（发展与教育心理学专业论文）visual+basic编程专家的领域知识及其在编程过程中的作用.pdf

学位论文独创性声明 本人所是交的学位论文是我在导弹的指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人已经发 表或撰写过魏研究成果对本文懿研究骰整囊要贡献的夺人和集体，均邑在文中 作了明确说明并表示谢意。 僖者签名： 垄兰 器期：盔盛：薹：兰 学位论文使用授权声明 本人完全了解华东师范大学有关保留、使用学位论文的规定，学校有权保留 学位论文并向国家主管部门戒其指定机构送突论文的电子版和纸质版。有权将学 位论文用于非赢铡目酶的少蘸复制并免许论文进入学校圈书馆搜查闲。有权姆学 位论文的内容编入有关彀攥簿遗子亍检索。有权将学位论文的标题和援要汇编出 版。保密的学位论文在解密后适用本规定。 学位论文作者签名：龆 日期：2 东2 j i 。盖s 雠名：辎 日期：竺! ：三：? 摘要 通过无结构访谈、问卷测试及行为观察的方法，抽取v b 编程专家所具有的领 域相关的陈述性知识和程序性知识，并通过分析v b 编程专家解决具体编程任务 时的言语报告，考察其所具有的领域知识在编程过程中的作用。研究结果表明： 1 、v b 编程专家主要具有五种陈述性知识：v b 编程基础知识、v b 编程原理 知识、w i n d o w s 内核知识、软件工程知识以及编程样例知识。 2 、v b 编程专家与新手在陈述性知识掌握上存在“量”的差异。专家与新手 具有同样类型的陈述性知识，但在每类知识上都比新手掌握更多的信息。专家对 陈述性知识的掌握在整体上比新手优化。 3 ，v b 编程专家具有的自动化基本技能包括：界面设置的基本技能、代码编 写的基本技能以及程序调试的基本技能。新手在第一个方面和专家具有类似水平， 但在后两个方面与专家有较大差异。 4 、v b 编程专家在编程中所体现的一般领域的策略性知识主要涉及手段一一 目的分析法。新手在编程中没有体现这一策略。 5 、v b 编程专家具有的特殊领域的策略性知识包括：可视化策略、注释策略、 反馈h n - y - 策略以及以用户为出发点的策略。新手和专家在这四种策略上具有较大 差异。 6 、v b 编程专家所具有的领域知识对其编程过程影响巨大。影响其编程心理模 型的建立、心理模型的详细化、编程目标设定与算子选择以及具体窗体设计和代 码编写。 7 ，从总体上看，v b 编程专家所具有的领域知识对其高效编程行为具有决定作 用，是造就专家比新手杰出的最重要决定因素。 关键词：v b ；编程：专家：知识 a b s t r a c t i n t h i ss t u d y , t h em e t h o d so fu n s 廿u c n l r e di n t e r v i e w s q u e s t i o n n a i r ea n db e h a v i o r o b s e r v a t i o nw e r eu s e dt oa c q u i r et h ei n - d o m a i nd e c l a r a t i v ea n dp r o c e d u r a lk n o w l e d g e o ft h ee x p e r t sw h om a j o r e di nv bp r o g r a m m i n g a n dt h ea n a l y s i sf o rt h ep r o t o c o l s w h i c hw e r er e g i s t e r e da c c o r d i n gt ot h ee x p e r t s r e p o r t i n gw h e nt h e yw e r ep r o g r a m m i n g p r a c t i c a l l yw a sa l s ou s e dt of i n do u th o w t h ek n o w l e d g ew o r k e do nt h ep r o g r e s so ft h e v bp r o g r a m m i n g t h er e s u l t ss h o w e dt h a t ： 1 t h ee x p e r t sw h om a j o ri nt h ev bp r o g r a m m i n gm a i l l l yp o s s e s sf i v ek i n d so f d e c l a r a t i v ek n o w l e d g e ：t h eb a s i ck n o w l e d g eo fv bp r o g r a m m i n g ，t h ep r i n c i p l eo fv b p r o g r a m m i n g ，t h ek e r n e lk n o w l e d g eo fw i n d o w ss y s t e m ，t h ek n o w l e d g eo fs o f t w a r e e n g i n e e r i n ga n dt h ek n o w l e d g ea b o u tt h es a m p l eo fp r o g r a m m i n g 2 1 1 1 ed i f f e r e n c eo f f 廿1 em a s t e r yo f t h ed e c l a r a t i v ek n o w l e d g eb e t w e e ne x p e r t sa n d t h en o v i c e si sn o ti nt h ea s p e c to f “q u a l i t y b u ti nt h ea s p e c to f “q u a n t i t y ”t h o u g h t h e yb e e rt h es a m ek i n do ft h ed e c l a r a t i v ek n o w l e d g e ，t h ee x p e r t st a k eo nm o r e i n f o r m a t i o nt 1 1 a nt h en o v i c e so ne a c hk i n do fk n o w l e d g e o nt h ew h o l e t h ee x p e r t s m a s t e r yo f t h ed e c l a r a t i v ek n o w l e d g ei sm u c hm o r ep e r f e c tt h a nt h a to f t h en o v i c e s 3 1 1 1 ee x p e r t sh a v es e v e r a lk i n d so fa u t o m a t i cb a s i cs k i l l s m a i n l yi n c l u d i n g ： i n t e r f a c e d e s i g n i n g c o d e - w r i t i n ga n dp r o g r a m - d e b u g g i n g n l en o v i c e sa r ea b o u t i nt h e s a m el e v e ra st h ee x p e r t so nt h ef i r s ta s p e c t ，b u tt h e ya r el e s ss k i l l f u lt h a nt h ee x p e r t so n t h el a t e rt w oa s p e c t s 4 ，t h ed o m a i n g e n e r a ls t r a t e g ye m b o d i e di nt h ep r o g r a m m i n gp r o c e s so ft h e e x p e r t sm a i n l yd e a lw i t ht h em e t h o do fm e a n - g o a la n a l y s i sw h i c hc a nn o te m b o d i e di n t h ep r o g r a m m i n gp r o c e s so f t h en o v i c e s 5 t h ed o m a i n s p e c i a ls t r a t e g i e sw h i c ht h ee x p e r t sp o s s e s si n c l u d et h es t r a t e g yo f v i s i o n ，t h es t r a t e g yo fn o t i n g ，t h es t r a t e g yo ff e e d b a c k - p r o c e s s i n ga n dt h es t r a t e g yo f s t a n d i n gb yt h eu s e r t h ee x p e r t sa n dt h en o v i c e sh a v el a r g ed i f i e r e n c eo nt h e s ef o u r k i n d so fs t r a t e g i e s 6 t h ei n - d o m a i nk n o w l e d g eo c c u p i e db yt h ee x p e r t sh a v em u c hi m p a c to nt h e i r p r o g r a m m i n gp r o c e s s e s w h i c hi n f l u e n c eo nt h ee s t a b l i s h m e n to ft h em e n t a lm o d e l ，t h e p r o c e s so fb e c o m i n gm o r ec o n c r e t eo f t h em e n t a lm o d a l ，t h ee n a c t m e n to ft h eg o a l sa n d t h ec h o i c eo f t h eo p e r a t o r sa sw e l la sf o i t nd e s i g n i n ga n dc o d ew r i t i n g 7 ，a saw h o l e ，t h ei n d o m a i nk n o w l e d g eo c c u p i e db yt h ee x p e r t sp l a yt h ed e c i s i v e e f f e c to nt h ee f f i c i e n tp r o g r a m m i n gb e h a v i o ro ft h ee x p e r t s ，w h i c hi st h em o s t i m p o r t a n td e c i s i v ef a c t o rw h i c hm a k e st h ee x p e r t sm o r ee x c e l l e n tt h a nt h en o v i c e s k e y w o r d s ：v b ；p r o g r a m ；e x p e r t ；k n o w l e d g e 1 引言 v i s u a lb a s i c 编程专家的领域知识 及其在编程过程中的作用 专家在其领域中所表现出来高智慧能力，始终是一个令人神往而又神秘的话 题，学术界对这一问题进行了广泛的研究，但是“许多对创造体验的报告，甚至 是科学家们在自己的成就被社会认可多年之后写就的传记，或因基于未经证实的 轶事，或因偏见，使许多有关天才的证据及不可预见的创造变得经不起科学的分 析”1 1 1 。 对人类智能的研究，现代心理学中一直存在着两大分支：一为相关法分支，另 一个是实验法分支。前者形成智能研究的心理地图模式，后者促成了计算模式( g d b o n c h m l t o m b a f i ，1 9 9 7 ) 。 早期的智能研究体现了心理地图模式，形成智能( 或智力) 的结构理论( 如 斯皮尔曼的智力二因素理论、卡特尔的流体智力和晶体智力理论、瑟斯顿的基本 心理能力理论、吉尔福特智力结构模型、阜南的智力层次结构模型等) 。结构理论 主要关注对智能结构进行静态描述，企图分析出组成智能的各子能力。由于建构 这些理论的方法学( 以因素分析法为核心) 存在某些先天不足，从而使这些理论 很少涉及智能活动的内部心理过程：同时，这些智能结构理论难以得到整合，往 往给人零散琐碎之感。此外，根据这些理论编制的智能( 或智力) 测验，也只停 留在测量各种反映个体差异的智能构成因素，难以对内在心理过程作进一步揭示。 因此这种模式的研究已受到广泛的批评( k x e c h e v s k y , m ，& s e i d e l ，s 1 9 9 8 ) 。 至2 0 世纪6 0 年代，信息加工心理学得以蓬勃发展。心理学家们开始将信息 加工心理学的理论借用到智能的研究中，逐渐形成智能研究的计算模式。计算模 式将智能视作具有信息加工功能的计算性装置，以实验方法为基础构建了智能的 信息加工理论( 如加德纳的多元智力理论、戴斯的p a s s 智力模型、斯腾伯格的三 元智力理论等) 。这些理论认为智能是人脑对各种信息进行加工、处理的能力，重 点分析智能的内部活动过程，摒弃剥离智能结构的传统，并日益重视元认知成分 的作用。这种转变意味着心理学家开始从仅仅描述智能的结构转化到着眼于从智 能的内部活动分析智能的运作机制。 早期智能研究的心理地图模式和随后出现的计算模式从静态和动态角度描述 。“e r i c s s o n ，ka ，c h a r n e s s n e x p e r tp c r f o r r n a n c c ；i t ss t r u c t u r ea n da c q u i s i o n a m e r 耙a np s y c h o l o g i s t 1 9 9 4 4 9 ( 8 ) ，7 2 5 - 7 4 7 了智能的结构、刻画了智能运作的机制，对智能本源、获得及发展也提出相应观 点，形成智能研究的主流。但是，智能研究的心理地图模式和计算模式并未涵盖 人类智能研究的全部。 事实上，与心理地图模式和计算模式智能研究并行存在着另外一条研究路线。 遵循该研究路线的一些研究发现：某一领域的专家在其领域内具有较高的智能， 他们能够深刻地表征问题，高效地记忆，合理地推理，迅速地解决问题。这些研 究者设想，对专家与新手进行比较分析，找出他们与新手的差异，揭示专家的高 智能本质是合乎逻辑的。这一研究路线被称为专长的研究。 专长研究路线与主流智能研究似无矛盾。主流智能研究关注揭示智能的结构 和运作机制；而专长研究所关注的重点在于研究智能所利用的“材料”，即知识在 人类智能中的作用，期望从另一个角度诠释人类智慧的实质。这两方面相互补充， 共同构成了人类智能研究的整体。 以专长为视角对智能作系统的理论与经验的研究，一般认为起始于c h a s e 和 s i m o f l ( 1 9 7 3 ) 论“棋艺中的慧眼”一文。在随后的二十年里，心理学家对这种研究 智能的路线开始赋予更多地关注，并将其进一步深化和扩充，形成两条互相补充 的研究主线：专家一新手的比较和专家系统的开发。这两条主线都对专家的高智 能表现进行了研究，得出同样的结论：人类拥有的大量与领域相关的知识对于在 咳领域高智慧表现具有重要作用。 对计算机编程专长的研究是整个专长研究中重要的一个领域( 其他领域还有： 物理学、医学、决策、已 乙、象棋等等) 。不同研究者在大量研究中发现，编程专 家所具有的领域知识，在其成分、类型、数量、结构、表征、提取方式等方面均 与新手存在不同程度的差异。计算机编程专长的研究结果为专长研究的总体结论 提供了具体领域的经验支持。 本研究以v b 为介质，考察v b 编程专家的领域知识及其在编程行为中的作用， 是基于以下三点考虑： 1 ，“知识革命”这一当今心理学思潮的重要变革，关注人类知识本身的特征 在认知活动中所起到的至关重要的作用。以专长研究为手段，考察知识在人类智 能中的作用，正是这种“知识革命”思潮的具体体现，是一种全新的视角。本研 究试图从v b 编程这一具体领域出发，以实证性研究证明领域知识在人类智能中， 在人类高级思维活动中的重要性，促进人类智能观的进一步优化。 2 ，相对于国外专长研究这一学术领域内所作的长期且执着的研究而言，尽管 国内已有部分研究者( 如王重明、傅小兰等) 对某些相关的课题赋予一定关注， 仳就总体而占国内至今尚未出现对该问题作系统的追踪反映的趋势。与国外研 究汁算机编程专长的文献相比，我国在这一领域几乎是空白，因此，追踪该领域 幽际学术f j f 沿，促进我国对专长研究及计算机编程专长研究的关注是本文的基本 出发点。 3 ，计算机软件的设计与开发对于促进社会各领域( 如军事、经济、科技等) 的发展具有极其重要的作用。尤其是在当今这一信息社会里，软件设计的水平已 然成为衡量一个国家信息技术水平乃至整体科技水平的重要标志。如何提高软件 设计水平成为各领域广为关注的问题。通过研究编程专家编程过程所利用的领域 知识及其对编程过程的作用，探讨软件设计专家之所以卓越的实质，刻画软件设 计专家认知特质，无疑能够揭示成功的软件设计的原委所在。这将对培养高水平 的软件设计专家，提高软件设计的水平，具有重要作用。 2 理论综述 2 1 专长及编程专长研究的概述 2 1 1 专长研究的历史线索 尽管h o f f m a n ( 1 9 9 2 ) 认为，有关专长资料的心理学研究至少可以追溯到第 一次世界大战期间对高技能机器操作者，如火车司机，飞机驾驶员等的研究 2 1 ，但 我们一般认为对专长进行系统的研究工作始于c h a s e 和s i m o n ( 1 9 7 3 ) 论棋艺中的 慧眼”一文。 在“棋艺中的慧眼”一文中，c h a s e 和s i m o n 认为，造就大多数专家高智能的 表现( 或称专长行为) 的原因，是因为经过多年在相关领域内的经验，获得了大 量的知识以及以模式为本的提取机制( p a t t e r n b a s e dr e t r i e v a lm e e h a n i s m s ) 3 1 。 这一观点在随后l a r k i n 等人( 1 9 8 0 ) ，s i m o n 等人( 1 9 7 8 ) 在解物理学问题的工作中 得到重复验证。这些研究人员发现，尽管新手已具备解题的必要知识，但他们必 须从问题中提出的发问出发，倒着来一步步地确定相关的公式：但物理学专家可 以毫不费力地提取出解题的方案或计划，因为在他们建立对问题的最初表征时， 已在头脑中涌现出自己的计划。之后c h i ，g l a s s e r 和r e e s ( 1 9 8 2 ) 进一步证明， 物理学专家不仅拥有更多的知识，而且拥有组织得更好的知识，由此使他们能够 对问题做出更深刻的理论原则表征；而新手的表征完全依赖某些表面特征是否出 现1 4 i 。 t 9 8 3 年，由美国匹兹堡大学学习研究与开发中心的c h i ，g l a s s e r 及f a r r 组织 的第一次讨论专长实质的交叉学科会议上，认知科学家各自报告了对不同学科领 域中的专长所作的开拓性工作，进一步论证知识组织的结构与决策的互动问题。j 年之后即1 9 8 8 年出版的论专长的实质一书，对当时涌现的研究专长的兴趣 产生了重大的影响。 l 9 8 9 年由佛罗里达卅l 立大学e r i c s s o n 等人在原西柏林发起的第二次会议上， 不仅对该领域近年来的进展作了评估，而且还报道了当时一些新近的原创研究。3 年之后出版的达成专长的一般理论：前景与限制既反映了研究专长的专家们 趋f 一致的倾向，同时也反映了其中的争议，但研究专长的兴趣随后持续不减。 1 9 9 2 年由h o f f m a n 撰写的专长心理学( t h ep s y c h o l o g yo fe x p e r t i s e ) ，试图 利用专家的知识与实验心理学方法来开发专家系统，一年之后由s t a r k e s 和 f - ir o b e r trh o f f m a n t h ep s y c h o l o g y o f e x p e r t i s ec o g n i t i v er e s e a r c ha n de m p i r i c a l a i s p r e n g e r - v e r l a g , n e w y o r k 】9 9 2 c h a s ewg s i m o n hat h em i n d se y ei nc h e s si nwgc h 西e ( c d ) ，v i s u a li n f o r m a t i o np r o c e s s i n gn e w y o r k ：a c a d e m i cp r e s s , 1 9 7 3 c h i mtg l s e r , r & r e e s ee x p e r t i s ei np r o b l e ms o l v i n g i nrs s t e m b e r g ( e d ) 1 a d v a n c e si nt h ep s y c h o l o g yo f h u m a ni n t e l l i g e n c e ( v o t1 p e i - 7 5 、h i l l s d a l c n j ：l a v , f e n c ee r l b a u m a s s o c i a t e s ，1 9 8 2 。1 a l l a r d ( 1 9 9 3 ) 撰写的论运动专长中的认知问题，又试图将这一研究取向外推至 知识以外的技能领域。 早期的专长研究在其实证研究的过程中逐渐形成“知识在专家的行为中起着 举足轻重的作用”这一理念。6 0 年代与7 0 年代，研究者对问题解决所作的信息加 工的研究，以及早期的人工智能与专家系统的研究，主要是将精力集中于当人处 于缺乏各种具体的知识与技能的情境中但还能表现出或多或少的智力行为时，将 会启用某些基本的加工信息的这一传统。7 0 年代始，研究者开始考察知识含量丰 富的任务。对这些知识含量丰富领域的研究揭示了知识结构与问题解决及推理过 程之间存在着明显的互动。这些研究结果促使心理学家根据知识结构与加工能力 的互动来考虑人的高水平能力。他们认为，在能力强与弱的个体身上所表现出来 的一些至关重要的差异，可以解释为主要反映了专家拥有有组织的观念体系，专 家拥有与新手不同的知识体系嘲。总之，早期的专长研究强调了知识在专家行为中 的重要作用；建构了有关专长结构的一般理论。 白1 9 9 3 年起，致力于研究专长行为的心理学家开始将关注的焦点转向获得这 种行为的普遍特征。因为根据早先的一些研究表明，尽管不同领域中的专长行为 存行动上表现各异，但为获得行为改进而精心设计的训练活动起着至关重要的作 用。e e l c s s o n c h a r n e s s ，1 9 9 4 ：e r i c s s o n ，k r a m p e ，t e s c h r o m e r ，1 9 9 3 认 为，为促进表现而专门设计的蓄意的练习( d e l i b e r a t ep r a c t i c e ) 异常重要，这种 练习与玩耍性的互动，竞争，工作以及其他形式的领域内的经验是极为不同的， 他们也发现年轻成年专家的表现与个体整个职业生涯中所积累的蓄意练习的量有 天。1 9 9 3 年召丌的第三次专题讨论会，召集了世界上最著名的专长研究专家，如 r o b e r tg l a s e r ( 代表教育方面的权威) ，l a w r e n c ei i o i m e s ( 代表科学史方面的权 威) ，j o h ns h e a ( 代表运动技能学习方面的权威) ，r i c h a r ds h i f f r i n ( 代表实验 心理学方面的权威) ，以及r o b e r ts t e n b e r g ( 代表智能个别差异方面的权威) 他们就专长获得的一般机制、技能的获得与发展、创造性专长及阅读专长、在早 期准备期的个体差异、以及天赋与天才方面的问题，各自报告了自己的研究成果。 其中部分论文提交给1 9 9 5 春在佛罗罩达州召开的题为“专家行为的获得：使专业 发展最优化的含义”a e r a 年会讨论，随后收录在e r i c s s o n l 9 9 6 年编著的通向杰 出之路：获得在艺术、科学、运动、竞技中的专家行为这一著作中。至此之后， 这些有关专长及其获得的观点，在研究手册及大量的教科书中被经常引用。 专长研究中两条互补的研究路线：专家一新手比较研究和专家系统研究。 专家一新手比较研究借助对专家与新手在某一任务上的行为表现加以对比，总 结出专家所具有的典型的特征；通过进一步分析，推测出专家拥有的大量领域内 的知识并力图详细刻画这些专家知识；认为知识的有组织的性质是造就其中每一 “c h i m h g l a s e r r f a nmj t h en a l u r eo f e x p e r t i s eh i l l s d a l e ，n j ；e r l b a u m 。1 9 8 8 种特征的根基。这种研究路线在专长研究的早期占有主导地位，证实了知识在专 家的卓越表现中具有基础作用，引发了学界对专长研究的兴趣。 与此并行存在着另外一条专长研究的路线，即专家系统的研究。这一研究路 线起源于人工智能( a i ) 的研究。a i 的主要目的在于设计和开发出各种计算机程 序来模拟人的思维结构、推理过程和求解问题的行为，而专家系统是a i 的重要分 支，它是一种能像人类专家那样解决相关领域专门问题的计算机程序嘲。早期的专 家系统研究尽管给计算机设置了一些强有力试探程序，且计算机基本上已具备了 无限的搜索能力，但专家系统仍然无法模拟人类专家的任务行为，即使在有些程 序中，如g r e e n b l a t t 的弈棋程序中，使用了有选择的搜索，但最佳的“合理” 走步仍需依靠作出广泛的评价后才能选定，而认知心理学的研究成果则揭示，人 类专家棋手无须从事特别广泛的搜索或精心推敲的分析。7 0 年代起，专家系统的 研究己开始认识到，建立智能型的程序并非仅只要求确认与知识领域无关的各种 试探方法，以便能指挥实现对问题空间的搜索，相反，搜索的过程必然会调动具 有高度组织的专门的知识结构用于解决复杂的知识领域中的问题。m i n s k y 和 p a p e r t ( 1 9 7 4 ) 曾把专家系统研究中的这种转移称之为从以能力为本的策略 ( p o w e r b a s e ds t r a t e g y ) 转向以知识为本( k n o wl e d g e b a s e d ) 的策略来赢得智 慧n 。在随后的专家系统开发中，丌发人员开始注重建立完美的专家系统的知识库， 采取各种方法对真实专家所具有的领域知t 进行广泛的评价和提取，逐渐形成 整套提取知识的方法。心理学家开始认识到，a i 领域专家系统的研究对人类专长 研究的重要意义，开始接受a i 领域内专家系统研究所形成的对知识的观点以及抽 耿知识的方法，并将其运用到人类专长研究中来，形成了专长研究的专家系统的 研究路线。 专家与新手的比较研究重点关注考察专家与新手的行为差异，分析造成这种 差异的原因，研究专家的领域知识对造成这种差异所起到的重要作用，但这种研 究_ e 线并不试图对专家所拥有的领域知识进行全面提取，也未刻画某一领域的专 家所拥有的详细的知识结构。反视专家系统的研究路线，其重点在于抽取真实专 家的领域知识，将真实专家的领域知识整合入专家系统，模拟专家的行为以评价 这些领域知识有效性和作用。两条路线的最终目的都是为了证实知识在专家行为 中的重要作用。 2 1 2 编程专长研究的成果 关于计算机编程专长的研究文献可以追溯到w e i s s m a n ( 1 9 7 4 ) 的计算机编程 i 6 1 牟雌辉：专，采系统中的知识表永北京第二外固语学鲩学 i ，1 9 9 7 3 m i n s k y , m & p a p e r t sa r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e c o n d e n s e d e c t u r e s o r e g o ns t a t es y s t e mo f h i g h e r e d u c a t i o n e u g e n e 1 9 7 4 中的心理复杂性( p s y c h o l o g i c a lc o m p l e x i t yo fc o m p u t e rp r o g r a m s ) 一文嗍， 在随后的研究中，该专长研究领域取得了大量的进展。 对计算机编程专长的研究主要涉及两方面内容：第一，描述编程专家与新手 在领域知识方面存在的差异；第二，研究编程专家的领域知识在其编程过程中所 起的作用。这两方面的研究对揭示计算机编程专长的实质具有重要作用，前者是 后者的基础，而后者则是对前者的延伸。 就前一方面的研究来说，大量的研究结果显示：编程专家与编程新手在他们 具有的领域知识方面存在较大差异，这种差异是造就编程专家拥有高超编程行为 表现的重要原因。研究者们主要关注如下两个话题： 其一，编程专家和编程新手在领域知识的组织方式上是否存在差异? 许多研 究者认为，编程专家与新手具有类似知识，但对这些知识的组织方式却存有不同。 专家是依据知识的功能对知识加以组织，而新手则是依据知识的表面特征对其进 行组织，这种组织方式的差异导致新手提取相关信息的困难。 c k e i t h e n ，r e u t n a b mr u e t e r 和h i r t l e ( 1 9 8 1 ) 在让计算机编程者回忆a l g o l 编程语句时发现，专家与新手的差异并不在于组织的结构方面( 如嵌套的深度或 大量的主观的组织) ，而出现在组织的内容上。专家依据编程语句在a l g o l 程序中 的作用对其进行组织，而新手则依据记忆术或表面特征进行组织。例如：i f t h e n ， e l s e 在专家的表征中是集合在一起的，而【f ，【s ，0 f ，o r 出现在新手的表征中f 9 1 。 a d e l s o n ( 1 9 8 1 ) 在让专家与新手编程人员记忆数行编程代码时发现，专家回 忆出更多、更大的组块，具有更大的主观组织，回忆顺序上在相互之间更为一致， 并且专家是根据程序或规则来形成组块，而新手的回忆语句的集合包括r e t u r n ， 1f ，a s s i g n m e n t 等叙述语句，但不是功能上相互联系的叙述语句的集合”0 1 。 c o o k e ( t 9 8 3 ) 对编程专家与新手在一组抽象编程概念的差异作了比较( 如 s u b r o u t i n e ，c h a r a t e r ，s o r t ) 。根据个体的编程成绩区分为专家、中间者、新手 和初学者收集概念对的接近率，并以此建立一个路径搜索网络和多维等级表征。 研究发现，专家往往按照结构功能维度组织概念而初学者则按照相似性柬 组织概念1 。上述结果明显表示：编程专家与新手在编程知识的组织上是不同的。 a d e l s o n ( 1 9 8 4 ) 进一步研究了专家与新手知识组织方面的差异。她假设专家 以一种抽象的形式表征问题，其重点置于“程序做什么”；而新手用一种更为具体 的形式表征程序，重点关注“程序执行得以完成的理论”。为了验证这一假设， a d e ls o n ( 1 9 8 4 ) 建立一种实验性表征( 抽象和具体) ，问题( 抽象和具体) ，分别交 i s l w e i s s m a n p s y c h o l o g i c a lc o m p l e x i t yo fc o m p u t e r p r o g r a m s ：a ne x p e r i m e n t a lm e t h o d o l o g ys i g p l s nn o t i c e s 9 i * lm c k e i t h e n r e i t m a n ，r u e t e r , h i t x l e k n o w l e d g eo r g a n i z a t i o na n ds k i l ld i f f e r e n c e si nc o m p u t e rp r o g r a m m e r s c o g n i t t v ep s y c h o l o g y , 1 9 8 1 1 3 ，3 0 7 - 3 2 5 io la d c l s o n bp r o b l e ms o l v i n ga n dt h e d e v e l o p m e n to f a b s t r a c tc a t e g o r i e si np r o g r a m m i n gl a n g u a g e s m e m o ( o g n i t i o n 1 9 8 i 9 ，4 2 2 - 4 3 3 ic o o k e nm ”m e m o r ys t r u c t u r e so f e x p e r ta n dn o v i c ec o m p u t e rp r o g r a m m e r s ：r e c a l lo r d e rv ss i m i l a r i t y r a t i n g s ”u n p u b l i s h e dm a s t e r st h e s i s d e p a r t m e n to f p s y c h o l o g y , n e wm e x i c os t a t eu n i v e r s i t y , a sc r u c e s n m - 7 叉呈现给专家和新手，发现在不一致的情况下，专家在具体问题上犯更多的错误， 新手在抽象问题上犯更多的错误。在一致的情况下，这种问题类型与专长的交互 作用并没有出现。a d e l s o n 得出结论：专家抽象表征材料，允许对同一操作的算法 变量进行替代。这种发现也解释了为什么专家在描述程序性信息时比较困难“2 i 。 其二，编程专家和编程新手在领域知识的内容上是否存在差异? 许多研究者 认为，编程专家比编程新手高超的原因在于编程专家具有某些新手所不具备的知 识，或掌握某些新手所不知道的特殊策略。这种“有”或“无”的差异是编程专 家能够更高效地编程的原因。 s o l o w a y ，a d e l s o n ，e h r l i c h ，( 1 9 8 8 ) 考察了计算机编程中的知识与过程，认 为编程专家拥有新手所不具备的两种知识：编程计划和编程叙述规则。为检验这 一假设，他们采用了“填空技术”：即从某一程序中抽取一行代码，然后留下一 个空格，让被试用其认为与该程序最吻合的代码填空。他们认为，如果编程高手 具有处置典型编程情境的编程计划知识，并能利用这些知识，那么他们应该能够 识别似有计划程序的框架，并且应该使用相同的代码串填空。然而，对于似无计 划的程序，编程高手不能确定编程计划如何得以体现，他们不太可能用正确的方 式填补这个程序：而另一方面，当新手面对似无计划程序时并不会感到疑惑，因 为他们并未掌握编程规则。如此，他们认为编程高手比编程新手更易受似无计划 程序的影响。实验结果证实了他们的假设 1 3 1 。 a n d e r s o n ，p i r a l l ，f a r r e l l ( 1 9 8 8 ) 研究了学习编写递归函数程序。他们认为 学习递归函数编程涉及到被试所不熟悉的心理行为( 循环嵌套) ，是很困难的。成 功的掌握要依赖于获得大量的递归函数模式方面的知识。在他们的实验中发现， 具有数学背景( 接触过递归函数) 的被试在学习过程中比那些从未接触过递归函 数的被试要容易的多”4 i 。 就第二个方面的研究来说，国外相关文献较少，最为著名的研究为a d e l s o n 和s o l o w a y 在其“am o d e lo fs o f z w a r ed e s i g n ”一文中所做的工作。 a d d s o n ，s o l o w a y ( 1 9 8 8 ) 通过分析软件设计专家解决与其领域相关但并不熟 悉的问题时的言语记录，发现他们具有四种典型的行为：心理模型的转化：平衡 的发展；注释；心理模型的模拟运行。他们对上述四种行为进行研究，建构了一 个软件设计的认知模型。该模型是由三个部分组成：l ，粗略模型( t h es k e t c h y m o d e l ) ：2 ，知t 基础( t h ek n o w l e d g eb a s e ) ：3 ，目标和算子( t h e6 0 a l sa n d o p e r a t o r s ) 旧。他们将编程者的领域知识作为模型的重要组成部分，认为在该模 i ”i a d e l s o n bw h e nn o v i c e ss u n ) a s se x p e r t s ：t h ed i f f i c u l t yo f a t a s k m a y i n c r e a s e w i t he x p e r t i s ej o u r n a lo f e x p e r i m e n t a lp s y c h o l o g y ：l e a r n i n g m e m o 叫a n d c o g n i t i o n , 1 9 8 4 ，2 0 。1 6 3 - 2 1 0 【ij is o l o w a y , a d e l s o n e h r l i c h ，k n o w l e d g ea n dp r o c e s s e si nt h ec o m p r e h e n s i o no f c o m p u k r p r o g r a m s i nc h i m 下h g l a s e r r f a nm j t h en m u r co f e x p e a i s eh i l l s d a l e n j ：e r l b a u m , 1 9 8 8 【1 4 a n d e r s o n ，p i r a l l ，f a r r e l l ，l e a r n i n g t op r o g r a m r e c u r s i v ef u n c t i o n s ，t h en m u r e o f e x p e r t i s e h i l l s d a l e n j ： e d b a u m 1 9 8 8 a d e s o n s o l o w a y , a m od e lo f s o r w a s e d e s i g n t h en a t u r e o f e x p e r t i s e h i l l s d a l e ，n j ：e r l b a u m 1 9 8 8 8 型中领域知识起着广泛的作用。 上述两方面的研究结合在一起，于2 0 世纪9 0 年代初构成计算机编程专长研 究的整体。 2 1 3 简评 专长概念中的“专”指某一具体领域，而“长”指在该领域的杰出表现。因 而，对专长的研究必然蕴涵于具体领域之中。在专长的早期研究中，“弈棋”、“物 理学”、“数学”等领域是负荷专长研究最为重要的领域。7 0 年代以来，计算机科 学逐渐成为一门影响社会、科技、军事的重要学科，关注专长研究的心理学家开 始将目光转向这一新兴领域，试图考察造就计算机编程领域专家杰出行为的源泉， 该领域的专长研究开始成为整个专长研究中一个重要领域。c h i ，g l f f s s e r ( 1 9 8 8 ) 及f a r r 在专长的实质一书中将计算机编程专长作为独立的一个部分着重论述 1 1 6 1 。n a n c yj c o o k e ( 1 9 9 2 ) 将专长研究按照心理能力( 如模式识别、记忆与知识组 织、问题解决、决策或学习) 进行分类，他也将计算机编程专长作为记忆与知识 组织中的重要一部分祥加探讨1 1 7 1 ， 计算机编程领域同其它的专长研究的领域一样，承载着在某一具体领域内， 以实证的方式证实专长一股理论的责任。心理学家在该领域长期卓绝的研究，获 得了许多极有价值的成果，为专长研究的发展起到了重要的推动作用。国外计算 机编程专长研究的结果都显示：编程专家与新手在所具有的知识的内容、知识的 表征方面存在差异。编程专家具有比新手更丰富的、结构更为良好的知识。这使 得编程专家看起来是在一个更深刻，更抽象的水平上表征和组织材料( 也就是晚， 专家依据编程语意特征而不是表面特征或语法特征束组织材4 ) ，形成更合理的问 题表征，确定明确的目标、选择有效的策略等等，使编程专家更胜人一筹。 国外对计算机编程专长的研究，已经获得了可喜的成果，在研究的方法上也 已比较成熟。相比而占，我国在该领域的研究要落后许多。查阅我国心理学核心 期刊竞无一篇与此相关的