Theoretical Model and Quantitative Assessment of Scientific Thinking and Reasoning
科学思维的理论模型与量化评估
II. 现有的科学思维模型
在当前的教育活动中，科学思维已被确立为“21世纪学习者”的核心能力。而思维和推理作为一种认知能力，已经被心理学家和认知学家研究了几十年。齐默尔曼（Zimmerman）[19，38]曾对这方面的研究进行全面的回顾，并综述了从皮亚杰[39]开始的在认知领域的相关研究，包括劳森（Lawson）[40]、克拉尔（Klahr）[41]、库恩（Kuhn）[42]等人关于STEM场景下的思维过程的研究等一系列研究的发展谱系。
在现有的研究中，劳森在两方面做了大量工作：测量科学思维能力，以及帮助人们理解如何在基于探究的科学课程中培养相关的技能 [43，44]。借鉴皮亚杰的形式思维和发展阶段论理论，劳森确定了6个子技能作为评估科学思维能力的基础。在这些技能中，控制变量(COV)和假设演绎推理受到高度重视，因为它们为假设检验提供了基础，而假设检验正是科学探究的关键。在劳森的研究中，科学思维被认为在科学知识的产生中起核心作用。在他的科学教学方法中，科学思维技能被融入到科学探究的循环中，这一过程已被证明在帮助学生构建概念系统以及发展更有效的思维模式方面是有效的[45]。
在认知科学中，对思维的研究都已经非常广泛。在科学思维的主题下，有两个研究线索与本研究最相关，一是库恩关于多变量因果思维和理论-证据协调 [42]的研究，二是克拉尔的科学发现的双路搜索模型(SDDS)的理论框架和关于控制变量(COV)技能的实证研究[41，46]。这两位研究人员都拓宽了科学思维的研究领域，对过去单纯以调查形式研究学生控制变量和因果思维能力的研究范式做出了突破。
库恩认为，科学思维是根据证据有意识、有目的地修正观点并产生新的理解的过程。这个过程被称为理论-证据协调[42，47]，库恩基于这一解释建立了一个综合性的推理过程框架，其主要结构包括：质疑现有的理论，确定可供选择的假设解释，寻找和确认证据(既有支持的，也有矛盾的)，并根据证据来评估和确定假设。新知识（这里的新知识应该不是指广义上的知识，而是特指个体建构的知识，译者注）是在学生既有的理论认知(包括误解)、基于数据的结果呈现(通过对照实验建立的协变关系)和科学接受的理论的交汇之中构建。这一建立新知识的协调过程包括通过思考各种类型的证据以在证据和解释之间形成一个有意义的联系网络，以及考虑未知但可能存在的因果因素的潜在影响，进而将其发展为新证据和新解释的组成部分或者是它们之间的联系。这些能力是至关重要的，因为它们代表了理解物理世界所需的各种推理。它们使学生得以在一个循环的探究过程中进行预测、推理并做出解释。库恩的工作强调了嵌入在各种推理场景中的因果关系的多变量性质，并证明了儿童和大学毕业后的成年人都在协调证据与解释方面缺乏有效的多变量推理能力[42，48]。
克拉尔的研究强调了先验知识在科学思维中的作用，并为捕捉和解释推理任务中的人类行为提供了一个理论框架，这一框架被命名为作为科学发现的双路搜索模型 (SDDS) [41]。SDDS的框架包括假设 (理论) 空间、实验 (数据) 空间，以及包含（通过证据评估）协调这两个空间中的各种可能的思维过程和通路。该框架允许基于学生的先验知识、策略偏好和探究过程中生成的证据等要素，在假设和实验空间之间来回迁移。通过这种方式，该框架描绘了科学家在产生新的科学知识的过程中伴随的认知发展过程，这一过程非常复杂，不一定以直通的方式进行。
库恩和克拉尔提出的模型为更为有效的科学思维理论的建立提供了重要的研究基础。通过综合他们的研究，并进一步与劳森的科学思维子技能研究相结合，就可以形成一个指导科学思维教学和评估的操作性框架。我们在此提供了一个如何综合这些想法的例子：比如，对于一个给定的多变量因果思维任务，比如在库恩的研究[42]中发现的那些，学生既可以从理论角度开始他们的调查，并用既有的证据确定可能的解释(假设的因果关系)，也可以基于一套可能的理论解释，从实验的角度来开展他们的调查，以评估证据和解释之间的一致性。而无论是基于哪种角度的调查获得的结果，都可以进一步通过预测和推论提出新的实验路径或理论解释。这些探索和发现的途径与克拉尔的SDDS框架[46]中讨论的典型过程相似，也与劳森的学习周期理论中强调的假设-演绎推理和探究活动有着共鸣[44]。无论这个过程从哪里开始，或者从这两个角度同时出发，学生都需要熟练地在两者之间迁移，综合所有可能的解释和证据，以决定最佳的协调结果作为他们的新理解，而这正是库恩关于理论-证据协调的研究的中心要素[42]。这个过程通常以多个循环路径进行，并构成我们通常强调的探究性学习过程的思维推理基础。另外，这一过程也在很大程度上依赖于学生在控制变量、数据分析和因果决策方面相关的能力。在这些现有模型的基础上，我们整合了当前的研究形成一个新的更完整的理论并以此定义了一个可操作的技能框架，用于开发针对科学思维的教学模块和评估工具。下一节将具体介绍这一理论框架。