基于樣例學(xué)習(xí)研究的幾點(diǎn)展望

杜雪嬌

（遼寧師范大學(xué)心理學(xué)院 大連 116029）

1.樣例與樣例學(xué)習(xí)

樣例（work-example）往往以一步步的形式呈現(xiàn)解題步驟，為學(xué)習(xí)者提供一種規(guī)范的解決問題的方法，即我們通常所說的例子或范例[1]。它通常包括一個(gè)待解決的問題、解決這一問題的所有步驟及最終結(jié)果。樣例學(xué)習(xí)（worked-example learning）是讓學(xué)生觀察和思考樣例，并掌握樣例中包含的規(guī)則，或從中習(xí)得新規(guī)則（新概念或新知識）的過程。狹義的樣例學(xué)習(xí)主要集中在結(jié)構(gòu)良好問題領(lǐng)域，如數(shù)學(xué)問題、物理問題等，這類問題包涵已知的初始條件和明確的目標(biāo)狀態(tài)。而廣義上的樣例學(xué)習(xí)泛指人類一種重要而基本的學(xué)習(xí)方式，社會學(xué)習(xí)中的榜樣學(xué)習(xí)，學(xué)科學(xué)習(xí)中的例題，教育領(lǐng)域中的教學(xué)觀摩學(xué)習(xí)等都屬于樣例學(xué)習(xí)。而樣例效應(yīng)（the worked example effect）是指對于新手來說，與傳統(tǒng)的問題解決方式相比，樣例學(xué)習(xí)的效果更好且效率更高，即學(xué)習(xí)者投入較少的時(shí)間和心理努力就能獲得較好的學(xué)習(xí)效果。樣例為初學(xué)者提供了已知條件和目標(biāo)狀態(tài)，并給出了從已知條件到目標(biāo)狀態(tài)的解題步驟，因此樣例學(xué)習(xí)可以阻止學(xué)生采用諸如手段—目的分析、嘗試—錯(cuò)誤這樣一般的問題解決策略和諸如復(fù)制—修改這樣的表面策略，這些策略增加了無效的認(rèn)知負(fù)荷，影響學(xué)習(xí)效果[2]。同時(shí)，學(xué)習(xí)者可以把他們的認(rèn)知資源投入到觀察和思考樣例中的解題步驟上去，對習(xí)得的新規(guī)則（新概念或新知識）進(jìn)行編碼、組織，進(jìn)而整合到長時(shí)記憶中，故而學(xué)習(xí)效果較好。

2.樣例學(xué)習(xí)的研究

樣例學(xué)習(xí)的歷史可以追溯到中國古代，先秦孔子《論語·述而》中就有“舉一隅不以三隅反，則不復(fù)也”的論述，這其中就包涵樣例學(xué)習(xí)的思想。樣例學(xué)習(xí)的研究起源于20 世紀(jì)初對問題解決技能的研究，研究者發(fā)現(xiàn)，新手和專家在問題解決技能上存在差異。而產(chǎn)生這一差異的主要原因是專家擁有相關(guān)領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)，即圖示，而新手尚沒有習(xí)得這一圖示。習(xí)得圖示最有效的途徑即為樣例學(xué)習(xí)。于是，研究者在樣例學(xué)習(xí)效果和樣例設(shè)計(jì)方式等方面進(jìn)行了大量研究。已有研究證明，樣例學(xué)習(xí)是學(xué)生進(jìn)行自主學(xué)習(xí)的重要方式。有效的樣例設(shè)計(jì)可以提高學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性，進(jìn)而改善其學(xué)習(xí)效果，所以有必要基于已有研究，總結(jié)其尚不完善的地方，為未來研究提供參考，進(jìn)而指導(dǎo)學(xué)習(xí)與教學(xué)，提高實(shí)際教學(xué)效果。

3.樣例學(xué)習(xí)研究的展望

3.1 擴(kuò)展對新樣例類型的研究

近年來，樣例學(xué)習(xí)所應(yīng)用的領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，由一般的物理、數(shù)學(xué)等結(jié)構(gòu)良好領(lǐng)域問題逐漸擴(kuò)展到了寫作、策略學(xué)習(xí)、技能訓(xùn)練等結(jié)構(gòu)不良領(lǐng)域問題。隨著應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，一些新的樣例類型不斷涌現(xiàn)，樣例類型的劃分維度也越來越多，由原來比較單一的劃分維度逐漸發(fā)展為多種樣例劃分維度，相繼出現(xiàn)了動(dòng)態(tài)樣例與靜態(tài)樣例的劃分、單內(nèi)容樣例、雙內(nèi)容樣例以及多內(nèi)容樣例的劃分等。然而，相較于傳統(tǒng)的單內(nèi)容樣例和靜態(tài)樣例，尚缺乏針對動(dòng)態(tài)樣例，雙內(nèi)容樣例等新樣例類型的相關(guān)研究。

3.1.1 動(dòng)態(tài)樣例的研究

動(dòng)態(tài)樣例是以動(dòng)畫或視頻的形式呈現(xiàn)的樣例。一般認(rèn)為由于動(dòng)態(tài)樣例能夠直觀的表達(dá)物體的運(yùn)動(dòng)過程，能夠幫助學(xué)習(xí)者構(gòu)建“外部動(dòng)畫”，而不需要學(xué)習(xí)者在自己的大腦中構(gòu)建動(dòng)態(tài)的“心理動(dòng)畫”[3]，故而，可以有效地防止認(rèn)知負(fù)荷過高，在樣例學(xué)習(xí)中效果較好。但動(dòng)態(tài)樣例具有瞬時(shí)性特征，信息呈現(xiàn)之后會立即消失，學(xué)習(xí)者在加工新信息時(shí)，需把新信息和之前的信息整合起來理解材料，加重了工作記憶的負(fù)擔(dān)，反而會影響學(xué)習(xí)效果。已有的大量研究對動(dòng)態(tài)樣例和靜態(tài)樣例的學(xué)習(xí)效果進(jìn)行了比較。這些研究中大都采用操作技能為學(xué)習(xí)材料，那么動(dòng)態(tài)樣例是否同樣有利于傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)、化學(xué)等結(jié)構(gòu)良好領(lǐng)域問題的學(xué)習(xí)呢？它是否顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的靜態(tài)樣例呢？動(dòng)態(tài)樣例的呈現(xiàn)速度、數(shù)量、類型等因素是否會影響樣例學(xué)習(xí)的效果呢？針對這些問題，研究者需要進(jìn)一步對動(dòng)態(tài)樣例展開專門的研究。

3.1.2 雙內(nèi)容樣例的研究

策略學(xué)習(xí)、技能訓(xùn)練等復(fù)雜領(lǐng)域的樣例學(xué)習(xí)往往是雙內(nèi)容，甚至是多內(nèi)容樣例的學(xué)習(xí)。以往的單內(nèi)容樣例只包含一方面的內(nèi)容，即所學(xué)的概念、原理和規(guī)則等，這被稱為學(xué)習(xí)域的知識，而雙內(nèi)容樣例包含學(xué)習(xí)域和示例域兩方面的內(nèi)容[4]。這里的示例域是指樣例中所涉及的具體內(nèi)容。那么，在雙內(nèi)容樣例的學(xué)習(xí)中，是分別學(xué)習(xí)示例域和學(xué)習(xí)域知識的學(xué)習(xí)效果好呢，還是把兩者整合到一起同時(shí)學(xué)習(xí)效果好呢？對于這一問題，Clarke 以電子數(shù)據(jù)表軟件（spreadsheet）輔助線性函數(shù)知識的學(xué)習(xí)為材料，進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)[5]。研究結(jié)果顯示，對于不太了解電子數(shù)據(jù)表知識（示例域）的被試來說，分別學(xué)習(xí)好于同時(shí)學(xué)習(xí)；對于較多掌握電子數(shù)據(jù)表知識的學(xué)生來說，同時(shí)學(xué)習(xí)好于分別學(xué)習(xí)。對于已掌握電子數(shù)據(jù)表知識的學(xué)生來說，由于已有相關(guān)圖示，同時(shí)學(xué)習(xí)也不會造成認(rèn)知超負(fù)荷，且同時(shí)學(xué)習(xí)有利于整合兩種知識，分別學(xué)習(xí)反而會造成信息的冗余和認(rèn)知資源的浪費(fèi)，故同時(shí)學(xué)習(xí)效果好。但對于不太了解電子數(shù)據(jù)表知識的學(xué)生來說，同時(shí)會造成認(rèn)知超負(fù)荷，故分別學(xué)習(xí)效果較好。那么對電子數(shù)據(jù)表知識（示例域知識）掌握到什么程度時(shí)，學(xué)習(xí)域與示例域同時(shí)學(xué)習(xí)的綜合學(xué)習(xí)效果更好呢？雙內(nèi)容樣例的學(xué)習(xí)順序?qū)W(xué)習(xí)效果的影響，除了取決于學(xué)習(xí)者的知識水平外，是否還取決于樣例中學(xué)習(xí)域與示例域之間的關(guān)系呢？單內(nèi)容樣例中的設(shè)計(jì)原則是否同樣適用于雙內(nèi)容樣例呢？雙內(nèi)容樣例學(xué)習(xí)時(shí)的認(rèn)知加工過程是什么？學(xué)習(xí)結(jié)果又該如何評估呢？總之，在雙內(nèi)容樣例的研究領(lǐng)域，尚存在許多問題有待進(jìn)一步研究。

3.2 增加樣例學(xué)習(xí)效果的測量指標(biāo)

目前，樣例學(xué)習(xí)的研究大都采用遠(yuǎn)遷移和近遷移測驗(yàn)成績作為其學(xué)習(xí)效果的測量指標(biāo)。遠(yuǎn)、近遷移測驗(yàn)成績體現(xiàn)了學(xué)習(xí)者理解和掌握該樣例的程度，是對學(xué)習(xí)效果最直接、最有效的測量。同時(shí)，可以在測驗(yàn)成績指標(biāo)的基礎(chǔ)上，增加其他測量指標(biāo)，補(bǔ)充測驗(yàn)成績指標(biāo)，從多個(gè)角度評估和解釋樣例學(xué)習(xí)效果，并且可以進(jìn)一步解釋樣例設(shè)計(jì)起作用的機(jī)制。比如，可以測量樣例學(xué)習(xí)過程中的認(rèn)知負(fù)荷水平指標(biāo)和眼活動(dòng)、腦成像等生理指標(biāo)。

3.2.1 樣例學(xué)習(xí)的認(rèn)知負(fù)荷測量

根據(jù)認(rèn)知負(fù)荷理論，如果學(xué)習(xí)某個(gè)樣例所占用的認(rèn)知資源超過了學(xué)習(xí)者認(rèn)知資源的總量，就會出現(xiàn)認(rèn)知超負(fù)荷，影響學(xué)習(xí)效果。Paas 等人根據(jù)影響作用及因素的不同將認(rèn)知負(fù)荷分為三類:外在認(rèn)知負(fù)荷，內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷和相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷。在樣例設(shè)計(jì)中，應(yīng)降低樣例學(xué)習(xí)的外在認(rèn)知負(fù)荷，優(yōu)化和提高其內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷和相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷，達(dá)到最好的學(xué)習(xí)效果。因此，針對某種樣例設(shè)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)認(rèn)知負(fù)荷的分別測量就顯得尤為重要。

研究者已開發(fā)出了一些認(rèn)知負(fù)荷的測量方法。其中，由Paas 于1993年編制了認(rèn)知負(fù)荷自評量表，在研究中得到了廣泛地應(yīng)用。隨后，Leppink和Paas 等人（2014）在該認(rèn)知負(fù)荷量表的基礎(chǔ)上開發(fā)出來認(rèn)知負(fù)荷分別測量的量表，并通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該量表能有效區(qū)分出內(nèi)在、外在和相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷且具有較高的信度和效度[6]。故設(shè)想在今后研究中可以借助這些量表對學(xué)習(xí)者的內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷、外在認(rèn)知負(fù)荷和相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行分別測量，結(jié)合學(xué)生的測驗(yàn)成績，解釋樣例設(shè)計(jì)方法起作用的原因，補(bǔ)充單一的測驗(yàn)成績指標(biāo)，優(yōu)化樣例設(shè)計(jì)方法，進(jìn)而達(dá)到指導(dǎo)樣例設(shè)計(jì)的目的。

3.2.2 樣例學(xué)習(xí)的生理指標(biāo)測量

隨著眼動(dòng)、功能性核磁共振成像（fMRI）等技術(shù)的涌現(xiàn)，研究者逐漸開始對樣例學(xué)習(xí)中眼活動(dòng)指標(biāo)和腦成像指標(biāo)等生理指標(biāo)進(jìn)行測量。張華（2013）的研究中，分別以樣例學(xué)習(xí)時(shí)的注視點(diǎn)持續(xù)時(shí)間、注視點(diǎn)數(shù)量、訪問時(shí)間和訪問次數(shù)4 個(gè)眼動(dòng)指標(biāo)和近遷移、遠(yuǎn)遷移測驗(yàn)成績?yōu)橐蜃兞?，考察了初三學(xué)生學(xué)習(xí)不同相似程度的物體受力分析正誤樣例的學(xué)習(xí)效果[7]。綜合考慮眼動(dòng)指標(biāo)和測驗(yàn)成績發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)高相似組樣例的被試的注視點(diǎn)持續(xù)時(shí)間較短、注視點(diǎn)數(shù)量較少，且能較好的掌握物體受力分析規(guī)則。Lee，等人對數(shù)學(xué)問題樣例學(xué)習(xí)的研究中，綜合測驗(yàn)成績指標(biāo)和由功能性側(cè)共振成像（fMRI）測得的腦成像指標(biāo)，考察了有、無解釋指導(dǎo)和不同樣例類型（強(qiáng)調(diào)問題結(jié)構(gòu)樣例和強(qiáng)調(diào)解題程序樣例）的學(xué)習(xí)效果[8]。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，有、無解釋指導(dǎo)不影響遷移測驗(yàn)成績，且在腦成像數(shù)據(jù)上也無顯著差異；樣例類型影響學(xué)習(xí)者的測驗(yàn)成績，問題結(jié)構(gòu)樣例好于解題程序樣例，腦成像數(shù)據(jù)也表明，學(xué)習(xí)問題結(jié)構(gòu)樣例的被試更多的激活了大腦的前額葉皮質(zhì)和角回區(qū)域，并結(jié)合這些腦成像數(shù)據(jù)分析了樣例設(shè)計(jì)的腦機(jī)制。由此可見，對樣例學(xué)習(xí)過程或測驗(yàn)過程中的眼活動(dòng)指標(biāo)和腦成像指標(biāo)等生理指標(biāo)進(jìn)行測量可以補(bǔ)充單一的測驗(yàn)成績指標(biāo)，揭示樣例學(xué)習(xí)過程中的認(rèn)知活動(dòng)機(jī)制。因此，對樣例學(xué)習(xí)中生理指標(biāo)進(jìn)行測量是一項(xiàng)重要的研究課題。

3.3 探索基于計(jì)算機(jī)的樣例學(xué)習(xí)的方式

在以往研究中，樣例題大都通過學(xué)習(xí)冊或卡片的形式在紙上呈現(xiàn)，這種方式符合學(xué)生學(xué)校學(xué)習(xí)中閱讀紙質(zhì)教材的習(xí)慣，不會增加學(xué)習(xí)者的外在認(rèn)知負(fù)荷。但某些樣例設(shè)計(jì)方法卻難以通過紙筆的形式實(shí)現(xiàn)，隨著計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的發(fā)展，研究者開始借助計(jì)算機(jī)程序等技術(shù)設(shè)計(jì)和呈現(xiàn)樣例。Salden 等人在對漸減樣例的研究中，借助由Anderson 等人開發(fā)的cognitive tutor 教學(xué)軟件，設(shè)計(jì)樣例[9]。學(xué)習(xí)者通過該軟件學(xué)習(xí)樣例，可以在學(xué)習(xí)過程中動(dòng)態(tài)評估學(xué)習(xí)者對樣例中每一步驟的掌握情況，即如果學(xué)習(xí)者對某一步進(jìn)行了正確的自我解釋，下一個(gè)樣例中該步驟將會被省略，以問題的形式呈現(xiàn)；如果學(xué)習(xí)者不能對這一步進(jìn)行正確的自我解釋，在下一個(gè)樣例中這一步將再次呈現(xiàn)。從而實(shí)現(xiàn)了根據(jù)學(xué)習(xí)者的掌握情況，動(dòng)態(tài)漸減樣例的步驟，最后使學(xué)生能獨(dú)立的解決問題。此外，Moreno 等人通過利用Dreamweaver 編制的計(jì)算機(jī)程序，實(shí)現(xiàn)了樣例學(xué)習(xí)過程中，對學(xué)生學(xué)習(xí)效果的及時(shí)反饋[10]?；谟?jì)算機(jī)學(xué)習(xí)環(huán)境的樣例設(shè)計(jì)不僅可以根據(jù)學(xué)生的掌握情況提供個(gè)性化樣例，對學(xué)生的學(xué)習(xí)效果進(jìn)行及時(shí)的評估和反饋，實(shí)現(xiàn)交互式的樣例學(xué)習(xí)，還可以提供動(dòng)態(tài)樣例和操作性樣例。由此可見，如何利用計(jì)算機(jī)等技術(shù)提高樣例學(xué)習(xí)的有效性，也將成為研究的重要領(lǐng)域。

[1]張奇,林洪新.四則混合運(yùn)算規(guī)則的樣例學(xué)習(xí)[J].心理學(xué)報(bào),2007,37(6):84-790.

[2]張華,曲可佳,張奇.含有新算符的代數(shù)運(yùn)算規(guī)則學(xué)習(xí)的有效樣例設(shè)計(jì)[J].心理學(xué)報(bào),2013,45(10):1104-1110.

[3]Hegarty,M.,Krize,S.,& Cate,C.The rolesof mental animations and external animations in understanding mechanical systems[J].Cognition and Instruction,2003,21(4):325-360.

[4]曲可佳,張奇.雙內(nèi)容樣例的研究及重要啟示[J].心理科學(xué),2014,37(2):373-376.

[5]Clarke,T.,Ayres,P.,& Sweller,J.The impact of sequencing and prior knowledge on learning mathematicsthrough spreadsheet applications[J].Educational Technology Research and Development,2005,53:15-24.

[6]Leppink,J.,Paas,F.,Tamara,V.G.,Cees,P.M.,Vleuten,V.D.,Jeroen,J.G.&.Merri?nboer,V.,Effects of pairs of problems and examples on task performance and different types of cognitive load[J].Learning and Instruction,2014,30:32-42.

[7]張華.中學(xué)生物體受力分析正誤樣例組合學(xué)習(xí)及促進(jìn)方法的研究[D].大連:遼寧師范大學(xué),2013.

[8]Lee,S.H.,Fincham,J.M.,Betts,S.,&.Anderson,J.R.An fMRI investigation of instructional guidance in mathematical problem solving[J].Trends in Neuroscience and Education,2014,3:50-62.

[9]Salden,R.J.C.M.,Aleven,V.,Schwonke,R.,& Renkl,A.The expertise reversal Effect and worked examplesin tutored problem solving[J].Instructional science,2010,38(3):289-307.

[10]Moreno,R.,Reisslein,M.,& Ozogul,G,.Optimizing Worked-Example Instruction in Electrical Engineering:The role of fading and feedback during problem solving practice[J].Journal of Engineering Education,2009,98:83-92.