增強大學生的信息技術流暢性的研究

牟連佳，李丕賢，邵洪艷

（大連大學 信息工程學院，遼寧 大連 116622）

1 引言

在過去的三十幾年中，信息技術流暢性的定義歷經了多次演變并且還會繼續演變，因為我們的社會已經成為一個越來越依賴信息技術的社會。早期，信息技術流暢性是指能使用COBOL或匯編語言來編寫計算機程序，通常與取得計算機科學學位有關。1983年，隨著微軟Windows操作系統圖形用戶界面的發布，信息技術流暢性的定義就成為軟件操作能力的同義詞。雖然人們對大學畢業生的信息技術知識要求甚至比五年前對他們的要求還要高 ，但是高等教育中許多技術課程仍然把信息技術流暢性定義為使用電腦軟件的能力。這種說法，部分問題是由于信息技術作為一門研究領域對于其他行業來說并不是唯一的，它需要各種層次的準備工作。想要通過提高軟件操作能力方式來達到信息技術流暢性的幾率太微乎其微了。如果信息技術流暢性的定義如此狹窄，學生就無法掌握軟件操作技能知識和取得相繼的進展。早期的一些研究印證了這些分析結果[1]。

因為各行各業是依靠信息技術作為在全球化的社會中創新、改革和參與競爭的渠道，所以他們需要具有高級信息技術職業能力的勞動者。該行業勞動者的準備狀況和技能水平是我國在21世紀保持競爭力的關鍵所在。因此，高等教育要改善教學工作，把學生培養成具有應用技能和知識的技術人才，使他們不僅能進入人才市場，而且還能適應人才市場。

2 信息技術流暢性

由于缺乏對信息技術流暢性的統一定義和理解，制約了高等教育中信息技術課程的發展。有一個經過修正、更流行的定義，它仍然包含操作軟件的能力，但它已拓展成為一個涵蓋計算機操作、網絡、在線資源、數字媒體和編程等十分豐富內容的定義[2]。隨著人們對技術的運用與對技術依賴性的快速提高，全世界對技術勞動力的需求持續增長，信息技術能力仍然是入門級人員最需要掌握的應用技能。掌握高級信息技術技能和概念知識的個人在求職過程中很受歡迎，因為他們擁有學習新技術的能力。有了這種能力，隨著時間的推移，人們就能擴展他們的信息技術技能與知識，這對用人單位大有裨益。

強調會“學習”信息技術的觀念與強調會“使用”信息技術工具，即通過提高軟件操作技能達到信息技術流暢性的觀念，是完全對立的。研究表明，以軟件操作來代表信息技術流暢性會導致錯誤臆斷。當今一些評價年青一代反應的研究指出，年輕人十分急切地使用計算機、軟件、互聯網等成熟技術工具，他們是使用這類成熟技術工具的最大群體。

但是，按照修正后的信息技術流暢性的定義來看，現在的大學生對計算機技術的概念知識掌握仍顯十分不足，有一項研究為大學生缺乏概念知識這一說法提供了證據。美國西北密蘇里州立大學的一份報道稱，在191名參加信息技術熟練程度考試的學生中，僅有 2%的學生掌握了 80%的內容[3]。而且在使用電腦和理解它的功能之間存在巨大的差異，這對于發展和培養具有持續的抽象推理和批判性思考能力的高級思維過程和達到信息技術純熟與流暢是非常不利的[2]。

目前，在修正后的信息技術流暢性的定義指導下，信息技術課程所講授的概念包括計算機組成和硬件、系統軟件、應用軟件、通信與網絡、基礎知識、生活與工作在以信息技術為基礎的世界所形成的歷史和社會性影響。表 1列出了在大學計算機基礎課程中所講授的詳細科目。

表1 大學計算機基礎課程科目

科學與數學是技術的通用語言，只有了解這種語言，學生們才有能力在全球范圍內參與競爭。由于信息技術與數學和科技的聯系錯綜復雜，在缺乏應有的數學和科學技能的基礎上如何有效提高信息技術流暢性的問題就變得至關重要。本文的研究表明，在修正后的信息技術流暢性定義指導下，如果利用以建構主義學習策略為基礎的學習環境，學生會與那些在傳統環境中學習的學生一樣達到信息技術流暢性，而且他們對課程滿意度會比接受傳統教育的學生要高。

3 對以往研究的分析與思考

3.1 學習環境

采用傳輸式的傳統類型的學習環境和采用自主學習型的建構主義學習環境，這兩種模式的比較在教育學歷史上由來已久。目前對建構主義理論學習類型的關注主要是由于《危機中的國家》(美國國家教育促進委員會，1983年)這份報告的發表引發的。

本研究的理論框架是以建構主義為中心，這一理論研究的是人們怎樣學習，認為學習者參與有意義的實踐是體驗式學習的精髓[4]。選擇建構主義理論作為本研究的框架，是因為該理論的人文主義、參與性和反映學說在與信息技術相關的課程中更具有創新性，它們趨向吸引那些在學習電腦知識中更傾向于傳統學習方法的學生[4]。建構主義學習理論并不排斥教師的積極作用和專業知識的價值，也不貶低分數的作用。

建構主義的認知心理學方面的最近發展，它倡導把學習從被動地傳遞信息與收集事實轉變為積極地解決問題與探索發現。支持這種學習理論的環境類型是指由教師提供互動、協作和探究的學習活動，學生通過這種合作的方式，闡述并檢驗他們的觀點、得出結論和推斷、匯集并傳輸知識，它強調學習者在建構知識方面所起的核心作用。

相反，傳輸型的學習理論建議學生要學習事實和概念，通過吸收教師的解釋或閱讀課文的內容解釋/定義并回答相關問題獲得理解。在這種類型中，通過說教式的講座，教師授課，以及講座、討論方法，以系統性的明確規定的方式，有指導地反復練習來使學生掌握。通常來說，采用傳輸模式的授課其意圖在于指導預設的教學過程。

信息技術相關課程的研究在評估學習環境對學習成績的影響方面取得了可喜的成果。有五項研究分別用五種不同的方法（調查與關聯法、現象法、觀察法、內容分析法以及實驗法）進行評估，來確定學習環境對學習成績及課程滿意度的影響。這五項研究的結果表明，學生與教師在積極的建構主義環境下的互動質量越好，學生的滿意度、自信心、學習成績也就越高[5-6]。但是也不排除這種可能性，那就是學生考慮到了學習環境和相關的方法，而且很可能已經影響了學習，但實質上，在除了學習環境之外確實還有其他變量在某一學習環境中會影響信息技術流暢性及課程滿意度方面的問題。

3.2 教學方法

不管是傳統學習環境還是建構主義學習環境，教師一般都采用情境、建構和協作的教學方法，但側重點不同。傳統的學習環境中是以教師為中心來設計課程，而建構主義學習環境中，是以學生為中心。

情境屬性目的是把對學生的教學意圖模型化，從而使學生通過分享思想與觀念，以不同視角進行觀察和思考。其中一種情境教學方法是模擬，對事件或環境進行描述，通常允許使用者改變變量來了解該變化帶來的影響 。模擬包括電腦動畫、電腦游戲、練習題和配套的學習媒介來模仿學生的學習體驗。在一些涉及電腦編程的研究中，對情境方法的評估結果各異。有兩份研究報告認為，運用動畫能更好地幫助學生理解所學的概念[7]，而另外一份研究報告則認為，采用動畫作為教學工具對改善教學沒有統計上的顯著性。在另一份研究中，因為信息反饋迅速令人滿意，因此電腦游戲的使用效果較好[8]。建構方法是通過現成的實例，例如書寫、討論和思考，對概念理解取得的進步采用自我評估方式來積累知識。對相關的建構的書寫、討論及思考策略的調查研究評估獲得了積極的結果，因為這種方法能讓學生分享經驗，通過思考學過的內容而達到進步[9]。協作方法是通過建立同齡群體并在群體中互動來發展溝通與交流能力[9]。有關研究揭示了小組活動有助于學生建立對自身和他人的了解，通過協作的教學方法，把聽力能力、社交能力、時間管理和組織能力作為最需要發展的能力。

總之，前面的研究指出，所采用的教學方法產生了以下一種或多種結果：更好的理解所學概念，更高的學習積極性，增加了課程參與度，學習態度的改善以及自我認識的提高和知道怎樣學習。雖然明確了學生能夠以積極態度接受這些教學方法，但還不確定這些教學方法是否與學習成績有關聯。值得注意的是，由于可能受到創新的教學方法的影響，研究結論可能高估了學生對所學知識的理解。為詳盡分析這個問題，有兩份調研報告用學生認知與教師觀察比對，證實了已闡明的結論[10]，即這些教學方法可以促進學習成績。同時，考慮到調研結果的積極正面，大學本科生偏好自主學習的方法似乎就是一個不爭的事實了。

3.3 大學生學習偏好

目前進入高等教育的高中畢業生更喜歡反復試驗法的學習方法，就像他們小時候在玩電子游戲一樣，喜歡觸覺和動覺的學習行為。他們代表了一種被數字工具包圍的學習文化——電腦、軟件、因特網、電子游戲、數字音樂播放器、視頻攝像、即時通訊和手機等。在學校和家里使用這些工具已是司空見慣。

盡管大學多年前思考模式就開始轉到適合當今大學生的學習偏好的教學方法[11]，但講課法仍然是在大學課堂中最廣泛使用的教學方法。即使有報告稱學習成功與失敗并不僅僅取決于學生特點或教學效果，而是取決于學生與學習環境的互動，以及教學內容如何編排和學生如何消化吸收教材兩者相適應[12]。而且，在能提問問題、表達觀點以及有開放式課堂討論的學習環境中，學生可以通過與他們的教師互動參與學習。 互動的關鍵點在于教師的響應能力[12]。然而，在以講課為主的課堂教學中，學生與教師的互動是有限的。與本研究最相關的原理之一是采用自主學習方法，建議教師使用有效適當的及符合要求的教學方法來激勵學生自主學習，取得更好的學習成績。

3.4 學生特點

在信息技術課程中，除了教學方法之外還有四種影響學生學習成績的已知因素。它們是數學基礎、數學能力、總平均分和學習風格，這些被稱為學生特點。微積分學是計算機課程學習成績中的重要因素（最好有離散數學的基礎）[13]。在目前的研究中，數學基礎的定義是已完成微積分學的學習。對學生的數學能力研究，主要是以高考的成績為依據的研究，是最能預測學生學習成績如何的變量。總平均分是預測初級電腦終端用戶技術課程總分的最重要的單項因素。

學習風格指的是學生個體思維的構建方式，這一結構決定了其行為的一致性。大多數學習風格方面的理論學家都將學習偏好歸類至不同的模式中。在衡量其屬性時，通常會使用自我報告式的學習風格工具，如科爾布的學習風格理論，該理論包括四大學習風格：順應型、同化型、匯聚型、發散型。

曾有過報道，在大學里具有同化型和匯聚型的學習風格優勢的大學生與信息技術課程取得的學習成績之間有關聯。結果顯示，傾向于抽象概念模式的大學本科生(即具有科爾布同化與匯聚式的學習風格)，在計算機科學入門課程中表現比那些偏好其他類型學習風格的學生要好[14]。但是，在學生如何與學習環境互動，從而對他們信息技術課程的學習成績和課程滿意度產生影響方面，我們對所有學生特點之間的關系仍然了解不夠。這是目前的研究所關注的重要問題，前提是在建構主義學習環境中，各種類型的學生會更好的學習信息技術概念和體驗更高級別的課程滿意度。

4 結論

根據本研究的分析結果，結合我們的工作實際，我們得出的主要結論是，采用自主學習策略的建構主義學習環境抵消了學習風格偏好的影響。此外，學生反對課程的嚴格制約，他們偏好一些教學的方法和策略，認為這樣對于學習至關重要。

發現 1：在建構主義群體中，個體的學習風格偏好與信息技術流暢性沒有關聯性，這意味著自主學習策略抵消了學習風格偏好的影響。這與傳統學習環境截然相反，在傳統學習環境中，有同化型的學習風格偏好的學生比在同樣環境中學習的其他學生表現更好。這個發現顯示，在建構主義學習環境中制定的自主學習策略滿足各類學生的學習偏好。

發現 2：有明確的教學方法和教學思路對在建構主義學習環境中的學生來說更具有吸引力。因此，我們建議使用的建構主義方法是激勵學生并且適合學生向教師學習以及與教師互動的最佳方法。使用的自主學習方法范例有：學生展示、模擬、與同伴互動、制作在線作品集、媒介資源的利用、反思寫作練習、參與課堂討論和小組活動等。在建構主義學習環境中教師使用的具體的教學策略包括：(1)對學生提出有挑戰性的問題；(2)發起討論；(3)有效使用不同媒介；(4)提供富有挑戰性的作業。

5 建議

以下建議主要面向：高等教育技術課程領域中關注建構主義學習環境相關設計的指導教師和研究人員。建議大學講授技術課程的教師都能考慮使用建構主義學習環境，因為建構主義學習環境既能促成考試高分和高課程滿意度，又能抵消任何學習風格偏向。

建議利用以自主學習策略為基礎的建構主義的學習環境，這樣可以幫助學生實現信息技術高流暢，從而為適應人力資源市場打下基礎。具備信息技術流暢性的學生將會在表達方法、結構、組織、處理、傳輸、布局與涉及交互完成的活動所需要的技術方面（電腦、網絡和軟件等），具有信息技術的相關技能、概念知識和知識運用能力。在建構主義學習環境中學到的信息技術流暢性會增加對數學和科學領域感興趣的學生人數。由于埋頭學習，學生經常不了解自己的學習進度，而積極的教學方法會讓學生意識到他們的學習進度。而一旦要求學生認真反思，就會實現學習的深度和廣度。

既然反思不一定是大學生自覺形成的結果，建議教師模仿反思過程，布置能引起自我評價反應的作業。在建構主義學習環境中，建議使用以下的自主學習的教學方法：學生展示、模擬、同伴反饋、制作在線作品集、媒介資源使用、反思寫作練習、參與課堂討論和小組活動。在建構主義學習環境中建議教師使用的具體的教學策略包括：(1) 對學生提出有挑戰性的問題；(2)發起討論；(3)有效使用不同媒介；(4)布置富有挑戰性的與學習相關的作業。

建議在未來研究中，采用前/后設計來測量學生在進入該學科學習前對信息技術概念的了解程度；判斷在課程學習結束后信息技術流暢性與課程滿意度的差異是否與學習環境相關。另外，建議進行定性研究，或許是案例研究，追蹤參與者整個學期來測量他們對信息技術概念的掌握程度。這會洞察他們如何解決現實生活中的信息技術問題，以及學習風格和學習環境如何與實際的解決問題相關。此外，其他的概念結構可能會提供一個有關當代大學生在大學期間學習信息技術概念的積極性的觀念。主要是指向那些身為高科技用戶卻缺乏IT概念性知識的學生。同樣地，學生也許不清楚他們對信息技術了解的匱乏，當面臨不熟悉的知識時，他們可能會缺乏學習積極性。作為一個心理學上的構思，電腦的自我效能在自我激勵方面有著重要作用，尤其是當需要一定的動力來激勵自己著手處理不熟悉的任務時。因此，建議要對作為衡量學生學習積極性的學生電腦自我效能做預處理，以便了解這個變量是否影響信息技術流暢性和課程滿意度。

[1]BARTHOLOMEW K. Computer literacy: Is the emperor still exposed after all these years?[J]. Journal of Computing Sciences in Colleges, 2004, 20(1): 323-331.

[2]SNYDER L. Fluency with information technology:Skills, concepts and capabilities [M]. Boston: Addison Wesley, 2003.

[3]HARDY C, HEELER P, BROOKS D. Are high school graduates technologically ready for post-secondary education?[J]. Journal of Computing Sciences in Colleges, 2006, 21(4): 52-60.

[4]WULF T. Constructivist approaches for teaching computer programming[C]//Association of Computing Machinery. Proceedings of the SIGITE, Newark, NJ,2005, 245-248.

[5]COLBECK C, CABRERA A, TERENZINI P. Learning professional confidence: Linking teaching practices,students’ self- perception, and gender [J]. The Review of Higher Education, 2001, 24(2): 173-191.

[6]WHITTINGTON K. Infusing active learning into introductory programming courses [J]. Journal of Computing Sciences in Colleges, 2004, 19(5): 249-259.

[7]SMITH G, ESCOTT E. Using animations to support teaching of general computing concepts[C]//As-sociation of Computing Machinery, Proceedings of the Sixth Australian Computing Education Confer-ence 2004,Dunedin, New Zealand, 270-275.

[8]NATVIG L. LINE S. Age of computers: Game-based teaching of computer fundamentals[C]//Annual Joint Conference Integrating Technology into Computer Science Education, Association of Computing Machinery,Proceedings of the 9th annual SIGCSE Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, 2004: 107-111.

[9]CHICKERING A. GAMSON Z. Seven principles for good practice in undergraduate education[J]. AAHE Bulletin, 1987, 39(7): 3-7.

[10]BACKHOUSE J. Learning individual group skills for software analysis and design in Africa [C]//Associa-tion of Computing Machinery. Proceedings of the SIGITE,Newark, New Jersey, 2005: 107-112.

[11]CROSS K P. Leading edge efforts to improve teaching and learning [J]. Change, 2001(4): 31-37.

[12]ABRANTES J. SEABRA C, LAGES L. Pedagogical affect, student interest, and learning performance [J].Journal of Business Research, 2007, 60(9): 960-964.

[13]PIORO B. Introductory computer programming: Gender,major, discrete mathematics, and calculus [J]. Journal of Computing Sciences in Colleges, 2006, 21(5):123-129.

[14]CHAMILLARD A. SWARD R. Exploring student learning: Learning styles across the curriculum [C]//Association of Computing Machinery. Proceedings of the 10th annual SIGCSE Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, ITiCSE,2005, 241-245.