阅读理解中指令不确定性与确定性指令的比较：对决策一致性和动机波动的影响

《Learning and Motivation》：Comparing instructional uncertainty and deterministic instruction in reading comprehension: Effects on decision consistency and motivational fluctuation

　　

摘要

本研究采用混合方法的准实验设计，旨在比较中国一所公立大学本科阅读理解课程中"教学不确定性"方法与"确定性教学"方法的效果。课程持续16周，最初招募了来自两个完整班级的96名学生，随后使用《牛津快速水平测试》筛选出处于指定水平区间内的学生，最终分析样本为83名参与者，其中41人分配至教学不确定性组，42人分配至确定性教学组。两个班级由同一教师授课，教学时间相同，学习材料相近，阅读任务难度也基本一致。量化数据通过经过验证的量表获取，两名经过培训的观察者在干预的不同阶段进行了结构化的非参与式观察。通过组间比较和组内比较分析量化数据，并通过指导性比较性定性内容分析处理观察记录。研究结果表明，两种教学方法均能促进学习者的进步，但教学不确定性方法在决策一致性和整体动机发展方面产生了更大的提升。该组学生越来越多地运用文本证据来论证其保留或修正理解判断的决定，并表现出在任务层面的犹豫、信心、注意力、坚持性和重新参与等方面的变化。相比之下，确定性教学促进了更稳定的参与和程序一致性，但更多地与依赖示范策略和即时确认相关联。研究证据支持以下结论：阅读教师应将有限的不确定性、循序渐进的指导、基于证据的讨论和及时的解答相结合。阅读课程设计和评估也应将合理的修正和动机恢复视为适应性学习的标志，而非将每一次回答或动机的变化都视为缺陷。

章节摘要

研究背景

阅读理解涉及一个主动的决策过程，学习者在其中定位相关信息、做出推断、比较不同的理解方案、监控自己的理解情况，并决定是保留还是修正最初的回答。Reyes等人（2025）指出，第二语言阅读需要语言加工、元认知监控和调节性决策之间的协调配合，尤其是在文本的衔接性和感知难度存在差异的情况下更为重要。

研究背景

本研究在中国一所公立大学的本科阅读理解课程中开展，历时16周的一个学期。在该课程中，以汉语为母语的学生主要在正式学术环境中学习英语。教师主导的讲解和对语言准确性的关注仍然是教学中的重要组成部分，但学习者被期望越来越多地参与交际活动、独立解读文本并主动运用阅读策略。

研究结果

在检验两个研究问题之前，首先完成了初步分析。柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验显示，两种教学条件下干预前和干预后的决策一致性和整体动机分布均为不显著，所有p值均高于.05。勒文检验同样支持了干预后决策一致性的方差齐性假设，F(1, 81) = 0.00，p = .98，以及动机的方差齐性假设，F(1, 81) = 0.41，p = .52。

讨论

第一个研究问题探讨了与确定性教学相比，教学不确定性方法是否影响了本科生的阅读理解决策一致性。量化结果表明，两种教学条件下均有进步，但在教学不确定性条件下的提升幅度显著更大。观察证据也支持了这一结果，该组学生越来越多地保留或修正其

理论意义

研究结果为SRLT（自我调节学习理论）和CVT（控制-价值理论）提供了情境化的支持。决策一致性似乎取决于对理解进行监控、评估文本证据，以及在有正当理由时修正理解判断，而不是不加反思地固守最初的回答。从Pekrun（2006）和Pekrun等人（2011）的观点来看，动机恢复也可能反映了当不确定性出现并随后得到解决时，学习者感知到的控制感发生了变化。此外

实践意义

研究结果对阅读理解教学具有多重实践意义。教师可以通过提供相互竞争的理解方案、不完整的上下文线索、备选标题或延迟确认答案等方式引入有限的不确定性，同时保持学习目标明确并使文本证据易于获取。学生可以先记录一种理解，识别其支持证据，比较其他可能的解释，然后决定是否保留原有的回答，还是

局限性与未来研究方向

在解读这些研究结果时，需要考虑若干局限性。首先，每种教学条件仅涉及一个完整班级，因此观察到的差异可能部分反映了未测量的班级层面特征，尽管使用了同一教师、相似的学习材料和基线评估。从单一中国大学抽取的方便样本也限制了研究结果向不同水平、不同学术背景的学习者进行推广的能力，以及

作者贡献声明

周硕： 撰写—审阅与编辑、撰写—初稿、方法论、调查研究、形式分析、概念化。

写作过程中生成式AI和AI辅助技术的声明

作者声明在撰写稿件过程中使用了ChatGPT（OpenAI）和Grammarly。这些工具主要用于润色学术语言、纠正语法和风格问题、改善句子结构，以及提高稿件的清晰度和连贯性。作者对所有建议的修改进行了独立审阅，并对已发表作品的准确性、原创性和完整性承担全部责任。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

华北电力大学"感知—智能融合"辅导员工作室，学生学习能力提升项目。