21世纪初，《学会空间思考》（National Research Council, 2006）报告强调，空间思维在学术学习和问题解决中起着关键作用。空间思维是地理学理论和实践基础的核心（Niem & Sharpe, 2013）。此外，Walkington等人（2018）认为，理解物理空间变化和空间关系是五种基本地理能力之一。地理学中的空间思维关注的是地球上的空间和位置，而非抽象的空间推理。因此，地理空间思维（GST）被视为个人认知和环境及空间关系理解的基础（Favier & Van Der Schee, 2014）。研究表明，学生的地理空间能力与其在科学、技术和数学方面的表现之间存在显著相关性（Ishikawa & Newcombe, 2021）。在地方和全球层面日益严峻的挑战背景下，培养GST对青少年具有重要意义（Favier & Van Der Schee, 2014），这有助于他们深入理解和解决现实世界的问题（Berse et al., 2011）。
空间思维由三个组成部分构成：空间概念、表示工具和推理过程（National Research Council, 2006）。类似地，“地理尺度上的空间思维”也是一个复杂的多方面结构。GST被定义为通过空间思维来解决复杂地理概念或问题的能力（Metoyer & Bednarz, 2017）。Gersmehl等人（2007）确定了GST的八种模式：比较、氛围、区域、层次、类比、过渡、模式和关联。地理学家认为空间可视化、空间定向和空间关系是GST的重要组成部分（Bednarz, 2004; Niem & Sharpe, 2013）。少数研究关注GST的不同组成部分，如地理知识、空间定向和空间关系及其相互作用（Carbonell Carrera & Bermejo Asensio, 2017; Hagge, 2023）。复杂系统（CS）理论认为，复杂系统的特点是组成部分之间的相互作用、动态的微观互动过程、复杂的行为和涌现的结果，具有动态性、复杂性和涌现性等特征（Hilpert & Marchand, 2018）。因此，将GST的基本特征与复杂系统的定义联系起来，表明可以将GST概念化为一个复杂系统。
然而，现有的GST测量和分析研究主要采用实体视角，忽略了GST是由组成部分相互作用形成的复杂系统这一事实。例如，Bodzin等人（2014）开发了一种“地理空间思维与推理”（GTR）测试工具，通过GTR总分的变化来反映学生GST的发展情况。这种方法未能揭示GST组成部分的特征或其相互作用机制，忽视了复杂系统理论中强调的复杂性和涌现性（Hilpert & Marchand, 2018）。此外，普遍认为GST是可以教授和学习的，并且可以通过教育和培训得到提升（Cohen & Hegarty, 2014; Slattery et al., 2024）。一项神经科学研究表明，个体的GST与大脑发育相关，并且会随着时间持续发展（Vasilyeva & Lourenco, 2012）。然而，现有的GST研究主要局限于横断面研究或短期干预研究（Collins, 2018; Carbonell-Carrera, Gunalp et al., 2020）。一些研究者利用准实验分析了创新地理空间课程和工具对学生GST的影响（Xiang & Liu, 2017; Mathews et al., 2023）。然而，缺乏纵向研究限制了对GST发展机制的理解。
因此，鉴于以往研究的不足，有必要采用新的研究视角，从复杂系统的角度分析GST的涌现和发展。近年来，网络分析已成为描述和表征复杂系统内部构成及其关系属性的强大方法，在教育和心理学研究中具有广泛应用（Borsboom & Cramer, 2013; Schmittmann et al., 2013; Borsboom et al., 2021）。作为一种整合多元统计和网络科学的方法论框架，它将系统组成部分视为节点，将其条件关联视为边，从而能够精确描述复杂系统中变量之间的结构模式和动态依赖关系。此外，与传统的基于实体的分析方法相比，交叉滞后面板网络（CLPN）分析进一步用于研究GST各组成部分之间的相互作用及其涌现结果（Liu et al., 2025; Wysocki et al., 2025），并可视化GST作为复杂系统的复杂性和动态性。
因此，本研究将GST概念化为一个复杂系统，并采用网络分析方法对中国高中生进行了纵向研究。可视化网络图揭示了高中生GST的组成部分、变化、关系和发展机制，为GST的测量和培养提供了有益的见解。
