基于學習進階的STEM教育模式

李世瑾 周榕 顧小清

摘要：STEM教育作為培養學生問題解決能力的應然路徑，其實踐過程往往流于形式：或是冠以游戲之名的綜合練習，或是簡單模仿就可完成的手工操作，抑或是沒有探究性的戶外活動等。如何摒除“符合習慣”的無效模式，尋找科學的STEM教育實踐路徑成為當務之急。學習進階理論秉承螺旋式進階理念，具有進階目標明確化、進階過程協調化和進階評估可視化等實踐內核，能夠持續激發學生思維結構與認知水平的理性蛻變，為STEM問題解決能力培養打開了新視野。基于學習進階的STEM教育模式的特色體現在三個方面，一是立足學生先驗水平制定由淺入深的能力目標，能為學生問題解決“由簡到難”的生長提供原理支架;二是依托學生最近發展區，能可視化表征學生問題解決從進階起點到終點的發展歷程與關鍵障礙;三是強調學生認知圖式建構，能為學生問題解決的過程性評測提供有效證據。實踐案例表明，基于學習進階的STEM教育模式對學生問題解決的態度、過程和結果均產生了積極影響。未來要推進學習進階STEM教育模式的落地實施，應明確進階起點與終點以科學設定STEM教學目標，依據進階變量與節點以系統優化STEM教學流程設計，關注進階證據與效果以合理選擇STEM教學策略。

關鍵詞：STEM教育;學習進階;教育模式;問題解決;認知發展

中圖分類號：G434 ? 文獻標識碼：A ? ?文章編號：1009-5195（2022）02-0073-12 ?doi10.3969/j.issn.1009-5195.2022.02.009

基金項目：2019年度國家社科基金重大項目“人工智能促進未來教育發展研究”（19ZDA364）。

作者簡介：李世瑾，博士研究生，華東師范大學教育信息技術學系（上海 200062）;周榕，博士，副教授，陜西師范大學教育學部（陜西西安 710062）;顧小清，博士，教授，博士生導師，華東師范大學教育信息技術學系（上海 200062）。

一、引言

在知識經濟全球化的智能時代，問題解決能力培養成為教育的重要使命。全球21世紀技能運動強調，問題解決能力是學生需要具備以實現創造性學習的關鍵技能（Schleicher，2012）。《中國教育現代化2035》亦明確提出，加快信息化時代教育變革，應重點關注問題解決能力、合作能力及創新能力培養（新華網，2019）。STEM教育作為一種以問題解決為導向的跨學科實踐形態，引起教育工作者的高度重視（Meyrick，2011）。然而，現實情境中一些無效的方法或模式因“符合習慣”仍在反復使用，導致問題解決過程流于形式。例如，將STEM問題解決過程變成了冠以“游戲”之名的綜合練習（王娟等，2016），變成了簡單模仿就可以完成的手工操作（李學書，2019;Cervetti et al.，2012），變成了沒有探究性的戶外活動（唐小為等，2014;趙興龍等，2016）。因此，必須尋找一條科學路徑，診斷問題解決過程的關鍵障礙，并對其進行對癥干預。

學習進階（Learning Progressions）秉承螺旋式進階理念，具有進階目標明確化、進階過程協調化以及進階評估可視化等實踐內核，為STEM問題解決能力培養打開了新視野。其一，學習進階立足學生先驗水平，其由淺入深的能力目標，符合問題解決“由簡到難”的生長原理（Parker et al.，2013）。其二，學習進階基于最近發展區，能夠可視化表征能力進階的關鍵環節，并診斷能力進階的關鍵障礙（National Research Council，2013）。其三，學習進階采用可驗證方式，能為問題解決的過程性評測提供證據（Alonzo et al.，2012）。Huynh等（2014）的研究表明，學習進階系統連貫的知識主軸、面向學生最近發展區的進階梯度以及可視化教學評價能夠提升教育成效。另有研究表明，通過持續激發認知與思維結構，能夠促進問題解決能力的形成（Duncan et al.，2013）。基于此，研究依托學習進階框架，遵循“模式要素設計→進階維度抽取→成就水平劃分→學業期望表現→評估與策略支持”等流程，構建具有可操作性的進階式STEM教育模式，并采用量化和質性相結合的混合研究方法，結合實證案例闡釋設計模式的應用過程與實踐效果，以期為STEM教育實踐提供參照路徑。

二、理論基礎

模式是對穩定要素結構及其動態活動過程的程序式描述（鐘志賢，2005）。因此，構建進階式STEM教學模式時，需綜合考慮模式設計的整體架構、應用情境、動態化進階軌跡與評估等影響因素。基于此，研究遵循“整體—局部”設計思路，通過學習進階理論、認知發展理論以及SOLO分類理論，進一步闡釋該教學模式建構的基本原理及其對問題解決能力發展的作用機理。

1.學習進階理論

學習進階是圍繞知識與技能、過程與方法、情感態度與價值觀等變化歷程，開展系列由簡到繁的進階活動，包括進階起點與終點、進階維度、成就水平、學業表現以及評價5個環節（Corcoran et al.，2009）。姚建欣等（2014）從本質論出發，認為學習進階能夠刻畫學習進程中特定心理結構的變化水平。郭玉英等（2013）從方法論出發，通過關鍵錨點構建了科學概念體系的進階模型。王磊等（2014）從過程論出發，強調學習進階是貫通的連續統，通過螺旋式探究或推理過程，能夠加深學生對問題解決的理解。Duncan等（2009）從結果論出發，通過可視化的進階軌跡，建構了學生有效解決問題的認知圖式。

學習進階在激發學生探究意識和思維進階等方面的貢獻，為顯化STEM問題解決能力發展的“黑箱”提供了有利條件。具體而言，該理論范式具有如下優勢：一是能力目標進階化。目標設定以學生能力進階為基準，通過刻畫學生能力發展軌跡，科學判斷其進階歷程的關鍵障礙，以此為證據及時調整進階目標，同時借助進階策略和進階工具支持，探尋學生問題解決能力提升的內在規律與進階路徑。二是干預過程進階化。學習進階范式下的活動組織，尤其關注認知圖式的連續性遷移，且每一個步驟都有進階診斷環節，通過漸進式探究和持續強化過程，刺激思維認知的關聯性轉換以及知識應用的深度理解，讓學生體驗能力進階的真實過程。三是能力評估進階化。通過可視化學生“低階→高階”中間“凌亂區”的發展軌跡，評估學生在每一個活動組織結束后的能力進階水平。總之，學習進階理論充分尊重學生思維結構與認知特性的發展規律，能夠最大程度地刺激復雜技能習得，且具備成熟完備的理論框架與實踐流程，能為STEM教育模式設計提供架構支撐。

2.認知發展理論

皮亞杰基于個體感知、記憶、思維、想象等方面的特質，將認知發展理論分為感知運動（0～2歲）、前運算（2～7歲）、具體運算（7～12歲）以及形式運算（12～15歲）5個階段（讓·皮亞杰，1981）。每一階段都具有承接前一階段已有圖式且發展下一階段新圖式的作用。總的來說，通過同化、順應和平衡等感知覺經驗，能夠幫助學生建構問題解決能力進階的動態軌跡。

在認知發展領域中，維果斯基指出應針對不同水平的學生給予差異化教學指引，例如，通過最近發展區循序漸進地內化學生的認知結構序列。奧蘇貝爾也強調，可通過豐富、弱修正以及強修正的腳手架來激活認知圖式的意義建構。例如，Valdivia等（2018）針對47名職前教師寫作過程中存在的創新不足、語言表述不流暢等問題，開展了符合個體認知發展的專項訓練，最終提高了教師寫作的邏輯結構和語言表達等。Jin等（2019）圍繞認知規律刻畫了學生特定心理結構的變化過程，并通過外部干預事件激發了學生認知圖式的意義建構。綜上，基于認知發展理論“平衡→不平衡→平衡”的作用機理，能夠為進階式STEM教育模式應用的具體情境，以及進階式教學策略與工具選擇提供理論依據。

3.SOLO分類理論

SOLO（Structure of the Observed Learning Outcome）分類框架用以評估個體問題解決過程中的思維水平，包括前結構、單點結構、多點結構、關聯結構以及抽象擴展結構5種水平（Biggs et al.，1982）。其中，前結構水平是指學生未能理解問題，只能給出邏輯混亂或毫無依據的答案，處于“無學習”狀態。單點結構水平是指學生僅能初步理解概念或素材，僅能給出問題解決的單一思路或對問題進行機械性陳述。多點結構水平是指學生雖能找到問題解決的多種思路，但無法將其進行系統整合，僅能做出孤立或分散的判斷和陳述。關聯結構水平是指學生通過關聯相似情境的多個具體問題，能夠完成同一學科領域或知識體系的問題解決。抽象擴展結構水平是指學生能夠綜合應用跨學科知識體系，通過歸納、演繹與推理等過程，解決跨學科問題或劣構問題。

SOLO分類框架圍繞開放式問題，通過“點→線→面→體→系統”的方式觀察學生問題解決能力進階的動態軌跡，并針對關鍵障礙及時對癥干預。例如，有研究通過結構化體系評估學生STEM問題解決能力水平（Parker et al.，2013）;依據階段性表現合理選擇教學策略、協調組織教學進程等（Songer et al.，2009）。總體上，SOLO分類框架通過可視化問題解決的思維結構，為觀察STEM問題解決能力的進階軌跡和階段性評估提供了科學證據。

三、基于學習進階的STEM教育模式構建

1.模式構建依據

學習進階具有面向問題解決的高階認知目標、思維軌跡的螺旋式發展歷程以及認知圖式的自主建構等典型特征，這在本質上與STEM問題解決能力的培養目標、跨學科過程和教育實踐結果高度契合。

第一，學習進階強調能力子目標的實現，符合能力進階的變化規律。具體來看，學習進階強調漸進式發展機理，這從根源上與STEM問題解決目標的內核相契合。同時，需設定多個中間錨點助力目標的實現，可借鑒《下一代科學標準》的活動單元主題（National Research Council，2013）。另外，進階目標作為連接思維軌跡與課堂實踐的橋梁，通過評估學生STEM問題解決的目標進階障礙，可為干預目標設定提供科學證據（Alonzo et al.，2012）。

第二，學習進階關注思維結構的螺旋式發展，支持STEM問題解決的復雜過程。宏觀上，可從進階起點、進階終點、進階維度、成就水平、學業表現以及評價等方面組織STEM教學進程。微觀上，可結合學生特質和認知發展規律，設定關鍵進階錨點，充分順應學生能力發展的進階規律。在此意義上，通過追蹤學生STEM問題解決過程的關鍵障礙，借助合理的進階策略與工具支持，能夠促進學生STEM問題解決能力的形成。

第三，關注認知圖式的自主建構，支持STEM問題解決的有效性。基于中間“凌亂區”的進階表現與成就水平，可建構符合STEM問題解決軌跡的認知圖式。同時，圍繞真實情境的進階式過程，能完善STEM問題解決歷程，持續激發學生思維結構與認知水平的理性蛻變。另外，STEM問題解決是一個循序漸進的過程，通過合理的進階策略支持，才可持續幫助學生建構復雜問題解決圖式。正如Battista（2011）所強調指出，合適的進階策略是促進學生認知圖式有效遷移的堅實基礎。

2.模式構建過程

研究基于“整體設計→局部細化”的設計思路，遵循“模式要素設計→進階維度抽取→成就水平劃分→學業期望表現→評估與策略支持”等流程來構建進階式STEM教育模式，如圖1所示。在此需要強調三點：一是“階”的目標指向，即“高階”與“低階”是認知思維結構的差異，處于“高階”水平的學生更具復雜技能習得的潛力。二是“階”的過程可測，即參照成就水平框架，評估學生的進階水平，并選擇合適的進階策略幫助學生實現進階蛻變。三是“階”的結果有效，即它不同于“是與非”或“學會與沒學會”等“一刀切”的結果表征，而是通過刻畫“凌亂區”的變化軌跡，來系統評估學生STEM問題解決能力的發展歷程。

（1）模式要素設計

過程要素設計。參照學習進階理論框架，同時鑒于學生進階起點不同，將進階式STEM教育的過程要素設計為進階終點、進階維度、成就水平、學業表現以及評價等，各個要素之間相輔相成、緊密關聯。其中，進階活動依據學生的認知發展規律，重點針對進階起點到終點之間的“凌亂區”進行設計。此外，明確進階歷程中學生的先驗水平以及迷思概念集，也能為預判學生的進階起點、選擇合理的進階策略與工具等提供依據。

整合資源保障。要實現進階方式的根本轉變，則需要整合性STEM教育資源作為保障。換言之，如何有機整合分學科的知識體系，滿足跨學科實踐要求，是推進STEM教育健康發展的前提條件。實質上，知識整合是一個“動靜結合”的融合過程，不僅關注知識元素的靜態統整，更強調知識圖譜的動態軌跡。因此，整合性STEM教育資源需要統攝各學科內容的表征結構、聯結路徑以及作用規律等。具體而言，可借鑒加拿大安大略省科學課程標準中提出的“共通概念”模型（The Ministry of Education，2007），通過描述各學科最基本、穩定且可跨越學科界限的概念結構，構建跨學科內容的主體結構，并在各維度上通過對各學科“核心概念”進行擴充和互聯，從而實現對跨越不同學科知識體系的表征和組織。

（2）進階維度抽取

STEM問題解決能力是學生高階思維具象的產物，處于不同階段的學生，其能力發展亦呈現出差異化特征。依據STEM問題解決能力的結構特質，抽取出三個進階維度，即面對STEM問題的態度、處理STEM問題的過程以及解決STEM問題的結果。三個進階維度相輔相成，共同決定了STEM問題解決的能力水平。

（3）成就水平劃分

成就水平劃分包括進階變量確立和預設水平劃分兩個環節。需要強調的是，設計子任務時，應注意能力進階障礙，及時反饋進階過程的成就水平，并提供合理的進階工具支持。

進階變量確立。該環節需要注意兩點：一是進階變量能否表征STEM問題解決的進階軌跡，二是不同維度的進階變量是否清晰明確。基于此，研究參照SOLO分類框架，將進階變量設計為前結構、單點結構、多點結構、關聯結構以及抽象擴展結構5類，以綜合刻畫學生STEM問題解決能力的發展樣態。

預設水平劃分。參照Gotwals等（2013）提出的進階框架，研究將STEM問題解決的成就水平劃分為5個層次。其中，水平1表示學生解決復雜問題的學習機制并未發生，處于“無學習”狀態。水平2表示學生并未調動跨學科解決問題的認知結構，處于“淺層學習”狀態。水平3表示學生雖能運用多個孤立知識解決問題，但還未形成復雜認知結構，處于“淺層學習”狀態。水平4表示學生能夠運用復合性思維，解決跨學科STEM問題，處于“深度學習”狀態。水平5表示學生通過高階認知的有效遷移，能夠創造性地解決STEM問題，處于“深度學習”狀態。

（4）學業期望表現

學業期望表現是基于前結構、單點結構、多點結構、關聯結構以及抽象擴展結構等進階變量，表征學生在面對STEM問題的態度、處理STEM問題的過程、解決STEM問題的結果等維度的具體表現，如表1所示。需要強調的是，設計學業期望表現時，應采用“整體+局部”的思路，既需整體評價學生的學業表現，又需反思學生的具體實踐表現。同時，為促進學業期望的實現，應注意如下三點：一是規劃教學時長，提前做好時間規劃，尤其是小組合作環節應提前明確時間規約，以提高活動實施效率。二是提前做好延期準備，額外預留1/4～1/5的時間用于調整活動節奏或應對突發事件。三是加強“伙伴機制”認同感，建立小組交流協作機制，以提高小組成員之間的默契。

（5）評估與策略支持

評估進階水平。圍繞學生STEM活動各維度的進階表現，系統評估其能力水平。具體而言，即運用學業期望表現框架分析學生的外顯行為，同時結合成就水平表征評估學生的進階水平。另外，還需及時給予學生進階反饋，激發其進階動機，積極調動“有效反思”的發生。

進階策略支持。進階策略與工具設計的思路如下：第一，根據認知發展理論以及各進階水平的核心特質，確定進階歷程的關鍵障礙，探索各水平蛻變的觸發點。第二，充分考慮進階發生的關鍵錨點，結合教育情境或應用范疇等，具象進階策略與工具支持。基于此，研究遵循“同化、順應、平衡”原則，尋找支持中間“凌亂區”進階發生的有效措施，最終確定了針對“情境”“協作”“會話”“意義建構”等的12類進階策略和10種進階工具。

3.模式實施的關鍵要點

（1）整合學科知識的核心概念

進階式STEM教育實踐的有效發生，是建立在整合性STEM教育資源的基礎之上，因而要依賴于分學科核心概念的統整。如何提煉各學科的核心概念？如何通過核心概念引導各學科知識的有機關聯，進而形成整合性的知識域？這需要充分考量知識的生成路徑及融合機理，沿循“抽取學科核心概念→整合跨學科概念集合→概念可視化表征→重構跨學科知識單元→規劃內容組織”的資源整合路徑，指引STEM教育內容的設計與實施。

（2）理解進階發生的關鍵錨點

應用進階式STEM教育模式時，需關聯表征學業期望與成就水平的進階障礙，系統評估學生在面對STEM問題的態度、處理STEM問題的過程以及解決STEM問題的結果等維度的進階水平。在此過程中，通過考察學生前結構、單點結構、多點結構、關聯結構以及抽象擴展結構的進階變化歷程，可以確定學生能力發展的關鍵障礙，從而為后續科學干預提供依據。例如，Alonzo等（2009）通過匯聚學習風格、認知規律等多模態數據，開發了符合個體認知結構的學習進階模型。Briggs等（2015）采用學習進階的垂直量尺設計，將不同能力測驗轉換到同一分數量尺上，有效刻畫了學生能力發展的軌跡。

（3）合理選擇進階策略與工具

在選擇進階策略和支持工具時，需要關注如下幾點：一是進階目標明確化，需綜合考量各維度進階子目標的實現條件，以此為依據選擇合適的進階策略與工具。二是進階過程協調化，需充分保障子任務在進階維度、成就水平、學業期望表現、評估等方面的內在一致性。例如，Larsen等（2018）充分考量學生各維度的行為表現，遵循發展性、層次性、多元性、可靠性等原則，開發了小學地理學習進階評測系統。三是進階評估可視化，需借助學業期望表現以及成就水平框架，及時診斷學生能力進階障礙，進而提供針對性的教學指引和工具支持。

（4）關注進階圖式的有效遷移

進階圖式的有效遷移決定了STEM教育的實踐成效。因此，需充分把握學生原有認知或先驗水平，借助豐富的學習場域和適切的教育指引，激活問題解決的認知圖式。正如León等（2015）所強調，STEM跨學科技能習得依賴于進階圖式的有效遷移，通過鋪設進階式成長橋梁，能夠構建符合個體特質的認知地圖。Chen等（2017）的研究表明，持續刺激進階圖式的有效遷移，能夠有效緩解學生的倦怠感與焦慮情緒。總之，關注認知結構的連續統和動態發展，能夠從本源上構建認知結構或問題解決的“連通器”。

四、基于學習進階的STEM教育實踐應用

1.研究工具

研究采用量化和質性相結合的混合研究方法，分別從面對STEM問題的態度、處理STEM問題的過程以及解決STEM問題的結果等維度驗證進階式STEM教育模式的有效性。

（1）STEM問題解決態度問卷設計

參照Heppner等（1982）的問題解決態度量表，從自信心、趨向—規避風格、個體控制等維度測量學生解決STEM問題的態度。經分析，整體問卷的Cronbach’s α值為0.941，每個子維度的Cronbach’s α值分別為0.860、0.851和0.839。綜上，每個子維度的信度系數均在0.8以上，說明問卷結構的內部一致性較好，測量結果可信且具有較強的解釋力。

（2）STEM問題解決過程觀察表及編碼系統

研究采用定性觀察和定量分析兩種手段收集過程性數據。其中，定性觀察參照Smith等（2013）的STEM課堂觀察協議，從教師、學生、師生互動和學習環境等維度記錄學生的過程性表現。定量觀察采用SOLO編碼系統分析課堂實錄視頻，從理解問題、表征問題、尋求方案、解決問題、評價反思等方面評定學生的進階水平。

（3）STEM問題解決結果測試題及作品評價矩陣

研究采用STEM問題解決能力測試題目和STEM作品評價矩陣等工具，評估了兩個班級學生解決STEM問題的結果。其中，測試題目選取PISA 2003量表中的10道題目，并將其總分值轉換為百分制。經分析，該測驗題目所構成問卷的Cronbach’s α值為0.881，KMO值為0.836，Bartlett’s球形檢驗χ2值為341.373（df=45），且達到0.05顯著水平，說明測驗題目的信效度良好，能夠有效測量學生的STEM問題解決能力。作品評價矩陣參照STEM作品大賽評分基準，主要從創新性、完整性、價值性、科學性和藝術性等維度進行評估。

（4）訪談提綱框架

教師訪談框架設計遵循“基本認知→現實問題→改進方向”的思路，訪談內容包括評估學生STEM問題解決的能力水平、面臨的障礙以及未來教學方向等。學生訪談框架主要涉及面對STEM問題的態度、處理STEM問題的困難與方法、成功解決STEM問題的關鍵、STEM評價方式、STEM學習收獲以及STEM教學建議等內容。

2.實驗設計

研究采取準實驗研究方法，驗證基于學習進階的STEM教育實踐效果。其中，實驗對象為某中學七年級學生（實驗班43人，對照班46人），教學實驗內容以“智能行李箱”為例。同時，為最大程度保證準實驗研究過程的內在效度，從教師、學生、教學內容和時長等方面進行干擾變量控制。授課教師方面，確保實驗班和對照班為同一人。授課對象方面，開展STEM教育前，通過STEM問題解決態度問卷（p=0.766>0.05）、STEM問題解決測試題目（p=0.943>0.05）驗證了兩個班級學生的STEM問題解決能力處于同質水平。授課內容和教學時長方面，實驗班和對照班嚴格保持一致。

整個實驗流程包括前測、活動實施和后測三個階段（如圖2所示）。其中，前測主要通過STEM問題解決態度問卷和STEM問題解決測試題目來檢驗學生是否屬于同質水平。活動進程中，較之對照班，實驗班融入進階式教育理念組織教學活動。學習資源和工具支持方面，兩個班級保持一致，如表2所示。活動結束后，分別從面對STEM問題的態度、處理STEM問題的過程以及解決STEM問題的結果等維度驗證實踐效果，數據采集方式如表3所示。

3.實施過程

實驗班采用進階式STEM教育模式組織活動，具體實踐過程如圖3所示。第一，依據進階起點，確定進階路線。綜合分析學生認知結構水平、知識豐富度以及行為表現等，發現學生雖能運用多個相關知識點解決STEM問題，但尚不具備跨學科素養，即成就水平處于多點結構狀態，據此設定進階路線：多點結構水平→關聯結構水平→抽象擴展結構水平。第二，依據進階終點，確定總目標與子目標。具體為：理解并掌握技術特征及功能→利用智能技術優化行李箱功能→完成智能行李箱作品設計。第三，依據進階子目標，確定評價子目標。通過完成進階子任務，逐漸培養學生的發散思維、關聯認知能力以及問題解決能力。第四，開展進階活動，基本流程為：合作探究→模型歸納→作品設計。

對照班STEM活動實施流程為：第一，基于學生的先驗認知水平，確定STEM教學總目標以及科學、技術、工程、數學等維度子目標。第二，圍繞STEM活動子目標，基于“理解問題→表征問題→尋求方案→解決問題→評價反思”流程開展實踐活動。整個教學流程中，教師及時提供反饋，指引學生運用跨學科知識解決STEM問題。

4.效果分析

（1）STEM問題解決態度數據分析

實驗結果表明，實驗班學生面對STEM問題的態度更為積極（t=3.733），且實驗班和對照班具有顯著性差異（p=0.000<0.05）。其中，自信心維度上，兩個班級學生具有顯著性差異（p=0.026<0.05），且實驗班學生面對STEM問題的自信心明顯高于對照班學生（t=2.272）。趨向—規避風格維度上，兩個班級學生具有顯著性差異（p=0.017<0.05），且實驗班學生積極心理傾向明顯優于對照班學生（t=2.425）。個體控制維度上，兩個班級學生具有顯著性差異（p=0.001<0.05），且實驗班學生的控制水平明顯高于對照班學生（t=3.540）。

（2）STEM問題解決過程數據分析

實驗結果表明（見圖4），實驗班學生STEM問題解決過程明顯優于對照班情況，主要聚焦于成就水平4（26人），而在成就水平3和成就水平5上的人數較少，分別為9人和8人。對照班學生則主要聚焦于水平3（21人），且在成就水平1和成就水平2上的人數也較多，分別為5人和7人。同時，線性預測結果表明，實驗班學生解決問題的進階水平將呈現上升趨勢，而對照班則呈現平緩趨勢。

研究采用SOLO編碼系統來分析學生問題解決過程的進階水平。首先，研究者和授課教師獨立對30個樣本進行預編碼，一致性系數達到0.9，滿足統計學要求的編碼一致性系數0.7（Fleiss et al.，2003）。然后，研究者使用Nvivo軟件，對STEM教學視頻進行每隔2分鐘為節點的編碼分析，節點編碼結果如表4所示。

由表4數據可知，實驗班學生在解決STEM問題的過程中，進階節點的多點結構和抽象擴展結構高于對照班。就實驗班而言，思維水平的進階變化呈現上升趨勢，多點結構、關聯結構以及抽象擴展結構總體逐漸增多，前結構和單點結構的節點數總體逐漸減少，即學生解決STEM問題的過程性能力逐漸提升。就對照班而言，各階段學生的進階水平雖呈現上升趨勢，但尚未出現抽象擴展結構這類進階節點。

（3）STEM問題解決結果數據分析

實驗結果表明，實驗班和對照班學生的測試成績均值分別為72.67分和69.57分。另外，STEM作品評價矩陣結果表明，作品創新性維度上，實驗班學生得分均值（Mean=2.43）高于對照班學生（Mean=2.00）。作品完整性維度上，實驗班學生得分均值（Mean=3.00）高于對照班學生（Mean=2.57）。作品價值性維度上，實驗班學生得分均值（Mean=2.29）略微高于對照班學生（Mean=2.00）。作品科學性維度上，實驗班學生得分均值與對照班學生相當（Mean=2.29）。作品藝術性維度上，實驗班學生得分均值（Mean=2.14）略微高于對照班學生（Mean=2.00）。可以發現，實驗班學生在作品創新性和完整性方面表現較好，更具創新解決復雜問題的潛力。

（4）訪談結果數據分析

準實驗結束后，分別對8名學生（實驗班4人，對照班4人）和授課教師進行訪談，采用Nvivo軟件對訪談內容進行類屬分析。

結果表明，實驗班學生解決STEM問題的自信心、學習效果體驗等優于對照班學生。同時，實驗班學生一致認為，進階式任務能夠指引他們解決復雜問題，希望繼續參與進階式STEM活動。授課教師也強調，通過診斷學生問題解決的關鍵障礙，依據合適的進階策略與工具支持，能夠循序漸進地提升學生的STEM問題解決能力。另外，授課教師已掌握了進階式STEM教育應用的實踐流程，能夠靈活應對不確定性問題。

5.結果討論

研究通過解構學習進階理論框架，發現其進階目標、進階維度、成就水平、學業期望表現以及評價等與STEM問題解決能力的發展規律相契合。同時，借助進階目標多維化、進階過程協調化、進階結果可視化等優勢，確實提升了學生的STEM問題解決能力。

（1）進階式STEM教育對問題解決態度的影響

進階式STEM教育實踐能夠激發學生解決問題的自信心。這是因為，學習進階關注學生在問題解決進程中的認知心理與情感體驗，其輕松愉悅、靈活自由的進階式任務，有助于喚醒學生解決問題的積極信念或正向意識（Putra et al.，2018）。同時，進階式STEM教育實踐圍繞某一主題逐級增加活動難度，其進階式情境組織可以持續激發學生的好奇心（Alonzo et al.，2009）。此外，學習進階通過系列認知序列，努力塑造學生的主動人格與積極心理，使其在合理的教學指引和幫扶下解決復雜問題（National Research Council，2007）。

（2）進階式STEM教育對問題解決過程的影響

進階式STEM教育實踐能夠顯著提高學生問題解決的過程性能力。可能的原因是，無論是良構性問題還是非良構性問題，問題解決都依賴于原有認知圖式的激活或高階規則的重組。正如Schwarz等（2009）所強調，進階式教育實踐能夠顯化學生解決復雜問題的變化軌跡，通過豐富的進階策略與工具支持，能夠消除個體所處情境與目標狀態間的差距，從而提升學生應對關鍵障礙的抗逆力。這提醒我們，依據學生的認知發展階梯，設計循序漸進的任務地圖，是學習進階有效融入教育實踐的關鍵（Bamberger et al.，2013）。

（3）進階式STEM教育對問題解決結果的影響

進階式STEM教育實踐能夠促進學生創造性地完成復雜任務設計。這一發現與Talanquer（2009）的研究結論相吻合。學習進階作為有效表征思維軌跡的方法，通過對能力進階障礙進行可視化表征，能夠為教學干預提供科學依據。同時，通過顯化問題解決歷程的認知黑洞或模糊性操作，借助合理的進階策略與工具支持，能夠幫助學生掌控復雜問題解決的進程，進而完成高階圖式的意義建構（Berland et al.，2010）。

五、研究啟示與展望

進階式STEM教育實踐圍繞學生的能力起點和探究過程，透析能力進階的關鍵障礙，同時采用合適的進階策略和工具支持，提升了學生的問題解決能力。為積極推進該模式的教學應用，提出如下建議：

1.明確進階起點與終點，科學設定STEM教學目標

進階起點是學生已具備的先驗水平，通常決定了活動組織的目標設定。審視目前STEM教育實踐，尤其強調活動目標的跨學科、趣味性和協作性等要素，反而忽視了學生原本的能力起點。一旦活動序列與學生能力發展的軌跡錯位或相悖時，學生的內在動機將會被明顯削弱（Black et al.，2011）。另有研究表明，教學目標過高或過低時，也會造成學生不同程度的認知障礙，進而降低其學習的自信心與效率（Alonzo et al.，2019）。

因此，開展STEM教育實踐時，必須明確學生的進階起點與終點，以此為證據科學設定STEM教學目標。Hrepic等（2010）提出的心智模型在學習支持系統、動力系統以及調控系統等方面的貢獻，為設定進階式STEM教學目標提供了相關證據。例如，系統考量學習支持系統的內部和外部因素，關注“學習—制作—創造”等各個階段的情境、腳手架及資源等，以及學生感知或探究過程的具體表現，從而綜合評判學生的進階起點與終點。又如，設定進階式目標時，應重視前導性材料或工具支持，由于中小學生尚未具備良好的抽象思維能力，因此設定進階目標時需充分考量進階動力扶持，幫助學生建構順應或適應高階目標的認知圖式。再如，設定進階目標需重視子目標之間的關聯性和銜接性，以學生能力發展規律為依據，科學排布子目標的進階次序。

2.依據進階變量與節點，系統優化STEM教學流程設計

在明確進階起點與終點后，需要科學把控教學流程的進階變量與關鍵節點，設計符合學生思維發展規律的活動（Alonzo，2017）。然而，現有STEM教學流程設計，普遍采用活動組織或項目任務的方式，以培養學生的高階思維或創新能力。試想，若活動組織流程未能順應學生能力發展的基本規律，又將如何獲得滿意的教學成效？

因此，設計STEM教學流程時，必須搭建符合學生思維認知的“能力階梯”。也就是說，要依據學生能力進階的關鍵變量與節點，系統優化STEM教學流程設計。一方面，應重點在新舊知能之間建立概念模式、結構模式或因果模式，在抽象知識和具體樣例之間建立經驗關系，通過感知學生復雜問題解決的思維變化，掌控其能力進階的關鍵錨點。而且，設定進階變量與節點也需符合學生認知、說服、決策、執行、確認等創新擴散歷程，具體可通過持續激發內在動機、漸進式表征復雜問題、提供結構化指引等優化教學流程。另一方面，進階變量的選取應遵循“整體大于部分之和”原則，這是因為問題解決重在學生認知圖式的建構及有效遷移的發生（Schwarz et al.，2009）。進階變量作為連接“已知”與“未知”能力的橋梁，應通過漸進式任務練習幫助學生熟練掌握再生性技能，從而適應高階圖式的意義建構。

3.關注進階證據與效果，合理選擇STEM教學策略

進階水平往往決定了個體的學習成效（Osborne et al.，2016）。然而，已有的STEM教學策略或工具很少關注學生能力蛻變的進階規律，容易造成能力培養處于高度碎片化狀態。而且，一旦高階能力持續處于“停滯”或“干擾”水平，將會削弱學生自主探索或大膽創新的熱情和動力。

因此，合理選擇STEM教學策略，必須關注學生能力發展的進階證據與現實效果。一方面，盡可能將進階錨點與活動組織關聯起來，了解學生思維發展的進階軌跡，選擇適切的階段性教學策略或工具支持，保障學習歷程的科學性與有效性。這可借鑒Yoon等（2019）的經驗，即基于項目反應理論模型識別學生的過程性水平，創設從最容易到最困難的系列進階策略，逐漸提升學生創造性解決復雜問題的“體悟”。另一方面，強調進階證據與學習支架的關聯性，摒除無效或繁瑣的策略工具。只有當學習輔助參考（簡稱“學參”）充分順應學生能力發展規律時，才會激發學生高階認知圖式的意義建構。已有研究表明，當進階證據與學習支架相契合時，也會引發積極的心流體驗（Sevian et al.，2014）。總之，進階證據與學習支架的有機契合可以采取兩種方式：一是及時關注學生的多維表現，例如，通過學習筆記、學習反思或階段性學習報告等方式追蹤學生的觀點與想法。二是圍繞進階證據反饋，針對不同進階水平的學生群體，提供適切的學習場景、角色以及面向復雜技能獲得的任務設計，用以保障進階歷程的流暢性和有效性。

六、結語

本研究首先指出學習進階與STEM問題解決能力的關聯性：進階式目標能夠體現問題解決“由簡到難”的生長原理;進階式過程能夠可視化問題解決的關鍵環節;進階式評價能夠追蹤問題解決的關鍵障礙。其次根據學習進階、認知發展和SOLO分類理論，遵循“進階目標設計→進階維度抽取→成就水平劃分→學業期望表現→評估與策略支持”等流程，構建了進階式STEM教育模式，用以刻畫學生從進階起點到終點之間“凌亂區”的發展歷程。進而采用混合研究方法，基于STEM問題解決態度問卷、STEM問題解決過程觀察表及編碼系統、STEM問題解決測試題目及作品評價矩陣、訪談提綱框架等測量工具，系統驗證了基于學習進階的STEM教育應用的成效。實驗結果表明，基于學習進階的STEM教育實踐對學生問題解決的態度、過程以及結果等均產生了積極影響。

由于本研究存在實驗樣本較少、實驗周期較短等缺陷，未來研究將重點關注：一是擴充研究對象的跨度和數量，選取不同學段、不同地域的學生作為實驗樣本，以期提高研究成果的推廣性。二是關注進階策略的時間跨度研究，即通過延長實驗周期，驗證該模式應用的持續性效果。此外，為有效推廣進階式STEM教育模式，研究團隊將采用多模態學習分析技術，開發更具科學性和實踐性的進階工具，使其能與真實復雜的教育情境有效銜接。

參考文獻：

[1] [瑞士]讓·皮亞杰（1981）.教育科學與兒童心理學[M].傅統先.北京：文化教育出版社：166-170.

[2]郭玉英，姚建欣，張靜（2013）.整合與發展——科學課程中概念體系的建構及其學習進階[J].課程·教材·教法，33（2）：44-49.

[3]李學書（2019）.STEAM跨學科課程：整合理念、模式構建及問題反思[J].全球教育展望，48（10）：59-72.

[4]唐小為，王唯真（2014）.整合STEM發展我國基礎科學教育的有效路徑分析[J].教育研究，35（9）：61-68.

[5]王娟，吳永和（2016）.“互聯網+”時代STEAM教育應用的反思與創新路徑[J].遠程教育雜志，35（2）：90-97.

[6] 王磊，黃鳴春（2014）.科學教育的新興研究領域：學習進階研究[J].課程·教材·教法，34（1）：112-118.

[7]新華網（2019）.中共中央、國務院印發《中國教育現代化2035》[EB/OL].[2020-12-26].http：//www.moe.gov.cn/jyb_

xwfb/s6052/moe_838/201902/t20190223_370857.html.

[8] 姚建欣，郭玉英（2014）.為學生認知發展建模：學習進階十年研究回顧及展望[J].教育學報，10（5）：35-42.

[9]趙興龍，許林（2016）.STEM教育的五大爭議及回應[J].中國電化教育，（10）：62-65.

[10]鐘志賢（2005）.信息化教學模式——理論構建與實踐例說[M].北京：教育科學出版社：1-3.

[11]Alonzo， A. C. （2017）. Tracing the Assessment Triangle for Formative Assessment： Not All Learning Progressions Are Created Equal[J]. Measurement： Interdisciplinary Research and Perspectives， 15（3-4）：163-167.

[12]Alonzo， A. C.， & Elby， A. （2019）. Beyond Empirical Adequacy： Learning Progressions as Models and Their Value for Teachers[J]. Cognition and Instruction， 37（1）：1-37.

[13]Alonzo， A. C.， & Gotwals， A. W. （2012）. Learning Progressions in Science： Current Challenges and Future Directions[M]. Rotterdam： Sense Publishers：293-316.

[14]Alonzo， A. C.， & Steedle， J. T. （2009）. Developing and Assessing a Force and Motion Learning Progression[J]. Science Education， 93（3）：389-421.

[15]Bamberger， Y. M.， & Davis， E. A. （2013）. Middle-School Science Students’ Scientific Modelling Performances Across Content Areas and Within a Learning Progression[J]. International Journal of Science Education， 35（2）：213-238.

[16]Battista， M. T. （2011）. Conceptualizations and Issues Related to Learning Progressions， Learning Trajectories， and Levels of Sophistication[J]. The Mathematics Enthusiast， 8（3）：507-570.

[17]Berland， L. K.， & McNeill， K. L. （2010）. A Learning Progression for Scientific Argumentation： Understanding Student Work and Designing Supportive Instructional Contexts[J]. Science Education， 94（5）：765-793.

[18]Biggs， J. B.， & Collis， K. F. （1982）. Evaluating the Quality of Learning： The SOLO Taxonomy[M]. New York： Academic Press：23-28.

[19]Black， P.， Wilson， M. R.， & Yao， S. Y. （2011）. Road Maps for Learning： A Guide to the Navigation of Learning Progressions[J]. Measurement： Interdisciplinary Research and Perspectives， 9（2-3）：71-123.

[20]Briggs， D. C.， & Peck， F. A. （2015）. Using Learning Progressions to Design Vertical Scales that Support Coherent Inferences About Student Growth[J]. Measurement Interdisciplinary Research & Perspectives， 13（2）：75-99.

[21]Cervetti， G. N.， Barber， J.， & Dorph， R. et al. （2012）. The Impact of an Integrated Approach to Science and Literacy in Elementary School Classrooms[J]. Journal of Research in Science Teaching， 49（5）：631-658.

[22]Chen， F.， Yan， Y.， & Xin， T. （2017）. Developing a Learning Progression for Number Sense Based on the Rule Space Model in China[J]. Educational Psychology， 37（2）：128-144.

[23]Corcoran， T. B.， Mosher， F. A.， & Rogat， A. D. （2009）. Learning Progressions in Science： An Evidence-Based Approach to Reform[EB/OL]. [2021-04-26]. http：//cpre.org/sites/default/files/researchreport/829_lpsciencerr63.pdf.

[24]Duncan， R. G.， & Hmelo-Silver， C. E. （2009）. Learning Progressions： Aligning Curriculum， Instruction， and Assessment[J]. Journal of Research in Science Teaching， 46（6）：606-609.

[25]Duncan， R. G.， & Rivet， A. E. （2013）. Science Learning Progressions[J]. Science， 339（6118）：396-397.

[26]Fleiss， J. L.， Levin， B.， & Paik， M. C. （2003）. Statistical Methods for Rates and Proportions （3rd Edition）[M]. Hoboken， NJ： John Wiley & Sons， Inc：28.

[27]Gotwals， A. W.， & Songer， N. B. （2013）. Validity Evidence for Learning Progression-Based Assessment Items that Fuse Core Disciplinary Ideas and Science Practices[J]. Journal of Research in Science Teaching， 50（5）：597-626.

[28]Heppner， P. P.， & Petersen， C. H. （1982）. The Development and Implications of a Personal Problem-Solving Inventory[J]. Journal of Counseling Psychology， 29（1）：66-75.

[29]Hrepic， Z.， Zollman， D. A.， & Rebello， N. S. （2010）. Identifying Students’ Mental Models of Sound Propagation： The Role of Conceptual Blending in Understanding Conceptual Change[J]. Physical Review Physics Education Research， 6（2）：1-18.

[30]Huynh， N. T.， Solem， M.， & Bednarz， S. W. （2014）. A Road Map for Learning Progressions Research in Geography[J]. Journal of Geography， 114（2）：69-79.

[31]Jin， H.， Shin， H. J.， & Hokayem， H. et al. （2019）. Secondary Students’ Understanding of Ecosystems： A Learning Progression Approach[J]. International Journal of Science and Mathematics Education， 17（2）：217-235.

[32]Larsen， T. B.， & Harrington， J. A. （2018）. Developing a Learning Progression for Place[J]. Journal of Geography， 117（3）：100-118.

[33]León， J.， Nú?ez， J. L.， & Liew， J. （2015）. Self-Determination and STEAM Education： Effects of Autonomy， Motivation， and Self-Regulated Learning on High School Math Achievement[J]. Learning and Individual Differences， 43（8）：156-163.

[34]Meyrick， K. M. （2011）. How STEM Education Improves Students Learning[J]. Meridian， 14（1）：1-5.

[35]National Research Council （2007）. Taking Science to School： Learning and Teaching Science in Grades K-8[M]. Washington， DC： The National Academies Press：213-250.

[36]National Research Council （2013）. Next Generation Science Standards： For States， By States[M]. Washington， DC： The National Academies Press：163-292.

[37]Osborne， J. F.， Henderson， J. B.， & Macpherson， A. et al. （2016）. The Development and Validation of a Learning Progression for Argumentation in Science[J]. Journal of Research in Science Teaching， 53（4）：821-846.

[38]Parker， J. M.， de los Santos， E. X.， & Anderson， C. W. （2013）. What Learning Progressions on Carbon-Transforming Processes Tell Us About How Students Learn to Use the Laws of Conservation of Matter and Energy[J]. Educación Química， 24（4）：399-406.

[39]Putra， P. D. A.， & Kumano， Y. （2018）. Energy Learning Progression and STEM Conceptualization Among Pre-service Science Teachers in Japan and Indonesia[J]. The New Educational Review， 53（3）：153-162.

[40]Schleicher， A. （2012）. Preparing Teachers and Developing School Leaders for the 21st Century： Lessons from Around the World[EB/OL]. [2020-12-26]. https：//files.eric.ed.gov/fulltext/ED533757.pdf.

[41]Schwarz， C. V.， Reiser， B. J.， & Davis， E. A. et al. （2009）. Developing a Learning Progression for Scientific Modeling： Making Scientific Modeling Accessible and Meaningful for Learners[J]. Journal of Research in Science Teaching， 46（6）：632-654.

[42]Sevian， H.， & Talanquer， V. （2014）. Rethinking Chemistry： A Learning Progression on Chemical Thinking[J]. Chemistry Education Research and Practice， 15（1）：10-23.

[43]Smith， M. K.， Jones， F.， & Gilbert， S. L. et al. （2013）. The Classroom Observation Protocol for Undergraduate STEM （COPUS）： A New Instrument to Characterize University STEM Classroom Practices[J]. CBE Life Sciences Education， 12（4）：618-627.

[44]Songer， N. B.， Kelcey， B.， & Gotwals， A. W. （2009）. How and When Does Complex Reasoning Occur？ Empirically Driven Development of a Learning Progression Focused on Complex Reasoning about Biodiversity[J]. Journal of Research in Science Teaching， 46（6）：610-631.

[45]Talanquer， V. （2009）. On Cognitive Constraints and Learning Progressions： The Case of “Structure of Matter”[J]. International Journal of Science Education， 31（15）：2123-2136.

[46]The Ministry of Education （2007）. The Ontario Curriculum， Grade 1-8： Science and Technology[EB/OL]. [2021-04-26].http：//www.edu.gov.on.ca/eng/curriculum/elementary/scientec18

currb.pdf.

[47]Valdivia， I. M.， & Martínez， M. L. （2018）. Improving Preservice Teachers’ Scientific Argumentative Writing Through Epistemic Practices： A Learning Progression Approach[J]. Journal of Education for Teaching， 45（2）：169-185.

[48]Yoon， S.， Goh， S. E.， & Yang， Z. （2019）. Toward a Learning Progression of Complex Systems Understanding[J]. Complicity： An International Journal of Complexity and Education， 16（1）：1-19.

收稿日期 2021-10-16 責任編輯 劉選

STEM Education Model Based on Learning Progression：

LI Shijin， ZHOU Rong， GU Xiaoqing

Abstract： STEM education is the proper way to cultivate students’ problem-solving ability， and its practice process is often a mere formality， such as comprehensive exercises in the name of games， manual operations that can be completed simply by imitation， or outdoor activities without exploratory nature， and etc. How to get rid of invalid models that are “conforming to habits” and find a scientific path for STEM education practice has become a top priority. Learning progression theory upholds the concept of spiral progression， emphasizing the practical cores of clarifying the progression goal， coordinating the progression processes， and visualizing the progression evaluations to continuously stimulate the rational transformation of thinking structure and cognitive level， and opens a new horizon for the cultivation of STEM problem-solving ability. The characteristics of STEM education mode based on learning progression are reflected in three aspects. First， the ability goals from simple to profound are established based on students’ prior level， which can provide the principal support for the growth of students’ problem-solving ability from simple to difficult. Second， relying on the students’ proximal development zone， the development process and key obstacles of students’ problem solving from the beginning to the end of the advanced stage can be visualized. The third is to emphasize the construction of students’ cognitive schema， which can provide effective evidence for the procedural evaluation of students’ problem-solving ability. Practical cases show that the STEM education mode based on learning progression has a positive impact on the attitudes， processes and results of students’ problem solving. In the future， in order to promote the implementation of the STEM education mode based on learning progression， we should clarify the starting point and the end of the progression to scientifically set the STEM teaching goals， optimize the STEM teaching process design systematically according to the progression variables and nodes， pay attention to the progression evidence and effects to choose STEM teaching strategies reasonably.

Keywords： STEM Education; Learning Progression; Education Mode; Problem Solving; Cognitive Development