基于结构化方程模型的学困生认知能力差异研究

原标题:基于结构化方程模型的学困生认知能力差异研究

本文发表于 《数字教育》 2019年第5期(总第29期)基础教育信息化栏目,页码:58-62。转载请注明出处。

摘 要:认知能力的发展是青少年儿童心理发展中非常重要的一环,本文采用认知能力电子化测查工具对合肥市某中学的七、八年级全体学生进行认知能力水平测试,将学生按照学习成绩划分为学优生和学困生,使用结构化方程模型分别研究认知能力对学困生和学优生学习成绩的影响。研究结果表明:学困生和学优生的认知能力对各科学习成绩的影响机制存在差异,记忆能力对学优生的语文成绩和推理能力产生直接影响,而对学困生不产生影响,并根据研究结果提出合理的建议以帮助提高学困生的学习成绩。

关键词:认知能力;学习成绩;学困生;结构化方程模型

| 全文共5410字,建议阅读时长5分钟 |

一、研究背景

学困生是指由于思考不积极、注意力不集中、善于机械记忆、思维上有惰性等原因,难以达到教学大纲所规定的基本要求的学生。随着九年义务教育普及程度的提高,更多的孩子享受到了接受教育的机会,但是学生群体的多元化和异质性趋势逐渐增强,学习困难的学生数量日益攀升。

学习困难现象给学生个人带来了诸多困扰,例如学业水平过低使得这类学生的自尊心下降、情绪低落。从学校角度来看,学困生在无法完成学业标准的情况下选择辍学,会造成学生的流失和教育资源的浪费。此外,学校还会面临教学方面的问题,陷入保持学校正常教学标准和关注学习弱势群体的两难困境。

认知能力是指人脑加工、储存和提取信息的能力, 认知能力的发展是青少年儿童心理发展中非常重要的一环,国际上的许多重大项目,如美国的综合儿童发展计划CCDP 以及英国儿童追踪研究中心的国家儿童发展研究NCDS 调查项目都将注意能力、视知觉- 空间能力、记忆能力及推理能力等作为考察青少年儿童认知能力的主要指标。

基于此,本文选择研究的具体认知能力为注意能力、记忆能力、视知觉- 空间能力及推理能力。本文利用AMOS 软件建立结构方程模型,分别研究学困生和学优生的各项认知能力对各科学习成绩的影响机制,比较两者存在的差异。

二、文献综述

Graham( 格拉哈姆)[1](2007) 等尝试使用QuickSmart(快速机敏)方法对学习困难的学生进行干预,发现QuickSmart 学生的标准化阅读理解能力和数学成绩都有了显著的提高。Stetter(斯泰特尔)和Hughes(休斯)[2](2009)认为故事语法为学习困难的学生提供了一个框架,帮助他们理解叙事文本,并概述了以故事语法作为理解策略的研究,验证了故事语法在解决学困生阅读理解困难方面的有效性。辛艳萍[3](2017)等尝试探究计算机辅助教学技术对学习障碍或数学困难学生的乘法问题解决能力的影响。

国内许多学者也对学生学习困难这种情况进行了研究。宋广文[4](2014)等采用社会支持评定量表、青少年心理韧性量表、中国中学生心理健康量表等三个量表对271 名初中生进行测查,探讨学优生、学困生心理健康的影响机制,而本文是从认知能力方面进行研究。丁永霞[5](2014)从离子反应这一高中化学的重难点角度出发,通过调查发现:学优生与学困生对于离子反应的相关概念,在表征的数量、表征的形式、表征的程度以及角度方面都存在着差异。王浩霖[6](2019)提出在语文课堂教学实践过程中,可以通过小组帮扶、教师指导、活动展示来帮助学困生“脱困”。若能通过认知能力对学困生的影响机制来指导正常的教学实践,将能够更好地、有效地提升学困生的积极性和主动性。

钟启泉[7](1994)认为现阶段关于学习困难的界定, 大体可以分为三种。第一种是把没有达到学业基本标准者称为学困生。学业基本标准是指各自的年龄或年级、各门学科或领域可以期待学生能够达到的水平。第二种是把低学力者称为学困生。第三种是指没有充分发挥自身潜能,因为身心障碍而导致学业迟滞者。本文采用第一种界定标准来划分学困生,以考试语文、数学和英语总成绩排名在后15% 的学生为学困生,排名在前15% 的学生为学优生,并通过了德尔斐专家评议法的认定。

国内外学者尚未具体关注到学困生和学优生的认知过程机制可能存在差异,韩映雄等[8](2017)较笼统地介绍了中小学学业成就的影响因素。徐芬等[9](2015) 提到认知能力对学业成就的影响,但是未探寻认知能力对学优生与学困生影响因素的作用机制的差异。本文基于信息加工的认知神经心理学理论构建了认知能力对学习成绩的影响机制模型,并使用结构方程的方式进行模型验证,从而探究学困生和学优生的认知过程机制差异,从而通过两者比较找出学困生的认知薄弱点,并提出合理的转化建议。

三、研究假设

Dean(迪恩)和Woodcock(伍德考克)[10](1999)的认知神经心理学模型较好地反映了认知各项能力的层次关系,该模型描述了信息加工过程中各个认知成分所发挥的作用。

根据模型,我们提出以下研究假设:①注意能力是指人的心理活动指向和集中于某种事物的能力,是最基本的一项认知能力,注意能力保证了人们对事物有更清晰的认识;②记忆能力是个体对外界输入的信息进行编码、存储以及提取的能力,记忆能力按照保持时间的长短可分为短时记忆能力和长时记忆能力;③视知觉- 空间能力(以下简称“视空间能力”)是认知能力中更高层次的能力,是人类对视觉、空间信息进行感知、表征和操作的能力,视空间能力可进一步划分为图形认知能力和旋转认知能力;④推理能力是认知能力中最高层次的能力,推理能力指的是以敏锐的思考分析、快捷的反应迅速地掌握问题的核心,在最短时间内作出合理正确选择的能力,推理能力可以划分为数字推理能力和图形推理能力。

四、研究过程

(一)研究对象

本研究的被试对象是来自合肥市某中学的七、八年级全体学生,其中八年级279 人、七年级233 人, 删除缺失值和异常值后的有效数据量为496 条,其中七年级男生113 人、女生118 人,八年级男生131 人、女生134人。

本研究使用针对6 ~ 15 岁儿童青少年的认知能力电子化测查工具。测查一级维度包含记忆能力、注意能力、视空间能力以及推理能力。涉及二级维度包含短时记忆、长时记忆、注意能力、图形认知、旋转认知、数字推理及图形推理能力。测查工具信度检验结果显示cronbach alpha系数为0.833,说明测查问卷可使用。具体测验任务如下:

(1)记忆能力测验采用项目再认与配对联想学习任务。通过信息保持时间长短(25 分钟)作为短时与长时记忆的区分证据。具体材料包括三个部分。

①数字识记阶段:被试者利用40 秒时间去记忆出现的12 组数字。数字测试阶段:被试者需要在 1.5 分钟内从众多的备选数字当中选择出之前出现过的数字。②图形识记阶段:被试者利用2 分钟时间记忆12 组物品,每个物品会有一个与之匹配的图形。图形测试阶段:共15 题,每一题会给出之前出现过的物品, 被试者需要在2 分钟内选择出与之对应的图形。

③ 25 分钟之后,重复以上两部分的测试阶段,考察被试者长时记忆能力。中间等待时间进行其他认知能力检测任务。

(2)注意能力测验:采用划消任务测试被试者的注意能力。在该阶段被试者需要观察一串随机的数字,每个数字会带有1 ~4 条短线,被试者需要在限定时间内控制鼠标利用红线划掉数列中带有两条短线的特定数字(目标刺激)。附加条件:目标数字前是特定条件刺激,则不应该被划掉。该环节共包括4 道大题, 每道大题包含10 小题,每道大题的测验时间为1 分钟。

(3)视空间能力测验:采用隐蔽图形与心理旋转任务测查被试者视空间表征能力和空间关系知觉能力。测验分成两个部分:

①被试者会看到一个组合图形,备选选项中会给出四个图形,被试者需要从备选选项中选择出一个不在组合图形当中的图形。该阶段测试题共有11 题,测验时间为2 分钟。

②被试者会看到一个参照图形,被试者需要从四个备选图形中选出一个旋转后的参照图形,任务二共有16 道题,测验时间为3.5 分钟。

(4)推理测验:采用类比推理为推理能力的衡量指标。任务分为两个部分:

①数字类比,给出3 个有规律的数字组,被试者需要掌握其中的规律来推断问题中将会出现的数字,任务一有22 道题,测验时间为8 分钟。

②图形序列,给出由3 个图形组成的图形序列,被试者需要依据图形的变化规律从四个备选答案中选择出问题中将会出现的图形,任务二有18 道题,测验时间为8 分钟。

(二)研究内容

为了探究学困生和学优生的认知能力对学习成绩的影响机制是否存在差异,本文利用AMOS 软件构建结构方程模型,绘制影响机制图并计算各个变量对认知能力的解释程度,解释程度用AMOS 软件所输出的拟合优度来表示。

本文通过一系列结构方程模型来单独分析各项认知能力对学科成绩的影响,从各个学困生的四大认知能力对语文、数学及英语成绩的影响的显著性角度来看,四种认知能力都能够显著预测语文、数学及英语的学业成就。在各项认知能力对学科成绩的影响中,标准化系数能够反映各项认知能力对学科成绩的影响。从标准化路径系数角度看,学困生的各项认知能力对数学成绩的影响最大,对英语成绩的影响居中,对于语文成绩的影响最小,见图1。

对于学优生而言,单独各项认知能力对学科成绩的影响类似,认知能力对数学成绩的影响最大,对英语成绩的影响其次,对语文成绩的影响最小。因此从单独各项认知能力对各科成绩的影响角度看,学困生和学优生并无太大差异。

为了探究学困生和学优生的各项认知能力对学习成绩影响是否存在差异,本文利用AMOS 软件分别研究了认知能力对学困生和学优生的学习成绩影响机制。绘制影响机制的分析图(见图2),对比学困生和学优生之间的差异。图2 上侧为学困生,下侧为学优生。

从影响机制角度看,学优生记忆能力对推理成绩和语文成绩产生了直接影响,而学困生则没有,说明语文学习过程中记忆能力的加强可以有效提高学生学习成绩。贡献度是各项认知能力对学生学习成绩变异的解释程度,对于学困生而言,推理能力的贡献度最大,其次是视空间能力,再次是记忆能力,注意能力对学生语文成绩的贡献度最小。而对于学优生而言,推理能力贡献度最大,其次是记忆能力,再次是视空间能力, 注意能力对学生语文成绩贡献度最小。

对于学困生和学优生而言,推理能力的贡献度最大,其次是视空间能力,再次是记忆能力,注意能力对学生数学成绩的贡献度最小。从影响机制角度来看,学优生的记忆能力对推理能力产生了直接影响,学困生则不存在该影响。

对于学困生而言,推理能力的贡献度最大,其次是视空间能力,再次是记忆能力,注意能力对学生英语成绩的贡献度最小。对于学优生而言,推理能力的贡献度最大,其次是记忆能力,再次是视空间能力,从影响机制角度来看,学优生的记忆能力对推理能力产生了直接影响,学困生则不存在该影响。

五、研究建议

本文通过AMOS 软件分析学困生和学优生认知能力对学习成绩的影响机制,比较学困生和学优生认知能力影响机制的差异,发现学优生的记忆能力对语文成绩和各科的推理能力产生了直接影响,但学困生并没有。因此在现阶段的学习中,记忆能力的训练对于提高学困生成绩有非常大的帮助。对于学困生记忆能力训练方面的建议如下:

1. 在教学当中将单纯的记忆性训练留有一定的比例,例如语文教学当中许多古诗词的背诵对于学生来说本身就是一个记忆的过程,教师可以将教学中的许多知识转化为记忆任务来锻炼学困生的记忆能力。同时有经验的教师可以增加一些娱乐性的记忆任务,在锻炼学困生记忆能力的同时缓解学困生学习上的压力。

2. 记忆训练方法具有多样性,但是随着信息技术产业的发展,记忆训练也应该做到与时俱进。应当将丰富的记忆训练方法加以汇总,利用信息技术整合起来。记忆本身是具有多通道性的,人可以通过多种感官进行记忆,甚至触觉以及嗅觉都可以对记忆训练产生很大的帮助,因此对学困生的记忆训练不要拘泥于一种方法,可以考虑记忆的多通道性。

3. 对于学困生的记忆能力训练,教师应该采取适当的暗示性鼓励,在非正式的场合教师可以采用一些心理学方面的属于鼓励学困生的记忆能力方法。此外学优生本身也拥有非常不错的记忆能力训练方法,可鼓励学优生分享优秀的训练方法,带动学困生实现学习成绩上的进步。

[1]GRAHAM L,BELLERT A,THOMAS J,et al.QuickSmart:A basic academic skills intervention for middle school students with learning difficulties[J].Journal of learning disabilities (S0022-2194),2007,40(5):410-419.

[2]STETTER M E,HUGHES M T.Using Story Grammar to Assist Students with Learning Disabilities and Reading Difficulties Improve their Comprehension[J].Education and Treatment of Children(S0748-8491),2009,33(1):115-151.

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[4] 宋广文,骆风,周方芳. 学优生、学困生社会支持、心理弹性与心理健康的关系研究[J]. 中国特殊教育,2014(03):48-53.

[5] 丁永霞. 学优生与学困生概念内部表征的差异研究:以离子反应为例[J]. 化学教育,2014,35(23):25-28.

[6] 王浩霖. 初中语文教学中的学困生转化[J]. 文学教学,2019(05):096.

[7] 钟启泉.“学业不良”的界定及其因析模式述评[J]. 华东师范大学学报(教育科学版),1994(2):69-77.

[8] 韩映雄,李超. 中小学生学业成就的影响因素[J]. 吉林师范大学学报,2017(01):80-87.

[9] 徐芬,李春花. 初中生认知能力对学业成就的影响[J]. 心理科学, 2015,38(01):11-18.

[10]DEAN R S,WOODCOCK R W.The WJ-R and Bateria-R in neuropsychological assessment[M].Chicago:Riverside Publishing,1999.

李萍(1968— ),四川人,高级教师,主要研究方向为教育评价、数学教育教学;

王士进(1980— ),安徽人,科大讯飞人工智能研究院副院长,主要研究方向为认知智能、智能教育;

王筱圃(1988— ),山东人,研究员,主要研究方向为教育脑科学、人工智能教育应用;

刘俊生(1983— ),山东人,研究员,主要研究方向为信息技术与课程整合、人工智能教育应用。返回搜狐,查看更多

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