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“只要具备良好的学习条件,绝大多数学生都能学到学校所教的一切。”

网易有道周枫:互动大班有望取代双师大班

2020-05-20 11:05:24发布     来源:多知网    作者:周枫  

  编者按:

  传统大班教学受制于群体教育模式和个体差异之间的矛盾,远程教育导致的弱场景感、弱监督性又与中小学生的需求背道而驰,但大班课的优势是经济模型最佳。为了满足个体化需求、平衡经济模式,有道探索了名师互动大班课,由此来改善传统大班课的矛盾点所在。

  “只要具备良好的学习条件,绝大多数学生都能学到学校所教的一切。”

  ——Benjamin Bloom,《人类特性与学校学习》,1976

  01

  学习中的个体差异是如何造成的?

  有人学习好,有人学习差;有人学习快,有人学习慢……这是社会的认知常态。许多人已经默认了这样的结果,并且给出了一个看似能说服别人的回答:因为每个人能力不同。

  但我们也能观察到这样的现象。通常而言:在城市中接受教育的孩子,会比在乡村中接受教育的孩子学习好;出身教师家庭、书香世家的孩子,会比父母从事其它职业的孩子学习好。

  著名教育心理学家Bloom就认为,孩子学习效果不好,能力或者天赋并不是最主要的因素, “在具备良好学习条件的情况下,大多数学生在学习能力、学习效率和学习动机方面会变得非常相似。[1]”

  换句话说,这是教学的问题,而不是学生的问题。

  02

  好的学习:不仅有名师

  Carroll曾经提出一个学校学习的模型,指出时间是学习中最重要的一个变量[2]。

  学习程度就是学生有效用于某一学习任务上的时间,与掌握该任务所需时间之比的函数[3],即学习程度 = f(有效学习时间/掌握所需时间) 。

  基于Carroll的模型,Bloom提出,只要对以下变量加以注意,绝大多数学生都能掌握学校教的一切:

  认知准备状态:学生的既有知识、技能

  情感准备状态:学生的学习动机程度

  教学策略与质量:教学在多大程度上适应于这个学生?

  所谓“好的学习”,就是在经验丰富、策略灵活的名师教学基础上,辅以丰富的、有感发力的情境创设,引导学生的自主探索,从而实现知识的底层建构和迁移,缩短掌握该知识所需要的时间;同时,在课堂中通过沟通互动、合作共学,保持学习专注,增加学生的有效学习时间。

  “好的学习”对教学设计有极高的要求。

  “好的老师”必然是“好的学习”的基础,所以有道一直坚持“同道计划”,坚持寻找最优秀的老师。在名师的指引之上,“好的学习”还需要有自主探索的互动过程,需要智能化、个性化的教学与服务。

  03

  超越传统教学

  互联网教育的出现,极大改变了教育资源不均衡的现象。现在,无论孩子身在何方,通过互联网,顶尖清北名师的课程都已触手可及。

  从直播大班到双师大班,教育模式的创新带来了许多可喜的变化。名师讲学,讲的更清晰易懂了,掌握知识所需时间缩短了;辅导督学,满足了个性化学习、线下学习的需求,有效的学习时间增加了。总的来说,往“高效教学”又近了一步。

  但K12大班教学中,对以下两个矛盾的解决依然是有限的:

  班级授课制这一应用最为广泛的教育模式,与受教育者个体差异之间的矛盾

  在线教育的远程性导致的弱场景感、弱监督性,与中小学生需要强场景感、有力监督的矛盾

  由此带来了K12教学产品设计中的三个根本张力:自主探索与被动听讲、掌握程度与教学进度、个性化学习和标准化教学。这些张力的存在,与K12学习内容的性质(比如数学中,一些知识点是否掌握非常关键),以及K12阶段学习者的生理和心理状态(比如更低年龄的学习者注意力周期较短),以及人类大脑的认知规律都有关系。

  传统大班在优良经济模型和覆盖所有教学场景上做不到兼顾,鱼和熊掌不可兼得:大班在经济模型角度上虽然最佳,但由于教学场景的局限,某些课程(比如数学和编程这样的内容上),远程情况下要做到“掌握”,就会有困难。以往,教学机构往往转而通过小班或者1对1来解决这个问题,把产品设计问题转为依靠人的灵活性的问题,这又必然会带来经济模型上的巨大挑战。

  那么,有没有一种新的教育产品模式,既可以解决传统大班教学中存在的矛盾,又可以在商业模式和教学效果中找到平衡点?

  这就是有道正在探索的创新产品模式:名师互动大班。

  04

  从单向输出到双向互动

  互动的基本涵义,就是从老师单向输出-学生单向听讲,转向名师有效引导-学生自主探索的双向过程。互动的最终目的,是在老师的引导下,在保持专注的过程中,实现对既有知识的迁移和新知识的掌握。

  在此基础上,我们提出了互动大班的教学模式。互动大班是双师大班的升级,在包含双师大班所有元素(直播、主讲与辅导老师)的前提下,增加了智能化的机器辅助互动环节,其中包括结构化、个性化的练习与探索。

  互动大班模式有3个核心特征:

  结构化、个性化的练习与探索

  智能化机器辅助

  课后与课上练习环节的高效配合

  1. 结构化、个性化的练习与探索实现沉浸式课堂

  传统的双师大班课中老师经常会通过“听懂了的同学刷一波666“来判断学生的掌握。而在有道精品课采用了互动大班模式的小学数学课堂,老师会根据学生的注意力的特征来设置课程节奏。

  例如在立体图形的教授过程中,老师会在基础知识的讲解之后,增加学生对立体图形的观察环节(学生可以转动3维立体图形建立空间认知),以及小的互动评测题目。通过一系列结构化的互动题,老师对学生是否真的掌握有了更精细的洞察,并且在此基础上灵活调整后续教学层次和节奏。

  2. 智能化机器辅助提升教学效率

  目前,有道小图灵的互动大班编程课实现了教学直播系统和编程操作系统无缝切换。在图形编程课中,学生在一个知识点后随即进入编程操作系统。该系统以由浅入深的闯关模式,让学生完成阶段教学后的个性化实战演练,并在每个关卡都实现了实时的自动评分。

  一方面,这些多维的评分让学生的掌握能够得到清晰的判断;另一方面,这些数据也供我们课后辅导老师提供个性化的教学指导。

  3. 课后与课上的练习环节高效配合

  我们用智能笔打通了学生整条学习链条。课堂中的过程性作答结果、课后的作业练习、阶段的模考测评都是学生的“双向反馈”,所有学生的结构化的数据会存入数据中台。

  一方面,学生通过个性化的练习巩固所学知识;另一方面,随着学习数据积累,一个更加清晰的学员画像进一步帮助我们的“双师”进行教学的迭代和创新。

  智能笔答题在课堂中上台的图示

  通过这些智能化的产品设计,有道名师互动大班做到了传统大班教学做不到的东西:

  1、在大班课里,实现了学生的自主探索

  2、在线上课里,依然保证了学生的学习专注力

  3、在线上大班课里,实现了教学进度与学生不同掌握程度间的平衡

  而这三点,恰恰正是Bloom提出的三个影响学习效果的重要变量:认知准备状态、情感准备状态、教学策略与质量。

  05

  从课中到课后:智能化的产品链条

  课后是不可或缺的学习链条中的一环。传统在线教育的一大缺陷,就是无法像线下的学校一样,可以有效跟踪课后的学习效果。在这种情况下,双师大班模式应运而生。双师模式在一定程度上解决了课后学习的问题,但是,它也同样面临传统大班的困难:一位辅导老师如何才能兼顾几百名学生?

  想象一节口语课程结束后,有200位学生都觉得自己的口语需要练习和得到纠正;又或是一节作文课后,有200位学生都完成了一篇作文,然后纷纷拍照发给辅导老师,等待老师的批改。

  即使是最细心的辅导老师,也无法处理这么多的需求。但在有道的互动大班中,依托于智能化的产品链条,在线下场景里,学生依然可以实现自主探索和个性化学习。

  比如我们的英语作文智能批改功能:学生用智能笔写完作文后,无需拍照,作文内容就会同步到系统里;他只需在手机上点击提交,就可以即时查看AI老师的批改结果。

  还有我们的英语口语智能纠音功能:学生不再需要录制语音发给辅导老师,只需使用有道app练习口语,系统就能自动点评和纠正。

  06

  教学模式再升级

  互动大班并不是对原有线上大班的替代,而是在原有的双师大班模式之上,重要的产品升级。互动大班会有效覆盖大量新教学场景,本质上是更集约化,更有效率的手段:通过对AI、网络实时通信、自动化判题、交互设计等技术的深挖,综合这些方面近30年的进展,来解决同样的教学挑战,从而对传统的直播大班/双师大班模式实现了超越。

  在未来,互动大班甚至可能超越线下大班或小班的教学效果。因为在保证学生专注力和实现个性化教育上,互动大班有机会可以做得更好,可以让学生得到更多高质量的探索与辅导过程,抵消掉远程教学中教学者在亲密度和场景感知上的劣势。

  传统的教育总是根据学生的能力差异来进行区别化的教学;其结果是,教育反而扩大了学生之间已经存在的差异。我们思考的并不是将学生分成几档,然后认为他们已经止步于此;而是不同的学生,无论他们的学习速度是快是慢,都能赶在社会给他们的评价周期之内,通过我们的名师互动班课,达到掌握知识的目标。

  参考文献

  [1] Bloom,《人类特性与学校学习》,1976,p.4

  [2] Carroll, J. B. A model of school learning. Teachers College Record, 64(8), 1963, p. 723–733.

  [3] Carroll, J. B. The Carroll Model: A 25-Year Retrospective and Prospective View, Educational Researcher, Vol. 18, No. 1 (Jan. - Feb., 1989), p. 26-31

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