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麦肯锡:用机器学习调查72个国家50万学生,发现最好的教学方法

2017-10-06 新智元

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1新智元编译  









来源:QZ,Mckensey








编译:文强


【新智元导读】是让孩子自己探索,还是采取传统的教师指导,什么是最好的教学方式?麦肯锡使用机器学习的方法,在全球最大的教育数据库上进行数据科学方面的探索,对这一问题进行了回答。



究竟什么是教育孩子最有效的方法,是教育界一直以来争论不休的话题。有的人偏好传统的教师指导方法,也就是由老师来提供材料,回答问题。另一些人则提倡探究式学习,也就是由学生来驱动的学习,在探究式学习里,由学生来提问和探索,学生之间彼此合作,形成自己的想法。提倡探究式学习的人也认为,探究式学习是更加深刻、有意义的学习方式。不过,这两种观点都各自引用大量例证,表明自己这方的优势。


麦肯锡采用机器学习的方法,为这个争论的答案进行了数据科学的探索。在一系列的报告中,麦肯锡回答了一些最常见的问题:学习的心态重不重要?如果重要,有多重要?什么教学实践最有效?使用技术会有帮助吗?


总之,我们先看大家最为关心的那个结论:采用教师指导和探究式学习两种方法相结合效果最好,但在两者之间,教师指导的效果要更好些。在全世界五大地区(见下图),教师指导出来的成绩普遍更高。


两者结合是最好的教育方法:PISA测试中最好的成绩——“+26分”——发生在“多对一”的课程是教师指导,“一对多”是基于探究式。换句话说,两种方法相结合是最好的。但左下象限显示,没有教师指导的探究式学习没什么用,至少在PISA测试中如此,而全部由教师主导的系统,学生成绩仍然比基线高得多。来源:Mckinsey


麦肯锡合伙人Marc Krawitz表示:“由教师指导的程度越高,学生表现越好。”而另一方面,“基于学生自我探究的学习越多,学生成绩越差,因为这样导致孤立情况增多。”


麦肯锡的数据来自经济合作与发展组织(OECD)管理的国际学生评估计划(PISA)。PISA每三年对全球15岁儿童进行数学、阅读和科学这三项领域测试。2015年的PISA有72个国家参与,覆盖了50多万名学生。麦肯锡调查使用的也是2015年PISA的数据。麦肯锡报告指出,PISA是全球最大数据库之一,如此强大的数据,超越了数字,向学生、教育管理者、教师和家长提出了一系列关于他们实践、态度、行为和资源的问题。


乍看之下,这个结论对于探究式学习的打击是毁灭性的,但是深入挖掘数据,我们能发现一个更有趣的故事:最有效的教育是当两种风格相结合的时候——尤其是大多数或几乎所有的课程都由教师指导,而其中一些也采用探究式学习。在全球五大地区,结合的最佳比例是一样的,这表明有一种类似普遍学习风格的东西存在。


为什么由教师指导能得出更好的成绩呢?报告作者提供了两个潜在的解释。首先,“没有强大的知识基础,学生就无法进入探究式学习,而强大的知识基础需要由教师导向式教育得来”。二是探究式教学更难做到,没有经过充分的培训,没有强大资源支持的老师在这方面很难办到。


麦肯锡报告的结论并不会为这场辩论画上句号。PISA评分并不是良好教育的完美衡量标准。这项测试仅在72个国家进行,而且还很多人认为PISA本身是有缺陷的。


还有重要的一点:报告指出,基于探究式学习的教学可以提高学生对科学的兴趣(由教师指导的教学也与学习乐趣呈正相关,虽然影响较小)。探究式学习也有助于让学生相信,学习科学对于未来的事业是有用的。兴趣往往能让人产生毅力,而毅力往往能带来更好的学习(和生活上的)成绩。


麦肯锡报告的主要作者和全球教育实践主管Mona Mourshed说:“探究式学习对学生在科学上的兴趣和他们的信仰有更强的积极影响,在学校做得很好将有助于他们有一个更光明的未来。……这就是为什么在所有地区,将教师导向教学与基于探究的学习相结合能够产生最大的整体效益。”


好的老师当然可以借鉴多种方法,具体取决于教授的学科和学习的人。好的老师也知道,生活中的大多数事情——从标准化考试的价值到关于教学的思想辩论——都不是绝对黑白的。


※麦肯锡报告的其他结论:拥有正确的心态比社会经济背景更加重要



在控制了所有其他因素后,学生的心态(mindset)对PISA评分的影响是其家庭环境和人口统计学的两倍(上图)。这个发现及其规模在所有五个地区是一致的,这放大了其重要性。


麦肯锡报告指出,有几种心态对成绩的预测性极高。列表中居于首位的是能够发现日常生活中的动机,也即“动机校准”(motivation calibration)。能够认识到这些动机的学生会进行课前预习,做更多的功课,努力追求完美,超出其他人12到15%。同样,具有“成长心态”(growth mindset)的学生,也就是相信自己如果努力就能够成功的学生,比那些认为自己的能力是静态的人(fixed mindset)强9%至17%。


麦肯锡报告指出,拥有精准动机相当于在社会经济背景上往前跨越一个层级。



编译来源:

  1. https://qz.com/1094332/mckinsey-used-machine-learning-to-discover-the-best-way-to-teach-science/

  2. https://www.mckinsey.com/industries/social-sector/our-insights/how-to-improve-student-educational-outcomes-new-insights-from-data-analytics#0



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