowitz） 

翻译 黄超 审校 尚俊杰

为了弄清这点，费希尔的研究生凯莉·戈德温（Karrie Godwin）设计了一个实验，实验对象为卡内基·梅隆大学附属实验幼儿园的孩子们。12个孩子被分成两组，坐在不同的教室里（一间教室布置了戈德温购买的装饰品，一间教室没有装饰），听研究人员讲3个科学故事。研究人员录下孩子们的表现，并在之后根据录像记录下每个孩子注意力的集中程度。听完故事后，孩子们需要回答与故事相关的问题。实验结果显示，在没有装饰物的教室里，孩子们更容易集中注意力，并且在理解测验中获得了更高的分数。

数以百计的类似费希尔这样的实验，正在为美国课堂带来更多严谨的科学依据。这个行动始于美国前总统乔治·布什的《不让一个孩子落后法案》（No Child Left Behind Act），并在现任总统奥巴马的领导下继续进行着。2002年，美国教育部设立了教育科学研究所（Institute of Education Sciences，IES），用以鼓励研究人员从事“有科学价值的研究”。其中，随机对照实验最受推崇，被IES的拥护者认为是金科玉律。另外，美国政府还创办了“有效教育策略资料中心”（What Works Clearinghouse），为教学人员提供实验结果数据。从对特定课程的研究，到基于证据的教学技巧研究等，数据的内容涵盖了很多的研究结果。

现在，研究人员正利用前沿技术和新的数据分析方法来进行实验，而在十年前，这几乎是不可能实现的。实验中，研究人员会使用摄像机来跟踪学生的眼动，以便观察他们注意力的变化情况；使用皮肤传感器来判断和报告学生的状态，由此可以得知学生是在积极参与教学互动还是倍感无聊。经济学家还找到了这样一种解决方式：通过分析数据，模拟随机对照实验——但在学校里开展这样的实验，往往非常困难，并且成本高昂。

在这些新的研究中，大部分都不是通过简单的标准测试来研究孩子的学习过程。“我感兴趣的是，研究真正重要的东西，”斯坦福大学教育学院的助理教授保罗·布林克斯坦（Paulo Blikstein）说道：“我们发展了新技术和新的数据收集方法，跟踪观察具体的学习过程。”在布林克斯坦的研究中，学生们在完成任务时的表现，只是实验的一部分；除此之外，研究人员还会记录学生的眼动、皮肤电反应（反应注意力和兴奋度的一个指标）以及与同伴的交流情况等。布林克斯坦称这种方法为“多模态学习分析”（multi­modal learning analytics）。

这种新的研究方法，对曾经那些广为接受的教育理念提出了挑战。比如，新的研究认为，不能只根据学历评价一名教师的水平；班级规模并不总是最重要的；在课堂上，学生如果需要非常努力才能完成某项任务，那他们在课堂上的参与度会更高。虽然这些研究还没有找到一个“万能”的办法来解决教育的所有问题，但它们已经开始填补教育难题中的一些空白。

寻找科学规律

实际上，一些教育难题已经催生了一些让人惊喜的研究成果。在中学开展的一系列实验中，布林克斯坦希望能够找到教授数学和科学的最佳方法，而不再用相对原始的方法（如多项选择测试等），来评估学生的知识水平。“工程和科学课中，最常见的就是‘失败’。你可能经常尝试一些新方法，但它们没什么效果，然后你会重新评估你的想法，再换种方法继续尝试。”这正是布林克斯坦希望用新工具来研究的过程之一。“我们把孩子带到实验室里，然后让他们去解决一些工程或科学问题。”在实验中，研究人员会在实验室里，有时甚至在孩子身上放置传感器，收集并分析数据，以此寻找规律。布林克斯坦说道：“关于人是如何学习的，我们的许多发现会与人们的直觉相悖。直觉其实有时候是错的，我们倒很喜欢去揭示这一点”。

“基于问题的学习”或“发现式学习”——即学生不再是从教科书里读到或从讲座上听到知识，而是自己独立地去发现事实——这种教学方法最近非常流行。2009年，布林克斯坦创立的一个教育工作坊式的网站——FabLab@School，就试图探究一个重要问题——在学习中，学生到底需要多大程度的指导？家长也许不愿意看到孩子在学校里受挫，但布林克斯坦却说，“适当的挫折和失败是有利的，是促进学习的好方法”。

在一项研究中，布林克斯坦和同事希望弄清楚，学生学习科学知识的时候，是先上一堂课学得多，还是先参加一个探索活动学到的更多？先上课的话，那就是“听讲并练习”，布林克斯坦说，“课堂上，老师会先告诉你这个知识，然后才去操作、练习”。研究中，学生分为两组，一组从课堂开始，另一组则从探索活动开始。研究人员在多次研究中都重复了这个实验，结果惊人地一致：先从探索活动开始的学生，成绩要比先听课的学生高出25%。“出现这一结果的原因在于，如果你不亲自探索（哪怕只是简单的摸索），就无法发现自己的问题；直接听讲时，你就无法得知，这堂课的内容是要解决什么问题，”布林克斯坦说道。

基于数据分析的新工具和新方法，让教育研究更高效、更精确。美国康奈尔大学的管理和政策学教授乔丹·松平（Jordan Matsudaira），将一种曾被忽视的经济学研究工具重新挖掘出来，并用它来检验暑期学校和Title I项目（美国政府针对那些低收入学生达到一定比例的学校的拨款项目）的有效性。这个研究工具名为非连续回归分析方法，是将位于某一阈值两侧、紧临阈值的两组对象进行对比。比如，在研究暑期学校时，学生参加暑期学校录取考试后，松平会将那些分数刚过录取线，以及刚好差一点才过线的学生进行对比，以此来研究暑期学校的教育能否提升学生的考试分数。这种研究方法是为了模拟随机对照实验。

松平的结论是：就提升考试分数来说，从成本上暑期学校要比减小班级规模更有效。

研究Title I项目时，松平比较了刚够资格拿到经费和刚好拿不到经费的学校。他发现，对那些最有可能受益于政府拨款的贫困学生，政府经费并没有对这些学生的成绩产生太多影响。不过，松平的研究也许存在一些缺陷。现实可能会是，贫困学生更多的学校，其实能够在政府拨款中获得更多受益。研究结果发现经费对贫困学生没有太多帮助，其实是因为研究对象是那些刚好够条件获得政府拨款的学校，这些学校更倾向于拿这些拨款做一些一次性支出，而不是在某些方面做长期投入，因为学校无法肯定，贫困学生的比例会一直不变，从而一直有资格得到拨款。这些一次性支出，削弱了经费对贫困生的帮助。

还有些研究人员致力于挖掘数据，以便长时间观察大量学生的状况。赖安·贝克（Ryan Baker）是哥伦比亚大学教育学院的一位副教授，也是国际教育数据挖掘学会（International Educational Data Mining Society）的主席。他回忆起他在本世纪初攻读博士学位的情形：那时，他每天早上六点就起床开车去学校，在学校里，他要站上一整天，不停在笔记板上记笔记。而10年后，贝克的日常工作程序看起来完全不同了。他和同事们最近刚完成了一项为期7年、由美国国家科学基金会支持的纵向研究。利用一个名为ASSITments的、基于网络的数学辅导程序，他们可以通过查看程序日志，来确认几千名中学生使用这一程序的情况，然后跟踪记录学生们是否会上大学；如果上大学，他们选择了什么学校，主修的专业是什么。根据这些数据，贝克和同事可以分析出，使用ASSITments程序，与学生后来的学业水平是否有联系。

贝克说，“通过大数据，我们可以研究学生在很长一段时期内的变化情况，而且还能研究非常具体的细节”。贝克和同事尤其感兴趣的是，那些“偷奸耍滑”（没有按正确步骤去解决特定问题）的学生以后会是什么情况？ “相对于一个学生在教室里出现的次数，他是否用心使用教育软件来完成学习过程，也许更能准确预测他能不能上大学，”贝克说。在简单的问题上“偷奸耍滑”，和在难题上持这样的态度，有着不同的含义，后者的危害更大一些。在简单的问题上“偷奸耍滑”，可能只是因为觉得无聊，而在难题上“偷奸耍滑”，则有可能是没能理解课程内容。贝克认为，借助这类信息，老师不仅能弄清楚，哪些学生的学习有问题，还能知道他们为什么会有问题，以及什么方法可以帮助他们。

建立数据库

上述研究可以帮助我们建立一个数据库，而这正是教育体系一直缺失的东西。IES的创始人格罗弗·怀特赫斯特（Grover Whitehurst）回忆，在2002年，也就是《不让一个孩子落后法案》刚生效不久，美国一个重要的少数民族地区的教育负责人向他求助，他想让怀特赫斯特告诉他，究竟什么样的数学课程，可以让孩子高效地完成学习。怀特赫斯特回忆道：“我告诉这个负责人，‘我们还没有这样的课程’，他对此感到难以置信，因为法案要求他，进行所有教学活动都要以科学研究为基础，但实际上却没有这样的研究”。陷入这种困境的并不只他一人，现已是布朗教育政策中心主任和布鲁金斯学会资深会员之一的怀特赫斯特指出，“几乎很少有研究是真正为政策制定者和教育工作者的需求服务，大多数情况下，研究报告都是由教育类学者和学校完成，看这些报告的人，也是教育类学者和学校，这太偏离实际目标了。”

许多研究人员都不太同意这种刺耳的评价，但这些批评却让教育学界重新审视并解释自己的研究方法和目标。在IES的早年工作中，怀特赫斯特和其他人经常比较教育科学与药物研究，他们认为，研究学校教育的人在检验课程设计和教学方法时，应该学习制药专家测试新药的方式。通过测试的授课方式和课程内容，应该收录到有效教育策略资料中心的数据库中。

约翰·伊斯顿（John Easton），IES的现任主任，曾担任芝加哥大学的教育研究员。他相信，这个资料中心是政府检验研究成果特别有效的一种方式，而政府审查过的产品，各个学区往往会有压力去购买。“我认为这是非常宝贵的资源，如果你想知道某种产品是否有效，你可以在有效教育策略资料中心的数据库中查询，看看有没有相关的研究”。资料中心现有报告500多份，这些报告总结了许多现有研究结果，主题包括幼儿数学教育、小学写作以及如何帮助学生申请大学等。资料中心还评估了成千上万份报告，尝试将最佳研究与差一些的研究区分开来。最佳研究的主题涉及到特许学校的效果、教师绩效工资等——都是当下激烈讨论的问题。

怀特赫斯特认为，美国政府对科学性的强调，带来的最大改变是重新定义了什么是“好老师”。过去，教师水平的评定标准是学位或证书之类的证明文件。但现在，怀特赫斯特认为，“可以根据观察结果、教师提高学生考试成绩的能力，来衡量教师的教学效果”。虽然对于如何评价教师的教学效果，目前仍然有很大的争议，但怀特赫斯特认为，在各种研究成果的推动下，评价方法正在发生改变。

许多研究人员都曾抱怨，IES更重视随机对照实验，所以可能忽视了其他可能有用的研究方法。比如，针对学区的案例研究就可以像商学院分析公司案例那样，来分析教学方法。乔治·梅森大学的教育心理学教授安东尼·凯利（Anthony Kelly）认为，“当前的教育研究确实有很多方法，因为从科学的意义上说，教育是一个非常复杂的现象，所以才形成了这样一个局面——研究结果全是方法论”。伊斯顿也表示，他坚信随机对照实验是非常重要的一部分，但绝不是我们能使用的最终方法。他认为，在开发一种教学方法的早期阶段，实验可能会很有用，因为这样可以弄清楚某些手段是否有用，是否值得进一步研究。

从实验室到课堂

要想让这些新科学方法进入学校课堂，仍然是一个巨大的挑战。“和许多其他领域一样，教育研究的问题在于，教育通常是一项长期工作，在短时期内做一两项研究不会产生太大的影响，”美国国家科学基金会教育和人力资源理事会的副主任琼·费里尼-芒迪（Joan Ferrini-Mundy）说道。另外，实验室和课堂之间还有一个长期存在的障碍。过去，许多研究人员认为，他们没有义务去考虑他们的研究在现实世界中如何运用，而大多数教师又坚信，他们在实际的课堂中所练就的专业素养，比研究人员告诉他们的那些内容更有用。

人们曾认为，有效教育策略资料中心能够在这道鸿沟上架起一座桥梁。但在2010年，美国政府问责办公室（General Accountability Office，GAO）发现，在他们的调查对象中，只有42%的学区听说过有效教育策略资料中心。GAO的调查还发现，仅有大约34%的学区曾登陆过资料中心的网站，而经常使用的学区就更少了。2013年12月的一项最新报告中，GAO认为，有效教育策略资料中心在传播力方面仍然存在问题。随着共同核心州立标准（Common Core state standards）的实施，各个学区对有效教育策略资料中心的需求就更紧迫了。出版商正在积极推动号称符合新标准的课程改革，但哪些共同核心课程已经通过了验证？地区的采购员并不能在有效教育策略资料中心寻求到与此相关的建议。他们不得不转而求其次，寻找有关特定课程的研究，即使如此，也不是所有课程都能在数据库里找到。

伊斯顿等人认为，各种研究确实应该更好地向学校传播。作为这一解决方案的一部分，有效教育策略资料中心公布了18类实践指南，列出了某些课题的现有进展：比如如何教学生学习英语、如何教授幼儿数学知识。每类实践指南都由一个小组汇编而成，小组成员包括研究人员、教师和学校管理者。心理学教授莎伦·卡弗（Sharon Carver）认为，这些实践指南或许对未来的研究方向也有指引作用。她是数学实践指南小组的早期成员，同时也是卡内基·梅隆大学附属实验幼儿园的园长。她敦促自己的研究生要阅读与他们研究领域相关的实践指南，并寻找需要进一步探索的领域。

每个研究都在试图去填补一个大拼图中的一小部分。“我认为不应该用‘有没有效果’这样的标准来看待教育，这就好像看待一个电灯泡一样，”21世纪合作组织（21st Century Partnership）主席约瑟夫·梅利诺（Joseph Merlino）说道。该组织是一个非营利机构，为STEM（科学、技术、工程、数学）教育提供协助。梅利诺说：“我认为人类的知识并不是那样的。在机械时代，我们习惯把事情想得机械化，它能有效工作吗、你能修好它吗？我想我们并不能修复教育，就像不能修复种植的番茄。我们能做的，是去种植它，培育它。”

21世纪合作组织在做一项为期5年的随机对照实验，由IES提供资金。研究内容是，验证认知科学四原则对中学科学教学的影响。他们在宾夕法尼亚和亚利桑那州的共计180所学校内开展了这项研究，这些学校被随机分配，开设修改过和未经修改的课程。研究的一部分内容是基于 “如何从图表进行学习”这样一种认知科学。梅利诺说，研究人员发现，图形艺术家为了使图表看起来更生动而加入到图表中的某些元素——比如丰富多彩的颜色，其实会让学习者分心；而且，学生们在阅读图表时可能也需要指导。在设计新的教材时，就可以运用这些研究结果。另外，教师可能也需要花时间向学生们详细解释图表中各种符号的含义，比如箭头和剖面图等。

让教师作为重要的一部分参与到研究中来，有助于将研究结果引入到课堂中。教师常常感到，他们在实践中所获得的专业技能被忽视了。每隔几年，他们就会被强制要求，用一种新的、有所谓的证据支持的课程，取代原有课程，但没人向他们解释，新课程为什么会比旧课程好。另外，研究人员以前通常会认为，他们没有义务向教师解释自己的研究，但坦普尔大学的心理学教授、空间智能与学习中心（Spatial Intelligence and Learning Center）的首席研究员诺拉·纽科姆（Nora Newcombe）认为，这种情况正在发生改变，“我觉得研究人员越来越清楚地认识到，只要你花了纳税人的钱，就有义务分享你的研究和知识”。

知识的交换可以是双向的。在宾西法尼亚和亚利桑那州的科学课程研究中，教师们会参与最初的实验设计，纽科姆认为，“他们会按要求授课，然后给我们提供反馈”。另一方面，由于研究是在真实的学校而不是在实验室里开展，研究人员在做实验的同时，也会对课程教师做一些培训。

还有一些研究人员将视线转向了芬兰。帕西·萨尔贝里（Pasi Sahlberg）认为，在芬兰，教育理论、研究方法以及实践练习都是师范教育的重要组成部分。萨尔贝里在2011年撰写了《芬兰教育这样改》（Finnish Lessons）一书，讲述了芬兰是如何构建教育系统，并将数学和语文教育的排名提升至国际前列的。虽然从某种程度上来说，将美国和芬兰作对比是不公平的，因为芬兰各地的教育水平更加平均。但纽科姆认为，美国在培养教师方面应该向芬兰学习，将认知科学的最新研究纳入培训内容。她表示，目前许多的师范教育项目里，学员们所学习的心理学“已经落后不止10年，这些内容更像是40年前的东西”。将最新研究纳入培训内容，将有助于教师们评估新研究的重要性，并找到合适的方法将研究成果整合到课堂中。纽科姆还说，“课堂上可能会发生各种各样的情况，你不可能针对所有情况都想好应对策略，但如果在那些突发情况下，能有原理依据来指导自己的行为，那么你就可以做得更好。”

本文译者 黄超是北京大学教育学院教育技术系硕士研究生，研究方向为E-Learning的技术与应用、网络与学习等。

本文审校 尚俊杰是北京大学教育学院副院长、教育技术系主任，研究方向为虚拟现实与教育游戏、学习科学与技术、网络与学生发展等。