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龙源期刊网学习者元认知作用机制:面授与远程学习之比较作者:詹泽慧来源:《中国远程教育》2011年第04期【摘要】本研究重点探讨了面授学习者与远程学习者在元认知作用机制上的差异。首先通过文献研究建立起预设概念模型,分别向面授学习者和远程学习者发放调查问卷,共回收有效问卷424份,然后通过责任教师取得研究被试的课程成绩,使用结构方程模型多群组分析方法比较面授学习者与远程学习者的元认知活动对其学习成绩和学习效能感的作用和影响,最后提出对远程学习者进行元认知支持的策略。【关键词】面授学习者;远程学习者;元认知;作用机制【中图分类号】G40-057【文献标识码】A【文章编号】1009—458x(2011)04—0046—05一、引言元认知是学习者对自身认知活动的积极反思和认知加工过程[1]。它是最接近学习者长时记忆的过程之一,对学习者有着极其重要的影响[2]。由于学习环境和认知条件等方面的差异,在面授教学与远程教学过程中学习者的元认知作用机制可能存在一些差异。然而,现有研究学习者元认知作用机制的相关文献大多只针对传统面授教学,对远程学习者的元认知作用机制研究较少,而将二者相比较的研究则更少。对面授学习者和远程学习者的元认知作用机制进行比较是具有重要意义的。通过二者的比较,可以更清晰和准确地呈现面授教学与远程教学过程中学习者元认知作用机制的差别所在。同进,鉴于目前教育学领域对传统面授教学的研究已经比较成熟,已总结出了许多有效的教学方法和元认知支持策略,但对于远程学习的研究还需要逐步积累,如果能够摸索出面授与远程学习之间存在的学习者元认知作用机制的差异,就可以在远程教学中更准确地借鉴传统面授教学经验。因此,本文尝试开展实证研究,分别探测面授学习者和远程学习者的元认知活动对其学习绩效的作用与影响,并建立结构方程模型对二者进行多群组分析,寻找其中存在的规律。龙源期刊网二、研究设计1.概念模型的建立对于元认知的作用机制,学者们曾提出过不同的观点。例如,最早提出元认知理论的Flavell指出:元认知知识、元认知体验、目标和策略激活是元认知体系中最关键的四个因子,学习者的元认知技能是在这四个因子的交互过程中不断提升或降低的[3]。O’Malley和Chamot则于上世纪九十年代提出了三分策略论,将元认知体系划分为元认知知识、元认知体验和元认知调节三个不可分割的部分[4]。董奇将国外学者的研究成果在国内本地化,将元认知结构成分界定为元认知知识、元认知体验和元认知监控三个有机组成部分[5],并指出三者虽然独立,但又密不可分:一方面,元认知监控既以元认知知识为基础,又受到元认知体验的激发和指引;另一方面,元认知监控会使学习者产生新的元认知体验,同时也会丰富和发展学习者的元认知知识[6]。詹泽慧总结归纳了前人对元认知成分构成的研究成果,构建了元认知知识、元认知体验、元认知调节和学习绩效相互作用的机制模型[7]。本研究将以此为基础,进一步探讨面授学习者与远程学习者元认知作用机制的差异。2.问卷设计本研究通过调查问卷采集数据。测量学习者元认知状态的题项主要参考了Bacow(2009)[8]、衷克定(2007)[9]、刘晓明(2003)[10]、Cartwright(1997)[11]以及Schraw(1994)[12]等学者编制的元认知问卷。测量学习者学习效能感的题项主要参考了张建伟等学者(2003)关于学习效能感的研究[13]。为了降低调研难度,提高问卷质量,将从各类问卷中挑选出来的73个题项进行精简或合并,最终形成的问卷共36个题项:元认知知识(10项);元认知体验(8项);元认知监控(11项);学习效能感(7项)。3.问卷信度分析为了保证问卷的信度,随机抽取了57位学习者对问卷进行前测,通过SPSS17.0计算问卷总体和三个维度内部的克隆巴赫Alpha信度系数。结果如表1所示,总问卷题目及各维度题目均在0.70以上,具有较高的内部一致性,达到心理测量的要求。4.问卷生成最终生成的问卷包括三部分:第一部分收集被试的基本信息,包括被试姓名、学号、性别、年龄、学历和专业;第二部分调查被试的元认知应用状况;第三部分是被试在课程学习中的自我效能感。问卷采用7级Likert量表,接受调查者根据自己在远程学习活动中的真实感受选择每个题目所陈述内容的重要程度或赞同程度。“非常重要”和“完全认同”记7分,“最不重要”和“完全不赞同”记1分,中间等距分级。三、数据分析龙源期刊网被试样本基本情况面授学习者样本取自广东省某高校的在读本科生,远程学习者样本取自同一所高校网络学院的在读本科生。问卷分别以纸质或在线的形式通过课程教师发放给学习者。在所学课程结束后,再通过课程教师收集该班级学习者的期末成绩,通过姓名和学号变量与该学习者之前的问卷数据建立联系。最后总共回收面授学习者问卷207份,远程学习者问卷217份,剔除填写不合格的问卷26份,获取有效问卷共424份,有效回收率为93.8%。被试的基本情况如表2所示。为了增加面授学习者与远程学习者元认知数据的可比性,本研究在对被试进行抽样时尽可能将两组被试样本的基本情况进行匹配。从表2可见,两组被试均为女性占多数;被试的专业分布均集中在经管、教育、理工和文史四类。虽然由于网络学院的远程学习者年龄分布比较离散,而面授学习者的年龄在同一班级中相差不大,所以在年龄一项上存在一定差异,但两组被试的主体年龄普遍集中在20至30岁,均属于青年学习者的范畴,年龄差异并不显著。因此总体而言,两组被试的基本情况是匹配的,其元认知作用机制具备可比性。2.预设模型的修正分别将面授学习者与远程学习者的数据在预设模型中运行,从模型中各项关联的回归权重估计值和Sig值发现:预设模型与实际数据拟合不佳。于是,研究者对预设模型中各因子的关联进行了多次调整,最终分别确立修正后的两个标准化模型(图1)。从两个模型的回归权重中各因子的回归权重估计值和Sig值得到结论:修正模型中各因子的鉴别度良好,P值均小于0.001,Sig.(2-tail)达到显著。从修正模型的结构拟合指数中可以看出,两个模型的直接检验样本协方差矩阵和估计协方差矩阵间的相似程度的统计量x2/df均接近于2,NFI(NormedFitIndex)、IFI(IncrementalFitIndex)、TLI(Tucker-LewisIndex)等指标的值均在0.9以上,RMSEA(RootMeanSquareErrorofApproximation)均接近于0.08,可见两个模型的拟合性已达到接受预设模型的基本要求。3.描述性统计数据的均值比较将收集到的面授学习者与远程学习者的元认知数据进行方差分析,得到表3的统计结果。从表3可见,面授学习者模型中显著高于远程学习者模型的元认知因子有:①元认知体验—专注;②元认知体验—兴趣;③元认知监控—控制;④元认知监控—调节。存在这种差距的原因可能在于:第一,课堂学习活动中学习者的现场感较强,学习者容易被学习内容所吸引;而远程学习者在互联网上比较容易受到各种娱乐信息的干扰,学习者的学习兴趣和专注度都容易降低,因此在模型中体现出面授学习者的专注水平和兴趣水平显著高于远程学习者。第二,在课堂教学活动中,教师或助教与学习者有直接的接触,可以时刻观察学习者的参与状态,当学习者状态不佳时,可给予及时的控制和调节;而在远程学习活动中,由于师生和生生龙源期刊网之间存在时空分隔,只能通过网络符号(如文字或图像等)进行间接交流,远程学习者受到的控制和调节大部分来自于自己的感知和行为。因此,控制与调节在课堂面授环境下实施可以取得更明显的效果。远程学习者模型中显著高于面授学习者模型的因子有:①元认知知识—任务相关;②元认知知识—策略相关;③元认知体验—信心;④元认知监控—计划;⑤元认知监控—评价。存在这种差距的原因可能在于:第一,本研究对远程学习者的抽样来自于网络学院的学生。与传统的面授本科教学相比,网络学院更加注意增加远程学习者的元认知知识。大多数网络学院都在开学初就向学习者提供了相关的资料或培训。而由于面授教学中教师常常会一步步地引导学习者参与,对学习者元认知知识的重视不够,因此被试中远程学习者的任务相关以及策略相关的元认知知识水平显著高于面授学习者。第二,在面授教学中,学习者往往需要有比较快的反应速度,而且要有一定的胆量在全班或者小组同学的目光下发表观点,这会给参与者带来一定的压力,不利于内向的学习者的学习和发挥。而在远程学习中,学习者可以有足够的时间在电脑前准备并写下他们想要表达的意思,因此远程学习者可能比面授学习者更容易建立学习的自信。第三,在网络学习平台上,学习者可以利用各种工具对学习过程进行计划、记录和统计,例如在线的日历、博客、学生登录统计、互评系统等。这些工具可以帮助学习者提高计划和评价的效率。因此,计划和评价两项在远程教学中比在面授教学中可以取得更好的效果。两个模型中没有明显差距的元认知因子有:①元认知知识—主体相关;②元认知体验—满意。从均值来看,无论是面授学习者还是远程学习者,学习者本人对自身主体相关的元认知知识的感知程度都是较高的。学习者对面授教学的满意度比远程教学略高一点,但是并没有达到显著程度。因此,面授或远程的学习形式并没有对学习者的自身元认知知识和活动满意度产生影响。4.结构方程模型的多群组分析本研究通过结构方程模型的多群组分析技术,对面授学习者和远程学习者元认知作用模型中的因子权重和因子相关性进行对比,进而对比两类学习者的元认知作用机制。以图1所示的模型作为群组分析的基本模型,并设定面授学习者模型中的协方差(Covariancces)以C标识,回归权重(RegressionWeights)以W标识,方差(Variances)以V标识;而远程学习者模型中的协方差以oC标识,回归权重以oW标识,方差以oV标识。结构方程模型多群组分析的标准化结果如图2所示。模型卡方值为299.039,p值小于0.001,RMSEA值远小于0.08,GFI接近于0.9,模型整体拟合度良好。根据两模型中各参数成对比较后的差异临界比值发现,只有C1/oC1(元认知知识?圮元认知监控),C3/oC3(元认知知识?圮元认知体验),W2/oW2(元认知知识→任务相关),W6/oW6(元认知监控→评价),V1/oV1(元认知知识),V2/oV2(策略相关),V3/oV3(任务相关),V6/oV6(满龙源期刊网意),V7/oV7(信心),V11/oV11(评价),V14/oV14(计划),这11对参数在课堂/在线两模型的总体效应存在显著差异(CR1.96)。将结构方程模型中面授学习者与远程学习者的元认知作用效应值进行一一对比,得到表4的统计结果。可见,效应值在面授学习者模型中比在远程学习者模型中要大的因子关联有:“元认知体验→专注”、“元认知监控→调节”、“元认知监控→控制”、“元认知监控→成绩”、“元认知监控?圮元认知知识”、“元认知监控?圮元认知体验”、“元认知体验?圮元认知知识”;效应值在远程学习者模型中比在面授学习者模型中要大的因子间联结有:“元认知知识→策略相关”、“元认知知识→任务相关”、“元认知知识→主体相关”、“元认知体验→满意”、“元认知体验→信心”、“元认知体验→兴趣”、“元认知监控→评价”、“元认知监控→计划”、“元认知知识→成绩”、“元认知体验→效能感”。由此可知,元认知知识三项因子均在远程学习者模型中有更高的效应值;元认知体验的四项因子中除了“专注”一项以外,其余三个因子都在远程学习者模型中有更高的效应值;元认知监控的四项因子中,“调节”和“控制”两项在面授学习者模型中效应值较高,而“计划”和“评价”两项则在远程学习者模型中的效应值较高。与面授学习者相比,远程学习者的元认知监控对其学习成绩的效应值较小,学习者元认知知识对其学
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