你还记得初中教的生物细胞结构吗?
相信大多数人都不记得了。这种知识，考试一过就从记忆中烟消云散了。
这是因为，大多数人当初学细胞结构的时候，仅仅是坐在教室里，看着课本上的图画和文字，呆呆地听着老师的讲解。这是一种被动的学习，学生们接收者着填鸭式的教育，记忆难以持久。
与被动式学习相对的，就是主动式学习。主动学习的核心内涵，就是让学生进行自我管理，为自己的学习负责，主导自己的学习进程。学生们回答自己提出的问题，不断地反思自己的学习状况。这就意味着，教师只起辅助角色，教师要学会放权给学生。
美国国家科学院有一项综合了上百项研究的元研究，结论是，主动学习的效果显著高于被动学习。
用模型来学习
模型是对复杂系统和过程的抽象模拟，它会简化掉一部分现实特征，也能真实反映一部分现实特征。科学家们建构起一个又一个理论模型，来理解复杂的自然现象和社会现象。由此可见，掌握模型对于学生们来说是十分重要的。
既然科学家就是用模型来思考世界，那么，如果我们期待学生能拥有和科学家一样的思考方式，那么为何不直接让学生们利用模型来学习呢?
接下来，我们来看一个具体的实例：如何用模型让学生们更高效地学习遗传学知识。
Geniverse的登录界面
Geniverse就是这样一款产品，它是一个为高中生学习生物学知识而设计的在线网页游戏。在这个游戏中，你所扮演的角色养了一条宠物龙，但是这条龙生病了，你需要掌握足够的遗传学知识，正确地操作基因变量，真正理解微观的基因与宏观的生物性状之间的模型关系，才能治好你的宠物龙。
整个游戏就像是一个沉浸式的小说，非常有趣，所以学生们有很高的学习主动性。同时，我们也能用这种操作基因模型的能力来评价学生是否真正掌握了遗传学知识。相比传统的纸笔考试，这种用实践操作的形式考察学生对模型的理解会更好。因为科学家们正是以模型的视角来理解整个世界。
此类产品很适合科学课和数学课。StarLogo Nova是一个可视化的计算机模拟工具，可以表达数学几何模型，传染病模型，热传播模型，森林野火模型等等。学生们操作变量，然后程序可以给出即时的反馈。比如学生改变风向和风速以及地形，就能立即看到野火蔓延的差异。此时，学生可以深刻地理解自然现象背后的自然规律。
我们可以操纵模型的变量来预测真实系统的情况，通过建构模型来理解真实系统的运作。但在学生使用模型来学习的过程中，必须要让学生主导自己的学习，否则又变成了老师填鸭式地教学生怎样操作模型，应付模型操作考试。
从建构中学习
乐高机器人
建构主义认为，学生在建构东西的同时，也在建构知识。在搭建乐高积木时，学生们主动地创建了一个建筑，一个机器人，一头恐龙。此时，他们也在自己的头脑里创建了关于建筑、机器人以及恐龙的知识。
许多编程机器人背后的教学理念就是这种建构主义的学习理念。一方面，学生在现实的物理世界中用积木、电线、马达、电池、齿轮等等部件建构了一个可以行动的机器人。学生们在建构机器人的过程中能理解机器人的结构以及结构所能实现的功能。不过，不同的学生，设计机器人的水平会不一样。有些学生只会搭建那种带轮子的小车型简单机器人，而有些学生就能设计出带有双足和双手的复杂人形机器人。
同时，学生还要在计算机中为机器人建构一个行为模型，通俗地说，就是为机器人编程，设计软件。不同的学生，编程水平也不一样。有些学生只能用几行简单的代码实现简单的功能，而有些学生则能用复杂的代码让机器人完成更精细的任务。
但随着学生们不断地进行着这种建构式学习，几乎所有的学生都能实现优秀的机器人设计和程序设计。这是两种不同层面的建构和创造力。一种是现实的物理层面，一种是虚拟的模型层面。它们没有固定的标准答案，每个学生可以自由地发挥自己的创造力，主动地建构自己想要的东西，同时建构印象深刻的知识。
