郭力平 呂雪 羅艷艷 李一帆 趙玉仙

[摘? ?要] 在智慧教育背景下開展交叉學(xué)科研究，探究物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在學(xué)前兒童類比推理評(píng)價(jià)與學(xué)習(xí)支持領(lǐng)域的應(yīng)用。研究借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)類比推理工具，自動(dòng)化采集和傳輸數(shù)據(jù)，采用認(rèn)知診斷方法從更為微觀的層面探究幼兒類比推理的特點(diǎn)、自動(dòng)化反饋對(duì)幼兒類比推理學(xué)習(xí)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，反饋和反饋+解釋能夠有效促進(jìn)學(xué)前兒童類比推理能力的發(fā)展，促使學(xué)前兒童類比推理認(rèn)知屬性掌握模式的改變。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)前兒童學(xué)習(xí)與發(fā)展評(píng)價(jià)工具具有可行性和有效性，自動(dòng)化反饋能夠支持學(xué)前兒童類比推理學(xué)習(xí)。

[關(guān)鍵詞] 反饋; 類比推理; 學(xué)前兒童; 物聯(lián)網(wǎng); 認(rèn)知診斷; 認(rèn)知模型

[中圖分類號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡介] 郭力平（1970—），男，湖南益陽人。教授，博士，主要從事學(xué)前教育評(píng)價(jià)、信息技術(shù)與學(xué)前教育研究。E-mail：lpguo@pei.ecnu.edu.cn。

一、問題的提出

教育信息化正處在迅速變革階段，從“互聯(lián)網(wǎng)+教育”到“智能+教育”，物聯(lián)網(wǎng)、泛在教育、人工智能和大數(shù)據(jù)等新興信息技術(shù)在教育中的應(yīng)用得到越來越多的關(guān)注[1]，智慧教育成為教育信息化的新訴求與新視界[2]，智慧教育強(qiáng)調(diào)以學(xué)習(xí)者為中心，注重技術(shù)應(yīng)用與支持，關(guān)注智慧教學(xué)的支持與評(píng)價(jià)等諸多問題。在早期教育階段，教育信息化也是重要議題，新興的信息技術(shù)與早期教育研究實(shí)踐有機(jī)結(jié)合，對(duì)學(xué)前兒童學(xué)習(xí)與發(fā)展的評(píng)價(jià)、支持有著重要的意義，目前鮮有相關(guān)的實(shí)證研究，亟須學(xué)前教育領(lǐng)域的探索。

類比推理是一種重要的合情推理形式，是認(rèn)識(shí)關(guān)系并將其從一個(gè)已知的情境遷移至相似情境的認(rèn)知過程，是人類認(rèn)知的重要組成部分[3]，在學(xué)科學(xué)習(xí)中，往往作為重要的數(shù)學(xué)素養(yǎng)。類比推理對(duì)兒童語言發(fā)展和概念轉(zhuǎn)變有重要影響[4]，是科學(xué)學(xué)習(xí)的關(guān)鍵[5]，知識(shí)遷移的核心[6]，也是創(chuàng)造性和批判性思維的標(biāo)志[7]。兒童早期就表現(xiàn)出類比推理能力[8]。以往的類比推理能力評(píng)價(jià)基于傳統(tǒng)的教育與心理測驗(yàn)，僅報(bào)告被試的測驗(yàn)分?jǐn)?shù)，無法揭示個(gè)體測驗(yàn)分?jǐn)?shù)背后的認(rèn)知特點(diǎn)，認(rèn)知診斷測驗(yàn)突破了這一難題。目前類比推理認(rèn)知診斷研究主要集中在中小學(xué)階段，缺乏對(duì)學(xué)前兒童的關(guān)注。研究基于認(rèn)知診斷方法，探究物聯(lián)網(wǎng)這一新興信息技術(shù)在學(xué)前兒童類比推理評(píng)價(jià)與學(xué)習(xí)支持中的應(yīng)用。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）物聯(lián)網(wǎng)等新興信息技術(shù)應(yīng)用于教育領(lǐng)域的相關(guān)實(shí)證研究

關(guān)于智慧教育的理論探索與應(yīng)用研究，學(xué)習(xí)過程是聚焦的主題，研究者探究新興信息技術(shù)應(yīng)用于兒童學(xué)習(xí)支持與評(píng)價(jià)的可行性和有效性[9]。有研究利用物聯(lián)網(wǎng)、大屏融合以及多屏顯示等技術(shù)構(gòu)建用于大學(xué)生學(xué)習(xí)的混合式學(xué)習(xí)空間，探索新的教學(xué)與學(xué)習(xí)模式[10]。探索腦機(jī)交互技術(shù)對(duì)大學(xué)生學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)態(tài)度的影響[11]。也有研究關(guān)注課堂教學(xué)與師生互動(dòng)，采用新興信息技術(shù)分析課堂中教學(xué)互動(dòng)行為以及學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)[12]，對(duì)交互式課堂生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行構(gòu)建并探究其對(duì)學(xué)習(xí)者的影響[13]，探究智能時(shí)代基于深度學(xué)習(xí)的課堂教學(xué)設(shè)計(jì)[14]，提出面向即時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析的學(xué)習(xí)投入研究框架并進(jìn)行驗(yàn)證[15]。此外，新興信息技術(shù)在特殊兒童的教育與干預(yù)中也有應(yīng)用，如利用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)改善自閉癥兒童詞匯認(rèn)知能力[16]?？梢钥吹浇逃畔⒒尘跋轮腔劢逃膶?shí)證應(yīng)用研究逐步增多，研究內(nèi)容廣泛，研究采用的技術(shù)手段多樣，但整體而言，研究還是處于探索階段。從研究對(duì)象來看，尚缺乏對(duì)幼兒的關(guān)注。學(xué)前教育是終身教育的基礎(chǔ)和起點(diǎn)，由于學(xué)前兒童的學(xué)習(xí)以感知操作和直觀體驗(yàn)為主，基于屏幕的信息技術(shù)在早期教育中的適宜性還存在爭議，而物聯(lián)網(wǎng)等新興信息技術(shù)在學(xué)前教育中有巨大的潛在應(yīng)用空間。物聯(lián)網(wǎng)借助射頻技術(shù)、傳感器等，按照約定的協(xié)議實(shí)現(xiàn)了人與人、人與物之間信息的實(shí)時(shí)交換與通信。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)或可為學(xué)前兒童學(xué)習(xí)與評(píng)價(jià)提供支持，為智慧教育在學(xué)前教育階段的實(shí)現(xiàn)提供技術(shù)支撐。

（二）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為學(xué)前兒童學(xué)習(xí)與評(píng)價(jià)提供新方式

借助物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)開展智慧教育，強(qiáng)調(diào)對(duì)學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)方式與內(nèi)容、教育評(píng)價(jià)與管理形式、方法的優(yōu)化，新興技術(shù)支撐的智慧學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)的個(gè)性化、建構(gòu)性和適宜性。在兒童學(xué)習(xí)與發(fā)展的評(píng)價(jià)、支持方面，即時(shí)與個(gè)性化的反饋是信息技術(shù)的優(yōu)勢，也正是傳統(tǒng)幼兒教育存在的不足，由于班級(jí)師生比較低，班級(jí)規(guī)模較大，幼兒教師難以為每一位幼兒提供即時(shí)而有針對(duì)性的反饋信息以支持兒童的學(xué)習(xí)與發(fā)展。

在學(xué)習(xí)環(huán)境中，反饋通常是指提供給學(xué)習(xí)者的關(guān)于表現(xiàn)或理解的信息[17]。反饋被認(rèn)為是促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)的最有力方式。已有元分析證實(shí)了反饋對(duì)兒童學(xué)習(xí)和解決問題的優(yōu)勢[18]。反饋常常對(duì)兒童的數(shù)理推理產(chǎn)生重要影響，起到激發(fā)認(rèn)知變化的作用[19]。鑒于類比推理在教學(xué)與學(xué)習(xí)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，探究何種反饋能夠促進(jìn)兒童在具體學(xué)習(xí)情境中的類比推理能力顯得十分重要。已有研究發(fā)現(xiàn)，針對(duì)任務(wù)結(jié)果提供反饋比單獨(dú)練習(xí)更為有效[20]。整體而言，為年幼兒童提供反饋能夠促進(jìn)類比推理能力的發(fā)展，改進(jìn)類比推理的問題解決策略[21]。除了反饋，自我解釋也是教育領(lǐng)域常常應(yīng)用的方法，是促進(jìn)問題解決的有效機(jī)制[22]。自我解釋包括個(gè)體對(duì)自身回答的解釋和個(gè)體對(duì)其他主體回答的解釋。研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)體對(duì)自身回答的解釋并沒有表現(xiàn)出解決實(shí)際問題的優(yōu)勢。已有研究證明了兒童對(duì)其他主體給出的正確答案的解釋對(duì)于兒童學(xué)習(xí)和問題解決的促進(jìn)作用[23]。因此，在以往研究基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)反饋和反饋+解釋兩種反饋條件，探索反饋和反饋+解釋對(duì)學(xué)前兒童類比推理的影響。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的反饋能夠?yàn)閷W(xué)生的學(xué)習(xí)提供即時(shí)的一對(duì)一反饋，這種反饋是基于兒童對(duì)項(xiàng)目反應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化的反饋。此外，由于傳統(tǒng)紙筆測驗(yàn)對(duì)于時(shí)間、空間和人力的需求以及數(shù)據(jù)處理的低效性，基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的測評(píng)也越來越多?；谟?jì)算機(jī)的反饋和測評(píng)有很多優(yōu)勢，如能夠提供更即時(shí)的反饋、自動(dòng)計(jì)算得分、提高學(xué)習(xí)和測驗(yàn)效率[24]。大多數(shù)基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的教學(xué)環(huán)境能提供對(duì)學(xué)前兒童練習(xí)的反饋，也能夠針對(duì)學(xué)前兒童開展電子無紙化測評(píng)。然而，對(duì)于學(xué)前兒童而言，計(jì)算機(jī)虛擬的學(xué)習(xí)環(huán)境和教育評(píng)價(jià)并非最適宜的方式，它無法實(shí)現(xiàn)兒童與真實(shí)物質(zhì)世界的互動(dòng)，與兒童的認(rèn)知發(fā)展特點(diǎn)不完全相符。那么，既能尊重學(xué)前兒童認(rèn)知發(fā)展特點(diǎn)，又能實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)反饋與評(píng)價(jià)的即時(shí)與高效是亟待解決的問題。能夠?qū)崿F(xiàn)人與物、物與物、人與人互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，為基于幼兒操作表現(xiàn)的自動(dòng)化反饋提供了技術(shù)支持，擺脫了屏幕的限制，拓展了幼兒學(xué)習(xí)與評(píng)價(jià)的空間與模式。

（三）認(rèn)知診斷為教育評(píng)價(jià)提供新視角、新方法

新一代測量理論的核心——認(rèn)知診斷能夠通過教育測驗(yàn)提供更為詳細(xì)的診斷信息，從而更深入地了解學(xué)生的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，展示學(xué)生的認(rèn)知強(qiáng)項(xiàng)和弱項(xiàng)，報(bào)告?zhèn)€體的認(rèn)知屬性掌握情況。目前類比推理認(rèn)知診斷研究主要集中在中小學(xué)階段，學(xué)前兒童類比推理認(rèn)知診斷研究初步得到關(guān)注，通過認(rèn)知分析與實(shí)證研究構(gòu)建并驗(yàn)證了學(xué)前兒童類比推理的認(rèn)知模型，學(xué)前兒童類比推理認(rèn)知模型包括規(guī)則理解、關(guān)系推斷、兩維問題解決和多維問題解決四個(gè)認(rèn)知成分，四個(gè)屬性關(guān)系為線性型，即規(guī)則理解是關(guān)系推斷的前提，關(guān)系推斷又是解決兩維問題的前提，依此類推。被試屬性掌握模式包括“0000”“1000”“1100”“1110”“1111”五種模式，“1000”代表被試只掌握了規(guī)則理解這一認(rèn)知屬性，“1100”代表被試?yán)斫庖?guī)則并能夠進(jìn)行關(guān)系推斷，但無法解決兩維問題和多維問題，其他屬性掌握模式依此類推。

綜上，在智慧教育的理念下，研究應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，設(shè)計(jì)能夠自動(dòng)化記錄、傳輸測查過程和結(jié)果數(shù)據(jù)的類比推理測查工具，設(shè)計(jì)具有自動(dòng)化反饋功能的類比推理材料，應(yīng)用新興技術(shù)開展學(xué)前兒童類比推理認(rèn)知診斷評(píng)價(jià)與學(xué)習(xí)支持研究。

三、研究方法

研究為2（第一次測查、第二次測查，即被試內(nèi)變量）×4（反饋組、反饋解釋組、練習(xí)組、控制組，即被試間變量）兩因素混合設(shè)計(jì)。

（一）研究對(duì)象

被試兒童根據(jù)539名幼兒園中大班兒童的類比推理認(rèn)知診斷測驗(yàn)結(jié)果篩選，研究關(guān)注反饋對(duì)低類比推理水平兒童的影響，因?yàn)樵?39名兒童中主要類比推理認(rèn)知屬性掌握模式為“0000”和“1111”，兩種模式的人數(shù)占比都在40%左右，所以研究關(guān)注更加需要支持的類比推理水平較低的兒童。研究從每個(gè)班級(jí)隨機(jī)抽選9～12名類比推理認(rèn)知屬性掌握模式為“0000”的兒童。研究對(duì)象被隨機(jī)分為四組，具體分為反饋組、反饋解釋組、練習(xí)組和控制組?？刂平M僅參加兩次測查任務(wù)，其他三個(gè)實(shí)驗(yàn)組參加測查和干預(yù)活動(dòng)。

研究被試包括幼兒園中班和大班兒童121名，男生71名，平均月齡為66.7（SD=6.92）;女生50名，平均月齡為64.48（SD=7.18）。大班兒童57人，中班兒童64人。所有兒童均為正常兒童，無特殊教育需要兒童，各組人數(shù)見表1。

（二）研究工具與技術(shù)實(shí)現(xiàn)

1. 類比推理任務(wù)形式

測查和干預(yù)材料均根據(jù)西格勒（Siegler）、斯韋蒂納（Svetina）及史蒂文森（Stevenson）等的動(dòng)物圖形矩陣任務(wù)改編[21，25]。類比推理認(rèn)知診斷工具的內(nèi)部一致性信度為0.907。類比推理任務(wù)選取的是兒童熟悉的馬和大象動(dòng)物圖形，動(dòng)物圖形有大小、顏色（紅、黃、藍(lán)）、朝向（朝左、朝右）和種類四個(gè)維度的變化，與西格勒研究中的變化維度一致，共計(jì)24種動(dòng)物圖形?？紤]操作性和趣味性，研究將24種動(dòng)物圖形卡片制作為4個(gè)骰子，作為一組，骰子是邊長為4.5厘米的正方體，每個(gè)骰子上有6個(gè)動(dòng)物圖案，共計(jì)24個(gè)不同的動(dòng)物圖案。每次任務(wù)需要7個(gè)骰子，主試按題冊(cè)依次呈現(xiàn)前3個(gè)動(dòng)物骰子，再請(qǐng)幼兒從另外4個(gè)各不相同的骰子中幫助第三個(gè)動(dòng)物“找朋友”。前測和后測任務(wù)均為20道題。具體題目樣例如圖1所示。后測題目與前測題目變化維度完全一致，僅在動(dòng)物顏色上有變化。干預(yù)任務(wù)為20個(gè)，變換維度與前測后測任務(wù)一致，但存在大小、顏色、朝向和種類方面的不同。每一個(gè)類比推理任務(wù)是從4個(gè)骰子中選擇答案。答案的選擇是24選1，而非以往的6選1，或4選1，降低了猜測度，與兒童建構(gòu)答案的測驗(yàn)形式基本一致，不會(huì)過度限制兒童問題解決方案的選擇，從而更好地了解兒童如何解決類比問題[26]。

2. 類比推理任務(wù)借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方式

研究采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的光學(xué)圖像識(shí)別技術(shù)識(shí)別類比推理任務(wù)。Optical Identify（縮寫為OID）光學(xué)圖像識(shí)別技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)的一種實(shí)現(xiàn)方式，OID光學(xué)識(shí)別技術(shù)用于對(duì)物體的標(biāo)記和識(shí)別，用隱形碼標(biāo)簽對(duì)物體進(jìn)行標(biāo)定，常見的點(diǎn)讀筆就是基于OID技術(shù)設(shè)計(jì)。每個(gè)OID隱形碼是由許多細(xì)微的點(diǎn)依照特定規(guī)則組成，并對(duì)應(yīng)著一組特定的數(shù)值，OID隱形碼能夠很好地隱藏在印刷品的色彩之下。因此，類比推理骰子的每個(gè)面都標(biāo)定了隱碼，用以識(shí)別相應(yīng)的動(dòng)物圖形。為了識(shí)別和傳輸數(shù)據(jù)，研究設(shè)計(jì)了放置骰子的類比推理盒子。盒子上部有四個(gè)格子，在測查和反饋以及練習(xí)活動(dòng)中，骰子放置在相應(yīng)格子中。盒子底部是隱藏放置的傳感器、電池和微型計(jì)算機(jī)等元件。每個(gè)格子前面左下方均有類似點(diǎn)讀筆的讀頭（Sonix二代技術(shù)），通過設(shè)定的運(yùn)算程序識(shí)別和讀取動(dòng)物圖形骰子最上面的圖形元素，再經(jīng)過傳感器將光信號(hào)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中，具體的數(shù)據(jù)采集、傳輸流程如圖2所示。

（三） 研究程序

1. 第一次測查

測查采取一對(duì)一個(gè)別施測的方式，主試均為學(xué)前教育專業(yè)碩士研究生和博士研究生，經(jīng)過系統(tǒng)培訓(xùn)。正式測查開始前，先讓被試擺弄觀察4個(gè)骰子，讓被試熟悉材料并引起興趣。主試按照《測查手冊(cè)》擺放并說明練習(xí)題，練習(xí)題共4道，每一練習(xí)題，主試均在被試選擇確認(rèn)后進(jìn)行解釋說明，講解類比推理任務(wù)的規(guī)則。隨即開始正式測查，測查期間無須講解規(guī)則。測查時(shí)間大概15～20分鐘。

2. 反饋和練習(xí)活動(dòng)

作為實(shí)驗(yàn)組的反饋組、反饋+解釋組和練習(xí)組參加為期四次的活動(dòng)，兩次活動(dòng)間隔3～5天，每次時(shí)間為15～20分鐘，活動(dòng)周期為2～3個(gè)星期。反饋組和反饋+解釋組使用具有自動(dòng)反饋功能的類比推理材料，被試選擇正確則出現(xiàn)閃爍綠燈，被試選擇錯(cuò)誤則出現(xiàn)紅燈。如答案錯(cuò)誤，被試可自行修改直至正確或由主試選出正確答案放至類比推理盒子中（活動(dòng)中，被試均在錯(cuò)誤后主動(dòng)調(diào)整修改，被試嘗試五次未成功，主試幫助被試選出正確答案）。反饋組在得出最終正確答案后開始下一任務(wù)，反饋+解釋組在得知正確答案后，兒童需對(duì)正確答案作出解釋。練習(xí)組兒童使用無反饋功能的類比推理材料，每一個(gè)任務(wù)完成后即進(jìn)入下一個(gè)任務(wù)，無正確答案反饋。

3. 第二次測查

第二次測查在反饋和練習(xí)活動(dòng)結(jié)束后的3～5天進(jìn)行，程序與第一次測查相同，在被試熟悉材料后施測。

4. 數(shù)據(jù)分析

學(xué)前兒童類比推理認(rèn)知診斷測驗(yàn)中由于認(rèn)知屬性之間是非補(bǔ)償關(guān)系，即被試正確完成項(xiàng)目需要掌握此項(xiàng)目所測量的所有屬性，即缺少其中任何一個(gè)屬性都會(huì)導(dǎo)致被試作答錯(cuò)誤或答對(duì)概率很低，因此，研究選擇DINA模型（Deterministic Input，Noisy“and”Gate Model，確定型輸入噪音與門模型）進(jìn)行認(rèn)知診斷數(shù)據(jù)分析，呈現(xiàn)被試的屬性掌握情況， 使用R軟件的 CDM 包（Version 4.6-0）進(jìn)行認(rèn)知診斷分析，所得數(shù)據(jù)運(yùn)用SPSS25.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。

四、研究結(jié)果與分析

（一）四組被試類比推理的基線水平

比較四組被試類比推理前測分?jǐn)?shù)，發(fā)現(xiàn)四組被試類比推理分?jǐn)?shù)不存在顯著差異，F(xiàn)（3，117）=1.131，p=0.942。為了解四組被試的年齡和性別分布是否一致，分別進(jìn)行方差分析和卡方檢驗(yàn)。通過單因素方差分析，發(fā)現(xiàn)四組被試之間的年齡不存在顯著差異，F(xiàn)（3，117）=0.3，p=0.825。通過卡方分析，Pearson卡方值為2.044，自由度為3，顯著性概率p=0.563，四組被試的性別分布不存在顯著差異。因此，四組被試的類比推理基線水平相同。

（二）反饋對(duì)類比推理學(xué)習(xí)效果檢驗(yàn)：基于測驗(yàn)分?jǐn)?shù)

以類比推理測查得分為因變量進(jìn)行重復(fù)測量方差分析，各組被試類比推理前后測分?jǐn)?shù)描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，兩次測查時(shí)間的主效應(yīng)極其顯著，F(xiàn)（1，117）=446.2，p<0.001，η2=0.79，干預(yù)類型的主效應(yīng)極其顯著，F(xiàn)（3，117）=23.22，p<0.001，η2=0.37，測量時(shí)間與干預(yù)類型交互作用極其顯著，F(xiàn)（3，117）=40.17，p<0.001，η2=0.51。

由于交互作用顯著（如圖3所示），故需進(jìn)行簡單效應(yīng)檢驗(yàn)，分析發(fā)現(xiàn)各組第一次測查分?jǐn)?shù)無顯著差異，F(xiàn)（3，117）=0.131，p>0.05，各組第二次測查分?jǐn)?shù)存在極其顯著差異，F(xiàn)（3，117）=35.69，p<0.001，η2=0.478，事后檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)控制組得分顯著低于練習(xí)組（p<0.01）、反饋+解釋組（p<0.001）、反饋組（p<0.001），練習(xí)組得分顯著低于反饋+解釋組（p<0.001）和反饋組（p<0.001），反饋組和反饋+解釋組的分?jǐn)?shù)無顯著差異（p>0.05），說明反饋的影響顯著，反饋+解釋和單獨(dú)反饋相比并沒有起到更大作用。從各組兩次測查分?jǐn)?shù)差異來看，各組前后測分?jǐn)?shù)均存在顯著差異，即反饋組（p<0.001，η2=0.807）、反饋+解釋組（p<0.001，η2=0.771）、練習(xí)組（p<0.001，η2=0.379）和控制組（p<0.05，η2=0.081）的后測分?jǐn)?shù)均顯著高于前測分?jǐn)?shù)，說明成熟和練習(xí)也能影響類比推理能力的發(fā)展，但后測各組之間的差異分析結(jié)果說明，反饋能更好地促進(jìn)類比推理能力的發(fā)展。

（三）反饋對(duì)學(xué)前兒童類比推理認(rèn)知屬性掌握模式的影響

干預(yù)前，四組被試類比推理認(rèn)知屬性掌握情況相同，均未掌握類比推理，干預(yù)后，根據(jù)類比推理后測分?jǐn)?shù)進(jìn)行認(rèn)知診斷分析，得出被試認(rèn)知屬性掌握模式。通過組別和屬性掌握模式的交叉表分析，發(fā)現(xiàn)各組被試的屬性掌握模式分布比較集中，反饋組85.3%的被試屬于“1111”掌握模式，反饋+解釋組74.2%的被試屬于“1111”模式，練習(xí)組有41.9%的被試屬于“1111”模式，45.2%的被試處于“0000”模式，控制組有72%的被試仍舊處于“0000”。交叉表中顯示有60%（12個(gè)單元格）的單元格期望計(jì)數(shù)小于5，不適宜直接作卡方檢驗(yàn)，因此，將5類屬性掌握模式合并為三類，“0000”為未掌握，“1000”和“1100”為初步掌握，“1110”和“1111”為完全掌握。通過卡方檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，各組被試類比推理認(rèn)知屬性掌握模式存在顯著差異，Pearson卡方值為50.274，自由度為6，p<0.001。根據(jù)交叉表中調(diào)整后的標(biāo)準(zhǔn)化殘差值（AR值），未掌握模式中控制組（AR=5.3）的占比顯著高于反饋組（AR=-3.9）和反饋+解釋組（AR=-3.2）。初步掌握模式中，四組被試的占比沒有顯著差異。完全掌握模式中，控制組（AR=-5.4）的占比顯著低于反饋組（AR=3.6）、反饋+解釋組（AR=3.2）。說明反饋和反饋+解釋均能促進(jìn)學(xué)前兒童掌握類比推理認(rèn)知屬性。

（四）反饋對(duì)類比推理影響的性別和年級(jí)差異分析

反饋和反饋+解釋兩種反饋形式對(duì)類比推理學(xué)習(xí)效果的影響無顯著差異，因此，將兩個(gè)反饋實(shí)驗(yàn)組合并為一組，考察性別和年級(jí)因素對(duì)反饋效果的影響。研究基于后測的類比推理測驗(yàn)分?jǐn)?shù)，運(yùn)用單因變量方差分析考察性別和年級(jí)因素對(duì)反饋效果的影響。被試間年級(jí)主效應(yīng)顯著，F(xiàn)（1，61）=13.581，p<0.001，η2= 0.182，大班兒童得分顯著高于中班兒童;性別主效應(yīng)不顯著，F(xiàn)（1，61）=0.128，p>0.05，η2=0.002;性別和年級(jí)交互作用不顯著，F(xiàn)（1，61）=0.234，p>0.05，η2= 0.004。

再從被試類比推理認(rèn)知屬性掌握模式分布來看，運(yùn)用卡方檢驗(yàn)進(jìn)行分析，卡方檢驗(yàn)一般要求80%以上的單元格期望值大于5，否則卡方檢驗(yàn)的結(jié)果偏差較為明顯[27]。通過交叉表分析發(fā)現(xiàn)，不同年級(jí)和性別的兒童在五種類比推理認(rèn)知屬性掌握模式的人數(shù)分布不符合上述要求，因此，采用單元格合并法，根據(jù)人數(shù)分布特點(diǎn)，“1111”模式人數(shù)最多，其他四種模式人數(shù)均很少，多在5人以下，將五種認(rèn)知屬性掌握模式分為完全掌握組（“1111”）和未完全掌握組（包括其他四種認(rèn)知屬性掌握模式）。在此基礎(chǔ)上，通過卡方檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)不同性別兒童的類比推理認(rèn)知屬性掌握模式分布不存在差異，皮爾遜卡方值為1.132，自由度為1，p>0.05。中大班兒童的類比推理認(rèn)知屬性掌握模式分布也不存在差異，皮爾遜卡方值為3.633，自由度為1，p>0.05。

五、討? ?論

（一）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支撐的自動(dòng)化反饋能夠支持學(xué)前兒童類比推理學(xué)習(xí)

研究發(fā)現(xiàn)，反饋能夠有效促進(jìn)學(xué)前兒童類比推理學(xué)習(xí)與發(fā)展。反饋組和反饋+解釋組兒童的后測分?jǐn)?shù)顯著高于練習(xí)組和控制組。自動(dòng)化反饋有效支持了學(xué)前兒童類比推理學(xué)習(xí)。反饋起到積極作用，一是反饋減少了兒童任務(wù)表現(xiàn)的不確定性[28]，不確定性可能會(huì)分散個(gè)體執(zhí)行任務(wù)的注意力[29]，而減少不確定性可能會(huì)使個(gè)體產(chǎn)生更高的行為動(dòng)機(jī)，采取更有效的任務(wù)策略。其次，反饋可以有效地降低學(xué)習(xí)者的認(rèn)知負(fù)荷，尤其是對(duì)新手或?qū)W習(xí)困難學(xué)生[30]。

反饋和反饋+解釋對(duì)學(xué)前兒童類比推理能力發(fā)展的影響一致，反饋+解釋并沒有起到更好的作用?！霸J(rèn)知加工”理論強(qiáng)調(diào)，要求參與者提供解釋可以促進(jìn)高級(jí)認(rèn)知加工水平?！靶睦肀碚鳌崩碚撜J(rèn)為，提供解釋有助于形成關(guān)于問題的完整和準(zhǔn)確的心理表征。通過提供解釋，兒童能夠?qū)⑿滦畔⑴c現(xiàn)有知識(shí)結(jié)合起來，獲得更完整的表征[23]。然而，反饋后個(gè)體對(duì)正確答案進(jìn)行解釋并未發(fā)揮更好的效果。一個(gè)原因可能在于，兒童的語言發(fā)展水平不及成人，有限的語言技能導(dǎo)致幼兒更依賴反饋，無法像成人一樣有效表達(dá)自身的想法，無法從自我解釋中獲益。此外，讓兒童對(duì)每一個(gè)任務(wù)進(jìn)行解釋，可能降低了兒童對(duì)問題解決的興趣，也增加了兒童的認(rèn)知負(fù)荷或者使兒童的注意力發(fā)生轉(zhuǎn)移（從任務(wù)解決轉(zhuǎn)移到答案解釋）。與本研究結(jié)果一致，切西爾（Cheshire）等人的研究發(fā)現(xiàn)，反饋+自我解釋與單獨(dú)反饋的效果并無顯著差異[20]。切西爾等的研究中自我解釋在給予反饋之前，是個(gè)體對(duì)于自身答案的解釋。由此可以看出，無論是在反饋前或反饋后進(jìn)行解釋，無論是個(gè)體對(duì)自身答案的解釋（個(gè)體給出的回答）還是對(duì)主試給出的正確答案的解釋，自我解釋+反饋都沒有比單獨(dú)反饋起到更積極的作用。

總之，反饋對(duì)學(xué)前兒童類比推理能力的發(fā)展起到積極作用，反饋效果的作用機(jī)制包括兩個(gè)方面：一是兒童在作出反應(yīng)后立即給予反饋，增加了兒童解決問題的興趣，激發(fā)了問題解決動(dòng)機(jī)[31];二是反饋中傳達(dá)的信息有助于理解任務(wù)目標(biāo)[32]，有助于形成解決后續(xù)任務(wù)的策略和模式。

（二）認(rèn)知診斷方法為反饋效果分析提供更為全面的信息

基于認(rèn)知診斷方法，不僅可以了解自動(dòng)化反饋對(duì)幼兒類比推理測驗(yàn)分?jǐn)?shù)的影響，還可以從更為微觀的層面得知被試兒童類比推理認(rèn)知屬性掌握模式的變化。通過提供反饋，被試兒童類比推理能力得到提升。大班兒童的類比推理測驗(yàn)分?jǐn)?shù)顯著高于中班兒童，而從類比推理認(rèn)知屬性掌握模式分布來看，大班和中班兒童無顯著差異。這說明反饋能夠有效支持中班和大班兒童類比推理的學(xué)習(xí)，使其掌握類比推理的四項(xiàng)認(rèn)知屬性。通過自動(dòng)化反饋進(jìn)行的類比推理學(xué)習(xí)，中大班兒童的類比推理水平?jīng)]有質(zhì)的差異，大班兒童的分?jǐn)?shù)更高可能是對(duì)于大小、顏色、方向等維度更為熟悉，工作記憶水平更高所導(dǎo)致。

六、結(jié)論與展望

在教育信息化與智慧教育的背景下，研究將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于學(xué)前兒童學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)與支持，通過具體的實(shí)踐應(yīng)用驗(yàn)證了物聯(lián)網(wǎng)等新興信息技術(shù)在學(xué)前教育中的應(yīng)用方式與潛在空間。研究發(fā)現(xiàn)，融合了信息技術(shù)、教育學(xué)、心理學(xué)和測量學(xué)等多學(xué)科、多方法和手段的交叉學(xué)科研究雖然存在諸多挑戰(zhàn)，但確實(shí)是未來教育領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究與實(shí)踐應(yīng)用發(fā)展的方向。基于認(rèn)知診斷方法，借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)所設(shè)計(jì)的學(xué)前兒童類比推理工具實(shí)現(xiàn)了對(duì)學(xué)前兒童的有效評(píng)價(jià)與學(xué)習(xí)支持。研究也說明基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為學(xué)前兒童設(shè)計(jì)可操作化的評(píng)價(jià)或?qū)W習(xí)工具具有可行性和有效性。在學(xué)前兒童學(xué)習(xí)與發(fā)展評(píng)價(jià)以及學(xué)習(xí)支持研究中，未來可以借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、眼動(dòng)識(shí)別技術(shù)、視頻錄制與分析技術(shù)等，從幼兒學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)風(fēng)格以及學(xué)習(xí)過程的情緒與動(dòng)機(jī)等多角度、多側(cè)面地刻畫幼兒的學(xué)習(xí)特征與表現(xiàn)，通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)與基于學(xué)習(xí)者特征的個(gè)性化反饋更好地支持幼兒學(xué)習(xí)與發(fā)展。隨著多種新興信息技術(shù)滲透到人們的工作、生活和學(xué)習(xí)各個(gè)方面，各級(jí)各類教育也隨之正在發(fā)生深刻變革，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能和互聯(lián)網(wǎng)+教育作為新興信息技術(shù)的代表，也深刻影響著教育領(lǐng)域的教學(xué)、管理和評(píng)價(jià)等多方面內(nèi)容[33]。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)既是某些新興信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)或融合需要利用的手段，也是新興信息技術(shù)的組成部分。在教育領(lǐng)域，盡管人們已經(jīng)意識(shí)到物聯(lián)網(wǎng)在數(shù)據(jù)抓取方面的應(yīng)用價(jià)值，探索也越來越深入，但是技術(shù)推進(jìn)與教育內(nèi)涵的聯(lián)系仍舊脫節(jié)，教育領(lǐng)域的技術(shù)表層性應(yīng)用研究較多，但與教育內(nèi)涵相結(jié)合的研究較少，基本處在探索階段[34]，尤其在學(xué)前教育階段，平板電腦和智能手機(jī)已經(jīng)深入到幼兒的生活與學(xué)習(xí)中，作為研究者需要更加關(guān)注一系列的新興信息技術(shù)對(duì)學(xué)前兒童以及學(xué)前教育的影響，積極探索有價(jià)值的應(yīng)用模式并進(jìn)行理性思考。未來需要更多在保護(hù)個(gè)人和群體信息安全、尊重研究道德與倫理的情況下探索與推進(jìn)教育內(nèi)涵與新興技術(shù)應(yīng)用密切結(jié)合的研究。

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