Forced Schooling, Anxiety, and ‘Learning Disorders’ —Early academic pressure creates learning blocks, diagnosed as disorders.

原文链接:https://www.psychologytoday.com/us/blog/freedom-learn/202103/forced-schooling-anxiety-and-learning-disorders

编者按:

经得Peter Gray同意,开源学习将持续翻译转载Peter Gray在Psychology Today上的专栏Freedom to Learn里的文章. 我们已经成立了专门的Freedom to Learn翻译小组,将陆续的在这里会推出我们的翻译文章。请大家关注!

Peter Gray简介:波士顿大学的心理学教授,美国大学本科心理学教材的作者(已经更新到第8版),他在神经内分泌学,发展心理学,人类学,教育学诸多方面有学术研究和发表文献。他在哥伦比亚大学获得本科学位,并在洛克菲勒大学获得生物学博士学位。他当前的研究和写作领域主要是研究孩子自然的学习方式以及玩在人生中的意义。他是多年的瑟谷模式和自主教育的倡导者与布道师。《玩耍精神,会玩的孩子真的有出息》是他的著作《Free to Learn》的中文版。他在Psychology Today上长期写作专栏:Freedom to Learn。Peter Gray是自主教育联盟(Alliance for Self-Directed Education )的创始人之一,前主席。Peter Gray的玩,除了他的研究与写作外,还包括远途自行车、皮划艇、越野滑雪和蔬菜园艺。


现代社会,绝大多数的学校的运作都是基于如下这个假设:所有的某个特定年龄的孩子都应该学习同样的课程,用同样的方式,并且在同一个时间学习。这个假设,很明显是完全错误的,并且导致无穷的痛苦。近些年的学校更是变本加厉,要把所有的学生都往一个模子里套,而不管他们个人的兴趣和个性。这当然从来都是没用的。造成的一个后果就是大家越来越倾向于给不能放入模子的学生打标签,认定他们是学习障碍症患者。不是去反思并承认学校系统自身可能的问题,是否从孩子们学习的角度来讲是不正常的环境,是否不能够容纳人群本有的多样性,相反的,学校的官僚机构选择把这些孩子标注为问题学生,认为他们存在生理上的学习障碍,比如多动症(ADHD)或特定的学习障碍(比如阅读困难症,书写困难症,计算困难症)。精神病学社区则非常合拍的提供了医学上的诊断标准以及分类标准来支持这些标签。

之前的一篇文章中我就指出过,从来没有哪个学术文献支持大家常见一种论断,即某个特定的学习障碍说明大脑在某方面有学习缺陷,或者有某种思维认知能力的缺陷。那些被打上标签的孩子其实都是正常甚至超出正常智力水平的人,只是因为某种原因,不能按照学校的日程安排或者学校的方式来学习学校教学的那些知识而已。在另一篇之前的文章里,我描述了一个小规模的调查,对象是一群家长,他们的孩子在常规学校学习时曾被诊断为阅读困难症,然后退学并在家上学。所有10个接受调查的访问者都报告,他们的孩子,在退学后的刚开始一段时间里,都经历了很强的对阅读的焦虑,甚至拒绝阅读。只是在一段时间的流逝后,当所有的阅读的压力消失了,这些孩子才开始显示出对阅读的兴趣,并愿意接受在学习阅读方面的帮助。

被打标签为学习障碍症的孩子经历了高度的焦虑,导致学习能力的抑制

其他研究结果都一致的表明,被标注为某种学习障碍症的学童都经历了焦虑的状态—-尤其是和他们的学业相关的焦虑—-是比其他学童要高得多的焦虑。(Nelson & Harwood, 2011; Panicker & Chelliah, 2016)。毫不奇怪的,大量的研究发现,焦虑会抑制学习(Gray编辑,2013)。学校,几乎从其设计本身,就决定了是生产焦虑的工厂。试想一下,如果你是一个敏感的孩子,因为某种原因,在学校的朗读课里不能像你的同学一样很好的发音。(实际上,我不需要想象这个,我只需要回忆即可。因为在我上学的头几年我就曾经是一个很差的朗读者,并因此经常感到羞辱。)你经常被叫到在全班同学面前大声朗读,而其他同学似乎都比你做得更好。你僵在那里。你想嘶喊,你想逃跑。但是你不能。不管老师多么友善,这都是不可改变的事情。实际上,如果老师很友善的话,情况会更加糟糕。因为你就不能因此抱怨老师,所有的都只能是你的错。

现在想象一下,那个焦虑的因为阅读而僵硬的孩子,当被诊断为阅读障碍症时,这可能会感觉像是一种解脱:“哦,原来并不是因为我笨;我只不过是因为在我大脑的某个地方有个洞,让我不能够阅读。”但这是种很奇怪的解脱。它并不是一种让你想要去阅读的解脱;而是可能是这样的一种解脱:“原来是这样,阅读实在不是我擅长的事情,那为什么我还要尝试呢?”。这种诊断可能会让你对自己感觉良好,但并不会让你对阅读感觉良好。当有需要阅读的压力时,旧的焦虑还是会回来,并且以一种仇恨阅读的方式呈现出来,正像这个调查里所发生的一样。这么多被诊断为阅读困难症的孩子,在退学并到了一个自主教育或者宽松的在家学习的环境后,克服了阅读的问题。之所以如此,是因为:压力没有了。再没有人用你的阅读来评判你了。相反,人们根据你这个人本身,你所擅长的事情,你的善良来认识你的价值。阅读不是生活的一切。在学校里,二到三年级以后的几乎所有的学习都取决于阅读。但在其他地方却不是这样的。所以,当退学后,阅读的焦虑消退了,于是,在某个时间点,孩子开始阅读了。

我上面主要讲的是阅读方面,因为阅读可以说是学校学习的成功最核心的技能,也因为阅读障碍症是最常见的学习障碍症。但实际上在其他学业方面的学习是一样的。一些孩子会碰到数学的时候僵住(实际上,有数据表明,学校导致的数学恐惧症是美国最常见的恐惧症。参见Burns,1998),或者在碰到写作的时候僵住。

相对于对照组里待在家里的孩子,那些学业化的学前班里出来的孩子有更高的概率成为“学习障碍症”

为什么被诊断为学习障碍症的孩子越来越多,我现在谈谈其中一个原因:现在的学业教育的年龄越来越小,并且环境的压力越来越大。作为一个社会,我们已经接受了这样一个假设,就是我们越早开始教孩子,他们就会学得越好。虽然这个假设已经被反复证实是错误的,但我们仍然把它当作真实并盲目的坚持。控制良好的实验(这里)已经表明想要让孩子赢在起跑线上对孩子在学前班或者幼儿园就进行学业教育的努力反而起到适得其反的结果。到了三年级,那些从来没有经历过这些早期培训的其他方面都很类似的孩子,反而比那些经历过早期培训的孩子表现的更好,不管是在学业方面还是在社交与情感方面。

这里是其中一个研究,这个研究不仅调查了早期培训与整体学业能力的对应关系,还调查了有多少人最终被诊断为某种学习障碍症。这就是田纳西州幼儿园前研究((Lipsey et al., 2018)。 (译者注:在美国,幼儿园前,Pre-Kindergarten,是指4到5岁的孩子在上幼儿园之前的一到两年去上的班。)我曾经在之前的一篇文章(这里)讲过这个研究,但这里我想对其中的一些结果做更细节的呈现。

这个田纳西州的研究开始于州政府给一个面向低收入家庭的幼儿园前阶段的教育项目提供了财政资助时,由Vanderbilt 大学的研究者们担任了这项研究任务,研究这个教育项目的效果。因为申请这教育项目的家庭人数超额,该项目用一个随机的过程来决定谁被录取谁不被录取。那些没有被录取的孩子被归类到该研究的对照组。这些研究者发现,在幼儿园的初始阶段,那些曾经参加了这个教育培训项目的孩子在学业考试上表现的更好,但这个优势很快就消失掉了。到了三年级,那些曾经参与了该教育培训项目的孩子比对照组在学业以及其他方面都表现的更差。很明显,待在家里,即使你来自很贫穷的家庭,在最终的学业成绩方面,也比那些参加了早期学业教育的孩子表现更优秀。

参与了早期教育培训的孩子们不仅在学业方面整体表现更差,并且到了三年级后,他们当中有更多的人,被诊断为学习障碍症患者。实际数据是,到了三年级,那些参与了早期教育培训的孩子比对照组有多出46%的概率被诊断为某种学习困难症,并有少43%的概率被诊断为智力天赋者。既然这些孩子们都是被随机选取的,所以这个差距是有统计学意义的,这些差距不是因为大脑本身的差距,而是因为这些学前教育的效果。这个研究是第一次显示学前教育对学习障碍症或对智力天赋的影响,但这也是因为这是第一次进行这样的实验研究。我的判断是这样的事情一直都在发生着,并且不只是学前,还包括幼儿园,一年级到更高年级,当我们施压让孩子们学习那些对他们枯燥无意义的学业知识时,并且还在强迫的环境里,这将制造大量的焦虑,并让孩子在学校想要教他的那个领域产生学习障碍。

当然,学校机构们继续忽略着这样的研究结果。相比于改变孩子们的教育状况,像鸵鸟一样把头埋在沙子里要容易许多。

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Goals of Programing Learning Camp based on Life Framework Theory

这里的目标只是作为导师的一些内容规划。但我们希望每个参与的学习者都花一些时间想一想自己的学习目标是什么,并在学习引擎上记录下来。

初级目标

  • 初级目标是我们希望每个学习者都能够达到的。选择参加这个学习营的学习者,我们希望你们能至少朝着这个目标努力。
  • 体验编程,了解编程怎么回事,以后想深入的时候随时可以继续深入。编程虽然需要掌握的东西挺多,需要付出时间,但你可以很从容,没有焦虑,在需要的时候付出时间学到自己需要的层次
  • 学习生命中心,抽象建模,复杂系统,和自己的专业与工作联系起来,在生活和工作中能够运用
  • 能够与自己工作或生活中需要打交道的程序员进行交流,甚至让他们感觉可能你比他们更懂编程。比领域专家更懂该领域,这本身就是优秀的程序员经常干的事情,因为我们经常需要对不同的领域进行数字化,必须对这些领域有本质的了解。你也将获得这种能力。
  • 学会如何去探索事物本质的能力,如何拆解,如何整合,如何做实验搞清楚每一个独立的部分,等等。
  • 学会知识学习中的抽象建模能力,包括善于抓取自己学习上的重要体验的能力,可以更高效的进行学习。养成反思的习惯,学会什么时候慢下来,什么时候快起来。快速实验,快速试错,勇于探索和尝试,快速迭代,需要反思的时候能够高效的进行反思。什么时候快什么时候慢,有时候欲速则不达,这是个艺术,需要自己去体会和把握。
  • 能够写一些简单的代码,不再有代码恐惧症。
  • 可以用抽象建模的方法设计并实现一些复杂度比较小的程序。

终极目标

挑战:半年时间内达到优秀的职业程序员素质,甚至达到优秀架构师素质。并对生命框架理论有较深入的掌握,能够比较广泛的运用。

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Speech on Life Framework Theory

中文版

My recent online speech at Himalaya Apprentice:
From Everyone Photography to Everyone Programming: Life Center, Abstract Model, Complex System.Let’s talk about Life Framework Theory!

Part of the speech can be read in the article on Himalaya Apprentice (Chinese only).

Also videos of part of the speech demonstrating the way of teaching programming (guiding programming learning) based on Life Center, Abstract Model, Complex System are posted:
part 1
part 2
part 3
part 4
part 5

They are spoken in Chinese. However, maybe you can still watch the demo to get the ideas.

All right reserved in the posted file. Please provide a link to the original post if you use any of its content.

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Knowledge Engine based on Significant Experiences

The Chinese Version

Brief of Knowledge Engine (KE)

Knowledge Engine is for people to work with their consciousness in this digital age, for learning, team cooperation, project management, time management and so on, although currently its major focus is on learning. Or you can try it on this self-learning platform.

Knowledge Engine is built on top of Significant Experiences, which we deem as the basic units of human knowledge. Significant Experiences (SEs) are those experiences that can help you achieve a better understanding on things that you are intersted. SEs are associated with each other by tags, and tree-like frames are used to represent the “containing” relationship among knowledge, which we deem as the most basic relationship of knowledge.

SEs are basic units of human knowledge just like cells are the basic units of human body. Although cells of different tissues can be very different in various ways, their basic componnents stay the same. So as the basic units, the SEs can be composed together in various ways to build up higher level of structured knowledge, just like structured tissues and organs of human body, and these SEs and structured knowledge can thus paticipate in various activities related to knowledge, such as learning, teaching, project management, writing a blog or a book, making a ppt and so on.

SEs should be caputured promptly from various contexts, and the context should be captured automatically as well. So when adding a SE, Knowledge Engine should support adding of various contexts as well.

Tags are used as the most basic relation among SEs. Using of tags allow very dynamic and flexible organizing of SEs, and thus can support powerful things like group contribution. However, in addtion to these dynamic and free bottom up approaches, upper level mechanisms can be added to support having a better top down control on the tags used. For example, for personal SEs, a top down tag tree, mechasims that support quick merge or removal of tags, a group admin’s managing of group tags (possibly setting tags on different levels). AI can be used to recommend tags to be used for SEs.

Frames as the reprentation of the basic “containing” relationship among knowledge, it should allow embedding of frames inside a frame so a frame can be expanded continuously.

Frame can be built up manually or dynamically (by putting a folder inside a frame).

Basic Elements

  • Significant Experiences
    Significant Experiences(SEs) are regarded by us as the basic units of knowledge, like cells in biological creatures. Significant Experiences are like Ray Kurzweil’s “Qualia”(Consciousness Experiences). SEs have self-vote of importance and usefulness vote by others, which are like the weights in biological neural networks.
  • Frames
    The basic relation btw knowledge is “containing”. Frame is the embodiment of such “containing” relation, it constructs life centers at the higher level and is capable to engage in large parallel computation and pattern recognition.
  • Tags
    Tag establish connections btw knowledge (like synapses rewiring)
  • TagTrees
    Tag Tree is to extract out abstract knowledge structure or patterns (we think it is better to use Life Centers instead of patterns) through SEs.
  • WorkingSets
    For a period of time, you can focus on working in a certain WorkingSet, which is a set of tags in KE.
  • Caches
    When working with a lot of SEs, cache helps to store some SE ids temporarily.
  • Folders
    Dynamic folders that retrieve SEs by pre-configured search terms.

Structured Knowledge on top of SEs

  • Learning Areas
    Learning Area is a large domain of learning, such as Software Programming. It automatically collects your SEs and structured knowledge in an area for knowledge display and discovery.
  • Learning Groups
    Learning Groups are groups of learners who are interested in the same topic of learning. Some users in the group can have some teaching roles.
  • Learning Salons
    Learning activities organized based on knowledge structures from learning groups.
  • Learning Plans
    Regular plans (weekly and monthly) and reviews, together with scheduled reminders, forming good learning habits.
  • Workflows
    Workflows to work with lists of SEs to accomplish learning and thinking processes. Workflows can be shared to spread good learning methods.

Core functions and beliefs

  • Quick capture of SEs in various contexts
    Quickly note down SEs at the moment without interrupting current work in hands. Various contexts can be automatically appended to the SEs.
  • Quick and flexible display of SEs and knowledge
    Knowledge at your fingertips.
  • Cultivation of self-reflection skills
    Self-reflection makes consciousness grow, from drops of SEs to understanding of the whole.
  • Learning or thinking accomplished through simple editing
    Learning or thinking can be done in layers and steps, so it can be transformed into many short steps of simple editing operations, making it a highly efficient process with minimum thinking. One task a time, zoom in.
  • Workflows helps you learn and think efficiently
    Learning and thinking workflows can be configured and shared.
  • Learning Plans cultivate good learning habits
    Weekly plans, monthly plans, yearly plans. Reviews and stats.
  • Visualization of knowledge and brain
    No Thinking!
  • Smooth transitioning btw learning and teaching. Teach effectively
    Rendering of one’s knowledge and instructing in a finer grain.
  • Generating knowledge of conventional forms smoothly
    wiki, pdf, ppt/slide, blog, book, and so on
  • Powering and transforming various types of knowledge related activities
    Knowledge is flowing in all kinds of activities, and all have “Learning Embedded”.
  • Knowledge needs to be applied, and knowledge is everywhere
    Knowledge formed from KE can be shared to various social networking sites with one click, with url to reference back and interact.

Ideas behind and Design Concerns/Challenges

  • Engine in the knowledge era
    As the engine in the industrial age powers automobiles, ships, airplanes, and razors, the engine in the knowledge era powers learning, teaching, blog writing, paper publication, book writing, project management and so on.
  • Instill wisdom into the machine from the human crowd
    By taking drops of wisdom from billions of human beings, the machine can have intelligence, like PageRank provides search service by absorbing the wisdom of the crowd.
  • Fragmented Learning
    Fragmented Learning is the truth of real life learning. Learning should never be separated from life and from play. KE makes it easier for everyone to learn while play.
  • Self-Directed Learning or Selflearning
    There is no learning other than Self-Directed Learning or Selflearning.
  • Understanding of Consciousness
    Our understanding of consciousness,how this understanding applies to the design of KE,and similarity with Ray Kurzweil’s PRTM. Briefly,consciousness is hierarchical lists on top of SEs.
  • About tags
    The flexibility of tags and how to manage it. Tag Tree represents abstract knowledge structure, and it can be applied to the KE itself, thus fulfilling a self-reference system.

Current knowledge produced (in progress)

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Software Programming, What to learn?

Current only in Chinese. However, you can try Bing Translator to read it in English: bing.com/Translator

本文讲讲编程学习的内容设计。

编程需要掌握的知识或技能,总的来说:

建模,机器,数学(依据某领域的数学来做新的软件),UI,工具,生态。 除了工具有必须熟能生巧的成分和各软件生态的熟悉需要一定时间外,其他都可以通过建模思维去快速学习,数学本来就是建模。

编程中的抽象建模的对比与运用

变量,函数和数据结构与抽象建模

编程中无处不是抽象建模。变量,函数和数据结构都是抽象建模,都是模块化的方法。

函数当然是在建模,把一些功能封装成指令,这样你有一层层的分层的指令。所以封装也不是随意的封装,如何封装的好,就是建模的思维,包括建模里分层的原则。

变量和数据结构也是建模。其实传统的教这两个概念的方法都不太对,都涉及机器了。其实他们的本质就是抽象建模。

“对比与运用”

好的教法,就是“对比与运用”,让学生去体验抽象建模带来的差异。

对比就是把无数的小的例子做出来,让学生自己去对比研究。并且要和实例结合起来,这样学生可以具体真实的感受到不同写法带来的变化。对比需要是有意义的对比。如果是对小孩子,那就对小孩子越有意义的对比越好。

这里的关键词是:实例,改变/对比,感知,探索,总结。总结就是创造自己的知识。

如果能够做好这些,其实学生甚至都可以自己去总结定义什么是变量,什么是数据结构,函数等等。因为这些说穿了,不过是软件编程里的封装或者说抽象建模的方法。

传统的编程教学与机器绑定的太紧密了。机器是编程学习里的一个大块,但是编程学习不是脱离了机器就不能学习。编程就是不同层次的封装,完全可以封装到与机器无关的层面。编程就是在建模,建模与机器无关,或者我们可以把机器当做一种特定的模型,用开放的眼光去看它。但很多人对机器不感兴趣的,就没有必要非要为了学编程就去学机器,并且一开始就涉及到机器的概念,所有编程的初始学习都摆脱不了机器的概念,所有的编程概念都要绑定着机器来讲,这其实也是对编程缺乏本质的认识造成的。

对编程有极大的热情,有志于成为编程的高手甚至大师的人,可以去熟悉了解机器,研究机器的模型是怎样的,甚至设计新的机器。

编程学习与机器是可以脱离的

自主探索的玩地而非盲目练习

传统的现代教育或者说旧教育范式里,强调大量的练习。往往强调练习而忽略了感知和探索。这其实反而是很多人成绩上不去的原因。(虽然我们认为应试教育从评估方法上是有根本的很严重的问题的。)

上面我们讲到的做出很多的可以对比的小例子,让学生去自主的探索,对比研究它们的代码的不同,效果的不同,自己去感知,去总结,这就成为了一个可以自主探索的玩地。有了这个基础,自己能感觉到什么是重要的,需要练习的,才会找地方去练习。这时候如果有可供练习的内容,才是有意义的,没有损害到自主学习的能力。

实际上,现代教育或者说旧教育范式了的很多方式,不是说其就一定不对或者说没用,我们要从是否损害了学生的自主学习能力上去评估。

基本指令的学习

建模是建立在已有指令基础上的。在以上建模学习中,都同时包含对相关指令的学习。

抽象建模思维之一,就是把大的东西分解成各个独立的个体,然后对这些独立的个体分别弄清楚。 基本指令,就是学习编程的初始的玩地。

在我们的教育实践中,我也发现很多孩子自然的就有这样的能力,不仅是对每个指令会利用我们在编辑器里提供的各种范例来了解这个指令的使用(我们并没有教他们去这样使用,完全都是他们自己到处点探索出来的。好的软件设计本身也应该是这样的,方便人的探索。) 另外,很多孩子还会单独创建一个代码方块自己写更多的例子来测试这个指令。很多孩子很喜欢改跑步或者走路等指令的参数,看看如果特别快或者特别慢会是什么效果。

所以这种做实验探索每个独立组件的抽象建模能力,是每个孩子自然有的能力,或者说是生命本有的能力,是我们数亿年进化而来的空间智能。

但很可惜的是,大一点的上过几年学的孩子这个能力就普遍的都有退化的现象,习惯了碰到问题就直接问老师,感觉已经丧失了玩和探索的兴趣,一切都已经变成了枯燥的(应试式)学习。

除了对指令的探索,对于方块,很多孩子,也是这样通过实验的方式来探索的。

当然,在我们的学习内容设计里,对于一些指令,比如比较重要的指令,参数多,或者功能复杂的,我们完全可以提供更多的实例来供学生去比较,感知和自我总结。

而导师在导学的时候,还是要通过这些实例去引导学生自己去多改变参数,去实验,去发现,体验这个过程。这个能力,对每个学生来讲,是非常重要的。教育不应该把注意力都放在具体知识的学习上,而应该放在自主探索能力上。

玩指令作为学习内容

“实例,改变,对比,看效果,感知,总结”,这几个关键字应该在导学的所有层面都广泛的运用。比如学生初学编程的,就让他们玩各种指令,让他们去改变这些指令的参数,甚至去组合一些指令,并考察不同的组合方式效果的不同。

这本身就是一大块的学习内容。并且这块内容往往是几乎所有的编程学习都欠缺的。

其实孩子所有的学习,包括学习算数,拼音,都是学会基本单元后的组合能力,也可以说是搭建能力,或者说抽象建模能力。

而我们的编程教育,普遍缺少让学生去首先了解这些基本组件,而是一上来就执着于教学所谓计算机科学的种种概念或术语。

其实如果有了对这些基本组件的灵活掌握,并且会一些简单的组合以后,再往上做更高复杂度的组合,孩子们是可以自然的去掌握的。

从指令到抽象建模

当然,指令的掌握,尤其是通过玩或者说实验的方式,本来就是抽象建模思维的一个方面。

在此基础上,就是本文开始所说的如何在组合这些指令的过程中去学习抽象建模的方法,具体的说,如何运用变量,函数,数据结构这些软件编程里的方法去做封装或模块化工作。

更多的建模学习

这里重复一下,其实孩子所有的学习,包括学习算数,拼音,都是学会基本单元后的组合能力,也可以说是搭建能力,或者说抽象建模能力。

写文章是如此,动画设计更是如此。这里不详述。

编程里更多的建模学习:

比如一个小游戏要把更多的交互UI设计出来,这就有着UI与数据结构之间的抽象模型的对应。并且可以把数据结构和UI看做是不同层面上抽象模型。

如何做好UI的交互,更是涉及了对多个层次的抽象建模或者说把握。比如:
– 与人交互最主要的大家最直觉的表层的抽象模型应该是什么?
– 然后这个抽象模型里的具体的每一个部分展开后有应该有什么样的细节的抽象模型?
– 需要分几个层次?

比较大的游戏的设计开发,涉及到软件的迭代开发和产品设计部分,也是抽象建模思维的学习:
– 首先应该开发出来的是什么?是否是一个完整的整体,人一看就能懂,就知道如何交互?
– 如何获得用户的反馈,确定后续迭代的重点?
– 同样的分层,需要分几层?
– 创造出来的游戏是否是富有生命的,“好玩”的?玩家在其中的有多大的自由可以去“玩”或者说在多底层可以去改变,甚至学习和创造?

我们要把建模的丰富内容做出来。让不同的学生在其中都可以用自己的路径,靠自己的感知和选择,去自主的完成这样丰富内容的学习。当然,我们的学习内容本身也是需要有好的模型,好的分层,好的组件的。这样学生才能够去快速的感知,快速的识别,自主的结合自己当前的兴趣与能力去组合不同的组件进行学习。而不会有传统教育里不同年级的学生很难都照顾到的情况。所以,关键还是基本的组件要找好,设计好。

学生有了这些丰富的建模体验以后,我们可以引导他们逐渐上升到理论层面,观察在各种复杂系统的处理里面,是否这些抽象建模思维都可以有效的帮助到他们,其中具体的能力,比如抽象模型的识别,拆解,聚合能力的运用,各种复杂系统比如对学习方法的总结,对社会的了解,对自己的了解,对人生的了解,如何学习语文,如何学习体育,如何学习画画等等,是否都可以用抽象建模的方式,通过自己的感知与玩的方式去学习?

引导他们自己总结,我们也有理论的知识供他们阅读。这样我们的学习内容,从实践到理论,从低级到高级,就很丰富扎实,涵盖的范围就可以很广。

我们是可以把建模贯穿在所有的编程和游戏设计学习中的,能够有非常丰富的内容。

不管是搭建,还是动画,编程还是写文案,只要复杂度提高上去,就需要更多更好的抽象建模技能。我们只要逐步的把复杂度升上去,学生就能够掌握逐步的更多的建模技能。这些都可以是很扎实的学习,是传统编程教育里最欠缺,最无法做到的。

三个层次的学习:实操,做得更好,理论

在学习内容划分上,感觉可以分成三个层次。

实操

目前我们的内容更多的是学操作。很多少儿编程教育机构更是停留在不过学一点控制语句以及变量函数上。

做得更好

在如何做的更好方面我们是缺乏学习内容的。搭建如何能够搭建的更好,动画如何做的更好,编程如何编的更好?

而这其实主要就是用建模的思维和相关能力去提高。

理论知识

到理论知识层面,尽量避免灌输方式,建议可以指出相关书籍,但更注重引导学生自己总结。

三者关系

三者间关系的把握:一定要有实物,要动手。不要只是阅读抽象的理论。 如果讲机器,就要有能接触到的机器,哪怕是虚拟的。

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Variable and Data Structure are abstract modeling

编程里的变量,往往是初学者很难理解的概念。

我们说编程里最核心的是抽象建模的能力。实际上变量设置就是在抽象建模。通过变量的设置,我们就有了问题领域的抽象模型。

通过变量,我们把一个复杂领域分离出来了变化的部分和不变的部分,或者说我们识别出来了其中的生命中心。比如distance, speed这样的变量,就是这些领域的生命中心,代表那个不变的抽象模型,虽然它们的值是可以变化的。正是通过把变化中不变的部分识别出来,我们完成了对该领域或问题的抽象建模

程序员写一个程序,要创造很多自己的变量。优秀的程序员往往在对这些变量的设计包括命名上有卓越的能力,也懂得花费心思做好变量的设计与命名工作。会起名字的都是高手! 不仅仅是在编程领域,可以说在很多领域都是如此,比如音乐领域里窦唯就是有名的会起名。命名的过程,其实就是感知和创造生命中心的过程。

编程里的不同数据类型,同样是在抽象建模。比如字符串代表了我们这个世界里各种物品的名字或者语句,而数字则代表了可以计算的数值。这就是在对我们这个世界进行建模。更复杂的数据结构,如列表,是进一步的对我们这个世界进行抽象建模。

编程,就是这样的在不同的层面进行抽象建模的工作。我们必须感知我们的世界,获得本质的认识,并把这些认识转化为抽象模型。

所谓的本质的认识,正是我们上面说的,找到变化的世界里那些不变的东西,也正是建模的过程。

所以我们经常说编程是什么,或者讨论所谓的编程思维,其实就是对空间的感知能力和探索能力,掌握建模的方法,如何通过实验的方式去验证获得反馈并进一步改进,从而达到对世界的本质的认识。

这其实,也就是学习的过程。

知识,其实就是我们大脑里的抽象模型,我们每个人都在基于我们感知到的重要体验去总结我们自己的知识,创造我们自己的知识模型。

所以,编程的技能,与学习的能力是完全一体的。也是我们说“学会编程,学会学习!”的一个重要原因。

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Open Source Learning Hiring Volunteers

​“开源学习”组织是致力于推广自主教育,尤其是瑟谷模式的公益组织。“开源学习”是自主教育联盟 The Alliance for Self-Directed Education ASDE(全球性组织,总部在美国,创始人彼得格雷 Peter Gray)在中国的联系组织。在软件研发方面,“开源学习”长期专注学习软件上需要的技术突破,正确的对学习和教育进行数字化。比如我们认为知识的基本单元是重要体验,知识是基于重要体验上的抽象模型。同时“开源学习”致力于新教育范式的探讨,比如导学应该如何进行,“玩地”应该如何建设,如何进行平等坦诚的生命交流。生命框架理论是我们提出的涵盖计算机科学,教育,管理,生物等等诸多科学技术与艺术人文领域的理论框架,我们期待基于该框架来建设未来教育的理论基础,欢迎大家一起来建设,一起来重新认识学习和教育!自主教育百年来已经有了丰富的实践经验,我相信我们现在处于一个急需系统理论建设的关口,以推动自主教育走向更广阔人群和整个社会。

现“开源学习”招聘以下志愿者职位:

公众号编辑:

职责:负责开源学习的公众号运营,包括文章的编辑,配图,发布与管理等等。可能需要一定的运营。期望有一定的公众号文章编辑经验,没有的话愿意学习也可以。文章现在已经积累了很多,只是需要在公众号里一篇篇发出来。公众号的运营,目前靠我个人的精力,是肯定无法去做的。
您能获得:文章已经很多并且比较体系化,但可能还需要些打理与提高,您可以更多的参与到这些文章内容的了解修改乃至建设中去,更多的了解这些文章包含的教育内容和生命框架理论的内涵,共同参与新教育范式和生命框架理论的探讨与建设。

与自主教育联盟的联系人:

职责:
– 目前主要是参与大概每月一次的地方组织者的线上交流会。需要英语好。需要偶尔夜猫子一下,因为一般是北京时间夜里3点左右的会;
– 参与自主教育联盟论坛的讨论,分享我们在中国这边实践的经验以及中国自主教育开展的进展;
– 如果英语足够好,可以帮我把自主教育的很多文章翻译成英文。翻译方面可以和我做些交流。
您能获得:与美国自主教育联盟的联系,与全球各地自主教育者的连接与交流,锻炼英语听说能力,参与全球自主教育的建设与推广。

我们从这些工作起步,等大家熟悉自主教育与自主教育联盟以后,我们还可以着手规划在中国的自主教育推广活动。大家也可以主动提与推进自主教育相关的自己感兴趣的事情,看看能否一起去推进。

期待跟大家共事的机会。一起做事和网上的交流应该还是有差别的,在共同的事务中相互学习会更加有效。

期待与您一起,共同把自主教育的内容丰富起来,让更多的孩子有机会接触到自主教育!

以上职位随时可以退出,大家不用有太大压力,有兴趣的可以尝试一下。毕竟是公益志愿工作,主要还是看自己的兴趣,能否有一定的成长,帮助自己在生命道路上做些有益的尝试。我也希望开源学习能够给大家提供这样一个平台,可以探索未来教育和自己的成长。

我在公司里有带团队的经验,带出来的都是学习能力执行能力非常强的团队。学徒也好,同事也好,都是彼此相互学习的机会。

官方网站:

OSL

创始人刘远亮简介:
开源学习的创始人和传播者,知识引擎的设计者。软件构架师。多年致力于自主学习的实践和自主教育的推广。瑟谷模式布道者。浙江大学本科毕业,留美双硕士。拥有华尔街,哥伦比亚大学,国内多家知名互联网企业工作经验和管理经验,前华为互联网战略智囊团成员。在纽约期间,创立并领导了全美最大最活跃的技术公益组织。远亮曾任华为公司的首席互联网学习架构师,探索公司内部的学习实践和软件开发。密苏里瑟谷学校筹办委员会委员,纽约自然学习组织创始人,中国PyCon大会演讲人,中国教育创新交流会演讲人,教育大发现顾问及董事,五齐学校导师,悦谷学校顾问,安格学校社会导师。

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Properties of Life Centers

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生命中心(Life Center)是克里斯多夫亚历山大(Christopher Alexander)的提出的概念。他是著名的建筑家,但对软件业的影响深远。

这里我们介绍生命中心的几个基本属性。这几个简单的属性,可以帮助大家在各个领域去识别各个生命中心。更重要的是,帮助大家去构造生命中心,不管是在哪个领域,如软件,组织管理,教育,甚至是体育运动。我们说所有可以被我们识别的都是生命。大家只要理解了这几个属性,就可以很好的理解不同领域的生命是如何组成的。

首先我们说生命中心应该是独立,有边界,强大,功能完备的,强感知的。当然作为生命中心能够被我们所识别,它一定是有边界的。好的生命中心也应该是独立的,强大的。在不同领域的生命中心,我们会有不同的词汇来表达这些。比如在软件开发里,我们就说模块化,每个模块干好自己的事情,自己那个领域的功能基本都有,其他模块需要那个方面的功能的时候只需要调用这个模块就可以了。这些有强大生命力的“中心”是可以被强感知的,同时它们被创造出来的过程本身也融入了创造者对生命中心的很强的感知。而在我们的学习中,如果我们把个体的人看作生命中心,则我们要求自己是有很强的感知能力的,能够感知自己大脑里的生命中心与外界的生命中心。

第二条属性则是自我阐释,界面友好,易于交互,好玩 。同样的,生命中心的概念是可以适用于所有有生命的生命体的,而生命中心的概念,认为凡是能够被人所识别的都是生命。所以生命中心是可以普遍运用于各个领域的。当运用于不同的领域时,我们相应的用那个领域的词汇去表述这个属性。比如在软件设计或者产品设计里,我们说要界面友好,易于交互。而对于作为生命中心的个体的人,我们说要能够很好的表达自己,让别人一看就知道你是做什么的,应该如何跟你交道,或者知道如何跟你玩。自我阐释,好玩,这样的词我们可以认为是比较根本的词,在各个领域里我们都可以去使用。所以你看,知识在不同的领域都会有呈现,但是会呈现出那个领域的一面。在不同领域工作的人,从自己个人的角度与这些知识进行互动,获得个人的体验,表达出来一定是带有个人的特殊角度的语言的。所以仅仅是学会书本上的语言,不能够自我表达的人,我们不认为对知识有自己的理解。而对知识有多领域的经验的人,能够获得对知识深层的理解,知道知识在不同领域变化的形式,可以变化着不同的语言去表达,并能够针对不同的人去用对方合适的语言去表述。我想,这些是不是让我们对知识是什么增加了一些了解呢?对“教”多了一些理解呢?

第三条属性是大中心包含几个小中心。要组成复杂的生命体,一定是大的中心里包含了更多的小中心。你也可以看作是多个小中心聚集成数个大的中心。比如树和巴黎圣母院的生命中心里,我们可以清晰的看到这点。这对于我们意义是当我们去了解一个生命体的时候,比如说学习一个生命体或者创造一个生命体,我们需要去感知其中的生命中心,并依次再去看每个生命中心里包含的生命中心,这些我们都可以一层层的去感知。各个生命中心组成更大的生命中心,这些作为组成成分的生命中心,它们之间一定是互相支持的,共同为大的生命中心这个整体服务的。所以一定会有上面那条属性,即自我阐释,界面友好,易于交互,好玩。


图:构成茶壶的生命中心


图:构成树的生命中心


图:构成巴黎圣母院的生命中心

第四条属性,复杂的生命体系往往是分层的,每层包含数个生命中心,并且各层相对独立。比如设计的好的软件系统,就应该有良好的分层。这样我们在了解低层的功能时,我们不用担心去看高层的功能,我们只需要在底层的生命中心间去玩即可。而我们对底层的生命中心有一定掌握后,我们可以上到更高的层面,去跟那个层面的生命中心去玩,以达到对那个层的理解。不好的分层,则会当我们了解低层的功能时,发现经常需要去看高层是做什么的。在了解高层的功能时,发现又经常要涉及低层的东西。这就是软件设计里很不好的意大利面条的设计(spaghetti code),一团糟的。在学习中,我们面对复杂的知识体系,也往往是通过逐层推进的方式来进行的。因为每层是相对独立的,我们不用担心我们不能对这些知识一下达到透彻的理解,我们可以放心的先达到某一层的整体理解,靠这个理解去指导我们的行动,在获得了更多的体验后或者在有了更好的资源后,我们再期待可以达到下一个层面的整体理解。同时,如果说对于一个领域,我们的兴趣或者我们主要要做的事情并不需要我们达到下一个层面的那种细节的认知程度时,我们就不用盲目进入下一层的学习。比如我对学习历史有业余爱好,对历史的学习往往能够帮助我理解我现在所处的社会。但是我不是专业搞历史研究的,当我发现我对历史的学习在某些地方已经可以进入到去看第一手的材料的时候,我并没有盲目的进入到那个层去。因为我知道进入那一层,获得那一层的技能和整体认知,需要投入的精力有多大。所以我满足于目前我对历史学的这一层,还是尽量的依靠史学大家的总结出来的知识,靠他们帮我去过滤,进一步丰富这一层的知识,有时间有好资源的时候就看一下。但我不会把大量的时间投入到历史的学习中去了。其他要学习的东西太多了。其实大中心里包含数个小中心也是分层,从抽象的角度看。


图:网络的七层结构

第五条属性是大量相似性重复和基本单元。对于相当复杂的生命体,除了分层,往往通过相似性重复来获得其庞大的规模。比如在“生命中心介绍”里面我们举例的大树和巴黎圣母院,都大量运用了相似性重复来达到其庞大的规模。除了相似性重复,另外一个复杂生命体经常运用的手段是“基本单元”。比如大树,是由许多的基本单元“细胞”组成的。巴黎圣母院这个宏伟的建筑,也可以认为是有基本单元的,就是那些基本的建筑材料:砖石。异常复杂的生物体,非常多样,千姿百态各不相同,但组成生物体的基本单元都是细胞。大量的各种细胞组成了身体的各个系统,器官。我们这个宇宙里各种物质,也有基本单元:原子或者更低层级的基本粒子。所以,如果你想构造的是非常复杂的生命体,你应该思考一下其基本单元是什么。


图:有大量相似性重复的树


图:有大量相似性重复的巴黎圣母院

第六条属性是平等的属性,就是虽然生命中心如上所述大中心里包含了小中心,或者说有分层,但是各个生命中心是完全平等的,只是因为功用的不同而有了分层而已。生命中心间的平等体现在两个方面,一个是流动性,一个是方面性。生命中心的形成是动态的,生命中心与生命中心间也是可以流动的。比如在教育里面,老师作为一个生命中心,是因为老师具备某个领域的经验和知识,并且学生认可这个老师在这个领域具备丰富的知识,值得向这个老师学习,这时候在这个领域的学与教的关系中,他成为了老师。但是随着学生的学习,也许某些学生对这个领域比老师有了更进一层的整体理解,这时这个学生可以成为老师。或者在另外一个领域,学生有更多的体验和知识,那么学生就在那个领域成为了老师,老师就变成了学生。在管理上,一个人数较多有多个团队的公司需要有一定的层级了,当然我们原则上希望层级越少越好,但是当一个公司足够大的时候就需要一点层级了。但是这种层级是动态的。首先我们要让在各个业务领域真正懂的人有能力的人能够成为大的生命中心,成为上层的生命中心。同时我们要让整个公司成为一个学习土壤和学习体系,让员工通过项目的实战来不断提升自己各方面的技能和知识水平。当达到一定水平的时候,就可以流动。而各个员工之间的关系也仅仅是基于业务能力上形成的生命中心间的关系,当离开公司或者非业务关系的时候,就不存在上下级的关系。所以我们看到生命中心虽然有不同,但仍然可以蕴含着平等在其中。方面性的意思,比如教育是一个方面,管理又是一个方面。生命中心在某一个方面以一定方式组成一个生命体,其位置和层级关系是为了让这个方面的生命度达到最高,但这种位置或层级关系不应该固化也不应该推而广之到所有的方面。比如在管理层面的位置关系不应该扩大到生活中去。所以,我们从生命中心和生命度的角度理解平等,应该表现在流动性和方面性两个方面。生命中心在各个领域包括抽象领域可以是不断流动的。

各生命中心为整体服务。虽然我们前面说各个生命中心要独立,强大,但各个生命中心是在为整体的生命体系服务的,通过自己的功用让整体更有生命力。后面我们会介绍生命度这个概念。从以上属性里我们可以看到,跟我们人文科学或者说跟我们每个人的生命密切相关的主题,比如个体与群体的关系,对平等的理解与践行,这些都是很深的需要每个人用一生去体会的主题,都可以从生命中心的属性里获得切实的感知。所以说对生命中心的感知是贯穿我们一生,融入我们所有体验与行动的学习。

以上生命中心的属性,其实核心的是前五条。第六条是可以从前五条里推出来的。

这几条生命中心的属性应该说是很简单的,但是存在于所有的生命体中,我们可以在所有的领域观察到这些生命现象。我们观察实践的领域越多,就越有助于我们更深的理解这几个属性。对这几个属性的了解,也更有助于我们面对任何复杂生命体的行动,比如解决问题,诊断,批判性思维,导学,创造。

任何复杂系统的处理,都可以简化为对生命中心的识别,或者说“看见”。

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Introduction to Life Centers

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本文对生命中心这个概念做个简单的介绍。

生命中心(Life Center)是克里斯多夫亚历山大(Christopher Alexander)的提出的概念。他是著名的建筑家,但对软件业的影响深远。

没有生命之前,这个世界的原初是漆黑一片的,什么也没有。然后我们从这漆黑中,分离出来一个个有限的个体,有了生命。

比如我们可以识别下面这个生命体,它是个茶壶。我们认为茶壶也是有生命的,因为我们能够识别它。

我们说这个有生命的茶壶作为一个生命体,有多个生命中心组成的。有哪些生命中心呢?看下图。

我们看到有壶身,壶嘴,壶盖,和壶柄。首先你要有壶身,否则你根本就无法盛水。然后你要有壶盖,这样可以倒水进去,要有壶嘴,这样可以倒茶出来。然后有壶柄,一般茶水会很烫,有个柄倒茶会很方便。所以我们看到这几个生命中心有机的组成一个整体,每个中心相对独立,我们可以单独识别出来,但又都为整体的这个茶壶的生命体提供某一方面的功用。这样组成了茶壶这样一个生命体。

下面我们看到这些都是茶壶,都有这几个生命中心,但是通过对这些生命中心做一些不同的设计,我们就有不同的茶壶。你然后可以通过功用,比如泡某一类茶是否能泡出其味来,或者是否方便使用,或者从审美的角度看其外形是否有艺术性等等,我们可以对这些茶壶有一些不同的感觉。

以上对我们的启示是什么?我们的感知能力很重要:通过对环境的感知或者对应用场景的感知去感知生命中心,应该有哪些生命中心。并通过大量的运用去获得关于生命中心的及时丰富的反馈从而去改进我们的生命中心。如何去拆解,分成几个生命中心再如何综合,组合成一个整体,都需要我们学会如何去感知。虽然我这里说的很简单,但是如果你抓住这些基本的原则,是可以在我们的各种工作中比如软件设计产品设计以及管理等领域去广泛的运用的。这种生命识别能力在我们的学习和教育设计中是很核心的能力。

下面这棵树是个更加复杂的生命体。

我们来看看树有哪些生命中心。我们看到有树干,树枝,树根这些生命中心。每个生命中心发挥自己的特别的功用,来支撑树这样一个整体的生命体。比如树枝通过分叉能够支撑更多的树叶,而树叶通过光合作用,来提供树需要的糖和能量。根用来吸收土地里的养料包括水分矿物质氮等。树干起到支撑整棵大树让其能到高空去竞争阳光,并通过输送水分和养料来支撑树枝树叶的生长。所以每个生命中心都有自己明显的分工和用途。而我们看其中的树枝部分,我们能看到其中有很多的重复的结构和递归的结构。我们看树根,也可以看到同样的重复与递归。也就是说一个生命中心里又包含了很多的生命中心,并且这些生命中心通过重复和递归构成了大的生命中心。一棵大树通过这样的大量重复的结构,得以实现一个高度复杂的生命体。我们还没有分析其他的层级,比如细胞。所以这是一个相当复杂的生命体系。

以上对我们的启示是什么?就是我们可以通过生命中心的分组或者分层去构建高度复杂的生命体,其中重复和递归是可以广泛使用的结构。这点看似简单,但对我们的各种工作都有深远的意义。比如作为生命识别的我们的大脑是有限的,例如短期记忆能力有限,每次能够放在脑里的生命中心的数量是有限的,这就需要我们通过分组或分层的设计,去将复杂系统做分层的呈现。而大脑在复杂系统的认识过程中,就需要运用很多跟生命中心相关的能力,比如“整体观”,即在处理局部生命中心时,能够不时的回到这个局部生命中心所处的整体的生命中心去,看这个局部如何更好的为整体服务,或者说从整体的感知上,这个局部的生命中心应该如何更好的设计。这个能力也是在很多工作中都非常需要的,比如设计或管理。另外,我们在设计一个复杂的生命体,比如软件,或者介绍一个复杂的体系时,讲故事的能力就非常重要,因为大脑是通过过生命中心,也就是说通过自己可以感知的有意义的单元来认识事物的。很多软件开发者,会把代码写成一团乱麻的意大利面,就是因为不会在最上层去讲故事。

在产品设计中,我们其实也是在逐层探索的一个过程中的。不够好的产品经理往往缺乏的就是这种逐层探索的能力,不知道如何去首先在最大的层面确定一些比较根本的东西,然后通过最小可验证产品(MVP)去验证这些比较根本的假设是否正确,再逐步进入到更细的层面去逐步的细化。生命中心的概念,分组和分层的生命中心,能够帮助产品经理们很好的去认识自己的设计过程,目前在哪个层次,有哪些关键的生命中心,哪些已经得到验证,或者目前获得的反馈对哪个生命中心提供了更多的信息等等。

学习,其实就是在一个非常复杂的生命体系中逐层探索的过程。而缺乏自学经验的人,就会很缺乏这种逐层深入的能力。所以面试产品经理,我们需要特别关注候选人有没有丰富的自学经验,问一些相关的问题。没有丰富自学经验的人,创造能力也是很差的。

我们人类社会是相当复杂的生命体系,我们每天会面对社会里的海量的信息,如何去识别这些信息的可靠性,如何去伪存真,或者能够保持一个“过程”的态度,或者怀疑的态度,去逐层的在相当漫长的时间里去逐步的认识自己所处的社会,其实对于我们每个人的人生是至关重要的。

下面这个是我们人类的建筑巴黎圣母院。我们一眼看过去,我们知道这个建筑很复杂。但是我们并不觉得乱,而是感到很舒服。我们一眼就能看出整体的结构和大的生命中心。我们可以很舒服的接受这一层的东西。然后如果我们想看得更仔细一些,我们可以去看看每个大的生命中心,我们发现这些大的生命中心又是由很多的小的生命中心组成的,并且也由刚才我们看到的大树里的那种重复性的结构。比如我们看底部的这一排人像,图片不是很清楚,但可以看得出这些人像形成了一排重复的结构,但是每个人像又是彼此不同的,是相似性的重复。

从以上叙述,大家大概可以体会到生命中心的意思。我们看到这些生命中心通过一定的组合,甚至通过多个层次,比如树,我们可以简单的看做有两层,在最上层有树枝树干树根这些大的中心。那么这些从整体分离出来的生命中心,作为生命有什么性质呢?我们说作为生命,它们是部分,是有限的,动态的。但是它们同时包含了原初的整体的无限,静止与和平的属性。所有的我们可以识别的,都是生命,都有这些性质,包括我们自身。

所以我们说生命是本自具足的, 而不是所谓的一张白纸等着老师们在上面作画。这点也是我们同那些现代教育之父们根本不同的一点。也许他们并不完全认同人如白纸,但他们应该对生命的本自具足是没有很深的认识的。本自具足的意思是当有限的生命从虚空蹦出来的同时其本身就已经包含了虚空的一切,包括绝对静止和完美。也正是因为本自具足,我们说生命是平等的。所以虽然我们有知识上的不同,但在教育上我们不能因为知识上的不同而形成僵化的权威,而要通过我们对教育设施与组织方式的建设,去尽量的实现教育上的平等。所以我这里讲的教育平等是指学生和老师之间的平等。

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Is my child playing or learning?

“我的孩子是在玩还是学习?”

我们经常会碰到家长问这样的问题。有问题是好事,因为有问题的时候可能就是我们发现新知识的机会。

我们在探索新知识的时候需要对其中的概念的定义有清晰的了解,就像我们的数学学习一样,首先要弄清楚概念。

这里涉及到两个概念,“玩”和“学习”。如果要我简单的回答这个问题,我会说:“你如果发现你的孩子在玩,那他一定在学习。你如果发现他在学习,那他一定在玩。这两件事情一定是同时在发生的。否则他就既不是在学习也不是在玩。”

我这里的“玩”和“学习”恐怕就和家长们脑海里的“玩”和“学习”不一样。其实这两个词的意思在人类历史上发生过很大的变化。

根据心理学家彼得格雷的著作“玩耍精神”里的内容,在人类的狩猎采集时期,玩和学习是不分离的,人类的孩子通过玩来学习各种狩猎和采集的技巧与知识。我们现代人都知道狩猎需要掌握非常多的技能。在狩猎之余,人们也有很充裕的时间玩乐或者从事艺术创作,这时期的艺术更反映人本原的东西。


图:彼得格雷的著作“玩耍精神”

但是到了农业社会,格雷说,因为农业的工作非常辛苦,需要人整日面朝黄土背朝天的劳作,农业的工作更强调的是安分守己和勤劳,并不像狩猎那样面临许多挑战有许多技艺和知识要学习,于是玩被当作不好的耽误工作的事情,所以,在农业时代,“玩”被塑造成一个不好的概念。我们常说“玩世不恭”,“玩物丧志”。在农业社会,艺术创作也变成专有人士从事的工作。

到了工业社会,工业生产比起农业生产恐怕更加枯燥更加不需要任何创造性,同时又需要工人们掌握不少的工业的“知识”以操作机器。所以,现代教育发展起来用工业化大生产的方式批量给大众灌输知识,把大批的人口变成产业工人。所以工业社会里,“学习”变成了特别的对这些工业领域分门别类的学科的学习,并且以死记硬背,作业和考试为特征。以至于我们今天的人一谈到学习,想到的就是上课作业和考试。

我们这里很简单的讲了一下玩和学习这两个概念的变化,更详细具体的可以看格雷的书。应该看到,这两个词在社会文化层面的意思,因为各个时期人类历史的特点,有这样的历史的变迁。

但是在个体生命发展的层面,玩和学习的意思可以说亘古未变。我们甚至可以上溯到人类出现之前,甚至到爬行动物,鱼类,甚至最简单的单细胞生命,如果从生命的角度去看,玩和学习的意思一直都没有变。

好了,我这篇文章差不多到这里就可以了。我们的家长们,如果要真正了解玩和学习的意思,其实很简单的。我们都是具备探索和感知能力的生命,都可以创造自己的知识。你们也可以通过自己的探索去思考什么是学习什么是玩。

我这里可以建议三个供你探索玩和学习关系的玩地。

一个是自己的童年。我们每个人在童年时期都有大量的玩,回到那个时候,回顾自己当时是怎么玩的?以及自己在各种场景下的学习效果。如果比较难回忆起来了,可以借助那个时代特有的东西比如歌曲电影等等帮助自己回到那个时期。

另一个玩地就是观察自己孩子的玩与学习。从出生开始观察。他们如何学习走路的,如何学习说话的,如何在关注和探索各种事物的。这也会帮助你回忆起自己的童年。这些生命之初的学习,还没有受到人类教育制度的影响,可以说是生物生命数亿年进化而来的本有的能力。相信你可以观察到非常丰富的玩和学习的现象。切忌用成人已有的关于玩和学习的概念来判断孩子。就是观察,不断的观察。

再一个玩地就是格雷教授这样的人的书,以及夏山瑟谷这些学校百年来的探索,他们的出版物,还有格雷创立的包含夏山瑟谷的自主教育联盟的各种出版物。

这会是很有趣的探索。教育是很好玩的事情,能够帮助你更好的了解你自己。期待你们学习后的分享。

一些家长可能会对本文很不满意,因为没有给直接的答案。让我想起了Paracraft学习中心的孩子们,一些比较大的上过几年学的孩子就是这样,方块不会使用就习惯直接问老师,老师没有直接给答案而是让他们去文档里找,他们就会有些不高兴。而年纪很小的孩子都是自己在实验方块怎么使用。因为应试教育的影响,成人们都已经习惯了获得标准答案,像我们这样引导大家自己去探索获得自己的答案,反而是大家陌生甚至排斥的。可是,这个探索,就是玩,是最自然的玩。我们的家长们是不是大多已经忘记了玩的感觉了呢?

现在创新教育里很多人倡导玩与学的结合或者游戏化教学。可惜他们概念里的玩和游戏,已经是异化了的玩和游戏。很多游戏产品经理坦言,他们设计游戏的目的就是为了让人沉迷,所以他们的游戏设计里借鉴了很多比如赌场让人沉迷的设计方法,如炫目的四处跳跃的灯光或色彩,到处叮叮当当的声音等等。这些不是上面我们说的个体生命发展意义上的玩,而是某种消极逃避的玩,逃避的往往是被异化的“学习”。所以我们看这些玩与学的结合或者游戏化教学,发现实际上大多仍然是异化的学习,并没有摆脱工业社会里形成的学习观念,虽然挂了个玩或者游戏的招牌。

所以,创新教育里的诸多同仁们,在倡导玩和学习的结合时,也需要反思一下,自己大脑里的玩和学习的概念,是不是仍然没有完全摆脱农业社会或者工业社会的影响?是不是仍然在旧教育范式下的学习概念?即侧重的仍然是分门别类的知识点的掌握,而忽略了学生的感知能力和探索能力的培养,有没有给孩子在丰富环境里自我选择的机会?

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