多媒体技术在学生深层次学习能力测验中的应用

王洪荣，施秋萍

（华南师范大学 教育信息技术学院，广东 广州 510631）

命题工作与其说是一种科学，不如说是一种艺术。一方面，命题需要依赖经典测验理论、项目反应理论等测验理论的支持；另一方面，在理解教学目标、课程标准、题干措辞、消除选项暗示、增加选项干扰因素等诸多命题要素上，又说明命题可成为一种艺术品加工过程。深层次学习能力的考查，能告诉测验报告阅读者有关考生认知加工过程，有利于诊断答题出错的原因。深层次学习，鼓励学习者主动参与知识的探索与建构，但又需要学生掌握基本的知识、技能和能力等。例如，Carmean认为，深层次学习具有5个要素：社会的、主动的、情境化的、自助的（Ownership）、协商的（Engaged）。[1]

计算机多媒体技术能帮助考查学生深层次学习能力。多媒体是媒体与内容的结合，既能以名词（拥有多种内容表现形式的媒介）理解，也能以形容词理解。多媒体大大扩展了信息媒介的表现方式，是文本、音频、视频、图片、动画和其他可交互媒介的集合。[2]计算机支持的多媒体技术，能扩展教育与心理测量试题的表现形式，从而有利于考查被试深层次认知水平。

本研究提出 “如何运用计算机多媒体技术开展深层次学习能力的测验试题编制”问题，拟从深层次学习和计算机多媒体技术的概念分析出发，运用文献分析法，设计多种新题型以作参考。

一、深层次学习与计算机多媒体技术

近十年计算机支持的语言类测验得到空前发展。一方面，它可以节省测验实施与评分时间，计算机自适应测验还可根据考生答题水平变换试题，这些优势是传统纸笔测验无法做到的；另一方面，相对早期的计算机辅助测评技术不能满足用户获取教学反馈和富于启发意义的教学提升。例如，据John Jamieson的介绍，ForumEducation.net、Wordskills.com等早期在线英语测验系统，尚不能较好考查学生对语法、词汇的认知加工过程。[3]

1.深层次学习

关于学习的研究，指引我们更深刻理解学习，从而形成“深层次学习原理”的观点。深层次学习鼓励学习者主动探索、交互和创造知识，而不是知识的简单记忆与再认识。这些观点与一般学习理论研究有所不同，它是以学习者掌握基础知识为前提条件的。没有基础知识，我们无法完成复杂问题的解决或进行调研，无法将类似或不同的概念进行区分，无法作出正确的决策等。本研究引用了深层次学习的研究课题，发现它们没有将基础知识作为复杂学习的前提，如表所示。[4]

2.计算机多媒体技术

多年来，计算机多媒体技术在教育领域得到广泛的研究与应用。例如，葡萄牙学者J.R.Galvao探讨3D建模技术、Flash动画制作，以及VRML（虚拟现实建模语言）编程在设计、制作教育或培训素材等方面的可行性。[5]

引进拥有多媒体技术支撑的计算机测试技术可满足考核内部认知结构的要求。例如，人们开发音、视频综合的音乐常识考核题，给出 Korean，Swan Lake，Irish，Jazz和Ribbon等5项舞种。[6]考生被要求将正确的音乐五线谱连接到相应的舞种配音当中，且题干中不加任何提示信息。该题考查了学生多项认知技能：五线谱韵律的识别能力，舞蹈技能掌握水平，五线谱阅读能力，乐器及其音色等，所有这些音乐学科的认知技能构成了成功回答这道题的因素。试题编制者另可设其他考核形式，例如采用视频特技，设计舞蹈演员的动作轨迹的拖曳效果，以掩盖民族服饰带给考生的提示，增加考试难度。

表 深层次学习概念比对

概念图试题也是一种创新题型。命题者可选择从考生的答题记录出发，探讨思维导图结合超媒体链接技术在测评中的应用。例如，利用概念图进行高中物理试题的设计与编制，研究表明：与传统测验陈述性知识的选择题相比，概念图试题具有建构性、发展性和评价参与者的多元化等特点。[7]

综上所述，仅依靠传统的测验思维和静态、缺乏互动的试卷，不能满足考生获取富于教学启发意义的反馈的需求。第2节从分析如何编制满足这一需求的试题出发，深入分析线上试题编制的QTI标准规范，探讨如何将计算机多媒体元素加入命题工作中，提出解决方案。

二、试题QTI标准与计算机多媒体技术支持

1.试题资源的建设标准

本小节从技术实现层面阐述信息系统内，试题设计、编制的要求。试题互操作规范（Question And Test Interoperability,QTI）2.0版本是当前发展比较稳定的试题制作国际标准，其设计初衷是让测验题目设计者所设计的题型可以共享与再利用。经过多年技术积累，该标准的2.1版本具备21种题型的命制能力。在我国，CELTS-10.1基于QTI基础在试题、题项和响应部分提出：通常用题项类型或题型表示应答的类型都是不准确的，本标准定义了“响应类型”作为用户应答类型的惟一标识，如单选中的标识符响应或填空中所填入的字符串响应等。教育资源建设规范CELTS-41.1（CD2.0）所枚举的题型有：判断、单选、多选、匹配、填空、作图、计算、简答、问答、论述、实验、作文、改错等。同样的练习可有多种不同的呈现类型。

由上述分析得知：QTI规范兼容计算机多媒体元素的插入，可在题干、选项部分插入除传统平面文本文件之外的其他多媒体元素。下文将关注如何设计计算机多媒体技术支持的英语测验新题型。

2.计算机多媒体技术支持

选择计算机多媒体技术，支持题干、选项的多样化编著，是我国新课标发展的需要。

许多省市在高考英语卷命题工作中，应新课标要求，采用新题型对英语命题工作进行改革。例如，高中英语《课程标准》（下文简称《课标》）强调“根据高中学生认知能力发展的特点和学业发展的需求，高中英语课程应强调在进一步发展学生综合语言运用能力的基础上，着重提供学生用英语获取信息、处理信息、分析问题和解决问题的能力，特别注重提高学生用英语进行思维和表达的能力”。2009年浙江高考英语卷推出信息匹配这一任务型阅读题的题型，真实反映了《课标》所强调的认知属性掌握水平。[8]

（1）程序类知识的考核

图1是笔者使用WondershareTM公司的QuizCreator进行浙江2009年英语高考题的模仿，橙色导航栏中的“旗帜”表示试题收藏功能，右侧是音量控制与试题锁定，这些新功能使考查、诊断学生的深度更向前迈进。

图2结合音频的形式考核学生对介词的语法掌握情况，指出某些短语在特定语境下的语义等。既可摆脱文本的枯燥，又可促使学生提高学习的注意力。又如拖拽题要求考生将正确的项目拖拽到正确的位置，听写题，或者给乱序的单词排序组成一句通顺的话。

图1 计算机多媒体技术支持的信息匹配题

图2 介词特定语境中语义的考察

（2）陈述类知识的考核

旧的计算机支持测评活动中，多以选择题等客观题形式出现，以供施测人员读取最终结果。而与此不同的是，基于认知诊断评价理念设计、编制的试题，更注重考生答题“证据”的收集。施测者需要知道考生的解答步骤、过程，需要额外题型的帮助，亦即需要计算机项目自动生成技术的帮助。图3中，木箱在计算机屏幕随机移动，考生被要求根据木箱移动猜测即将要考查的词汇拼写，选填正确的字母，完成一个单词的拼写。此题主要考查学生单词记忆与辨别能力。

图3 含有提示信息的单词默写

图4根据试题QTI规范，设计多媒体技术支持的“热区匹配”题型。其中（a）使用标准的文本呈现，图（b）使用带有热区的图形呈现。二者测试体验与认知考核的力度存在区别：左侧（a）图考查记忆，右侧（b）图考查记忆与地理位置鉴别。

（3）综合题的考核

图4 标准文本与多媒体超文本在题型上的区别

学习者的内部认知技能有时还受到社交情境的影响。但是随着技术的进步，人们可以构建虚拟的社区，这样访问者即可通过登录网站、使用摄像头与耳麦与他人沟通。可以通过技术手段在网络社区当中由多人共同访问、解答，这种协作技术的应用正日益增多，例如在协作设计三维玩具，锻炼美术编辑能力与协作能力。又如，利用Google Earth辅助自然地理教学、几何画板辅助数学平面几何教学。事实上，迄今为止很多新技术支撑的新题型都加深了对考生内部心理认知过程的评价。

图5 英语综合能力考核题

图5这个英语综合题考核了学习者几方面的能力：识图及理解能力；听力能力（题目：Is Ana reading a book at 7:55?不是直接呈现出来，而是以听力的形式读出来）；考察口语能力（题目读完之后会出来两个答案，学生不是选择答案，而是直接将答案读出来，语音识别技术可自动判断学生给的答案是否正确）。

总之，按照认知诊断理论的观点，在试题编制与设计上，通过改动题干的具体情境和题型的方式，来诊断学生的整体能力水平，和基于认知过程的知识属性掌握能力。

三、研究结论与建议

本文探讨了诸多新题型在测评深层次认知技能的潜力。这一研究在教育研究领域尚未多见。本文尝试拓展试题编制、设计的表现形式，为此后认知诊断评价活动的继续开展提供高质量、可信赖的试题打基础。本文所设计的新题型不适用于任何需要革新的测验场景，而且受到试题编制工具的限制，因此它代表的是新题型在挖掘学生解题过程的内部认知水平上的潜力，供试题编制人员改善试题质量之时参考。

本研究建议：多媒体试题库的构建依靠多媒体数据库技术，在面向对象的数据模型、基于内容的检索技术、数据的压缩和解压缩、分布式数据库技术等技术层面，进行深入研究。

[1]Carmean.C.Mapping the Learning Space[EB/OL].http://www.west.asu.edu/nlii/learningmap.htm.2002-12-15.

[2]维基百科.Multimedia[EB/OL].http://en.wikipedia.org/wiki/Multimedia.Access Date:2012.3.15.

[3]Joan Jamieson.Trends in computer-based second language assessment.Annual Review of Applied Linguistics[M]Printed in the USA.Cambridge University Press.2005:25,228-242.

[4]Patricia McGee.Learning Objects:Bloom’s Taxonomy and Deeper Learning Principles[M].The University of Texas at San Antonio.2003.

[5]J.R.Galvao,P.G.Martins and M.R.Gomes."Modeling Reality With Simulation Games for a cooperative learning,"[M].Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference.2000:1692-1698.

[6]Irene Cheng,Walter F.Bishchof.Multimedia item type design for assessment human cognitive skills[R].2007.

[7]刘桂花.物理教学测验新题型——概念图试题的研究[D].浙江：浙江师范大学,2006.

[8]田福军.高考英语新题型大揭秘：信息匹配题[EB/OL].http://bj.xdf.cn/publish/portal24/tab16990/info591034.htm,2010-11-10.