|
本文由《现代远程教育研究》杂志授权发布 作者：贺斌 摘要
关键词：提取式学习；有意义学习；基本观点；理论假说；开创性实验；关键效应 一、引言
自德国心理学家 Ebbinghaus（艾宾浩斯）以来，科学家们已开始广泛研究学习和记忆。基本做法是：在学习期间（Studying Period）向人们呈现要学的信息、在测验期间（Testing Period）测评他们记住了什么信息。（Karpicke et al.，2008）显然，这里暗含着一条沿用至今的基本假设：学习主要发生在对知识和经验进行编码（Encode）的阶段。进而可得到一条推论：提取（Retrieval）只能测量先前学习经验的产出，但本身并不能产生学习；（Karpicke et al.，2011）正如对物理客体的测量并不会改变它的尺寸、形状、重量一样，对记忆的测量也不会改变记忆。基于这样的认识论，许多教育研究和实验专注于从记忆存储中直接舀取知识，却忽视了知识提取对学习过程潜在的重要作用。毫无疑问，促进有效编码的学习活动（如精制学习任务）对学习来说具有重要作用。不过，美国普渡大学 Karpicke 博士自 2008 年以来，在世界顶级杂志《科学》上相继发表的有关记忆提取（Retrieval）的数篇文章揭示，提取并非是学习过程中的一个中性事件，而是会对学习产生重要影响的相关事件，每一次提取动作都会改变记忆和重构知识。
Karpicke博士的一系列研究成果引起了心理学界和教育学界的高度关注。其关于提取练习和基于概念图的精制化学习（Elaborative Studying with Concept Mapping）对有意义学习影响的对比实验研究成果，引发了与 Novak团队Mintzes教授的学术争论，撼动了数年来概念图式的精加工策略在当代教育中的中心地位，迅速引发学界对提取式学习的极大兴趣。
本文主要采用文献研究法，追踪与梳理 Karpicke团队有关“记忆提取”的主要观点，综合分析了提取式学习的开创性实验、理论假说、基本观点和关键效应，并在结合 Mintzes教授等人对 Karpicke实验研究提出质疑以及 Karpicke对此的积极回应基础上，提出了提取式学习对在线教育的有益启示。
二、提取式学习的基本观点
什么是提取式学习（Retrieval-Based Learning，RBL）？提取式学习就是通过知识提取来改变/重构知识本身的过程，即主动提取促进有意义的、长效的（Long-Term）学习。（Karpicke，2012）提取式学习的主要观点有：
1.提取是理解学习和促进学习的关键过程
RBL所持的首要观点是：提取是理解学习的核心，主动提取对促进学习具有重要意义。所有的知识表达都涉及提取过程，因此学习必定依赖于特定境脉中可以利用的提取线索（Available Retrieval Cues）。有关学习与记忆的基础研究一再强调，任何一种学习分析均应对“提取”（Retrieval）加以考虑。在某种程度上，大脑存储的并非经验的静态、精确的拷贝。相反，知识是在当前境脉（Current Context）和可用的提取线索基础上得以积极重构（Reconstruct）。当知识在当前境脉被成功重构，知识在以后的可提取性（Retrievability）将得到改善，如果此后出现类似问题，将能得到顺利解决。可见，提取本身不是中性的，它是增强学习的有力工具。
2.提取练习产生有意义的学习
奥苏贝尔指出，有意义学习实质是指符号表达的新观念与学习者认知结构中的有关观念建立实质性的、非人为性联系的过程。由于人类具有言语编码和图像编码机制以及这两种编码之间的转换机制，通过联想联结（在言语表征系统、非言语表征系统内部）与参考联结（在言语表征系统与非言语表征系统之间），可形成复杂的知识网络。（王建中等，2013）提取就是再次访取（Re-accessing）事先已经编码和存储在大脑中的过去的事件或信息。对知识的再次访取是由特定境脉中的某种线索驱动的。在人们利用提取线索去搜索相应目标的过程中，与该线索保持语义相关的若干项目会被激活，从而产生更广的搜索和更多的精制。例如，在尝试回忆目标词 bread时，如果给定的相关线索为basket 时，那么与线索basket相关的若干单词，如eggs、wicker、fruit 等将变成激活状态，这些生成的语义关联可能作为由 basket到bread的提取路径。可以看出，知识访取并不是对知识的原样取出，它会作用于知识并让知识发生改变。所以说，提取是积极的、线索驱动的重构知识的过程。（Karpicke et al.，2011）它能让学习者产生有组织的、连续的、整合的心智模式。
3.知识提取是由线索驱动的目标搜索过程
提取是利用特定境脉中可以利用的线索去积极重构知识的过程。从广义上讲，学习代表着利用过去经验为当前服务的能力。如果学生学会了某种东西，这意味着他能够在具体境脉中利用可以利用的提取线索来重新建构知识，以满足当前活动的需要。（Karpicke et al.，2012）因此，学习不只是从经验中编码和建构知识，它还是当前提取线索与过去经验留存（Remnant）之间的相互作用。事实上，提取是通过对可用线索与记忆内容进行比较（Comparing）来实现的，即知识提取是由线索驱动的目标搜索过程。知识提取最终取决于线索的诊断值（Diagnostic Value）——线索在多大程度上能够排除干扰以找到目标。也就是说，线索的可提取性与目标-线索匹配性呈正相关，与线索和记忆中其他候选项之间的匹配性呈负相关。
三、提取式学习的理论假说
2014年，Karpicke、Lehman和Aue在《提取式学习：情节境脉假说》（Retrieval-Based Learning：An Episodic Context Account）一文中梳理了提取式学习的若干理论假说，如 Bjork 提取努力理论、Bjork记忆失用理论、Kornell基于分布的二分模型假说、迁移适当加工理论、编码变异性假说等。其中，最为著名的要数Carpenter的精制提取假说和Karpicke的情节境脉假说。
1.精制提取假说（Elaborative Retrieval Hypothesis）
精制提取假说的中心思想是：提取练习效应源于在提取过程中语义精制（Semantic Elaboration）。精制一般是指对事件表征中新增（Additional）特征或属性进行（语义）编码的过程。该假说认为，在人们利用提取线索去搜索相应目标的过程中，与该线索保持语义相关的若干项目会被激活，从而产生更广的搜索和更多的精制。反之，如果主体不需要搜索目标项目时，几乎不会产生语义关联。在较难的提取条件下，由于主体要付出更多的搜索努力，因而要利用比较容易的提取条件进行更加广泛的语义搜索。譬如，当一条线索与目标项目具有强（Strong）关联性（如，toast 作为 bread 的线索）时，对目标的回忆变得较为容易，此时只需在小范围内进行记忆搜索，因此语义精制也较少。如果线索对目标项目具有较弱（Weak）的语义关联或者提供较少的有关目标的信息时（如，对目标项cabin而言，线索 c_ _ _ _将比线索 cab_ _弱一些），将产生更广范围的搜索和更多的语义精制。总之，语义精制假设的优势在于给出了 RBL 的某种机制：在提取过程中生成了具有若干语义关联的语言信息，并产生了提取练习效应。
后来，Pyc和Rawson在精制提取假说的基础上提出中介效应假说（Mediator Effectiveness Hypothesis）。该假说认为，测验改善记忆是通过在编码过程支持利用更加有效的中介来实现的。（Pyc et al.，2010）这里的中介是可以把线索和目标项联系在一起的单词、短语或者概念。中介的有效性主要取决于中介提取（Mediator Retrieval）与中介解码（Mediator Decoding）两个关键要素。中介提取是指在线索揭示下，中介本身被回忆起来；中介解码是指由中介本身引导出记忆中的目标项。在测验（与只有重复学习相比）期间所形成的中介（Mediators Generated），随后将更有可能得到提取和编码，同时提高对目标项回忆的响应级别。（刘兆敏等，2011）假说还指出，测验能产生更加有效的中介的原因：练习期间对中介的成功提取能够增强他们的记忆强度（Memory Strength），中介编码期间的提取失败能够促进低效的中介向更加有效的中介转向。
2.情节境脉假说（Episodic Context Account）
情节境脉假说主要由4条基本假设构成。
（1）境脉表征与信息编码假设：在表征变化较慢的时间境脉（Temporal Context）中出现的事件，主体将对事件信息和时间境脉信息进行双重编码。因此，记忆表征包括项目信息和境脉信息。
广义的境脉可指事件的外部环境（如 ，When、Where）和个人的内部心理状态（如，先前知识）。情节境脉假设主要聚焦于时间境脉（即随着时间流逝而发生变化的境脉表征）的重要意义。通常情况下，时间境脉的特征变化较为缓慢。只有在任务、目标或背景发生显著变化时，境脉变化才较为快速。事件关联的境脉如果紧挨着出现（Occur in Close Proximity），它们可能会非常相似；但如果它们经过较长延迟后才复现，则相似度较低。因此，境脉转换（Contextual Drift）的主要观点是：比起第 n+10 次尝试提取境脉而言，第 n 次与第n+1次具有更多相似之处。
（2）提取期间的境脉重构（Context Reinstatement）假设：在提取期间，主体利用当前可以利用的线索，尝试重新建构（Reconstruct）过去发生的事情。
比起过去的学习境脉来说，如当前的提取境脉发生显著变化时，主体将尝试重构（Reinstate）与学习期间相关的时间境脉，并利用重构的境脉来引导搜索过程。
（3）成功提取期间的境脉更新假设：在当前境脉（境脉B）中提取在过去境脉（境脉A）中所学的项目时，与该项目关联的境脉表征将被更新，它由当前境脉与过去境脉的特征复合而成。
提取是通过对可用线索与记忆内容进行比较来实现的。第一条假设已经指出，项目提取能够更新与项目一起存储的境脉表征，让提取项目在未来具有更高的可提取性（即提取强度增加）。在随后的提取尝试期间，当时间境脉从学习境脉转换为其他境脉时，和境脉表征未经更新的项目相比，已被更新的项目将通过时间境脉线索获得更多的提取机会。境脉更新创建出一系列与以后的时间境脉线索清晰关联的项目。例如，在提取境脉B中，为了回忆已经学过的项目，必须重构当初的学习境脉 A。当该项目在初始测验境脉B中被成功提取时，来自重构境脉A和当前境脉B中的特征一起叠加为复合境脉表征（Composite Context Representation）。因此，成功提取项目的境脉表征由境脉A、B的关联特征构成，以致于以后重构境脉A或者境脉B将有助于唤起记忆项目。
在学习境脉与测验境脉之间变化较小时（即两种境脉的特征较为相似，如集中提取），完成提取操作并不需要重新建构学习境脉。但是，当学习境脉和提取境脉不同（如分散提取）时，在成功提取期间独特的（Unique）境脉特征将被添加进来。在以后的提取过程中，与境脉 A 或 B 相似的境脉线索，则将与该项目关联的境脉相匹配。学习与提取之间的延迟越长，或者境脉发生改变的情况越多，成功提取项目的新增（Additional）境脉特征（即境脉更新）将更加明显。比如，每一次重复提取项目会引起境脉特征更新，其结果是，重复提取项目与多重境脉发生关联，产生出匹配各种境脉线索的境脉表征。
（4）提取练习限定搜索集假设：在随后的测验中，主体再次尝试重构境脉以引导搜索过程，更新过的境脉表征让主体得以限制他们的搜索集（Search Set）—— 一组备选的提取项目。
当提取线索排除其他竞争性候选项，确定惟一指定目标时，记忆成绩达到最好。当线索-目标匹配度提高时、当线索与竞争项匹配度降低时、当搜索集尺度较少（如限制在少数几个候选项）时，成绩将会得到改善。与成功提取项目相关联的境脉特征能够有效地惟一识别这些项目，这是因为更新了的境脉表征可帮助主体限制搜索集。当境脉表征由境脉A、B的特征复合而成时，如果学习者在以后的标准考试中尝试再次提取项目，他们就会将搜索范围限定在只与境脉A、B相关联的项目（即搜索集）之中。此外，一系列与提取项相关联的独特的境脉特征，将有助于提高项目区分度。因为与境脉A、B保持强关联的项目（如在境脉 A中学习、在境脉B中提取）将最有可能被提取出来，以此作为对包含了境脉A、B特征的线索的响应，但却不可能对包括境脉C（项目从未在该境脉中出现过）特征的线索作出回应。
四、提取练习的关键效应
提取练习主要有以下4种关键效应（见表1）。
首先是提取练习的主效应（Main Effect）：相对适当控制条件（如重复学习条件或无测验条件）而言，提取练习可提高标准测验中的成绩。提取练习主效应可从境脉重构、境脉更新和搜索集限定等方面加以解释。当人们进行提取练习时，为了搜索并找回（Recover）目标项，他们尝试重构先前学习境脉。在（另一种境脉中）提取成功的时候，境脉表征被更新后将包括提取境脉与当前境脉的特征。更新了的境脉表征可帮助人们更好地限制搜索集（因为与成功提取项目相关联的境脉特征能够有效地惟一识别这些项目）。当以后尝试再次提取时，可利用更新过的境脉表征锁定预期目标。
事实上，以下3项本质上构成一系列可统称为有难度的（Difficult）初始提取效应。主要包括：
（1）涉及回忆的测验比涉及再认的测验易于产生更大的提取练习效应。尽管提取练习效应会以多种初始提取形式出现，但最为稳健的（Most Robust）提取练习效应往往是在含有自由回忆的初次提取中被观察到。原因在于：自由回忆要求学习者以最少的线索去重构较多的先前境脉，而其他提取境脉（如再认测验）则并不需进行如此之多的境脉重构。同样，在线索驱动的学习任务中，可用线索本质上决定着学习者对境脉的重构程度。例如，当目标词为 pineapple时，相对于具有 3个字母的目标词（pin_ _ _ _ _ _），利用只有首字母的目标词（如 p_ _ _ _ _ _ _ _）训练提取能够得到较大的收获。情节境脉假说已指出，当只有较少线索时，主体必须重构更多情节境脉，回忆更多的情节境脉将驱动学习的收获。
（2）初始提取的分散练习事件比集中提取产生更大的提取练习效应。集中提取练习期间会发生什么呢？在学习某一项目并在不久之后立即成功提取，学习境脉与提取境脉之间变化不大。因此，境脉重构可能是不需要的，但即便出现了境脉重构，在集中提取条件下的境脉更新所产生的境脉表征本质上与没有提取练习的现有表征相似。反之，相对于先前学习情节而言，当成功提取是分散进行时，在某种境脉中进行的提取本质上不同于学习境脉，这种境脉表征得以更新以包括提取境脉和当前境脉的特征。当他们在未来尝试再次提取时，主体能够利用明显更新过的境脉去引导搜索过程。
（3）和利用强关联线索进行回忆相比，利用弱关联语义线索会产生更大的提取练习效应。在先前所体验的特征（如语义相关性）基础上，当线索与目标强关联时，不需要重构更多情节境脉便可完成提取。例如，当table作为强关联线索来回忆目标项chair时，因为强语义关联而非情节境脉的回忆，容易想起目标项。相比之下，当线索——目标与先前经验（Pre-experimental Association）少有甚至没有关联时，对先前境脉的重构则必不可少（Obligatory）。为了回忆chair，如果给定弱关联提取线索如glue，主体必须重构关于他们在何时学过glue-chair词对的情节信息。
由此看来，和初始再认、集中提取和强相关线索相比，初始回忆（Initial Recall）、分散提取、弱相关线索等三种条件，将会产生更多、更持久的记忆保持。人们也愿意相信，这些条件能够支撑更有难度的提取。
五、一项令人瞩目的实验
2011 年，Karpicke和 Blunt在《科学》杂志上发表了关于提取练习和基于概念图的精制化学习（Elaborative Studying with Concept Mapping）对有意义学习影响的对比实验研究。结果显示，与基于概念图的精加工相比，提取式学习能够产生更持久的记忆保持和更好的学习迁移。该研究成果撼动了数年来概念图式的精加工策略在当代教育中的中心地位，迅速引发学界对提取式学习的极大兴趣。
1.实验 1
实验1有80名本科生参与。该实验主要分为初始学习阶段（Initial Learning Session）与最终测验阶段（Final Test Session）。
第一环节是初始学习阶段，将被试分为四个组，分别按以下四种条件来学习一篇科学文本（Science Text）。（1）一次研读（Study-once）条件：学生用1个学习时段来阅读（Read）文本。（2）重复研读（Repeated Study）条件：学生用 4个顺连的学习时段来阅读文本。（3）精制概念图（Elaborative Concept Mapping）条件：学生阅读文本，然后围绕文本中的概念来创建概念图。学生要得到有关概念图本质的指导，并观察概念图的实例，边看文本边在纸上创建概念图。在这里，概念图被作为精制学习活动的一种典型方式。（4）提取练习（Retrieval Practice）条件：学生阅读文本，然后在自由回忆测验中通过尽力回忆更多信息来练习提取。在完成一次提取之后，学生重复阅读文本并再次回忆信息。
实验 1中，在精制概念图与提取练习 2种条件下学习时间总量要严格一致。在学习环节的最后阶段，Karpicke通过学生对学习效果的判断（如在初始学习阶段结束时，要求他们预测 1周以后还能记住多少内容），以此来评价他们对这些学习活动有效性的元认知。
一周之后，进入第 2环节最终测验阶段，学生返回实验室进行简答题（Short-Answer Test）形式的最终测验。为了评价有意义学习，测验包括字面问题（Verbatim Questions）和推理问题（Reference Questions）。两类问题可用于评价不同深度的概念性知识：字面问题是对文本中直接陈述的概念知识进行评价；推理问题则要求学生将文本中的概念联系起来。
实验 1的结果显示，无论是在字面问题还是推理问题，重复学习、精制概念图和提取练习三种条件都优于一次学习条件；提取练习的学习效果最好，已超过了基于概念图的精制学习（见图 1 中A、B）。在初始学习期间要求学生对自己的学习判断，反映了有关提取练习好处的少量元认知知识。学生预测重复学习将产生最好的长时记忆保持，而提取练习将产生最糟糕的记忆保持。不过，实验结果正好与学生预测相反（见图 1 中C）。这说明知识提取对学习的增强作用还没有引起学习者的重视。
2.实验2
实验 2重复了实验 1的结论，并通过如下 3种方式加以扩展。
第一，将学习结果概括为表征知识结构的文本，这些知识结构在科学教育中较为常见。因为在某些环境中，不同学习活动的效果可能有赖于学习材料的结构。这里采用了枚举结构文本（如描述肌肉组织的属性）和序列结构文本（如描述消化过程中的序列事件）。
第二，为确定提取练习效应的稳健性，需要对比分析每一位学习者提取练习与概念图精制的效果。实验2采用被试内设计（Within-subject Design）对120名学生进行测验。要求每位学生对第 1篇科学文本创建概念图、对第2篇文本练习提取。该实验设计能够确定有多少学生展示出提取练习的优势（超过概念图），有多少学生展示出概念图的优势（超过提取练习），还有多少同学在这两类学习活动之间并无差异。结果显示，最终测验中有101名学生（84%）经过提取练习后的最终测验（包括简答题测验、概念图测验）成绩优于精制化概念图（见表2）。
第三，用两种不同的最终测验方式来评价长期学习。在实验2中，一半学生参加最终的简答题测验（与实验1类似），另一半学生参加为2篇文本创建概念图的最终测验，测验过程中不再看文本。如果提取练习有助于学生建构出长期保存知识所需的概念知识结构，那么，它就能够比基于概念图的精制学习取得更好的成绩。同样，在精制概念图与提取练习两种条件下，初始学习时间再次严格一致。
图 2 中 A、B显示了最终简答题测验的成绩，就两种（枚举型与序列型）科学文本而言，提取练习比精制概念图能够产生更好的成绩。C、D显示了最终概念图测验的成绩，提取练习同样比精制概念图取得更好的成绩。
另外，需要检查学生是否展现出有关提取练习好处的少量元认知知识。图 2中 E、H显示，总体上学生错误地预测了精制概念图比提取练习将更好地产生长效学习（与实验1的结论一致）。
六、学术争论
1.质疑
2011年10月，加州大学Novak团队成员Mintzes教授等在《科学》杂志上发表文章《Comment on “Retrieval Practice Produces More Learning than Elaborative Studying with Concept Mapping”》，质疑2011年 2月Karpicke等人在《科学》上发表的论文《提取练习比基于概念图的精制化学习能够产生更多有意义的学习》（Retrieval Practice Produces More Learning than Elaborative Studying with Concept Mapping）。Mintzes等人提出的主要质疑包括：
第一，对概念图的培训与练习时间较短，无法证明被试在实验之前已经掌握了概念图技术。Mintzes 的研究经验表明，即便是优秀学生也需要多种机会在较长时间内才能掌握概念图策略，需要经过 10～15 周不断干预与反馈才能显著改善学习。相反，Karpicke却将概念图技术削减为被试在25 分钟内完成的任务，缺少必要的指导与反馈，影响研究结论的效度。
第二，被试对提取练习处理相对熟悉。在这项处理（Treatment）中，Karpicke只要求被试尽其所能地回忆内容并把它输入到电脑屏幕中的应答框中。与概念图处理相比，提取练习无疑是全体学生的共同经验。可以想象，所有的学生被试在学校正规课程中已经拥有十多年的提取练习经验。此外，我们身边每个人在日常生活中也进行着大量的提取练习。但是，概念图练习却没有日常经验基础。因此，由于被试对提取练习处理相对熟悉，可能导致提取练习产生的学习效果优于基于概念图的精制学习。
第三，记忆保持的时间间隔过短。有意义学习的一个重要标志是增强记忆保持。可是，Karpicke的实验却单单选择了从干预到结果测量为期一周的时间间隔（Interval）。如果要证明提取练习优于概念图，似乎需要更长的时间间隔，如数周、数月、1～2学期、1年等。
第四，实验室研究结论进入课堂领域存在冒险。
2.回应
面对 Mintzes等人的质疑，Karpicke对这些问题逐一进行回应。
第一，概念图技术并不需要花费太多时间来专门培训。概念图描绘了概念节点以及概念之间的关系，它本身比较简洁、直观。因此，大多数大学生只用1节课左右的时间就能绘制出一张简单的概念图。即便需要集中培训，也可在10～20分钟内完成。
第二，“学生对提取练习的熟悉程度超过概念图”的主观假设值得怀疑。关于学生元认知意识研究一致显示，大多数学生没有觉察到提取练习的益处以至于不使用提取练习策略。更重要的是，熟知一项学习活动并不一定产生高效学习。例如，学生尤其熟悉并利用复述阅读（Repetitive Reading）策略，但事实证明这种学习是低效甚至无效的。再如，在解释性文本中删去一些文字可以促进生成性学习，从而达到改善学习和理解力的目的，但学生可能不愿经常阅读此类文本。
第三，关于测量记忆保持的时间间隔问题。Karpicke 赞同 Mintzes 所说的检查较长时间间隔后的记忆保持的重要性。同时指出，目前也尚无用于测量学习“正确”的间隔的客观标准。大量实验证明，提取练习在初始学习（Initial Learning）后经过数周和数月的长时间间隔之后仍能增强学习。在较长保持间隔期间，比起精制概念图而言，提取练习的优势将更加明显。因此，没有理由臆断在较长间隔后精制概念图将优于提取练习。
第四，关于实验室研究与课堂实践的关系问题。Mintzes 认为，要将实验室中的提取练习效应推广并扎根于课堂实践。Karpicke完全赞同这个观点。他已经开始在课堂中设计随机控制实验来进一步验证提取练习效应。
七、对在线教育的启示
1.引导学习者练习和运用提取策略
提取不仅是评估学习成效的重要手段，更是促进有意义学习的强力工具。不过，从前面实验中的学习判断来看，学生更愿相信：重复学习将产生最好的长时记忆保持，而提取练习将会产生最糟糕的记忆保持。这表明不少学习者尚未意识到提取对学习的重要意义。因此，需要引导学习者练习和运用提取策略，促进他们进行有意义学习。罗良和张玮（2012）提出了培养学生自我测验学习策略的若干建议：在学习新知后要求自己回忆知识点；将主要内容按照一定的线索梳理一遍；在卡片一面写上重要概念，另一面写下该概念的解释，再利用卡片来作线索回忆等。为了在提取过程中发生有意义学习，提取练习将呈现出三大关键特征：提取练习任务必须能够支持成功提取；当学习者在提取期间必须重构先前境脉时，提取练习增强学习；在保证提取成功的前提下，自由回忆任务比较有效。（Karpicke et al.，2014）由于在线教学具有时空分离、师生互动较少、反馈和干预滞后等先天不足，尤其需要增强学习者与内容之间深层互动。因此要专门设计提取任务（如多选题、简答题等），让学习者有时间和机会参与提取练习，并最终引导他们成功提取所学内容。学习过程进行 1次或几次记忆提取更能显著促进学习内容的长效保持。MOOC（大规模开放在线课程）中就设计了随堂作业与阶段性测验。（贺斌，2014）其中，随堂课作业以“精准”和“少量”为根本特点。阶段性测验则专门设计测验题，来检测学生对某一阶段（如某单元、某章或某节等）所学关键知识点进行综合关联和整体应用的能力。Szpunar等人（2013）证明，在在线讲座中插入记忆测验有助于学生持续关注讲座内容，经常性测验可以减少对最终考试的焦虑感。
2.通过境脉更新，促进知识重构与知识迁移
知识的本质是情境化的，一旦离开了情境，知识就变成了信息。知识属于具体情境，因为他依赖于具体的时间和空间。（Hayek，1945）境脉通常是指在特定情境中用来陪衬学习内容的外部环境（如，When、Where）和个人的内部心理状态（如，先前经验、知识准备）。从境脉感知角度来看，境脉通常被分成四大类别：时间境脉（如某时、某天、某月等）、物理境脉（如地点、温度、照度等）、用户境脉（如学习者状态、地位、社会情境）和计算境脉（如附近资源、带宽等）。（Chen et al.，2005）由于境脉中含有丰富的可用线索，学习者可以利用与过去某一境脉A中的相似线索来重构境脉 A。境脉 A中的线索可以帮助搜索与之关联的目标项（即成功提取）。同时，在搜索过程中必将激活与该线索关联的其他项目，从而提高产生更广范围的搜索和更多的语义精制（即知识重构）。如果当前境脉 B与过去境脉 A差异较大，在境脉 B中提取境脉 A中所学的项目时，与该项目关联的境脉表征将被更新，最终由当前境脉与过去境脉的特征复合而成。也就是说，根据当前需要将以前所学的知识技能由境脉 A成功迁移到境脉 B（即知识迁移）。因此，在线教育要充分利用信息技术在创设和变换情境、突显与组合线索、联接线索与目标项等方面的独特优势，为知识重构与有意义学习积极创造有利条件。例如，由美国 Vanderbilt大学认知与技术小组（简称 CTVG）所开发的风靡美国的建构主义教学案例——贾斯珀系列，就是基于录像的 12个历险故事，每个故事和日常情境中镶嵌着需要学生解决的数学问题，让他们在真实的情境中通过问题解决学习数学。其中名叫“邦尼牧场救援”的故事主要情节是：主人公贾斯珀到一片荒野中钓鱼，在那里遇到了一只受伤的鹰。于是，贾斯珀用无线电与朋友取得联系，决定用超轻型飞机 来救援这只鹰。可以想象，在熟知的境脉中救助受伤的鹰作为一条重要线索，可能会让学习者联想到以前救助一位受伤的同学（或其他相似或相关情境），进而可以回想当时选择了什么救助设备、交通工具、交通路径、最短到达时间以及求助效果等一系列问题。可见，在境脉线索的驱动下，学习者可能会激活与线索相关的中间项（中介假说的观点），直到成功提取与线索相关的目标项为止。在这里，录像能够比文本为事件提供更为逼真、真实的表征，让学生更易在一个真实的问题情境中形成丰富的心理模型。
3.实现精制学习与提取式学习的有机统一
知识提取过程与精制学习过程存在根本差异。在精制学习过程中，主体通过丰富和增加编码特征的数目来获得编码知识的详细表征；在提取过程中，主体要利用提取线索重构在特定时间、特定地点发生的内容。（Karpicke et al.，2011）精制编码主要根据学习材料性质和个体经验来建构知识，并将知识输入记忆系统（输入）；知识提取主要根据提取线索来重构知识（而不是复制知识），并将知识进行创造性应用（输出）。正如Karpicke等（2011）所说，通过知识编码与建构，可以让初始学习经验保持延续性；在提取期间人们重构知识并让知识发生广泛的变化。因此，可以将精制与提取看成是学习（Learning）过程中出现的两个重要阶段。它们的关系是：精制编码是学习的前提和基础，知识提取是学习的巩固与应用，二者密不可分。因此，不能将精制学习与提取式学习对立起来。Karpicke等人区分了附带提取（Incidental Retrieval）和有意图提取（Intentional Retrieval）两种提取模式。（Karpicke et al.，2014）附带提取是指出现在研读阶段的提取（Study-Phase Retrieval）模式，这时，人们注意到（Notice）先前出现的事件或者受到它的提醒（Reminded）。有意图提取是指出现在提取练习阶段的提取模式，这时，人们从记忆中审慎地（Deliberately）搜索学习情节中先前事件的相关信息。在这里，Karpicke为了排除研读（Study）与提取（Retrieval）之间互扰的实验需要，而将精制编码与知识提取“纯粹”分离开来。事实上，精制与提取可能相互交织在一起，在精制编码时经常需要（附带或有意图）提取过去的经验知识；同样，在知识提取时所发生的知识重构本身也会对知识进行重新编码。以概念图为例，它作为 e-Learning中的精制学习工具，Blunt与 Karpicke（2014）详细阐释了它在提取式学习中的重要应用。
4.设计多元化的提取式学习活动
RBL为如何改善学生绩效提供了一个广阔的视角。主动提取能够以多种方式整合到多种学习活动之中。例如，群体讨论（Group Discussion）、互惠教学（Reciprocal Teaching）、提问技巧等，某种程度上都有可能包含提取过程。以提问技巧为例，Williams（2013）研究了微视频和练习中的的三类提问：框架性提问、反思性提问和记忆练习提问。花些时间来主动参与多种提取式学习活动，是增强长期的、有意义学习的简单而有力的方式。
基金项目：江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养及南通市“226高层次人才培养工程” ；江苏省现代教育技术研究2014年度课题“高师课程深层次整合与学生信息素养培养的研究”（2014-R-30586） 。 作者简介：贺斌，博士研究生， 华东师范大学教育信息技术学系；副教授，南通师范高等专科学校（江苏南通 226006）。
转载自：《现代远程教育研究》2015年1期／总133期 排版、插图来自公众号：MOOC（微信号：openonline） |
|
|
