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首頁 > 教育論文 > > 基于潛變量的分析方法對兒童平衡秤任務的評估
基于潛變量的分析方法對兒童平衡秤任務的評估
>2022-04-01 09:00:00


一、引言

平衡秤任務研究在心理學中最早始于皮亞杰,他在 1958 年所使用的任務形式如圖 1 所示,在離支點不同距離處放上數量不同的標準單位重物,在去掉兩端支撐物后,要求兒童判斷平衡秤兩端是保持平衡還是一端下降。皮亞杰讓各年齡兒童操作實物平衡秤,通過實際觀察、記錄和分析兒童操作過程中的言語行為,得出兒童在完成平衡秤任務上具有不同的認知發展階段。不同年齡兒童在平衡秤任務上表現的差異實質上反映了其比例推理能力發展的階段性特征。

目前,平衡秤任務已經取得許多新進展,新的研究方法也逐漸取代了傳統方法,然而國內關于平衡秤任務的研究開展的并不多,主要研究方法也局限于上世紀八九十年代提出的技術,這樣的情況下,很難保證研究結果的可靠性。本文將介紹平衡秤任務的解題規則的研究進展,以及傳統方法存在的缺陷,以及潛在類別分析方法在平衡秤任務領域的應用,最后總結新統計方法對兒童高級認知策略研究的價值,為相關領域研究提供參考。

\\(一\\) 平衡秤任務的解題規則Siegler 認為,不同年齡兒童在平衡秤任務上的表現存在差異的根本原因在于其所使用的問題解決規則不同。

本文作者認為 Siegler 所指的規則與策略等同,均指被試在解決問題過程中所采取的一系列心理操作。Siegler 認為解決平衡秤任務時可使用四種規則:\\(1\\) 使用規則Ⅰ兒童認為平衡秤上重物重量更大的一端下降,兩端重量相等時則保持平衡; \\(2\\) 使用規則Ⅱ的兒童在平衡秤兩端重物重量不同時認為重量更大的一端下降,重量相同時則認為重物離支點更遠的一端下降;\\(3\\) 使用規則Ⅲ的兒童在平衡秤兩端重物的重量或距離至少其一相同時均能正確判斷,但若二者顯示平衡秤的變化趨勢不一致,他們則只能憑猜測回答;\\(4\\)使用規則Ⅳ的兒童掌握了力矩規則,他們同時考慮了物體重量和離支點的距離,通過計算平衡秤兩端重物的重量與其到支點的距離之積,判斷平衡秤的下降方向。

這些規則能用來表示兒童潛在的知識結構,四種基本規則的復雜性依次增加,掌握復雜規則的兒童其比例推理能力也更強。但 Siegler 的分類并未窮盡所有解題策略,有很多被劃分成使用規則Ⅲ的兒童可能使用的是其它規則,如加法規則、規則ⅢA、質性比例規則和運貨車規則。

1. 加法規則\\(Additive Rule\\):上述四種規則中,只有規則Ⅳ同時考慮了重量和距離信息。但有研究顯示,存在其它能夠綜合考慮重量與距離兩方面信息的規則,稱之為加法規則。加法規則至少有兩種類別,一種是簡單相加,是指比較兩側重物的重量與到支點的距離之和; 另一種是加權相加,比較兩側重物的加權重量\\(如重量的2倍\\)與到支點距離之和。

有研究顯示,大約有13.8 % 的被試\\(6歲、9歲,12歲的兒童及成人\\) 使用了加法規則。

2. 規則ⅢA\\(Perceptual Muddle Through Rule\\) :Klahr 和 Siegler 認為,對于一類題目\\(平衡秤一端重物距支點距離更遠、另一端重物重量更大\\) ,有的兒童是憑借感覺,因為他們在一些任務上選擇重物重量更大的一端下降,在另一些任務上選擇重物距支點距離更遠的一端下降,此情況下稱為規則ⅢA。

3. 質性比例規則 \\(Qualitative ProportionalityRule\\):此類兒童同時考慮了重量及距離信息,認為將更輕的重物放在與支點更遠的距離與將重量更大的重物放在與支點距離更近處等價。因此,使用此規則的兒童對沖突問題會做出保持平衡的判斷。Normandeau 等人研究發現,有3.9 % 的被試是使用質性比例規則。

4. 運貨車規則\\(Buggy Rule\\) : Van Maanen,Been和 Sijtsma 使用線性邏輯斯蒂潛在特質模型分析7 -8 年級的兒童的作答,發現當平衡秤一端重物重量更大、距支點更近時,有些兒童認為將重物向遠離支點方向移動一格,則重物重量應減少一個單位,直到兩端重物與支點距離相同,稱之為運貨車規則。Jansen 和 Van der Maas 使用潛在類別分析技術\\(后文介紹\\) 再次驗證了運貨車規則的存在。

\\(二\\) 平衡秤任務的測量為了研究兒童在解決平衡秤任務時的規則使用情況,Siegler 通過改變重量與距離維度設計了平衡、距離、重量、沖突重量、沖突距離、沖突平衡等 6 類平衡秤題目。

題目均以圖形方式呈現給被試,每題均有三個圖形選項表示平衡秤狀態\\(圖 1\\) ,被試只能在三個選項中選擇一個。其中,平衡題目是指平衡秤兩端重物的重量及其與支點的距離均相同; 距離題目是指在平衡秤兩端重物重量相等,但與支點距離不等; 重量題目是指在平衡秤兩端重物重量不同,但與支點距離相同。依據重量與距離判斷上述三種題目的平衡秤狀態不會發生沖突,可稱為簡單類型。

沖突重量題目是指平衡秤一端的重物重量更大,但其與支點距離更近; 沖突距離題目是指平衡秤一端的重量更小,但由于其與支點距離更遠,所以此端會下降; 沖突平衡題目是指在平衡秤一端與支點距離更遠處放上重量更小的重物,平衡秤會保持平衡。上述三種題目的共同特征是,平衡秤一端重物的重量更大,而另一端重物與支點距離更遠,單純根據重量或距離判斷平衡秤的結果狀態存在沖突,可稱為沖突類型。

還有一種 Siegler 沒有使用的題目類型,那就是在平衡秤一端與支點距離更遠處放上重量更大的重物。但這種類型的題目無法判定兒童的規則使用情況,沒有區分度,所以大多平衡秤任務研究中使用的都是前面介紹的 6 類題目或子集。

二、規則評估技術

研究兒童完成平衡秤任務時,一個非常有挑戰性的問題是確定個體所采用的具體解題策略。為此,Siegler 提出了規則評估技術\\(Rule AssessmentMethodology,RAM\\) 。其依據是,理論上可以預測使用四種基本規則解決平衡秤任務的正確性。例如,使用規則Ⅰ時只考慮重物的重量信息,所以使用此規則的兒童便無法正確完成涉及距離信息的平衡秤任務?;谏鲜鏊悸?可以分別預測使用四種規則解決不同平衡秤任務的正確率,如表 1 所示。

表1中的預測有其理論依據,被試的實際作答可能由于猜測和失誤的原因,不會與表 1 的數據完全吻合。針對實測數據中被試作答與理論預測的偏差,Siegler 使用了如下標準判斷兒童在其所使用的30 題平衡秤任務測驗上的規則使用情況:\\(1\\) 使用規則Ⅰ: 至少26 個題以上只依據重量信息回答,并且判斷至少3個距離類型題目為平衡;\\(2\\)使用規則Ⅱ:有26個題以上的作答符合下面的情況,在兩端重物重量不同的情況下只考慮重量,在兩邊重量相等的情況時才考慮距離,4個距離題目至少做對 3題;\\(3\\)使用規則Ⅲ: 12 個非沖突類型題目至少做對10 題,4個距離題目至少做對3題,其他18個沖突題目的回答中至少有5次不會完全依賴重量或距離度線索;\\(4\\)使用規則Ⅳ: 至少答對 26 題。

規則評估技術從 Piaget 的臨床實驗方法出發,將 Piaget 的觀點與平衡秤任務完成的信息加工過程相結合,以標準化的程序評定兒童的規則使用,可以避免臨床觀察過程中的主觀性。Siegler 的規則評估技術使用的是紙筆測驗來完成,與 Piaget 的個別測試相比,不僅更有效率,而且由于采用非言語方式有助于減少兒童口語報告對其作答反應的影響,以及其言語表達能力對于結果評定的影響。使用上述方法,約有 90 % 的兒童可被劃歸到四種規則中的一種,年齡最小的兒童使用規則Ⅰ,年齡最大的兒童使用規則?;谏鲜鰞瀯?規則評估技術在早期平衡秤任務研究中得到了廣泛應用。

然而,在規則評估技術的使用過程中,研究者們發現 Siegler 的規則評估技術也體現出諸多不足,可能導致誤判被試的規則使用情況。這種技術的不足主要體現在如下幾個方面:

1.題目選項格式限制了被試反應。Siegler 的研究中使用的平衡秤任務包括三個選擇項,被試只能在三個選擇項中選擇一個,這種題目形式有可能限制了被試的可能作答。有研究者通過設定特殊形式的平衡秤任務解決了此問題,基本思路是在平衡秤一端的重物有預設好的重量及其與支點的距離,兒童需要在平衡秤另一端放上研究者準備好的一些重物,以使平衡秤向指定方向傾斜或保持平衡,這樣被試的作答反應便不會受到選擇項的限制。Mc-Fadden 等人以上述方法構建新平衡秤任務測試了 5- 7 歲的兒童,發現原來有 70 % 的被規則評估技術歸為使用規則Ⅰ的7歲兒童實際上考慮了距離方面的因素。

2.被試可能采用其它規則。如前所述,解決平衡秤任務除 Siegler 提出的四種基本規則之外,被試也可能采用加法規則等其它策略。有研究者使用規則評估技術及紙筆形式的平衡秤任務測驗,發現 15% - 30 % 不能進行分類,而且此類兒童的作答方式是一致的,說明此類兒童使用的規則不在 Siegler 的四種規則之列。所以被試可能使用四種基本規則之外的策略完成平衡秤任務,此時若使用 Siegler 的規則評估技術來評定被試的規則使用情況,就會使得對被試進行分類產生錯誤,將使用四種規則之外的被試誤判為使用的是四本基本規則中的規則。

3.試題的設定會影響規則的評估。若規則評估技術是穩定有效的,則無論使用何種類型的平衡秤任務,對被試規則使用情況的判定應該是一致的,但研究顯示并非如此。Ferretti 和 Butterfield 設計了不同力矩之差\\(Torque Difference,TD\\) ,即平衡秤一端力矩與另一端力矩的差值,如圖 1 中的力矩差為0\\(1 × 4 - 4 × 1\\) 。他們使用規則評估技術對被試的解題規則進行歸類,發現: 隨著力矩增大,歸類為“不使用規則”或是規則Ⅰ的兒童數量減少,而使用規則Ⅳ者數量增加; 當力矩差值最大時,小學五六年級兒童中有 61 %被歸類為使用規則Ⅳ,這個水平幾乎與大學生使用規則Ⅳ的比例相當。

可以看到,對兒童使用的解題規則判定與平衡秤任務設置的力矩差值有關,若測驗中力矩差值較大的平衡秤任務較大,那么兒童也更可能被歸類為使用更復雜的規則。所以,運用規則評估技術研究平衡秤任務的合理性與可信性受到了研究者的質疑。

三、潛在類別分析

針對規則評估方法的不足,一些研究者開始試圖使用潛類別分析分析兒童在平衡秤任務上的規則使用情況。

在心理學中,因素分析被廣泛用于處理潛變量為連續類型、觀察指標也為連續類型的數據。有時研究者感興趣的潛變量為非連續的,并且對應的觀察指標也是屬于稱名變量或順序變量,此時則需要使用潛在類別分析\\(Latent Class Analysis\\) 方法。表2 總結了現代統計學中處理各種類型潛變量與對應外顯變量的四類方法。

兒童在解答平衡秤任務測驗時,盡管其實際認知能力發展階段不可直接觀察,可視為潛在變量,但通過觀察兒童完成平衡秤任務時的作答反應模式、出聲言語等外顯指標可間接地推知兒童的認知發展階段。依 Siegler 的觀點,兒童認知發展階段反映在了其所使用的解決平衡秤任務的規則上,進而體現在具體題目上不同的作答反應\\(如 Siegler 采用的每道題目的三個備選項,“左傾”、“右傾”、“平衡”\\) 。

因此,兒童完成平衡秤任務測驗時,潛在變量與外顯變量均可視為類別變量,可以認為平衡秤任務的作答數據滿足潛類別分析的前提假設。

潛類別分析方法提供了被試作答的非條件概率及條件概率。其中,非條件概率用來描述一個潛類別存在的概率,這里影響潛在類別數量的是完成平衡秤任務的各種策略; 條件概率用來描述某個潛類別中對于某個試題的選擇特定選項的反應概率,通過這些條件概率可以看出各個潛在類別在某個試題中的反應特征,從而可以推斷此被試群體中是否存在新的解題規則。與規則評估技術不同,潛在類別分析通過 AIC 和 BIC 等信息指標來評價數據中究竟存在多少個類別,若增加潛在類別的數量,而 AIC與 BIC 減小值卻很小,則認為已有的潛在類別已經足夠。潛在類別分析方法根據貝葉斯方法對被試分類??梢钥闯?潛在類別分析方法具有明確的統計基礎,克服了傳統規則評估技術的在這方面的不足,受到了研究者的廣泛歡迎。

Shulzt 和 Takane 對潛在類別分析方法與規則評估技術進行了比較,指出了潛在類別分析方法不足,這種方法不僅需要大量被試,而且與因素分析方法相似,潛在類別分析方法很難找出真實數量的潛在類別,容易產生被試數量少且難以解釋的潛類。他們的觀點與 Boom 等人相似,認為不應將不具有理論意義的潛在類別解釋為策略。

但 van derMaas 等人認為他們指出的缺點正是現代潛變量統計方法的優勢所在,只有如此,探索性潛在類別分析才可探查到理論分析所忽略的解題策略,如加法規則。他們進一步指出,規則評估技術的擁護者忽略了重要的一點,在驗證性潛在類別分析方法\\(Con-firmative Latent Class Analysis\\) 中,可以指定題目上作答的條件概率為理論上的預測值,此時只需要無條件概率,驗證性潛在類別分析具有規則評估技術的全部優點,而且更加靈活、擴展性更強。

四、總結

盡管目前已有大量關于平衡秤任務的相關研究,但并未取得一致結論,Siegler 的研究顯示,5 -20 歲的兒童中,有 96 % 的兒童使用四種基本規則;Aoki 的研究顯示使用四種基本規則的被試只有 38 %,其研究被試群體來自 4 年級、6 年級學生和大學生;Chletsos 發現 70 % - 85 % 的被試能夠進行分類\\(8 -15 歲兒童及大學生\\) 。

辛自強等人使用規則評估技術對 10 - 12 歲中國兒童的研究發現 71. 6 % 的兒童使用四種基本規則,其中51. 9 %的兒童使用規則Ⅰ。根據此結果,規則Ⅰ仍是 10 -12 歲中國兒童使用的主要規則。但 Siegler 的研究顯示,國外兒童使用規則Ⅰ的主要是 4、5 歲兒童。意識到國內外研究結論差異較大,趙玉等人使用潛在類別分析技術對中國兒童的研究給出了不同的看法,但國內關于平衡秤任務的研究較少,需要更多的研究驗證是否存在客觀差異。

由于測量理論的進步和計算機技術的發展,復雜統計學方法得以應用在人類高級認知功能的研究。在潛在類別分析方法引入平衡任務研究中,雖然解決了規則評估技術存在的一些問題,但這兩種方法有相同的假設,即兒童在作答測驗的過程中,對各類題目自始至終只使用一種規則。這種關于兒童作答過程的假設過于嚴格,事實上,對于不同類型題目使用不同的應對策略是人類智慧行為的自然體現。Rijkes 和 Kelderman 基于 Rasch 模型提出了一種策略轉換模型\\(Strategy Shift Model\\) 可以釋放這一限制,但此模型較為復雜,需要估計更多的參數,導致模型識別較為困難,因此并未取得廣泛應用。

與國外相比,國內關于兒童高級認知策略方面的研究不僅在數量上較少,在方法上也亟待引入潛在類別分析等現代統計方法。新分類技術的掌握需要更多的統計學知識,對心理與教育研究者提出了更高的要求。

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