儿童科学推理的个体差异

作者：麦娟漫 东南大学脑与学习科学系，儿童发展教育研究所

研究生导师：李骏扬、柏 毅

【摘要】：科学推理是一项重要的技能，包括假设、实验、推理、评估数据和得出结论。先前的研究发现，儿童在掌握这些组成技能的能力方面存在一致的个体间和个体内差异，但这些差异在很大程度上仍未得到解释。这项研究考察了这些差异以及三个预测因素的作用：阅读理解能力、计算能力和解决问题的能力。160名小学高年级学生完成了一项实用的科学推理任务，该任务衡量了他们对五项技能的掌握程度，但不要求他们阅读。此外，孩子们参加了阅读理解和计算能力的标准化测试，并完成了河内塔任务，以衡量他们解决问题的能力。正如预期的那样，儿童之间的差异很大。一般来说，在实验方面得分最高，在评估数据和得出结论方面得分最低，在假设和推理方面得分居中。假设和推理能力处于中等水平。阅读理解是唯一能够解释个体在科学推理整体和所有组成技能方面的差异的预测因子。除假设外，这些结果表明，研究人员和科学教师应该考虑到儿童之间的差异以及各部分技能之间的差异。结果也表明研究人员和科学教师应单独考虑高年级儿童之间的差异。此外，尽管阅读理解被认为是预测科学推理的可靠指标，但它并不能解释所有组成技能的差异。

【关键词】：科学推理；初等教育；个体差异

一、引言

科学教育是许多国家课程的重要组成部分。从小学开始，孩子们学习科学领域的基本原理和因果关系，以及创造这些知识的过程。这种有意寻求知识的过程被称为科学推理。科学推理由多个组成部分的技能组成，即假设、实验和评估证据，后者可进一步分为推理、评估数据和得出结论。尽管科学推理通常是在实践环境中教授的，但它大多是通过纸笔测试来测量的。通过一项基于表现的测试，当前的研究旨在提高我们对儿童在科学推理的不同组成技能方面的熟练程度的认识。

1.1 科学推理的差异

如上所述，科学推理包括假设、实验和评估证据的技能。反过来，证据评估包括推理、评估数据和得出结论。研究表明，并非所有儿童都以相同的速度发展科学推理能力。由于不是所有的子技能都在同一时间点出现，也不是所有的孩子都以相同的速度发展他们的科学推理能力。儿童的认知特征是科学推理能力变化的部分原因。先前的研究提供了证据，证明阅读理解能力、数字能力和解决问题能力有助于科学推理。

阅读理解最能解释儿童在书面测试中的整体科学推理表现，以及他们使用变量控制策略建立无根据实验的能力。阅读理解解释了所有组成部分科学推理技能的差异，阅读理解可以被认为是科学推理的一个重要预测指标。

国家课程机构和科学家经常将计算能力称为科学推理的先决条件，这可能是因为科学推理，特别是证据评估技能，涉及对数字数据的推理。最近的研究发现，计算能力与科学推理之间存在显著相关性。然而，由于后一项研究将科学推理视为一个整体结构，目前尚不清楚计算能力是否也能预测儿童的科学推理。

儿童解决问题的能力是科学推理的另一个可能的预测因素。虽然小学高年级学生仍无法进行正式的抽象推理，但他们可以解决涉及具体物体推理的问题，如九点问题和河内塔。问题解可以解释一些但不是所有的科学推理技能组成部分。

1.2 研究问题的提出和假设

科学推理的书面测试可能会与阅读理解混淆，因为测试本身涉及阅读。因此，本研究旨在通过基于绩效的任务来识别和解释儿童科学推理能力的差异，以最大限度地提高真实性，最大限度地减少阅读技能的影响。160名高年级小学生参与了这项任务，以衡量他们在五项科学推理技能方面的熟练程度：假设、实验、推理、评估数据和得出结论。为了回答以下研究问题，成绩差异与阅读理解、数字能力和解决问题的技能有关：

1、在儿童的科学推理中可以发现多少变化？

2、阅读理解、计算能力和解决问题的能力在多大程度上解释了这种差异？

根据之前使用笔试的研究，预计孩子们在整体科学推理能力上的差异会很大。五种子技能之间的差异也预计会出现。具体来说，孩子们被认为最擅长实验，不太擅长假设，最不擅长三种证据评估技能。阅读理解、计算能力和解决问题的能力被期望解释科学推理中独特的一部分差异。

二、材料和方法

2.1 被试

荷兰郊区一所小学两个最高年级的166名儿童参与了这项研究。年龄从8岁11个月到12岁8个月不等。大约80%的父母拥有研究型大学或应用科学大学的学位，几乎所有的孩子都至少有一位父母出生在荷兰。获得了166名参与儿童中160名的完整数据（54%为男孩，Mage=11岁0个月，SD=9个月）；其中84名儿童在5年级（52%为男孩，Mage=10岁5个月，SD=7个月），76名儿童在6年级（55%为男孩，Mage=11岁7个月，SD=6个月）。学校参与了特温特大学行为、管理与社会科学学院伦理委员会批准的一项大型纵向研究项目，所有参与研究的儿童都得到了被动的父母同意。

2.2 材料

2.2.1 科学推理任务

在测试管理员的监督下，在20分钟的基于表现的科学推理任务中测量儿童的科学推理技能。该任务包含15个问题和作业(以下简称“项目”)，每个科学推理技能组 成部分3个，分为四个难度增加的询问周期(见表1)。该任务采用口头管理，以尽量减少阅读和写作能力的影响，并使用讲义来确保数据的统一性。孩子们习惯于进行推断、评估数据并得出结论。孩子们的答案和动作被考务人员记录下来，以便日后评分。每个项目都值一分，因此孩子每项小技能最多可以获得三分。测试总分可以在0到15分之间。克隆巴赫评分间一致性为0.84。

这项任务有三个版本，它们在调查主题方面完全不同。在根据Chen和Klahr改编的滚动球版本中，孩子们与两个斜面互动，以找出四个二分类输入变量(斜率、起点、球的表面和质量)如何影响球离开坡道后的运动距离。在弹跳球版本中，孩子们研究了四个二分类变量(球的起始高度、表面、质量以及球是否为固体)如何影响球的弹跳次数；汽车版本让孩子们设定橡皮筋动力玩具汽车的四个特征(后轮大小、车轴大小、橡皮筋直径和橡皮筋缠绕的松紧程度)，以检验汽车能行驶多远。

2.2.2阅读理解测试

阅读理解是通过荷兰国家测试机构Cito开发的标准化进度评估指标来衡量的。在所有版本的测试中，孩子们都必须阅读不同类型的文本，如短篇小说、报纸文章、广告和说明书。该测试由55个多选项目组成，由于本研究的参与者来自不同年级，因此使用了与其年级水平相对应的版本。

2.2.3 计算能力测试

数字能力是通过一种标准化的进度评估方法来衡量的，该方法要求孩子们记住一位数和两位数的加法、减法、乘法或除法。该测试由200个难度增加的项目组成，可靠性很高（α=0.97）。孩子们进行了5分钟的测试，每个正确答案得1分。

2.2.4 问题解决测试

开发了河内塔的数字版本(改编自Welsh)来评估儿童解决问题的能力。该测试要求儿童在7分钟内尽可能多地解决问题，每解决一个问题就得1分，可靠性很高(α = 0. 85)。这20个问题要求孩子们将不同大小的圆盘从他们的起始位置移动到最右边挂钩上的目标位置。三个简单的规则限制了孩子们可能做出的移动：一次只能移动一个磁盘， 磁盘只能移动到相邻的挂钩上，并且它永远不能放在更小的磁盘上。每个问题的起始位置都不同，以确保从解决第1题的最少3步逐渐增加到解决第19题的最少15步。每个问题的目标解决方案都是在最右边的木桩上建一个三盘或四盘的塔。为了防止反复试错，并在孩子们解决某个问题遇到困难时给他们一个重新开始的机会，每个未解决的谜题会在走20步后自动重置。手动重置是不可能的。为了保证孩子们不会提前完成任务，最后的问题是一个5盘31步的问题。在实际操作中，没有一个孩子能完成这道最后的题。

2.2.5 程序

孩子们在他们的普通教室里接受测试。首先，教师根据考试出版商提供的指导方针，在全班的基础上进行阅读理解和数字能力测试。当标准化测试完成后，研究人员进行了问题解决测试和科学推理任务。解决问题的测试是以小组形式进行的。在简短的解释后，孩子们进行了7分钟的测试。科学推理任务是单独进行的，每个孩子持续约20分钟。

2.2.6 数据分析

数据采用IBM SPSS 25。为了回答第一个研究问题，使用描述性统计方法探讨了科学推理的变化；使用Pearson相关性和受试者内部方差分析分析了五个科学推理子技能之间的关系，并对年级和性别进行了控制。第二个研究问题试图揭示科学推理中观察到的差异的原因，通过相关分析和多元多元回归分析得到了回答。

表2给出了儿童考试成绩的描述性统计数据。对三种预测技能的初步分析表明，六年级学生在阅读理解和问题解决方面优于五年级学生，计算能力方面五年级优于六年级学生，科学推理能力的跨年级差异较小，并在下文报道的主要分析中进行了统计学显著性检验。

三、结果

为了确定儿童之间科学推理能力的差异程度，研究了儿童考试成绩的平均值和标准差。总体测试得分从2分到13分不等，平均8.00分。除推理外，子技能的得分从0分到3分不等，推理的最低得分为1分。均值和标准差证实了这种差异能力，并需要进一步探索如何解释科学推理能力的这种差异。

表2中的平均分表明了不同子技能熟练程度的差异。在控制性别和年级的情况下，进行了主题内方差分析，以检验这些差异是否具有统计学意义。在单变量分析中，进一步探讨了子技能之间的差异。实验得分显著高于其他所有子技能得分。假设得分显著高于推理、评估数据和得出结论得分。推理得分显著高于评价资料得分，但得出结论得分不显著。得出结论和评价数据这两个得分最低的子技能彼此之间没有显著差异。

在确定了儿童掌握五种科学推理子技能的程度存在差异之后，如表3所示，科学推理总分与这三个因素相关，尽管相关度不大。阅读理解与除假设外的所有子技能相关，数字能力仅与评估数据相关，解决问题与任何子技能无关。

表4中阅读理解的主体间效应显示，阅读理解在实验、推断、评估数据和得出结论方面占显著比例的方差，但在假设方面不占显著比例。回归系数进一步表明，实验受阅读理解的影响最大。在显著预测的子技能中，推理受阅读理解的影响最小。因此，尽管阅读理解仍然是一个重要的解释因素，但它并不能统一地解释所有的科学推理子技能。

四、讨论

本研究旨在识别和解释儿童科学推理能力的差异。他们的科学推理得分差异很大，这表明并非所有儿童都同样精通这些技能。观察到的儿童内部的差异进一步表明，五种科学推理技能的表现并不同样困难。这些个体内部的差异部分是由阅读理解来解释的，而不是由计算能力或解决问题的技能来解释的。

关于第一个研究问题的结果证实了儿童科学推理存在差异：总分的个体间差异相当大，并且在一些子技能上发现了显著的个体内差异。本研究证实了在基于综合表现的科学推理任务中，子技能难度的差异，并表明儿童在子技能水平上的相对熟练程度在各种测试模式下是稳定的。组成部分的科学推理技能与任务总分一致但适度相关，即是什么解释了这些相关性中的误差方差。一个更实质性的解释是，上述熟练程度模式并不是同样适用于所有儿童：有些儿童会按照指定的顺序发展组成技能，而另一些儿童则会表现出偏离的发展轨迹。

观察到的科学推理的变化与儿童的年级水平无关。这种任务表现的对等可能是因为我们的样本几乎没有机会练习他们的科学推理技能，一种相关的解释是，科学推理在一般情况下发展缓慢，尤其是在小学高年级。

阅读理解解释了科学推理的部分差异。这一结果与假设一致，并补充了之前进行科学推理书面测试的研究。一种解释是，科学推理和阅读理解都借鉴了一般的语言理解过程，尤其是当科学推理是通过互动对话来衡量的时候。另一种解释可能是，阅读理解是一般智力或学术成就的代表，而这反过来又与科学推理有关。我们的研究结果进一步表明，阅读理解并不能在相同程度上解释所有组成科学推理技能，这强调了单独评估组成技能的重要性，而不是将它们合并在一个单一的总体结构中。

计算能力并不能预测儿童的科学推理能力。虽然有充分的理论理由假设数字能力可以预测科学推理，但关于这种关系的经验证据要么是稀缺的，而且是相对较新的，要么涉及不同的数学链。因此，虽然本研究中运用的数值能力并不 能解释科学推理中的个体差异，但未来的研究可能会检查这种独立性是否在任务和环境中普遍存在。

儿童解决问题的能力也不能预测科学推理，可能是因为任务不一致。虽然河内塔确实涉及解决问题，但它可能不够敏感，无法区分问题解决者的强弱。这个测试可能并不能识别出所有能解决伦敦塔问题的孩子，而只能识别出那些足够擅长推理以在心理上完成问题的孩子。相比之下，目前的研究使用了一个要求较低的任务，允许实时操作，并被编程为使无效的动作不可能完成。

4.1 影响

目前的研究证实，科学推理是一个多方面的结构。这不仅体现在儿童对组成技能熟练程度的差异上，也体现在阅读理解对这些技能的预测程度的不对称上。在未来的研究中，需要关注不同熟练程度的儿童如何在课堂上学习科学推理，并如何被教导发挥他们的最大潜力。将所有科学推理技巧结合起来学习尤为重要。

没有年级差异表明，科学推理在小学高年级发展缓慢，这意味着需要持续的实践来促进这种发展。在准备每周一次或每两周一次的基于探究的科学课程时，教师应该注意儿童之间和子技能之间的差异。多元回归分析的结果表明，开始以探究为基础的课程的教师可以从他们的阅读理解分数推断出孩子的入门水平。回归数据还表明，熟练的读者在科学推理方面需要较少的指导，因此教师可以更多地关注课堂上的普通读者和贫困读者。

这项研究有一些局限性，包括父母背景和教育方面的同质样本，受过高等教育的父母比例过高，未来的研究应该纳入更多不同的样本。另一个限制在于用于评估数字能力的任务，数字能力可能不是预测科学推理的最相关的数学技能，需要进一步的研究来确定数学技能是否以及什么与科学推理有关。

五、结论

这项研究发现，儿童科学推理的总体差异很大，亚技能水平也存在显著差异。这种差异在一定程度上是由儿童的阅读理解能力造成的，而不是他们的数字能力和解决问题的技能。这些结果证实了将科学推理视为一种多方面技能的重要性。教师和研究人员都应该在一个综合的环境中处理科学推理，在这个环境中，科学推理的组成技能是不同的，但不是孤立地研究或教授。由于阅读理解解释了一般的科学推理及其大部分组成技能，科学教师应该为课堂上的贫困读者提供更多的指导，研究人员应该对科学推理进行基于绩效的评估，对阅读技能的要求最低。

查阅原文：Erika Schlatter; Ard W.Lazonder; Inge Molenaar; Noortje Janssen Education Science

DOI：10.3390/educsci11090471

转自：“百研工坊”微信公众号

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