科學發現學習的認知模型建構 *

陳 剛，石晉陽，高 強

(揚州大學 新聞與傳媒學院，江蘇 揚州 225002)

科學發現學習的認知模型建構*

陳 剛，石晉陽，高 強

(揚州大學 新聞與傳媒學院，江蘇 揚州 225002)

當前，利用虛擬學習環境進行科學發現學習已經成為推進科學教育的一條重要途徑。然而，由于科學發現學習的認知過程高度復雜，而現有的虛擬學習環境未能提供所需的學習支持，導致其應用效果難以令人滿意。要解決這個問題，就必須建立科學發現學習的認知模型，進而以此為基礎進行虛擬學習環境的設計開發。因此，該文在科學哲學、信息加工心理學和教育科學相關研究的基礎上，從領域知識的結構、發現機制和學習活動的設計三個方面建立科學發現學習的認知模型。科學發現學習是學生針對實際系統設計實驗從而漸進地探究發現科學理論模型的過程。其中，科學理論模型包括局部模型與全局模型兩個層面，和數學模型與物理模型兩種形式。學生可以采用假設驅動或實驗驅動兩種策略在假設空間和實驗空間中進行雙重搜索，其知識形成過程可以分為從假設空間到局部模型和從局部模型到全局模型兩個階段。科學發現學習需經歷理解問題、提出假設、設計實驗、檢驗假設和得出結論五個環節，應從領域知識、元策略和內部目標三個方面為學生提供支持。該認知模型結構化特征明顯，易于通過計算機代碼進行形式化表達，為面向科學發現學習的智能化虛擬學習環境的設計開發奠定了必要的理論基礎。

科學教育；科學發現學習；認知模型；虛擬學習環境

科學發現學習最早由布魯納提出，是指學生像科學家一樣，針對某個科學問題，通過提出假設、設計實驗和檢驗假設的方法，探究、發現并建構其中的基本規律和原理的學習活動。由于現實世界中安全、操作等方面的局限，基于計算機的虛擬學習環境已經成為開展科學發現學習的重要平臺[1]。

目前已經出現了如SimQuest、Co-Lab等科學發現學習環境。但是實驗研究表明，這些學習環境的實際應用效果難以令人滿意[2][3]。原因在于，科學發現學習的認知過程兼具規范性和靈活性，對學生的學習形成諸多挑戰，而現有的虛擬學習環境尚且無法識別、診斷和支持學生的學習過程。我們認為，要解決這一問題，必須首先建立一個相對完備的科學發現學習認知模型，并且這個認知模型應當適于計算機進行形式化表達，然后再以此為基礎設計開發科學發現學習環境。

因此，本文將在科學哲學、心理科學和教育科學等領域相關研究成果基礎上，從領域知識的結構、發現機制和學習活動的設計三個側面建立科學發現學習的認知模型，以期為科學發現學習環境的設計開發提供必要的理論依據。

一、領域知識建模

科學發現學習要求學生針對真實世界中的某個實際系統，通過設計實驗，觀察實際系統在不同實驗條件下的實驗現象，探究并發現其中蘊含的科學原理。因此，建立領域知識模型就是要分析清楚實際系統、實驗和科學理論模型的結構要素以及三者之間的邏輯關系。

(一)實際系統

所謂實際系統，是指科學發現學習所關注的現實世界的某個局部，或是科學發現學習環境對該局部進行的計算機模擬，它符合客觀世界的運行規律，是相互聯系又相互作用的對象的有機組合。例如，為了探究理想氣體的溫度、體積和壓強三者之間的變化關系，科學發現學習環境可能提供給學生這樣一個實際系統(如下頁圖1所示)：一個裝有一定數量理想氣體Q的密閉氣缸C，氣缸C的溫度、體積和壓強始終與理想氣體Q的溫度、體積和壓強保持一致，并且理想氣體Q的狀態變化滿足氣體狀態方程P*V=n*R*T(其中，P、V、T和n分別表示理想氣體的壓強、體積、溫度和物質的量、R表示理想氣體常數，下同)的約束。而學生可以通過改變氣缸C的溫度、體積和壓強，來間接地觀察理想氣體Q的狀態變化。

圖1 氣缸系統

(二)實驗

對于學生而言，最關心和最想了解的是實際系統在發展變化過程中所遵循的客觀規律，更準確地說就是要探究實際系統中各變量之間的關系。但是，由于實際系統往往涉及多個變量，比較復雜。因此，學生通常只能通過運用變量控制法設計各種實驗，從不同的側面，漸進地探究發現實際系統所遵循的規律。也就是說，在每次實驗過程中，學生應當保持控制變量不變，研究某一個自變量的變化對實際系統中另一個因變量的影響。仍然以氣缸系統為例，由于涉及到氣體的溫度、體積和壓強三個變量，因此，學生不可能只通過一個實驗發現這三個變量之間的互動關系，而是必須分為三個實驗進行探究，如表1所示。

表1 氣缸系統實驗

學生設計實驗是要通過觀察實際系統在某種限定條件下的發展變化，了解其中規律原理。因此，每個實驗都可以分解為實驗條件和實驗數據兩個部分：

(1)實驗條件，即學生是如何操作變量的，包括哪些變量作為控制變量、哪個變量作為自變量，哪個變量作為因變量，以及控制變量和自變量的取值是多少等等。

(2)實驗數據，是指在設定的實驗條件下，實驗運行時實際系統的各個變量的不同取值，它反映了實際系統的發展變化過程。實驗數據通常表示為實際系統中各個變量取值元組的集合。

(三)科學理論模型

科學發現學習屬于“再發現”活動，有待學生發現并建構的通常是人類已經掌握的科學理論模型。所謂科學理論模型，是指以觀念的形態摹寫或描述客觀世界的某些特征、性質、規律的抽象的思想模型[4]。根據概括層次和表達方式的不同，科學理論模型可分為全局模型與局部模型，物理模型與數學模型，如圖2所示。

圖2 領域知識模型

1.全局模型與局部模型

全局模型是對實際系統的特征、性質、規律的整體性概括，能夠解釋實際系統在各種實驗條件下的發展變化過程。并且，一個實際系統通常只有一個全局模型。例如，無論理想氣體的溫度、體積或壓強如何變化，必定且唯一地滿足狀態方程P*V=n*R*T。

局部模型是對實際系統在某種限定條件下所體現出的特征、性質、規律的局部性概括。由于科學發現學習中的實驗設計一般采用變量控制法，因此，這里的局部模型通常只描述實際系統中某兩個變量之間的變化關系。例如，波義耳定律P*V=c(c表示常數，下同)，就描述了在保持溫度不變的條件下，理想氣體的體積和壓強成反比的客觀規律。

科學史研究表明，人類眾多的科學發現成果都遵循了從局部模型到全局模型的過程。例如，氣體狀態方程P*V=n*R*T就是在波義耳定律(P*V=c)、查理定律(P/T=c)和呂薩克定律(V/T=c)的基礎上進行整合的結果。反過來，通過對P*V=n*R*T的演繹計算，又可以得到這三條定律。因此可以說，全局模型是對多個局部模型的合成，局部模型是從某個側面對全局模型的分解。

2.物理模型與數學模型

對于每一個具體的科學理論模型(全局模型和局部模型)來說，由于思想內容的千差萬別，其表述形式也各不相同。但是，總體看來，科學理論模型所采取的表述方式不外乎兩類：物理模型和數學模型[5]。

所謂物理模型，是指一個或一組描述概念與概念之間定性關系的命題，一般借助于語言、圖像、符號等工具進行表述。物理模型通常包括兩方面的內容：

(1)事物內部的組成成份、成份之間的排列方式(結構)和運作制約關系(運行機理)；

(2)這些成份、結構和運行機理與事物表層的可觀察屬性之間的對應關系。

例如，氣體分子運動論的物理模型可以描述為：氣體由一些肉眼觀察不到的氣體分子組成；這些分子具有一定的大小、質量、速度和能量；它們在一定的空間內不停地做不規則運動，并發生相互碰撞；在分子運動狀態與氣體狀態之間具有一定的統計對應關系，如氣體的溫度就是分子平均平動動能的宏觀標志等。

所謂數學模型，就是指一個或一組描述事物可觀察屬性之間數理關系的命題，通常借助于數學表達式、圖表等工具進行定量刻畫。例如，氣體狀態方程可以表述為：P*V=n*R*T。

需要指出的是，雖然物理模型和數學模型同屬于科學理論模型，但是，從功能上看，它們在科學發現學習中起著不同的作用。一般來說，數學模型直接描述客觀世界的運行規律，回答了“事物怎么樣運行”的問題；因此，數學模型通常是預期將被學生發現的學習目標。而物理模型往往是建立在多個數學模型的基礎之上，對事物難以觀察的內部機制的形象化表述，回答了“事物為什么這樣運行”的問題；因此，物理模型往往難以通過學生的自主發現習得，而是主要利用其形象化的特征，向學生解釋數學模型之所以成立的原因。

二、發現機制建模

在進行科學發現學習時，學生通常對于實際系統背后的科學原理有著自己的猜想——即假設，然后通過設計實驗、觀察實驗現象以檢驗假設是否成立。以氣缸系統為例，在問題的初始狀態，學生對于氣體的溫度、體積和壓強三者之間的變化關系存在著各種猜想(如溫度與體積成正比、壓強與體積成反比等等)，這些猜想就構成了一個假設集合；在問題的目標狀態，學生應當對溫度、體積和壓強之間的變化關系得出正確的結論，即假設集合僅由被證明為真的假設構成；而中間狀態就是指學生根據相關的實驗現象，從這個假設集合中去偽存真，尋找正確假設的過程。簡言之，科學發現的過程可以看成是學生在假設空間和實驗空間中進行雙重搜索，并使之適配的過程[6][7]。

(一)假設空間與實驗空間

假設是學生對自變量和因變量之間關系的猜想。而假設空間，就是由發現過程中產生的所有假設構成的集合。由于假設是由變量和關系兩部分構成，因而假設空間也可以分解為兩個子空間——變量空間和關系空間。

變量空間由學生能夠識別出的實際系統中的所有變量構成，如氣缸系統中的氣體溫度、壓強等。關系空間則由學生已經掌握的各種數量關系構成，并且這些數量關系之間具有不同的精確性層次，例如，“y=x+c(c是常數)”“y=x2(x＞0)”是比“y隨x單調遞增”更為精確的數量關系。這樣，假設空間就可以通過將變量空間中的變量與關系空間中的關系組合而成，如圖3所示。

圖3 搜索假設空間

實驗空間，是學生對于實際系統所能設計的所有實驗的集合。由于變量控制法的要求，學生在每次實驗中只能有一個自變量和一個因變量，其他變量只能作為控制變量；因此對于具有n個變量的實際系統而言，所能設計的所有實驗的數量最多為個。又由于學生自身對實際系統不同的認知水平，他們會剔除其認為不必要的實驗，因此學生實驗空間中的實驗數量通常小于個。

(二)發現策略

顯然，學生的任務就是分別在假設空間和實驗空間中搜索合適的假設和實驗，使得假設能夠準確地預測實驗結果，而實驗結果能夠有效地檢驗假設。但是究竟是先提出假設再設計實驗以檢驗假設，還是直接設計實驗再歸納出假設呢？這里存在著“假設驅動”和“實驗驅動”兩種不同的策略[8][9]。

(1)假設驅動：采用假設驅動策略的學生通常根據自己已有的知識經驗和對實際系統的認知水平，先提出他們認為可能成立的假設；并根據這些假設預測在不同的實驗條件下，實際系統將會產生怎樣的實驗現象；然后，設計相應的實驗用來檢驗實驗結果是否與預測相符；如果相符則可以認為假設成立，反之則要提出新的假設重新設計實驗以檢驗之。科學史上相對論、不等溫定律等科學理論的發現都采用了假設驅動的策略。

(2)實驗驅動：采用實驗驅動策略的學生通常直接設計各種實驗，觀察實驗現象收集實驗數據；然后，比較分析實驗現象與數據，找出其中的規律并作為假設提出；最后，再根據已有的理論檢驗假設的合理性。科學史上開普勒定律、歐姆定律等科學理論的發現都采用了實驗驅動的策略。

需要說明的是，當前科學教育界普遍提倡采用假設驅動策略實施科學發現學習，而較少提及實驗驅動策略。可能的原因在于，假設驅動策略能夠幫助學生提出更多的假設，并且使實驗設計更具針對性。心理學的相關研究也表明，與采用實驗驅動策略的學生相比，采用假設驅動策略的學生往往更順利地完成科學發現學習[10]。

(三)知識狀態

實際系統往往是一個多變量系統，學生的任務是發現闡述多變量之間相互關系的全局模型；但是，由于每次提出假設和設計實驗都只能考察兩個變量之間的相互關系；因此，學生實際上是先探究實際系統的多個局部模型，然后再將這些局部模型整合，從而建構全局模型的。進而，學生的知識狀態變化過程可以如圖4所示。

圖4 知識狀態變化過程

(1)全局假設空間：描述實際系統中變量兩兩之間各種假設(無論正確與否)的集合。

(2)學生假設空間：是由學生識別出的變量和掌握的關系形成的所有假設的集合，是全局假設空間的子集。其中包括學生認為可能成立的假設和不可能成立的假設。為了拓展學生假設空間，學生必須能夠識別出新的變量，或者掌握新的關系。

(3)學生有效假設空間：這是學生假設空間的子集，是由學生認為可能成立的假設構成的集合。學生將通過實驗檢驗這些假設成立與否。如果這些假設都被否定，那么學生將會從學生假設空間中選擇原來認為不可能成立的假設補充進學生有效假設空間。

(4)學生局部模型：是指學生有效假設空間中被判定成立的假設的集合。由于假設只描述兩個變量之間的關系，因此這些假設都是學生所理解的局部模型，有可能正確也可能錯誤。

(5)實際系統局部模型：是指實際系統各變量兩兩之間真正成立的關系集合。如氣缸系統中的P*V=c，P/T=c，V/T=c。實際系統局部模型是科學發現學習的階段性目標，也是判斷學生局部模型正確與否的標準。

(6)學生全局模型：是指學生通過整合學生局部模型形成的對實際系統多變量間關系的理解。例如，學生通過整合P/V=c和P/T=c兩個局部模型，可以得到P=cVT(c為常數)的全局模型。如果學生局部模型中存在錯誤的變量關系，或者利用這些變量關系合成全局模型時采用方法不當，都會導致學生全局模型的錯誤。

(7)實際系統全局模型：這是實際系統多變量之間確實成立的全局模型，是科學發現學習的最終目標，也是判斷學生全局模型正確與否的標準。

這樣，學生的知識狀態變化就可以劃分為兩個子階段：

(1)從假設空間中去偽存真發現學生局部模型階段。學生需要不斷搜索和調整自己的有效假設空間，通過實驗檢驗假設正確性，從而建構學生局部模型。

(2)從學生局部模型建構學生全局模型階段。學生主要運用數學方法，整合學生局部模型中變量兩兩之間的關系，形成對實際系統多變量之間關系的整體理解。

三、學習活動建模

學生的科學發現學習顯然不同于科學家的科學發現。第一，科學家致力于發現新的科學事實或理論，而學生的目的則是通過科學發現掌握科學知識與科學方法；第二，與科學家相比，學生是科學發現的新手，在知識基礎、科學技能、策略方法等方面的不足使得科學發現對于學生而言更具挑戰性。因此，科學發現學習應當具有規范而又不失靈活性的學習過程，并且過程之中需要為學生提供相應的幫助與支持。

(一)學習過程

如前所述，科學教育界倡導假設驅動的發現策略，相應的科學發現學習過程包括理解問題、提出假設、設計實驗、檢驗假設和得出結論五個環節。

(1)理解問題：科學發現學習始于科學問題。學生應當先弄清楚當前問題及其所涉及實際系統的基本信息。這一環節細分為兩個步驟：

a.尋找信息：通過查閱課本、參考資料或問老師等方式來尋找有關當前問題的背景信息。

b.整體分析實際系統：識別問題所涉及的實際系統中的變量和參數及其關系，分析系統的整體特點。這可以借助于學生已有的知識經驗，學習環境中的信息，教師的指導等途徑來實現。例如在氣缸系統中，學生通過觀察發現不能直接控制氣體的溫度、體積和壓強，而只能通過氣缸來間接地控制氣體的狀態。

(2)提出假設：學生以假設的形式闡述實際系統中某個變量如何影響另一個變量。這一環節包括兩個步驟：

a.選擇變量：實際系統通常涉及多個變量，學生需要從中選擇一個自變量和一個因變量。

b.分析關系：猜想自變量和因變量之間可能存在的數量關系，并提出假設。

(3)設計實驗：學生針對提出的假設，設計并運行相應的實驗，這一環節包括：

a.設置條件：根據提出的假設，學生決定實驗中的自變量、因變量和控制變量，以及如何給自變量和控制變量賦值。

b.預測數據：根據當前假設推理實驗運行后將獲得的實驗數據(即預測值)。

c.收集數據：運行實驗，獲得數據資料，以用于檢驗假設。

(4)檢驗假設： 學生通過收集到的實驗數據來確定是否應該接受或拒絕當前假設，或者提出另外一個新的假設。這一環節包括：

a.處理數據：對實驗的預測值與實際收集值進行數據處理，如制成表格、曲線圖等，以輔助檢驗假設和理解數據。

b.驗證假設：將實驗預測值與實際收集值相比對，以檢驗實驗數據是否支持當前假設成立。如果成立，則回到“提出假設”環節，提出關于其他自變量和因變量的假設；如果不成立，則需要解釋數據分析原因，從而幫助學生提出關于當前自變量和因變量的新的假設。

(5)得出結論：總結科學發現學習的成果，并反思評價整個學習過程。這一環節包括：

a.總結假設整體理解：假設是對實際系統局部模型的理解，學生需要整合被證明成立的假設從而形成對實際系統的整體理解，即全局模型。

b.反思評價：回顧整個學習過程，并對其進行評價。比如，某個實驗的設計是否恰當等。

(二)學習支持

許多實驗研究表明，在科學發現學習過程中，學生往往會遇到各種各樣的困難，從而導致學習效果的不佳。這些困難可以概括為四種類型，如表2所示。

表2 學生遇到的困難類型

之所以產生這些困難，主要原因是學生在與科學發現學習相關的領域知識、策略技能和內部目標三個方面的不足[15]。相應地，為了幫助學生克服上述困難，應當從這三方面提供學習支持。

(1)領域知識：是指與實際系統相關的科學概念、事實和原理等背景知識。領域知識在科學發現學習過程中具有重要作用。首先，在理解問題環節，學生需要依靠領域知識分析問題的基本信息和實際系統的整體特點。其次，在提出假設環節，學生可以借助領域知識提出假設并權衡假設的合理性。最后，在得出結論環節，領域知識還可以幫助學生加深對結論的理解。在支持方式上，領域知識可以通過講授或圖文的形式直接呈現給學生[16]；并且有研究表明，在學生需要時提供所需的領域知識比預先提供相關的領域知識效果要好[17]。

(2)策略技能：是指關于如何進行科學發現學習的知識、技能、方法與策略。策略技能可以分為兩類：

a.策略過程：專指假設驅動策略下，科學發現學習所經歷的理解問題、提出假設、設計實驗、檢驗假設和得出結論五個環節及其邏輯關系。

b.知識技能：是指每個學習環節中，學生應當具備的關于科學發現學習的知識、技能與方法。例如，在提出假設環節，學生應當了解假設的基本要求；在設計實驗環節，學生必須采用變量控制法；在檢驗假設環節，應當將實驗數據繪制成圖表以幫助理解數據等。

元策略的支持可以通過導航圖、指導語、認知工具、規定性的學習過程等方式實現[18][19]。

(3)內部目標：是指影響學習過程中行為目標的各種學生心理因素，包括學生的好奇心、好勝心、偏好等。內部目標直接影響學生對學習過程的調節能力。例如，有的學生固執己見，他們在實驗已經證否某條假設的情況下，仍然堅持設計新的實驗以證明該假設[20]。為此，可以通過指導語、教師激勵等方式幫助學生調整內部目標。

(三)監控與反思

雖然具有規范的學習過程并且需要為學生提供多方面的學習支持，但是科學發現學習仍然具有明顯的學生自我導向(Self-directed)特征，學生需要自己規劃和調節進行科學發現學習的方案，如提出哪些假設，設計怎樣的實驗等。在這種自主、靈活、試錯的進程之中，學生的自我監控和反思對于學習的成敗具有重要意義。一方面，監控與反思能夠幫助學生提取出分布于各學習環節與步驟中有價值的領域知識與策略技能，皮亞杰稱之為反省抽象；另一方面，監控與反思必將激活學生腦海中之前已經掌握的領域知識和策略技能，并將之與當前科學發現學習過程中的領域知識和元策略相關聯，從而促進認知同化，形成意義建構，皮亞杰稱之為反省整合。

由此可見，監控和反思貫穿于整個學習過程之中。監控和反思的具體內容包括領域知識和策略技能兩個方面：

(1)領域知識：包括學生提出了哪些假設，實驗是否支持這些假設，最后得出怎樣的結論，以及在過程之中激活了哪些先前已經掌握的領域知識。這些內容反映了學生的知識狀態變化過程，以及新舊知識是如何關聯的。

(2)策略技能：分為策略過程和技能方法兩個方面。前者包括科學發現學習經歷了怎樣的過程，學生提出假設采用了何種策略等；后者包括學生如何針對假設設計實驗，如何控制變量，怎樣處理實驗數據等。這些內容反映了學生進行科學發現的思路過程。

綜上所述，科學發現學習的活動模型如圖5所示。

圖5 科學發現學習的活動模型

四、結束語

科學發現學習是一種高度復雜的問題解決式學習活動。本文嘗試從領域知識的結構、發現機制和學習活動的設計三個方面建立科學發現學習的認知模型。可以看出，該認知模型具有明顯的結構化特征，易于通過計算機代碼進行形式化表達，這就為設計開發基于計算機的科學發現學習環境奠定了必要的理論基礎。在未來的工作中，我們將以此為依據深入討論科學發現學習環境中的領域知識建模、學生建模、活動建模、腳手架設計等問題。

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陳剛：博士，副教授，碩士生導師，研究方向為智能教學系統、科學教育(chengangyzu@163.com)。

石晉陽：在讀博士，講師，研究方向為教學設計，媒體心理學(sjy8008@163.com)。

高強：碩士，助教，研究方向為科學教育(tony2849671@163.com)。

2014年3月17日

責任編輯：李馨 趙云建

Cognitive Modeling of Scientific Discovery Learning

Chen Gang, Shi Jinyang, Gao Qiang
(School of Journalism and Communication, Yangzhou University, Yangzhou Jiangsu 225002)

Presently, the use of virtual learning environment for scientific discovery learning has become an important way to implement science education. However, because of the highly complex cognitive process of scientific discovery learning and the lack of necessary learning support, the existing virtual learning environment failed to achieve satisfactory effect. To solve this problem, it is necessary to establish a cognitive model of scientific discovery learning as the basis for the design and development of virtual learning environment. Therefore, based on the philosophy of science, information processing psychology and education sciences research, this paper has built the cognitive model of scientific discovery learning from the structure of domain knowledge,the information process mechanism of discovery and the design of learning activity aspects. In scientific discovery learning, students gradually design experiment to explore scientific theory model of actual system. The scientific theory model includes partial model and complete model which may be described in mathematical or physical way. Scientific discovery learning is a dual search in learner's hypothesis space and experiment space guided by hypothesis-driven strategy or experiment-driven strategy. The knowledge construction of learner can be divided into two phases, one is from hypothesis space to partial models and the other is from partial models to complete model. Scientific discovery learning includes five steps: analyzing problem, raising hypothesis, designing experiment, testing hypothesis and drawing conclusion. Learning supports should be provided in domain knowledge, meta-strategy and internal target aspects.The structural characteristic of the cognitive model is obvious and easy to be formalized through computer code. Therefore, the cognitive model lays the theoretical foundation for the design and development of intelligent scientific discovery learning-oriented virtual learning environment.

Science Education; Scientific Discovery Learning; Cognitive Model; Virtual Learning Environment

G434

A

1006—9860(2014)06—0030—07

* 本文得到教育部人文社科基金項目“面向科學探究的智能化e-Learning系統建構研究”(項目編號：11YJC880006)和揚州大學“新世紀人才工程”資助。