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一、问题的提出 信息技术的发展从广度与深度上改变了人类的思维方式与学习方式，推动人类迈向学习型社会。这一时代背景，对学习者的自身素质与思维能力提出了更高的要求。高阶思维能力逐渐成为当代社会人才需求的一个重要导向，是学习者为适应新时代所必需的技能。如何培养学习者的高阶思维能力，已成为当代社会普遍关注的核心问题。与此同时，深度学习在近年来也引起了教育领域研究者的广泛关注。 2016新媒体联盟《地平线报告》（高等教育版）指出，探索深度学习策略已成为驱动学校应用教育技术的远期趋势之一[1]，“向深度学习方法转变”已被定位为学校应用教育技术的中期趋势[2]。有研究者认为，深度学习是学习者运用高阶思维能力的学习形式，深度学习的目标在于发展学习者的高阶思维能力[3]。但深度学习和高阶思维能力之间到底存在怎样的关系，深度学习在哪些层面能够促进高阶思维能力的提升，这些问题仍未得到清晰的解答。 一些研究者常以深度学习动机与策略来衡量学习者的深度学习程度，并将深度学习动机与策略当作一个整体，称之为“深度学习方法”，以此来探讨深度学习与高阶思维能力之间的关系。但深度学习动机与深度学习策略，这二者对高阶思维能力的影响关系是否一致，仍有待进一步研究。对这些问题的研究，能够从机理层面揭示提升高阶思维能力的学习动因，厘清高阶思维子能力之间的内部因果机制，为在教学实践中提升高阶思维能力提供最优路径。 基于以上论述，本研究将通过构建深度学习动机、策略与高阶思维能力关系模型，来分析深度学习动机、策略与高阶思维能力之间的关系，主要用于解决以下两个问题：| 1.深度学习动机、策略与高阶思维能力存在怎样的预测关系？ 2.高阶思维子能力之间存在怎样的内在关系？ 二、理论框架与初始模型构建 （一）高阶思维能力的构成与界定 国外研究者从不同的角度，对高阶思维能力的构成进行了不同的界定。约翰·杜威（John Dewey）从思维的发生机制这一角度进行探究，他认为，“反思一问题生成一探究批判一解决问题”这一过程是学习者思维发生的过程。在这一思维发生的机制中，“问题”是激发高阶思维产生的最大动力来源。通过比对新手与专家的思维发生机制，杜威发现，专家进行反思性活动的次数更多[4]。这一发现，为高阶思维能力的研究奠定了基础。 布卢姆（Bloom）等从学习结果分类与评价这个角度，对高阶思维能力进行探究，提出了教育目标分类理论。他将教育目标划分为三类，即认知目标、情感目标与心理动作目标，并对这三类目标的层次进行了由低到高的界定。其中，认知目标分为知道、理解、应用、分析、综合、评价六个等级，他认为“分析、综合、评价”指向高阶水平的认知发展[5]。 安德森（Anderson）等在布卢姆教育目标分类的基础上，结合美国实施课程标准的教育改革，对布卢姆教育目标进行了修订：将原来的“知道”改为“记忆”；“综合”和“评价”统称为“评价”：并新增加了“创造”维度[6]。这种由低阶到高阶的目标划分，被国外许多学者所认可。所以，国外许多学者认为，高阶思维能力包含分析、评价与创造。 此后，高阶思维能力被广泛研究。雷斯尼克（Taxonomy）聚焦于问题解决的角度，认为高阶思维能力是复杂的、不确定的和自动调节的，它包括对多重标准的运用，并且往往能够产生大量的问题解决的策略。具体涉及到的高阶思维活动有：提出研究问题、解决非规则系统的复杂问题、处理争论问题、识别潜在的假设问题等[7]。 马扎诺（Marzano）提出了在教学中需要关注的十种思维能力-包括概念识别、关系识别、模式识别、信息重构、评价、推理、问题解决、知识输入与输出、基于特定情境的任务处理、自我学习[8]。鲁德尼克（Rudnik）等认为，高阶思维能力包括回忆、基本思维、批判性思维、创造性思维[9]。斯滕伯格（Sternberg）提出了成功智力理论，并将其划分为分析性智力、创造性智力和实践性智力三个层面，其中，批判性思维能力是分析性智力的本质[10]。 国内研究高阶思维能力的代表学者为钟志贤与黄国祯教授。钟志贤认为，高阶思维是一种以高层次认知水平为主的综合性能力，主要由十大能力构成-获取隐性知识、自我管理、可持续发展、信息素养、团队协作、兼容、决策、批判性思维、问题求解、创新[11]。黄国祯等在前人研究的基础上，结合21世纪新时代的要求，总结归纳出21世纪核心竞争能力，包括：问题解决能力、批判性思维能力、团队协作能力、沟通能力以及创造性思维能力[12]。 问题解决能力与批判性思维能力都要求学习者在面临一个复杂任务时，运用批判性思维规划与指导任务完成过程，如，理解任务目标、寻找相关信息、组织学习材料、推理结论、最终解决问题，并进行反思，从而提升高阶思维。元认知能力是批判性思维能力的基础。问题解决能力与批判性思维能力，是当下教育者与政府公认的学校教育所必须增强的能力；协作与沟通能力要求学习者在进行小组协作学习活动时，尊重同伴、与同伴进行有效的交流互动、通过自我调节贡献自己的努力，最终完成共同的任务目标。协作与沟通能力不仅可以发展学习者自身的高阶思维：还可以帮助学习者理解同伴的文化背景，扩大他们的国际视野。创造性思维能力要求学习者在创造性活动中详细阐述、分析和评价他们的观点，以开放的心态吸纳他人的想法，并反馈到自己与小组的学习过程中，在不同思维的碰撞中达到创造，以适应新时代对创造性思维能力的更高要求。 综上所述，虽然研究者在高阶思维能力的界定上存在一定的重叠与分歧，但绝大多数研究者认为，高阶思维能力包括问题解决能力、批判性思维能力与创造性思维能力（如表1所示）。而随着时代的发展，全球化、网络化对学习者的能力提出了更高的要求，高阶思维能力逐渐从传统的认知领域（问题解决能力、批判性思维能力、创造性思维能力）扩大到了人际领域（协作能力与沟通交流能力）。  基于对以上研究者观点的梳理，本研究对高阶思维能力的界定采用黄国祯等人的观点，即将高阶思维能力界定为五种能力：问题解决能力、元认知能力、团队协作能力、沟通能力、创造性思维能力。 1.问题解决能力
对于问题解决能力的界定，国际学生评价项目（PISA）给出了比较权威的定义：问题解决能力是学习者个体在跨学科的真实情境中，应用认知过程处理与解决问题的能力。学习者在问题解决过程中，运用的方法并不是显而易见的，所应用的相关知识也不仅仅局限于某种单一学科[13]。国际教育技术学会（ISET）也对问题解决能力进行了界定：问题解决能力能够帮助学习者规划和指导他们的研究过程，管理和解决他们所遇到的问题[14]。在这一过程中的“规划、管理”，体现了学习者对元认知能力的应用。
2.元认知能力
许多研究者对元认知能力进行了界定，其中最具代表性的有：（1）Brown等认为组成元认知能力的两大要素是“关于认知的知识”和“关于认知的调节”。“关于认知的知识”是指个体对储存在人脑中的关于自身认知资源的知识；“关于认知的调节”是指个体具备的调节机制与调节技能。如，在问题解决过程中个体所表现出的规划能力、监测能力、修正能力、调节能力、评价能力等[15]：（2）Flavell认为，元认知不仅可以调节个体某方面的知识，也可以调节整个认知过程[16]：（3）董奇认为，元认知的实质是人的自我意识、自我控制、自我调节和自我监控[17]。
我们通过梳理国内外研究者对元认知能力的界定发现，虽然在研究中的关注点各有侧重，但研究者们均认为，元认知能力是以个体自身的认知过程、思维过程为认知对象，是一种对认知的调节，即“认知的认知”。元认知能力往往体现在问题解决过程之中。
3.团队协作能力
研究者们认为，团队协作能力是一种综合能力，常常通过协作学习活动来培养[18]。如，Kuo等认为，在协作学习过程中，学习者不仅要与团队成员进行有效沟通，而且还必须发展自己的元认知能力，进行自我调节，以完成团队任务或解决共同问题[19]。又如苗安影在梳理前人研究的基础上，对团队协作能力进行了总结：即信息的收集和筛选、问题解决、自主探究、合作交流[20]。可以看出，团队协作能力与问题解决能力、元认知能力、沟通能力均存在关联。
4.沟通能力
对于沟通能力的界定，比较具有代表性的有：（1）White认为，沟通能力是学习者能够有效地与周围环境进行互动的能力，它强调沟通过程的有效性和互动性[21]：（2）Brochller等认为，沟通能力是学习者能够与他人形成的一种联系，而且是可以逐渐有效地建立与他人之间关系的一种能力。判断个体的沟通能力，可以参考其是否能够与其他个体团结协作[22]。（3）李谦认为，沟通能力是指学习者能够与他人有效地进行信息沟通的能力，包括内在的沟通动因与外在的交流技巧。其中，沟通的恰当性和沟通的有效性，是人们判断沟通能力的基本尺度[23]。可以看出，个体的沟通能力往往体现在个体与环境、他人的互动中，其与协作能力也有一定的关联。
5.创造性思维能力
研究者们分别从广义与狭义两个方面对创造性思维能力进行了界定。广义上的创造性思维能力又称为创造力，指个人产生新思想、新制品的能力，如科学家在科学领域的发明与创造[24]：狭义上的创造性思维能力更强调入的认知过程。例如，Finke等认为，学习者的创新过程可以分为两个阶段：生成阶段与探索阶段[25]。具体而言，在生成阶段，学习者的创造性思维能力将生成一系列的模型，作为潜在的解决方案来解决问题，这种思维能力又称为发散性思维能力。在探索阶段，学习者会对多个模型进行评估，并选择最好的一个，这种思维能力又称为聚合性思维能力。又如，Quitadamoet等认为，探索阶段是“有目的的、自我调节的判断，驱动问题解决和决策”的过程[26]，这一过程是元认知能力与问题解决能力的基础。
随着研究的不断深入，研究者们认为，创造性思维能力是在复杂的社会环境中发生的[27]。学习者在体验创新过程时，能够阐述、分析和评价自己的想法；同时，也能从他人的想法中得到响应，从而反馈到自己的创新过程中[28]。由此可见，创造性思维能力能够在协作与交流中得到发展。
（二）高阶思维能力与深度学习的关系
1.问题解决能力与深度学习的关系
L.T.Yew探讨了教学策略的改变对学生学习方式的影响。该研究采取行动研究方法，通过问卷调查、访谈、个人日记记录等形式，对32名市场营销专业的学生进行了数据收集。结果表明，当改变学习环境与教学策略之后，例如引入小组作业和问题解决练习，学生对深度学习方法的运用得到了普遍的提升[29]。Helen Barrett提出了基于数字叙述技术（Digital Storytelling）的学习模式，他运用实验法探究了技术支持下深度学习模式的应用效果。该研究发现，数字叙述支持的故事项目能够促进学习者对课程内容的深度理解，同时，学习者的问题解决能力也得到了一定的提升[30]。Nina Diamond等开发了一门基于深度学习机制的市场营销课程，以探究多种知识工具支持下的课程效果。结果表明，学生的问题解决能力得以提升[31]。Burton等调查研究了澳大利亚一所大学中，128名一年级学生的问题解决与深度学习之间的关系。结果表明，高问题解决能力与深度学习呈正相关：低问题解决能力与浅层学习呈正相关[32]。
2.元认知能力与深度学习的关系
张浩等认为，深度学习和元认知能力之间存在着相互促进的关系。一方面，元认知能促进学习者的深度学习。学习者通过利用元认知知识及策略来对自身的学习过程和思维活动进行监控和调节，可以及时发现并修正学习中存在的问题和不足，加深学习者对深层知识和复杂概念的理解掌握，进而建构知识意义并用来解决实际问题，最终实现深度学习。另一方面，深度学习也能发展学习者的元认知能力[33]。如， 3.问题解决能力与创造性思维能力 Mumford等在探讨创造性思维能力理论的基础时发现，创造性思维能力是学习者问题解决的必要因子，学习者的创造性思维能力开始于问题解决。该研究进一步提出了创造性问题解决这一概念[43]。袁卫民基于高中物理课堂教学的角度，设计出新授课、习题课、实验课三种面向问题解决的教学流程，对创新思维能力的培养进行实践探究。结果表明，实验班和对照班的创新思维水平问卷调查结果有显著差异，利用物理问题教学模式进行课堂教学，可以有效提高学生的创新思维[44]。刘慧杰基于小学数学问题解决的视角认为，创造力和问题解决能力相辅相成，不可分割。问题解决能力的提高会促进创造能力的发展，同时，创造能力的发展也会促进问题解决能力的提高[45]。 4.元认知能力与团队协作能力 邓海等基于语言学习的角度，开展了合作语言学习对学习者元认知能力影响的实证研究。研究在实验组和控制组中，设计了不同的英语阅读活动，并组织了前后测试和访谈。结果表明，合作语言学习环境和传统阅读环境，对学习者元认知能力的影响存在差异。合作语言学习创设的互助协作、反思监控的外部环境，对学习者的元认知能力具有一定的影响[46]。Xujuan ZHANG等研究设计了协同知识构建工作坊，以提高学生在知识建构的四个关键阶段的元认知意识。在整个学习过程中，学习者均以小组协作学习的形式来完成知识构建。研究者运用问卷调查法测量学习者的合作学习水平，运用内容分析法识别元认知意识的四个关键阶段的知识构建过程指标。研究发现，学生在小组协作知识构建中，确实表现出元认知意识[47]。 5.元认知能力与创造性思维能力 杨洁运用问卷调查法、访谈法，对450名硕士研究生的元认知能力与创造性思维能力现状进行调查，探讨硕士研究生元认知能力对创造性思维能力的影响机制及改善策略。问卷调查结果显示，硕士研究生的元认知能力与创造性思维能力有显著正相关。个案访谈结果，佐证了元认知能力与创造性思维能力有因果关系[48]。另外，Deepa Vats等运用问卷调查法，对来自印度大学的120名学生的元认知能力、创造性思维能力进行调查，研究发现，元认知能力是大学生创造性思维能力的重要预测因子[49]。 6.团队协作能力与沟通能力 范晓林提出了信息技术支持下的基于学生人际互动能力培养的互动式教学策略，其中包括合作学习策略。该研究运用准实验的研究方法，通过一学期的教学实验，来应用并验证该教学策略的有效性。结果表明，实验班相比对照班，学生在课堂上积极回答问题，勇于表达自己想法，与老师沟通交流的频率多，在小组学习中也更注重与同伴的交流、合作[50]。 7.团队协作能力、沟通能力与创造性思维能力 Tateishi开展了为期一年的创造性思维能力训练项目，招募了来自不同专业的120名大学生，并将其分成若干小组，组内成员的专业各不相同。研究者运用问卷调查法，对各组学习者的创造性思维能力进行了前测与后测，并定性分析了组内成员的互动、沟通情况。结果表明，部分小组学习者的创造性思维能力得到了提高[51]。SK Pun将合作学习的教学模式应用于课堂中，以提升学习者的创造性思维能力。研究发现，以小组为单位学习的学习者的创造性思维能力，得到了一定程度的提高[52]。 我们通过对以上研究的梳理发现，目前在高阶思维子能力的关系研究中，存在以下两个问题：第一，大多数研究只提出了包含某一子能力的学习模式，探究该学习模式下学习者另一种子能力的发展。在对效果进行评估时，只评估后者是否得到提升。第二，沟通能力常常被包含在团队协作能力当中，缺乏沟通能力与其他子能力之间的关系研究。 （四）研究假设与初始模型构建 如前所述，Helen Barrett[53]与Nina Diamond等[54]的实证研究表明，在深度学习模式下学习者的问题解决能力得以提升。基于此，本研究提出以下假设： H1：深度学习动机显著正向影响问题解决能力； H2：深度学习策略显著正向影响问题解决能力； 段金菊[55]研究了深度学习模式下，网络教学课程中学生的协作交互情况；Miriam Hamilton等[56]探究了合作学习、竞争学习模式下不同学习者之间深度学习方法使用情况的差异。这两项研究均认为：深度学习模式要注重交互与协作。基于此，本研究提出假设如下： H3：深度学习动机显著正向影响团队协作能力； H4：深度学习策略显著正向影响团队协作能力； 张浩等[57]认为，深度学习，尤其是对深层知识与复杂概念的理解，能够有效促进学习者元认知能力的发展。基于此，本研究提出如下假设： H5：深度学习策略显著正向影响元认知能力； Roziana Shaari等[58]对马来西亚某研究型大学研究生深度学习方法的运用程度，进行了调查研究。结果表明，在以创新能力为培养目标的研究型大学中，学生更善于运用深度学习策略。基于此，本研究提出以下假设： H6：深度学习策略显著正向影响创造性思维能力； Cooper[59]与谢贝贝[6O]均基于化学问题解决的视角，对化学问题解决过程中学习者的元认知技能进行了评估。结果均显示，问题解决是培养学生元认知能力的一个重要途经。崔家琪[61]设计了协作问题解决任务，以探究学习者的协作交互行为。结果表明，协作问题解决任务能促使学习者进行大规模的问题探讨与协商。袁卫民[62]对高中物理课堂教学中创新思维能力的培养，进行实践探究。结果表明，利用物理问题教学模式进行课堂教学，可以有效提高学习者的创造性思维能力。基于此，本研究提出假设如下： H7：问题解决能力显著正向影响元认知能力； H8：问题解决能力显著正向影响团队协作能力； H9：问题解决能力显著正向影响沟通能力； H10：问题解决能力显著正向影响创造性思维能力； 杨洁[63]与Deepa Vats等[64]均运用问卷调查法，探究学习者元认知能力与创造性思维能力的关系。结果均表明，元认知能力与创造性思维能力存在因果关系，元认知能力是大学生创造性思维能力的重要预测因子。基于此，本研究提出以下假设： H11：元认知能力显著正向影响创造性思维能力； 邓海等[65]开展了合作语言学习对学习者元认知能力影响的实证研究。结果显示，合作语言学习创设的互助协作的外部环境，对学习者的元认知能力具有一定的影响；范晓林[66]制定了信息技术支持下的基于学生人际互动能力培养的合作学习策略。研究发现，采用合作学习策略的实验班相比对照班，学生的表达交流更多：SK Pun[67]将合作学习的教学模式应用于课堂中，以提升学习者的创造性思维能力。结果表明，以小组为学习单位的学习者的创造性思维能力得到了一定程度的提高。Tateishi[68]开展了为期一年的创造性思维能力训练项目，运用问卷调查法对各组学习者的创造性思维能力进行评测，并定性分析了组内成员互动、沟通情况。研究显示，部分小组的学习者的创造性思维能力得到提高。基于此，本研究提出假设如下： H12：团队协作能力显著正向影响元认知能力； H13：团队协作能力显著正向影响沟通能力； H14：团队协作能力显著正向影响创造性思维能力； H15：沟通能力显著正向影响创造性思维能力； 基于上述假设，本研究构建了初始模型M0，如图1所示。在该模型中，外源潜变量包括：深度学习动机、深度学习策略；内生潜变量包括：问题解决能力、元认知能力、团队协作能力、沟通能力与创造性思维能力。  三、研究过程 （一） 检验调查问卷 本研究使用的调查问卷为“深度学习与高阶思维能力调查问卷”。问卷的初稿包含三部分，第一部分为学习者的基本信息，包括性别、学校、专业、年级。第二部分为深度学习动机与策略，该部分的题目改编自R-2F-SPQ量表的深度学习部分，共2个维度，分别为深度学习动机（5道题目）、深度学习策略（5道题目）。第三部分为高阶思维能力，该部分的题目改编自黄国祯5C量表，共5个维度，分别为创造性思维能力（6道题目）、问题解决能力（6道题目）、元认知能力（10道题目）、团队协作能力（5道题目）、沟通能力（7道题目）。问卷第二、三部分均采用李克特五点量表的形式，共计7个维度，44道题目。 （二） 实施问卷调查 本研究的调查对象，来自东北、华北、华东、中南四个地区六所高校不同专业不同年级的在校大学生，调查时间从2017年12月持续至2018年2月，共计回收问卷515份。其中，纸质问卷163份，网络问卷352份。符合以下情况的问卷被剔除：选择答案有明显重复规律、多数题目漏答、无协作学习经历。最终剔除无效问卷24份，得到有效问卷491份，有效率为95.33%。 （三） 问卷信度分析 本研究运用SPSS 17.0对491份问卷中相应的数据进行信度分析，以克隆巴赫a系数来表征问卷题目的内部一致性。分析结果如表2所示。  结果显示，问卷的克隆巴赫系数a为0.918，所有维度的信度系数a都大于0.6。由此得出，本研究使用的问卷具有良好的信度。 （四） 问卷效度分析
由于研究使用的问卷改编自成熟的量表，预先已经确定了维度、题目以及维度与题目的从属关系，所以，本研究采用验证性因子分析，来检验所使用问卷的结构效度。具体来说，本研究利用LISREL8.70，对491份问卷中的相应数据进行验证性因子分析。结果显示：因子负荷矩阵LX中所有t值均大于2，  （二） 竞争模型拟合 通过相关关系分析结果发现，深度学习动机与策略显著正相关；深度学习策略与创造性思维能力无相关；团队协作能力与创造性思维能力无相关。这与依据理论框架提出的，在初始模型M0中深度学习策略显著正向影响创造性思维能力、团队协作能力显著正向影响创造性思维能力相矛盾。由此本研究提出了第一个竞争模型M1（如图2所示）。与初始模型M0相比，竞争模型M1减少了以下两条关系： （1）深度学习策略显著正向影响创造性思维能力； （2）团队协作能力显著正向影响创造性思维能力。 此外，竞争模型M1增加了一条关系：深度学习动机与深度学习策略显著正相关。  在对深度学习与高阶思维子能力的关系研究进行梳理时，研究者发现，关于深度学习与问题解决能力的关系，研究结果并不一致。有研究认为，深度学习动机、策略影响问题解决能力；还有研究认为，深度学习动机、策略与问题解决能力之间，只存在正相关关系。基于此，本研究提出了竞争模型M2。对比竞争模型Ml，竞争模型M2减少了深度学习动机、策略对问题解决能力的影响关系。 同样，在梳理深度学习与高阶思维子能力的关系研究时，研究者发现，深度学习与元认知能力的关系研究结果也不一致。相关研究在理论上认为，深度学习动机、策略影响元认知能力，但并没有开展实证研究：还有研究认为深度学习动机、策略与元认知能力之间只存在正相关关系。由此，本研究提出了竞争模型M3。与竞争模型Ml相比，竞争模型M3减少了深度学习动机、策略对元认知能力的影响关系。 我们运用LISREL8.70软件对三个竞争模型进行结构方程分析，分析结果见表4。  由表4可知，竞争模型M2固定了深度学习动机与问题解决能力、深度学习策略与问题解决能力这两条路径之后，相较于竞争模型Ml，增加的卡方是  根据上述分析结果，本研究对深度学习动机、策略与高阶思维能力因果关系模型进行了修正，最终确定的模型，如图3所示。该模型结果显示，从深度学习的角度看，深度学习动机与深度学习策略呈显著正相关关系；从深度学习与高阶思维能力关系的角度看，深度学习动机对高阶思维能力无显著影响，深度学习策略显著正向影响问题解决能力、元认知能力、团队协作能力，而对创造性思维能力无显著影响：从高阶思维子能力间关系的角度看，问题解决能力显著正向影响元认知能力、团队协作能力、沟通能力、创造性思维能力，团队协作能力显著正向影响沟通能力，沟通能力显著正向影响创造性思维能力。而元认知能力对创造性思维能力无显著影响，团队协作能力对元认知能力、创造性思维能力均无显著影响。 |
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