資訊科技 · 寫作

經驗分享:用 Trello 建構論文大綱

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話說我有頭痛的怪病,兩種情況之下會病發:(1) 見到十字架時;(2) 見到大堆英文字時。

第二種情況對我寫論文很有影響, 因為我見到自己寫出來的文字也會頭痛。而且,我處理大量文字的能力比較差,工作記憶很小,認知負苛很大。面對幾萬字的論文,寫作時很容易迷失,忘記各個章節之間的關係,難以保持各章節之間的連貫性。

幸好我發現了一個名為 Trello 的工具,給我很大幫助。Trello 一般用來處理工作流程,我卻用來建構我的論文大綱。如上圖的樣版所示,我把各章由左到右順序排列,每一章底下列出各論點。跟紙筆寫的大綱比較,我在 Trello 裡可以輕易地搬移各論點位置,也可以加入不同顏色的標簽 (label),然後用篩選功能 (filter),顯示所有同一顏色的論點,方便找出各個章節之間的對應關係,並找出文理不順暢之處。當然,除了寫論文之外,這個方法也適用於寫書或寫文章。

上面的樣版可以在 Trello 找到:

一般人使用 Trello 的方法:

資訊科技

天河二號超級計算機開放給公眾申請使用

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天河二號超級計算機 (Photo Credit: China Defense Mashup)

位於廣州的天河二號超級計算機上月開始開放給公眾申請使用。天河二號由中國國防科技大學及浪潮集團聯合開發,擁有16,000個節點,共32,000個中央處理器和48,000個協同處理器。根據2013年TOP500世界超級計算機排名榜,天河二號是目前世界上最快的超級計算機,比第二位的美國泰坦超級計算機快了一倍。

延伸閱讀:

 

資訊科技 · 學術研究 · 教與學 · 數學

電腦輔助學習個案參考

以電腦輔助學習有不同的做法,但並非每種做法都有效。以下試舉兩個案例作參考比較。

Math Playground 是一套多姿多彩的數學學習工具,提供大量的獨立小遊戲,每個遊戲針對一兩個數學概念,讓學生透過遊戲練習數學解題技巧。如下圖的 “Escape from Fraction Manor" 遊戲中,學生要先收集全部印上 “F" 字樣的遊戲卡,過關後才可答問題。第一題問題是要把給定的數字拖放到適當的位置上,以使三個份數符合不等式的要求,做完之後按 “Check it" 就會由電腦計分。

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這遊戲表面上比紙筆計算生動得多,但學生的學習過程並無本質上的分別。這遊戲不會教導學生解題,學生必須先學會份數的基本知識,當中還可能涉及紙上計算,算完之後才把答案輸入電腦核對結果。換句話說,這程式不是學習工具,只是考核工具。如果學生本身能力較弱,未能掌握解題方法,無論遊戲界面如何精美,還是會為學生帶來挫敗感,學生還是不會產生興趣。再者,遊戲開首的部份跟學習全無關係,就算學生被開首的遊戲吸引了,也只是對遊戲有興趣,而不是對後面的學習部份有興趣。這就浪費了設計遊戲的人力物力,於事無益。

網站 PhET 採取了不同的方法。同樣是關於份數的題目,網站上的 “Fractions Intro" 程式讓學生自己摸索份數的具體意思。如下圖所示,學生改變左下角的份數大小,中間的圖案就會有相應的變化。也可以反過來,學生增加或減少圖中著色部份,左下角的份數也會跟著改變。這樣,學生透過多次的實踐,便能理解份數大小的關係。而且這部份的程式沒有考核成份,就算是沒有太大信心的學生,也能自主學習。

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「自主」二字十分重要,它表示學生自己主導建構知識。有研究資訊科技教學應用的學者指出,資訊科技要能在教學上發揮效用,必須從教學法上面作出根本的改變,其中最重要的就是善用資訊科技的互動功能,提供學生主動建構知識的機會,並鼓勵高階思維。反之,如果教學仍採取單向面授模式,只以資訊科技作為方便教學的工具,可能適得其反。

延伸閱讀:

Tucker, C. R. (2012). Blended learning in grades 4-12: Leveraging the power of technology to create student-centered classrooms. Thousand Oaks, Calif: Corwin Press.

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從MOOC看教育科技應用 | 有涯小札

資訊科技 · 學術研究 · 教與學

孟子、心理學 與 科技應用

《孟子》裡面有一則耳熟能詳的故事:

曰:「臣聞之胡齕曰,王坐於堂上,有牽牛而過堂下者,王見之,曰:『牛何之?』對曰:『將以釁鐘。』王曰:『舍之!吾不忍其觳觫,若無罪而就死地。』對曰:『然則廢釁鐘與?』曰:『何可廢也?以羊易之!』—不識有諸?」曰:「有之。」曰:「是心足以王矣。百姓皆以王為愛也。臣固知王之不忍也。」……「今恩足以及禽獸,而功不至於百姓者,獨何與?然則一羽之不舉,為不用力焉;輿薪之不見,為不用明焉;百姓之不見保,為不用恩焉。故王之不王,不為也,非不能也。」 ﹣《孟子.梁惠王章句上

孟子說梁惠王不行仁政(「王」之意思不僅於此,從略),是「不為也,非不能也」。他的意思是,「為不為」是意向的問題,「能不能」是實際上能否做到的問題,兩者無必然關係。孟子認為梁惠王既能對禽獸施恩,亦理應能對人民施恩。既有仁心而不行仁政,不是因為他沒有能力做到,而是因為他沒有心去做。反之,他認為梁惠王只要有心,自然就做得到,所以才說「不為也,非不能也」。

這「為」與「能」的關係看似簡單,實則相當複雜。計劃行為理論 (Theory of Planned Behavior; TPB) (Ajzen, 1991) 指出,人的行為意圖 (behavioral intention) 取決於其態度 (attitude) (即對該行為之正面或負面評價)、主觀規範 (subject norm)(即對別人的看法的主觀判斷)及認知行為控制 (perceived behavioral control) (即對行為的困難程度的主觀認知)影響,而實際行為 (actual behavior) 則直接受行為意圖影響,但這個影響之大小又取決於認知行為控制。例如若某人認為自己沒有能力實現該行為,則行為意圖的影響便會減弱。梁惠王缺乏行仁政的行為意圖,而孟子的策略先是讚許梁惠王對禽獸施恩的行為(「是乃仁術也」),並指出古代的聖賢都能行仁政(「古之人所以大過人者,無他焉,善推其所為而已矣」),增強正面態度及主觀規範,隨後又指出梁惠王既然有這「仁術」,必定也能「推恩」(這個「必定」實非必定,孟子在這裡耍了大王一把),以提升其認知行為控制,希望由此導致實際行為(行仁政)。這裡認知行為控制就是「能不能」的主觀判斷,配合其它兩項因素,最終能否引致行為意圖以至實際行為,便是「為不為」的問題。但要留意這實際行為的意思僅僅是將行為意圖化為行動,成效如何卻不在考慮之列,即客觀上「能不能」不屬此理論範疇。可以說,TPB 為孟子的說法補充了細節,指出「為」與「能」的複雜關係,也指出了「能不能」是有主觀與客觀之分別,但在客觀上「能不能」的問題上卻無能為力。

TPB 理論模型 (Ajzen, 1991)

前述的 UTAUT 理論模型 (Venkatesh, et al., 2003)(詳見《關於科技接受程度的個人反思 | 有涯小札》)是把計劃行為理論改良套用在科技接受程度的問題上,因而也有類似的內容。UTAUT 認為科技的「主觀易用程度 (effort expectancy)」、「主觀有用程度 (performance expectancy)」及「社群影響 (social influence)」是決定「行為意圖」的最主要因素,而「配套 (facilitating conditions)」又與「行為意圖」共同決定了「使用行為 (use behavior)」。因此,主觀的「能不能」對應於主觀的易用程度和配套,而「為不為」則對應於行為意圖及實際使用行為。主觀的能力肯定(主觀上的「能」),配合模型中的其它因素,才有機會導至實際行動(「為」),但同樣地其行動成效(客觀上的「能不能」)不在考慮之列。

UTAUT 模型 (Venkatesh et. al., 2003)
參考了 TPB 的 UTAUT 模型 (Venkatesh et. al., 2003)

這個分析的用意有二。其一,透過與孟子的簡單思路對比,指出 TPB 及 UTAUT 等模型的複雜性。其二,指出 UTAUT 只能找出主觀的能不能與客觀的為不為的關係,但無法為客觀上的執行成效帶來任何啟示。為了研究科技應用的因素並達到實質應用效果,必須補充這些缺失。基於我對這個題目的認識,我在此提出以下初步研究方案 (暫名為 CBAM-TPACK-UTAUT (CTU) 模型):

  1. 以 UTAUT 找出影響行為意圖及實際使用的因素。(詳見《關於科技接受程度的個人反思 | 有涯小札》)
  2. 以 TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) (Mishra & Koehler, 2006) 找尋兼顧科技、教學法與科目內容的應用方案。(詳見《從MOOC看教育科技應用 | 有涯小札》末段)
  3. 行為意圖、實際使用程度及其實質成效可以分別用「關注為本採納模式 (CBAM; Concerns-based Adoption Model)」裡面的 SoC (Stages of Concern)、LoU (Levels of Use) 和 IC (Innovation Configuration) 量度 (Hall, 2013) 。(詳見《Concerns-Based Adoption Model (CBAM) | AEA 267 Assessment》)

下圖展示了這個概念:

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CBAM-TPACK-UTAUT (CTU) 模型示意圖(原創)

參考文獻:

延伸閱讀:

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資訊科技 · 教與學

從MOOC看教育科技應用

MOOC 頁面示例(取自Computing for Data Analysis | Coursera)
MOOC 頁面示例(取自Computing for Data Analysis | Coursera)

談到資訊科技對教育的影響,MOOC可算是比較革命性的一環。它不只是一種工具,亦令教育模式發生質變,可能成為未來主流(詳見《MOOC 或成高等教育新趨勢 | 有涯小札》)。MOOC亦是很好的案例,可以為教育科技的應用帶來啟示。為了明白MOOC的運作方式及其獨特之處,我今年六月選擇了四大MOOC平台之一的 Coursera 來做實驗,登記了一個名為 Model Thinking 的課程。課程為期十二週,完成後又繼續嘗試更多的課程,也漸漸擴展到另一個平台 edX。以下是我從今年六月起修讀MOOC:

如上所示,並非每個課程都能完成,但每個課程都給我一些新的啟示。以下就其運作模式作一概括說明。

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Model Thinking
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機率
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Computing for Data Analysis
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New Models of Business in Society

Coursera 上的課程以影片為主。老師每週錄製影片,影片中除了老師有講解,間中亦加插不計分的習題,有助學生即時反思。學生須於限期內觀看影片並完成作業方能合格。課程長度一般最少四週,有時會另加期中試與期末試,形式跟作業類同。此外,課程設有討論區,方便同學在網上討論功課問題。edX 的網站跟 Coursera 相若,教學模式則比較多樣化,例如 Introduction to Aerodynamics 比較像一本多媒體教科書,學生要自行閱讀課程材料,材料中加插一些習題及影片,最後交作業。而 Learning From Data 則放映老師在大學裡上課的影片,材料亦跟現場學生所用的相同。老師們亦各有獨特風格,大部份比較正規,但也有比較特別的,如機率課的老師很熱心教學,每週影片開頭都會花時間講道理,分享學習經驗。教學技巧方面,根據個人經驗及參考網上討論,確實有些老師講解清晰,但也有一些可以商榷,並非全是高水平教學。

評核方面,MOOC上每科學生人數動輒上萬,因此作業不可能由人手批改。題目都設計成可以用電腦自動批改 (machine gradable) 的形式,一般是10題或以下的多項選擇題,有時也要填入文字或數字作答,但必須按照嚴格的格式要求。例如,計算的題目通常指定兩個小數位,若答案是 12.34,學生不可填 12.3,也不可加入其它文字,如 x=12.34,否則作錯誤論。比較特別的是 Computing for Data Analysis,這科主題是以 R 來做數據分析,學生要繳交電腦編程作業。具體做法是學生按題目要求編寫電腦程式,完成後按指示執行一個測試程式 (test script),測試程式會輸出幾個檔案,學生只要上載這些檔案,系統便會判斷答案正確與否。這類電腦批改的方法確實節省人力,但由於技術所限,不可能出現像論文 (essay) 那類答案模式。從 Bloom’s Taxonomy 的理論框架看,不同階級的認知範疇 (cognitive domain) 需要不同類型的評核方式(詳見《Bloom’s Taxonomy – Wikipedia, the free encyclopedia》),MOOC對於較高層次的認知範疇(如分析能力)暫時無能為力,這無疑限制了這些網上課程的發展。目前各MOOC上的課程都是入門級,除了迎合一般大眾的口味,評核上的難題當是原因之一。

多項選擇題是最常見的題目類型(取自 Model Thinking)
多項選擇題是最常見的題目類型(取自 Model Thinking)
Computing for Data Analysis 上的編程功課示例

研究MOOC會觸及如何善用科技的問題。如果MOOC只被當成上載課堂影片和批改功課的地方,那就浪費了互聯網的優勢。事實上,MOOC的潛在能力 (affordance) 遠遠不止於此,New Models of Business in Society 就提供了很好的示範。此科老師在每段影片完結時會提出幾條問題供學生討論;有別於其它技術性的科目,此科的討論可以天馬行空,各人在網上分享經驗,提出看法,老師亦會參與其中,其知識內容遠遠超過了教學影片。換言之,與其說是由老師傳授知識,不如說是一個群體透過討論互相學習甚至發現知識。由於學生眾多且來自各地各行各業,因此帶來了不少良性互動,相當精彩。有些面授的碩士和博士課程也強調類似的互動,但無論是課堂上的討論,或使用課程管理系統(如 Moodle、Blackboard 等)上的互動功能,畢竟參與人數太少,也不夠多元化,很難形成像MOOC那種討論氛圍。另一個善用資訊科技的例子是上面提到的機率課,該科的教學團隊開發了一套網上互動遊戲 PaGamO,是限時答問題佔土地的遊戲。習題程度跟每週功課相若,目的是以遊戲方式讓學生多做習題,相當有心思。

New Models of Business in Society 上的討論串
New Models of Business in Society 上的討論串
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機率課的 PaGamO 線上遊戲

有教育研究者提出 TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) 的概念 (Mishra & Koehler, 2006)(詳見《TPACK》),意指要善用科技教學,老師必須對科目內容 (content)、教學法 (pedagogy) 及科技 (technology) 三者融匯貫通,缺一不可。大部份老師對科目內容瞭如指掌,但願意接受及運用科技的人不多(詳見《關於科技接受程度的個人反思 | 有涯小札》),能夠配合教學法善用科技的更是少數。僅僅把白板上的東西搬到PowerPoint上,不見得對學生有多大好處。建立網上課程也不等於把教學影片直接放上網,必須配以合適的教學法才能實際上帶來進步。沿著 TPACK 的框架研究 MOOC,當能為我們帶來不少啟發。

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TPACK 概念圖 (Reproduced by permission of the publisher, © 2012 by tpack.org)

個人感受:當初開始上MOOC是為了體驗這種嶄新的上課模式,後來發現自己很喜歡上這種課,甚至現在成為習慣。原因之一是名牌效應:能夠免費修讀由頂尖大學開辦的課程,本身就是賞心樂事。但更重要的是我在學習過程中得到了很多樂趣:修這些課程沒有學分,沒有壓力,而且所有的作業和測驗都可以自由參與,也可以隨時重溫影片,上課時不必心急記下內容,可以集中思考,理解反而更深入。在我自身體驗而言,這種上課方式比之傳統方式效果更佳。但這裡面還有一些條件,如我所修的都是入門課程,而且我本身就是喜歡學習的人,對科技也沒有抗拒。這些條件如果不成立,出來的效果也可能大不相同。探討MOOC如何影響學習者的學習模式和態度,又是另一個很重要的研究方向。

參考文獻:

延伸閱讀:

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經驗 · 資訊科技 · 學術研究 · 教與學

關於科技接受程度的個人反思

UTAUT 模型 (Venkatesh et. al., 2003)
解釋科技接受程度的 UTAUT 模型 (Venkatesh et. al., 2003)

早前提到「數位原生代 (digital natives)」與「數位移民 (digital immigrants)」對新科技的接受程度有異,從而造成學習上的差異,甚至形成數碼鴻溝 (digital divide)(詳見《教育科技應用 知難行更難 | 有涯小札》)。有一派研究利用名為 UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use  of Technology) (Venkatesh et. al., 2003)(詳見《Unified theory of acceptance and use of technology – Wikipedia, the free encyclopedia》)的理論模型,嘗試找出人們接受或不接受新科技的原因。結果顯示,人們對該科技的「易用 (effort)」及「有用 (performance)」程度的主觀判斷 (expectancy),是決定其接受程度的主要因素。其它較重要的因素還有社群影響 (social influence) (例如:別人的行為及看法)及其它的配套 (facilitating conditions)(例如:技術支援及培訓)。

採納任何理論模型之前,必須先反思其合理性。尤其在自然科學以外的領域,所謂的「理論」往往欠缺普遍性 (universality),例外的情況非常多而且難以解釋。因此閱讀這些文獻時,必須時刻警惕,以批判的眼光來審視每一個概念。批判可以從自我反思開始。以下,我嘗試從 UTAUT 的觀點,思考我自己學習及接受新科技的歷程,看看是否跟 UTAUT 的理論模型吻合。

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自學電腦初期使用的 GW-BASIC 編程介面

我毫無疑問是一個數位移民。在我出生的年代,個人電腦並不普及。電腦對我來說既無必要,學了亦無功利意義上的利益。但我慶幸在很小的時候就有機會接觸到電腦。當時我在公共圖書館的免費電腦課程上「學習」用 BASIC 語言編寫電腦程式。其時全班只有一部電腦,我們只能在紙上寫下簡單指令(如 PRINT “HELLO"),再由老師抽取幾份「程式」輸入電腦作演示。整個課程其實沒有學到甚麼,卻點燃了我學電腦的一團火。此後差不多有五六年時間,我的唯一「理財目標」就是儲錢買電腦。這個夢想在升中四的暑假達成,從此就開始了我自學電腦的時代。直到在大學主修物理時,才讀了三門跟編程有關的自由選修科,學了一點 C++,才算是接受過正式的電腦科學訓練。較高年班時,我走上了計算機物理的道路,把電腦編程應用在解決科學問題上。此後進研究院做研究,更是跟電腦編程密不可分。出來教書之後,主力任教資訊科技的科目,亦時刻思考如何以資訊科技改善教學及提升工作效率。由是觀之,我學習電腦是由興趣開始,之後才轉到實際應用上去。套用 Biggs 的學習模式 (learning approach) (Biggs, Kember & Leung, 2001) 的說法,在這件事情上我無疑採用了非常「深層型」的學習模式 (deep approach)(詳見《香港大專學生的學習動機研究 | 有涯小札》),在繁重的課業之外仍花了很多時間去學習這門跟成績沒有關係的科目。而我亦相信這種深層型的學習方式,一直影響著我在其它範疇上的學習和工作,使我任何事情都力求融會貫通,並且習慣了獨立及冷靜地面對困難。

上面提及 UTAUT 中影響接受程度的幾項主要因素之中,易用程度是內在動機 (intrinsic motivation),而有用程度、社群影響及配套等則是外在動機 (extrinsic motivation)。其它的內在動機也包括態度 (attitude) 、興趣 (enjoyment and playfulness) 及憂慮 (anxiety) 等,卻沒有成為 UTAUT 的四大直接因素。有文獻指出,內在動機比外在動機更能影響人們接受新科技的程度,但大部份其它研究都過份著重後者而忽略前者 (Yoo, Han & Huang, 2012)。換句話說,UTAUT 比較偏重於外在動機,對於內在動機的直接考慮只在於易用程度一項,淡化了興趣等其它重要因素的直接影響。其實無論是在學習模式 (learning approach) 理論,還是經典的動機理論 (motivation theory) 之中,興趣都是主要因素,UTAUT 沒有將之放入其四大主項之一,似乎是一種缺失,但這個論斷還得查找其它文獻證實。

在我的個別情況而言,內在動機的影響確實遠超外在動機,而當中又以興趣為最主要,跟「深層型」學習模式的說法吻合。但如果直接套用 UTAUT 的四大因素來分析,會得出以下結果:

一、易用程度:科技是否易用,對我來說並無重要影響。基於對電腦的極濃興趣,我在第一次獲得個人電腦之後,就瘋狂地學習一切相關知識。那個年代的電腦一點都不易學,更不易用,所以很明顯這因素已被興趣蓋過。雖然後來的學習和工作經驗令我習慣了面對困難,提升了主觀上的易用程度,但我仍是會毫不猶疑地去學習我認為困難的技術,因此易用程度這因素仍是毫無影響。

二、有用程度:這影響是有的,但至少在我學習電腦的初期不是決定性的。那個年代在學習上用到電腦的情況不多,因此當時沒有考慮任何功利的原因。直到上了大學,電腦及互聯網開始普及,再之後出來工作,Web 2.0 及流動上網先後興起,我才較多地想到如何利用科技改善工作,令「有用程度」成為較重要的因素。

三、社群影響:在同儕之間,我是屬於先行者 (early adopter),我並不是因為別人都在學電腦,或害怕別人的壓力才去學。但豐富的電腦知識有助建立正面的個人形象,而且為了應付幫助別人解決問題的義務,又迫使我掌握更多的電腦知識。這些可能會成為一種社群影響。

四、配套:我初學電腦時,學校沒有提供電腦課程,因此所有的事情都只能靠讀書自學,遇上書本上都沒有解釋的問題,就唯有自己動腦筋解決。因此,配套可謂是近乎零。在這種情況下我仍能堅持學習,證明配套在初始階段沒有影響。但近年資訊科技日新月異,尤其是智能電話的出現,方便我加速學習新知識,這又成為了一種助力。

綜合而論,UTAUT 的四大因素之中,外在動機中的有用程度在近年變得比較重要,而社群影響及配套則只有輕微影響。內在動機方面,易用程度沒有影響,反而四大因素以外的興趣因素卻蓋過了所有其它因素。結論是,UTAUT 並不能完滿地解釋我成為數位移民的原因。也許我是比較不正常的一類,但興趣因素確是一種廣為人知的內在動機。偏重外在動機,等於假定大多數人面對新科技時只會探用淺層型學習模式,忽略了自發的深層型學習的影響。UTAUT 是否考慮不週,還是我對其了解有誤,在使用 UTAUT 前應該要先深入探究。

相關文獻:

Biggs, J., Kember, D., & Leung, D. Y. P. (2001). The revised two-factor Study Process Questionnaire : R-SPQ-2FBritish Journal of Educational Psychology71, 133–149.

Venkatesh, V., Morris, M. M. G., Davis, G. G. B., & Davis, F. F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS quarterly, 27(3), 425–478.

Yoo, S. J., Han, S., & Huang, W. (2012). The roles of intrinsic motivators and extrinsic motivators in promoting e-learning in the workplace: A case from South Korea. Computers in Human Behavior, 28(3), 942–950.

延伸閱讀:

Unified theory of acceptance and use of technology – Wikipedia, the free encyclopedia

教育科技應用 知難行更難 | 有涯小札

香港大專學生的學習動機研究 | 有涯小札

數位原生(Digital natives)和數位移民 (Digital Immigrants) @ 教育行政筆記與生活記事 :: 隨意窩 Xuite日誌

教育新聞:數位移民 與 數位原生代 的 代溝 – 數位教學3.0 知道與不知道的距離是…無限大!!!

資訊科技 · 學術研究 · 教與學

教育科技應用 知難行更難

CC BY-SA Tiroler Bildungsservice, Clemens Locker
Image credit: Tiroler Bildungsservice, Clemens Locker (CC BY-SA)

科技不但影響教學模式,亦以更為深遠的方式影響著受教育的人。

上世紀九十年代或之後出生的一代常常被稱為「數位原生代 (digital natives)」,意思是他們自小活在資訊科技普及的世界,有別於成長後才有機會學習資訊科技的「數位移民 (digital immigrants)」。資訊科技的普及改變了人們接觸、理解和傳遞資訊的方式,從而影響其學習和思維方式。這種影響的強度因人而異,但對於年輕的數位原生代理應較為顯著,對年紀較大的數位移民們則影響較小,兩代之間的鴻溝由此而生。有研究指出,很多老師的教學理念和方法依從他們求學時期的經驗,這意味著他們面對新一代學生時,往往難以擺脫過去經驗的影響,以致未能切合新一代的學習需要。即使他們願意學習新科技並應用在教學上,也難免只是新瓶舊酒。例如將原本寫在白板上的講課內容搬上簡報軟件,表面上是使用了資訊科技,但如果教學法還是一成不變,對教學質素的提升實在十分有限。

要解決這個問題,我認為有幾個方面的工夫要做:

  1. 首先是要明白哪些因素會影響人們對新科技的接受程度 (technology acceptance)。這研究領域存在著不少理論模型(如 TAM、UTAUT),但一般公認最重要的因素是科技的「有用」和「易用」程度。這兩者並不是客觀的,而會受各人的經驗和性格影響。數位原生代也許會覺得科技易用,是否有用則要看場合。老師們習慣了舊有的思維方法,有時會抗拒甚至恐懼新科技,於是低估新科技的有用和易用程度。
  2. 另一個研究方向是實際量度人們接受新科技的程度。「關注為本採納模式 (CBAM; Concerns-based Adoption Model)」 透過研究人們對新科技的關注程度 、使用情況和實際成果三方面,可以量度人們從舊到新的轉變過程,並找出其背後原因。
  3. 兩個方向如能適當結合,或許能夠找出收窄鴻溝的方法,那麼下一步便是由此推演出一套適合新一代的教育理念和學習方式。現時為老師提供的資訊科技培訓通常流於表面。例如,導師們會從技術層面講授新科技的使用方法,至於如何改變教學法以善用這些科技達至最大教學效果,卻鮮有被提及。完整的培訓必須有全盤考慮,從教育理念出發,回答怎樣的教學才能優化學習,科技不過是輔助工具,不能本末倒置。
  4. 最後便是推而廣之,讓這些新理念、新方法慢慢普及起來,關鍵仍是職前或在職培訓。這是極大的挑戰,因為前三步都是只靠觀察研究就可以得到答案,最後一步卻涉及實際行動改變人們的思維,這是最困難的,但也是至為重要的。

我們活在一個革命性的新時代,像 MOOC 這類顛覆傳統學習方式的新科技正如雨後春筍般湧現。要善用資訊科技改善教學,老師們的態度至為重要。好的老師不但要善於教書,也要善於學習,令自己的知識和技能與時並進。否則,被淘汰的不只是我們自己,還有我們教出來的學生。

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