學術堂首頁 | 文獻求助論文范文 | 論文題目 | 參考文獻 | 開題報告 | 論文格式 | 摘要提綱 | 論文致謝 | 論文查重 | 論文答辯 | 論文發表 | 期刊雜志 | 論文寫作 | 論文PPT
學術堂專業論文學習平臺您當前的位置:學術堂 > 教育論文 > 教育教學管理論文 > 教育學論文

計算教育學學科建立的可能性與實現路徑

時間:2019-11-25 來源:遠程教育雜志 作者:李政濤,文娟 本文字數:10876字

  摘    要: 計算教育學是大數據時代的產物。任何一門學科的產生,都始于學科建立的“可能性”,再將這種可能性轉變為“現實性”。學科成立的可能性,需要回到“是否可能”和“如何可能”這兩個核心問題。對于作為學科的計算教育學而言,若將可能性轉變為現實性,就需要把握“計算教育學”的“學科性質”,建立“計算教育學”的“研究邊界”,形成“計算教育學”的“教育眼光”,體現“計算教育學”的“生命關懷”,構建“計算教育學”的“基礎原理”,從而推進“計算教育學”的“整合融通”。

  關鍵詞: 計算; 教育學; 計算教育學; 大數據; 學科;

  Abstract: Computational education is a product of the era of big data. The emergence of every discipline began with the possibility of the establishment, and end once the possibility became reality. The establishment of a discipline should return to the core issues: whether possible and how possible? The change from possibility to reality of computational education should grasp discipline nature, draw research boundary, form an educational vision, reflect concern for life, build a framework, and promote interaction.

  Keyword: Compute; Education; Computational Education; Big Data; Discipline;

  一、引言

  近年來,“大數據”“量化研究”和“實證研究”[1]在教育學領域的應用和興起,似已成為燎原之勢,其中既有教育學領域內部的倡導力推,也有教育學外部相關學科的“推波助瀾”……它致力于解決的首要關鍵問題,是扭轉教育學研究領域的重思辨重感悟,輕實證輕數據的現象。有研究表明,從2000-2009年的5本教育類綜合性期刊隨機抽樣的1078篇文獻中,思辨性研究的文章總數多達941篇,占樣本總量的87.7%;其次為量化研究方法,文章數量為111篇,占樣本總量的10.3%;使用質性研究方法的文章數量為17篇,占1.6%;最后為混合研究,僅有4篇文章,占0.4%。

  雖然,“教育研究”不等于“實證研究”,“實證研究”不等于“量化研究”,“數據”不等于“證據”,而且“數據化”與“量化研究”也都存在自身的局限或限度,它與所有的研究方法一樣,都有各自的“所見”和“所不見”。但基于“量化研究”的實證研究,這個“在中國”教育研究領域的新趨勢,促發了當代中國教育學研究范式的改變,更因此加快了與國際教育學研究主流趨勢的接軌。最為重要的是,這一趨勢直接引發了“計算教育學”的吁求和產生。從目前來看,這一新學科新領域還處于萌芽狀態,但在“呼之欲出”之中,已經具備了產生學科的可能性,因而需要我們正視,繼而將其納入教育學研究的視野,在教育學的世界之中沉浸打磨,進一步推動它走向成型和成熟,最終建構起屬于它的世界。

  與當下諸多教育學分支學科一樣,“計算教育學”的提出與建構,也是跨學科研究的成果。現有的參與者,大多屬于數據科學、信息技術學、心理學等理工科背景的學者,他們重在“計算”:既有高度的“數據敏感”、豐富的“數據積累”、強烈的“量化熱情”,也有純熟的“量化技術”,展示了強大的“量化能力”。相比而言,教育學領域的參與者,具有更清晰濃烈的“教育意識”和“教育學情懷”,他們習慣于聚焦“教育”,并落腳到“教育學”的轉型與發展,試圖將“教育”和“教育學”作為“計算教育學”的出發點和歸宿。未來“計算教育學”的成型與成熟,勢必依仗于雙方或多方之間的協作共生。
 

計算教育學學科建立的可能性與實現路徑
 

  作為以教育學為志業的研究者,我們試圖以“教育學之眼”,基于“教育學立場”[2],透析“計算教育學”的基本特性和未來走向,力圖為之做出“教育學貢獻”。

  二、計算教育學學科建立的可能性

  (一)“計算教育學”概念的提出

  任何一門學科的產生,都始于學科建立的“可能性”,并將這種可能性轉變為“現實性”。某一學科是否具有成立的可能性,需要回到“是否可能”和“如何可能”這兩個核心問題上。

  在一定程度上,“是否可能”的問題,與“是否需要”這門學科等涉及存在價值意義的問題類似,回答該問題的主要依據,在于“大時代”和“大趨勢”。大數據時代、信息時代、人工智能時代的降臨,以及走向教育實證研究的整體發展趨勢等,為這門學科的產生意義和存在價值做了充分的詮釋。

  尤其是隨著人工智能時代的到來,信息技術的發展提高了人類記錄和存儲各類信息的能力。在教育領域中,各類線上線下以及混合教學活動每天都在產生海量的教育數據。這些龐大的數據為教育研究帶來了新的困擾:如何分析和處理海量的教育數據?如何利用海量數據深化教育研究?為解決這些難題,“計算教育學”應運而生。

  “計算教育學”最早誕生于慕課(MOOC)研究之中。2011年,斯坦福大學開創了首個使用互聯網進行授課的網絡在線課程。該課程便捷化、開放化、個性化的特點,使“大規模開放在線課程”(Massive Open Online Course)得以迅速發展。2017年,中國最大的慕課平臺“中國大學MOOC”已開設課程1300余門次,注冊用戶超過620萬,選課人次超過2000萬[3]。由于依靠網絡進行交互,學習者在MOOC學習過程中產生的大量交互行為,都以數據的形式得以儲存下來。這些海量的學習者行為數據,吸引了大批數字化學習、學習數據挖掘、學習行為分析等領域的研究者,并逐漸形成了一個集綜合教育教學理論和計算機運用的研究領域。此時的研究主要圍繞學習行為展開,包括學習行為內涵描述、規律總結、風格分析、建模分析等方面[4]。

  隨著基于學習行為數據研究的深入,研究者們提出了“計算教育學”的概念。2014年,李未基于MOOC的推廣和使用,最早提出了“計算教育學”概念:“在計算機、先進信息網絡環境下,研究以大數據為支撐的個人和群體的學習和教學行為,建立面向教育全過程的數學模型,進而合理地優化、配置和共享優質教育資源,全面而均衡地實現教育的規模化共享、個性化學習和創新性培養”[5]。這一定義將“計算教育學”界定為:以大數據為基礎、以計算和模型為手段、以信息科學為基礎的定量精確學科。孫仕亮則認為,“計算教育學”是“運用人工智能等信息處理技術(理論、算法、軟件),對過去與現在的教育數據進行定量分析,以發現和揭示教育中的規律,更好地為教育服務”[6]的一個交叉學科或研究方向。張遠增從科學發展的角度分析了“計算教育學”的概念,認為每個科學領域都逐步演變為兩大分支:一是收集數據、分析數據、編碼數據的學科信息學;二是模擬學科領域系統及其運轉的計算學科學。因此,教育學同樣需要教育信息學和計算教育學:前者是“關于收集、分析和編碼教育信息的理論體系”;后者是“關于模擬教育系統及其運轉的理論體系”[7]。

  (二)目前學界關于“計算教育學”的共識

  盡管“計算教育學”尚未形成統一的定義,但是上述研究者的定義及相關探索,已形成了以下四個方面的共識:

  1. 教育大數據是計算教育學的研究對象

  計算教育學發源于對教育數據的分析,其對象原點、研究原點也是教育數據。無論是個人還是群體、線上還是線下的教學活動,都需要首先轉換為教育數據,才成為可供計算教育學分析的研究對象。

  2. 定量分析是計算教育學的主要研究方法

  計算教育學強調,主要使用信息科學的方法提高研究的精確性,包括常用的信息處理理論、算法和軟件,用于對教育數據的分析、處理,對教育系統模擬的全過程。從這個意義上可以說,“計算教育學”最早脫胎于“信息科學”,“信息科學”是“計算教育學”的學科母體,前者賦予后者以特有的學科基因和方法胎記。

  3. 構建精確或精準的教育理論是計算教育學的研究目的

  信息科學的優勢,在于其研究的精確性,計算教育學應著力于精確、精準解決教育的復雜性和系統性難題,構建一整套關于教育全過程的系統和模型。這個目的直接指向于傳統教育學研究的弊端:過于模糊或含糊,缺乏必要的精準或精確性。

  4. 計算教育學的發展對未來教育變革具有重大意義,或將成為未來教育生態的關鍵基礎

  (1)應用領域廣泛。基于信息技術等的日漸成熟,特別是機器學習、自然語言處理、計算機視覺等技術的發展和使用,計算教育學在智能教學設計、主觀題自動評測、教育變遷和演化研究、智能擇校系統、終生學習系統、個性化推薦、觀點挖掘與觀念改進、校園建設、視頻采集等教育領域,都能產生重要效用[6]。

  (2)強化個性化學習。實現個性化學習一直是教育研究中的難點,對學習者個性化學習行為大數據的計算教育學研究,能夠在個性化學習內容的推薦、認知診斷評估方法、知識掌握和情況診斷、學習路徑和內容推薦等方面,提供適切的技術保障,并形成系統性的個性化學習理論[9]。

  (3)教育數據的系統、高效利用。信息技術的快速發展必然導致教育數據的日益膨脹,計算教育學可以有效利用大規模測評、課堂音視頻、網絡痕跡、可穿戴設備等所產生的大數據,依靠系統的教育理論,開展綜合、系統的教育分析,從而多維度、多側面地為學生發展服務[9]。例如,美國賓夕法尼亞州的早期兒童數據系統就以多主體的教育數據整合分析,服務于教育決策[11]。

  三、計算教育學的學科性質、構件及要素

  在諸多“可能性”出現之后,接下來最重要的一步,是如何把可能轉變為現實,即回答計算教育學“如何可能”這一最現實、最核心的問題。

  (一)“計算教育學”的學科性質

  在我們看來,“計算教育學”的真正成型,并在學科叢林里卓然而立,需要把握“計算教育學”的“學科性質”。

  從名稱上看,“計算教育學”是“計算+教育學”的產物,然而,如果只是以這樣的“加法思維”來理解計算教育學,就嚴重低估了它的價值。我們首先要思考的是“計算”與“教育學”的關系。有一個前提性問題必須回答:為什么“計算”也可以成為一門“學”?成為“教育學”?“計算”何以能夠走向并成為“教育學”的一部分?

  在“計算教育學”提出的伊始,“計算”兼有“方法”“路徑”和“動力”的性質與功用,這是“信息科學”的鮮明印記。作為“方法”的“計算”,是“量化研究”的基本方法和典型方法;作為“路徑”的“計算”,是“方法”所造就的:任何“方法”本身,都構成了一條“路徑”,既是通往問題發現、問題解決的路徑,也是通向某一教育研究領域或教育學科的門徑。這一路徑對于“計算教育學”的價值表現為:沒有“計算”方法,就不可能存在“計算教育學”;作為“動力”的“計算”,內含著特有的能量,它帶著“大數據”,“驅動”著教育改革與教育學理論的重建。由此看來,“計算”與“教育學”存在著內在關聯,教育學研究需要“計算”這一方法、路徑和動力,來助力教育學本身的研究與發展。

  盡管,我們不能將“無計算、不教育”“無計算、無教育學”作為計算教育學的唯一信念,但至少“有計算的教育學”和“無計算的教育學”是不一樣的。計算總是能夠帶來只有通過“計算”才能帶給教育學的存在或內容。不過,如此看待“計算”,依舊無法深入、準確理解“計算教育學”的性質,如果只停留在“研究方法”層面上,設計和建設“計算教育學”,仍然難以真正把握何謂“計算教育學”?

  創建“計算教育學”的初心,不在“方法”,而在“學科”。作為方法的“計算”古已有之,而且在很多學科和領域中都被廣泛運用,只有在“學科”的層面上,才能真正確立“計算教育學”的地位與價值。

  (二)作為“學科”的計算教育學四大構件及要素

  什么是學科?構成“學科”的標準是什么?它至少有四層含義,或者具有四大構件及要素[12]:

  1. 存在“學科的制度實體”[13]

  所謂“實體”,主要是指學科制度層面的范疇,包括“課程”“教學內容”“教學機構”(如,“計算教育學系”)“教師席位”“職稱”“學位”“擁有學科代碼”“進入圖書館分類框架”“專業期刊”等。有了這些學科之“實”,才會有學科之“體”。

  2. 擁有“學科的思想內容”

  針對該學科特定的“研究對象”,例如,“計算視野下的教育現象”;具有一些“基本概念”,例如,“數據”“計算”“教育”等;以及明晰“基本問題”;形成“基本方法(論)”或“基本研究范式”等。

  (1)以“基本概念”為例。“教育”是“計算教育學”首要的基本概念。在我們檢索到的有關“計算教育學”的研究文獻之中,來自信息科學、數據科學的研究者,幾乎無一例外地回避了這一基本概念,似乎這是不言而喻的。但實際上,“教育”從來就是一個“仁者見仁、智者見智”的概念,不同學科、不同研究者,都會形成屬于自己的對“教育”概念的理解。

  在教育學世界里,教育人類學、教育文化學、教育社會學、教育哲學等各個交叉學科,都有自己對于“教育”的基本認識。例如,“教育人類學”范疇的“教育”屬于“人類改變之道”的一部分;而在“教育文化學”視野中,教育是一種“文化現象”;對于“教育社會學”而言,教育則是一種獨特的“社會現象”。即使是同一學科,如“教育哲學”,對于“教育”的理解,也存在諸多差異,作為傳統哲學家的杜威(John Dewey)視野中的教育和作為分析教育哲學家的謝弗勒(Israel Scheffer)視域中的教育等,都可能迥異……那么,“計算教育學”視野下的“教育”,究竟有何特定內涵?哪些內涵與其它教育學科共享?哪些獨屬于“計算教育學”?對這些問題的回答,構成了該學科“安身立命”的基石之一。

  (2)以“基本問題”為例。鄭永和曾經提出過“計算教育學”的主要框架,包括:計算教育學的基礎概念、知識概念與學習機理、教育情景/教育資源/信息技術環境、教學信息采集與整理、學習者建模/知識建模/認知工具、教與學的數據表達與建模、教育大數據/教育評價、教育倫理等。這一框架的實質是“問題框架”,是由他眼中的“基本問題”所構成的。陳麗圍繞著“科學問題”,提出了“重大科學問題框架”,包括創新應用層、環節設備層、基礎規律層等三個層次,具體如圖1所示:

  圖1 重大科學問題的框架[14]
圖1 重大科學問題的框架[14]

  在此基礎上,鄭永和提出了教育信息科學與技術的九大科學問題,具體如圖2所示:

  圖2 教育信息科學與技術的九大科學問題
圖2 教育信息科學與技術的九大科學問題

  他同時提出了“知識是如何動態生成與進化的?”“如何用復雜系統的方法研究認知與發展規律?”“技術驅動教育組織體系演化的機制是什么?”等“重大科學問題”。嚴格來講,這些問題都屬于教育信息技術層面的“科學問題”,也是“計算教育學”需要探討的重要問題;但是否為“計算教育學”的基本問題,依然需要更加充分的論證。

  在我們看來,鄭永和對“計算教育學”最重要的貢獻,是以“知識”觀為根基,從“計算”和“數據”的角度,例舉了一些“計算教育學”必須解決的基本問題,例如,有關“計算教育學”的知識觀問題:知識分析與學習分析科學問題舉例、基于評測大數據和知識圖譜的學習者能力建模和行為分析、跨學科知識點的知識圖譜高效構建、在線教育的學習過程全息刻畫、移動環境下自導式學習方案的自動生成問題、示意圖理解與表示學習、基于新型腦激勵的學習者認知機制發現與建模、網絡化群體認知模型等。又如,有關“教育大數據”的科學問題:以人為中心的大數據計算、教學過程數據的采集和分析、多通道教學行為和情境數據治理、數據驅動的實時教學決策、異質教育大數據高效組織與管理的有效融合和分析、教育大數據中因果關系的挖掘與分析等。

  除了基本概念和基本問題等之外,同樣不能忽略的思想內容,還應包含不同階段、不同研究者共同長期積累的有關計算教育學的知識、方法、規范等,它們在集聚生成中,構成了學科特有的知識傳統、思想傳統和研究傳統。無論如何,沒有傳統根基的學科,不論是存在,還是發展,都是不可想象的。

  3. 具備“學科的研究范式”

  周傲英從科學研究范式出發,在闡明實證、理論、計算等科學發現的三種傳統范式之后,引出了著名的計算機科學家Jim Gray提出的第四范式,即數據密集型的科學發現。他指出,第四范式意味著科學發展已經達到一個新的起點;在人—機—物三元融合的時代,數據是萬物互聯的橋梁與媒介,發揮著重要的力量。第四范式是現代科學的一次革命,利用新的科學方法,教育作為典型的應用性社會科學有機會與自然科學深度融合,進入科學研究的范疇;數據是聯結教育與信息技術的橋梁,也是兩者融合發展的黏合劑和催化劑,可帶來無限的機遇。在這一點上,“計算教育學”的學科研究范式已經成型,并且成為了一種“常識”或“共識”。

  4. 具備“學科的基本特點”

  這一特點的要義,是體現人類認識和知識的公共性:“學科是人類的共同財產,是人類的公共思想文化平臺。學科并不能歸于哪一人哪一派所有,包括這一學科事實上的開創者在內。一個學科就是人們展現自己認識和改造世界的思想成果的舞臺。[15]”進入學科平臺之后,作為一門學科的計算教育學,意味著它既是所有教育學學說共有的理論平臺,也是屬于全人類的一個共通的文化平臺和思想平臺。因為全人類都面臨著大數據、計算和教育的問題,都需要借助數據、計算和教育,完成已有文化的傳遞和超越,實現生命的發展與升華。

  四、計算教育學學科發展的基本規范與基本邏輯

  如果按照如上學科的建立標準,現有的計算教育學的發展,亟需建立體系化的對象、概念、方法論及主張;同時,要涌現公認的代表人物、著作、學術組織、學術刊物等。具備了這些基礎,作為方法的“量化研究”,才有可能走向作為學科的“計算教育學”,乃至理想狀態、成熟狀態的“計算教育學”。這個過程勢必不像數據搜集和分析那般快捷,它需要更長時間的學術積累,需要更多研究者的介入和參與,更需要遵循學科形成和發展的基本規范與基本邏輯。

  (一)建立“計算教育學”的“研究邊界”

  學科的獨立存在,始終與學科的邊界有關,它事關計算教育學的“性質”和“地位”、“價值”和“功能”,也事關是否具備和其他學科“交流”“對話”的可能性。“學科邊界”關涉“對象邊界”“目標邊界”“問題邊界”“方法邊界”等,它們整體形成了“解釋邊界”:什么是能在此邊界內可以解釋、解決的問題?什么是超越了邊界的既定范圍,是該邊界解釋不了、解決不了的問題?

  沒有任何一個學科可以包打天下,放之四海而皆準,解決所有的人類問題———計算教育學同樣如此。“計算”盡管是行之有效的研究方法,但絕非“包治百病”的靈丹妙藥。就“學科邊界”的劃分依據來看,存在“研究任務”“研究對象”“研究問題”“研究方法”“研究視角”“研究假設”等多種可能,它們以各自方式將諸學科區分開來[16]。“計算教育學”要在人類學科森林之中,存有自己的一席之地,需要就獨屬于本學科的“研究任務”“研究對象”“研究視角”等方面,有清晰具體的界定。例如,“研究假設”和“研究視角”。

  已有較為成熟的學科,都有自己明晰可用的“假設”或“視角”:傳統經濟學的經典假設是“人性自私、資源稀缺”,如何在這一假設前提下,處理生產和分配、投入與產出的關系,成為其經典視角。社會學則假設“社會”是影響人、改變人的主要因素,很多問題的根源在于“社會”,在于“社會結構”“社會制度”等方面存在的弊端。為此,社會學始終帶著“社會之眼”看人性和看教育。這是成熟學科必然擁有的特性和魅力:它能清楚明白地告訴大眾:如何學會以經濟學之眼、社會學之眼來看待世界、思考世界和改變世界。如果“計算教育學”也能夠如此清楚地展現自身的研究視角,它的確立就明確無疑了。

  建構“計算教育學”的研究邊界,根本目的是要體現學科的“特殊性”,這種特殊性不在于“學科名稱”,而在于該學科在“學科森林”或“學科叢林”中的獨特、不可替代的意義與價值,這些獨特價值,除了通過前述“思想內容”,包括獨特研究對象、獨特概念、獨特問題和獨特方法(論)等具體體現之外,還表現在具有獨特的學科立場和學科視角,生發出只有基于該立場、該視角才能生發的研究成果[17]。

  (二)形成“計算教育學”的“教育眼光”

  在“計算教育學”的學科體系里,作為“方法”的計算是學科建構與研究的基石,但就“計算”和“教育”的關系而言,計算對于教育的意義在于:通過計算,我們可以真實、客觀、精準地呈現和評價教育過程、教育結果,避免只有“想象”“感悟”“言說”的教育;但沒有“計算”的教育,只有“應然的教育”,沒有“實然的教育”,更沒有對“實然狀態”,即通過計算加以診斷、檢測與評價的教育。但是,“計算”只是通向教育的路徑、方式與手段,“教育”是計算的目標與歸宿,不能用“計算”替代“教育”,“計算目標”也不等于“教育目標”。“教育”才是“計算教育學”安身立命的“魂魄”與“根基”。

  為此,“教育之眼”而不是“計算之眼”,構成了“計算教育學”生成與發展的源泉。“計算教育學”的獨特意蘊,首先在于以“教育之眼”來透析、挖掘和實現“計算”的育人價值。愛因斯坦曾言,并不是每一件算的出來的事都有意義,也不是每一件有意義的事都能夠被算出來。他既提醒我們“計算”具有限度:并非所有的“教育之事”和“教育行為”,都可以被“計算”,“計算”有它的邊界和限度;同時,更提示我們:如何讓“計算”變得有意義,即如何把本身“無意義的計算”變成“有意義的計算”———對于“計算教育學”而言,就是指“有教育意義的計算”。如此轉換的關鍵要義,在于以“教育之眼”進行計算。畢竟,“計算”本身,并不天然帶有“教育的眼光”,更不會自動具有“教育的意義”。

  (三)體現“計算教育學”的“生命關懷”

  教育的眼光,是人的眼光,更是生命成長的眼光。“計算教育學”的構建,不僅需要避免眼中只有“計算”,沒有“教育”,還要避免眼中只有“數據”,沒有“人”,導致“數據出現了,人沒了”……“為人的生命成長而搜集數據、計算數據”,理應成為計算教育學的核心價值追求。它致力于將“數據”與“人”、“數據”與“生命成長”聯結起來,來理解數據背后的“教育之道”,挖掘數據背后的人性內涵、生命意義和成長價值,讓冷冰冰的數據,也具有生命的溫暖、溫情和溫度。可以說,“生命關懷”與“教育眼光”具有內在的一致性:教育始終是直面人的生命、為了人的生命,在生命之中的教育。

  擁有“教育眼光”者,必定具有“生命關懷”。“計算教育學”之道,既是“計算之道”,也是“教育之道”,更是“生命成長之道”。這里的關鍵,在于所有的“數據”和“計算”,都要盡可能與“生命成長”建立起有機關聯,通過“數據”和“計算”的方式,展現生命成長的初始狀態、過程狀態和結果狀態,提供有助于更好促進生命成長的教育策略方法。這是只有基于“數據”及“計算”才可能帶來的信息和資源,并且它所提供的“數據”和“信息”,應是與生命成長有關的數據和信息。

  換言之,“計算教育學”必須充分挖掘、利用和轉化“數據”的生命力量和教育力量。計算教育學的理論力量,最終取決于數據的力量、生命的力量和教育的力量。

  (四)構建“計算教育學”的“基礎原理”

  原理之理,首先在于其為“原”理,“原”既有“本原”之意,也有“原點”之意。能夠成為“原理”的“理”,是具有前提性質的“理”,同時也是“常理”“常道”之“理”。通過“計算”而來的數據是變動不居的,“變化”是“數據”的常態,但如何從流變中尋找不變的真諦和規律,尋覓恒久不變的“計算教育學”之原理,是這一學科最終能否“立得住”“立得久”的根基。

  屬于“計算教育學”的“基礎原理”之“原理”,應該包含這一學科對于“計算”、對于“教育”、對于“計算和教育的關系”的基本理解、基本主張,其中蘊含了這一學科的基本價值取向和思維方式。這些理解、主張和取向,不會因為時代的變遷、數據的更迭,而輕易發生改變,在相當程度上,它們始終與“計算教育學”同在:它們在,學科就在;學科在,它們就在。與此同時,“基礎不牢,地動山搖”,這一道理同樣適用于“計算教育學”的學科發展。“基礎原理”的扎實度與厚實度,決定了“計算教育學”發展是否具有可持續性,以及未來發展的廣度、深度與高度。

  (五)推進“計算教育學”的“整合融通”

  1. 新舊范式的整合融通

  當一門新的學科誕生之際,常常發生的是新范式取代舊范式,新方法取代舊方法,結果在新舊之間變成了“非此即彼”“你死我活”的關系。作為一門新興學科,計算教育學的研究范式,主要是通過數據采集挖掘,獲得海量的自然數據,其特征是“過程獲得”或“即時獲得”。由此形成基于數據的研究路徑:數據匯聚→數據清洗→數據挖掘與分析→數據預測和服務。這種研究范式的認識過程,既是自上而下(專家知識),也是自下而上的。這種研究范式的有效性和優越性毋庸置疑,但這并不意味著,以“主要通過調查問卷獲得有限樣本”為數據特征,以“始于假設,從現象→假設→抽樣→驗證”為研究路徑的傳統量化教育學研究范式,就可以完全棄之不用。在實際研究過程中,這兩種范式不僅完全可以并舉,而且能夠“取長補短”。

  計算教育學研究范式的優勢是:整體替代抽樣,研究樣本幾乎覆蓋所有研究對象。從人工搜集數據(包括設計問卷)到機器挖掘(數據采集),所產生的數據之宏大寬闊,研究成果之客觀,使用范圍之全面,非傳統量化范式所能相比。但后者的簡便易行,尤其是“假設→驗證”這一經典實證研究范式的基本原則,依然有其獨特、不可替代的價值,而且同樣可以將數據的獲取與分析融入“假設→驗證”,例如,基于數據分析,通過預測形成新的研究假設。讓由數據而來的預測為新假設的提出服務,這意味著,新范式的提出和使用,可以超越舊范式,但不能完全取代舊范式。同理,在計算教育學的世界里,也不再是理性思辨與實證研究的割裂與對壘,更不是以純粹定量對純粹定性的全然替代。

  2. 不同學科的融通

  如前所述,計算教育學是數據科學、信息技術、心理學、教育學等跨學科研究形成的產物。“跨學科”之“跨”,跨的是研究視角、研究方法和思維方式,“跨”的本義不是“加法”,而是“乘法”,是不同視角、標準、方法和思維的融通整合。對于“計算教育學”來說,是“科學之眼”、“哲學之眼”和“教育學之眼”的融通。科學之眼,是提供知識、給予方法的基石,哲學提出問題,是展現思想的基石,教育學直面實踐,是給予教育的基石。

  當下“做加法”不難,難在如何融通,如何整合,如何化解融通整合中可能存在的矛盾和沖突,避免以某一方的眼光和標準,來要求、衡量、裁度與替代另一方。例如,以“科學”的眼光,要求哲學提供“數據”“知識”,而后者恰恰不是哲學本應該做的事情,哲學主要是提出問題,啟迪思考,而不是提供確定不疑的信息、知識和答案。類似這樣的情況,不只是“計算教育學”,也是很多跨學科而來的新興學科需要直面與解決的瓶頸難題。

  (六)提升“計算教育學”的“研究能力”

  新學科必然要求有具備“新能力”的“新學者”。計算教育學所要求的新能力,不僅要求研究者可以利用計算教育學的方法,探究認知客觀規律得到的數據間的有機關聯;同時,需要研究者基于理論認識,探究深層次的原因,進而做出合理的解釋;還提出了建立基于“關聯+因果”的新思維模式的新挑戰。此外,從研究能力的角度看,“計算教育學”需要研究者具備三種專業研究能力:

  一是“計算力”。其核心與“數據”有關,包括搜集數據、處理數據、分析數據、轉化數據的能力。這些都是做“量化研究”的基本能力,但對于習慣做思辨研究的教育學研究者而言,則是一大挑戰;

  二是“教育力”。這是一種讀懂教育的能力,包括觀察教育、理解教育、思考教育和透析教育的能力,其核心是具備清晰的“教育尺度”“教育視角”和“教育眼光”。相對而言,這是信息科學、數據科學背景的計算教育學研究者的新能力;

  三是“理論力”。這是基于數據和計算,基于教育理解和透析之上的理論創生或理論創制的能力。這也是對所有該學科的建設者和參與者的終極要求。

  此外,還有一種“高端能力”,即“計算力”“教育力”“理論力”三者之間的跨界能力、融通能力與轉化能力。特別是轉化能力:“化計算為教育”“化計算為理論”,最終“化計算和教育為計算教育學理論”。

  參考文獻

  [1] 袁振國.實證研究是教育學走向科學的必要途徑[J].華東師范大學學報(教育科學版),2017(3):4-17+168.
  [2]葉瀾.當代中國教育學研究“學科立場”的尋問與探究[C]//葉瀾.“生命·實踐”教育學論叢:立場.桂林:廣西師范大學出版社,2008:1-38.
  [3] 高毅哲.中國大學慕課選課人次突破3000萬[N].中國教育報,2017-01-23(2).
  [4]王洪巖.MOOC中的學習行為挖掘研究[D].濟南:山東大學,2016:5-6.
  [5] 李未.抓住MOOC發展機遇全面提高高等教育質量[J].中國大學教學,2014(3):30-32+40.
  [6] [8]孫仕亮.計算教育學與十大研究主題[J].中國人工智能學會通訊,2015(9):15-16.
  [7] 張遠增.教育數據:制式化、設計及作為研究范式[J].湖南師范大學教育科學學報,2017(5):57-63.
  [9][10]11]張生,駱方.構建新時代的計算教育學[N].中國教育報.2018-04-07(3).
  [12] 劉昆,郭力平.美國早期兒童數據系統建設與啟示———以賓夕法尼亞州的實踐為案例[J].基礎教育,2017(4):39-50.
  [13] 李政濤.從“教育視頻圖像分析”走向“教育視頻圖像學”[J].首都師范大學學報(社會科學版),2019(1):148-155.
  [14] 陳麗,郭玉娟,王懷波,等.新時代信息化進程中教育研究問題域框架[J].現代遠程教育研究,2018(1):42-48+89.
  [15]李政濤.教育學科發展中的“制度”與“制度化”問題[J].華東師范大學學報(教育科學版),2001(3):76-87.
  [16]李德順.什么是哲學?———基于學科與學說視野的考察[J].哲學研究,2008(7):34-41+128-129.
  [17] 李政濤.教育學的邊界與教育科學的未來———走向獨特且獨立的“教育科學”[J].教育研究,2018(4):4-15.

    李政濤,文娟.計算教育學:是否可能,如何可能?[J].遠程教育雜志,2019,37(06):12-18.
    相近分類:
    • 成都網絡警察報警平臺
    • 公共信息安全網絡監察
    • 經營性網站備案信息
    • 不良信息舉報中心
    • 中國文明網傳播文明
    • 學術堂_誠信網站
    快乐赛车开奖直播 黑龙江快乐10分玩法 星力9代正规捕鱼平台 河南481电视直播 幸运28方法 75秒赛车开奖一样吗 成龙拍的电影赚钱的 下载·辽宁快乐12开奖 河北11选5遗漏top10 七乐彩13个号码多少钱 正规棋牌下载 pk10冠军4码3期计划 内蒙古福彩快三软件