超文本与线性文本中元理解判断的比较

谢继红，刘华山，吴 鹏

(1.天水师范学院教育学院，天水 741001；2.华中师范大学心理学院，武汉 430079；3.湖北大学教育学院，武汉 430062)

1 引言

元理解判断(监测)是指对文本材料学习后的理解程度判断，或对随后测验成绩的预见性判断(Maki，Shields，Wheeler，& Zacchilli，2005)，通常使用被试对文本材料理解程度的评估或随后测验成绩的预测来测量。元理解判断的准确性分为绝对准确性(absolute accuracy)和相对准确性(relative accuracy)(陈功香，傅小兰，2004)。绝对准确性反映了判断值和实际测验成绩值之间的匹配程度，通常用学习判断值和实际测验成绩之间的离差分数来测量(Metcalfe，1998)。相对准确性采用元理解判断值和随后测验成绩的相关系数表示(Thiede，Anderson，& Therriault，2003)。通常使用的指标是Gamma系数(Nelson，Narens，& Dunlosky，2004)，其取值范围在[+1，-1]，数值越大表明判断的准确性越高，数值越小说明准确性越低。

超文本是按照信息之间的关系非线性地存储、组织、管理和浏览信息的计算机技术(Bellamy，1999；连纯华，2010)，它也可以看做是一种文档的组合，该组合中包含超链接，通过超链接，可以从文本的某一部分信息跳转到另一部分进行学习(DeStefano & LeFevre，2007)。超文本环境具有如下特征：第一，信息组织的非线性(Khalifa & Lam，2002)。超文本存储信息或数据的单元叫节点，节点之间以非线性的方式连接在一起，并能通过超链接访问。非线性是与传统文本中连续的直线式方式组织信息相对而言的；第二，信息获取的自由性。超文本中，个体可以按照自己的意愿随意选择任何一部分信息(节点)进行阅读或学习，并能控制学习的进程和深度。和超文本不同的是，学习媒介对信息的组织可以是线性的，即信息按照直线式的先后次序组织和呈现。比如在印刷的纸质媒介或电脑屏幕显示的Word文档上，信息是按照内容顺序和页码次序安排的。这种线性与非线性不同的信息组织叫文本组织结构，分别称为线性结构和非线性结构(张智君，任衍具，宿芳，2004)。

超文本环境下，成功学习的基础是个体能够有效调节自己的认知过程，而进行有效自我调节的前提，取决于元认知判断(包括元理解判断)的准确性(Azevedo，Moos，Johnson，& Chauncey，2010)。此外，很多自我调节学习理论指出，元认知监测(metacognitive monitoring)是自我调节学习的关键(key)(Butler & Winne，1995；Winne，1997)。自我调节学习中的目标设置、学习策略选择、任务执行状况的感知等重要环节及其相互之间的协作，都要经由元认知监测的参与才能顺利完成。但是，许多实验证据表明，在高技术支持的环境中(包括超文本)，学习者通常不能对自己的认知、元认知、情感和动机过程进行有效地监测和调节(Azevedo，Cromley，Moos，Greene，& Winters，2011；Graesser & McNamara，2010)。

虽然如此，鲜有研究直接探讨超文本阅读中的元理解监测(判断)。比如Klois，Segers和Verhoeven(2013)指出，虽然超文本中的地图记忆效果比线性文本中更好，但是选择题测验成绩比线性文本条件下的更低。当以中文文字为学习材料时，发现非线性文本和线性文本下的信息搜索时间和阅读绩效以及学习结果都存在显著差异(张智君，韩淼，朱祖祥，朱伟，2002；张智君，江程铭，任衍具，朱伟，2004)。事实上，超文本环境下的教学与学习效果并没有像人们想象的那样神奇(汪琼，缪蓉，2003)。或许是基于此种情况，新近关于超文本学习的研究大多关注超文本显示界面的设计问题，比如，采用层级目录或者标签集合作为超文本学习的导航路径(Walhout，Brand-Gruwel，Jarodzka，van Dijk，de root，& Kirschner，2015)；用图表或顺序目录来组织信息(Vörös，Rouet，& Pléh，2011)等。

另有研究表明，学习成绩在纸质媒介和电脑屏幕条件下存在差异，这可能是因为个体在元认知方面的不同(Ackerman & Goldsmith，2011)。研究者认为以电脑屏幕为媒介的很多数字化学习会妨碍元认知监控(Ackerman & Lauterman，2012；Lauterman & Ackerman 2014)。然而Norman和Furnes(2016)指出，以电脑屏幕为媒介的数字化学习并不损害元认知。事实上，以电脑屏幕为媒介的学习中，学习材料既可以用线性结构呈现，比如Word文本，也可以用非线性结构呈现，比如超文本。遗憾的是，上述研究中都没有区分电脑屏幕上显示的文本是用哪种结构来组织和呈现的。依据认知负荷学习理论，个体认知资源的总量是有限的，认知负荷分为内在认知负荷、外在认知负荷和相关认知负荷(Deimann & Keller，2006)。和传统的线性文本环境相比，超文本中个体可以按照自己的兴趣和需要搜索和选择信息，方便学习者构建丰富的知识结构(Fredin，1997；Jacobson & Spiro，1995)。这一方面增强了与学习材料的交互性，另一方面和线性文本环境下相比，增加了外在认知负荷(DeStefano & LeFevre，2007)，降低了相关认知负荷，使个体用于元认知监控的心理资源减少。由此可以推断，超文本的非线性结构可能会降低元理解判断的准确性。

2 方法

2.1 被试

随机选取某高校非医学、非生物学专业大学生82名，男29人，女53人，年龄在17岁到22岁之间，平均年龄19.8岁。考虑到被试的网络使用经验，人体血液循环系统先前知识和认知风格(李寿欣，徐增杰，陈慧媛，2010)对实验结果可能产生的影响，采用自编网络使用简易问卷、人体血液循环系统先前知识问卷和“镶嵌图形测验”(GEFT)(李寿欣，周颖萍，2005)进行测试。结果表明，非线性组和线性组被试在网络经验、先前知识和认知风格上没有显著性差异，见表1。

表1 不同文本组织结构组被试的网络使用经验、先前知识和认知风格的差异性检验(M±SD)

2.2 材料

采用人体血液循环知识的四篇短文《血液》、《血管》、《心脏》及《血液循环》。文章均选自正规的科普教材。每篇短文字数在1464到1679之间，总字数6219个。

短文通过两种结构组织：非线性结构和线性结构，分别代表超文本和线性文本。非线性结构下，将短文的标题《血液》、《血管》、《心脏》及《血液循环》设计为主页面上的四个按钮，点击任何一个标题即可进入相应短文的主页面。每篇短文均划分为3～5个相对独立的节点(段落)，在打开文章的第一个页面，将这几个节点设计为以节点内容命名的按钮，点击该按钮就会自动打开一个包含该部分内容的窗口。在打开的每个页面上，有一个返回到当前短文主页面的按钮。短文都用层次结构为主的混合型结构组织。线性结构下，四篇短文按照原有顺序组织段落，阅读中可以拖动右边滑块查看前面或后面的内容，但不能在每篇短文的各段落之间随意跳转。超文本和线性文本的页面数、页面背景及文字排列等保持相同或一致。

每篇文章有5～6个细节题和5～6个推理题，都是四择一的单选题。测验题目通过率在0.22和0.83之间，各测试题目与其对应的每篇文章总得分的显著性相关系数在0.20到0.63之间。答对一题计1分，答错一题计0分，用答对题目的分数占满分的百分数代表测验成绩。

2.3 实验设计

采用2(文本组织结构：非线性结构 线性结构)×3(任务类型：理解评估、细节题成绩预测、推理题成绩预测)混合设计，文本组织结构为组间因素，任务类型为组内因素。

因变量包括元理解判断值，各元理解判断任务对应的相对准确性和绝对准确性。元理解判断值通过三种任务进行测量，分别代表元理解判断的三种形式：对整篇文章的理解评估(值)，对细节记忆单项选择题的成绩预测(值)，对理解推理单项选择题的成绩预测(值)。

2.4 实验过程

实验开始后，指导语告诉被试要学习四篇短文，之后回答问题并做阅读理解测验。整个实验大约50分钟(预实验说明绝大部分人在该时间段内都能完成所有实验)，每篇短文及短文各部分的阅读时间由被试自己分配，但是整个实验必须在50分钟内完成。

实验分为四个阶段：第一阶段，实验指导语和被试性别、年龄等基本情况数据收集。

第二阶段，阅读文章。两组被试在线性和非线性文本呈现条件下阅读四篇短文；

第三阶段，元理解判断。阅读结束后，对每篇文章，被试完成三种元理解判断任务。比如对于文章《血液》，三个问题如下：第一，“你觉得自己读懂短文《血液》了吗？”。然后让被试在设置好的量尺上用鼠标拖动按钮做出回答，量尺最左边表示完全没有读懂(0%)，最右边表示完全读懂(100%)；第二个问题，“如果依据文章《血液》做记忆细节的单项选择题，你估计自己可以做对百分之多少？”；第三个问题，“如果依据文章《血液》做理解推理的单项选择题，你估计自己可以做对百分之多少？”。第一篇的元理解判断结束后，对后面三篇短文进行相同的实验任务。

第四阶段，阅读理解测验。元理解判断结束后，按照文章《血液》、《血管》、《心脏》及《血液循环》的先后顺序，依次呈现相应的细节题和推理题进行测验。做完题目后，点击“提交答案”按钮结束实验。

3 结果

3.1 不同文本组织结构和任务类型条件下的判断值分析

对元理解判断值进行2(文本组织结构)× 3(任务类型)的混合设计方差分析。结果表明，文本组织结构主效应不显著，F(1，80)=0.87，p﹥0.05，η2=0.011。任务类型主效应显著，F(2，160)=22.38，p﹤0.001，η2=0.219。事后比较发现，理解评估的判断值显著大于细节题成绩预测和推理题成绩预测的判断值，p<0.001；细节题成绩预测判断值和推理题成绩预测的判断值没有显著差异，p﹥0.05。文本组织结构和任务类型的交互作用显著，F(2，160)=3.92，p<0.05，η2=0.047。

简单效应分析发现，在非线性结构中，任务类型的简单效应显著，F(2，160)=5.26，p<0.01。多重比较发现，理解评估的判断值显著大于细节题成绩预测和推理题成绩预测的判断值，p<0.05；细节题成绩预测的判断值和推理题成绩预测的判断值差异不显著，p﹥0.05。在线性结构中，任务类型的简单效应显著，F(2，160)=21.04，p<0.001，多重比较发现，理解评估的判断值显著大于细节题成绩预测和推理题成绩预测的判断值，p<0.001，细节题成绩预测的判断值显著大于推理题成绩预测的判断值，p<0.01。如图1所示。

图1 不同文本组织结构与任务类型条件下的判断值

3.2 不同文本组织结构和任务类型条件下元理解判断的绝对准确性分析

对元理解判断的绝对准确性进行2(文本组织结构)×3(任务类型)的混合设计方差分析。结果表明，文本组织结构主效应不显著，F(1，80)=0.27，p﹥0.05，η2=0.003。任务类型主效应显著，F(2，160)=51.84，p<0.001，η2=0.393，多重比较发现，理解评估的绝对准确性显著大于细节题成绩预测的绝对准确性，p<0.001；理解评估的绝对准确性与推理题成绩预测的绝对准确性没有显著性差异，p﹥0.05；细节题成绩预测的绝对准确性显著小于推理题成绩预测的绝对准确性，p<0.001。文本组织结构和任务类型的交互作用不显著，F(2，160)=1.47，p﹥0.05，η2=0.018。

3.3 不同文本组织结构和任务类型条件下的相对准确性分析

对元理解判断的相对准确性进行2(文本组织结构)×3(任务类型)的混合设计方差分析。结果表明，文本组织结构的主效应显著，F(1，77)=4.14，p﹤0.05，η2=0.051，非线性结构组元理解判断的相对准确性低于线性组的相对准确性。任务类型的主效应不显著，F(2，154)=0.96，p﹥0.05，η2=0.012；文本组织结构和任务类型的交互作用不显著，F(2，154)=1.80，p﹥0.05，η2=0.023。如图2所示。

图2 不同文本组织结构与任务类型条件下判断的相对准确性

4 讨论

4.1 文本组织结构对两种成绩预测值的调节

Kintsch(1998)的文本阅读理论指出，个体对文本材料的学习和理解具有不同的层次和水平，最低层次的表征是以具体的字、词、短语来进行的，涉及到个体对具体信息的记忆和保持；第二层次是基于文本(text-base)的，读者用和文章意义相关的命题对文本进行记忆和理解(Kintsch，1998)，因此这两个水平的加工可能与细节题成绩预测紧密相关。在最高层次水平，读者的先前知识和文本信息进行了整合，并建立了和文章描述的情境相一致的模型表征(Kintsch，1998)。在这个水平，读者能够进行更多的意义推断，涉及到知识的迁移，因此可能和推理题成绩预测紧密相关。由实验结果可知，线性文本中，细节题成绩预测的判断值显著大于推理题成绩预测的判断值，说明被试对细节题的成绩预测更高。这些结果说明，相比较而言，在线性文本中，被试对和字词表征及文本表征相关的细节类知识更有把握。而超文本中非线性的、开放自由的环境往往会造成学习者的迷航、分心和认知超负荷(Scheiter & Gerjets，2007)，并且超文本中的超链接数目越多，越不利于个体的有效阅读(DeStefano & LeFevre，2007)。因此在超文本环境中，和在线性文本下相比，个体学习和加工信息的认知资源相对减少，这样一来，对知识的字词表征、文本表征和模型表征难以有效区分甚至互相干扰。因此，个体进行细节题和推理题的元理解判断时，就很难区分哪种类型的知识(由细节题或推理题来测试)自己学的更好，所以他们对细节题和推理题的成绩预测大致是相当的，不会产生显著的差异。

4.2 元理解判断的绝对准确性

实验结果显示，理解评估对应的绝对准确性和推理题成绩预测对应的绝对准确性都显著大于细节题成绩预测对应的绝对准确性，而理解评估对应的绝对准确性与推理题成绩预测对应的绝对准确性没有显著性差异。由此可见，相对而言，个体在推理题成绩预测和理解评估上保持高自信，而在细节题成绩预测方面反而不自信，这和在屏幕上学习与纸上学习的研究结果是一致的(Ackerman & Goldsmith，2011)。

元理解判断的双加工理论认为，元认知判断时有两个过程共同参与(Koriat，Bjork，Sheffer，& Bar，2004；Koriat & Levy-Sadot，1999)：基于理论(theory-based)的加工过程和基于经验(experience-based)的加工过程。基于理论的加工主要是个体对自己某方面一般能力的信念和看法进行检查，这些信念可能受先前知识经验的影响。基于经验的加工主要涉及对自己认知经验的体验和看法，主要参照执行认知任务时的线索进行，比如会考虑自己能否轻松地进行信息处理和记忆。研究者认为，推理题成绩预测属于高级的理解判断，反映的是个体对自己一般能力的评估(Zhao & Linderholm，2008)，因此这是基于理论的判断过程(Koriat et al.，2004；Koriat & Levy-Sadot，1999)；而细节题成绩预测和个体阅读文章时知觉到的具体信息相联系，属于知觉经验，因此是基于经验(experience-based)的加工过程。另外，有人认为个体的元理解监测更多的是基于理论的判断过程进行的，而不是基于经验的加工过程(Zhao & Linderholm，2008)。所以，和在阅读文本时表现出的材料知觉能力相比，推理题成绩预测这种一般能力对元理解判断的影响更大，显示出更高的自信。同样，理解评估是对某段材料或短文理解程度的概括性评价，本质上也涉及到个体关于自我阅读能力的主观判断，因此和推理题成绩预测相似，都属于基于理论的判断过程，所以理解评估时的自信水平也比细节题成绩预测的自信度更高。

4.3 元理解判断的相对准确性

实验结果发现，元理解判断的相对准确性在超文本中比在线性文本中更低。超文本中的信息通常以非线性结构呈现，学习者可以按照自己的兴趣和需要对学习材料进行自由选择。然而，正是这种开放自由的环境特征往往会造成学习者的迷航、分心和认知超负荷(Scheiter & Gerjets，2007)，使其在学习过程中产生诸多困难(Moos & Azevedo，2006)。在超文本情境中学习时，个体面对每个节点(按钮)都需要做出决定——是该阅读这个节点的内容，还是选择其他节点进行学习？这些决策都要耗费认知资源，而且超文本包含的链接数目越多，产生的认知负荷就越大(DeStefano & LeFevre，2007)。超文本学习中的菜单、按钮和鼠标等操作活动都和学习本身没有直接的关系，对材料的理解和学习效果没有任何直接的帮助(Deimann & Keller，2006)。所以，依据认知负荷学习理论，在认知资源总量一定的情况下，和线性文本环境下相比，个体用于和学习有直接关系活动的资源反而降低，比如进行信息处理和记忆，进行比较、推理、总结等。

从元理解判断的线索利用模型来看，个体元理解判断时要依赖相关的线索(Koriat，1997)。这些线索可能是基于记忆产生的，也可能是基于理解产生的，只要线索能够反映和测验题目有关的知识表征水平，它就有利于提高元理解判断的相对准确性(Thiede，Griffin，Wiley，& Anderson，2010)。然而如前所述，和线性文本环境相比，超文本中个体用于和学习有直接关系活动的认知资源降低，因此他们进行信息处理和记忆，或者进行比较、推理和总结等活动的效率下降，对学习材料的记忆或理解水平也随之降低。此时，不管是基于记忆的线索还是基于理解的线索自然就变少了，或者线索变得模糊不清，甚至可能相互干扰。在线性结构中，个体只能按照向前或向后的次序对学习材料进行翻阅，而不像超文本中那样面临多种阅读路径的选择，产生额外的认知负荷或认知迷航等问题。因此相对而言，线性文本中个体用于信息加工的认知资源就更多，产生的基于记忆的线索，或基于理解的线索也就更多、更清晰，有益于做出更准确的元理解判断。总之，结合认知负荷学习理论和线索利用模型的观点，超文本环境中，元理解判断的相对准确性比线性文本中更低就在情理之中了。

5 结论

(1)文本组织结构对细节题成绩预测和推理题成绩预测的判断值具有调节作用。

(2)个体在推理题成绩预测和理解评估上的自信度高于在细节题成绩预测上的自信度。

(3)超文本的非线性结构降低了元理解判断的相对准确性。

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