增强现实何以赋能学习？*——具身学习视角下的实证研究

冯小燕 索笑尘 李兆峰 郑茜茹 胡 萍

增强现实何以赋能学习？*——具身学习视角下的实证研究

冯小燕1,2索笑尘1李兆峰1郑茜茹1胡 萍1

（1．河南科技学院 信息工程学院，河南新乡 453000；2．河南大学 教育学部，河南开封 475004）

具身学习强调身体、心智与环境的交互融合，增强现实为其提供了环境支持，但增强现实赋能具身学习的作用机制和具体能效尚不明确，导致难以从具身学习角度综合解释增强现实何以赋能学习。基于此，文章首先提出增强现实赋能学习的实现路径。然后，文章采用实证研究的方法开展增强现实学习与视频学习、PPT学习的对照实验，测量并分析生理、心理、学习效果等多种模态数据，结果发现：增强现实学习的生理接受度良好；学习中过程中的多模态感知可以改善学习者的情绪与沉浸感，但增强现实学习环境的要素多样性会增加认知负荷，在一定程度上降低学习效果。最后，文章从合理安排身体活动、积极调动多元感知模态、科学设计学习资源画面等方面提出改进建议，以期为增强现实环境下具身学习活动的优化设计提供借鉴。

增强现实；具身学习；多模态；实证研究

引言

技术赋能学习强调以人为主体，使学习者在技术支持下完成学习活动，进而促进其思维与多元能力的发展[1][2]。其中，增强现实技术为赋能学习提供了支持，该技术所营造的虚实融合情境，可增强学习者的心流、情绪等体验，使学习者主动学习与建构知识[3]。在增强现实环境下，学习者以自身为核心通过身体活动与知识进行互动[4]，获取动觉经验，可生成知识概念，这一特征恰好符合具身学习的身心融合特征，从而使增强现实技术为具身学习开辟赋能条件[5]。

学习者在增强现实环境下的具身学习中获得的体验是身心一致的，此过程不仅影响学习者产生心流和情绪等主观心理体验，同时也影响其生理体验与学习效果。但在增强现实赋能具身学习的过程中，学习者的心理状态、生理状态、学习效果的变化情况及其作用机制尚不明确，导致无法从身心融合角度综合解释增强现实何以赋能学习。基于此，本研究将通过实证研究的方法探究增强现实赋能具身学习的实现路径及其作用机制，从而为增强现实环境下的具身学习活动提供科学理论支撑和实践参考。

一 相关研究

1 增强现实学习环境的具身特征

增强现实环境下的学习活动具有趣味性、沉浸性等特征。国内外研究者从不同维度进行了探索：对于学习兴趣，基于增强现实的学习材料在增强学习者记忆能力的同时也激发了学习者的积极态度，进而提高其学习兴趣[6]；对于沉浸感，增强现实支持的学习更易使学习者产生沉浸感，且凭借增强现实实现的沉浸式教学也取得了良好效果[7]；对于认知能力，空间感知能力低的学习者易从交互增强现实环境中获益，且提高其认知能力[8]；对于学习效果，基于增强现实的外语听力、口语教学可促使学习者对学习主题产生较好的理解[9]。综上可见，已有研究主要关注增强现实学习对学习者心理体验和学习效果的影响，但忽略了该环境对学习者具身体验的影响。

增强现实环境中的学习活动鼓励身体参与，存在鲜明的具身特征，这促使增强现实为具身学习提供了环境支持[10]。在该环境中，学习者产生的临体空间效应会促使其身体发生动作活动参与认知过程，达到“身心统一”的具身状态[11]，进而发生具身认知，参与具身学习。同时，增强现实将虚拟与现实融合，对学习者有吸引作用，其感知到的知识概念更为直观具体，易引发学习者通过身体动作参与具身学习[12]。此外，具身认知的中心原则也表明“心智是身体的心智，认知是身体的认知”[13]，学习者在增强现实环境下具身学习时通过身体活动产生的运动感知可为知识的理解与内化提供线索迁移，从而使其在增强现实学习活动中进一步产生具身认知，进而参与具身学习。由此可见，增强现实环境下的学习活动符合具身学习特征。

2 增强现实学习环境的多模态特征

学习者作为多模态学习的总和，随时都在与环境进行多模态感官交互，不同模态可选择性地激活人脑内侧颞叶神经元，完成人脑对外界信息的构建[14]。增强现实环境中的学习活动是大脑嵌入身体、身体嵌入环境的具身学习[15]，在该环境中进行的具身学习存在多模态感知特征。增强现实环境分别通过视觉、听觉、动觉等模态给予学习者感官刺激，其中的实物、虚拟模型以及图文要素经视觉模态转化为视觉经验；声音要素经过听觉模态转化为听觉经验；学习者通过动作行为与该环境中的实物、虚拟模型进行交互操作，进而使知识经动觉模态转化为动觉经验。而交互操作又促使学习者在增强现实环境中经感官模态获得的感知经验不断更新，学习者根据自身基调确定动作行为，并与增强现实环境中的实物、虚拟模型进行交互操作。随着交互操作的进行，增强现实环境中的画面与声音等元素动态改变，在动觉感官的带动下，学习者的视觉、听觉感官感知的经验随之更新，从而动态获得增强现实环境中的多模态感知经验。

增强现实的多模态环境以多重感知和超自然的交互方式为学习者身心带来丰富体验，促使其多重效应器官发生反应[16]。增强现实环境下的具身学习包含心智参与的主观认知和动作行为参与的身体认知，仅从主观心理角度测量情绪状态、学习效果等特征，无法诠释增强现实支持的具身学习作用，因此从多模态角度获取心理与生理状态数据尤为重要。

二 增强现实赋能具身学习的实现路径

由于Mayer[17]的多媒体学习认知理论明确了多媒体学习认知加工的过程，结合增强现实学习环境的具身特征与多模态特征，本研究提出增强现实赋能具身学习的实现路径，如图1所示。

图1 增强现实赋能具身学习的实现路径

在增强现实环境中，图文、虚拟模型、声音要素均基于特定实体而呈现，虚拟要素与实体要素相辅相成，虚实结合呈现知识信息，为学习者提供多模态知识信息来源。

在增强现实学习认知过程中，学习者的交互操作会影响其对知识信息的选择、信息模型的组织构建、先前知识的整合，进而影响其认知全过程。其中，图文要素所含的知识信息经眼睛这一视觉通道选择后转为视觉经验；声音要素经耳朵这一听觉通道选择后转化为听觉经验；动觉交互与人体认知过程中知识信息的获取与加工相关[18]，学习者通过肢体动作、行为运动、手势触碰对实物要素与虚拟模型要素进行身体交互，并经身体通道选择后转化为动觉经验。肢体动作发生于腰部以上，由多个肢体部位完成，幅度适中；行为运动由多个肢体动作组成，身体易发生位移，幅度较大；手势触碰由手指完成，幅度较小。视觉、听觉和动觉三种经验与先前知识整合转化为长时记忆，最终影响到由保持测试和迁移测试表征的学习效果，体现知识数量大小与迁移应用能力水平。

在动觉交互过程中，实物与虚拟模型会随学习者的交互操作发生位置、形状等方面的改变，图文与声音要素也会随之变化。交互操作由学习者身体活动参与完成，进而引发其脑电反应、心率变异方面的客观生理表征；同时，此类操作也使学习环境发生动态化、沉浸化演变，引发学习者情绪水平、认知负荷、沉浸感方面的主观体验表征。

基于此路径，本研究尝试采用实证研究的方式，将认知实验和生理实验有机结合，探究增强现实赋能具身学习的作用机制，并与视频、PPT等传统数字化学习方式进行对照实验，以期为增强现实学习环境的优化设计和科学应用提供参考。

三 研究设计

本研究采用单因素完全随机实验，将增强现实学习、视频学习和PPT学习方式作为自变量，借助脑电记录技术、生理手环采集技术、认知报告测试，对增强现实环境下学习者的脑电反应和心率变异情况、情绪水平、认知负荷、沉浸感和学习效果进行分析。具体的研究问题包括：①增强现实赋能学习过程中，学习者的生理、心理状态会产生哪些变化？②这些变化产生的机制是什么？③增强现实环境下的具身学习对学习效果有何影响？

1 研究对象

本研究选取河南省K大学104名教育技术学专业的一、二年级本科生作为被试对象，剔除前测成绩过高、实验前情绪不稳定以及脑波或手环采样不完整的数据，得到有效被试共89名，其中男性23名、女性66名，平均年龄为18.3岁。被试随机分为3组，每组男女比例大致相当，其中增强现实学习方式组30人、视频学习方式组30人、PPT学习方式组29人。

2 研究材料

研究材料的知识量相同且使用同一设备呈现，材料特征如表1所示。

表1 研究材料特征

本研究选取的增强现实学习材料为某增强现实学习软件中“地球结构”内容模块，包括地球的层次结构、位置分布与状态特征等知识，如图2（a）所示。

图2 增强现实学习材料效果

已有研究表明，符合多媒体学习原则的增强现实学习材料可以有效改进学习效果[19]，本研究所选用的增强现实学习材料符合多媒体学习原则中的“空间邻近”和“时间邻近”等原则。被试将配套地球仪作为增强现实识别物，成功识别后，地球结构模型会附着地球仪呈现在电子屏幕上，如图2（b）所示。同时，阐释地球结构的虚拟文字邻近模型出现，便于被试记忆与理解。此外，被试也可通过拨动地球仪的“肢体动作”操作或移动身体环绕地球仪的“行为运动”操作对虚拟地球结构模型进行多角度观察，并通过放大、缩小、旋转或点击虚拟模型“手势触碰”操作触发音频讲解，进一步通过具身学习获得地球结构所含的知识信息。被试学习该材料时间为7分钟。

本研究参照增强现实学习材料内容对视频和PPT学习材料进行设计制作，内容同样包括地球层次结构、位置分布与状态特征等知识。视频学习材料为时长4分钟的微课视频，被试观看完毕后，可以进行3分钟的复习巩固。PPT学习材料共8页幻灯片，具备灵活性与自主性[20]，但仅通过视觉通道传递知识。被试完成学习后，可以自由观看幻灯片进行复习巩固，学习时间为7分钟。

表2 测量维度及工具

3 研究测量设备与工具

测量设备为：①CUB1-RS脑波仪一套；②电脑两台，一台用于接收CUB1-RS脑波仪信号，一台用于播放情绪调节视频；③Empatica E4手环一套；④智能手机两部，一部用于接收手环数据，一部用于搭载学习材料；⑤地球仪一台，用于增强现实操作。测量维度及工具如表2所示。

（1）基本信息与知识基础问卷

基本信息问卷包括姓名、年龄等信息。知识基础问卷包括主观试题与客观试题，总分为9分。其中，主观试题考查被试对学习材料的熟悉情况，共3题，“不知道”～“知道具体内容”分别赋值0～2分；客观试题与学习材料中所含的知识相关，共3题，每题1分。得分高于6分为高知识基础被试，予以剔除。经地理学科专家教师评定，认为知识基础测试问卷的效度良好。

（2）积极-消极情绪量表

本研究使积极-消极情绪量表测量被试的前测情绪水平和后测情绪水平，积极、消极情绪量表各9题，“几乎没有”～“非常多”分别赋值1～9分。由于以自然环境为主题的视频情绪调节效果最佳[24]，本研究用以海洋为主题的视频调节被试实验前情绪水平，调节后积极情绪量表的Cronbach’s α值为0.902，消极情绪量表的Cronbach’s α值为0.856。实验后再次测量被试情绪水平[25]，积极情绪量表的Cronbach’s α值为0.937，消极情绪量表的Cronbach’s α值为0.800。

（3）脑电与心率变异性测量设备

为从生理测量角度反映学习者的具身体验，本研究针对教育研究中常用的脑电专注度与心率变异性相关指标进行测量。本研究使用CUB1-RS脑波仪获得脑电指标，此设备将EEG脑电参数转化为专注度[26]，反映大脑认知过程，取值范围为1～100，数值越大，专注度越高。同时，使用Empatica E4手环获取心跳节拍间隔（Inter-Beat Interval，IBI）数据，并将此数据导入Kubios HRV分析软件，获得表征心率变异性（Heart Rate Variability，HRV）的RR间期标准差（Standard Deviation of Normal to Normal intervals，SDNN）指标、RR间期差值均方根（Root Mean Square of Successive Differences，RMSSD）指标和应激压力指数（Stress Index）指标。此类指标会因外界环境的差异而变化，进而体现不同水平的应激压力[27]。其中，SDNN指标反映自主神经系统的心率调节性，数值越大，心脏交感神经系统兴奋度越高，被试精神兴奋度越强；RMSSD指标体现心脏迷走神经系统唤醒度，数值越大，迷走神经功能越强，被试精神疲劳度越低[28]；Stress Index指标反映自主神经系统应激压力[29]，数值越大，被试生理应激压力越大[30]。

（4）认知负荷与沉浸感量表

本研究采用的认知负荷量表为九级李克特量表，其中1为最小努力或非常容易，9为最大努力或非常困难，共3题（Cronbach’s α值为0.766）。沉浸感量表为五级李克特量表，其中1为完全不同意，5为完全同意，共4题（Cronbach’s α值为0.708）。

（5）学习效果问卷

本研究采用的学习效果问卷包括保持测试与迁移测试，题量与分值均一致。保持测试为7道选择题，共7分，检验知识记忆量。迁移测试为4道选择题与3道主观论述题，共7分，检验知识的理解与应用能力。经三位地理学科专家教师评定，学习效果测试问卷效度良好。

4 实验流程

具体实验流程为：①被试填写基本信息与知识基础水平问卷。②被试观看情绪调节视频，填写前测情绪水平量表。③实验人员辅助被试配戴手环、脑波仪生理测量设备。④被试使用不同的学习材料学习。⑤被试填写后测情绪水平、认知负荷、沉浸感量表，完成学习效果问卷。

四 研究结果

为保证研究结果的有效性，本研究首先进行了方差齐性检验，发现各维度数据均具备方差齐性，可进行下一步的实验数据分析。此外，本研究采用最小显著差异检验方法（Least Significant Difference，LSD）对单因素方差分析结果显著的数据进行事后检验（post-hoc）分析，以确定特定两两配对组间是否存在显著差异。对实验过程和实验结果数据进行统计分析，各维度测量指标描述及差异显著性结果如表3所示。

注：*表示＜0.05，即组间存在显著差异，下同。

实验前测分析发现，各组被试的知识基础差异不显著（M增强现实=3.27，M视频=2.83，MPPT=2.90，F=1.207，=0.304＞0.05），表明被试的知识基础处于同一水平；且被试的积极情绪（M增强现实=23.400，M视频=25.270，MPPT=25.793，F=0.954，=0.389＞0.05）与消极情绪（M增强现实=11.400，MPPT=12.655，M视频=11.867，F=0.618，=0.541＞0.05）差异不显著，表明三组被试经过情绪调节后的情绪水平均处于稳定一致状态。

图3 客观生理指标差异性分析（归一化处理）

图4 主观体验指标与学习效果差异性分析（归一化处理）

1 客观生理指标差异性检验分析

三组被试的客观生理指标差异性分析（归一化处理）分布结果如图3所示。

（1）脑电反应

被试间的脑电专注度（=0.034＜0.05，η²=0.076）存在显著差异。经LSD分析发现，PPT学习方式组的专注度显著高于视频学习方式组（=0.010＜0.05），表明被试在PPT学习时的专注度较高，增强现实学习方式组的专注度介于视频学习方式与PPT学习方式之间。

（2）心率变异性

被试间的SDNN（=0.034＜0.05，η²=0.075）、RMSSD（=0.017＜0.05，η²=0.090）与Stress Index（=0.042＜0.05，η²=0.071）均存在显著性差异。考虑到HRV指标中的SDNN与RMSSD会在压力情境下而降低[31]，且实验中增强现实学习方式组的SDNN与RMSSD水平均为最高，表明增强现实学习方式产生的压力水平较低。经LSD分析发现，对于SDNN指标，增强现实学习方式组与PPT学习方式组的差异性达到了显著水平（=0.012＜0.05），表明增强现实学习方式组被试的心脏交感神经系统兴奋度明显高于PPT学习方式组，被试在增强现实学习时的兴奋度较高；对于RMSSD指标，增强现实学习方式组与PPT学习方式组的RMSSD差异性达到了极其显著水平（=0.006＜0.01），增强现实学习方式组与视频学习方式组的RMSSD差异性达到了显著水平（=0.048＜0.05），表明增强现实学习方式组的迷走神经系统唤醒度较强，疲劳感较弱；对于Stress Index指标，增强现实学习方式组与PPT学习方式组的应激压力指数差异性达到了显著水平（=0.015＜0.05），表明被试在增强现实学习时的身体应激压力较小。

2 主观体验指标与学习效果差异性检验

三组被试的主观体验指标与学习效果差异性分析（归一化处理）分布结果如图4所示。

（1）情绪水平、认知负荷与沉浸感

被试间的积极情绪（=0.209＞0.05）不存在显著差异，但消极情绪（=0.042＜0.05，η²=0.071）存在显著差异。经LSD分析发现，对于消极情绪，增强现实学习方式组与PPT学习方式组的差异达到显著水平（=0.012＜0.05），表明PPT学习方式组产生的负面情绪明显高于增强现实学习方式组。

被试间的认知负荷（=0.033＜0.05，η²=0.077）存在显著差异。经LSD分析发现，PPT学习方式组与视频学习方式组的差异性达到显著水平（=0.011＜0.05），表明PPT学习方式组的认知负荷明显高于视频学习方式组。但增强现实学习方式组与PPT学习方式组及视频学习方式组均无显著差异，且介于两者之间，表明增强现实学习方式在降低认知负荷方面没有显著优势。

被试间的沉浸感（=0.043＜0.05，η²=0.071）存在显著差异。经LSD分析发现，增强现实学习方式组的沉浸感显著高于视频学习方式组（=0.027＜0.05），且显著高于PPT学习方式组（=0.033＜0.05），表明相对于其他两种学习方式，增强现实学习方式可以显著提升学习者的沉浸感。

（2）学习效果

被试间的保持测试成绩（=0.013＜0.05，η²=0.096）与迁移测试成绩（=0.012<0.05，η²=0.098）均存在显著差异。经LSD分析发现，对于保持测试成绩，增强现实学习方式组最高，PPT学习方式组次之，视频学习方式组最低，且增强现实学习方式组与视频学习方式组的差异性达到极其显著水平（=0.004＜0.01），表明增强现实学习方式在提升被试的保持成绩方面具有明显优势；对于迁移测试成绩，增强现实学习方式组与视频学习方式组的差异性达到显著水平（=0.045＜0.05），增强现实学习方式组与PPT学习方式组的差异性达到极其显著水平（=0.004＜0.01），表明相对于其他两种学习方式，增强现实学习方式对于提升学习者的迁移成绩具有明显优势。

3 测量指标相关性分析及解析

本研究使用ChipLot工具对各测量指标进行相关性分析，将Pearson相关性分析结果以热图方式展示，如图5所示。其中，圆的颜色深浅表示相关性系数的大小，颜色越浅，数值越大，最小值为-1，最大值为1；圆的面积代表相关性系数的绝对值，面积越大，绝对值越大。

注：*表示p＜0.05，**表示p＜0.001。

本研究通过发掘个各指标间的相互作用，进一步梳理其变化产生的机制。由图5可知，客观生理数据中的SDNN指标与RMSSD指标呈极其显著正相关，Stress Index指标分别与SDNN和RMSSD指标呈极其显著负相关。这表明在增强现实赋能具身学习的过程中，学习者身体发生的自主神经调节与心脏迷走神经唤醒程度对提升学习者精神兴奋感与降低疲劳感的影响具有高度一致性；且同时对生理应激压力起到正向抑制作用，即在兴奋度提升或疲劳感下降的过程中生理应激压力随之降低。本研究还发现，SDNN、RMSSD分别与沉浸感正相关，与认知负荷负相关，表明增强现实赋能具身学习过程的生理性状态在一定程度上改善了学习者对任务难度与复杂度的主观感受。此外，积极情绪与沉浸感极其显著正相关，认知负荷和保持测试显著负相关，迁移测试和保持测试极其显著正相关，表明在增强现实赋能具身学习时，学习者的沉浸感有助于其产生正向积极情绪，但高水平的认知负荷则不利于改进学习效果。

五 结论与启示

1 研究结论

（1）增强现实赋能具身学习过程的生理接受度良好

本研究从生理角度考量了增强现实赋能具身学习过程中学习者的身体状态，发现增强现实学习方式下的学习者由于临场感、交互感知等具身体验，生理接受度较好，产生了较低水平的生理应激压力。视频学习学习方式和PPT学习方式中的学习者由于认知大部分发生于脖颈之上，缺乏足够的动觉模态刺激，未能充分激活生理系统的调节作用，从而导致其生理应激压力较高，精神兴奋度较弱、疲劳感较强。研究发现，在进行增强现实赋能具身学习时，学习者的神经系统被激活和唤醒，这与马晓悦[32]的研究结果一致。在此基础上，本研究还发现激活后的神经系统可以调整学习者的精神兴奋度与疲劳感，减轻生理压力，并正向反馈于具身学习的过程，从而使学习者产生相对稳定的生理状态服务于学习过程。可见，在增强现实学习过程中，学习者的生理状态良好，生理应激压力有效降低，神经系统被有效激活，从而为提升学习效果提供了生理状态保证。

（2）增强现实环境下具身学习的多模态感知可改善情绪水平与沉浸感

在增强现实赋能具身学习的过程中，学习者的多元感知模态被充分利用，存在多元感知模态参与的学习活动更易激发学习者产生积极情绪与沉浸体验。具有多元感知模态的增强现实学习环境更易减轻学习者的消极情绪体验，而视频学习方式与PPT学习方式由于学习材料的感知模态局限，无法使学习者与知识内容展开充分的交互，从而使其参与感降低，较易产生消极的情绪体验。另外，增强现实学习方式可以使学习者产生跟随自身步调而发生的多模态感知，促使其深度参与学习过程，沉浸感较强；PPT学习方式虽允许学习者跟随自身步调展开学习，但知识经验传播通道单一，动态性弱，趣味性低，难以促使学习者进入深度沉浸学习状态。另外，增强现实环境中的各要素会随学习者的动作行为交互而动态演变，多元感知模态在演变中被充分使用，进而使学习者的学习过程更接近于自然状态。因此，增强现实环境的多模态感知特点更容易改善学习者的情绪状态，并使其产生较强的沉浸感，从而为优化学习效果提供了心理状态保证。

（3）增强现实环境下具身学习的要素多样性增加认知负荷，限制学习效果

增强现实环境下学习者的专注度不高，且产生了一定的认知负荷，表明增强现实的场景丰富性给学习者的注意力造成了一定程度的干扰[33]；而且增强现实学习方式的知识信息多源性在一定程度上影响学习者的认知过程，增强现实将知识概念呈现于虚实融合的环境，学习者不仅接收来自虚拟模型、声音、图文要素的知识信息，也接收来自现实环境与身体感知的信息，其注意力易被动态多变的多元要素分散，造成较高的认知负荷。此外，相关性分析结果显示，认知负荷与保持测试成绩呈显著负相关，表明较高的认知负荷会降低学习者对学习任务的努力投入度，从而影响其在增强现实学习环境下的知识记忆与理解。因此，本研究认为增强现实具身学习的要素多样性不利于降低学习者学习过程中的认知负荷，且在一定程度上限制学习效果。

2 研究启示

（1）合理安排身体活动于增强现实学习过程

增强现实赋能具身学习过程中的身体活动虽然可有效激活心脏交感神经系统与迷走神经系统，提升精神兴奋度，减轻疲劳度，对学习应激压力产生鲜明抑制作用，但大量无序的身体活动会加重学习者负担，不利于学习者获取有效的知识信息。因此，增强现实赋能具身学习过程中的身体活动需要合理的目标导向与安排，通过明确目标、选择适当的身体活动、设计具体任务计划、提供适当的指导，帮助学习者实现特定学习目标，从而优化增强现实环境下学习者的认知过程。

（2）积极调动多元感知模态改进增强现实学习的主观体验

在增强现实赋能具身学习的过程中，学习者的多元感知模态有效抑制了消极情绪，加深了沉浸体验。因此，应积极调动并扩充感知模态，促进学习者深度参与学习过程。在增强现实环境中，可依据学习者偏好调整模态设置，实现个性化学习，如通过交互操作融合多元感知通道，为学习者提供及时反馈与引导；为听觉障碍学习者提供视觉与动觉支持，使其更好地参与学习。

（3）科学设计资源画面降低增强现实学习的认知负荷

增强现实环境下的多元要素增加了认知负荷，并在一定程度上限制了学习效果，科学设计资源画面是降低认知负荷、改进学习效果的关键。多媒体画面语言学为此提供了思路，在增强现实资源设计的过程中可使用“空间邻近原则”或“时间邻近原则”使文本或音频讲解邻近知识出现，也可使用“高亮”“箭头”“加粗”等方式突出显示“线索”。另外，可以使用简洁的设计区分不同类型的知识，以有效降低增强现实具身学习环境中的认知负荷。

需要说明的是，本研究还存在一定的局限，如被试群体种类单一、数量较少，仅将增强现实应用于地理学科。未来研究可扩大被试群体的数量与类别，也可将增强现实应用于其他学科领域开展进一步的研究探索。

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How Can Augmented Reality Empower Learning?——An Empirical Study from the Perspective of Embodied Learning

FENG Xiao-yan1,2SUO Xiao-chen1LI Zhao-feng1ZHENG Qian-ru1HU Ping1

Embodied learning emphasizes the interactive integration of body, mind and environment, and augmented reality (AR) provides environmental support for embodied learning. However, the action mechanism and specific energy efficiency of AR empowering embodied learning are still unclear, whichleads to difficulties in providing a comprehensive explanation on how augmented reality empowers learning from an embodied learning perspective. Based on this, the paper firstly proposed the realization path of AR empowering embodied learning. Then, an empirical study approach was used to conduct a controlled experiment of AR learning versus video learning and PPT learning, and the multi-modal data ophysiology, psychology and learning outcomes were measured and analyzed. It was found that the physiological acceptance of AR learning was good, and the multi-modal perception during AR learning process can improved learners’ emotion and immersion sense. However, the factor diversity in AR learning environment increased cognitive load and reduced learning outcomes to some extent. Finally, the paper proposed improvement suggestions for AR learning from the aspects of the rational arrangement of physical activities, active mobilization of multiple perceptual modalities, and scientific design of learning resource interfaces, expecting to provide reference for optimizing the design of embodied learning activities within the AR environment.

augmented reality; embodied learning; multi-modal; empirical study

G40-057

A

1009—8097（2023）10—0041—12

10.3969/j.issn.1009-8097.2023.10.005

本文为国家自然科学基金“基于多模态人机交互的协作式知识生成与演化机制研究”（项目编号：62207009）、河南省高等教育教学改革研究与实践项目“课程思政视域下立体化教材建设与应用研究”（项目编号：2021SJGLX475）、河南省学位与研究生教育研究项目“专业学位硕士研究生‘四创’能力培养模式研究与实践”（项目编号：2021SJGLX167Y）的阶段性研究成果。

冯小燕，河南科技学院副教授，河南大学博士后，研究方向为学习资源设计、多媒体画面语言，邮箱为fxy_fxy@qq.com。

2023年4月15日

编辑：小时