对话Mark Warschauer教授：探索数字化学习

本篇采访已稍作编辑，以便清晰易懂。

Neil：作为学者，回顾自己的学术生涯总是很有趣。教育领域研究方向众多，你为什么会长期专注于数字技术与教育呢？

Mark：我最早对数字化学习产生兴趣，还得从我在夏威夷读研究生的时候说起。当时，我在校园里看到一个告示，上面写着“免费冲浪工作坊”。我很感兴趣，因为我一直想学冲浪。结果去了才发现，原来是“网络冲浪”。当时是 90 年代，我们才刚刚开始接触这些技术。不过，玩笑归玩笑，我觉得，数字化学习最让我着迷的地方就是它一直在不断变化。我是一个直觉比较敏锐的人，乐于做很多不同的尝试。我喜欢数字化学习领域不断变化这一特点，热衷于随时了解其中的最新动态，并探索数字化学习的发展方向，在发现那些新奇有趣变化的同时也能知晓哪些领域停滞不前。我觉得这种工作方式非常适合我，不仅让我保持年轻的心态，而且永远不会感到枯燥乏味。所以我真的很享受这份工作。

Neil：我也有同感。研究数字化学习最不为人所知的一面是：你可以研究任何你感兴趣的主题。

Mark：没错！如果让我一辈子都钻研莎士比亚几百年前写的那些诗歌，反复深挖同一篇文字，我想我会崩溃。

Neil：不过话说回来，数字技术总是发展得很快，这也意味着围绕着技术的炒作从未停歇。我想知道，在你刚刚开始研究数字化学习时（即上世纪 90 年代），数字技术与学习领域有哪些热门话题？当初那些备受关注和希冀的领域，在过去的 30 年里发展得怎么样了？

Mark：在我看来，围绕技术的炒作一直就没停过，那就是人们将技术视作“颠覆者”……一旦加入技术，我们对语言、儿童、社会、学习的一切认知都会被改变，因为技术无所不能！只要把电脑搬进教室，静静等候，一切都将改变。但现实并非如此简单！我想分享一下我多年前的一次经历……上世纪 90 年代我在夏威夷大学时，曾编过一些书，其中收集了人们如何使用电脑的事例。当时我遇到了几位斯坦福大学的法语老师，他们告诉我，数字媒体的出现彻底改变了法语教学方式。于是，我去观察了他们的课堂。这是一节第一学期的法语课，课上学生们正围坐在一起，兴致勃勃地制作 PPT 演示文稿（当时制作 PPT 可是很稀奇的事）。但实际上，学生们大部分时间都在琢磨怎么使用软件，并用英语互相讨论。他们花了好几个小时用英语交流，最后做出来的 PPT 可能也就只有两三句法语。这与法语初学者的学习目标背道而驰，初学者应该通过沉浸式学习，大量听力练习，并开始尝试用法语进行交流，从而逐步提升语言能力。然而，在这堂法语课上，编程本身变得比语言学习更重要。我认为，这正是“技术颠覆”现象的问题所在。人们到底颠覆了什么？

Neil：这些炒作也多与社会包容（Social Inclusion）¹、社会平等和拓宽机会等理念息息相关……你在这些领域做了大量研究。能否向我们介绍一下其中的一些项目？

Mark：后来，我做了一个小项目，主要研究印度的“墙洞实验”（Hole-in-the-Wall）² —— 该实验本应支持“干预最小化教育”理念（Minimally Invasive Education）³。他们在贫民窟的墙上安装了电脑，希望孩子们能自发地去学习。研究人员发表了不少论文，也因此获得了大量的资金和奖项。然而，当我去到那里，却发现电脑设备损坏严重，网络也无法正常使用。那些能用的电脑都被几个男孩用来玩简单的游戏，而那些游戏根本无法让人学到任何东西。我采访了一些家长，他们抱怨孩子放学后只顾着在那里玩游戏，连学校作业都不做了。而类似的情况屡见不鲜。当然，后来我还研究了“每个孩子一台笔记本电脑”（One Laptop per Child）⁴项目，发现情况几乎如出一辙。我觉得，这种围绕计算机技术的炒作一贯都是在强调，只要投放电脑，就能解决复杂的教育和社会问题……如今，这种说法换成了手机、平板、VR，或者其他新技术。但这样的方法从来都没有真正奏效过。

Neil：既然如此，为什么我们还会轻易相信技术能彻底改变一切的说法呢？正如你所提到的，过去三十年，我们本该吸取太多的经验教训。但为什么人们还是会上当呢？

Mark：这是一个好问题。加州大学伯克利分校的 Morgan Ames 曾深入研究过“One Laptop per Child”项目，并撰写了一本颇有见地的书。她详细分析了该项目背后的设计和实现团队，发现这些人大多是来自美国中上阶层、生活优越的白人男性，少数可能来自澳大利亚、英国和加拿大等发达国家。他们认为自己能通过电脑自学，但实际上，他们从一开始就拥有丰富的读写、数学和科学基础，身边也许还有一位工程师父亲，或者和一位计算机科学家比邻而居，并且能随时去附近的惠普公司参加免费的讲座和工作坊。因此，他们将自己的经历视为普遍现象，认为世界上其他地方的人也能轻易获得同样的机会。他们无法体会一个连电都没有的秘鲁贫困家庭孩子的生活。这些孩子连最基本的读写能力都没有，他们的家人也是如此。如果把电脑交到这样的孩子手里，你觉得会发生什么？

Neil：所以关键在于所处的环境（Context）。我想，比尔·盖茨说的那句“内容为王”应该改为“环境为王”。

Mark：没错，环境为王。

Neil：但是很多人仍然认为技术本身可以提高学习效果。那么，你对此有何看法？这个问题值得回答或研究吗？

Mark：不！我想，哈佛大学的 Chris Dede 的回应最为恰当。他说，电脑不像火那样能直接提供温暖，所以你不能像围坐在火堆旁取暖一样，只是坐在电脑前“学习”。电脑更像是一件衣服，必须合身、材质适宜，且适用于你使用它的目的。经常有期刊找我审稿，内容是一些技术与学习的元分析⁵。作者试图将所有技术、所有学习方法和所有年龄段都囊括其中。这种情况我会直接拒绝，恕我直言，此类研究没什么价值。如果我们真的把“技术”理解为包括书籍、铅笔、白板、纸张、图书馆等一切东西，那么就能清楚地知晓，提出这个问题是多么荒谬。

Neil：是的！不过，你确实做了大量关于数字技术与语言学习的研究。那么，你从这些研究中获得了哪些见解？通过研究语言教育，在技术如何与这种复杂的学习方式相互作用方面，你有哪些发现？

Mark：谢谢你的提问，这确实是个好问题。我从 上世纪 90 年代初就开始了这项研究。当时，计算机辅助语言学习（Computer Assisted Language Learning）领域有一种观点认为：语言是稳定的，而计算机只是用来教授语言的工具。然而，在采访了众多来自不同环境的学生后，我发现情况并非如此。实际上，数字技术和语言紧密交织，深刻影响着人们的生活。技术的发展改变了人们使用语言的方式，为了适应新的生活方式，学习这些新的语言表达方式变得至关重要。这也让我对数字技术和读写能力之间的紧密关系有了全然不同的理解，并成为我研究生涯中的重点。

Neil：是的，语言显然是文化的重要组成部分，技术也是。正如你所说，两者密不可分。但自从“计算机辅助教学”（ Computer Aided Instruction）以及第一批语言包出现以来，数字技术的发展十分迅速。你最近在对话代理（Conversational Agent）方面的研究真的很吸引人。我对此也很感兴趣。那么，对于不熟悉这个领域的人来说，能否请你解释一下什么是“对话代理”，以及这种软件是如何帮助人们学习的呢？

Mark：相信大家对苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa 或谷歌助手都不陌生，比如“嘿，谷歌”。这些都是对话代理。实时聊天技术其实已经存在很久了，但以前主要局限于文字形式。而对话代理最大的特点就是支持语音实时聊天。这正是近几年技术取得突破的地方。之前很长一段时间，我一直在研究写作。但正如我们之前讨论的，技术一直在不断变化，这也是它最令人兴奋的地方。而所有这些对话代理的发展都为语音交互带来了无限可能。

Neil：回到刚才谈到的围绕技术领域的炒作。对话代理的未来潜力究竟有多大？你认为它有哪些潜在的好处，又有哪些明显的局限性？我们应该对对话代理抱有怎样的期待？

Mark：我想跟大家分享一下我们的研究，也许可以更好地回答这个问题。我们发现，对话代理在受限环境中比在开放环境中更容易发挥作用。比如小孩子学习阅读，如果有个大人陪着一起读，效果会更好。看电视也是一样，如果孩子在看科学类节目的时候，大人能在旁边提问，那么孩子能学到更多东西。所以，我们尝试让对话代理扮演这样一个角色，比如在孩子看书的时候，对话代理可以像一个阅读伙伴一样，一边讲故事一边停下来提问，还能和孩子进行简单的对话。

我们正在与美国知名的公共电视网 PBS Kids 合作。他们制作了很多深受孩子们喜爱的科学类节目，比如《爱探险的朵拉》和《米老鼠》等。这些节目中，卡通人物经常会向孩子们提问，激发他们的好奇心。我们正在开发一项技术，让孩子们在 iPad 或电脑上观看这些节目时，可以和卡通人物进行互动对话。卡通人物会提问，孩子回答，然后对话代理会根据孩子的回答继续对话。因为处于受限环境中，所以对话代理可以主动发起对话，并预测孩子可能的回答，然后编写接下来的对话内容。

我们发现，孩子们在与对话代理互动的过程中，学习效果和与真人互动时相差无几，但对话中还是有一些有趣的区别。对于简单的问题，孩子们无论是回答真人还是计算机，都比较简短。但对于复杂的问题，他们往往会给真人更详细的答案。不过，这都是在对话有固定脚本的情况下。如果对话没有脚本，真人肯定可以根据孩子的回答，引导话题，让对话变得更加灵活。

研究中还有一个有趣的发现。你猜猜看，孩子们和谁说话时说得更清楚？是真人还是对话代理？

Neil：我猜是对话代理。

Mark：是的！让我们感到意外的是，孩子们能够理解和电脑聊天时要更认真，所以他们会说得更清楚。

Neil：许多人担心由数字技术驱动的教育会降低学生的认知能力，并因缺少人与人之间的互动而产生“去人性化”的后果。根据你的经验，你认为与对话代理交流和与真人交流之间是否存在明显差异？如果有，这种差异带来的损失是否能被其优势弥补，尤其是在促进机会平等方面？

Mark：你知道，人类始终是黄金标准。在研究中，即使我们精心设计了对话脚本，但一个优秀的人类伙伴仍能引导出更加丰富的对话。这就像我之前研究过的自动化写作评估⁶（实际上，我和我的一位研究生还发表过一篇名为“Automated Writing Evaluation: the Utility of a Fallible Tool”的论文），虽然机器能提供一些反馈，但人类的判断力更为全面。同样，对话代理虽然容易出错，但在某些方面依然可以发挥重要作用。至少在美国，并不是所有孩子都能平等地获得与受过良好训练的成年人一起进行丰富阅读体验的机会。低收入或工薪家庭的孩子可能因为父母太忙、不懂得共同阅读的重要性，甚至因为父母本身是文盲，而缺乏这种机会。

但是，我们并不是要让机器取代人类！下一阶段，我们将研究如何把对话代理引入家庭，让它参与到亲子互动中，将两方对话变为三方。我们如何在孩子和父母共同参与的情境中使用对话代理？一方面，我们可以通过对话代理向孩子提问，引导父母学习更有效的提问方式。之后，对话代理还能为家庭成员提供一些话题，从而促进彼此之间的交流。比如，我们可以问：“你们在故事里听到 Rosita 在做饭，那么你们平时喜欢一起做什么菜吃？上一次一起做的是什么？你们最喜欢哪个食谱？因此，我们想要做的是兼顾各方优势，不是取代人类，而是形成互补，并激发人类的潜能。

Neil：实际上，这些技术的背后是精心设计的教学策略。我们不能误以为技术能自行运转，产生学习效果。

Mark：是的。这正是我们之前谈到的：一切都与所处环境密切相关。在课堂上，环境是指老师和学生之间的互动。我曾做过一项“笔记本电脑在学校应用情况”的大规模研究，对此深有感触，其中我最喜欢的一句话是：“笔记本电脑可以使一所好学校变得更好，但却无法将一所差学校变成好学校。”我认为，这句话同样适用于教学设计、技术以及软件设计。我们的对话代理项目之所以能取得初步成效，是因为我们知道自己在做什么。我们有一支由科学、学习和语言学习等领域的专家组成的团队，他们共同设计了对话流程。当然，这也是挑战所在！现实情况是，很多科技公司开发此类产品时，更多的是从商业角度出发，而非良好的学习原则。因此，我们希望能够参与教育 AI 的发展，并努力将其引导向一个积极的方向。

Neil：很高兴听到您这么说，看来教育专家依然发挥着重要作用。说到当下，我注意到你最近的一个新项目：Elementary Computing for All（全民基础计算教育）。这个项目旨在探索如何将计算机科学融入读写指导教学中。请问，该项目的目标是什么？你是如何开展这项工作的？

Mark：我们的目标是让所有孩子都能参与到计算思维和编程的世界中来。很多人强调编程对经济的重要性，这一点确实没错：计算机科学正在成为很多工作领域中的核心。但编程的意义远不止于经济，它更关乎公民素养。在当今世界，了解计算机的工作原理对于成为一名完全具备生产力的公民来说至关重要。然而，计算机科学也是教育领域分化最严重的学科。通常情况下，只有到了高中，学生才有机会接触计算机科学课程。可到了那时，学生们已经将自己划分为两类：一部分学生认为自己“天生就是学编程的料”，而另一部分学生则认为自己“完全不懂编程”。这种分化源于学生们在成长过程中的各种经历，比如参加昂贵的计算机训练营、能够接触到机器人，以及受到父母、邻居等的影响。对于英语学习者来说，这种分化尤其明显。

在美国，大家普遍重视语言和读写能力的培养，但人们常常将这些技能与其他技能对立起来，比如，认为“英语还没学好，就不能学计算机科学”。计算机科学是什么？编程是什么？其实本质上也是一种语言！在我们的项目中，孩子们使用的是可视化编程语言 Scratch。Scratch 是由麻省理工学院媒体实验室为小孩子设计的工具，孩子们不需要自己输入文字，而是通过拖拽积木、图片等元素来进行编程。那么，孩子们用 Scratch 做什么呢？用来讲故事，这些故事通常与他们的生活密切相关，可能是关于猫、音乐，或者他们感兴趣的其他事情。

曾经有一种观点认为，人们一次只能学习一种语言。如果某人讲西班牙语，就必须先放弃西班牙语，才能学习英语。然而，学生们很快就意识到，学习语言的同时，他们也在学习语言的基本概念。掌握一门语言有助于学习其他语言。实际上，学习多种语言有很多好处，而编程只不过是另一种语言而已。因此，我们的课程就围绕这一点展开 —— 我们关注编程的语言属性，让孩子们通过编程讲述故事，而这些故事与他们学习写作的故事正是同一类型。我们一直在教授他们计算机科学的语言，这也为他们提供了丰富的交流机会。我们还让学生们阅读不同背景计算机科学家的故事，并为教师提供深入的职业发展培训，确保任何小学老师都能教授这门课程。因此，编程不再只属于那些特权孩子，也不再仅仅是每年的“编程一小时”活动。这是我们可以推广到所有小学的项目，我们对此充满了期待。

Neil：这个项目将你之前的研究重点 —— 读写能力、语言学习、社会包容和学习 —— 紧密地结合在一起。

Mark：是的，这也是这份工作的乐趣所在。在经历了各种各样的转折、变化和迭代后，当你看到所有研究以不同的方式、在不同的地方汇聚，真的非常有趣。

Neil：最后，我想问几个关于“数字化学习实验室”（Digital Learning Lab）的问题。你领导的“数字化学习实验室”非常成功。相比于教育学院，“实验室”这种模式在信息学院更为常见……你能介绍一下这个实验室的运作方式吗？维持其正常运行会面临哪些挑战？作为负责人，你身上的担子额外沉重，是吧？

Mark：是，也不是。我的一个重要能力就是找到合适的人，然后放手让他们去做。这么说有些夸张，毕竟我不能完全不管。但关键在于找到合适的人，给他们足够的空间，让他们一起工作，并互相学习。所以一开始，我们从本科生着手。在加州大学欧文分校，很容易找到对研究感兴趣的本科生。通常来说，这些不需要额外的资金投入。我们可以设立研究实验室、开展独立研究或学分实践，这都为我们提供了很好的资源。当然，我还有一个很棒的博士生项目，在学生们的努力下，项目获得了更多资金，这样我们就可以雇佣博士后。实验室就是这样逐渐发展起来的，从一个小团队到现在的规模。

我认为，我们之所以能使实验室不断发展壮大，是因为我们采取了委派他人、尊重主动性、开放合作的策略。我们不拘泥于封闭的运作方式，而是积极鼓励合作、共享数据、共同署名。这种合作方式在大部分 STEM 领域已经非常普遍，并存在多年。虽然在教育领域，这种做法还不是主流，但我相信，它将是未来的发展趋势。

你知道，我们在看教育领域的简历时，经常会遇到这样的情况：“这个人第一作者的论文在哪里？或者独立完成的论文在哪里？如果没有独立完成的研究，怎么算得上是真正的研究者呢？” 但在化学或物理学领域，如果你申请终身教职时，全是独立完成的论文，大家会认为你疯了。他们会问：“谁来验证你的研究结果？负责监督你的团队在哪里？因此，我认为教育研究应该摒弃那种强调个人英雄主义的观念，转而重视团队合作。这才是未来的发展方向。

Neil：我的最后一个问题与此相关。你刚才所描述的合作方式，是在宣扬一种有意识的开放精神。我对这种开放实践的理念非常感兴趣。你同时还是 AERA Open 的编辑，这份期刊对于像 AERA 和 Sage 这样的老牌学术组织和出版商来说，无疑是一次大胆的尝试。这个期刊进展如何？在开放获取、发表后评审等新趋势盛行的当下，你如何看待教育出版和研究的未来？

Mark：我刚刚完成六年的任期，现在正好可以回顾一下一路走来的历程。总体来说，我们取得了相当不错的成绩：过去六年，我们发表了超过 450 篇文章，在影响因子等指标上，我们也表现不俗。我们还被美国的一家机构评为“社会科学领域最佳新期刊”。但最让我感到自豪的是期刊的“开放”部分。2020 年，我们的文章被下载了近 50 万次，对于旨在影响教育领域的期刊来说，这真的是非常宝贵的成果。此外，我们在推动数据共享方面也付出了很多努力。对于许多人来说，在教育领域共享数据并不是一种常见的做法，这是有原因的。比如，涉及到很多隐私问题 —— 我们从学校收集的数据，而学校可能不愿意公开这些数据。但是，如果我们对数据进行去标识化和匿名处理，并在数据收集初期就获得相应的授权，那么数据共享是完全可行的。因此，我们为研究人员提供了资源，指导他们如何安全地共享数据。尽管我们还没有强制要求数据共享，但通过大力倡导，我们已经有四分之三的作者发布了他们的数据，我认为这是一个巨大的突破。

另外，我们只提供在线期刊，不做纸质出版。我参加 AERA 期刊会议时发现，很多其他期刊总是在强调“我们每期有多少多少篇文章……所以，我们每年只能发表这么多文章”。因此，他们往往只选择那些具有积极影响、显著效果或者主题对读者来说很有吸引力的文章。而我们的期刊试图打破这种限制，更注重标准参考 —— 这篇文章是否是严谨的教育研究？如果是，我们就会发表。那么，我们下一步要做什么？我想，我们才刚刚起步，还有很长的路要走。我们的作者费用（Author Fee）虽然很低，但还是有的，对此我感到很遗憾。我们如何才能打破大出版商对开放获取的垄断，而又不依赖作者呢？现在的审稿过程变得越来越耗时、繁琐和复杂。你刚才提到发表后评审的可能，试想一下，如果现在的期刊体系不存在，我们从零开始构建一切，那么肯定不会是现在这样。关于未来的发展方向和实现方法，我还没有完全确定的答案。但我非常期待能参与到这些讨论中。

Neil：恭喜你们顺利启动项目！这个项目非常有意义。Mark，很感谢你抽出时间来分享你的工作。你的研究非常吸引人，很高兴能有机会和你面对面交流，哪怕只是在线上。期待未来能看到你更多的研究成果。谢谢。

Mark：非常感谢你的采访。