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具身认知视域下基于细粒度情感的深度学习发生机制研究

2023-10-23韩中美唐韵琪姚昕路田甜

远程教育杂志 2023年5期
关键词:细粒度视域深度

□韩中美 唐韵琪 姚昕路 田甜

一、引言

具身认知是人类通过身体与各类活动交互获得知识构建等方面的认知进阶,其情境是高效有意义学习发生的关键(陈兴冶,等,2020)。随着元宇宙、人工智能、移动互联网等新兴技术的发展与融合,2022年 “十四五” 规划、《教育部2022 年工作要点》等文件明确强调,数字化应用场景等多种智慧情境、资源的建设与发展,有助于培养学生的高阶思维,促进学生深度学习。因此,具身学习成为促进学生深度学习的有效路径。深度学习作为一种高层次学习方式,是素质教育背景下转变学习浅层化的必要手段,同时也是提升学生核心素养的重要途径。

作为提升高阶思维能力及核心素养的核心,深度学习全过程蕴含丰富的学生情感。学习情感作为深度学习的重要测量指标,是影响学习绩效、学习感知及认知过程的重要因素,已经成为越来越多学者关注的话题。然而,目前教育教学尚未解决师生及生生间的 “温度” 问题,即存在情感鸿沟,致使学生的学习情感得不到及时有效的回应,情感态度价值观以及学习成效也难以培养与提升(周进,等,2021)。伴随认知科学研究范式从 “离身” 至 “具身” 的逐步转型,人们也越来越意识到身体与环境交互对学生情感及其学习活动所具有的重要意义和影响(赵瑞斌,等,2020;王美倩,等,2015)。因此,揭示具身认知视域下学生的情感规律,对实现高效深度学习具有重要理论价值和实践意义。

综上所述,目前对深度学习的研究主要集中在学习效果评价和教学模式应用等方面,少有研究聚焦深度学习过程中出现的离身束缚与情感鸿沟等问题,这无疑加剧了学习过程中学生身心分离、情感体验不佳以及学习内在发生机制不明确等问题,从而制约了教育教学中深层次学习的实现和教育质量与效率的提高。鉴于此,本研究在具身认知视域下,设计具身教学,聚焦具身学习过程中学生的细粒度情感,厘清 “以情促学” 如何在具身辅助下促进深度学习发生的内在机理,为学习效果水平提升和核心素养导向人才培养提供参考。

二、研究现状

(一)具身认知相关研究现状

具身认知观强调学生主体性的 “脑-心-身” 一体化心理构建(Fischman,et al.,2012),是全身心参与的过程;新知识是心智、身体和环境三者相互作用的结果,强调身体参与认知过程,并影响认知过程与认知结果(刘洋,2019)。柴阳丽等(2017)提出,具身认知理论强调身体及身体与环境之间的互动,关注身体感受、身体体验和情境交融,在一定程度上可以有效解决知识学习过程中深入难、记忆难、应用难等问题。同时,知识本身也是在认知主体与认知对象及环境之间的互动中逐渐建构而成的,具有鲜明的涉身性、情境性与生成性(范文翔,等,2020)。由此可见,经典认知科学所主导的离身认知观显然不能适应当今人才培养与社会发展的需求,逐渐形成了以 “具身认知” 为代表的第二代认知科学,即由 “离身” 转向了“具身” 教育教学实践。

具身认知视域下教育教学研究者从具身认知关键要素分析、环境构建到教与学模式设计等方面展开了一系列研究。为了剖析具身认知视域下的教与学机制,贾丽娜等(2016)基于具身认知视角深入分析了课堂教学中的多通道身体参与特征,进一步厘清了具身教学的关键要素,主要包括学生、教师、教学环境以及教学内容。结合具身认知的特性和要素,赵瑞斌等(2020)也将混合现实技术与课堂教学相整合,设计出了具身型混合现实学习环境;杨彦军等(2021)同样从虚实融合环境的构建出发,开发出了沉浸式的具身学习活动设计框架。无论是具身认知理论的发展还是具身型学习环境的搭建,其目标是达成学生的高效学习。陈兴冶等(2020)构建了具身认知下的信息技术学科教学模型,有效提升了学生的学习效果及课堂投入水平。另有夏比等(Shaby,et al.,2021) 研究者将具身认知理论的教学应用延伸至课外,以科学博物馆为例探究了非正式环境下具身学习的意义。上述研究均证明了具身认知对学习成效具有重要意义,具身认知视域下学习发生的关键在于增强学生对学习内容的多通道感知,形成并积累有意义身体体验,促进具身型环境下学生的深度学习。因此,本研究在具身认知理论引导下展开研究,以期为学习过程中学生身心分离、思维浅层并难以深入等问题提供解决方案。

(二)具身认知视域下的深度学习

深度学习的发生是教与学双方追求的共同目标,如何达成这一目标,一直是教学研究领域广为关注的问题。深度学习是学生以批判性视角学习新知识并将其纳入原有知识结构,相互建立联系,从而解决问题的学习(彭红超,等,2020)。在此基础上理解深度学习,旨在推进知识的深层理解与迁移应用、问题的解决以及高级知能的培养(彭红超,等,2020;马如霞,等,2022)。由此可知,深度学习关键是要培养学生的高阶思维能力,注重知识的迁移运用能力以及创新性思维的培养,其最终目的是可以创造性地解决实际问题(彭红超,等,2020)。基于对深度学习的内涵探究,李志河等(2020)剖析了影响深层次学习的因素,选取 “知识迁移” 和 “创新思维” 作为深度学习层面的两个维度,偏向于问题解决。

具身认知理论认为,认知具有涉身性,依赖于身体,认知、身体与环境三者构成的动态统一体是产生深度学习的前提。由身及里,一些可观测与可表征的生理反应或变化为探究学习者在深度学习中的内隐变化提供依据(马云飞,等,2022)。同时,身体与深度学习情境环境的交互过程同样会引发身体和心智的变化,激发学习者的图式、调动学习者的动机与情绪、领会和获得知识。

随着具身认知理论与增强现实/虚拟现实(AR/VR)技术等具身技术的发展,具身学习环境成为深度学习发展的重要因素之一,主要包含物理环境因素、资源支持因素、社会文化因素等(李志河,等,2018),而具身交互则是构成具身学习环境的基础要素(钟柏昌,等,2022)。考虑到具身学习环境可理解为客观因素,也有一些学者从主观层面挖掘深度学习的发生。情感心理要素作为学生的主观层面之一,结合其涉身体验性等显著特点,有学者选择 “具身交互” 和 “情感心理” 作为具身认知视域下学生深度学习主观层面的两个维度(李志河,等,2020)。尽管具身认知视域下的深度学习研究正逐渐得到关注,但仍然聚焦于理论层面的探讨,因此,本研究在此基础上,进一步厘清具身认知视域下深度学习的核心要素,从知识迁移、创新思维、具身交互以及情感心理四维度出发实现深度学习的综合考量。

诸多研究者从教育教学实践等方面探讨了深度学习的影响机制。晋欣泉等(2021)探究了深度学习视域下认知偏差对知识建构的影响,揭示了深度学习过程中学生的认知内在机制。张辉蓉等(2021)从学习动机、学习投入和学习结果三个维度出发构建了中小学生的深度学习质量评测框架。聚焦于课堂教与学过程,姚佳佳等(2022)分析了实时互动的同伴对话反馈,探究其对深度学习效果的影响。随着移动互联网、虚拟现实、人工智能等新兴技术快速发展,杨彦军等(2022)聚焦于学习环境,强调在教学过程中应将交互的具身体验和各种感知觉作为一个重要维度纳入其中,并根据学生学习过程中的多模态数据开发了深度学习监测模型。学生深度学习状态及学习效果受多种因素影响,特别是具身学习视域下深度学习有着较为复杂的作用机制。由此可见,具身化是深度学习产生的前提,深度学习是具身认知持续进化、知识建立联系的过程,伴随着积极的心理活动、扎实的知识积累、持久的主动探究和行动反思。然而,目前具身认知视域下的深度学习发生过程仍然不清晰,学生在此过程中的行为、情感等多维度关系仍有待进一步挖掘。

(三)深度学习与学习情感

情感本身是一个多维结构(叶俊民,等,2020),基于基本情绪论,情绪由基本情绪和复合情绪组成,而复合情绪也由基本情绪构成(Izard,2009)。基于不同的学习环境,研究者在 “正向”“负向” 的复合情绪上拓展和细化为 “深刻”“疑惑”“玩笑” 等基本情绪维度(Hollenstein,et al.,2014),这种细粒度上的横向切分体现了不同微观角度中学生的学习特点(单迎杰,等,2021),结合具体的教学场景,可为教学干预提供线索指导。学习情感是指在学习过程中因受相关刺激而产生的内心体验以及相应的外在表现(徐振国,等,2019),作为一种高级、复杂的认知能力或心智活动,其不仅是促进学生深度学习的关键(蒋艳双,等,2022),也是目前教学过程的核心价值取向。正如克罗尔(Clore,et al.,2013)所提出的情感认知模型,将情感定义为对由事件、人物和对象组成的情境的积极或消极的反应。从以上描述可以看出,学习情感在心理学中对应于态度中的内向感受和意向,但在生理上是一种稳定和复杂的感觉和体验,生理上更侧重细粒度的情感状态,如喜悦、愤怒、厌烦等(Rompilla,et al.,2022)。然而目前情感分类单一,多倾向于 “正向”“负向” 和 “中性” 等粗粒度情感分类,不能较为精准且全面地描述学生的细粒度情感。

具身认知以主体观冲击传统教育教学观,认为学生认知具有具身主体性,这意味着认知通过个体独特的身体体验而实现(宋耀武,等,2021)。作为身体体验中的重要组成部分,情感体验对人的感知、注意力、学习、记忆推理和问题解决等认知过程具有重要影响(Tyng,et al.,2017),情感与认知之间的复杂关系正逐步被揭示。同时,学习情感亦被视作学生学习成效的重要组成部分之一(晏皓鸾,等,2014),因此,识别并分析学生的情感状态,对促进学生开展深度学习、提升学习效率具有重要意义。许多研究者聚焦在线学习环境讨论了情感对学习的影响(韩中美,等,2022),如基于MOOC 在线学习环境,检验学生情感与学习成绩之间的交互效应(Liu,et al.,2022),或从认知角度对在线学习者的情绪模式进行梳理(Han,et al.,2021)。针对学习过程中存在的负面情感,李文昊等(2020)关注到学生的焦虑情绪,提出从身、心、智出发改善学生在线学习情绪问题。由此可知,学生身心合一的具身学习,对学生情感体验以及高效学习有着重要影响。然而,目前学习情感研究多以线上学习为主,鲜少涉足具身课堂环境下情感体验和深度学习效果的实证探索。

鉴于课堂是教育教学的重要场域,学生细粒度情感与高效深度学习需得到课堂教学实践的积极呼应方可获得持久生命力。因此,本研究通过具身化教学设计,关注学生认知全过程中细粒度情感,揭示具身认知视域下基于细粒度情感的学生深度学习规律,为智能时代知情行共育提供可行范式。

(四)研究问题

综上所述,具身认知强调学生全身心参与各种学习活动,关注课堂学习活动中的具身交互、情感交流,启发学生认知持续深化和情感体验积极度提升,从而实现具身认知视域下学生的深度学习。由此可见,学生身体是认知的主体,其不仅参与了认知、影响着思维、塑造着情感,而且不同的情感体验可能会影响学生深度学习的发生。因此,本研究以具身化教学设计为支撑,研究学生细粒度情感体验规律,构建基于细粒度情感的深度学习发生机制。具体聚焦以下问题:

(1)学生在具身学习全过程中的细粒度情感分布及其动态变化特征是什么?

(2)在具身教学活动中,学生深度学习效果及其与细粒度情感的关系如何?

(3)具身认知视域下基于细粒度情感的学生深度学习发生机制是什么?

三、研究设计

(一)研究对象

皮亚杰认知发展阶段理论强调学生在具体运算阶段中容易将抽象的概念与实际生活的事物相联系(何克抗,2002),尤其是具身情境创设成为学生能动性认知资源并培养高阶思维发展,促进深度学习和认知发展(赵雪梅,等,2021)。因此,本研究选取长兴县某小学五年级班级学生作为研究对象,该班学生共计31 人,含男生16 人、女生15 人,年龄均在10~11 岁之间。鉴于音乐学习涉及听、唱、奏、动等各种具身性的学习表现,本研究设计面向音乐课堂(京剧文化为教学内容)的具身教学活动,以期促进所有学生参与深度学习和情感态度培养,推动知情共育。

(二)具身教学设计

具身教学设计的本质是创设有利于学习发生的学习情境及其活动,促进学生知识、技能、情感之间的联结和参与(柴阳丽,等,2017)。为了激发学生全面参与、实现身心协同,本研究创设了具身认知情境,并重点关注学生 “感知-运动” 表现的具体神态和动作,以此考察该情境的具身程度。因此,主要从教与学情境与具身教学活动设计两方面详细阐述本研究具身认知情境的构建,旨在为学生提供学习交互情境,支撑具身活动的开展。

教与学情境是构成学生知识建构与认知系统的一部分,身体是塑造环境的有机体,在引导学生具身认知的过程中,向学生提供充分的时空条件。本研究将传统的 “秧田型” 座位改造成 “马蹄形” 排列方式,加强师生间、生生间的具象互动,弱化教师中心,突出学生主体。身体是京剧音乐学习的起点,为了方便课堂的具身交互,给学生配备了VR 眼镜(沉浸式体验京剧的身体运位)和平板(安装了自动分析唱念准确度的软件),以各种感知觉协同促进学生在课堂上深度学习新知。除此之外,该音乐教室配有教学电子白板、视频录制设备,并依据 “京剧文化” 的教学内容架设了电子钢琴等相关教学工具。在教学过程中,教师利用自主制作的微课以及在线平台上的优质开放资源,综合钉钉、微信师生群等全方位联通师生。该具身学习情境将教与学环境抽象为多阶层的深度学习身体交互空间,从视觉、听觉、触觉等身体体验构建新知识、形成认知。

具身教学活动是学生音乐具身认知的表现,也是学生具身认知的载体、媒介,旨在促进学生高阶思维的培养。具身教学活动更加关注学生具身体验、情感交流和深度学习,因此,具身教学活动设置京剧表演环节,引导台下学生进行记忆和模仿,在此期间,师生、生生间主要通过肢体语言进行具身交互。在教授京剧演唱方式时,教师借助乐器并配合手势引导,以此调动课堂气氛,促使学生全身心投入课堂,使其深入感知并理解京剧的表演形式。另外,教师增设角色扮演情境,组织学生以 “京剧小演员” 的身份对京剧表演中的动作和神态进行学习,通过让学生躬身交互、深度体验问题情境,引导其从中发现问题,通过动作内化和概念隐喻投射,促进学生心智和认知向高阶水平进化。整个课堂由浅入深,分别观察 “导入”“新知学习”“练习巩固” 和 “综合运用” 四个阶段来促进学生的深度学习,具体实施过程如图1 所示。教师借助京剧选段播放与肢体动作演示,以视听双通道结合的形式实现课程导入;在新知学习阶段,学生在教师带领下进行动作模仿与 “行弦” 试唱,部分复杂运位视情况借助VR 眼镜促进沉浸式学习,通过身体的切实参与深刻感知学习内容;在练习巩固阶段,教师选取学生代表进行学习成果的阶段性展示,同时要求其余学生仔细观察并在平板唱念自动分析软件的辅助下作相应点评,以此引发生生间具身交互,激趣与设疑共行;在综合运用阶段,在区分双声部的基础上进一步引入 “和声” 概念,使学生在难度逐次递进的具身实践中加强对京剧音乐的感知力、拓展 “和声” 演唱技能,实现知识的迁移。

图1 具身教学实施过程

该具身教学活动把教学图片、文字、符号等抽象为程度不同的深度符号空间,教学过程中VR 体验、具身模拟、自身录音、同伴反馈、APP 智能分析唱念精准度等抽象为感知不同的深度感知空间,帮助学生利用自己的个体生活经验充分地理解新知识。将新知识与旧知识相联系,学生才能更好地将新知识纳入头脑中原有的知识网络,实现学以致用、由浅入深的学习。

(三)研究流程

为了揭示具身认知视域下学生情感及其深度学习规律,本研究基于上述具身教学设计,展开以京剧文化为主题的音乐课堂教学,实验时长约45 分钟(具体流程见图2),通过视频录制形式记录课堂全程实况,采集学生的面部表情,分析学生的细粒度情感。在课堂教学结束后,邀请所有被试参与深度学习量表的评测,以明晰具身认知视域下学生深度学习的多维度水平。

图2 实验流程

(四)研究工具

1.具身认知视域下学生细粒度情感分类框架

目前,针对学习情感概念及其分类界定等方面,学术界并未达成一致,因此根据具体的教学过程建立更具针对性的情绪分类模型是有效情绪识别的基础。本研究立足具身认知学习视角,进一步细分情感维度,设计具身认知学习过程中学生细粒度情感分类框架。从认知状态视角出发,学习者在复杂学习过程中将会出现 “参与、困惑、沮丧、无聊、享受、焦虑、惊讶” 等动态情绪(D’Mello,et al.,2012),而在具身认知情境中,思及情境建构过程本身所带有的具身参与特性,筛除参与维度,保留 “困惑、沮丧、无聊、享受、焦虑、惊讶” 六个维度。在情感投入角度,“好奇”作为不可缺少的情感投入量化维度,可表现为对学习过程和学习资源的好奇感(刘繁华,等,2021),同样可以运用于具身认知过程中。同时,阿盖尔等(Arguel,et al.,2019)在他们的研究中指出,学生在学习过程中有一定概率经历 “中性情绪”,即较为平淡、既非消极也非积极的一种情绪,如学生处于听讲过程中并无过多情绪浮于表面。根据寇曦月等(2021)的研究发现,将学生在自我情绪管理、欣赏他人观点、建立并保持与其他课堂参与者的积极关系等过程中所持有的情绪状态总结归纳为“社会情绪”。鉴于社会情绪对促进知识建构、协调课堂氛围、强化课堂归属感具有重要意义(寇曦月,等,2021),将社会情绪也纳入学生的情感分类框架中。综上所述,本研究将学生情感划分为9 类,包括 “惊讶、好奇、享受、困惑、焦虑、沮丧、无聊、中性情绪和社会情绪”,具体分类方式及涵义阐释如表1 所示。

表1 细粒度情感分类方式

为了全面捕捉到学生的情感,通过课堂视频实录,研究者根据上述细粒度情感编码框架,对具身教学过程中学生面部情感进行采样编码。课堂时长总计45 分钟,筛除教学过程中的无意义阶段(如课堂秩序混乱、录制设备尚未调试完好),每位学生均有205 个情感编码被记录在档。为降低误差、确保学生情感采集与编码的有效性,整个编码过程由两名研究人员分别独立完成,并对编码结果进行一致性检验。计算得出两项编码内容Kappa 值为0.91,表明该细粒度情感编码结果具有较高的信度。

2.具身认知视域下学生深度学习评价量表

为揭示具身认知视域下学生的深度学习规律,本研究从知识迁移、创新思维、具身交互以及情感心理四个维度衡量学生的深度学习水平。以李志河等(2020)开发的 “具身认知学习环境下大学生深度学习评价量表” 为基础进行深度学习量表修订。考虑到本研究中的授课环境为具有VR 眼镜、自动分析发声精度等智能具身特性,因此,深度学习量表根据实验条件增设具身认知视域下其他相关的环境变量。

本研究的深度学习量表共计28 个题项,学生按照李克特五级量表分级来表明他们对每个题目的认同程度。本次问卷的发放形式通过纸质形式进行,收回问卷31 份,分析该量表信效度结果显示具有良好的可信度(Cronbach’s α=0.827)。

(五)数据分析

为了明晰学生细粒度情感之间的关系及其序列,本研究采用皮尔逊检验科学准确描述具身教学活动过程细粒度情感之间的关联。根据已知四个维度分组进行均值计算,得出具身认知环境中学生深度学习的多维度水平。最后,利用皮尔逊相关分析发现不同类型的情感与深度学习之间的差异。

四、研究结果

(一)具身认知课堂中学生细粒度情感分析

为了解学生在具身教学过程中细粒度情感的整体分布,本研究统计了每位学生的各类情感频数,学生在本节课堂中不同情绪的发生时长及总体占比情况的描述性结果如图3 所示。观察图3 可知,“中性情绪” 出现的频数最大,其次是 “享受” 和“好奇”。令人惊讶的是,“焦虑” 和 “沮丧” 两类情感几乎没有呈现于统计结果中,究其原因,具身教学设计缓解了学生对于新内容学习的认知负担,整体而言学习难度适中且教授方式通俗易懂,同时研究人员在部分非正式访谈中了解到该校音乐课程并未设置考核环节,学生学习压力较小,从而使得 “焦虑” 和 “沮丧” 这两类情感鲜少出现于本节课堂中。针对上述统计结果,本研究将在后续分析中剔除“焦虑”“沮丧” 两类情感,以排除无意义的情感因素对研究结果的影响。

图3 细粒度情感频次统计

基于上述细粒度情感频次统计结果,绘制四阶段学生细粒度情感变化气泡图以呈现各阶段中的细粒度情感分布状况(见图4)。观察该气泡图可知,学生的 “享受” 情感经由阶段1 得以激发,“无聊” 情绪占比则由阶段1 的8%逐步退至阶段4 的5%,结合课堂实录视频推测,教师关注到部分学生外露的 “无聊” 情绪并采取了针对性措施,例如选取处于 “无聊”状态的学生个例,邀请其上前当众演奏 “单皮鼓”,引导其脱离注意力游离状态,加大学习投入度,促使学生的心理情感状态由 “无聊” 逐渐向 “享受” 转变。但总体而言,学生各类细粒度情感的阶段性变化并不显著。

图4 四阶段学生细粒度情感变化气泡

为了进一步厘清具身教学中学生各种情感之间的内在关系,本研究通过皮尔逊相关性检验得到了不同情感之间的显著性相关结果,如表2 所示。结果显示,仅少数情感类型两两之间存在显著性关系。据此,本研究直观呈现了多样化情感的序列模式,如图5 所示,共提炼出5 个重要的情感关系链:“好奇-中性情绪”“中性情绪-享受”“享受-无聊”“享受-困惑”以及 “无聊-困惑”,不同粗细的线条代表不同程度的显著性水平。

表2 细粒度情感相关性分析结果

图5 细粒度情感关联关系

前述4 条关系链均呈现为负相关,其中,“好奇”与 “中性情绪” 之间负相关关系最为显著,这说明教师可通过营造具身环境引导学生由 “中性情绪” 转入“好奇”,同时教师应继续选用适当的具身教学工具及具身教学手段维持或进一步催发学生求知欲以提升课堂活跃参与度;“亲眼看”“亲耳听”“亲口唱” 以及 “亲手演” 的具身学习内容为学生带来切身体验,具身学习活动所具备的高参与性在一定程度上能使仍处于 “中性情绪” 的学生逐渐融入课堂、沉浸式感知学习内容,从而进入 “享受” 课堂的积极状态;然而,如果教师在教学过程中过分关注具身教学设计的落地实施而忽视对学生情绪反应的关注,则易使学生注意力流失或学生疑问无法被及时解决,导致学生由积极的 “享受” 逐渐步入 “无聊” 或 “困惑” 的状态。仅有 “无聊” 与 “困惑” 两者之间具有显著的正相关关系,这说明,在具身学习过程中,伴随 “困惑” 情感的产生,学生极易进入精力不集中的无目标状态,这将在一定程度上导致其具身参与水平下降,因此学生有较大概率转入 “无聊” 情绪。

为进一步明晰具身教学活动过程中学生细粒度情感的动态变化,本研究根据具身认知视域下课堂由浅入深四阶段划分,分别观察 “导入”“新知学习”“练习巩固” 和 “综合运用” 四个阶段中学生的7 类细粒度情感变化(见图6)。

图6 四阶段学生细粒度情感变化

由图6 可知,经过阶段1 的导入教学环节后,阶段2 至阶段4 均出现不同程度的情感密集,其中,“好奇”“享受”“困惑” 和 “中性情绪” 一直保持在高度波动、此起彼伏的状态,说明具身体验下学生知识建构过程中情感投入水平较高,尤其是 “享受”这一情感,通过阶段1 的具身教学活动得以充分激发;学生在阶段1 及阶段2 中由于新知识的频繁呈现与刺激,“惊讶” 情绪不断,在接触了解新知识后跟随教师引导进入练习巩固阶段,因此,相较于阶段1 和阶段2,“惊讶” 情感在阶段3 中出现频次不高、起伏不大;同时,教师在阶段3 中设置了上台表演、同伴互评、共唱行弦等多个具身交互环节,学生经由视觉、听觉和触觉等多通道具身感知,收获沉浸式课堂体验,“无聊”“社会情绪” 两类情感从而逐渐趋于低频波动。

(二)具身认知课堂中学生深度学习效果评测

根据题项维度设置和量表赋分,分别对31 名学生 “知识迁移”“创新思维”“具身交互” 和 “情感心理”四个维度的量表得分进行均值计算,相加得出案例班深度学习的总体水平分布(见图7)。结果表明,该班学生 “情感心理” 整体水平较高而 “知识迁移” 效果稍显不佳,在具身认知课堂中学生积极情感得以激发,与之相较,学生对于所学知识的迁移运用能力稍显不足。但总体而言,该班学生在具身认知环境下的深度学习效果基本处于中等以上水平,但细分深度学习四维度,“知识迁移”“创新思维”“具身交互” 及“情感心理” 的平均得分差异并不显著。

图7 深度学习量表四维度平均得分

为深入调查学生深度学习状态,对深度学习四维度进行 “4×4” 相关性分析(见表3)发现,学生的“创新思维” 与 “具身交互”“情感心理” 之间均具有显著正相关。具身学习环境促进师生交互、生生交互以及人机交互等多方面具身交互活动的开展,学生具身交互水平获得提升;同时,教师于躬身实践的课堂教学过程中设疑激趣,学生思维活跃度提高,创新思维得到有效训练;另外,愉悦的具身体验所带来的成就感与满足感也使学生的情感心理体验更为积极。

表3 深度学习四维度相关性分析结果

(三)基于学生细粒度情感的深度学习效果分析

本研究分别对“惊讶”“好奇”“享受”“困惑”“无聊”“中性情绪” 和 “社会情绪” 7 种细粒度情感与 “知识迁移”“创新思维”“具身交互” 和 “情感心理” 深度学习四个维度进行皮尔逊相关性检验,旨在深入探究学生不同情感类型与其深度学习效果是否存在相关性,挖掘情感因素对深度学习的作用机制,分析结果如表4 所示。

表4 细粒度情感与深度学习四维度相关性分析结果

在细粒度情感分析部分,为直观展现各因素间的显著相关性,根据表4 将细粒度情感与深度学习的关联关系进行可视化处理(见图8),图8 中所展现的5 对关联因素之间均具有显著负相关。在具身学习环境中,当学生进入 “困惑” 或 “无聊” 的情感状态并无法得到相应的反馈或引导时,学生课堂体验感变差,情感心理积极度不高,最终致其注意力难以集中、思维难以发散,从而使得学生的创新思维水平对应下降。另外,在京剧 “文场”“行弦” 等新事物的刺激下,学生出现 “惊讶” 之情,并在好奇心及求知欲的驱使下跟随教师开展具身学习,通过 “听”“唱”“演”等一系列具身交互活动,学生逐渐掌握要领、认知趋于平衡,“惊讶” 之情也相应消减。

图8 细粒度情感与深度学习关联关系

五、讨论

本研究设计具身教学活动以引导学生知识构建并发展其高阶思维,促进学生深度学习;在具身化教学过程中,关注学生的多样化情感体验,并揭示了具身认知视域下基于细粒度情感的深度学习发生规律。

(一)具身认知视域下学生深度学习效果

在具身化教学全过程中,本研究发现学生深度学习各个维度的差异性不是很大,该发现再次验证了李志河等(2020)的研究。值得注意的是,深度学习要求学生进行主动的知识建构与有效的知识迁移(张浩,等,2014),但本研究发现较之深度学习其他维度,学生的知识迁移总体水平并不高。另外,知识迁移与培养学生问题解决能力和创造力密切相关(宋灵青,等,2019),但与预期相反的是,本研究并未发现创新思维与知识迁移之间的关联关系。出现此类情况的原因可能在于:一方面,具体运算阶段的学生处于向逻辑思维过渡阶段(谷佳颖,2021),学生前后知识点之间关联模糊,即使提供了基于具身化的知识迁移条件,仍然会具有知识迁移水平不足等问题;另一方面,当新知识与学生当前认知水平不相符,如在本研究中,面对百年传承的国粹京剧,学生自身建立抽象知识结构、更新认知图式的能力稍显不足。针对此类问题,相关学者提出在教学过程中教师可考虑采用项目式教学等有力手段促进学生对知识的理解与掌握,有效提升学生的知识迁移能力(李志河,等,2020)。

根据实验结果,在本节具身认知课堂中,学生深度学习的 “具身交互”“情感心理” 和 “创新思维” 两两维度之间存在强相关性,课堂中的具身交互活动将知识学习与社会化情感表征有机融合,营造学生情感体验,满足深度学习的发生条件,启发学生创新,这与多位学者的研究成果相一致(李洪修,等,2019;陈凤燕,等,2019;杨南昌,等,2016)。综合上述讨论,本研究初步构建了深度学习内在机制,如图9 所示。

图9 深度学习内在机制

根据李松林等(2020)对深度学习内在机制的整理与归纳,本研究构建的深度学习内在机制尝试从“知识迁移”“具身交互”“情感心理” 和 “创新思维”四个维度出发帮助教师设计具身交互活动诱发学生情感心理,积极的情感心理是触发学生深层动机的重要条件,从而进一步驱动学生对知识的深度建构,促使深度学习的发生。深度学习效果最终主要由学生的知识迁移水平和以创新思维为代表的高阶思维能力表现出来。同时,图9 中的虚线箭头表示 “具身交互” 和 “创新思维” 是保证深度学习持续进行的 “促进剂”。

(二)学生细粒度情感与深度学习的关联关系

在具身课堂中,本研究发现学生学习过程中中性情绪的占比最大,这与王云等(2020)的研究成果类似。因此,在教学过程中,教师需创设具身情境,适时交互,引导学生跟随教师思路,促使其中性情绪向“好奇”“享受” 等情绪转变,激发求知欲并积极思考。此外,王福兴等(2011)在研究中强调了社会情绪在教育教学中的重要作用,然而本研究发现,具身认知情境下师生交互有余而生生交互不足,这将在一定程度上导致社会情绪的总体占比不足。针对此问题,教师可适当融入合理的学伴评价机制,推动生生间情感交流,促进其积极学习行为的产生与发展。

考虑到整体知识迁移水平不足,故导致在案例课堂中,知识迁移与各类细粒度情感并未产生明显关联。同时,不少学者肯定了 “困惑” 情感对新知学习的重要促进作用,他们认为 “困惑” 情绪能够带动学生在学习交流过程中发现问题、提出问题、消除疑虑,从而推动知识的建构(王云,等,2020;Huang,et al.,2019)。然而在本研究中,“困惑” 情感并未对学生的深度学习效果产生明显的正向影响。根据分析结果,“困惑”和 “无聊” 对学生创新思维水平的提升和情感心理积极度的增强均具有不利影响,“惊讶” 则对学生的具身交互效果产生了一定程度的消极作用。为改进上述缺陷、提升具身认知课堂的教学效果,从具身认知视角出发,基于学生细粒度情感分析,构建深度学习发生机制,成为本研究的关键所在。

(三)具身认知视域下基于学生细粒度情感的深度学习发生机制

根据上述讨论结果,为了进一步厘清具身认知视域下学生多样化情感对深度学习发生的影响规律,本研究提出了具身认知视域下基于学生细粒度情感的深度学习发生机制,如图10 所示。

图10 具身认知视域下深度学习发生机制

从图10 可以发现,具身认知情境是支撑具身交互活动开展的重要条件,而具身交互又持续作用于具身认知视域下的学习全过程。基于前人研究(李志河,等,2020;陈凤燕,等,2019),本研究结果证实具身交互不仅是促进深度学习发生的重要因素,亦是维持学生深度学习状态的关键所在。另外,学生的具身交互活动所引发的情感心理因素也将对其产生一定的反作用,积极的情感心理是保持学生高交互热情的重要保障。因此,重点关注课堂中所出现的学生面部情感及外显行为,并借助相应的具身手段,针对诸如 “无聊”“困惑” 或 “中性情绪” 等情感状态给予正向的引导,提升学生情感积极度、鼓励学生参与课堂具身交互、增强其思维活跃度,才有可能激发学生更深层次的学习动机,促使深度学习的发生,从而提升学生知识迁移能力与创新思维水平,这也对教师的教学反馈能力提出了较高的要求。

本研究构建的具身认知视域下基于细粒度情感的深度学习发生机制,为具身环境甚至教育元宇宙下学生高效学习提供了情感体验与深度学习相互作用的规律参考。然而,本研究构建的深度学习发生机制也可能由于学习对象或主题等因素不同,引起观察到的情感和深度学习之间的差异或趋势不同。因此,本研究提出的基于细粒度情感的深度学习发生机制只能作为一个初步的探索来阐述学生具身学习过程中情感和深度学习的作用趋势,未来需要进一步的研究来检验该机制的泛化性。

六、结论

学生的高效深度学习是身体、活动情境、心智情感三者协同作用的结果,因此,具身学习可以有效促进学生身心合一和情感态度价值观培育,实现知情共育。基于此,本研究突破 “离身” 束缚,在人工智能+虚拟现实(AI+VR)等技术辅助下设计具身教学,聚焦学生体验到的细粒度情感,建立具身认知视域下基于细粒度情感的学生深度学习发生机制。研究过程将情感细化为 “惊讶、好奇、享受、困惑、焦虑、沮丧、无聊、中性情绪和社会情绪” 等9 种类型,以挖掘多样化情感与深度学习的关联关系。研究结果表明:

第一,具身交互能诱发积极情感心理以驱动知识深度建构、促使深度学习发生。在具身学习过程中,学生深度学习的 “具身交互”“情感心理” 和 “创新思维” 两两之间存在强相关性。教师设计开展具身交互活动诱发学生积极情感心理,触发学生深层动机,推动深度学习的发生,并由学生的迁移水平与创新思维两方面表现出来。

第二,在具身教学过程中教师须加强对学生情感的关注和引导。部分学习情感可能对深度学习中的关键要素产生消极影响。如 “困惑” 和 “无聊” 对学生创新思维水平与情感心理积极度均有不利影响,而 “惊讶”对其具身交互效果产生了一定程度的消极影响。

第三,具身交互促进和维持深度学习,并可能通过情感心理因素对其产生反作用。根据上述结论,本研究构建了具身认知视域下基于学生细粒度情感的深度学习发生机制。具身认知情境是支撑具身交互活动开展的重要条件;具身交互是促进深度学习发生的重要因素和维持学生深度学习状态的关键;学生的具身交互活动所引发的一些情感心理因素对活动本身产生一定的反作用,故积极的情感心理是保持学生高交互热情的重要保障。

本研究为学生创设具身体验,分析学生在具身学习全过程中的情感与深度学习发生规律,期望可以为学生学习的提质增效提供帮助,并为进一步完善智能技术赋能知情共育的新学习范式奠定基础。值得注意的是,由于研究情境与实验数据的单一性,本研究也体现出了一定的局限性。一方面,尽管具身教学融入了沉浸式体验,但并非完全具身,主要基于情境创设、借助肢体动作进行交互指导,未来将融入增强现实、元宇宙等更多支持具身学习的先进技术(赵瑞斌,等,2020;傅文晓,等,2022),增强学生积极的情绪体验,提升深度学习效果。另一方面,本研究的样本量虽然达到了统计学要求,但是仍局限于艺术类课程的小样本学习,且未纳入实验和非实验条件的结果分析,未来将基于跨年级、跨学科的大样本,基于多实验条件多组别展开情感以及深度学习效果的探究。最后,研究过程中采用的人工编码方法适用于小样本数据分析,未来将研究人工智能支持下学生情感以及深度学习效果的自动感知与规律发现。

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