样例的编码方式对问题解决迁移的影响及心理机制，本文主要内容关键词为：机制论文,方式论文,心理论文,样例论文，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。
文章编号：1001—4918（2006）02—0071—75 中图分类号：G442 文献标识码：A
1 问题提出
通过样例学习是获得新知识的主要途径之一。Reed和Bolstad的研究表明， 在样例学习中至少应该向学习者提供两个以上的样例，学习效果才会较好[1]。但是多重样例的呈现又引出了另外一个非常重要的问题——样例的变异性问题。样例的变异性在样例学习中的作用问题引起了研究者的广泛关注，出现了一些有价值的研究，如：Gick和Holyoak样例变异性对学习作用的研究[2]；Paas等进行的高变异性样例组的被试与低变异性样例组的被试问题解决迁移成绩的对比研究[3]；Quilici和Mayer关于多重样例的表面内容对问题归类和问题解决迁移影响的研究[4]。虽然这些研究结论存在着一定分歧，但是研究者都普遍承认增加变异性的目的是诱发学习者对样例所包含的原理进行更为合理的推理和自我解释。根据Catrambone和Holyoak的研究，样例的多样性和自我解释的质量是相互依赖的， 他们认为提供多样性的样例并不足以引起自发迁移，只有在明显的指导被试比较样例的相似性时多重样例才能提高迁移[5]。这就表明在呈现多重样例的情况下图式归纳并不能自动进行，自发的学习活动还不能满足图式归纳的要求。因此，如果要获得问题图式必须诱发学习者进行高质量的自我解释。为此我们假设，如果在注重多重样例变异性的同时，诱发学习者的自我解释，这种样例编码的方式更能有助于学习的迁移。尤其是，把变异性样例和诱发自我解释相结合是一种非常好的学习条件，可以加深学习者对样例的深层理解，因而有助于提高学习者远迁移的能力。如果缺少自我解释的支持（仅仅是自发的自我解释），远迁移的成绩较差。
因此，我们认为，对于远迁移，样例的变异性和自我解释模式结合的不同编码条件下，“变异样例＋诱发自我解释”最有利于学习迁移的发生，其次表现出的迁移效果应该依次是：“一致样例＋诱发自我解释”好于“一致样例＋自发自我解释”好于“变异样例＋自发自我解释”。至于近迁移，由于源问题和靶问题比较相似（包括表面结构和深层结构），因而各种编码条件下的迁移效果应该差异不显著。针对这个假设，我们用两个实验进行验证。
2 实验1
2.1 研究目的
探讨样例的变异性与不同的自我解释模式结合对被试解决不同程度迁移问题的影响。
2.2 方法
2.2.1 被试
选择广州市某中学初三学生120人为被试，但在实验过程中有6人没有按要求进行实验，因而被剔除。这样在“一致性样例＋自发自我解释”组28人，“一致性样例＋诱发自我解释”组29人，“变异性样例＋自发自我解释”组30人，“变异性样例＋诱发自我解释”组27人。被试先前没有学习过实验中用到的概率原理。
2.2.2 材料和程序
用概率计算问题为材料。配发给每位被试一个学习手册和一个测验手册，学习手册的构成是这样的：第一页是关于概率、乘法原理、加法原理、互补原理的一些概念性知识（如：定义）和相对应的数学公式；第二页到第四页是学习样例（一致性样例或变异性样例），每页只呈现一道题目，学习样例总共有三道题目组成。样例的呈现形式基本上是：第一步呈现已知条件，第二步给出恰当公式，第三步解方程，第四步计算出结果。测验手册只有测验材料构成，包括两个近迁移问题（问题具有相同的结构，如都是同类型的问题）和两个远迁移问题（基本结构不同，问题较复杂，如包含很多干扰条件的不同类型问题）。在诱发自我解释条件下，学习样例的构成是：伴随着步骤用问题的方式对该步骤所使用的原理进行提问，以唤起学习者对该解题步骤做进一步的自我解释。在自发自我解释条件下，没有问题提示原理。测验材料包括两个近迁移问题和两个远迁移问题。
自发条件下被试直接进行学习和测验，诱发自我解释条件下的被试先进行一些关于如何根据问题进行自我解释的训练，接着进行学习和完成测验任务。
2.2.3 设计
本实验采用2（样例的变异性：变异性样例vs.一致性样例）×2 （自我解释模型：诱发自我解释vs.自发自我解释）×2（迁移类型：近迁移vs.远迁移）混合设计。其中，迁移类型为被试内变量，样例的变异性、自我解释模式为被试间变量。因变量为迁移成绩和解题时间。解题时间是完成所题目所花的时间（分钟），由主试负责记录在答题纸上。
2.3 结果和分析
我们的计分规则是解题步骤完全正确给3分，部分正确（超过2步）给1分， 否则计0分。用SPSS10.0 for Windows对实验数据进行统计分析。
2.3.1 对迁移成绩的分析
对不同变异性和自我解释模式条件下被试的迁移成绩进行统计分析，结果见表1：
表1 不同变异性和自我解释条件下被试的迁移成绩统计
一致样例变异样例
自发自我解释诱发自我解释自发自我解释诱发自我解释
近迁移5.29±0.66 5.41±0.63 5.23±0.64 5.47±0.62
远迁移3.60±0.52 3.82±0.35 3.02±0.72 4.10±0.58
对被试迁移的成绩进行重复测量设计的方差分析，结果表明：变异性主效应不显著，F[,(1,111)]＝1.51，p＝0.221，自我解释主效应显著F[,(1,111)]＝46.17，p＝0.000，迁移类型主效应显著，F[,(1,111)]＝453.68，p＝0.000。只有自我解释与样例的变异性之间存在交互作用，F[,(1,111)]＝21.14，p＝0.000，其他因素之间交互作用不显著。进行简单效应分析，结果表明，在一致性样例条件下，不同的自我解释模型不影响近迁移的成绩，t[,(55)]＝0.75，p＝0.455；在变异性样例条件下，不同的自我解释模型影响了近迁移的成绩，t[,(55)]＝4.38，p＝0.000。对于远迁移而言，在一致性样例条件下，自我解释模型的影响效果也不明显，t[,(55)]＝0.653，p＝0.505；但是在变异性条件下这种影响非常明显，t[,(55)]＝5.124，p＝0.000。就自我解释模式而言，在自发自我解释条件下，一致性样例和变异性样例近迁移的成绩不存在差异，t[,(56)]＝0.384，p＝0.621；而在远迁移上存在差异，t[,(56)]＝3.102，p＝0.048；在诱发自我解释条件下，一致性样例和变异性样例近迁移的成绩不存在差异，t[,(54)]＝1.52，p＝0.136，但是在远迁移上差异显著，t[,(54)]＝3.33，p＝0.000。
2.3.2 对解题时间的分析
我们对样例的变异性和自我解释模式的不同组合条件下被试完成迁移任务的时间进行了分析，结果见表2：
表2 不同的样例变异性和自我解释模式下被试所用解题时间统计（分钟）
自发自我解释诱发自我解释
一致样例24.14±1.38 23.62±1.84
变异样例24.27±2.26 22.11±1.31
进一步方差分析表明，自我解释模式和样例变异性的主效应都显著，F 值分别为：F[,(1,111)]＝16.56，p＝0.000、F[,(1,111)]＝4.44，p＝0.037， 而且交互作用显著，F[,(1,111)]＝6.61，p＝0.015，进一步做简单效应分析， 在一致性样例条件下，自发自我解释和诱发自我解释对解题时间并没有什么影响，t[,(55)]＝1.21，p＝0.232；但是在变异性样例条件下自发自我解释和诱发自我解释之间存在显著差异，t[,(55)]＝4.34，p＝0.000。就自我解释模型而言，在自发自我解释条件下，一致性样例和变异性样例在解题时间上不存在显著差异，t[,(56)]＝0.25，p＝0.804；在诱发自我解释条件下，一致性样例和变异性样例在解题时间上存在显著差异，t[,(54)]＝3.51，p＝0.001。上述数据明确地表明如果设计样例能诱发学习者的自我解释，那么就能提高解题的速度。
2.4 讨论
实验结果表明，变化样例的变异性对学习迁移的影响并不明显，但是自我解释模型对迁移成绩却有着明显的影响，并且二者存在交互作用。这就说明样例的变异性和一定的自我解释模式结合以后才能有效地促进原理图式的获得和学习迁移。根据统计检验的结果我们发现，“变异性样例＋诱发自我解释”的学习效果好于“一致性样例＋诱发自我解释”与“一致性样例＋自发自我解释”好于“变异性样例＋自发自我解释”。“变异性样例＋诱发自我解释”条件下迁移的效果最好，这是因为一方面变异性样例使学习者在形成图式的过程中没有过度关注问题的表面内容，而更多的关注样例结构的变化，再加上诱发自我解释的设计，有意识的引导学习者检验目标算子的联结条件，按照不完整心理模型观的观点[6]，自我解释的目的就是推理样例中缺失的信息，不断修补自己建构的心理模型，正是由于诱发自我解释帮助学习者有意识的修补心理模型，所以使得该条件下学习迁移的效果最好。在一致性样例条件下，因为样例和迁移问题的表面内容非常的相似，基本结构解题步骤相同，因而在近迁移时都比较容易，在远迁移时都比较困难，所以不管是自发的自我解释还是诱发自我解释，对迁移的影响并不明显。在“变异性样例＋自发自我解释”条件下，由于变异性样例提供的信息元素比一致性样例提供的信息元素数量多，信息元素之间的相互作用大，因而占用了较多的认知资源[7]，很显然留待自我解释的认知空间就较少，因而学习迁移的效果还不及“一致性样例＋自发自我解释”组；虽然在“变异性样例＋诱发自我解释”条件下，变异性样例提供的信息元素也较多，但是由于诱发自我解释使学习者在有限的认知限度内，按照诱发条件进行自我解释推理，因而能够辨别目标算子的联结条件，建构起较为完整的心理模型，所以迁移效果最好。
对于解题时间而言，在一致性样例条件下，自我解释的方式并没有加快解题决问题所用的时间，而在变异性样例条件下，如果将诱发的自我解释和变异性样例的呈现结合起来，将会缩短学习者问题解决的时间，这就说明变异性样例这种外部表征形式表征样例时，对学习者来说信息间的相互作用较多，因而这无形中增加了学习者的认知负荷，但是通过诱发自我解释这种表征形式的补充，对获得原理的图式起到了重要作用，因而问题解决的时间较少。
3 实验2
实验1虽然证明了研究的假设，但是该实验仍有一些不足， 没有直接对自我解释活动和图式归纳进行测量，因此有必要进一步探讨这种样例组织下学习者的认知加工活动，这不仅可以加深理论上的理解，而且对如何组织样例也是有指导意义的。基于此考虑，我们用大声思维的方法对一致样例／自发自我解释、一致样例／诱发自我解释、变异性样例／自发自我解释、变异性样例／诱发自我解释四种样例的组织条件下学习者的学习过程进行研究，以期揭示各学习条件下学生学习过程的基本特点。
学习者之所以在迁移成绩上表现出差异，是因为他们在不同编码方式的样例条件下所习得的原理图式和对原理图式的加工深度不同。根据前人的研究结果，我们认为：如果在学习的过程中学习者能够经常精加工算子的运用条件和目标、进行较多基于原则的解释、能较充分的监控自己的理解、能经常发现理解的失误和较少出现错误的理解，而且在解决问题的过程表现出了认知跳跃的现象，那么就说明这种样例的组织方式起到了激发学习者进行深层次的加工，促进了原理图式的获得的作用。其中精加工算子的运用条件和目标、进行较多基于原则的解释、能较充分的监控自己的理解、能经常发现理解的失误和较少出现错误的理解是成功自我解释者的基本特征[8]；认知跳跃主要表现为原来需要用两步或更多步来完成任务，现在只需一步。其原理是学习者获得了关于问题的图式结构，因此，认知跳跃是获得知识图式的一个指标。
3.1 研究目的
通过大声思维方法进一步探讨“变异样例＋诱发自我解释”、“一致样例＋诱发自我解释”、“一致样例＋自发自我解释”、“变异样例＋自发自我解释”等样例编码条件下学习者的学习活动和问题解决的特点。即探讨在上述各种样例编码条件下学习者表现出来的学习特点。
3.2 方法
3.2.1 被试
选取广州某中学初三学生20人为被试，被试随机分为四组，每组5人。
3.2.2 材料
学习材料同实验1， 但是测验材料只选取其中的一道近迁移问题和一道远迁移问题，共两道测验题目。
3.2.3 设计和程序
实验个别进行。先让被试学习材料，基本程序同实验1。学习完后， 进行单独测试，测试题目按随机顺序逐个呈现，要求被试解答时大声说出思考问题的基本过程，主试同时录音并在预备好的记录纸上记录关键时间，如果在解题过程中被试沉默过久（大约7秒钟）①，主试就提醒被试“说出来”或“你在想什么， 请说出来”。解题的时间不限。正式测试前先让被试练习大声思维并解决3 道与测试任务无关的数学题，以进行大声思维的训练。
3.3 结果与分析
参照朱新明教授关于口头报告资料分析的编码方案[9]， 本实验收集到的口头报告材料按照下面程序进行分析：首先，整理录制好的磁带，在不改变被试口头报告意思的情况下，将其连续的句子分解为有独立意义的独立句子。在分解句子时采用的基本规则是：有独立意义的语句作为独立句子处理、语句转变语气时应将句子分开，感叹词或自我评价词，如“对”“错了”等应作为独立句子处理等。其次，通过转译，把已经整理好的用言语陈述的口语报告句子，转换成符号的描述，使意义相同的句子有统一的表述形式。最后，根据口语报告句子的意义进行分类。口头报告资料的分析由两位熟悉该编码方案的心理学博士完成，两人的评分的一致性达到0.96。
我们的测验问题是概率计算问题，比如：在一项飞行能力的测验中，有40％的报名者没有通过体能测验，有60％的没有通过心理测验。20％的人体能和心理测验都没有通过，问随机选出两个人体能测验和心理测验都合格的概率是多少？
要计算选出两人体能和心理测验都不合格的概率，就要计算出都合格的概率，而要计算出两项都合格的概率就要知道每一项合格的概率。显然这种推理中就隐含了目标算子联结的条件，如果被试在大声思维中指出“求每一项合格的概率”这个条件就认为是精加工了目标算子的联结条件；如果被试指出这道题适合用什么原理进行计算，例如“用加法原理或乘法原理计算”，就归为基于原则的解释；如果被试在解决问题的过程不断提及目标状态（求两个人体能测验和心理测验都合格的概率）和目前的问题状态（如：已经求得了心理测验合格的概率），则归为能监控自己的理解；如果被试在大声思维中不断指出理解的失误并说出正确的解决办法（如：噢，不对，应该用加法原理来求两个人体能和心理测验都合格的概率），则归为能及时发现理解的失误。除过分析录音资料外，我们分析被试解决问题的试卷，把明显表现出合并了解题步骤的部分认为是表现出了认识的跳跃。
下表是被试解决问题的过程中表现出上述特征的人次数统计。基本数据如表3：
表3 完成不同样例学习条件下测验问题的认知特点比较
精加工算 基于原能监控能发现认知
子的目标、则的 自己的理解的跳跃
条件 解释 理解 失误
一致样例／自发自我解释1 1 0 0 1
一致样例／诱发自我解释6 2 1 1 3
变异样例／自发自我解释2 0 0 0 1
变异样例／诱发自我解释9 4 2 3 4
从表3中可以看出，在“变异性样例＋诱发自我解释”、 “一致性样例＋诱发自我解释”这两种条件下表现出是良好自我解释特征的被试的人次数较多，这就表明诱发自我解释对成功学习的作用。同时变异性样例与诱发自我解释相结合是一种较好的样例组织条件；对于完成问题解决时表现出的认知跳跃而言，显然能够进行良好自我解释的被试才会表现出这种认知上的跳跃，进一步证明了在样例学习时诱发学习者的自我解释能够帮助学习者获得概化的原理图式。因为Anderson认为认知跳跃不仅仅是问题解决行为上的跳跃，而是智能上的跳跃，是通过样例学习建立起规则的表现[10]。
4 结论
4.1 样例的变异性和诱发自我解释模式结合以后能有效地促进原理图式的获得和学习迁移。
4.2 就学习迁移的效果来看， “变异性样例＋诱发自我解释”好于“一致性样例＋诱发自我解释”与“一致性样例＋自发自我解释”好于“变异性样例＋自发自我解释”。
4.3 自我解释对理解原理和获得原理的概化图式有着重要作用，不同的学习者自我解释的特征并不一致，存在着个体差异。
基金项目：广州市哲学社会科学十五规划项目（YZ6—4）．
注释：
① 参考前人的研究经验，此值只为经验数值，没有任何理论涵义。