两种不同记忆方法学习效果不同的比较

两种不同记忆方法学习效果不同的比较

林伟杰 5号 99心本

摘 要：学习方法决定学习效果。本研究随机抽取16名高一学生，作为实验对象，使用两种不同的方法煅炼他们的记忆力。后利用SPSS统计软件进行分析、比较两种训练记忆方法哪个更有效，发现教法（记忆方法）与测试时间之间无交互效应，而与策略的科学性有关。并且得到随时间的推移，记忆分数随时间下降的数学模型，即：实验方法2随时间的推移记忆的得分下降趋势近似直线，而实验方法1的折线近似于三次曲线。即说明：有效科学的记忆方法，比自发的记忆效果较好。

关键词：记忆方法 时间 记忆趋势分析

一、引言

教学方法决定教学效果。而在学生整个学习过程中，记忆方法又占了极其重要的地位，本研究是一种探索性研究。采用国外比较推崇的全脑记忆方法与被试自发的记忆方法两种方法。利用SPSS统计软件进行分析、比较两种训练记忆方法哪个更有效，并尝试用数学模型来描述、分析记忆趋势。

二、方法

2.1 被试对象 随机从容山中学高一级8个班中抽取18名被试，男女各半。 2.2 参考资料 托尼〃巴赞著作《记忆导图》（作家出版社出版）中的“衣钩记忆法”。 2.3 测试资料 从《新华字典》（最新版）随机抽取250个双字词，分成5组，每回忆

起一个词得1分。

2.4 实验程序 将16名实验对象随机分为两组（变量为group，实验1和实验组2），

每组8人。实验组1按照书中的记忆技巧、方法进行煅练，使其掌握该方法。而实验组2只要求他们完成一定的记忆任务（只要能记住），而不论其采用何方法。当两者都有较明显的记忆策略行为时，就进行实验。每间隔一天（day1，day2,day3,day4,day5）测试一次记忆情况。

三、结果和讨论

数据见附上资料DATA，这是一个组内因素、一个组间因素的重复测量设计的心理实验。因为组内因素是与时间有关的变量，因此不但可以分析比较两种训练的方法哪个更有效，还可以得到随时间的推移，记忆分数随时间下降的数学模型。

利用SPSS统计软件操作步骤如下：

1.Analyze?General Linear Model?Repeated Measure打开重复测量对话框。 2.Within_Subject Factor Name:days设置重复测量变量集名为days。Number of Level:5重复测量变量集（被试内因素）水平数为5。单击add?Define。

3.在Repeated Measure主对话框中，在左栏选择五个因变量Day1—day5，单击向右前头号按钮，右栏显示day(1)、day(2)……day5(5)。将变量group送入Between Subject Factors栏中作为组间变量。

4.单击model按钮，在模型对话框只选择Custom自定义模型，Build Terms栏的菜单中选择Main effects，将Within Subjects栏中的days作为组内因素送入Withinv Subject Model栏中，将Between Subjects栏中的Group变量送入Between Subject Model栏中。单击Continue按钮返回主对话框。

5.Plots对话框中，选择Days做横轴变量送入Horizontal Axis栏，将group送入Separate Lines中作为分线变量。单击Plots的Add按钮确定要输出的图形。

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6.Option对话框中，选 择days、group、overal送入Display Means for栏。在Display复选项中的Descriptive Statistics 和Estimate of effect size。

因组间变量group只有两个水平，不能进行均值的多重比较。结果如下： 表1-2.组内因素和组间因素清单

Within-Subjects FactorsMeasure: MEASURE_1DAYS12345DependentVariableDAY1DAY2DAY3DAY4DAY5Between-Subjects FactorsN实验方法分组1288表3.组合变量各水平及总描述统计量

Descriptive Statistics一天后分数实验方法分组12Total12Total12Total12Total12TotalMean34.2535.0034.6330.8831.6231.2524.5024.8824.6919.1320.2519.6916.7515.2516.00Std. Deviation6.235.935.896.735.105.784.994.704.695.593.884.695.995.655.68N88168816881688168816两天后分数三天后分数四天后分数五天后分数 表4.多元检验结果

Multivariate TestsbEffectDAYSPillai's TraceWilks' LambdaHotelling's TraceRoy's Largest RootPillai's TraceWilks' LambdaHotelling's TraceRoy's Largest RootValue.941.05915.82615.826.349.651.536.536FHypothesis dfa43.5214.00043.521a4.00043.521a4.00043.521a4.0001.474a4.0001.474a4.0001.474a4.0001.474a4.000Error df11.00011.00011.00011.00011.00011.00011.00011.000Sig..000.000.000.000.275.275.275.275Eta Squared.941.941.941.941.349.349.349.349DAYS * GROUPa. Exact statisticb. Design: Intercept+GROUP Within Subjects Design: DAYS2

表5.组内因素效应检验结果

Tests of Within-Subjects EffectsMeasure: MEASURE_1SourceDAYSType III Sumof Squares3851.3753851.3753851.3753851.37517.32517.32517.32517.325397.700397.700397.700397.700df41.8762.3111.00041.8762.3111.0005626.26332.35014.000Mean Square962.8442053.0281666.7483851.3754.3319.2357.49817.3257.10215.14312.29428.407F135.578135.578135.578135.578.610.610.610.610Sig..000.000.000.000.657.541.572.448Eta Squared.906.906.906.906.042.042.042.042DAYS * GROUPError(DAYS)Sphericity AssumedGreenhouse-GeisserHuynh-FeldtLower-boundSphericity AssumedGreenhouse-GeisserHuynh-FeldtLower-boundSphericity AssumedGreenhouse-GeisserHuynh-FeldtLower-bound表6.组内因素多项式对比检验结果（趋势分析） Tests of Within-Subjects ContrastsMeasure: MEASURE_1SourceDAYSDAYSLinearQuadraticCubicOrder 4LinearQuadraticCubicOrder 4LinearQuadraticCubicOrder 4Type III Sumof Squares3812.2561.00432.4005.7146.8064.8623.6002.057273.83873.34835.60014.914df1111111114141414Mean Square3812.2561.00432.4005.7146.8064.8623.6002.05719.5605.2392.5431.065F194.902.19212.7425.364.348.9281.4161.931Sig..000.668.003.036.565.352.254.186Eta Squared.933.014.476.277.024.062.092.121DAYS * GROUPError(DAYS)表7-8.边际均值表 2. 实验方法分组Measure: MEASURE_1实验方法分组12Mean25.10025.400Std. Error1.7661.76695% Confidence IntervalLower BoundUpper Bound21.31228.88821.61229.188Measure: MEASURE_1DAYS12345Mean34.62531.25024.68819.68816.0001. DAYS95% Confidence IntervalLower BoundUpper Bound31.36537.88528.05034.45022.08927.28617.10722.26812.87719.123Std. Error1.5201.4921.2121.2031.456Estimated Marginal Means of MEASURE_140

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20实验方法分组 1012345 1 23

DAYS 9.趋势图

（边际均值图）

讨论：

表1-2左显示了组内因素Days由5个因变量组成。右显示了组间因素是按实验方法分为2组，每组8个实验对象。

表3 描述统计量，每个因变量按实验组对照组分组显示均值标准差，观测量数N。 表4 针对5天作为5个因变量进行的多元检验。检验的假设是5天每天得分的均值相等，各天得分与教法（记忆方法）之间无交互作用。可以看出四种方法的F检验Sig.值均为0.00小于0.001，因此5天之间得分均值间差异显著，这一点从Wilk’sLambda值为0.059接近0也可以得出同样的结论。同时看出，5天与教法之间的四种检验结果Sig.都大天0.05，说明教法与测试延续时间无交互效应。

表5 组内效应检验，无论是否符合形假设的前提条件，四种方法计算，四种方法计算的组合变量Days四类偏差平方和相等，只是根据不同方法调整了自由度，F检验的结果，原假设成立的概率均小于0.001。说明五天之间的分数均值差异显著。Days与group交互效应不显著。

表6 利用对比进行的趋势分析结果。假设是：1.分数均值随天数变化的趋势不具有线性特性，2.不具有二次特性，3.不具有三次特性，4.不具有4次特性。各种回归分析的方差分析表明接受原假设的概率分别为1.p<0.001，2.p=0.623>0.05，3.p=0.003<0.01，4.p=0.039>0.01，但p<0.05。因此可以认为得分随时间变化的趋势符合线性或三次函数的特征。作为结论犯错误的概率<0.01。比较Sig.值的大小，可以选择认为变化趋势为线性下降的。

表7-8 边际均值表。上左边一个表是按实验方法分组的均值、标准差和95％置信区间。右面一个表是按时间顺序分组的均值、标准差和95％置信区间。

图9 趋势图是每天平均分数图。每种方法一条折线。可以看出实验方法2随时间的推移记忆的得分下降趋势近似直线，实验方法1的折线近似于三次曲线。与表5中趋势分析的综合结果也是相符合的。

总之，教法（记忆方法）与测试时间之间无交互效应，而与策略的科学性有关。良好的记忆力是可以在后天的教育训练中获得的。在教学中教师不但要讲授文化知识 ,还要教会学生如何记忆所学知识 ,这样才能收到事半功倍的效果。

参考文献

1.《关于日中大学生记忆活动的比较研究》心理学探新 丰田弘司等2001年第1期 2.《记忆规律分析与教学法研究》 西安石油学院学报 王海涛 2000年 第 4期 3.《记忆导图》托尼〃巴赞著作 作家出版社出版

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