教育研究范式的创新：何以必要与如何可能

作者：

王攀峰，首都师范大学教育学院教授

朱东阳，首都师范大学教育学院博士研究生

面对中国教育现代化发展、信息技术进步、教育复杂性科学研究与知识生产模式转变等方面的挑战，创新教育研究范式势在必行。当代教育研究范式将在理念目标、研究主体、方法技术、认识视域与价值伦理等方面发生创造性变革，表现为：注重社会需求导向的基础研究；加强纵横贯通的主体协同创新；引入跨学科新方法与新技术；形成通宏洞微的认识论；构建人-机协同的机制。教育研究范式的创新应遵循理论与数据并重、价值与工具统一、解释与预测结合的路径，其方法包括教育数据挖掘、教育仿真模拟实验、科幻叙事研究、产学研协同创新等。

库恩认为，“范式”是特定时期内科学共同体在特定学科领域中所持有的一整套共同信念、理论模型、思维模式、价值观念、方法工具，为他们提供科学研究的行动指南与解决问题的指导纲领。在学科发展进程中，范式的转换表现为渐进性的量变与革命性的质变。依据库恩的范式理论，教育研究范式是特定时期教育研究者在从事教育研究活动中所具有的价值信念、理论模型、思维方式与工具方法，是在一定研究方法论基础上形成的理论观点、研究原则和方法体系，为教育研究的开展提供了行动指导、分析框架与工具技术。研究范式的创新是推动教育学科发展与进步的基本动力，是推动教育学科从不成熟向成熟发展演变的重要因素。

教育研究范式创新也包括量变与质变两层含义：一是对传统教育研究范式的优化与调整；二是对新型跨学科研究方法的引入与吸收。当前，我国处于社会转型、科技与经济跨越式发展的时期，信息技术、社会经济、知识生产、教育形态等方面的变革对我国教育研究提出了新挑战和新诉求。对此，教育研究界需要主动思考与积极回应：在以社会信息化、文化多元化为特征的后工业社会背景下教育研究范式为何要创新？教育研究范式在应对信息技术和未来社会发展带来的挑战时应如何延续、转化和改进？教育研究范式在运用新技术与新工具的基础上应如何创新？

一、挑战与应战——教育研究范式创新的必要

1．中国教育现代化转型推动着教育研究范式的创新

党的十九大以来，教育科研作为我国教育事业的重要组成日益受到关注。

2019年2月，党中央、国务院颁发了《中国教育现代化2035》，提出“加强应用基础研究”“提高高等学校哲学社会科学研究水平，加强中国特色新型智库建设。健全有利于激发创新活力和促进科技成果转化的科研体制”，并将之列为十大战略任务之一。

2019年10月，《教育部球探足球比分：加强新时代教育科学研究工作的意见》印发，这是新中国成立以来教育部首次就教育科学研究工作颁发的指导性文件，提出教育科研“对教育改革发展具有重要的支撑、驱动和引领作用”，要“综合运用各种研究方法，创新教育科研范式，不断提升教育科研质量”。

2022年8月，《球探足球比分：加强高校有组织科研推动高水平自立自强的若干意见》提出：“高校要把服务国家战略需求作为最高追求”，“加快变革高校科研范式和组织模式，强化有组织科研，更好地服务国家安全和经济社会发展面临的现实问题和紧迫需求”。

为了更好地推进我国教育现代化进程、实现中华民族伟大复兴，教育研究应主动回应国家政策要求，积极推进范式的转型与方法的变革。当前教育研究面临百年未有之大变局，发展机遇与风险挑战同时并存。综合国力的竞争从根本上是科技的竞争、教育的竞争和人才的竞争，世界各国展开了以大数据、互联网、人工智能、新材料、新能源、信息技术为代表的全方位科技革命，谁把握了教育发展的优先权、科技创新的主动权，谁就抢占了未来发展的制高点。在这样的背景下，教育研究要着眼国家重大战略需求与人民关心的教育问题，坚持范式和方法创新，提升研究成果质量，推进成果应用转化，为实施创新驱动发展战略、实现我国教育现代化提供基础性与战略性支撑作用。

2．信息技术的变革推动着教育研究范式的创新

现代信息技术不仅极大地改变着人类的教育实践形态与师生的教育存在方式，而且创新了教育研究的理论视角、思维方式与工具技术，扩展了教育研究的时空范围与学科边界，引领着教育研究范式的未来发展之路。大规模在线课程突破了时间和空间的限制，为全样本、实时性、连续性数据收集提供了手段；人工智能集成语音识别、图像识别、眼动追踪等技术实现了对真实场景中教学与学习活动的全方位、多过程记录；神经影像技术工具突破了外部的语言与行为层面，深入人的内部神经网络中记录多维、复杂、瞬时的大脑数据。

以大数据、人工智能为代表的现代信息技术的运用可以将教育研究建立于科学实证与客观证据的基础之上，有助于解决传统范式未能解决的问题，甚至修正教育研究中根深蒂固的错误认知，进而推进教育研究在科学思想上取得突破性发展，促进教育学科知识的迅速增长。然而，“目前我国基于大数据和人工智能的教育研究还远远落后于实践的发展，缺少系统的研究设计和方法论体系，没有形成可以指导实践的理论框架与保障高质量运行的规范标准。”研究者要跳出思辨与实证、定量与质性的传统二元范式之争，从整体系统的视角出发，积极引入跨学科研究工具与方法，重新把握教育研究的问题本质与边界范围，推动研究范式的融合、创新与重建。

3．教育系统中复杂性科学研究推动着教育研究范式的创新

耗散结构理论、混沌理论、自组织理论与人工智能理论等现代系统科学的兴起推动着自然科学研究转向复杂性思维。复杂性理论认为，世界是由适应性主体相互作用、彼此联系从而构成的互动共生系统，系统的演化具有随机性、非线性、自组织、复杂性的特征，微观层面的主体通过聚合、分化等运动形式，在达到临界点后出现“涌现”的结果，进而推动宏观系统的多样化演变。教育作为一种非线性、复杂性的社会巨系统，必然要求以复杂性的思维方式与研究范式来把握。教育世界不是纯粹客观的物质世界，而是以人及其活动为中心的价值世界和意义世界，人的思维、情感、意志、态度是教育生活的重要内容，这便强化了教育系统的复杂特性。

面对教育活动的不确定性、教育主体的多样性、教育体验的价值性与教育关系的非线性，基于简单性思想的传统教育研究方法陷入困境和失语的状态：传统研究方法可以通过研究假设简化研究问题，但是其结论只是一种应然的、理想的研究，与真实复杂世界相距甚远；传统统计研究方法可以描述系统中的趋同性现象，不能解释由主体异质性带来的多样性问题；传统定量研究可以将线性系统的运行机制简化为数学模型和逻辑关系，却难以揭示影响因素众多、关系复杂、状态不确定的复杂系统的演化规律。复杂性科学对教育的复杂本质及其发展规律的揭示，使教育学者深刻认识到，必须探索能够适应教育复杂系统的研究方法，必须推进复杂性教育研究范式的发展。

4．知识生产模式的变革推动着教育研究范式的创新

面对着社会可持续性发展问题、社会问题的复杂化挑战与国家社会的重大战略需求，人类知识生产模式难以适应现代社会与时代发展的需要，正在发生着重大变革与深刻转型。吉本斯等人提出了知识生产模式1和模式2理论，知识生产模式1是指在学科结构体系组织开展、以学科专家导向质量控制为特征的“默顿式”知识生产，知识生产模式2强调社会责任、知识应用和问题解决，是以跨学科性、多元主体导向质量监控为特征的知识生产。

为适应时代发展的需要，以科学为基础的学科知识生产模式1正在转向以研究为基础的应用知识生产模式2。卡拉雅尼斯提出了知识生产模式3，即大学、产业、政府和公民社会实体之间以多边、多形态、多节点和多层次方式协同创新，形成不同形态的创新网络和知识集群，实现知识创新资源动态优化整合。司托克斯也指出，传统的知识生产表现为“线性模型”，即从科学研究向实际应用的转化必须经历“基础研究—应用研究—开发—生产经营”这一系列循序渐进、动态线性的发展过程；而新的知识生产表现为“双轨道模型”，科学与技术沿着各自平行的轨道向前发展，体现出理论产出与技术创新的双重目的，由此重塑了科学与政府、科学研究与技术创新之间的关系。

近年来，国外兴起的“改进科学”作为一门应用科学，极大地改善了从汽车制造业到医疗保健等行业的实践，从中产生了许多联系科学理论与实践改进的新方法。上述理论揭示了知识生产方式从线性、封闭性、学科性、同质性向非线性、开放性、跨学科性、异质性转变，科学与社会之间的关系更加密切。知识生产模式的变革必然推进教育科学在内的社会科学研究范式的巨大变革。

二、使命与任务——教育研究范式创新的内涵

1．研究理念：注重社会需求导向的基础研究

知识生产的复杂性、开放性和非线性的特征推动着教育研究走出“为知识而知识”的学术象牙塔，致力于聚焦国家重大战略需求与解决教育改革热点难点问题。至今，教育学科已积累了不少理论知识，然而仍然存在教育理论供给不足的问题，表现为“实践跑到前面，群众的需求跑到前面，现实的问题跑到前面，理论的研究跟不上实践的发展”。

为此，教育研究应推进原创性基础研究与实践性应用研究一体化发展，探寻理论与实践之间良性互动的有效途径：一方面教育研究应加强原创性、基础性研究，持续推进教育学理论知识的生产与增长；另一方面教育研究应加强实践性、应用性研究，促进教育研究成果从书架上、头脑中、故纸堆里走出来，转化为政策文件、教师教案、教育制度和良好舆论，为国家教育政策制定作出知识贡献，为解决教育实践问题提供智力支持，为教育事业的发展与改革添砖加瓦。当代教育研究是由内部学术逻辑与外部社会需求共同作用、相互博弈的结果，追求学术自由的权利与服务国家战略的责任是教育科研工作的双重价值取向。面对着知识生产模式的转型和新时代国家对教育研究寄予的期望，教育研究范式在继承以往研究范式和科研传统的基础上应不断创新，注重开展社会需求导向的理论研究。

2．研究主体：加强纵横贯通的主体协同创新

面对复杂多变的教育问题、日益扩大的研究规模和知识生产的集群化，仅靠个体研究与单兵作战的教育研究将难以适应现实社会的需要。知识生产模式3理论认为，知识生产是一个多主体、多层次、多形态的系统网络，通过不断创新知识网络和知识集群，进而促进知识创新生态系统的形成。卡拉雅尼斯和坎贝尔还提出了“四重螺旋”创新模式，即在知识组织方面，应构建“大学—产业—政府—基于媒体和文化的公众”协同创新的互动关系，从而为人们从事知识生产的创造性工作提供积极的知识环境。在以创新驱动为特征的知识经济社会中，文化、社会、技术与人等不同要素共同影响教育研究进程。教育研究对象自身的复杂性、综合性与多变性也要求以整合性的视角与复杂性的思维方式来把握。加强大学、企业、政府与公众等多种组织行为主体的协同创新，形成纵横贯通的知识集群、上下联动的知识网络、内外合作的研究共同体，将成为适应知识经济社会发展的教育研究范式的重要特征。因此，当代教育研究应鼓励多方面、多层次的主体共同参与，加强学科内和学科间主体的协同创新，在竞争与合作的博弈关系中，共同解决当代社会中的复杂性教育问题，引领我国学校教育现代化发展，持续推进教育学知识快速增长。

3．研究方法：引入跨学科新方法与新技术

随着新知识基础设施的出现、信息技术的发展、社会经济文化变革与知识生产方式的转型，以单一学科为基础的传统教育研究难以解决日益复杂的教育问题，只有打破传统的单学科研究范式，吸收其他学科领域的新方法、新技术和新工具，促进教育学科与相关前沿学科领域的融合，才能通过跨学科研究使教育学科在更高层次上深化融合与增值发展。道格拉斯·S.罗伯逊在《新文艺复兴》一书中指出：“计算机技术正在创造一场与之前三次文艺复兴同样伟大的文艺复兴，即那些由口头语言(50万至5万年前)、书面语言(5000年前)和印刷术(500年前)创造的文艺复兴。”维克托·迈尔-舍恩伯格指出：“大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式。”因此，要革新传统研究范式，充分吸收计算机科学、学习科学、认知神经科学等学科知识，推动大数据计算、互联网实验、计算机仿真、区块链、人工智能等新技术应用于教育研究领域，拓宽研究的视野与思维，实现理论的跨越式发展。跨学科研究的新方法和新工具有助于发现传统研究范式没有关注的新问题与新现象，有助于从新的视角解决传统研究范式难以解决的老问题，有助于纠正长期存在的由个人经验形成的错误认知，并为破解教育领域的新问题和新挑战提供思路。

4．研究视域：形成通宏洞微的认识论

信息技术的广泛应用将极大地改变教学行为与教育环境，大规模的在线学习系统产生了包含学生学习球探足球比分细节的海量数据，为研究者分析学生在线学习活动提供了广泛数据来源与新的工具手段，由此便拓展了教育研究的数据规模与时空范围，推动教育研究范式向宏观与微观这两个层面拓展延伸。

一方面，教育研究的时空范围向宏观层面拓展。信息技术的应用与大数据的出现，使教育研究的实证基础发生了重要改变，研究的时空范围伴随着海量数据的出现而得到极大拓展。互联网采集的学习数据在时间上具有实时性、持续性和全面性的特点，在空间上具有跨地区、跨国界的特点，这就为研究者开展长时段、大空间的宏观教育研究提供了可能。

另一方面，教育研究的对象与范围向微观层面延伸。神经影像、脑电分析等技术工具的运用可以使研究者收集学生大脑瞬时活动的数据，监测学生内部认知、思维过程、学习动机与情感参与状况，分析认知过程、动机情感与学业成就之间的内部机制，进而形成球探足球比分：学生学习的科学认知，为教师开展有效教学提供循证依据。人工智能和神经科学技术的应用可以记录和分析多维、复杂的数据，可以解决教学中更具复杂性、交互性和不确定性的问题，可以构建从系统微观行为通往宏观教育现象的桥梁，帮助研究者从理解微观学习行为入手，进而把握宏观教育质量和教育环境，形成通宏洞微的认识论视角。

5．研究伦理：构建人-机协同的机制

教育技术是一把双刃剑，新技术、新手段和新工具的使用既可以提高研究者的主体能力与研究能力，也可能造成对师生的新约束、新压迫和新奴役，带来隐私数据泄露、算法黑箱、算法歧视、技术异化、数字鸿沟等伦理风险。为此，新的教育研究范式应构建“人-机协同”的伦理机制，秉持工具理性与价值理性相结合、科学主义与人文主义相联合、信息技术与社会文化互动的原则，处理人与教育技术的相互关系时遵循和谐共进、有用无害的育人原则。

一方面，强调信息社会中教育研究的人文特性与人本属性。数据驱动的教育研究指向的是人及其生活世界，关注的是人的生命价值与生存意义，马克思主义人的全面发展理论仍然是教育研究根本的指导思想，尊重学生主体、促进学生核心素养发展则是研究者开展问题选择、研究设计、技术开发、数据使用、算法编辑等需要遵循的重要原则。

另一方面，强调信息社会中教育研究的技术特性与信息属性。在信息时代，人的生存方式和实践形式发生了巨大变革，人日益走向了数字化生存、信息化发展与技术性存在，正如尼葛洛庞帝所言：“人类的每一代都会比上一代更加数字化。”从这个意义上看，教育研究只有不断吸收大数据、人工智能等新技术才能更好地服务于新时代教师的教与学生的学，才能让学生精准地把握自己的学习状态、实现高效学习，才能更好地让教师审视自己的教学行为、实现有效教学。

三、路径与方法——教育研究范式创新的可能

1．教育研究范式创新的路径

一是理论与数据并重。教育研究范式创新应以现实问题为导向，采取理论与数据双向驱动路径。传统教育研究范式是理论驱动的，采取“假设—建模—检验”研究模式，智能时代新型教育研究范式大多是数据驱动的，通过数据挖掘从网络大数据中提取研究变量。教育研究范式的创新并非对传统教育研究范式的终结和否定，而是在传统教育研究范式的基础上开展重构与创新。一方面借助理论思维确定教育研究数据来源，根据研究假设从原始数据中准确提取有用的信息；另一方面运用数据挖掘验证理论假设，推进教育思想的突破与教育理论的原创，进而实现理论、数据与教育研究的有机结合，真正提升教育研究的有效性与科学性。

二是价值与工具统一。教育研究范式创新应因循价值与工具相统一、科技与人文相融合的路径。一方面，教育研究要大胆引入新工具、新手段和新方法，要用“计算”“数据”“智能”等助力教育学科知识的积累与发展。这些新方法和新手段可以真实客观地呈现教育过程与教育结果，推进教育研究超越经验感悟走向科学循证。另一方面，教育研究要树立以人为本的价值立场。价值立场引领着教育研究的整体进程，决定着教育研究的目的、理论和方法，没有厘清价值问题的教育研究只是无用的、冰冷的计算工具。要避免只是在技术、认识与功用的层面上探究“计算”“数据”“智能”给教育研究带来的影响，更要从人的存在、生命与价值的层面探讨“技术—教育—人”之间的内在关联。技术时代的教育研究更需彰显人文的价值与思想的力量。

三是解释与预测结合。教育研究范式创新将体现为解释与预测相结合的功能路径。传统教育研究是基于经验观察与理性思辨对教育现象进行事后解释，对可观察的教育问题及其原因开展理性分析，形成符合事实的研究结论与理论观点。信息技术的迅速发展与知识生产模式的创新将不断推动探索性教育研究模式的产生，促进预测性教育研究文化的形成，未来取向的教育研究与教育预测将成为重要的研究范式。研究者通过吸收新技术和新方法对未来教育发展进行可能性预测和理论性探索，提升教育研究的预测能力，探讨影响教育活动的复杂因素，探寻教育为尚未到来的未来社会培养人的基本规律。教育研究范式的创新不仅要对教育现象和教育问题进行事后的描述解释，而且要运用大数据、人工智能等新技术对教育发展趋势开展事前预测，形成更加科学的理论和更加有效的决策，提升教育研究超前预测与科学决策的功能。

2．未来社会教育研究方法新样态

①基于大数据的学习研究：教育数据挖掘

教育数据挖掘是在不干预学习者的前提下，利用学校学习管理系统和学生信息系统数据平台获取一手数据，运用数学统计、数据挖掘和机器学习的技术和方法进行数据分析和处理，进行数学建模，发现学习者学习内容、学习结果、学习行为之间的相关关系，改进教学内容与教学顺序，探索学习软件的教学有效性，预测学习者未来的学习趋势，促进学习者有效学习的发生。研究者主要采用预测、聚类、关系挖掘、人类判断过程简化和模型构建这五种技术方法。教育数据挖掘的工作流程要经历数据收集和预处理、数据挖掘、数据评估这三个阶段，其研究就是从教育环境中收集和分析多样化的数据、形成知识，再用这些知识改善教育环境的循环往复的过程。教育数据挖掘在技术层面上有助于管理者开展科学专业的教学评估和决策，有助于教师精准掌握学生的学情和改进课程，有助于学生及时了解学习水平和提高学习效果；在价值层面上有助于挖掘数据信息，发现新的学习规律，验证或修改现有的教学理论，推进原理类教育知识的发展。

②教育系统复杂性研究：教育仿真模拟实验

教育仿真是以学校教育为仿真对象的计算机模拟，是依据特定的教育理论或经验，在计算机中构造与现实教育系统相对应的“教育系统”，在虚拟世界中对现实复杂教育系统的运行状况开展实验研究，模拟系统的动态演化过程。近年来，基于主体的模型（Agent-based Modelling, ABM）被引入教育研究与实践领域，受到研究者的广泛关注。ABM采用自下而上的方式，基于个体的行为层面进行建模，展现微观层面个体间的互动是如何导致宏观层面整体系统的涌现与变化。ABM能够充分尊重主体异质性、主体交互性与主体行为多样性，展示教育事件发生的条件、概率及对策，有助于促进教育理论模型的发展和揭示教育系统的复杂性本质。教育仿真模拟实验是以教育复杂适应系统理论为基础，由主体、环境、交互规则、时间尺度等要素构成的动态模型，通过构建数学模型与运用计算机仿真技术，对教育系统的发展变化过程进行全方位的仿真模拟，揭示教育结构功能变革的影响因素与基本规律，展现个体微观交互行为的涌现及其向宏观复杂教育系统的演变，形成一种由教育技术、教育政策、社会伦理、教育实践、教育资源等共同构成的教育研究新生态。

③未来教育的思想实验：科幻叙事研究

科幻叙事研究是探寻未来人的存在方式与教育发展路向的思想实验，是预测和想象教育可能性状态的未来研究方法，是预测教育发展未来和解释教育演变规律的有效工具。科幻叙事研究“通过场景假设拓展教育想象空间、虚拟教育现实创造新的教育现实、未来教育考古赋能教育变革”。研究者立足现实的教育问题，基于某种教育理论、新型教育技术或教育场景，运用推理、思维和想象，描述未来教育和未来学校的发展状况，探寻未来教育的发展可能与发展规律，引发大家对教育问题开展远景式思考。例如，“奇点来临”对人才培养目标、教育内容、教育方式有何影响，虚拟现实、元宇宙等新技术的应用对于教育场景、教师角色与教学方式有何影响，人工智能应用于小说创作、论文写作、绘画等高级复杂性工作领域时会引发怎样的伦理问题与教育危机等。科幻叙事研究开辟了一种综合跨界的研究路径，是人文科学、自然科学与社会科学三重路径聚焦教育现实的叙事研究，是观察现实、想象未来与重塑认知的思想工具。运用科幻叙事开展教育研究，有助于推进教育问题的解决与教育实践的变革，引导教育现实的反思与教育理论的建构，探索解决教育现实问题的未来方案与可能路径，开拓教育研究的想象空间与教育知识的创新方式。

④科研组织模式变革：产学研协同创新

伴随着知识生产模式的变革，教育研究范式逐渐从封闭独创研究转向开放协作研究、从单学科基础性研究走向跨学科综合性研究。教育研究应主动服务于国家战略需求和社会重大需要，通过加强高校、政府、企业、学校及公众等多主体的共同参与，促进跨学科、跨地域、跨部门的协作研究，充分发挥政府政策引导作用，推进科研组织机制体制创新，整合各自资源，实现优势互补。首先，推进产学研多主体合作的协同创新，实现基础研究、应用开发、成果转化、教育发展的一体化，促进学术研究与产业发展的协同联动。其次，推进多主体功能互补前提下的协同创新。明确大学与企业等不同主体的功能边界，大学是追求学术自由的研究共同体，偏重于基础研究，企业是依据市场需求开展技术创新的主体，偏重于试验开发，不同主体应在各有侧重、功能互补的基础上开展合作，推进协同创新。再次，推进多主体开放共享的协同创新。开放科学在全球不断兴起的背景下，教育研究也将从传统闭合研究转向高度开放范式。一方面应提高公众教育研究素养与参与教育决策的能力，让公众积极参与到教育研究中，另一方面研究者应主动融入全球教育创新知识网络，为应对人类发展与教育改革的全球性问题提供有效的方案。