研究课题

儿童观众研究联合课题 | 从“云”中交汇,到线下相聚

以下文章来源于弘博网 ,作者弘博
 
儿童观众研究联合课题
 
为了帮助博物馆切实解决在开展业务、服务儿童观众时遇到的实际问题,提升博物馆人员的业务技能和理论研究水平,北京师范大学教育学部中国儿童博物馆教育研究中心策划牵头成立了“北京师范大学博物馆研究网络”。在弘博网的鼎力支持和深度参与下,北京师范大学博物馆研究网络2020年第一期“儿童观众研究”联合课题于5月21日正式启动,包括南京博物院、上海自然博物馆、广东美术馆、中国儿童中心老牛儿童探索馆等在内的数家场馆参与了本次课题研究。
 
针对儿童观众研究这一主题,研究中心邀请到深耕该领域多年的国内外专家、学者指导研究网络成员,以本馆展览或教育项目为案例,用历时一年左右的时间,经历从发现研究课题、筛选研究方法,到收集研究数据、得出研究结论的完整周期,在系统学习和实践观众研究方法的同时,产出并发表有价值的实证研究报告。
 
2020年第一期“儿童观众研究”联合课题的学习共包含三个模块:
 
1. 评估思维(Evaluative Thinking – What? Why? How?)
2. 选择并调整数据收集方法(Select and Adapt Data Collection Methods)
3. 分析收集到的数据(Make Sense of Your Data)


 
项目启动:确定研究项目
 
2020年5月21日,“儿童观众研究”联合课题项目正式启动。在项目启动会上,研究网络成员阐述了博物馆在策划儿童展览、活动和进行儿童观众研究时面临的困扰,例如“展览和活动做完后,不知道效果到底怎么样”“应该如何调整现有的展览和活动”等等,同时也表达了他们的急切期待,希望能够运用在联合课题中所学内容,策划出真正满足儿童观众学习需求、具有博物馆特色的展览和活动。带着这些问题与期待,研究网络成员在中外方专家的带领下,开始了为期一年的边学习边实践的历程。


 
模块一:评估思维
 
“儿童观众研究”联合课题模块一设定了以下三个课程目标:一、理解什么是评估思维,它为什么有用,以及如何运用它开展研究;二、确定在本次课题中要研究的展览、活动或场馆体验;三、确定要研究的问题(1-2个)。
 
6月18日,联合课题模块一的工作坊在线上举行。在工作坊上,外方专家引入了“评估思维”“DIY评估”和“大问题”三个重要概念,并举例阐述如何运用“评估思维”围绕一个有意思的“大问题”深入思考、收集和应用数据,从而达到场馆进行观众研究的最终目的。
 
工作坊开始前,各场馆在专家的指导下确定了研究所依托的项目。接下来,研究网络成员带着专家布置的任务,开始了第一阶段的在馆研究——制定本馆的“评估思维研究任务”。


 
模块二:选择并调整数据收集方法
 
在确定了研究的大问题(BIG Question)后,场馆接下来要做的是收集数据,这是研究的基础工作。收集什么样的数据,取决于研究计划,即如何使用或分析这些数据。9月30日,联合课题模块二的工作坊在线上举行,各场馆开始了模块二——“选择并调整数据收集方法“的学习。工作坊上,外方专家介绍了五个主要的数据类型、三种数据分析方法以及每种方法的优势、挑战、适用年龄段和具体策略。接下来,各场馆根据已确定的“大问题",确定了合适的数据收集方法。


 
模块三:分析收集到的数据
 
在学习了数据收集方法后,联合课题进入第三阶段——分析收集到的数据。
 
数据分析大体上可分为定量和定性两种方法。在本次联合课题中,各馆利用DIY评估方法收集到的数据大部分是自然发生的定性数据,所以,专家在工作坊上重点介绍了定性分析及其两种分类方法,并以真实的博物馆观众研究项目为案例,带领研究网络成员在活动中感受两种分类方法的异同。


 
项目总结:汇报+论文写作指导
 
在经历了长达10个多月的共同学习后,研究网路成员们终于迎来了一场来之不易的面对面的相聚——儿童观众研究联合课题总结工作坊。此次线下工作坊由本期联合课题领衔场馆——南京博物院全力支持,研究中心组织来自9家场馆的30余名成员和专家团队进行了为期两天的汇报与交流,无法来到现场的成员也在线参与了本次工作坊。
 
从树立评估思维,到学习数据收集方法,再到解读数据,研究网络成员即将进入本期研究课题的最后一个也是最关键的一个阶段——得出研究成果


 
最终汇报
 
经过三个模块的学习后,大家究竟学到了什么?有了哪些成果?针对自己的研究项目还有哪些问题和困扰?在两天的线下工作坊中,各场馆分别用半个小时的时间对过去一段时间的学习和研究成果进行了总结汇报,介绍了各自的研究项目、“大问题”、研究目标、研究方法以及基于目前收集到的数据得出的一些初步发现,同时提出了目前阶段面临的主要问题。
 
· 分析的数据样本量是否合适?
· 如何对收集来的数据进行更深入地分析?
· 目前的数据分析方法合适么?
· 数据量太大,应该挑重点还是全部梳理?
· 面对不同形式的数据,应该如何分类和分析?
……


 
专家点评
 
受疫情影响,本期联合课题的外方专家无法来到现场,但通过实时视频的方式全程观看了各场馆的总结汇报,并就大家提出的问题进行了解答。为了对各馆的研究进行更进一步的指导,中方专家在每天下午的时间段集中点评各馆的研究,针对当天汇报场馆提出的具体问题与该馆成员进行交流探讨,并提供具体建议。
 
各馆在总结汇报时提出的问题多集中在样本规模、数据挑选、数据分类和数据分析上,针对这些问题,专家提出了以下建议:
 
确定样本量的规模需要考虑多重因素
 
· 首先,数据是为实现研究目标服务的,研究人员需要以研究目标为核心,进而判断收集的数据样本是否足够或者是不是太多。

· 其次,研究人员可根据研究的用途来确定样本量的规模。例如,仅用于指导馆内教育项目内容开发的研究和用于出版和发表的研究,它们的样本需求量是不同的。
 
· 第三,研究人员还需要考虑希望研究成果产生多大的影响。
 
· 第四,研究人员需要衡量自己具备的人力、物力资源能够支撑多大规模的研究。


 
分析数据的关键取决于研究的大问题
 
进行数据分析时,研究人员容易把关注点聚焦在研究框架上,但其实研究的大问题才是核心。比如,在做一项观众研究时,如果直接将国外已有的研究框架拿来,稍做改动后用于自己的研究,就会出现研究框架与研究问题无法匹配的情况。所以,在进行一项研究时,一定要以自己的研究项目为主,解决自己的研究问题,不要其他已有的框架束缚。


 
不是只有发现规律才是一项好研究
 
分析数据样本时,很多研究人员发现自己根本无法从收集到的数据中发现规律,每个数据的差异非常大,因而感到困扰和担忧。但其实,在进行一项现象学的研究时,本身就默认了数据样本的差异性,所以不一定非要从数据中找出规律性才是好的研究,发现差异和特色也是研究的价值。比如,一项研究项目访谈了六组家庭,每组家庭都很有特色,那么,将每个案例的特点进行描述也是对该领域研究的贡献。
 
论文写作指导
 
论文写作的过程既是对研究过程的梳理和反思,也是对研究工作的提炼与总结。但是,对于大部分每天忙于博物馆日常教育工作的一线人员来说,撰写研究论文并非易事,一些研究网络成员在总结汇报时也提出了对论文写作的担忧。为了解决大家的困扰,工作坊期间,研究中心分别邀请季娇、杜莹和周婧景三位老师进行了论文写作指导,向研究网络成员分享论文写作与论文发表的技巧。



 
接下来,各场馆将基于两天工作坊的收获,优化研究方法,分析研究数据,并着手撰写论文。
 
北京师范大学博物馆研究网络2020年第一期的联合课题,将主题聚焦于“儿童观众研究”,具体而言是通过一年三个模块内容的学习——从树立评估思维,到学习数据收集方法,再到最后解读数据——帮助博物馆一线人员掌握一套评估方法,在繁忙的日常工作中开展DIY评估,带着研究的视角,从“大问题”出发,再落回到“大问题”,找出问题的症结和解决之道。