国外科学教育中计算机模型研究进展与启示

　　【摘要】近年来，计算机模型的广泛运用是国际科学教育的一个重要趋势，相关研究十分繁荣。文章阐述了国外科学教育中计算机模型若干研究领域的新进展，主要涉及基于计算机模型的学习研究、教学研究、评价研究以及教师研究等方面，在此基础上提出对我国相关研究的启示。
　　【关键词】计算机模型；科学教育；研究进展
　　【中图分类号】G40-057
　　【文献标识码】A
　　【论文编号】1009-8097（2013）02-0120-07
　　一 计算机模型及其建模工具
　　模型是人们对客观事物、现象、事件、过程或系统的简约化、抽象化表征。计算机模型是以计算机为媒介，应用特定的工具（程序、软件、建模环境）可视化、简约化地呈现数据、现象（尤其是对象的抽象成分、因果关系以及随时间演变的复杂系统），从而描述、解释、预测现象。图1、图2呈现的是两个计算机模型实例。“理想气体”是由美国西北大学Uri Wilensky教授开发的系列NetLogo模型之一，“光电效应”是由美国科罗拉多大学PhET项目组开发的系列仿真实验之一。每个模型的界面包含现象、变量、控制、数据、符号等内容。它们从宏观、微观、符号、图形层面表征物质的性质、现象、变化。通过设置、改变计算机模型中的参数，可以观测不同条件下的现象，从而把握、预测事物的性质、变化规律。人们还可以根据需要，改编程序语言，修改模型。计算机模型可存储于硬盘、光盘、网络服务器等介质中，因而人们可以自由复制或下载。由于计算机模型相对于物理模型具有独特的优势，近年来被广泛运用于科学研究、生产生活及学校教育中。
　　基于计算机建模的技术丰富多样，包括数据库、语义网络、电子表格、专家系统、系统及种群动态工具、可教代理人和直接操作环境、可视化工具、超媒体、结构化计算机会议等。不同领域、不同目的，建模的工具通常有所差别。科学教育中，计算机模型主要表现为可视化模型、仿真、动画、系统、图形、关系等形式，目前国外比较流行的建模工具（或环境）有eChem、Genetics Construction Kit、Model-It、NetLogo、PhET、Pedagogica，Stella，Thinker tool，Molecular Workbench、4M：Chem等，这些技术有各自的特点和侧重。
　　二 科学教育中计算机模型研究若干课题
　　自上世纪90年代，国外学者广泛运用计算机模型于科学教育中，相关研究十分繁荣，主要涉及如下几个方面：
　　1 基于计算机模型的学习研究
　　（1）计算机模型与多重表征
　　表征是学习的核心。Johnstone认为，无论是物理、化学还是生物，都建立在三重表征之上，存在思维三角（图3）；科学家可以畅行于三角之间，然而学生常常搁浅在宏观一角，这造成了科学学习困难。计算机模型充分整合宏观、微观、符号层面信息，呈现同一现象不同层面的表征以及不同表征之间的相互联系、作用，从而有效促进学生建构事物的多重表征及其联系。
　　Wu等以eChem为主要建模工具（图4），在11年级化学课中开展教学实验研究。结果发现，在实施6个星期的研究后，学生的化学表征学习得以实质性提高。绝大多数学生在宏观、微观水平能很好地掌握有关概念知识，深刻理解相关表征和化学概念；学生在表征转换题目上的得分明显高于其他题目，表明学生在不同的表征之间相互转换的能力得到显著提高；积极参与模型学习的学生花更多时间讨论化学表征背后的相关概念，对物质性质、结构、概念等相关知识的理解更精确，对化学表征的理解更深刻。Wu等强调，计算机模型对学生化学学习具有累积性、长效性的影响。
　　Williamson研究表明，计算机动态模拟比静态图片更能提高学生对信息的深刻编码，同时激活形象和语义双重编码，有助学生形成关于现象的动态心智模型；而仅观察透视图或粉笔绘制图，学生难以建立对现象的充分理解以及形成物质微粒性的心智表征，而仅仅停留在宏观现象的认识上。Snir等开发、实施了物质微粒性计算机模型工具的教学研究。他们发现，学生对物质的宏观理解和微观理解是相辅相成的，计算机模型工具能够帮助中学生持久地内化物质的微粒观，同时增强了对科学模型的理解。
　　Ardac和Akaygun对59名九年级学生进行实验研究，实验组学生除了常规教学还接受基于媒体的教学，该教学突出强调宏观、微观和符号的同时三重表征。研究表明，媒体教学组学习成绩明显优于常规组，他们更容易在分子层面表征物质。随后，Ardac和Akaygun比较了56名八年级学生关于化学变化三种教学条件下（动态一个体、动态一全班、静态一全班）的学习效果。结果发现，动态视觉表征组的成绩显著高于静态视觉表征组，个体学生动态视觉学习组分子表征成绩优于以全班性动态视觉学习组和静态一全班学习组。作者建议，当向学生呈现分子表征时，尽可能运用动态视觉方式。
　　计算机模型之所以能促进学习表征，Wu以“烷烃”表征为例，作如下解释。学生在理解化学表征时，需要形成解释、转译和心智转换操作。由于化学表征既有形象性、又有抽象性特征，学生要建立对化学表征的充分理解、获得表征技能需要具有牢固的概念化知识与视觉空间能力。根据Paivio（1991，1986）的“双重编码”理论，Wu提出了表征学习需要建立涉及可视化和概念化信息的三重基本认知联结（如图5）：（a）外界所呈现的信息与个体内部表征的信息之间建立表征联结，如将“烷烃是一种碳氢化合物，它们只含单键”（外部刺激）与“如果碳原子数为n，那么氢原子数是2n+2”（个体言语表征）之间建立联系（联系1）；（b）外界所呈现的可视化信息与个体内部表征的信息之间建立表征性联系，如将（可视化刺激） 与烷烃的心智图像（可视化表征）之间建立联系（联系2）；（c）可视化系统与概念化系统之间的对照联结（联系3）。在化学表征过程中，学生需要激活上述一个或多个联结。例如，要将化学式转译为物质结构，学生需要提取有关可视化和概念化信息，激活化学键与分子形状之间的联结。计算机模型可以为学生充分提供可视化刺激，强化不同信息之间的相互联结，增强学生的表征理解与转换能力。