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原文：Learning Together While Designing: Does Group Size Make a Difference? 作者：Xornam S. Apedoe · Michelle R. Ellefson · Christian D. Schunn；译者：Niki.编辑：尔瑞（图片来源：百度图片）

【推荐语】

当被问到“在课堂中采用几人小组效果最好”这一问题时，大多数人出于经验或直觉，第一反应可能是两人或三人小组。事实上，这个问题并不简单，涉及到课堂环境、班级类型、教学内容、学习资源、师资、生源等因素。本文就是从这一看似简单的问题出发，讲事实，摆数据，探讨最佳的一起学习设计。

摘要：

随着项目制学习在K-12科学课堂，特别是在化学课堂中的广泛使用，教师们逐渐意识到采用实验来解决实际问题的重要性。然而能促进学生个人表现的理想的小组大小是怎样的？目前这个项目是为了评估在项目制学习中，小组大小如何影响学生学习化学，以及学生如何将知识迁移到其他相关领域，提升跨学科能力。结果表明，特定条件（如高级班）与小组大小（似乎是一种表面特征）相互作用，会不同程度地影响学生学习的深度和水平，以及在该项目制学习单元外的知识迁移能力。

关键词:

小组大小、项目制学习、高中化学、基于设计的学习、知识获取、高中科学

介绍

由于化学复杂而抽象，在学校课程中对老师和学生都是一门很有挑战性的学科。很大一部分学生对化学的理解难点源于符号层面的化学教学(Gabel 1999)。学生不仅难以理解化学中使用的符号，他们也缺少甚至根本没有理解这些符号的动力。Gabel(1999) 认为，在化学课堂中融入动手实践任务是使符号变得更加有意义的一种方法，这也加强了同宏观与微观层面的联系。

将动手实践融入课堂的方法之一就是使用项目制学习。由于大家对项目制学习有效性的热情和信念多年来一直或增或减，这也导致只有少数教师坚持采用这种方法(Barron et al. 1998)。然而，现有很强的证据表明，特别是在化学课程中(如Barak and Dori 2004; Schank and Kozma 2002)，项目制学习可以成功（如范德堡大学的认知与技术小组(CTGV) 1994, 1997; Collins et al. 1991; Schauble et al. 1995）。

对于项目制学习的环境设计来说，影响学生学习成功的重要因素有很多，Krajcik et  al.  (1994) 确定了学生层面项目制教学的五个基本特征：（a）研究真实的问题，（b）开发一系列解决问题的产品，（c）参与研究，（d）与同龄人、老师和社群成员协作探究问题，（e）使用认知工具。对教师来说，设定这些特征可能是一个挑战，更不用说需要同时设定好每一特征 (Krajcik et al. 1994) 。而协作这一点对教师来说，尤为是一个挑战。

协作是许多项目制学习的重要组成部分，它为学生提供了拓宽思路，分享想法和吸收他人专长的机会(Krajcik et al. 1994) 。所谓协作，并不是指让学生一起努力完成指定的研究或任务(Marx et al. 1997) ，相反，协作是通过交换想法来建立共同的意义(Webb and Palincsar 1996) 。 因此，协作要求教师建立起来的课堂环境能让学生对自己的任务负责，尊重对方的意见和想法，并互相交换想法，协商探讨意义。

然而问题是，所有学生在参与协作时是否获得了相同的学习成果。协作小组的大小，这似乎是一种表面特征，但可以影响到小组进程和个人学习成果。协作小组的大小也引起了应用和理论的关注。实际应用层面，采用较小的分组（比如两人组）而不是较大的分组（三个及以上学生），会让教师们需要在课堂中监督数量上更多的小组，这样也可能会让教师无法足够支持到每个小组以及个别学生的学习。此外，在确定一位教师可以在课堂上监督多少小组时，必须考虑班级管理相关的问题。确定协作学习小组的规模需要基于常规实践的考虑，如教师支持，可用的学习资源，或特定小组大小的优秀教学经验报告(Lohman and Finkelstein 2000) 。

虽然有许多研究考察了小组大小对学生学习或成绩的影响，但对于最佳的小组大小并没有达成共识(Fuchs et al. 2000; Lohman and Finkelstein 2000; Wiley and Jensen 2006) 。社会认知心理学的研究表明，两人组和三人及以上的小组是不同的(Levine and More- land 2004; Wiley and Jensen 2006) 。据称两人组是最佳，因为每个学生会有更多的参与机会(Lohman and Finkelstein 2000) 。此外，两人组中也没有其他小组伙伴来分散学生思维(Dugosh et al. 2000) 。

相比之下，更大的小组（三人及以上学生）可能会包含更多的观点，在论证和理由层面辩证性地评价多数人和少数人的陈述(Wiley and Jensen 2006) 。这也会带来更多智力资本，多元的思想、经验和观点，让所有小组成员更积极地参与其中(Lohman and Finkelstein 2000) 。

这些小组的组成，即高能力和低能力的学生，也可能会对小组进程、个人与小组的学习成果有重大影响。过去证据(如Webb 1980; Lou et al. 1996) 支持使用混合能力小组，因为这对于低能力和高能力学习者都是有利的。儿童发展理论支持使用混合能力小组，因为高能力学生可以促进低能力学生的学习(Webb and Palincsar 1996) 。与通常观点相反，高能力学生在这样的小组并不会觉得难以忍受，往往他们会担任起领导者和教学的角色，进而提升学习表现(Webb 1982a, b; Webb and Palincsar 1996) 。

组建不同能力水平的协作小组，要求教师的课堂中有不同能力水平的学生。许多学校会根据学生的能力水平（一种被称为追踪的过程），即高能力（高级）或低能力（主流），进行分班。结果许多课堂中学生能力水平差异不大，这阻碍了教师使用混合能力小组。

综合考虑学生期望的学习深度（如自动化技能还是更复杂的概念和推理）以及学生学习方法的深度（如，无迁移，或近迁移、远迁移方法）是非常重要的。例如，不成熟的想法可能会在近迁移或远迁移中显露，较大的小组互动就能对这些想法提出质疑。相比之下，较大的小组也可能会更慢地覆盖基础层面学习，进而导致对于刚学习内容的学习表现上的退步。

关于小组学习的另一个重要概念是，通常小组成员的学习深度不同。考虑到之前知识储备和认知能力不同，除了学习给定材料的简单个体能力差异外，这种不平等的学习可能是由一个或多个因素与小组大小相互作用所造成的：有的学生拒绝与团队成员分担任务，有的学生让其他团队成员完成大部分工作，有的学生将总的任务分成学习机会不平等的子任务，或者将子任务分得很细而让人失去了整体任务意识。当前研究的焦点是小组大小对不平等学习的影响程度。

从现有资料来看，我们尚不清楚何种小组大小会让整体的小组学习表现更好（两人组，还是三/四人组），以及如何转化为个人学习成果，特别是更基本和更高水平的知识获取。对于协作学习，最常被推荐的是四人组，但我们也不清楚什么样规模的小组最有利于学习(Webb and Palincsar 1996) 。另外，当前证据并没有提供有关学生水平（即高级与一般）如何与协作小组大小相互作用，从而影响个人学习表现的相关信息。少量研究通过控制小组大小，同时保证其他结构性变量恒定并使用复杂的任务来测试小组大小对学生表现的影响 (Fuchs et al. 2000; Webb and Palincsar 1996) ，我们也希望在当前的研究中做到这一点。具体而言，通过这项研究，我们试图探讨在使用项目制学习的化学课堂中，在什么样的课程情况（高级班与平行班）以及怎样的学习目标（基础与更高阶的知识）下，哪个小组学习会表现得更好（两人组，还是三/四人组）？

研究目标

本研究的目的是探索采用项目制学习的化学课堂中，小组大小对学生学习的影响。这项研究设定在高中化学课堂中，学生将参与到基于设计的学习这一特殊的项目制学习形式。基于设计的学习是一项旨在推动学习的设计项目；要求学生使用并扩展他们的科学和数学知识，利用现有资源开发出一套技术解决方案。主要研究问题是：小组大小如何影响学生个体的化学学习？我们通过观察他们在评估中的平均得分，试图回答一个小组内的学生个体如何学习。接下来，我们将探讨这些小组如何作为一个整体来学习，并研究组内不同的学习方法。需要注意的是，在真实课堂上进行的项目制学习，通常涉及多种不同的教学和学习模式，从个人任务表到小组任务，到小组展示，到整个班级讨论。因此，在项目制学习的小组大小研究中，自然会涉及到研究小组任务环境。

方法

设计

我们采用了前测-后测和准实验设计，将学生分配到特定规模的小组。根据资料表明，大多数协作方法主张采用四人组（如Webb and Palinscar 1996），所以我们决定研究在两人组与四人组之间的学习成果差异。我们平衡分配了参与这项研究的五位老师的小组大小。也就是说，对于每个讲授多个课时的老师，每个课时被分配到特定规模的小组，即两人组或四人组。此外，在不同类型的班级（即高级或平行班级），小组大小是“平衡的”，即如果一位老师教了两个平行班，一个班级都是两人组，而另一个班级都是四人组。偶尔由于实际的班级规模，一些小组由三名学生组成。三人小组与四人组合并进行统计分析1。

（1初步分析表明，三人小组与四人组之间没有显著差异。）

背景

这项研究设定在高中化学课堂中进行，其学生参与到项目制学习课程单元——加热/冷却系统。加热/冷却系统采用工程设计方法，向高中学生教授原子间相互作用，反应和能量交换变化等化学难点概念。在这个单元中，学生分组活动，他们将经历整个设计过程，创建出一个依靠化学能量来满足其生命需求的加热/冷却系统原型。这和工程设计人员所采用的过程类似。有关课程单元的详细说明请参阅Apedoe et al. (2008) 。

该单元通过三个主要部分指导学生：规划设计，子系统和展示设计。对于每一个子系统，学生都遵循从设计目标到科学目标，最终回到设计目标的循环（见图1）。在本文中，我们将这一循环称为“学习循环”，它与Bransford及其同事开发的“遗留循环”相似（参见Brophy and Bransford 2001）。在单元中设置特定版本的学习周期，部分是为了整合小组活动和全班讨论的优点。

每个学习循环通常需要5到8天才能完成，期间学生可以完成三次循环。整个周期贯穿了全班讨论、小组活动和个人活动，从而让学生最大限度地学习科学内容、设计与科学过程，教师也会酌情直接指导以满足特定学生需求。需要特别注意的一点是，学生在整个学习循环中的活动，是从引出学生当前掌握的想法和理解开始的。

在加热/冷却系统单元中的活动类型需要个人、小组或整个班级努力完成。个人活动包括：分析数据，绘制实验结果图，对反思提示作出回答。许多个人活动还包括要求学生在小组内或在整个班级中与同伴们分享自己的回答。

该单元的大部分活动都是为小组活动而设计。小组活动包括：头脑风暴；修改和测试原型；用化学品和/或材料做实验；展示数据、结果或原型设计。该单元也为整个班级活动提供了许多机会，主要是以讨论形式碰撞想法和更广泛的科学概念。表1是在学习循环的每个阶段中最频繁使用的活动类型描述（如个人、小组或全班）。

参与者

教师

作为高中科学课堂教学的一部分，来自美国东北部某个大城市的教师受邀在他们的课堂中开展一个基于设计的学习单元，其中包括了围绕基本教学法（如促进小组活动，带领班级讨论）和单元细节（如促进具体课程）的专业学习（20小时）。专业学习的安排与单元活动的实施相对应（5次会议，每次4小时）。共有七位教师参加了专业学习会议并开展单元活动，但只有五位教师参加了这项研究2。这五位教师来自两个学区的四所学校，女教师4人，男教师1人，拥有6-17年教龄，他们都至少在两节化学课或版块中教授了该单元（见表2）。其中三位教师在基于设计的学习方面有相关经验，开展过该单元前一个版本的教学。

（2 由于学校其他日程需要，2位教师未能完成该单元。）

学生

参与教师课程中的学生被认为有资格加入到这项研究。参与学生来自城市高中，受过传统低等教育的学生比例较低（见表3）。共有320名9-12年级的高中生参与了基于设计的学习单元，参与课程包括光谱科学、普通化学或高级化学。加入高级课程的学生是以学区确定的之前学校成绩为基准。在所有课堂中，本课程是所有学生第一年学习的化学内容。在城市学校中常见的情况是，在出勤率远低于100%的学校，有些学生在单元前或单元后的评估日缺勤。除去缺勤学生，共有271名学生完成了该单元以及单元前后的评估。从不同小组大小（v2 = 0.42）到不同班级类型（v2 = 0.66），缺勤率没有显著差别。

方法

为了明确小组大小是否影响化学学习，学生们完成了单元前后的书面评估。由于目前美国公立学校的所有测试都很难在教室中进行较长的测试，所以这次评估相对较短（24道题）。这24道题目来自化学概念目录 (CCI; Mulford 1996) 和美国化学学会高中化学测试题库(ACS; Eubanks and Eubanks 1993) 。单元前后评估的问题是相同的（见附录1参考）。

CCI是一种多项选择的评估工具，包含非数学概念性问题来考察学生对化学概念的理解。许多问题涉及宏观，微观（微粒）和象征层面。从CCI选择出来的问题将评估推理能力和一般的简单概念。然而CCI包含许多艰深的话题，例如完成一个学期大学化学课程的学生在CCI (Division of Chemical Education 2008) 的平均测试分数为50%。因此，这些问题对于高中学生来说可能是困难的，而且如果分数太低可能会达到地板效应，导致分析困难。 但是项目制学习本就应该针对更深入的概念学习，所以研究学习中涵盖这样有难度的问题也很重要。

此外，基于与加热/冷却系统单元的关系，也从ACS测试题库中选择了事实选择题。 ACS测试题库是为高中教师提供第一年化学课程的评估而开发的，因此所选问题处于高中学生的正常难度水平。

利用项目反应理论（Item Response Theory）来对评估问题进行项目分析(Baker 2001) 。这些分析表明，在单元后评估中，其中六个项目大幅扭曲了两个项目的特征曲线。这六个项目没有显示出特征性的S型反应函数（即反应曲线平坦），具有负面或正面困难的高分数（即[±3]），并且具有负面识别或正面识别低分数\ .30。 因此，这里报告中排除了这六项数据。但报告模式有全部的24项测试，剩下的18个项目平均难度为1.28（标准差=1.67），平均识别率为0.87（标准差= 0.34）。

评估问题按迁移程度分类（即无迁移，近或远迁移）。我们希望通过不同迁移程度的评估项目来回答这些问题，这将帮助我们更好地区分在不同班级（主流和高级）和小组大小（两人组和四人组）中学生学习所需的深度和水平。单元中与直接教学内容相关的问题被归为无迁移。近迁移问题不一定在单元中直接教授，但与单元内容密切相关。例如，在某一单元中，学生学习到化学转化涉及粒子间吸引力（结合），化学转化过程中释放或吸收能量取决于转化过程中粒子的形状和结构。而在迁移评估中的一个题目是，“当汽车发动机中的氧气燃烧时，能量被释放。这种能源的来源是什么？”虽然燃烧反应并没有在单元中直接涉及，但这个问题的答案（“汽油分子中的化学键”）是学生可以通过使用关于化学键和化学转化知识推理得出的。远迁移问题在单元教学中并无涉及，和单元内容也没有紧密联系，但通过教材的推理，学生还是可以解决这些问题。例如，学生被问及“在化学反应前后，下列哪一个必须是相同的？”答案（“涉及的所有物质的质量总和以及每种类型的原子数量”）是有关单元教学中没有明确涉及到的质量/物质守恒定律。最后18个测试题包括了8个无迁移问题，6个近迁移问题和4个远迁移问题。

这18项测试题内部一致性是合理的，Chronbach的alpha值前测结果为0.47，后测结果为0.58。有几个重要因素影响了alpha水平：首先，地板效应降低了前测alpha值。而由于在测试时学生还没有接触到这些信息，前测中的地板效应是合理的。其次，在前测和后测中准确率较低的远迁移题目也使得整体alpha值下降。 例如，在后测中，无迁移、近迁移和远迁移题的alpha值分别为0.40，0.40和0.23。最后，由于包含了多个化学概念，这一涉及各类迁移和化学课题的测试将得出中等的alpha值，这一数值结果也是可以接受的(Kline 2000) 。

程序

在加热/冷却系统单元开始之前，教师对班级学生进行预先测试，并在接下来的6-8周内完成了这一单元。 单元结束后，教师在课上进行后测，并将完成的表格交给研究人员进行评分。

结果与讨论

成果的条件效应

学生嵌套在教师组中。不是所有教师都带两类班级的学生。按照标准程序采用的无条件多级线性模型进行的初步分析表明，教师组内存在显著差异(Wald Z = 11.54, p \ .001) ，但教师组之间差异不明显(Wald Z = 1.32, p = .19)，这意味着教师组之间没有系统性差异，方差分析（ANOVA）和协方差分析（ANCOVA）适合用于随后分析，来评估教师组内的条件性差异(Field 2009) 。

按照标准程序分析的多重效应和相互作用表明 (Field 2009) ，来自271名学生的18项前测数据与小组大小（两人组和三或四人组3）的方差分析（ANOVA）和班级类型（主流班与高级班）。为了说明前测中的个体差异，后测的数据将进行协方差分析（ANCOVA），小组大小和班级类型作为主体因素，前测数据为协变量。 由于Cohen's d（1988）适用于比较两种方法，将用来计算调整后的效应变化（Field 2009）。频谱科学和基础化学课程被归为主流课程，高级普通化学为高级课程。平均来看，学生们在预测中的表现相对接近，但仍然存在显著差异(M = .30, SD = .14) 。

（3这里将三人小组与四人组放到一起研究，可以让小组中分配到尽可能多的不同能力的参与者。然而，我们通过其他方式分析，得到的数据发现与目前报告中的一致。更具体地说，当分别分析三种不同规模的小组时，我们发现协变量（即前测）是后测分数的重要预测因素，而班级类型和小组大小对结果有着主要影响。基本上，这些分析表明，在高级班或主流班中，三/四人组没有什么差异；当数据分析排除三人小组后，结果保持不变。）

尽管高级基础化学课的学生在预测中得分较高，F (1, 267) = 16.01, p \ .0001, d = .57 ，但两个小组间的差异不显著，F (1, 267) = 3.19, p [.05, d = .39 。 总的来说，前测分数与后测分数相关性很强，F (1, 266) = 104.03, p \ .0001。即使在调整前测差异后，班级类型仍然对测试结果有影响，F (1,  266) = 42.93,  p \ .0001, d = .78（见表4）。高级班学生的后测分数要高于主流班的学生（见附录2 高级班与主流班的前测和后测分数散点图）。 在一个小的边缘互动中，F (1, 266) = 2.39, p = 0.12 ，这一结果将继续被拆解研究，因为其涉及到进一步的交互迁移。

（4另外，我们分析了用前测和后测分数重复测量的ANOVA以及不同分数的ANOVA，其结果与不同类型的分析是一致的。我们在本文提及ANCOVA，是因为其在这一背景中最合适用于分，有效解释了在前测中高级与主流小组之间的差异(Field, 2009) 。）

对每一种迁移，我们会就小组大小和/或班级类型是否影响这些子集问题的表现做额外分析。前测分数对每一种迁移都是重要的协变量。正如人们所预料的那样，远迁移项目表现最差，无迁移项目表现最好。另外，高级班的学生在三种迁移（无，近，远）中的表现均优于主流班学生，即F无迁移 (1, 266) = 34.57, p \ .0001, d = .75; F近迁移 (1, 266) = 42.01, p \ .0001, d = .75;  F远迁移 (1,  266) = 7.64,  p \ .01,  d = .37 （见表5）。主流班中只有近迁移和远迁移的项目才会出现一些可能遮蔽小组大小影响的地板效应问题。

小组大小没有整体的影响，F (1, 266) \ 1，但在一些情况下还是有的。无迁移和远迁移在“小组大小x班级类型”中都没有明显的互动，F无迁移（1,266）= 2.39，p = 0.12；F远迁移（1,266）= 1.92，p = 0.17。近迁移包含了一个额外的“小组大小x班级类型”互动，F近迁移（1,266）= 9.27，p \ 0.01，并只在高级班中的两人组与三/四人组中有差异 (M两人组 = .46, M三/四人组 = .34, d = .63; 见图2) 。而主流班中的学生恰恰相反，三/四人组中学生的表现略好于两人组(M两人组 = .21, M三/四人组  = .24, d = .15) 。但这一差异并不明显。这些结果表明，高级班的两人组学生最能将他们的知识做近迁移。相反地，小组大小差异对主流班影响并不大。总的来说，小组大小看下来只对高级班学生的近迁移问题上有影响。

因此，就两人或三/四人组哪种小组学习表现更好这一问题，研究结果表明，当不考虑课堂设置和跨类型学习时，无论小组大小如何，化学内容的学习成果没有总体性的差异。之前有研究（如Wiley和Jensen 2006）认为三人小组比两人组和个人学习效果更好，而这次的研究发现恰恰相反。此外，小组大小和班级类型之间甚至没有相互作用。

但是，考虑到学习类型（基本知识和高级知识），我们发现问题在何种情况下是重要的。具体而言，高级班中的学生在子测试项目表现上存在差异。对于无迁移项目，由于学生可能通过在小组中的简单观察得到表面学习成果，所以我们不一定期望在表现上有什么变化。产生有效迁移需要足够的学习程度(Bransford  and  Schwartz 1999) 。因此，尽管由于学生并没有得到关于迁移的额外学习资源，我们仍预期学生在近迁移测试项目中的表现会有所不同。事实上，近迁移项目确实显示出一些小组大小的影响，特别是高级班中的两人组表现要优于三/四人组。相比之下，小组大小对主流班中的学生个体来说似乎并不是重要因素。如果有的话，那么这些结果表明，在近迁移项目中，主流班中较大的小组学生会比较小的小组学到更多。

学习的不平等

有许多因素可能会导致学习的差异性，包括不随小组大小而变化的因素（如学生能力和知识储备的差别），随小组大小而变化的因素（如不平等的任务分配，不同任务中不一样的学习机会）。为了了解小组之间的不平等学习情况，我们根据化学评估的前测和后测分数，将学生分为“弱学习者”和“强学习者”。如果学生分数在最低四分位，他们被归为“弱学习者”；如果学生分数在在最高四分位，则为“强学习者”。从所有样本学生中，29%为“弱学习者”，26%为“强学习者”。在高级班中，20%的学生为“弱学习者”，37%为“强学习者”，而在主流班，分别为34%和19%。如果小组中一名学生是“弱学习者”，则小组另一名学生将被视为“强学习者”，那么这样的小组也将归为不平等学习小组。由于存在一些仅反映学生预备知识和能力等个体差异的最弱学习者/学习小组的组合，这种方法可能会高估了由群体效应而导致的不平等学习小组比例。但是，由于我们只对各种条件下的相对差异感兴趣，这种高估差异可以忽略。图3表明了不平等的学习小组比例。

图3. 在不同小组大小和班级类型中，不平等的学习小组比例

在高级班中，46%的三/四人组和10%的两人组被认为是不平等学习小组；统计意义上的差异（p = 0.01）使用双尾Fisher精确测试。Fisher精确测试适用于这种情况，因为它可以评估两个小数据集（即小组数量）的频率是否不同(Field 2009) 。相较之下，在主流班级中，只有16%的三/四人组和31%的两人组是不平等学习小组(p = 0.28，双尾Fisher精确测试）。

这些结果表明，高级班较大小组中的学生可能难以分担智力任务，但在两人组中可行。这在一定程度也解释了为什么在高级班中两人组比三/四人组学得更多。高级班学生可能更喜欢单独学习，因此难以在更大的群组中学习。或者是，群体惰化现象起到了一定作用，即当个人参与集体工作而非单独工作时，其工作动力或努力程度就会降低(Karau and Williams 1993) 。

相比之下，学习不平等的分析结果表明，主流班学生的知识获得并不取决于小组大小，但是较大的小组并不经常表现出小组内学习不平等的情况。也许主流班的学生与高级班不同，他们能更有效地分配智力任务，并从更大的群体中受益，包括更多元的观点。

教师反馈

在单元后的调查中，参与教师被问及如下问题：“如果你在班上采用了不同大小的小组（如两人组和四人组），那么你的反馈如何？”5位教师的回应是，绝大多数人赞成较小的小组（如两人或三人组），而不是较大的小组（如四人组）。一位老师认为四人小组是没有成效的，“两人组的表现要比四人组好。四人组总有人无事可做或不做任何事，班上太多这样的学生。”而另一位老师认为，是低出勤率遮蔽了采用小分组的潜在好处：

我认为如果没有这样的出勤问题，学生会在单元学习中学到更多，尤其当采用两人小组。而其中一位学习伙伴缺勤时，我不得不重新安排小组。

剩下的两位老师也同意这一点，即采用两人小组时学生缺勤可能是一个问题，并建议三人小组是最理想的，“三人组效果最好。小组四个人太多了，往往四人中有两个不做事。如果没有缺勤情况，两人小组也是可行的。”

结论与建议

在教师将学生分配到协作学习小组时需要考虑多种因素，而小组大小可能是其中最重要的一个因素。课堂中协作小组的大小不应仅仅基于实际考虑（如教师支持；可用的学习资源），也应当从研究中吸取经验。 虽然之前的研究没有就学生个人学习的最佳群体大小达成共识，但我们的研究就两人组或三/四人组，在何种情况（高级班和主流班）下，哪种学习（基本知识和高级知识）的学习表现更好这些问题，提供了一些洞察。

需要指出一些我们研究中的局限，一是将知识获取作为确定最佳群体大小的唯一考量。虽然知识内容的获取很重要，但其他认知技能（例如解决问题或团队合作技能）同样是有价值的。未来的研究可能会考察群体大小对这些更基础的认知技能的影响。

另一个局限是，在这一初次研究群体大小与群体学习能力的项目中，高级班的学生要比主流班少，这一样本代表了研究所涉及的学校主流班和高级班学生比例。作为这类研究首个项目，研究结果是重要的，但仍然需要收集更多的证据才能得出强有力的结论。

与前面的观点类似，未来研究工作应该更直接地探讨三/四人组之间是否存在差异。虽然对这些数据的进一步分析表明，三人组和四人组之间没有显著差异（见脚注3），但更直接地探讨这一想法会是有趣的。

尽管存在这些局限性，但我们的研究结果是首次表明，在考虑如何构建协作学习小组时，不能孤立地考虑小组大小。当确定学生学习最佳的群体大小时，还必须考虑班级类型（如主流班与高级班），以及所期望的知识类型（基础知识与高级知识）。如果学习目标是基础知识（即不需要迁移），那么小组大小可能并不重要。而如果是高级知识（即需要近转移），那么采用三/四人组的主流班学生可能受益最多，高级班学生则最好采用两人组。未来高级课堂研究可能涵盖将个人学习条件与各种群体大小进行比较，也可能会考察这些研究发现是否适用于不同的化学内容，以及不同的科学学科。

总之，研究人员进行融合理论与实际问题的研究是非常重要的。随着越来越多项目制学习方法在K-12科学课堂中的应用，教师将会提出一些实际问题，了解安排学生协作小组时需要考虑哪些因素就是其中一个。我们的研究表明，特定条件（如高级班）与群体大小（似乎是一种表面特征）会在不同程度上影响学生的学习深度和学习水平。

【总结】

文章最吸引我的一点是，从一个看似细小又容易忽视的教学问题（即“在课堂中采用几人小组效果最好”）出发，融合理论与实际情况，通过严谨的控制变量测试、数据分析等，从班级类型、教学内容、师资等因素进行分析，探讨最佳的一起学习设计。虽然这一研究仍存在成果考量参考、学生个人情况等局限，但同样对教学实践有启发意义。从更大的层面看，我们在教育研究中，既需要科学思维，也需要人文思维，融合定量与定性研究方法，来探讨学习方式及差异、教学设计、学习效果等问题。教育问题，并不存在一劳永逸的唯一最优解。因为，教育就应当是从人出发，再回到人。

【教育词汇】

1.项目制学习Project-based learning，是一种以学生为中心的教学方法，也是一种动态的课堂教学方式，相信学生通过积极探索现实世界的问题和挑战来获得更深层次的知识。学生通过较长时间的学习来了解一个主题，调查和回应复杂的问题和挑战，PBL与纸上学习，死记硬背或老师主导的传统教学形成鲜明对比，强调学生的主动学习和探究式学习。

参考来源：Buck Institute for Educaion; Wikipedia

2.基于设计的学习Design-based learning，是将设计思想和设计过程融入课堂中，培养学生创造性解决问题的能力，并通过参与现实世界的跨学科挑战来学习课程内容。在许多学科中都有基于设计的学习环境，包括传统上与设计有关的学科（如艺术、建筑、工程、平面设计等）以及其他通常不被认为与设计有关的学科（如商科、科学、人文等学科）。基于设计的学习，与项目制学习和基于问题的学习都被用来教授所谓“21世纪所需的技能”（如沟通、协作技能），促进学生更深入的学习。

参考来源：teachwithdesign.com; Wikipedia

3.ANCOVA，计量术语，意为协方差分析(analysis of covariance)，是将方差分析(ANOVA)和回归混合的一般线性模型。在ANCOVA模型中，同时包含定性和定量的解释变量。

参考来源：Wikipedia

注：这里解释ANOVA&ANCOVA，是希望强调本文融合了定性和定量，理论与实际的研究方法和理念。

>>声明

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