学习策略及LASSI量表简介
发布日期：[2011/4/23]    共阅[20895]次

有关学习策略的定义，国内没有形成统一意见。刘电芝等认为，凡是有助于提高学习质量，学习效率的程序、规则、方法、技巧及调控方式均属学习策略范畴[2]。学习策略包含认知策略、元认知策略和资源管理策略，其中认知策略包括复述策略、精细加工策略和组织策略，是对学习材料进行信息加工时所采用的有关方法和技术，而元认知是对认知的认知，包括对认知过程的知识和调节这些过程的能力，影响着信息加工过程，资源管理策略则是学习者个体对学习环境、时间及工具等实施管理的办法。
关于学习策略水平的测量，国际上比较权威的是美国澳斯汀的得克萨斯大学教育系的 Weinstein 等人于 1987 年编制的学习策略量表（Learning and Study Strategies Inventory，简称LASSI）。Weinstein 等专家将学习策略分为了10个维度，分别是态度（ATT）、动机（MOT）、时间管理（TMT）、焦虑（ANX）、专心（CON）、信息加工（INP）、选择要点（SMI）、学习辅助（STA）、自我测试（SFT）、考试策略（TST），其中，信息加工、选择要点和考试策略属于技能范畴，态度、动机与焦虑属于意志范畴，专心、时间管理、自我测试和学习辅助属于自我调整，这10个维度三大方面基本概括了学习策略的内涵，有其重要的心理学基础。
根据学习策略的十大维度，LASSI 量表共包含 10 个分量表，分别是：态度、动机、焦虑、专心、信息加工、选择要点、时间管理、学习辅助、自我测试和考试策略，除“选择要点”分量表只有5个项目以外，其余各分量表均由8个项目构成，共77个项目。该量表正向表述和负向表述的项目基本上各占一半，反应常采用里克特五级记分法[2]。经过多年的发展和大量专家学者的多次实践与论证，LASSI量表已具有很好的信度和效度。
二、网络环境下的学习策略水平量表的制定
（一）LASSI的十个分量表是新量表制定的重要依据
由于LASSI量表主要针对的是传统课堂的面授教学环境，而网络自主学习环境与传统课堂授受式学习环境迥异，同时由于国情及远程教育整体环境的不同，测量对象存在很大差异，尤其是学习者的焦虑水平、信息加工方式、学习辅助方式等改变会更直接，因此直接拿LASSI量表来测量我国网络远程学习环境下的学习者学习策略水平不够准确。为了能在远程教学中采取更有的放矢的教学策略，我们需要制定一个适合我国国情的远程教学环境下的学习策略水平测量工具。
新量表的科学制定需要把握两个关键环节，一是对学习策略的内涵进行深刻把握，二是充分考虑并结合网络环境下的远程学习特点。
虽然网络环境下的学习与传统课堂上的学习学习环境不同，但学习策略的本质内涵不会因为学习环境而改变，发生变化的只是学习策略量表内的具体测量项目。所以，我们认为，新的针对网络环境下的学习策略水平量表的制定依然可以采用LASSI量表的10个分量表，但同时，关键是要结合网络环境下的学习特点，对原有的各个分量表进行科学修改或补充。修改的内容是在网络环境下的学习与传统课堂面授环境下的学习相异的表达、反映或心理历程，而增加的内容是在传统课堂中没有的东西，比如“学习辅助”分量表，网络远程环境下的学习可以借助网络、聊天室、学习中心、动画等获得学习支持与帮助，而这些在传统课堂学习环境下是缺乏的，所以需要增加这些内容。
（二）具体修订过程
中国人民大学网络教育学院（以下简称“人大网院”）是教育部批准的68所现代远程教育试点院校之一，92%学生是在职成人，以基于互联网的远程分布式自主学习为主，对学习能力有更高的要求。了解他们的学习能力现状，采取有效策略培养他们的学习能力是长期困扰我们的问题。在专家的指导下，研究人员对LASSI量表进行了多次修改与试验，初步形成了适应这种网络远程教学环境的学习策略水平量表。
量表的实际修订过程主要包括文献调研、补充问卷模块的制定、项目论证、先行调查及项目分析、内容效度的专家论证、效标检验、信度分析、效度分析、新量表形成几大步骤。下面主要按照人大网院量表修订的实施程序进行一一阐述：
（1）文献调研、分析。重点调研分析了学习策略的定义和内涵，基本确定了以LASSI的10个分量表为基础，对具体项目进行修改和补充。
（2）制定独立于LASSI的补充问卷模块。主要将网络环境下的成人远程学习与传统面授方式下的学习相比较，判断在这两种不同的学习环境下学习策略的哪些组成部分会发生改变，LASSI量表的哪些项目陈述不再合适，将它们挑选出来修改，同时，将传统课堂没有的补充进去，这两者组合形成独立问卷模块。修改中我们发现，每个分量表都有改变，但焦虑、学习辅助和信息加工方式被认为改变较多。
（3）项目论证。在与远程教育专家充分讨论、论证后，笔者将修改和补充的项目组合成独立问卷模块，同人大网院研究部同仁对每一个项目共同探讨、继续修改。然后，再将修改后的补充问卷模块与远程教育专家共同论证、再修改。最后形成的补充问卷模块包含21个修改项目、27个补充项目，共48道题。
（4）预调查。为验证项目陈述是否有歧义、修改及补充是否有效，从人大网院随机抽取了100名远程学习者，将LASSI量表及补充问卷模块一起进行调查，要求他们基于网络填写问卷，最终收集有效问卷80份。我们主要进行了信度分析、项目分析、项目与量表的相关性分析。
信度分析结果：α=.9396。
项目分析结果：采用高低分组的T检验，对LASSI的77个项目及补充问卷的48个项目一一进行分析，结果表明，LASSI量表有17个项目没有鉴别度，补充问卷模块中有3道题没有鉴别度。
项目与分量表的相关性分析：删除低度相关的项目。结果，原LASSI量表中被修改的21道题，有16个修改成功，补充的27个项目中有4个项目重新分配至其他分量表。
（5）内容效度的专家论证。根据第一次调查结果，我们将没有鉴别度的部分项目删除, 重新修改那些修改不成功的项目，并将修改成功的项目直接替代原项目，再加上补充成功的项目，一起组成网络环境下的学习策略量表，提交给教育技术专家进行内容效度论证。经专家论证修改后的量表包含108个项目。另外，为方便进行效标检验，我们针对各个分量表增加被试的自我评价题目，共10个项目，对整体学习策略水平增加一自我评价项目，所以第二次试调查量表共包含119个项目，根据专家建议，再开展第二次试调查。
（6）第二次试调查：在人大网院随机挑选了150位同学进行试测，要求通过网络填写问卷，最终收集有效问卷125份。
信度系数α= .9657；
项目分析表明所有题项都具有鉴别度。
效标检验：将各分量表的得分与远程学习者的自我评价给分进行相关性分析，以便对样本的填写进行自我验证，结果表明，各分量表与总量表得分与远程学习者的自我评分都呈显著正相关。
内容效度分析：将量表得分与样本的课程成绩作相关性分析，以检验内容效度如何。结果表明，量表得分与课程成绩呈显著相关，相关系数为.437(*)。
根据第二次试调查结果,量表得分与课程成绩呈显著正相关，与样本自我评分显著正相关，所有项目都具有鉴别度。笔者将各分量得分与分量表内的所有项目作相关性分析，将各分量表内与分量表得分呈低相关的项目删除，使各分量表项目基本保持为10个,初步形成的新量表包含100个项目。
（7）规模施测：我们用新量表在人大网院全体远程学习者中开展较大规模抽样调查，基于网络进行，最终收集有效问卷1119份。对总量表及分量表得分进行信度分析结果如下：

总量表α =.9582，分量表除了学习辅助(sta)的α= .6721，其它9个分量表的α值都在.70以上，说明本测验分数可以信赖，本量表具备较高的信度和教育适用价值。
（8）建立网络环境下的学习策略量表，根据2次先行调查及1次大规模抽样调查，最终形成的学习策略量表包含10个分量表，各分量表分别包含10个项目，共100个项目，采用Likert五级记分法，正反向描述基本各一半。
三、网络远程学习者学习策略水平测量与分析
为了解远程学习者的学习能力现状，笔者用初步修订而成的学习策略水平测量工具对人大网院的远程学习者学习策略水平进行了试测，主要采用基于网络的问卷调查方式，在人大网院全体远程学习者中开展抽样调查，调查起止时间为2004年10月1日至11月20日，合计51天，共收集有效问卷1119份。笔者主要进行了信度分析、项目分析、得分与课程成绩的相关性分析，结果表明，此次抽样调查信度很高，信度系数α =.9582，所有项目都具有鉴别度，量表得分与课程成绩呈显著正相关。
（一）基本数据分析
笔者主要运用spss10.0工具对各分量表得分情况进行了统计描述，结果如下表所示：

分量表 平均值（mean） 标准差（Std.） n
ATT(态度) 36.41 5.99 1119
MOT(动机) 35.74 5.60 1119
ANX(焦虑) 31.05 7.68 1119
CON(专心) 31.54 6.61 1119
TMT(时间管理) 30.41 6.60 1119
INP(信息加工) 34.48 5.50 1119
SMI(选择要点) 33.42 5.54 1119
STA(学习辅助) 30.21 5.52 1119
SFT(自我测试) 30.45 5.46 1119
TST(考试策略) 35.54 5.68 1119

从分值上看，人大网院远程学习者的时间管理水平、学习辅助与自我测试水平与其它分量表相比都明显偏低，都低于31分，而态度、动机及考试策略水平较高，都在35分以上。
这与我国学习者的特征和传统教学特点有必然联系。我国传统的考试方式只注重现成知识、技能的考核,学习者以个体独立学习与识记为主,导致考试策略水平偏高，但由于只重考试，不善于同外界协作或向外界寻求帮助,所以其学习辅助水平、自我测试水平偏低。另外，传统教学以教师为中心,一切教学都按照学校和教师安排按部就班进行,学习者不能自定步调,时间管理技能得不到有效锻炼与培养，所以时间管理水平普遍较低。而态度和动机水平高，说明远程成人学习者学习目的性很强，具有较好的自我指导能力。
（二）与普通高校在校生比较
为了比较网络远程学习者与传统课堂环境下的学习者学习策略水平的差异，我们将人大网院远程学生的测量数据与北京师范大学信息科学学院部分在校生用LASSI量表测得的学习策略水平数据作了对比分析。由于在校生测量采用的是原LASSI量表，远程学生采用的是修订后的量表，不能将量表得分直接比较。在此，仅将各分量表得分与分量表总分的比例作了一简单比较。如表所示：

分量表 人大网院学生（1119人） 北师大在校生（322人）
平均得分 总分 比例(%) 平均得分 总分 比例(%)
ATT(态度) 36.41 50 72.8 28.93 40 71.8
MOT(动机) 35.74 50 71.5 26.87 40 67.2
ANX(焦虑) 31.05 50 62.1 26.73 40 66.8
CON(专心) 31.54 50 63.1 26.87 40 67.2
TMT(时间管理) 30.41 50 60.8 25.12 40 62.8
INP(信息加工) 34.48 50 69.0 27.03 40 67.6
SMI(选择要点) 33.42 50 66.8 17.58 25 70.3
STA(学习辅助) 30.21 50 60.4 24.81 40 62.0
SFT(自我测试) 30.45 50 60.9 23.72 40 59.3
TST(考试策略) 35.54 50 71.1 28.12 40 70.3

根据表中数据，可以得出初步结论：态度、动机、信息加工、自我测试及考试策略五方面，人大网院远程学习者明显偏高；焦虑、专心、时间管理、选择要点及学习辅助五方面，人大网院远程学习者低于在校生。
这说明，远程学习者学习态度鲜明，动机很明确，这两方面水平较高；而成人学习者主要为在职人员，有相关的工作背景和阅历，学习知识能直接与工作或生活相结合，所以信息加工水平偏高，而在校生学习脱离社会生活严重，信息加工水平较低。远程学习者的自我测试能力与考试策略水平偏高，可能与现代远程教育的考核制度有密切联系，目前我国的远程学习者以在职自学为主，鉴别他们的学习成效的唯一途径就是考核与考试，这促进了远程学习者自我测试水平的发展与考试策略水平的提高。
人大网院远程学习者的焦虑水平高，专心、时间管理等策略水平较低，这与远程学习者特征息息相关。远程学习者多为在职成人，具有家学矛盾、工学矛盾等多重负担，焦虑水平很高；而工作、家庭、应酬等活动都会影响远程学习者的专心程度，影响学习者的学习安排，使时间管理水平降低。同时在网络远程环境下进行分布式学习，学习者获取学习帮助的方式、对象都不如传统面授课堂丰富、直接，学习辅助策略水平也较低。而远程学习者选择要点策略水平较低可能是因为网络资源太庞杂、印刷教材、光盘资料等资料太多所致，未受到专业指导，学习者会在网络环境里迷航，培养和提高远程学习者的选择要点策略水平势在必行。
根据数据分析，人大网院远程学习者时间管理水平、学习辅助水平相比起其它学习策略水平偏低，且低于普通在校学习者，迫切需要培养。同时，远程学习者的焦虑、专心和选择要点策略水平相比起在校生，也偏低。这都需要人大网院努力采取各类有效教学策略培养远程学习者的学习能力。

四、结语
在测量远程学习者的学习策略水平和科学培养远程学习者的学习能力方面，中国人民大学网络教育学院作了一有益的尝试。我们严格遵循科学程序对网络环境下的学习策略水平量表进行了科学修订，新量表信度、效度都较高，用该量表测量的远程学习者学习策略水平数据为网络远程教学采取切实可行的教学策略、有针对性培养远程学习者的学习能力提供了重要依据。
由于新量表目前只是在人大网院经过了检验，其项目修订也主要考虑的是人大网院这种主要基于互联网的远程教育模式，所以对其它远程教育形式是否有普遍意义还需要进一步论证。一个可以用以测量我国各类远程学习者的学习策略水平通用工具的制定还需要教育心理学知识的全面指导与各远程教育试点院校的共同支持与合作。