AR游戏化学习环境下的学习行为投入影响因素研究
以下文章来源于数字教育 ，作者何玲 方开亮等
数字教育.《数字教育》杂志官方公众平台 传播数字教育新理念 交流数字教育新经验 探索数字教育新方法 促进数字教育新发展
摘 要
在全球基础教育教学方式不断重组改变的今天，教育游戏作为一种新兴的教学媒体，其寓教于乐的作用受到了相关领域专家、教师以及家长的广泛关注。游戏化学习或基于游戏的学习，尤其是使用移动应用程序和增强现实游戏，已经成为许多教育研究领域的主题。本文首先阐述了学习行为投入的概念和构成维度，并结合体验学习、动机—活动以及自我调节学习理论和现有学习行为投入理论模型，在分析AR游戏化教学环境的基础上，构建面向AR教育游戏的理论模型，并基于其具体的构成维度构建学习行为投入测度量表，根据测度量表设计了学习行为投入评测问卷，通过问卷数据的分析来研究AR游戏化学习环境下的学习行为投入的影响因素，将为后续AR游戏化教学环境下的学习行为投入评测体系的构建以及AR教育游戏支持下的学习者学习行为投入提升路径与策略探索提供理论支撑。
关键词：增强现实；游戏化学习；学习行为投入
| 全文共7961字，建议阅读时长8分钟 |
引言
AR教育游戏在活跃课堂教学气氛以及提高学生学习科学的兴趣和热情等方面具有独特的优势，正在国内教育技术领域掀起一股研究热潮。目前关于AR教育游戏的研究主要表现在理论探索和设计应用方面，很多学者基于不同的理论，比如心流理论、学习科学、情境认知理论等进行教育游戏的设计，旨在通过科学合理的设计挖掘教育游戏的深层价值，不仅提高学生的学习兴趣，还关注其在提高学生学习投入度和学习绩效等方面的教学价值。美国研究学会的研究数据表明，以深度学习为导向的教学可以有效提升教学效果，而学生的学习行为投入是判断深度学习是否发生的关键条件，所以学习行为投入也渐渐进入诸多学者的研究视野。学习行为投入关乎学生在知识获取过程中的认知投入和情感投入，关乎深度学习能否发生，从而进一步影响学习效果。综观学习行为投入的研究现状，研究重点主要集中在不同学习方式或者不同学习环境下影响学生学习行为投入的因素分析、投入模型研究、投入评价指标体系的构建以及投入激发策略研究等。关于学习行为投入的研究，大多数研究者选择把学习行为投入置于一个狭义的概念范畴内进行，围绕学习行为投入的某个方面展开阐释，并未考虑学习环境的复杂性特征和具备学习行为投入多维度和多层次的特征[1]。虽然很多研究者对传统教学情境和开放教学环境下的学习行为投入做了一些研究，但对AR教育游戏支持的学习行为投入的研究相对较少。
一、AR游戏化学习环境下的学习行为投入
（一）学习行为投入的内涵与构成维度
有关学习行为投入的研究已经引起不少研究者的重视，但关于学习行为投入内涵的界定还未达成统一。有研究者将学习行为投入视为一种通过观察就能直接得到的课堂行为表现[2]；还有研究者将学习行为投入分为两个部分：课上的努力程度和课外时间的投入[3]。学习是一个动态和持续的过程，学习者是发展和变化过程中的积极个体。因此，我们应该从系统的角度，综合看待学习行为投入的情境性、概念性和复杂性的多维特征。本文将学习行为投入定义为学习者持续地专注于学习过程，并在与环境的动态交互过程中刺激认知投入和情感投入的行为状态。
行为投入是学习投入的重要组成部分，它承载着认知投入和情感投入。传统教学情境下，学习时长通常被研究者用作学习行为投入的一个评测标准。有研究者认为学习行为投入的衡量指标包括任务投入时间，学习任务持久性、努力性与参与性[4]。也有研究者探讨在线学习背景下的学习行为投入衡量指标，张琪等人基于教育云平台提出了4个维度的16个学习行为测量指标[5]。目前,有关学习行为投入构成维度主要集中于三维度、四维度和六维度。有学者将三维度分为学习的持久性、计划安排和任务管理[6]；刘清堂等人将四维度分为参与、专注、规律、交互[7]；李爽等人将六维度解释为参与、坚持、专注、交互、学术挑战、自我监控[8]。其教学环境主要包括课堂教学和在线教学。观察发现，研究者大多将参与、专注、努力程度和交互作为重要维度，随着信息化教学环境的不断完善，学习行为投入研究的维度也发生了变化，由关注学习者本身逐渐演化为关注师生、生生以及学生与环境之间的交互、任务反馈和自我监控等。
（二）AR游戏化学习环境下学习行为投入的特点
近年来，AR技术以其独特的“4I”特征，即沉浸感（Immersion）、交互性(Interaction)、想象性（Imagination）和智能化（Intellectualization）在各个行业和领域得到了广泛应用,教育行业也因此迎来了新的变革，AR技术与教育游戏的结合开创了教育技术的新领域，逐步形成了基于AR技术的游戏化教学新模式。与传统教学方式相比，基于AR游戏化学习环境下的学习行为投入有其自身的独特性，具体特点如下。
1．呈现信息技术与学习行为投入的交互性
AR教育游戏支持下的教育教学需要基于一定的移动设备、虚拟现实设备和教育教学软件才能实现，学习行为投入的发生也呈现出与技术融合的新特性。
2．体现以学生为中心的学习行为投入的自发性
基于AR教育游戏的教学颠覆了传统的以教为主的教学，旨在让学生在教师的指导下，利用AR教育游戏所创设的教学情境自主探索，拓展了学生以兴趣为导向进行自主学习的空间，诱发学习行为投入的发生。
3．呈现寓教于乐的游戏性
教育游戏既是教育工具，也是游戏工具，兼具教育性和游戏性。AR技术、游戏和教育的跨界融合，使游戏在更具趣味性、挑战性、沉浸性和构想性的同时，融入教育功能，帮助学生在体验快乐的同时获得知识，有效激发学习者的学习行为投入。
4．基于情境性
AR教育游戏的设计与开发通常以教育教学理论为支撑，以一定的教育目的为导向，面向教育教学难点构建与真实世界类似的教学情境，帮助学生超越思维局限性，让学习者在参与游戏情境和完成任务的过程中学习知识，获得沉浸式、交互式的学习体验。
二、AR游戏化学习环境下的学习行为投入模型构建
（一）模型构建的理论基础
1984年，大卫·库伯（David Kolb）首次提出了体验学习这一概念。体验学习指学习者基于已有经验，通过个体与环境的交互作用，对各种任务和活动进行模拟体验获得新知，重新建构知识体系，并对获得的经验进行反思，从而达到内化知识的目标。活动理论重视活动在学习建构中的支架式作用，AR教育游戏支持下的游戏化教学将课程知识难点和重点嵌入教育游戏中，让学习者在参与游戏情境和完成任务的过程中学习知识。学生在游戏机制的驱动下，在教师的指导下，在同伴的竞争和协作下参与到游戏化教学中来，通过不断地进行信息交换活动获得知识与技能。
动机是激发和维持有机体的行动，并使行动导向某一目标的心理趋向或内部驱力，动机与行为的产生有着密不可分的联系。学习行为的发生和维持需要一定的动机激发策略，教育游戏的运用可以让学生在学习的同时感受到游戏的快乐，可以很好地激发学生的学习动机，维持学生的学习行为投入。自我调节学习理论被提出于20世纪70年代，现逐渐成为动机心理学研究的重要问题。学习者作为学习活动的主体，要具有自我调节学习的能力。在游戏化教学活动中，学生要不断调节自身，在游戏的情境中完成学习任务，解锁新的学习内容。
（二）学习行为投入相关模型分析
孔德丽根据SPOC学习模式的特点，对影响学习行为投入的因素和构成维度进行分析,构建了基于SPOC的学习行为投入模型[9]。该模型融入了混合学习、行为科学、学习投入3种理念，从理念输入到活动产出形成学习过程。根据学习行为投入的4个维度设计具体可量化的指标来分别分析学生课堂或者线上教学两种情形下的行为投入状态，认为随着学生学习活动的不断深入，投入水平表现为曲折前进的状态。这种将学生的学习活动与学习行为投入的具体维度结合起来进行分析的行为，为AR游戏化教学环境下学习行为投入的构成维度的分析提供了借鉴。但该研究没有考虑到学习者在参与学习活动或者完成学习任务过程中的复杂性对学生学习行为投入总和的影响，且复杂学习环境下的学习行为投入不一定是由浅入深进行转化，在构建相应模型时要综合考虑学习过程中的各方面因素。
武法提和张琪提出了面向混合学习环境的学习行为投入模型[10]。它主要阐述了学习行为序列是由学习者有意识地调节自我来和环境进行互动产生的。它强调的学习行为投入揭示了学习者在与学习环境的交互过程中，不断地进行信息交互以驱动学习者的发展程度。但该模型并没有依据学习行为序列构建学习行为投入的具体维度，对课堂环境教学不具有适用性。
（三）AR游戏化学习环境下的学习行为投入模型构建
AR教育游戏环境下的学习以移动端为支撑，借助教育游戏所创设的教学情境避免了传统课堂教学情境中的枯燥无味，来满足学生的个性化学习，通过一系列的教学活动维持学生的学习行为投入，让学习者在参与游戏情境和完成任务的过程中学习知识，从而实现教学目标。基于此构建了面向AR游戏化学习环境下的学习行为投入理论模型，如图1所示。
核心层为AR游戏化教学环境，包括三大特征元素：一是具有学习目的性较强的学习者、具备信息化教学素养的教师和适用于课堂教学的有效AR资源，教师引导学生在技术环境的支持下体验教育游戏；二是借助智能手机、iPad等移动手持设备，以AR教育游戏为教学和认知工具；三是教育游戏功能与教学内容深度融合，学习者在参与游戏情境和完成任务的过程中学习知识，具体表现为将教育游戏的应用通过不同的活动形式嵌入教学活动的一般过程中，整个环境以基于问题的游戏开展完成学习任务。中间层为AR教育游戏环境下的一般教学流程，本着让学习和游戏一样有趣的理念，游戏化教学逐渐发展成为基础教育领域课堂教学的新形式。游戏化教学以“情境导入、提出问题、自主探索、教师指导、巩固训练、内化迁移”为教学主线，利用教育游戏展开一系列教学活动。其中情境导入和问题诱发环节主要用于激发学生的学习动机，自主探究与教师阐释环节主要是基于体验学习理论，帮助学习者通过间接经验传授与直接检验获得来实现自主探究和发现式学习，最后基于自我调节理论帮助学生进行巩固训练和迁移提升，从而达到内化知识的效果。
最外层为学习行为投入的产生层，在AR游戏化教学环境和具体课堂教学活动的引导下，学习者不断表征自己的学习状态，并表现为学习行为投入的不同维度。学习者的学习行为投入状态与教学活动紧密相连，教学活动促进学生的学习行为投入，不同的学习行为构成维度可以表现为不同的教学活动的不同环节。两者相辅相成，从而在一定程度上引发学习者的认知投入和情感投入。
三、AR游戏化学习环境下的学习行为投入测度量表构建
（一）学习行为投入评测的具体指标体系构建
游戏化教学情境是指在传统课堂教学情境下加入游戏化的互动元素和激励机制，营造活跃的学习氛围，聚焦学生兴趣，从而优化教学，提高教学质量。因此，本文依据游戏化教学模式的特点,综合各研究的优势,根据构建的AR游戏化学习中的学习行为投入模型将学习行为投入定义为参与、交互、专注、持续、合作、反馈6个维度，并基于这6个维度设计了学习行为投入的评测体系，如表1所示。其中,参与指游戏化学习过程中学生的有效学习时长；交互包括学生与学生、学生与教师、学生和游戏环境之间的交流互动；专注主要表现为学生集中注意力与课堂教学活动的各个环节，它取决于学生的学习兴趣和AR游戏化学习环境所表现出的趣味性；持续体现在学生在AR环境中连续的使用意愿和在长时间的寓教于乐过程中产生的疲劳程度，受游戏和学习内容衔接的合理性和AR虚拟内容的逼真性影响；合作主要表现为在完成学习任务的过程中主动与同伴相互合作；反馈主要包括教师对学生学习过程的评价与反馈以及学生的自我反思与反馈。
（二）AR游戏化学习环境下的学习行为投入评测问卷编制有研究者经过分析以往的评测方法，提出针对小学生学习行为投入的评价量表[11]。本文参考其行为投入测度量表，依据AR游戏化学习环境下学习行为投入的评价指标体系，进行AR游戏化学习环境下的学习行为投入评测问卷编制，具体过程如下。
首先，邀请某大学教育心理学专业2018级和2019级的10名硕士生对学习行为投入的维度和评价指标的构建提出反馈意见，共同讨论修改维度和有异议的评价指标；其次，随机要求该大学15名大学生根据我们给出的操作定义将学习行为投入评价指标项归入各个维度，对模糊的维度进行修改或删除，直至达成共识；最后，再次邀请该大学的3位教师对维度和项目设计进行评价。评价的主要内容包括：（1）划分维度是否合理；(2)每个项目对于维度的表达情况；（3）项目解释的准确性问题。
依据收集到的建议和意见，我们对部分表述不清的题目进行了修正，修改后的问卷共4个维度，11个题目，由此组成了AR游戏化学习环境下面向小学生的学习行为投入评测问卷，其编制过程如图2所示。
四、AR游戏化学习环境下的学习行为投入影响因素分析（一）研究假设
根据构建的三层六环学习行为投入模型，其外层为学习行为投入的产生层，所以学习行为投入的影响因素也存在于该层，故提出下列假设。
H1：课堂与教学参与度对学习行为投入有显著的正向作用。
依据构建的学习行为投入的具体指标体系，课堂参与主要指一堂课上学生的迟到、早退情况，课堂参与人数的多少在一定程度上会影响学生的学习心理倾向，在课堂教学活动开始前，学生的课堂迟到行为会影响周围其他学生的学习态度和学习行为，学生课堂出勤率的下降会挫伤其他课堂参与者的学习积极性，因而降低教学效果和课堂教学质量。在课堂教学过程中，同一教学环境中的学习者之间会相互影响，早退现象会打断其他学习参与者的学习思维，从而减少学习行为投入的发生次数，尤其是小学生具有模仿别人的心理特征，所以良好的教学参与环境会对学生产生积极的心理暗示，可以辅助消除学生在课堂上的非学习性行为。
H2：课堂交互行为对学习行为投入有显著的正向作用。
与同伴交往，会得到向他人学习的机会，良性的交互循环可以让学生感知到同伴的支持和对学业成功的共同追求，这有益于提高学生学习的积极性，从而提升学习行为投入，学生可以感知到好的课堂交互,会让课堂的学习更生动、更具主动性、更有意义。多元互动的课堂氛围会增加学生的自信，在采用了AR辅助教学工具的课堂教学环境下，持续交互行为的发生会提高他们的创造力。
H3：课堂专注度对学习行为投入有显著的正向作用。
学生在学习过程中，可能会受新技术和新教学媒体的影响而改变学习行为投入的程度，在引入了游戏化元素的传统课堂教学中，快乐的情绪可以让学生积极投入知识的学习，游戏化学习环境与小学生爱玩的天性是相契合的，所以通过游戏活动可以提高学生的专注力，在游戏化学习环境下，学生会集中注意力观看AR教育游戏的各个操作步骤，掌握操作方法和技巧，在具有浓厚趣味性的氛围中完成学习任务。
H4：持续学习对学习行为投入有显著的正向作用。
持续学习包括学习新知识和记忆旧知识的能力，意指学习者将基于一个任务获得的知识运用于解决另一个知识问题时，对先前知识熟练掌握的素质，就是发展性和稳定性。基于此，AR游戏化学习环境下的持续学习可被理解为学习者对融入不同学习任务的AR教育游戏的一种持续使用能力。持续性对教育游戏软件进行操作和练习，学生才会发生有意义的深度学习，不断内化知识，从而提高学习效率。另外，相对于第一次操作教育游戏时，学生的持续性学习行为更有助于教学目标的实现。
（二）数据分析
1．信效度检验
基于AR游戏化学习环境下的学习行为投入评测问卷，通过问卷调查的方式来收集数据，以南昌市某小学应用过AR教育游戏的3个班级为发放对象，采用当面调查法，并现场回收问卷。发放问卷总量225份，有效收回208份，有效率约为92%。本文采用SPSS 24.0统计分析软件测量问卷信度。问卷整体α系数为0.929，课堂与教学参与度的α系数为0.815，课堂交互行为的α系数为0.808，课堂专注度的α系数为0.762，持续学习的α系数为0.775。α系数都超过了0.7，说明问卷具有良好的内部一致性。对问卷进行效度检验,得到问卷的KMO值为0.920，大于0.7，Bartlett球形检定的显著性为0.000，小于0.05，说明问卷效度良好。
2．多元回归分析
多元回归分析是指将相关变量中的一个变量视为因变量，其他一个或多个视为自变量，利用相关统计分析软件进行分析的数据分析方法。变量之间的因果关系可以通过回归系数看出。要想知道因变量被自变量影响的程度如何，就用回归系数来表示，回归系数大于0则表示变量之间存在正向的因果关系，回归系数小于0则表示变量之间存在负向的因果关系。p值即概率，反映一件事情概率的大小，根据SPSS 24.0进行显著性检验可以得出p值。一般情况下，p<0.05表示存在统计学差异，p<0.01表示有显著统计学差异，p值<0.001则表示有极为明显的显著性。采用多元回归分析了解学习行为投入测度量表中的各变量的变化对学习行为投入影响的大小。将假设的各影响因素设为自变量，学习行为投入设为因变量，利用SPSS 24.0统计分析软件进行回归分析得出结果，见表2。
（三）结果讨论从上述检验结果可知：
自变量课堂与教学参与度对因变量学习行为投入的回归系数为0.116，p=0.000<0.001，由此可见，课堂与教学参与度对学习行为投入有显著的正向作用，H1成立；自变量课堂交互行为对因变量学习行为投入的回归系数为0.331，p=0.000<0.001，由此可见，课堂交互行为对学习行为投入有显著的正向作用，H2成立；自变量课堂专注度对因变量学习行为投入的回归系数为0.327，p=0.000<0.001，由此可见，课堂专注度对学习行为投入有显著的正向作用，H3成立；自变量持续学习对因变量学习行为投入的回归系数为0.326，p=0.000<0.001，由此可见，持续学习对学习行为投入有显著的正向作用，H4成立。
五、小结
随着游戏化教学理念的不断深入，以学习者学习行为投入分析为主的游戏化教学效果的评测显得日益重要。本文结合体验学习、动机—活动以及自我调节学习理论和相关理论模型，在分析AR游戏化学习环境的基础上，构建面向AR教育游戏的理论模型，并基于其具体的构成维度构建学习行为投入测度量表，最后依据测度量表设计了学习行为投入评测问卷，通过发放调查问卷、分析问卷数据来研究AR游戏化学习环境下的学习行为投入的影响因素，将为后续AR游戏化学习环境下的学习行为投入评测体系的构建以及AR教育游戏支持下的学习者学习行为提升路径与策略探索提供理论支撑。
参考文献：
[1][5][10]武法提，张琪.学习行为投入：定义、分析框架与理论模型[J].中国电化教育，2018(1)：35-41.
[2]MARIANNE M.Children Who Do Well in School:Individual Differences in Perceived Competence and Autonomy in above-average Children[J].Journal of Educational Psychology,1996,88(2):203-214.
[3]MARKS S U,GERSTEN R.Engagement and Disengagement between Special and General Educators:An Application of Miles and Huberman’s Cross-Case Analysis[J].Learning Disability Quarterly,1998,21(1):34-56.
[4]MIlES S B,STIPEK D.Contemporaneous and Longitudinal Associations between Social Behavior and Literacy Achievement in a Sample of Low-income Elementary School Children[J].Child Development,2006,77(1):103-117.
[6]MARTIN A J.Examining a Multidimensional Model of Student Motivation and Engagement Using a Construct Validation Approach(I)[J].British Journal of Educational Psychology,2007,77(2):413-440.
[7]张思，刘清堂，雷诗捷，等.网络学习空间中学习者学习投入的研究：网络学习行为的大数据分析[J].中国电化教育，2017(4)：24-30，40.
[8]李爽，王增贤，喻忱，等.在线学习行为投入分析框架与测量指标研究：基于LMS数据的学习分析[J].开放教育研究，2016，22(2)：77-88.
[9]孔德丽.面向SPOC的学习行为投入模型研究[D].武汉：华中师范大学，2019.
[11]FREDRICKS J A.School Engagement:Potential of the Concept,State of the Evidence[J].Review of Educational Research,2004,74(1):59-109.
作者简介：
何玲（1981— ），女，江西萍乡人，副教授、硕士生导师，研究方向为虚拟现实技术与教育游戏；
方开亮（1996— ），男，甘肃高台人，硕士研究生，研究方向为虚拟现实技术与教育游戏；
梁巧房（1997— ），女，河南汝州人，硕士研究生，研究方向为AR教育游戏之教学应用。
（来源：《数字教育》2022年第1期（总第43期）实践案例栏目，页码：73-79）
中国青少年科技辅导员协会
提醒广大科技辅导员
戴口罩 勤洗手 少集会
不给病毒可乘之机！
原标题：《AR游戏化学习环境下的学习行为投入影响因素研究》