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“數”亦有術 證史有“據”

2022-06-30 21:19:56楊磊
中學歷史教學 2022年6期
關鍵詞:孔子歷史教師

楊磊

數據史料是指通過數值形式表現的史料,常見的有文獻中記載的數量及數量關系,以及通過技術手段將其他史料量化而得出的史學材料。相比文獻、圖片等傳統史料更側重于對歷史現象的定性描述,數據史料能將歷史量化,使學生能更精準、更直觀地認識歷史,因此成為日常教學以及考試命題上的“常客”。但如何在歷史教學中充分利用數據史料?如何讓數據史料的運用更契合學科核心素養的要求?這在目前歷史教學研究中仍有許多可探討之處。本文擬從數據史料的證史路徑出發,對上述問題稍作闡述。

一、學會讀數,實現數據解讀的準確性

數據史料作為一種新樣態史料,對初中生而言較為陌生,因此需要教師的示范和引導。例如在講解“第一次工業革命”的技術革新時,教師出示不同機械設備紡織100磅棉花所需時間柱狀圖(見圖1)。對于這個數據,應當如何解讀、證明歷史呢?

(一)抓住要素,找到趨勢

數據證史的第一步,是教會學生抓住要點,讀懂數據。歷史柱狀圖是以數學坐標柱狀形式對歷史資料進行定量分析,需要通過解讀圖表所呈現出來的數字或線段變化,來確定數據所要展現的信息,具體方法可概括為“抓要素、找趨勢”。教師首先提示學生觀察數據圖表基本要素,包括題目(不同機械設備紡織100磅棉花所需時間),橫豎軸(橫軸為不同年代發明的紡織機,豎軸為小時),圖例(柱狀圖表示每紡100磅棉花所用工作時)及出處(克里斯托弗·S·查普曼《棉花產業的工業革命》)。在此基礎上,進一步指導學生關注圖表內容:1780年,英國發明家塞繆爾·克朗普頓發明騾機,每紡100磅棉花需要2000個工作時;1790年左右,一臺裝有100個紗錠的騾機紡織同樣數量的棉花需要1000個工作時;1795年,一臺以蒸汽為動力的騾機需要300個工作時,1825年,使用羅伯特的自動化騾機只需135個工作時。通過觀察數字變化:2000—1000—300—135,學生可以找到一條用時遞減的發展趨勢,由此形成對工業革命不斷發展、科技成果卓然顯著的直觀認識。

(二)關注參照,理清關系

數據史料中的數字變化能夠直觀展現歷史的發展,但對于數字背后代表的大小多寡,學生匱于知識和經驗,往往缺乏感性認識。如上文所述,用135個小時處理一百磅棉花到底是快是慢,學生是沒有概念的。為了更好說明新技術的先進之處,教師又在課堂中引入以下數據史料:“18世紀,印度的手工業紡織者每一百磅棉紗紡織所需時間是50000個工作時”,通過對比,學生可以發現:同一時代,運用機器紡紗織布的生產效率要比手工勞作高上百倍,工業革命的跨時代影響彰顯無遺。

此外,選擇合適的參照數據,也能更好地幫助學生理清關系。例如在講解“西歐經濟和社會的發展”時,教師出示伊麗莎白一世期間下院議員的出身情況(見圖2),以此說明中世紀晚期英國發生的權力結構調整。但有學生指出,英國議會分上下兩院,上院由貴族組成,下院由騎士和平民代表組成,圖表僅提供了下院信息,似乎不能證明英國主流政治精英已經下沉到下院這群“新貴”。對此,教師再出示一份數據:“在1570年至1580年間,上院提出的議案只占議案總數的22%,獲得通過的上院創議法案占31%,遠低于下院69%的創議法案獲得通過的比例。”通過參照比對,學生對英國兩院的權力大小一目了然,也為之后英國資產階級革命的教學起到鋪墊作用。

二、結合時代,凸顯數據生成的邏輯性

歷史課堂中的史料教學,要幫助學生“從歷史表象中發現問題,對歷史事物之間的因果關系做出解釋”[1]。因此,對數據史料的解讀不能僅僅停留在數據的簡單對比,還要緊扣時代背景,解釋數據變化原因,凸顯數據生成邏輯。

例如在講述“偉大的歷史轉折”時,教師出示中共九大和十二大政治報告中的“高頻詞”(見表1),考察學生對不同時代歷史特征的認識。

詞語語匯的產生和發展總以一定的社會環境為條件,具有極其鮮明的時代性,不同的歷史時代,會產生不同的詞語語匯。中共九大和中共十二大分別召開于1969年和1982年,與之相關聯的重大歷史事件就是“文化大革命”和“改革開放”,那么“高頻詞”有沒有體現當時的時代特征呢?

通過表格我們可以發現,某些“高頻詞”在不同階段的出現頻次有較大差異。例如“階級”一詞在中共九大的出現頻率有335次,在十二大的出現頻率有35次,“革命”在中共九大出現了288次,在十二大出現了62次,“經濟”、“建設”在中共九大分別出現了27、24次,在十二大出現了123、124。聯系兩個時代的時代特征,“文化大革命”期間“以階級斗爭為綱”,因此“階級”、“革命”等詞占據時代話語主流,而伴隨著“改革開放”的全面鋪開,黨和國家的工作重心轉移到經濟建設上來,“經濟”、“建設”等詞在中國社會的地位越來越突出、越來越重要。

不過值得注意的是,也有詞語不受時代影響,在兩次政府報告都高頻率出現。例如“人民”一詞在中共九大出現121次,十二大出現117次。這反映出中國共產黨的根本宗旨是全心全意為人民服務,中國共產黨人的初心和使命,就是為中國人民謀幸福,為中華民族謀復興。

高頻詞的背后不僅折射出歷史發展的變遷,也反映出歷史發展的延續,分析數據生成的時代背景,探究數據背后的社會變遷,無疑可以深化學生對歷史的認識。

三、多元互補,提高數據運用價值性

數據史料因其在定量分析上的特殊價值,在史料實證方面具有天然優勢。然而由于各種政治上、立場上或技術上的原因,數據矛盾、失真的現象也大量存在。以“孔子身高”為例,據《史記·孔子世家》記載,“孔子長九尺六寸,人皆謂之‘長人’而異之”,有人就以今天長度單位折算,得出孔子有3米多高的驚人數據。這就需要教師多做辨別,選擇權威,提高數據史料的運用價值。

(一)結合實證,辨偽存真

課堂中的數據史料教學,除了應當結合教學內容,選擇有信度的數據材料,還可以引導學生“通過一系列區分、搜集、辨析、判斷、提取的行為,掌握如何依靠有力的證據,來構建自己對歷史的解釋與認識的方法”[2]。

仍以“孔子身高”為例,為求證孔子的真實身高,教師補充以下兩則材料:

材料1:據《史記·孔子世家》“注”的記載,周代長度有兩種標準,十尺一寸或八尺一寸。若按八尺為一寸的說法,推算孔子身高大約是七尺八寸。按今日長度單位折算,孔子有2.6米。《中國古代歷代度量衡變化簡表》列有周一尺合今22.5—23厘米。按此推算,孔子身高約1.76—1.79米。

材料2:私人收藏家朱先生藏有一把與孔子出生年月接近的春秋魯國折疊銅尺,據考證,此尺長20.5厘米,是魯國專用的計量單位。魯尺分十寸,據此推算,孔子身高為1.968米。

教師引導學生思考:(1)關于孔子身高目前已知有幾個數據?(2)這些數據如何得來?(3)哪個數據更加科學?為什么?

通過閱讀史料,學生掌握三個數據(3米多、1.76—1.79米、1.968米)的來源渠道,并對文獻史料、實物史料與數據史料的互相驗證,古今度量衡換算的數據證史路徑有所認識,由此理解:歷史考證盡可能采用接近或是同時代的原始資料,但若不是直接證據,仍有誤判的可能。伴隨著新史料的發展,我們也將越來越接近事實真相。

(二)結合史料,完善結論

雖然數據史料在形式上具有直觀顯著等優點,但在推導結論方面,僅憑數據本身往往失去之于片面。以“新文化運動”為例,教師多運用“《新青年》創刊后的一年多時間里,發行量長期徘徊在1000冊左右,1918年,發行量猛增至20000冊”這樣的數據變化,證明雜志影響力與日俱增。但發行量是否等于影響力?單憑以上數據似乎不能說明問題,因此不妨另辟蹊徑,將地圖與數據復合論證觀點。具體的做法是:梳理《新青年》雜志創刊后,特別是遷到北京后的編輯、供稿者和讀者的地域分布情況,通過地圖加以呈現。學生讀圖可以發現,雜志剛創辦時,編輯僅有陳獨秀一人,供稿者多為陳的安徽老鄉,雜志充其量只是地區性刊物,遷至北京后,編輯和供稿者來自五湖四海,受眾遍布國內國外,《新青年》成為新文化運動輿論陣地的結論呼之欲出。將數據與地圖相互結合,使得證史路徑更為嚴密,從而避免了歷史結論的空洞、模糊和不確定性。

四、感悟與反思

正如梁啟超所說:“欲知歷史真相……最重要是看出整個社會的活動變化。整個社會的活動變化,要集積起來比較一番才能看見。”[3]作為社會活動變化“集積”的典型表現,數據史料既能從單個數據直觀、精確的呈現歷史,也能從關聯數據橫向、縱向的比較歷史。課堂教學應引導學生從數據各要素出發(題目、橫豎軸、圖例、出處),對數據史料進行深度閱讀,找到歷史趨勢、理清數據關系。在解讀數據時,應引導學生關聯時間、空間等特定因素,分析數據生成的時代背景,探究數據背后的社會變遷,由表及里認識、解釋歷史。在運用數據時,要與其他史料互相印證,彌補數據單一、片面的缺陷,完善數據證史路徑,發揮數據史料最大價值。

隨著歷史課堂教學的研究深入,教師們為了追求更出彩的課堂效果紛紛“內卷”起來,各類新奇、豐富的史料層出不窮。但所謂過猶不及,數據史料的選擇應當遵循準確和適切原則,避免使用失真或爭議數據,采用可信度高且符合學生認知水平的數據。以上案例筆者曾在不同班級進行試講,試講效果就因班級情況不同而有所差異,因此教師要根據客觀情況進行調整,合理運用數據史料,助推學生歷史學科核心素養的形成。

最后,基于當前數據證史常見于“經濟史、工業史、農業史、人口史、地方史、社區史、教育史、社會史等”方面的現實[4],未來教師不妨對“文學史、藝術史”等內容的數據證史進行進一步探究,所謂“路漫漫其修遠兮”,數據史料的證史路徑還有許多可挖掘之處,本文拋磚引玉,也期待收獲更多的啟示。

【注釋】

[1]教育部:《普通高中歷史課程標準(2017年版)》,北京:人民教育出版社,2018年,第6頁。

[2]徐潔:《“史料實證”素養的養成探究》,《歷史教學問題》2018年第1期,第119頁。

[3]梁啟超:《歷史統計學》,《飲冰室合集》(第十六冊),北京:中華書局,1989年,第63頁。

[4]姜義華:《史學導論》,西安:陜西人民教育出版社,1989年,第169頁。

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