人类学习、教学和评估的分类学研究

      人不但具有关于事实的陈述性知识(declarativeknowledge)和关于如何完成各种认知活动的程序性知识(procedural knowledge)；还有更多默会性知识，而对这些知识的表征、处理和使用才是真正的智能之源，但这需要社会化和交互作用才能形成的，如反映价值的意向性知识（should knowledge）就是人工智能的极限。

     在生活中，目标帮助我们集中注意和精力，并表明我们想要完成的任务。同理，在人工智能研究领域中，目标表明了我们想让机器学习的结果。机器学习的核型要就是“期望机器通过训练过程后获得改变的方式的明确表达。一个系统如果能够根据它所知的信息（知识、时间、资源等）能够做出最好的决策，就是理性的思考。归纳能力是指通过大量实例，总结出具有一般性规律的知识的能力。那么如何让机器更好的像人一样掌握不同知识的学习？下面就让我们了解一下著名心理学家布鲁姆是如何对人类学习、教学和评估进行分类的。

首先学习目标是由认知过程和知识维度定义的，来用于指导学习、教学、评估的更好地进行。目标的陈述包括一个动词和一个名词。动词一般描述预期的认知过程。名词一般描述期望学生掌握建构的知识。而认知过程维度则包括六个类目：记忆、理解、运用、分析、评价和创造。而决定认知过程维度的连续统一体被认为是认知的复杂性。也就是说，假定理解比记忆的认知程度更复杂，运用比理解的认知过程更复杂，以此类推。

1. 目标在分类表中如何进行分类

在研究教育问题中最普遍和最长久的课程问题之一是：什么是值得我们学习的？这是第一个组织问题。抽象地说，问题的答案界定了什么是受过教育的人。更具体地说，有时候答案界定了所教学科的意义。但是单有标准并不必然提供一个充分和可靠的答案。杂货清单

式的标准可能比令人启发和有用的标准更令人有启发和有用的标准更让人模糊、沮丧。老师仍然需要回答什么是值得学习的这一个问题。而他们主要靠课堂时间的分配和告诉学生实际的重点是什么来回答这个问题。

 而透过分类表去看，教师能更清楚地看到可能的目标的排列和它们之间的关联。这样，当我们根据分类表分析所有或部分的课程时，我们就能够对课程获得更加完整的理解。具有愈多条目的横向。竖列、单元格便一目了然，那些完全没有条目的横行、竖列和单元格也同样明显。没有条目的整行或整列能警惕我们，在这里可能包括迄今为止没有考虑过的目标。

总之，对于目标的分类虽然不能直接告诉老师什么是值得教的，但是可以帮助教师把标准转化为共同的语言，以便与他们个人希望达成的目标相比较，通过呈现多种可能性的考虑，为指导课程建议提供某种关观点。

1. 知识维度的分类

1. 事实性知识

   事实性知识包括专家在自己的学科交谈、理解和系统组织时所使用思维基本元素。把它们从一种情景运用于另一种情景很少或完全不需要变化。事实性知识包括基本元素。如果学生需要知晓某个学科或解决其中的任何问题，他们必须知道这些基本元素。事实性知识通常是一些与具体事物相联系的符号或“符号串”，它们传递重要信息。而且大多数事实性知识以相对较低的抽象水品出现。

   A_A:术语知识

     术语知识包括特殊言语的和非言语的符号（如词、数字、标记、图画）。它们是学科的基本语言—专家用于表达他所知的东西的速记。如：字母表知识、科学术语知识（分子符号标志，原子内粒子名称）、用于表示词的正确发音的符号知识。

   A_B:具体细节和要素知识

     具体细节和要素知识指事件、地点、人物、时间、信息源等知识。它包括非常精确和具体的信息，如事件的具体日期或现象的准确数量。它也可能包括大概的信息，如事件出现的时期或大量现象出现的一般顺序。与只能在一定的背景中才可知的事实相比，具体事实可以看作是独立和分散的元素。

   B概念性知识

     概念性知识涉及类目、分类和它们两者或多者之间的关系—较为复杂的和有组织的知识形式。概念性知识包括图式、心理模型或者在不同心理学模型中或明或暗的理论。

   B_A分类和类目的知识

     这个亚类包括特殊类目、类别、部分和排列，它们用于不同题材中。每一题材（或教材）都有一套类目，不但可以用于发现新成分，而且可以用于处理已发现的新成分。类别和类目不同于术语和事实之处是：它们在两个和多个成分之间建立了联系。如：句子成分（如名词、动词、形容词）、不同种类的心理问题的知识。各种类型文学的知识。

   B_B原理和概括的知识

     原理和概括倾向于对学术性学科起支配作用，并用于该领域的现象和解决问题。原理和概括把大量具体事实和事件组合起来，它们描述这些具体细节之间的过程和相互关系，也描述分类和类别之间的关系，也描述分类和类别之间的关系。如：物理学基本定律的知识、支配基本算术运算原理（如交换率）的知识、关于特殊文化主要概括的知识。

   B_C理论、模型和机构的知识

     包括原理、概括及其组合成相互联系的知识，它们对复杂的现象、问题或题材呈现一种清晰、完整和系统的观点。如：国会总体结构的知识、地球板块论的知识、基因模型的知识、作为化学理论基础和化学原理之间相互关系的知识。

   C程序性知识

     程序性知识一般是指如何做什么，研究技能、算法、技术、方法的标准。

   C_A：具体学科的技能与算法的知识

   可以表达为一系列步骤，在总体上是我们所知的程序。如：用于水彩绘画的技能的知识、解方程各种算法的知识。

      C_B：具体学科的技术和方法的知识

          与通常导致最终固定结果的具体技能和算法不同，有些程序并不导致预先决定的单一解答或答案。如：适合社会科学的研究方法的知识、科学家用于寻找问题解答和技术的知识、各种文学批评方法的知识。

      C_C：决定何时运用适当程序的标准的知识

          除了知道与专门课题有关的程序外，也希望学生知道何时运用它们。如：决定用哪种方法去解代数方程式的标准的知识、决定要写的儿童文章中的哪一类（如说明文、议论文）的标准的知识。

      D.反省认知知识

        一般认知知识和有关自己的认知的意识和知识，也指个人对自身的意识和知识。

D_A：策略性知识

   有关学习思维和解决问题的一般策略的知识，如：各种记忆术策略的知识、像释义和写概要这样各种精加工策略的知识。

D_B：包括情境性和条件性的知识在内的关于认知任务的知识。除了各种策略知识外，个人还积累了有关认知任务的知识；换言之，他们在何时发展和如何适当运用这些策略知识。如：简单记忆任务（如记忆电话号码)可能只需要复述的知识，像写概要和释义这样的精加工策略能导致较深刻理解的知识。

D_C：自我知识

自我知识包括与学习和认知有关的个人优缺点。如：知道自己在某些领域有知识的积累，但在另一些领域缺乏知识、知道自己在某些情景中倾向于依赖某类认知“工具”（策略）、个人完成某一任务的目标的知识、个人对某一任务兴趣的知识。

三、认知过程维度分类表

1. 记忆

         我们理解的记忆是指从长时记忆系统中提取有关信息。

   1.1再认：识别

      从长时记忆系统中提取相关知识以便将它与呈现的信息进行比较。如：正或误，独立宣言于1976年7月4日通过。

   1.2回忆：提取

      在给予提示的条件下，从长时记忆提取适当的知识，如：玻利维亚的主要出口商品是什么？

2. 理解

   从口头、书面和图画传播的教学信息中建构意义。

   2.1解释：翻译、释义、描述、澄清

      将信息从一种信息表征形式转化为另一种。如：用公式表示“男生是女生的两倍”、用图画表示各种自然现象。

   2.2举例：例示，具体化

      识别一般概念和原理的定义特征（如等腰三角形必须有两条边相等）和应用这些特征构建或选择例子。如：给出几种无机物的名称。

   2.3分类：类目化、归属

      将事物进行归类，分类涉及查明既适合于具体事例又适合于概念或原理的相关特征或模式。分类与举例是一个互补的过程。如：观看心理疾病患者的行为录像，然后指出所显示的心理混乱。

   2.4概要：概括和抽象

      一般是指用一句话表达呈现的信息或抽象出一般主题。如：概括一个程序各子程序的要点。

   2.5推论：结论、外推、内推。预测

      是指在一系列例子或事例中发现模式，如1、2、3、5、8、13、（），填入“21”。

   2.6比较：对照、匹配、映射

      查明两个以上的客体、事件、观念、问题或情境之间的相似性，如确定熟悉事件（最近的政治丑闻）如何类似于一个比较不熟悉的历史事件（如历史上的政治丑闻）如：电路和通过管子的水有什么相似）

   2.7说明：建模

   建构一个系统的因果模型，如：为什么当你拉起自行车的打气筒的手柄时，空气会进入打气筒。

   3、运用

   在给定的情境中执行或使用某种程序，因此，运用与程序性知识密切相关。

   3.1执行：贯彻

   把一程序运用于熟悉的任务，如：多位整数除以多位整数。

   3.2实施：使用

   把一程序运用于不熟悉的任务，如：将牛顿第二定律运用于适合的情境。

   4、分析

   把材料分解为它的组成部分并确定部分之间如何相互联系以形成总体结构或达到目的。

   4.1区分：辨别、选择、区别和集中

   根据适当性和重要性将一整体结构分解成部分。如：数学应用题中区分有关与无关量。

   4.2组织：结构化、整合、发现一致性、分解，做提要。

   鉴别一份材料或一个情境的成分并识别它们。如何组织成为一个内在一致的结构。如：将历史的描述组织成支持或反对某种解释的结构化数据。写教科书的课文提纲。

   4.3归属：解构

   确定潜在于呈现材料中的观点、偏好。假定或意图。如：根据文章作者的观点是在文学中，一个目标可能是：学会确定故事中人物的一系列行为的动机。

   三者的联系：用于确定适当的或重要的信息片段（区分），该信息片段的组织方式（组织），该信息的潜在目的（归属）

   5、评价

   依据标准作出判断。

   5.1核查：检测、探测、监测、协调

   检测一项运作或一件产品的内在一致性或谬误。如：确定科学家的结论是否来自观察数据。观看支持政党候选人的电视广告，并指出说明文中的逻辑错误。

   5.2评判：判断

   依据外加的标准或规格对一个产品或者过程作出判断。如：判断两种方法中哪一种对于解决某一问题是最适当的方法。

   6、创造

   将要素组合以形成一致的或功能性的整体；将要素重新组织成新的模式或结构。

   6.1生成：假设

   表征问题和提出能满足特定标准的假设或备选方案，如：尽可能提出多种方式保证每个人都有适当的医疗保险。

   6.2计划：设计

   设计某种解答方法以满足问题的标准，也就是开发出一套解题规划。如：对给定的历史课题制定一个研究论文计划。

   6.3产生：建构

   执行解决给定问题的计划以满足某种规定。如：为戏剧设计布景、为某物种设计栖息地。

   创造过程可以分解为三个阶段：问题表征，此时学生力图理解任务，并生成可能的解答；解题计划，此时学生考察各种可能性和设计可能的计划；解题执行，此时学生成功地贯彻计划。

   四、总结

   所有像分类学这样的框架都是对现实的抽象，这种简化是为了促进对潜在条理性的感知。这个框架也不例外。正如东西好吃的证据在于食用的过程，对知识的学习进行分类总结希望能够帮助我们研究机器学习相关算法的专家进一步研究知识的构成与习得。