PISA数字化学习技能测评.pdf
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1、收稿日期:作者简介:译者简介:2023-10-12Mario Piacentini,男,经济合作与发展组织(OECD)高级分析师。吴泓霖,男,教育部教育考试院助理研究员。PISA数字化学习技能测评摘要:在教育数字化的时代背景下,学习方式加速演变,学习技能测评成为各国教育界关注的前沿焦点。PISA2025对数字化学习技能进行测评,目的是更好地了解学生需要掌握哪些技能和策略,才能成为真正的自主学习者,同时提供来自国际教育行业的相关信息,以帮助师生将新型学习技术更好地应用于教育。阐述PISA数字化学习技能测评的理念和方法,包括目标构念、学生模型、测评单元、证据规则、分数报告等。为使教育者了解学生如何
2、思考和调节自己的学习,OECD研发学习技能创新测评平台(Platform for Innovative Learning Assessments,PILA),为教育者提供互动技术和有研究支撑的工具,对学生的成长进行评估。关键词:考试数字化;PISA;数字化学习技能;创新测评;自主学习评价【中图分类号】G405【文献标识码】A【文章编号】1005-8427(2024)02-0018-7DOI:10.19360/ki.11-3303/g4.2024.02.003引 言数字化学习技术正在重塑人们的学习方式,它赋予学习者极大的自主性,通过不同的媒体形式使人们十分便利地获取大量的信息,影响人们构建知识体
3、系的过程。这些技术将人为探究与计算机能力相结合,为学习提供新的、更高效的形式,让个体学习者得以锻炼和培养自己的技能、分析和组织信息、与他人合作。然而,在为学习赋能上,并非所有的数字化资源都具有相同的价值。目前,很多课堂上使用的所谓数字化工具,只是简单地把学生的练习活动变成某种数字化形式,这些活动实际上通过纸笔也能进行。数字化资源的更大价值潜藏于那些能够产生互动的学习环境中,学生可以利用各种直观的表征方式展现自己的想法。这些数字化的建构工具不仅使学生能够对原本难以接触到的复杂现象进行探索,而且可以提供即时反馈,让学习者能够检验自己理解是否到位,进而不断迭代形成问题的解决方案,如Scratch、N
4、etLogo、Code.org等学习应用程序已经建立全球性的学习社区。现在,数以百万计的学生使用这些工具进行主动探索,让复杂的概念可视化,建立、创造并分享他们的个性化学习内容。这些工具带动的学习过程与学习的建构理论一致,都强调学习者在知识构建和认知发展过程中发挥积极作用,也强调教师将身份转变为学习促进者而不是信息传授者1。建构主义理论认为,当学习者做一个对自己有意义的项目时,能够达到最佳学习效果2。在构建一个工件(artefact)的过程中,学习者将构想、概念及Mario Piacentini(经济合作与发展组织,巴黎 75775)吴泓霖 译(教育部教育考试院,北京 100084)Journa
5、l of China Examinations2024年第2期No.2,2024技能付诸行动,当学习者与工件产生互动、不断完善时,他们的想法、对概念的理解以及技能又会进一步发展。数字世界大大增加了以做促学的机会。一、PISA增设数字化学习技能测评的背景教育系统的基本目标是培养学生的学习技能。无论是正式的还是非正式的教育环境,学习和解决问题都与技术发生越来越多的联系,这意味着年轻一代必须做好准备,才能在数字世界中有效地使用技术,主动参与其中并发挥作用。近年来,许多国家在将数字技术融入教学方面投入大量资金,COVID-19的全球大流行进一步刺激这些方面的投资,因为学校经常面临停课,教学活动不得不大
6、规模地转至线上,给许多学生的学习活动带来影响。然而,目前全球教育界依然缺少充分的证据证明这些投资是否真正促进学习,是否真正帮助学生形成运用技术自主学习的能力。如今在网上获取学科知识已十分便利,对学生在特定时间已经掌握的知识进行测评,其重要性大为降低,取而代之的是对他们学习新知识的能力进行测评。然而,目前还缺乏证据证明教育系统能够成功地促进学生有效学习所需的认知、元认知和情感技能的发展。PISA2025对数字化学习(learning in the digital world)技能进行测评,目的是更好地了解学生需要掌握哪些技能和策略,才能成为真正的自主学习者,同时提供来自国际教育行业的相关信息,以
7、帮助师生将新型学习技术更好地应用于教育。基于学习者在学习过程中的认知、元认知和情感过程,这项测评将生成多个测量值。作为测评的一部分,学生需要完成2项拓展的学习任务,预计耗时1个多小时。学生运用开放式学习平台上的信息和工具开展任务时,将有一位虚拟导师提供自动化、智能化的反馈,鼓励学生进行一定次数的操作。基于学生解决开放性问题的过程,将产生带有时间标记的细颗粒数据。通过收集这些过程性数据,可以推断学生与这些开放式学习系统互动的有效性,包括测量学生在多大程度上能够规划时间、设立学习目标、明确学习需求、对自己逐渐形成的认知进行监控和准确判断、根据反馈调整策略、评估各种工具和信息与目前学习目标的关联性、
8、整理和概括自己的新认知用于展示所学内容。这项测评还收集学生在学习新主题或尝试在线解决复杂任务时如何保持专注和激励自己的信息。PISA2025数字化学习技能测评还使用问卷,收集学生在课堂内外参与数字学习活动的背景信息。各国在帮助学生自主培养使用数字化工具所需素养的措施是不同的,其有效性如何,PISA2025也将提供测量和比较的数据。高质量、国际化的数据收集工具和数据分析手段,能够引导教育政策向数字化赋能的方向转变,帮助一线教师确定目标和步骤,以便将技术更好地融入课堂。二、PISA2025数字化学习技能测评方法(一)领域分析和目标构念领域(domain)分析包括对人们在目标领域所使用的概念、语言和
9、工具进行盘点,对人们使用目标知识和技能所针对的问题和情境进行识别,界定相应领域情境下良好表现的特征。为此,OECD秘书处成立跨学科专家组,专门进行这项工作。在PISA2025数字化学习技能测评的领域分析中,一个关键问题是学生在考试中究竟应该学习什么和使用哪些工具。在数字世界,有许多工具能够帮助实现建构主义理论所提倡的积极和情境化的学习体验,如许多学生用Scratch设计数字化动画3、用PheT虚拟实验室探索科学现象4。专家组构想学生在测评中应该产出哪种工作成Mario Piacentini:PISA数字化学习技能测评192024年第2期果作为学习证据时,参考了STEM领域的实践案例。针对学生如
10、何使用这些工具的问题,已有相关研究从实证和理论的角度,为界定熟练学生的实践方式和初学者遇到的典型困难提供重要参考5-6。此外,在教学设计和学习进程领域也出现很多可靠的证据,帮助专家组将这项新型测评的学习目标聚焦到科学实践上,包括实验、建模、设计算法解决方案等。在这些实践中,相对容易确定学生在短时间的数字化学习测评中能够实操和学习的概念和操作,如变量控制策略或条件逻辑的使用等。专家组将PISA2025提出的数字化学习技能定义为使用计算机工具参与知识构建和问题解决迭代过程的能力,体现为基于计算机进行科学探究实践时能够进行有效的自我调节学习;将数字化学习定义为一种反复的过程,也就是把学习看作一个整体
11、的、非线性的过程。换言之,学习是一个复杂的过程,要求学习者成为积极的参与者,并逐步建立自己的认知。该定义将构建知识和解决问题视为建构主义学习的特定形式。在建构主义视角下,学习者对自己的学习负责,采取行动寻找各种问题情境的解决方案,并且利用各种资源增进理解。根据该定义,问题解决并不是简单地重现某些领域知识,从而为某一陌生的问题情境提供解决方案;而是使用外部资源对自己的知识进行补充,从而达到特定目标的过程。在这项测评中,学生利用各种支架(scaffold)和从其他各种外部资源中学习的机会,逐步到达他们的最近发展区(zone of proximal development)。在测评中使用计算机工具,
12、意味着学习者基于自己正在形成的知识和理解,形成各种直观的计算机化表征并加以改进,通过这种方式参与到构建知识和解决问题的过程中。这些计算机化表征可以有多种形式,但对PISA2025测评而言,必须是计算机能够执行的模型(如各种概念图)或算法解决方案(如各种程序)。该定义还指出学生进行数字化学习时必须具备两项能力。第一项是自我调节学习能力,这是学习者参与任何自我调节探究过程的基本素养7。从本质上讲,自我调节学习指人们在学习时对自己的元认知、认知、行为、动机、情感等多种心理过程的监控和控制8。在数字化学习环境中,各种资源不仅唾手可得,而且还能得到即时反馈9。面对大量的非结构化信息,学习者非常容易分心,
13、因此自我调节学习能力非常重要。第二项能力是计算和科学探究操作能力,这一能力引导学生运用计算机工具创造新知识、解决新问题,学习者必须能够运用计算机化的方式思考问题,进而用好数字化情境。(二)学生模型数字化学习技能测评的学生模型由三个互相关联的部分组成,即计算和科学探究实践、元认知监控与认知调节过程、非认知调节过程。见图1。第一个维度是计算和科学探究实践。用不同类型的问题测评以下3个方面的内容:1)能否分解问题并识别模式。向学生呈现一些复杂的、可分解的问题,要求他们定义和排序解决步骤,并识别重复出现的模式。2)能否开展实验和分析数据。提供不同的界面供学生做实验、收集数据、将数据可视化,如某个测评单
14、元要求学生编写一个向用户推荐电影的应用程序,为了达到该目的,学生必须调查用户过去看过哪些电影、如何评价的这些电影及电影的哪些特点与他们的评分相关。3)能否构建和调试计算机应用程序。通过评估学生能否迭代制作功能实用的程序或者模型,可以得到证据。如在某个测评单元,要求学生建立一个病毒传染的计算模型,用于预测疫苗接种数量如何影响新感染人数。在测试中,学生创建不同的计算机应用程序,用于发现系统20分解问题并识别模式开展实验和分析数据构建和调试计算机应用程序监控进度和调整适应评估知识和行为表现保持任务参与度管理情感状态计算和科学计算和科学探究实践探究实践元认知监控元认知监控与认知调节过程与认知调节过程非
15、认知调节过程非认知调节过程图1 数字化学习技能测评的学生模型的工作方式、设计问题解决方案,或者作出预测以为决策提供参考。第二个维度是元认知监控与认知调节过程。为了在该维度获得有效证据,需要分析学生如何与虚拟导师互动以填补他们对问题和工具的理解差距,还需要评估学生在多大程度上可以监控完成学习任务的进度。在开放的学习情境中,学生可以请虚拟导师为自己提供一些类似问题的解决案例或更为明确的提示。在该维度,监控进度和调整适应的证据主要通过评估学生何时决定寻求帮助以及评估其是否适应这种方式,即评估学生是否根据帮助采取行动;还可以检查学生何时选择测试他们的解决方案,以及如果测试显示出一些问题,他们是否作出改
16、进作为测评的证据。在评估知识和行为表现方面,需要在测评单元结束时让学生评估他们工作的不同方面,然后对他们的自我评估能否反映真实表现进行再评估。第三个维度是非认知调节过程。有些行为能够反映学生想要做好和学好的决心,通过收集与这些行为相关的日志数据,可以对任务参与度进行测评。例如,可以分析学生在虚拟导师提供帮助时是否认真遵循指导,以及学生是否决定查看他们无法解决的任务解决方案。虚拟导师会在测评单元的不同阶段介入,要求学生报告他们的感受,这些自我报告可以用于建立情绪调节措施。(三)学习单元的构成为了生成学习过程的证据,测试单元的构成需要具有创新性。由此设计每个学习单元由五个系列阶段组成,其中每个单元
17、的持续时间约为30分钟,见图2。在开始阶段,由虚拟向导介绍该单元的整体学习目标,让学生通过辅导课程的形式进行体验(如“我将教你如何”)。第二阶段是评估已有知识,学生要完成一项预测试,目的是测评学生是否提前知道本单元要学习的概念和操作。第三阶段是一项教程,学生需要熟悉数字化学习界面的核心功能等。第四阶段为学习阶段,包含一系列分离式的、精心设计的任务,帮助学生做好准备,以应对需要花费较长时间的挑战性任图2 数字化学习的测试单元示例介绍整体学习目标评估已有知识教程学习活动30分钟挑战自我评估Mario Piacentini:PISA数字化学习技能测评212024年第2期务。在最后的挑战阶段,学生需要
18、通过解决更加复杂的、包含多个步骤的问题,展现自己在教程和学习阶段所学的内容。挑战性任务结束后,学生完成一些自我评估问题,并报告他们在这个学习单元中的情绪状态。这种复杂的设计旨在让学生沉浸在真实的数字体验中,激发他们学习新事物的兴趣。需要注意的是,每个学习单元都包含一组定义明确的概念和操作,学生可以按照连贯的教学顺序掌握这些概念和操作。(四)证据规则通过检查学生在学习和挑战阶段作答问题的正确程度,可以评估他们工作成果(即程序和模型)的完整程度;通过基于过程数据(日志文件)检查学生在任务过程中所采用的策略,可以收集学生各项目标技能发展程度的证据并作出推断。数字环境学习框架包含详细的证据规则表,用于
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