认知失调理论视角下老年学习者在技术增强环境中的参与取向与学习特征研究

为解决老年学习者在技术增强环境中存在的认知冲突与参与矛盾，台湾师范大学成人教育系Ya-Ling Wang团队基于认知失调理论(CDT)，通过聚类分析和多元方差分析(MANOVA)对370名台湾老年学习者进行分组研究。研究发现，高学历和数字经验丰富的学习者更倾向"积极型"学习模式，而教育水平较低者易陷入"矛盾型"或"抵触型"状态。该研究为针对不同认知特征的老年群体设计个性化数字学习干预提供了理论依据。

　　

随着全球老龄化加剧，老年教育正面临数字化转型的机遇与挑战。非数字原住民的老一辈在学习使用智能手机、在线课程等新技术时，常陷入既渴望掌握又畏惧操作的矛盾心理，这种"想学又怕学"的现象被心理学家Festinger称为认知失调(Cognitive Dissonance)。在台湾地区，65岁以上人口占比已突破20%，如何帮助银发族跨越数字鸿沟成为紧迫课题。

台湾师范大学成人及继续教育学系的Ya-Ling Wang团队在《Thinking Skills and Creativity》发表的研究中，创新性地运用认知失调理论框架，对370名46-86岁的台湾老年学习者展开调查。通过独创的"趋近-回避矩阵"测量工具，结合K-means聚类分析和MANOVA统计方法，将研究对象划分为"积极型"(42.16%)、"矛盾型"(19.46%)、"冷漠型"(30.00%)和"抵触型"(8.38%)四类学习特征。研究特别关注数字经验、教育水平和年龄等变量对学习模式的影响。

关键技术方法包括：(1)采用7级Likert量表的趋近-回避双维度矩阵评估技术态度；(2)基于K-means算法划分学习者特征；(3)通过MANOVA分析人口学变量与学习特征的关联性。样本来自台湾北部地区的终身学习项目参与者，涵盖不同教育背景(小学至研究生)和数字经验水平。

研究结果揭示：

1. 老年学习者在技术增强环境中的学习特征聚类

   聚类分析显示，"积极型"学习者同时具备高趋近(6.47/7)和低回避(1.62/7)特征，而"矛盾型"群体则呈现高趋近(5.75)与高回避(5.32)并存的认知失调状态。这种矛盾心理验证了Festinger的认知失调理论在数字学习场景的适用性。

2. 不同学习特征群体的参与者特征比较

   MANOVA分析发现，"积极型"学习者普遍更年轻(63.53岁)、学历更高(5.61/7级)且数字经验更丰富(5.19/7)。相反，"抵触型"群体年龄最大(66.77岁)、学历最低(4.65)且数字经验最匮乏(3.07)，印证了Socioemotional Selectivity Theory关于年龄与学习动机的预测。

3. 学习特征对技术增强环境参与取向的影响

   "积极型"与"矛盾型"群体的技术参与意愿显著高于其他组(p<0.001)，但"矛盾型"仍保持较高回避倾向(3.82/7)。研究首次量化了老年学习者对技术的矛盾态度——尽管87%的"矛盾型"参与者认可技术价值，但仍有79%存在使用焦虑。

讨论部分强调，该研究突破了传统技术接受模型(TAM)的单维度分析框架，通过认知失调理论揭示了老年学习者复杂的心理机制。对于占样本19.46%的"矛盾型"群体，研究建议采用Deci和Ryan的自我决定理论(SDT)三要素——自主性、胜任力和关联感设计干预措施，如分阶段暴露疗法和同伴支持系统。实践意义在于：为社区数字教育项目提供分类指导方案；启发开发符合老年认知特点的"低认知负荷"交互界面；推动代际数字互助项目的发展。

这项研究不仅填补了认知失调理论在老年数字学习领域的应用空白，更为应对全球老龄化社会的数字包容挑战提供了实证依据。未来研究可扩展至跨文化比较，或追踪学习特征随年龄变化的动态轨迹。台湾师范大学团队的发现，标志着老年教育研究从"技术适配"向"心理适配"的重要转向。