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原子结构相关化学学习个案范文

时间:2022-04-22 11:12:31

原子结构相关化学学习个案

摘要基于对被试的细致考察设计了概念学习方案,追踪其学习过程并收集到系列概念图;剖析概念图节点、命题、层级的变化趋势以及组块的成长轨迹,动态、细致地呈现了被试对21个化学概念的学习,揭示并解释了其概念建构、重构的认知变化过程与细节。

关键词化学概念概念学习个案研究概念图概念建构原子结构

概念是事物本质特征的反映,是任何一个学科知识体系最基本的构成元素。化学概念是从大量化学事实及逻辑思维结果中概括出来的,深刻地反映了化学过程的本质特征[1]。在学习者的认知结构中,概念充当知识网络中的“节点”,只有掌握化学概念才能帮助学习者建构起清晰的学科知识体系。

所谓概念学习(又称概念形成)是指个人在学习环境中掌握同类事物共同的关键特征的过程。面对概念学习的复杂性,研究者们的视角也从对概念学习的一般特征的宏观了解转向对个体的、详细的概念学习过程的审视;同时,学习者在概念学习过程中认知变化的特殊性使得对个体概念学习的研究成为对群体研究的一项必要补充[2]。本研究追踪记录并分析了被试TY对21个原子结构相关化学概念的建构、重构过程。

1被试

通过访谈被试就读学校的教师、家长以及与被试的交往,获取关于被试的基本信息。

被试TY,16岁,女,南京某重点中学应届初中毕业。她自信、活泼,兴趣广泛,和同学关系亲密;她平时善于提问、学习较为主动并有自己的学习方式,成绩优秀。总体而言,TY拥有浓厚的学习兴致、敏捷的思维、良好的学习习惯以及对自己较为准确的判断。初中阶段的化学学习中,TY学习的教材是人民教育出版社出版的义务教育课程标准实验教科书《化学》九年级(上下2册)。

2前测

从形式思维水平、元认知水平、相关化学知识与科学本质观4个纬度来考察TY。前测所基于的假设如下:首先,由于中学化学中的原子结构相关概念对个体的思维发展水平提出了一定的要求,所以设计了以美国坦普尔大学教育学院教育心理系编制的“形式思维评价量表”的自然科学部分为平台的前测。其次,元认知在个体的概念学习中发挥评价、协调、监控等作用,所以考察TY的元认知水平。第三,科学本质观在一定程度上影响学生对抽象概念的学习,测查TY对自然科学所持有的态度,为概念学习提供参考。最后,以自编习题考查了TY的相关前化学知识。

为了全面、详尽地收集有效资料信息,前测的实施以纸笔测验为主,结合使用半自由式访谈、深度访谈、观察、实物演示等方法。

在形式思维水平测试中,TY得25分,处于形式运算阶段(23分及以上)。访谈进一步体现出被试思维的批判性、深刻性、周密性。元认知水平测试表明TY对自我的认识清晰、肯定;对实践任务能够做到有意识归类、分析并寻找恰当方法;在具体的认知活动中TY的计划性较强。被试的科学本质观介于知识本质观与现代的科学本质观之间,并且比较接近后者;TY对自然科学知识持有开放、灵活的观点。前化学知识测试表明TY已初步具备相关化学知识。

基于前测,参考人民教育出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《化学》(必修1、必修2)以及《物质结构与性质》,设计了概念学习方案;鉴于TY在思维发展水平与元认知测试中的良好表现,将学习的难度稍作提高,以便最大限度地考察其概念学习过程。

3研究程序

特意将研究安排在暑假。其时,TY刚参加完当年南京市中考并自信满怀地等待某示范高中的录取通知。整个研究期间TY的学业负担小、学习热情高;此外,主试随时关注被试情感变化并适时引导,确保整个研究在TY较为平缓、良好的情感背景下进行。研究时段的安排也充分保证所关注的是TY有意义学习过程中的积极的思维变化,而非消极的应付式的机械学习。具体研究安排参见表1。

表1被试基本学习情况一览(a)

日期(7月)1日2日4日5日

学习时间/min50403030

主要学习内容能层及其表示符号、能级及其表示符号电子云、电子云轮廓图、磁量子数原子轨道、能量最低原理、自旋量子数、电子排布式、轨道表示式、Pauling不相容原理、Hund规则构造原理,主量子数、角量子数、磁量子数、自旋量子数(以第

一、

二、三周期元素为例)

学习结果呈现CM1CM2CM3CM4

学习性质新概念学习

表1被试基本学习情况一览(b)

日期(7月)6日10日11日12日17日

学习时间/min5560503530

再学习内容(被试本次学习中重点加工的内容)构造原理、全满半满规则(以第四周期元素为例)磁量子数、自旋量子数、原子轨道之间的关系电子云轮廓图与原子轨道之间的关系原子轨道与4个量子数之间的关系,4个量子数与电子排布式、轨道表示式、电子排布规则之间的关系精确节点间的连接词

学习结果呈现SCM1SCM2SCM3SCM4CM5

学习性质被试尝试改变硬币的位置、重新认识概念之间关系,修正、完善概念图

概念学习共进行了9次,前4次为基于方案的新概念学习,后5次通过自由学习逐步完成对难点概念的重构。每次学习后,主试要求TY基于她所理解的概念绘制(或制作)概念图,并针对某些细节对TY进行深度访谈。

前3次为被试学习后自由绘图;第4次主试参与被试作图过程,引导TY思考每一步概念图的绘制;在第5至8次学习中,研究者采用借助于硬币等实物搭建概念图的形式帮助TY实现对部分概念的理解转变。以上共涉及21个概念。

4概念学习分析

追踪研究中,收集到TY建构的9个概念图:CM1、CM2、CM3、CM4为TY绘制的概念图,SCM1、SCM2、SCM3、SCM4为TY借助实物搭建的概念图,CM5为TY最后一次绘制的终结版美工概念图。结合概念图的特征,从节点、命题、层级3个维度分析其变化趋势;在考察被试的概念图建构行为的基础上,揭示TY头脑中组块的成长轨迹。

4.1节点分析

节点是针对概念图图表结构而言的。考虑到TY所做概念图的特征,本研究中节点是指被试概念图中箭头(牙签)所指向的或从箭头(牙签)出发的原子结构相关概念的重要术语名词。笔者又将节点细化为以下小类别:

“已学概念数”指的是截止到此次学习为止TY所接触到的原子结构相关概念的数目。在其概念图中节点位置处正确呈现出来的概念称为“有效节点”,其数目即为“有效节点数”。将TY每次概念图中的有效节点与已学习概念相比较,将遗漏部分称为“遗漏节点”。本研究中“联想属性”本质是关于某一概念TY所能想到的相关属性,不同概念图中同一概念的联想属性不完全相同。联想属性依附于节点而存在,将其作为对节点研究的辅助考察。概念图节点特征情况详见表2。表2概念图节点特征情况(a)

概念图CM1CM2CM3CM4

已学概念数7101720

有效节点数55511

遗漏节点名称能层、能级能层、能级、电子云、电子云轮廓图、磁量子数能层、能级、电子云、电子云轮廓图、磁量子数、原子轨道示意图、能量最低原理、自旋量子数、电子排布式、轨道表示式、泡利不相容原理、洪特规则轨道表示式、电子排布式、电子云、电子云轮廓图、构造原理、主量子数、角量子数、磁量子数、自旋量子数中国论文联盟编辑。

数量25129

联想属性

数量11141812

不当表述能级电子云图不同能量级的电子云图

备注TY将新学概念视为已知概念的联想属性

表2概念图节点特征情况(b)

概念图SCM1SCM2SCM3SCM4CM5

已学概念数2121212121

有效节点数1919202020

遗漏节点

名称电子云、

电子云轮廓图

电子云、

电子云轮廓图电子云电子云电子云

数量22111

联想属性数7771010

备注TY解释:将“电子云”视为绘制“电子云轮廓图”和“原子轨道”的工具,所以不在概念图中呈现。

图1表明,从CM1到CM4有效节点数、遗漏节点数、联想属性这3个变量都呈现出较大的变幅,在SCM1之后的概念图中它们的变化都较为平缓。为何出现前后截然不同的节点变化趋势?这里又映射出TY怎样的认知变化细节?

图1概念图节点特征变化

为此,查看了CM1、CM2、CM3,发现在这些概念图中新概念并没有全部体现在节点中,有的被遗漏,有的则以联想属性的形式出现——在CM1中,TY将“能层”、“能级”作为“核外电子”的联想属性,在CM2中将“电子云示意图”作为“能级”的联想属性,在CM3中将“电子排布式”、“轨道表示式”作为“能级”的联想属性。将新概念视作为已知概念的联想属性是TY采取的概念学习方式之一。新的命题的意义的出现,最典型的反映是新旧知识之间构成一种类属关系[3]。TY采取的这种学习方式在奥苏贝尔的意义学习理论中被称为类属学习或下位学习。这是一种较为省力的学习,在这种学习中TY只需将“能层”、“能级”作为“核外电子”运动的深化认识(相关类属),将“电子云示意图”作为“能级”特例(派生类属)来记忆。用已有概念包容新概念的过程是TY对新概念的初步加工。

在CM4的绘制中,主试参与TY作图过程,引导她将新概念从联想属性中解放出来,作为独立的概念呈现;在之后的概念图中,TY借助于硬币等实物搭建概念图,做图方式的转变进一步引导她完成对各概念独立性的认识。所以在CM4、SCM1中,有效节点数明显增加,联想属性相应降低。学习策略的转变(主试引导做图、实物搭建概念图)对概念学习具有促进作用。SCM1之后,TY的概念图中节点变化大大减少,此阶段TY学习的重心已经转移到对概念内涵、外延的精加工上。

4.2命题分析

从某种意义上说,概念图是以命题的形式表征概念间有意义关系的网络结构图[4]。对命题的剖析使得我们对概念图的分析更接近其本质。本研究中,对“命题”的界定遵循这样一个原则:在2个节点之间出现的(由箭头或牙签构成)的意义关系属于命题,不同位置联想属性之间的意义关系属于命题;节点与联想属性之间的意义关系不属于命题,相同位置的不同联想属性之间的关系不属于命题。

笔者对命题的分析首先是查找出某概念图中所有的命题并记录为“命题总数”;再找出其中的不当命题的数量并记录为“错误命题数”;将某一概念图与之前一次的概念图相比较,在相同节点之间所出现的新意义(新命题)记录为“创新命题”;将CM5终结版美工概念图作为标准概念图,结合每次学习内容在其中找出该次学习所对应的命题数称为该次学习所应达到的“标准命题数”。详见表3。

表3表明,在CM1至CM3中有效命题数增加较为缓慢,同时此期间错误命题数一路攀升,创新命题数鲜有变化。有效命题数第一次上升出现在CM4中,随后在SCM1中持续上升。学习方式的灵活多变是这2次学习的重要特征——在CM4中主试参与被试做图,引导TY尝试着将新概念作为独立成分容纳到其概念图中;SCM1中TY第一次尝试着用实物(大小不等的硬币和牙签)搭建概念图,这一充满趣味性的学习策略带来概念图中创新命题数第一次达到最高点。同时在这2次学习中被试概念图中的错误命题数都维持在零。

表3概念图命题特征情况

概念图CM1CM2CM3CM4SCM1SCM2SCM3SCM4CM5

标准命题数7918212222222222

命题数469101617182222

有效命题数456101616182222

错误命题数013001000

创新命题数002030230

有效命题数的第二次攀升出现在SCM3和SCM4中。这一阶段TY学习的重心是修正、深化对概念的认识。尽管这一阶段概念图中节点数变化不大,但对概念内涵、外延的思考带来TY对概念之间关系的再认识,进而带来这一阶段创新命题数一路升至第二个最高点。在SCM2中被试出现一处错误命题,但随着被试认识的深化这一错误很快便得到纠正,并且之后的概念图中错误命题数一直保持在零。

4.3层级分析

对概念图中层级的划分依据以下标准:从同一节点出发的不同箭头(或牙签)指向相同的下一层级;从同一层级出发的不同箭头(或牙签)指向相同的下一层级;相同位置联想属性归属于它们的附属节点所在的层级;相邻的不同位置联想属性之间构成一个层级差。概念图中的最大层级数为该概念图的层级数。统计情况见图2。图2概念图层级数变化

层级结构作为概念的展现方式,较大程度受制于使用者对概念图的呈现方式。在SCM3中便由于被试概念图呈现方式的变化引起层级数的略下降。排除这一主观因素,宏观来看,在TY的整个概念学习中,前期层级数增加显著,这部分由于随着学习的进行被试接触到的概念显著增多,部分源于被试对概念之间关系的逐渐领悟;后期层级数并没有停止变化而是缓慢增加,这表明对概念内涵、外延的思考有助于被试进一步理清概念之间的层级关系;反之,对概念层级关系的明晰也有助于被试从本质上认识各概念本身。

4.4组块分析

本研究中,组块分析是对被试做图过程中相关行为的分析。通过分析这些行为能推测被试概念学习(特别是概念表征)的一些情况。人们认为,在被试的认知结构中相关的概念被编码到一起,形成一个组块。本研究中,判断组块的具体标准为:TY做概念图的过程中,一口气书写出来的概念名词被认为归属于相同的组块;在书写过程中发生思考、停顿等间歇性(间隔时间参考2秒标准)行为时,就认为新组块出现。(在棋手组块的相关研究中,simon等人就指定2秒钟的时间间隔为不同组块出现的标准,后经实验证明这一标准是有心理现实的。)

在分辨出所有的组块之后,将TY终结版美工概念图中的组块作为标准组块并记为A、B、C、D。依据标准组块中所涉及到的概念,从之前的概念图中寻找出它们成长的轨迹,并分别记为a1、a2、……b1、b2、……c1、c2、……详见表4。TY概念图中具体组块的组成参见表5。表4组块变化情况

概念图前测CM1CM2CM3CM4SCM1SCM2SCM3SCM4CM5

组块分

布情况

a1,a2AAAAAAAAA

b1b1b1b1b2,b3b3,b4b2,b5BB

c1c2c1,c3CCCC

d1d2d3DD

表5具体组块组成

暂时采用组块及各组块内容标准组块及所含概念数中国论文联盟编辑。

a1原子、原子核、核外电子A5

a2原子核、质子、中子

b1能层及其表示符号、能级及其表示符号

b2能层及其表示符号、主量子数,能级及其表示符号、角量子数

b34个量子数B7

b4能层、能级、原子轨道

b5磁量子数、原子轨道,自旋量子数

c1电子排布式、轨道表示式

c2Pauling不相容原理、Hund规则、能量最低原理C7

c3Pauling不相容原理、Hund规则、构造原理、全满半满、能量最低

d1能级、能级电子云图

d2电子排布式、轨道表示式、能量级电子云图D2(原子轨道、电子云轮廓图)

d3电子云轮廓图

表4表明,组块A的成长非常迅速。在前测中TY还不能流畅地再现这5个概念;但由于它们之间的关系简单,并且在TY的长时记忆中又多少储存有对它们的相关表征;所以TY在第一次学习后便将这5个概念重组成一个组块。借助于长时记忆进行的信息再编码不但可以实现组块扩容,而且降低了被试的认知负荷,有助于被试将注意力集中在新概念的学习上。

组块B的成长非常缓慢。经历了前后7次学习才形成的组块B共包括7个概念,并且它们之间关系错综复杂。在第一次学习中受学习内容限制,被试首次形成了组块b1,这一组块一直保持到SCM1的实物搭建概念图中才首次扩容形成组块b2;随后被试在概念构图过程中表现出多个b组块并存现象,直至SCM4中才再次将多个b组块整合而成标准组块B。从组块b1到b2到b3,我们不仅看到了组块的扩容而且看到其动态变化。从组块b4、b5我们发现,TY尝试着将“原子轨道”融入之前的组块中,但由于概念间关系交错复杂,直至SCM4中才为“原子轨道”找到了合适的位置,真正形成一个整体性、有意义的组块。

组块C是被试在学习中形成较快的一个组块,这与组块内部关系的层级分明有着重要关系。可见,概念数量不是影响组块化进程的唯一因素,组块内部关系的复杂程度同样重要,特别是在前者相同的情况下,后者的影响便成为组块化进程的决定性因素。

组块D是较为特殊的一个组块,其中只包含2个概念。节点分析表明“电子云轮廓图”一直以来都是TY概念图中的遗漏节点,直至SCM3中TY才尝试着将其摆放在“原子轨道”概念的旁边,但这一行为前后的时间间隔超过了2秒(5秒左右),所以我们没有将其视为一个组块。在最后的2次概念构图行为中,被试不但较为顺利地将这2个概念摆放在一起,而且给出了自己的解释,认为他们之间存在“含90%电子出现概率的电子云轮廓图称为原子轨道”,据此我们认为组块D形成。可见,随着TY对各概念内涵外延的熟悉、对概念图层级结构的明朗化,TY可以很快确定组块。

5研究结论

基于研究与分析,得到以下结论:

(1)概念学习初期,TY采用下位学习对新概念进行初步加工。将新概念视为已知概念的联想属性形成对它们的初步认识,学习初期TY采用的这一学习策略有效降低其认知负荷,但也使得TY对新概念的理解较为局限、较多地依附于长时记忆。

(2)非传统的学习策略能有效地促进概念转变。主试引导做图和实物搭建概念图,这些策略一方面提高TY的学习兴趣,一方面促使她抛弃之前绘制概念图时的定势、尝试着从概念本质上来制作概念图。

(3)组块研究告诉我们,影响组块化进程的首要因素是组块内诸概念之间的关系。随着概念转变的实现,TY对概念内涵、外延的思考不断深化,这些思考促进了她对概念之间关系的理解,进而实现组块化。

参考文献

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