Theoretical Model and Quantitative Assessment of Scientific Thinking and Reasoning 
科学思维的理论模型与量化评估

包雷*1, Kathleen Koenig2, 肖洋3, Joseph Fritchman1, 周少娜3, 陈诚4

1俄亥俄州立大学物理系, 哥伦布, 俄亥俄州 43220, 美国
2辛辛那提大学物理系, 辛辛那提, 俄亥俄州 45220, 美国
3华南师范大学物理与电信工程学院, 广州, 广东510631, China
4集美大学教育学院, 厦门, 福建 361021, 中国
*通讯作者:bao.15@osu.edu

DOI:https://doi.org/10.37906/realcn.2022.1

摘要:科学思维能力一直被各种教育改革举措强调为一个核心领域,如下一代科学标准(NGSS或美国大学理事会制定的大学科学成功标准(CBSCSS等等,这些标准侧重于当代学生在未来所需的技能。虽然已有丰富的文献研究这些能力是如何在不同年级的学生身上发展的,但学界还未就其定义、模型或评估方式达成共识。为推进这一重要领域的研究,需要一个连贯的科学思维理论模型来指导实践教学和评估。几十年来,唯一可用于大规模应用的工具是劳森科学思维课堂测试(LCTSR,但该工具已经被证明在有效性和可测量上限等层面存在一定短板,且其设计缺乏一个明确的建模框架来自证其所包含之技能的合理性。因此,当前迫切需要开发一个全面的科学思维建模框架和有效的科学思维评估工具,以满足“21世纪的学习者更为多样的能力需要。本文报告了一种新创立的科学思维理论模型框架及相应科学思维评估工具,推动这一亟需领域的研究发展。该理论框架整合了科学思维和因果思维方面的研究从而建立一个完整融合的理论模型,并从操作上定义了在科学探究的过程中为达到知识发展的目标所需的思维技能和子技能。随后,该框架被用于指导科学思维能力评价量表的开发,并在大规模测试的基础上对量表的信效度进行了讨论

关键词:科学思维、因果思维、科学探究、知识发展、评估

 

I.      引言

II.     现有的科学思维模型

III.    科学思维综合性理论模型框架的开发

A. 因果关系和科学思维之间的联系

A1. 因果关系的定义

A2. 通过科学思维和因果思维促进探究性知识的生成

A3. 科学思维模型新框架的构建

B. 因果网络和数据协变量关系的复杂性

C. 因果思维过程的复杂性

D. 知识生成的思维过程

E. 思维和知识形成的发展进程

IV.    iSTAR评估框架和工具

A. 定义操作评估框架和技能维度

B. 科学思维测评工具的开发

C. iSTAR测试样题

C1. 控制变量维度下的问题

C2. 数据分析的试题

C3. 关于因果决策的问题

V.     iSTAR测评工具的有效性和可靠性

A. iSTAR的测评特点以及与LCTSR的比较

B. iSTAR的有效性评估

B1. iSTAR的内容有效性

B2. iSTAR的标准效度

B3. iSTAR的结构有效性

C. iSTAR的信度评估

VI.    总结与讨论

附件:iSTAR 测试的统计评估

参考文献

英文原文链接

致谢

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