学习风格与知识掌握状态的相关性研究

赵晓冬，朱廷劭，江 新

（1.中国科学院 心理研究所，北京 100101；2.中国科学院大学，北京 100049；3.铭仁教育，北京 100085）

学习风格与知识掌握状态的相关性研究

赵晓冬1，2，朱廷劭1，2，江 新3

（1.中国科学院 心理研究所，北京 100101；2.中国科学院大学，北京 100049；3.铭仁教育，北京 100085）

根据学习者个体的学习风格制定相应的学习策略以及教学策略，从而进行更具针对性和个性化的教与学，可以有效提高教与学效果。本研究选用了所罗门学习风格量表，收集学生的学习风格数据，同时采集学生在七年级数学各细分知识点上的掌握状态（分优、良、中、差四个级别，用以反映教与学的实际效果），综合利用Eviews等数据分析工具，观察两者间的相关性。该研究获得了七年级学生的学习风格的特点以及分布；了解到七年级学生数学习得状况与所罗门学习风格中两个维度的相关性，这两个维度是：沉思—活跃型、序列—综合型；沉思型取向与序列型取向与更佳的七年级数学知识习得状态间存在相关性。

学习风格；在线教育；自适应；数学；知识点

［DOI］10.13939／j.cnki.zgsc.2016.46.199

互联网时代的到来，带动全球的经济文化进入了一个新的世纪，传统的教育行业目前也发生着翻天覆地的变化，互联网教育产品的诞生和产出为线上教育的发展带来了契机。

因材施教原则的贯彻和个别化教学趋势的发展，学习风格越来越受到研究者们的重视并被誉为“现代教学的真正基础”。［1］现代教育心理学研究认为，学习风格是学习者在学习过程中表现出来的最基本的个性特征，它直接参与学习过程，对学习活动具有直接的调控作用。［2］关于学习风格的研究，1954年美国学者塞伦（Herbert Thelen）提出了学习风格的定义，［3］Dunn夫妇（1986）也认为学习风格是一种行为方式，［4］Schmeck（1982）认为学习风格是一种策略等，［5］随后研究重点有所迁移，主要是探讨学习风格的测量工具以及测量量表的信度和效度以及如何和不同阶段的学习相结合，比较常用的量表有Felder-Silverman量表（也称所罗门学习风格量表），［6］进而研究学习风格与学习学业的关系。［7］在研究方法上，理论介绍都以综述理论介绍为主，综述阐明观点，提出自己的相关理论；［8］在测量工具的相关研究都是实验研究，通过量表制定实验尝试定量定性分析得出结论；［9］在与学业关系的研究上，主要是以现实中取样，进行问卷发送，进行定性定量分析得出理论。［10］

本文研究七年级学生的学习风格和知识掌握的关系，七年级的学生的年龄大部分是13岁，是创造思维发生重大变化的时期，［11］伴随着自我意识的逐渐成熟，中学生的思维发展也经历了由具体形象思维向抽象逻辑思维的逐渐转变过程。探讨其与知识点掌握的关系对于促进中学生心理发展和提高知识点掌握具有十分重要的现实意义。

1 对象与方法

利用互联网教育产品，此产品是一个学习测试工具，它利用自适应的方式获得试题的难易系数，从而得到历年高考试题的掌握情况即各个知识点的习得情况。本研究从系统中导出1646名七年级的学生的学习数据和关于数学知识掌握的数据，其中男性795名，女性851名，学生遍及全国29个省。

本实验对全国各地的注册该产品的七年级学员，进行试卷所罗门（Barbara A.Soloman）学习风格调查问卷调查。［12］

本次问卷的发送，不限制地域，不限制性别，共收集到1723名七年级学生的学习风格问卷，经过分析处理，去除七年级数学知识点答题少于300个的学生，去除答题涉猎知识点少于100个的学生，去除学习风格问卷有错误的学生（技术问题和学生答题的错误），得到1646名七年级学习风格的有效学习风格的问卷，并进行定量定性进行分析。

本文对1646名七年级学生的8个维度学习风格以及600个数学知识点的掌握的研究，进行定量定性的分析，通过百分比假设检验、方差相等独立样本T检验进行分析综合对比，揭示七年级学生的学习风格特点以及七年级学习风格特点与数学知识掌握的关系；

本研究的重点是基于该产品的自适应设计理念，将产品的测试结果分优、良、中、差四个级别，用以反映教与学的实际效果，优、良、中、差按照4-1的分数进行记录，记录的依据参照自适应的结果记录。［13］

2 结果与分析

本文选取的七年级学生共计1646人，其中活跃型学习风格人数910人，沉思型学习风格人数为736人；感悟型学习风格人数为802人；直觉型学习风格人数为844人；视觉型学习风格人数为1204人；言语型学习风格人数为442人；序列性学习风格人数为1051；综合型学习风格人数为595。

2.1 性别与学习风格之间的关系

研究结果显示，所有的七年级学生共计1646人，男生人数为794人，女生人数为852人，学生性别及学习风格的分布如表1所示。

在四组学习风格中，男生女生分布差异只有视觉型和言语型的学习风格有显著差异，男生的视觉型学习风格的分布比女生的视觉型学习风格有显著的差异，表现为，男生中视觉型学习风格人员分布比女生中视觉型学习风格人员分布要多；女生的言语型学习风格人员分布比男生言语型学习风格人员分布要多（a＝0.05，Z＝1.806＞1.645）；其他的学习风格在男女分布中没有表现出显著差异。

表1 被调查学生的人员分布

2.2 学习风格与数学知识习得状态的相关性

2.2.1 活跃型学习风格与沉思型学习风格与数学知识习得状态的相关性

结果显示，活跃型的学习风格与沉思型学习风格对学生的数学知识点习得有相关性，具有沉思型的学习风格的学生与数学知识点习得表现出正相关。（a＝0.05，t＝2.194），结果见表2。

表2 活跃型和沉思型学习风格分析

2.2.2 序列型的学习风格与综合型学习风格与数学知识习得状态的相关性

结果显示，序列型的学习风格与综合型学习风格对七年级学生的数学知识点习得有相关性的表现，在数学知识点习得上，序列型学习风格表现出正相关。（a＝0.05，t＝ 2.642），结果见表3。

表3 序列型和综合型学习风格分析

3 分析与讨论

3.1 学生数学学习风格的基本类型

根据瑞士著名心理学家皮亚杰的儿童成长理论中认知结构的发展过程理论分析，七年级的学生处在具体运算阶段和形式运算阶段的交接阶段，在认知和思维发展上，心理操作着眼于抽象概念，属于运算性（逻辑性）的，但思维活动需要具体内容的支持，客体的复杂程度也呈现出连续性和阶段性的特点。

目前的调查数据显示，具有活跃型学习风格的学生占55.31%，沉思型学习风格的学生占44.69%，这组数据表明，七年级的学生大部分还是比较喜欢一起学习、一起讨论的方式获得知识，安静独处通过自己的思考方式获得知识的学习风格处于少数；这也与年龄特点相关，这个年龄阶段还是孩童时期，他们的主要行为还是喜欢群体学习生活，并且喜欢用交流的方式获得信息。数据显示的年龄阶段的学习风格与国家课程教学要求完全一致，国家课程改革一直倡导，课程从学生的兴趣、生活经验和认知水平出发，倡导体验、实践、参与、合作与交流的学习方式和任务型的教学途径。这时期的学生以参与体验的方式进行学习更有助于知识的获得。

从知识的输入的特点来看，七年级学生有73.10%的学生是视觉学习风格，这说明在13岁左右，他们知识信息的获得大部分还是喜欢靠视觉，通过看的形式获得知识，大部分信息输入都是依靠视觉。这就提醒学生和家长都要注意知识输入的特点，从而创造合适的机会和环境帮助学生进行知识的输入。

3.2 学习风格与数学知识习得状态的相关性

3.2.1 沉思型的学习风格与数学知识习得存在相关性

调查结果也表明，在七年级这样的学生中，大部分人群的学习风格是活跃型学习风格，因为这个年龄阶段的学生还是比较喜欢团体生活，喜欢一起讨论学习，得出概念结果，活跃的气氛更能提高他们的兴趣，但是在数学思维的培养形成中，喜欢安静地分析问题的学生对数学知识点的掌握有明显的帮助，在13岁左右的学生中，能安静独处，将内部知识结构通过“图示”“同化”“顺应”的认识方式将自己的认知机构进行调整［14］对数学思维的提高还是有很大帮助的，调查结果也确实显示（a＝0.05，t＝2.194）在沉思型和活跃型的学习风格中，沉思型的学习风格和数学知识点习得呈现正相关。

3.2.2 序列型的学习风格与数学知识习得存在相关性

处在具体运算阶段和形式运算阶段的交接处的七年级学生，他们在认知以及思维的发展中处于从具体思维转向抽象思维的过程即思维一般还离不开具体事物的支持，而且这些运算还是零散的，还不能组成一个结构的整体、一个完整的系统转变成根据假设来进行逻辑推演的思维。

在数学这个科目的学习过程中，逻辑推演关系是很核心的数学思维，一环套一环的推理演绎是数学的一个特点，这对几何以及数学概念的学习都有很大的帮助，在这个年龄阶段应该多培养逻辑推演思维的发展，在调查中（a＝0.05，t＝2.642），序列型学习风格的学生数学知识的习得要好一些，表现出正相关，说明了在对数学知识点习得上，序列型的学习风格与数学知识点的习得呈现正相关。有着按照线性步骤推演理解问题序列型的学习风格的学生对知识点的习得有优势。

4 结 论

学习风格是长期的行为中形成的一种处事方式，是一种方法和策略，任何一种学习风格都不能用优劣概述。在数学学习中，有着固有的知识掌握的特点。本文通过数据分析，说明不同年龄时期的学生的学习风格有其特点，合理的学习行为能够有效帮助数学知识的掌握。希望学生和家长以及教师在数学的学习和教学中，注意自己的学习习惯和学习方式，以便更有效地掌握数学的知识点。

由于产品的上线和运营时间限制，目前收集到的数据量1647个学员，对于在线数据研究，数据量我认为还不是很充足，随着产品的发展，数据量会指数级别上升，可以进行更加细致的研究，可以继续研究不同地区间学习风格之间是不是有差异，主要探讨地域文化是不是影响学习风格的形成，甚至影响知识点的掌握；还可以更细致地研究不同的知识点的掌握是否与学习风格有一定的相关性；还可以对比相同的学习风格对不同科目间知识点掌握有何关系。由于目前局部数据的关系，没有能更细致地研究，希望以后可以在这些方面进行补充。

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［3］Thomas De Bello.Comparison of Eleven Major Learning Styles Models［J］.Reading，Writing and Learning Disabilities，1990（6）：203-222.

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［5］Schmeck R R.Inventory of Learning Processes.In：NASSP （Ed.）.Student Learning Styles and Brain Behavior［M］.Reston，VA：Reston Publishing Company，1982：11.

［6］Barbara A.Soloman，Richard M.Felder.Index of Learning Styles Questionnaire［EB／OL］.http：／／www.engr.nc-su.edu／learningstyles／ilsweb.html.

［7］李冬耘，毕丽.学习风格与英语学业成绩［J］.天津大学学报：社会科学版，2006，8（1）.

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［10］叶顺丽，吴飒.国内外学习风格研究述评［J］.疯狂英语：教师版，2008（4）.

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［13］李俊杰.基于技能空间的计算机自适应测试的研究［D］.长沙：湖南大学，2011.

赵晓冬，女，硕士研究生，中国科学院心理研究所和中科科学院大学。研究方向：应用心理学；朱廷劭，男，研究员，中国科学院心理研究所和中科科学院大学，为本文通讯作者。研究方向：数据挖掘，网络行为分析，计算网络心理，数据库技术；江新，男，北京师范大学博士，就职机构为铭仁教育。研究方向：教育学。