样例与运算性程序知识学习迁移关系的初步研究，本文主要内容关键词为：关系论文,样例论文,程序论文,知识论文，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。
分类号：B849;G44
1 问题的提出
“学习迁移的研究是对所有的综合性认知学习理论的一个严格的也是必要的检验。”[1]在当前认知学习理论研究中， 许多心理学家纷纷以J.R.Anderson的相同要素迁移理论为指导，借助产生式系统分析技术，对特定领域认知技能的学习迁移情形进行了细微的假设和分析，这几乎又将引起学习迁移研究领域的一个新高潮。他们认为迁移的本质是以产生式为基本单元，通过知识编辑机制来实现的，“陈述性知识是灵活的，但并不负责知识是如何被运用的。通过知识编辑，从陈述性知识获得产生式，才能加以运用。”[2]Anderson 等人还对知识编辑作了深入的探讨和解释：陈述性知识（它以样例等其它形式呈现出来）可以通过弱方法获取，当这些弱方法（指基于一般知识基础之上的可以广泛运用的问题解决方法）以某种解释形式作用于陈述性知识，这样产生的问题解决行为是缓慢的，且容易犯错；既然所有的行为（认知的与物理的）都在程序式记忆的控制之下，那么技能行为就需要将这些速度缓慢的解释程序转变为特定领域的程序。Anderson等人认为这个转变过程是依靠知识编辑来完成的，它由程序化和合成两个阶段组成，通过知识编辑不仅产生了特定领域的技能，而且也使问题解决速度大为加快。知识编辑是决定陈述性知识转变为程序化认知技能形式的关键机制，它决定了特定领域认知技能的获得和迁移。Anderson等人认为这个转变过程的本质是一种联想记忆的恢复，它是一种以句法加工来完成的归纳式学习历程。因而在教学中提倡在情景相似性的基础上对与已有技能相关的特征线索进行大量的训练或练习。尽管如此，必须指出，该理论及其研究有一明显不足，即在其迁移分析中，没有明确考察陈述性成分（如样例）。因为在他们看来，人们无需努力就能很容易地将这些陈述性知识放在贮存系统中，所以在实验中被试的陈述性表征被理想地假定为一致的。
值得注意的是，采用计算机语言编写程序作为学习材料的迁移实验都支持了上述观点。早期有Neves和Anderson的发现，在10天内， 训练被试给出某个几何证明题每一步骤的理由，这对进行证明没有影响[3]；Mckendree和Anderson利用LISP 语言研究知识编辑加工过程时也发现类似结果，实验表明对函数评估的训练并没有改善被试在迁移任务中的行为[4]。 近期有Pirolli等人对一种理想化的计算机模拟X语言的研究与证实[5]。 这些实验都表明，虽然前后学习任务依赖于相同的陈述性知识，但陈述性表征对认知技能迁移任务的影响微乎其微。只有编辑过程的结果才能实现对解决新问题的预期。我们对这一结论是否适用于比较复杂的程序性知识的学习迁移表示怀疑。目前有些心理学家已经发现，以产生式规则解释所有认知技能的迁移现象，在一定程度上可以说是将复杂的迁移现象简单化，从而导致人们在研究实际课堂知识学习的迁移时，出现了不一致的结论。如Sweller等研究代数学习发现， 即使进行大量练习，被试的迁移成绩也并不好[6]。 Reed等人研究类比法问题解决也发现只有较小迁移[7]。根据Chi,Bassok等人的研究则发现， 学习者在对样例信息进行编码时表现出巨大差异，即被试间的陈述性表征不同。尽管被试是从同样的教学中学习物理知识，却产生了不同的认知解释、不同的样例编码，它们决定了后来的问题解决行为[8]。因此， 有必要对样例在程序性知识学习迁移中的作用问题作更深入的探究。
与前人不同的是，这次我们将根据隐含在认知技能内部的智力活动方式，对程序性知识进一步作了区分，即联结性程序知识和运算性程序知识。前者指不需要经过人类复杂的认知操作活动而形成的知识，它只有一定的信息意义。我们认为，前人的迁移观实质上是对联结性程序知识研究结果的阐述，因为这类知识不需要经过人类复杂的操作活动就可以获得，只要学生能够清晰、完整地在工作记忆中将整个程序的各个操作步骤联结起来并熟练化（其实质是依赖联想记忆的恢复），就能把经过归纳学习、自动概括而成的产生式规则应用于新的问题情境中去。因此，对于联结性程序知识，现代认知派主张要“做”，通过大量练习就可促进认知技能顺利迁移，并强调应用此类知识之所以有差异，不是来源于原来的样例知识，而主要与知识编辑的加工环节有关，具体表现为知识编辑的总量以及应用所编辑的知识的有效性。我们推测，也许正是由于Anderson等人的迁移观点来源于对联结性程序知识的考察，因而他们可以在其实证当中将被试的陈述性表征理想地假定为一致的，并不考虑迁移行为与原先习得的陈述性知识（比如样例知识）之间的关系，认为教学中提供大量基于相似性的练习对迁移认知技能是重要的。而本次实验将关注在实际教学中占有相当比重的运算性程序知识。这类知识指要经过人类复杂的认知操作活动才能形成，它们表述的是某些规律或者是逻辑必然性的东西。它们不仅有一定的信息意义，同时也有一定的智能意义，凝聚了人类一定的智力活动。所以，这类知识应该是不同于前人实验中使用过的计算机语言知识材料，它是一种更为复杂的程序性知识。我们由此提出以知识类型为前提研究程序性知识学习迁移的一条新思路，以便认清前人研究结论中出现分岐的缘由。
本实验试图设计多种教学情境，综合考察样例对运算性程序知识学习迁移的作用，以了解陈述性成分（本次实验将以样例形式呈现）与运算性程序知识学习之间的关系，初步探讨实现运算性程序知识学习迁移的条件。我们将集中关注样例对运算性程序知识的学习迁移有无影响，并与Anderson等人的实验情形对照。为此，该实验要设计比较样例或练习对知识迁移作用大小的学习情境，从而明确考察迁移研究中关于程序性知识进一步分类探讨的必要性。
2 方法
2.1 被试 120名初二学生，他们被随机分为样例组（简称EP组）、样例加练习组（简称ECP组）、练习组（简称CP组）。每组40人。
2.2 材料 实验材料是初中代数二次三项式因式分解内容。
2.3 程序
（1）前测：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）阅读学习：二次三项式因式分解的导言内容。 它以陈述性呈现方式，引导被试学习因式分解的定义及其解法的基本规则。
（3）分组学习：
EP组：学习含4个样例的学习单。
ECP组：学习同样含4个样例的学习单；且每个例题后有一道类似的练习题。
CP组：只作练习。
头两组例题来源于课本，且按照常规教学中的呈现方式交给学生阅读学习。其中，ECP组所练习的问题与样例非常相似。CP 组是发给学生含8道题的学习单，与ECP组是同样的题目；而且排列顺序也相同，但是不提供那些有解的样例。这就是说，前两组被试依靠例题帮助学习，接受了有解样例的“额外指导”，但没有CP组学生（他们依靠弱方法）所做的练习多。我们将程序（2）和（3）合称为“知识获取阶段”。
（4）迁移测验：共有16道题组成， 它们与样例问题具有不同的相似性：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。
（5）后测：事隔一天以后，我们进行了后测。 考察学生认知技能的保持情况。
记分：迁移测验共16道题，答对1道得1分，满分16分。数据分析采用SPSS PC+4.0。
3 结果
3.1 三组测验总成绩比较
被试在不同实验条件下的迁移测验成绩基本情况见表1。
表1 不同情境中被试的迁移测验成绩及差异检验
组别
EP组 ECP组CP组 F
平均数10.050 9.0256.125 21.38**
标准差 3.232 2.4542.492
注：**表示P＜0.01
由表1可知，被试在三种实验情境里的成绩有显著的差异性， 表明有样例指导学习的学生成绩明显好于只有编辑练习机会的学生成绩。但值得提出的是：这种结果主要由被试在后两类迁移题目上的成绩差异造成，如EP组与CP组在后两类迁移题目上的总平均成绩分别是6.18和2.33（P＜0.001）。根据本实验程序，所有被试经历知识获取阶段以后，便进入目标测试。由题目设计可知，最开始的四个题目（同型问题），完全照搬学习阶段获得的认知技能便可顺利完成。因而，只要在前一阶段正确获取了样例解法的学生，那么解决这四题应该没有困难。实验结果使这一结论得以证实，即三组被试基本没有错误，而且成绩相近。我们以在知识获取阶段有样例学习的EP组为例，与CP组在目标测试时的成绩相对照列于表2：
表2 EP组与CP组在不同类型迁移测题中的成绩比较
同型问题近、远迁移问题
EP组 3.87±0.186.18±2.89
CP组 3.80±0.662.33±2.13
t0.64 6.75**
3.2 错误比较和分析
三组被试迁移成绩的差异分析告诉我们：样例和练习对复杂的认知技能的迁移有不同作用，样例学习明显地促进习得的概括化技能迁移到较为复杂的新情境中去。运用Anderson等人的学习模式产生的概括化结果，只能在问题解决的开始阶段有作用，它使被试解决4 个同型问题基本无困难，但随着问题与样例的相似性减小，被试并不能有效地应用所编辑的知识，表现为不能解决稍有变异的迁移问题。即便如此，我们尚应对被试在解决四道同型问题上的行为进行微观探讨。概括地浏览样例组与练习组被试所犯错误的数量与类型，将有助于我们理解样例在运算性程序知识学习迁移中的重要性，有助于我们理解内含于运算性程序知识学习迁移中的思维活动，有助于我们推断促进成功迁移的条件和结果。
总的看来，所有练习组学生没有正确解答测验题的总数目占全部测验题数目的百分比约为60%；而样例组学生做错的总测题数约占全部测验题数的40%。而且，样例组被试所犯的错误中，除1题以外， 均能将最终结果写为有效的因式分解形式，即几个整式积的形式，比较练习组被试的错误题，共有21题属于无效的解法形式。
现在我们将错误的主要类型归为两类，以作进一步分析。如：二次三项式x[2]－5x+6分解因式的正确答案应是（x－2）（x－3）， 被试的答案倘若是（x－1）（x－6）等，属于基本分解错误，笔者称之为第一种错误类型。倘若被试将答案写成（x－2）（x+3）等，属于符号错误，因而被笔者称作第二种错误类型，它需要被试理解所分解出的两个因数的真正内涵才能避免错误。就此，学生所犯的错误绝大多数可以归入这两种类型。我们将检查ECP组与CP 组被试的学习单和测题单的错误类型总数列于表3。
表3 被试所犯不同类型错误的总数比较
第一类型错误数 第二类型错误数
知识获取阶段 同型迁移阶段
知识获取阶级 同型迁移阶段
ECP组
0 03
0
CP组3 010 8
这里，ECP组与CP组的学习单虽然都是8道题，然而，两组学生在同样4道练习题上所犯的错误类型数不同， 这样的结果也反映在后来的迁移测验中，被试分解前面四道极类似的问题时，两组被试都没有第一种类型的错误，但是CP组学生犯了第二种类型的错误数为8个，而ECP组学生也没有此类错误。所以尽管样例似乎不太影响第一种类型的错误数，却抑制了第二种类型的错误数。考察实验对象的行为结果，不难发现，样例不仅有助于减少学生做错的题目数量，而且样例的好处还表现在限制了学生所犯错误的类型上。
另外一个有趣的问题是测验题目当中那些不能一看到题目就能直接匹配原有解法、必须先稍作改动，才能写出正确答案的近或远迁移测题，如分解x[4]－3x[3]－28x[2]，就必须先将公共的因子x[2]提出， 从而将原题变作x[2]（x[2]－3x－28），这样经过证明仍可应用已获得的解法规则。根据我们的设计，这类题共有8道， 检查所有被试做错的题目，可以进一步显示样例在限制学生所犯的错误上有作用。就用刚刚所举的测验问题来说，学习单上x[2]－4x－21的因式分解规则可以在此题上应用。样例组学生总共犯有8个错误，全部都是照搬样例解法， 将x[4]－3x[3]－28x[2]分解成为（x[2]+4）（x[2]－7）；2个样例组学生没有解这道题。甚至于那8个直接照搬已获得的解法造成的错误里， 还包含有2个答案为（x+4）（x－7）的错误。比较而言， 练习组的学生总共犯有14个抄袭式错误；而且有8个学生没有做这题。 总的来说，75%的样例组学生正确地对此题进行了因式分解；练习组有45%的学生完成任务。当然，这部分学生在具体执行步骤上也有一些差别：虽然，我们知道正确答案是x[2]（x+4）（x－7）；但一部分样例组被试通过的中间步骤是提取公因子x[2]，另一部分样例组被试和几乎所有编辑组被试则是先写出（x[2]+4x）（x[2]－7x），再分别提取两个整式中的公因子x。
这个观察结果说明，①练习式学习模式似乎比样例更易使学生倾向于照搬解法规则，而不去更多考虑已发生变化的条件；②样例式学习模式中也有照搬样例解法的错误事实，说明了以句法加工为特征的联结式智力活动方式的存在，而仅有这种智力活动方式在复杂的技能迁移活动中显然是不够的。它使被试在混淆的条件情境里，不易识别出条件原型（指蕴含在样例解法中的某种典型的产生式规则的条件模式）而发生错误匹配；③成功解题的样例组学生更多地通过语义加工为特征的运算式智力活动，突破条件原型上的覆盖变异的条件，如上面所举的解题现象，样例组学生能通过提取公因子x[2]，再认出条件原型；他们不象练习组学生那样普遍采用首先与句法规则相匹配的动作结果，再将共同的成分提取出来。
3.3 认知技能保持情况的比较和分析
前面的结果分析使我们明白：样例对认知技能的迁移有着不同于练习的重要影响。不仅如此，在全部测验结束以后，我们还对被试进行了后测。后测内容主要根据我们对二次三项式因式分解的任务分析来进行设计，即考察学生对一条基本产生式规则、四条符号产生式规则的保持情况，时间安排在与迁移测验间隔一天。结果见表4：
表4 被试认知技能的保持情况
组别 犯错误的人数基本产生式规符号产生式规则
则的错误数的错误数
ECP组 15 429
CP组
28 18
65
表4显示， 样例组被试在各项目上的错误数都有小于练习组所犯错误的倾向，这个实验现象进一步表现出样例对技能的保持作用也要好于编辑练习。它使被试能够更为清晰地、牢固地掌握住曾经获得的解法的“条件”及其匹配的“动作”。
综合以上各方面比较，不难得到：经练习或样例学习虽然都可完成教学任务（使学生获得程序性知识，并用以解决新问题），但解决新问题的数量和质量存在明显差异。在技能保持上样例也能支持学生可靠地拥有概括化的产生式规则。
4 讨论
Anderson等人的知识编辑迁移理论观是针对程序性知识所提出的一种颇有价值的理论看法。它集中探讨了以产生式为基本单元的相同要素技能迁移情况。然而，人们也发现，利用“知识编辑”观研究实际教学中较为复杂的认知技能时，结论多有不一致的地方。为解决矛盾，本次实验已初步表明学生能够从典型样例里将知识获得阶段构成的概括化用于新情境，并提出造成结论分歧的原因在于程序性知识本身有联结性程序知识与运算性程序知识之分，它们是人类在两种不同的学习机制条件下获得的学习结果。Anderson等人的研究可以归属为对联结性程序知识的完善解释。运算性程序知识的学习迁移则可能有不同的基本情况，单纯的知识编辑过程似乎不是迁移的决定性因素，它使程序化技能的迁移范围和程度大为缩小。
本次实验表明样例与问题解决之间有密切关系。在运算性程序知识的学习中，学生利用条件原形，如果发生语义水平上的加工活动，那么，所获得程序化技能的迁移范围就会扩大。人们应注意区分两类不同性质的程序性知识，在实际课堂教学中，要教会学生更多地通过语义加工为特征的运算式智力活动学习样例知识。这也为我们更好地揭示迁移现象的内部机制提供了新的思路。但对于样例表征是不是运算性程序知识学习迁移中的决定性因素，我们尚要继续研究。
5 结论
（1）样例对运算性程序知识迁移成绩有重要影响。
（2 ）运算性程序知识的学习迁移有着不同于联结性程序知识的学习迁移现象。