學習風格與知識掌握狀態的相關性研究

趙曉冬，朱廷劭，江 新

（1.中國科學院 心理研究所，北京 100101；2.中國科學院大學，北京 100049；3.銘仁教育，北京 100085）

學習風格與知識掌握狀態的相關性研究

趙曉冬1，2，朱廷劭1，2，江 新3

（1.中國科學院 心理研究所，北京 100101；2.中國科學院大學，北京 100049；3.銘仁教育，北京 100085）

根據學習者個體的學習風格制定相應的學習策略以及教學策略，從而進行更具針對性和個性化的教與學，可以有效提高教與學效果。本研究選用了所羅門學習風格量表，收集學生的學習風格數據，同時采集學生在七年級數學各細分知識點上的掌握狀態（分優、良、中、差四個級別，用以反映教與學的實際效果），綜合利用Eviews等數據分析工具，觀察兩者間的相關性。該研究獲得了七年級學生的學習風格的特點以及分布；了解到七年級學生數學習得狀況與所羅門學習風格中兩個維度的相關性，這兩個維度是：沉思—活躍型、序列—綜合型；沉思型取向與序列型取向與更佳的七年級數學知識習得狀態間存在相關性。

學習風格；在線教育；自適應；數學；知識點

［DOI］10.13939／j.cnki.zgsc.2016.46.199

互聯網時代的到來，帶動全球的經濟文化進入了一個新的世紀，傳統的教育行業目前也發生著翻天覆地的變化，互聯網教育產品的誕生和產出為線上教育的發展帶來了契機。

因材施教原則的貫徹和個別化教學趨勢的發展，學習風格越來越受到研究者們的重視并被譽為“現代教學的真正基礎”。［1］現代教育心理學研究認為，學習風格是學習者在學習過程中表現出來的最基本的個性特征，它直接參與學習過程，對學習活動具有直接的調控作用。［2］關于學習風格的研究，1954年美國學者塞倫（Herbert Thelen）提出了學習風格的定義，［3］Dunn夫婦（1986）也認為學習風格是一種行為方式，［4］Schmeck（1982）認為學習風格是一種策略等，［5］隨后研究重點有所遷移，主要是探討學習風格的測量工具以及測量量表的信度和效度以及如何和不同階段的學習相結合，比較常用的量表有Felder-Silverman量表（也稱所羅門學習風格量表），［6］進而研究學習風格與學習學業的關系。［7］在研究方法上，理論介紹都以綜述理論介紹為主，綜述闡明觀點，提出自己的相關理論；［8］在測量工具的相關研究都是實驗研究，通過量表制定實驗嘗試定量定性分析得出結論；［9］在與學業關系的研究上，主要是以現實中取樣，進行問卷發送，進行定性定量分析得出理論。［10］

本文研究七年級學生的學習風格和知識掌握的關系，七年級的學生的年齡大部分是13歲，是創造思維發生重大變化的時期，［11］伴隨著自我意識的逐漸成熟，中學生的思維發展也經歷了由具體形象思維向抽象邏輯思維的逐漸轉變過程。探討其與知識點掌握的關系對于促進中學生心理發展和提高知識點掌握具有十分重要的現實意義。

1 對象與方法

利用互聯網教育產品，此產品是一個學習測試工具，它利用自適應的方式獲得試題的難易系數，從而得到歷年高考試題的掌握情況即各個知識點的習得情況。本研究從系統中導出1646名七年級的學生的學習數據和關于數學知識掌握的數據，其中男性795名，女性851名，學生遍及全國29個省。

本實驗對全國各地的注冊該產品的七年級學員，進行試卷所羅門（Barbara A.Soloman）學習風格調查問卷調查。［12］

本次問卷的發送，不限制地域，不限制性別，共收集到1723名七年級學生的學習風格問卷，經過分析處理，去除七年級數學知識點答題少于300個的學生，去除答題涉獵知識點少于100個的學生，去除學習風格問卷有錯誤的學生（技術問題和學生答題的錯誤），得到1646名七年級學習風格的有效學習風格的問卷，并進行定量定性進行分析。

本文對1646名七年級學生的8個維度學習風格以及600個數學知識點的掌握的研究，進行定量定性的分析，通過百分比假設檢驗、方差相等獨立樣本T檢驗進行分析綜合對比，揭示七年級學生的學習風格特點以及七年級學習風格特點與數學知識掌握的關系；

本研究的重點是基于該產品的自適應設計理念，將產品的測試結果分優、良、中、差四個級別，用以反映教與學的實際效果，優、良、中、差按照4-1的分數進行記錄，記錄的依據參照自適應的結果記錄。［13］

2 結果與分析

本文選取的七年級學生共計1646人，其中活躍型學習風格人數910人，沉思型學習風格人數為736人；感悟型學習風格人數為802人；直覺型學習風格人數為844人；視覺型學習風格人數為1204人；言語型學習風格人數為442人；序列性學習風格人數為1051；綜合型學習風格人數為595。

2.1 性別與學習風格之間的關系

研究結果顯示，所有的七年級學生共計1646人，男生人數為794人，女生人數為852人，學生性別及學習風格的分布如表1所示。

在四組學習風格中，男生女生分布差異只有視覺型和言語型的學習風格有顯著差異，男生的視覺型學習風格的分布比女生的視覺型學習風格有顯著的差異，表現為，男生中視覺型學習風格人員分布比女生中視覺型學習風格人員分布要多；女生的言語型學習風格人員分布比男生言語型學習風格人員分布要多（a＝0.05，Z＝1.806＞1.645）；其他的學習風格在男女分布中沒有表現出顯著差異。

表1 被調查學生的人員分布

2.2 學習風格與數學知識習得狀態的相關性

2.2.1 活躍型學習風格與沉思型學習風格與數學知識習得狀態的相關性

結果顯示，活躍型的學習風格與沉思型學習風格對學生的數學知識點習得有相關性，具有沉思型的學習風格的學生與數學知識點習得表現出正相關。（a＝0.05，t＝2.194），結果見表2。

表2 活躍型和沉思型學習風格分析

2.2.2 序列型的學習風格與綜合型學習風格與數學知識習得狀態的相關性

結果顯示，序列型的學習風格與綜合型學習風格對七年級學生的數學知識點習得有相關性的表現，在數學知識點習得上，序列型學習風格表現出正相關。（a＝0.05，t＝ 2.642），結果見表3。

表3 序列型和綜合型學習風格分析

3 分析與討論

3.1 學生數學學習風格的基本類型

根據瑞士著名心理學家皮亞杰的兒童成長理論中認知結構的發展過程理論分析，七年級的學生處在具體運算階段和形式運算階段的交接階段，在認知和思維發展上，心理操作著眼于抽象概念，屬于運算性（邏輯性）的，但思維活動需要具體內容的支持，客體的復雜程度也呈現出連續性和階段性的特點。

目前的調查數據顯示，具有活躍型學習風格的學生占55.31%，沉思型學習風格的學生占44.69%，這組數據表明，七年級的學生大部分還是比較喜歡一起學習、一起討論的方式獲得知識，安靜獨處通過自己的思考方式獲得知識的學習風格處于少數；這也與年齡特點相關，這個年齡階段還是孩童時期，他們的主要行為還是喜歡群體學習生活，并且喜歡用交流的方式獲得信息。數據顯示的年齡階段的學習風格與國家課程教學要求完全一致，國家課程改革一直倡導，課程從學生的興趣、生活經驗和認知水平出發，倡導體驗、實踐、參與、合作與交流的學習方式和任務型的教學途徑。這時期的學生以參與體驗的方式進行學習更有助于知識的獲得。

從知識的輸入的特點來看，七年級學生有73.10%的學生是視覺學習風格，這說明在13歲左右，他們知識信息的獲得大部分還是喜歡靠視覺，通過看的形式獲得知識，大部分信息輸入都是依靠視覺。這就提醒學生和家長都要注意知識輸入的特點，從而創造合適的機會和環境幫助學生進行知識的輸入。

3.2 學習風格與數學知識習得狀態的相關性

3.2.1 沉思型的學習風格與數學知識習得存在相關性

調查結果也表明，在七年級這樣的學生中，大部分人群的學習風格是活躍型學習風格，因為這個年齡階段的學生還是比較喜歡團體生活，喜歡一起討論學習，得出概念結果，活躍的氣氛更能提高他們的興趣，但是在數學思維的培養形成中，喜歡安靜地分析問題的學生對數學知識點的掌握有明顯的幫助，在13歲左右的學生中，能安靜獨處，將內部知識結構通過“圖示”“同化”“順應”的認識方式將自己的認知機構進行調整［14］對數學思維的提高還是有很大幫助的，調查結果也確實顯示（a＝0.05，t＝2.194）在沉思型和活躍型的學習風格中，沉思型的學習風格和數學知識點習得呈現正相關。

3.2.2 序列型的學習風格與數學知識習得存在相關性

處在具體運算階段和形式運算階段的交接處的七年級學生，他們在認知以及思維的發展中處于從具體思維轉向抽象思維的過程即思維一般還離不開具體事物的支持，而且這些運算還是零散的，還不能組成一個結構的整體、一個完整的系統轉變成根據假設來進行邏輯推演的思維。

在數學這個科目的學習過程中，邏輯推演關系是很核心的數學思維，一環套一環的推理演繹是數學的一個特點，這對幾何以及數學概念的學習都有很大的幫助，在這個年齡階段應該多培養邏輯推演思維的發展，在調查中（a＝0.05，t＝2.642），序列型學習風格的學生數學知識的習得要好一些，表現出正相關，說明了在對數學知識點習得上，序列型的學習風格與數學知識點的習得呈現正相關。有著按照線性步驟推演理解問題序列型的學習風格的學生對知識點的習得有優勢。

4 結 論

學習風格是長期的行為中形成的一種處事方式，是一種方法和策略，任何一種學習風格都不能用優劣概述。在數學學習中，有著固有的知識掌握的特點。本文通過數據分析，說明不同年齡時期的學生的學習風格有其特點，合理的學習行為能夠有效幫助數學知識的掌握。希望學生和家長以及教師在數學的學習和教學中，注意自己的學習習慣和學習方式，以便更有效地掌握數學的知識點。

由于產品的上線和運營時間限制，目前收集到的數據量1647個學員，對于在線數據研究，數據量我認為還不是很充足，隨著產品的發展，數據量會指數級別上升，可以進行更加細致的研究，可以繼續研究不同地區間學習風格之間是不是有差異，主要探討地域文化是不是影響學習風格的形成，甚至影響知識點的掌握；還可以更細致地研究不同的知識點的掌握是否與學習風格有一定的相關性；還可以對比相同的學習風格對不同科目間知識點掌握有何關系。由于目前局部數據的關系，沒有能更細致地研究，希望以后可以在這些方面進行補充。

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［6］Barbara A.Soloman，Richard M.Felder.Index of Learning Styles Questionnaire［EB／OL］.http：／／www.engr.nc-su.edu／learningstyles／ilsweb.html.

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［13］李俊杰.基于技能空間的計算機自適應測試的研究［D］.長沙：湖南大學，2011.

趙曉冬，女，碩士研究生，中國科學院心理研究所和中科科學院大學。研究方向：應用心理學；朱廷劭，男，研究員，中國科學院心理研究所和中科科學院大學，為本文通訊作者。研究方向：數據挖掘，網絡行為分析，計算網絡心理，數據庫技術；江新，男，北京師范大學博士，就職機構為銘仁教育。研究方向：教育學。