儿童发展研究
研究人员如何发现儿童发展的模式?我们如何才能知道不同年龄儿童的典型行为特征?我们如何搜集信息,验证理论,并解决儿童与家庭面临的问题?儿童发展领域采取科学方法进行研究。科学方法要求研究人员系统观察儿童及其行为,搜集并利用相关数据验证研究假设。如果假设得到数据支持,研究人员就可以断定其理论是正确的。反之,研究人员则必须修改理论,甚至提出新的理论假设。本节将介绍儿童发展研究领域最常用的研究方法。
描述性研究方法
描述性研究方法试图对行为的特征进行描述,例如,行为发生的频次和条件。观察是描述行为的一种方法。自然观察中,研究人员观察自然环境(如家庭、学校、游戏场地等)中的儿童,记录儿童什么时间与什么人做了什么事,以及这一过程中的其他细节。假如你想了解学龄前儿童看书和学前准备的情况,可以去日托中心观察儿童。如果儿童完全没有这类行为怎么办?观察期间的活动不利于培养阅读能力(如午休或游戏时间)又怎么办?自然观察的最大优势是可以收集到真实行为的相关信息,但问题也很大,因为情况不可控,研究人员无法保证所要观察的行为一定发生。
另一种描述性方法为结构式观察,要求研究人员制造合适的情境,安排儿童入内(通常是实验室,或家里、学校里的特定地点),观察儿童的行为。例如,观察儿童的阅读兴趣与学前准备的情况,你可以在某个房间里放入各式玩具和趣味读本。你可以观察儿童是否选择阅读,阅读时间多长,如何阅读。因此,结构式观察的研究环境比自然观察更加可控。但是,以这种方式观察的不是生活中的真实情况与行为方式。不管使用哪种观察方式,信息收集者不能带着预期结果进行观察。否则,个人想法会影响观察过程和研究结果,即出现观察者偏差。
研究人员除了观察儿童的行为,还可以搜集儿童的自我报告,或儿童对于某个话题相关问题的直接回答。例如,你可以询问儿童是否喜欢阅读,阅读频率如何等等问题。调查既可以是面对面的访问,也可以是书面的调查问卷。自我报告法要求实验对象记忆准确、回答清楚。有些儿童这方面能力较强,有些较弱,实验对象能力的差别可能导致研究结论发生偏差,这也是自我报告法的最大缺陷。另外,儿童有时可能觉得真实的答案不太好,于是推测研究人员的喜好来回答问题。采访者还要避免引导儿童做出某种反应。采访者的问题类型、提问方式,或无意识的非语言信号,例如身体动作或面部表情,都有可能在无意间误导儿童。
此外,研究人员还可以进行个案研究,即对单个或少数儿童进行全面深入的研究。个案研究意在对个人进行详细的描述,通常针对个人某些具体行为进行研究。个案研究通常关注特殊儿童,如发展迟缓或异常优秀的儿童。这类研究采取不同的研究方式,包括细致的重复观察(自然观察与结构式观察结合)、标准测试与非正式评估、自我报告、生理测试(测量如大脑活动、心率等),以及具体活动期间的呼吸方式。例如,你可以通过研究阅读能力较强的儿童,了解阅读能力发展的原因与方式,或通过研究阅读障碍儿童,找出阅读障碍的原因。
描述性研究方法能够提供某一行为的相关信息,因此常常为发展研究提供基础支撑。但这些方法并非万能,我们还需要其他方法来解释变量之间的关系。
相关性研究方法
假设我们要回答下面这个问题:低年级学生的阅读能力与父母为学龄前儿童阅读的时间有关系吗?我们需要做些什么样的观察呢?其中一种方式就是要求学龄前儿童的父母详细记录下每次为孩子阅读的时间,即写阅读日志。六周之后,收集阅读日志,并计算父母为儿童阅读的平均时间。等到儿童上了二年级,将儿童在标准阅读测试中的分数与学龄前阅读平均时间进行比较。假设我们做了这个研究,图1.4为可能搜集到的相关数据。表格数据表明,学龄前阅读时间越长,儿童在二年级阅读测试中越可能得高分,相反则越可能得低分。使用相关性方法,研究者需衡量两个或多个变量的相关性。
相关系数用来表明两个或多个变量之间相关的方向和程度。在上述例子中,我们可以计算出一个相关系数,表示学龄前阅读平均时间与二年级阅读分数之间的相关性。相关系数(用r表示)的取值范围为-1.0≤r≤+1.0。正系数(0.0≤r≤+1.0)表明两个变量的关系为正相关。换言之,一变量数值变高,另一变量数值也随之变高,反之亦然。图1.4显示的是正相关,相关系数为+0.81。系数的大小表示相关的程度。图1.4显示强正相关(+0.81),即学龄前阅读时间越长,二年级阅读分数就越高,且二者相关性强。
接下来是负相关的例子。如果要求刚刚生产的妈妈估测怀孕期间平均每周所喝的含酒精饮品量,结果会如何呢?酒精消耗量与婴儿出生体重之间有关系吗?图1.5为假想数据,相关系数为-0.84。负系数(-1.0≤r≤0.0)表明两个变量之间呈负相关:一变量值越大,另一变量值越小,反之亦然。图表中清楚显示,酒精摄入量越多,婴儿出生的体重就越轻,且二者相关性强。
以上例子充分显示了相关性研究的重要作用。如果以上研究确实存在,我们就可以了解,父母为学龄前儿童阅读时间越长,儿童二年级的阅读分数就会越高;酒精摄入量越多,婴儿出生时体重就越轻。两个结论都为父母提供了宝贵的建议。但我们也必须清楚相关性研究的一大缺点:相关性不等于因果性。相关性研究可以证明两个变量彼此相关,但我们不能据此断定何为因、何为果。例如,饮酒较多的女性比不饮酒女性更容易抽烟、缺乏营养。到底是酒精导致出生体重下降,还是抽烟情况、营养不足等未统计的其他因素呢?阅读研究中,学龄前阅读时间长,导致儿童阅读能力更强,似乎听起来很合理,但真正的因果顺序可能刚好相反。例如,儿童有可能继承了“阅读能力”,导致有些儿童天生就有较强的阅读能力,有些则阅读能力较差。为“阅读能力”较高的儿童阅读更加有趣,因为他们更加专心,提出的问题也比较有趣,而且其行为方式也鼓励父母花更多时间为他们阅读。这样一来,结论就成了儿童因“阅读能力”较高(以二年级标准测试结果为参照)而促使父母花更多时间为他们阅读,而非相反。
图1.4 正相关
假设二年级阅读分数与父母为学龄前儿童阅读时间相关,相关系数为+0.81。蓝线为拟合线。
图1.5 负相关
假设婴儿出生时体重与母亲妊娠期摄入酒精量相关,相关系数为-0.84。蓝线为拟合线。
研究人员认识到,两个变量可能形成十分复杂的相互联系,影响着儿童的行为和发展。在系统理论的讨论中,我们提到,越来越多的研究试图通过衡量多个变量来描述这种复杂关系。有时研究人员会计算路径分析系数——显示不同变量相互关系的多组相关性。在发展研究中,研究人员往往利用路径分析,预测儿童发展的结果。例如,萨拉·佩德森与同事有意研究儿童的孤独感,因其可能与抑郁、行为问题、整体健康有重要联系。研究人员针对12~13岁的儿童进行了孤独感调查,提出了多个变量。儿童在6~7岁时,由母亲与老师对其破坏性、焦虑和孤僻程度做出评价。研究人员还调查儿童有没有被同伴拒绝或讨厌,如果有,则进一步调查这一状态持续了多长时间、其间儿童有多少朋友等问题。这些调查分别在儿童8~9岁和10~11岁时各进行一次。图1.6显示了这些变量之间的关系。例如,6~7岁儿童的破坏性与8~9岁的同伴拒斥呈正相关(r=0.36),与8~9岁的朋友数量呈负相关(r=-0.16)。相关性最强的是8~9岁的同伴拒斥与10~11岁的同伴拒斥(r=0.40)。图表右侧显示同伴拒斥严重、朋友少的儿童,更加感到孤独。图表还表明,孤独感的原因可以追溯到儿童更早时期的破坏性、焦虑、孤僻。像这样的路径分析可以显示多个变量之间的复杂关系。
图1.6 路径分析举例
该图表显示的是12~13岁儿童孤独感的多个变量之间的相关性。
即使是研究一组复杂关系,我们仍无法确定何为因、何为果。儿童是因为遭受同伴拒斥而感到孤独,还是因为孤独伤心而独处,进而招致同伴拒斥呢?同一组相关性,可以有多种解读方法。因此,相关性不等同于因果性。最终研究人员采用实验方法,以期可以判断因果。
实验研究方法
我们如何才能证明某种阅读指导有助于儿童阅读能力的提升呢?思考一下图1.7所示的假设实验。研究人员随意挑选50名阅读能力低于年级平均水平两年的二年级学生,分为实验组和控制组,每组25人。实验组25人接受阅读指导,注重语言基本发音(音素),通过发音学习新词。控制组25人则接受全校统一的阅读指导。除了阅读指导不同以外,研究人员尽可能保证其他因素相同,如等量的阅读指导、同样的指导老师、相同的指导时间等。目的在于确保两个组别之间只有一个变量——阅读指导的类型。这一变量称为自变量,即研究人员在实验中所操控的变量。研究人员操控自变量,必须保证可能影响阅读能力提升的其他因素不变,包括阅读能力落后程度、老师、时间等。阅读指导结束后,我们可以评估每个儿童的水平,比较两组儿童正确发音的单词数量与阅读指定文章的速度。正确发音的单词数量与阅读速度是因变量,即测试结果,它随着自变量的变化而变化。
通过实验,研究人员可以系统控制自变量,考察其变化是否引起因变量的变化。如果实验操作得当,两组之间的唯一区别是阅读指导类型不同:实验组接受以音素为基础的阅读指导,而控制组接受全校统一的阅读指导。如果观察得出两组儿童阅读准确度与速度存在差距,例如,实验组准确度与速度远高于控制组,那么我们就可以得出结论,认定以音素为基础的阅读指导是导致两组差距的原因。原因还可能是什么呢?两组儿童在相同的时间,接受同样老师的等量阅读指导,只有阅读指导类型不同。
当然,研究人员也无法完全控制实验中的每个因素。每个孩子在阅读指导期间注意力集中程度、练习的阅读量等都有差异。孩子的家庭环境也大不相同,家庭阅读环境和具体的阅读指导或多或少也有不同。这些因素对阅读准确度与速度有所影响,因此我们分组时会采取随机分配的方式,避免以上因素产生明显影响。在随机分配的情况下,每名参与者分配到各个组别的概率相同。这样就不太可能出现某些极端情况,如注意力不集中的儿童全部分到控制组,或家庭阅读环境好的儿童全部分到实验组。
图1.7 假设实验
该假设实验旨在研究以音素为基础的阅读指导对阅读准确度与速度有何影响。实验中,研究人员系统控制自变量(IV),考察其对于因变量(DV)的影响。如果确保阅读指导类型是唯一自变量,那么一旦实验组与对照组的阅读准确度与速度出现差异,原因就只能是阅读指导类型不同。只有实验才能判定因果关系。这次实验中,你能想到哪些与阅读能力相关但操控比较困难的因素?
如果实验结果显示自变量与因变量之间存在相关性,就可以确定二者为因果关系。上例中,我们可以证明以音素为基础的阅读指导可以帮助阅读能力较差的儿童提升阅读准确度与速度。但是要研究阅读障碍背后的因果规律,如产前酒精摄入量与阅读障碍的关系,怎么实验呢?显而易见,为了观察妇女产前酒精摄入量对儿童阅读能力的影响而要求妇女妊娠期饮酒是不道德的行为。
由此可见,实验方法的一大缺点是:研究人员必须时刻考虑对自变量的操控是否符合道德。还是回到关于学龄前阅读与二年级阅读成绩的讨论上,二者存在相关性,但并非因果关系。这种情况下进行实验符合道德吗?我们能否要求某些父母多为学龄前子女阅读,某些父母少读,甚至不读呢?能否将父母与子女随机分配到两个组别?一旦实验过程的任何条件对儿童发展产生负面影响,那么实验就很难符合道德。
在人类实验不道德的情况下,我们有时需要借助动物研究。例如,我们在研究饮酒量对怀孕的影响时,就利用了老鼠和其他动物(动物权利保护者认为这种实验也不道德,现在动物研究也有严格的规章制度)。但是,动物研究有时也不适用,例如,我们不可能利用猴子或老鼠进行学龄前阅读实验。如果人类实验涉及道德问题或者可行性问题而无法开展,我们就只能选择相关性研究方法。
总而言之,相关性方法的优点是不必对变量进行实验操作,就可以证明不同变量之间的联系。其主要缺点在于只能得出变量相关性,而非因果性。实验方法的一大优点是,如实验操作得当,就可以证明因果关系,缺点是儿童发展理论的研究领域有些实验不符道德,无法开展。
发展评价方法
儿童发展理论的研究的主要目的在于研究儿童在成长过程中如何发展变化。不管是利用描述性方法、相关性方法,还是实验方法,研究人员都需要比较不同时间或儿童不同年龄阶段的观察结果。这就需要用到横向研究方法或纵向研究方法。
横向研究方法要求研究人员在同一时间点对不同年龄组别的儿童进行比较。例如,利用横向研究方法研究个位数字短时记忆的发展变化。受试者分为一年级组、四年级组和青少年组。每人会听到一组个位数字录音(例如,3、7、5、9),随后研究人员要求受试者准确复述所听到的数字。受试者听录音的同时,还要在电脑上玩游戏,这一设置是为了分散受试者的注意力,阻止他们复述或练习。该实验旨在研究受试者在无法练习的情况下对数字的记忆情况。实验结果显示,一年级学生平均复述3.6个数字,四年级学生平均复述4.5个数字,而青少年平均复述5.4个数字。研究人员通过横向研究的方法证明:年龄越大,短时记忆越强。
另一种方法是纵向研究方法,即在不同时间对同一组受试者做相同测试,从而比较受试者在不同年龄的表现。研究人员可以比较观察结果,得出受试者成长过程中的变化。以南希·艾森伯格及其同事的纵向研究为例,研究人员利用多项指标评估儿童进行亲社会行为或助人行为的频率。研究人员对一组32名儿童进行跟踪调查,从4岁到24岁,每两年调查一次。结果表明,儿童发展过程中亲社会行为方面的个人差异相对来说较为稳定一致。学龄前(4岁)最愿意帮助别人的儿童,到了童年中期、青春期,甚至青年时期,都表现出比别人更强的亲社会倾向与行为。
横向和纵向研究方法各有千秋。纵向研究方法对发展的研究更为直观。通过跟踪调查,研究人员可以观察到同一组儿童在成长过程中,行为、态度、性格等是否改变、如何改变。纵向研究方法的缺点在于,研究历时过长,难以保证受试者的持续参与。例如,艾森伯格与同事进行实验之初,实验对象共有37名儿童。实验过程中,有些儿童搬家,失去联系;一名受试者前期配合研究,成年之后却拒绝参与调查。可以想见,受试者退出研究,其原因五花八门:单纯觉得无聊、失去兴趣、时间不够、罹患疾病,甚至死亡。
纵向研究方法的一大严重问题在于差异退出。如果受试者由于研究本身的性质而退出,研究结果的有效性将受到影响。例如,亲社会倾向最弱的受试者退出以上研究,研究结果将会高估大多数人的亲社会倾向。而且,有些受试者研究之初(儿童时期)乐于配合,但后来却越来越不配合,甚至退出研究。如果发生类似情况,研究人员得出的结论往往会过高估计亲社会行为的稳定性,因为亲社会行为最不稳定的受试者已经退出研究。显而易见,纵向研究方法时间跨度越长,越有可能出现受试者退出的情况。另外,此类研究的时间跨度过大,显得不切实际。大多数研究人员真的愿意花20年时间完成一个研究吗?20年之后,他们及其所在的研究领域真的还有兴趣研究同样的问题吗?
横向研究方法的主要优点在于耗时相对较短。研究人员不必苦苦等待受试者发育成长,而是利用横向研究方法截取某一个时间点不同年龄的相关数据。这种方法的缺点则是不同组别的受试者年龄、智力、体力等都不一样,而这些区别有可能影响研究结果的准确性。上文提及的短时记忆研究中,一年级、四年级学生与成人分别是三组不同的人。这样一来,当我们比较三组的记忆能力时,如何能保证造成记忆能力差别的原因是年龄差距,而非个人之间的区别呢?
正如短时记忆研究中的情况一样,假使不同年龄组别之间差距过大,可能会产生世代效应。世代效应是指不同成长时期的独特经验导致人们表现出不同的行为或其他特性。由于几十年间教育、技术、医药、经济、文化环境等方面的巨大变化,这个时代的儿童与几十年之前的儿童有着迥异的成长经历。例如,现在一年级学生的成长经历,必然不同于20世纪30年代大萧条时期或越战时期的孩子。
为了充分利用两种研究方法的长处,研究人员采用了横向、纵向研究方法混合的设计。图1.8即为一例。研究之初(2002年)采用横向研究方法,研究人员同时研究4岁、8岁、12岁、16岁四组儿童。然后,研究人员利用纵向研究方法对儿童的发展进行跟踪调查,每四年对同一批儿童进行调查研究。注意,2002年4岁的孩子到2006年时变成8岁,以此类推。这种研究方法有时也称交叉滞后设计或序贯设计。
图1.8 混合设计
利用混合设计方法研究发展问题,研究人员同时研究不同年龄的儿童(横向研究方法),然后重复调查同一批儿童,跟踪调查儿童的发展情况(纵向研究方法)。这种研究方法操作复杂,耗时长,较少见于发展研究领域。
不管使用相关性方法、实验方法,还是横向研究方法、纵向研究方法、混合设计方法,研究人员都必须认真保护每位研究受试者的个人权利。下面就介绍一下儿童研究的伦理讨论。
儿童研究伦理
儿童领域的研究人员必须遵循美国心理协会(APA)和儿童发展研究协会(SRCD)规定的伦理准则。以下为伦理准则的重点概括:
● 风险与益处。只有当潜在益处大于任何已知风险时,研究人员才能开展研究,并完善研究设计与流程,保证研究结果价值超过研究过程中受试者可能遭受的损失、压力与不便。
● 安全操作流程。研究人员须确保研究流程不会对儿童身心造成伤害,将压力减到最低。一旦可能对儿童造成伤害,研究人员必须与相关负责人或共事人员商讨对策。
● 知情同意。研究人员须向受试者详细解释研究目的、流程、研究相关的已知风险与益处。实验对象为未成年人时,须获其本人父母或监护人的知情同意。
● 不可预见的后果。一旦研究流程对儿童产生负面影响,研究人员须尽力补救。另外,如研究过程中所需收集的信息可能影响儿童健康,研究人员须与儿童父母、监护人,或相关专家进行商讨,尽力帮助儿童。
● 保密性。研究人员须保证对受试者个人信息进行保密,绝不向任何人泄露受试者姓名及其他身份信息。除非征得受试者事先同意,研究人员不得将此类信息录入任何书面研究报告。大多数研究报告只需多名受试者的平均或累计数值。如须给出受试者的个人数据,必须匿名。
为保证研究人员遵循以上伦理准则,所有研究项目须首先获伦理审查委员会(IRB)的批准。大多数大学都设有专业人士组成的伦理审查委员会,主要审查研究提案。委员会主要审查研究的潜在益处是否超过潜在风险,研究人员是否获得受试者的知情同意,保护受试者隐私,并符合所有其他伦理准则。动物研究也必须遵循一定的伦理准则。