学习者元认知作用机制：面授与远程学习之比较*

□ 詹泽慧

学习者元认知作用机制：面授与远程学习之比较*

□ 詹泽慧

本研究重点探讨了面授学习者与远程学习者在元认知作用机制上的差异。首先通过文献研究建立起预设概念模型，分别向面授学习者和远程学习者发放调查问卷，共回收有效问卷424份，然后通过责任教师取得研究被试的课程成绩，使用结构方程模型多群组分析方法比较面授学习者与远程学习者的元认知活动对其学习成绩和学习效能感的作用和影响，最后提出对远程学习者进行元认知支持的策略。

面授学习者；远程学习者；元认知；作用机制

一、引言

元认知是学习者对自身认知活动的积极反思和认知加工过程[1]。它是最接近学习者长时记忆的过程之一，对学习者有着极其重要的影响[2]。由于学习环境和认知条件等方面的差异，在面授教学与远程教学过程中学习者的元认知作用机制可能存在一些差异。然而，现有研究学习者元认知作用机制的相关文献大多只针对传统面授教学，对远程学习者的元认知作用机制研究较少，而将二者相比较的研究则更少。

对面授学习者和远程学习者的元认知作用机制进行比较是具有重要意义的。通过二者的比较，可以更清晰和准确地呈现面授教学与远程教学过程中学习者元认知作用机制的差别所在。同进，鉴于目前教育学领域对传统面授教学的研究已经比较成熟，已总结出了许多有效的教学方法和元认知支持策略，但对于远程学习的研究还需要逐步积累，如果能够摸索出面授与远程学习之间存在的学习者元认知作用机制的差异，就可以在远程教学中更准确地借鉴传统面授教学经验。

因此，本文尝试开展实证研究，分别探测面授学习者和远程学习者的元认知活动对其学习绩效的作用与影响，并建立结构方程模型对二者进行多群组分析，寻找其中存在的规律。

二、研究设计

1.概念模型的建立

对于元认知的作用机制，学者们曾提出过不同的观点。例如，最早提出元认知理论的Flavell指出：元认知知识、元认知体验、目标和策略激活是元认知体系中最关键的四个因子，学习者的元认知技能是在这四个因子的交互过程中不断提升或降低的[3]。O’Malley和Chamot则于上世纪九十年代提出了三分策略论，将元认知体系划分为元认知知识、元认知体验和元认知调节三个不可分割的部分[4]。董奇将国外学者的研究成果在国内本地化，将元认知结构成分界定为元认知知识、元认知体验和元认知监控三个有机组成部分[5]，并指出三者虽然独立，但又密不可分：一方面，元认知监控既以元认知知识为基础，又受到元认知体验的激发和指引；另一方面，元认知监控会使学习者产生新的元认知体验，同时也会丰富和发展学习者的元认知知识[6]。詹泽慧总结归纳了前人对元认知成分构成的研究成果，构建了元认知知识、元认知体验、元认知调节和学习绩效相互作用的机制模型[7]。本研究将以此为基础，进一步探讨面授学习者与远程学习者元认知作用机制的差异。

2.问卷设计

本研究通过调查问卷采集数据。测量学习者元认知状态的题项主要参考了Bacow(2009)[8]、衷克定（2007）[9]、刘晓明(2003)[10]、Cartwright(1997)[11]以及Schraw(1994)[12]等学者编制的元认知问卷。测量学习者学习效能感的题项主要参考了张建伟等学者(2003)关于学习效能感的研究[13]。为了降低调研难度，提高问卷质量，将从各类问卷中挑选出来的73个题项进行精简或合并，最终形成的问卷共36个题项：元认知知识(10项)；元认知体验(8项)；元认知监控(11项)；学习效能感（7项）。

3.问卷信度分析

为了保证问卷的信度，随机抽取了57位学习者对问卷进行前测，通过SPSS17.0计算问卷总体和三个维度内部的克隆巴赫Alpha信度系数。结果如表1所示，总问卷题目及各维度题目均在0.70以上，具有较高的内部一致性，达到心理测量的要求。

表1 元认知问卷与三个维度的信度分析

4.问卷生成

最终生成的问卷包括三部分：第一部分收集被试的基本信息，包括被试姓名、学号、性别、年龄、学历和专业；第二部分调查被试的元认知应用状况；第三部分是被试在课程学习中的自我效能感。问卷采用7级Likert量表，接受调查者根据自己在远程学习活动中的真实感受选择每个题目所陈述内容的重要程度或赞同程度。“非常重要”和“完全认同”记7分，“最不重要”和“完全不赞同”记1分，中间等距分级。

三、数据分析

1.被试样本基本情况

面授学习者样本取自广东省某高校的在读本科生，远程学习者样本取自同一所高校网络学院的在读本科生。问卷分别以纸质或在线的形式通过课程教师发放给学习者。在所学课程结束后，再通过课程教师收集该班级学习者的期末成绩，通过姓名和学号变量与该学习者之前的问卷数据建立联系。最后总共回收面授学习者问卷207份，远程学习者问卷217份，剔除填写不合格的问卷26份，获取有效问卷共424份，有效回收率为93.8%。被试的基本情况如表2所示。

表2 被试样本的基本情况

为了增加面授学习者与远程学习者元认知数据的可比性，本研究在对被试进行抽样时尽可能将两组被试样本的基本情况进行匹配。从表2可见，两组被试均为女性占多数；被试的专业分布均集中在经管、教育、理工和文史四类。虽然由于网络学院的远程学习者年龄分布比较离散，而面授学习者的年龄在同一班级中相差不大，所以在年龄一项上存在一定差异，但两组被试的主体年龄普遍集中在20至30岁，均属于青年学习者的范畴，年龄差异并不显著。因此总体而言，两组被试的基本情况是匹配的，其元认知作用机制具备可比性。

2.预设模型的修正

分别将面授学习者与远程学习者的数据在预设模型中运行，从模型中各项关联的回归权重估计值和Sig值发现：预设模型与实际数据拟合不佳。于是，研究者对预设模型中各因子的关联进行了多次调整，最终分别确立修正后的两个标准化模型（图1）。从两个模型的回归权重中各因子的回归权重估计值和Sig值得到结论：修正模型中各因子的鉴别度良好，P值均小于0.001，Sig.(2-tail)达到显著。

从修正模型的结构拟合指数中可以看出，两个模型的直接检验样本协方差矩阵和估计协方差矩阵间的相似程度的统计量x2/df均接近于2，NFI(Normed Fit Index)、IFI(Incremental Fit Index)、TLI(Tucker-Lewis Index)等指标的值均在0.9以上，RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation)均接近于0.08,可见两个模型的拟合性已达到接受预设模型的基本要求。

3.描述性统计数据的均值比较

将收集到的面授学习者与远程学习者的元认知数据进行方差分析，得到表3的统计结果。

表3 面授与远程学习描述性统计数据的均值比较

从表3可见，面授学习者模型中显著高于远程学习者模型的元认知因子有：①元认知体验—专注；②元认知体验—兴趣；③元认知监控—控制；④元认知监控—调节。存在这种差距的原因可能在于：第一，课堂学习活动中学习者的现场感较强，学习者容易被学习内容所吸引；而远程学习者在互联网上比较容易受到各种娱乐信息的干扰，学习者的学习兴趣和专注度都容易降低，因此在模型中体现出面授学习者的专注水平和兴趣水平显著高于远程学习者。第二，在课堂教学活动中，教师或助教与学习者有直接的接触，可以时刻观察学习者的参与状态，当学习者状态不佳时，可给予及时的控制和调节；而在远程学习活动中，由于师生和生生之间存在时空分隔，只能通过网络符号（如文字或图像等）进行间接交流，远程学习者受到的控制和调节大部分来自于自己的感知和行为。因此，控制与调节在课堂面授环境下实施可以取得更明显的效果。

远程学习者模型中显著高于面授学习者模型的因子有：①元认知知识—任务相关；②元认知知识—策略相关；③元认知体验—信心；④元认知监控—计划；⑤元认知监控—评价。存在这种差距的原因可能在于：第一，本研究对远程学习者的抽样来自于网络学院的学生。与传统的面授本科教学相比，网络学院更加注意增加远程学习者的元认知知识。大多数网络学院都在开学初就向学习者提供了相关的资料或培训。而由于面授教学中教师常常会一步步地引导学习者参与，对学习者元认知知识的重视不够，因此被试中远程学习者的任务相关以及策略相关的元认知知识水平显著高于面授学习者。第二，在面授教学中，学习者往往需要有比较快的反应速度，而且要有一定的胆量在全班或者小组同学的目光下发表观点，这会给参与者带来一定的压力，不利于内向的学习者的学习和发挥。而在远程学习中，学习者可以有足够的时间在电脑前准备并写下他们想要表达的意思，因此远程学习者可能比面授学习者更容易建立学习的自信。第三，在网络学习平台上，学习者可以利用各种工具对学习过程进行计划、记录和统计，例如在线的日历、博客、学生登录统计、互评系统等。这些工具可以帮助学习者提高计划和评价的效率。因此，计划和评价两项在远程教学中比在面授教学中可以取得更好的效果。

两个模型中没有明显差距的元认知因子有：①元认知知识—主体相关；②元认知体验—满意。从均值来看，无论是面授学习者还是远程学习者，学习者本人对自身主体相关的元认知知识的感知程度都是较高的。学习者对面授教学的满意度比远程教学略高一点，但是并没有达到显著程度。因此，面授或远程的学习形式并没有对学习者的自身元认知知识和活动满意度产生影响。

4.结构方程模型的多群组分析

本研究通过结构方程模型的多群组分析技术，对面授学习者和远程学习者元认知作用模型中的因子权重和因子相关性进行对比，进而对比两类学习者的元认知作用机制。以图1所示的模型作为群组分析的基本模型，并设定面授学习者模型中的协方差(Covariancces)以C标识，回归权重（Regression Weights）以W标识，方差（Variances）以V标识；而远程学习者模型中的协方差以oC标识，回归权重以oW标识，方差以oV标识。结构方程模型多群组分析的标准化结果如图2所示。模型卡方值为299.039，p值小于0.001，RMSEA值远小于0.08，GFI接近于0.9，模型整体拟合度良好。

根据两模型中各参数成对比较后的差异临界比值发现，只有C1/oC1(元认知知识↔元认知监控)，C3/oC3(元认知知识↔元认知体验)，W2/oW2(元认知知识→任务相关)，W6/oW6(元认知监控→评价)，V1/oV1(元认知知识)，V2/oV2(策略相关)，V3/oV3(任务相关)，V6/oV6(满意)，V7/oV7(信心)，V11/oV11 (评价)，V14/oV14(计划)，这11对参数在课堂/在线两模型的总体效应存在显著差异（CR＞1.96）。

将结构方程模型中面授学习者与远程学习者的元认知作用效应值进行一一对比，得到表4的统计结果。可见，效应值在面授学习者模型中比在远程学习者模型中要大的因子关联有：“元认知体验→专注”、“元认知监控→调节”、“元认知监控→控制”、“元认知监控→成绩”、“元认知监控↔元认知知识”、“元认知监控↔元认知体验”、“元认知体验↔元认知知识”；效应值在远程学习者模型中比在面授学习者模型中要大的因子间联结有：“元认知知识→策略相关”、“元认知知识→任务相关”、“元认知知识→主体相关”、“元认知体验→满意”、“元认知体验→信心”、“元认知体验→兴趣”、“元认知监控→评价”、“元认知监控→计划”、“元认知知识→成绩”、“元认知体验→效能感”。由此可知，元认知知识三项因子均在远程学习者模型中有更高的效应值；元认知体验的四项因子中除了“专注”一项以外，其余三个因子都在远程学习者模型中有更高的效应值；元认知监控的四项因子中，“调节”和“控制”两项在面授学习者模型中效应值较高，而“计划”和“评价”两项则在远程学习者模型中的效应值较高。与面授学习者相比，远程学习者的元认知监控对其学习成绩的效应值较小，学习者元认知知识对其学习成绩的效应值较大，而学习者的元认知体验对其学习效能感的效应值则相差不大。此外，元认知知识、元认知监控和元认知体验三者的相互关联在面授教学中较远程教学中更紧密。

表4 面授学习者与远程学习者模型中元认知因子关联效应值的比较

四、研究结论

本研究主要得到五点结论：

第一，不论是在面授教学还是在远程教学中，元认知都对学习者的学习成绩和学习效能感具有重要的作用。因此在学习过程中，提供适当的元认知支持，可以有效提高教学的效果和学习的效率。

第二，根据标准化模型（图1），虽然元认知知识、元认知监控与元认知体验三者相互作用和影响，但是并非三者都直接与远程学习者的学习绩效发生联系。在面授学习者模型中，元认知监控直接影响学习成绩，元认知体验直接影响学习效能感，元认知知识只是间接对学习成绩和效能感起作用（其中对学习成绩的作用更大）。在远程学习者模型中，元认知监控和元认知知识同时对学习成绩产生直接影响，元认知体验同样对学习效能感产生直接影响。与面授学习者相比，元认知知识对远程学习者提高学习绩效具有更为显著的作用。因此，在开展远程教学时，应该更注意为学习者提供相关的元认知知识，提供详细的学习指引、学习内容介绍、完成学习任务的方法、学习者学习风格测试和解读等服务，帮助远程学习者打下必要的元认知知识基础。

第三，元认知体验在面授教学和远程教学中都会对学习者的学习效能感产生直接作用，且二者效用相当。但在远程教学中，学习者的现场感较差，不容易做到长时间的专注和一直对学习内容保持高度的兴趣。因此，在远程教学中应该尽量避免长篇的文字介绍，而多以图片、视频或交互式动画等较容易吸引学习者注意力的形式呈现学习内容。另外，如果有条件开展混合学习，则可以充分利用学习者在两类教学中元认知体验的差异，合理分配面授和远程学习的时间，将两种类型的教学适当进行混合。例如，将那些较依赖于学习者专注度和兴趣度的活动，如抢答、作品展示等，最好放在面授课堂上进行，给予面对面的元认知支持；而将那些不需要学习者高度专注的活动，如评价反思、社会交往等，则放在在线平台上远程进行。

第四，元认知知识在面授教学中并不对学习者的学习成绩或学习效能感产生直接作用，而在远程教学中，元认知知识会对学习者的成绩产生主要的直接影响。这说明元认知知识对远程学习者具有较大的促进作用。因此，应在远程教学中帮助学习者逐渐积累元认知知识，如在在线平台上提供与课程学习相关的元认知知识的教学动画或参考资料，让学习者课前学习或课后参考。由于课堂时间有限，面授学习者不一定来得及将元认知知识与学习活动联系起来；而在在线平台上，学习者有足够的时间去思考和运用元认知知识。另外，也可通过在线学习共同体中的讨论和互动，鼓励和启发学习者归纳和协作构建出更有针对性的元认知知识体系。

第五，元认知监控在面授教学和远程教学中都对学习者学习成绩起显著的正向作用。远程教学中，尤其是在大班教学时，由于师生比较低，学习者容易感到缺少对学习过程的控制和支持，因此，有必要向学习者提供自我监控的信息（例如平时成绩记录、平台登录次数、在线学习时间、发帖数量、同伴回帖数量等），以及学习状态自测、同伴互评等监控手段，以协助远程学习者对自身学习活动进行计划、控制和调节，同时要保证学习者具备足够的元认知知识来利用这些监控措施。

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责任编辑 石子

G40-057

A

1009—458x（2011）04—0046—05

广东高校优秀青年创新人才培育计划项目(LYM10059)；广州市社会科学规划课题(10Y16)。

2011－01－25

詹泽慧，讲师，博士，美国佛罗里达州立大学访问学者,华南师范大学教育信息技术中心（510631）。