在线学习视频弹题反馈对学习效果的影响研究*

韩晓玲 孙博文 李逢庆

（山东师范大学 教育学部，山东济南 250014）

一、引言

疫情的出现，使得在线学习迅速成为学习者主要的学习方式。已有的研究表明，在在线学习视频中添加交互功能，例如，弹幕[1-2]、弹题[3]等，可以提升用户的学习体验，进而增强学习效果。弹题是指嵌入到学习视频中的测试题在适当的时间弹出，学习者完成作答，使学习视频具有了交互性。学习视频中的交互，可以帮助学习者巩固学习效果，促进积极的知识建构，从而逐渐接近教学目标[4]。在学习视频中添加恰当的交互反馈，是使学习视频对学习效果产生积极作用的关键要素。将学习结果告知学习者的过程即学习反馈，有效的反馈可以帮助学生改变或重构知识系统[5]，并能够引起学习者态度和情感的变化。

目前，学习视频中弹题的反馈形式不尽相同，有的弹题没有答案反馈且需要多次作答直到答对题目，才能继续观看视频；有的则只是给出了正确答案。这样的弹题，虽然起到了对学习者观看视频行为的约束作用，却不能给学习者提供更多知识点学习方面的积极引导和帮助。为此，本研究以在线学习视频中的弹题反馈为主要研究内容，探究弹题的不同反馈内容和方式，带给学习者的情感与满意度体验和对学习效果的作用，以期得到优化弹题反馈的策略，提升学习者在线学习的成效。

二、问题的提出

学习视频中的交互会增进学习者对学习内容的认识，其中，弹题可用来进行形成性或总结性评估[6]。已有研究均肯定了在学习视频中添加弹题，能够对学习效果产生积极的影响[7-10]。例如，使学习者形成积极的学习态度，增强学习者的参与度，提高学习者的注意力和学习成绩等。

目前，对学习视频中添加弹题的研究，主要包括：（1）弹题类型的研究，主要探究不同知识分类对题目类型的要求。如，任路的研究表明，对于技能方面的知识点，应用类型的问题对提高成绩有显著作用，对认知负荷和学习满意度无显著影响[11]。（2）弹题插入时机的研究。如，夫彭特（S.K.Carpenter）等人验证了弹题的嵌入位置对知识的保持效果无显著影响，但对知识的迁移有显著影响[12]。（3）弹题反馈的研究，包括反馈呈现的时间、反馈的内容两个方面。如，史密斯（T.A.Smith）等人的研究表明，延时反馈能够有效促进记忆保持，提升学习效果[13]；切瑞特（T.Cherrett）等人认为，为学习视频中的弹题添加文字或图像形式的反馈内容，可以提升学习者的学习体验，有益于学习[14]。

进一步聚焦于反馈内容方面，已有研究根据反馈内容的精细化程度，将其划分成五种类型：无反馈、对错反馈（告知被试答案对错）、正确反映反馈（告知被试正确答案）、精细反馈（告知被试答案为何对或错）、重试反馈（当被试回答错误时给其机会再次尝试）[15]。在传统教学环境和网络学习的环境下，反馈内容的精细化程度，包括告知答案、答案详解、告知知识点的位置等，均是影响学习效果的重要因素。反馈内容越精细，学习者在动机、自我效能感和学习任务的表现方面水平越高，越能够有效促进学习[16-17]。

针对在线学习视频中弹题反馈内容的精细化对学习效果的影响，相关研究结论也趋于一致，即反馈内容越精细，学习效果越好[18-19]，从而有助于学习者深度参与在线学习过程[20]，以及深化学习者的认知过程[21]。精细化的反馈内容属于教学指导信息的一种，有些研究根据信息加工的容量有限理论[22]，认为过于精细的教学指导信息，在一定程度上会增加学习者的认知负荷，特别是对于具备不同经验水平的学习者会产生“知识逆转效应”（The Expertise Reversal）。即对低经验水平学习者有用的信息，对高经验水平的学习者来说有可能会造成一定的信息冗余，影响学习者的学习效果[23]。

总体来看，国内外学者关注到了弹题的类型、时机和反馈内容，肯定了弹题作为在线学习视频中常用的交互方式，对学习者学习效果的正向影响作用。学习者的在线学习一般是自主开展的，弹题反馈增强了人机互动，在一定程度上弥补了学习者的情感孤立状况。如果在为学习视频中的弹题提供不同反馈内容的同时，给予学习者更多的控制学习行为的权力，那么会对学习者的认知和情感产生怎样的影响？是否会加重认知负荷呢？目前在学习者对弹题反馈的控制度方面的研究相对较少。此外，如何优化弹题反馈，才能使学习者在适宜的认知负荷水平下达成良好的学习效果，具有较高的学习满意度，是目前大规模在线学习视频交互设计中需要聚焦的问题，也是本研究的主要内容。

三、研究设计

（一）弹题反馈的设计

学习系统的反馈具有调节功能、动机作用功能以及情感作用功能[24]。学习者可根据反馈信息对自身学习行为进行调节，以激发学习积极性和情绪的变化，从而有效达成学习目标和完成任务。在作答弹题时，恰当的反馈，可使学习者及时了解自己学习的结果，增强学习信心，改进学习方法和行为，从而提高学习效果。

本研究的弹题反馈是指当学习者观看学习视频时，在每个知识点后弹出一道单选题目，学习者完成作答后，为其提供即时反馈结果，并根据学习需要自主选择随后的学习行为。邓普斯（J.V.Dempsey）根据反馈内容精细化程度不同，将其划分成了五种类型（无反馈、对错反馈、正确反映反馈、精细反馈、重试反馈）[25]。本研究关注的是学习者作答后具体的反馈内容和形式对学习效果的影响，因此，选择了正确反映反馈（即正确答案反馈，RAF）和精细反馈两种类型。根据精细化程度的不同，又将精细反馈分为答案详解反馈（AEF）和索引点反馈（IPF）两种形式。

正确答案反馈（RAF）是指学习者作答弹题后，系统告知答案对错并给予正确答案。答案详解反馈（AEF）是在RAF 反馈内容的基础上，增加答案的详细解释。基于以上两种形式的反馈，学习者在查看完反馈内容后自行选择下一步学习行为：重播或继续观看视频。索引点反馈（IPF）在AEF 的基础上，增加了跳转知识点按钮，即学习者在查看完反馈内容后，对学习行为的控制更多样化，可选择重播、跳转至具体知识点讲解处回顾知识或者继续观看视频。

（二）影响在线学习效果的因素分析

学习效果是指学习者学习完知识或者完成学习任务后，所引起的认知、技能、情感态度或价值观等方面的变化。在线学习效果受到多种因素的影响，有学习者个体的原因，也有课程设计等外部因素的影响。从学习者个体主观角度看，主要包括学习者特征、心理因素、知识基础、信息素养等内部因素；从课程设计角度看，有学习环境的支持、资源的设计、监督和评价机制等外部因素[26-27]。在线学习是基于网络的、具有高度自主性、以学习者为主体的学习方式[28]，对学习者来说，外部的因素通常是固定的或提前设计好的，学习者主体因素是影响在线学习效果的主要因素。本研究设计的在线学习视频中的弹题反馈，其知识点内容、资源设计等外部因素是一定的，因此，拟从学习者个体的内部因素出发，从认知和情感方面，探究弹题反馈的不同形式对学习效果的影响。

1.学习者认知方面

认知是个体通过记忆、感觉、知觉和思维等心理活动与外部信息相互作用的过程，以此达成个体认识、理解知识的目的，从而引起内部认知结构的变化。在个体进行信息加工时，除了个体已有的认知结构之外，认知负荷会对认知的过程和结果产生影响。认知负荷是指个体通过心理活动加工信息时，能够加工的信息总量[29]。认知负荷理论以米勒（G.Miller）的容量有限理论[30]为基础，认为人的认知需要经过工作记忆的加工之后，进一步整合于长时记忆中。然而，工作记忆的容量是有限且固定的，若认知任务超过了工作记忆的承载量或者无关信息分配了有价值信息的容量资源，就会损害个体认知加工的效率和结果，进而影响个体的学习效果。学习者在观看学习视频时，弹题任务会分配学习者的认知容量，因此，我们选择认知负荷作为认知方面的测量量，来探究不同的弹题反馈对学习效果的影响。

已有研究根据认知负荷的来源不同，将其划分为三个维度：外在认知负荷、内在认知负荷和关联认知负荷。外在认知负荷依赖于学习材料的组织和呈现形式，当外在认知负荷增高时，不利于学习者感知加工学习材料；内在认知负荷依赖于学习材料的复杂性与学习者的专业知识，一般不会有较大变化，最好保持在恰当水平上，好的教学设计可以分解或减轻内在认知负荷，促进学习者的有效认知；关联认知负荷与学习者图式的建构有关，图式是学习者头脑中结构化的知识表征，存储在长时记忆里，当学习内容与图式关联时，可以有效减轻工作记忆负荷、提升认知效果，可以通过给学习者提供与教学内容相关的信息资源，并与之交互建立联系，来适当增加关联认知负荷。已有的研究表明：当外在认知负荷和内在认知负荷保持在较低水平时，适当提高关联认知负荷，有利于学习者的图式建构，促进有意义的学习。本研究主要从这三个维度评测弹题反馈对学习者认知负荷的影响，从而判断对学习效果的影响。

2.学习者情感态度方面

态度是个体对于特定事物或现象所持有的稳定的心理倾向[31]，情感是态度中的一部分，是个体对特定事物是否符合其精神或社会需要的态度体验[32]。已有研究认为，学习者情感态度方面的学习结果，可借助学习满意度来评测。

学习满意度是指学习者利用主观的心理感受，衡量学习过程体验以及学习目标达成的满意程度。如果学习目标得以实现，学习过程感到愉快，表示学习满意度高，反之则较低。已有的研究指出，学习满意度与自我效能感和学习动机有着必然的联系。学习动机是直接推动个体进行学习的一种内部力量[33]，学习动机的强弱会直接对学习满意度造成影响[34]，自我效能感对学习满意度也有正向预测作用[35]，是影响学习满意度的间接因素[36]。也有研究表明，自我效能感和学习动机能正向预测学习满意度，自我效能感在学习满意度和学习动机之间起着中介作用[37]。从心理学角度来看，动机和意志都是学习效果在情感态度方面的影响因素，且学习动机和学习自我效能感与学习满意度有着必然的联系。为此，本研究选择网络学习自我效能感、学习动机这两个因素，来评测对学习满意度的影响，以此反映学习者情感态度方面的学习效果。

谢幼如等人依据班杜拉（A.Bandura）的三元交互作用论，构建了大学生网络学习自我效能感的结构，包括自我能力感、自我努力感、环境把握感和行为控制感四个维度：自我能力感是个体对自身能力的认知，自我努力感是个体对自身能否做到努力学习的认识，环境把握感是个体对自身所处学习环境的感受，行为控制感是个体对自身进行网络学习活动和行为能否控制的感受[38]。我们主要从上述四个维度，对学习者的自我效能感进行评测，以探查不同弹题反馈形式对在线学习自我效能感的影响。

学习动机可分为内部动机和外部动机：内部动机是指个体对学习活动本身感兴趣而引起的动机，外部动机是由外界因素引起的促进个体参与学习活动而产生的动机[39]。瑞恩（D.Ryan）等人在此基础上引入了逆向动机，即学习者认为学习活动没有作用而不愿意参与的心理倾向。此外，瑞恩等人依据自我决定程度不同，在概念上将外部动机进一步划分为：外在调节、内射调节、外部动机和整合调节这四种形式[40]。为方便问卷中的题项表述，我们从内部动机、外部动机和逆向动机三个维度，评测不同弹题反馈形式对学习动机的影响。

综上所述，本研究从已有研究对于学习满意度、学习动机和网络学习自我效能感的关系探讨出发，依据温忠麟等人[41]的研究构建了中介效应模型（见图1），以探究不同弹题反馈下三者之间的关系。研究的整体设计，如图2所示。

图1 中介效应模型示意图

图2 整体研究设计图

四、实验设计与实施

（一）实验假设

依据整体研究设计和中介效应模型，本研究提出如表1所示的实验假设。

实验的自变量为正确答案反馈（RAF）、答案详解反馈（AEF）和索引点反馈（IPF），因变量为网络学习自我效能感（4 个维度）、学习动机（3 个维度）、学习满意度和认知负荷（3 个维度）。

（二）测量工具的选择与编制

本研究选用了三份结构相同、问题相似但表述有所区别的测量问卷：问卷一“具有正确答案反馈的弹题对学习效果的影响”、问卷二“具有答案详解反馈的弹题对学习效果的影响”和问卷三“具有索引反馈的弹题对学习效果的影响”。每份问卷中均包含两部分内容：情感态度测量量表和认知负荷问卷。

第一部分情感态度量表共有20 道题目，采用李克特五点量表形式，从“完全不同意（1 分）”到“完全同意（5 分）”，所有题目均采用正向计分。量表题目的设计，参考了谢幼如等人设计的“大学生网络学习自我效能感问卷”（信度为0.921）[42]、池丽萍等人翻译修订的“学习动机量表”（信度为0.77）[43]以及杨九民设计的 “视频课程学习满意度问卷”（信度为0.91）[44]，并结合本研究的内容对题目进行了相应修改。最后得到的量表结构为：网络学习自我效能感（4 个维度各2 道题目）、学习动机（3 个维度各2 道题目）和学习满意度（共6 道题目）。第二部分认知负荷测量问卷的设计，参考了杨九民编制的“认知负荷自评量表”（信度为0.74）[45]，结合研究内容进行修改后共有3 道题，都采用9 点计分，得分越高，说明被试体验到的认知负荷越高。

表1 实验假设

我们使用克隆巴赫系数对三份问卷进行信度分析，结果分别为0.863（问卷一）、0.856（问卷二）、0.858（问卷三），均高于0.7，说明均具有较高的信度；使用主成分分析法进行因子分析，得到三份问卷各个维度的KMO 值分别为0.770（问卷一）、0.802（问卷二）、0.854（问卷三），均大于0.7，说明效度可以接受。

（三）实验材料的选择和加工

在国内的相关研究中，对学习视频内容的选择涉及多个领域，本研究选取了中学阶段的生物知识视频作为实验材料。为了避免重复观看同一视频造成的学习者作答的熟练效应而影响实验结论，我们选取了“五分钟课程网” 上的三段科普知识类视频“内分泌系统”“心血管系统”“泌尿系统”作为实验视频，每段视频均包含三个知识点。

首先，使用录屏软件录制选定的视频课程，剪辑删除无实际学习价值的片头和片尾，最后确定的实验视频时长分别为 “内分泌系统”5′49″、“心血管系统”6′20″、“泌尿系统”4′41″。将剪辑后的视频导入Articulate Storyline 3 中，根据梅耶（R.E.Mayer）的多媒体设计原则进行加工，添加弹题交互功能，题目类型均为单选题，然后分别设置不同的弹题反馈形式，最终以网页格式形成实验材料。其中：视频一“内分泌系统”中弹题反馈为正确答案形式；视频二“心血管系统”中弹题反馈为答案详解形式；视频三“泌尿系统”中弹题反馈为索引点形式。

（四）实验流程和数据收集

本实验选取了来自同一专业的大学生为对象，以减少无关变量对实验结果的影响。由于所选择的测试材料是中学阶段的知识，所以实验对象属于具有一定知识经验的学习者。为了保证被试的先前知识水平处于同一层次，我们对所选择的实验对象进行相关知识的前测。根据前测成绩发现，大部分实验对象对视频中的知识有遗忘，最终确定了水平相近的90 名实验对象。在正式实验前，随机选择20 名被试，来测试视频的流畅度和清晰度、内容和弹题的难度，记录整个实验过程需要的时间；预实验结束后，根据被试的反馈信息，调整实验材料以满足实验要求。在正式实验时，将包含视频材料的网址统一发放给另外70 名实验对象，要求他们在同一时间浏览学习，每完成一段视频学习后先作答问卷，然后再进入下一段视频学习。实验结束后，将收集到的数据进行整理，剔除无效问卷，共得到有效问卷66 份，对部分题项进行重新编码后，导入到SPSS 软件中进行分析。

五、数据统计和结果分析

（一）网络学习自我效能感的数据结果分析

以反馈方式为因子，对题项总分进行单因素方差分析，得到组间P=0.006＜0.05，说明在观看三种不同反馈方式的学习视频时，学习者的网络学习自我效能感存在显著差异。对数据进行事后多重比较（LSD）分析，结果表明（见表2）：RAF 和IPF 的网络学习自我效能感存在显著差异（P=0.002＜0.05），由均值差可知IPF 的效果要优于RAF；AEF 和IPF 的网络学习自我效能感存在显著差异（P=0.049＜0.05），且IPF 的效果优于AEF。

表2 网络学习自我效能感总分均值多重比较

为进一步检验不同反馈方式对网络学习自我效能感四个维度的影响，我们对各维度题项得分进行单因素方差分析发现：在环境把握感和行为控制感两个维度上，三种不同反馈方式之间存在显著差异（P=0.002＜0.05，P=0.032＜0.05）；而在自我能力感和自我努力感两个维度上，差异不显著（P=0.125＞0.05，P=0.07＞0.05）。对其进行LSD 检验，结果如表3所示。

表3 网络学习自我效能感各维度得分均值事后多重比较

在自我能力感、自我努力感和行为控制感维度，RAF 和IPF 之间存在显著差异（P=0.043＜0.05，P=0.021＜0.05，P=0.01＜0.05），且IPF 的效果均优于RAF；在环境把握感维度，RAF 和IPF 存在显著差异（P=0.001＜0.05），IPF 的效果优于RAF，且AEF 和IPF 之间存在显著差异（P=0.005＜0.05），IPF 的效果优于AEF。

（二）学习动机的数据结果分析

我们以反馈方式为因子，对题项总分进行单因素方差分析和LSD 检验，结果均表明：在观看不同反馈方式的学习视频时，学习者的学习动机差异不显著（P=0.166＞0.05）。

为进一步检验不同反馈方式对学习动机中各维度的影响，对该部分各维度题项得分进行单因素方差分析发现：在外部动机维度，三种不同反馈方式之间存在显著差异（P=0.03＜0.05），而在内部动机和逆向动机两个维度，差异不显著（P=0.08＞0.05，P=0.573＞0.05）。再对其进行LSD 检验，结果如表4所示：在内部动机和外部动机维度，RAF 和IPF 之间均存在显著差异（P=0.025＜0.05，P=0.011＜0.05），且IPF效果优于RAF；而在逆向动机维度，不同反馈方式之间的差异并不显著。

表4 学习动机各维度得分均值多重比较

（三）学习满意度的数据结果分析

对学习满意度的分析，以学习动机和网络学习自我效能感为依据开展。将学习动机中的逆向动机进行重新编码转换为正向动机，以计算学习动机题项的总得分。根据三种反馈形式，将学习动机总得分作为自变量（x1、x2、x3），网络学习自我效能感总得分作为中介变量（m1、m2、m3），学习满意度总得分作为因变量（Y1、Y2、Y3），进行中介 效应的检验，根 据检验结果得出中介效应结果（见表5）和模型图示（见图3）。

表5 线性回归分析模型摘要

图3 中介效应模型结果

由表5可知三种反馈方式RAF、AEF、IPF，网络学习自我效能感和学习动机对学习满意度的解释程度分别为56.2%（调整R2=0.562，P＜0.01）、69.1%（调整R2=0.691，P＜0.01）和67.1%（调整R2=0.671，P＜0.01）。结合图3中的系数标注，由图3模型中系数的显著性可知，学习动机对学习满意度的直接效应（c’）和经过网络学习自我效能感的中介效应（ab）都存在。因此，在三种反馈方式中，网络学习自我效能感在学习动机和学习满意度之间，具有部分中介作用。这说明了学习动机和网络学习自我效能感在分别影响学习满意度的同时，也通过两者间的作用而影响到学习满意度。

对学习满意度部分题项得分的总分进行描述性统计，得到三种不同反馈方式的均值分别为25.05（RAF）、25.33（AEF）、26.02（IPF），因此，在IPF 下学习满意度最高。

（四）认知负荷的数据结果分析

为检验不同反馈方式对认知负荷及其各维度的影响是否显著，我们以反馈方式为因子，对该部分题项总分，进行单因素方差分析和LSD 检验。结果均表明：在观看不同反馈方式的学习视频时，学习者的认知负荷差异不显著（P=0.687＞0.05）。

为进一步检验不同反馈方式对认知负荷各维度的影响，我们对该部分各维度题项得分进行单因素方差分析发现：在外在认知负荷维度，三种不同反馈方式之间存在显著差异（P=0.00＜0.05）；在内在认知负荷和关联认知负荷两个维度，差异不显著（P=0.407＞0.05，P=0.058＞0.05）。

对该部分各维度进行LSD 检验，结果如表6所示。在外在认知负荷维度，RAF 和AEF 之间存在显著差异（P=0.004＜0.05），AEF 产生的负荷低于RAF；RAF 和IPF 之间存在显著差异（P=0.000＜0.05），IPF产生的负荷低于RAF。在内在认知负荷维度，不同反馈方式之间的差异并不显著。而在关联认知负荷维度，RAF 和IPF 之间存在显著差异（P=0.018＜0.05），IPF 产生的负荷高于RAF。

六、结果讨论及策略构建

（一）结果讨论

1.不同弹题反馈对网络学习自我效能感的影响

网络学习自我效能感对提高学习者的满意度，进而促进在线学习效果，有着重要的意义。本研究的结果显示，不同反馈形式对网络学习自我效能感有显著影响，此结论验证了假设H1，且促进作用为：索引点反馈（IPF）优于正确答案反馈（RAF）和答案详解反馈（AEF）。在自我能力感和自我努力感维度，三种反馈无显著差异（P＞0.05），而在环境把握感和行为控制感方面，IPF 优于RAF 和AEF，此结论验证了假设H1c 和H1d，与假设H1a 和H1b 不符。学习者在进行弹题作答时，无论结果如何，都会希望对自己的行为结果做出解释，从而认识到导致这种结果的原因，即成败归因的作用不容忽视[46]。

表6 认知负荷各维度得分均值多重比较

对学习者的作答情况进行不同的反馈，主要是从言语说服方面帮助学习者对正确或错误结果进行正确归因。在具有正确答案反馈（RAF）的视频中，学习者不知道自己答案正误的原因；在具有答案详解反馈（AEF）和索引点反馈（IPF）的视频中，学习者不仅知道原因，且后者可使学习者直接跳转到相应知识点处回顾，即索引点反馈（IPF）增强了学习者对学习行为的把控度，提升了学习者对环境的把握感，有助于增加其对学习的努力程度和坚持性，从而提升了学习情感体验。

2.不同弹题反馈对学习动机的影响

根据实验数据，不同反馈形式对总体学习动机的影响差异不显著，不支持假设H2。但是不同反馈形式对内部和外部学习动机的促进作用为：索引点反馈（IPF）优于正确答案反馈（RAF），IPF 与答案详解反馈（AEF）之间无差异，此结论部分验证了假设H2a 和H2b，与假设H2c 不符。反馈是对学习者行为及结果进行判断，学习者通过反馈能够了解自己对知识的理解是否正确。有效的反馈可以提升学习者的动机[47]，并且优化网络学习过程以提高学习满意度[48]。

相较于无反馈以及仅具有答案反馈的学习视频，具有精细反馈的视频，可以使学习者针对自己的学习结果调整学习行为，激发外部动机，提高学习质量，从而获得成就感。为了保持这种成就感，学习者会更加努力地学习，学习动机会进一步高涨。葛岩指出，动机产生于人的需要[49]。伦茨（E.Lunts）[50]和格兰杰（B.P.Granger）[51]的研究也指出，不同的学习控制类型对学习者学习动机会产生影响。索引点反馈（IPF）形式以其内容精细性和更多的控制权，满足了学习者不同的学习需要，有利于激发学习兴趣；通过对知识的重复性强化，帮助学习者产生深层次的理解，增加其学习信心，使外在动机转化为内在动机，激发在线学习的热情，进而促进有意义学习的发生。

3.不同弹题反馈对学习满意度的影响

已有的研究指出，网络学习自我效能感和学习动机是影响学习者在线学习满意度的重要因素，本研究得出的结果与已有研究相契合。弹题的不同反馈形式，对网络学习自我效能感和学习动机有影响，而这两者是在线学习满意度的两个重要影响因素，且在三种弹题反馈中，网络学习自我效能感均具有部分中介作用，该结果验证了假设H4，不同反馈形式通过与这两个影响因素的相互作用进而影响学习满意度。进一步对学习满意度部分题项得分进行分析，通过综合比较得出不同反馈方式下，学习者的学习满意度为：索引点反馈>答案详解反馈>正确答案反馈。具有索引点反馈（IPF）的视频因其精细的内容和更多的控制权，更能够提高学习者的满意度，促进学习者积极的学习活动，产生良好的学习情感体验。

4.不同弹题反馈对认知负荷的影响

根据实验数据，不同反馈形式对总体认知负荷无显著影响（P>0.05），该结论不支持假设H3。在分维度方面，答案详解反馈（AEF）和索引点反馈（IPF）产生的外在认知负荷，低于正确答案反馈（RAF），IPF 产生的关联认知负荷高于RAF，而内在认知负荷的差异不显著。根据该结果，假设H3a、H3b 和H3c 得到验证。个体的认知容量是有限的，当外在认知负荷和内在认知负荷不高的情况下，适当提高关联认知负荷能够提高学习效率[52]。在本研究中，反馈内容逐渐精细的同时，学习者对学习内容的交互控制逐渐提高，在前两种反馈形式中，学习者得到反馈后可以选择重播视频或继续播放；而在索引点反馈中，学习者除前两种交互控制外，还可选择跳转至知识点讲解处。尽管在精细反馈中增加了一定信息加工资源，但这些资源并不是分散学习者注意力的冗余信息或“花边细节”[53]，而是可降低学习者对材料的感知难度，帮助其进行图式建构的有效信息。即在内在认知负荷一定的情况下，减少了外在认知负荷，增加了关联认知负荷，这与王文智的研究结果也是一致的[54]，符合梅耶的聚焦要义原则[55]。

认知负荷理论中的“知识逆转效应”认为，对于低经验水平的学习者有效的教学指导信息，反而对于高经验者不一定有正向作用，其形成的根本原因在于高经验学习者头脑中已有的图式与教学指导信息发生重叠，“帮助”信息变得冗余，造成了工作记忆加工信息时的额外负担。在本研究中，学习者对于精细反馈的外在认知负荷是降低的，IPF 的关联认知负荷是增加的，其原因可能是本研究的实验对象虽然具有一定的知识经验，但其对相关知识有遗忘，储存在长时记忆中的相关图式并不完整。另外，王雪等人的研究表明，在讲授陈述性知识的学习视频中，具有高控制程度的交互能够有效控制认知负荷，促进学习者发生积极的认知活动[56]。弹题反馈内容是对知识学习的再巩固，与知识的学习是有关联的，索引点反馈（IPF）给学习者提供了更多样的学习控制，这些均在一定程度上抵消了知识逆转效应的影响。

综上，在无信息冗余的情况下，弹题的反馈内容越精细，学习者的网络学习自我效能感越高，内、外部学习动机越高，学习满意度也就越高；不同反馈形式，对总认知负荷无显著影响。而在无冗余信息情况下，随着反馈内容的精细化和控制程度的提高，外在认知负荷减少，关联认知负荷增加。已有的研究表明，反馈信息精细化水平或针对性水平越高，对任务表现的促进作用越明显[57-59]，本研究的结果与此一致。即在无冗余情况下，弹题的反馈内容越精细，越能够提升学习者的情感体验，促进其发生积极的认知活动，产生有意义学习，提高学习效果。

（二）在线学习视频中弹题反馈的优化策略

1.适度增加学习者进行弹题作答时交互控制的程度

相关研究表明，交互是促进学习视频发生有意义学习结果的重要途径，且具有高控制程度的交互能促进学习者产生积极的学习行为[60]，在一定程度上可以激发学习者的学习兴趣和动机[61]。学习者与视频中的弹题进行的交互行为，往往是选择或填写答案，形式单一，对交互的控制度较低。已有的研究将学习交互控制分为：控制学习序列、信息呈现速度控制、学习内容控制和内容呈现方式控制[62]。本研究中的反馈方式属于学习序列的控制，如，跳转到知识点位置，这提升了学习者的学习自主度，丰富了交互设计，为学习者控制自身学习行为提供了更多选择，有助于提升其学习参与感、环境把握感和行为控制感，进而激发学习兴趣，利用反馈内容进行反思认知。

学习者控制权力的增多，意味着学习者在同一时间所处理的信息增多，会负载额外的认知负荷。研究表明：学习者控制与学习者特征有关联，只有具备一定知识经验水平的学习者，才更适合采用复杂的学习控制方式。例如，学习内容控制。因此，应该以在线视频所面向的学习者的特征为依据，设计适合、适度的弹题反馈交互控制形式，以适度的信息感知量，提升学习体验与参与度。

2.根据学习材料的复杂性设计弹题反馈内容的精细化

学习视频中的弹题能够在一定程度上提升学习者的学习体验和学习效果，使其能够及时复习巩固所学的知识。若只在学习视频中添加弹题而不进行反馈，学习者的问题仍然得不到解决，会在一定程度上限制学习效果。为弹题添加反馈，能够提高学习者的网络学习自我效能感、学习动机、学习满意度，但若添加的反馈内容违背聚焦要义原则[63]，就会增加学习者的外在认知负荷，阻碍其学习。

已有研究对反馈内容是否精细化与学习者知识水平之间的交互作用，对学习效果之影响的研究结果并不一致。如，史密茨（M.H.S.B.Smits）[64]和芬恩（B.Finn）[65]的研究认为，它们对学习效果无影响，而克莱斯（U.M.Kraise）[66]和法伊夫（E.R.Fyfe）[67]的研究结论则认为有影响。研究结果的不一致，或许与学习者所学习的材料以及完成的任务的复杂程度有关。有研究指出，反馈要取得效果，在设计时需要与学习任务的难度水平及学习者经验水平相适应[68]，乔丹（S.E.Jordan）的研究表明，当反馈的内容能够被学习者理解时，才会有利于学习[69]。弹题反馈内容的精细化与否，应根据学习材料的复杂性以及知识点类型来设计。对于复杂的学习内容，在保证反馈内容没有冗余信息的情况下进行细化，可降低学习者感知学习材料的难度。在进行精细化设计时，根据梅耶多媒体学习的认知原则，通过重现视频画面对反馈内容进行解说，比单纯对反馈内容进行文字解析，更能促进学习者取得较好的学习效果[70]。

本研究提出的视频索引点反馈形式，不仅提供了更精细的反馈内容，而且帮助学习者快速定位知识点，将知识点内容与弹题及反馈内容联系起来，使学习者从画面和解说中重温学习内容；将利用言语和图像形成的心理模型与先前的知识有效地整合，促进其主动认知加工以及图式建构。此外，为避免“知识逆转效应”所造成的认知负载，可以使用自适应学习系统，根据学习者经验水平的不同，提供不同的弹题反馈内容和形式，以提升不同学习者认知加工的效率，取得良好的学习成效。

七、结语

学习视频中的反馈交互方式对学习效果的影响研究，一直是在线学习领域的热点课题。本研究在已有研究的基础上，结合多媒体认知学习理论、自我效能感理论和认知负荷理论，对在线学习视频中的弹题反馈进行深入研究，从认知和情感态度两个方面探讨了弹题反馈的内容和形式对学习效果的影响，并根据研究的结果提出了弹题反馈的优化策略，以期为弹题交互视频的制作提供参考。本研究虽然取得了一定的成效，但在学习者已有知识水平的差异与弹题反馈的交互作用方面尚存在不足之处，未来研究需要更加关注学习者的不同特征的影响，拓展研究范围，以探寻在线学习交互的深层机制。