尽管一个多世纪来有关学习迁移的研究并没有获得人们想象那样满意的结果，引发了人们对迁移问题的争论，但大多数人并不赞成因某些迁移实验的失败而否认迁移的存在。他们认为迁移是一种基本的学习现象。当然，这种争论促使人们对学习迁移的实质、过程与条件等迁移机制不断进行着深刻的反思，也对研究方法进行不断地思考和改进。
从建构主义观点来分析，所谓学习的迁移，实际上是认知结构在新条件下的重新建构，这种重新建构同时涉及知识的意义与应用范围两个不可分割的方面。知识的意义要通过知识的应用来理解，知识的获取须通过新知识与学习者已有的旧知识结构的相互影响的整合过程。任何一个知识都具有一定的内涵（知识的意义）、逻辑外延（潜在的应用范围）和心理外延（主观上的应用范围）。知识在新条件或新情境下的重新建构过程，意味着学习者的知识的内涵、逻辑外延和心理外延都发生变化或部分发生变化，从而使学习者原有的知识结构发生变化。也就是说知识的内涵与外延（包括逻辑外延和心理外延）的变化总是与新情境联系在一起的，学习者的知识应用范围总是与使用情境联系在一起。事实上，学习者对某一知识所掌握的应用范围直接影响了学习者对这一知识应用的灵活性，或应用能力。因此，知识的学习过程就是新旧知识的相互影响、整合的过程。从这个意义上来说，知识的学习就是迁移。
从新知识的形成角度而言，学习者运用原有的知识结构，对新的知识和新的情境取得心理上的联系，而这种联系的结果会使学习者原有的知识结构发生变化。学生从某种规律中概括或总结出来的知识，应用到学习方面来解决问题，就是知识的建构过程，是学习迁移的一种体现方式。从建构的观点来分析，这种联系的共同体决定了新知识应用的灵活性。只有当情境知识与抽象知识（如原理、规律、概念）得到最优化的结合与联系时，学习者获得的新知识才会有应用能力。Goldstone和 Son（2005）认为从初始具体情境信息逐步理想化或具体性消退的过程获取的知识最有利于发生迁移，具有一定的灵活应用性。① Salomon和Perkins（1989）把高路迁移分为前伸（forward‐reac‐hing）迁移与后伸（backw ard‐reaching）迁移两种情况。② 前伸是指产生与初始任务的知识须考虑其他情境中可能发生的情境如何迁移，而后伸是指学习者面对迁移情境时主动与以前的情境联系与抽象。例如，在学习电的原理时思考可能应用的其他科学领域，这就叫前伸迁移。而学习某一电的原理（全电路的特点）时尽可能地收集与回顾相关知识（部分电路的特点），这叫后伸迁移（Fuch et al，2003）③。事实上，Salomon和Perkins所指的两种高路迁移形式恰恰反映了促进学习者自我建构能够促进迁移的基本思想，也说明这样的迁移能够使学习的知识既深化内涵又扩展外延，达到知识结构的最优化，从而自然提高知识的应用能力。
如果说影响学习迁移的因素概括为客观因素（习得的知识、问题间的相同要素）和主观的概括化（人的分析、综合、抽象、概括能力）因素两方面的话，这两方面内容的国内外不少研究成果仍存在不足，特别表现在：这些结论大多属于对某一因素的较为细致的探讨，而较少涉及两者更为复杂的关系。在知识的迁移中，常常是两者相互联系地发挥作用；学习材料间的内在原理相似性和表述形式相似性未分别对待。笼统地将两者合而为一，考查对学习迁移的影响显然是不够的。另外，所使用的实验材料大多是字母、词汇或概念等，特别是关于相同要素的研究结论主要适用机械学习。这就使我们产生共同要素和概括化在较为复杂的认知学习中，对迁移影响的普遍性及其相互关系怎样影响迁移问题提出疑问。针对以上的这些疑问，任洁（1996）曾采用了代数运算材料作为实验材料进行了研究，结果认为，概括化和相同要素对学习迁移的影响依然存在，但需作具体分析。其中，前者应成为影响学习迁移的更重要因素。在学习材料的相同要素中，实质上对迁移起作用的是内在原理相似性；而表述形式相似性不起主要作用。概括化因素和内在原理相似性因素之间的交互作用对学习迁移影响极大。①
作者的研究中，采用的测试材料而与学习材料完全来自于高中物理学习中的典型内容，有概念的建立和规律探索和模型建立等等问题。问题解决的学习材料与测试所用的材料取自学生将要学习的内容，同时为避开平时学习所用练习的形式，材料的内容与呈现形式又具有新颖性。因此，研究材料既具有学科教学的特性，又有测试所具有的一般性。在研究设计上，我们采用一个迁移量作为中心变量，分别考察相似性、学习方式、概括能力、推理能力和自我效能感等对迁移的影响，试图通过各个方面的考察与研究来认识迁移的本质。当然，我们的研究中用同一材料作为前后测的依据，可能会对中间插入的学习产生意识指向，而这种意识指向也许是学习者的元认知能力体现。
我们的研究结果提示我们，教学过程中要十分重视新旧知识之间的联系。要提高学习者的学习效率，教学者必须根据学习者已有的知识和学习能力，精心设计新旧问题之间的相似性程度。一般来说，学习者的学习能力强，可以设计相似性程度低的问题（两个问题之间的差异性大一些）。当然，学习能力本身依存于学习者已有的知识结构。问题的难度实质上就是新旧问题之间的差异大小，或者说待解决的问题与已有知识之间的差异性程度。对同一个问题，不同的学习者因原有知识结构不同而具有不同的难度。因此，问题的难度由主客观因素同时决定。从这种观点来看，学习能力与个体的认知结构应该存在着正相关关系的。
实际教学设计中往往有这样的情况，教师的教学设计自认为是非常完美、无懈可击的，但在课堂教学实施过程中却出现了很多问题。例如学生对教师的问题无所适从，大多回答不上来。教师认为学生在课堂上的主动性和积极性有问题，不“配合”老师。事实上，我们在课堂上的提问大多是一环扣一环的迁移性的问题，因为教师没有处理好前后问题之间的差异或相似性程度而出现了学生被动听讲的局面。因此，教师的课堂问题设计应该是根据学生原有的认知水平或认知结构来设计新的问题，而新的问题与旧的问题之间的差异大小（实际上是迁移的远近）也要根据学生的能力来设定。问题设计的差异性太大，会出现学生回答问题“不积极”的现象，这实际上使学生产生挫折感；设计的问题梯度或差异性太小，则会出现“齐声回答”的现象，看起来课堂热闹，其实没有思维量。这两种现象都不利于调动学生的积极性和主动性，不利于培养学生的思维能力。下面的一个例子可说明教师启发学生的思维以促进迁移的重要性。
在静电场中复习电容器这一内容时，作者在课堂上提出一个问题：当两块平行板电容器充电以后，两板组成的系统（含该空间）是否储存能量？你有几种方法可以证明或说明？①
这个问题最后一句话“你有几种方法可以证明或说明？”在初稿上是这样的“请你证明”。课堂上的结果是没有引起学生相互之间的思维振荡，也就是在讨论过程中没有实现学生之间思想的相互激发与迁移。后作者把它改成“你有几种方法证明或说明”后，学生讨论非常热烈，而且相互启发相互迁移，得出了作者不敢想象的十种答案。（作者原来的教案中只有三种答案。）
学生1：充电是电源输入了电能，故两板之间有电能。
学生2：可在两板间放入一个电荷，电荷在电场力的作用下运动起来后具有动能，动能不可能凭空产生，说明两板间具有能量。
学生3：若在两板间用绝缘细线挂一个电荷，则电荷在电场力的作用下使悬线与竖直方向偏离一个角度，电荷的重力势能增大了。增大的重力势能只能由系统能量转化而来，故说明系统具有能量。
学生4：可在两板间接入一个电表，电表指针会发生偏转，指针的偏转需要能量，说明两板间储存着能量。
学生5：如果在两板间用一导线短接两板，则导线上由于放电电流会发热，故说明系统是具有能量的。
学生6：设想两板处于光滑绝缘的水平面上，则两板在相互间的电场力的作用下作相向运动，两板的动能增加了。增加的动能不可能凭空而来，只能从系统的能量转化而来。说明系统具有能量。
学生7：若把两板从距离很近开始变化到如图所示的状态，必须外力克服电场力做功，所以如图所示的状态系统具有能量。
学生8：两板上带电可以想象成这样一个过程：两块不带电的金属板，把电子从一板上移送到另一板，如此移送电子的过程中外力必须克服电场力做功。故系统起电的过程就是储积能量的过程。
学生9：两板间有电场，而电场是一种物质，物质当然具有能量。
学生10：既然如此，当带电量不变时，把两板的间距拉大，电场线的密度不变而空间增大了，故两板间的能量是电场能，且与板间距离成正比。显然如图所示的状态中，系统是具有能量的。
学习方法是影响学习者学习效率的重要因素，产生有效迁移的方法即是好的学习方法。很有意思的是，本研究中一般方法好于分步方法，而分步方法又好于反思方法，这似乎出乎一般的预期。事实上，这一结果可能恰恰反映出当前我国教育中存在的问题。Annemie等（2003）将元认知技能的预期（prediction）和评价（evaluation）这两种发生在问题解决之前与之后的成分叫做离线元认知（offline metacogni‐tio n），研究结果是离线元认知能够促进程序性知识的教学。因此，不仅问题解决过程中的计划与监控有助于知识迁移，而且离线元认知也很关键。Annemie等（2003）认为，所有的元认知与认知技能必须明确地进行教学，我们不能期望学习者元认知能力在自由状态下会得到的发展。因为我们的学生习惯了一般性的学习方法，教师也习惯了一般性的教学方法，对反思性的方法缺乏一定的培养和训练，因此得不到发展。他们一旦用不习惯的方法进行学习，即使我们认为这种方法是很好的，也不会产生好的效果。① 因此，知识的传授固然重要，但学习方法的教育更为重要，它对学习的能力与素养更有帮助。当然，学习物理学与学习数学等学科会有所不同，数学学习更强调逻辑性，因此很多数学问题适合用分步推理的方法。而物理学的学习更强调整体性思维，更强调事件发生的时间与空间的紧密联系。因此，分步方法在一般的物理学习中不一定是好的方法。如果是过程十分复杂的问题则另当别论。
