围绕大概念的教学

　　富兰在《极富空间》一书中提出“深度学习的目标是：使学生获得成为一个具有创造力的、与人关联的、参与合作的终身问题解决者的能力和倾向”。因此，深度学习在很大程度上就是要学会迁移，即能将所学的知识和技能在真实世界中得以运用。
　　如何才能连接学校教育和真实世界，实现深度学习，教学中“大概念”的建立是关键之所在。
　　威金斯和麦克泰格把大概念比作“车辖”。有了车辖，车轮等零部件才能组装起来，否则只能散落一地、毫无用处。事实上，在学校，学生学习的时间是有限的，学习的内容也是有限的。如果学生学到的只是零碎的知识，那么这些知识往往就缺乏生长力，未来也终究会随着时间的流逝而被忘得一干二净；即便就应付考试来说，因为没有统整就难以达到深层理解，同样也无法应对灵活多变的考试题。其实布鲁纳早就说过：“没能在一个更大的基础性框架背景下认清这些主题或技能所处的情境，这样的教学是不经济的。”
　　而“大概念”具有吸附知识的能力。在围绕“大概念”开展的学习中，一方面，随着知识的学习我们在不断地加深对大概念的理解；另一方面，因为有大概念这个连接点，我们的知识学习会因为有附着点而被赋予意义，所以掌握得更加牢固。在这样的学习中发展起来的大概念会成为我们知识的生长点，学生靠大概念自主学习的内容远比教师教得要多，并且在他们的未来持续发生作用。
　　那么，什么是大概念呢？首先，理解“大”。大概念“大”的内涵不是“庞大”和“基础”，而是“核心”。其次，理解“概念”。“概念”的英文是“idea”，而非“concept”，因此，大概念可以是概念，但不局限于概念，也可以是观点。总体而言，大概念有以下几个特点：1。有一定的抽象性，但来自具体生活现象的概括；2。不是一个事实，而表现为一种观点，可以不断被论证和讨论；3。反映了专家的思维方式，答案是多元的、变化的。
　　以三节课为例，语文课的大概念是“构思是根据某一主题汇聚相关的材料，理出主线的过程；构思根据不同要求而不同，具有多样性”。数学课的大概念是“数据的收集和整理是根据具体问题的需要”；科学课的大概念是“力的产生原因不同，因此力的特性也不同”。
　　与大概念配套的是基本问题，基本问题有四个特征：1。经得起反复研讨；2。指向学科的核心；3。能够吸引学习者；4。体现专家思维。比如，与前面大概念配套的基本问题有“（语文）什么是构思？如何构思？好的游记构思有什么特征？”（数学）如何根据不同的问题来收集和整理数据？”“（科学）摩擦力与其他的力有什么不同？根据不同的特征对力进行分类，可以怎么分？”
　　如果说传统的问题倾向于“闭合性”，也就是对固定答案的寻求，那么基本问题恰恰相反，倾向于“开放性”，也就是要求这个问题是经得起不断追问的，可以引发持续的思考，因为只有这个过程才包含着专家思维，或者是我们今天说到的学科核心素养，真正对学生未来的生活“有用”。
　　这里“开放性”十分关键，如威金斯所言，判断一个问题是不是基本问题的关键在于“目的”而不是“形式”。以数学课为例，“如何根据不同的问题来收集和整理数据？”这一基本问题需要转化为一系列追问。
　　能否掌握概念和建立模型会影响决策判断能力和创新能力
　　以大概念理念进行科学教育能够从小培养学生的创新能力。创新是人类进行信息处理的一种基本能力。创新可以在不同的层次上发生，既有高水平创新，也有普通创新，前者只有极少数天才能够达到，后者是所有人都可以具有的能力。但是无论哪一种创新，基本过程都包括找出实质性的关键问题，并做出解决问题的决策，这正与《大概念》中提出的科学教育的培养目标相吻合。
　　人是怎样形成决策能力的呢？我们可以看看那些进行高水平创新的伟人们是怎样描述他们的创新过程的。
　　爱因斯坦说：对表面现象之后隐藏的规律的感觉使我们产生直觉。彭加莱说：逻辑用于证明，直觉用于发明。丘成桐说：有很多重要的创造发明是学者在有深厚感情的潜意识中完成的。杨振宁还进一步指出：对于基本概念的理解要变成直觉。
　　这些话语体现了科学大师对创新思维的理解，虽然描述的语言不同，但其中都包含了创新思维的一些本质特征：
　　1。创新思维是一种直觉，而不是一个逻辑推理的过程。
　　2。创新思维过程需要特定情感的伴随。
　　3。创新思维的产生需要有认知的基础：对一些基本概念的理解要进入潜意识即直觉中。
　　20世纪中叶，认知科学作为一门交叉学科问世，主要研究人的学习、记忆和思维过程，其中思维过程包括与创新有关的发散思维、专家思维和顿悟等。认知科学家研究人是怎样决策的，面对同样的问题专家为什么可以看出“门道”，能够较快、较好地解决问题，甚至会有创新的想法，而外行却只能看热闹，对解决问题摸不着头脑，更谈不上有创新思维。
　　2002年“诺贝尔经济学奖”获得者、普林斯顿大学的卡讷曼（D。Kahneman），毕生从事有关人决策行为的研究。他得到这样的结论：人有两类决策系统，第一类是直觉决策系统，第二类是推理决策系统。（见下图）
　　人的决策系统图示
　　直觉决策系统又分成两种：一种是依靠当时直接获得的感知来形成判断。儿童在做判断时常常使用的是这种决策方式。另一种是需要建立在已经获得的概念和模型之上，也就是需要有相应领域的知识积累，然后在一种激昂的或是特别沉浸的情绪状态下，依靠直觉来进行决策。这类决策过程是快速、平行、自动的处理过程，常常需要启动联想思维，而不是依靠有意识的搜寻。这个过程通常也是不明晰的。专家在判断他熟悉的专业问题时，便会启动这种直觉的决策过程。
　　创新思维常常是一种直觉的思维过程，有时也称之为灵感。
　　推理决策系统是一个较慢的、串联的、可控的、费力的、有规则可循的过程。这个过程是可以训练的，比如我们学习概念和模型的过程就是启动推理决策系统。
　　这两类决策系统会在人们解决问题时交替出现。但是，不管是直觉决策系统还是推理判断决策系统，掌握概念和建立模型都是决策必要的基础。学什么概念，如何建立模型必然会影响决策判断能力和创新能力。
　　为什么专家要比生手善于解决问题呢？
　　认知科学家基于实证的科学研究表明，在具有一定智力基础上，创新能力与专家的知识结构、认知模型有关。专家之所以能看出“门道”，能解决问题，是因为他们的思维至少具有以下3方面的特点：
　　1。专家具有他们所熟悉领域的知识，而且能够把这些知识和周围的实际事件相联系，有过找出问题症结和解决问题的训练。
　　2。专家所具有的知识是有组织的，也就是说有清晰的概念和表达概念之间联系的认知模型。
　　3。专家对自己的认知和决策过程能够监测，具有反思和元认知的能力。
　　科学教育应该为学生提供好的、由浅入深的“棋谱”
　　近年来，科学技术的发展特别是无损脑成像技术和分子生物学的发展，为我们有效地研究人脑提供了可能，神经教育学应运而生。
　　对人长期记忆的分子生物学研究揭示：当人形成长期记忆时，神经元连接处的结构会发生变化。所以人的心智发展，实际上伴随着脑中生物结构的变化。因此当你脑中存储某个概念时，便不会轻易再改变。这个前概念会影响你的下一步学习。脑图像研究还证明，对概念理解的直觉反应直接影响到对后继概念的学习。这表明，依照不同年龄脑的发展规律，使用不同的学习方法来学习不同的内容十分重要。
　　科学家还研究了专家和非专家在解决问题时脑区的活动过程。例如，日本科学家利用功能核磁共振成像，对一种类似象棋的棋类游戏的棋手进行了研究。他们比较了专业选手和业余人士两类人在下棋过程中做决策时的脑激活区域，得到的结果表明，专业选手和业余选手在看棋谱以及做出下一步棋子移动抉择时，脑激活的区域是不同的。专业选手一看到棋谱，可以做出快速决策，激活的脑区是位于边缘系统中的基底核。基底核所保存的记忆是非陈述性记忆，它需要经过模仿、学习和积累经验的过程才能形成。这表明专业选手在做快速决策时依靠的是他们经过长期训练而习得的有关棋谱的某种模型，决策的正确度和速度与经过训练已经掌握的棋谱知识有关，也就是说他们利用的是直觉决策过程。而业余选手激活的脑区则十分分散，他们需要启动前额皮层的工作记忆区，是否熟悉所见到的棋谱会影响他们的自信，从而影响取得的效果。这项研究对学习专业知识需要围绕概念和模型来进行这一观点提供了有力的实证支持。脑电的研究也证实了大脑在有意识决策启动以前，已经先启动了无意识的知识提取过程。东南大学朱艳梅博士的研究更加证实了科学教学方法的不同会导致学生形成科学概念的直觉反应不同，这从脑电的波形上就可以分辨出来。
　　以上研究都说明了以大概念的理念进行科学教育的必要性。科学教育应该为学生提供好的、由浅入深的“棋谱”，逐步培养他们运用这些“棋谱”的能力，这样才能把学生培养成知情的决策者和有创新能力的人。
　　教法与学法的合一是教学方法的最高价值追求。要追求教、学目标、内容、行为、效果的教学合一，在课堂的要素构成和结构运行的过程方面都能够使得教融入学并为了学，同时让学得益于教、得法于教。为此，目标确定、内容选择、行为方式、效果检测就不仅仅取决于某一方面，而是依据课程（教材）要求寻求教学双方的互适、调控与酌定。运用合一思想来引领并审视教学我们的设计、教学过程乃至教学反馈，我们便可清晰地看到：教什么、学什么，如何教、如何学，教得怎样、学得怎样，既不是完全取决于学生，也不是完全取决于教师，而是取决于师生双方，取决于双方的统合。合一度越高则意味着教学效率越高，合一得越好则表明教学效果越好。当然，如何合一，如何实现有机完满的合一，这里有巨大的研究探索空间，需要教师在每一节课、每一教学环节的实践中总结。