学习科学的内涵解构与演进脉络：一项基于91项定义的系统性综述与跨学科分析

《Smart Learning Environments》：What is the Science of Learning? a comprehensive review and analysis of the existing definitions

为解决“学习科学（Science of Learning, SoL）”定义模糊、跨学科整合不足及实践转化滞后等问题，研究人员对2000–2024年间91项SoL定义开展系统性综述，通过文本挖掘与内容分析揭示其研究焦点、学科关联、核心认知机制及教育因素。结果表明，SoL以神经科学、心理学与认知科学为基石，近年逐步融入技术与社会文化视角，但基因作用、高阶学习能力等关键领域仍被忽视。研究呼吁加强跨学科协作，推动SoL在真实教育场景中的科学化应用。

　　

在人工智能与神经科学迅猛发展的时代，教育领域正面临如何将复杂的学习机制转化为可操作的教学策略的挑战。尽管“学习科学”（Science of Learning, SoL）这一概念日益受到研究者、政策制定者和教育实践者的关注，但其定义却长期存在模糊性和多义性。不同学科背景的学者对SoL的理解差异显著：神经科学家强调脑可塑性与学习过程的生物基础，心理学家聚焦认知架构与行为调控，而教育技术专家则倾向于将SoL与自适应学习系统、人工智能（AI）驱动的教育干预相联系。这种定义的分歧不仅阻碍了学术对话的深入，更削弱了SoL在教育实践中的有效应用。为此，黄荣怀教授团队在《Smart Learning Environments》期刊发表了一项系统性综述研究，旨在厘清SoL的核心内涵、演进轨迹及未来方向。

为全面梳理SoL的定义谱系，研究团队遵循PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）指南，系统检索了Web of Science、ProQuest和Scopus三大数据库中2000年至2024年的相关文献，并结合30个国际教育组织的公开报告，最终纳入91项非重复的SoL定义。研究采用混合分析方法，一方面利用WeiCiYun文本分析平台进行词频统计、共现网络构建与可视化呈现；另一方面通过内容编码对定义中涉及的学科领域、利益相关者、认知实践及教育因素进行定性分析。

研究结果

1. 1.
   SoL的研究焦点以认知与神经科学为核心
   词频分析显示，“科学”“学习”“认知”“神经科学”和“心理学”是SoL定义中出现频率最高的术语。

   

   共现网络进一步表明，“神经科学”与“教育”“学习”之间存在强关联，而技术相关术语（如“人工智能”“机器学习”）的出现频率较低，反映SoL的定义仍偏重基础科学层面。
2. 2.
   SoL的学科基础从单一走向多元
   早期定义高度依赖神经科学、认知神经科学和心理学，2016年后逐渐融入社会学、人类学、语言学等学科。

   

   值得注意的是，基因对学习的影响在现有定义中几乎未被提及，而技术赋能的学习环境直至2024年才成为独立分类。
3. 3.
   SoL的利益相关者以泛化描述为主
   61%的定义未明确提及具体利益相关者。在已提及的群体中，“成人/人类/作者”（21%）和“学习者/学生”（16%）占比最高，教师、家长等关键实践者则较少被聚焦。

   
4. 4.
   认知实践强调过程机制而非高阶能力
   56%的定义未涉及具体认知实践，其余定义则集中于“学习/认知过程”（11%）、“大脑学习机制”（10%）等基础环节，而对“知识迁移”“元认知调控”等高阶能力的关注不足。

   
5. 5.
   教育因素的整合尚显薄弱
   仅15%的定义提及教育环境、技术增强学习等情境因素，且多集中于近年来的定义中，反映SoL与教育实践的衔接仍需加强。

   

结论与讨论

本研究首次通过大规模定义分析揭示SoL的多维特征与演进动态。结果表明，SoL已从早期以神经科学与认知心理学为主导的狭义框架，逐步拓展为涵盖社会文化、技术环境与终身学习背景的跨学科领域。然而，其定义仍存在显著空白：基因作用、家庭与社区等微观环境因素、以及教师与政策制定者的角色均未得到充分体现。此外，SoL与“学习科学”（Learning Sciences）的概念边界尚需进一步厘清，后者更注重学习环境设计与 pedagogical（教学法）创新，而SoL则偏重学习机制的生物学与心理学基础。

研究的实践意义在于为教育者、技术开发者与政策制定者提供了清晰的SoL概念地图，助力其基于证据设计学习干预措施。例如，教师可依据SoL中强调的“注意力与记忆机制”优化课堂教学节奏，技术团队可参照“知识获取—保留—应用”模型开发自适应学习平台。未来研究需加强三方面工作：一是深化基因—环境交互作用对学习的影响机制探索；二是推动SoL在低收入地区与特殊教育场景中的落地；三是构建连接实验室研究与真实课堂的转化桥梁。唯有通过跨学科协作与情境化实践，SoL才能真正实现其“促进人类潜能发展”的终极使命。