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【讲座简报】比利时根特大学Martin Valcke教授举行“PISA 2015:聚焦合作问题解决”讲座
2017-11-29


2017年11月27日上午8:00,比利时根特大学心理与教育学院教育研究系主任Martin Valcke教授于英东楼623进行题为“PISA 2015:聚焦合作问题解决”(PISA 2015: Focus on Collaborative Problem Solving)的讲座。Valcke教授首先抛出了相关结论:

  • 合作问题解决(Collaborative Problem Solving,CPS)是一种“全球性”能力资格和一项二十一世纪技能;

小编注:根据PISA2015,施测者的基本认识在于,20世纪我们需要更多在服务、销售相关、专业和管理职位的雇员,其所需技能主要是通过大学学位而获得的认知技能。但是在20世纪最后的十年里,非常规分析技能(non-routine analytical skills,例如问题解决)甚至非认知(或社会)技能(包括合作能力)的需求陡增;然而相对地,常规的手工和认知技巧需求却在降低。自动化被认为降低了行动者常规技能的需求,却与此同时也提升了那些复杂而又能以自动化技能的需求。因此,这在某种程度上即Valcke教授所言的从传统学科认知向问题解决等复杂技能的时代转向。

  • 合作问题解决的框架包含两个部分:问题解决与合作;

  • 合作问题解决与数学、科学和阅读素养等相联系;

  • 相较于PISA的主要领域,学生差异与合作问题解决产生有差异的相互作用。

合作问题解决的测试

Valcke教授指出,合作问题解决能力在21世纪已经被广泛认为是一项重要能力与技能,但是应该如何评估合作问题解决呢?他认为,首先需要对合作问题解决进行深度分析。PISA 2015除了传统的科学、数学和阅读领域的测试外,还有经济素养、合作问题解决领域的测试——这也是首次对合作问题解决的测试。52个国家共540,000位15岁学生参与本次测试,其中北京、上海、江苏和广东代表中国参与。考试形式为2小时上机测试,通过模拟合作案例进行多项选择,而评估则是基于他们的回答。除了上机测试测试之外,还有背景问卷以及附加问卷(包括电脑熟悉程度问卷、教育生涯问卷、家长问卷和教师问卷)。

那么问题来了,尽管我们将合作力图可视化于电脑屏幕,但是终究存有局限。按Valcke教授所言,他的团队开发此种程序,需有非常复杂的设计。他们会对他们所观察到的现象进行编码——一小时观察,可能会花十小时分析。但是,正如Valcke教授说:“既然我们测试合作能力,那电脑上的个人测试能测出来吗?实际上,我们所说的和我们所做的总是有区别的。”

小编注:PISA 2015给出了一定的解释,以人类行动者取代电脑进行测试是不具有实操性的,因为学生表现基于与其互动的行动者,然而人类行动者却难以预测,学生需要和大量不同他人互动以确定将其置于一系列合作环境中。而电脑则能很好地控制变量。对于使用电脑和行动者之间的差别,详见PISA 2015 RESULTS (VOLUME V): COLLABORATIVE PROBLEM SOLVING,pp. 48-49。

合作问题解决定义及其框架

PISA 2015将合作问题解决定义为:The capacity of an individual to effectively engage in a process whereby two or more agents attempt to solve a problem by sharing the understanding and effort required to come to a solution and pooling their knowledge, skills and efforts to reach that solution. (OECD, 2017, p. 47)

在Valcke教授看来,这主要有三个核心胜任力:1. 建立和维系分享的理解;2. 采取适当的行动以解决问题;3. 建立和维系团队组织。其框架图如下:


对于合作问题解决的评价如下表所示:


PISA 2015的发现

Valcke教授先指出对测试结果如何进行比较。PISA测试结果的比较有两个层面:其一是国际间比较。他认为这种比较存在潜在的危险,因为国家之间背景差异巨大,所以需要大量问卷来掌握背景。其二,也是Valcke教授认为最具意义的,便是国内比较。相较于其他国家,中国国内的测试结果呈现出更大差异,这种差异应该受到关注并了解其背后的原因(例如:家庭、学校、高低收入等)。

接着,Valcke教授对合作问题解决与PISA其他领域之间的相关性进行了分析。总体来看,合作问题解决与PISA其他领域的测试结果呈现出高相关性(数学0.70,阅读0.74,科学0.77)。那么我们是否就可以依据某国PISA素养得分来推测合作问题解决呢?需要注意的是,国家和国家之间存有的异质性,导致了依照PISA素养期望的合作问题解决与实际之间并不一定一致。例如,在弗兰德斯地区,这种一致性较为显著;然而在中国,PISA其他领域得分名列前茅而合作问题解决却较为落后。

此处有合作问题解决的掌握程度(CPS mastery level)这一概念。Valcke教授认为:四个水平的百分比分别为多少,能够让研究者对国家整体情况有一个评估——分布远比平均分有趣得多。中国学生有相当大比例低于第二水平,反映出对合作问题解决熟练度(proficiency)的不足。而新西兰和澳大利亚则在第四水平(最高水平)很多,他推测到两国的课程,认为两国课程更注重学生的合作以及问题解决培养,已经逐步浸润到生活中,甚至有些地方将图书馆改名为“合作学习中心”。

他指出,学习者之间的差异是我们需要考量的。这些差异包括:能力强和弱的学生之间的差异,男女差异,社会经济背景差异,迁移状态差异,家庭/学校语言差异。比如,在所有国家,女生在合作问题解决上的表现都比男生好,他认为可能是问题解决测试的不仅是该能力本身,还有阅读能力,而女生一般在这方面更强;而除了掌握程度,态度也是PISA 2015考虑的重要层面。女生在合作问题解决中更注重伙伴之间的关系,而男生则更注重团队合作。

讨论环节

讨论环节,Valcke就两个方面进行了分享。首先,他借鉴布鲁姆目标分类学,认为眼下课程标准里强调的许多依旧是技艺性,而分析层次并没有落实。比如,在科学课上,做实验本来应该是问题解决过程,但是现在总是按照标准试验步骤操作,使得现状变成了“实施”而非“实验”。因此,我们需要在整体上对课程进行调整。合作问题解决培养的前提,是学生获得充分的自主性。

第二,他认为问题解决是一个行为过程。一个人有社会、情绪和认知的各个系统,每一件事情的进入是基于经验的,会发展我们的认知系统。它遵循以下步骤:感知(perception),解释(interpretation),以及决策(decision-making),最终落实到行为当中。正如前文提到的,问题解决并不是单一维度的,因此什么指标反映出了问题解决,仅仅依靠PISA那样主观打分是不够的,我们还需要观察计划,对现实生活中的行为进行编码,这也是Valcke教授在大学中主要从事的研发工作。然而,人的精力和头脑有限,我们能够找寻到数以百计的案例,但苦于没有足够的精力对其进行剖析。因此,Valcke教授指出了未来的方向:训练机器,让机器替代人类研究者对人的行为、姿态进行分析。


【END】


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