问题解决样例学习与规则样例学习

问题解决样例学习与规则样例学习
1 引言
样例(worked example)学习研究兴起于20世纪70年代关于专家与新手解决问题能力的差异研究。

这些研究揭示了专家与新手在问题表征、解决策略上的差异，并以图式理论作为主要的解释理论。

图式被认为是专家所掌握的对问题特征的复杂记忆结构，在个体进行问题再认时具有优势。

而这种问题解决图式的获得与应用成为了许多研究者的重点关注问题，Sweller等人于20世纪80年代所做的一系列关于问题解决练习经验对问题解决能力的作用的研究，明确了问题解决的练习与问题解决成绩提高两者之间并非直接对应的关系。

由此，研究者们开始寻求练习以外的学习策略作为问题解决能力获得的起点，样例学习研究应运而生。

2问题解决样例学习研究成果
2.1样例学习的认知负荷理论
样例对于指导学习的过程有着十分重要的作用，而样例的选择不可避免的成为了研究中的自变量，其中样例信息中的视听整合与认知负荷的关系更受关注。

Mousavi、Low和Sweller 于1995年的研究中发现学习样例的视听信息整合能有效促进问题解决迁移的成绩，并由此验证了他们所提出的认知负荷假设，即样例本身信息覆盖面过大，涵盖内容过多，会增加认知负荷，从而使得学生对样例的基本概念及图式的表征深度下降，进而导致了问题解决迁移成绩的下降。

Mousavi等人的研究很好的揭示了在教学设计中，样例的信息整合的重要性，有效的信息整合能促进学生对问题的表征程度，促进学习迁移的产生。

2.2样例学习的表面内容效应
研究发现人们在实际面临问题解决任务时，总是会将其过去所学习过、表征过的样例作为当前任务的样例进行学习，以此解决问题，这一样例在问题解决中的由学习者自身发起的近迁移现象，被称为“表面内容效应”。

“表面内容效应”的发现使得研究者把关注放在了学习者本身，即样例的哪些属性更能引起学习者的主动选择的哪些成分。

迁移过程的主动选择可为两个成分，一个是样例的选取，选择该样例作为新问题的参考，称为原理的通达；二是样例与问题的联结，即将新问题的各个部分与样例一一对应，称为原理的应用（莫雷，2000）。

而样例的属性被进一步划分为表面概貌和客体对应。

莫雷于2000的表面概貌研究发现，样例的表面概貌不仅影响原理的通达，而且影响原理的运用；客体对应在表面概貌相似的情况下影响通达，客体对应影响原理的运用。

2.3样例学习中的自我解释效应
样例学习的早期研究在研究样例有效性时，或多或少的都忽略了样例学习过程中个体加工方式不同所带来的差异。

有研究发现，个体在进行样例学习时存在着个体差异，Chi等人（1989）对样例加工过程中的个体差异进行了研究，并提出了自我解释效应。

自我解释是学习者自身为了帮助自己加深对外部信息表征程度而采取的一种认知加工策略，并且这一策略是与谈话、出声思维和各种逻辑推理区分开来的，自我解释是由学习者自己构建的一个心理加工过程，是一种产生新知识的推理，是为了填补样例信息空缺及由此产生的心理模型空缺而诞生的。

自我解释可以帮助学习者更好、更顺畅的进行学习迁移，但对专家来说，要求过多自我解释的样例学习可能会使得学习效果变差，出现“专长逆转效应”。

Charlotte Neubrand 等人（2016）还探讨了专家和新手以外，具有平均一般性原理知识的个体在样例学习过程中的自我解释效应，研究结果发现，与专家和新手区分开来的平均先验知识水平个体在样例学习过程中，受自我解释效应影响不大，实验设置了三种水平的自我解释提示，都对平均先验
知识水平个体的样例学习效果影响一致。

2.4样例解决步骤的子目标编码
Catrambone等人（2001）研究了样例程序的子目标建构问题，并由此提出了子目标学
习模型，强调样例学习过程中，问题解决的概念性意义与子目标对学习的作用。

Catrambone 认为在样例学习中，对样例解决过程的呈现与解释尤为重要，应当通过附着标签或是用视觉分离的方法着重强调该样例解决过程中的子目标，从而帮助学习者积极的归纳总结样例的基本目标结构，即解决过程中每一步骤的目的与意义。

Catrambone还指出，对样例解决的子
目标编码是通过鼓励学习者决定第一个目标或子目标，然后运用自我解释，将这些步骤有机结合从而提高学习效果。

这种认知活动期望能够帮助学习者更好的归纳表征某领域原理或图式的深层结构，并由此推导，当改变学习过程中样例的设计、呈现形式，使之产生不同的目标结构，并明确其解决过程的子目标、针对子目标所采用的策略以及各个子目标之间的逻辑关系，就会改变学习者对原先问题的表征，从而促进学习者产生学习迁移。

3规则样例学习研究
样例学习研究作为一种学习理论的研究，其研究成果已经非常丰富，但再成熟的研究也会有其局限性。

样例学习研究的局限性在于：样例学习研究是针对问题解决的练习不利于初学者尽快掌握问题解决图式而展开的研究，研究的主要结论是问题解决样例有利于学习者，尤其是有利于具有较差先验知识水平的新手学习掌握问题解决图式。

其共同点在于，研究的对象都是已掌握某一领域的一般原理的学习者在将该一般原理应用于解决具体问题样例，并获得解决具体问题图式这一学习过程，即研究的都是一般原理在问题解决中的应用，而非这一一般原理的获得。

张奇（2018）在做了一系列关于样例学习的研究后，正式提出了规则样例学习这一概念与传统的问题解决样例学习相对应，并指出了两者之间的区别：（1）问题解决的样例学习是在学习者已学习或已掌握某专业领域的一般原理后，通过样例学习，习得解决具体问题图式的过程；而规则样例学习是在学习者还未对一般原理进行学习时，通过样例学习，习得解决问题的规则并在此之上概括出问题解决的一般原理。

（2）问题解决的样例学习是不涉及到关于一般原理的学习过程，只涉及一般原理在问题解决上的应用；而规则样例学习既涉及一般原理的学习，也涉及到一般原理在问题解决上的应用。

（3）两种样例学习都涉及具体的解题规则或者图式的学习，但问题解决样例学习不需要学习者概括出一般解题原理；而规则样例学习需要概括出一般解题原理。

（4）规则样例学习过程是比问题解决样例学习难度更大的，因为规则样例学习较之问题解决样例学习多了一个对一般原理的描述、推理和概括过程。

（5）问题解决的样例学习的目的是使得学习者能获得解决具体问题的图式，提高学习者在问题解决上的能力；而规则样例学习不仅要使得学习者习得问题解决的具体规则，而且要在此之上归纳总结出解决该领域问题时具有泛用性的一般原理。

张奇于2018年针对规则样例学习研究的六种有效模式做出总结。

（1）标记法。

即用带箭头、颜色的直线或折线揭示前后步骤的逻辑先后对应关系。

（2）解释法。

解释法即利用学习者已有的图式，将学习对象——新的一般原理，以学习者已有图式进行解释。

（3）正误样例对比法。

正误样例对比法是将体现正确规则的样例与错误规则的样例同时呈现给学习者，使学习者能通过正误样例的对比，发现错误所在并分析其成因，最后概括出正确规则或一般原理的样例设计方法。

（4）新旧规则对比法。

新旧规则对比是语言学习过程中的有效方法，是将体现新旧两种语法规则的样例同时呈现给学习者进行学习，使学习者通过新旧语法规则的对比，总结概括出新的语法规则。

（5）函数关系类比推理法。

函数关系类比推理法是数理化知识学习过程中的有效方法，将理科知识在数学上的特征以函数的形式表征，并以该函数作为样例，使学习者根据该函数的数学关系对其背后的理科知识进行归纳推理。

（6）内容补全法。

内容补全法是写作规则学习的有效方法，即在一篇完整记叙文的基础上，根据写作规
则将其支撑文章结构的部分进行去除，并要求学习者补全。