试析学习激动模型的构建与运用.doc

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1、试析学习激动模型的构建与运用  论文关键词:激励模型 激励力量 期望概率 效价  论文摘要:把激励理论运用于教学过程中,构建学习激励模型,分析模型中的激励变量,研究提高激励力童的方式方法,激发学生的求知欲望和学习热情,进而提高学习效果。  素质教育就是要从学生的个性出发,培养学习兴趣,激发求知欲望,提高认知能力,开发创新潜能。这就要求在教学过程中创建以学生为中心的教学模式,充分体现学生为主体、教师为主导的教学思想,充分体现师生间信息、意识、情感的相互沟通,以综合、权变的方式使学生在教学全过程中处于被激发状态。笔者在多年的教学实践中感受到用激励理论构建学习激

2、励模型,寻求激励的最佳方式,对实施素质教育是有益的尝试。所谓激励,就是通过一定的方法、手段,强化学生的学习动机,激发他们的内在潜力,充分发挥学生学习的主动性、积极性和创造性的过程。激励是看不到、摸不着的干涉变量,但可以根据学生的精神状态和行为表现判断他们是否处于激励状态。在教学过程中,我们经常会看到这样的现象:教师按照自己设计的程序、步骤,运用教材、教案、板书对课程内容进行讲述分析,甚至是不断重复。然而,学生的学习热情并不高,注意力不集中,教师的工作事倍功半。为什么会出现这样的情况呢?分析其原因不外乎以下几个方面:一是学生对教师所讲的内容缺乏一定的认知程度

3、,学习缺乏目的性;二是对所学内容感到太难,缺乏学好的信心;三是教师讲课方式呆板,枯燥无味,对学生没有吸引力。这种情况说明学生没有处于主动学习的激励状态。如果学生被激励着,那么,学习对于他们来说就不是枯燥乏味和艰苦繁重的劳动,他们就会带着满腔热情和强烈的求知欲望主动投身到学习之中。分析影响学生行为的激励变量,进而采取措施控制、影响这些变量,是我们构建学习激励模型的任务。假设衡量学生处于激励状态程度大小的变量为激励力量,那么这种激励力量越大,学生学习的能动性越强,学习的实际效果越明显。按照期望理论,激励力量的大小是两个变量的函数,并且这两个变量是逻辑与的关系,

4、可用下式表示:  这里:M—激励力量;V—效价,即达到某一目标或实现某一行为的满足程度;E—期望概率,即主观上认为达到某一目标或实现某一行为的概率。当V与E的取值为“1",即高数值时,才对M的产生发挥作用。“需要”和“可能”是决定人们行为的缺一不可的因素。例如,一个大学本科生要考研究生,如果他认为考研究生是他一生中非常重要的事情(高的效价),并且又具有能够考取的可能性(高的期望概率),那么,他就会为考研而努力学习(高的激励力量)。激励力量与效价和期望概率的逻辑组合关系如下所示:  当然,学习行为的干涉变量要复杂一些。以期望理论的基本模型为基础,结合激励的内

5、外因素(即内在激励和外在激励),学习激励的综合模型可以构建为:  式中:Vt—外部奖酬效价;Va—内在奖酬效价;Ea—目标实现期望概率;Vi—外部奖酬效价;Ei—外部奖酬实现概率。3Vt一兴趣效价,是由兴趣引起的感受价值大小,这往往是学习内动力产生和存在的前提。就教学活动来说,它来源于知识信息本身的趣味性或知识信息载体的趣味性,只要发生兴趣,人们便会主动投人其中,不论这种投人是否有所回报。从一些人玩魔方和打游戏机的行为可以看出,由于这些内容或形式本身的新奇、刺激或挑战性,不论人们的行为是否具有成功指南,只要投身其中便是一种满足。为此,教师要从知识信息的趣味

6、性和知识信息载体的趣味性出发,来激发学生的兴趣和自我满足。如利用现代多媒体技术表达某一知识信息比单纯说教性的语言或说明性的文字表达更具吸引力;把学生的英语口语训练通过编排戏剧的形式让学生塑造一个角色,赋予参与其中的权利,会比让学生死记硬背一些句型更具有激发力。为此,教师要从学生的心理愿望出发,创建良好的教学情境,选择、设计知识传递激趣且有效的媒体,对知识信息进行有效组合,以期进行趣味性表达。诸如此类,都是激发学生学习热情,提高Vt值的有效途径。从上述模型中不难发现,Vt是一个唯一与目标实现期望概率和其他价值因素无关的激励变量,是影响激励力量大小的非理性情感

7、因素。比如,一个人爱好数学,他明明知道数学在他的工作中没有什么用途,也不会有什么研究成果,但浓厚的兴趣使任何阻止力量都无法消弱他学习和钻研数学的积极性。这就是兴趣效价对激励力量的支持作用。一个人因为兴趣而引发的对某一事物的执著行为,一方面是他的先天性个性因素造成的,另一方面是后天培养或刺激形成的,后者是我们要研究和运用的重点。在教学过程中,教师通过激励兴趣提高Vt值,提高学生学习激励力量的措施、手段可归纳如下:幽默的语言、故事的运用、讨论的运用、比赛的运用、角色的扮演、色彩的运用、图片的运用、音像设施的运用、音乐的运用、动画的运用、计算机网络的运用等等。总

8、之,通过教师的形象和灵活多样的媒体及媒体组合激发学生的兴趣,增强学

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