学习策略与程序性知识迁移关系的研究

【作者】:任洁

 

【来源】:应用心理学 1998022227

     1  问题的提出

    安德森等人提出的相同要素迁移理论是当代有关程序性知识学习迁移方面颇具代表性的理论观点。它集中探讨以产生式(“条件—动作”对)为基本单元的相同要素技能迁移情况,独创性地指出“知识编辑”是由陈述性知识向技能迁移过程中的关键。强调基于相似性的大量练习以及类比等弱方法的使用在程序性知识学习迁移中的重要作用。该理论已得到现代认知派心理学家的许多实验论证和支持。其主要贡献在于使用产生式系统分析技术为特定领域认知技能的学习迁移找出了不少实证性结论。它们主要来自对LISP等计算机程序语言学习材料的研究。在安德森等人看来,被试在这种“归纳式的学习中,概括和辨别被当作自动化的过程,它不受策略的影响,也不向意识监控开放”。 我们对这一结论表示怀疑。为考察这一论点,本次实验将重视学习者本人的心理运算活动,从学习加工策略角度,结合条件原型在迁移里所起作用,揭示学习策略与程序性知识迁移之间的关系。探究最近有些研究者的看法,会发现向学生提问“你为什么那样做”之类的问题,可以促使学生把注意力从指向问题本身转变为指向自己在解决问题时正在做什么、想什么,即从问题的水平移至加工过程的水平。它实际上是一种观察问题解决者自身认知活动的过程, 被现代认知派称为元认知加工过程。Chi等人关于被试解题时“出声思维”的研究发现:具备元认知性质的言语活动能促进问题的解决。而且, 不是言语活动本身提高了问题解决和学习的效果,而是某些适当的言语活动能使人的注意力从指向问题本身转移到指向人自身的认知加工过程,从而能使人对自己的认知过程更好地监控、评价,调节和修正自己的认知活动。

    由此本次实验假设:如果被试能够培养出一种自己向自己解释的言语活动能力,或许无需大量练习,只凭对几则典型样例的自我解释,也可达到与基于相似性的类比练习同样的,甚至是超过后者的学习成绩。另外,我们还考虑到相关的一些背景知识对特定领域认知技能学习迁移的作用。这也与安德森等人的研究不同,由于相同要素迁移理论的来源是对计算机模拟学习的总结,所以在他们的实验中被试都被理想假定为具有相同的背景知识。这样就产生了问题,即我们看不到学习者是如何利用其领域知识建构条件原型。所以经过精心设计,本次实验将安排学生在前测中进行有关幂运算、整式乘法等背景知识的测试。并将根据这一测试成绩,以及日常表现和学习能力有关测验,将学生分为两组:一是高知组,他们一般都拥有良好的背景知识条件。反之,称为低知组。实验将以学习者拥有领域知识的水平差异为研究基点,结合元认知监控手段,考察通过不同学习策略所建构的条件原型(指被试在样例学习过程中建立起来的典型的产生式条件模式)如何影响问题解决行为。

    本实验的目的是:第一,通过元认知策略和认知策略的比较,揭示不同策略的训练活动对认知技能学习迁移的影响;第二,拥有领域知识水平差异的每组被试,如何借助不同学习策略完成迁移任务。

    2  方法

    2.1  被试

    初二年级学生123 名。 经瑞文智力测验, 取智力正常的学生共计108人参与本次实验。我们将依据背景知识测查结果进行分组。 测查采用集体测验方式,主试与任课教师共同阅卷。根据测验分数,分别选出具有相同领域知识背景的两组被试,即高知组与低知组。高知组的成绩在85100分之间,对每类问题回答的正确率在60%以上; 低知组的成绩分布在7055之间,对每类问题回答的正确率在40%~60%之间。这样选出两组学生各30名。

    然后,根据选出的高知组与低知组学生在“提高学习能力因素诊断测验”中的标准分数, 从中再分别选取20 名,  他们的标准分数都在3555之间,属于拥有较好学习能力因素的学生,而且这些被试全部不具备二次三项式因式分解知识。

    2.2  材料

    二次三项式因式分解及其相关领域知识资料。主要包括:

    2.2.1  背景知识测验题

    这类测题涉及的是与二次三项式因式分解相关的背景知识,包括幂的运算和整式乘法。全套测题共计25道题,每题4分,满分100分。由以下几类问题共同组成此套测试题:

    1 )描述性问题:检查学生对幂运算和整式乘法概念的掌握情况,如:“什么是幂的乘方运算?”

    2)定性问题:检查学生对相关概念原理的推理能力, 如:“一般地单项式相乘是把它们的系数、相同字母分别相乘,如果对于只在一个单项式里含有的字母,结果会怎样?”

    3)定量问题:检查学生对具体问题的运算技能, 如:“计算(x[2]x1)(x[2]1)=  ”。

    2.2.2  因式分解知识前测题

    指二次三项式因式分解知识的测验,以选出不具备该知识的学生作为被试。

    2.2.3  迁移测验题

    考察学生是否能迁移前一阶段获得的知识,解决三类新问题(同型问题、近迁移问题和远迁移问题)。这时没例题可参考。所有学生都参与这三类迁移题的测验,它们是根据与样例问题相似程度来设计的:①4道特征同型题目,②8道具有高相似性的近迁移题目,③4道具有低相似性的远迁移题目。

    2.3  程序

    2.3.1  前测

    包括三项内容:

    1)背景知识测查(材料2.2.1):用以测查被试关于因式分解相关领域的知识。

    2 )学习能力测验:根据周步成等主修《提高学习能力因素诊断测验》,去掉那些能力因素属差等或优等的学生,使挑选出来的学生具有中等学习能力因素。

    3)有无因式分解知识的测查(材料2.2.2):挑选那些没有二次三项式因式分解知识的被试参加。

    2.3.2  样例学习阶段

    所有学生在接受因式分解定义之后,每组各半分别进行两种策略加工训练。这两种策略加工方法指的是:

    1)一般的认知加工策略。它以相同要素迁移理论为基础, 教给被试一张拥有大量练习的学习单,并告知被试各题之间是非常相似的,可以利用这种相似性解题。学习单上共有25道题。此为练习组。

    2)自我监控加工策略。 训练学生利用言语活动来监控自己的学习活动。即教给被试的学习单上有4个典型样例, 它们全部来源于课本内容。但考察每个样例时,要求学生自己向自己解释“这道题是如何确定分解的两个常数因子的,它们与二次三项式的关系怎样”等有关问题解法条件的问题,从而使被试在问题解决中的注意力指向产生式的条件部分(监控),明确每一条件的价值(评价),引发元认知加工过程。此为解释组。

    这两种加工策略的主要区别在于:前一种注重问题本身,使被试通过“知其然”来学习;而后一种则是对自己的认知活动本身引起关注,被试进行的是“知其所以然”的学习活动。

    样例学习阶段的被试以个别方式进行策略加工训练。但两组被试给予的帮助不同。对练习组被试的提示限制在利用各题间的相似性;对解释组被试,主试要鼓励他们学习典型样例时对自己的思维活动进行连续而尽量完整的步法原因解释。

    这样此阶段结束后,由所有被试分别构成四个实验组:①高知—练习组,②高知—解释组,③低知—练习组,④低知—解释组。各组成员智力水平相当,而拥有的背景知识水平和接受的策略训练不同。每组10人。

    2.3.3  测验阶段

    所有被试接受三种不同类型测验题目的测试(材料2.2.3)。

    记分:迁移测验共16道题,答对1道得1分,满分16分。所有结果均在SPSS PC4.0软件包上运行。

    3  结果和讨论

    本次实验考察的是背景知识、策略监控与问题解决之间关系,从而使相同要素迁移理论继续在程序性知识学习迁移中进一步接受检验。实验结果分述如下:

        3.1  不同情境条件下学生的学习成绩对照

    被试在不同情境条件下的迁移成绩基本情况及其差异分析结果见表1和表2

        1  四组被试的迁移成绩情况

        高知练习组  高知解释组  低知练习组 低知解释组

        平均数     8.70          12.60         5.80          11.60

        标准差     0.64           0.92         1.17           0.92

      2  被试迁移测验成绩的方差分析和简单效应检验

      变异来源            平方和    自由度    均方     F

      A因素(背景知识)      38.03       1     38.03     28.23**

      B因素(策略加工)     235.23       1     235.23    174.63**

      A×B                  9.03       1     9.03      6.70*

      A(B[,1]水平)         42.05       1     42.05     31.07**

      A(B[,2]水平)          5.00       1     5.00      3.71

      单元内误差           48.50       36    1.35

                     330.78       39

    注:*p0.05,**P0.01

    ANOVA分析表看出,背景知识(A因素)的主效应是统计显著的(F136)=28.23p0.01),策略加工(B 因素)的主效应也极为显著(F136)=174.63p0.01), 而且背景知识与策略加工的交互作用也是显著的(F136)=6.70p0.05)。这就表明, 拥有良好背景知识(指学习新知识的下级规则)的学生比缺乏此类先决条件的学生,表现出较好的迁移行为。而另一方面,解释组学生的迁移成绩又明显地好于练习组学生的迁移成绩。背景知识与策略加工因素之间有一定关系。结合表1,可以看出几个突出现象:(1)无论学生拥有下级规则高水平还是低水平,受到解释策略监控训练的两个组学生表现在解决问题中的迁移效果,都比受到建立在相似性基础上的一般的认知策略加工训练的两个组学生的成绩要好得多。(2 )解释—低知组的成绩明显优于练习—高知组的成绩,表现出认知技能的迁移成功率更高。值得注意的是,尽管高知组学生的平均成绩明显好于低知组学生的平均成绩,但它只出现在一般的认知策略加工训练情境中;而在自我监控条件下,这两组学生的迁移成绩比较接近。

    3.2  交互作用的图解分析

    由于背景知识(A因素)与策略加工(B因素)之间有较为显著的交互作用(F136)=6.70p0.05),结合本次实验目的, 笔者将着重分析A因素在B的两个水平的影响趋势。

   A因素的两个水平(A[,1]A[,2] 分别代表高知和低知)在B[,1](练习)和B[,2](解释)上的影响趋势不一致。A 因素的两个水平在B[,2]水平上没有明显差异,而在B[,1]水平存在较大差异。结合简单效应的检验结果, 我们看出:当学生在元认知水平上接受策略训练以后,无论是高知组的学生还是低知组的学生,都能取得较好的迁移成绩,并且差异不显著(F136)=3.71p0.05)。但接受一般策略加工训练的被试,高知组表现出比低知组好得多的行为结果(F136)=31.07p0.01)。从而表明:学生的迁移行为可以因策略加工的方式不同而发生改变。这个结论,也可从我们对两种策略加工条件下,拥有不同水平背景知识被试的行为差异里进一步证实。结合表1的结果和主效应检验表明:执行解释策略的被试, 在解决迁移问题上,具有背景知识不同水平的两个组之间都没显示出差异性,说明良好的学习策略可以一定程度上弥补原有知识的缺陷;而执行练习加工策略的被试,较多地受到领域知识的限制,表现出高知组学生的成绩明显好于低知组学生的成绩。

    3.3  三类迁移测题间成绩差异的情况比较

    本次实验的最后阶段是对认知技能迁移结果的测验。按照实验设计,我们将迁移测验题划分为三种难度水平,分别属于同质型问题、近迁移问题、远迁移问题。实验成绩列于表3

        3  四组被试分布在三类测题上的平均成绩

                     练习组

               高知           低知

同质型       3.8±0.40      3.7±0.46

近迁移       4.2±0.75      2.1±1.04

远迁移       0.7±0.78      0.0±0.00

                  解释组                 统计检验

            高知          低知

同质型     4.0±0.00    4.0±0.00       F[(3.36)]=0.09

近迁移     6.5±0.81    5.9±0.83       F[(3.36)]=40.85

远迁移     2.1±1.14    1.7±0.46       F[(3.36)]=13.79

    实验结果表明,被试在同型问质题上,几组平均数之间均没有显著差异(F3.36)=0.09p0.05)。说明样例学习阶段的实际训练是有效的,能使学生掌握基本的知识和技能。但在近迁移问题上,各组成绩之间的差异比较明显(F3.36)=40.85p0.01)。说明接受元认知策略训练(解释组)的学习效果要优于一般认知策略训练(练习组),它使学生变得善于运用前面所掌握的基本知识单元,即以条件原型为基础证实每一新问题都是原型的不同变异罢了。最令人感兴趣的是,远迁移问题上,解释组被试的成绩也显著优于练习组,这说明策略监控有益于程序性知识的掌握。

    综合上面的各种分析,我们可以得到:被试迁移成绩的差异,主要由策略因素引起被试经历了不同样例学习阶段而造成。利用相似性进行大量练习的学习策略在课堂知识的学习迁移里效果不太好。学生通过归纳,概括出新的、不十分有效的产生式,突出表现为被试不能解决稍有变异的迁移问题。这是因为课堂学习的知识往往是一种更为复杂的程序化技能,仅靠像学习计算机程序语言材料那样的联结式操作是不能够取得理想成绩的;必须依靠学习者较为自觉主动地学习,包括激发起问题解决的元认知加工水平;积极创造条件让他们有较多的机会和空间对条件原型进行认知操作。本次实验向人们说明了:程序性知识学习迁移受策略因素的影响。解释性策略产生的迁移效果更好,它甚至于可以弥补一定程度上先前知识的不足。这种良好的策略活动表明,被试的解释式学习,可以从几个典型样例中获得概括化之源泉,因为它建立了一个基本的产生式条件模型,今后的学习或问题解决将以此为基础扩展或精炼,丰富产生式系统。

            4  小结

    (一)程序性知识问题解决中:自我监控策略是一种有效提高迁移效果的重要方法。本次实验要求被试通过适当的言语活动对自己条件认知心向进行监控与评价,从而激发了学生的元认知加工水平,使他们在样例学习阶段的注意力一直指向自己的思维过程和心理活动,进而强化了对规则的条件部分以及诸类关系的准确识别,并在最终的迁移测试里表现出明显的优势。而以安德森相似性学习迁移观点为指导,进行一般策略加工训练的练习组被试,在样例学习阶段是将学生的注意力主要指向问题的情境,由于在做练习的过程中,每解决一道题,都可成为后面问题解决的参考样例,因而虽然也能促进学生通过类似样例对规则进行辨别和归纳,甚至于获得程序化技能,但在希望同时实现变异大小不同的迁移测试里,样例解释策略的作用要好于多样化的大量练习策略产生的作用。

    (二)学习活动的有效监控能够弥补学生学习新知识时,对先决条件有所缺乏的不足。正如本次实验证实的那样,在程序性知识的迁移过程中,如果一个人具有较好的元认知知识(像解释组学生那样,能够自己评价自己对样例条件结构的认知情况),那么即使他缺乏一定的背景知识,也能在问题解决过程中取得好成绩。这就从另一个侧面,说明对样例的解释可以极大地将知识的价值充分体现出来。由于样例解释是一种建构性活动,所以它充分发挥了学生的主体地位,通过恰当的言语活动,使被试有效地获得对样例解法的条件认知,促进问题解决,提高正确迁移认知技能的行为。

    (三)特定领域认知技能的获取与迁移任务,借助少量典型样例的解释,便能较好地完成。本次实验支持学生在解释的基础上学习新知识。它有与以安德森为代表的迁移观不同的方面。可以看出:前者更注重学生主体的作用,发挥主动性去认知产生动作的条件部分各要素之间的关系;而后者则强调相似目标和计划等信息资料的类比加工,并在此基础上进行辨别和归纳。笔者认为,这不是单纯意义上对学习策略看法上的差异。而是要注意分清学生是在对什么类型的知识进行迁移,如果学生获得的是不同类型的程序性知识,当然促进问题解决的策略就不同。课堂学习的知识不仅仅是一种以计算机语言的形式来表达的内容,而往往是更为复杂的认知技能形式。该实验的研究结果表明:1.以揭发意义或价值、建立新旧知识信息间实质性联结的解释策略对高、低领域知识组的被试具有明显促进问题解决的作用;而以相似性为基础的练习策略往往在学生头脑中建立的是新旧知识间表面特征的联结,因而程序化技能的迁移范围不如前者;2.在运用获得的认知技能碰到阻碍时,解释策略不仅使高知组被试能够突破无关变量的影响,而且也在一定程度上弥补了低知组被试掌握的规则缺陷。

 

 


 

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