2017年11月27日上午8:00，比利时根特大学心理与教育学院教育研究系主任Martin Valcke教授于英东楼623进行题为“PISA 2015：聚焦合作问题解决”（PISA 2015: Focus on Collaborative Problem Solving）的讲座。Valcke教授首先抛出了相关结论：

• 合作问题解决（Collaborative Problem Solving，CPS）是一种“全球性”能力资格和一项二十一世纪技能；

小编注：根据PISA2015，施测者的基本认识在于，20世纪我们需要更多在服务、销售相关、专业和管理职位的雇员，其所需技能主要是通过大学学位而获得的认知技能。但是在20世纪最后的十年里，非常规分析技能（non-routine analytical skills，例如问题解决）甚至非认知（或社会）技能（包括合作能力）的需求陡增；然而相对地，常规的手工和认知技巧需求却在降低。自动化被认为降低了行动者常规技能的需求，却与此同时也提升了那些复杂而又能以自动化技能的需求。因此，这在某种程度上即Valcke教授所言的从传统学科认知向问题解决等复杂技能的时代转向。

• 合作问题解决的框架包含两个部分：问题解决与合作；

• 合作问题解决与数学、科学和阅读素养等相联系；

• 相较于PISA的主要领域，学生差异与合作问题解决产生有差异的相互作用。

合作问题解决的测试

Valcke教授指出，合作问题解决能力在21世纪已经被广泛认为是一项重要能力与技能，但是应该如何评估合作问题解决呢？他认为，首先需要对合作问题解决进行深度分析。PISA 2015除了传统的科学、数学和阅读领域的测试外，还有经济素养、合作问题解决领域的测试——这也是首次对合作问题解决的测试。52个国家共540,000位15岁学生参与本次测试，其中北京、上海、江苏和广东代表中国参与。考试形式为2小时上机测试，通过模拟合作案例进行多项选择，而评估则是基于他们的回答。除了上机测试测试之外，还有背景问卷以及附加问卷（包括电脑熟悉程度问卷、教育生涯问卷、家长问卷和教师问卷）。

那么问题来了，尽管我们将合作力图可视化于电脑屏幕，但是终究存有局限。按Valcke教授所言，他的团队开发此种程序，需有非常复杂的设计。他们会对他们所观察到的现象进行编码——一小时观察，可能会花十小时分析。但是，正如Valcke教授说：“既然我们测试合作能力，那电脑上的个人测试能测出来吗？实际上，我们所说的和我们所做的总是有区别的。”

小编注：PISA 2015给出了一定的解释，以人类行动者取代电脑进行测试是不具有实操性的，因为学生表现基于与其互动的行动者，然而人类行动者却难以预测，学生需要和大量不同他人互动以确定将其置于一系列合作环境中。而电脑则能很好地控制变量。对于使用电脑和行动者之间的差别，详见PISA 2015 RESULTS (VOLUME V): COLLABORATIVE PROBLEM SOLVING，pp. 48-49。

合作问题解决定义及其框架

PISA 2015将合作问题解决定义为：The capacity of an individual to effectively engage in a process whereby two or more agents attempt to solve a problem by sharing the understanding and effort required to come to a solution and pooling their knowledge, skills and efforts to reach that solution. (OECD, 2017, p. 47)

在Valcke教授看来，这主要有三个核心胜任力：1. 建立和维系分享的理解；2. 采取适当的行动以解决问题；3. 建立和维系团队组织。其框架图如下：

 

对于合作问题解决的评价如下表所示：

PISA 2015的发现

Valcke教授先指出对测试结果如何进行比较。PISA测试结果的比较有两个层面：其一是国际间比较。他认为这种比较存在潜在的危险，因为国家之间背景差异巨大，所以需要大量问卷来掌握背景。其二，也是Valcke教授认为最具意义的，便是国内比较。相较于其他国家，中国国内的测试结果呈现出更大差异，这种差异应该受到关注并了解其背后的原因（例如：家庭、学校、高低收入等）。

接着，Valcke教授对合作问题解决与PISA其他领域之间的相关性进行了分析。总体来看，合作问题解决与PISA其他领域的测试结果呈现出高相关性（数学0.70，阅读0.74，科学0.77）。那么我们是否就可以依据某国PISA素养得分来推测合作问题解决呢？需要注意的是，国家和国家之间存有的异质性，导致了依照PISA素养期望的合作问题解决与实际之间并不一定一致。例如，在弗兰德斯地区，这种一致性较为显著；然而在中国，PISA其他领域得分名列前茅而合作问题解决却较为落后。

此处有合作问题解决的掌握程度（CPS mastery level）这一概念。Valcke教授认为：四个水平的百分比分别为多少，能够让研究者对国家整体情况有一个评估——分布远比平均分有趣得多。中国学生有相当大比例低于第二水平，反映出对合作问题解决熟练度（proficiency）的不足。而新西兰和澳大利亚则在第四水平（最高水平）很多，他推测到两国的课程，认为两国课程更注重学生的合作以及问题解决培养，已经逐步浸润到生活中，甚至有些地方将图书馆改名为“合作学习中心”。

他指出，学习者之间的差异是我们需要考量的。这些差异包括：能力强和弱的学生之间的差异，男女差异，社会经济背景差异，迁移状态差异，家庭/学校语言差异。比如，在所有国家，女生在合作问题解决上的表现都比男生好，他认为可能是问题解决测试的不仅是该能力本身，还有阅读能力，而女生一般在这方面更强；而除了掌握程度，态度也是PISA 2015考虑的重要层面。女生在合作问题解决中更注重伙伴之间的关系，而男生则更注重团队合作。

讨论环节

讨论环节，Valcke就两个方面进行了分享。首先，他借鉴布鲁姆目标分类学，认为眼下课程标准里强调的许多依旧是技艺性，而分析层次并没有落实。比如，在科学课上，做实验本来应该是问题解决过程，但是现在总是按照标准试验步骤操作，使得现状变成了“实施”而非“实验”。因此，我们需要在整体上对课程进行调整。合作问题解决培养的前提，是学生获得充分的自主性。

第二，他认为问题解决是一个行为过程。一个人有社会、情绪和认知的各个系统，每一件事情的进入是基于经验的，会发展我们的认知系统。它遵循以下步骤：感知（perception），解释（interpretation），以及决策（decision-making），最终落实到行为当中。正如前文提到的，问题解决并不是单一维度的，因此什么指标反映出了问题解决，仅仅依靠PISA那样主观打分是不够的，我们还需要观察计划，对现实生活中的行为进行编码，这也是Valcke教授在大学中主要从事的研发工作。然而，人的精力和头脑有限，我们能够找寻到数以百计的案例，但苦于没有足够的精力对其进行剖析。因此，Valcke教授指出了未来的方向：训练机器，让机器替代人类研究者对人的行为、姿态进行分析。

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北京师范大学教师教育研究中心

——良师善邦·启师致远——