任务复杂性、先前知识与性别对学业成就的预测作用：一项在病毒学课程中的实证研究

　　本研究探讨了任务复杂性（基础vs高级技能）、先前知识水平（低vs高）及性别对73名本科生的知识与技能学习成效的影响。研究发现，男性在技能领域表现更优，尤其在复杂任务中；女性则在知识理解（回忆）领域略胜，但高复杂性任务中成绩下降。先前知识显著促进复杂任务表现，且存在性别差异。研究为高等教育中的课程设计、评估策略及性别平等教学提供了重要依据。

　　

在高等教育中，学生的学术表现往往受到多种因素的综合影响，其中包括他们已有的知识储备、学习任务的复杂程度，以及性别等个体差异。尤其是在科学、技术、工程和数学（STEM）领域，性别差异的表现一直备受关注，但研究结论往往不一致。有些研究表明男性在需要复杂数学推理和工作记忆的任务中表现更优，而女性则在协作性和持续性努力的任务中更具优势。此外，学生带入学习环境的“先前知识”（prior knowledge）也被认为是影响其理解、处理和掌握新知识的关键因素。然而，这种关系并非总是直接的，例如有研究发现，先前知识并不总能预测学生的阅读理解表现。这就引出了一个重要问题：在不同学术情境下，先前知识究竟起到多大作用？又在哪些条件下其作用最为显著？

与此同时，任务的复杂性也成为讨论的焦点。任务越复杂，例如那些需要多步骤操作和实践参与的技能型任务，往往会给学习者带来更高的认知负荷，相比之下，依赖回忆和基础理解的知识型任务则相对轻松。这种差异可能导致学生在不同学习领域（如“知识与理解”领域和“技能应用”领域）表现出不同的成绩水平。此外，性别与任务复杂性之间可能存在交互作用，进一步影响学业表现。尽管已有一些研究探讨了这些变量之间的关系，但多数未能综合考虑任务复杂性、先前知识和性别三者之间的相互作用，特别是在实际教育环境中的验证仍然不足。

为了解决这一问题，Abdulrahim R. Hakami 在《Acta Histochemica》上发表了一项研究，旨在系统探索任务复杂性、先前知识和性别如何共同影响大学生的学术成就，尤其是在病毒学这类高度专业化的医学教育领域。该研究不仅聚焦于不同复杂性任务下的性别差异，还深入分析了先前知识在调节这些关系中的作用，从而为教育者设计更公平、有效的课程和评估策略提供了实证依据。

为开展这项研究，作者主要采用了以下关键方法：研究设计基于73名医学检验科学专业的本科生，分为低复杂性组（基础病毒学课程）和高复杂性组（临床病毒学课程），通过周期性评估（技能领域）和最终评估（知识理解领域）收集数据；利用ANCOVA（协方差分析）统计方法，控制传统课程（如免疫血液学和组织病理学）作为协变量，以检验先前知识（以85分为界分为“低知识”和“高知识”组）和性别对成绩的影响；评估工具包括rubrics（评分量规）和光学标记阅读器，确保评分的一致性和客观性；所有程序均通过伦理委员会批准，数据来源于教育记录，无敏感信息收集。

3.1. Descriptive statistics

描述性统计显示，在低复杂性组中，男性在技能领域的平均得分为43.08（SD=2.465），女性为41.72（SD=2.630）；在知识理解领域，男性平均39.15（SD=4.997），女性40.11（SD=4.378）。在高复杂性组中，男性技能领域得分43.38（SD=3.845），女性38.92（SD=4.955）；知识理解领域男性40.25（SD=5.556），女性40.69（SD=4.688）。这表明男性在技能领域普遍优于女性，而女性在知识理解领域略高，但差异未达统计显著性。效应大小（η_p²）计算显示，在高级技能任务中存在中等至大的效应（η_p²=0.190），而基础技能任务中效应较小（η_p²=0.068）。

3.2. Analysis results

针对RQ1（学习成果领域对学术表现的影响及性别作用），分析表明，男性在技能领域（尤其是高级技能）表现显著优于女性（F(1,40)=9.397, p=.004, η_p²=0.190），而女性在知识理解领域得分略高，但无统计差异。在高复杂性任务中，女性成绩下降，男性则保持稳定。针对RQ2（先前知识的作用及协变量影响），结果显示，低知识女性在高级技能任务中成绩显著降低（F(1,49)=5.840, p=.018, η_p²=0.069），而低知识男性表现优于女性。高知识学习者中，性别差异显著（F(1,26)=8.160, p=.008, η_p²=0.246）。协变量分析证实，传统课程成绩（如免疫血液学）对高级病毒学成绩有显著预测作用（F(1,79)=17.530, p=.000, η_p²=0.182）。

4. Discussion

讨论部分围绕研究假设展开。H1（性别在不同领域存在差异）得到部分支持，男性在高级技能中优势明显。H2（女性在知识理解领域得分更高）和H3（女性在技能领域得分较低）均被证实，但H3仅适用于高复杂性任务。H4（高知识学习者在高级技能中表现更优）也得到验证，与Zambrano等人研究一致。总体而言，先前知识对学术表现有预测作用，但复杂任务会导致女性成绩下降，尤其在低知识群体中。这一发现可通过认知负荷理论解释：高复杂性任务需要更多工作记忆和程序性参与，男性可能因更高自信而表现更好。教育意义方面，研究强调课程设计需包含基础课程作为先修条件，以支持学生进阶学习，并推荐持续监控评估策略，以促进性别平等和学术成功。

4.1. Limitations

研究样本量较小（n=73），统计功率为0.763，可能存在II类错误风险；结果仅适用于病毒学等特定科学领域，泛化性有限；未考虑缺勤等潜在变量。

4.2. Conclusion

结论指出，先前知识可预测学术表现，但任务复杂性会加剧性别差异，尤其对女性低知识学生影响显著。教育实践应通过课程修订、基础课程植入和评估优化，提升学生技能和整体成就。