自组织表征理论：一种物理问题解决的新理论，本文主要内容关键词为：理论论文,表征论文,物理论文,组织论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
自20世纪80年代，人们开始以物理学科知识为例讨论有关问题解决理论。由于问题解决研究的趋向表现在以信息加工心理学为理论基础，崇尚精确的实验设计，严格控制的实验方法，认为问题解决过程中心理现象的联系是线性的和决定性的，所以，尚有很多问题没有得到解决。比如，信息加工理论在知识贫乏领域问题解决中具有较高的效度，但在知识丰富领域问题解决中效度不高等，都值得进一步研究。本文提出的自组织表征理论将为物理问题解决的理论建构提供新的视野，为物理教育研究提供有益的启示。
一、自组织表征理论
通常，人们认为问题表征是根据问题所提供的信息和自身已有的知识经验，发现问题结构，构建问题空间的过程，也就是把外部物理刺激转变为内部心理符号的过程。概括起来，表征是贯穿问题解决的一个动态过程，它涵盖了从呈现问题到解决问题的全过程。
麦克德莫特(Mc Dermott)和拉金(Larkin)曾提出物理问题解决的表征理论。[1](156-164)他们认为问题解决通常有四个步骤：第一步是关于问题陈述的文字表征；第二步为朴素表征，包含问题所提及的物体、相互的空间关系以及整个问题情景的概括；第三步为物理表征，该表征中含有理想化的物体以及相应的物理概念，该步骤与解决问题的方法有关；第四步为数学表征，即将物理表征的各物理量用方程的形式表现出来。
在国内，邓铸提出了物理问题解决的表征态理论(representative state theory)，认为问题解决是问题表征状态不断变化的过程。问题的表征态就是在问题解决过程中，问题解决者的内部知识与外部信息相互作用导致的问题存在状态。问题呈现给被试时，最初的状态是外部信息与内部信息相分离，这是一种无表征状态；最后问题被解决时，就是内外信息相互作用实现了问题的完全表征。因此，物理问题的解决是一个问题表征状态不断变化过程，这种变化经历了六个表征状态，包括：无表征状态、外部表征状态、初级内部表征状态、低级范畴性表征状态、高级范畴性表征状态和符号化表征状态。这些表征状态未必按照某种确定的顺序出现，而是形成多种不同的变化模式。这一理论是四步骤表征理论的发展，但存在着内涵含糊的问题，需要进一步完善。[2]
基于此，我们以协同学为理论基础，采用生态心理学的研究取向，把问题解决的因果联系从单一性向多样性过渡，从确定性向不确定性过渡，从线性向非线性过渡，从知识贫乏领域向知识丰富领域过渡，认为问题解决是问题解决者对问题表征状态的自组织过程，而且具有非线性、突变性和自我组织性的特征。
依据协同学理论，我们提出了物理问题解决的自组织表征理论(Self-Organization Representative Theory)，简称SORT。SORT认为：问题解决是一个连续与突变相结合、独立与关联相结合、控制与自发相结合、协同与竞争相结合、必然与偶然相结合的过程，包括以下五个方面。
第一，问题解决中的连续与突变。在问题解决过程中，如果大脑系统未进入临界区域，控制参量的改变引起系统状态的平滑（量的）的改变，控制参量控制着系统。当控制参量达到临界值时，控制参量的稍许改变就会引起系统发生性质上的突变。此时，临界区域控制参量的“控制”作用失效。
第二，问题解决中的独立与关联。在问题解决过程中，各个子系统既存在着无规则的独立运动，又存在着有序的关联运动。在外界控制参量处于某一范围，子系统的独立运动占主导地位时，系统处于无序状态，表明此时问题尚未得到解决；而当子系统之间的关联能量大于子系统的独立运动能量时，子系统的独立运动便受到束缚，它要服从由关联形成的协同运动。
第三，问题解决中的控制与自发。在问题解决过程中，大脑系统未进入临界区域，控制参量控制着系统。当控制参量达到临界值时，系统内的子系统自我排列、自我组织，似乎有一个“无形手”在操纵着这些成千上万的子系统；另一方面，正是通过这些大量子系统的协同作用才导致了这个“无形手”的产生，这个“无形手”就是序参量。也就是说，子系统的协同作用导致了序参量的产生，而所产生的序参量又反过来支配着子系统的行为。这种“鸡”与“蛋”式关系的交叉、发展、放大，形成了最后的有序结构。这就是协同学的使役过程。
第四，问题解决中的协同与竞争。具有自组织结构的系统，其协同作用是通过内部各个子系统之间的相互影响和相互作用，各个序参量之间的相互协同和相互竞争来实现的。在临界点附近，有时系统同时具有几个序参量，每个序参量对应于一种宏观有序结构。如果它们的衰减速度相同，处于势均力敌的状态，彼此便自动协调，共同形成某一有序结构；但是，随着外界控制参量的变化，序参量之间的竞争将被激化；当控制参量达到临界值时，某一序参量将会取胜，其他序参量便会迅速衰减乃至消失，最后出现一个由阻尼系数小的序参量单独主宰系统演变的局面，形成相应的有序结构。
第五，问题解决中的必然与偶然。在问题解决过程中，只要控制参量达到临界值，便会发生相变，这说明在一定外界条件下系统转变的必然性。另一方面，相变过程中代表序参量的涨落出现，像其他涨落一样具有一定的偶然性，描述这种偶然性采用的是随机理论。相变是偶然性和必然性的结合，所以，问题解决同样是偶然性和必然性的结合。
与其他问题表征理论相比，SORT不仅是一种具有更高生态解释效度的理论，而且具有真实的理论基础——协同学。由于协同学被看作是最先进的自组织理论，因此，可以把大脑作为协同系统(synergetic system)，认为大脑是通过自组织作用的（哈肯，1996）[3](6)。同时，SORT与问题解决的信息加工理论有着基本的差异。信息加工理论认为，大脑作为以算法为基础的编程计算机而运作时，信息输入是序贯过程，而SORT的信息输入则是并行过程，这种理论可以（也可以不）引用算法。信息加工理论认为整个系统以确定性方式工作，而SORT则认为大脑的活动是由确定性事件和偶然性事件共同确定的。进一步的基本差别还表现在对稳定性的看法上。在信息加工理论中，假定大脑处于稳定状态，而SORT则认为大脑处于不稳定状态。
二、自组织表征理论的表征层次
在当代认知心理学发展中，生态化的研究已经成为一种范型。这一范型亦演变成一场认知研究的生态学运动，直接导致认知心理学开始重新关注更具现实性的认知现象，使研究尽可能贴近人们的实际生活，减少研究情境的人为性。
SORT较好地解决了上述表征理论在知识丰富领域效度不高的问题，因为SORT的研究对象不是习题而是原始问题。所谓原始问题，是指自然界及社会生活、生产中未被抽象加工的现象，它的表现形式是对问题的描述而非抽象。这样，就使得该理论有可能成为一种生态化的理论。依据SORT的理论内涵，我们进一步提出了SORT的表征层次。
（一）定向表征
定向表征是判断原始问题是一个什么方面问题的表征层次。学生需要根据问题对物理现象的描述和已知理论，凭借不严密、不连续、不完整的逻辑或非逻辑方法对原始问题形成适应性、启发性的领悟，这种表征就带有大幅度跳跃式提取信息和加工信息的特点。由于原始问题呈现的不明确性，这一表征通常表现出突变性，即学生对问题的定向是突然产生的。
（二）抽象表征
抽象表征是原始问题解决中决定舍弃什么和保留什么的过程，是抓住主要因素，忽略次要因素，把原型转变为模型的过程。在这一过程中，理想化方法是普遍使用的方法。从物理现象中抽象出理想客体并在思维中模拟、操作的过程，需要通过想象，运用直觉与逻辑思维，把客体运动过程简化、纯化使其升华为一种理想状态，使其能更本质、更生动地反映原始问题的性质。这一表征阶段往往表现出思维的协同与竞争。
（三）图像表征
图像表征是学生解决问题过程中画出草图的过程、往往需要形象思维的参与。图像表征是原始问题特有的表征，需要学生自己来完成。而习题解答则不需要学生来完成，因为在大多数情况下，习题已经把解答所需要的图像给出了。
（四）赋值表征
赋值表征指根据解决问题的要求，设置所需要的物理量，包括常量和变量，有时甚至需要设置一些中间变量，即在问题解决的中间过程出现，但在最后的结果中却不再出现。
（五）物理表征
物理表征是确定解决问题需要使用的物理概念和规律并加以运用。物理表征往往表现出关联性，即需要把原始问题与先前学习的物理概念和规律联系起来。
（六）方法表征
方法表征是把解决问题时需要运用的科学方法（包括思维方法与物理方法）确定下来并运用之。方法表征同样往往表现出一定的关联性。
（七）数学表征
数学表征指在问题解决过程中进行推导时所运用的数学步骤，包括列方程，解方程，进行必要的数学变换。
综上所述，原始问题解决的表征层次可以用图1概括。
图1
由图1可见，原始问题的表征包括七个层次。其中，虚线框内是习题解答的三个表征层次。研究发现，表征层次不一定是依次出现的，学生在解答问题中会在不同的表征层次之间来回往复。[4]也就是说，表征是动态的。
三、自组织表征理论的实践研究
为了验证自组织表征理论，我们运用原始物理问题测验工具，[5]采用随机抽样方法，选取了总数为320人的高三学生，对中学生解决原始物理问题进行了研究。结果如图2。
图2
学生成绩直方图不是正态分布（或正偏态和负偏态分布），而是呈现协同学的典型双峰分布。这是一个新的结果，它与长期以来人们通常认为的问题解决能力分布为正态分布的传统观点有所不同，对于问题解决研究有新的启示。
为了更深入地研究双峰分布现象，我们采用相同测验工具，随机抽取江苏省宿迁中学、上海市杨浦中学、上海市建设中学高三年级320名、317名和320名学生进行了测试。结果表明：三所学校学生得分直方图仍然呈双峰分布。进一步研究发现，随着不同学校学生能力水平的变化，双峰分布出现转移。低分数高峰不断上升，高分数低峰不断下降，如图3。
图3
为了讨论双峰分布产生及其转移的规律，我们采用协同学的唯象分析方法进行研究。为此，引入平均正确表征问题得分为X。在物理教学中进行重视物理现象教学所花费的时间I可使原始物理问题解决得分成正比的增长，同时进行习题教学所花费的时间R也促使原始物理问题解决得分的增长RX，但由于习题教学的饱和以及原始物理问题缺乏等因素又反过来作用于中学生使原始物理问题解决得分下降，这个相互作用的因素是非线性的，一般可用
来表示。这样便得到模型方程
我们把中学生解决原始物理问题得分作为度量物理能力的一个量，上述方程就是协同学中的典型方程，即满足
，V是势函数，由此可以得到
从势函数V的变化可以对双峰分布转移作出解释：
如果重视物理现象的教学和物理习题教学的时间总数为常数，即I+R=C。当R增加时，势函数曲线如图4所示。这时最小值在左边，即不充分增加重视物理现象的教学时间，中学生解决原始物理问题的能力就处在一种较低的状态。表现在中学生解决原始物理问题得分直方图的双峰分布上，就是左侧低分数的高峰较高，右侧高分数的低峰较低。
图4
图5
如果充分增加重视物理现象的教学时间，势函数曲线如图5所示，这时最小值在右边，即充分增加重视物理现象的教学时间，中学生解决原始物理问题的能力就处在一种较高状态。表现在中学生解决原始物理问题得分直方图的双峰分布上，就是左侧低分数的低峰较低，而右侧高分数的高峰较高。
根据协同学理论，双峰分布可以解释为：大部分学生的问题解决能力处于较低水平（左侧高峰），即被组织状态；小部分学生的能力处于较高水平（右侧低峰），即自组织状态；少部分学生处于从较低能力水平向较高能力水平转变的水平（中间低谷），即临界状态。也就是说，中学生解决原始问题的表征存在有临界区域。不能跨越临界区域的学生其认知状态表现为被组织状态，而跨越临界区域的学生则表现为自组织状态。
由于中学生解决原始物理问题得分直方图呈现双峰分布及其转移规律符合协同学的典型方程，说明中学生解决原始物理问题的表征过程是自组织过程。
进一步，我们运用原始物理问题测验工具[5]，选择50名高三学生进行了解决原始物理问题的口语报告研究。结果表明：17名学生处于高分峰内（40～100分）；29名学生处于低分峰内（0～29分）；只有4名学生处于高分峰与低分峰之间的临界区域内（30～39分）。学生成绩直方图仍然呈双峰分布。并且发现原始物理问题解决过程中存在着临界涨落与临界慢化现象。哈肯认为，在协同学领域，临界涨落与临界慢化是自组织的重要特征。[3](54)
所谓临界慢化，意味着系统在转变区对扰动的影响，与在稳定区的反应相比变慢了。[3](94)统计数据显示，50个学生完成每个原始物理问题定向表征的平均时间为14.5分钟，远远大于解答习题的相应思考时间。这表明中学生解决原始物理问题存在着临界慢化现象，说明原始物理问题解决首先是一个渐变的过程。
临界涨落意味着系统在转变区时某一个涨落突然变得格外大。[3](79)在原始物理问题解决中，临界涨落表现为学生解决问题的关键思路往往是突然产生的。统计数据显示：高分峰内学生解答每个原始物理问题时的平均临界涨落次数为1.53，低分峰内学生的次数为0，临界区域学生为0.75。也就是说，中学生解决原始物理问题的关键思路是以突变形式获得的。
文献显示，认知过程先渐变后突变的现象存在相关研究。1996年，斯巴丁(T.L.Spalding)和默非(G.L Murphy)的实验证实，人们确实能够做到自发地运用他们的背景知识于类目建构(category construction)。这种学习理论既肯定了学习系统进化中量的渐进积累，也强调了学习过程中自主的“突变”和“飞跃”。[6]1986年，心理学家杨治良用人工概念——汉字笔画和英文字母组成假设检验模型，探索了成人概念形成的过程。他通过制作文生曲线和直线回归发现：成人概念形成过程的总趋势是一个渐进—突变过程，既先渐进，后突变。[7]母小勇在成人与中学生学习科学概念的实验中也发现科学概念的形成过程依次为振荡渐进期，高原期和突变期，说明科学概念学习是一个自组织活动。[8]
自组织表征理论对于物理教育的重要意义在于：首先，它使物理问题解决从信息加工心理学中走出来，进入到生态心理学的新阶段，从而使问题解决更符合其本源意义。其次，在物理教育思想上，它使我们认识到，物理问题解决过程中学生心理现象之间的因果关系在本质上是非线性的，学生的认知具有多样性和不确定性的特征。第三，问题解决是一个自组织过程，既具有渐进性，又具有突变性。因此，当把物理问题解决研究置于协同学的背景之下，重视学生解决问题过程中不同认知因素之间的协同作用，促进学生认知的非线性发展，接受学生认知的渐进性和突变性，就成为一种必然。而这种认识，正体现了我们对于物理问题解决的观念犹如凤凰涅槃般浴火重生。