结构的测查方法
张建伟 清华大学电化教育中心 邮编：100084；
陈琦 北京师大心理学系 邮编：100875
论著选摘
教学不仅要使学生掌握某些知识点，而且要使他们在知识内建立丰富的联系，从而形成整合的、良好的认知结构。但如何才能知道学习者是按照何种方式组织自己的知识的呢？现行的教学测验往往只是测查了学习者的知识内容，而不能说明知识的组织方式。近20年来，研究者们针对认知结构的测查提出了一些方法，做了许多研究，本文就介绍其中几种主要的方法。
一、概念图（concept map/mapping）
在测查认知结构的方法中，概念图是更为直接、更便于施测的方法。这种方法是让学生就对于某块知识的理解，用图的方法来表现其中的概念以及概念之间的联系。一个概念图就是由结点和连线构成的结构性的表征[i]，其中，结点对应某领域中代表各种概念的重要术语名词，连线代表一对概念（结点）之间的关系，而连线上的标注则说明这是什么样的关系。两个结点与一个带标注的连线共同构成了一个命题。通过让学生把某领域中的概念连起来，并标明这种联系的性质，可以说明某知识领域的关键概念在学生的头脑中是怎样组织起来的。概念图旨在反映学习者的陈述性知识的组织特征。比如，根据下面这段文字可以做出如图1的概念图[ii]：
“动物都有各种系统，体形高大的动物和体形矮小的动物都利用这些系统来进行各种生命活动，它们都要进行的生命活动包括呼吸、循环和消化等，高大动物的一个特有的系统是体内骨骼系统，矮小的动物没有骨骼。”
图1 层次性概念图
奥苏贝尔的理论认为，知识是按层次结构组织起来的，据此，Novak & Gowin提出，概念图应该是具有层次性结构的，最高级的概念处在顶端。我们可以用适合的关联词来说明不同层次的概念之间的关系，并确定不同分支之间的横向联系。这体现了认知结构的渐进分化和整合（融会贯通）的特征[iii]。当然，有的认知心理学家主张，知识是以语义网络的形式来表征的，而不一定是层次结构的，所以，概念图也不一定是层次性的。
概念图作为一种测验方法，它的实施方式是怎样的呢？Ruiz-Primo & Shavelson从测验的任务、反应方式和评分系统三个方面对21 篇有关概念图测验的研究文献做了综述。从测验任务来看，概念图测验可以要求学生：（1）独立画一个概念图；（2）在框架图上填空，即给学生一个概念图的框架，其中有些概念或连线是空的，要求学生把它补充完整；（3）组织概念卡片，即把某知识领域的重要概念写在卡片上，让学生分类、组织卡片；（4）评价概念间的联系强度；（5）写短文，而后由评价者根据学生的叙述来画概念图；（6）回答访谈者的问题，而后评价者根据访谈结果来画出概念图，等等。同时也可能给学生提出其它限制，比如制作层次性的概念图，或者在概念图中用上所提供的概念或关联词等。由于测验任务的不同，做答方式也会不同，在前两种任务下，学生自己做答的结果就是一个概念图，而在后四种任务下，需要由研究者或教师根据学生的回答或所写的短文等，找出其中的关键词以及它们之间的联系，替学生画出一个概念图。学生的做答可以是口头的或书面的，也可以通过计算机（网络）做答。
概念图的评分可以有三种不同的角度：（1）就概念图中的成分评分：即评价其中的命题（数量、准确性或横向联系）、层次水平数以及实例。Novak & Gowin ③ 提出了一个较为综合的、针对成分的评分系统（见表1）。
表1 Novak & Gowin 的评分系统
| 成分 | 说明 | 评分 |
| 命题 | 两个概念间的意义联系是否被学习者用连线和关联词标明了？这种关系是否真实？ | 每个有意义的、真实的连线得1分 |
| 层次 | 概念图是否体现了层次结构？在所反映的知识中，下一层中的概念是否比上一层概念更具体？ | 层次结构中每个有效的层次得5分 |
| 横向联系 | 概念图是否说明了不同部分概念之间的有意义的联系？（如图1中“系统”与“体内骨骼系统”之间的连线） | 每指出一个真实的、重要的横向联系得10分，每指出一个真实的、但不能表明概念或命题间的综合的横向联系得2分 |
| 举例 | 指出作为概念的实例的事物 | 每举一例得1分 |
（2）参照标准的概念图来评分：对比学生的和专家的概念图，看它们之间的一致性程度如何。这种方法首先要确定一个反映理想的知识结构的概念图，研究者一般用学科专家、教师或优等生的概念图作为标准，而后对比学生的概念图与标准的概念图。这种比较可以有不同的方法，Lomask等[iv]同时计算概念图中的名词和连线，名词的计算是看专家的概念图中的名词有多大比例被学生提到，Lomask等将这个百分比分成5段：完全（100％）、大量的（67－99％）、部分（33－66％）、少量的（0－32％）、无（没有提到任何相关名词）。同样，连线的强度也是看在专家概念图中的必要的、准确的连线中，学生提及的有多大比例，这个比例可以分为：强（100％）、中等（50－99％）、弱（1－49％）、无（0％）。综合以上两个方面，他们提出了以下评分标准（表2）。
表2 综合名词数量和连线强度的评分标准
连线强度
名词数量 强 中等 弱 无
完全 ５ ４ ３ ２
大量 ４ ３ ２ １
部分 ３ ２ １ １
少量 ２ １ １ １
无、无关 １ １ １ １
Goldsmith等人[v]提出了“接近度”（closeness index），用以测量两个概念图之间的共同性。如果用Mm和Mn分别代表专家的概念图和学生的概念图，每个概念图中都包含一定的结点（Nm，Nn）和连线（Lm，Ln），比较的步骤为：（a）决定概念图中的有效结点集合： 。（b）针对每个有效结点 ，确定其直接连接的结点，在专家和学生的概念图中分别记为Hm（i）和Hn（i) ，计算这些连接中专家和学生的交集（
）和合集（
），计算ni的相似性系数：
。(c)计算专家和学生的图的相似度：
。
（3）综合前两种评分方法：既评估概念图中的成分，又参照标准的概念图。White & Gunston提出了一种方法：通过计算被连在一起的“概念对”的数量来评估一个概念图，这种连线可以是层次性的、横向的或多方向的，根据学生的概念图中与标准概念图中相同的“概念对”的数量来给概念图评分。如果某条连线是很有见地的，可以多加分，如果这种连线是无关的，就要倒扣分。
概念图作为一种测验工具，它的信度和效度问题还需要进一步研究。另外概念图也可以作为教学策略来帮助学习者建立更整合的、更结构化的知识。
二、卡片排列（cards sorting）
卡片排列法是另一种探查学习者的知识结构的方法，它的基本思想是：让学生对写有各种概念的卡片进行分组排列，如果学习者将某些概念放在一起，这就意味着这些概念在其知识结构中具有更密切的联系[vi]。这种方法比较简便，不必花太多的时间去训练学习者，它更适于测查包含大量概念的知识的组织情况。
用卡片排列法来测查认知结构的程序大致是这样的：首先，确定测查内容的知识要素，这既可以是陈述性知识，也可以是程序性知识，还可能是条件性知识。然后，将这些知识要素写成一张张的卡片，按随机顺序排列。这时，就可以让被试来排列卡片了。学习者要将卡片摆成几堆，同一堆的卡片上的概念必须比不同堆卡片上的概念具有更密切的联系，而每堆摆多少张，一共摆多少堆，这些都有学习者自己来决定。在学习者摆完一遍之后，再要求他们检查一下自己的排列方法，看有没有需要调整的。如果有的概念学习者感到不熟悉，就把它们单独放在一边。在卡片排列完成之后，学习者还要为自己所摆的各堆卡片命名，说明自己这样排列的理由。最后，评分者对各个学习者的排列情况进行编码分析，具体方法是：（1）将学习者的排列情况转化成一个n×n的矩阵（n为测查中知识要素的数目），矩阵中某个单元对应的两个知识要素如果属于同一堆，这个单元就计分为1，否则就计分为0。由于这个矩阵是对称的，所以，只要考虑对角线的一侧就可以了。（2）建构“理想”的 参照矩阵。事先让研究者或学科专家来排列这些卡片，作为某种理想知识结构的反映，按照上述方法将这种排列方法也转化成为矩阵，作为参照。（3）评分，Jong & Ferguson-Hessler提出了一种计分方法，先求出参照矩阵中计分为1的单元的总数（记为C1）以及其中记分为0的单元的总数（记为C0）,然后对比学习者的矩阵与参照矩阵，将这个矩阵与参照矩阵对应共同为1的单元的总数记为S1,1，将这个矩阵中为1而参照矩阵中对应为0的单元的总数记为S1,0，则可以按照下面的公式来评价这个学习者的知识结构与理想的知识结构之间的一致性程度：
C的值如果为1，则表明这个学习者的知识结构与理想的知识结构完全相同，如果C的值为负值，则表明两种知识结构相去甚远。如果学习者将所有的卡片都放在一堆中，C的值为0。
三、其它方法
另外，认知结构的测查还有一些其它的方法，比如词语联想法（word association），即给学习者某学科中的一些重要概念，每个概念限定时间（如1分钟），让他们写出由这个概念联想起的所有的词。在每两个概念之间，学习者都可能会列出一些相同的词，这可以确定每个概念与其它概念的相关程度。此外，Naveh-Benjamin等提出，画图、卡片排列、词语联想等方法都有一定的缺陷，比如，它们一般假定不同知识点之间的联系是对称的；过于看重与专家标准的比较；依赖于事后回忆等，他们提出了另一种方法：“顺序分支技术”（Odered Tree Technique），让学生对某些概念多次排序，意义密切相关的概念要尽量邻近。排序时可能会要求学习者从某个概念开始，以便使排序多样化。而后，评分者可以评价排序的组织性、层数及其与标准结构的一致性。[vii]
目前，随着研究的不断深入及学习与教学理论的发展，研究方法也发生了很大变化，而测验与评估方法的改进是其中一个重要内容。认知结构的上述测查方法已经在研究中得到了较多的应用，但这些方法的信度、效度问题都还有待进一步研究，而且，如何将这些方法推广到实际教学中则更是需要探讨的问题。
注：
[i] Ruiz-Primo, M. A. & Shavelson, R. J. Problems and issues in the use of concept maps in science assessment. Journal of research in science teaching, 1996;.33(6): 569-600.
[ii] Novak, J. D., Gowin, D. B. & Johansen, G. T. The use of concept mapping and knowledge Vee mapping with junior high school science students. Science education, 1983; 67(6): 625-645.
[iii] Novak, J. D. & Gowin, D. R.. Leaning how to learn. New York: Combridge press. 1984: 97.
[iv] Lomask, M., Baron, J. B., Greig, J., & Harrison, C. ConnMap: Connecticut’s use of concept mapping to assess the structure of studens’ knowledge of science. Paper presented at the annual meeting of the National Association of Research in Science Teaching, Cambridge, MA. 1992.
[v] Goldsmith, T. E., Johnson, P. J. & Acton, W. H. Assessing structural knowledge. Journal of educational psychology, 1991; 83: 88-96.
[vi] Jong, T. de, & Ferguson-Hessler, M. G. M. Cognitive structures of good and poor novice problem solvers in physics. Journal of educational psychology, 1986; 78(4): 279-288.
[vii] Naveh-Benjamin, M., McKeachie, W. J., Lin, Y., & Tucker, D. G. Inferring students’ cognitive structures and their development using the “Ordered Tree Technique”. Journal of educational psychology, 1986; 78(2): 130－140.
英文题目：Methods Used to Examine Learners’ Knowledge Structures
