融合学科教育下的大学的形式

上一个帖子融合学科的大学教和学讨论了融合学科教育的必要性和方式。这种教育和通识教育的精神相通,把学科知识围绕着学科大图景分解成各个阶段的普适基础部分、学科基础部分和方向性部分(注意,在更高的阶段后两者可以不断地成为前者,不断推进这个边界),然后,让学习者自己来选择把自己学成一个个的四不像,只要抓住所感兴趣的学科的大图景,也就是典型对象、典型问题、典型分析方法、典型思维方式,以及和其他学科还有世界的关系。绝大多数课程不过就是在各个层次开设的体现大图景的通识课(注意,不是肤浅课,不是知识课,而是只能够用最少的概念和例子来构建的深刻的反映学科大图景的真正的通识课)。

一旦这样的重新梳理和建设完成之后,学校的组织形式是不是就不一样了?我们先来看看学校在功能上的变化。每一门课在全国甚至全世界范围内只要在不同的层次都有几个老师能够讲好,就可以了。需要通过实践和运用来辅助学习的部分,需要讨论和答疑等交互来辅助学习的部分,交给助教老师和学生来完成。当然,这样的话,学生在选择课程的时候,除了多多尝试,也需要一些指导,更需要比较完善的用来了解每一门课程主要介绍什么学科的什么样的大图景的资料。于是,学校大部分时候,就会成为一个提供指导和辅导服务的机构。

除了提供指导和辅导,学校还会承担审批和颁发学位的责任。比如说,物理系可以不管你上了哪些课,只要掌握了和前面提到的学科核心基础课相当的课程,例如四大力学,就可以授予物理学学士的学位。

那么,如果学校仅仅从提供这些功能——指导、辅导、专业学位审批——的角度来说,其组织形式会发生什么变化?

首先,学院不再不负责管理学生,学生直接由学校和学生自己来管理。学院对学生而言,不过就是一个某个特定方向或者学科中提供指导、辅导和学位审批的单位,而不再是一个学生的管理单位。选课、上课等学生的日常行为完全是在和学校打交道,学校只不过刚好选择了或者反过来学院的老师们刚好选择了来开设这样的一门门课程而已。

其次,学院不再负责制定培养方案,仅仅提出来本专业的学位要求(核心课程,而不管学习顺序和学习方式),以及提供一些推荐课程选择模板供学生参考。

接着,学校的层面,也不再区分课程由哪些老师来开设,不管是谁,都可以选择来开设任何一门课程,只要学生有人选,并且教学大纲和质量通过粗糙的审批。例如,物理系的老师也可以来开设《线性代数》而且和数学系老师开设的在满足学位要求和进一步学习要求上,不存在区别对待。反过来,冲着物理专业学位学习的学生也可以去选择数学系开设的相当于《线性代数》的课程,不存在区别对待。只要各个课程的先修课联系和毕业要求规定好。学校甚至可以把大部分的老师,在自由选择的条件下,转成通过审批的网络课程的助教老师,以及指导学生来选课的老师。

最后,全国甚至全球的学校联盟或者专业联盟,可以一起来提炼学科大图景和体现这些大图景的主要概念和例子。当然,每一个教课的老师还会在这个基础上有自己在学科大图景上的侧重点,以及自己的独特的例子。上一个帖子也已经提到,甚至“课程”这个单位也可以去掉,只要能够学习到某个特定的集合的概念和概念之间的关系,学习到这个学科的学科大图景,就行。也就是说,学习的内容和顺序,完全是学生自己选择的结果,受到概念和概念之间的关系的约束,受到这些概念要反映学科大图景的约束而已。

当然,一旦课程这个级别也取消,学校的审批认证就需要更加合理的方式,例如通过在一个学科的概念地图上做高效率的检测和推断——例如,通过考察学生直接关于三个概念的问题来推断学生是否理解好了三十个相关的概念。这个高效的考察方法和高效的反映学科大图景的学习方法一样,都要基于学科的概念地图。这也是我们正在以汉字结构含义网络来当例子开展的研究。如果你想了解一下前期的研究,可以搜索一下BBC的报道“A better way to learn Chinese?”。最近的工作正在缓慢但是持续地开展中。

这个帖子也是长又长,总结一下:在体现和融合学科大图景的教育体系下面,对学生而言,不再有学院有专业的区别,甚至不再有课程这个级别的单位,仅仅受到学科大图景的制约,收到概念和概念之间的关系的制约;从学生的角度来说,学校仅仅起到提供指导、辅导和学位审批的作用;从学校的角度而言,无论开课老师来自于哪里,各个院系甚至网络,只要内容上通过粗糙的审查,则完全没有区别对待的问题。

于是,学校和院系,只不过就是一堆大概来说具有类似的兴趣的研究者的集散地。当然,这些研究者,除了研究,还能够在培养人才上起到指导和辅导的作用(当然,也允许那些主要起到指导和辅导作用,稍微做一点研究的),并且其中的少数还可以成为促进学生理解学科大图景的课程的建设者。

顺便,袁强问,我为什么写这几个帖子。我认为这是能够解决当前的一些问题的思考,尽管有可能有点超前了。并且,我提供这些思考就是为了能够促进其他人思考,至于能不能被实现,那是另一个问题。能够促进思考,就是值得的了。另外,顺便推广一下概念地图和系统科学,也不错。

精简教育:Teach Less, Learn More

教学设计上,课程内容与方向的设计,从小学甚至更早开始,就需要一个一般原则,而不是注重各种各样的奇技淫巧,歪门邪道。从知识的角度需要学习的东西很多,学不过来,但是,从对学科的一般认识以及进一步自己学习的角度,需要学习的东西很少很少。

From the beginning of a person’s education, say elementary school or even earlier, there should be a principle, or a general guide line, based on which the whole set of courses curriculum, teaching methods and styles, learning methods and techniques, should be designed. Without such a principle, all those fancy or not-so-fancy techniques and all those creative or not-so-creative teaching methods, are just clever but useless/dishonest tricks. From the perspective of learning as to acquire knowledge, there are too much to learn in every field; from the perspective of learning what is the field and building up a basis from which one can start to learn things in that field by ones’ own, however, there is really not much to learn.

这个一般的原则,也就是正道,我认为是:精简教育,学习最核心的东西。那么什么是最核心的东西呢?学习对一个学科的一般认识(也就是通常所说的:学习某专业就要像一个某某家一样思考)还有进一步自己学习的基础。

This principle, I believe, is: Teach less, learn more. Learn only the core part of a field. So what is the core part? I believe it is to form a general scope of the field, or what commonly expressed as “when you learn a field, you should think like the best scholars in this field”, and learn sufficient basic concept and skills so that one can learn more about this field on ones’ own.

进一步自己学习的基础还有待整理。这里,我写下来我对学科的一般认识。

While waiting for answers for the question of what should be the basic but sufficient concepts and techniques of each individual fields, here I want to talk a little bit on what I think a top expert in the field of the following several fields look at those fields.

数学家:把现实世界抽象成数学问题,把抽象出来的数学问题解决;
物理学家:把现实世界抽象成物理问题,把物理问题转化成数学问题,解决抽象出来的数学问题;
计算机科学家:把现实世界抽象成数学问题,用算法的方式和角度解决这个数学问题;

Mathematicians: Convert real-world phenomena into well-defined mathematical problems, if not well-defined then develop mathematics first to make the problem well-defined, and then solve the abstracted math problems.
Physicists: Convert real-world phenomena into physical problems and then express the physical problems as math problems, and then solve the math problems.
Computer scientists: Convert the real-world phenomena into math problems, and then solve the math problems in an algorithmic fashion.

通常的语言使用者,母语:读和写,其中最主要的是把自己的想法和说的话,转化成文字;
专业的文字使用者:有想法和想说的话,可以用来表达,加上把这些想法和想说的话转化成文字的能力;
通常的语言使用者,非母语:听说读写,利用或者不利用母语,把自己的想法和想说的话,转化成文字和声音。

Language users, native: Reading and writing, convert their ideas and what they want to express into written words.
Profession language users: the previous, plus find something about which they have some ideas or have the desire/inspiration to say something.
Language users, non-native: Listening, speaking, reading and writing, using their native language or not, to convert their ideas and what they want to express into spoken and written words of the target language.

其他科学家,以后再添上。

When I, myself, have the inspiration and also indeed have something non-trivial to say, I will add my understandings of other fields.

所有的不是以这个核心能力为目标的教育和教学都是有害的。学习者可能变的越来越有学识,但是同时变得越来越古板,没有创造性,越来越像一个google服务器——一个供检索的知识容器。

All teaching, or more generally education, if is not based on this general principle, do more harm than good to the learners. People might become more and more educated, but meanwhile become less and less creative, more and more like a machine, or I would like to call it, a google server.

我希望有一天,有人能够把这些真正有必要学习的,对学科的一般认识,进一步自己学习的基础,都整理出来。

I wish one day, there will be others who also respect this picture of education and go through all fields to comb out those core parts, including the general scope of the fields and also the minimum set of basic but sufficient concepts and techniques.

真正的减负在于用更少的时间学会更好的更核心的东西,并且学会高效的学习方法。

If we want our next generation to learn happier, it can not be achieved by simply reducing the work load such as school hours and size of homework, but can only be reached by teaching only the core parts, and teaching it better.

Prof. Alberto Canas added that once the principles/big ideas have been identified, problem-based learning and project-based learning should be used to bring those big ideas down to the earth.

So I suggested the following formula that: Teaching = guidelines/principles/big pictures/big ideas + examples + logic structure. Concept mapping and concept maps can be helpful in constructing/presenting the first and the last, problem-based learning can be helpful in implementing the second.