计算机辅助交互式阅读模型在CALL环境中提升EFL学习者特定批判性思维技能的实证研究

本研究通过随机对照试验（RCT）验证了计算机辅助交互式阅读模型在EFL（英语作为外语）教学中的有效性。结果显示，针对分析性思维的干预组在阅读表现（ΔM=+68.35）和批判性思维评估（Watson-Glaser ΔM=+19.93）上显著优于对照组（η2=.886–.947），证实了技术增强型学习环境对高阶认知能力（如推理、论证评估）的促进作用，为CALL（计算机辅助语言学习）课程设计提供了实证依据。

　　

Highlight

本研究揭示了计算机辅助交互式阅读模型在培养EFL（英语作为外语）学习者批判性思维方面的突破性作用。通过混合ANOVA分析发现，分析性干预组在计算机辅助阅读表现（ΔM=+68.35）和沃森-格拉泽批判性思维评估（ΔM=+19.93）上实现显著提升，效应量高达η2=.947，证实了结构化分析任务对高阶认知能力发展的关键影响。

Discussion

研究结果从认知心理学视角阐释了技术增强型学习的双重机制：1）视觉组织工具（如概念图谱）通过外部化思维过程促进元认知监控；2）自适应反馈系统（基于自然语言处理/NLP）实时修正推理偏差。神经教育学数据显示，双语者在分析任务中前额叶皮层激活增强（Li, 2023），这与本研究中分析组表现卓越的现象形成跨学科印证。

Implications

实践层面建议：1）在CALL课程中嵌入论证映射工具（argument mapping），可提升逻辑谬误识别率27%（Chen et al., 2024）；2）采用语料库驱动的词汇支架（corpus-driven scaffolding），改善跨文化语境下的修辞分析能力。值得注意的是，68%的西方设计工具存在文化简化倾向（Amano et al., 2023），提示本土化适配的必要性。

Conclusion

结论表明，整合分析性支架（analytical scaffolding）的交互式阅读模型能有效培养EFL学习者的批判性思维，特别是在推断性推理（effect size d=0.56）和证据评估方面。未来研究需解决技术负荷（cognitive load）和文化适配性问题，以优化21世纪语言教育中的数字认知工具设计。