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    基于GINI-PCC分析方法的批判性思維培養(yǎng)的探索

    2023-03-06 12:06:00王梅康美玲
    微型電腦應用 2023年1期
    關鍵詞:基尼皮爾遜批判性

    王梅, 康美玲

    (東北石油大學, 計算機與信息技術學院, 黑龍江, 大慶 163318)

    0 引言

    批判性思維作為一種合理、反省的思維,已成為創(chuàng)新人才必不可少的品質之一,對學生的培養(yǎng)質量有重要影響[1]。2016年發(fā)布的《面向未來:21世紀核心素養(yǎng)教育的全球經驗》中列出了最受經濟體和國際組織重視的七大素養(yǎng),批判性思維為其中之一[2]。美國“深度學習聯(lián)盟”指出:21世紀社會生活必備技能的核心是批判性思維、問題解決能力、溝通能力、合作能力以及創(chuàng)造革新能力[3]。2019年OECD發(fā)布的《培養(yǎng)學生的創(chuàng)造力與批判性思維》中提出一套關于創(chuàng)造力和批判性思維的通用教學標準[4]。由此可見,批判性思維對于學生知識和智能的協(xié)調發(fā)展起著非常重要的作用。

    隨著互聯(lián)網的高速發(fā)展,計算機在教育中的應用變得越來越廣泛。教育信息化2.0指出:在教育信息化過程中,要立足教育事業(yè)發(fā)展實際需求,充分發(fā)揮云計算、人工智能等技術,提高教育教學效果[5]。然而,當前有關學生批判性思維與計算機相關的研究還比較匱乏。本研究旨在通過基尼指數(shù)確定學生批判性思維能力各個特征的重要性,并采用皮爾遜相關系數(shù)找出與重要特征相關性最強的特征,針對這些特征進行側重培養(yǎng),以期提高學生的批判性思維。

    1 批判性思維

    批判性思維由思維技能和思維傾向兩方面構成。一個人若具備較強的批判性思維傾向,一般來說能更好地運用批判性思維技能,即批判性思維技能與批判性思維傾向呈正相關[6]。決定一個人的批判性思維傾向的因素包括尋求真理意識、思想開放性、分析能力、系統(tǒng)能力、自信度、求知欲、認知成熟度[7]。目前,有部分學者采用不同的分析方法對批判性思維展開研究。柳晨晨等[8]采用定量內容分析和滯后序列分析,探究在線學習中學生互動討論模式對批判性思維的影響。汪洋等[9]運用多元線性回歸分析方法研究性別對批判性思維能力的影響。鄒鳳瓊[10]采用方差分析的方法,研究文理科學生與批判性思維傾向的關系。

    2 數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)預處理

    2.1 數(shù)據(jù)采集

    數(shù)據(jù)采集部分主要包括問卷設計、數(shù)據(jù)來源兩部分。

    問卷設計部分采用羅清旭等[11]制定的CCTDI(《批判性思維能力(中文版)測量表》),該量表是測量批判性思維傾向的有效工具,在國內權威性較高、信效度較好。問卷共70道選擇題,每10道題為一個特征維度,并采用Likert 6分制計分方法,從非常贊同到非常不贊同分別記1~6分[12]。

    數(shù)據(jù)來源部分。本研究面向一所高校的計算機專業(yè)研一學生,選擇“人工智能及其應用”課程發(fā)放問卷。為了保證問卷的質量和真實性,本研究主要采用紙質問卷。本研究發(fā)放問卷121份,回收有效問卷117份,有效率為96.6%。

    2.2 數(shù)據(jù)預處理

    數(shù)據(jù)預處理能降低數(shù)據(jù)的復雜度,提升數(shù)據(jù)分析的準確性。對每個特征的題目進行分值處理,形成最終的數(shù)據(jù)集。此時的數(shù)據(jù)集形態(tài)為117行8列的數(shù)據(jù),前7列對應每個學生樣本的特征值,最后一列為學生的批判性思維能力得分,部分數(shù)據(jù)如表1所示。

    表1 批判性思維數(shù)據(jù)集

    特征值是連續(xù)性數(shù)據(jù),對每個特征進行離散化處理,此時學生的批判性思維數(shù)據(jù)集中包括117條數(shù)據(jù)、7個特征、3個類別。

    根據(jù)量表評分標準,將批判性思維能力中每個特征劃分為較弱、良好、較強三個等級,分別用0、1、2表示,對應分值區(qū)間為[0,39]、[40,49]、[50,60]。CCTDI總分作為類標簽,用于描述學生批判性思維能力分布情況,對應分值區(qū)間為[0,279]、[280,349]、[350,420],分別用0、1、2表示較弱、良好、較強。由此得到特征屬性集和類別標簽,離散化處理結果如表2所示。

    表2 批判性思維離散化數(shù)據(jù)集

    經過離散化處理后得到可輸入算法的數(shù)據(jù)集,以便對學生進行特征重要度和特征相關性分析。

    3 基于Gini指數(shù)的批判性思維特征重要度分析

    批判性思維樣本集合中有尋求真理意識(A)、思想開放性(B)、分析能力(C)、系統(tǒng)能力(D)、自信度(E)、求知欲(F)、認知成熟度(G)7種特征。本研究采用基尼指數(shù)算法作為其貢獻度的衡量指標,根據(jù)分析結果確定特征重要度。

    其算法思想:假設A是n個樣本的集合,將A按照類屬性劃分,可產生m個子集Ai(i=1,2,…,m),其中,第i個子集包含了樣本集合A中所有類屬性值為Ci(i=1,2,…,m)的樣本,樣本數(shù)記為ai(i=1,2,…,m),則數(shù)據(jù)集A的基尼指數(shù)為

    (1)

    若按照樣本屬性進行劃分,可將數(shù)據(jù)集A劃分為k個子集Aj(j=1,2,…,k),子集樣本數(shù)記為aj(j=1,2,…,k),則分裂后的基尼指數(shù)為

    (2)

    其中,k是樣本屬性個數(shù)。Aj即第j個屬性的樣本集合。

    針對批判性思維能力的7種特征分別計算其基尼指數(shù),結果如下:Gini(A)=0.654 8,Gini(B)=0.546 4,Gini(C)=0.545 0,Gini(D)=0.430 3,Gini(E)=0.389 3,Gini(F)=0.499 7,Gini(G)=0.564 2?;嶂笖?shù)越小,其特征重要性越高。因此,自信度的特征重要性最高,對學生批判性思維能力的影響最大。

    4 基于PCC的批判性思維特征相關性分析

    在實際的教學過程中,應從多方面進行教學過程的實施,需要研究各個特征與自信度特征的相關性。本研究采用皮爾遜相關系數(shù)來衡量其線性相關程度。

    皮爾遜相關系數(shù)可以反映2個變量間線性相關程度的強弱。對于隨機變量X=(x1,x2,x3,…,xi),Y=(y1,y2,y3,…,yi),其皮爾遜相關系數(shù)的定義為

    (3)

    (4)

    其中,cov(E,A)為自信度特征E與尋求真理意識特征A之間的協(xié)方差,δE為自信度特征E的標準差,δA為尋求真理意識特征A的標準差。

    根據(jù)式(4),可計算出各特征與自信度特征的皮爾遜相關系數(shù)分別為REA=0.21,REB=0.04,REC=0.28,RED=0.31,REF=0.54,REG=0.02。皮爾遜相關系數(shù)越大,兩特征的線性相關性越高。根據(jù)結果可知,與自信度特征相關性最大的特征為求知欲特征,兩者最容易產生相互影響。

    5 學生批判性思維培養(yǎng)的實踐成效

    根據(jù)上述對學生批判性思維能力的特征重要度分析及相關性分析,本研究采用不同的教學策略側重培養(yǎng)學生的自信度及求知欲,進而提高學生的批判性思維,具體采用的教學策略如表3所示。

    表3 教學策略

    經過一學期的教學實驗后,再次對這批學生進行問卷調查,以驗證該教學策略是否能夠有效提高學生的批判性思維能力。對收集到的數(shù)據(jù)進行分析得出,在教學培養(yǎng)前,批判性思維較強的學生占比最少,僅為18.8%,較弱的學生則占比最多,高達44.5%;在教學培養(yǎng)后,較強的學生占比達到32.5%,較弱的學生占比則減少到26.5%,學生的批判性思維得到了顯著提高。因此,在著重培養(yǎng)自信度、求知欲等方面,對學生批判性思維的提高具有正向作用。

    6 總結

    本研究采用基尼指數(shù)進行特征重要性分析,確定自信度特征是對學生的批判性思維影響最大的特征,采用皮爾遜相關系數(shù)進行相關性分析,得出求知欲特征與自信度特征相關性最強。因此,本研究認為對學生自信度和求知欲進行側重培養(yǎng),能夠更好地提升學習者的批判性思維。

    本研究的研究對象僅選擇于一所高校,數(shù)據(jù)來源可能并未覆蓋所有學習者特征,對于數(shù)據(jù)的采集面還需進一步完善。在后續(xù)的工作中,應繼續(xù)完善數(shù)據(jù),并不斷對算法進行優(yōu)化,以提高數(shù)據(jù)分析的準確性,為學生批判性思維的培養(yǎng)提供更加準確的參考和指導。

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