韩雨婷 肖 悦 刘红云

    ·研究方法(Research Method)·

    问题解决测验中过程数据的特征抽取与能力评估*

    韩雨婷1肖 悦2,3刘红云2,3

    (1北京大学医学部全国医学教育发展中心, 北京 100191)(2应用实验心理北京市重点实验室;3北京师范大学心理学部, 北京 100875)

    基于计算机的问题解决测验可以实时记录被试探索环境和解决问题时的详细行动痕迹, 并保存为过程数据。首先介绍了过程数据的分析流程, 然后从问题解决测验入手, 分别对过程数据的特征抽取和能力估计建模两方面的研究进行了梳理和评价。未来研究应注意：提高分析结果的可解释性; 特征提取时纳入更多信息; 实现更复杂问题情景下的能力评估; 注重方法的实用性; 以及融合与借鉴不同领域的分析方法。

    计算机问题解决测验, 过程数据, 特征抽取, 能力评估模型

    1 引言

    问题解决指当问题解决者最初不知道解决问题的方法时, 为了达到特定目标而进行的认知加工过程(Mayer & Wittrock, 2006), 不论是在教育还是其他领域, 问题解决的能力都非常重要。为了帮助学生适应动态变化的社会, 培养学生跨学科的通用问题解决能力逐渐受到国内外的广泛关注(陆璟, 2017)。国际教育技术协会(International Society for Technology in Education, 简称ISTE)在2007年颁布的新版美国《国家学生教育技术标准》中将“批判性思维、问题解决与决策”列为六大能力素质维度之一(王永锋等, 2007)。我国教育部在2014年颁发了《关于全面深化课程改革落实立德树人根本任务的意见》, 首次提出要研究制订学生发展核心素养体系, 并提出要开展跨学科主题教育教学活动, 提高学生解决问题能力。

    近年来, 随着对问题解决能力培养的日益关注和信息技术的快速发展, 越来越多的国际化大型评价项目开始研发基于计算机的问题解决能力测验系统。如隶属于经济合作与发展组织(Organization for Economic Co-operation and Development, OECD)的国际学生评价项目(Programme for International Student Assessment, PISA)于2012年开展了基于计算机的仿真情景问题解决测验(OECD, 2013), 于2015年添加了人机互动式的合作问题解决能力测验(OECD, 2017)。2013年, 同属OECD的国际成人能力评估项目(Programme for the International Assessment of Adult Competencies, PIAAC)测量了成人在丰富技术环境下的问题解决能力(problem- solving in technology-rich environments, PSTRE; Schleicher, 2008) ......