多维概念图之应用效果研究

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[摘 要] Novak概念图（NCM）在教学中的应用可能给学习者带来认知超载等问题，多维概念图（MCM）可能使这些问题得以解决。利用准实验研究法，将传统教学方法、NCM教学方法及MCM教学方法分别应用于七年级“信息技术”课的教学，相应地将实验对象分为传统教学组、NCM教学组及MCM教学组，探索这三种教学方法对学习者学习成绩和学习满意度的影响是否存在显著性差异。研究结果表明，无论是学习成绩还是学习满意度，NCM教学组要优于传统教学组，MCM教学组要优于NCM教学组，且比传统教学组好得多。多维概念图应用于教学对于减少学习者认知超载、提高学习者学习成绩以及学习满意度是有效的，并且效果要优于Novak概念图和传统线性教学内容组织方法。

[关键词] 概念图； 多维概念图； 信息技术； 认知

[中图分类号] G434 [文献标志码] A

[作者简介] 张豪锋（1959—），男，河南洛阳人。教授，硕士，主要从事教育技术理论与应用研究。E-mail：。

一、引 言

随着通信技术和计算机网络技术的发展，学习模式也由传统的课堂课本学习演变为基于网络的数字化学习。然而，基于万维网的数字化学习可能给学习者带来信息超载、认知超载和学习迷航等问题。这些问题的产生原因是多方面的，其中一个很重要的原因是网络上的信息没有按照学习者的需求进行整合、组织。[1]为了解决以上问题，对网络资源进行有效的导航设计就显得尤为重要。有研究表明，用概念图（Concept Maps）呈现网络资源可以大大减少学习者学习迷航现象的出现，甚至当学习者浏览互联网上非线性结构的超媒体资源时也能达到这种效果。[2]

二、理论支撑

1. 概念图（Concept Maps）

概念图是一种图式结构，表示同一命题下一系列概念之间的相互关系，它是由代表概念的节点和代表概念间关系的连线组成的。[3]概念图本身是有层级的，概括性和包含性强的概念位于概念图的顶端，而更具体一些的、包含性稍弱的概念位于概念图底端，依次类推。

2. Novak概念图（Novak Concept Maps）

典型的概念图是用二维形式呈现的，这种概念图又叫作Novak概念图（NCM）。有研究表明，将二维概念图用于组织线性结构的学习材料时能够减少学习者的学习迷航，并且能够帮助他们在学习过程中整合和组织知识。[4]然而，二维概念图在解释复杂概念上存在困难，并且可能造成学习者认知超载。[5]

图1是一个有向无循环的Novak概念图，图中的顶层节点通常表示该图的目的陈述，假如这是一门课程的概念图，顶层节点表示的通常是某一个教学单元的教学目的或者内容概述等。图的边沿是一些超链接，这些超链接将概念相关的节点联系起来。Novak概念图将所有相关概念都组织和安排在一张有向无循环图里，随着课程内容的扩展和添加，这张图就会逐渐往下延伸和往四周扩展。

逐渐扩大的Novak概念图会在水平和竖直方向上占据几个页面的空间，学习者要想浏览和学习这张图里的所有内容，只能靠拖拉浏览器的水平和垂直滚动条才能完成，即便是这样学习者也很难理解整个图里包含的所有概念。因此，在经过了若干次的扩展和修改后，Novak概念图不仅失去了它的灵活性，也很难起到整合它里面包含的概念的作用。

认知心理学家Miller认为一个正常人能够在其工作记忆中保持7±2个物体，也就是说我们可以不经记数而分辨清楚的物体数目在5到9之间。[6]后来他关于短时记忆和工作记忆的研究表明，人的记忆范围对不同的物体来说是不同的（大约是7个数字、6个字母、5个单词）。[7]就短时记忆和工作记忆而言，Novak概念图是有它的缺陷的：它的结构中可能包含了太多的概念，由此导致了学习者外在认知负荷的增加。[8]

3. 多维概念图（Multidimensional Concept Maps）

与Novak概念图相比，多维概念图（MCM）采用了分离方法，它将一个复杂的NCM分解成了几个小的NCM。简化后的图1如图2所示，一个父节点（如A）下有几个子NCM，每个子NCM代表了一个特定的子概念，父节点和子NCM之间的联接是靠超链接实现的，这些小NCM在一个电脑屏幕内能够完全呈现，在一个页面里呈现的内容在图中用蓝色线框圈了起来。

多维概念图能够将复杂的和比较难的概念分解成多个维度，从而简化了信息的呈现形式。多维概念图按照Miller的短时记忆和工作记忆的要求，每个页面包含的概念数不会超过学习者的工作记忆容量，这样就适应了学习者的理解能力，使学习者能够更加高效地理解每个页面里的概念。因此，多维概念图有可能帮助学习者理解复杂的和比较难的概念，同时能够降低他们的外在认知负荷，减少他们认知超载的情况。[9]

图3是多维概念图中概念“A”与子概念“B”和“C”之间关系的示意图。父节点“A”表示一个概念，这个概念包含子概念“B”和“C”，一旦学习者初步认识和理解了概念“A”，就能顺着超链接找到“B”和“C”，学习者继续学习概念“B”和“C”，这样概念“B”和“C”就扩展了学习者关于概念“A”的知识。多维概念图通过超链接把一个复杂概念结构化，最终把复杂概念分解成几个既独立又彼此相关的概念，并且引导学习者沿着概念图里的超链接一步一步学习，帮助学习者逐渐扩展他们的知识面。

Anderson（1987）指出：概念图里的意义建构和知识结构应该是清晰易懂的，而不是模棱两可的，从而学习者容易理解和吸收。[10]多维概念图的想法就是把一个庞大复杂的二维NCM简化成几个既小巧独立又彼此相关的NCM，这些独立的NCM又通过超链接组成了多维概念图。本研究中的多维概念图简化了NCM的知识结构和意义建构过程，它先让学习者学习小巧独立的概念图，然后再探索图里的其他概念，这样就方便学习者循序渐进并且更加有效地学习。