孟凡茂
(临沂大学 外国语学院,山东临沂 276005)
CBFA下学习者的动机信念、精力投入及反馈行为关系研究*
孟凡茂
(临沂大学 外国语学院,山东临沂 276005)
学习者的动机信念、精力投入以及反馈行为之间的关系非常密切。文章考查了CBFA(Computer-based Formative Assessments,计算机形成性评价)下这三者之间的关系,结果显示:学习者的精力投入可以通过任务—价值信念预测,而非通过成功预期预测;寻求反馈可以通过成功预期和任务—价值信念预测,而反馈学习时间不能通过成功预期和任务—价值信念预测;寻求反馈通过CBFA下学习者的精力投入得以预测。
动机信念;精力投入;反馈行为;CBFA
评价通常被用作判定表现优劣的依据,以便进行选择、分类或核准,这是指评价的总结性功能;评价也用于提高学习者的学习,这是指评价的形成性功能。评价的形成性功能是以反馈的形式,通过反映学习者的表现状况得以实现,从而提高教学与学习的效果。反馈的形式各种各样,应重点注意区分结果反馈(Knowledge of Results,KR)、正确回应反馈(Knowledge of Correct Response,KCR)和复杂反馈(Elaborated Feedback,EF)这三种反馈形式。
有研究指出:KCR、EF比KR更有可能促进学习效果[1]。然而,仅为CBFA添加KCR或EF反馈并不能保证学习者去寻求并经历反馈过程,这是因为:学习者必须心甘情愿地投入时间和精力去寻求并经过反馈,但有很多因素会影响学习者的这种意愿,如反馈本身的干涉因素、任务和设置方面的因素以及学习者的因素(如动机信念)等。
在CBFA下考查学习者的动机信念、精力投入及反馈行为之间的关系,其优点是通过记录反馈学习时间以及学生是否通过链接反馈页面寻求反馈,就能将反馈行为记录下来。本研究中的动机信念包括成功预期和任务—价值信念。
形成性评价就是以不同方式所定义的术语[2],其主要目的是通过提供反馈,促进学生学习。作为形成性评价的一部分,反馈可以被理解为一种信息,它反映了由教师或计算机所提供的学生测试时的表现状况,目的是为了提高教学与学习的效果。该信息与表现的实际层面和预期层面相关,另外它也包括为了降低实际层面和预期层面之间的差距所使用的暗示和手段[3]。
有意义的反馈过程对于提高今后的学习至关重要。在寻求并构建来自反馈信息的意图时,学生必须积极主动,并能够进行自我调节。当然,在形成性评价中,学生必须愿意投入时间和精力,而且自愿寻求并处理反馈。有研究表明:同人际中介反馈相比,学生更有可能寻求计算机中介反馈[4],这可能是因为在计算机环境下寻求反馈通常不容易被他人察觉。
Bangert-Drowns等[5]描述了测试中接收反馈过程的五阶段模式。在该模式中,动机信念被定位为既影响寻求反馈和处理过程,同时又为它们所影响。该模式首先描绘了学习者初始状态(第一阶段)的认知(先前对相关知识的掌握程度)和动机(自我效能度、兴趣度和目标取向类别)。假设初始状态会影响该模式中随后各阶段学生的精力投入,那么当实施CBFA时,测试项目会激活先前所掌握的相关知识(第二阶段);随后,受试者开始产生回应(第三阶段)。在该模式中,没有将学习者在第二、三阶段过程中的需求帮助或反馈选择考虑在内,而是当学习者产生回应后,还要为他们提供反馈信息(第三阶段)。之后进入下一个阶段,即结果评价阶段(第四阶段)。如果测试的目的就是获得知识,在对先前知识掌握程度进行调整时,循环就会顺利完成(第五阶段)。在该任务中,学习者能够调节自我效能度或兴趣度,对测试产生反应做出调整。在第一和第五阶段之间产生的差异,被看作是测试带来的学习效果。
有研究显示:测试或学习任务中学生所投入的时间和精力以及寻求并经过反馈,会通过各个阶段的不同变量得以促进或抑制[6]。比如,如果要求学习者对于先前所学进行处理并形成反应时(第二、三阶段)引起反馈,他们很可能会复制反馈答案,这就大大缩短了寻求—反应—评价—调整这一过程。此外,如果只给学习者提供结果反馈(KR),评价(第四阶段)可能会受到限制。再者,对测试积极的态度也会促进反馈学习时间(第四阶段)。另有研究表明:反馈学习时间也受反应正确度和反应确信度的影响(第四阶段)[7]。正确的试题答案会导致最短的反馈时间,因为学生确信以前的答案就是正确的(低偏差);而错误的答案会导致最长的反馈时间,这也是因为学生确信这样回答是正确的(高偏差)。
根据Eccles和Wigfield[8]的期望—价值理论,任务中学生自愿投入的时间和精力由成功预期和任务—价值信念所致,即所谓的动机信念。其中,成功预期指学生为完成某些学业任务,而对自己的能力所做出的判断;任务—价值信念是指有关任务的重要性、兴趣度以及价值信念。动机信念应被看作是特定于任务中的,因为它们随活动的不同而变化。学生特定于任务中的动机信念源于对某项任务所做的初始判断,即当遇到与先前类似的任务和内容时,根据经验所做出的判断。Crombach等[9]对两种特定于任务中的判断进行了区分:一是完成某项学习任务之前对该任务的评估判断,二是完成该项任务之后的归结判断。
本研究旨在考查CBFA下学生的动机信念、精力投入及反馈行为之间的关系,其关系所包含的六种假设如图1所示。其中,H所代表的是本研究所做的假设(Hypothesis)。
图1 六种假设示意图
基于五阶段模式,本研究重在考查学习者的初始状态(任务—价值信念和成功预期)和评价(反馈行为)之间的关系。在初始状态下,学习者要处理先验知识并构建反应(测试中学生的精力投入)。本研究中的测试是基于信息素养的CBFA,而信息素养是指有能力识别需求信息,确定相应的信息源,并从每个信息源提取并组织相关信息,最后对各种来源信息予以综合。有研究显示:学生在信息素养方面存在不足,并且学生往往会高估自己的信息素养[10]。为此,CBFA具有双重目的:获取知识和提高兴趣度。鉴于学生往往高估自己的信息素养,因此应事先引导他们体验比预计难度大一些的CBFA(H1)。这一假设与“成功预期”有关,故被称之为“预期偏差”。
根据期望—价值理论,在CBFA下,假定学生的精力投入可以通过任务—价值信念(H2)和成功预期(H3)进行预测。Pintrich[11]发现:不论是成功预期还是任务—价值信念,都能预测后续活动,如在学习过程中寻求并经过反馈。因此,通过任务—价值信念(H4)和成功预期(H5)可以预测反馈行为。如果把学生的精力投入看作是动机的一种间接测量方法,那么便可以预测:学生的精力投入和反馈行为之间呈现正相关(H6)。
1 研究对象和步骤
此次受试对象是临沂大学一年级中来自6个不同系院的151位学生,这些学生大多是女生,且年龄处于18~20岁之间。本研究事先给这些学生提供了CBFA的20道测试题目,要求她们对自己有关信息素养方面的先验知识和理解能力做出评估。任务—价值信念、成功预期以及CBFA下学习者的精力投入在该评价体系中得到整合,相关的任务—价值信念和预期评估也通过测试题目得以呈现。为了让学生对该任务有一个初步印象,本研究提前给了她们2道示范性的测试题目。受试者在完成所有的CBFA测试项目后,在结果反馈(KR)页面显示之前,预期归结和精力投入便会显现出来。另外,为了测量预期偏差,要求受试者在做第一道题之前和做完最后一道题目之后分别对正确答案做出估算。
该CBFA是在开展一系列研究技能训练项目的课程期间专为本次受试者所进行的一次编程,受试者因为是自愿参加而不是被强制而来,因此不会出现逃课的行为。本研究将151位受试者划分为6个场次,每场时间为90分钟,安排监控。监考人员宣布开考,口头简要说明CBFA计划,分发书面指令,同时告诉受试者:本次CBFA结果会在随后的讲课中进行讨论。当CBFA结束后,监考人员要求受试者呆在原地停留至少45分钟,并鼓励他们利用这段时间,完成下一场研究技能训练计划课所设计的测试任务。多数受试者能在45分钟内完成测试,151位受试者全部完成了形成性评价,但只有141位完成了全部的特定任务动机信念的问卷调查。
2 任务—价值信念、成功预期及精力投入的问卷调查
Crombach等[12]研发了一种测量仪,研究学生面临特定课程任务时的特定任务动机信念。该测量通过OMQ(Online-Motivation Questionnaire,在线动机问卷)得以实现,能够确认学生面对一项任务时决定投入精力所做的认知判断。所有的OMQ测试题目均采用李克特提出的4分量表法(4-point Likert-scales)。
原始的OMQ包含7方面内容,本研究中的调查问卷只包括任务—价值信念、成功预期(预期评估和预期归结)以及精力投入这三个维度。所投入的精力能间接测量特定任务动机信念,这是因为投入的经历是动机信念的结果。调查时要求受试者说出她们期望自己答对或已经答对多少道题目,该问题重复两遍,第一遍是在CBFA和做第一部分问卷之前,第二遍是在刚好完成CBFA之后和做第二部分问卷之前。通过该问题的答案,可以大致了解预期评估与预期归结之间的差异,故成功预期实际上包含了预期评估、预期归结和预期偏差三个方面的内容。
3 信息素养下的CBFA
网络技术环境下,针对某项任务,在提供KR前后,需求帮助或按需反馈与额外反馈之间存在差异。测试中,在提供KR之前,如果需要提供多次尝试、多次需求帮助或按需反馈,通常更倾向于使用暗示或无KCR的样例,而KCR的排外更有可能进行预搜索。该研究局限于一个文本,给受试者提供了CBFA下的KR后,她们就可以附加反馈。
根据受试者的信息素养,该CBFA提供了20道多项选择测试题,测试题均选自供职于大学的信息专业人士所开发的现行题库。该研究技能训练项目中,授课者根据预计相关性选择测试题目,而测试题目的最终选择应涵盖信息素养的各方面,如资源选择、搜索策略的应用以及引用情况等。通过对KCR和EF进行编译指令,受试者就能够进行知识获取这一行为。当学生做完所有测试题后,向他们提供一个KR网页——该网页自动生成,能呈现答案正确与否等信息,能链接每项测试题附加反馈的弹出视窗。附加反馈包括KCR以及答案类别中对各种不同概念的解释。在打开一个附加反馈页面后,为了继续顺利运行,应先将该视窗关闭。通过运行可以记录学生是否链接附加反馈页面,并记录下附加反馈弹出视窗打开与关闭之间所用的时间,这样,CBFA就将反馈行为存储下来了。
4 数据分析
每位学生的应变量反馈行为通过寻求反馈和反馈学习时间得以体现:寻求反馈通过每位学生打开附加反馈页面的比例来衡量;反馈学习时间则通过记录打开和关闭一个附加反馈页面之间的时间,对每项测试题目逐项测量,将每项所得数据相加就能计算出每位受试者用于每一道测试题的总反馈学习时间。虽然该过程中处理多项任务会因监控而受阻,但每项任务都不能疏漏。为了补偿反馈学习时间极值,本研究采用了总反馈学习时间的对数进行处理。
借助修改过的OMQ版本,本研究测量了任务—价值信念、预期评估、预期归结以及精力投入,并将受试者期望已正确回答的测试题数量等问题也添加到问卷之中。为了建立统一的度量标准,本研究将受试者期望回答正确的问题数量按照李克特OMQ的4分量表法一分为五;为了确认问卷中的不同维度,本研究采用方差最大旋转法对主成份进行分析。
对于主成份分析中的各分量表,本研究计算出未加权平均值(1~4范围内)。此外,预期偏差需加入一个变量,它能提供一个示值,表明受试者体验CBFA时比事先预期会遇到或多或少的困难程度。该变量的计算方法是:学生完成CBFA之前预计正确回答问题的数量减去完成CBFA之后正确回答问题的数量,得出的数值即是H1。
通过预测统计分析软件PASW Statistic 18,线性回归分析就能检验精力投入是否可通过任务—价值信念预测(H2),并预测成功预期的三个维度(H3)。接下来,根据任务—价值信念(H4)和成功预期的三个维度(H5),通过PASW Statistic 18概率单位分析和线性回归分析,寻求反馈与总反馈学习时间就能分别得以回归。最后,利用概率单位分析和线性回归分析,分别考查精力投入和反馈行为(H6)之间、寻求反馈和总反馈学习时间之间的关系。
1 反馈行为
151位受试者中,共计有113位打开了871个附加反馈页面。也就是说,75%的学生查询了附加反馈,平均每位学生打开了7.7个附加反馈页面(SD=4.10)。
对于打开过附加反馈页面的这部分同学来说,平均每位学生花费在每道题目上的反馈学习时间为17.2秒(SD=10.8),平均每位学生的总反馈学习时间是137.5秒(SD=129.8)。
2 特定任务下动机的主成份分析
根据得到的特征值和方差贡献率,当提取4个因子时累计方差贡献率达到86.3%,因此本研究选取了4个公共因子。经方差极大旋转后,学生动机的17个量表的因子载荷系数如表1所示。从表1可以看出,4个因子均有较大载荷,这说明了本研究量表设计的合理性和科学性。根据分析结果,本研究去掉了一道测试题(“我考得很好,因为我很幸运”),这是因为该题的所有4个因子系数都很低。
表1 方差极大旋转后,4个维度的载荷系数
表1显示了精力投入包含6项量表(克隆巴赫系数,即Cronbach’s α=.77),预期评估包含4项量表(α=.75),预期归结包含5项量表(α=.67),而任务—价值信念只有2项量表。这些测试项目显示出:斯皮尔曼相关系数是.47(p<.01)。
3 描述性统计
任务—价值信念、成功预期的三个维度和精力投入的描述性统计如表2所示。其中,任务—价值信念、预期评估、预期归结以及精力投入的各项平均值,代表每位受试者未加权平均数的总体平均值;预期偏差的平均值是指在完成CBFA前后一位受试者估计答对的测试项目数量(范围为0~20)的平均偏差。预期偏差描述性统计显示:在完成CBFA前后,受试者的估计平均相差3.54点,这充分说明:受试者体验CBFA时大多比预计的要难得多(证明H1成立)。
表2 描述性统计
4 精力投入预测
通过线性分析(N=141),精力投入可回归到任务—价值信念和成功预期的三个维度。结果显示:任务—价值信念与精力投入之间正相关(证明H2成立),也就是说,回归系数β=.27,其显著性概率p=.02。成功预期的三个维度与精力投入之间不呈现显著相关(证明H3成立)。
5 反馈行为预测
通过概率分析(N=113),寻求反馈也可以回归到任务—价值信念和成功预期的三个维度。结果显示:寻求反馈与任务—价值信念之间呈正相关(寻求反馈的H4得以验证),即,回归系数β=.14,其显著性概率p=.02;另外,寻求反馈与预期评估(β=.30,p=.01)、期望归因(β=.16,p=.01)以及预期偏差都呈现显著相关(β=–.02,p=.02)(寻求反馈的H5得到部分验证)。通过线性分析(N=113),每位受试者的总反馈学习时间也可以回归到任务—价值信念和成功预期的三个维度,但结果显示没有显著关系(对于总反馈学习时间,证明H4和H5都不成立)。
6 精力投入和反馈行为
通过概率分析(N=113),寻求反馈可以回归到精力投入,结果显示正相关(β=.16,p<.01);对于总反馈学习时间和精力投入而言,不呈现显著相关。因此,对于寻求反馈来说,H6是成立的;而对于总反馈学习时间而言,H6不成立。
本研究考查了CBFA下学习者的动机信念、精力投入及反馈行为之间的关系。H1和H2成立、H3不成立,说明与表现目标取向相比,学习目标取向会导致学生采用更为恰当的学习策略;H4成立,表明反馈行为与任务—价值信念成正比。另外,学生完成CBFA前,成功预期(预期评估)与寻求反馈成正比;完成CBFA后,成功预期(预期归结)与寻求反馈同样也成正比。
研究结果还显示:预期偏差与寻求反馈之间略呈负相关,这意味着对CBFA难度低估的增加会导致寻求反馈的减少。由此,预期难度的增加会导致基于自我的动机通过拒绝或无视反馈来保护或增强自我。这说明,每位受试者总反馈学习时间的对数不能被认定是任务—价值信念的结果,也不能归因于成功预期的三个维度(对于反馈学习时间,H4和H5不成立)。可以预测的是:由于各种随机事件(如阅读速度的个体差异),时间测量可能千差万别,这种差异会导致动力问题,从而阻碍着去发现有意义的结果。预期偏差与寻求反馈之间的负相关表明:有难度的测试可能导致动力缺失,从而使学生拒绝反馈;而内容简单的活动往往会让学生认为绩效差距不会太大、不需花费额外精力,从而诱使学生去寻求、学习反馈。
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The Relationship between Students’ Motivational Belief,Vigour Devotion and Feedback Behavior under CBFA
MENG Fan-mao
(School of Foreign Languages,Linyi University,Linyi,Shandong,China 276005)
The relationship between students’ motivational belief,vigour devotion and feedback behavior are close.This study examined the interrelations among these three under CBFA (Computer-based Formative Assessments).Results shown that the students’ vigour devotion can be predicted by task-value belief,not by success expectancy.Furthermore,feedback seeking can be predicted by success expectancy and task-value belief,while feedback learning time cannot be predicted by success expectancy and task-value belief.In addition,feedback seeking can be predicted by the students’ vigour devotion under CBFA.
motivational belief; vigour devotion; feedback behavior; CBFA
小米
G40-057
A 【论文编号】1009—8097(2016)01—0080—07
10.3969/j.issn.1009-8097.2016.01.012
本文受临沂大学认知科学与语言学能研究基地、临沂大学哲学社会科学发展项目“现代汉语语序与韵律接口研究”(项目编号:14LUZS09)资助。
孟凡茂,副教授,硕士,研究方向为应用语言学理论与计算机辅助语言教学,邮箱为mfm109@163.com。
2015年7月24日