通过元认知减少教育不平等？来自一个幼儿教师培训项目的证据

《LEARNING AND INDIVIDUAL DIFFERENCES》：Reducing educational inequalities through metacognition? Evidence from an early childhood teachers' training program

　　梅拉尼·马克西米诺-皮内罗 | 莱丝-安德烈亚·布鲁内 | 埃米莉·施耐德 | 格雷果尔·博斯特
巴黎城市大学，法国国家科学研究中心（CNRS），LaPsyDé，法国巴黎

**摘要**
本研究评估了一个以元认知为重点的专业发展计划对幼儿教师实践和学生的学习效果的影响。该研究融入了法国的国家培训体系，并在自然主义条件下进行，采用准实验设计，涉及44名教师和499名来自不同社会经济背景的4至6岁儿童（就读于学前班）。培训后，实验组教师比对照组教师更多地使用了与元认知相关的教学方法，而对照组教师则继续执行他们常规的专业发展计划。这些变化与儿童元认知能力和学业成绩的提升有关，尤其是在数学方面。值得注意的是，学习效果存在社会经济地位（SES）的差异：低SES背景的儿童比高SES背景的儿童进步更大。这些发现表明，此类专业发展计划有助于提高教学质量，并从幼年时期就开始减少教育不平等。

**教育意义声明**
研究表明，经过18小时的培训后，幼儿教师可以采用更多与元认知相关的教学方法。这些方法有助于培养儿童的元认知能力，即“学会学习”的技能。这些提升也与更好的学业成绩相关，尤其是在数学方面。该计划对来自低SES背景的儿童尤其有益，有助于缩小他们与处境更优越的儿童之间的学习差距。通过支持教师发展元认知相关的教学方法，这种方法为从学校教育的最初阶段就开始增强学习效果和促进教育公平提供了切实途径。

**1. 引言**
**1.1. 教育中的元认知概念**
元认知是指个体对自己认知过程的反思能力，并据此进行调节。教育研究通常区分元认知知识和元认知技能（Lai, 2011; Zohar & Barzilai, 2013）。元认知知识包括对一般认知过程的理解、对自己和他人作为认知主体的认识、对任务性质及要求的了解，以及对完成任务所需策略的认识（Flavell, 1979; Pintrich, 2002）。元认知技能通常包括规划、监控、控制和评估等调节过程（Brown, 1987; Schraw & Moshman, 1995）。规划是指通过设定目标、调动相关知识并决定如何处理任务来为学习做准备；监控是指在执行任务过程中保持对自己认知活动的意识；控制则基于这种意识在需要时进行战略调整（Nelson, 1996）。评估则是反思任务的过程和结果，并确定如何在未来的情况下加以改进。元认知常常被纳入自我调节学习（SRL）框架中，后者还涵盖动机和认知维度，在教育干预领域尤为有效（Eberhart et al., 2025; Panadero, 2017）。

**1.2. 元认知、学生学业成绩和课堂干预**
元认知与学生学业成绩之间的关联已得到广泛研究。元分析显示两者之间存在显著相关性（r ≈ 0.20–0.30）（Dent & Koenka, 2016; Ohtani & Hisasaka, 2018）。大量研究表明，元认知课堂干预能显著提升学生的学业表现（d ≈ 0.50–0.70），且这种影响可持续数月（de Boer et al., 2018; Dignath et al., 2008; Dignath & Büttner, 2008; Donker et al., 2014; Eberhart et al., 2025）。然而，大多数研究集中在初高中学生身上。近期，人们对幼儿阶段的元认知也越来越感兴趣（Bryce & Whitebread, 2012; Whitebread et al., 2009），现有研究表明元认知已与学前班学生的学业学习相关（Maximino-Pinheiro et al., 2024a; Maximino-Pinheiro et al., 2026; Bryce et al., 2015; Maric & Sakac, 2018）。虽然有一些针对这个年龄段的课堂干预研究，但其结果不一：一些研究显示元认知能力（如目标识别、资源管理、监控、自我反思、控制技能和元认知知识）有所提高（Silva Moreira et al., 2024; D?rr & Perels, 2019a; Maximino-Pinheiro et al., 2026），但也有研究未发现显著效果（D?rr & Perels, 2019b; Jacob et al., 2020）。仅有一项研究考察了此类干预对幼儿园儿童学业能力的影响，结果在数学方面令人鼓舞（Maximino-Pinheiro et al., 2026）。

**1.3. 元认知、教学实践和专业发展**
除了课堂干预外，最近的研究重点转向通过培训教师来持续和系统地促进学生的元认知发展。教师在通过明确策略指导、示范和融入日常课堂活动的结构化反思等方式支持元认知过程中起着核心作用（Eberhart et al., 2025; Education Endowment Foundation, 2018）。尽管有大量证据支持元认知在教育中的重要性，但观察研究表明，教师课堂对话中仅有0%到10%的内容涉及元认知教学（Dignath & Veenman, 2021; Zepeda et al., 2019）。然而，一些专注于自我调节学习和元认知的专业发展计划显示出积极效果。这些计划形式多样，从短期工作坊到长期的学习社区不等，提供理论支持以增强教师对元认知过程的理解，同时提供实用资源（如教案和即用工具）和课堂支持（例如Askell-Williams et al., 2012; Heirweg et al., 2022; Wagner et al., 2014）。大多数研究显示，这些计划改善了中小学教师的教学实践（例如Ad?güzel et al., 2023; Perry & VandeKamp, 2000; Sins et al., 2024）。然而，这些计划对学生自我调节学习和元认知能力的影响效果不一（例如Dignath, 2021显示无效果；Lee et al., 2023显示SRL策略使用效果显著，d ≈ 0.55–0.80）。关于这些干预对学业成果的长期影响，现有研究结果尚无定论（例如Heirweg et al., 2022显示无效果；Lee et al., 2023显示阅读、写作和数学方面效果显著，d ≈ 1.00）。在幼儿教师中，相关证据较少且结果不一。一些研究显示其教学实践有所改进（Perels et al., 2009; Venitz & Perels, 2019），而另一些则未观察到这种效果（Venitz & Perels, 2018）。同样，一些研究显示幼儿的自我调节学习和元认知能力有所提高（D?rr & Perels, 2019a; Perels et al., 2009），但也有研究未观察到此类效果（D?rr & Perels, 2019b）。目前尚未有研究考察这些干预对幼儿学业成绩的长期影响。

**1.4. 社会经济地位与元认知和教育公平**
元认知发展受到多种环境因素的影响，其中家庭社会经济地位（SES）起着关键作用。从幼儿阶段开始，来自较优越背景的儿童往往表现出更好的元认知能力（Maximino-Pinheiro et al., 2024a; Maximino-Pinheiro et al., 2026; Pappas et al., 2003），这种趋势贯穿整个童年和青少年时期（Akyol et al., 2010; Callan et al., 2016; Top?u & Yilmaz-Tüzün, 2009; Wang, 1993）。元认知也被认为是SES与学业成绩之间关系的中介因素，可能构成了教育中社会经济差异的机制之一（Maximino-Pinheiro et al., 2024a; Maximino-Pinheiro et al., 2026; Ko?ar, 2021）。元分析显示，低SES背景的儿童从元认知干预中获益更多，尤其是在干预结束几周和几个月后（de Boer et al., 2018）。这可能反映了处于不利地位的儿童需要更多时间来内化并应用这些干预措施中的方法和策略。然而，这些学习差异主要观察到了在中小学生中。尽管与社会经济地位相关的不平等现象在幼儿时期就已出现（Blossfeld et al., 2017; Larson et al., 2015），且早期干预已被证明能有效缓解这些差异（Doyle et al., 2009; Heckman, 2006），但元认知干预在降低这一年龄段的学习差距方面的潜力仍需进一步探索。目前仅有一项课堂干预研究初步支持这一假设（Maximino-Pinheiro et al., 2026），但在教师培训计划背景下尚未有类似证据。

**1.5. 本研究**
综上所述，现有文献存在多个局限性：关于幼儿阶段元认知的研究相对较少，结果不一且方法学多样。此外，很少有研究考察元认知干预对学业成果的长期影响，更少有研究探讨不同社会经济背景的儿童是否能够从中受益。虽然基于课堂的干预受到越来越多的关注，但教师专业发展作为培养幼儿元认知的可行且理论基础坚实的机制的潜力仍待探索。通过针对真实教育环境中的教学实践进行专业发展，这类计划可能为促进元认知发展和学业学习提供持续且实用的途径，并有助于减少早期社会经济差异。

**研究目的**
我们的目标是评估一个以元认知为重点的专业发展计划对幼儿教师实践和学生学习的影响。该计划融入了法国的国家专业发展体系，并在自然主义条件下进行。研究采用准实验设计，涉及44名教师和499名来自不同社会经济背景的学前班学生（4至6岁）。实验组教师接受了元认知培训，而对照组教师继续执行常规的专业发展计划。我们评估了与元认知相关的教学实践和课堂工具、儿童的元认知知识和技能以及学业成绩，特别关注语言和数学领域。以下假设反映了研究的四个主要目标，并遵循了教师实践与学生成绩之间的因果关系：
H1：与大多数专业发展计划一致，我们假设接受培训的教师会更频繁地使用与元认知相关的教学方法和工具（例如Perels et al., 2009; Sins et al., 2024）。
H2：如一些研究所示，我们预期受过培训的教师指导的儿童在元认知知识和技能方面会有更大提升（例如Lee et al., 2023; Perels et al., 2009）。
H3：鉴于先前证据表明元认知能改善学业学习，我们假设实验组教师指导的儿童在语言和数学方面的学业能力会有更大提升（例如Maximino-Pinheiro et al., 2026; Eberhart et al., 2025; Lee et al., 2023）。
H4：基于元认知干预对低SES学生可能有更大效果的先验证据，我们预期干预对元认知和学业成绩的影响会因儿童的SES而异，其中处于不利地位的儿童受益更明显，从而有助于减少社会经济差异（Maximino-Pinheiro et al., 2026; de Boer et al., 2018）。

**2. 方法**
**2.1. 参与者**
我们在法国马赛招募了44名幼儿教师和503名儿童。在法国，学前班是强制性的，分为三个年级：K1（3–4岁）、K2（4–5岁）和K3（5–6岁）。样本中的儿童分别就读于K2和K3年级。样本规模基于可行性确定，因为我们最多能向25名教师提供干预。通过在当地学区发布的参与邀请，共有44名教师自愿参与研究，其中两组各22名。由于部分儿童存在神经发育障碍，他们未能参加前后测试，最终样本为499名儿童，实验组268名，对照组231名。在法国教育体系中，教师通常根据兴趣和职业需求自愿参加专业发展计划。因此，随机分配不可行，因为它会侵犯教师选择继续教育的自主权，并阻碍该计划融入国家培训体系。为了确保社会经济背景的多样性，我们选择了位于优先教育区域和普通区域的学校，这些区域的居民具有较高的社会混合度。我们没有采取额外的匹配程序；相反，我们依靠学校环境的相似性和相对较大的样本量来减少潜在的群体差异。参与教师和儿童的主要特征以及群体比较结果见表1。结果显示，在教师特征方面，各组之间没有基线差异。在儿童层面，尽管K2和K3年级的分布并不完全平衡，但平均年龄在各组之间没有差异。性别分布也相当。然而，实验组的平均社会经济地位（SES）较低。无论如何，儿童的年龄、性别和SES都被系统地作为控制变量纳入推理模型中，以考虑潜在的残余混杂效应。

表1. 教师和儿童的主要特征

| | 实验组 | 对照组 | 组间比较 |
|--------|-----------------------------|-----------------------------|---------------------------|
| 教师特征 | NN = 44 | n = 22 | n = 22 |
| | OR = 0.46 | p = 0.664 | Malen = 6 | n = 2 |
| | n = 4 | Femalen = 38 | n = 20 |
| | | n = 18 | |
| | 教学经验（总计） | 12.73 ± 7.76 | 13.86 ± 8 | 11.59 ± 7.52 |
| | (1?31) | (1?31) | (1–28) | t(41.84) = -0.97 | p = 0.337 |
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| | 幼儿教育教学经验 | 8.82 ± 6.4 | 9.59 ± 6.35 | 8.05 ± 6.50 |
| | (1?24) | (1–24) | (1?21) | t(41.98) = -0.80 | p = 0.430 |
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| | K2/K3年级教学经验 | 6.36 ± 5.46 | 5.64 ± 5.23 | 7.09 ± 5.70 |
| | (1?21) | (1–21) | (1?20) | t(41.70) = 0.88 | p = 0.383 |
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| | 儿童特征 | NN = 49 | n = 268 | n = 231 |
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| | 年龄 | 5.08 ± 0.53 | 5.11 ± 0.44 | 5.04 ± 0.61 |
| | (3.67–6.83) | (3.67–6) | (3.83–6.83) | t(409.28) = -1.56 | p = 0.120 |
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| | 年级 | χ(1) = 28.75 | p < 0.001 | K2 | n = 106 |
| | | | n = 32 | |
| | | | K3 | n = 39 | |
| | | | n = 23 | n = 15 |
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| | 性别 | χ(1) = 0.33 | p < 0.56 | 男孩 | n = 26 |
| | | | 女孩 | n = 23 |
| | | | n = 13 | n = 12 |
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| | 父母SES指数 | 0 ± 1 | -0.20 ± 0.92 | 0.24 ± 1.04 |
| | (?1.77–2.07) | (?1.77–2.07) | (?1.77–2.07) | t(452.15) = 4.95 | p < 0.001 |
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| | 父母教育年限 | 11.56 ± 5.61 | 10.66 ± 5.60 | 12.62 ± 5.45 |
| | (0–20) | (0–20) | (0–20) | t(478.56) = 3.93 | p < 0.001 |
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| | 父母职业 | 39.35 ± 22.08 | 34.77 ± 19.72 | 44.72 ± 23.50 |
| | (14–89) | (14–89) | (14–89) | t(438.90) = 5.02 | p < 0.001 |

**注：** 实验组 = 实验组；对照组 = 对照组；组间比较 = 组别对比；K2 = 幼儿园第二年；K3 = 幼儿园第三年。对于连续变量，数值表示平均值 ± 标准差（最小值 – 最大值）。教师的教学经验以年为单位表示。父母SES指数是基于父母教育和职业通过主成分分析计算得出的。父母教育年限以受教育年限表示。父母职业编码使用2008年国际社会经济地位职业指数（ISEI-08）的数值。详细信息请参见数据收集部分。对于所有连续变量，我们使用了Welch的独立样本t检验（Delacre等人，2017年），该检验不假设方差相等。对于分类变量，进行了卡方独立性检验；当预期单元格计数较小时，应用了Fisher的精确检验（特别是对于教师性别分布，即本样本中仅有六名男性教师）（Fisher，1922年；McHugh，2013年）。

本研究获得了巴黎城市大学伦理委员会的批准（IRB编号00012023-92），教师、家长和儿童的参与是自愿的。从教师和家长那里获得了书面知情同意，在数据收集当天也获得了儿童的同意。

2.2. 程序

在法国，幼儿和小学教师每年需要完成18小时的专业发展培训。通过与地区教育部门的合作，我们的18小时培训获得了认证，使实验组的教师能够在不增加额外工作量的情况下完成所需的培训小时数。该培训计划由两位第一作者在2023年11月至2024年3月期间设计和实施，他们都是专门研究元认知的教育心理学家。对照组的教师也完成了所需的18小时培训，但他们注册的课程与元认知无关。

研究采用了前后测试设计，数据收集时间分别为2023年9月至11月和2024年4月至6月。首先进行了标准化的课堂观察，以评估与元认知相关的教学实践、课堂中存在的工具以及儿童在课堂上展示的元认知能力。观察由经过培训的教育顾问进行，每次观察持续大约45-60分钟。在法国，每个负责幼儿和小学教育的地区学术区都有一批教育顾问，他们的职责是支持教师在日常教学中的专业发展。鉴于在有限时间内需要完成的观察次数较多，以及研究人员同时也是干预实施者的潜在偏见风险，我们与16位教育顾问合作，依靠他们的领域专业知识来进行课堂观察。事先，他们接受了七小时的培训，内容包括元认知的讲座、如何填写观察表格的指导以及关于观察偏差的实验方法论内容。在他们进行第一次观察时，还有一位第一作者在场，以确保观察过程和填写表格的一致性。在后测阶段之前，还举行了一次额外的三小时会议，回顾了培训的关键要素，确保观察的一致性，避免引入新的偏见。

数据收集还包括通过标准化任务评估儿童的元认知能力和学术能力。这些任务由受过培训的研究助理在盲法情况下在学校中实施。任务分为两个阶段，每次大约20-25分钟，对所有学生按固定顺序进行：第一阶段评估元认知技能和知识，第二阶段评估语言和数学能力。教师还完成了关于学生在日常课堂环境中表现出的元认知能力的问卷调查。最后，通过家长填写的问卷收集了儿童的SES背景信息。

2.3. 干预措施

干预措施包括一个为期18小时的培训计划，旨在支持与元认知相关的实践和工具的使用。该计划的具体结构见表2（详见补充材料S1，其中详细描述了计划的关键特点，包括内容重点、主动学习、集体参与、持续时长、课堂内和专家支持以及反馈和反思的机会）。课程以小组形式进行，可以面对面或在线进行。

表2. 培训计划的结构

| | 日期 | 持续时间 | 形式 | 描述 |
|------|-----------------------------|-------------|--------------|-----------------------------------------|
| 开场讲座 | 2023年11月15日 | 3小时 | 面对面 | 对主题的理论介绍和项目详细说明 |
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| 需求分析 | 2023年11月15日 | 3小时 | 面对面 | 分析教师使用的元认知相关实践和工具、儿童的元认知知识和技能及其需求 |
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| 工具和资源 | 2023年11月29日 | 6小时 | 面对面 | 介绍现有的有助于提高元认知实践和技能的工具和资源 |
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| 年度规划 | 2023年12月6日 | 2小时 | 在线 | 教师个人年度实施计划的制定 |
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| 实施反馈1 | 2024年1月31日 | 2小时 | 在线 | 关于有效方法的讨论、遇到的困难及可能的解决途径 |
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| 实施反馈2 | 2024年3月20日 | 2小时 | 在线 | 二月份观察的反馈、自培训开始以来的变化及结论性评论 |

第一次会议以理论介绍开始，定义了元认知，概述了其在儿童中的发展，并介绍了其与学业成就和教育不平等之间的联系。接下来是需求分析会议，让每位教师识别出自己实践中已存在的元素以及需要改进的领域。分析基于个人问卷的填写和小组讨论。第二天专门介绍了支持元认知教学实践的资源和服务于儿童元认知知识和技能发展的工具。这些工具包括游戏、图表、工作表、课堂展示、关于元认知提问的建议、组织元认知对话的指导以及课程结构化的指南。工具来源于科学文献和面向大众的研究资源（例如Education Endowment Foundation，2018；Gagné & Longpré，2004；Garbarg-Chenon & Létang，2020）。我们的目标是提供现成的工具帮助教师快速上手，同时也为他们提供根据自身需求调整和发展自己材料的灵感（详见补充材料S2中的部分工具示例）。

接下来的会议侧重于制定教师的实施计划。每位教师都会收到一份关于其前测课堂观察的个人报告，以及他们在需求分析会议中填写的问卷答案，并提供一些建议的关注重点（详见补充材料S3中的示例）。然后要求他们完成一份文件，规划全年在语言和数学活动中何时何地以及如何实施推荐的实践和工具（详见补充材料S4中的示例）。之后，教师被邀请在课堂上独立实施这些元素。几周后，我们组织了一次反馈会议，讨论哪些措施有效、遇到的困难及可能的解决办法。随后又进行了一次独立课堂实践环节，其中每位教师会得到一位第一作者的半天课堂访问，以观察他们的教学并提供个性化反馈。最后举行了一次反馈会议，讨论观察结果、自培训开始以来的变化，并结束整个项目。

2.4. 数据收集

表3概述了本研究中包含的所有结果指标，具体描述如下。更多信息（包括法语和英文版本的测量工具）可在OSF上找到：https://osf.io/7vfyq/overview?view_only=865154048e7446778a786b8aebd25449。

表3. 结果指标概览

| | 指标 | 来源 | 层次 | 信息来源 | 项目数量 | 项目范围 | 分数范围 |
|--------|---------------|-------------|--------------|------------|------------|--------------|
| | 教师相关结果和课堂层面 | 元认知相关教学实践 | 标准化课堂观察表格 | 特制，基于Dignath和Veenman（2021） | 个人 | 32 | 0–9 |
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| | 儿童相关结果（个人层面） | 课堂上的元认知能力 | 标准化课堂观察表格 | 特制，基于Dignath和Veenman（2021） | 个人 | 40 | 0–3 |
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2.4.1. 元认知相关的教学实践和工具

基于之前的课堂观察研究（参见Dignath & Veenman，2021），我们设计了一个标准化观察表格，用于评估课堂上存在的元认知相关教学实践和工具。与教学实践相关的项目包括元认知技能（例如，“教师鼓励孩子思考他们学到了什么以及如何学到的”）、元认知知识（例如，“给孩子们机会思考他们的学习优势和劣势”）以及示范（“在活动中进行元认知示范，并与孩子们分享自己的元认知思考”）。对于每个项目，教育顾问需要按照以下频率进行标注：0 = 未观察到；1 = 有时（一两次）；2 = 经常（三四次）；3 = 非常经常（五次以上）。他们还被要求提供简要的观察描述，以记录支持评分的元素。

2.4.2. 儿童的元认知

在每次课堂观察期间，教育顾问还评估了儿童表现出的普遍元认知能力（例如，“孩子们独立反思自己的学习，表达自己的想法和步骤”）。我们还包含了一份教师报告的问卷，以提供关于儿童在日常课堂环境中表现出的元认知的补充数据。这份问卷受到了3-5岁儿童独立学习发展问卷（CHILD，Whitebread等人，2009）的启发，但特别针对本研究的元认知为了确保任务适合幼儿的发展水平，我们采取了几项调整措施：移除了视觉干扰物、明确了指令、延长了练习时间，并将动物数量从4/6/8减少到4/5/6。在孩子们完成任务的过程中，我们进行了视频录制，以便评估者能够统计和记录他们的元认知行为和策略的使用情况。这些行为包括计划（例如，在开始前在心中模拟路径或用手指追踪路径）、监控进度（例如，记录已经喂食和尚未喂食的动物数量）以及评估（例如，在表明任务完成前独立计算总数和已喂食的动物数量）。为了确保评估者对实验条件和时间点一无所知，我们在评分前对任务输出（即孩子们的画作和录像）进行了随机化处理。在最初的培训阶段，两位第一作者共同对5%的数据集进行了编码；随后又对另外10%的数据集进行了独立的双重编码，以评估评估者之间的一致性。我们使用混合效应泊松模型对计数数据进行了分析，该模型考虑了参与者和评估者的随机截距。模型显示，在参与者层面存在较大的变异（方差=1.305，标准差=1.142），而在评估者层面几乎没有变异（方差≈0）。另一个将评估者作为固定效应的模型也证实了评估者效应的不存在（β=-0.032，标准误=0.085，z=-0.38，p=0.70）。此外，零膨胀泊松模型的拟合度并没有提高（AIC=773.0 vs. 771.0），这表明观察到的零值与预期的泊松分布是一致的。综上所述，这些结果表明评估者之间的可靠性很强，大部分变异可归因于儿童之间的差异。鉴于高度的一致性，每位评估者随后独立地对剩余的数据进行了编码。

元认知知识是通过修改后的元认知知识访谈（McKI）来评估的，该访谈已在3-5岁的儿童中得到验证（Marulis等人，2016年；Marulis & Nelson，2021年）。在原始方案中，访谈是在完成一系列难度逐渐增加的谜题后进行的。在我们的改编版本中，我们用动物园任务替换了这些谜题，并对问题进行了轻微修改，以确保与新活动兼容（例如，“如果列表中的动物数量更多或更少，游戏会更容易吗？为什么？”）。访谈过程被錄制成音频，然后使用原来的评分程序对儿童的回答进行了编码：0=非元认知回答，1=部分元认知回答，2=适当的元认知回答。评分程序与之前描述的动物园任务相同。由于这个变量是连续的，我们通过类内相关系数来评估评估者之间的一致性，结果显示两位评估者之间有一致性（ICC=0.99）。

2.4.3. 儿童的学术能力
我们使用来自标准化法语测试“健康检查-学校发展评估”（BSEDS，Azzano等人，2011年）的子测试来评估语言技能。这些子测试涵盖了词汇、音韵意识和语法熟练度，这些都是法语学前课程的核心组成部分。词汇子测试要求孩子们从几张图片中选择与给定单词最匹配的那张。音韵意识子测试包括识别押韵、计数音节和删除音节的任务。语法熟练度通过形态句法生成子测试来衡量，要求孩子们正确使用代词、时间与空间标记、性别和数的语法一致性和动词形式以及句子类型来完成句子。

数学技能则通过法语版的“基础数学技能诊断测试”（TEDI-MATH，Van Nieuwenhove等人，2001年）的子测试来评估。我们选择了评估计数能力、数字识别和算术能力的子测试。计数能力的测试包括尽可能多地计数、从特定起始数字开始向前计数以及从较低数字计数到较高数字的任务。数字识别的测试要求孩子们大声朗读并比较书写的阿拉伯数字。最后，算术能力的测试通过两个任务来评估，这些任务使用了视觉辅助工具以及符号格式的简单加减法。

2.4.4. 测量的适应性和有效性
动物园任务和McKI的改编版本，以及语言和数学测量方法，已经在之前的研究中成功应用于同样背景下的K3儿童（Maximino-Pinheiro等人，2024a；Maximino-Pinheiro等人，2026年）。我们还研究了专门为该项目设计的评估儿童元认知能力的教师问卷的功能。当前样本的结果显示，所有测量方法都具有良好的心理测量特性，没有地板效应或天花板效应，具有良好的变异性，如McDonald's Omega指数所示，并且与人口统计、内部和外部变量有预期的相关性（见表3、表4、表5）。此外，由于动物园任务是首次在K3以下的儿童中使用的，而语言测试和几个数学子测试最初是为K3及以上的儿童设计的，我们还分别检查了这些测量方法对K2和K3儿童的有效性。这些结果在两个亚组中都显示出了类似的良好心理测量特性（见补充材料S5）。

表4. 预测试时所有变量的双变量相关性。

表5. 预测变量和基线组比较的描述性统计。
注意：元认知（Metacog.）= 在教育顾问观察期间在课堂上展示的元认知；日常课堂中的元认知（Metacog. Everyday Class.）= 由教师在日常课堂环境中评估的元认知。对于性别，男性/男孩和女性/女孩分别编码为0和1。* p < 0.05，** p < 0.01，*** p < 0.001。

表5. 预测试时所有变量的双变量相关性。
空心单元格表示没有数据。

2.4.5. 儿童的社会经济背景
儿童的社会经济背景是通过他们的父母填写的问卷以及与经济合作与发展组织（OECD）推荐的程序（Avvisati, 2020; OECD, 2020）密切对齐的方法收集的。首先，父母被要求报告他们最高的学历，然后将其转换为教育年限（例如，高中文凭对应12年，博士学位对应20年）。接着，他们被要求说明当前的职业，这些职业根据2008年国际标准职业分类（ISCO-08）（ILO, 2012）进行编码（例如，水管工编码为7126，法官编码为2612）。所有职业都由两位第一作者独立双重编码，任何差异通过讨论解决。最终的ISCO-08代码随后被转换为2008年国际社会经济职业地位指数（ISEI-08）（Ganzeboom, 2010; Ganzeboom等人，1992），该指数根据每种职业的典型教育水平和收入提供了一个连续的职位地位衡量标准（例如，水管工编码为29，法官编码为89）。对于没有先前职业信息的全职家长、学生、退休人员或失业者，我们遵循OECD的程序，将其编码为17，对应于初级工人。这种优先原则在文献中很常见，因为父母的社会经济特征与教育水平和职业地位之间存在强烈的相关性，而且教育和职业地位不能像收入那样简单地平均处理（Bukodi & Goldthorpe, 2013; Erikson, 1984）。最后，我们使用主成分分析（PCA）对这两个标准化变量进行了综合处理，得到了一个综合的社会经济指数。第一个主成分（PC1）被保留下来，并显示出强烈的统计特性（特征值λ=1.64；解释的方差=0.82；指标与PC1之间的相关性=0.91）。

2.5. 数据分析
数据分析使用的是R版本4.4.2（R Core Team, 2020）。所使用的软件包、分析脚本和相应的输出可以通过OSF获取：https://osf.io/7vfyq/overview?view_only=865154048e7446778a786b8aebd25449。

为了评估干预措施对元认知相关教学实践和工具（H1）、儿童的元认知（H2）、他们的学术能力（H3）以及减少社会经济不平等（H4）的影响，我们进行了混合效应模型分析。对于所有结果，除了计数变量（即教室中存在的元认知相关工具的数量，以及儿童在动物园任务中使用的元认知行为和策略的数量）外，都使用了线性模型。对于计数变量，我们使用了泊松模型（Coxe等人，2009）进行分析。对于每个教师结果，我们指定了一个模型，其中包括组别（实验组 vs. 对照组）和时间（预测试 vs. 后测试）之间的交互作用，同时将总教学经验作为控制变量，并为参与者设置了随机截距。对于每个儿童结果，我们指定了一个模型，其中包括组别、时间和社会经济指数（作为连续变量）之间的交互作用。年龄和性别也被作为控制变量包括在内。我们还设置了一个随机截距，以考虑到数据的层次结构，这将通过减少偏差估计的风险来加强分析方法，并通过纳入潜在的班级层面的变异来提高结果的普遍性。然后我们对每个模型进行了方差分析，如果存在显著的交互作用，我们使用估计的边际均值（对于组 × 会话交互作用）和边际趋势（对于组 × 会话 × 社会经济指数交互作用）进行了事后分析（Kuznetsova等人，2017; Lenth, 2023）。我们测试了四个计划的对比项以及预测试后 × 组别交互作用对比项，并应用了Holm-Bonferroni校正来控制多重比较（Holm, 1979; Vickerstaff等人，2019）。效应大小以Cohen's d表示，使用的标准阈值约为0.20（小）、0.50（中等）和0.80（大）（Cohen, 1988）。这些值的解释也应考虑到元认知干预中通常报告的效应大小，正如前面讨论的那样，但在更广泛的教育干预中也通常是较小的，平均约为0.20（Kraft, 2020; Lortie-Forgues & Inglis, 2019）。

3. 结果
3.1. 描述性分析
表4提供了预测试时所有变量的双变量相关性。表5提供了预测试时所有结果变量的描述性统计以及基线组比较的结果。研究结果表明，所有组别的得分相当，除了通过动物园任务测量的儿童元认知技能之外。

3.2. 对元认知相关教学实践和工具的影响
混合模型分析的结果显示，实验组教师在培训后更频繁地使用元认知相关实践（χ2(1) = 24.165，p < 0.001）（完整结果见补充材料S6和S7）。实验组的教师在培训后使用元认知相关实践的频率增加了（估计值=?8.091，标准误=1.275，t(38.278) = ?6.346，pholm < 0.001，d = 1.91），而在对照组中没有变化。这导致实验组教师在这些实践的使用上变化更大（估计值=9.234，标准误=1.881，t(39.598) = 4.910，pholm < 0.001，d = 2.18），并且在后测试时两组之间存在显著差异，实验组更优（估计值=?10.663，标准误=1.684，t(70.141) = ?6.331，pholm < 0.001，d = 2.52）（图1A）。

3.3. 对儿童元认知的影响
我们还发现，通过教育顾问的课堂观察（χ2(1) = 4.328，p = 0.037）和教师问卷（χ2(1) = 77.367，p < 0.001）评估的儿童元认知能力在组别和会话之间也存在交互作用（见补充材料S6和S7）。虽然实验组和对照组的儿童元认知能力从预测试到后测试没有显著增加，但两组之间的增长趋势不同（估计值=0.526，标准误=0.253，t(39.997) = 2.078，pholm = 0.044，d = 0.92），而且实验组儿童在培训后的元认知表现优于对照组（估计值=?0.577，标准误=0.201，t(75.676) = ?2.867，pholm = 0.021，d = 1.01）（图1B）。实验组儿童的元认知能力在培训后有所提高（估计值=?8.848，标准误=0.580，t(455.466) = ?15.256，pholm < 0.001，d = 1.38），这与对照组形成对比。实验组儿童的提升更为显著，这体现在斜率的差异上（估计值=7.730，标准误=0.871，t(456.484) = 8.874，pholm < 0.001，d = 1.21）（图1C）。**对儿童学术能力的影响**

研究结果还显示，在数学的三个维度——计数（χ2(1) = 4.617, p = .032）、数数（χ2(1) = 7.429, p = .006）和算术（χ2(1) = 9.601, p = .002）中，组和实验次数的交互作用显著（详细结果见补充材料S6和S7）。无论是在实验组还是对照组，儿童的计数能力在测试前后的都有所提高（实验组：估计值 = -1.449, 标准误 = 0.102, t(444,009) = -14.181, pholm < .001, d = 1.31；对照组：估计值 = -1.118, 标准误 = 0.113, t(451,794) = -9.882, pholm < .001, d = 1.01）。特别是实验组的儿童进步更为明显（实验组：估计值 = 0.331, 标准误 = 0.152, t(448,297) = 2.173, pholm = .030, d = 0.30）。测试结束后，实验组的儿童表现略优于对照组（实验组：估计值 = -0.389, 标准误 = 0.191, t(55.328) = -2.033, pholm = .094, d = 0.35，见图1D）。儿童的数数能力在两组中都有所提高（实验组：估计值 = -4.480, 标准误 = 0.287, t(442.646) = -15.612, pholm < .001, d = 1.45；对照组：估计值 = -3.297, 标准误 = 0.318, t(449.700) = -10.371, pholm < .001, d = 1.07），且实验组的进步更为显著（实验组：估计值 = 1.184, 标准误 = 0.428, t(446.537) = 2.764, pholm = .006, d = 0.38），测试结束后实验组的表现明显优于对照组（实验组：估计值 = -1.359, 标准误 = 0.558, t(53.508) = -2.433, pholm = .037, d = 0.44，见图1E）。儿童的算术能力在两组中也有提高（实验组：估计值 = -3.274, 标准误 = 0.202, t(444.279) = -16.180, pholm < .001, d = 1.50；对照组：估计值 = -2.332, 标准误 = 0.224, t(452.130) = -10.413, pholm < .001, d = 1.07），实验组的进步更为显著（实验组：估计值 = 0.942, 标准误 = 0.302, t(448.606) = 3.120, pholm = .002, d = 0.43），测试结束后实验组的表现显著优于对照组（实验组：估计值 = -1.024, 标准误 = 0.350, t(56.993) = -2.930, pholm = .010, d = 0.47，见图1F）。

在儿童的元认知能力方面，也观察到了类似的趋势。无论是在实验组还是对照组，他们的元认知能力在测试前后都有所提高（实验组：估计值 = -3.274, 标准误 = 0.202, t(444.279) = -16.180, pholm < .001, d = 1.50；对照组：估计值 = -2.332, 标准误 = 0.224, t(452.130) = -10.413, pholm < .001, d = 1.07），实验组的进步更为显著（实验组：估计值 = 0.942, 标准误 = 0.302, t(448.606) = 3.120, pholm = .002, d = 0.43），测试结束后实验组的表现显著优于对照组（实验组：估计值 = -1.024, 标准误 = 0.350, t(56.993) = -2.930, pholm = .010, d = 0.47，见图1F）。最后，我们发现组别、实验次数和社会经济地位（SES）之间的交互作用对儿童的元认知知识（χ2(1) = 5.723, p = .017）以及教师评估的儿童元认知能力（χ2(1) = 9.122, p = .003）都有影响。在儿童的数数能力方面，也观察到了轻微的交互作用（χ2(1) = 2.842, p = .092）（详细结果见补充材料S6和S8）。

在社会经济地位与儿童元认知知识之间，实验组的关联度在测试前后有所降低，这表明低SES儿童的元认知知识进步更大，而对照组则没有变化。这一点通过实验组前后斜率的显著差异得到了证实（实验组：估计值 = 0.841, 标准误 = 0.321, t(452.230) = 2.624, pholm = .036, d = 0.26；两组在测试后的斜率差异较小（估计值 = 1.096, 标准误 = 0.517, t(525.856) = 2.119, pholm = .104, d = 0.34）；以及组别和时间段之间的斜率差异显著（估计值 = -1.076, 标准误 = 0.450, t(450.245) = -2.392, pholm = .017, d = 0.33，见图2A）。在对照组中，教师评估的儿童元认知能力在测试前后的差异增大（估计值 = -1.684, 标准误 = 0.606, t(458.820) = -2.780, pholm = .023，见图2B），而实验组则没有变化（估计值 = 0.926, 标准误 = 0.616, t(455.629) = 1.502, pholm = .268, d = 0.15，见图2B）。对于儿童的数数能力，无论是在组内还是组间，都没有发现与社会经济地位相关的斜率差异。然而，结果显示，尽管对照组中与社会经济地位相关的差异在测试前后略有增加，但在实验组中似乎有所减少。这种对比导致了组别和时间段之间的斜率差异较小（估计值 = -0.721, 标准误 = 0.428, t(446.845) = -1.686, pholm = .093, d = 0.23，见图2C）。

**4. 讨论**

本研究的目的是评估一个为期18小时的专业发展计划对幼儿教师使用元认知相关实践和工具（H1）、学生的元认知（H2）及其学术能力（H3）以及减少与社会经济地位相关不平等（H4）的影响。为此，我们设计了一个融入法国国家专业发展系统的培训计划，并在自然条件下进行。我们采用准实验设计，涉及44名教师和499名来自不同社会经济背景的儿童，这些儿童正处于学前教育的第二和第三年（年龄在4至6岁之间）。

**4.1. 通过高质量的专业发展加强教学实践**

研究结果证实了我们的第一个假设，即教师在元认知相关实践方面的改进，并支持了该计划的有效性（效应量d = 2.18）。我们的发现与大多数针对小学和中学教师的研究结果一致（例如，Ad?güzel等人，2023年；Perry和VandeKamp，2000年；Sins等人，2024年），并且补充了关于学前教育环境中也能实现类似改进的有限证据（Perels等人，2009年；Venitz和Perels，2018年，Venitz和Perels，2019年）。有趣的是，我们是基于直接的课堂观察和定量指标来记录这些变化的，而大多数研究使用的是自我报告问卷、访谈、教案分析和档案分析（例如，Ad?güzel等人，2023年；Dignath，2021年；Heirweg等人，2022年；Perels等人，2009年；Venitz和Perels，2018年）。观察到的显著效应可能归因于该培训计划与有效教师专业发展的几个核心特征的契合度，包括内容重点、主动学习、集体参与、持续的时间长度、课堂内和专家支持，以及反馈和反思的机会（Darling-Hammond等人，2017年；Desimone，2009年）。这些发现在本研究的国家背景下尤为重要，因为TALIS调查显示，法国教师在未满足的培训需求方面处于较高水平（OECD，2019年）。然而，与我们的假设相反，接受培训后的教师并没有更多地使用元认知相关工具。这种模式可以理解为教师在实施初期对计划建议的适应性调整。在实施初期，我们观察到教师倾向于大量使用建议的工具，但没有将其完全融入到反思性教学方法中。为了避免过度关注工具的数量而忽视教学质量，我们最终鼓励教师依赖较少的工具，并更有目的地使用这些工具来支持儿童的元认知发展。

**4.2. 支持幼儿元认知的发展**

研究结果还支持了我们的第二个假设，即教师实践的变化与儿童元认知知识和技能的提高有关。教育顾问（d = 0.92）和教师（d = 1.21）观察到儿童元认知能力的显著提高。结果还显示，通过标准化访谈评估的儿童元认知知识在三种与SES（社会经济地位）的三重交互作用中表现出小到中等的益处，这一发现将在后面部分进一步讨论。这些结果与少数关于教师培训计划对学生自我调节学习和元认知能力转移效果的研究结果一致（Butler等人，2013年；Heaysman和Kramarski，2022年；Lee等人，2023年），而大多数研究未能证明这种效果（Dignath，2021年；Heirweg等人，2022年；Venitz和Perels，2018年；Wagner等人，2014年）。值得注意的是，这是第二项在年轻学生中报告此类效果的研究（Perels等人，2009年），进一步强调了通过培训教师采用更多元认知相关实践来提高儿童元认知的重要性。然而，通过标准化任务评估的儿童元认知技能没有观察到效果。这可能是因为任务本身的性质，它被呈现为一种游戏，本质上不具有学术性，而教师被鼓励主要在语言和数学活动中实施元认知教学。因此，元认知策略的转移更可能发生在教师将这些实践融入教学的学术情境中。这一潜在解释需要在未来研究中进一步探讨。

**4.3. 从教师的专业发展到学生的学习进步**

研究结果还支持了我们的第三个假设，即在三个数学能力方面的小到中等的学习进步（计数d = 0.30，数数d = 0.38，算术d = 0.43）。这些结果表明，Heirweg等人（2022年）所提到的“从教师专业发展到学生进步的漫长道路”可能是成功的。重要的是，这些发现将之前在小学和中学学生中报告的学术转移效果扩展到了学前教育阶段（Butler等人，2013年；Heaysman和Kramarski，2022年；Lee等人，2023年）。然而，与我们的假设不同，效果仅限于数学领域。语言能力的转移效果缺失可能源于培训计划的设计，该计划并未针对特定学科进行定制，导致教师在数学活动中比在语言活动中更频繁地实施元认知相关实践。这一解释得到了教师定性反馈的支持，他们表示在数学相关活动中应用计划的原则更为容易。与之前的研究一致，当元认知教学直接融入语言教学时，能够观察到语言能力的转移效果（Butler等人，2013年；Lee等人，2023年）。因此，未来的专业发展计划应提供更多关于如何将元认知相关实践具体融入语言教学的指导。

**4.4. 元认知作为减少社会经济地位相关不平等的杠杆**

最后，研究结果发现儿童学习成果的个体差异与社会经济地位有关，这支持了我们的第四个假设，即关注元认知的教师培训可以减轻早期不平等现象，效果为小到中等（元认知知识d = 0.33，教师评估的元认知d = 0.42）。有两个特别值得注意的模式。首先，接受培训的教师教授的学生的元认知知识与SES之间的关联在干预后减弱，而对照组中则没有观察到与社会经济地位相关的差异变化。因此，使用更多促进幼儿元认知的教学实践可能是减少这一领域不平等的有效方法。其次，虽然在接受培训后的实验组中教师评估的儿童元认知差异没有变化，但在对照组中这些差异增加了。这表明干预可能有助于缓解不平等现象的上升。此外，对于低SES儿童，数学能力的转移效果更为明显（d = 0.23），与先前的研究结果一致（Maximino-Pinheiro等人，2026年；de Boer等人，2018年）。这是首次在教师专业发展计划的背景下发现此类效果的研究。有趣的是，本研究中的社会经济地位相关效果在培训后立即显现，而不是如在先前研究中所建议的那样在后续时间才出现。这可能是因为教师的培训支持了更系统、更密集的元认知过程发展，而之前的研究依赖于学生自己内化和应用这些过程的能力。总之，我们的发现表明，专注于元认知相关实践的教师专业发展计划对低SES学生更有益，为解决这一全球性挑战提供了有希望的途径，尤其是在教育不平等仍然严重的法国（OECD，2023年）。

**4.5. 限制和未来方向**

本研究具有多项优势，例如专业发展计划被纳入国家培训系统并在自然条件下实施，从而增强了研究结果的生态有效性。研究还依赖了一个大型且社会经济背景多样化的样本，并采用了丰富的测量方法、多组分、多方法和多信息来源的评估框架以及严谨的分析策略。然而，也必须承认一些局限性。首先，尽管采取了减少测量偏差的努力，但由于后勤和机构限制，无法计算课堂观察的评分者间一致性，也无法完全掩盖教育顾问对教师组别的分配，这可能会引入有利于干预的评估偏差。此外，课堂观察时间限制在45-60分钟，可能无法完全捕捉教师日常实践的多样性和复杂性。然而，使用标准化的观察框架、教育顾问接受的培训、他们在现场的专业知识，以及通过直接和标准化测量方法观察到的儿童结果的显著转移效果，都证明了研究结果的可信度。尽管如此，未来的研究应进一步加强此类观察的有效性。例如，已经在该领域使用的视频记录方式可以允许进行更长时间、更频繁的观察，由独立评估者进行盲法编码，并进行评估者间的一致性检查（Dignath & Veenman, 2021; Sins et al., 2024）。然而，这些方法经常遭到教师的强烈反对，这解释了为什么我们无法实施这样的方案（Derry et al., 2010）。其次，这项研究采用了一种准实验设计，但没有随机分配。虽然这种方法使项目能够在实际条件下实施——因为在法国的教育背景下，教师通常自愿参加专业发展培训——但它仍然存在局限性，因为无法完全排除选择偏差。自愿加入实验组的教师可能与对照组的教师在未被观察到的特征上存在差异，从而可能威胁内部效度并限制因果关系的强度。然而，一个令人安心的点是，最近关于元认知干预的元分析发现，准实验设计和随机对照试验在报告的效果上没有显著差异（Eberhart et al., 2025）。此外，尽管实验组在平均社会经济地位上处于劣势，但在所有推断模型中系统地将其作为控制变量进行了考虑。重要的是，尽管存在这一初始劣势，实验组在干预后的多个结果上仍优于对照组，这加强了观察到的差异反映了干预效果的解释。除了一个变量外，所有儿童的结果变量的基线分数也是可比较的，进一步降低了结果仅仅反映了改进空间的可能性。最后，对于最初不平衡的唯一结果（即使用Zoo任务评估的儿童元认知技能），没有观察到干预效果，这表明主要结论并不依赖于这一基线差异。尽管如此，仍需要未来的随机对照研究来进一步加强因果推断。第三，当前的设计没有包括后续数据来评估所观察到的变化的长期可持续性，无论是教师实践还是学生的能力。未来的研究应该探讨这些好处是否能随时间保持，无论是对于当前的学生群体，还是对于由受过培训的教师教授的未来学生群体。第四，虽然参与研究的教师样本数量足以检测到有意义的效应，但未来的研究应该包括更多的教师，以便比较不同的培训形式。这将有助于确定有效项目的关键组成部分，并平衡成本效益。最后，尽管教师培训相比直接课堂教学干预更具可扩展性，但所有教师都能从专门的研究团队那里获得如此密集和个性化的支持仍然是不现实的。为了推动更广泛的政策实施——这在该领域仍然非常罕见（Maximino-Pinheiro et al., 2024b; Perry et al., 2019）——探索大规模推广的模式是至关重要的。一个有前景的方向是培训教师教育者，或在教师初始培训中包含专注于元认知的内容。许多研究确实强调了培养职前教师自我调节学习（SRL）技能的相关性，有些研究还表明这对他们的教学能力有积极影响（Fernández Ortube et al., 2024的综述）。5. 结论总之，这项研究提供了首批证据，表明促进元认知相关教学实践的专业发展可以增强幼儿的元认知能力和学术能力，并有助于缓解与社会经济地位（SES）相关的早期不平等。研究结果支持该计划的有效性，因为实验组中的教师在元认知相关实践方面取得了显著改进。这些变化与儿童元认知能力和学术能力的提升相关，特别是在数学方面。最后，研究结果表明，该计划通过缩小儿童元认知中的SES差异有助于减少与社会经济地位相关的不平等，并在计算能力方面也取得了类似的安全结果。这些发现突显了专注于元认知的专业发展的价值，作为提高教学质量和解决从幼年开始的学术成就差距的一个手段。

作者贡献声明：
Mélanie Maximino-Pinheiro：撰写——审稿与编辑、撰写——原始草稿、可视化、监督、资源管理、项目管理、方法学、调查、数据分析、概念化。
Lys-Andréa Brunet：撰写——审稿与编辑、监督、资源管理、项目管理、调查、数据分析、概念化。
Emilie Schneider：撰写——审稿与编辑、调查、概念化。
Grégoire Borst：撰写——审稿与编辑、监督、方法学、资金筹集、概念化。

资助
本研究得到了InfraVia教育与研究捐赠基金以及索邦大学神经教育与创造力讲席的慈善资助。