APP下载

动态可视化数字教育资源何以有效?*——基于75项实验或准实验研究的元分析

2023-09-21杜雪娇闫志明林洪新李孔琳

现代教育技术 2023年9期
关键词:学习效果静态可视化

杜雪娇 闫志明 林洪新 李孔琳

动态可视化数字教育资源何以有效?*——基于75项实验或准实验研究的元分析

杜雪娇 闫志明 林洪新[通讯作者]李孔琳

(鲁东大学 教育科学学院,山东烟台 264025)

动态可视化作为一种重要的数字教育资源呈现形式,能够为学习者提供所学内容随时间变化的直观外部表征。然而,动态可视化是否比静态可视化更能提高学习者的学习效果仍然存在争议。对此,文章采用元分析方法,围绕“动态可视化数字教育资源何以有效?”的问题,对75项实验或准实验研究进行了整体效应分析和调节效应分析,发现:动态可视化相较于静态可视化整体上更具优势效应,能取得更好的学习效果,且动态优势效应受学习者学段、学习内容元素交互性与可操作性、学习材料线索和学习过程时间压力的影响。在此基础上,文章针对动态可视化数字教育资源设计与应用的优化提出了建议,以期助力教育数字化转型和高质量发展。

动态可视化;静态可视化;数字教育资源;学习效果;元分析

动态可视化(Dynamic Visualizations)是教育数字化的重要资源,完善动态可视化设计、推进动态可视化深度融入教学可助力教育数字化转型。在教育科学领域,动态可视化是指采用动画或视频等方式对学习内容进行处理之后所形成的连续动态影像[1],可为学习者提供相关学习内容随时间连续变化的直观外部表征[2]。与之对应的概念是“静态可视化”,其通常以静态画面的方式呈现学习内容。当前,动态可视化与静态可视化的学习效果研究主要存在三种观点:动态可视化的学习效果优于静态可视化(下文将这种现象称为“动态优势效应”)[3][4]、动态可视化的学习效果与静态可视化没有差异[5]、静态可视化的学习效果优于动态可视化[6]。除了观点不一,动态可视化的相关研究成果与其在教学实践中的设计应用也还存在脱节的现象。对此,本研究构建检验动态可视化有效性的理论框架,并纳入国内外相关实验或准实验研究进行元分析,重点探讨以下问题:动态可视化相较于静态可视化是否有效?动态可视化对哪些学习者更有效?哪些学习内容更适宜于通过动态可视化呈现?如何设计动态可视化的学习材料和学习过程,以最大程度地发挥其优势效应?

一 理论框架与调节变量

1 检验动态可视化有效性的理论框架设计

多媒体学习认知理论和认知情感理论是支撑动态可视化研究的重要理论。其中,多媒体学习认知理论认为,学习是学习者主动对所学内容进行心理构建的过程,该过程需要消耗认知资源,如果认知加工所需的认知资源超过学习者拥有的认知资源总量,就会阻碍学习。因此,某种呈现形式有效性的发挥往往存在一定的适宜条件和设计要点[7],如可能仅针对特定的学习者与学习内容;只有通过对学习材料和学习过程的合理设计,才能减少所需的认知资源,从而发挥其有效性。多媒体学习认知情感理论也表示,上述适宜条件和设计要点影响学习情绪与动机,而学习情绪和动机通过调控认知加工也会影响学习效果[8]。依托这两个理论,本研究构建了检验动态可视化有效性的理论框架,如图1所示。图1显示,动态可视化的有效性受其适宜条件和设计要点两方面的制约。具体来说,对于那些适宜的学习者和学习内容,借助设计合理的学习材料和学习过程,可以通过动态可视化降低所需认知资源、激发积极情绪、提高学习动机,进而促进学习,发挥动态优势效应;而对于那些不适宜的学习者和学习内容,或者当学习材料和学习过程设计不合理时,动态可视化反而会增加所需认知资源、激发消极情绪、降低学习动机,进而阻碍学习,导致动态优势效应消失,甚至发生逆转。

图1 检验动态可视化有效性的理论框架

2 影响动态可视化有效性的调节变量选取

基于检验动态可视化有效性的理论框架,梳理和分析以往动态可视化与静态可视化的对比研究成果,可以发现:这些研究在学习者、学习内容、学习材料、学习过程四个要素的部分特征上存在差异,这些特征可作为影响动态可视化有效性的重要调节变量。

(1)学习者特征:文化背景和学段

以往研究关于学习者的差异主要集中在文化背景和学段上:①不同文化背景下学习者的思维模式、学习习惯、自主学习偏好可能不同[9],对动态可视化的喜好和依赖程度也存在差异,可能会影响动态优势效应。②Wong等[10]以小学生为被试发现了动态优势效应,而Mayer等[11]以大学生为被试并未发现动态优势效应——这可能是因为不同学段的学生在生理和认知上存在差异,导致其对动态可视化与静态可视化的兴趣、态度、认知加工均有不同,最终影响学习效果。由此推测,文化背景和学段是影响动态优势效应的重要调节变量。

(2)学习内容特征:所属学科、元素交互性和可操作性

以往研究所选取的学习内容也有较大差异,主要体现在所属学科、元素交互性和可操作性上:①不同研究者选取了不同学科的学习内容[12][13]。相较于语文、数学学科,物理、生物、化学等学科通常包含大量随时间和空间演变的学习内容,其动态优势效应可能更大。②不同研究者选取的学习内容在元素交互性上存在差异。所谓“元素交互性”,是指个体学习某一内容时在工作记忆中需同时加工的元素之间的交互作用程度[14]。有些学习内容包含的各部分元素是同时发生变化的,且需要协同作用,属于高元素交互性内容,如滑轮系统中几个滑轮的运转原理[15];而有些学习内容包含的各部分元素是按时间顺序相继发生变化的,元素间交互作用较少,学习者可以逐一加工,属于低元素交互性内容,如闪电形成过程[16]。当学习高元素交互性内容时,由于动态可视化中的画面转瞬即逝,学习者在某一时间点较难同时感知并加工所有的变化元素,故动态优势效应可能会受到制约。③不同研究者选取的学习内容在可操作性上也存在差异。所谓“可操作性”,是指客体所具有的可以使用手或身体进行操作的属性[17]。以往研究显示,在诸如打结、解迷津环等可操作性内容上动态优势效应往往更大[18];而在诸如解决概率问题、记忆抽象符号序列等不可操作性内容上动态优势效应往往较小,甚至消失[19],故可操作性会影响动态优势效应。综上可以推测,所属学科、元素交互性和可操作性是值得探讨的调节变量。

(3)学习材料特征:线索和可控性

以往研究在学习材料上的差异主要涉及线索和可控性:①有些研究添加了线索[20],而有些研究并未添加线索[21]。线索是指能够吸引注意力的非学习内容性信息,如箭头等[22]。线索对动态可视化和静态可视化的促进作用往往不同,进而可能影响动态优势效应。②以往研究在可控性上也各不相同。例如,Yang等[23]的研究中学习者可进行播放、下一步、暂停、快进、快退控制,即完全可控;Sanchez等[24]的研究中学习者可进行播放、下一步和暂停控制,即部分可控;Rekik等[25]的研究中学习者可进行播放和下一步控制,即轻度可控;而Mayer等[26]的研究中学习材料完全由实验者控制,即不可控。前三种可控的条件可以缓解动态可视化中的信息瞬时性问题,优化学习效果。由此推测,线索和可控性是重要的调节变量。

(4)学习过程特征:时间压力

以往研究在学习过程上的差异集中在时间压力上。有的研究要求学习者在有限时间内完成学习任务[27],即有时间压力;有的研究并未对学习时间进行限制或设置了较长的学习时间[28],即无时间压力。动态可视化提供了所学内容的动态外部表征,学习者可直接“读取”这些表征,即使有时间压力,也可快速构建出相应的心理表征;而静态可视化仅提供相关静态画面,学习者往往需要更多的时间进行推测。由此推测,时间压力也是影响动态优势效应的调节变量。

二 研究设计

1 文献检索与筛选

本研究的中文文献以“动态可视化”或“静态可视化”或“视频”或“动画”或“静态图”为关键词,数据来源于知网、维普和万方数据库;英文文献则以“Dynamic Visualization”或“Static Visualization”或“Video”或“Animation”或“Static Picture”为关键词,数据来源于PsycINFO、ERIC、Taylor & Francis、Science Direct和ProQuest数据库。为避免遗漏,本研究采用文献回溯法进一步检索相关文献,并使用Google Scholar和百度学术补查遗漏文献。梳理以往研究,本研究发现Rieber[29]于1989年首次比较了动态可视化与静态可视化的学习效果,故本研究文献检索的时间范围设为1989年1月至2022年12月,共检索到中英文文献1001篇。

图2 文献筛选流程

结合研究需要与元分析要求,本研究按照以下标准筛选检索到的文献:①应为实验或准实验研究,排除非实验研究;②应为对比动态可视化和静态可视化学习效果的研究,排除无静态可视化对照组的研究;③动态可视化应为解释学习内容的连续动态影像,排除仅起装饰或吸引注意作用的研究和仅逐步呈现学习内容的研究;④静态可视化应为静态画面,排除仅为文本的研究;⑤研究分析应包含学习后的测验成绩,且包含用于生成元分析效应量所需的完整数据。文献筛选流程具体如图2所示,其中n代表文献数量,k代表独立效应量数量。最终,纳入元分析的共有75篇文献,生成110个独立效应量。

2 文献编码

本研究将纳入元分析的75篇文献按调节变量逐条进行编码,具体情况如表1所示。为保证可靠性,编码由两位经过元分析编码标准培训的研究者分别进行,结果显示一致性系数Kappa值为0.95,说明编码具有较高的一致性;对于编码的分歧之处,由两位研究者协商解决。

表1 编码情况

理论框架中的要素调节变量编码类别 适宜条件学习者文化背景国内、国外 学段小学、初中、高中、大学 学习内容所属学科语文、数学、物理、化学、生物、地理、其他 元素交互性低元素交互性、高元素交互性 可操作性可操作性、不可操作性 设计要点学习材料线索有线索、无线索 可控性完全可控、部分可控、轻度可控、不可控 学习过程时间压力有时间压力、无时间压力

3 分析工具与效应量计算

本研究将动态可视化组设为实验组、静态可视化组设为控制组,以测验成绩为结果变量,采用CMA 3.0进行元分析。本研究选择Hedges’s g为效应量指标,计算效应量g值,并从整体效应和调节效应两个方面进行结果分析。为避免单篇文献生成过多效应量、占用权重过高,引起结果偏差,本研究参考谢和平等[30]的效应量合并方式对包含多种条件的文献进行合并处理:如果一项实验同时报告多种条件下的学习效果,且这些条件不是本研究关注的调节变量,就将其转换为一个效应量;同时,为保证效应量间的独立性,如果一项实验报告了同一样本的多项测验结果,就采用CMA 3.0将多项测验结果的效应量合并后纳入元分析。

图3 发表偏差检验漏斗图

4 发表偏差检验

发表偏差检验漏斗图如图3所示,可以看出:样本文献的效应值基本在合并效应值对称轴两侧对称分布,初步显示样本数据不存在发表偏差。相关数据统计结果显示,失安全系数为3767,远大于临界值5k+10;Egger线性回归检验的截距为0.08,接近0;95% CI为[-1.14, 1.31],包含0;值为0.893,不显著。上述数据表明,样本数据存在发表偏差的可能性较小,比较有效可靠。

三 研究分析

1 整体效应分析

本研究依据Borenstein等[31]提出的模型选择标准和异质性检验中的Q检验、I2检验,来确定研究分析所采用的模型——如果效应量异质性显著且程度较高,就选择随机效应模型。Q检验结果显示,Q=616.35,df=109,<0.001;I2检验结果显示,I2=82.87%。这表明效应量异质性显著且程度较高,故本研究选用随机效应模型。本研究采用随机效应模型评估动态可视化对测验成绩的影响,结果显示:合并效应值g=0.29,为小效应量[32];<0.001,动态优势效应显著。也就是说,动态可视化相较于静态可视化整体上更具优势效应,且这种优势效应具有一定的普遍性和稳定性,其原因主要在于:①动态可视化能直观地在视觉上呈现学习内容元素间的动态变化关系,为学习者提供所学内容随时间变化的外部表征[33],进而促进他们更好地构建内部心理表征。②动态可视化能直观地展示学习内容的细微变化[34],有效避免了学习者因难以想象出这些细微变化而产生的困扰和错误理解。因此相较于静态可视化,动态可视化的认知加工所需资源更少,更能激发学习者的积极情绪并提高其学习动机,进而取得更好的学习效果。

2 调节效应分析

(1)学习者特征

学习者文化背景和学段的调节效应检验结果如表2所示,具体分析如下:

表2 学习者文化背景和学段的调节效应检验结果

调节变量类别效应数效应值(g)95%置信区间渐进组间效应 下限上限Z值p值 文化背景国内160.22-0.020.461.830.068QB=0.36p=0.549 国外940.300.180.434.47<0.001 学段小学90.540.230.853.440.001QB=8.54p=0.036 初中140.530.330.735.12<0.001 高中100.410.160.653.200.001 大学770.200.050.352.600.008

①文化背景的调节效应不显著(QB=0.36,=0.549)。虽然国内、国外不同文化背景下学习者的思维模式、学习习惯等存在差异,但这些差异对动态优势效应的影响较弱,导致其调节效应不显著。可见,动态优势效应具有跨文化一致性,这方面的国外研究结论也适用于国内。值得注意的是,本研究包含的国内学习者样本量较少,未来应在借鉴国外相关研究的基础上,深入调查我国不同地区、学校面临的普遍性和突出性问题,加强动态可视化的本土化研究。

②学段的调节效应显著(QB=8.54,=0.036)。进一步检验发现,小学(g=0.54)和初中(g=0.53)的动态优势效应显著大于大学(g=0.20),其他学段间的差异均不显著。究其原因,主要在于具体形象思维是小学生、初中生的主要思维形式,而动态可视化具有生动形象性,更能激发他们的积极情绪、提高其学习动机和学习兴趣;另外,小学生、初中生的空间想象能力和抽象逻辑思维尚不完善,仅通过静态可视化可能难以理解学习内容,因此动态优势效应更大。而大学生的演绎推理和空间想象能力较强,抽象逻辑思维比较完善、自主学习能力更强[35],他们更关注知识本身,仅通过静态可视化也能理解学习内容,因此动态优势效应相对更小。

(2)学习内容特征

学习内容所属学科、元素交互性与可操作性的调节效应检验结果如表3所示,具体分析如下:

表3 学习内容所属学科、元素交互性与可操作性的调节效应检验结果

调节变量类别效应数效应值(g)95%置信区间渐进组间效应 下限上限Z值p值 所属学科语文40.18-0.380.750.640.521QB=5.34p=0.500 数学40.14-0.190.470.830.409 物理220.210.030.402.220.027 化学100.15-0.490.790.470.636 生物320.380.220.544.67<0.001 地理50.08-0.220.370.510.610 其他330.370.130.622.970.003 元素交互性低元素交互性920.370.270.486.96<0.001QB=7.12p=0.008 高元素交互性18-0.15-0.520.22-0.800.423 可操作性可操作性210.620.230.924.13<0.001QB=6.18p=0.013 不可操作性890.220.100.343.65<0.001

①所属学科的调节效应不显著(QB=5.34,=0.500)。所属学科不影响动态优势效应,可能是因为不论属于何种学科,大部分动态可视化和静态可视化对比研究所选取的学习内容均包含随时间或空间演变的内容,需要学习者从时间、空间或逻辑等维度进行整合,才能建立起相应的心理表征。而动态可视化可直接为学生提供用以构建这一心理表征的外部模型,对这部分学习内容有一定促进作用。此外,本研究中部分学科包含的样本量较少,学习内容较为集中,或许不足以反映该学科学习内容的本质特征。综上,所属学科对动态优势效应并没有显著影响。

②元素交互性的调节效应显著(QB=7.12,=0.008),低元素交互性学习内容的动态优势效应显著大于高元素交互性学习内容(0.37>-0.15)。究其原因,在于动态可视化的信息具有瞬时性的特点,当采用动态可视化呈现高元素交互性学习内容时,学习者必须同时感知这些同步变化的高交互性信息元素,并理解不同元素之间的协同变化关系,这需要消耗大量的认知资源,致使学习者的认知负荷过高、学习动机较低,因而学习效果较差;而静态可视化的信息具有持续性的特点,当采用静态可视化呈现高元素交互性学习内容时,学习者可以先逐一观察这些同步变化的信息元素,再进一步理解这些元素之间的协同变化关系,学习效果往往较好,因此在高元素交互性学习内容上,动态可视化相较于静态可视化并无优势。相反,在低元素交互性学习内容上,由于各个信息元素的变化是相继发生的,即使是动态可视化学习者也能逐一观察这些相继变化的元素,进而理解所学内容,因此低元素交互性学习内容的动态优势效应显著。

③可操作性的调节效应显著(QB=6.18,=0.013),可操作性学习内容的动态优势效应显著大于不可操作性学习内容(0.62>0.22)。可操作性学习内容的动态可视化往往涉及手和身体的可操作性动作,观察这些动作可以激活学习者大脑中的镜像神经元系统,帮助他们通过观察和模仿进行学习[36]。而根据具身认知理论的观点,这些动作赋予了所学内容以额外的身体运动表征,将原本抽象的认知过程建立在个体与外界环境有目的交互的基础上[37]。另外,这些动作可以将学习者的注意力吸引到关键内容上,促进他们对这些内容进行优先认知加工。综上,与不可操作性学习内容相比,可操作性学习内容的动态优势效应更大。

(3)学习材料特征

学习材料线索和可控性的调节效应检验结果如表4所示,具体分析如下:

表4 学习材料线索和可控性的调节效应检验结果

调节变量类别效应数效应值(g)95%置信区间渐进组间效应 下限上限Z值p值 线索有线索480.11-0.080.301.110.265QB=7.73p=0.005 无线索620.430.310.566.79<0.001 可控性完全可控190.21-0.020.431.800.072QB=3.34p=0.342 部分可控140.19-0.030.411.670.094 轻度可控160.15-0.280.590.700.486 不可控610.380.240.535.24<0.001

①线索的调节效应显著(QB=7.73,=0.005),无线索的动态优势效应显著大于有线索(0.43>0.11)。究其原因,主要在于以往研究采用的线索多为吸引注意力的视觉线索,可以提高学习者对静态可视化中关键元素的注意。但是,动态可视化中动态变化的元素本身就具有较强的视觉凸显性,已经起到了视觉上吸引注意力的作用,且由于动态信息转瞬即逝,学习者在加工动态可视化材料时对视觉通道资源的依赖性较强[38],而添加这类线索可能会与学习内容竞争视觉通道认知资源[39],故添加这类线索对动态可视化学习效果的促进作用相对较小。除了吸引注意力的视觉线索,以往研究还多采用标示方向的线索,可以引导学习者发现所学内容运动或变化的方向。静态可视化较难呈现上述信息,添加这类线索可以提升其学习效果;但动态可视化本身较好地呈现了这些信息,添加这类线索反而画蛇添足,故添加这类线索对动态可视化学习效果的促进作用相对较小。综上,相较于有线索,无线索的动态优势效应更大。

②可控性的调节效应不显著(QB=3.34,=0.342)。可控性不影响动态优势效应,这可能是因为:一方面,在完全可控、部分可控、轻度可控这三种情况下,学习者能够根据自己的理解情况调整信息的呈现状态,这可以提高他们的积极主动性,解决动态可视化的信息瞬时性问题;但另一方面,控制任务本身会分散学习者的注意力,消耗一定的认知资源[40],且学习者往往不能准确监控和判断自己的学习情况,这会导致他们过多或过少地进行相关控制[41],从而错过一些关键信息,影响动态可视化信息的完整性和流畅性。因此,可控性有利有弊,需谨慎设计控制方式。值得一提的是,未来研究需要验证可控性与其他变量(如学习者的元认知监控能力)的交互作用,并探讨学习者进行控制操作的频率与学习效果的关系、控制操作对学习者学习动机和注意力分配的影响等问题,以进一步解释该结果。

(4)学习过程特征

学习过程时间压力的调节效应检验结果如表5所示,具体分析如下:时间压力的调节效应显著(QB=5.05,=0.025),有时间压力的动态优势效应大于无时间压力(0.43>0.17)。这可能是因为学习者可以根据动态可视化提供的动态外部表征,快速构建出相应的内部心理表征,学习效率较高;而学习者在静态可视化学习时,需要对比、分析静态图之间的差异,推测发生的变化,并在心理上将其动态化[42],这需要一定的时间。故在有时间压力时,动态可视化学习者能够快速理解学习内容,而部分静态可视化学习者较难理解学习内容;相应地,在无时间压力时,所有学习者均有足够的时间理解所学内容。因此,相较于无时间压力,有时间压力的动态优势效应更大。

表5 学习过程时间压力的调节效应检验结果

调节变量类别效应数效应值(g)95%置信区间渐进组间效应 下限上限Z值p值 时间压力有时间压力530.430.170.594.94<0.001QB=5.05p=0.025 无时间压力570.170.020.322.200.028

四 优化动态可视化数字教育资源设计与应用的教学建议

元分析结果表明,动态可视化相较于静态可视化整体上更具优势效应,能取得更好的学习效果,且动态优势效应受学习者学段、学习内容元素交互性与可操作性、学习材料线索和学习过程时间压力的影响。基于此结论,针对动态可视化在教学实践中存在的适用条件不明晰、设计不合理等问题,本研究提出优化动态可视化数字教育资源设计与应用的教学建议,具体如下:

1 强化动态可视化在小学和初中学段的本土化运用

学习者特征方面的数据分析表明,动态优势效应具有跨文化一致性,且小学生和初中生的动态优势效应显著大于大学生。据此,本研究建议借鉴和吸收国外相关研究成果,推动动态可视化在我国小学和初中学段的本土化应用。例如,针对我国小学和初中教育教学中存在的知识量大、需求多样化、师生负担重等问题,可以结合我国学生的文化背景、思维模式和学习习惯,开发兼顾小学和初中各学段学生实际需求与个体差异的、优质且高效的动态可视化数字教育资源。同时,应找准动态可视化适宜群体、教育教学实际需求与学生学习特征的交叉融合点,加强教师信息技术和各学段学科教学的融合与实践能力,实现动态可视化数字教育资源精准推送、有针对性运用和规模化因材施教的有机结合,创新教学模式,推动教育数字化的发展与转型。

2 深化动态可视化在低元素交互性与可操作性学习内容上的应用

学习内容特征方面的数据分析表明,动态优势效应具有跨学科的稳定性,且低元素交互性学习内容的动态优势效应显著大于高元素交互性学习内容、可操作性学习内容的动态优势效应显著大于不可操作性学习内容。据此,本研究建议打破学科壁垒,加强动态可视化在各学科中的应用。同时,优先选用动态可视化呈现其低元素交互性内容;而对于那些高元素交互性内容,可采用静态可视化呈现,或者先通过分块逐步展示、添加关键静态画面等方式降低这类学习内容的高元素交互性,再选用动态可视化呈现。此外,我国中小学教学中应多加设置含有手和身体可操作性动作的学习内容,并借助实物教具、VR设备、虚拟仿真实验室等增加学生的实际操作与切身体验,以促使学生深化具身认知,优化学习效果。

3 细化动态可视化学习材料中的线索与可控性设计

学习材料特征方面的数据分析表明,无线索的动态优势效应显著大于有线索,而可控性对动态优势效应没有显著影响。据此,本研究建议在本身视觉信息比较丰富的动态可视化学习材料中要慎重添加吸引注意力的视觉线索或标示方向的线索——如确需使用,可适当添加不占用过多视觉工作记忆资源的听觉通道线索。此外,可控性有利有弊,需要谨慎设计,应确保控制方式的简单便捷性和动态可视化信息的连贯完整性,同时尽量符合我国学习者的控制习惯。

4 优化动态可视化学习过程中的时间设定

学习过程特征方面的数据分析表明,有时间压力时的动态优势效应大于无时间压力。据此,本研究建议教师进一步优化学生进行动态可视化学习过程中的时间设定。例如,可以根据我国不同地区、不同学校学生的实际情况,在安排学生进行动态可视化学习时适当缩减其学习时间,以增加学生的时间压力,从而激发学生的学习动力和潜能,提高学生的学习积极性和效率,进而实现学习与教学过程的减负、提质与增效。

总之,相关专家学者、教育资源开发者应与一线教师加强沟通合作,立足我国教育教学实际需求,借鉴、吸收上述科学研究成果,优化我国动态可视化数字教育资源的设计与应用。

五 结语

本研究对75项实验或准实验研究进行了元分析,探究了动态可视化相较于静态可视化的学习效果及其影响因素,并为优化动态可视化数字教育资源的本土化、科学化设计与应用提出了相关建议,以期助力教育数字化转型。需要指出的是,本研究还存在一些不足,有待后续研究进一步完善,如本研究仅纳入了中英文相关文献,后续研究可进一步纳入其他语种文献;本研究仅探究了动态可视化何以有效的问题,后续研究可以借助近红外脑功能成像、功能性核磁共振等认知神经科学技术手段深入探索其内在加工机制。

[1]Berney S, Betrancourt M, Molinari G, et al. How spatial abilities and dynamic visualizations interplay when learning functional anatomy with 3D anatomical models[J]. Anatomical Sciences Education, 2015,(5):452-462.

[2]Rekik G, Belkhir Y, Jarraya M, et al. Uncovering the role of different instructional designs when learning tactical scenes of play through dynamic visualizations: A systematic review[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2020,(1):256-278.

[3][10][27]Wong A, Marcus N, Ayres P, et al. Instructional animations can be superior to statics when learning human motor skills[J]. Computers in Human Behavior, 2009,(2):339-347.

[4]闫志明,付加留,唐夏夏,等.多媒体学习中的动画效应研究——基于认知负荷与学业情绪的视角[J].现代教育技术,2017,(2):72-78.

[5]Hoeffler T N, Schwartz R N. Effects of pacing and cognitive style across dynamic and non-dynamic representations[J]. Computers and Education, 2011,(2):1716-1726.

[6][11]Mayer R E, Hegarty M, Mayer S, et al. When static media promote active learning: Annotated illustrations versus narrated animations in multimedia instruction[J]. Journal of Experimental Psychology: Applied, 2005,(4):256-265.

[7]Mayer R E. Multimedia learning (3rd ed.)[M]. London: Cambridge University Press, 2021:223-239.

[8]Moreno R. Learning in high-tech and multimedia environments[J]. Current Directions in Psychological Science, 2006,(2):63-67.

[9]杨晓宏,党建宁.翻转课堂教学模式本土化策略研究——基于中美教育文化差异比较的视角[J].中国电化教育,2014,(11):101-110.

[12][22]Soemer A, Schwan S. Task-appropriate visualizations: Can the very same visualization format either promote or hinder learning depending on the task requirements?[J]. Journal of Educational Psychology, 2016,(7):960-968.

[13]Kühl T, Navratil S D, Münzer S. Animations and static pictures: The influence of prompting and time of testing[J]. Learning and Instruction, 2018,58:201-209.

[14]Lu J, Kalyuga S, Sweller J. Altering element interactivity and variability in example-practice sequences to enhance learning to write Chinese characters[J]. Applied Cognitive Psychology, 2020,(4):837-843.

[15][28][34]Boucheix J M, Schneider E. Static and animated presentations in learning dynamic mechanical systems[J]. Learning and Instruction, 2009,(2):112-127.

[16]Schmidt-weigand F. Does animation amplify the modality effect or is there any modality effect at all[J]. Zeitschrift Für Pädagogische Psychologie, 2011,(4):245-256.

[17][18]De Koning B B, Marcus N, Brucker B, et al. Does observing hand actions in animations and static graphics differentially affect learning of hand-manipulative tasks?[J]. Computers and Education, 2019,141:103636.

[19]Scheiter K, Gerjet P, Catrambone R. Making the abstract concrete: Visualizing mathematical solution procedures[J]. Computers in Human Behavior, 2006,(1):9-25.

[20]Hoffler T N, Leutner D. The role of spatial ability in learning from instructional animations-evidence for an ability-as-compensator hypothesis[J]. Computers in Human Behavior, 2011,(1):209-216.

[21]Rodemer M, Lindner M A, Eckhard J, et al. Dynamic signals in instructional videos support students to navigate through complex representations: An eye-tracking study[J]. Applied Cognitive Psychology, 2022,(4):852-863.

[23]Yang C, Jen C H, Chang C Y, et al. Comparison of animation and static-picture based instruction: Effects on performance and cognitive load for learning genetics[J]. Journal of Educational Technology and Society, 2018,(4):1-11.

[24]Sanchez C A, Wiley J. The role of dynamic spatial ability in geoscience text comprehension[J]. Learning and Instruction, 2014,(3):33-45.

[25]Rekik G, Khacharem A, Belkhir Y, et al. The effect of visualization format and content complexity on acquisition of tactical actions in basketball[J]. Learning and Motivation, 2019,65:10-19.

[26]Mayer R E, Deleeuw K E, Ayres P. Creating retroactive and proactive interference in multimedia learning[J]. Applied Cognitive Psychology, 2007,(6):795-809.

[29]Rieber L P. The effects of computer animated elaboration strategies and practice on factual and application learning in an elementary science lesson[J]. Journal of Educational Computing Research, 1989,(4):431-444.

[30]谢和平,王福兴,周宗奎,等.多媒体学习中线索效应的元分析[J].心理学报,2016,(5):540-555.

[31]Borenstein M, Hedges L V, Higgins J R, et al. Introduction to meta-analysis[M]. Chichester, UK: John Wiley and Sons Ltd, 2009:77-85.

[32]Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences[M]. New York: Routledge, 1988:19-74.

[33]Aysolmaz B, Reijers H A. Animation as a dynamic visualization technique for improving process model comprehension[J]. Information and Management, 2021,(5):103478.

[35]蔡慧英,董海霞,王琦.教师如何有效设计图示化支架支持STEM课程教学——基于30项实验和准实验研究的元分析[J].电化教育研究,2020,(10):73-81.

[36][37]Du X, Zhang Q. Tracing worked examples: Effects on learning in geometry[J]. Educational Psychology, 2019,(2):169-187.

[38][42]Stebner F, Kuhl T, Hoeffler T N, et al. The role of process information in narrations while learning with animations and static pictures[J]. Computers and Education, 2017,104:34-48.

[39]王福兴,谢和平,李卉.视觉单通道还是视听双通道?——通道效应的元分析[J].心理科学进展,2016,(3):335-350.

[40][41]Lin Y C, Liu T C, Kalyuga S. Strategies for facilitating processing of transient information in instructional videos by using learner control mechanisms[J]. Instructional Science, 2022,(6):863-877.

How can Dynamic Visualization of Digital Educational Resources be Effective?——A Meta-Analysis Based on 75 Empirical or Quasi-Empirical Studies

DU Xue-jiao YAN Zhi-ming LIN Hong-xin[Corresponding Author]LI Kong-lin

Dynamic visualization, as an essential form of presentation of digital educational resources, can provide learners with an intuitive external representation of the changes of their learned content over time. However, whether dynamic visualization is more effective in improving learners’ learning effects as compared to static visualization is still controversial. Therefore, this paper adopted a meta-analysis method to carry out the overall effect analysis and moderator effect analysis of 75 empirical or quasi-empirical studies by focusing on the problem of “how can dynamic visualization of digital educational resources be effective?” It was found that the dynamic visualization had more overall advantage effect and could achieve better learning effects, as compared to static visualization. And the dynamic advantage effect was affected by learner learning segment, interaction and operability of learning content elements, learning material cues and time pressure during the learning process. Based on this, some suggestions were proposed for the optimization of the design and application of dynamic visualization digital educational resources, expecting to assist the digital transformation and high-quality development of education.

dynamic visualization; static visualization; digital educational resource; learning effect; meta-analysis

G40-057

A

1009—8097(2023)09—0099—11

10.3969/j.issn.1009-8097.2023.09.010

本文受国家社科基金社会学一般项目“‘互联网+教育’促进城乡教育均等化的机制研究”(项目编号:22BSH014)资助。

杜雪娇,讲师,博士,研究方向为学习与认知,邮箱为duxuejiao19900330@163.com。

2023年1月26日

编辑:小米

猜你喜欢

学习效果静态可视化
基于CiteSpace的足三里穴研究可视化分析
疫情期间线上学习效果评价分析
“百词斩”对于大学英语四级词汇学习效果的实证研究
基于Power BI的油田注水运行动态分析与可视化展示
最新进展!中老铁路开始静态验收
基于学习性评价原则提高研究性学习效果的研究
基于CGAL和OpenGL的海底地形三维可视化
莲心宝宝有话说
“融评”:党媒评论的可视化创新
猜猜他是谁