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一、深度学习研究的初始期(1976—1999)

关于深度学习的研究,其实布鲁姆的《教育目标分类学》一书关于“认知领域目标”的分类中就已蕴含了深度学习的思想,即“学习有深浅层次之分”。布鲁姆将认知目标分为了解(knowledge)、理解(comprehension)、应用(application)、分析(analysis)、综合(synthesis)和评价(evaluation)六个由浅到深的层次。学习者的认知水平停留在了解或理解的层次为浅层学习,涉及的是具体知识的辨认或再现、知识的记忆等低层次思维活动;而认知水平较高的应用、分析、综合和评价则涉及的是理性思辨、创造性思维、问题解决、反思批判等相对复杂的高层次思维活动,属于深度学习范畴。 1976年,美国学者马顿(Marton F.)和萨尔约(Säljö R.)在《论学习的本质区别:结果与过程》一文中,明确提出了浅层加工(surface-level processing)和深度加工(deep-level processing)的概念。 这也被认为是教育学领域中首次提出深度学习的概念。 此后,许多研究者纷纷加入深度学习的研究行列中,帕斯克(Pask)、比格斯(Biggs)、斯文森(Svensson)、拉姆斯登(Ramsden)、恩特威斯尔(Entwistle)等研究者在他们的基础上从不同角度发展和深化了深度学习的研究,成果也如雨后春笋般涌现。这一时期的研究主要包括以下四个方面。

(一)探析深度学习的概念

在这一时期,不少研究者解析了深度学习的概念,但研究者普遍把深度学习视为一种学习方式。例如,开创者马顿和萨尔约做了一项实验,让两组瑞典大学生阅读相同的文本内容,以揭示他们处理特定学习任务的差异。结果显示存在浅层加工和深度加工两种完全不同的加工水平。前者的注意力侧重在文本符号本身,倾向于记住离散的事实和观点,并孤立地看待特定的内容,如“我只是集中精力尽可能地记住”“我记得,我会记住读过的所有内容”;后者则有着较高的处理水平,试图从整体上把握作者的思想,能解释与结论相关的证据,并与以前的知识和经验联系起来,如“我试着理解主要的想法”。由此可见,在马顿和萨尔约看来,深度学习是一种以理解为目标的学习方式。此后的不少研究者都把理解视为深度学习的重要旨趣。例如,拉姆斯登认为,深度学习的目的是寻求理解,浅层学习仅是完成任务要求。 凯姆博指出,深度学习和浅层学习的区别在于是否寻求理解,深度学习的特点是理解内在意义,浅层学习则是没有理解地记忆。 普罗瑟和特里格维尔同样认为使用深度学习的动机是为了理解并寻求意义。采用深度学习这种方式的学生对任务有着内在的兴趣,并期望享受任务,同时他们会采取有助于满足好奇心的策略,如使任务与已有经验相关联、寻找模式和基本原则、将任务与现有意识相结合、从整体看待任务的各个部分、进行理论化、形成假设等;而进行浅层学习的学生将任务视为外部施加,他们的动机有工具性或务实性,希望尽最小的努力满足任务要求,且不进行任何反思。他们采取的策略一般包括:关注任务中不相关的部分、相关的部分作单独处理(例如原则和例子)、关注构成要素(如事实数据)、尽可能准确地复制构成要素、为了评估而非理解而死记硬背。 总之,深度学习的目的是获得理解,并进行反思、整合、重构等,浅层学习则相反。

此外,还有研究者比较了深度学习与浅层学习的区别。例如,比格斯从五个维度总结了深度学习和浅层学习的区别(见表1-1), 拉姆斯登则从七个方面对深度学习和浅层学习进行了比较(见表1-2)。

表1-1 深度学习和浅层学习的区别

表1-2 不同的学习方式

尽管研究者把学习方式分为深度学习和浅层学习,并视深度学习为一种较为高级的学习方式,但他们并不认为深度学习是最好的学习方式。正如马顿所言:“深度学习是理解学习材料的最佳方式,实际上也是唯一方式,但我们并不是说深度学习总是最好的。” 比蒂等也指出,鉴于所获得知识的性质,采用浅层学习也是必要的,而且深度学习方式的采用既取决于学生的个性和动机,也取决于特定的学习任务、教师的态度和热情,以及评估的形式。因此,假设深度学习是理想的学习方式不切实际。 劳里劳德通过访谈学生证实了这一论断。劳里劳德发现学生采取的学习方式取决于他们对学习的解释以及学习环境的反应,选择何种学习方式本质上是一种理性的、权宜的策略 。劳里劳德由此认为,由于学习发生在真实情境而不是实验室,且学习是一个决策过程,不能简单地用二分法(深度学习和浅层学习)来阐释学习过程,因而如果把学习视为独立于外部因素的过程,或者学生拥有固有的、不变的学习方式,是十分危险的。拉姆斯登的研究也发现:“每个学生都会使用深度学习或浅层学习应对不同的任务,我们既不能说一个人是深度学习者(deep learner),也不能说一个人是浅层学习者(surface learner),只能说是以深度学习的方式还是以浅层学习的方式进行学习。” 一言以蔽之,深度学习和浅层学习是对应的,但绝不是对立的。同时,深度学习并非个人所拥有的特质,它与学习内容、学习环境等密不可分,它是个体与学习内容、教学方式、评估方式等互动的产物。

(二)开发深度学习的测量工具

根据马顿和萨尔约的现象学研究结果,出现了一种新的研究方法,即通过自我报告问卷量化学生的学习方式。基于这种视角,大量学习方式调查问卷被开发出来,以更好地检验学生的学习方式、识别处于学习风险中的学生、评估学生的学习结果以及提高教学的有效性和系统性。

拉姆斯登、恩特威斯尔和比格斯是最早涉足该领域的学者。1978年比格斯开发了《学习过程调查问卷》(Study Process Questionnaire,简称SPQ),该问卷在1987年进行了修订。恩特威斯尔和拉姆斯登也于1983年研发了《学习方式调查问卷》(Approaches to Studying Inventory,简称ASI)。此后,大量学习方式调查工具出现,如《学生学习方式和学习技能调查问卷》( Approaches and Study Skills Inventory for Students )、《教学方式问卷》( Approaches to Teaching Inventory )、《学习策略问卷》( Inventory of Learning Strategies ),以及《学习反思量表》( Reflections on Learning Inventory 。这里仅介绍两个最为常用的学习方式调查问卷(SPQ与ASI)。

一是SPQ。在SPQ中,比格斯区分了浅层(surface)、深度(deep)和成就(achieving)三种学习方式。每种学习方式均由动机(motive)和策略(strategy)组成。浅层学习主要是出于对失败的恐惧,于是把目标定在最低限度,并采用最简单的学习策略(如死记硬背)。相比之下,深度学习以内在动机为主,并采取有意义的学习策略,如广泛阅读、把新知识与已有知识联系起来。成就学习的动机则是竞争和获得成功,因而无论目标是否由自己设定,采取的一般都是一种低焦虑、高度组织的学习方式。

二是ASI。ASI区分了意义、再现、成就和非学术四种学习取向。意义取向的动机是对学习内容感兴趣进而去理解它。因此,他们批判性地使用证据并理解学习。相反,再现取向的学生表现出外在动机和对失败的恐惧,同时伴随着死记硬背。成就取向的学生主要受成就需求的刺激,这些学生了解学习的要求,并尝试使用有组织的方法完成学习。非学术取向又被称为冷漠的方式,他们的动机水平较低,对学习持负面态度并采用无组织的学习方法。

(三)探查深度学习的效果

深度学习对学习结果有什么影响呢?进行深度学习能获得高质量的学习结果吗?不少研究者对此进行了探索。大量研究证实,深度学习与学习结果的质量有直接关系。例如,比格斯对60名本科生的研究发现,可观察的学习(Structure of the Observed Learning Outcome,简称SOLO)水平和意义条件(meaning condition)有关,使用内化策略会达到更高的SOLO水平,而成就策略则和低SOLO水平相关,无法带来较高的学习复杂性 。沃特金斯对60名大学生的访谈也发现,深度学习与学习质量积极相关,采用深度学习方式更有可能达到较高的SOLO水平 。特里格维尔和普罗瑟的研究也证实学习方式和学习结果质量存在正相关的关系,即学习成果中质量差异与是否采取深度学习密切相关,而与先前学术能力的关系较小 。此外,范罗苏姆和申克 、马顿和萨尔约 、普罗瑟和米勒 、特里格维尔和普罗瑟 以及拉姆斯登 等的研究同样证实了这一结果。简而言之,深度学习能促进较高质量的学习结果,而浅层学习则与低质量的学习结果有关。

(四)解析深度学习的影响因素

影响深度学习的背景因素在这一时期也受到了研究者的关注。影响因素可以分为外部因素和个人因素。

1.外部因素

一是教师因素。首先,教师持有的观念对学生是否进行深度学习有影响。范罗苏姆和申克发现,教师的观念对学生的学习方式有重要影响,如果教师要求学生通过深度学习来获得意义和理解,那么学生必定持有定性或经验的学习观。其次,教学方式是影响学生所采用学习方式的重要因素。例如,拉姆斯登对一所大学6个院系的调查发现,学生认为自己在明显不同的环境中学习,教学方式、课程评估、学生对所在院系和教师的看法等会对他们的学习方式产生影响 。拉姆斯登后来的研究同样证实了此结论 。特里格维尔等对3956名理科高校学生和46名科学教师的研究也表明,教师的教学方式影响学生的学习方式 。具体而言,在教师将他们的教学方式描述为关注他们的工作和传递知识的课程中,学生报告其更有可能采用浅层方式来学习该学科。相反,在学生报告其采用深度学习的课程中,教师也报告他们采用了更加面向学生和改变学生观念的教学方式。最后,评估方式对是否进行深度学习有着极为重要的影响。斯库勒 让206名学生完成对同一课程两种评估方式的问卷(一种是论文,一种是多项选择题),发现评估方式影响着深度学习方式的采用,即学生在多项选择题考试中主要使用浅层学习方式,并将考试视为评估基于知识的智力处理(较低水平),且使用深度学习方式的学生考得较差。相比之下,学生在准备他们认为评估更高认知水平的论文时主要采用深度学习方式,且论文得分较差与浅层学习方式的使用有关。翰德等人也证实,设计鼓励学生积极参与学习内容的评估模式(包括形式、内容和过程)能促进深度学习的使用,并认为评估是“发送”给学生的最强大的“信号” 。拉姆斯登也发现,评估是影响学生学习方式的最重要因素之一,大多数学生都会学习他们认为将被评估的内容,不恰当的评估方式可能会促使学生以令人沮丧的方式进行学习

二是学校和院系因素。拉姆斯登和恩特威斯尔的研究发现,意义取向上得分较高学生所在的院系被认为具有良好的教学以及较高的学习自由度;而再现取向上得分较高学生所在的院系被认为学习量大、缺乏学习自由。 戈武和科恩贝特也发现,在知识传递取向(knowledge transmission orientation)占主导地位的学院,课程设计和教学方法更可能对学生的学习方式产生不良影响,即不太可能采取深度学习,而促进学习取向(learning facilitation orientation)占主导地位的院系则似乎更有可能设计鼓励使用有意义学习方式的课程,而且教学方式、学习任务、评估方式和学习量都会受到教学取向(orientation to teaching)的影响。 比格斯 、特里格维尔等人 也发现了类似的结果。

尽管外部环境对是否使用深度学习方式有重要影响,但研究者发现这些效应的产生是由学生对环境的感知而进行调整。例如,梅尔发现,对学习环境的感知与学习方式在个体层面存在重要关联,学生会根据他们对情境变量的感知调整所使用的学习方式。 恩特威斯尔等人也对个体对学习环境的感知与学习方式之间的关系进行了探索,发现采用意义或复制取向的学生更喜欢鼓励这些学习方式的教学和评估方法 。特里格维尔和普罗瑟同样发现对学习环境的感知会影响学生的学习方式,学生感知到鼓励深度学习的环境时更有可能进行高质量的学习 。拉姆斯登也发现将评估视为鼓励记忆和回忆,以及感到学习量大的学生,更有可能采用浅层学习方式 。还有研究者指出,这种影响既存在于个人层面,也存在于班级层面。拉姆斯登和恩特威斯尔研究发现,在个人层面,感知较重的工作量与使用再现取向相关;在班级层面,感知较重的工作量、较低的学习自由度与使用再现取向有关,而感知到好的教学、更多的学习自由则与使用意义取向相关。这与元学习(metalearning)的研究结论相吻合。比格斯提出了元学习,他指出无论何种学习方式,都涉及不同程度的元学习,从而导致不同的学习结果。 换言之,个人因素、情境背景、学习方式与学习结果之间的关系由学生的元学习能力调节。此外,学生对学习任务的看法也对是否采用深度学习方式有一定的影响。例如,拉姆斯登发现,学生是以浅层方式学习还是意义取向方式学习在很大程度上取决于他们对特定学习任务的看法和感知 。劳里劳德对30名本科生的研究也证实,学习方式受到三种因素的影响:一是学生自己对任务的定位;二是学生对教学的看法;三是学生对任务本身的看法。 可见,对任务本身的看法也是影响学习方式的一个不可忽视的因素。

2.个人因素

在个人层面,共分三层。一是学生持有的学习观。萨尔约发现,学生存在5种不同的学习观念(learning conception):增加知识,记忆,实践中可以运用的事实、程序等的获得,意义的抽象,旨在理解现实的解释过程。前三者本质上是再现性学习观(reproductive),旨在记忆知识;后两者则将学习视为一种建设性活动(constructive),目的是获得意义。范罗苏姆和申克基于萨尔约提出的知识观,发现学生的学习观与使用的学习方式紧密相关,持建设性学习观的学生更偏向于使用深度学习方式。 克劳福德等人也发现,学生持有的数学观对其使用的学习方式有重要影响,认为数学是一种复杂的逻辑系统和理解世界的方式的学生往往采用深度学习方式 。二是对学习内容是否有兴趣。弗兰松发现,对文本缺乏兴趣导致浅层学习增加,反之,强烈的兴趣促进了深度学习的发生 。拉姆斯登也发现,是否采取深度学习与学生对任务的兴趣密切相关 。三是过去的经验。马顿等人发现,学生过去成功或失败的经历会影响其对学习方式的选择

最后,一些研究者在这些研究的基础上提出了学生学习的模型。例如,比格斯提出的“课堂学习3P模式”(见图1-1)、普罗瑟和特里格维尔提出的“学生学习的基本模型”(见图1-2)。

图1-1 课堂学习3P模式

图1-2 学生学习的基本模型

总而言之,自1976年马顿和萨尔约提出深度学习和浅层学习这一相对应的概念后,后续研究者从深度学习的概念、深度学习与学习结果之间的关系、深度学习的影响因素等方面对深度学习做出了许多有价值的探索和突破。 0dOWk+Pv3wxbhEgFgjjeA78wgq1/Jlra9KC0gifVz7x18wcN2Q9TVO4f607LVEgt

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