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深度学习动机、策略与高阶思维能力关系模型构建研究

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一、问题的提出信息技术的发展从广度与深度上改变了人类的思

维方式与学习方式，推动人类迈向学习型社会。这一时代背景，对学

习者的自身素质与思维能力提出了更高的要求。高阶思维能力逐渐成

为当代社会人才需求的一个重要导向，是学习者为适应新时代所必需

的技能。如何培养学习者的高阶思维能力，已成为当代社会普遍关注

的核心问题。与此同时，深度学习在近年来也引起了教育领域研究者

的广泛关注。2016新媒体联盟《地平线报告》（高等教育版）指出，

探索深度学习策略已成为驱动学校应用教育技术的远期趋势之一[1]，

“向深度学习方法转变”已被定位为学校应用教育技术的中期趋势[2]。

有研究者认为，深度学习是学习者运用高阶思维能力的学习形式，深

度学习的目标在于发展学习者的高阶思维能力[3]。但深度学习和高阶

思维能力之间到底存在怎样的关系，深度学习在哪些层面能够促进高

阶思维能力的提升，这些问题仍未得到清晰的解答。一些研究者常以

深度学习动机与策略来衡量学习者的深度学习程度，并将深度学习动

机与策略当作一个整体，称之为“深度学习方法”，以此来探讨深度

学习与高阶思维能力之间的关系。但深度学习动机与深度学习策略，

这二者对高阶思维能力的影响关系是否一致，仍有待进一步研究。对

这些问题的研究，能够从机理层面揭示提升高阶思维能力的学习动因，

厘清高阶思维子能力之间的内部因果机制，为在教学实践中提升高阶

思维能力提供最优路径。基于以上论述，本研究将通过构建深度学习

动机、策略与高阶思维能力关系模型，来分析深度学习动机、策略与

高阶思维能力之间的关系，主要用于解决以下两个问题：|1.深度学习

动机、策略与高阶思维能力存在怎样的预测关系？2.高阶思维子能力

之间存在怎样的内在关系？二、理论框架与初始模型构建（一）高阶

思维能力的构成与界定国外研究者从不同的角度，对高阶思维能力的

构成进行了不同的界定。约翰·杜威John（Dewey）从思维的发生机

制这一角度进行探究，他认为，“反思一问题生成一探究批判一解决

问题”这一过程是学习者思维发生的过程。在这一思维发生的机制中，

“问题”是激发高阶思维产生的最大动力来源。通过比对新手与专家

的思维发生机制，杜威发现，专家进行反思性活动的次数更多[4]。这

一发现，为高阶思维能力的研究奠定了基础。布卢姆（Bloom）等从

学习结果分类与评价这个角度，对高阶思维能力进行探究，提出了教

育目标分类理论。他将教育目标划分为三类，即认知目标、情感目标

与心理动作目标，并对这三类目标的层次进行了由低到高的界定。其

中，认知目标分为知道、理解、应用、分析、综合、评价六个等级，

他认为“分析、综合、评价”指向高阶水平的认知发展[5]。安德森

（Anderson）等在布卢姆教育目标分类的基础上，结合美国实施课程

标准的教育改革，对布卢姆教育目标进行了修订：将原来的“知道”

改为“记忆”；“综合”和“评价”统称为“评价”：并新增加了

“创造”维度[6]。这种由低阶到高阶的目标划分，被国外许多学者所

认可。所以，国外许多学者认为，高阶思维能力包含分析、评价与创

造。此后，高阶思维能力被广泛研究。雷斯尼克（Taxonomy）聚焦

于问题解决的角度，认为高阶思维能力是复杂的、不确定的和自动调

节的，它包括对多重标准的运用，并且往往能够产生大量的问题解决

的策略。具体涉及到的高阶思维活动有：提出研究问题、解决非规则

系统的复杂问题、处理争论问题、识别潜在的假设问题等[7]。马扎诺

（Marzano）提出了在教学中需要关注的十种思维能力-包括概念识别、

关系识别、模式识别、信息重构、评价、推理、问题解决、知识输入

与输出、基于特定情境的任务处理、自我学习[8]。鲁德尼克（Rudnik）

等认为，高阶思维能力包括回忆、基本思维、批判性思维、创造性思

维[9]。斯滕伯格（Sternberg）提出了成功智力理论，并将其划分为

分析性智力、创造性智力和实践性智力三个层面，其中，批判性思维

能力是分析性智力的本质[10]。国内研究高阶思维能力的代表学者为

钟志贤与黄国祯教授。钟志