《幼兒深度學習評價量表》的編制與檢驗

徐簡媚 李敏

【摘要】近年來，學前教育領域開始不斷探索幼兒的深度學習，亟須編制專門的、可操作性高的《幼兒深度學習評價量表》。本研究結合深度學習的特點和幼兒的行為特征，基于對成都市D幼兒園某大班共35名幼兒在活動中深度學習行為表現(xiàn)的觀察和訪談，編制了《幼兒深度學習評價量表》，包括6項一級指標和18項二級行為表現(xiàn)水平。量表的Cronbachs Alpha系數(shù)為0.937，Kendall協(xié)同系數(shù)為0.940，KMO值為0.851，Bartlett 球形檢驗的p值為0.000，旋轉后累積方差貢獻率為100%，均符合統(tǒng)計學要求，具有良好的信效度，可作為幼兒深度學習的評價工具。

【關鍵詞】幼兒深度學習；評價量表；編制與檢驗

【中圖分類號】G612 【文獻標識碼】A 【文章編號】1005-6017（2022）07/08-0053-04

【作者簡介】徐簡媚（1996-），女，四川簡陽人，成都大學師范學院碩士研究生；李敏（1981-），男，四川綿陽人，成都大學師范學院院長、教授、碩士生導師，學前教育學博士。

一、問題的提出

信息技術的飛速發(fā)展對新時代人們的思維方式和學習方式發(fā)起了新一輪的挑戰(zhàn)。面對信息化時代，美國國家研究院（National Academy of Sciences，United States ）2012年發(fā)布了報告《為了生活和工作的學習：在21世紀發(fā)展可遷移的知識與技能》，將21世紀技能分為認知、自我、人際三大領域能力，并指出深度學習是形成這些技能必不可少的方式[1]。深度學習是一種基于理解的學習，其內(nèi)涵符合國家對新時代人才培養(yǎng)的要求，而學前教育作為基礎教育的重要組成部分，近年來也開始重視幼兒在活動中的深度學習，為培養(yǎng)新時代創(chuàng)新型人才奠定基礎?？v觀已有研究，關于幼兒深度學習的研究較零散，關注了策略研究卻忽視了最終的評價，無論是現(xiàn)狀還是對策的研究最終都離不開評價體系的支撐。

鑒于此，亟須聚焦于幼兒深度學習的評價方式、工具等，編制專門的、可操作性強的《幼兒深度學習評價量表》。本研究旨在已有理論和實踐研究基礎上，通過查閱文獻、進班觀察、初步制訂量表、測試、信效度檢驗等方式編制出《幼兒深度學習評價量表》，為今后完善幼兒深度學習評價體系提供幫助，便于教育工作者了解幼兒在活動中的深度學習情況。

二、相關研究概述

深度學習也叫深層學習，最初源于人工智能研究。在教育領域，馬頓和薩喬在《學習的本質區(qū)別：結果和過程》中初次給出了淺層學習與深層學習兩種相對的概念[2]。我國關于深度學習的研究稍顯滯后，黎加厚教授依據(jù)布魯姆教育目標分類學認知領域的后四個層次將深度學習界定為學習者基于認知理解，辯證地學習新的知識，從而豐富已有知識結構，并遷移原有知識經(jīng)驗至新情境中，進行決策從而處理真實問題的學習[3]。最早在學前階段提出深度學習的是馮曉霞教授，她在一次報告中通過幼兒的建構活動說明了幼兒能夠進行深度學習，并強調(diào)深度學習是以問題解決為基礎的學習，在一定程度上體現(xiàn)了學習的深度，并不等同于超越兒童認知的高難度知識的學習[4]。本研究結合馮曉霞教授的觀點，將“深度學習”定義為：幼兒在學習過程中主動深入探索事物，能將新舊知識相聯(lián)系并加深理解進而促進知識的整合，從而遷移已有知識來解決真實問題的一種學習狀態(tài)。

在深度學習的評價方面，眾多研究都將目標分類理論和深度學習相結合，構建更具體的評價指標。當前教育界比較認同的教育目標分類為認知目標分類法、動作技能目標分類法和情感目標分類法。由于深度學習還關注高階思維的培養(yǎng)，而已有的分類法卻不能滿足這一點，比格斯的SOLO分類法應運而生。SOLO分類法以皮亞杰的認知發(fā)展階段理論為基礎進行了延伸，彌補了布魯姆的認知目標分類法在高階思維能力評價上的不足，它將前結構列為無學習，單點結構和多點結構列為淺層學習，關聯(lián)結構和拓展想象結構列為深度學習。張浩、吳秀娟等人構建了以認知目標分類法、SOLO分類法、動作技能目標分類法和情感目標分類法為基礎的相輔相成的深度學習多維評價體系[5]。目前國內(nèi)也有眾多研究者根據(jù)已有的評價體系建構自己的評價指標，如鄭東輝在其研究中將學習的評價分為對學習的評價、為了學習的評價以及作為學習的評價三種取向，他認為后兩種評價伴隨整個學習過程，這樣才能促進深度學習的發(fā)生與發(fā)展[6]。總的來看，深度學習的評價研究主要選用的是深度學習多維評價體系，在學前教育領域暫未開發(fā)出比較成熟的、具有針對性的深度學習評價工具。

三、《幼兒深度學習評價量表》的編制過程

本研究主要采用了文獻法、觀察法、訪談法和統(tǒng)計分析法。在預觀察進行前，首先基于中國知網(wǎng)（CNKI）中國期刊全文數(shù)據(jù)庫以“深度學習”“幼兒深度學習”為關鍵詞檢索，梳理相關文獻并剖析深度學習的內(nèi)涵與特征，結合3～6歲幼兒的年齡特征，總結出能夠反映幼兒深度學習的行為表現(xiàn)，將其暫定為評價量表的觀測指標。接著研究者通過在幼兒園進行預觀察，了解并分析、記錄深度學習視角下幼兒的行為，整理歸納后將其暫定為評價量表的具體行為表現(xiàn)水平。量表初步制訂后，研究者通過與幼兒園教師及高校學前教育教師的非正式訪談，對幼兒的具體行為表現(xiàn)水平進行了修訂。進一步完善評價量表之后，研究者將其運用于正式觀察中，通過現(xiàn)場記錄和提問收集幼兒在活動中的深度學習具體表現(xiàn)情況。研究者使用SPSS18.0統(tǒng)計軟件對所收集的幼兒“深度學習”表現(xiàn)的分值數(shù)據(jù)進行分析與處理，并通過數(shù)據(jù)分析檢驗評價量表的信效度。

研究者于2021年3月中旬開始實施預觀察，選取了成都市D幼兒園某大班共35名幼兒作為研究對象。D園目前正在開展項目式創(chuàng)意活動課題，聚焦項目活動實踐過程的同時，也非常關注幼兒在活動中的發(fā)展，而深度學習則是其關注點之一。所選班級的主班教師和配班教師均有十多年的教學經(jīng)驗，且主班教師近幾年一直參與區(qū)幼兒園、中小學關于“深度學習”的學術沙龍，對深度學習、幼兒深度學習有更深刻的認識，這些都對研究的開展十分有利。

（一）初始量表的形成

初始量表的編制以威廉和弗洛拉·休利特基金會提出的深度學習六維度[7]、黎加厚教授對深度學習的定義[8]以及馮曉霞教授提出的幼兒深度學習特征[9]為參考，結合已有關于幼兒深度學習的實踐研究成果和對幼兒的活動觀察，充分考慮幼兒的行為表現(xiàn)水平特點。一級指標包括積極主動、注意力集中、聯(lián)系與遷移、批判性思考、問題解決和問題反思，每項一級指標分別包含幼兒深度學習從無到有的4項行為表現(xiàn)水平，且分別對應的分值為0分、1分、2分、3分。隨后根據(jù)這6項一級指標和24項二級行為表現(xiàn)水平對幼兒進行預觀察，記錄幼兒在活動中相應的行為表現(xiàn)水平。

（二）修訂量表的形成

對幼兒活動的預觀察發(fā)現(xiàn)，初始量表中6項一級指標所對應的每一項行為表現(xiàn)水平無法全部在幼兒活動中體現(xiàn)，并且不能很好地反映幼兒在活動中的深度學習情況。研究者與班級教師進行非正式訪談并共同分析幼兒的行為表現(xiàn)水平得出結論：每一指標下的4項行為表現(xiàn)水平存在一定的交叉性，幼兒的某些行為往往體現(xiàn)了兩種水平的融合。鑒于此，本研究通過再次梳理幼兒深度學習的相關研究，結合預觀察所記錄的幼兒行為特征，將量表的4項行為表現(xiàn)水平歸納修改為3項行為表現(xiàn)水平，分別記為0分、1分、2分。

（三）正式量表的形成

修訂量表中的部分行為表現(xiàn)水平的表述不夠清晰或行為表現(xiàn)水平與分值不太匹配，不便于評價者理解并觀察評定。經(jīng)多方研討征求意見，并遵循幼兒的年齡特征與深度學習表現(xiàn)，研究者再次對量表進行了修訂。最終的量表包含主動性、專注性、聯(lián)系與遷移、批判性思考、問題解決、問題反思6項一級指標和18項二級行為表現(xiàn)水平，并將幼兒深度學習的不同行為表現(xiàn)水平分別記作0分、1分、2分，分值越高表明深度學習的行為表現(xiàn)水平越高（見表1）。

四、量表的信度與效度檢驗

（一）信度檢驗

本研究采用內(nèi)部一致性和評分者間一致性來檢驗量表的信度。內(nèi)部一致性是由研究者對所選班級35名幼兒進行現(xiàn)場錄像、觀察并根據(jù)量表對幼兒活動中的深度學習情況進行等級評分，將數(shù)據(jù)錄入SPSS18.0統(tǒng)計軟件中，通過可靠性分析得出Cronbachs α系數(shù)為0.937，大于0.7，具有較高的內(nèi)部一致性。評分者間一致性是由研究者和所選班級兩位教師在同一活動中各自觀察同樣四名幼兒，根據(jù)量表對這四名幼兒的深度學習情況評分。通過統(tǒng)計分析得出：p等于0.037，小于0.05，該量表具有一致性；Kendall協(xié)同系數(shù)為0.940，大于0.8，具有較高的評分者間一致性（見表2）。該量表具有良好的內(nèi)部一致性信度。

（二）效度檢驗

由于目前在學前教育領域暫無成熟的深度學習評價量表來考查效標效度，研究者主要檢驗該量表的內(nèi)容效度和結構效度。

在內(nèi)容效度方面，研究所編制的《幼兒深度學習評價量表》中的指標和幼兒行為表現(xiàn)水平是在查閱大量已有研究的基礎上，開展對幼兒園教師和高校學前教育教師的訪談、對幼兒在活動中深度學習行為表現(xiàn)水平的觀察，多次修改所得，符合幼兒深度學習行為表現(xiàn)水平的實際情況，由此可以保障《幼兒深度學習評價量表》具有良好的內(nèi)容效度。

在結構效度方面，利用對35名幼兒的活動觀察數(shù)據(jù)進行相關分析，各指標之間的相關系數(shù)在0.530～0.962之間，有顯著性相關（見表3，下頁）。同時，量表的KMO值為0.851，大于0.8；Bartlett球形檢驗的Chi- Square值為215.833，且p值為0.000，小于0.01，各變量的獨立性假設不成立，表明數(shù)據(jù)適合做因子分析。研究采用了主成分分析法進行探索性因子分析，旋轉后累積方差貢獻率為100%，大于60%（見表4，下頁）。綜上，該量表具有良好的結構效度。

五、量表的運用前景與未來展望

本研究將理論與實踐相聯(lián)系，從馮曉霞教授提出的理解與批判、聯(lián)系與建構、遷移與應用三個幼兒深度學習的特點出發(fā)，通過文獻閱讀奠定理論基礎，將三大特點細化為六項指標，再根據(jù)這些指標對應編制了幼兒的具體行為表現(xiàn)水平并賦予一定分值，形成了較為完整的《幼兒深度學習評價量表》。該評價量表可輔助教師把握幼兒深度學習的主要影響因素，在活動中依據(jù)幼兒的真實行為表現(xiàn)水平評定幼兒的深度學習水平。教師通過分析幼兒在每項指標中的深度學習表現(xiàn)，采取相應的措施去改善幼兒活動中的學習狀態(tài)，對幼兒的發(fā)展提供環(huán)境支持、多樣化言語支持等，更好地幫助幼兒在主動性、專注性、聯(lián)系與遷移、批判性思考、問題解決和問題反思這六個方面得到提升，從而促進幼兒在活動中的深度學習。

量表的制訂為幼兒深度學習的研究提供了新工具，能夠從整體上反映出幼兒深度學習的主要內(nèi)涵，有利于輔助教育者進一步了解幼兒深度學習的特征，豐富關于幼兒深度學習評價工具的研究成果。

【參考文獻】

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[7] Willam and Flora Hewlett Foundation.Deeper learning competencies[EB/OL]. http： //www. hewlett.org/uploads/ documents/Deeper Learning Defined April， 2013.2021-10-21.

通訊作者：徐簡媚，1061577592@qq.com

（責任編輯 張付慶）