从红娘算法看什么是科学

在大多数人心里,科学(数学)和生活是分开的两个东西。在很多数学、科学老师心里,也是这样。文科老师那可能就比例更高了。我最近注意到,甚至在某些认为对数学或者科学很有认识的老师,或者科学家数学家心里,科学(数学)和生活也是分开的两个东西。

科学,就是把现实世界中的问题,可能来源于生活、实验、其他人的研究、自己的深入思考等等,转化成一个形式化的问题(例如数学的形式,这时候成为数学模型),进而解决它。有的时候,解决完了这个问题之后(或者在做形式化的时候),还会思考一下:这个问题是不是可以一般化,用于描述其他类似的问题;这个解决的方法是不是可以一般化,用于解决其他类似的问题;这个答案是不是可以一般化,用于解决其他类似的问题。后面的这一步叫做一般化,系统化,是形成理论的必要和有效步骤。

最近跟人讨论到用算法来促进男女朋友匹配的问题:茫茫人海中,完全靠偶遇来找到灵魂伴侣是很不容易的一件事情,如果能够有一个算法来从收集好的人员资料(资料的准确性是另一个问题,可以通过另一个算法或者人工来提高)中帮你找到潜在的对象,会大大提高社会福利(大家都更开心的意思,不是通常的那个发月饼的福利的意思)。有人就说了,那多么不浪漫啊,靠撞,撞啊撞,撞啊撞,撞到了双方喜欢的,多么浪漫啊,就好像歌唱的那样“只因为在人群中看了你一眼”(顺便,那仅仅是因为你看到的人比较好看,没准是翟欣欣那样的呢,看一眼你能够知道其品格,属于典型SB浪漫,而不是真浪漫);如果用算法,那就冷冰冰了,完全没有浪漫了。

这个问题背后的算法还真的是有的,叫做匹配理论(Matching Theory)。不仅仅可以用来当红娘,还可以用来帮助解决住院医生和医院相互选择的问题等等。而且,这个理论实际上已经得过两次Nobel经济学奖。先不管真的这个理论是怎么回事。在这里,我想说的事情是,从这个问题看,什么是科学,什么是数学。

任何一个问题,我们都可以并且应该想一想一般性的解决方式,而这个一般性,往往就会落到数学上面。这就是科学进入生活的思考方式,这就是科学。为什么这样会不浪漫呢?浪漫难道就来自于像无头苍蝇一样撞的过程,还是撞到之后交往的过程?如果是前者,请问,那个时候就你和你将来的灵活伴侣在分开撞啊,如何会浪漫呢?如果说,分开撞那个阶段最浪漫,那好,别找到另一半最好,可以不停地撞啊。算法的功能只不过就给这个无头的苍蝇装上了一个头,一副天线,如何就会不浪漫呢?

做任何事情,都要想想方法,有方法可以做的结果更好,效率更高。这个面对任何问题都想想方法,并且在可能的时候一般化(这时候往往要通过数学),就是科学的精神。

红娘的问题的讨论,实际上,起点是关于,语文是不是一压力依靠大量阅读的问题。经常,我们听到,语文需要依靠大量阅读,甚至有的老师会提出来,你的阅读量要到多少,要你作好并且上交阅读量的记录。甚至,我们还会听到,“什么什么问题,就是因为你的阅读量不够,回去多读点书”。问题是,你这个当老师的,有教学生怎么阅读吗?你自己有思考怎么阅读吗?有整理一下方法来帮助学生减少阅读量的心吗?是不是想都没想过这个方法的问题?

如果说语文可以这样,我数学能不能也这样:“什么什么问题,就是因为你做题量不够,回去多做点数学题”?我科学能不能这样:“什么什么问题,就是因为你做实验和观察的量不够,回去多做点实验和观察”。生活于是就成了这样:“你不会生活,就是因为你生活的时间不够长,回去多活着,就会生活了”。这样的老师,属于典型的没有寻找方法的心,或者有心但是没有找到方法的能力,或者有心有能力没有寻找方法的意愿。

我们提出来的“教的更少,学得更多”就是一定要帮助学生找到方法,做到能够学会学科大图景的前提下,学习的东西越少越好。方法很重要,当然,学会方法的过程中,可以采用摸索和指导结合的方式,但是,方法本身必须是明确的。例如WHWM分析阅读方法,例如制作概念地图来做缩写、总结、反思。这其实,不过就是科学用于解决语文阅读的方法这个问题。

我们不能:茫茫人海,爱情基本靠撞;茫茫文(题)海,阅读(数学)基本靠量,而是要摸索出来方法,给学生指明实现“学的更少,学得更多”的方向,做到:茫茫人海,爱情不靠撞,算法来帮忙;茫茫文(题)海,阅读(数学)不靠量,方法来帮忙。而这一切的思想上的根源都在于:用科学的角度来思考每一个问题!

《学会学习和思考之科学和科学教育》设计

按照Teach Less, Learn More课程体系的一般设计要求《学会学习和思考》的设计原则,我们做了《学会学习和思考科学和科学教育模块》的设计。

科学和科学教育模块的概念地图
ScienceEdu

课程目标
1、刺激和引导学生思考什么是什么是科学,什么是数学,什么是教育。
2、学生可以有自己的思考和理解,但是大概来说:科学是可计算的可证伪的但是迄今为止没有被证伪的现实世界的心智模型;数学是对事物之间的关系的描述结构的描述;教育这个学科的目的则是使得学生能够学得更好,老师能够教得更好,更容易抓住各个学科的大图景。
3、对科学研究方法有一定了解:观察现象、提出可检验的问题、实验、理论模型的提出、模型的求解、结果的实验检验,模型的理论化。
4、理解科学对于一致性和统一性的追求:理论模型不能相互矛盾,越少的理论模型描述越多的现象,公理化体系。
5、体会批判性思维、系联性思考在数学和物理中的作用和地位。
6、对数学和科学的兴趣,以及用它们来理解世界的兴趣。
7、在学习和思考“科学”和“教育”的过程中实践系联性思考、批判性思维,学会学习和思考。

学习材料:
1、Ted Talks视频:
Alan Kay: A powerful idea about ideas,精心设计的神奇的任务和计算模块帮助学习数学和科学
Andreas Schleicher: Use data to build better schools,能力和潜力能够检测吗,检测结果能够用来促进教学吗?
Aaron O’Connell: Making sense of a visible quantum object,神奇的量子客体
Arthur Benjamin: Teach statistics before calculus!,按照其他人或者教科书来教学吗?
Adam Savage: How simple ideas lead to scientific discoveries 科学里面的简单性
Christopher Emdin: Teach teachers how to create magic,教学本身需要创造性
Chris Anderson: Questions no one knows the answers to,好奇心、科学和教育
Clint Smith: The danger of silence,让每个人都问你所想问,说你所想说
Conrad Wolfram: Teaching kids real math with computers,数学的四个阶段(提出问题、抽象化、计算求解、验证和提高)和当前数学教育以及可能的解决方案
Dan Meyer: Math class needs a makeover,数学教育和粗糙问题的关系
David Deutsch: A new way to explain explanation,科学是什么
Hans Rosling: Let my dataset change your mindset,数学可以很有趣并且改变你的思想
Jared Ficklin: New ways to see music (with color! and fire!),炫酷的科学
Kevin Slavin: How algorithms shape our world,算法改变世界
Ken Robinson: Changing education paradigms,Ken Robinson教育的问题和出路四重奏,创造性和现代教育的目的
Ken Robinson: How to escape education’s death valley
Ken Robinson: Bring on the learning revolution!
Ken Robinson: Do schools kill creativity?
Leonard Susskind: My friend Richard Feynman,Susskind谈Feynman
Liz Coleman: A call to reinvent liberal arts education,什么是真正的通识教育
Marcus du Sautoy: Symmetry, reality’s riddle,世界中的数学,尤其是对称性
Murray Gell-Mann: Beauty, truth and … physics?,物理学的美
Nathan Myhrvold: Cooking as never seen before,做饭和科学研究
Patrick Awuah: How to educate leaders? Liberal arts,通识教育和社会
Peter Doolittle: How your “working memory” makes sense of the world,脑科学如何帮助学习和教学
Roger Antonsen: Math is the hidden secret to understanding the world,关于“理解”和数学,以及数学作为现实的表示
Richard Feynman: Physics is fun to imagine,想象力和物理
Stephen Wolfram: Computing a theory of all knowledge,计算和科学
Tim Brown: Tales of creativity and play,创造力和玩
Uri Alon: Why science demands a leap into the unknown,科学和未知
2、参考书:
Einstein 《物理学的进化》
Feynman《物理定律的特性》
Whitehead《教育的目的》
Novak《学习、创造与使用知识——概念图促进企业和学校的学习变革》
Alder《如何阅读一本书》
Beveridge《科学研究的艺术》
Feynman《QED:光和物质的奇异性》
Cleick《混沌开创新科学》
Popper《科学发现的逻辑》
Bender 《An Introduction to Mathematical Modeling(数学模型引论)》
Gowers《Mathematics: A Very Short Introduction(牛津读本数学)》
吴金闪《概念地图教学和学习方法》
吴金闪《系统科学导论》概论部分

先修课:
《学会学习和思考》技能训练模块,或者其他经过我们认可的概念地图和系联性思考培训班

课程形式和教学安排:
在两周的时间内每周3次每次3小时集中上课,6小时老师授课(分享理念、举例子、讨论、提问、做演示实验、作总结),学生看视频做30分钟口头报告和讨论教学。每周的另外两个晚上同样三小时用于习题课。注意,讨论必须人人参与。

第一次课
老师授课,内容:分享“教的更少,学得更多”的理念,突出系联性思考和批判性思维。学生选择学习材料。通过量子力学和万有引力的例子体会什么是科学,以及科学和数学的关系(用引力的发现、双缝干涉、重物落得快、芝诺佯、比萨斜塔、狭义相对论谬为例,阐述科学中观察、思辨、数学的意义,以及对统一性的追求)。介绍课程基本信息(课堂形式、作业、考试、评分、课程目标、对学生的要求、课程负担、课程网站、习题课、助教等)。

第二次课
老师授课,内容:以量子力学的实验以及实验现象导致的理论上的挑战为例,阐述数学、思辨、想象力,实验在科学和物理学中的意义。另外,老师选择一个科学或者数学的视频,一个教育的视频,分别做一次演示教学。突出第一次课里面的理念以及阵对具体问题做好WHWM问题的讨论。剩余时间,按照第一次课结束之后学生选择的内容和顺序开展报告和讨论。

第三-五次课
按照学生选择的内容和顺序做报告、讨论和点评

第六次课
按照学生选择的内容和顺序做报告、讨论和点评。剩余时间,老师做总结,提示思考这些视频之间的关系,以及这些视频和课程目标——思考什么是科学,什么是数学,什么是好的教学——之间的关系。布置好最后的作业。总结大家表现出来的好的地方和主要问题。

对学生的要求:
熟练的英语听说(课程为全英文授课)、对科学和物理学感兴趣并且有一个开放的头脑还要愿意接受理念和学习难度学习方式上的挑战。

课程主要作业:
看所有的视频,选择其中的一个按照WHWM来做基于视频的关于“什么是科学”、“什么是数学”、“什么是好的教学”或者它们之间的关系的报告,按照“Teach Less, Learn More”的原则完成一门课的课程设计,完成课程报告——总结课程学到的内容并反思。

课程工作量:
上正课时间每天3小时(3*6=18小时),习题课时间每天3小时(4*3=12小时),课后看所有的视频(约20小时)和书(约6小时),为口头报告做准备(基本在习题课时间完成),完成课程设计作业(约10小时),完成课程学习报告(约10小时)。课后思考,相信我肯定会有很多,时间不可计。

注意:课程配有助教,习题课不强制要求参加但是会大大缩短你准备的时间和提高你学习的效果

警告:本课程需要你大量的时间和精力的投入,做主动学习,而不是听听课而已。如果你做不到,或者你对记忆型学习非常满意,请不要来选择这门课程。

每一项具体教学内容的概念地图和理据性:

0、在本课程中,之前的学生在学习过程中整理了各个学习材料的概念地图(在北京师范大学概念地图服务器上http://cmap.systemsci.org),可供参考。另外,理据性部分仅仅举了两个例子。实际上,所有学习内容的理据性都应该明确写下来。后续会再补充。

1、为什么采用教师分享理念举例和学生讲解同学老师讨论的相结合的方式来授课

物理学是一个比较成熟的学科,有自己的理论体系、典型思维方式。因此,用典型的例子来阐述和让学生体会什么是物理学(典型研究对象、典型研究问题、典型思考方式、典型分析方法)以及物理学和科学的联系是非常有必要的。在这一点上,必须是老师这个先行组织者来带领大家一起完成。

此外,做中学(Learning by doing),教中学(Learning by teaching),才能让学生对学习材料有更好的主动的体验和理解,而不是被动听课。

于是,老师的责任就是引领道路和引领思考,分享完理念之后,做一个或者多个表现出来这些理念和思考的演示教学,然后在点评中进一步体现理念。同时,学生口头报告中暴露出来的问题会比老师专门设计出来的问题和场景更好地成为大家讨论学习的材料。

当然,两种方式的比例需要按照学生的情况来考量。在可能的情况下,给学生更多的锻炼机会更好。

2、为什么教“Teach Less, Learn More”

很多的老师的教学行为是按照其他人怎么教或者某一本或者几本教科书来进行的。来很多时候,没有深入地思考过是否每一个教学内容都是有必要的,为了实现某一个目的并且这个目的有利于培养真正的提出问题、创造知识或者创造性地使用知识的人的。随着我们所积累的知识的量的增加和技术的进步,单纯为了存储知识的学习基本上已经没有必要了。进一步,如果什么东西都要按部就班来学,那么,在我们真的能够创造知识之前我们就必须花费越来越多的时间来学习。有没有什么办法,能够用尽量少的具体知识作为学习内容可是学习得到的对这个学科的理解又能够比较深刻,明白这个学科的大图景:典型问题、典型思考方式和典型分析方法呢?有,把握住这个学科的核心概念体系——概念、举例以及它们之间的关系,然后选择能够体现大图景的概念、举例和它们之间的关系来作为学习内容,把非核心和基础的内容留给学生自学(例如通过布置作业)。

这样的一个体系就是我们称之为“教的更少,学得更多”的体系。它的主要教学目标是学会这个学科的大图景——典型问题、典型思考方式和典型分析方法还有核心概念体系,让学生能够进一步自学——所以也学会使用系联性思考和批判性思维,愿意进一步自学——所以要用教师自己对这个学科的情感来感染学生。为了实现这个目标,对于一门课程,老师需要明确写下来:教学的目标(按照上面的一般目标来细化),整体知识结构的概念地图,选择的核心概念和典型例子的子概念地图,每一项教学内容的理据性,教学过程中一定要问好WHWM问题促进学习者对大图景和小问题的理解。

3、为什么要把科学教育和科学放在一起来学习?

没有深入思考和理解具体学科,是完全做不到好的教学的。好的教学一定是体现学科大图景,围绕少量核心概念和核心概念之间的关系,用好例子展开的。这个就要求对学科本身有相当的造诣,并且掌握了“以概念地图为基础的理解型教学方法”,能够做到“Teach Less, Learn More”。

《学会学习和思考之物理学》设计

按照Teach Less, Learn More课程体系的一般设计要求《学会学习和思考》的设计原则,我们做了《学会学习和思考物理学模块》的设计。

物理学模块的概念地图
PhysModuleDesign

课程目标
1、刺激和引导学生思考什么是物理学,什么是科学,如何像科学家一样思考。
2、学生可以有自己的思考和理解,但是大概来说:科学是可计算的可证伪的但是迄今为止没有被证伪的现实世界的心智模型,而物理学则是关于“物理系统1”的科学。
3、对科学研究方法有一定了解:观察和实验(中间有关键步骤提出问题),理论模型的提出和求解,模型结果的实验检验,模型的改进和推广。
4、理解科学对于一致性和统一性的追求:理论模型不能相互矛盾,越少的理论模型描述越多的现象,公理化体系。
5、体会批判性思维、系联性思考和数学在科学和物理学中的作用。
6、对物理学和科学理论的兴趣,以及用它们来理解世界的兴趣。
7、在学习和思考“物理学”的过程中实践系联性思考、批判性思维,学会学习和思考。

学习材料
1、Ted Talks视频:
Chris Anderson: Questions no one knows the answers to,好奇心、科学和教育
Marcus du Sautoy: Symmetry, reality’s riddle,世界中的数学,尤其是对称性
Cédric Villani: What’s so sexy about math? ,数学描述世界超越简单经验
Roger Antonsen: Math is the hidden secret to understanding the world,关于“理解”和数学,以及数学作为现实的表示
Hans Rosling: Let my dataset change your mindset,数学可以很有趣并且改变你的思想
Conrad Wolfram: Teaching kids real math with computers,数学的四个阶段(提出问题、抽象化、计算求解、验证和提高)和当前数学教育以及可能的解决方案
Dan Meyer: Math class needs a makeover,数学教育和粗糙问题的关系
Alan Kay: A powerful idea about ideas,精心设计的神奇的任务和计算模块帮助学习数学和科学
Murray Gell-Mann: Beauty, truth and … physics?,物理学的美
Adam Savage: How simple ideas lead to scientific discoveries
Stephen Wolfram: Computing a theory of all knowledge,计算和科学
David Deutsch: A new way to explain explanation,科学是什么
Richard Feynman: Physics is fun to imagine,想象力和物理
Nathan Myhrvold: Cooking as never seen before,做饭和科学研究
Leonard Susskind: My friend Richard Feynman,Susskind谈Feynman
Uri Alon: Why science demands a leap into the unknown,科学和未知
Jared Ficklin: New ways to see music (with color! and fire!),炫酷的科学
Aaron O’Connell: Making sense of a visible quantum object,神奇的量子客体
Kevin Slavin: How algorithms shape our world,算法改变世界

2、教材:
Einstein 《物理学的进化》
Feynman《物理定律的特性》
吴金闪《系统科学导论》概论部分

3、参考书:
Whitehead《教育的目的》
Novak《学习、创造与使用知识——概念图促进企业和学校的学习变革》
Alder《如何阅读一本书》
Beveridge《科学研究的艺术》
Feynman《QED:光和物质的奇异性》
Cleick《混沌开创新科学》
Popper《科学发现的逻辑》
Bender 《An Introduction to Mathematical Modeling(数学模型引论)》
Gowers《Mathematics: A Very Short Introduction(牛津读本数学)》
吴金闪《概念地图教学和学习方法》

先修课
《学会学习和思考》技能训练模块,或者其他经过我们认可的概念地图和系联性思考培训班

课程形式和教学安排
在两周的时间内每周3次每次3小时集中上课,6小时老师授课(分享理念、举例子、讨论、提问、做演示实验、作总结),学生看视频做30分钟口头报告和讨论教学。每周的另外两个晚上同样三小时用于习题课。注意,讨论必须人人参与。

第一次课
老师授课,内容:提出什么是科学什么是物理学的问题(用引力的发现、重物落得快、芝诺佯、比萨斜塔、狭义相对论谬为例,阐述科学中观察、思辨、数学的意义,以及对统一性的追求)。介绍课程基本信息(课堂形式、作业、考试、评分、课程目标、对学生的要求、课程负担、课程网站、习题课、助教等)。分享“教的更少,学得更多”的理念,突出系联性思考和批判性思维。学生选择学习材料。
PhysModule

第二次课
老师授课,内容:以量子力学的实验以及实验现象导致的理论上的挑战为例,阐述数学、思辨、想象力,实验在科学和物理学中的意义。另外,老师选择某个视频,做一次演示教学。突出第一次课里面的理念以及阵对具体问题做好WHWM问题的讨论。剩余时间,按照第一次课结束之后学生选择的内容和顺序开展报告和讨论。

第三-五次课
按照学生选择的内容和顺序做报告、讨论和点评

第六次课
按照学生选择的内容和顺序做报告、讨论和点评。剩余时间,老师做总结,提示思考这些视频之间的关系,以及这些视频和课程目标——思考什么是物理学和科学——之间的关系。布置好最后的作业。总结大家表现出来的好的地方和主要问题。

对学生的要求
熟练的英语听说(课程为全英文授课)、对科学和物理学感兴趣并且有一个开放的头脑还要愿意接受理念和学习难度学习方式上的挑战。

课程主要作业
看所有的视频,选择其中的一个按照WHWM来做基于视频的“关于什么是科学和物理学”的报告,按照“Teach Less, Learn More”的原则完成一门课的课程设计,完成课程报告——总结课程学到的内容并反思。

课程工作量
上正课时间每天3小时(3*6=18小时),习题课时间每天3小时(4*3=12小时),课后看所有的视频(约20小时)和书(约6小时),为口头报告做准备(基本在习题课时间完成),完成课程设计作业(约10小时),完成课程学习报告(约10小时)。课后思考,相信我肯定会有很多,时间不可计。

注意:课程配有助教,习题课不强制要求参加但是会大大缩短你准备的时间和提高你学习的效果

警告:本课程需要你大量的时间和精力的投入,做主动学习,而不是听听课而已。如果你做不到,或者你对记忆型学习非常满意,请不要来选择这门课程。

每一项具体教学内容的概念地图和理据性

0、在本课程中,之前的学生在学习过程中整理了各个学习材料的概念地图(在北京师范大学概念地图服务器上http://cmap.systemsci.org),可供参考。另外,理据性部分仅仅举了两个例子。实际上,所有学习内容的理据性都应该明确写下来。后续会再补充。

1、为什么采用教师分享理念举例和学生讲解同学老师讨论的相结合的方式来授课

物理学是一个比较成熟的学科,有自己的理论体系、典型思维方式。因此,用典型的例子来阐述和让学生体会什么是物理学(典型研究对象、典型研究问题、典型思考方式、典型分析方法)以及物理学和科学的联系是非常有必要的。在这一点上,必须是老师这个先行组织者来带领大家一起完成。

此外,做中学(Learning by doing),教中学(Learning by teaching),才能让学生对学习材料有更好的主动的体验和理解,而不是被动听课。

于是,老师的责任就是引领道路和引领思考,分享完理念之后,做一个或者多个表现出来这些理念和思考的演示教学,然后在点评中进一步体现理念。同时,学生口头报告中暴露出来的问题会比老师专门设计出来的问题和场景更好地成为大家讨论学习的材料。

当然,两种方式的比例需要按照学生的情况来考量。在可能的情况下,给学生更多的锻炼机会更好。

2、为什么教“Teach Less, Learn More”

很多的老师的教学行为是按照其他人怎么教或者某一本或者几本教科书来进行的。来很多时候,没有深入地思考过是否每一个教学内容都是有必要的,为了实现某一个目的并且这个目的有利于培养真正的提出问题、创造知识或者创造性地使用知识的人的。随着我们所积累的知识的量的增加和技术的进步,单纯为了存储知识的学习基本上已经没有必要了。进一步,如果什么东西都要按部就班来学,那么,在我们真的能够创造知识之前我们就必须花费越来越多的时间来学习。有没有什么办法,能够用尽量少的具体知识作为学习内容可是学习得到的对这个学科的理解又能够比较深刻,明白这个学科的大图景:典型问题、典型思考方式和典型分析方法呢?有,把握住这个学科的核心概念体系——概念、举例以及它们之间的关系,然后选择能够体现大图景的概念、举例和它们之间的关系来作为学习内容,把非核心和基础的内容留给学生自学(例如通过布置作业)。

这样的一个体系就是我们称之为“教的更少,学得更多”的体系。它的主要教学目标是学会这个学科的大图景——典型问题、典型思考方式和典型分析方法还有核心概念体系,让学生能够进一步自学——所以也学会使用系联性思考和批判性思维,愿意进一步自学——所以要用教师自己对这个学科的情感来感染学生。为了实现这个目标,对于一门课程,老师需要明确写下来:教学的目标(按照上面的一般目标来细化),整体知识结构的概念地图,选择的核心概念和典型例子的子概念地图,每一项教学内容的理据性,教学过程中一定要问好WHWM问题促进学习者对大图景和小问题的理解。

3、为什么要教量子系统的行为、对世界观的冲突和可能的理论
相对论突破了绝对时空观(时间的流逝本身和运动没有关系),量子力学突破了经典概率论(在那里,概率可以看做对不完全信息的状态的描述,一个猫只能够是死的或者活的)。后者比前者对世界观的冲击更大。在单电子双缝实验里面,一方面,如果我们认为粒子经过的是双缝之一按照经典概率论得到的结果和实验现象矛盾;另一方面,如果观测,任何时候只能看到一个整体的粒子,不是这个粒子的一部分——也就是说粒子不会分开来(像经典波一样)同时过两个缝。那怎么从数学上描述粒子的状态和行为?后者说明,电子肯定一个整体过去的,那么“自然”就是从某一个缝过去的,而既然从两个缝之中的某一个缝过去最终的结果肯定是两个缝的情况的概率叠加。可是,这又是不符合实验现象的。
doubleslit

类似地,在单光子Dirac三偏振片实验中,我们可以看到(1)光子的偏振仅仅有两个自由度,(2)其中的一个自由度的光子先被放在前面的偏振片消灭,然后又被放在后面的偏振片“复活”。这样的实验现象在经典理论里面也是不可能的:一个盒子的红豆和黑豆,通过第一道机器先把红豆挑走只剩下黑豆,然后后来过了某个机器又出现红豆。

面对这样的挑战世界观的实验现象的时候,物理学家如何思考,数学如何用来构建描述这样的客体的模型,模型的结果如何通过实践的检验,这个非常能够体现什么是物理学什么是科学。

《学会学习和思考之教育学》设计

按照Teach Less, Learn More课程体系的一般设计要求《学会学习和思考》的设计原则,我们做了《学会学习和思考教育学模块》的设计。

教育学模块整体的概念地图
EduModuleDesign

课程目标
1、刺激和引导学生思考什么是教育学,如何做更好的教育
2、学生可以有自己的思考和理解,但是大概来说:教育学这个学科的根本任务是促进学习和教学,其学科基础是具体领域的知识以及人类学习、教学和思考的科学。
3、了解和实践教育中一些好的理念:系联性思考、批判性思维、做中学、从教(同伴)中学习、项目和问题为基础的教学、粗糙问题的价值、教的更少学得更多(关注大图景——学科基本问题以及和现实的联系、典型研究思想和分析方法、核心概念以及它们之间的联系,问理据性等WHWM问题(W:什么是主要信息,H:这个信息如何通过概念例子以及它们之间的联系来表达,W:为什么你想表达这个信息,M:这个信息对于我还有这个世界意味着什么?),刺激挑战引导学生和学生平等讨论(让学生问他所想问,说他所想说)。
4、了解和避免一些教育中的一些不好的理念:用重复练习来代替对概念理解的深化、用忽略学生多样性的固定套路来禁锢学生的思考和创造性、仅仅关注抽象成模型或者数学问题以后的世界而忽略抽象化的重要性、按照习惯的教材或者教法来教学而不反思其理据性。
5、对构建真的能够解决主要任务的教育学的兴趣
6、学习和教学能力的提高。
7、在学习和思考“教育学”的过程中实践系联性思考、批判性思维,学会学习和思考。

学习材料
1、Ted Talks视频:
Ken Robinson: Changing education paradigms,Ken Robinson教育的问题和出路四重奏,创造性和现代教育的目的
Ken Robinson: How to escape education’s death valley
Ken Robinson: Bring on the learning revolution!
Ken Robinson: Do schools kill creativity?
Arthur Benjamin: Teach statistics before calculus!,按照其他人或者教科书来教学吗?
Tim Brown: Tales of creativity and play,创造力和玩
Cameron Herold: Let’s raise kids to be entrepreneurs,创业者的特质和培养
Chris Anderson: Questions no one knows the answers to,好奇心、科学和教育
Christopher Emdin: Teach teachers how to create magic,教学本身需要创造性
Clint Smith: The danger of silence,让每个人都问你所想问,说你所想说
John Green: The nerd’s guide to learning everything online,思考改变世界,人生就是探索未知世界
Liz Coleman: A call to reinvent liberal arts education,什么是真正的通识教育
Patrick Awuah: How to educate leaders? Liberal arts,通识教育和社会
Marcus du Sautoy: Symmetry, reality’s riddle,世界中的数学,尤其是对称性
Cédric Villani: What’s so sexy about math? ,数学描述世界超越简单经验
Roger Antonsen: Math is the hidden secret to understanding the world,关于“理解”和数学,以及数学作为现实的表示
Hans Rosling: Let my dataset change your mindset,数学可以很有趣并且改变你的思想
Conrad Wolfram: Teaching kids real math with computers,数学的四个阶段(提出问题、抽象化、计算求解、验证和提高)和当前数学教育以及可能的解决方案
Dan Meyer: Math class needs a makeover,数学教育和粗糙问题的关系
Alan Kay: A powerful idea about ideas,精心设计的神奇的任务和计算模块帮助学习数学和科学
Victor Rios: Help for kids the education system ignores,教学和教育中的心理建设,信任的力量,帮助的力量
Carol Dweck: The power of believing that you can improve,教学和教育中的心理建设,鼓励的力量
John Wooden: The difference between winning and succeeding,赢和成功和教育的关系
Kiran Sethi: Kids, take charge,让孩子来当家做主改变世界
Sal Khan: Let’s teach for mastery — not test scores,网络课程Khan学院的学习模式
Anant Agarwal: Why massive open online courses (still) matter,网络公开课和现代教育
Andreas Schleicher: Use data to build better schools,能力和潜力能够检测吗,检测结果能够用来促进教学吗?
Daphne Koller: What we’re learning from online education,网络公开课和现代教育
Peter Norvig: The 100,000-student classroom,网络公开课和现代教育
Sal Khan: Let’s use video to reinvent education,网络课程Khan学院和现代教育
Richard Baraniuk: The birth of the open-source learning revolution,网络公开课和现代教育
Peter Doolittle: How your “working memory” makes sense of the world,脑科学如何帮助学习和教学
James Flynn: Why our IQ levels are higher than our grandparents’,IQ在检测什么这个什么和科学的关系
Takaharu Tezuka: The best kindergarten you’ve ever seen,建筑改变行为和思维并促进学习和成长

2、Joseph Novak: Life experience and meaningful learning,通过Novak自己的生活经验来更好地理解概念地图、理解型学习
3、吴金闪《概念地图教学和学习方法》
4、参考书:Whitehead《教育的目的》、Novak《学习、创造与使用知识——概念图促进企业和学校的学习变革》

先修课
《学会学习和思考》技能训练模块,或者其他经过我们认可的概念地图和系联性思考培训班

课程形式和教学安排
在两周的时间内每周三次每次三小时集中上课,三小时老师授课(分享理念、举例子、讨论),学生看视频做30分钟口头报告和讨论教学。每周的另外两个晚上同样三小时用于习题课。

第一次课
老师授课(讨论形式),内容:提出什么是教育学,如何提高的问题。介绍课程基本信息(课堂形式、作业、考试、评分、课程目标、对学生的要求、课程负担、课程网站、习题课、助教等)。分享“教的更少,学得更多”的理念,突出系联性思考和批判性思维。学生选择学习材料。
EduModule

第二次课
老师选择某个视频,做一次演示教学。突出第一次课里面的理念以及阵对具体问题做好WHWM问题的讨论。剩余时间,按照第一次课结束之后学生选择的内容和顺序开展报告和讨论。

第三-五次课
按照学生选择的内容和顺序做报告、讨论和点评

第六次课
按照学生选择的内容和顺序做报告、讨论和点评。剩余时间,老师做总结,提示思考这些视频之间的关系,以及这些视频和课程目标——思考什么是教育学,如何提高——之间的关系。布置好最后的作业。总结大家表现出来的好的地方和主要问题。

对学生的要求
熟练的英语听说(课程为全英文授课)、对教育感兴趣并且有一个开放的头脑还要愿意接受理念和学习难度学习方式上的挑战

课程主要作业
看所有的视频,选择其中的一个按照WHWM来做基于视频的“关于什么是教育学如何提高”的报告,按照“Teach Less, Learn More”的原则完成一门课的课程设计,完成课程报告——总结课程学到的内容并反思

课程工作量
上正课时间每天3小时(3*6=18小时),习题课时间每天3小时(4*3=12小时),课后看所有的视频(约20小时)和书(约6小时),为口头报告做准备(基本在习题课时间完成),完成课程设计作业(约10小时),完成课程学习报告(约10小时)。课后思考,相信我肯定会有很多,时间不可计。

注意:课程配有助教,习题课不强制要求参加但是会大大缩短你准备的时间和提高你学习的效果

警告:本课程需要你大量的时间和精力的投入,做主动学习,而不是听听课而已。如果你做不到,或者你对记忆型学习非常满意,请不要来选择这门课程。

每一项具体教学内容的概念地图和理据性

0、在本课程中,学生学习过程中整理了各个学习材料的概念地图,可供参考。另外,理据性部分仅仅举了两个例子。实际上,这两项工作应该先由课程设计者做完。

1、为什么采用教师分享理念举例学生讲解同学老师点评的方式来授课

教育学科是一个很特殊的发展非常不成熟的学科。一个真正的能够完成这个学科的任务——提高学习和教学的效率——的科学理论体系还没有建立起来。另一方面,问题是明确的:为了培养更好的创造者——提出问题、创造知识或者创造性地运用知识的人——确实有很多东西需要学和教;然而目前的教育系统基本上是基于培养熟练工人——能够识字能够数数能够执行命令——来构建的。从这个角度来说,教育学的基础应该是具体学科的知识结构和认知科学。但是,一方面教育学的理论和研究工作没有很好地基于具体学科的知识结构,另一方面,认知科学的发展也没有成熟到能够直接帮助和指导学习和教学的程度。那么,教育学怎么教?难道系统性的理论没有,连可以借鉴的好的理念也没有吗,连可以借鉴从而避免的的不好理念也没有吗?有,好的和不好的都有。没有理论,有一些经验和理念,那么,课堂怎么教?

借鉴好的教育学理念,对于操作性比较强,系统性理论性不够强的内容,采用做中学(Learning by doing),教中学(Learning by teaching)。于是,老师的责任就是引领道路和引领思考,分享完理念之后,做一个演示教学,然后在点评中进一步体现理念。同时,学生口头报告中暴露出来的问题会比老师专门设计出来的问题和场景更好地成为大家讨论学习的材料。

2、为什么教“Teach Less, Learn More”

很多的老师的教学行为是按照其他人怎么教或者某一本或者几本教科书来进行的。来很多时候,没有深入地思考过是否每一个教学内容都是有必要的,为了实现某一个目的并且这个目的有利于培养真正的提出问题、创造知识或者创造性地使用知识的人的。随着我们所积累的知识的量的增加和技术的进步,单纯为了存储知识的学习基本上已经没有必要了。进一步,如果什么东西都要按部就班来学,那么,在我们真的能够创造知识之前我们就必须花费越来越多的时间来学习。有没有什么办法,能够用尽量少的具体知识作为学习内容可是学习得到的对这个学科的理解又能够比较深刻,明白这个学科的大图景:典型问题、典型思考方式和典型分析方法呢?有,把握住这个学科的核心概念体系——概念、举例以及它们之间的关系,然后选择能够体现大图景的概念、举例和它们之间的关系来作为学习内容,把非核心和基础的内容留给学生自学(例如通过布置作业)。

这样的一个体系就是我们称之为“教的更少,学得更多”的体系。它的主要教学目标是学会这个学科的大图景——典型问题、典型思考方式和典型分析方法还有核心概念体系,让学生能够进一步自学——所以也学会使用系联性思考和批判性思维,愿意进一步自学——所以要用教师自己对这个学科的情感来感染学生。为了实现这个目标,对于一门课程,老师需要明确写下来:教学的目标(按照上面的一般目标来细化),整体知识结构的概念地图,选择的核心概念和典型例子的子概念地图,每一项教学内容的理据性,教学过程中一定要问好WHWM问题促进学习者对大图景和小问题的理解。

3、为什么要选择Ken Robinson的关于学校教育和创造性的视频

为什么在新的时代下我们的教育要改变,如何改变?之前的教育再什么地方做得不够好?在Robinson的四个Ted Talks里面,他主要讨论了这个问题。他认为问题的关键在于目前的学校教育和创造性之间的冲突。发源于机器大工业时代的现代教育系统当年是为了培养熟练工人,但是今天,我们识字和能算的问题已经基本解决了。这个时候,我们要怎么做才能保护和培养学生的创造性?
RobinsonTed

“教的更少,学得更多”课程的设计内容要求(What a typical“Teach Less, Learn More”course design needs)

A typical“Teach Less, Learn More”course design :
1. Aims (When designing aims, please keep in mind that we want to teach them how to learn and think, thus should emphasize: how learning this module can help students learn and think generally (this part will be more on critical thinking and relational thinking) and more specifically on this subject matter (this part will more be on think like an expert in this discipline, the big picture, the core concepts and their connections), how to make them appreciate this discipline. )
2. Prerequisite
3. A big cmap for the big picture
4. A set of topics, their cmaps and rationale of its usage in presenting the big picture
5. Course arrangement, contents and homeworks for each class
6. References, reading materials, course projects and expected hours of work

一个“教的更少,学得更多”课程的设计:
1. 目标 (在设计目标的时候,要围绕着课程的主旨——教会学生学习和思考,于是要关注这个模块如何帮助学生更一般地学习和思考(这个部分要突出批判性思维、系联性思考),以及如何帮助学生做这个学科的学习和思考(这个部分要突出如何像这个领域的专家一样来思考,这个学科的大图景),以及如何使得学生们学会欣赏和开始喜欢这个学科。
2. 对学生的要求
3. 反映大图景的大图
4. 分解以后的小图,专题,以及理据性——为什么要讲这些专题,它们如何实现上面的目标
5. 课程内容的时间安排
6. 参考文献,学习材料,作业,课程项目,以及学生需要花的时间的估计