杨翠蓉，王理理，廖雅丽，景梦思

(1.苏州科技大学 教育学院，江苏 苏州 215009；2.忻州师范学院 心理健康中心，山西 忻州 034000；3.苏州大学 教育学院，江苏 苏州 215123)

样例(worked out example)是呈现专家问题解决过程供学习者观察模仿的学习资源[1]，包括静态样例(文本)与示范样例(视频)。样例不仅出现在教材中，随着智能教育的推进，它还被广泛运用于多媒体学习、网络课程中。有效样例设计，如有无标记的样例、不同解释类型的样例，已成为教育心理学研究者、教育技术研究者广泛关注与探讨的对象。[2-5]样例虽然一直强调应呈现专家问题解决过程；但由于专家难寻的客观原因，研究者更多的是依据一般信息加工特点设计样例，因此并不是所有的样例都能促进学生学习。基于此，本研究将围绕专家问题解决特点设计样例并探讨其学习效果，从而推进智能教育学习资源建设。

研究者根据注意与知觉选择特点，在样例中加入箭头等标记，期望引起学生对样例标记信息的选择与集中，促进样例学习[6]，但仍存在有标记的样例学习效果不显著情况。例如，张奇等用箭头标记样例步骤顺序，发现有标记样例仅促进小学生复杂规则(“无括号”运算规则)学习。[2]这可能是所标记的样例信息并非专家所关注的信息。如果呈现专家示范问题解决过程的样例(示范样例)，并对其问题解决过程中注意集中的对象进行标记，是否能促进学生学习？雅罗兹卡(Jarodzka)等制作了一位专家根据鱼部位对鱼游姿进行分类的示范样例，并根据其注视时间特征在专家示范样例中添加标记(光晕/圆点)，分别形成有标记的示范样例与无标记的示范样例，学习结果发现：有标记的示范样例使学生更快注意且更准确陈述测试视频中鱼游姿的相关信息，但是在鱼部位与游姿关系理解上和无标记样例组无显著差异。[7]凡马伦(Van Malen)等呈现对角等几何问题解决的示范样例(专家一位)，并操纵专家眼动线索，分别设计有标记(专家眼动线索)、无标记(无专家眼动线索)示范样例，结果发现：专家眼动线索让被试更快注意与知觉线索指向的信息，但有专家眼动线索与无眼动线索的示范样例在同类问题、近迁移问题解决时间与结果上无显著差异。[5]雅罗兹卡、凡高(Van Gog)等发现，根据专家知觉选择特点设计的标记并未促进样例学习。[7-9]这可能是已有示范样例仅选取一位专家，存在专家选取偏差；也有可能运用标记策略仅仅引起学生注意问题关键信息，对学习结果作用有限。正如迪康宁(De Koning)等所言，标记只促进个体对所标注信息的注意，并不意味能理解所标注的信息。[10]根据有意义学习理论，理解标记信息需要提取、运用相关知识经验对其进行解释，从而掌握标记信息的语义。

如果对样例中的标记信息进行解释，是否促进样例学习？杜雪娇等选取代数知识完全平方和、平方差，设计比较“解释法”样例与“解释-标记法”样例的学习效果。样例是用已学的运算规则解释所涉的新运算规则，用红色箭头对每个样例步骤与下一步骤的转换关系进行标记，研究发现“解释-标记法”样例仅在“平方差”运算规则的近迁移结果上显著高于“解释法”样例。[3]张奇等选取分数乘除法运算规则，同样设计“解释法”样例与“解释-标记法”样例，研究发现“解释-标记法”样例的远迁移学习结果显著高于“解释法”样例与普通样例，但标记过多时“解释-标记法”样例学习效果显著降低。[11]凡高等探讨标记与解释对示范样例学习的影响，发现标记增加学生认知负荷，不利于示范样例学习；解释也增加学生认知负荷，它与标记共同作用，使有标记有解释的示范样例学习效果显著低于无标记有解释的示范样例。[9]上述研究均是根据一般信息加工特点设计标记及相应解释，因此有必要根据专家问题解决过程中的注意特点与知识提取特点设计样例标记与解释。

专长研究为学习资源设计提供必要依据，应关注专家问题解决特点。[12]加斯玛(Jaarsma)等研究者运用眼动与出声思维技术发现：专家医生在X光片诊断过程中会提取更精细的知识图式，更关注片子关键区域，通过比较知识图式与关键信息提出诊断结果；新手医生仅根据患者情况评论X光片信息，较少有诊断结果。[13]其他研究者同样发现，生物、物理等领域专家问题解决成功的关键是运用领域知识去选择、理解与加工问题。[14-15]上述静态样例并不是基于专家问题解决特征设计样例中的标记、解释；示范样例研究虽基于专长设计标记，但仅选取一位专家的问题解决过程，存在专家选取偏差可能，不能反映专家问题解决的共性特征。可能该专家注意的信息(标记)并不是样例中的关键信息，或未能提取适宜领域知识对标记信息进行解释，因而已有研究发现有标记的样例以及有标记有解释的样例未必促进样例学习。专长是领域专家表现出的不同于新手的领域知识与能力，有必要选取多位专家，总结他们领域问题解决的特点，如注意、知觉与整合、知识提取等，并在此基础上设计样例的解释与标记，以探讨标记、解释是分别促进样例学习，还是同时运用才能促进样例学习。另外，已有研究未探讨这些策略是否影响样例学习的持续性。据此，本研究拟先进行问题解决的专长研究(实验1)，总结专家学生问题解决过程中的注意、信息整合与知识提取，并以此设计样例标记与解释，探讨样例学习效果及持续性(实验2)。我们假设：(1)问题解决时，专家学生对问题关键信息注意、领域知识提取显著高于新手学生；(2)样例学习过程、样例即时与学习持续性存在解释与标记主效应及交互作用。

一、实验1：“负强化与负惩罚”问题解决的专家学生-新手学生比较

本实验运用眼动技术与出声思维技术描述专家学生与新手学生问题解决过程差异，并为实验2样例的标记与解释设计提供实证依据。

1.被试

专家学生有良好的知识储备和经验积累，具备问题解决图式与策略；新手学生基本了解知识，但问题解决经验缺乏。[14，16]据此，在苏州两所高校中选取25名专家学生(女23名)，均为心理学或准心理学硕士研究生；选取25名音乐专业三年级学生为新手学生(女19名)。实验前对被试进行先验知识测试，独立样本T检验发现专家学生先验知识测试成绩显著高于新手学生[M专家学生=20.67，SD专家学生=6.78；M新手学生=6.20，SD新手学生=4.31；t(48)=9.87,p<0.001，d=0.467]，表明被试选取符合要求。所有被试均自愿参加实验且从未参加过眼动实验，他们的视力正常或矫正后的视力正常。

2.实验设计

采用单因素组间设计，自变量为不同专长学生(专家/新手)，因变量为注视时间、注视次数、眼跳次数、出声思维数据与问题解决正确率等。注视次数与注视时间分别反映个体对相关信息的注意次数与注意、加工时间，眼跳次数则反映信息间的整合加工。[17]实验选取这三个指标以反映被试问题解决时的信息加工特点。

3.实验仪器与材料

专长研究范式要求难度高的研究任务，通过征询教育心理学专家意见，最终选取知识点“负强化与负惩罚”作为本实验任务。实验材料由研究者与教育心理学专家共同讨论编制。先验知识测试包括3个名词解释，每个名词解释10分。答案涉及1个知识点得2分；涉及2个知识点且表述恰当得4分，表述清晰得6分；涉及3个知识点且表述恰当得8分，表述清晰得10分。测试在A4纸上呈现，四号宋体，黑色。

实验采用Eyelink 1000Plus收集眼动数据，采样率是1000Hz，被试机屏幕刷新率是60Hz，分辨率为1280×1024，主试机与被试机通过网线(TCP/IP)实现信号沟通共享。选取负强化与负惩罚各两题，题目既有问题解决所需信息，还有干扰信息。每题内容不一样，但在题目字数、题目与备选答案排列格式上完全一致。实验材料在1024×768像素的电脑屏幕上呈现，字号30×30像素，1.05°，黑色，宋体。

4.实验程序

实验前进行出声思维技术学习，时间不限，直到被试掌握为止。实验开始时研究者向被试陈述实验任务与指导语，随即被试坐在离电脑屏幕中心65 cm处，头固定在UG型托上。每题实验程序为：9点校准—呈现题目—记录眼动数据—记录出声思维数据。循环往复，直到四个选择题的眼动与出声思维数据收集完毕。校准目的旨在保证被试眼动轨迹的精确记录。

5.实验结果

(1)专家学生与新手学生问题解决正确率的差异

独立样本T检验表明，专家学生问题解决正确率显著高于新手学生[M专家学生=0.86，SD专家学生=0.18，M新手学生=0.41，SD新手学生=0.27，t(48)=6.99,p<0.001,d=0.633]。

(2)专家学生与新手学生问题解决过程中的眼动差异

第一，兴趣区注视时间与次数差异(见表1)。问题解决起始于个体注意与知觉问题信息并形成问题表征。本实验依据教育心理学专家建议，把问题关键信息划分3个兴趣区(兴趣区1：行为，即施予或撤消；兴趣区2：刺激，即好或不好的刺激；兴趣区3：结果，即期望或不期望的结果)，采集兴趣区的注视时间、次数与兴趣区间的眼跳次数，比较专家学生与新手学生对问题关键信息的注意、知觉与信息整合加工活动。根据眼动实验数据处理程序，实验删除注视时间大于1200ms或小于80ms的注视点，或通过Data Viewer预览被试眼动轨迹，手动删除眼动轨迹中比较明显的异常点，以去除眨眼、伪迹。

表1 专家学生与新手学生在问题解决兴趣区的注视时间与次数

(3)专家学生与新手学生问题解决过程中出声思维的差异

问题解决完毕，专家学生与新手学生进行问题解决的出声思维，并将收集到的数据转录成文字，根据研究问题制订相应编码方案(包括问题关键信息、领域知识和其他)。请两位不清楚实验的研究生对所有被试出声思维数据进行编码，编码一致性系数为0.9，编码结果可靠。

第一，问题关键信息的注意、领域知识的提取差异(见表3)。卡方检验结果表明，专家学生对问题关键信息注意频次多于新手学生，但不显著(X2=0.47,p>0.05)；比新手学生更多提取领域知识用于问题解决(X2=155.88,p<0.001，Φ=0.6)。这说明专家学生会根据问题关键信息运用更多领域知识解决问题。

表3 两类学生注意问题关键信息、提取领域知识的频次 /N

第二，问题解决模式差异。问题解决是问题已知条件与目标间空隙不断缩小的系列操作，主要通过提取问题关键信息与相关领域知识来实现。由于新手学生不能或较难提取领域知识，为保证结果可靠与客观，实验依据出声思维数据中的问题关键信息(3个兴趣区)出现顺序表示问题解决步骤，分析发现：无论是专家学生还是新手学生，问题解决模式运用最多的都是“结果—行为—刺激”，专家学生有56次，新手学生38次；其次是“行为—刺激—结果”模式，专家学生有16次，新手学生只有4次；另外，新手学生还有9次表现出“刺激—结果—行为”的无序模式。

(4)研究结果对实验2样例设计的启示

结合实验1的注视时间与次数、眼跳次数的数据分析结果可见，专家学生在问题关键信息的注意次数与时间上显著多于新手学生，而且专家学生比新手学生更多整合问题关键信息，尤其是“行为”与“刺激”这两个问题关键信息。关键是，实验1的出声思维数据结果表明，专家学生比新手学生更能根据问题关键信息提取更多领域知识进行问题解决。另外，与常规解题步骤不同，本实验发现专家学生更多运用“结果—行为—刺激”解题模式。据此，本研究设计实验2的样例步骤、标记与解释，运用眼动技术探讨标记与解释对样例学习的影响。

二、实验2：标记与解释对新手学生基于专长的样例学习的影响

1.被试

本研究从苏州某高校音乐、美术、社会保障专业招募120名大三学生作为新手学生，并随机分组。在眼动实验中，两名被试头部移动幅度过大，未采集到有效数据，最终得到有效被试118人，其中有标记有解释样例组30人(女22人)、有标记无解释样例组30人(女26人)、无标记有解释样例组29人(女23人)、无标记无解释样例组29人(女26人)。实验前所有被试完成先验知识测试，双因素方差分析结果显示，标记无显著主效应[F(1，114)=0.94，p=0.334]，解释无显著主效应[F(1，114)=0.39，p=0.531]，标记与解释无交互作用[F(1，114)=3.30，p=0.072]，表明各组被试先验知识无显著差异。所有被试均自愿参加实验2且未参与实验1，他们的视力正常或矫正后的视力正常。

2.实验设计

实验采用2(解释：有与无)×2(标记：有与无)两因素被试间设计，因变量为标记(兴趣区1)与解释(兴趣区2)的注视时间与注视次数、即时与延时测试成绩。

3.实验仪器与材料

实验仪器选择与材料制作过程同实验1。样例设计方面，根据实验1的问题解决模式设计样例步骤，采用红色对样例步骤中专家学生长期注意的问题关键信息进行标记。根据专家学生会提取更多领域知识解决问题，在步骤右边运用“负强化或负惩罚”概念对样例步骤进行解释。每组各有3个负强化与负惩罚样例，共24个样例。每组样例的问题与步骤相同，不同之处在于样例是否有标记与解释。样例在1024×768像素的电脑屏幕上呈现，字号30×30像素，1.05°，黑色，宋体。测试材料设计方面，所有测试在A4纸上呈现，四号宋体，黑色。先验知识测试包括4个名词解释。名词解释1与名词解释2各5分，答案涉及1个知识点且言语表述恰当得2分；涉及2个知识点且表述恰当得4分，表述清晰得5分。名词解释3与名词解释4每题各10分，评分标准同实验1。即时测试与延时测试均包括2个名词解释(每题10分)、6个选择题(每题5分)。即时与延时测试难度一致性系数是0.89。

4.实验程序

每个样例学习前均要进行9点校准以确保眼动轨迹记录精确，学习过程中眼动仪记录眼动数据。样例学习完毕后进行即时测试，一周后进行延时测试。

5.实验结果

(1)四组新手学生在样例标记区与解释区上的注视时间与次数差异(见表4)

表4 不同样例组新手学生在样例标记区与解释区上的注视时间与次数

对数据进行双因素方差分析发现：新手学生在标记区注视时间上，标记主效应不显著[F(1，114)=1.95，p>0.05]；解释主效应显著[F(1，114)=4.37，p<0.05，ηp2=0.037]，被试对有解释样例的标记注视时间显著少于无解释样例(M有解释=11.99,M无解释=16.88,p<0.05)；标记和解释交互作用不显著[F(1，114)=0.001，p>0.05]。同样，在标记区注视次数上，被试标记主效应不显著[F(1，114)=2.386，p>0.05]；解释主效应显著[F(1，114)=4.972，p<0.05，ηp2=0.042]，被试对有解释样例的标记注视次数显著少于无解释样例(M有解释=51.37,M无解释=70.08,p<0.05)；标记和解释交互作用不显著[F(1，114)=0.01，p>0.05]。

同时，本研究还发现：新手学生在解释区注视时间上，标记主效应不显著[F(1，114)=0.096,p>0.05]；解释主效应显著[F(1，114)=212.75，p<0.001，ηp2=0.651]，被试对有解释样例的解释注视时间显著多于无解释样例(M有解释=99.07,M无解释=2.55,p<0.001)；标记和解释的交互作用不显著[F(1，114)=0.06，p>0.05]。同样，在解释区注视次数上，被试标记主效应不显著[F(1，114)=0.224,p=0.637]；解释主效应显著[F(1，114)=241.58，p<0.001，ηp2=0.679]，被试对有解释样例的解释注视次数要显著多于无解释组(M有解释=395.27,M无解释=10.54,p<0.001)；标记和解释的交互作用也不显著[F(1，114)=0.005，p>0.05]。

(2)四组新手学生学习结果差异(见表5)

表5 不同样例组新手学生的样例学习成绩

三因素方差分析结果表明，解释对样例学习成绩有主效应[F(1,116)=24.802，p=0.000，ηp2=0.176]。有解释的样例学习组成绩显著高于无解释组(M有解释=26.94,M无解释=22.33,p=0.001)；标记[F(1,116)=0.586，p=0.445]与测试时间[F(1,116)=0.003，p=0.955]对样例学习成绩无主效应。标记与解释有交互作用[F(1,116)=8.644，p=0.004，ηp2=0.069]，简单效应检验发现：有解释条件下，有标记样例组的学习成绩显著低于无标记组(M有标记=24.57,M无标记=29.31,p=0.016)；无解释条件下，两组学习成绩无显著差异(M有标记=23.65,M无标记=21.01,p=0.18)。解释与时间有交互作用[F(1,116)=7.656，p=0.007，ηp2=0.062]，简单效应检验发现：即时测试时，有解释样例组的学习成绩显著高于无解释组(M有解释=29.25,M无解释=20.97,p=0.000)；延时测试时，两组无显著差异(M有解释=25.63,M无解释=23.70,p=0.32)。

解释、标记与时间有三因素交互作用[F(1,116)=4.143，p=0.044，ηp2=0.034]。第一，无解释条件下，时间与标记无简单交互作用[F(1,58)=0.501，p=0.48]。有解释条件下，时间与标记有简单交互作用[F(1,58)=4.692，p=0.034，ηp2=0.075]，两者简单效应检验发现：有标记时，即时测试成绩显著高于延时测试(M即时=27.37,M延时=21.77,p=0.006)；无标记时，两者无显著差异(M即时=29.13,M延时=29.48,p=0.86)。第二，无标记条件下，时间与解释无简单交互作用[F(1,58)=0.626，p=0.43]。有标记条件下，时间与解释有简单交互作用[F(1,58)=11.02，p=0.002，ηp2=0.16]，两者简单效应检验发现：即时测试时，有解释样例组的学习成绩要显著高于无解释组(M有解释=27.36,M无解释=21.8,p=0.009)；延时测试时，有解释样例组的学习成绩显著低于无解释组(M有解释=21.76,M无解释=25.5,p=0.000)。第三，即时测试条件下，标记与解释无交互作用[F(1,116)=1.502，p=0.22]。延时测试条件下，标记与解释有交互作用[F(1,116)=8.644，p=0.004，ηp2=0.07]，两者简单效应检验发现：有解释时，有标记样例组的学习成绩显著低于无标记组(M有标记=21.77,M无标记=29.48,p=0.005)；无解释时，两组学习成绩无显著差异(M有标记=25.5,M无标记=21.9,p=0.19)。

上述结果说明：第一，解释显著促进样例学习，尤其显著促进样例的即时学习，之后促进作用衰减，对延时学习无显著影响；第二，标记对样例学习无显著影响，它仅显著促进样例即时学习；第三，有标记有解释不能促进样例学习。

三、讨 论

本研究实验1通过眼动与出声思维技术揭示专家学生问题解决特征，发现其在问题解决过程中会提取更多领域知识、更多注意与整合问题关键信息。这与以往专长研究结果类似，不仅揭示专家注意、知觉特征，显示他们能更快速准确地注意、知觉到问题的关键信息；而且表明专家问题解决受其领域知识影响，表现出自上而下的策略。[12-13，15]

基于实验1结果设计实验2样例，操纵标记与解释探讨它们对样例学习的影响。实验2眼动数据表明，解释使学生显著增加注意样例中解释区的时间与次数，但标记并未使学生显著增加注意样例所标记的信息，这说明解释显著改变样例学习过程。雅罗兹卡等研究发现，标记让学生显著注意示范样例的标记信息。[7-8]本研究与之不同，可能是雅罗兹卡等只探讨眼动线索(标记)对样例学习过程的影响，并未同时探讨标记与解释对样例学习过程的影响。迪康宁等指出，标记虽引起个体注意信息，但没有理解信息。本实验1中专家学生与新手学生的眼动数据显示，他们对问题关键信息的注意无显著差异，这表明新手学生能注意到关键信息，但由于不理解而会更多注意解释，最终导致对标记信息的注意次数与时间虽增加但不显著，而对解释信息的注意次数与时间显著增加。[10]

实验2还发现，标记对样例学习影响不大，但解释显著促进样例学习。伦克尔(Renkl)提出样例学习中的解释能促进知识不足学生的样例学习。[18]本研究选取新手学生进行样例学习，解释能弥补他们知识不足，帮助其理解样例步骤，促进样例学习。专长研究发现领域知识对于问题解决的重要性[12]；实验2发现解释显著促进样例学习的即时结果，但随着时间延续，其作用持续衰减，对样例的延时学习结果无显著促进。笔者认为，解释策略是一种被动加工活动，随着时间延续，其学习效果持续减弱；标记仅促进样例即时学习结果，不能促进样例延时学习结果。[19]本研究选取的新手学生，由于欠缺领域知识，他们即使注意、知觉到关键信息，也不理解其意义[10]；且已有研究发现，标记更多引起个体视知觉，仅有助于知觉问题解决(如X光片诊断问题等)，而不利于涉及知识应用的问题解决[5，7-9]。有解释有标记的样例无助于样例学习，且随着时间延续，其对样例的延时学习会起消极作用。凡高等研究指出，示范样例既有解释又有标记会增加学生认知负荷，显著降低样例学习效果。[9]本研究选取的新手学生，既要理解样例关键信息，又要理解样例步骤中涉及的领域知识。这可能会显著增加其认知负荷，使得有解释有标记的样例虽能促进即时学习效果，但学习效果的持续性显著衰减。

综上所述，专家学生成功的问题解决取决于其有更多领域知识，更多注意与整合问题关键信息；解释显著改变样例学习过程，显著促进样例学习但学习效果随时间持减，有标记有解释对样例学习作用有限。