基于认知加工过程的数学训练方案述评,本文主要内容关键词为:述评论文,认知论文,过程论文,数学论文,加工论文,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。
1 数学训练方案的理论基础 数学训练方案源于Das和Naglieri等提出的PASS认知过程理论(Das & Naglieri,1990)。PASS理论是基于Luria神经三级网络模型(Luria,1966),认为认知过程涉及三个系统:计划系统、注意系统和信息加工系统,这三个系统组成了计划、注意、同时性加工和继时性加工四个认知过程。三个功能系统是分层级的,注意系统是基础,同时性加工-继时性加工系统处于中间层次,计划系统为最高层次。三个系统和四个过程的协调合作保证了一切智能活动的运行,同时对数学学习也有着重要的作用。 计划是数学学习中必须的部分(Das & Misra,2014)。在数学问题的解决中,计划负责对如何解题做出决策,在解题的过程中对其表现进行调控,提取并运用某些数学事实,评估答案的正确性。尤其对计算题的解决,首先因其步步推进的本质而要求对计算过程做出计划,而且也必须依靠计划才能进行;其次因其基本不涉及语言文字,仅以数字、运算符相连接的算式出现,而减小了对同时性加工、继时性加工的依赖,从而更突显了对计划的要求(邓赐平,左志宏,李其维,Das,2007)。 注意控制是智力行为的本质成分之一。Geary(2013)认为有更好注意控制力的学生能更好地抑制无关干扰信息。在Geary看来,注意是最基础的认知,是其他认知加工的基础。注意控制能力与数学学习之间关系密切,能使学生抑制干扰,提高在数学课堂上的学习效率。左志宏(2006)用Stroop注意测验研究发现,数困组注意控制水平明显低于数优组。 同时性加工是在加工输入信息片段时,把它们之间的关系形成一个单一的或整合的编码,包括推理、一般流体智力与长时记忆。理论上看,数学问题解决中的许多技能都很大程度依赖于同时性加工,如几何关系的理解、问题的心理表征以及对特殊问题所适合的一般模式的识别(如:“这是一个距离速度-时间问题”等)。同时性加工是将个别刺激整合为有机整体,对个别数字和数字型式(如“2+3=?”)的识别是计算所需要的基本技能。在应用题的解决中,同时性加工表现出至少两方面的重要影响,首先是由于应用题的表述多以文字形式出现,同时性加工则涉及对句子意义的理解,从而决定着个体对“题目的文字表述中哪些部分较为重要”的意识,这是应用题解决的基本前提;同时,数学应用题常由不同,并有着一定内在联系的要素或条件组成,而这些要素或条件必须被整合起来才能找到答案,因此一般认为同时性加工对应用题的解决尤为重要(Naglieri & Rojahn,2004)。 继时性加工是将刺激整合成一个特定序列从而形成一个链状层级的心理过程。继时性加工的作用在于将刺激整合成一个特定的序列,它对序列信息的获得、贮存和提取有着重要影响。因而在数学领域,当涉及对基本数学事实的存储和提取时,例如,当儿童演算8+7=15时,他(她)要把这一信息当作逐次出现的信息流进行学习,这时继时性加工就发挥着重要的作用。从发展的角度看,继时性加工可能在儿童学习算术表的早期阶段作用更为显要,因为初学算术时,如学习算式“3+6=9”,儿童最常使用的方式是死记硬背或数数,这两种方式都是以继时性加工为基础的。继时性加工与阅读技能相关,与解码技能的相关尤为密切(Das,Cummins,Kirby & Jarman,1979)。因此继时性加工与阅读的关联会对数学应用题的解决产生直接的影响。此外,数学问题解决过程中,对执行步骤的保持也涉及继时性加工的参与。Georgiou,Das,Hayward(2008)认为短时记忆和工作记忆是继时性加工的一部分。继时性加工和工作记忆紧密相连,对数学学习的作用是不能够忽视的(Das,Naglieri,& Kirby,1999)。 2 数学学习的基本技能与训练方案 数学学习是一个复杂的过程,其中包含多个领域,如数量关系,计算,空间能力,问题解决等(Fuchs,Fuchs,Compton,Powell,Seethaler,Capizzi et al,2006)。掌握这些数学领域需要使用不同的数学技能,如数量感,算术运算知识,数学推理,策略选择以及程序性知识(Aunola,Leskinen,Lerkkanen,& Nurmi,2004),同时性加工分析能力(蔡丹等,2010),工作记忆能力(Furst & Hitch,2000;Holmes & Adams,2006;Kyoung-Min & So-Young,2002)等。数学训练方案主要集中关注五大数学学习的基本技能,即识别大小与数值技能、学习数轴技能、数数技能、言语和非言语的同时性加工技能以及工作记忆技能。针对五大技能,数学训练方案设计了与之相对应的五大模块任务,分别是:模式转换任务,学习数轴任务,数一数任务,模仿、画路径及估算任务与数字的记忆广度任务。在这些模块活动任务中,大致包含两种功能,一种是一般意义上的认知加工训练,另一种是作为“桥梁”作用,联结一般认知加工与数学学习。 2.1 大小和数值(Size and Value) 物体具有“大”和“小”的概念,这里的“大”、“小”有时是数值(Value)的大小,有时指的是尺寸(Size)的大小。数值(Value)是指一个数字“值”的大小,而大小(Size)则是指一个数字印刷的字体大小。往往对于年幼学生而言,他们可能会混淆尺寸大小和数值大小之间的关系(Das & Misra,2014)。在早期数学学习中,更重要的是掌握数值的大小概念,例如8>3。字体大小是可以根据需要进行放大或缩小的,而数值则是一个固定的概念,因此字体的大小并不能代表数值的大小。为了让儿童分辨“大小”与“数值”的概念,数学训练中有时会呈现出字体大小和数值大小相一致的状况,即用大的字体表示大的数值;反之,有时会呈现字体大小和数值大小不一致的状况,即用小的字体表示大的数值。学生进行数学学习时,首先要理解数值和字体大小之间的关系,清楚地把握数值概念。 “模式转换训练”可以提高个体的计划/执行功能的能力。转换能力是执行功能(或计划)重要功能之一(陈英和,王明怡,2009;Miyake,Friedman,Emerson,Witzki,Howerter,& Wager,2000)。“模式转换任务”可以很好地训练学生的转换能力,并更好地进行数学概念的习得与掌握。任务要求学生将给定方框中的图形按从小到大的顺序依次连接起来。连成的形状可能是“Z”,也可能是“N”。在一系列任务的完成过程中,学生们从“Z”转换到“N”,或从“N”转换到“Z”。任务可能在前几个方框会持续采用“Z”或“N”的模式,但在一定数量后,会出现另一个模式形状的任务,学生必须快速转换。整个训练任务由两部分组成,第一部分的刺激内容是图形转换,包括大小不同的圆形、正方形、三角形(如图1左侧);第二部分的刺激内容是数字转换(如图1右侧),要求学生从小到大连接给定的四个数字,并且进行有效的模式转换。任务的难度会随着数值的变化而改变,如简单的1,2,3,4到复杂的25,30,35,40等。 2.2 数轴(Number Line) 数轴是一个基本的数学概念。在数学中,可以用一条直线上的点表示数,而这条直线称之为数轴。个体借助于“数”和“形”之间的相互转化来理解相应的数学问题,而数轴就是一个非常方便适用的工具(Siegler,1988)。Siegler(1988)指出估算能力的发展需要学生对数轴的学习和掌握。数学学习最初就是靠个体进行直觉信息的收集,而这就需要个体能对事物进行很好的估计。数轴是估算能力发展的有效工具,需要让学生在学习数学时努力掌握。数轴概念和技能的掌握能够有效地证明和预测学生未来的数学学习能力(Berteletti,Man,& Booth,2015)。“数轴任务”是一种用来预测未来数学能力使用较广泛的任务,任务要求学进行数值大小与空间关系之间的操作,即需要学生在一条左右两端分别标记0和100(或1000)的黑色水平线上估算出给定数字的大体位置(例如21)。该任务发现年龄较小的学生很少能给出较为精确的回答,他们往往会高估了较小的数字而低估原本较大的数字的空间位置(Cowan & Powell,2014;Siegler & Opfer,2003)。理解和运用数轴能力的提升,有助于个体学会比较数与数之间的大小,发现数形之间的对应关系,从而促进个体更好地理解数学的概念。 “学习数轴”是一个与认知计划、执行功能有关的训练模型,目的是让学生掌握数量大小的概念,并且通过该模块的训练来提高注意控制能力(计划、执行功能的一部分)。“学习数轴任务”包括两部分,一部分是向学生展示动物图片数轴,要求学生判断三种任务状况下动物的实际大小;另一部分是向学生展示数字数轴,让学生判断两个数字哪个数值更大。在任务中,学生需要同时看两幅图片。每幅图片有两个大小不同的动物/数字,动物/数字的大小不一,每个动物/数字大小会变换尺寸。学生需要判断相比于第一张图片,第二张图片中的动物/数字是大动物(大数值)还是小动物(小数值)。动物和数字都包含三种不同的难度级别,即中立、相容(一致)、不相容(不一致)。在中立情况中,图片中的大小动物(数字)都保持同样的印刷尺寸,让学生判断实际动物/数值大小(如21 32);其次,在相容的情况中,动物/数值的实际大小和印刷尺寸大小是一致的,实际动物/数值更大,其印刷尺寸也会相应更大(如32 21);最后,在不相容的状况中,动物/数值的实际大小和印刷尺寸大小是不一致的,实际动物/数值更小的其印刷尺寸会显得更大(如21 32)。 2.3 数数(Numerosity) 数数能力的培养有助于个体对数量概念的习得,是个体早期数学能力发展的重要组成部分,同时也是个体的一项重要的认知能力。Gelman(1978)指出数数是幼儿用于建构非正式数学知识系统的重要工具,即建立表象与表象之间对应数的关系的过程。皮亚杰关于个体思维发展的阶段理论也认为幼儿在获得抽象数学概念之前就已拥有一些数学认知能力。对数字的熟练掌握是儿童最终能在表征的水平上理解抽象的数字系统的关键所在,这一数字系统的学习和完善过程离不开数数过程。Geary(2004)指出较大数字所表征的数量概念很大程度上是依赖于对标准的数数技能的学习的。数数的水平和方式以及通过数数培养出的数感会影响对数学概念的理解和掌握(赵振国,2009)。 图1 图形转换与数字转换任务 “数一数”训练同样关注认知计划、执行功能以及注意控制能力。“数一数任务”包括两部分内容:一是数方框中动物的数量;另一部分是数方框中数字的数量。该训练会向学生呈现一系列方框,在这些方框中包含三个或者七个动物图片/数字。学生需要判断方框中动物/数字的数量是“小”还是“大”,若三个动物/数字则报告“小”,若七个动物/数字则报告“大”。任务有两种不同的难度:相容(一致)情况和不相容(不一致)情况。在动物任务的相容情况中,实际动物大小和数量一致,即大象(大动物)数量为七只,要求学生报告“大”;老鼠(小动物)数量为三只,要求学生报告“小”。不相容的情况表现为实际动物大小和数量不一致,即大象数量为3只,需报告“小”;老鼠数量为7只,则需报告“大”。在数字任务的相容情况中:数字的数值大小和数量一致(如7777777,或333),即数字“7”的数量为七个,学生需报告“大”;数字“3”的数量为三个,则需报告“小”。不相容情况则为数字的数值大小与数量不一致(如777,或3333333),即数字“7”的数量为三个,学生需报告“小”,数字“3”的数量为七个,学生则需报告“大”。 2.4 言语和非言语的同时性加工(Verbal and Non-verbal Simultaneous) 同时性加工是数学学习中一种非常重要的认知加工能力,对数学学习有显要的影响,也是预测数学学习困难的最有效指标(蔡丹,李其维,邓赐平,2010;Cai,Li,& Deng,2013;Naglieri & Rojahn,2004)。同时性加工最本质的一点就是刺激的各个成分之间是相互关联的。因为各成分之间存有共性,并且通过活动(如图形模仿或者图形回忆)进行概括。同时性加工可分为逻辑(非言语同时性)加工和语法(言语同时性)加工。非言语同时性加工指既包括将刺激作为一个空间群组进行感知与整合,又包括对复杂视觉信息内化与组织。言语同时性加工涉及通过对单词关系、介词及词形变化的理解来获得意义,从而将词语整合到观念系统中(左志宏,2006)。在数学学习中,正是通过这种言语及非言语的同时性加工,个体才能够将各数学成分相互联结起来得到正确答案。同时性加工能力的提高,有助于对数学概念和关系的整体把握。 模仿,画路径及估算训练主要针对同时性加工能力。该训练主要由三个任务组成“模仿任务”、“画路径任务”以及“估算(数量估算和距离估算)任务”。其中“模仿任务”属于言语性同时性加工任务,“画路径任务”和“估算任务”属于非言语同时性加工任务。“模仿任务”要求学生按指令找出相应图形或画出图形。学生需要理解一个训练者发出的一句言语指令,然后按指令画出相应的图形。如,一个短的箭头指向一个大的菱形,这个菱形在一个小三角形上方。“画路径任务”要求学生按要求画出到某一地点的路径图。任务中先给学生呈现一幅地图,给予学生5秒时间来观察记忆。之后老师将图片拿走,让学生画出从图片中心到各个目的地字母的路线。“估算任务”包括“数量估算任务”和“距离估算任务”。“数量估算任务”是让学生在来不及细数的情况下快速估算哪个方框中的黑点多(如图2)。“距离估算任务”是让学生呈现一幅地图,要求学生估计出以某一位置为出发点到哪一间房子的距离更远。“估算(Estimate)”能力与早期数学学习关系密切(Park & Brannon,2013)。 图2 数量估算任务图 2.5 工作记忆(Working Memory) 工作记忆是指个体在执行认知任务中,对信息暂时保持与操作的能力(Baddeley,1992,2008;Goldman-Rakie,1992;Wickelgren,1997)。工作记忆不是简单的记忆过程,而是进行认知活动的重要能力。工作记忆在人类智力、学习、推理、创造力等高级认知活动中起重要的作用。工作记忆在高级认知活动中具有双重的作用:首先,工作记忆负责获取当前的信息,并将之与长时记忆中储存的信息相联系;其次,工作记忆暂时保存重要的信息,从而获得对任务的整体理解(蔡丹,李其维,邓赐平,2013;Baddeley,1992,2008;Barrouillet,Mignon,& Thevenot,2008;Caggiano,Jiang,& Parasuraman,2006;Engle,2010)。工作记忆包括信息存储和加工。工作记忆是解答数学问题时一个重要认知能力,当个体工作记忆能力较差时,对于一些数学问题则不能进行很好地转换与信息抑制,因而无法在数学问题解决上达到期望标准(Gathercole & Alloway,2008)。 数字记忆广度模块主要训练工作记忆以及继时性加工能力,任务适用于各个年级的小学生。该模块共有两个训练任务,分别是“算术记忆广度任务”和“数字卡片任务”(Probe Task)。 “算术记忆广度任务”改编自Daneman和Carpenter(1980)的“句子广度任务”。任务要求儿童在判断简单算式正确与否的同时,记住算式中的最后一位数字。任务广度从2(二个算式)递增到6(六个算式)。广度为2的任务即在两个算式后进行回忆。在任务中,要求学生首先判断呈现的算式计算结果是否正确(如“3+2=6,正确吗?”),同时记住该算式最后一位数字(如“6”),待一系列算式呈现完毕后,要求学生按之前顺序将每个算式最后的数字依次报告出来。根据算式的位数不同,有初级难度和中级难度。初级难度任务是两个数字的加法算式(如“3+2=6”)。中级难度任务是三个数字的加法算式(如“3+2+2=7”)。 在“数字卡片任务”中,会给学生呈现一套阿拉伯数字卡片任务或一套中文数字卡片任务,如图3。给学生呈现几张数字卡片,3秒后立即遮住或拿走。接着给学生呈现空白卡片,让学生回忆报告出箭头所指的空白卡片对应刚才数字卡片里的哪个数字。这个任务能够改善数字的基础知识。识别数字的速度将影响学生的算术成绩,也是学生在学校里最初几年学习算术的基础。数字在头脑中快速再现有助于学生迅速复述并记住一组数字。快速复述能提高学生的回忆能力,把这些数字放在一个语音环中,这是学生记住数字时常用的一个非常好的策略。复述可以在头脑中鲜活地保持这些数字,防止遗忘。“工作记忆”中一个主要部分就是“语音环路”。 图3 数字卡片任务图 3 对数学训练方案的评价 数学训练方案总结了大量前人研究的理论,寻找出数学学习所需技能背后的认知加工基础,针对其进行训练,是一套完备的矫治方案。数学学习需要多种认知加工的配合,包括大量的背景知识、适当的推理、计划/执行功能、短时记忆、工作记忆、同时性加工、视觉加工以及加工速度(Das & Misra,2014)。数学训练方案的理论基础PASS过程可以从多个维度有效对个体展开评估与补救。数学训练的目标是构建数学学习所需的认知基础,并且这种训练并不是让学生反复做题,死记硬背,而是通过五十多个有趣的认知训练活动,掌握数学学习的基本技能和方法,从而促进数学问题的解决方法。通过自我探索,发现解决的策略,这些策略会很好地迁移到数学任务解决中去,使数学学习得到提升。数学训练方案通过活动,彩色的图片,激励学生主动学习。通过家庭—学校的共同配合,加强学生对基础数学概念的掌握。 有关干预研究的一个重要结论是:针对儿童的认知特征设计的干预程序能更有效提高涉及这一认知过程的学业成绩(Naglieri & Gottling,1997;Naglieri & Johnson,2000),数学训练方案就是针对数学学习困难学生的认知加工特征而开发的。数学训练方案包括对数学学习有重要作用的五大技能,并分析出这五大数学学习技能背后的认知基础。数学学习困难学生在这些认知加工上存在某种程度缺陷(Geary,2004),以这些认知为基础,设计相应的训练方案,如模块一针对“模式转换”设计了“N”与“Z”的转换的训练活动,训练了学生的转换、刷新、抑制等执行功能。数学训练方案中的活动也通过“桥梁”活动,关注数学课程中的应用能力,如“模式转换”任务中包括的四个数字“5,10,15,?”,让学生首先推理填空第四个数字,这就涉及了计算,推理等数学课程,训练中提高的能力可以很好迁移到数学课堂中。通过这些训练,使数学学业不良的儿童能针对自身认知薄弱处进行训练,提高认知能力从而改善数学学习的能力。此外,训练方案的设计采用小组活动支持,Iseman和Naglieri(2011)认为在训练中通过言语自我对话的方式提高数学问题解决能力。 然而,目前在国内还没有使用数学训练的效果反馈,研究需要开展实证研究和行动研究证明数学训练的效果及其持续性。可以通过“近迁移评估”以及“远迁移评估”相结合的方式加以评价。近迁移评估的方法是根据每个训练模块的内容,评估完成与训练任务直接相关的任务成绩变化;“远迁移评估”,主要包含数学学业成就(如数学运算能力,数学问题解决能力,数学计算流畅性,数学推理等)以及其他认知加工过程(如工作记忆)的评估。 其次,数学训练方案的主要适用年龄是学龄前儿童及小学中低年级学生,如能提高活动任务的难度水平,将惠及更广年龄群体的学生。第三,数学训练方案的理念,是通过训练数学学习的所需的基础认知促进数学学习。然而,究竟哪些认知过程得以提高?是训练导致相关脑区激活增强还是认知神经可塑性?目前尚无结论。今后,可以通过脑成像等技术,揭示数学训练方案促使基础认知提升、促使数学学习改善的背后的大脑区域及神经机理。基于认知加工过程的数学训练方案综述_数学论文
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