数字化测验环境中学生问题解决能力影响因素分析——以PISA 2012为例

袁建林，刘红云，张 生

(1.北京师范大学 教育学部，北京 100875；2.北京师范大学 心理学院，北京 100875；3.北京师范大学 中国基础教育质量监测协同创新中心，北京 100875)

数字化测验环境中学生问题解决能力影响因素分析
——以PISA 2012为例

袁建林1,3，刘红云2,3，张 生3

(1.北京师范大学 教育学部，北京 100875；2.北京师范大学 心理学院，北京 100875；3.北京师范大学 中国基础教育质量监测协同创新中心，北京 100875)

数字化测验环境中的问题解决能力测验表现不仅会受到个体心理品质的影响，也可能会受到学生信息技术工具使用熟练程度的制约。该研究利用PISA(国际学生评价项目)2012年新加坡、中国上海、澳大利亚、德国基于计算机的问题解决测验数据，使用两水平线性回归模型，分步考察了问题解决坚持性、问题解决开放性、学生ICT的简单使用对问题解决能力的影响。研究结果表明：问题解决坚持性和开放性对问题解决能力有积极影响，学生ICT的简单使用有负向预测作用；在学生层面，学生问题解决坚持性和开放性对问题解决能力的影响程度比ICT的简单使用要大，而在学校层面情况则相反。最后，我们认为ICT简单使用的熟练程度不会制约学生的测验表现，提升学生问题解决能力要注重培养学生的问题解决坚持性和开放性心理品质，要注重利用信息技术改进教学方式，促进学生复杂认知能力的提升。

问题解决能力；ICT的简单使用；问题解决坚持性；问题解决开放性

一、引言

随着社会的变革，具备良好的问题解决能力是个体有效参与学习、工作以及主导自身生活的基础，在未来学习中，问题解决能力是学习结果所包含的核心元素，是学生学习与创新所需的核心素养之一[1]。问题解决能力(Problem Solving Competency)是指当面对不具有显而易见解决方案的问题情境时，个人经过认知加工以理解和解决问题的能力，它还包含个人面对和处理问题的意愿(Willingness)，具有这种意愿意味着具备成为一个建设性的、具有反思精神公民的潜力[2]。近年来，基础教育领域越来越多地利用信息技术构建复杂任务情境培养学生的问题解决能力，在教育测评领域，大型国际测验组织基于计算机测评学生的问题解决能力。国际学生评价项目(Programme for International Student Assessment，以下简称PISA)于2012年基于计算机的形式测验了15岁学生的问题解决能力，2013年，国际成人能力评估项目(Programme for the International Assessment of Adult Competencies，PIAAC)测量了成人在丰富技术环境下的问题解决能力。在这种基于计算机的问题解决能力测验中，利用信息技术构建的复杂任务情境可以更加有效、可靠的测量问题解决能力，其任务情境的设计、学生问题解决的交互过程与信息技术环境下的问题解决教学非常相似，ICT(Imformation and Communication Technology)工具的使用是完成任务不可或缺的技能，但其对问题解决表现是否有影响是需要特别重视的问题。此外，问题解决是一项复杂的认知活动，个体认知表现与动机、情感、认知风格等心理品质紧密相关，问题解决能力的表现需要考虑个体的动机水平(如坚持性)、认知风格(如开放性)等个体心理品质的影响。本文综合考虑这两方因素，将它们置于统一模型中进行分析，以全新的视角考察它们对问题解决能力测验表现的影响。

二、问题的提出

(一)PISA 2012问题解决能力测验

PISA 2012利用计算机构建的复杂任务情境测验了学生的问题解决能力，将问题解决的认知过程分为探究与理解、表征与形成、计划与执行、监控与反思，构建了动态和静态两类问题情境，考察学生在真实情境下的问题解决能力。PISA 2012共设计了16个测试单元(每个单元一个情境)，并被分成4组，每组测试时间为20分钟，根据是否参加其他基于计算机的测验项目，每位学生完成1～2组问题情境的测验。此外，PISA 2012在背景问卷中调查了学生ICT使用情况、可利用的ICT资源以及问题解决的坚持性和开放性等，这些调查问卷为开展各种研究提供了详实、丰富的数据。本文不具体讨论基于计算机的问题解决能力测评设计问题，具体的设计框架可以查看“PISA 2012测评与分析框架”中的问题解决部分[3]。

(二)ICT的简单使用与基于计算机的问题解决能力

在PISA 2012关于学生的背景因素调查问卷中，ICT的使用是指日常学习与生活中应用信息技术工具完成相关任务，主要强调对ICT工具的一般应用，如发送邮件、浏览网页、在线聊天等，而不牵涉使用ICT工具进行复杂认知加工，根据有关学者对信息技术与课程整合的层次划分[4]，可以将其归结为ICT工具的简单应用(本文所有关于ICT的使用都特指ICT工具的简单应用)。基于计算机的学生问题解决需要较多的交互，不能排除学生ICT使用的熟练程度对问题解决表现的影响[5]。依据直觉经验，学生使用ICT工具越频繁，则对ICT工具越熟练，其基于计算机的问题解决能力表现可能会更好。目前关于ICT的使用对问题解决能力影响的研究较少，Greiff，Kretzschmar等人[6]的研究表明ICT素养与基于计算机的问题解决能力呈现弱或中等程度相关，认为问题解决具有独特的复杂认知过程。Liem，Martin，Sudmalis等人[7]基于PISA 2003年问题解决能力测验数据的研究认为ICT的使用频率对问题解决能力有负向预测作用。此外，在关于“纸笔测验”和“基于计算机的测验”比较分析中，Clariana 和Wallace[8]在回顾已有研究的基础上，依据自己的研究结果认为学生对计算机的熟练程度与测验表现差异没有相关，同时强调随着基于计算机的测验增多，需要警惕可能的测验模式效应。

(三)问题解决坚持性、开放性与问题解决能力

Mayer[9]认为问题解决的过程不仅受问题解决者的知识、策略等认知因素的影响，同时受个人的动机和情感因素的影响，特别是在较复杂的问题解决过程中，需要学生较强意志力、自我调控能力等[10]。PISA 2012首次考虑了动机与情感因素对问题解决能力的影响，主要关注问题解决的坚持性(Perseverance)和开放性(Openness)，并将坚持性和开放性归结为解决问题的意愿，认为坚持性和开放性与问题解决测验表现强相关。彭聃龄认为坚持性是指个体能够很长一段时间相信其决定是合理的，不逃避困难，不屈服压力，通过不懈地努力来实现其决策[11]，描述的是个人相对较稳定的意志品质。也有研究将坚持性作为动机品质来考量，张林和张向葵[12]认为学习坚持性是指学生遇到学习困难与障碍或外界无关刺激影响时坚持努力的程度，许多研究表明学习坚持性对学业成就之间有显著影响[13-15]。开放性主要描述的是认知风格，有开放性人格特质的人，其思维常常不同于常规思维，表现出新异、灵动、变革的成分[16]，偏爱抽象思维，兴趣爱好广泛，与封闭型的人相比，其信息加工广度、深度、强度表现更好，开放性显著与学业成绩相关[17][18]，也有研究认为开放性与发散思维显著正相关[19]。总的来看，现有研究较多考察了坚持性和开放性对学业成绩等因素的影响，而关于坚持性、开放性对问题解决能力影响的研究较少。

综观以上的分析，在基于计算机的问题解决过程中，学生ICT的使用情况、问题解决坚持性和开放性是需要着重考虑的因素，但根据现有的研究，还有较多的问题需要进一步分析：首先，坚持性和开放性属于相对稳定的心理品质，ICT的使用是能在较短时间内习得的操作技能，这两类因素虽然对问题解决的表现都有影响，但它们对问题解决的影响方式、影响程度是否不同？如何不同？需要将它们置于统一模型中进行考察。其次，已有研究关于学生ICT的使用情况对问题解决能力的影响没有一致的结论，特别是较少有关于坚持性和开放性对问题解决能力影响的研究。再次，现有研究都是从学生层面反应了ICT使用、坚持性和开放性的部分因素对问题解决成绩的影响，而没有从学校层面进行分析，也就是需要考察不同学校之间学生平均ICT使用情况、平均坚持性、平均开放性对学生问题解决能力的影响。最后，已有的研究缺乏不同国家之间的比较分析。因此，本研究采用PISA 2012年新加坡、中国上海、澳大利亚、德国四个国家(地区)关于中学生问题解决的测验数据，使用两水平线性模型分步考察学生ICT的使用、问题解决坚持性、问题解决开放性以及相关背景因素对基于计算机的问题解决能力的影响，以期能解决现有研究所存在的问题。

三、研究方法

(一)被试及数据来源

本研究选取了参加PISA 2012问题解决能力测验中新加坡、中国上海、澳大利亚、德国的数据，这四个国家都参与了问卷调查。选择这四个国家的考虑是：新加坡学生的问题解决平均成绩最好，其从21世纪开始所推行的系列课程改革和信息技术改进教学的计划引起国际的重视；澳大利亚作为移民国家，往往被作为跨文化研究的对象；德国作为经济强国和教育强国，但在PISA的多次测试中的表现只在中等左右，震撼了德国社会各界，由此实施的系列教育改革受到国际广泛关注，在本研究中，德国被视为唯一的欧洲国家进行国际间的比较分析；中国上海是中国大陆第一个正式参与PISA测验的地区，其测验表现已引起国内外的极大关注。四个国家(地区)的学生总数30205名，学校总数1332所，各国学生男女比例均接近1∶1，四个国家(地区)的样本统计情况如表1所示。本研究的所有数据均来自PISA官方网站( http：//www.pisa.oecd.org)。

表1 四个国家(地区)的样本统计情况

(二)自变量选择与说明

本研究主要考察ICT的使用、问题解决坚持性、问题解决开放性对问题解决的影响，其中ICT的使用包括三个方面：校外使用ICT用于娱乐生活、校外使用ICT用于学习、校内使用ICT用于学习，在研究中我们直接考察这三个方面(5个变量)的表现对问题解决能力的影响。为了从学校层面反应主要变量学校平均变化情况对问题解决能力的影响，我们将学生层面的5个主要变量在学校层面求平均分别得到5个学校层面的变量。此外，在学生层面还考察了性别、ESCS(社会经济地位)、家庭可用ICT资源、学校可用ICT资源四个变量对问题解决能力的影响，在学校层面还考察了学校报告的计算机学生比和ICT资源缺乏而对学校教学的影响程度对问题解决能力的影响。较多地关注ICT资源是因为有报告指出可以利用的ICT设备和资源是影响学生问题解决能力的因素，如PISA 2012结果报告中反应了在家使用计算机的学生问题解决能力表现显著比没有使用的好[20]。

在学生层面，校外使用ICT用于娱乐生活、校外使用ICT用于学习、校内使用ICT用于学习、问题解决坚持性、问题解决开放性五个主要考察变量在四个国家和地区的内部一致性(Cronbach's α系数)分别为0.75～0.86、0.75～0.89、0.78～0.87、0.67～0.87、0.81～0.84[21]，基本达到了测量学的要求。

(三)总体概念模型

由于PISA采取两阶段随机抽样方法，第一阶段抽取学校，第二阶段抽取学生，数据呈现嵌套关系，即学生嵌套于学校，也就是说来自同一所学校的学生由于享有共同的学校资源和环境、受同样的教学与管理文化的影响等往往有更大的相似性。对于此类具有嵌套关系的数据，使用多水平分析，可以更加合理的解释变量之间的关系[22]，也是当前PISA等大规模测验进行研究与数据分析的主要方法。本研究采用两水平线性模型考察相关变量对学生问题解决能力的影响，总体模型结构如下图所示。第一水平变量为学生层面变量，第二水平变量为学校层面变量。为简化表述，总体模型结构图中变量名称有所简化。

ICT使用和问题解决坚持性和开放性对问题解决能力影响两水平模型图

(四)分析的思路

首先，对主要变量进行描述性统计分析。其次，采用两水平线性回归的方法考察主要变量对问题解决能力影响，并通过分组回归的方法逐步考察各组变量对问题解决能力的影响程度，为此建立了4个模型，且在4个模型中将学生层面的变量都做组中心化处理。

模型1：零模型，也称基线模型，考察问题解决能力在学生层面和学校层面变异的大小，是做两水平分析的主要依据。

模型2：在模型1的基础上，分别在学生水平和学校水平加入背景变量，主要考察背景变量对问题解决能力总的影响。

学生水平：

学校水平：

模型3：在模型2的基础上，学生水平加入问题坚持性和问题开放性两个变量，学校水平加入平均问题解决坚持性和平均问题解决开放性两个变量，主要考察问题解决坚持性和问题解决开放性对问题解决能力的总体影响。

学生水平：

学校水平：

模型4：在模型3的基础上，学生水平加入ICT使用的三个变量，学校水平加入已合成到学校层面的ICT使用三个变量，考察ICT使用对问题解决能力的总体影响。

学生水平：

学校水平：

(五)数据处理与分析

在数据处理与分析过程中使用SPSS22软件对数据进行初步整理和转换，使用Mplus7.11软件进行两水平线性回归模型分析，参数估计方法为MLR(Maximum Likelihood estimation with Robust standard errors)。

四、研究结果

(一)主要变量描述统计

表2呈现了四个国家(地区)的问题解决能力、ICT使用、问题解决坚持性和问题解决开放性平均值和标准差。由表2可知，学生在ICT使用方面：总体上，中国上海的学生使用频率较低，澳大利亚学生的使用频率较高；对比分析三种类型的使用频率，德国学生校外使用ICT娱乐的频率最高，澳大利亚学生校内使用ICT学习和校外使用ICT娱乐的频率最高。在问题解决坚持性和开放性方面：新加坡学生问题解决坚持性表现最好，德国学生问题解决开放性表现最好。

表2 主要变量的均值和标准差

(二)学生问题解决能力成绩变异的分解(模型1结果)

根据多水平线性模型原理，模型1是在没有加入任何预测变量的情况下计算问题解决成绩在学校内和学校间的变异情况，如表3的结果表明，德国学生问题解决能力成绩校间变异最大，与总变异(学校间变异与学校内变异之和)相比，达到61.6%，中国上海、新加坡、澳大利亚分别为45.1%、36.3%、32.3%，四个国家(地区)的校间变异都较高，有必要采用两水平模型对数据进行分析。

表3 主要变量的均值和标准差

(三)四个模型中各变量对学生问题解决能力成绩变异的总解释

在数据分析部分，我们采用多重回归方法建立了三个模型(模型2、模型3、模型4)考察三组变量对问题解决能力的影响。表4呈现了新加入变量在两个水平的总解释率变化情况，各模型新加入变量对因变量的解释率计算方法为新模型的总解释率减去加入变量前的模型的总解释率，反应新加入的这一组变量对问题解决能力总的影响，解释率越大，影响程度越大。

表4 各组变量对问题解决能力不同层面变异的解释率

依据表4所示，模型2的结果表明四个国家(地区)学生性别、ESCS、学校和家庭ICT可利用情况对学生层面问题解决的解释率基本相同，中国上海、澳大利亚学校的计算机学生比和ICT资源缺乏程度对学校层面问题解决变异的解释率大于新加坡和德国；模型3的结果表明澳大利亚学生的问题解决坚持性和开放性对学生层面问题解决能力变异的解释率最高，而中国上海学校平均学生问题解决坚持性和开放性对学校层面问题解决变异解释明显高于其他国家；模型4的结果表明新加坡学生ICT的使用对学生层面问题解决能力变异的解释率最高，且学校平均学生ICT的使用对学校层面问题解决能力变异的解释率也最高；对比校内与校间问题解决成绩差异被解释率，在四个国家(地区)学校层面的问题解决成绩变异被解释的比例高于学生层面。

(四)ICT的使用、问题解决坚持性和开放性对问题解决能力的影响

表5为模型4的结果，反应本研究中学生层面和学校层面所有自变量对问题解决能力的影响。由固定效应部分可知，新加坡、中国上海、德国的男生问题解决能力成绩显著高于女生，澳大利亚男女生差异不明显；在四个国家(地区)，学生ESCS变量对问题解决能力成绩有显著正向预测作用。

表5 问题解决能力影响因素分析结果(模型4)

在学生可利用的ICT资源方面，新加坡、澳大利亚、德国的学生在学校和在家中可利用的ICT资源对问题解决能力成绩有负向预测作用，中国上海学生在学校可利用的ICT资源对问题解决能力成绩有正向预测作用；学校ICT资源丰富程度对学生问题解决能力的影响得到比较一致的结果，即学校计算机学生比和ICT资源缺乏程度对问题解决能力成绩没有明显影响。

对于学生问题解决坚持性和问题解决开放性两个变量，在学生层面，四个国家(地区)学生的问题解决开放性对问题解决能力成绩有显著的正向预测作用；新加坡、澳大利亚、德国的学生问题解决坚持性对问题解决能力有显著正向预测作用。在学校层面，新加坡、澳大利亚、德国的学生平均问题解决坚持性对问题解决能力没有显著影响；中国上海、澳大利亚学生平均问题解决开放性对问题解决能力有正向预测作用，新加坡、德国学生没有显著影响。

对于ICT使用所包含的三个变量，在学生层面，中国上海、澳大利亚、德国学生校外使用ICT娱乐对问题解决能力没有显著影响，澳大利亚、德国学生校外使用ICT学习对问题解决能力有显著负向预测作用，新加坡、澳大利亚、德国学生校内使用ICT学习对问题解决能力有显著负向预测作用。在学校层面，四个国家(地区)的学生平均校外使用ICT学习对问题解决有正向预测作用，平均校外使用ICT学习频率越高，问题解决成绩表现越好；澳大利亚、德国学校学生平均校外使用ICT娱乐对问题解决成绩有负向预测作用，新加坡、中国上海学校的学生该变量的影响不显著；新加坡、澳大利亚的学校的学生平均校内使用ICT学习对问题解决成绩有显著负向预测作用，中国上海、德国的学校的学生平均校内使用ICT学习对问题解决成绩没有显著影响。

五、讨论与结论

(一)相关背景变量对问题解决能力的影响

研究显示男女生在问题解决的表现上差异显著，与PISA报告的结果一致，大部分国家男生问题解决能力比女生高[23]；学生ESCS与问题解决的表现关系同样密切，学生家庭社会经济地位越高的学生，其问题解决能力也越高，这在四个国家(地区)表现高度一致性。学生在家中和学校可用的信息化设施设备对问题解决成绩有显著负向预测作用，即家庭、学校中学生可用的信息化设备设施越多，其问题解决的成绩反而会越低，这可能与该阶段的学生自控能力较差，倾向于使用信息化设备设施从事非学习活动有关。学校层面，大部分国家的计算机学生比与ICT资源缺乏程度两个变量对问题解决没有显著影响，说明学校信息化资源的丰富与否对学生问题解决成绩没有直接影响。

(二)问题解决坚持性和问题解决开放性对问题解决能力的影响

从学生层面和学校层面总体来看，学生问题解决坚持性与问题解决开放性对问题解决能力有积极影响。越具有坚持性和开放性认知倾向的学生，其问题解决的表现越好，这与大部分关于坚持性和开放性对学业成绩影响的研究结果是一致的。具有坚持性品质的学生，在问题解决过程中更具有持续稳定克服困难的意志，能更好地自我调控、自我管理和应用策略与资源解决问题[24]，所以更可能完成问题的解决。具有开放性认知倾向的学生，更倾向于发散思维，能深入加工信息、处理复杂事物[25]，因而更可能解决复杂问题，其问题解决能力会更强，问题解决成绩表现相对更好。中国上海学生问题解决坚持性对问题解决成绩出现负的影响，这是由于中国上海学生的坚持性与开放性相关较高造成的(r=0.509, p＜0.001)，在不加入开放性变量的情况下，其坚持性对问题解决的影响系数为正，由此说明中国上海越倾向于开放性的学生，其坚持性倾向也越明显，且主要通过开放性影响问题的解决。

(三)学生ICT使用情况对问题解决能力的影响

与Liem等人[26]的研究结果一样，在学生层面，ICT使用频率对问题解决能力表现呈现负向预测作用。学校层面除了平均校外使用ICT学习外，其他两个变量对问题解决同样呈负向预测作用，这表明ICT使用频率越高的学生，其问题解决能力成绩并没有显著提升。PISA 2012主要测量了学生对ICT的简单使用的熟悉程度，不牵涉到复杂认知的测量，ICT的简单使用并不能提升个人的复杂认知能力，相反，其使用频率越高，反而减少进行复杂认知加工的时间影响复杂认知能力的提升，因此ICT使用频率对问题解决能力成绩呈现负向预测作用。同时，我们注意到学校平均校外使用ICT学习的频率越高，学生问题解决的成绩越高，这可能是平均校外使用ICT学习频率越高的学校，其教学方式、教学过程较多的利用信息技术工具，较注重学生应用工具自主探究、动手实践和问题解决，学生的问题解决能力在平时得到了较好的锻炼。

(四)ICT的使用、坚持性与开放性对问题解决能力总的影响程度分析

学生层面，学生问题解决坚持性和开放性影响程度要大于ICT的使用，而在学校层面则相反。由前面表4中模型3和模型4解释率的结果可以看出，在学生个体层面，澳大利亚、德国、中国上海学生的问题解决坚持性和开放性对问题解决能力的影响程度明显比ICT使用要大；在学校层面，新加坡、澳大利亚、德国学校学生平均ICT使用情况对问题解决能力的影响程度比学校学生平均问题解决坚持性和开放性要大，这说明校际之间的差异主要是由ICT的应用引起的。这可能是因为问题解决坚持性和开放性描述的是学生个体心理品质，其表现相对稳定，短期内较难受学校层面因素的影响，而ICT使用的熟练程度较容易受学校教学与管理方式的影响，对于技术应用丰富、技术与教学整合程度高的学校，其学生ICT使用越熟练，问题解决能力也越高。所以在个体层面，学生问题解决能力主要受其自身坚持性和开放性心理特质的影响，而在学校层面，学生问题解决能力主要与学校教学与管理方式的不同而导致的ICT使用熟练程度不同有关。

六、研究启示

基于本研究对数字化环境中的问题解决能力测验表现的影响因素分析，我们对开展数字化环境下的问题解决能力培养和测评提出以下建议。

(一)注重提升信息技术的应用层次

利用信息技术支撑学生学习方式的转变[27]，是推进信息技术应用的重要途径。但技术的应用是否能有效促进教学是需要着重研究的问题。本研究表明，ICT工具的简单使用对提升学生问题解决能力没有显著作用，学校、家庭中的信息化资源丰富程度对学生问题解决能力的直接提升也没有明显作用。鉴于当前教育实践的实际情况，我们认为这一方面是由于信息化资源未得到有效利用，另一方面ICT的简单应用难以有效促进学生高级认知能力的发展，学生的思维品质、思维深度和广度难以得到有效提升。所以在开展信息技术环境下的问题解决培养活动时，要注重提升技术工具的应用层次，利用信息技术工具促进合作问题解决、协同知识建构，有效支撑学生复杂思维活动过程，支持复杂任务的完成，进而促进其高阶认知能力的发展。

(二)注重培养学生坚持性和开放性心理品质

多个国家(地区)的数据分析非常一致的表明：学生问题解决的坚持性和开放性对问题解决能力有显著的正向影响，这说明培养学生问题解决能力不仅要关注其复杂认知能力的发展、思维品质的提升，还要关注学生的动机与情感因素。从学生的实质心理过程出发，学生在数字化环境中的学习实际是一个问题解决过程，鉴于坚持性和开放性对问题解决的显著影响，因此数字化环境中的学习设计不能忽略动机与情感因素对学习的影响，要求我们在设计任务情境和问题解决过程时要充分考虑学生的坚持性和开放性心理规律，促进学生问题解决的完成。这对于解决数字化环境中自主学习(如慕课)完成率较低的问题[28]，有重要的参考价值。此外，坚持性和开放性作为相对稳定的心理品质，在短时间内难以有较大的改变，需要在日常的教育教学活动中采取多方面的策略加以培养。

(三)关于问题解决培养策略方面的建议

本研究发现男生问题解决能力比女生普遍较高，社会经济地位得分越高的学生问题解决能力表现也越好。因此，在开展基于问题解决的教学活动时，要考虑学生性别和社会经济地位的实际情况，给予女生更多关注，给予家庭条件较差的学生更多关注，促进学生个体之间问题解决能力的均衡发展。此外，在影响程度分析时，多个国家的实证数据比较一致的表明校际之间的学生问题解决能力差异受由ICT使用的影响更大。我们认为支撑该数据关系的可能情况是：校际之间的ICT使用的差异反映了学校之间教学方式的差异，校际之间学生问题解决能力的差异实际上受学校教学方式差异的影响更大。这说明改进学校教育教学方式重要性，学校需要加强信息技术在教育教学中的应用，基于新的技术、新的教学理念才能更有效地促进学生问题解决能力的提升。

(四)对基于计算机的测验开发建议

随着信息技术的发展，利用计算机开展教育测评是教育测评领域的发展趋势[29]。基于计算机的测验首先需要明确的是：学生的ICT操作熟练程度是否会影响测验的表现？本研究表明ICT简单使用的熟练程度不会制约学生在数字化环境中的问题解决能力测验表现，这为开展基于计算机的测验提供一定参考。但是，我们需要注意的是，PISA 2012基于计算机的问题解决测验假设所有学生都具有基本的计算机操作技能，满足其测验的操作要求，即本文特指的“ICT简单使用”。因此，在开发基于计算机的测验时，要确保所有被测学生都具备该测验所要求的操作技能，对于基于计算机的测验存在操作复杂的情况，在测验开始之前，要对参与测验的学生进行培训、指导，确保测验对于所有的学生都公平，以此提升测验的效度。

[1] Partnership for 21st Century Learning (P21).P21 Framework Definitions[EB/OL]. http：//www.p21.org/about-us/p21-framework,2015-6-15.

[2][3] OECD.PISA 2012 Assessment and Analytical Framework：Mathe matics,Reading,Science,Problem Solving and Financial Literacy[R].Paris：OECD Publishing, 2013.

[4] 马宁,余胜泉.信息技术与课程整合的层次[J].中国电化教育,2002,(1)：9-13.

[5][6] Greiff S.,Kretzschmar A.,Müller J.C.,Spinath B., Martin R...The Computer-Based Assessment of Complex Problem Solving and How It Is Influenced by Students’ Information and Communication Technology Literacy[J]. Journal of Educational Psychology,2014,(106)： 666-680.

[7][26] Liem G.A.D.,Martin A. J.,Anderson M.,Gibson R., Sudmalis D..The Role of Arts-Related Information and Communication Technology Use in Problem Solving and Achievement： Findings From the Programmefor International Student Assessment [J]. Journal of Educational Psychology. 2013,(106)： 348-363.

[8] Clariana, R.,Wallace, P.. Paper-based versus computer-based assessment： Key factors associated with the test mode effect[J]. British Journal of Educational Technology. 2002, (33)：593-602.

[9] Mayer, R.E..Cognitive, metacognitive , and motivational aspects of problem solving[J]. Instructional Science. 1998,(26)： 49-63.

[10] Wüstenberg S.,Greiff S., Funke J..Complex problem solving： More than reasoning?[J].Intelligence, 2012,(40)：1-14.

[11] 彭聃龄.普通心理学(修订版)[M].北京：北京师范大学出版社,2004.

[12][24] 张林,张向葵.中学生学习策略运用、学习效能感、学习坚持性与学业成就关系的研究[J].心理科学,2003,26 (4)：603-607.

[13] Brown S. D.,Tramayne S.,Hoxha D.,Telander K.,Fan X.,Lent, R.W..Social cognitive predictors of college students' academic performance and persistence：A meta-analytic path analysis[J].Journal of Vocational Behavior,2008,72(3)： 298-308.

[14] Tracey T. J. G.,Robbins S. B..The interest-major congruence and college success relation： A longitudinal study[J]. Journal of Vocational Behavior,2006,69(1)： 64-89.

[15] 魏军,刘儒德等.小学生学习坚持性和学习投入在效能感、内在价值与学业成就关系中的中介作用[J].心理与行为研究,2014,12(3)：326-332.

[16][25] 邓铸,张哂,徐群.中小学教师认知开放性问卷的编制[J].心理技术与应用.2014,(10)：18-23.

[17] Poropat A. E..A Meta-Analysis of the Five-Factor Model of Personality and Academic Performance[J]. Psychological Bulletin,2009,135(2)：322-338.

[18] Caprara G. V., Vecchione M., Alessandri G., Gerbino M.,Barbaranelli. C.. The contribution of personality traits and selfefficacy beliefs to academic achievement： A longitudinal study[J].British Journal of Educational Psychology, 2011,81(1)：78-96.

[19] Lin W.-L., Chen H.-C., Hsu K.-Y., Wang J.-W.. The relations of gender and personality traits on different creativities： A dualprocess theory account[J]. Psychology of Aesthetics,Creativity and the Arts,2012,6(2)： 112-123.

[20][21][23] OECD.PISA 2012 Results：Creative Problem Solving： Students’Skills in Tackling Real-Life Problems(Volume V) [R]. Paris：OECD Publishing,2014.

[22] 刘红云,孟庆茂.教育和心理研究中的多层线性模型[J].心理科学进展,2003,10(2)：213-219.

[27] 孙唯,董双威.小学课堂教学中信息技术支撑学生学习方式转变的研究[J].中国电化教育,2013,(2)：89-92.

[28] 王应解,冯策,聂芸婧.我国高校慕课教育中的问题分析与对策[J].中国电化教育, 2015, (6)： 80-85.

[29] 韦斯林,柳秀峰等.基于Rasch理论的计算机模型教学测验的设计与应用[J].中国电化教育, 2014,(7)：139-144.

责任编辑：李馨 赵云建

The Analysis of the Influential Factors of Student’s Problem Solving Competence in Digital Test Environment—Taking PISA 2012 as an Example

Yuan Jianlin1,3Liu Hongyun2,3Zhang Sheng3
(1.Beijing Normal University Faculty of Education, Beijing 100875; 2.Beijing Normal University School of Psychology,Beijing 100875; 3. Collaborative Innovation Center of Assessment toward Basic Education Quality at Beijing Normal University, Beijing 100875)

When the test of problem solving is implemented in digital environment, the student’s performance may be in fl uenced by their psychological qualities. Specially, the student’s pro fi ciency of ICT using may constrain student’s performance. Drawing on the data of problem solving test of Singapore, Australia, Germany and Shanghai-China from PISA(the Programmer for International Student Assessment)2012,the current study have stepwise examined the impact of student’s perseverance and openness of problem solving and simple ICT using on problem solving competence with a two level linear regression model. The results indicate that perseverance and openness of problem solving positively predict problem solving competence, whereas the student’s simple ICT using negatively predict problem solving competence. The e ff ectiveness that perseverance and openness predicting problem solving competence in the student level is larger than that student’s simple ICT using predicting problem solving competence. However, it is opposite in the school level. At last, we conclude that, the pro fi ciency of simple ICT using will not constrain the test performance.To promote the student’s problem solving competence, we should pay attention to foster student’s psychological qualities of perseverance and openness of problem solving, and improve the teaching approach with the information technology to facilitate the development of student’s complex cognitive competence.

Problem Solving Competence; Simple ICT Using; Perseverance of Problem Solving;Openness of Problem Solving

G434

：A

1006—9860(2016)08—0074—08

袁建林：在读博士，研究方向为数字化教育测量与评价 (yuanjianlin00@126.com)。

刘红云：博士，教授，博士生导师，研究方向为心理与教育统计、测量(hyliu@bnu.edu.cn)。

张生：博士，副教授，硕士生导师，研究方向为教育技术与教育测量(zhangsheng@bnu.edu.cn)。

2016年5月11日