（基础心理学专业论文）错误样例与自我解释对大学生数学学习迁移的影响.pdf

错误样例与自我解释对大学生数辨 学习迁移的影响 摘要 样例学习的研究兴起于2 0 世纪5 0 年代中期，到8 0 年代逐渐受到重视，并随 着认知负荷理论的提出而迅速发展。近些年来，样例学习的研究日益趋向复杂和 细致化，以如何设计有效的样例为目标，提出了一系列诸如样例内特征、样例间 特征以及样例与学习者之间相互作用的设计。最新的研究指出，在样例的解题步 骤中安置错误，可以加深学习者对样例的思考，诱发学习者产生更多的自我解释 活动，增加相关认知负荷，从而能提高学习迁移的效果。那么我们就将解题方案 中包含一个或者多个错误的样例称为错误样例( e r r o n e o u se x a m p l e s ) 。所谓错误样 例学习是指要求学习者去辨别、解释或者改正错误样例解题方案中的错误，以促 进学习效果的一种学习方法。对错误样例学习进行研究已经成为当前样例研究中 的一个新的课题。对错误样例学习进行研究有利于拓展样例学习的研究方向，推 进关于样例学习的理论发展，对如何设计更有效的样例也给予了很大的启示。 已有研究在一定程度上已经验证了错误样例学习的学习效益，但是也有些研 究指出错误样例的学习效益会受被试的原有知识水平以及错误样例的呈现特征等 条件影响的。那么通过错误样例学习究竟是不是一种有效的学习方式，以及它在 哪些条件下对学习迁移效果最好，这些问题依然是一个很有争议的话题。本研究 就此问题在前人研究的基础上展开了进一步的讨论。 该研究主要探讨了在与正确样例学习相比的情况下，错误样例学习的学习效 果，以及诱发自我解释策略是否对错误样例学习效果有促进作用，还考察了学习 者的原有知识水平是如何影响错误样例学习效益的。该研究包括两个实验，以1 8 6 名大学生为被试，以概率计算问题为实验材料。实验1 为单因素被试问实验设计， 考察了三种样例类型( 正确样例、错误样例无反馈、错误样例有反馈) 之间学习 效果的差异。主要探讨了错误样例的学习效果。实验2 为2 ( r 4 例类型) 2 ( 自 我解释类型) 被试间混合设计，样例类型分为：正确样例；错误样例。自我解释 类型分为：诱发自我解释：无诱发自我解释。主要考察诱发自我解释学习策略是 否影响错误样例学习效果。 研究结果表明： ( 1 ) 对错误样例中的错误给予反馈能极大地提高错误样例的学习效果。错误 样例有反馈组的学习效果最好，显著地优于正确样例组和错误样例无反馈组。 ( 2 ) 错误样例学习中也存在自我解释效应。错误样例诱发自我解释组的学习 效果要显著地优于错误样例无诱发自我解释组。 ( 3 ) 错误样例学习中的自我解释效应比正确样例学习中的自我解释效应更 显著。错误样例自我解释组的学习成绩要显著高于正确样例自我解释组的成绩。 ( 4 ) 错误样例的学习效果受学习者的原有知识水平的影响，表现出高知识水 平优势效应。高原有知识水平学习者的错误样例学习效果显著优于低原有知识水 平的学习者。 关键词： 样例学习；错误样例：认知负荷：诱发自我解释 1 1 t h ee f f e c t so fe r r o n e o u se x a m l ea n d s e l f e x p l a n a t i o no n t h eu n i v e r s i t ys t u d e n t s t r a n s f e ro fn 队t h e a 压a t i csl e a r n i n g a b s t r a c t r i s i n gi nt h e19 5 0 s ，t h es t u d yo fw o r k e de x a m p l el e a r n i n gi sm o r ea n dm o r e p o p u l a ri nc o g n i t i v ep s y c h o l o g ya n dd e v e l o p e dr a p i d l yw i t hc o g n i t i v el o a do ft h e t h e o r yp u tf o r w a r di nt h e19 8 0 s r e c e n t l y , t h er e l e v a n tr e s e a r c hi si n c r e a s i n g l yc o m p l e x a n dp a r t i c u l a r i z e d ，m a k i n gh o wt od e s i g ne f f e c t i v ee x a m p l e sa st h eg o a l ，a n d p u t f o r w a r d sas e r i e so fd e s i g n sa b o u ti n t r a e x a m p l e f e a t u r e ，i n t e r - e x a m p l ef e a t u r eo f e x a m p l e sa n dt h ei n t e r a c t i o nb e t w e e nl e a r n e r sa n de x a m p l e si no r d e rt op r o m o t e l e a r n i n ge f f e c t t h el a t e s ts t u d ys h o w st h a te r r o n e o u se x a m p l e sc a nd e e p e nt h el e a r n e r s t h i n k i n g ，i n d u c el e a r n e r st op r o d u c em o r eo fs e l f - e x p l a i n a t i o na c t i v i t i e s ，i n c r e a s e r e l a t e dc o g n i t i v el o a d ，w h i c hc a ne n h a n c et h ee f f e c to fl e a r n i n gt r a n s f e r s ot h e e r r o n e o u se x a m p l e sr e f e r st ot h ee x a m p l e st h a tt h es o l v i n gs o l u t i o nc o n t a i n so n eo r m o r em i s t a k e s l e a r n i n gw i t he r r o n e o u se x a m p l e si sal e a r n i n gm e t h o do fr e q u i r e i n g l e a r n e r st od i s t i n g u i s h ，e x p l a i na n dc o r r e c tt h ee r r o r si nt h es o l v i n gs t e p si no r d e rt o p r o m o t et h el e a m i ge f f e c t t h er e s e a r c ho fe r r o n e o u se x a m p l e sl e a r n i n gh a sb e e nan e w i s s u ei nt h ee x a m p l e sr e s e a r c h i tc a ne x p a n dt h ed i r e c t i o no fe x a m p l e sl e a r n i n g ， p r o m o t et h et h e o r i e sa b o u te x a m p l e sl e a r n i n g ，a n dg i v eab i gi n s p i r a t i o no nh o wt o d e s i g nm o r ee f f e c t i v ee x a m p l e s a l t h o u g he x i s t i n gr e s e a r c hc o n f i r m e dt h el e a r n i n g e f f e c to ne r r o n e o u s e x a m p l e s b u ts o m er e s e a r c hp o i n t e do u tt h a tt h el e a r n i n ge f f e c to ft h ee r r o n e o u s e x a m p l e si sa f f e c t e db yt h ep r i o rk n o w l e d g el e v e la n dt h ep r e s e n t a t i o nf e a t u r e s w h e t h e rl e a r n i n gw i t he r r o n e o u se x a m p l e si sa ne f f e c t i v ew a yo fl e a r n i n g ，a n du n d e r w h i c hc o n d i t i o n sp r o b l e ms o l v i n gt r a n s f e re f f e c ti s b e s t ，t h e s ep r o b l e m sa r es t i l la s u b j e c to fd e b a t e t h ei s s u ei sf u r t h e r l yd i s c u s s e do nt h eb a s i so fp r e v i o u ss t u d i e si n t h i ss t u d y t h i sr e s e a r c he x p l o r e st h ee f f e c to fe r r o n e o u se x a m p l e s ，c o m p a r i n gw i t hc o r r e c t e x a m p l e s ，w h e t h e rp r o m p t i n gs e l f - e x p l a n a t i o n sc a np r o m o t et h ee f f e c t so fe r r o n e o u s e x a m p l e s ，a n dh o wt h ep r i o rk n o w l e d g ei n f l u e n c et h ee f f e c t so fe r r o n e o u se x a m p l e s t h er e s e a r c hc o n t a i n st w oe x p e r i m e n t sw i t hp r o b a b i l i t yc a l c u l a t i o np r o b l e mf o r e x p e r i m e n t a l m a t e r i a l s t h e r ew e r et o t a l 18 6u n d e r g r a d u a t e s t h ee x p e r i m e n t 1 i n v e s t i g a t e dd i f f e r e n c e so nl e a r n i n ge f f e c tb e t w e e nt h r e ee x a m p l et y p e s ( t h ec o r r e c t e x a m p l e s ，e r r o n e o u se x a m p l e sa n de r r o n e o u se x a m p l e sw i t hf e e d b a c k ) i tm a i n l y d i s c u s s e dt h el e a r n i n ge f f e c t so fe r r o n e o u se x a m p l e s t h ee x p e r i m e n t2i s2 ( e x a m p l e t y p e s ) x2 ( s e l f - e x p l a i n a t i o nt y p e s ) m i x i n gd e s i g n ，e x a m p l et y p e sw e r ed i v i d e di n t o ： c o r r e c t e x a m p l e ；e r r o n e o u se x a m p l e s e l f - e x p l a i n a t i o n t y p e sw e r e ：p r o m p t i n g s e l f - e x p l a n a t i o n s ；n op r o m p t i n gs e l f - e x p l a n a t i o n s i ti n v e s d i g a t e e dt h a t w h e t h e r p r o m p t i n gs e l f - e x p l a n a t i o n sw o u l di n f u l e n c et h el e a m i n ge f f e c to f e r r o n e o u se x a m p l e s t h er e s u l t ss h o wt h a t ： ( 1 ) f e e d b a c kf o re r r o n e o u se x a m p l e sc o u l ds i g n i f i c a n t l yp r o m o t et h el e a r n i n g e f f e c to fe r r o n e o u se x a m p l e s t h ee r r o n e o u se x a m p l e sw i t hf e e d b a c kl e a r n e db e s t ， s i g n i f i c a n t l yb e t t e rt h a nt h ec o r r e c te x a m p l e s ，e r r o n e o u se x a m p l e sn of e e d b a c k ( 2 ) s e l f - e x p l a n a t i o ne f f e c ta l s oe x i t e di ne r r o n e o u se x a m p l el e a r n i n g t h el e a r n i n g e f f e c t so fe r r o n e o u se x a m p l e sw i t h s e l f - e x p l a n a t i o na r es i g n i f i c a n t l yb e t t e r t h a n e r r o n e o u se x a m p l e sw i t hn os e l f - e x p l a n a t i o n ( 3 ) t h e r ew e r ed i f f e r e n c e sb e t w e e ns e l f - e x p l a n a t i o ni ne r r o n e o u se x a m p l e sa n d c o r r e c te x a m p l e s ( 4 ) t h ee f f e c t i v e n e s so ft h ee r r o n e o u se x a m p l el e a r n i n gw a s i n f l u e n c e db ye x i s t i n g k n o w l e d g el e v e l so fl e a r n e r s ，p r e s e n t i n gt h ea d v a n t a g eo fh i g hk n o w l e d g el e v e l t h e h i g hk n o w l e d g el e v e lp a r t i c i p a n t sp r e f o r m e ds i g n i f i c a n t l yb e t t e rt h a np a r t i c i p a n t so f t h e l o wk n o w l e d g e1 e v e l k e yw o r d s ：w o r k e de x a m p l el e a r n i n g ；e r r o n e o u se x a m p l e ；c o g n i t i v el o a d ；p r o m p t i n g s e l f - e x p l a n a t i o n s 目录 摘 要i a b s t r a c t 。i i i 目 录v 引 言1 l 研究综述3 1 1 样例学习的定义及其研究的焦点3 1 1 1 样例学习的定义3 1 1 2 样例学习研究的焦点3 1 2 错误样例的定义7 1 3 错误样例的理论基础8 1 4 错误样例学习的相关研究1 l 2 问题提出与研究假设1 7 2 1 问题的提出1 7 2 2 研究假设1 8 3 实验研究2 0 3 1 实验l ：错误样例学习对学习迁移的影响2 0 3 1 2 实验方法2 0 3 1 3 结果2 3 3 1 4 分析与讨论2 6 3 1 5 结论2 7 3 2 实验2 ：错误样例学习中的自我解释效应2 8 3 2 1 实验目的2 8 3 2 2 实验方法2 8 3 2 3 结果2 9 3 2 4 分析与讨论3 3 3 2 5 结论3 5 4 综合讨论一3 6 4 1 错误样例的学习效果一3 6 4 2 错误样例学习中的自我解释效应一3 7 4 3 原有知识水平对错误样例学习的影响3 8 5总结一4 0 5 1 结论4 0 5 2 研究的意义一4 0 5 3 本研究的不足以及需要进一步研究的问题一4 1 6 参考文献4 3 附录4 9 致谢6 3 浙江师范大学学位论文独创性声明6 5 学位论文使用授权声明6 5 v i 引言 近年来，样例学习已成为学习迁移研究的热点，尤其是在数学、物理、计算 机程序等结构良好领域。所谓样例学习就是从具有详细步骤的事例中归纳出隐含 的抽象知识来解决问题的学习。 早在2 0 世纪5 0 年代中期，样例学习就已经成为教育心理学的研究课题，只是 当时关注的是样例学习对概念形成的作用。2 0 世纪5 0 年代至7 0 年代，认知和教育 心理学家采用“从例中学”的范式研究和描述概念形成的加工过程。7 0 年代中期， 样例学习的主要研究点从概念形成转向了较复杂的知识和学习形式。这个时期的 研究主要集中在对专家和新手在代数、几何、象棋、物理等领域问题解决上进行 的对比研究。从8 0 年代开始，s w e l l e r 及其同事开始探讨基于样例的教学与基于 练习的教学对学习迁移的作用，他们的系列研究结果表明：基于样例的问题解决 条件下的学习者会使用更为有效的问题解决策略，而基于练习的问题解决条件下 的学习者会更倾向于使用典型的新手策略，前者的学习效果也更佳。正是s w e l l e r 他们一系列的研究及其课堂调查引起了相关学者对样例学习的关注，从而引发了 “样例学习研究”的热潮。 在过去的2 0 年里，随着样例学习的研究不断地深入，样例学习的有效性得到 了普遍的证实，样例学习的研究也有了新的发展，从初期主要集中探讨样例学习 的加工机制，继而转向探讨如何设计有效的样例以及分析影响样例迁移效果的因 素。近几年来，研究者更是将如何设计有效的样例以促进学习迁移效果为目标， 提出了一系列促进学习效果的样例内特征、样例问特征以及样例与学习者之间的 相互作用，例如为每一个问题类型突出子目标，采用多重样例，或者结合自我解 释策略，都有了一些研究的支持( a t k i n s o n ，d e r r y , r e n k l ，w o r t h a m ，2 0 0 0 ) 。 本研究基于这个背景，采用了一个新的样例设计：在样例的解题步骤中安置 错误。文中将此种样例称为错误样例，主要探讨它对学习迁移的影响。尽管已有 研究证实了学习错误样例有利于学习迁移，但是也有些研究指出错误样例的学习 效益是受条件限制的。那么错误样例学习究竟是不是一种有效的学习方式，以及 引言 在何种情况下它对问题解决的学习迁移效果最好，这些问题依然是一个很有争议 的话题。本研究就此问题展开了更进一步的探讨。 2 1 研究综述 1 1 样例学习的定义及其研究的焦点 1 1 1 样例掌习的定义 样例( w o r k e de x a m p l e s ) 又称为例子或范例，是一种能够例说或表征较为 抽象的概念原理的相对具体的实体，能够展示同一类事物性质的样本，或值得模 仿的榜样。一个完整的样例是由一个问题，解题步骤，和答案三个部分构成。数 学样例就是关于数学的样例。从数学教与学的角度来说，数学样例是数学问题及 其解答的组合体。它可用以说明一类数学问题的解法、例释一个概念、例说一个 原理或例示一个公式及其用法，既能起到例示同类问题是怎样解决的作用，又能 起到解释和说明概念、原理或公式内涵作用，还能起到样板或示范作用。 样例学习就是从例子中学( l e a r n i n gf r o mw o r k e de x a m p l e s ) ，是指呈现给学 习者一般至少两个以上加工过的例子，让其从中习得隐含的规则或深层知识，以 此迁移来解决新问题的学习。通过样例学习，既能促进学生的独立思考，又能提 高学生的自主学习能力( m e v a r e c h k r a m a r s k i ，2 0 0 3 ) 。相比较问题解决而言，样 例学习已经被证实为种获得认知能力更有效的学习方式，尤其是在一些结构完 善的领域里，例如数学、物理、计算机程序等领域( s w e l l e r ，c o o p e r ，1 9 8 5 ；p a a s ，2 0 0 6 ； r e n k l ，2 0 0 5 ) a 1 1 2 样例学习研究的焦点 研究表明，规则和公式等抽象知识通常很难被学习者，尤其是新手直接利用。 用样例来表达相应的解题规则等抽象知识，容易被学习者理解和运用。但是，研 究者中同时也存在着两种不同的声音：有人认为，样例提供了专家解答问题的方 法，可供学习者模仿和学习，因此，易化了认知技能的获取，减少了新手的认知 负荷，促进了原理的学习；然而，也有人认为，解题者从样例中获得的往往是僵 化的知识，他们很难将已经学过的解题规则迁移到与样例解决步骤有所不同的题 1 研究综述 目中，问题中很小的变化就可能极大的降低迁移效果。鉴于此，如何设计更有效 的样例以最大程度地促进学习的迁移受到了研究者的关注。近年来，样例学习研 究主要集中在三方面：样例内特征( i n t r a e x a m p l ef e a t u r e ) 的研究、样例间特征 ( i n t e r e x a m p l ef e a t u r e ) 的研究和样例与学习者之间的相互作用( 例自我解释效 应( s e l f - e x p l a n a t i o ne f f e c t s ) ，专长知识逆转效应) 的研究。 1 1 2 1 样例内特征 样例内特征主要指单个样例的组成特征，反映在样例设计上就是指单个样例 的文本设计和步骤编码设计。例如，关于单个样例的文本设计的研究指出文本和 图解的整合、视听信息的整合、不完整样例的设计等等都能促进问题解决迁移的 成绩( 从聪，2 0 0 7 ；王小明，2 0 0 7 ；刑强，2 0 0 3 ) 。关于样例解题步骤的子目标 编码是近年来样例内特征对学习影响研究的另一热点。从1 9 8 9 至j j 2 0 0 1 年， c a t r a m b o n e 等人仔细的研究了样例程序的子目标建构问题，提出了子目标学习模 型，强调样例学习时问题解法的概念性意义组块或子目标对学习的作用。他认为 在呈现样例的解法时应通过附着一个标签或用视觉分离的方法着重强调它的子 目标，这样可以帮助学习者积极的归纳样例的基本目标结构，从而帮助学习者形 成有用的概化。 总的来说，对样例内特征的一系列研究证实了这些样例设计能很大程度地提 高样例学习的整体学习效益。 1 1 2 2 样例问特征 样例间特征主要指多重样例的变异性以及多重样例的组织和呈现方式。认知 负荷理论认为练习中的变异与样例中的变异对学习的影响是不同的，样例中变式 的增加比练习中变异的增加更能促进关键认知图式的获得和学习的迁移。p a a s 和v a n 的研究也指出增加样例的变异可以帮助学习者获得问题的关键认知图式， 从而促进认知技能的获得与迁移。然而，他们也指出，样例的变异性与学习者的 认知负荷也存在正相关，变异会导致新手的认知负荷较高，所以增加的变异也可 能阻碍学习的迁移。因此，这也就意味着多重样例的设计要求多个样例之间既要 有变异性也要有同一性，才能更好地促进样例学习的效果。多个样例的同一性是 指样例在结构特征上要同一；变异性是指样例在表面特征上要有变化。所谓样例 的表面特征是指样例问题所涉及的具体事件、问题情境以及问题的表述方式等方 4 l 研究综述 面的一些特征。所谓样例的结构特征则是指样例所隐含的公式、算法和原理等。 那么，多重样例的变异性主要有两种情况：一是问题的表面特征变化而结构特征 保持不变，即表面变异；二是问题结构变化而表面特征尽量保持不变，即结构变 巳 卅。 多重样例的呈现方式主要分为交互式和分块式：在交互式的条件下，呈现给 被试n 个样例练习对是：样例l ，练习l ；样例n ，练习n ；在分块条件下， 样例和问题的呈现方式是：样例1 样例n ；练习1 练习n 。已有研究表 明在交互式条件下学习多重样例的被试比再分块式条件下学习的被试的解题时 间更短、正确迁移的数量更多( 刑强，莫雷，2 0 0 5 ；唐学峰，莫雷，2 0 0 4 ；赵弘， 2 0 0 7 ；宁宁，喻平，2 0 1 0 ) 。 1 1 2 3 学习者与样例之间的相互作用 1 1 2 3 1 高知识水平优势效应 如果学习者具有与学习材料相关的专业知识，那么他们在学习相同的材料时， 就会比新手产生更少的内在认知负荷。这是因为专家具有与学习材料相关的图式 或自动化图式，即使这类材料包含多种成分并且各种成分之间关系复杂，但它们 在工作记忆中也只作为一个组块，这大大减小了工作记忆负荷。r e i s s l e i n 等 ( 2 0 0 6 ) 研究了不同知识水平的学习者在用电脑程序学习电路分析时的区别，实 验有三个实验组：样例问题对、问题样例对和渐减提示法。结果得出：在这三个 实验组中，原有水平较高者在学习介绍材料和训练学习时，所花时问都更少，达 到的效果( 迁移成绩) 也更好。 1 1 2 3 2 专长知识逆转效应 在样例学习过程中，当学习者的原有知识较少时，样例的学习效果要比优于 问题解决练习的学习效果，但这种优势会随着学习的进程或者学习者专长知识的 增加而逐渐消失，甚至会起反作用。这就是所谓的“专长知识逆转效应( e x p e r t i s e r e v e r s a le f f e c t ) ” ( k a l y u g a ，a y r e s ，c h a n d l e r , s w e l l e r , 2 0 0 3 ；k a l y u g a ，c h a n d l e r , t u o v i n e n ，s w e l l e r , 2 0 0 1 ) 。 这是因为当学习者的原有知识水平较高的时候，样例相对就过于简单，那么详细 的样例步骤对于学习者来说已经成为冗余信息，会引起他们对样例不必要的思 考，同样会增加认知负荷，阻碍学习的进行，反而正由于他们的知识水平比较高 l 研究综述 可以直接进入问题解决练习，不会耗费多余的心理资源，因此此时样例学习就没 有问题解决练习的效果好。 d a r a b i 等( 2 0 0 7 ) 用电脑模拟化学加工厂的加工过程，使用三种不同的教学 策略( 问题解决练习、强调过程和强调结果的样例学习) 学习诊断和修理机器故 障的技巧。从迁移成绩和心理负荷量表的结果上来看，对于经验丰富的学习者( 原 有知识水平高) ，问题解决练习的效果要好于两种样例学习的方法。因此，样例 需要根据学习者的原有知识水平来设计。 1 1 2 。3 。3 自我解释效应 样例学习有效性的早期研究都假定：学习者在加工样例的时候不存在个体差 异，忽视了学习者在学习样例的时候可能或多或少的使用了某些有效的学习方 式。但是近年来，一些研究发现个体在学习样例的时候的确是存在着一定的个体 差异的。其中c h i 及其同事( 1 9 8 9 ) 首先对样例加工过程中的个体差异进行了 研究。他们的研究( 1 9 8 9 ) 表明样例本身并不包含为什么出现每一个特定的解题 步骤的理由。因而解释解题步骤的任务就落在学习者身上，学习者需要进行一种 建构性的推理活动，才能够填补样例文本与学习者心理模型的空缺，因此不同的 学习者对于未尽详解的样例所使用的加工策略就会存在很大的差异。成功的学习 者( 更好地解决问题者) 在样例学习过程中，会产生更多的自我解释，更多的有 关自我监控的出声报告，而在后面的问题解决中，也较少地参考样例，即使参考， 也更有目的性、效率更高。c h i 等人将这个有效的样例加工策略称为“自我解释 效应( s e l f - e x p l a n a t i o ne f f e c t ) ”。 自我解释是指学习者经常用来帮助自己理解以各种形式呈现的外部信息的 加工过程。自我解释这个术语最初是在通过大声思维技术来解释心理活动中使用 的。所谓大声思维技术是指要求学习者即时出声地报告自己对学习材料的具体思 考的内容和过程。由于即时出声的报告方式操作困难，数据收集过程复杂，也很 难分析，因此近年来，越来越多的研究采用了书面的自我解释形式。所谓书面的 自我解释形式以书面的形式呈现在样例中穿插的一系列反省的问题要求学习者 以书面的形式回答，而不是通过口头上的提问与报告。更具体地来说，书面的诱 发自我解释是指提供一些自我解释提示问题，如“哪个解题步骤是不正确的，为 什么? ”等等类似的需要学习者以书面形式回答的问题，以探索他们在学习错误 样例的时候的精细认知加工活动。 6 1 研究综述 不管是书面的自我解释还是出声的自我解释，如果在学习的时候，学习者没 有要求给出外显的自我解释的情况下，学习者不会自动地表露出他的自我解释的 程度，那么想要了解实验中学习者的自我解释的程度，我们就需要有个客观的可 以衡量的指标，我们就可以通过诱发自我解释的方法就可以获得。诱发自我解释 是实验中提供自我解释最常用的方法之一，这种方法主要是通过与样例的步骤结 合，通过向学习者提出一些关于解题步骤原理和推理的问题( 如：这一步根据的 是什么原则? ) ，让学习者进行回答( 填写) 或在几项原则中选择，以指导学习 者对原理的关注和理解，进行有效的加工。与其他大多数提高样例学习过程中相 关认知负荷的策略一样，能够促使学习者把有限的认知资源分配到有效的学习活 动中去，加深学习者对问题的理解。也就是说，学习者不仅知道样例中解题步骤 的程序性知识，而且理解了其背后的原理及其使用条件，进而有效地促进了学习 效果。 r e n k l 发现大多数学习者都是被动的浅薄的自我解释者，c h i 的研究也表明 有一些学习者在学习样例的时候会通过一个规则来自己解释样例，而这些学习者 比那些不主动思考样例的学生能获得更多的知识。从教学观点来看，这表明在教 学设计中促进学生的自我解释的重要性。从教育的观点来看，这表明在教学设计 中促进学生的自我解释的重要性。 1 2 错误样例的定义 在有些情况下，即便我们学习的是正确样例，也有可能导致学生在学习时产 生错误的知识。那么在样例学习中，除了可以对正确样例进行设计之外，还可以 在样例组合中加入适量的错误样例，可以加强学生对正、误样例的对比，从而避 免错误发生，提高样例的学习效果，这也是一个好的学习方法。那么所谓错误样 例( e r r o n e o u se x a m p l e s ) 是指其解题方案中包含一个或者多个错误的样例。错误 样例学习( 1 e a r n i n gw i t he r r o n e o u se x a m p l e s ) 是指要求学习者去辨别，解释或者 改正错误样例解题方案中的错误，以促进学习的效果。这里的错误既可能是结构 性的错误也可能是运算上的错误。但是，需要强调的是，本文中错误样例中呈现 的错误并不是计算的错误，而是基于对概念错误的理解导致的错误的数学运算。 当我们的学习目标是正确地解决问题的时候，向学习者呈现错误可能是不可 7 1 研究综述 思议的做法，那为什么要探究错误样例的潜在作用呢? 下面是几点理由： ( 1 ) 错误是人类生活本身就固有的一部分。错误可以提供重要的学习机会， 因此在学习者进行思考的时候，附带错误可以使他们的反思和自我解释更加全 面。例如，v a n l e h n ( 1 9 9 9 ) 在他的认知技能获得三阶段理论中表明错误可以引起反 思，反过来也可以促进学习者对问题更深的理解。 ( 2 ) 正确和错误知识的呈现会引起学习者的认知冲突，因此可以促进学习 者建构一个平衡一致的知识结构( s c h n o t z ，2 0 0 1 ；s c h n o t z ，1 9 9 9 ) 。当学习者获得新 知识的时候，我们经常会发现先前存在的错误的知识并不能被新知识取代，相反 却一直存在。例如，在医学领域中的研究阐述了即使学习者懂得“日常生活知识 ( e v e r y d a yl i f ek n o w l e d g e ) ”不是正确的，但是，除专业知识外，我们的一些“日 常生活知识”依然存在。因此，引用错误的知识也是合理的。 ( 3 ) s i e g l e r ( 2 0 0 2 ) 的研究为错误样例的理论模型提供了依据。他的研究推测 提高正确解题的概率可以通过减少错误解题的概率。研究结果表明，相比较让学 生只解释j 下确的解题方案的学习方式，让他们既解释f 确的解题方案也解释错误 的解题方案这种学习方式可以更好地促进学习效果。 1 3 错误样例的理论基础 1 3 1 建构主义学习观 建构主义学习观认为，错误是最理想性的学习和发展轨道的部分，为什么 构成错误，如何构成错误，与怎样构成正确的答案一样重要。学生的错误不可能 单独依靠正面示范和反复练习得以矫正，必须是经过一个“自我否定”的过程。 而“自我否定”又以自我反省，特别是内在的“观念冲突”作为必要的前提。利 用学生错误资源，引发这种“观念冲突”，能促使学生对己完成的思维过程进行 周密且有批判性的反思。因此，在样例中安置一些错误容易引起学生内在的观念 冲突，加深学生对问题的反思，促进学生对原理和概念的理解以及学习的迁移。 1 3 2 障碍一驱动学习理论( i m p a s s e d r i v e nl e a r n i n g ) v a n l e h n 提出了认知技能获得的三阶段：在学习的早期，学习者主要任务是 对知识的基本理解：在中期，则开始学习如何解决问题，学习如何将抽象的原理 l 研究综述 应用于具体的问题上；而到了后期，主要是实际的问题解决。 v a n l e h n ( 1 9 9 9 ) 在他的认知技能获得三阶段理论中表明在技能获得的初始 阶段也是理解的关键阶段，设置一些问题障碍( 也即是广义上的错误或者缺乏全 面的理解，例如陷入死角，注意到错误，或者对一些事情不确定) 可以引起学习 者的思潮。更具体地说，他推测在他的障碍驱动学习( i m p a s s e d r i v e nl e a r n i n g ) 理论的框架中，错误可以引起反思( 例如自我解释) ，反过来又可以导致更深的 理解。因此，在错误的样例中包含起引导作用的障碍应该可以促进学习者的学习 思潮以及学生的学习效果。 1 3 3 认知负荷理论 样例学习与问题解决的作用比较的研究一般是通过认知负荷理论来解释的。 所谓认知负荷( c o g n i t i v el o a d ) 是指工作记忆对某一特定学习任务进行认知加工 和保持信息所承受的认知资源总量。如果加工某个样例所需要的认知资源超过了 学习者的认知资源总量，就会造成认知超负荷( c o g n i t i v eo v e r l o a d ) ，从而影响 了样例学习效果。认知负荷理论( c o g n i t i v el o a dt h e o r y ，c l t ) 是基于人类认知 结构与外界信息结构交互作用，而决定教学设计的理论。该理论认为任何教学中 都会引起三种不同类型的认知负荷：内在认知负荷( i n t r i n s i cl o a d ) 、外在认知负荷 ( e x t r a n e o u sl o a d ) 幂1 有效认知负荷( g e r m a n el o a d ) 。 1 3 3 1 内在认知负荷 内在认知负荷是指工作记忆对学习任务本身所包含的信息元素( 如概念、规 则的基本成分) 的复杂性进行认知加工所承受的认知负荷。内在认知负荷的高低 取决于学习材料的复杂性和学习者已有的知识经验。由于每种学习材料本身所包 含的成分数量和各种成分之间的关系，即学习材料的复杂性是固定的，因此，教 学设计无法改变学习材料本身所引起的内在认知负荷，但如果学习者具有与学习 材料相关的专业知识，那么他们在学习相同的材料时，就会比新手产生更少的内 在认知负荷。这是因为专家具有与学习材料相关的图式或自动化图式，即使这类 材料包含多种成分并且各种成分之间关系复杂，但它们在工作记忆中也只作为一 个组块，这大大减小了工作记忆负荷。因此，由学习材料所引起的内在认知负荷 的高低不仅取决于学习材料本身的复杂性，还受学习者原有知识水平的影响。 内在认知负荷从某种意义上反应了相比较学习者先前的知识，此学习任务的 9 1 研究综述 复杂性或难度所产生的认知负荷，学习任务难度越大，对工作记忆施加的内在认 知负荷就越大。那么在学习材料的难度定的情况下，学习者的原有知识水平决 定了学习者的内在认知负荷的大小，因此我们在设计错误样例的时候要考虑学习 者的原有知识水平这个因素。 1 3 3 2 外在认知负荷 外在认知负荷也称为无效负荷或无关负荷，是指由学习材料的组织和呈现形 式所引起的不利于信息加工与获得的认知负荷，这种负荷也称为无效认知负荷。 外在认知负荷主要源于两个方面：其一，学习任务设计不合理、教学信息呈现不 当，而导致工作记忆偏离形成图式的认知；其二，教学活动的设计不合理，也可 能导致工作记忆产生不必要的认知，譬如，不恰当的提问可能会引向学习者偏离 学习主题的活动。外在认知负荷主要与教学设计有关。一般来说，教学活动中信 息传递渠道不畅通、教学材料设计差、学习活动方式越复杂，所引起的外在认知 负荷越大。如果外在认知负荷超过了学习者的认知资源总量，将会影响学习效果。 现代教学设计主要是把外在认知负荷作为着眼点，教学设计的优化就是要尽 量减少由教学程序、教学材料组织形式和呈现方式等方面所引起的认知负荷，把 学习者有限的认知资源尽量多地用于学习过程，从而提高学习效果。那么，我们 在设计错误样例的时候需要考虑其呈现数量和方式以及是否给予反馈等因素，降 低外在认知负荷，以使促进错误样例学习的效益。 1 3 3 3 相关认知负荷 相关认