适时讲解--

适时讲解是帮助学习者先铺垫体验，再接受讲解的学习方法。试想，如果课堂上或书中讨论的问题是学习者亲自感受过的，那么他们就会理解得更加深刻。当学习者明白过程中的种种细节时，就可以更准确地理解讲解内容，之后便能据此更高效地学习新内容，更有效地解决新问题。本章要介绍的正是如何创造各种机会，让学习者亲自经历挑战、切身感受问题，让学习师出有名。

可曾记得，那些年一起熬过的一节节化学课、历史课（或是任何你自己觉得令人心塞的课程）。课堂上，老师滔滔不绝地把课本讲成天书，那些似曾相识的语句化作一团团支离破碎的词语，变得模模糊糊、飘向云端。最讽刺的是，课上所讲的重要理论、重大发现几乎都是当初人类最卓著的突破，不然为什么特地在课堂上讲呢？如此伟大的思想，为何搬到课堂上就褪去了光彩呢？有人说，可能是因为课堂太过冗长、信息量太大，根本无暇理解如此多的信息！如果单单只是这一个问题，那只要把课堂分解成若干小节，提供更多的互动机会即可。然而，很多时候出了问题，要先从自己身上找原因。虽然老师是一方面，但也要客观反思自己的不足。比如，也许当时只是听人说了“这个内容很重要，要好好听讲”之类的嘱咐，事实上却没有走心，所以也就没真正意识到课程内容的重要性。所以学得懵懵懂懂，囫囵吞枣也是情理之中的事了。但是，假如我们能亲身感受到这些伟大思想所能解决的问题，也许就能打心底里重视起来！

在商场和战场中，人们常会针对错综复杂的情形进行模拟推演或演习。演练结束后，常会有一份执行简报把过程中的经验总结成条理清晰的框架模型。试想，如果没有参与真实的演练，简报就成了一套空话（光说不练假把式）；而如果在演练结束后不总结升华，模拟练习就只留下碎片化的经验，无法形成系统化的理论加以广泛应用（光练不说傻把式）。“讲解”的价值就在于它可以通过一个理论框架或是一套解决方法，把之前独立分散的经历串起来。可见，在经历问题与学习解决办法的过程中，分别会产生不同类型的知识。而要想两者充分协调配合，让学习效果更出色，就应先体验再学习。

有效的知识通常由两部分构成：“如果（if）……”和“那么（then）……”。“那么……”表示的是我们应当采取的行为，比如“就要进行市场调研分析”。“如果……”则设定了触发行为的条件，比如“想推出一款新的产品”。两个部分如同上下文相辅相成。然而遗憾的是，大部分课程设计和教学材料，都为“那么”部分提供了细致的讲解，而忽略了“如果”部分的重要性。它们非常专业地描述了逻辑推导的结果，却没有提到什么前提条件下才能顺理成章地运用“那么”部分。因此可以想象，学习者缺少对“上文”的理解，没有形成准确而充足的先前知识（prior knowledge），自然也就无法准确地理解“下文”了。

举个具体的例子：在一节讲解人类记忆类型的课上，教材内容和课堂讲解对不同类型的记忆和思维过程都进行了详尽区分，例如联想记忆^[1]、程序记忆^[2]、记忆编录^[3]和提取^[4]，等等。虽然分析得细致入微，但学生们的理解还是粗枝大叶：“人们会形成记忆。”煞费苦心却效果不佳，这可能是因为学生们并未认真体会过这些不同记忆现象，自然也就意识不到准确区分的重要性。

为了解决上述问题，施瓦茨和布兰斯福德（Schwartz&Bransford，1998）尝试让学生们在课前亲自发掘不同的记忆现象。研究人员给出几组在词语记忆测试中人们回忆出的词语，学生们的任务是找到并绘制出其中的规律。在此我们也邀请你参照图J.1来尝试一下，看看能否从人们回忆的内容中发现一些有趣的规律。

任务说明：请阅读实验背景信息以及相应的数据结果，描绘出从数据中发现的规律。

实验背景信息：这些数据来自于一项研究人们记忆单词的实验（如下方所示）。参与者每秒会听到一个词语（不能看，只能听）。听力完毕后，参与者要尽可能多地写下记住的单词。

词语列表（按照听的顺序）：汽车　天空　苹果　书　杯子　锁　大衣　光　灌木　铁　水　房子　胶条　文件　玻璃　狗　云朵　手　椅子　包

数据结果：参与者写下的内容（按照书写顺序）——

参与者1：包　手　椅子　云朵　天空　光

参与者2：包　椅子　手　汽车　天空　书　房子　灌木

参与者3：手　包　椅子　云朵　汽车　锁　狗

参与者4：包　手　椅子　狗　汽车　苹果　天空　水　玻璃

参与者5：包　椅子　汽车　铁　苹果　杯子　水　光

即便是随意浏览一下数据结果，你很可能也会注意到：大多数参与者都会首先想起包、手、椅子，还有汽车、天空这些词语；而这些单词又似乎都位于列表的开头或结尾。这就证实了关键的记忆现象，比如近因效应^[5]，指的是人们对刚听到的事物会留下很强的即刻印象；以及首因效应^[6]，指的是人们对最初听到的事物印象深刻。

研究人员通过测试来考察，课前对记忆现象的分析练习是否比传统教学方法更能提升学习效果。实验中，第一组学生像上述方式那样绘制出从数据中得到的有趣规律。第二组学生则在课本中阅读对同一实验的描述、查看数据表格，并阅读对实验结果的理论解释。与第一组不同的是，第二组学生并没有看到或亲自分析原始数据，他们要完成的则是撰写两页阅读总结。两组学生画图表或阅读写总结所花的时间是一样的。第二天，所有学生都需要上一节相关记忆理论的讲座，并了解这些理论如何对应实验结果。

图J.1　“适时讲解”的机会对学习效果的提升。在完成了图表中每组下方所列出的活动后，学生要在一个关于记忆的假想研究中，预测最有可能的结果（Schwartz & Bransford，1998）

为了考察学生们究竟学到了什么，实验人员安排了两项测试。第一项测试是关于客观事实的判断题，例如，“首因效应是指人们对最后听到的事物印象深刻”（这是错的）。这两组学生表现得都不错，说明他们都掌握了理论的“那么……”部分。然而一周后的测试中差异开始显现，这项测试考察的是活学活用的能力。测试中，学生们先阅读一篇文章，然后预测人们平均最可能会记住哪部分。例如，有些学生回答，“人们对开篇的部分会记得更清楚”。图J.1显示，自己先绘制数据规律再听讲座的同学预测得更为准确。这些学生首先通过对数据进行探究分析，注意到了不同的记忆现象及其相应的形成条件。随后的讲座则提供了进一步的解释说明。而相比之下，那些先撰写阅读总结再听讲座的学生，第二项测试的表现不佳。这是因为他们未曾了解理论的应用场景，只会描述该理论，却不知道该何时运用。

更重要的一点是，该研究中还有第三组学生。他们同样自己尝试绘制数据规律，但随后并不会听取讲座，只是继续分析图表数据。不出所料，这些学生在两项测试中都表现得很糟糕。究其原因，首先他们没有学习描述相关现象的术语与理论，所以在判断对错测试中表现不佳。其次，由于没有听取讲座，他们也不了解观察到的规律背后的原理，因此情况稍有改变的时候，他们就无法把自己发现的规律推而广之。比如说，不了解首因效应和近因效应概念的话，学生就无法推断单词列表的记忆规律是否也适用于一篇文章的记忆？

这对我们有何启发？如果想从前辈们积累的智慧中多多受益，学习者需要做到两点：①虔诚地学习各领域专家耗费毕生精力所总结出的语言文字，②同时也要了解这些内容擅长应对的问题和应用场景。光听别人描述效果有限，有机会还是应该多多亲身体验，这样才能领悟学习的内容。

人们通常认为传统的课堂讲解就是知识学习中传递理论（transmission theory）的典范，即老师能够把知识灌输到学生的脑子里去。这种填鸭式的教学观念已经跟不上时代发展的脚步了。事实上，大多数人的学习过程都遵循着某种程度的建构主义^[7]，也就是依靠学习者自己将知识融会贯通。有些人认为建构主义只有在探索活动或是实践体验中才能实现，单纯靠上课来学习与构建主义背道而驰。不过我们要透过现象看本质，课堂讲解也并不违背建构主义：只要人们有足够的先前知识（即知识储备），就算安静地坐在那里听也依然可以收获颇丰。课堂讲解真正的问题在于学习者往往缺乏必要的先前知识，因此无法从授课内容中听出名堂。他们唯一能做的就只有死记硬背（或者干脆开小差）。

为了发挥课堂讲解和阅读的最大价值，我们首先应帮助学习者积累先前知识，为后面的学习做好铺垫。为了创造一个适合讲解的时机，最有效的准备活动能帮助学习者直面应对问题情境中最关键的部分。通过下面的例子，我们将展示有效的“热身活动”应具备的两个要素：①以问题为载体，②指向性精确。

“适时讲解”的关键在于设计一个需要解决的问题（真实或理论的均可），然后再让学习者参与其中。比如要教孩子在森林中用指南针和地图找方向，别只让他们在森林中乱走，而要让他们解决一个具体问题，例如尝试在森林中的两个地点之间，用指南针和地图找寻路径。

同时，学习者不见得每次都非要为体验问题而冲锋陷阵。相反，他们真正需要的是解决问题的动力和看待问题的角度，至于问题到底是自己的还是他人的并不重要。让我们来做个思维实验，以培训职业经理人为例：几位经理人正在学习如何管理人心涣散的团队。一种方法是把他们安排到一个鸡飞狗跳的工厂中亲自管理一个小时。这个方法听上去不错，体会问题的同时还能凸显学习管理技巧的迫切需求。然而，这种做法的问题在于，经理人体验到的问题可能并非我们希望他们关注的问题。比如培训的目标是讨论如何确保员工严格执行质量标准，而经理人体验到的却是员工上班玩手机。因此，更为理想的方案是，通过真实的企业管理视频来展示几个主题，让经理人们围绕这些难题进行分析讨论。这种体验的优势在于，既可为后面的理论讲解做好准备，又便于操作，直击问题关键。

其实上面的例子已经凸显了这点，体验应尽量精准并与目标内容呼应。假设你要讲一节水坝设计的课。为了让学生做好充分准备，你要求他们先为一条河流设计一座水坝。这个问题会激活学生们以往学过的有关水坝的知识，但遗憾的是它不见得会帮助学生充分体会设计水坝时需要关注的问题，比如水流压力中心点的高度与坝体重心高度之间的关系，以及坝体坡度，等等。要为学习这些内容做好准备，学生应找机会探究不同水深的压强问题。绝佳的挑战可以让学习者直击学习内容最核心的部分。

下面我们展示一个练习的范例，它既是以问题为载体的，指向性又非常精确。图J.2中的练习可以为学生学习变异性的概念及相关计算公式（如标准差）做好铺垫。

图J.2　辅助学习测量变异性的体验练习。网格图表示了不同型号棒球发球机的测试结果。每个点代表了机器对准中心发球时球的实际落点。学生们的任务是找出一个通用的计算方法来衡量所有机器的发球稳定性（为孩子挑选发球机时，你一定希望买一台性能稳定的机器吧！）

学生们的任务是，找到一种通用的方法来描述发球机的稳定性，即每个小黑点代表球的实际落点的变异程度（理想的情况下发球机发出的球应该落在同一点上）。这些例子凸显了一系列与度量变异性有关的因素。例如，通过对比“烈焰牌”发球机和“爆击牌”的落点分布，学生会注意到：除了落点的分布范围之外，落点的密集度在度量变异性时也很重要。“必击牌”发球机和“超级本垒打牌”之间对比，则可以帮助学生发现样本大小的问题（即统计学术语中的n值）。这些案例能帮助学生更好地理解标准差公式，因为他们已经对公式中需要涵盖的不同特征进行了区分，知道每个参数出现的意义。例如，与讲座前没做过练习的学生相比，先做练习再听讲座的学生更容易理解为何下列公式中要在开根号之前先除以n（Schwartz&Martin，2004）。

除以n是为了解决样本大小不一的问题，人们用除以n来取平均值。

网上也有很多资源可以作为适时讲解的前期铺垫，比如免费在线模拟科学实验^[8]。在使用这些工具时，不要让学习者完全自由探索，因为他们的关注点可能和目标内容有所出入。更好的办法是让学习者先自由探索几分钟，试试不同的控制方式，了解仿真程序的运转方式，并满足一下刚上手的好奇心：研究研究“这个按钮是干吗的”，瞧瞧看看“那个参数有什么用”。随后，我们就需要提供一个与目标学习内容直接相关的问题，比如在模拟练习中找出实现同一结果的三种不同变量组合（例如，为了让大炮击中同一个目标，找到三组不同的发射高度、速度、角度组合）。这可以帮助学习者将注意力放在即将学习的主题特征上。

适时讲解能够帮助人们理解学习内容的目的和用途。当学习者明白学习的合理性时，他们就不容易盲从或者不懂装懂还逞强：“没什么为什么，就该照着公式做。”他们应该能更自然地用自己的话表达思考过程，并且回答“为什么要这样做”等相关问题。

利用适时讲解的另一个好处是，帮助学习者从记忆中挖掘出更多可用的知识。诺贝尔奖获得者物理学家阿尔弗雷德·怀特海德（Alfred Whitehead）发明了惰性知识^[9]这个术语：人的大脑可以储存大量的理论知识，但如果无法辨别运用时机，这些知识就一直处于惰性。例如，迈克等人（Michael，Klee，Bransford，&Warren，1993）发现职业生涯刚刚起步的临床医生，完全能够描述出曾学过的各种病征，但在实际诊疗时却不能有效地诊断坐在面前的患者。这是因为他之前都没有机会观察做出诊断的种种条件，即从未学过“如果”（if）的部分。因此，给学习者提供机会去体验知识的应用场景，可以帮助他们在未来更好地辨别运用的时机。

在遇到自己无法解决的问题时，人们都很善于从外界寻求答案。然而在读书或听课之前，人们却不太善于去找相关的问题先体验一把。据我们所知，目前还没有在哪项研究中有人尝试过指导人们自主探索实际问题，并且自己创造合适的学习时机（为学习做好铺垫）。这方面的例子十分少见，学习使用新产品算是不多的例子之一：打开新相机的包装后，人们都会先拿起来试着拍几张照片；只有遇到想要实现的功能却不知道怎么操作时，才会根据需要去查阅说明书。但一般来说，人们在学习专门的知识之前，很难主动寻求机会为自己积累实际经验（或者说并不会有意识地积累）。因为在刚接触学习内容的时候一问三不知，自然也就不清楚该用什么样的体验来辅助学习。

甚至有时，学习者因为种种原因并不乐意在学习之前先体验一下。但还是有必要让他们相信，在学习之前先结合问题进行探索会很有帮助，哪怕解决不了问题也无妨（Kapur&Bielaczyc，2012）。例如，我们曾经在大学物理课前的习题课上，要求学生们去解决类似图J.2中的问题，学生们却怨声载道，“考试中怎么会出现这样的题？”“怎么还没讲就先考我们了啊！”。他们的抱怨情有可原，毕竟在这么多年的学习生涯中，都是在强调“照做不出错”的练习。但抱怨归抱怨，之后的考试结果表明，那些参与课前练习的学生最终都比没参加练习的学生表现得更好。然而遗憾的是，这么好的结果我们没机会告诉那些发过牢骚的学生了。

第一个容易出现的问题是，老师们总是忍不住把自己知道的东西分享给学生，于是便不经意间霸占了学生思考的机会，“毕竟，就算不小心提前透露了知识，又能怎样呢？反正早晚都要学！”客观来说，过早讲解会造成一些问题，这与人们的认知规律相关：人们通常会依赖已知内容，而不去关注新的事物。实在是值得令人深思！如果给孩子展示了玩具的某一种玩法，他们就不太会去探索其他的玩法（Bonawitz et al.，2011）。若是学习中，教给学生一个公式，他们就会更关注你教的这个公式，而忽视它所描述的应用情境。（管中窥豹，只见树木不见森林。）

一项针对八年级学生的研究展示了过早讲解所引发的问题（Schwartz，Chase，Oppezzo，&Chin，2011）。在该实验中的“讲解优先”组中，学生们先听了关于密度的讲解，学习了利用公式d=m/v来计算密度。随后学生们完成如图J.3所示的练习题。他们的任务是搞清楚小丑在每家公司大巴车里的拥挤程度。例如第二行这家公司，答案就是每节车厢3个小丑。超过95%的学生都能正确计算出每家公司车里小丑的拥挤程度。24小时之后，学生需凭借记忆画出练习题中的图。大约50%的学生画出了与图J.4A相似的一组巴士，虽然都来自同一个巴士公司，但是不同车厢的密度却不一样。之所以会犯这种错误，是因为当学生们解题的时候，没有注意到密度就是质量（小丑数量）与体积（车厢数量）的比例。相反，他们仅仅是按照指令，拿质量除以体积。由于他们过度依赖公式，而忽略了比例概念本身的意义。

图J.3　练习题的插图显示了3 家巴士公司的小丑与车厢数量所成的比例。在讲解优先的条件组里，学生先学习密度公式，再应用公式计算每家公司小丑的拥挤程度。其他学生并没有直接学习密度算法，而是要自己发明一个公式来计算每家公司的拥挤指数

为了证明这样的结果是因为过早讲解，该研究还包含了一个“练习优先”组，其中学生不会事先学习密度的概念。他们的任务是要自己创造一种方法来计算各个公司车厢不同的拥挤程度。而第二天重新画练习题插图的时候，75%的孩子画得与图J.4B相似，即他们发现了比例的重要性。两组不同操作对孩子们的影响持续到了数周后。在运用比例概念学习新内容的能力方面，通过自己想办法学生们的表现几乎好了4倍。在小学生学习求解“3+4=5+__”这类题目的训练中也出现了类似的结果：先探索的学生要比先听讲的学生表现得更好（DeCaro&Rittle-Johnson，2012）（这道题算错一般是因为孩子没见过等式运算，通常就误认为答案是12，因为他们觉得应该把所有数字加起来填到空格里）。

图J.4　学生们凭记忆画出的插图。（A）图画表明学生们没有注意到拥挤程度（密度）这个问题。（B）图表明学生明白了拥挤程度（密度）可以由比例来定义，而且每个车厢的密度和整列车的密度是一样的，在这个例子里是3个小丑/车厢

上述研究启发我们提出“翻转教学”的概念，即学习者先在家看讲课视频，然后再到课堂上练习。不过，也许更理想的方法是让学习者先体会问题，再看讲课视频，再练习如何灵活运用。我们就机智地把这个新创造的教学方法称为“翻–翻转教学法”吧（双翻转教学法）！

第二种容易出现的问题是，人们可能会低估那些特别引人入胜、体验感强的活动所能带来的巨大价值，因为它们产生的积极效果不一定立竿见影。例如，阿里纳（Arena，2012）曾借助商业电子游戏，比如《文明》和《使命召唤》，帮助学生了解第二次世界大战的背景知识。刚一开始，玩了好几个小时游戏的学生，似乎并没有比不玩游戏的学生显得对第二次世界大战懂更多，看来“玩游戏没啥用”。然而该结论可能言之过早。虽然这些游戏并没有直接讲述第二次世界大战的历史，但学生们借助游戏了解到了军事策略和战术等思考角度，这有助于他们在课堂上学习类似内容。事实上，游戏要发挥其价值，必须要有相应的讲解与之配合。在“游戏加讲解”这样的设定中，玩过游戏的学生要比没玩过游戏的学生从第二次世界大战讲座中学到更多知识。很多体验式活动的价值就在于它们能为未来学习做好铺垫，而其本身并不是一个完整的学习过程。

这是一个很有趣的结果，尤其对于热衷游戏和学习的人来说，这一结果非常耐人寻味。重点并不是说玩几个小时战争题材游戏就是帮助学生了解第二次世界大战最有效的方法（或是政治上最正确的方法）；重要的是即使不把学习材料硬塞进游戏里，人们也能让游戏发挥好的效果：游戏只负责带来体验，让紧随其后的讲解负责带来知识（Arena&Schwartz，2013）。

第三个容易出现的问题是，讲解在执行环节中掉链子。比如，例子说服力不强，讲解顺序混乱，没有将核心思想概括出来，叙述单调乏味，等等。迄今为止，讲座课最常见的问题就是信息过量。有人计算过，一节正常的工程类讲座上，平均每2.5分钟就会介绍一个新公式，每45秒会出现一个新变量（Blikstein&Wilensky，2010）。请想象一下你坐在座位上接受这样的轮番轰炸坚持一个小时是什么感受！也许授课老师认为他们必须涵盖所有的知识点，或者这些内容看上去都太浅显易懂了（至少对他们来说是吧）。结果就是，光速一般的讲座大大提高了认知负荷，学习者单单把所有的新信息记在脑子里就已经筋疲力尽了。面对自己熟悉的领域中一堂信息量过载的讲座，即便是专家也很可能跟不上节奏^[10]。

准备一个关于帆船与风向的“适时讲解”体验。

坏例子：“想象一下学会风帆冲浪后，你就可以去好多有趣的地方”。虽然这种说法也能提高学习的积极性，但是并不会为理解课堂内容提供太多帮助。

好例子：让每人都手持一个小的帆船模型，然后让大家一起参与有趣的竞速比赛。学生们需要设置好帆的角度，让小帆船在侧风时依然能够抵达彼岸。这可以帮助他们体验在风中航行时可能出现的种种问题，也会帮助他们在随后的课堂学习中更好地理解知识内容。

核心的学习原理是什么

让学习者先体验问题，再学习知识或提供解决方案。

对学习什么有帮助，举个例子

学习者先模拟演练，随后再点评分析。模拟演练给学习者提供了丰富的体验，综合点评则把这些体验有机地组织起来，形成理论框架。如果缺少了模拟演练环节，单纯的理论讲解可能会太过抽象枯燥。然而离开了理论讲解，这些体验也不过是一些零散的记忆。二者有机结合才能产生更有价值的知识。

为什么会有用

人们需要结合已经掌握的先前知识来学习新的知识。但在很多情况下，学习者并没有充足的先前知识来与新内容建立有机联系。因此让学习者全面体会需要解决的问题，同时积累先前知识，能让随后进行的讲解变得更有意义。

能解决什么样的学习问题

·学习者在讲座中感觉无聊、迷茫。

·一位教授在讲授她最精心准备的一门课，然而知识细节太多学生无法一下搞清楚。

·学习者对某项事物的理解非常宽泛，并不精准。

·学生阅读了关于记忆现象的各个类型，但仿佛只学到了“人们形成记忆”这一泛泛的知识点。

·学习者无法活用他们学到的内容。

·学生可以很好回忆起学到的内容，但是却搞不懂何时运用。

使用的范例

·让学生们尝试通过解决问题来获得相关体验。

·生物系的学生们思考如何在不触碰的前提下，把20个橡皮鸭子移动到水池的中央。这会为后面讲解细胞核在细胞分裂的过程中如何收集原材料来做铺垫。

·见习教师观看几段视频，了解存在问题的班级，思考可行的解决方案。这可以帮助他们更好地理解后续讲座中介绍的相关解决方案的细节信息（细节决定成败）。

容易出现的问题

·老师可能忍不住将知识或解决方案过早地告知学生。

·学习者可能拒绝在不知道解决方法的情况下自己尝试解决新问题。

[1] 联想记忆（associative memory）：通过与其他的知识单元的联系进行的记忆。

[2] 程序记忆（procedural memory）：又称“非陈述记忆”，与陈述记忆相对，个体对具体事务操作法则的记忆。

[3] 指是把感觉转换成记忆的过程。——译者注

[4] 指的是从过去的事调取信息的过程。——译者注

[5] 近因效应（recency effect）：①位于系列尾部项目的记忆效果优于位于系列中部项目记忆效果的现象；②个体与他人交往过程中，最近接收到的信息对形成印象影响更大的现象。

[6] 首因效应（primacy effect）：①位于系列首部项目的记忆效果优于位于系列中部项目记忆效果的现象；②个体在与他人交往过程中，最先接收到的信息比后续信息对形成印象影响更大的现象。

[7] 建构主义（constructivism）：又称“构造主义”，与机能主义对立的心理学研究取向，主张研究心理的内容或意识的建构。

[8] 例如可参考PhET 互动模拟，网址：http://phet.colorado.edu。——译者注

[9] 惰性知识（inert knowledge）：个体已获得并存储与脑中、但在某些情况下无法提取并加以应用的知识。

[10] 有的时候，少即是多。——译者注