模式眼鏡理論在教育教學中的應用研究

摘要：在日常教育教學中，教師發現每位同學都有對事物理解的獨特方式，如果能夠理解學生的模式眼鏡，可以對學生更多的尊重和理解，設計更適合學生的學習路徑。文章對基于模式眼鏡理論進行初步探索，結合教學實踐，總結出STERS五步驟：1.教師標準表述;2.學生試述試演;3.模式眼鏡提取;4.知識重新組塊;5.學生成果呈現。通過這五個主要環節開展教學活動，基于模式眼鏡理論在教育教學中取得較好的教學效果。

關鍵詞：模式眼鏡理論;學習路徑;教學模式;網絡學習空間

在日常教育教學中，教師發現每位同學都有對事物理解的獨特方式，這種對知識的獨特探究方式并沒有優劣之分，如果能夠理解學生的獨特學習模式，可以對學生更多的尊重和理解，設計更適合學生的學習路徑。應用模式眼鏡理論，教師可以更加清晰了解學生學習過程，極大的促進學生的發展。

一、模式眼鏡理論

（一）模式眼鏡定義

有這樣一種學習現象，引起我們深深思考：有時學生學的非常認真，對老師提供的思路有一定疑問，認為老師講的知識并不是最優化的知識，從他們的視角看來，明明存在更優化的學習路徑。可以說，學生理解知識或事務有自己獨特的視角，我們把學生從自己視角看待事物（知識）、理解事務（知識），形象地稱為模式眼鏡。

（二）模式眼鏡理論構成

1.教師標準表述（Standard expression）

教師利用標準的知識表述方法，將此部分知識和技能進行表述或演示。教師平時上課或輔導的過程就是標準表述過程。教師對知識點按照學科標準進行設計，呈現給學生完整的知識體系。對于學生的水平，教師要依據之前該學生的表現進行估測，選用合適的學習方法進行教學設計。

2.學生試述試演（Trial）

學生根據自己的理解對知識進行初步嘗試的表述或者演示，可能學生存在理解上的偏差或錯誤，也可能包含學生對知識創新的理解和發散思維。如果學生存在理解上的錯誤，仔細傾聽或觀看學生在哪個環節出現問題，出現了哪些問題，出現問題的原因是什么，以及嘗試找到解決的辦法。如果學生有創新思維，積極鼓勵學生對新創意進行有益嘗試，引導學生完成自己的創意。

3.模式眼鏡提取（Extract）

有學者認為，學習者的知識掌握狀態屬于內隱變量，通常難以進行直接觀測。因此，建立準確且易于理解的知識追蹤模型，一直是人工智能與教育交叉領域的研究熱點 [1] 。當前，知識追蹤模型主要基于三類不同的技術方法（即馬爾可夫過程、邏輯回歸和深度學習）構建[2]。模式眼鏡提取基于知識追蹤模型的構建。

（1）提取

教師能夠快速地考查學生記憶特點、理解知識的方式、動手實踐能力對學生進行模式眼鏡提取，提取出學生個性化的知識識別、編碼方式等相關信息。

學習風格確認：學習風格可以分為視覺型、聽覺型、動作性和緘默綜合型。學生到底屬于哪種學習風格，需要教師從哪些方面進行引導，都是教師在確認學生的模式眼鏡很重要的部分。知識呈現方式確認：學生對何種呈現方式比較感興趣？需要教師準確識別該知識呈現方式。學習路徑確認：通過分析學生的模式眼鏡，可以了解學生不同的學習路徑。有的學生知識空間非常豐富，欲探究知識恰好落在學生的最近發展區中，學生很容易直接從已有知識推出欲探究知識，這時學習路徑呈現“H”形狀;另外有些知識較難，學生需要借助其它的探究工具和方法或者需要教師、同學的幫助，才能順利到達欲探究知識，這時學習路徑呈現“Z”形狀。在提取學生模式眼鏡時，可以借助網絡學習空間進行。通過了解學生以往網絡學習空間數據，可以很清晰的得知學生的學習風格，諸如喜好學習材料類型、答題方式偏好、答題時間偏好等參數。基于這些參數，可以清晰地了解學生的模式眼鏡，并且盡量在不影響學生的情況下靜默進行。

（2）試戴

以學生視角看待問題，我們形象地稱之為“試戴”模式眼鏡。從學生的視角出發看待問題，從而更有效的體會學習者已有知識儲備同與欲探索問題之間的差距，促使更有效地解決問題。“試戴”有兩種方式：一種是教師身臨其境嘗試，即為教師試戴。另一種方式為AI虛擬試戴。可以將學生的模式眼鏡置于虛擬教學環境，由AI智能導學系統自動判定何種方法為最優學習路徑。AI智能導學系統包括知識推理、虛擬教學情景模擬、人工智能自動決策、知識空間系統等多種學習系統。

（3）知識標準表述到模式眼鏡視角轉換

了解學生的模式眼鏡并且試戴后，需要進行從標準知識表述到模式眼鏡的轉換，這樣才有利于學生進一步學習。知識標準表述到模式眼鏡視角轉換策略有兩種：一種是AI自動組合知識點，另一種是菜單式選擇知識組塊。所謂AI自動組合知識點，是指在運行AI智能導學系統時，可以進行自動組合知識點。輸入學生的模式眼鏡對應的學習風格，進行知識點的重新組合。而菜單式選擇知識組塊，是指教師利用系統提供的選擇菜單，進行手動選擇，進行組合。這種方法比較適合系統中存在尚未輸入的學習風格組合策略，也適合對系統自動組合不滿意的情況。

4.知識重新組塊（Reorganization）

按照學生學習風格，對知識進行切分和知識點重新組合，組成新的知識組塊，以便于學生更好地接受。在進行知識重新組塊時，需要注意進行適切知識組塊。何為適切知識組塊？教師根據對學生模式眼鏡的認知，將待學知識節點按照契合學生學習風格的方式，設計學習路徑，即為適切知識組塊。提供給學生“適切的學習資源” [3]，非常重要。

5.學生成果呈現（Show）

學生經過教師重新知識組塊的個性化學習后，對學習成果進行展現，展示出新知識節點的內化和連接，形成了新的知識空間。根據認知精致理論，讓學生記憶最為牢固的方法是，讓學生講出來或者動手做出來，可以極大地重構學生的學習路徑，獲得最高的學習效率。

二、模式眼鏡理論在教育教學中的應用

（一）在個性化輔導中的應用

每位同學都有自己獨特的視角，對知識獨特的理解，如果能夠了解學生的模式眼鏡，就能更快的了解學生理解知識的方式方法，幫助他們糾正在理解中出現的問題和疏漏。我在教學中，認真地進行知識表述，在對學生的模式眼鏡進行提取后，進行知識節點的重新設計，然后將新組合好的知識組塊傳遞給學生，學生在進行適切知識組塊學習后，將成果展示出來（認知精致理論），這樣促成學生從低階知識節點到高階知識節點的躍升，從而促進最近發展區。

（二）在分層教學中的應用

根據不同學生擁有獨特模式眼鏡的實際情況，按照同質分組的方法，對學生進行分層教學，從而極大的提高學習效率。學生在學習過程中有自己獨特的學習偏好和學習方法，把喜好相同或者接近的同學分在一起，通過相近學習路徑學習后的互動交流，同學們發現很好溝通，學習效率非常高。

（三）在人工智能教學中的應用

在人工智能教學中，可以較好地應用模式眼鏡理論。先給學生講授編程用的控制板知識、傳感器知識，學生在進行試述試演后，進行發散思維。同樣的研究課題，學生可能得出非常多的創意。

三、實驗過程

（一）實驗班與參照班的選定

本研究依托北京市教育科學規劃課題一般課題《基于網絡學習空間混合式學習的應用研究》，對高一年級和初一年級進行檢驗。實驗班3個，參照班3個，綜合比較各個班的成績、日常行為表現、學習風格等多個指標，選取指標接近的班級并劃分為兩組，即實驗組和參照組。根據實驗班選取原則可以知道，實驗班和參照班學生成績、學習習慣等日常行為表現都相差不多，符合實驗初始條件，可以進行教學實驗。

（二）實驗方法

網絡法、訪談法、問卷法和觀察法。網絡法主要依靠學校購買的managebac教學內容管理平臺和classin在線直播平臺兩個混合式學習平臺，對學生進行模式眼鏡的識別、學習路徑識別、學習過程記錄和挖掘和學習成果呈現等。

（三）實驗前測

實驗對象為剛入學的高一學生和初一學生，對學生進行學習風格、學習方式方法等12個指標的學習測評，實驗班得分76.3分，參照班得分76.4，可見在實驗前，實驗班和參照班水平相當，相差無幾。

（四）模式眼鏡理論教學實驗中的應用

1.模式眼鏡提取。對實驗班學生采用網絡學習空間等多種方法進行評測，有效提取學生的模式眼鏡。

2.試戴。教師經過提取每位同學模式眼鏡并試戴，按照同質分組的原則進行劃分，盡量能夠完成呈現學生的學習視角和學習風格。

3.知識標準表述到模式眼鏡視角轉換。教師按照模式眼鏡分類，把知識的標準表述轉換為適合學生模式眼鏡的方式方法，給每位同學精心設計學習路徑和學習方案，并將學習方案傳送到managebac混合式學習平臺。滿足學生的個性化學習需要。

4.知識重新組塊（Reorganization）。針對學習眼鏡呈現出的差異，進行同質分組，分層教學和項目式教學，并且針對不同模式眼鏡，制定適切性學習方案，經過一段時間后，進行方法預想效果和實際效果的對比，對有偏差的部分進行適度糾正，保障教師個性化學習方案匹配到每一位學生。

5.學生成果呈現（Show）。學生登錄自己的managebac班級后，查收教學準備好的音視頻、圖片、文本素材等學習材料，上傳自己的學習成果，并與其他同學進行分享。學習成果分享可以采用線上線下相結合的方式進行，讓學生做到能夠盡情展現自己學習成果。

（五）實驗中測

經過一學期的學習后，對實驗班和參照班進行中測，發現實驗班得分為84.6，而參照班的得分仍在75.5左右徘徊。可見，經過應用模式眼鏡教學后，實驗班的有了初步的學習效果。

（六）實驗后測

經過對實驗班學生和參照班學生進行為期兩年的學習追蹤，綜合評定他們在學習成果等多個方面的成就，發現實驗班得分在94.2，參照班得分在80.1。對實驗班進行效果檢測，數據表明效果顯著。

（七）實驗結論

經過一學年的數據跟蹤對比觀察，通過運用模式眼鏡理論進行教學，能夠極大地促進學生發展。

（八）研究展望

在本研究中，只對高一和初一兩個起始年級進行了研究，沒有對其他年級進行很好的研究，再加之本課題研究團隊理論基礎有限以及平時教學任務繁忙，因此研究結論有可能在一定程度上偏頗。在后期研究中，加入對其他年級的全面研究，以及提升研究團隊的理論水平，以期待能更大程度的促進學生的全面發展。

四、模式眼鏡理論在教育教學中的重要意義

（一）通過模式眼鏡可以更大程度的尊重學生

在教學實踐中，經常會遇到學生和教師爭論不休的場景，或者教師僅從自己的視角解決問題，忽略學生的視角，因此很容易造成師生的隔閡。如果站在學生的角度考慮問題 ，教師能夠及時了解學生學習的過程方法，可以拉近師生關系，也可以極大程度上尊重學生。模式眼鏡是學生的視角，用和學生一樣的思路進行學習內容設計，契合學生的學習風格，可以極大地提高教學效率。

（二）通過模式眼鏡對動態了解學生學習路徑有重要意義

在沒有模式眼鏡理論前，教師要想很好了解學生的學習偏好以及學習路徑，往往費時費力，或者對學生學習偏好和學習路徑把握得不夠準確。有了模式眼鏡理論以后，通過運用模式眼鏡理論深入挖掘，對學生的“H”型和“Z”形學習路徑進行甄別，教師可以很方便地根據學生們不同學習路徑，準備相應的知識腳手架，建構相應的學習情境，促進學生快速高效學習。

（三）通過模式眼鏡對培養學生的創新思維有重要意義

創新思維是指能形成有創新性和價值性的思想觀念與理論方法的一種高級的、復雜的認知能力[4]。不同學生擁有不同的模式眼鏡，他們可以從不同的視角去觀察事務（知識）和探究事務（知識）。大量的教學實踐表明，某些特定的視角可以激發學生源源不斷的創新思維。例如，研究者在講解機器人各個組成部件功能和編程方法后，有學生創新地提出“利用人工智能自動偵測胎壓輪胎防爆胎”的構想，并且在模擬實驗中取得較好的效果;有的學生創新地提出“知晴雨自動伸縮晾衣竿”構想等。有了獨特模式眼鏡，學生的創新思維得到了極大的提高。

（四）通過模式眼鏡對個性化教學有重要意義

通過利用模式眼鏡理論，教師有了和學生同視角看待問題的方法，而進行的適切性教學設計，對學生幫助很大，學生可以很愉快、很輕松地進行高效學習。從而更加關注個體差異，進一步推進分層教學和差異化教學，深層次的落實新課程思想，自動融入教育教學大數據中。教育數據挖掘和學習分析技術，可以實現對大量細粒度教育大數據的采集、處理和分析，對個性化自適應學習提供技術支撐[5]。可見，模式眼鏡理論，對個性化學習有很重要現實意義。

總之，通過模式眼鏡理論，可以更好地動態了解學生的學習路徑，滿足學生個性化學習的需要，滿足分層教學和差異化教學的需要，有效地促進學生的全面發展，極大的提升教學效果，深入踐行新課程理念。

作者單位：徐啟發? ? 北京市第八中學怡海分校

參? 考? 文? 獻

[1]Gervet T， Koedinger K， Schneider J， et al. When is deep learning the best approach to knowledge tracing？[J]. Journal of Educational Data Mining， 2020，（3）：31-54.

[2]余勝泉，等. 智能導學系統中的知識追蹤建模綜述[J].現代教育技術，2021（11）：87-91.

[3]黃榮懷，等. 未來教育之教學新形態：彈性教學與主動學習[J]. 現代遠程教育研究，2020（32）：3-14.

[4]黃榮懷，等. 設計教育的路徑及策略探析：創新人才培養的新視角[J]. 電化教育研究，2021（3）：18-26.

[5]余勝泉，等. 教育大數據促進精準教學與實踐研究[J].現代教育技術，2020（04）：12-17.