设计元认知与设计思维的相关性研究

纪阳,薛梦佳

(北京邮电大学 信息与通信工程学院,北京 100876)

一、引 言

创新驱动本质上是人才驱动、知识驱动，“十四五”时期我国提出把创新型人才培育放在国家和教育发展的战略高度。在创新过程中，设计是十分重要的一个环节。学生在设计之初要面对新的问题且没有相关经验，这时就需要设计元认知发挥作用。在本研究中，设计元认知指的是设计过程中使用的元认知，它可以在其他类型知识不适用的时候被使用，学生通过对自己已有知识的思考，反思自己的学习和成就，形成一种提问的文化[1]，不断推断问题、插入问题和帮助解决问题。同时，这个过程也提高了学生自我效能评估的能力。在设计过程中，除了设计元认知外，设计思维同样在发挥作用。设计思维是实现创新的新方式和新途径[2-4]，将设计思维引入课堂，培养创新型人才，是21世纪教育改革的一个新突破口。国外一些大学和机构对此已经进行了一些尝试。2005年，美国斯坦福大学创立了名为d.school的首个设计思维学院[5]。2007年，德国波茨坦大学成立了欧洲第一所设计思维学院。哈佛大学和麻省理工学院在MBA和工程学专业课程中也融入了设计思维方法。日本富士通推动跨学科团队使用一种设计思维模型帮助教师重新设计学习活动的项目。澳大利亚政府教与学办公室探索基于设计思维框架的变革性跨学科教学法等[6]。设计思维正逐渐成为一种教与学的有效策略框架，在教育教学领域得到较为广泛的应用[7]。基于上述实践经验，笔者在北京邮电大学创新创业课程中加入了设计思维教学，以培养学生的创新能力。教师在课堂中先讲授设计思维相关内容，并让学生通过小组合作使用设计工具完成创新和提出创意。

在实际教学中，笔者发现了一个问题：尽管学生在同一门课程中学习相同的设计思维知识，但是不同学生对设计思维的接受程度不尽相同，其在设计过程中的表现和设计任务的完成质量也不同。对设计思维理解较深的学生能够快速设计一系列的研究方案，然后对这些方案进行深入探索和排除，直到发现一种最恰当的解决方案；而对设计思维理解较浅的学生在面对新的问题时通常无法提出可供选择的解决方案。笔者认为，出现这种情况的原因是不同学生在之前的学习中所具有的设计元认知水平不同，设计元认知水平的不同导致他们在理解和运用新知识的过程中表现出差异，进而表现为设计思维水平不尽相同。同时，设计思维水平的差异也会使学生设计元认知水平的发展不尽相同。本研究旨在研究并验证这一猜想，通过探究设计元认知与设计思维的相互关系，揭示设计元认知水平与设计思维水平的发展机理，帮助教师在授课过程中有针对性地调整教学策略。

“设计思维”(design thinking)又称为“设计性思考”，是指对不存在的事物进行规划设计，将很多看似毫不相关的信息进行有效联结，来形成具有创造性的想法[8]。设计思维通常作为一套创新式解决问题的方法论体系被应用，在应用设计思维的过程中也需要用到一定的设计模型。当前，国际上典型的设计思维模型有“斯坦福设计思维模型”和“IDEO设计思维模型”。斯坦福大学设计学院在《设计思维指南》(AnIntroductiontoDesignThinkingProcessGuide)中对设计思维模型进行了详细阐述，包括移情化思考、定义、设想、原型制作以及测试5个步骤。设计公司IDEO在《教育者的设计思维》(DesignThinkingforEducators)一书中描述了IDEO模型的5个阶段：发现、解释、观点设想、实验和改进[9]。设计思维模型的建立需要以设计思维特征为基础，近年来有很多学者对设计思维特征进行了研究。Brown[10]认为，设计思维包含5个特征，即移情、整合思维、乐观主义、实验主义和协作；Blizzard等[11]提出设计思维的特征有协作、实验主义、乐观主义、寻求反馈和整合思维；Carlgren等[12]认为设计思维包含以用户为中心、问题导向、可视化、实验主义、多样性5个特征。虽然不同设计思维模型对于设计思维阶段的划分有所不同，不同学者总结的设计思维特征各有不同，但也存在一些共同点。笔者对上述不同设计思维模型及特征进行归纳整理，总结出笔者使用的设计思维特征，共包括4个部分，分别是同理心、问题导向、协作和测试迭代。首先是同理心。设计的整个过程重视人的需求，只有设身处地地站在用户的角度思考问题，与用户共情，才能真正发现问题需求，创造出更符合用户需求的产品。其次是问题导向。设计思维解决的往往是未明确定义、结构不明的问题，这些问题需要运用好奇心、创造力去发现和探索可能的解决方案，最终设计出有用的产品。再次是协作。Porter等[7]12指出，设计思维是在合作创造的环境中，使突破性见解和解决方案从多样性中脱颖而出的思维模式。最后是测试迭代。在测试过程中发现，需要对现有解决方案中存在的问题进行不断迭代优化，以确定最终的成功方案。

元认知的概念始于20世纪70年代，是由Flavell等[13]在有关元记忆的研究中提出。该研究将元认知表述为任何调节认知过程的认知活动，是认知主体对自身心理状态、能力、任务目标、认知策略等方面的认知，并对自身各种活动进行计划、监控和调节。元认知分为一般性元认知和特殊性元认知。一般性元认知是指个体具有的能适用于各种场合中的基本的自我计划、自我监督、自我调节和自我评价的能力。特殊元认知是指个体对某一具体活动所具有的元认知调控能力[14]。学生提升元认知水平有助于他们在学习过程中意识到并关注和使用自身认知过程的信息，在学习中起着重要的作用[15-19]。在设计过程中表现出的元认知——设计元认知属于一种特殊元认知，学生在设计过程中需要持续运用设计元认知，并在不断考虑用户需求的过程中，不断定义、再定义曾经的问题，再经过不断的反思修正曾经的问题，进而优化自己的方案。

在创新过程中，学生既运用了设计思维，也运用了设计元认知。近年来，许多学者已经对设计思维和元认知之间的关系进行了探索。Kavousi等[20]在有关元认知与设计思维的关系研究中，以学生解决设计问题能力的差异作为切入点，探究元认知对设计思维的影响。Kavousi等利用丰富的定性数据探讨了学生在解决设计问题时的元认知思维过程，并提出元认知思维在设计创意的产生和发展中起着至关重要的作用，但这一结论并没有定量的数据作为支撑，无法保证结论的客观性。Hargrove等[21]将学生分为两组进行对照实验，使用创造力测试量表，同时结合教师评分评估了结构化元认知技能的引入对设计专业本科生创意思维能力发展的影响，结果表明，进行元认知教学和反思可以促进创意思维能力的发展。但是，创意思维仅是学生在运用设计思维进行设计的过程中表现出的一种思维，并不是设计思维本身，该研究无法得知元认知对设计思维的影响。同时，一部分学者已经开展了设计思维可以影响元认知的研究,如Lawanto[22]引入认知自我评估量表和认知自我管理量表，对学生在参与设计项目前后进行测试，发现部分学生的元认知水平发生了显著变化，但由于缺少对设计思维的评测，无法进一步得出元认知水平的变化对设计思维水平的影响。Smith等[23]通过对比研究发现, 在教学中融入设计思维有助于促进学生创造能力和复杂问题解决能力的发展。Barron[24]在实践中发现设计思维对小组合作学习以及问题解决能力具有潜在影响。但是，上述研究都缺乏定量分析。另外，目前大多数学者都是在探讨设计思维对元认知作用下问题解决能力、创造性、合作能力等的影响，在元认知层面探究设计思维影响作用的研究还比较缺乏。

综上可以看出，许多学者已经将设计思维和元认知放在同一研究框架中，但对于二者关系的探讨大多是单向的，没有对二者之间的相互关系进行探讨。同时，这些研究使用的仍是定性或是对比实验的研究方法，缺少定量数据验证。设计元认知是元认知在设计问题过程中的体现，对设计思维和设计元认知的研究还比较缺乏。在已有研究基础上，笔者拟利用定量的数据探究设计元认知与设计思维的相互关系，揭示设计元认知水平与设计思维水平的发展机理，以期为今后的教学设计与研究提供实证数据。

二、研究过程

(一)材料

1.《设计元认知水平测试卷》的编制

Flavell[25]提出元认知是认知主体对自身认知过程的认识，是个体对自我认知活动的知识和体验，以及对认知过程的监控和调节。基于此，他提出了一个元认知模型，其中包含两个维度——元认知知识和元认知监控。参考Flavell提出的元认知模型并结合设计元认知特点，笔者编制了针对设计过程的《设计元认知水平测试卷》，共15道题，如表1所示。测试卷采用Likert量表5点记分，要求学生根据自己的理解，对每一个问题在非常不符合(A)、不符合(B)、一般(C)、符合(D)、非常符合(E)中作出唯一选择。均为正向题，A，B，C，D，E依次计1，2，3，4，5分。用SPSS 25.0对测试卷信度进行检验后，得到Cronbach’s Alpha系数为0.942，表明测试卷信度良好。

2.《设计思维水平测试卷》的编制

首先，对不同设计思维模型及特征进行归纳整理，总结得出本文设计思维的4个特征，拟定测试卷中4个设计思维水平维度，分别是同理心能力、问题导向能力、协作能力和测试迭代能力。根据拟定的4个设计思维水平维度，在参考其他学者[26-30]问卷的基础上，结合设计过程的特定场景在4个维度上编制了《设计思维水平测试卷》，每个维度各4道题，共16道题，如表2所示。评分采用Likert量表5点记分，要求学生根据自己的理解，对每一个问题在非常不符合(A)、不符合(B)、一般(C)、符合(D)、非常符合(E)中作出唯一选择。均为正向题，A，B，C，D，E依次计1，2，3，4，5分。

表2 《设计思维水平测试卷》的结构和内容

笔者于2020年10月8日通过问卷星平台对北京邮电大学选修创新创业课的学生发布了《设计思维水平测试卷》，进行测试。用SPSS 25.0对测试卷信度进行检验后，得到Cronbach’s Alpha系数为0.941，说明此测试卷所设置量表的内容可信度较高。采用因子分析研究量表结构效度，KMO值为0.942，且Bartlett’s球形检验p<0.001，表明数据结构良好，各变量之间存在相关关系，适合进行因子分析。因子分析结果显示，初步拟定的4个设计思维水平维度被整合成了两个。同理心能力是在设计过程中对用户的认知，协作能力是对团队成员的认知，两者都表示人与人之间的相互理解。因此，同理心能力和协作能力可以归为一类——人际认知。问题导向能力和测试迭代能力则是对设计方案的选择，这两个维度可以归为一类——方案空间。在对设计思维水平维度进行适当调整后，最终暂定了两个维度——人际认知和方案空间。

(二)数据收集

《设计元认知水平测试卷》和《设计思维水平测试卷》均利用课堂时间发放并组织学生填写。任课教师向北京邮电大学设计思维与创新方法课A班和B班的学生以及信息与通信工程导论课的学生发放了问卷。其中，A班学生171人，B班学生80人，信息与通信工程导论课学生82人。

本研究选取A班学生进行分析，得出的结论用B班学生和信息与通信工程导论课学生的测试数据进行验证。在A班共发放测试卷171份，收回有效测试卷126份，占所发放测试卷总数的73.7%。

三、研究结果与讨论

(一)设计元认知水平与设计思维水平的相关性分析

设计元认知水平与设计思维水平的相关性分析如表3所示，设计思维水平(M)的两个维度——人际认知(M1)和方案空间(M2)与设计元认知水平(N)之间存在显著相关关系，与Barron[24]193提出的设计思维对小组合作学习以及问题解决能力具有潜在影响这一结论相符。同时，本研究实验结果显示，方案空间维度与设计元认知的相关性系数值明显高于人际认知维度与设计元认知的相关性系数，这表明方案空间对设计元认知的影响大于对人际认知的影响；设计元认知水平(N)的两个维度——元认知知识(N1)和元认知监控(N2)与设计思维水平(M)之间也存在显著相关关系。Hargrove等[21]291通过定性研究提出元认知可以促进创造性思维能力的发展，上述结果用定量的数据验证了该结论。

表3 设计元认知水平与设计思维水平的相关性分析

实验表明，方案空间对设计元认知的影响大于对人际认知的影响。笔者认为，出现这一结果的原因是该班学生在设计过程中对于设计问题的解决最为关注，他们更加专注于产出合适的设计方案，在此过程中忽略了一部分与团队成员合作的内容。相比于与团队成员进行了良好的沟通、协作，产生了合适的解决方案会令他们更加兴奋，因此，方案空间维度与设计元认知的相关性更高。这一结果也印证了Krippendorff[31]提出的观点，即设计思维的意义是通过创建出新的人工制品得到体现的。在设计过程中，学生设计元认知一直起着调节和监控作用，知识和经验可以让他们有能力去辨别关键约束或观点[32]，同时需要采用自顶而下控制策略耦合隐式分解[33]，不断优化自己的解决方案。因此，元认知知识与元认知监控对设计思维都非常重要。

(二)不同设计思维水平学生的设计元认知水平分析

首先将126名学生按设计思维水平测试得分分为3组：38～58分(44人)为低分组，59～63分(43人)为中分组，63分以上(39人)为高分组。3组学生的设计思维平均成绩分别为：高分组69分，中分组61分，低分组54分。将设计思维水平作为自变量，进行单因素方差分析，结果如表4和表5所示。

表4 不同设计思维水平组设计元认知水平得分的方差分析

表5 不同设计思维水平组设计元认知水平得分多重比较

从表4和表5可以看出，F=32.318，p=0<0.01，所以在α=0.01水平上，F检验达到显著水平，表明3个设计思维水平组的设计元认知水平平均成绩之间有显著性差异，且每两组之间的设计元认知得分在0.05水平上也存在显著性差异。上述结果表明，设计思维水平高的学生其设计元认知水平也高，设计思维水平低的学生其设计元认知水平也低。

笔者认为出现该结果的原因是：设计思维是一种智力形式，是人类先天的认知能力，史前文明的手工艺品、地域性设计和传统工艺的传承发展都是有力的证据。在学习设计的过程中，设计问题结构不明的特性，使得学生即使经过彻底的分析，设计问题中也不会包含解决问题所需的所有必要信息，也无法保证解决方案聚焦于更有利于设计问题的分析。这使得设计过程中的解决方案与问题具有共同发展、相辅相成的特点。只有对各种可能的解决方案进行不断推敲，才能慢慢得到设计问题的准确属性。与此同时，对备选方案进行反复测试、评估可以对设计问题作出进一步的理解，并不断产生和发展想法，问题正是在试图解决时才慢慢变得清晰。这些过程都在不断运用设计元认知，设计元认知正是在思维模式的不断运用、反馈中渐渐发展到更高的级别。设计思维是一种发展高阶思维的有效途径[34]，Carroll等[35]也指出设计思维是促进元认知的一种工具。因此，设计思维可以促进设计元认知的发展。该结果同时定量验证了Schön[36]的研究结论，即设计思维不仅能够促进学习者反思，还能够对事件中经历的反思进行再反思。

(三)不同设计元认知水平学生的设计思维水平分析

将126名学生按设计元认知水平测试得分分为3组：22～53分(41人)为低分组，54～60分(51人)为中分组，60分以上(34人)为高分组。3组学生的设计元认知平均成绩分别为：高分组66分，中分组57分，低分组47分。将设计元认知水平作为自变量，进行单因素方差分析，结果如表6和表7所示。

表6 不同设计元认知水平组设计思维水平得分的方差分析

表7 不同设计元认知水平组设计思维水平得分多重比较

从表6和表7可以看出，F=43.789，p=0.000<0.01，表明设计元认知水平高分组、中分组和低分组的设计思维得分在0.01水平存在显著差异，且每两组之间的设计思维得分在0.05水平上存在显著性差异。

上述结果表明，设计元认知水平高的学生其设计思维水平也高，设计元认知水平低的学生其设计思维水平也低。该结果用数据验证了Kavousi的定性实验以及Hargrove的对比实验结果。其原因可能是，设计过程是一种整合思维，是探索对立想法的能力[37]，解决方案不是通过单纯的找资料便能被发现，而是需要来自设计师自发的组织和发现。设计元认知水平高的学生能够运用自己的设计元认知知识，先学习观察已有的事物，把具体客观的事物和抽象需求相关联，并进行建设性的、以解决方案聚焦的方式进行思考。同时，在尝试各种解决方案的过程中，他们会有意识或无意识地运用设计元认知监控，反思评估各种解决方案的结果，不断调整和优化自己现有的解决方案，最后确定成功的方案。相反，设计元认知水平低的学生不能运用认知策略知识对问题进行综合理解及快速找到并尝试解决方案，最后表现为无法提出解决问题的合适方案。

(四)设计元认知水平与设计思维水平的回归分析

图1 设计思维水平与设计元认知水平的散点图

设计元认知水平与设计思维水平的散点图如图1所示。由图1可知，设计元认知水平与设计思维水平之间存在线性相关关系。表8、表9和表10列示了设计元认知水平与设计思维水平的回归分析。

由表8模型汇总得知，R2=0.594，调整后R2为0.590，表明一元线性回归模型的拟合优度较高。由表9得p=0<0.01，回归方程高度显著，即建立的回归方程有意义。由表10可知常量和设计元认知的显著性概率小于 0.01，说明该回归模型显著效果较好，证明了二者之间具有强烈的正相关性，设计元认知水平随设计思维水平的升高而升高，设计思维水平随设计元认知水平的升高而升高。最后得出设计元认知与设计思维水平的回归方程为

Y设计思维 =0.667X设计元认知水平 +23.314 (1)

表9 方差分析(1)

表10 回归系数检验(1)

四、结果验证

笔者使用B班和信息与通信工程导论课的测试数据进行了两次分析验证。其中，在B班发放测试卷80份，收回有效测试卷64份，占所发放测试卷总数的80%。经过相关性分析(如表11所示)，得到相关系数为0.767，说明设计元认知水平与设计思维水平之间同样存在显著相关性，各子维度之间也显著相关，且元认知的两个维度元认知知识和元认知监控对设计思维的影响大致相同。但是不同于A班的是，B班的分析结果显示人际认知对设计元认知的影响大于对方案空间的影响，笔者认为这是因为B班的学生更加关注团队力量在设计过程中发挥的作用，团队成员相互学习和交流，更容易产生创新。与个人英雄主义相比，团队成员相互合作、共同完成创新的设计方案会令他们更加受到鼓舞。

表11 设计思维水平与设计元认知水平的相关性分析(1)

对不同设计思维水平学生的设计元认知水平进行单因素分析，结果显示两者在 0.01 水平上存在显著差异，即设计思维水平越高的学生，设计元认知水平也越高；对不同设计元认知水平学生的设计思维水平进行单因素分析，结果显示两者在 0.01水平上差异显著，即设计元认知水平越高的学生，设计思维水平也越高。对设计思维水平与设计元认知水平进行回归分析(如表12至表14所示)，结果显示调整后R2为0.648，表明一元线性回归模型的拟合优度较高，设计元认知水平与设计思维水平间的线性相关关系显著。设计元认知水平与设计思维水平的回归方程为

Y设计思维=0.880X设计元认知+9.585

(2)

以上数据分析结果可以证明研究结论是可以复现的

表12 模型汇总(2)

表13 方差分析(2)

表14 回归系数检验(2)

在信息与通信工程导论课中共发放测试卷82份，收回有效测试卷76份，占所发放测试卷总数的92.7%。经过相关性分析(如表15所示)，得到相关系数为0.879，说明设计元认知水平与设计思维水平之间同样存在显著相关性，各子维度之间也显著相关，且设计思维的两个维度中人际认知对设计元认知的影响大于对方案空间的影响，元认知的两个维度——元认知知识和元认知监控对设计思维的影响大致相同。研究结果进一步证明，设计元认知与设计思维之间存在显著相关性。

表15 设计思维水平与设计元认知水平的相关性分析(2)

五、结 论

本研究通过编制和发放《设计元认知水平测试卷》和《设计思维水平测试卷》，收集北京邮电大学两门课程中学生的设计思维和设计元认知的定量数据，运用相关性分析、单因素方差分析、一元回归方法对数据进行分析。分析结果显示，设计元认知水平与设计思维水平之间存在显著相关关系，各子维度之间也显著相关；不同设计思维水平学生的设计元认知水平在 0.01 水平上存在显著差异，设计思维水平越高，设计元认知水平也越高；不同设计元认知水平学生的设计思维水平在 0.01水平上差异显著，设计元认知水平越高，设计思维水平也越高；设计元认知水平与设计思维水平线性相关关系显著。使用设计思维与创新方法课B班和信息与通信工程导论课的测试数据进行分析验证，进一步确认了实验结果的准确性。

元认知建立在已有认知的基础上，是对已有认知的提升和改进，具有一定的滞后性，因此，理论上元认知不会在设计思维训练后迅速发生改变，设计元认知不会立刻显示出与设计思维存在线性相关的关系。但是，本研究所设计实验是在学生进行过设计思维训练后立即发放测试卷进行测量，得出了设计思维与设计元认知之间存在强烈正相关关系的结论。笔者认为，这是由于测试卷的发放对象是工科学生，他们对设计思维的学习还处于初期。从个体角度来看，学生刚刚接触到设计思维，他们会去识别设计思维与之前所运用的思维有何区别，设计元认知知识在此时得以发展。在不断辨析的过程中，学生对设计思维的含义也有了更深刻的理解。在后续用设计思维进行设计时，学生也会持续使用设计元认知监控去辨析自己是否在正确运用设计思维，并适时进行调整。因此，元认知和设计思维互相影响，帮助学生进行学习设计。但是，随着学习的不断深入，当学生对设计思维有了较深的理解后，他们对设计思维的运用变得更加娴熟，掌握了设计过程中的反思、迭代技巧，设计元认知发展到了一定的高度，此时设计思维对设计元认知的影响可能会呈缓慢增长趋势。

培养学生的设计思维可以促进设计元认知的发展，同时持续而系统的设计元认知能力培养也可以促进学生设计思维的发展。因此，在设计思维教学初期，教师在向学生讲授设计思维具体的方案空间和人际认知策略的同时，还应当引导学生对设计过程进行计划、检测、评价和修正，逐步培养学生的设计元认知意识，加强其对设计元认知策略的使用。

此外，笔者编制了《设计思维水平测试卷》和《设计元认知水平测试卷》两份测试卷，标准化的测试卷能够有效降低误差，真实反映学生设计思维水平和设计元认知水平，为以后的设计思维以及设计元认知的研究提供了定量的测评工具，两份测试卷均通过了可信度检验，测试卷的可靠性得到证明。

受调查研究性质和教育环境的限制，本研究还存在一定的局限性。譬如，研究仅证明了设计元认知与设计思维之间存在相关性，而设计思维如何影响设计元认知，或是设计元认知如何影响设计思维，将是接下来需要用实证研究解决的问题。同时，由于元认知被分为一般性元认知和特殊性元认知两类，设计元认知属于特殊性元认知中的一种，笔者探索了一种特殊性元认知——设计元认知与设计思维之间的相关性，而对于普通元认知与设计思维之间的相关性并未展开探讨与研究，这是未来需重点关注的方向。