直接教学法效果的证据
教育的目标应该是培养卓越人才,而不仅仅是让学生通过考试。
我在 另一篇文章 [1]中论证,过分追求考试成绩可能弊大于利。我们应该致力于培养创造力、创新能力,为重大发现开辟道路。然而,一味追求高分恰恰与此背道而驰。在与人工智能的竞争中,我们或许难以取胜,但作为人类,我们仍然可以追求更崇高的目标。
学校教育和 直接教学法 [2]的谬误如此根深蒂固,以至于吸引了许多 狂热支持者 [3]。这些人似乎无法摆脱自身认知偏见的束缚。
David Didau 就是 学校教育 [4]和 直接教学法 [2]的坚定拥护者之一。在他的文章 《教育不是自然的——这就是它之所以困难的原因》中,他宣扬了一个谬误:从进化的角度来看,人类大脑在 抽象思维 [5]方面应该很弱。
教育领域存在一个令人困惑的悖论:日常观察表明,儿童仅仅通过沉浸在适当的环境中就能学到许多东西,但这与 大量实证研究数据形成了鲜明对比。这些数据显示,在学校环境中,直接教学法比 发现式学习 [7]更为有效。
然而,这些所谓的「压倒性证据」主要来源于 PISA 测试 [1]等标准化考试的相关性分析,而忽视了神经科学领域的明显反证。这些「压倒性证据」可以简单概括为:「如果你进行大量的 死记硬背 [8],你就能在标准化测试中取得优异成绩,因此学校教育是有益的」(参见: 发现式学习实际上非常有效)。事实上,真正令人信服的证据表明,学校教育在多个方面对学生造成了严重的负面影响,包括学习心理、 学习内驱力 [9]、 创造力 [10]、自主性以及心理健康。脑科学研究为这些负面影响提供了解释。
发现式学习的问题
发现式学习 [7]表面上的低效也有一个类似的简单解释。值得强调的是,即使你在物理学探索上投入了大量时间,这也可能会让你在历史学习上积累丰富的知识储备。然而,标准化考试并不关心这一点,也无法反映出你在物理学上的努力可能带来诺贝尔奖级别的突破。显然,把孩子们关在教室里,简单地要求他们「去发现吧!」这种做法和 直接教学法 [2]同样有害。真正有效的探索应该源于 学习内驱力 [9],而不是在受限环境中被强制进行。事实上,这种近乎奴役的做法对创造力的伤害,比单纯地 死记硬背 [8]事实更为严重。
值得注意的是,教室环境对发现式学习的负面影响,甚至超过了 直接教学法 [2]的影响。问题的根源在于教室这种学习环境本身,而不是发现式学习这种方法。
如需更深入的了解,可以参考以下文章: 很难研究发现式学习, 社会学和心理学中的误导性研究,以及 《糟糕的学习理论:“少教不教”》,作者 Kirschner, Clark 和 Sweller [3]。
人类认知的进化弱点
Didau 似乎对发现 D.C. Geary 和 D.B. Berch 最近出版的一本书感到欣喜若狂。该书人为地将知识划分为「民间知识」和「 学术知识」(也称为 biologically secondary knowledge)。Didau 如是说:
学校存在的意义在于教授那些艰深难懂的知识,这些知识是儿童不太可能仅凭周遭环境就能自然习得的。正如 John Sweller 所承认的,「自从 Geary 提出这一理论以来,我们逐渐认识到,诸如 认知负荷理论 [11]之类的理论仅适用于 学术知识,而学校和其他教育机构的设立正是为了传授这类知识。」
Geary 和 Berch 提出了一个观点,认为进化的缓慢导致了一个难以逾越的知识鸿沟。Didau 借此为学校教育的必要性辩护。然而,事实上,这所谓的鸿沟仅仅反映了知识的复杂性,通过在 知识建模 [5]过程中优化 语义路径 [12],我们完全可以轻松缩小这一差距。
民间知识与 学术知识的唯一区别在于其 复杂度 [13]、 适用性 [14]以及与感官经验的 语义接近度 [12]。
语义网络中陈述性知识的层级结构
人脑中存储的所有 陈述性知识 [15]构成了一个 语义网络 [16],这个网络可以按照知识获取 连贯性 [17]的时间顺序来排列。毫无疑问,感官感知处于这个结构的最底层,它们是「生物性」或「自然性」的输入。在知识层级中,所有更高层次的知识都是在这些基础之上逐步构建的。这就解释了为什么天体物理学建立在物理学的基础上,物理学又建立在数学的基础上,而数学则源于最基本的手指计数(参见: 学校教育的爬山比喻 [18])。
无论我们选择哪种比喻来理解知识的习得过程,我们都可以轻易地证明整个进化论点是站不住脚的。同样的稀疏新皮层表征既用于(1)基于感知的基础知识,也用于(2)最为高深的 抽象知识 [5]:
比喻。 为什么使用比喻? [19]
如果我们 将知识比作一棵茁壮成长的大树 [20],那么不断生长出新的枝叶并不会让学习变得更加艰难。恰恰相反,有些新生的分支能够增强我们的认知能力,提升我们的元学习技能。
将知识比喻成一幅拼图 [21],随着拼图尺寸的扩大,完成它并不会变得更加困难。这是因为,与玩具盒里的拼图不同,知识拼图的总块数是固定的(即我们所要学习的现实世界)。真正在不断增长的是我们头脑中已经拼好的那部分。随着已完成部分的边缘越来越长,再加上我们能够同时处理多个信息,每一次新的拼接都会变得更加容易。正是这种机制激发了我们旺盛的 学习内驱力 [9]。
知识结晶 [22]的过程就像是不断在已有晶体上沉积新的晶层,这个过程是连续的,没有任何突然的断裂或跳跃。
曾经对爱因斯坦来说难以逾越的知识鸿沟,如今对每一代人来说都变得越来越容易跨越。这得益于更优秀的模型、更贴切的比喻,以及这些知识无处不在且可以被早期接触到。如今,一个 6 岁的孩子就能在 YouTube 上找到通俗易懂的物理学或数学复杂模型解释,她甚至能 在学会阅读之前就理解这些内容。这种知识获取和传播方式的革命性变化正是 弗林效应的主要原因(可参考 吉姆·弗林本人的讲座)。从拓扑学角度定义的两个知识点之间的 语义距离 [12],实际上反映了 语义网络 [16]的结构。而语义网络是可塑的,因此语义关联性也会相应变化。简而言之,知识鸿沟在不断缩小,这个过程不需要生物进化,而是纯粹的模型转变和文化变迁。人类大脑具备解决当今难以想象的问题的能力。事实上,简单知识和 抽象知识 [5]之间并无明确界限。所有知识都储存在同一个 概念网络 [16]中,这个网络通过 概念计算 [23]不断自我组织。因此,我们无需进化就能探索未知领域。
如今,我正在努力阐释学校教育的危害。未来的孩子们会觉得这些问题显而易见。这并非源于大脑的进化,而是人类知识演化的结果。
探索性学习是由需求驱动的
Didau 认为:「这种[知识二分法]解释了为什么我们觉得学说话容易,而学习读写却困难得多」。
然而,这种观点忽视了一个事实:孩子们需要说话来获取食物,而阅读同样可以变得自然而然,前提是环境中充满了阅读信息。缺乏阅读技能就意味着失去相应的益处。我们在 民主学校 [24]中观察到,孩子们在需要阅读时才学习阅读,不早不晚,恰到好处。学习阅读确实需要付出努力,但这与智力倾向、年龄或文本复杂程度几乎没有关联。
诚然,在进化过程中我们没有接触过印刷品,但大脑的韦尼克区域可以同样轻松地处理来自语音、手语或文字的输入。对于阅读而言,大脑只需要分配一些新皮层区域进行必要的预处理即可。
口语交流具有三个显著特征:(1)即时互动反馈,(2)直接奖励,以及(3)在听觉信息输入中占主导地位。然而,这些特征在传统的阅读学习过程中往往缺失。这就解释了为什么当孩子面对一本纯文字的书时,难以自然地 概念化 [25]。不过,随着 电子游戏 [26]的普及,儿童的学习环境发生了巨大变化。文字开始与反馈和游戏奖励建立联系,而自然文本输入的比例也随之增加。因此,越来越多的儿童通过参与 电子游戏来掌握或提升他们的阅读能力。
对于一个健康的神经网络而言,识别字母形状和词语整体应该是一个自然而然的过程,除非受到干扰因素的影响,比如与阅读相关的 毒性记忆 [27]。换言之,造成我们所见阅读困难的主要元凶往往是学校教育本身。然而,由于对脑科学认知的缺乏,人们常常误认为,如果较少的学校教育导致了糟糕的阅读能力,那么 增加学校教育就能改善这一状况。这也难怪人们经常难以找到阅读障碍的潜在神经生物学原因。
儿童掌握口语的速度远快于阅读,这主要是因为在自然环境中,可理解的语言输入更容易获得,且互动性更强。在这一过程中,大脑结构或进化因素的影响微乎其微。要验证这一观点,最直接的方法是为听觉障碍儿童创造一个基于文本的虚拟现实环境。
口语和阅读学习之间的差异主要源于环境因素,而非大脑结构。
探索性学习和伟大发现
认知能力的最高体现是新发现,这些突破能推动人类文明向前发展。在这种情况下,人类自然的思维和学习过程发挥着关键作用。如果学校教育对于超越传统民间知识是必要的,那么我们又是如何产生新的发现的呢?D.C. Geary 和 D.B. Berch 提出的新观点可能会使我们对这个问题的理解变得模糊。对于大脑新皮质而言,对食物进行分类与爱因斯坦构建 E=mc² 方程式所用的机制本质上是相同的。它们利用相同的大脑皮质、相同的认知工具和相同的信息编码方式,唯一的区别在于,爱因斯坦从童年的初始认知状态到 概念网络 [16]中新概念的 语义距离 [12]相对更长。
David Lancy 的常识人类学
Didau 从一本他可能并未通读的书中摘取了一段内容,或者他有意忽略了书中的部分内容。与其单方面推崇 Geary 和 Berch 的观点,Didau 本应通过阅读同一本书中 Peter Gray [28] 或 David F. Lancy 的段落来获得更加平衡的视角。Lancy 观察到:
儿童的学习方式因其教育环境的差异而有所不同。那些主要从环境而非从教师和书本中学习的儿童,会养成独特的注意力模式(Gaskins & Paradise, 2010; Rogoff, Correa-Chávez, & Cotuc, 2005)。例如在学习折纸时,山村儿童和母亲受教育程度较低的移民儿童,往往是通过专注观察专家的示范或其他孩子的尝试来学习。相比之下,接受过更多学校教育的人则很少关注示范过程本身,而是倾向于等待或主动要求教师给予口头讲解和指导(Correa-Chavez & Rogoff, 2005)。
Lancy 还提出了一个很好的观点,反驳了那种似乎基于进化而形成的教学和接受指导的倾向——而我恰恰天生就不具备这种倾向:
如果教学真的如此重要且普遍存在,那么我们应该能看到大多数成年人都是「优秀」的教师,而儿童则是「优秀」的学生。假设每个人生来就具备一系列认知特质,以及「促进他人学习」的明确动机和决心(Kline, 2015),我们可能会期望看到大多数成年人都热切而自愿地担任教师角色。平均而言,他们应该「很擅长教学」。同理,儿童应该很自然地倾向于学生角色,并自动表现出适当的行为以从课程中受益。再次强调,大多数儿童应该表现出相当强的天生学习能力,能够从指导者那里学习。然而,关于「天生的教师」,在现代之前,几乎找不到展示谨慎、明智、系统的维果茨基式脚手架教学的案例。
教师只有在被邀请时才受欢迎
Didau 简明扼要地说:「这就是为什么我们需要学校」。这样的话从一个教师口中说出来,是对人类 智力 [29]的严重冒犯。事实上,孩子们不需要教师也能取得卓越成就,没有 直接教学 [2]反而会做得更好。所有的「事物都很困难」,直到它变得容易为止。这只是一个需求和已有知识形成最佳学习基础的问题。详见: 《我们需要老师吗?》 [30]
孩子们对我所说的话心知肚明。他们知道我是对的。他们也清楚地知道,那些固执己见、违背孩子意愿强行施教的老师是错误的。问题的关键在于, 孩子们没有自主决定的权利 [31]。我并不反对孩子们主动要求的教学。在我漫长的二十年求学生涯中,我也曾向老师提出过几个问题。但是,除非孩子的自主能力已经被学校教育严重削弱,否则他们很少主动寻求教师的帮助。通常是忙碌的父母施加压力,或者更糟糕的是, 系统性的胁迫 [32]使得孩子们沦为强制教学的受害者(参见: 禁止在家上学)。
构建 抽象知识 [5]的过程通常包含三个方面:自然形成的抽象(例如通过 遗忘 [33])、有意识地进行抽象思考,以及从他人那里获取知识。虽然教师在某些情况下可能比书本更有效,但他们正面临着越来越大的挑战,难以与 YouTube 等简单媒体或更先进的基于探究学习的工具(如 PhET 模拟实验)相竞争。 直接教学 [2]与 自由学习 [6]的根本区别在于后者能够基于 学习内驱力 [9]来优化学习选择。
直接教学的危害
由于在知识获取过程中存在武断的选择,直接教学可能导致以下问题:
要理解 泛化 [25]的价值,不妨比较一个孩子和一个顺服校驯的成年人观看同一教学视频时的反应。当我因信息过载而停止观看时,健康的孩子却能继续观看,让大脑自然地筛选和吸收信息(除非他们感到无聊)。相比之下,一个顺服校驯的成年人往往会努力记忆并「录制」所有内容,即使这可能导致 神经网络战争 [34]。这是长期接受 直接教学 [2]影响的结果:学习方式逐渐从探索转变为 死记硬背 [8]。
造成这种状况并不一定需要糟糕的教师。缺乏泛化练习本身就会导致 泛化 [25]能力的衰退。仅仅是教师的存在就可能抑制学生的泛化技能。关于毒性记忆,我希望优秀的教师能够识别问题并采取措施,但实际上,许多教师甚至没有意识到这个问题的存在。
学校削弱了学生的 泛化 [25]能力。与此相反,学生们往往被灌输了大量 毒性记忆 [35]。
一个拿着智能手机的幼儿
对于有人认为进化缓慢会造成认知差距的观点,我建议 Didau 和其他 直接教学法 [2]的支持者们不妨关注一下那些比父母更快更熟练地掌握智能手机的幼儿。这个现象本身就是最有力的反证。要知道,理解「安装」、 「加载」或「播放」这些按钮的含义并不需要什么与生俱来的物理学知识!在这方面,进化的局限性似乎并未显现。儿童探索的关键在于热情和 学习内驱力 [9]。当孩子们被激发出探索的欲望,并表现出 学成强欲 [36]时,他们在认知方面的发展潜力是无限的。动机因素只是先备知识的一部分。并非每个人都能在四岁就阅读天体物理学,这是一个逐步积累的过程。要更好地理解这一点,可以参考 学校教育的爬山比喻 [18]这一概念。
Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 claude-3.5-sonnet,校对 Jarrett Ye
原文: Direct instruction blocks pathways to great discoveries - supermemo.guru
这段文字选自《 我永远不会送我的孩子上学 [37]》,作者是 彼得·沃兹尼亚克 [38](2017)
参考
- PISA 助长教育内卷 https://zhuanlan.zhihu.com/p/660799452⏎
- 直接教学法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/360820529⏎
- 《糟糕的学习理论:“少教不教”》,作者 Kirschner, Clark 和 Sweller https://zhuanlan.zhihu.com/p/708235908⏎
- 被动的学校教育 https://zhuanlan.zhihu.com/p/359037513⏎
- 直接教学法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/360820529⏎
- 抽象知识 https://zhuanlan.zhihu.com/p/270927894⏎
- 自由学习 https://zhuanlan.zhihu.com/p/272543239⏎
- 发现式学习 https://zhuanlan.zhihu.com/p/496492038⏎
- PISA 助长教育内卷 https://zhuanlan.zhihu.com/p/660799452⏎
- 死记硬背(填鸭式学习) https://zhuanlan.zhihu.com/p/360416156⏎
- 学习内驱力 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52990549⏎
- 创造力 https://zhuanlan.zhihu.com/p/450093869⏎
- 发现式学习 https://zhuanlan.zhihu.com/p/496492038⏎
- 直接教学法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/360820529⏎
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- 认知负荷理论 https://zhuanlan.zhihu.com/p/713133139⏎
- 抽象知识 https://zhuanlan.zhihu.com/p/270927894⏎
- 语义距离 https://zhuanlan.zhihu.com/p/436727078⏎
- 记忆复杂性 https://zhuanlan.zhihu.com/p/304800091⏎
- 适用性 https://zhuanlan.zhihu.com/p/517317208⏎
- 语义距离 https://zhuanlan.zhihu.com/p/436727078⏎
- 陈述性学习与程序性学习 https://zhuanlan.zhihu.com/p/360120302⏎
- 概念网络 https://zhuanlan.zhihu.com/p/266541480⏎
- 一致性与连贯性 https://zhuanlan.zhihu.com/p/264327134⏎
- 爬山类比 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66683201⏎
- 抽象知识 https://zhuanlan.zhihu.com/p/270927894⏎
- 我在文章中为什么要使用比喻? https://zhuanlan.zhihu.com/p/583216628⏎
- 树木生长比喻 https://zhuanlan.zhihu.com/p/349822700⏎
- 拼图游戏比喻 https://zhuanlan.zhihu.com/p/271646965⏎
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- 知识结晶比喻 https://zhuanlan.zhihu.com/p/268536400⏎
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- 概念网络 https://zhuanlan.zhihu.com/p/266541480⏎
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- 彼得 · 沃兹尼亚克 https://zhuanlan.zhihu.com/p/303204832⏎