基于知识图谱的高阶思维研究述评*

吴立宝 刘颖超 巩雅楠

(天津师范大学 天津 300387)

高阶思维，又称高级思维、高水平思维，“是发生在较高认知水平层次上的心智活动或较高层次的认知能力”[1]15。高阶思维最早起源于布鲁姆和安德森等人的教育目标分类，其中分析、综合、评价、创造为高阶思维，主要体现在学习者的问题求解能力、决策能力、批判性思维和创造性思维能力。2016年9月，《中国学生发展核心素养》总体框架正式颁布，提出6大核心素养，细化为18个基本要点，包括理性思维、批判质疑、勇于探究、勤于反思与问题解决等方面[2]。21世纪技能框架提出，“批判性思维、创造力、沟通、合作，是最突出的21世纪能力”[3]1。可见，相对于传统的“读写算”能力，以高阶思维为主的能力在国内外逐渐被认为能够使学生更好地适应21世纪的工作和生活。高阶思维是学生生存发展的必备能力， 是落实核心素养的有效途径，更是信息社会人才培养的核心导向。

国内研究高阶思维的主题广泛、领域多样、视角多元，且以理论和实践研究为主，缺少从整体上对高阶思维研究现状的系统梳理。相较于传统文献研究方法，采用文献计量法可以更客观科学且准确高效地对相关文献进行量化分析，这对客观而系统地展现高阶思维的研究全景和发展脉络至关重要。鉴于此，本文对2001—2021年我国高阶思维研究的部分文献进行计量和可视化分析，一方面意在探求21世纪以来高阶思维研究领域的演进趋势和热点主题，另一方面希冀为后续高阶思维的研究提供借鉴和参考。

一、数据来源与分析方法

(一)数据来源

基于中国知网(CNKI)，选择高级文献检索，检索项为“主题”，检索词为“高阶思维”“高级思维”“高层次思维”“高水平思维”，检索时间从2001年1月至2021年6月，匹配方式为“精确”，期刊来源选择核心期刊与CSSCI来源期刊，共检索到550篇文章。对检索结果进行筛选，剔除与研究主题无关的文章、简讯等，最后得到有效文献473篇，数据以Refwork格式导出保存。

(二)分析方法

科学知识图谱源于2003年美国国家科学院组织的一次研讨会，经由学者陈悦和刘则渊引入我国，而后由美国德雷塞尔大学陈超美博士应用Java语言开发的CiteSpace(引文空间)信息可视化软件，能够基于共引分析理论和寻径网络算法对文献进行计量分析，形成可视化知识图谱，具有客观、直观、定量揭示某研究领域潜在发展规律与演进趋势的特点，被广泛应用于多个研究领域之中。本文选择CiteSpace 5.7 R2(64-bit)文献计量软件，采用文献计量法和内容分析法，对2001年至2021年间关于高阶思维的部分文献进行分析。在文献可视化分析中，基于关键词时区图谱、关键词突现性、关键词共现图谱，获取关键词出现的强度、频率和中心性等信息，并有针对性地选择典型文献进行二次文本阅读，对高阶思维研究的发展趋势及热点主题进行分析和总结。

二、研究结果与分析

(一)年度发文数量分析

统计473篇有效文献的年度发文数量发现，高阶思维的文献发表数量整体呈上升趋势，如图1所示。2001—2010年文献数量在10篇以内；2011—2015年发文量较上一阶段有明显涨幅，增长了44.6%；自2016年起发文量激增，2020年的文献数量更是达到峰值114篇，原因可能是《中国学生发展核心素养》的发布，高阶思维成为落实核心素养的实现途径和未来人才培养的新要求，受到学者们的广泛关注。由指数趋势线的决定系数R2=0.7697可以预测，随着社会信息化发展的深入以及构建学习型社会和终身学习理念的推广，未来高阶思维研究的关注度将会持续提升。

图1 论文发表年度情况

(二)研究作者与研究机构分析

利用CiteSpace软件制作出作者合作关系图谱(图2)和研究机构共现图谱(图3)。作者共现图谱中显示出318位作者节点及129条作者间连线，网络整体密度仅为0.0026，较为稀疏。从图2可以看出，节点数较大的学者为钟志贤、解月光和段金菊。钟志贤较早开展高阶思维研究，主要从高阶思维与信息技术结合方面进行研究；以解月光为代表的合作团队，主要从信息技术和高阶思维结构测量模型等方面进行研究；以段金菊、余胜泉等人为代表的合作团队，则主要通过深度学习发展高阶思维方面进行研究。分析图3发现，我国高阶思维研究的主要力量来自师范院校和教研院所，各机构合作网络密度仅为0.0021，合作较少，尚未形成稳定的合作网络。总的来看，各领域不同作者之间合作不够紧密、各机构之间联系较弱，未来我国学者以及高校之间、高校与中小学之间在高阶思维研究方面的学术交流与合作有待加强。

图2 作者合作关系图谱

图3 研究机构共现图谱

(三)研究演进趋势分析

运用CiteSpace软件，以Timezone时区视图绘制出关键词时序图谱，如图4所示。运用Citation Burst突现前沿术语，得到15个在短时间内发生突现的关键词，如图5所示。分析高阶思维研究演进趋势可以把握研究的发展脉络，追踪研究的前沿动态，更好地预测和展望未来的研究发展方向。从图4和图5可以看出，在不同时间段，研究内容的关注点有所不同，结合关键词时序图谱和关键词突现图谱，进一步对相关文献进行阅读与分析，可以把我国高阶思维研究的演进趋势划分为四个阶段。

图4 关键词时序图谱

图5 关键词突现图谱

1.起步阶段(2001—2005年)

2001—2005年是高阶思维研究的萌芽阶段，该阶段的主要前沿关键词有“问题解决”“基于问题的学习”“信息技术”。高阶思维的相关研究最早开始于2001年；2004年，钟志贤结合布鲁姆、安德森等人的目标分类学说对高阶思维的研究进行了较全面和系统的论述。在这一阶段，高阶思维研究的文献数量较少，研究内容主要集中在问题学习和对信息技术领域的探索上。研究者发现在问题解决中有利于培养学生的创造性思维和发散思维，促进学生高层次思维的发展，并且借助于教育信息化的方便性与交互性课程改革，构建网络环境，更能使学生投入学习，进行高阶思维活动。然而，起步阶段尚未形成完整和体系化的研究，有待进一步加强在深度与广度方面的探索。

2.基础发展阶段(2006—2010年)

本阶段的主要前沿关键词有“高阶思维能力”“在线学习”“学习环境”“评价”“反思”，并且“信息技术”在这一阶段出现频率较高，突现值到达2.47。高阶思维与信息技术相结合的研究呈现出扩大趋势：一方面，信息技术与基于问题的学习、研究性学习、有意义学习、认知学徒制相结合的研究，拓展了高阶思维在信息技术领域与学习方式结合的研究；另一方面，随着互联网的发展和在线教育的兴起，人们在虚拟学习社区、在线学习和远程学习等领域逐渐尝试建立模型和反思评价方法，促进学习者高阶思维能力的发展。值得关注的是，该阶段在高阶思维学习环境方面的研究取得了新进展，构建了高阶思维学习环境模型，既注重知识建构的过程，又注重学习者反思能力的培养，从而实现高阶思维的发展。然而，这一时期的研究因偏重于信息技术本身，忽视了高阶思维导向的育人价值。

3.多元发展阶段(2011—2015年)

本阶段的主要前沿关键词有“深度学习”“教学模式”“批判性思维”“STEM教育”“化学教学”“低阶思维”等。这一阶段高阶思维的研究比前一阶段的研究数量有明显增加、研究领域更为广泛，其中，高阶思维在教学中的培养受到了更多学者的关注，“教学模式”也成为这一时期的突现关键词。此时期高阶思维的研究主要侧重于四个方面。其一，高阶思维作为深度学习的核心特征，研究者重点从理论层面围绕深度学习的内涵、发生过程与发生策略等方面探索高阶思维的培养路径。其二，教学研究的重心转向强调学习者问题解决能力、创新能力和批判性思维的发展。不仅积极探寻不同的教学模式和方法，如主题单元设计、案例教学法等，结合教学实例为课堂教学的实施提供策略，还借鉴国外基于信息技术的高阶思维培养的教学方式，如翻转课堂、慕课、微课、在线课程等，以期为我国有关高阶思维培养的教学提供帮助。其三，高阶思维培养与学科融合的研究有了新的进展，尤其在化学学科中有了较多的尝试，在生物、文科和STEM教育中次之，注重通过思维引导和问题解决提升学生的高阶思维能力。其四，高阶思维培养取向的评价研究也开始涌现，强调追踪学生的思维过程，积极探索多样的评价方法，尝试建立科学有效的评价体系。

4.智能发展阶段(2016年至今)

本阶段的主要前沿关键词有“核心素养”“翻转课堂”“人工智能”。经历了前三个阶段的发展和探索，伴随着现代信息技术高速发展和教育理念的不断更新，高阶思维研究也进入了新的发展阶段。这一时期关于高阶思维的研究呈现指数增长，研究内容丰富，最前沿的话题是人工智能赋能高阶思维的研究，主要表现为三方面的特征。一是智能环境下价值观念的变化。研究强调紧扣“育人”的核心目标，通过在线算法、情感分析、图像和语音分析等智能技术形成行为数字画像，构建学习者个体的情感模型，直观了解学生的情绪情感状态和思维习惯[4]，以大数据分析结果关注学生本位的发展，进行更精确化和个性化的高阶思维培养。二是智能环境下教和学的模式转变。一方面，研究聚焦于改革传统课堂“教”的模式，创新基于人工智能的新的教学模式，逐渐深入对人工智能课程、微课和翻转课堂等数字化学习方面的探索和升级，如提出SPOC网络课程、天平式耦合模型，还在理论研究的基础上增加了通过定量实验和应用实践探寻培养学习者高阶思维的方法；另一方面，聚焦于变革传统的学习方式，对虚拟的立体交互式学习环境、人机交互的学习共同体、智能学习系统和平台等方面的设计掀起了一股新浪潮，其发展性、智慧性、互动性和立体性的特征非常有利于高阶思维的培养，深受研究者青睐。三是智能环境下教育评价的优化。利用信息技术动态跟踪学生学习过程、量化学习评价的结果，尝试为及时精准、有针对性、全面性、多维性地对学生进行评价提供有效的信息技术手段。总之，这一时期注重从21世纪人的发展的视角进行研究，对以人工智能为依托的课程开发、教学模式以及教育评价等方面的研究有了新进展。随着以人工智能技术为支撑的智能教育的兴盛，高阶思维与人工智能技术相结合的这一趋势将会继续延续下去。

(四)研究热点主题分析

研究热点反映了某一领域的研究方向和重点，较高词频和中心度的关键词反映了一段时间内研究者共同关注的问题。利用词频共现对研究内容进行深入分析，可以更加全面、客观、系统地把握该领域的发展动态和研究热点。运用CiteSpace软件绘制出关键词共现图谱(图6)，探求我国高阶思维研究的热点主题。为保证研究结果的合理性，通过人工干预进行同义关键词合并，将“高级思维能力”合并为“高阶思维能力”，将“学科核心素养”合并为“核心素养”，将“基于问题学习”合并为“基于问题的学习”，将“高级思维”“高层次思维”“高水平思维”合并为“高阶思维”，等等。图6中各圆圈节点代表关键词，节点大小表示关键词共现次数的多少，节点越大代表关键词共现频次越高；圆形节点在图中的位置由中心度表示，中心度越高代表关键词共现程度越高，在共现网络中的影响力越大。取高频关键词前24个进行辅助分析，按频次排序，见表1。

图6 关键词共现图谱

表1 高频关键词频次和中介中心度统计表(前24)

进一步将关键词进行聚类分析，前10个聚类分别为高阶思维、深度学习、高阶思维能力、设计、反思、核心素养、批判性思维、教学模式、创新能力、信息技术，各聚类之间联系紧密，主要围绕高阶思维的内涵、与高阶思维相关的教与学的方式、信息技术等方面。结合文献具体内容以及图6和表1的辅助分析，梳理出5类高阶思维研究热点：高阶思维相关内涵的研究、高阶思维教学培养的研究、基于高阶思维学习方式的研究、高阶思维与信息技术的研究、高阶思维评价的研究。其中，高阶思维评价研究的中介中心度虽然不高，但是通过二次文本阅读发现，研究者正在不断加强对高阶思维评价的研究，且评价是高阶思维研究中的重要一环，故在热点主题中进行分析。

1．高阶思维相关内涵的研究

由表1可知，高频关键词“高阶思维能力”“思维品质”“建构主义”“高阶学习”“批判性思维”等词语都与高阶思维的理论研究相关。高阶思维主要指创新能力、问题求解能力、决策能力和批判性思维能力。学者对高阶思维的这些子能力都进行了相关研究。例如，发挥创造力和进行批判性思考都会用到探究、想象、行动和反思这些子思维技能，只不过创造力和批判性思维对子思维技能的侧重各有不同，创造力更强调想象，而批判性思维则侧重于探究[5]。批判性思维则是进行高阶思维所需要的核心要素[6]。还有研究剖析了高阶思维各子能力之间的关系，探究某子能力对其他子能力影响的显著性，认为批判性思维、问题解决能力、决策能力等高阶思维可以通过设计良好的科学课程有意识地培养[7]。

2．高阶思维教学培养的研究

关于高阶思维在教学中的培养和应用也是研究的一大热点。从表1中可知，“教学模式”的中介中心度高达0.3，“核心素养”“教学策略”“教学设计”“教学范式”等相关的关键词都具有较高的共现频次和中介中心度。

关于高阶思维与教学的研究可以划分为以下四个方面。

一是高阶思维培养模式的研究。首先，通过文献分析可知，促进高阶思维的教学模式主要有支架式教学、议题式教学、项目式教学、以学习为中心的教学范式等模式。支架式教学和议题式教学是核心素养时代下两种重要的教学模式，强调以学习者为中心，在解决问题中锻炼学生的思维能力。其次，有研究基于对高阶学习教学模型的分析，提出高水平的项目式教学是高阶学习的最佳教学模式，并列举了多所大学的成功案例[8]，为教学实践提供了帮助。在多样化的教学模式中，基于高阶思维的单元教学法更被认为是撬动课堂转型的支点[9]。

二是高阶思维培养策略的研究。在对该方面的研究涉猎范围较为广泛，贯穿于课堂教学实施的各个环节。首先，重视创设真实性学习情境，采用生动自然、贴近真实生活的真实情境，既新颖有趣，又符合学生的心理需求[10]。其次，讲授新知识时重视运用概念图和思维导图[11-12]，呈现思维脉络和知识点之间的逻辑联系，形成知识结构之间的多点迁移和联系。最后，习题教学中提倡采用一题多解、一题多变等方法拓展思维，达到培养高阶思维的目标[13]。总的来说，高阶思维培养策略的相关研究积极探索了从浅层学习到有深度、有思考力的课堂学习路径转变的策略方法。

三是高阶思维与学科课程融合的研究。高阶思维与学科课程的融合在文科中主要集中在语文和思想政治学科，在理科中主要集中在化学和生物学科。其中，理科多表现在实验教学和探究教学中，如有研究主张通过数理学科融合，提升学生的创新性素养[14]。然而，数学作为主要科目之一，学者针对数学学科中高阶思维的研究却较少，缺乏系统深入的模型研究和实证研究的检验。文科集中在阅读教学和写作教学中。值得关注的是，有研究以语文学科为例构建了螺旋上升式的学科高阶思维发展规律模型，为以高阶思维为取向的课堂教学提供了理论依据[15]。目前已有的研究在跨学科教学中进行高阶思维培养的研究较少，因此未来在数学学科及跨学科教学中高阶思维的研究还有待进一步推进和发展。结合不同学科的高阶思维研究，既为高阶思维的培养提供了可开展的方法，又能推动学科与高阶思维研究的融合。正如钟志贤教授所说：“发展学习者高阶思维能力的最有效方式，应当融合于具体教学活动之中，而不是开设专门的、单独的课程。”[16]78

四是高阶思维与课堂提问和互动的研究。问题是思维的起点，课堂提问直接影响学生思维方式的形成，课堂的对话与互动更是培养学生思维能力的重要途径。首先，针对课堂提问方面的研究逐渐趋于精细化，主要从课堂提问时机、提问内容、提问方法、提问原则、提问数量、提问后评价等方面提供了丰富的教学策略[17-19]，以及从回答方式[17]、追问与反思的节点[20]等反馈视角思考促进学习者思考的方式，对高阶思维的培养具有重要的参考意义。其次，在课堂互动方面，强调互动对话的民主平等性和开放灵活性[21]；以定量刻画和定性分析为主对课堂互动对话的结构、环境话轮变化[22]以及话语内容[23]进行探索；还有的研究提出了学习分析视角下高阶思维培养的课堂互动模型的创新方法，以增强课堂教学的有效性，促进深度学习的发生[24]。

3．基于高阶思维学习方式的研究

由表1可知，“深度学习”一词的中介中心度为0.38，相关的高频关键词有“基于问题的学习”等词语。通过对文献的进一步阅读分析发现，与高阶思维研究相关的学习方式主要有深度学习、基于问题学习(问题式学习)、合作学习等方式。首先，最早被推崇为促进高阶思维的学习方式是基于问题的学习。刘儒德探究了在基于问题学习的各个环节中促进高阶思维发生的策略[25]，为我国的教育改革提供了有益的借鉴。然而，问题式学习中如何进行有效的小组合作、充分发挥教师作用促进学生高阶思维的发展等问题也逐渐暴露出来。随着课程改革的推进，合作学习受到青睐。通过实证研究发现，教师如果作为合作学习的参与者，采用“苏格拉底式”对话，就会更有利于推动学生高阶思维能力的发展[26]。其次，近年来，以高阶思维为目标的深度学习更成为一大研究热点。研究者主要从深度学习的内涵和怎样进行深度学习两大方面，采用理论和实验研究的方法，提出多种多样的深度学习模型和策略，丰富了高阶思维培养的有效路径。总之，基于高阶思维的学习方式在不断发展和更新中，目前在以核心素养为导向的课程改革背景下，深度学习的研究热点将持续上涨，研究视角从重“教”转变为重“学”，更强调学生的主体性。

4．高阶思维与信息技术的研究

“信息技术”一词的中介中心度为0.34，与之相关的高频关键词有“翻转课堂”“人工智能”“在线学习”。信息技术的发展，为教育教学改革注入了新的活力。最初的研究在信息技术的资源设计方面关注较多，如网络虚拟社区[27]、知识论坛[28]、社会性软件[29]和教育游戏[30]等方面；而热度较高的是翻转课堂的研究，如丁永刚等人以高阶思维为目标，开展定量研究和实证研究，探索更新翻转课堂模式，提出了基于SPOC的翻转课堂2.0教学模型设计的升级版模式，并通过实证研究证实该模式可以促进学生高阶思维能力的形成[31]。在逐渐明确技术定位的基础上，有关信息技术与课程融合方面的研究逐渐增多，研究者提出了较为具体的教学设计框架、教学模型和应用框架，如构建了用信息技术支持有意义学习的应用框架[32]，为信息技术融入课程培养高阶思维提供了可借鉴的策略。随着智慧教育和人工智能的发展，智能时代高阶思维的研究发生了从重视“技术”到重视“人”的转变，逐渐回归“育人”的原点和本真，就如何利用人工智能促进学生理解知识、进行深度学习、提升思维能力进行了理论探索[33]。虽然人工智能与教学融合已成为新的发展趋势，但是理论层面的研究还缺乏深入化和有效性的检验，有待在实践研究中进一步完善。

5．高阶思维评价的研究

从表1可知，“评价”一词的中介中心度为0.08。高阶思维评价是高阶思维研究的重要环节，是判断高阶思维目标达成情况的重要参考，而我国在这方面的研究较为薄弱，仍在不断探索和发展中，研究主要聚焦于两个方面。

一方面，聚焦于评价模式和体系。有研究基于国外已有的国际学生评估项目PISA测试和比格斯的SOLO分类评价，尝试与我国本土特色相结合，关注学习者的思维过程和所达到的认知水平，不断深入到质的层面进行评价[34]；有研究者进一步与具体的学科相结合，如在语文阅读中以基于真实情境的任务链和开放性的PISA试题测评学生的高阶思维水平[35]；还有研究者尝试自行开发高阶思维的测量模型，通过探索性结构方程建模形成以创造性策略、问题解决过程以及批判性调节学习为因素的高阶思维结构测量模型[36]。这些研究对高阶思维评价的深入研究具有一定的价值。

另一方面，聚焦于评价的方式。随着教育改革的不断推进，指向高阶思维的评价方式转变呈现出重过程的特征，主要表现在三个方面。其一，从关注结果的传统纸笔测试转向表现性评价，如通过成长记录袋、档案袋、学习日志、实验操作和作品展示等方式进行评价[37]。其二，从注重记忆和理解性问题逐渐转向关注分析、评价和创造能力的问题，如设置结构不良问题，通过多元的答案和解题方法，甚至是没有确定性答案的问题培养学生解决问题的能力[38]。其三，随着人工智能的发展，运用计算机对学生的思维过程进行更加科学的评定。例如，借助于编码对开放性试题进行赋分，捕捉学生高阶思维的轨迹[35]；借助于人工智能的大数据分析，根据不同的评价方式表征学生不同的思维层级，开展过程性评价[39]。通过高阶思维评价的研究，深入观察和剖析学生的思维过程，既有利于以全面真实的视角评价学生，也能为教师在教学中进行培养高阶思维的设计提供参考。

三、未来展望

高阶思维旨在强调由浅层的信息获取与理解转向深层的知识分析与应用，对于促进深度学习的发生和核心素养的落实有重要意义。本文通过对我国高阶思维研究知识图谱的定性和定量分析，纵览高阶思维研究的演进趋势，剖析高阶思维研究的热点主题，以期为研究者进一步研究提供可参考的建议。

(一)深化性：强化高阶思维结构要素和作用机制的研究

由高阶思维相关内涵的研究来看，研究者对高阶思维各子能力，如创新能力、批判性思维能力、问题解决能力等方面的单独探索开展了较丰富的研究，这极大地发展了高阶思维的相关内涵。然而，高阶思维各子能力之间的内在结构关系以及相互的作用机制尚未明晰，需要研究者进一步探析高阶思维的构成要素，甚至在高阶思维共性的基础上挖掘各学科独有特征来构建不同学科的高阶思维的构成要素，并结合定量的研究方法探究各构成要素之间的关系，重在深入高阶思维内部厘清各子能力的内在结构和规律，真正揭开内隐化的思维“黑箱”。同时，正是由于思维规律的内隐性，少有研究关注高阶思维的各子能力对学生学业成就的影响。虽然有研究者进行了大学生批判性思维、学习投入与学习收获关系的实证研究[40]，但是究竟高阶思维对学业成就有怎样的影响、有多大的影响等问题都是值得更深入研究和解决的问题。只有厘清高阶思维的内在结构和外在的对学业成就的作用机制，才能为进一步提升和改进高阶思维的培养策略提供理论依据，以更加科学理性的视角助力学生高阶思维的发展和提升。

(二)学科性：重视高阶思维与数学教学和跨学科教学的融合研究

高阶思维教学实践的研究日趋成熟，在多元发展阶段，“教学模式”更成为主要突现的关键词。从研究主题来看，关于高阶思维在教学中的研究是多元而全面的，不仅涌现出丰富多样的教学模式和培养策略，还就高阶思维与各学科课程的融合研究做了很多尝试。从课堂师生的话语及互动的视角看，高阶思维的培养更揭示了课堂内在的教学逻辑和规律。多元研究视角的碰撞，加速了高阶思维在课堂教学中研究的分化。然而，也能够清晰地看到已有研究在数学课堂教学和跨学科教学中的研究存在不足。数学是思维的体操，“数学教育的核心是思维教育，学习数学的目的是培养高阶思维能力”[41]64。因此，未来研究需要在厘定数学中高阶思维特点的基础上，探索数学课堂中思维提升发展的实践路径，如以不同类型的问题链为载体与数学高阶思维的构成要素相对应，引导学生在思考和解决问题链的过程中发展高阶思维[42]。除学科教学外，跨学科教学以其综合性的特点逐渐在课堂教学中兴起发展，如何力避跨学科教学中的形式化和浅表化的现象，需要进一步探索跨学科领域中高阶思维的培养路径，积极寻求思维提升的突破口，使课堂教学得到真正改善。

(三)证据性：加强基于高阶思维的学习方式的实证研究

促进高阶思维学习方式的研究处于不断丰富和更新的状态之中，不同阶段所侧重的学习方式的研究自然有所不同。在逐渐发现问题和适应课程改革背景中，不断更新迭代，尤其是在核心素养时代下，以高阶思维为目标的深度学习成为主流的研究热点。Lee等人发现，深度学习的方式对学习者的高阶思维有着积极且直接的影响[43]，因此学习方式的有效性对高阶思维的发展有着重要的影响。如何检验学习方式的有效性离不开大量的实证数据支持，而已有研究鲜少从实证的角度探索不同学习方式对发展高阶思维的实践效果，这也与大样本获取数据的难度有关。未来还需在实证研究、收集数据证据上下足功夫，探索不同学习方式的实施现状和对高阶思维发展的影响力度；采用调查法或实验法等多种方式获得数据证据，通过循证分析，把握学习方式对学生思维发展的作用，推动基于高级思维的学习方式研究的深化和更新。

(四)实践性：拓展智能技术赋能高阶思维的实践研究

从高阶思维研究的演进趋势及高阶思维与信息技术研究的热点主题中可以看出，高阶思维与信息技术的融合在不断加强并走向智能化发展，同时发生了由重技术到重育人的转变，如翻转课堂、微课教学模式的运用，电子书包、VR和AR等技术手段的运用都极大地丰富了学习资源，拓宽了学习空间。大数据、人工智能、学习分析、区块链等新兴信息技术的兴起逐渐改变着传统的教学方式，这也对高阶思维发展提出了挑战。虽然针对信息技术教学的框架设计有了一定的理论研究基础，但是由于现实条件和技术的制约，如何升级已有的技术形态更好地赋能高阶思维发展，如何借助于数字画像、人体姿态识别等人工智能手段精准地跟踪学生学习全过程，还缺少实践方面的探讨和检验。因此，未来在利用智能技术进行教学、智能算法分析学习活动等实践运用方面有待开展更有效更深入的研究，利用智能手段更准确地把握教学活动中高阶思维的孕育点和生长点。

(五)开拓性：加快高阶思维评价体系构建的研究

评价是高阶思维研究中的重要一环，我国在评价方式上发生了较大的转变，开始重视过程性评价并尝试借助于人工智能开展过程性评价。然而，在评价体系构建的研究上较薄弱，还在不断探索和成长中，已有的评价多是借鉴或改进国外的评价研究，而立足我国的科学系统的评价体系尚待建立。国外在高阶思维的定量评价方面已经取得了长足的发展，如有研究者从批判性思维和创造性思维两个主维度出发，细化为9个指标变量设计测试题，测试学生高阶思维能力[44]；也有研究者从协作、批判性思维、问题解决和元认知倾向等方面设计STEM课程中高阶思维的评价体系，并赋予定量的分值判断思维水平[45]。他山之石，可以攻玉。在加强国外评价方式的引入和研究基础上，当务之急是立足我国教育发展的现状，在内化国际经验的同时实现超越，构建具有本土特色的信效度较高的高阶思维测评指标体系。因此，未来研究既要具备国际视野，又要不断探索创新，开发出重视评价过程，科学系统、结构合理并体现我国核心素养时代下教育特色的高阶思维评价体系，这是丰富高阶思维研究的必然要求，也是加强和完善当下教育评价研究的必然旨归。