深度学习品质刻画：评测工具的开发与应用——基于四城市小学生数学学习的实证研究

doi:10.16382/j.cnki.1000-5560.2021.11.004

摘要/Abstract

摘要：

深度学习品质包含学习者个体、群体和深度学习系统三个层面，它已得到理论研究的高度认可，也由于难评测而阻碍了深入研究与课堂实践。图式和SOLO层次分类理论为深度学习评测提供了心理学基础，而思维可视化技术则提供了评测工具，在此基础上设计并开发了学习思维可视化系统，包含学习策略和认知结构两项软件与PDA产品。研究利用所开发的评测系统，在S（华东）、C（东北）、W（华中）和K（西南）四城市对4000余名小学生的数学学习进行了诊断。通过较大数据量的分析，研究得出了三点结论：一是学习策略与认知结构可作为深度学习品质的效应量；二是学习思维可视化系统对深度学习的评测具有较高有效性；三是深度学习课堂应该从以下方面进行改进，包括在学习内容方面关注学科内容、学习策略与认知结构三者的统合，在学习方式方面关注个性化学习与合作学习的结构与运作模式，在思维品质方面关注复杂图式的构建与生成。深度学习品质评测工具的开发与应用将切实提升深度学习实施的可操作性。

关键词: 深度学习品质, 评测工具, 开发, 应用

Abstract:

Deeper learning quality includes individual learners, groups and deeper learning system. On the one hand, it is highly recognized by theoretical research; on the other hand, the difficulty of evaluation hinders in-depth research and classroom practice. Schema and SOLO theory provide a psychological basis for deeper learning evaluation, while the thinking visualization technology provides evaluation tools, so the learning thinking visualization system is designed and developed, including learning strategy software, cognitive structure software and PDA products. Using the developed evaluation system, the study diagnosed the math learning of more than 4,000 primary school students in S (east China), C (northeast China), W (central China) and K (southwest China). Through the analysis of a large amount of data, three conclusions are drawn: first, learning strategy and cognitive structure can be used as the effect quantity of deeper learning quality; second, the visualization system of learning thinking is effective in evaluating deeper learning; third, deeper learning classroom should be improved from the following three aspects: (1) learning content, we should pay attention to the integration of subject content, learning strategy and cognitive structure; (2) learning mode, we should focus on the operation mode and the structure of personalized learning and cooperative learning; (3) thinking quality, we should pay attention to the construction and generation of complex schema. The development and application of deeper learning quality evaluation tools will effectively improve the operability of deeper learning implementation.

Key words: quality of deeper learning, evaluation tool, development, application

中图分类号:

G434

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图/表 14

表 1

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表 2

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图 3

图 4

图 5

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表 6

表 7

表 8

表 9

参考文献 0

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一级指标	二级指标	三级指标
元认知策略	计划、评价反思等	1. 我会根据数学内容的难易程度安排合适的复习计划
		5. 除了老师布置的作业外，我有自己的数学学习计划
		9. 当一天结束时，我会想象今天数学完成了什么或者明天要做什么
认知策略	基本认知策略等	2. 上数学课时，我注意听老师强调的内容
		6. 我常常用自己的语言来理解数学课本上的内容
		10. 我常常向自己提问以检验自己的数学学习效果
寻求支持策略	他助策略等	4. 我经常与同学互相推荐或者交换阅读数学学习资料
		12. 我经常向老师请教数学问题
		20. 我经常和同学一起讨论有关数学学习的问题

SOLO层次	概念内涵	结构形式
前结构	学习者参与到学习任务中，但被学习情境中的无关知识信息所迷惑或误导，对问题的反应无任何意义	无
单一结构	学习者只关注与问题解决相关的一个知识信息
多元结构	学习者使用多个孤立的知识信息来解决问题，但缺乏有机整合能力，没有建立知识信息之间的联系
关联结构	学习者整合对所有相关知识信息的理解，建立所有知识信息之间的联系，形成一致的知识结构或意义，来解决较为复杂的具体问题
抽象拓展结构	学习者在关联的基础上，对问题进行更全面的思考，以概括出更抽象的特征，生成一般性的假设并应用到新情境中，拓展问题本身的意义

	元认知策略			认知策略					寻求支持策略		均值
	计划策略	监控调节策略	评价反思策略	基本认知策略	概念学习策略	计算学习策略	解题策略	几何知识学习策略	他助策略	自助策略	均值
M	3.46	3.82	3.63	3.48	3.46	3.53	3.60	3.55	3.16	2.75	3.38
SD	0.994	1.053	0.866	1.098	1.176	0.945	0.965	1.024	0.997	1.100	0.672

		元认知策略	认知策略	寻求支持策略
元认知策略	Pearson相关性	—	0.850^**	0.543^**
元认知策略	显著性（双侧）	—	0.000	0.000
认知策略	Pearson相关性	0.850^**	—	0.613^**
认知策略	显著性（双侧）	0.000	—	0.000
寻求支持策略	Pearson相关性	0.543^**	0.613^**	—
寻求支持策略	显著性（双侧）	0.000	0.000	—

差异来源	SS	df	MS	F	Sig.
地区	3.606	3	1.202	2.750	0.042^**
年级	2.512	2	1.256	2.874	0.057
性别	4.113	1	4.113	9.411	0.002^**
地区 * 年级	0.395	2	0.197	0.451	0.637
地区 * 性别	1.559	3	0.520	1.189	0.313
年级 * 性别	0.034	2	0.017	0.039	0.962
地区 * 年级 * 性别	0.256	2	0.128	0.293	0.746