首页 理论教育LOG数据驱动的问题解决能力研究成果

LOG数据驱动的问题解决能力研究成果

【摘要】:问题解决可以定义为成功地搜索一个操作或一系列操作,以便将系统的给定实际状态转移到目标状态。目前最广为接受的问题解决定义是Mayer[9]提出的。换句话说,在任何给定状态下,需要达到目标状态,并且没有可用的常规解决方案时出现问题;将给定状态转换为期望的目标状态的后续过程被定义为问题解决。Mayer把问题解决看作认知过程,并且指出问题解决者没有现成的办法。PISA采用的问题解决定义与Mayer的理解是一致的。

Newell和Simon[7]对人类问题解决的研究产生了广泛的影响。他们认为人类问题解决开始于构建外部问题陈述的内部表征,即“问题空间”(即包括给定初始状态、适用的操作(也被称为算子)和目标状态在内的问题的可能状态)。问题解决可以定义为成功地搜索一个操作或一系列操作,以便将系统的给定实际状态转移到目标状态。因此对人类问题解决的研究,不仅要考察被试实际的、外显的行为,而且要考察被试在头脑中考虑的那些可能的、内隐的行为[8]

目前最广为接受的问题解决定义是Mayer[9]提出的。他认为问题解决是在问题解决者没有显而易见的解决办法时,指向把已知状态转化为目标状态的认知处理。换句话说,在任何给定状态下,需要达到目标状态,并且没有可用的常规解决方案时出现问题;将给定状态转换为期望的目标状态的后续过程被定义为问题解决。根据该定义,问题解决具有以下4个特征[10]:①问题解决是认知的,即问题解决在问题解决者的认知系统内发生,只能从问题解决者的行为推断;②问题解决是一个过程,问题解决涉及在问题解决者的认知系统中将认知过程应用于认知表征;③解决问题是针对性的,即问题解决是由问题解决者的目标指导的;④问题解决是个体的,解决取决于问题解决者的知识和技能。Mayer把问题解决看作认知过程,并且指出问题解决者没有现成的办法。

PISA采用的问题解决定义与Mayer的理解是一致的。PISA 2012问题解决研究框架中指出,Mayer的定义在问题解决研究者中被广泛接受。尽管学者们对于问题解决主要是认知过程没有异议,但是PISA问题解决专家组负责人Funke[11]指出,不仅研究者之间对问题解决的定义有差别,而且研究者做研究时选取的问题与他们声称的定义之间也存在不一致。例如,大多数数学问题解决研究中选取的问题虽然没有现成答案,但问题结构良好、解决方法清晰,问题解决者知道怎么做可以解决问题,那么按照目前大多数人接受的问题定义,解决这些问题的过程就不能称为“问题解决”。又如,许多关于专家和新手问题解决的比较研究中所选取的问题,仅仅对新手而言是问题,而对专家来说,解决的过程仅仅是“练习”而不是“问题解决”。(www.chuimin.cn)

本文对问题解决的理解是,一个问题处理的过程是不是问题解决是对问题解决者个人而言的,如果对他来说有障碍、没有现成的办法可以用,那么就是问题解决,而对另一个熟悉该问题背景的人来说就不是问题解决了,两者处理问题的过程是不同的。PISA之所以在学科领域问题解决之外又开展了通用领域问题解决或一般问题解决的测试,目的就是尽可能地避免相关专业知识和背景知识的影响,因此OECD研究报告称为“创造性问题解决”。然而,即使是通用问题解决,也不可避免一些问题背景对某些国家的学生更为熟悉,从结果上看,可能归因为学生能力不同,但如果能研究学生解决问题的过程,也许能分析出熟悉背景与不熟悉背景的区别,由于目前的文献缺少针对问题解决过程的实证研究,本书想在这方面做出探索。