Le projet Faq2Sciences porté par l’Université Numérique Thématique Unisciel représente une banque de plusieurs milliers d’exercices en sciences naturelles, mathématiques et informatiques, alimentée par de nombreuses institutions d’enseignement supérieur. Il s’inscrit dans une logique de mutualisation des ressources éducatives libres (REL) de l’enseignement supérieur français, problématique qui a connu une recrudescence d’intérêt à l’occasion des confinements qui eurent lieu durant la pandémie de COVID-19. A travers une analyse quantitative des métadonnées associées aux exercices menée notamment au prisme de la théorie de l’échange social, nous montrons que prédominent les licences Creative Commons, alors même que l’accès plein et entier à ces ressources implique pour les institutions concernées de s’affranchir d’un abonnement annuel. Nous nous basons sur cette étude de cas pour discuter d’un paradoxe : le développement de ressources pédagogiques sur lesquelles sont apposées des licences de libre diffusion, mais qui n’en demeurent pas moins relativement difficiles d’accès dans la mesure où un paiement est demandé. Loin d’être un cas isolé en France, ce projet révèle certaines des difficultés que rencontrent les institutions qui veulent concilier impératifs économiques et idéaux des licences libres. Faq2Sciences represents an exercise database in natural sciences, mathematics, and computer science; it is designed by a consortium of French institutions of higher education. The mutualization of open educational resources (OER) at a national scale has seen a resurgence of interest during the lockdowns which took place during the COVID-19 pandemic, and discourses promoting open licenses for educational content have gained momentum. However, they are hindered by the fact that such initiatives need to be economically sustainable. In the present article, we use Faq2Sciences to illustrate this contradiction through a quantitative analysis of the metadata associated with the exercises. The fact that public institutions broadcast resources with open licenses, but ask for a fee to provide access to the database due to economic imperatives has become a growing paradox in France. As it hampers the development of a culture of open education, it needs to be addressed by the research community. Through the lens of the social exchange theory, notably, we analyze why content designers favor different types of Creative Commons licenses, while at the same time the overarching institution, Unisciel, requires a subscription to access the content.
How do learners make sense of what they are learning? In this article, I present a new framework of sense-making based on research investigating the benefits and boundaries of generative learning activities (GLAs). The generative sense-making framework distinguishes among three primary sense-making modes-explaining, visualizing, and enacting-that each serve unique and complementary cognitive functions. Specifically, the framework assumes learners mentally organize and simulate the learning material (via the visualizing and enacting modes) to facilitate their ability to generalize the learning material (via the explaining mode). I present evidence from research on GLAs illustrating how visualizations and enactments (instructor-provided and/or learner-generated) can facilitate higher quality learner explanations and subsequent learning outcomes. I also discuss several barriers to sense-making that help explain when GLAs are not effective and describe possible ways to overcome these barriers by appropriately guiding and timing GLAs. Finally, I discuss implications of the generative sense-making framework for theory and practice and provide recommendations for future research.
Micro-credentials can provide easily accessible and transparent evidence of skills or knowledge that have been certified by an authority, based on small units of learning. The recognition and transfer of credits is becoming essential, as an increasing number of students are studying at different institutions, often at the same time, online or in traditional settings. "Blockchain is a type of database that stores data in an "open, peer-to-peer (P2P) network that favors communal functionality in lieu of a centralized controlling entity" (Columbia Engineering Bootcamps, 2021, para 5). The development of blockchain (https://theconversation.com/demystifying-the-blockchain-a-basic-user-guide-60226) holds promise of becoming a useful facilitator for supporting the storage and dissemination of micro-credentials on a global scale. Besides providing effective data security and privacy, blockchain can also facilitate maintaining and disseminating credentials, while ensuring that access is readily available for students under their control. Because of its immutability, blockchain can be used to confidently attest to students' accomplishments and is therefore particularly appropriate for micro-credentials.
以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术为人机协同学术写作带来了巨大的机遇与挑战.为进一步探索ChatGPT在人机协同学术写作方面的潜在价值及风险,尝试通过实践案例的比较来探究不同学术训练背景的研究生与ChatGPT人机协同学术写作的异同.研究发现:第一,熟悉选题的研究生在和ChatGPT协同学术写作过程中,提问比较具体,并能通过判断、追问、示范等提问方式和ChatGPT进行对话,人机协同过程不仅有收获而且相对愉悦,而不熟悉选题的研究生则相反;第二,有发表经历的研究生能够鉴别ChatGPT语言表达及写作思路上存在的问题,并对生成的内容进行选择与加工,而没有发表经历的研究生对这些问题缺少感知;第三,ChatGPT在人机协同学术写作中扮演的角色受到研究生学术训练背景的影响,总体特点是"遇强则强,遇弱则弱";第四,不同学术训练背景的研究生对ChatGPT在人机协同学术写作中的价值判断有所不同,不熟悉选题或没有发表经历的研究生从自身不足反思人机协同学术写作所需的知识与技能,更易感受到ChatGPT的冲击与威胁,而熟悉选题且有发表经历的研究生更多地思考ChatGPT内生性的技术问题对学术写作的影响.鉴于此,教育者可以鼓励学生就写作内容向ChatGPT提问与追问,分析不同提问方式对ChatGPT生成内容质量的影响;组织学生对ChatGPT生成的论文进行评价与鉴赏;让学生提供人机交互的全部过程,并鼓励研究生在此基础上展开反思.
显性直接教学是在大直接教学(大DI)、小直接教学(小di)、显性教学(EI)等直接类教学法的基础上发展起来的新型教学方法,是"教师中心"教学取向中体现"教学效率"的一面与"学生中心"教学取向中体现"主动建构"一面的双向融合,较好地体现了"双主"教学结构思想.由于学术界围绕直接类教学的争论较多,对大直接教学、小直接教学、显性教学和显性直接教学这组概念进行深入辨析,并在此基础上提炼出显性直接教学的四大核心要素,有助于研究者准确把握其核心要义.研究表明:认知建模将问题解决中隐藏的思维策略和思维过程显性化从而降低学生的外在认知负荷,支架渐隐通过逐步撤除非必要支架将学生的最近发展区不断向前推进,理解检查通过"提问-讨论-反馈"实现互动建构效果的及时确认,分层干预通过"直接教学-课内指导-课后指导"为大部分学生的学业成功提供保障.显性直接教学通过知识结构可视化帮助学困生达成知识的深度理解,通过还原问题解决中隐含的思维策略与方法促进拔尖生高阶思维发展,为平衡知识传授效率与发展学生高阶思维、兼顾学困生"双基"习得和拔尖生创新能力培养提供解决方案,从而在国家"双减"战略和"核心素养"导向教学改革的双重背景下,在课堂教学层面实现"公平有质量的教育".显性直接教学还远不是教学法螺旋式优化的终点,未来发展需要积极吸纳学习科学最新研究成果,在现代信息技术的赋能下,加速教师专业发展进程.
沉浸式虚拟现实(Immersive Virtual Reality,IVR)环境在提升学生的行为、情感和认知投入方面具有显著优势.由于认知投入的内隐性,当前研究主要采用自我报告方法来测评学生在IVR环境中的认知投入,无法实现对认知投入的全面捕获和实时追踪.研究旨在探索采用计算机视觉技术实现对IVR环境中认知投入的实时追踪和自动测评方法.根据信息加工理论和具身认知理论,研究从视觉行为和身体行为两方面间接表征学生在IVR环境中的认知投入,并通过计算机视觉和深度学习技术自动识别和检测学生在IVR环境中的视觉行为和身体交互行为,检测准确率高达 98%.相关性分析发现,学生在IVR学习中对学习内容的视觉覆盖度与其后续的知识保留和知识迁移成绩显著正相关;学生在IVR学习中使用手柄交互的累计时长与其后续的知识迁移成绩显著正相关.上述研究结论表明:基于计算机视觉技术自动识别学生在IVR学习中的认知投入是一种可行且有效的方法,该方法能够为IVR学习环境的设计和优化提供客观且丰富的过程性数据,有助于破解IVR教学实践中教师无法精准监测学生的学习投入并提供及时指导和反馈这一现实困境.
克伯屈是项目学习哲学的创立者,主张"项目"是学生在社会环境中从事的热情的目的性活动,旨在让学生在学校中过有价值的生活,发展思维能力和道德品格.项目学习的类型以"物质性项目"为核心.项目课程的实施需要以学生为主体确立目的和计划,执行计划并对实施过程进行判断.克伯屈的项目学习哲学在 21 世纪数字化时代具有重要价值,它能帮助我们摆脱项目学习的技术化和简单化倾向,让项目学习成为发展核心素养的基本方式,让学生通过完成项目而创造自我.
智慧课堂互动研究近年来备受关注,但目前的研究方法主要是从时间的维度分析智慧课堂互动,而忽略了空间维度对课堂互动的影响,忽略了空间交互的纵深度和流动性.基于此,从交互空间的视角分析智慧课堂互动,重点探讨交互地理分析法(IGA)在智慧课堂互动分析中的具体应用.IGA对智慧课堂物理空间和网络空间的教学交互进行转录切片分析,并以动态可视化方式呈现师生的交互运动轨迹和互动空间偏好,为国内外学者研究智慧课堂互动提供了新的视角和方法.
人工智能、大数据等核心技术的快速发展促使人类的知识生产方式、学习方式和人才培养方式发生变革.以ChatGPT为代表的生成性人工智能为人机协同的互动性、生成性、个性化学习发展提供支撑.网络时代人类的知识生产经历了从PGC到UGC再到AIGC的转变.在线学习也经历了由教师提供到社群驱动和算法支持的发展.人工智能时代需要将人机互动的智适应学习和人际互动的社群化学习深度融合,从而充分发挥算法驱动的个性化和自适应优势,以及社群驱动下群体动力和群体智慧汇聚的优势,以实现算法和社群双驱动的协同共创.将人工智能与群体智慧深度融合,可以回应人工智能时代学习方式变革和创新型人才培养的问题.同时,在算法支持的智适应社群化学习发展过程中,为了避免算法歧视与偏见,必须重视"人在回路"的概念,即重视由人主导的迭代.
深度学习是教育高质量建设的应然所指,而数字教科书是教育现代化的实践依托,对于数字教科书设计的探索也是撬动教育数字化转型的必要因素之一.在探寻深度学习导向的数字教科书设计时,首先,需要在内涵范畴进行重塑,从而指涉深度学习的价值意蕴,即在教学内容范畴,实现从"点状、割裂"到统筹把控;在学生发展范畴,实现从"机器本位"到"人文主导"的转换;在教师发展范畴,实现从"挂一漏万"到"深度融合".其次,基于内涵的转变,从三个维度提出了数字教科书设计的应然路径:学习单元构设下"大概念"的数字融入与转化;驱动性主线贯连下高阶认知的指涉与实现;"学程"驱动下教材和"学材"的数字整合与建构.最终,基于应然路径的构设,尝试提出指向深度学习的数字教科书实践策略,即,建构指向深度学习的学习单元;预设助益高阶认知的支架系统;在实践中落实对于深度学习的反思与推进.
智能素养是智能社会催生的时代产物,是人们成功地适应技术社会所需具备的智能意识和智能习惯.鉴于国际组织报告集结了领域专家的前瞻研判,投射出智能素养研究的行动路径和主流趋势,选取智能素养主题的国际报告作为样本源,通过梳理和分析智能素养的国际图景,汲取其在核心内容、典型事件和特色取向等方面经验,并从理念层、方法层、过程层和监管层,构建智能素养的本土化发展框架.同时,提出智能素养本土化发展的研究议题:立足中国文化自信,研制本土化的智能素养发展框架;重视多元主体需求,建立不同群体素养提升的行动指南;适应素养生长规律,探索智能素养科学发展的长效机制;打造前瞻的循证监测,开展持续化的智能素养指数评估.
人类学习活动的展开以身体、心智与情境等具身要素的动态耦合为基础,具身型认知下学习情感是学生深度学习发生、学习效能保障的重要基础,然而,目前离身束缚和情感鸿沟成为制约教育教学深层次发生及提质增效的现实问题.因此,需以具身化教学为支撑,探究具身认知视域下基于学习情感的深度学习发生机制.具体而言,设计了具身认知视域下 9 类细粒度情感框架,并从"知识迁移""具身交互""情感心理""创新思维"四维度揭示深度学习效果.结果表明:具身交互活动在一定程度上能激发学生的积极情感,良好的情感状态是学生持续参与具身交互的重要动力,能够促进学生向创新思维进阶;具身认知情境下学生的知识迁移能力较薄弱,仍需进一步强化.基于上述结果,构建了基于细粒度情感的深度学习发生机制模型,为学生知、情、行的整体参与联动以及学习深层次知行合一、知情共育提供借鉴.
中国远程教育研究在百年演进中历经萌发与初现(肇始期)、重构与停滞(探索期)、复兴与转型(求变期)、繁荣与多元(勃兴期)、变革与创新(深化期)五个阶段,每个阶段呈现出各具特性、不相一致的学术发展样态.百年来,远程教育研究取得了显著成就,理论研究从无到有,知识体系得以构建;学科建制逐渐完善,研究生态得以优化;研究视角趋向多元,研究范式得以丰富.从批判性视角看,其也存在基本理论研究不强,学科自觉性受限;人文观照缺乏,本土文化阐释不足;学术反思阙如,研究质量待提升等现实问题.鉴往知来,今后的中国远程教育研究应在增强基本理论研究、跟踪前沿研究中寻求学科发展,在树立历史意识、扎根本土研究中增强学术意蕴,在加强学术反思、秉持品质原则中提升学术内涵,不断推动远程教育研究向好发展,为构建中国自主知识体系下的教育学科体系、学术体系、话语体系贡献独有力量.
国家教育数字化战略转型带动了智慧课堂交互行为数据大规模、系统化的采集,当前在采集的数据基础上所进行的分析依据是统计性的经验性分析方法.如何根据课堂交互行为数据建立标准分数常模,并对相关维度数据进行分级应用,是目前国家教育数字化亟待探索的数据驱动智慧课堂交互分析方法.为此,从课堂交互行为数据基础出发,基于改进型弗兰德斯互动分析系统(iFIAS),选取iFIAS系统平台的 358 节有效课堂和 292380 条有效数据,形成了课堂交互行为分析标准分数常模的计算方法,并构建了"1 个总体,4 个主维度,14 个子维度"的标准分数常模分级应用框架,得出iFIAS课堂交互行为数据标准分数常模计算结果.最后,应用该方法对一堂小学四年级数学课"认识三角形和四边形"和一堂初中一年级英语课"Do You Think You Will Have Your Own Robot?"进行课堂交互行为量化分析,通过比较发现数据驱动的智慧课堂的特点及其内在关联,并从"标准分数常模、三值内在逻辑关系、课堂特点、无学科限定、常模漂移"五个方面讨论了常模分析结果.
基于历史制度主义理论分析框架,通过全面收集与分析 2004 年以来我国有关"学分银行"制度的政策文件,发现我国学分银行政策变迁经历了启动发展、稳步推进和战略提升三个阶段.受一系列因素的影响,从宏观看,我国学分银行政策在变迁中受协同效应、高昂的变革成本和政策的高密集性发布等影响,存在着自我强化的路径依赖;从微观看,我国学分银行在路径依赖中还发生着政策微调、政策置换和政策转换三种渐进式变迁类型.展望未来,从历史制度主义视角出发,学分银行制度的未来建设可以新时期学习型大国的建设为目标,以标准建设和实践试点为手段,从整体上实现学分银行政策的高质量发展.
智能测评诊断建模已成为洞察学习者认知发展的新范式,对教育数字化转型具有重要的理论价值和实践意义.面对当前的教育情境复杂性和认知过程易变性挑战,构建基于情境、认知和技术三重视角的测评诊断框架,有助于挖掘从教育情境现象到内在认知的发展规律,揭示学习者认知随时间推移的演变机理.在情境视角下,构建"知识-交互-行为-时序"四元组,实现教育测评的全要素、全过程性挖掘;在认知视角下,针对四元要素开展速度、记忆和综合能力等认知规律建模,探索四元教育要素间的关联;在技术视角下,借助深度学习技术,探索基于多维交互数据、时序过程信息和综合能力的测评诊断实践路径,推断学习者的认知状态.通过可视化诊断分析结果,开展资源推荐、路径规划和教学干预等教学应用,促进数据驱动的大规模精准教学和个性化自主学习的实施.
教育的现代化过程是教育实践核心过程的技术化过程.现代教育实践的核心是教育系统的生存期管理,而这个教育系统必须是技术性地设计出来的,且需要在一线教师的微观调适下完成.为了降低实践成本,教育系统的生存期管理需要是一种被称为教育众筹的过程,它是一种学校组织中能手教师与教育企业中的专业团队合作、贡献设计智慧以维护教育系统的过程.教育众筹需要特定的平台、算法,需要社会多组织之间的配合,需要新教育学作为专业知识基础.
生成式人工智能聊天机器人引发新技术的狂欢,加速了教育系统变革,写作领域首当其冲面临了巨大的挑战.新一代智能技术可以成为智能学伴,为学生提供个性化、交互式的学习支持服务,来帮助学生高效地进行自主学习.如何利用智能技术增强学生写作学习的效果和效益也成为迫切需要解决的问题.在梳理技术辅助写作教与学的发展历程基础上,立足当前生成式人工智能高速发展的浪潮,廓清写作内涵和深层学理机制,构建人机共生的写作模式,可为写作提升以及高阶思维的培养提供了参考路径.人机共生的写作模式将写作定义为生成式人工智能外脑与人类内脑创生融合的过程,该过程借助互动反馈,促进人工智能外脑与人类内脑的个性化演进成长,进而不断提升写作效率和质量.同时,为应对生成式人工智能的局限和潜在风险,人机共生写作中既需要帮助学习者提升给出高质量提问和指令的能力,避免过度依赖和沉迷人工智能,同时,学校和教师要积极变革教学模式,推广项目化学习和大概念单元整体写作教学,发展真实性写作,以发展学生的核心素养.
证据驱动研究的关键是如何发掘、开发并利用高质量的证据,从而促进知识传播、创造与应用.成人技能调查数据库的数据采集方法与技能分析框架是其发掘与开发高质量证据的重要工具.综述基于成人技能调查数据库的成人学习与教育证据驱动研究,旨在进一步观察西方成人学习与教育研究者如何利用相关证据,提高成人学习与教育的经济和社会成效.主要研究启示在于:充分利用现成大型国际调查数据库,建构成人学习与教育研究的主题扇和强化成人学习与教育政策导向研究.
组员之间的平等参与是在线协作学习有效开展的核心要素之一,当前,对于群体感知工具和适应性提示是否能有效促进平等参与存在一定的争议.为此,采用混合研究方法中的解释性序列设计来探明两者之间的影响机制:在量化研究阶段,通过对实验数据进行基尼系数分析和描述性统计分析,发现群体感知工具和适应性提示能显著促进小组内成员的发言数量;在实验结束后,对被试进行访谈,发现群体感知工具和适应性提示通过对社会感知、调节模式、条件作用、动机作用产生影响而引发组员的发言,进而促进小组内的平等参与.最后,研究结果表明,群体感知工具和适应性提示在一定程度上能有效促进在线协作学习过程中平等参与的形成,未来研究应聚焦协作技术支持与小组中个体内心层面之间的更多联系.
