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技术环境下学习科学与教学设计的新发展——访多媒体学习研究创始人Richard Mayer教授
作者:王雪、王志军、韩美琪 来源:河南教育信息化 点击:184次 评论:0

(Richard Mayer教授:教育学和心理学领域的国际知名学者。近年来,其团队专注于将学习科学应用于教育,主要研究认知、教学和技术的交叉,侧重于探究在新技术情境下如何帮助人们学习并将学到的知识迁移到新情境中。现主持多项教育科学研究所、海军研究办公室和国家科学基金项目,力图通过科学严谨的研究方法,丰富“人是如何学习的”认知理论体系,进而提出基于实证研究的技术情境下的教学设计原则。)

访谈者:正如您所说,您和您的同事通过一百多个实验研究总结出了多媒体教学设计十二条原则,这些原则对多媒体教学设计提供了基本的理论依据和原则指导,您还会进一步扩充这些原则吗?如何进行扩充呢?

Mayer教授:是的,我们一直在探究和扩充新的多媒体教学设计原则,这正是持续研究的乐趣所在。我努力做一些多媒体教学设计原则本应该是什么的基础性研究,我希望多媒体学习的研究者能与从业者多沟通交流,了解他们的需求。我和我的合作伙伴Ruth Clark共同出版了一本书《数字化学习与教学科学》(e-Learning and the Science of Instruction),现在已经是第四版。这本书的读者对象不是科研人员和心理学家,它专门针对教学设计的从业人员。

我与一些教师和教学设计者进行过交流,他们认为多媒体教学设计十二条原则很有意义,他们在教学实践中使用这些原则。我希望新的多媒体教学设计原则仍是基于实证研究产生的。

20世纪90年代和本世纪初,早期的多媒体教学设计原则致力于降低学习者的外在认知负荷(Extraneous Cognitive Load),例如,去除无关信息,通过高亮(High Lighting)突出重要信息以帮助学习者更容易理解。

之后我们开始关注控制基本认知负荷(Essential Cognitive Load)。这是因为有些学习材料的内容本身就很复杂,我们虽然无法把内容变的更简单,但是可以通过分段呈现(Segmenting)和预训练(Pre-training)的方法控制基本认知负荷,帮助学习者更好地学习和理解。

现在我们一直在尝试研究如何通过多媒体教学设计来促进生成性学习过程。学习是一个主动的过程,学习者积极参与其中而非被动的接受信息,主动构建自己对信息的理解,并从中做出推论。因此我一直钻研多媒体教学设计的个性化原则(Personalization)以促进学习者积极主动地参与学习过程。

举例来说,当我们使用英语进行教学信息交流的时候,使用人称代词“I”“We”“You”来替代正式语言,使用人声而非机器声音来传递教学信息。再如,学习者通过有手势的屏幕教学代理进行学习比通过没有手势的屏幕教学代理进行学习取得的效果要更好,与展示一段老师在黑板上写字的视频相比,观看真实的老师在黑板上写字效果更好。

最近我们的研究关注了视频拍摄视角问题,分别使用第一人称视角和第三人称视角拍摄了如何建立电路的视频。第一人称视角视频就好比摄像机在学习者的肩上进行拍摄,而第三人称视角则在视频中主角的对面进行拍摄,研究结果发现第一人称视角使观看者有自身代入感,会帮助学习者学的更好。再如,我们的一项研究探讨了在线教学视频中使用透明白板促进学习的效果。透明白板允许教师站在白板后面,面向学生书写和绘画,同时进行材料的解释。研究结果表明与观看普通白板课程相比,在解释空间图的结构和关键概念时,观看透明白板课程的学生的学习效果更好,同时也报告了对学习体验的更多的积极评价。

除此之外我们也一直在研究多媒体学习环境下的学习策略,例如,如何进行自我总结,如何以自己的方式做笔记详细解释学习材料,思考如何给别人上一堂多媒体情境下的课程,这些都是促进生成性学习的有益方法。

访谈者:随着当今技术水平的不断发展,新的技术平台层出不穷,许多研究者认为研究在教育领域使用新技术是很重要的,您认为新技术如何应用才能促进学习?

Mayer教授:我认为技术本身并不会引发或促进学习。例如,学习者用电脑学得更好,或是用虚拟现实学得更好,还是从游戏中学得更好?问题的关键在于,如果学习材料设计的好,才有可能学的很好,反之,如果学习材料设计的不好,也就学不好。所以最重要的是找出教学设计的最佳方法。

无论你使用什么样的技术平台,最佳的教学设计方法取决于学习者的需求,还取决于学习材料的内容,当然还涉及到教学环境中许多其他的因素。纵观教育技术的历史发展,每一项新技术出现的时候,很多人就会很兴奋,乐观地认为技术会变革教育,但十年或二十年后,人们会发现技术只是活跃在表面,它远没有达到预期的效用。正如斯坦福大学的Larry Cuban教授的书中所言,电影、广播、教育电视、计算机等技术出现的时候,人们都曾预言这些技术将彻底改变教育,取代教师,然而这些预言都没有成真。

当新的技术出现的时候,人们往往很兴奋,以技术为中心思考教育问题,而非以“人是如何学习的”为中心去思考。人的学习是双重通道的(即人有加工言语材料和加工图示材料的两个相对独立的通道),容量有限的(即人的每个通道一次只能加工一部分材料),主动加工的(即人在学习过程中会关注相关的学习材料,并将学习材料组织成一致的表征,还要与相关联的原有知识经验相结合)。

如同我之前所说,人在学习过程中会进行三种主要的认知加工:外在认知加工(由不妥当的教学设计或学习策略引发),基础认知加工(由学习材料本身的复杂性和难度引发),生成性认知加工(由学习者努力学习的动机和意愿引发)。新技术应用于教育领域最重要的是通过合理的教学设计,避免无关认知负荷和基础认知负荷超载,避免生成认知负荷不足,在保证学生足够认知容量的同时,促进生成性认知加工的发生,实现主动的有意义学习,这也正是多媒体教学设计十二条原则力图做到的。

所以我认为最重要的是要研究“学习”,基于“人是如何学习的”开展以学习者为中心的教学设计,而不是基于技术能做什么。

访谈者:那么随着新技术不断渗透到教育领域,如AI、VR和AR等等,您认为这几种技术对学习者的认知和教学设计有什么样的影响,您是否做过相关的研究呢?

Mayer教授:实际上,在本世纪初的时候,我和我的研究生就一起做过VR方面的研究,那时VR设备是个难题,没有成熟的可供使用的设备,只能自己研发,加州大学圣巴巴拉分校刚好有个虚拟现实实验室,我们用这个实验室的设备做过一些研究。

我们最近在做浸入式虚拟现实研究,使用HTC vive VR头显设备,这是一种虚拟现实头戴式显示器,可以给学习者提供沉浸式体验。但是我们从没有发现使用虚拟现实学习相对于不使用虚拟现实学习的优势。

例如,我们的一项研究以人体的工作原理为学习材料对比了使用虚拟现实学习和使用PowerPoint演示文稿学习的效果。使用虚拟现实的方式来展示人体的工作原理时,学习者可以在血液中旅行,看到血液中各种不同的细胞,可以近距离观察和参与人体器官的工作,获得沉浸式的学习体验。而PowerPoint演示文稿则采用传统的图文并茂的方式来解释人体的工作原理。这项研究却发现学习者使用PowerPoint演示文稿学到了更多,学习效果更好。学习者使用虚拟现实时更有存在感,学习体验更好,他们更喜欢虚拟现实,但虚拟现实并没有引发更好的学习效果。

最近我与丹麦的研究者合作的一个项目刚刚发布,项目名字叫做Labster,是一个商业产品。Labster是个虚拟科学实验室,学习者使用VR设备可以进行虚拟实验。我们同样对比了使用虚拟实验室与和使用台式计算机进行学习的学习效果,结果发现这两种学习方式对学习效果并没有显著的影响。

但是,我们的另一项研究发现虚拟现实中与学习者互动的科学家形象对不同性别的学习者会产生不同的影响。对于女孩而言,科学家如果是一个穿着白大褂的年轻女人,她们会学得更好,而对于男孩而言,如果用一架无人机替代科学家,他们会学得更好,所以在虚拟现实的学习方面存在一定的性别差异。

总而言之,到目前为止,我的系列研究仍没有获取任何证据表明使用虚拟现实学习比使用普通的计算机学习效果更好。所以我认为技术本身并不会促进学习,关键的问题是要设计一种具有高影响力的虚拟现实学习体验。

我们最近正在做的研究之一是关于虚拟现实学习中的“插入”(Inserting),这其实是一种学习策略。学生在使用虚拟现实进行学习时每隔几分钟就要暂停一次,对目前为止所学到的东西进行总结并大声汇报。总结作为一种学习策略在人的学习和其他的技术环境中都非常有效,对虚拟现实环境下的学习也非常有效。研究结果表明插入总结学习策略时的学习效果要更好。所以,我认为寻找提高虚拟现实学习效果的方法更为重要。

我们目前还没有做AR的研究,我们学校的另外一个团队在做通过AR教授外语词汇的实验,但我对那个实验还不是很了解。

在人工智能技术方面,我跟卡内基·梅隆大学的合作伙伴对基于人工智能的认知导师做了两个研究,一个研究是关于化学教学的,另外一个研究是教孩子们学习小数点算术。我们的目标是要做一个自适应的系统来评估学习者当前的学习状态,并根据评估结果来调整智能认知导师的教学方法。但是这个研究是有难度的,现在我还没有找到证据表明自适应型辅导更有效。

但是我希望一段时间以后,可以由屏幕上的智能导师来完成教学和辅导,这个导师是能够完全匹配学生个性化需求的专属老师,这是我的梦想,希望能实现。

访谈者:那么,在多媒体学习材料设计的研究过程中,学习效果的测量尤其是迁移学习和深度学习效果的测量是个难题,在这方面您有什么建议?

Mayer教授:多媒体学习效果的测量主要包括保持测试迁移测试(即深度学习效果测量)两种。

目前大多数测试主要测量保持学习效果,仅仅测量学习者记忆的数量,也就是说测量记住了多少学习材料里的内容。保持和迁移之间是有所区别的,我认为科学评价方法的优势在于测量迁移学习效果。早在1956年,Benjamin Bloom就提出了学习目标分类法,这个方法在美国和全世界的教育中应用的都很广泛,我认为这种分类方法更注重迁移学习目标的达成。

自我开始做多媒体学习的研究以来,衡量实验效果的最重要的指标就是迁移学习目标是否达成。因此,在《多媒体学习》一书中,我试图清晰地解释“迁移”的含义:迁移问题是超出了记忆范围的问题,学习者需要理解并应用所学知识。当学习者学习一个系统如何工作时,比如闪电形成的原理,汽车制动系统的工作原理,或是抽水机的工作原理,测试知识的迁移效果大致有以下几种方法:

第一种迁移测试方法是一个需要解决的问题。例如,当你踩下刹车时汽车没有停,你知道出了什么问题吗?抽水机不工作了,你知道它为什么不工作吗?解答这些问题需要掌握和理解系统的工作原理。

第二种迁移测试方法可以是系统设计的改进问题,例如,怎样改进才能使系统工作的更有效?通过什么方法能使刹车变得更快、更稳定、确保刹车系统不失灵?解决怎样改进系统的问题,同样需要了解系统的工作原理。

第三种迁移测试方法是“如果”问题,例如,如果我们再添加一根刹车线会有什么影响?

第四种迁移测试方法可以是“概念”问题,例如,当你往上拉水泵的时候,空气为什么会进来,当你往下推的时候,空气又为什么会出去?所以你必须掌握气压的概念。

这些都是对迁移学习效果的测量方法。正如我前面所说,学习的最终目的应该是迁移,测量迁移非常重要,这是衡量学习者是否进行了深度学习的标准。

近期我们的研究也开始通过测量和跟踪学习过程来观察是否真正发生了深度学习。例如,采用脑电信号测量的方法,使用fMRI功能性磁共振,EEG脑电图或者fNIRS功能性近红外光学成像等技术,观察学习者深度学习与机械性学习是否存在不同的大脑信号。我们实验室配备了一套便携式的EEG系统和一套非常专业的fMRI系统,虽然这类研究的难度较高,但我们已经开始起步。

另外,我们还关注到了学习过程中的情绪反应,尤其是在虚拟现实环境下的学习,因为虚拟现实可能对人的情绪影响更为激烈。例如,心率的变化、通过皮肤传感器测量的皮肤电活动、汗液分泌的变化,这些都是衡量情绪反应的重要指标。

总而言之,学习过程和学习效果的同时测量非常重要,只有这样才能全面了解学习者如何发生的深度学习,是否达成了迁移学习目标。

(作者:王雪、王志军、韩美琪,天津师范大学 教育科学学院;来源:《中国电化教育》。本文系节选。)

更新:2019/11/1 6:39:52 编辑:fengyefy
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