学习者游戏经验差异影响游戏化学习的机制与对策

王崟羽 王雪

[摘   要] 学习者游戏经验差异是影响游戏化学习动机、体验与效果的重要因素，但其机制尚不明确，且未形成针对游戏经验差异的游戏化学习对策。鉴于此，研究基于大理论视角，构建游戏经验差异对游戏化学习的影响机制假设模型，并招募具有高、低游戏经验的大学生被试各25名，借助眼动仪与问卷采集被试游戏化学习时的视觉认知、学习动机、学习体验与学习效果数据，分析游戏经验差异对游戏化学习的影响并验证假设模型。结果表明：高游戏经验学习者内部动机、积极情绪与学习效果都相对更高，而低游戏经验学习者仅外部动机较高；游戏经验差异影响游戏化学习的机制表现为高游戏经验学习者能够通过降低外部动机、提高内部动机和积极情绪来提高学习效果，还能通过积极情绪体验获得高水平心流体验、感知成就与学习满意度。研究提出四条针对不同游戏经验学习者的游戏化学习设计对策：促成“外驱”向“内驱”转化、推动游戏化学习“挑战”与学习者“技能”高度匹配、诱发“积极情绪”以促进游戏化学习认知加工、巧用“游戏元素与机制”改善游戏化学习行为。

[关键词] 游戏化学习； 游戏经验； 大理论视角； 学习动机； 影响机制

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 王崟羽（1998—），男，河南滑县人。博士研究生，主要从事学习科学、国际中文教育等研究。E-mail：wangyinyutju@qq.com。王雪为通讯作者，E-mail：wangxuetjnu@qq.com。

一、问题的提出

游戏化学习在提升学习动机、增强学习投入、改善学习效果等方面具有显著的积极作用[1]，但有研究提出，并不是所有学习者都适用游戏化学习，部分学习者的个体特征与游戏化学习形式的不匹配是导致游戏化学习效果不尽人意的主要原因[2]，其中学习者游戏经验差异是影响游戏化学习体验与效果的重要因素[3]。近年来，有学者尝试运用游戏化学习相关理论分析游戏经验差异对游戏化学习的影响[4-5]，但与游戏化学习相关的众多理论之间存在互相支持的证据和各自的独特性，现有单点式或单一理论视角的研究难以全面系统地探究学习者游戏经验差异对游戏化学习动机、体验、行为和效果等多方面的影响及机制。美国密苏里大学著名心理学家Sheldon教授于2019年提出大理论视角（Grand Theory）的研究方法[6]，倡导将多个理论或观点的证据有机整合，推演出能够全面解释问题背后作用机理的宏大理论体系，并通过实证研究加以验证，弥补了采用单一理论解释问题较为片面的缺陷。研究将基于大理论视角整合游戏化学习研究领域的多种理论观点，深入分析学习者的游戏经验差异对游戏化学习的潜在影响，进而构建影响机制的假设模型并通过实验进行验证，最终推理出针对不同学习者游戏经验水平的游戏化学习优化设计对策，旨在解决如下三个研究问题：（1）从大理论视角来看，学习者游戏经验差异对其在游戏化学习中的视觉认知、学习动机、学习体验、学习效果产生何种影响？（2）学习者游戏经验差异影响游戏化学习的机制为何，能否验证基于大理论视角的假设模型？（3）基于大理论视角，针对不同游戏经验学习者的游戏化学习优化设计对策有哪些？

二、游戏经验差异对游戏化学习的影响机制

假设模型构建

研究基于大理论视角，将自我决定理论、心流理论、数字化学习认知情感理论和游戏化学习理论进行有机融合，从不同角度深入分析学习者的游戏经验差异对游戏化学习的影响，并构建影响机制的假设模型，流程如图1所示。

（一）自我决定理论

自我决定理论由Deci和Ryan于1985年提出[7]，该理论将动机视为一个连续的整体，按照动机的自我决定程度与内化程度从低到高分为无动机、外部动机与内部动机，个体之间由于所处的社会环境和经历不同（如学习者的游戏化经验水平存在差异），将会导致个体在某种特殊领域（如游戏化学习）中比其他个体更具备自我驱动力，表现在外部动机的内化程度更高、内部动机更强[8]，且内部动机将为个体提供更持久的兴趣、兴奋感与学习推动力，从而获得积极的情绪体验，促进学习效果的提升。根据自我决定理论的观点提出下列假设：

H1：高游戏经验学习者在游戏化学习中将获得更高水平的内部动机；H2：內部动机能够有效促进知识的保留，即学习数量的提升；H3：高游戏经验学习者的外部动机内化程度高，故外部动机相对较低；H4：外部动机在一定程度上能够促进学习数量的提升；H5：内部动机能诱发积极情绪；H6：外部动机会抑制积极情绪；H7：积极情绪能促进学习数量的提升；H8：高游戏经验学习者外部动机部分内化为内部动机；H9：高水平的学习数量也可促进学习者的知识应用能力，即学习质量的提升。如图1（a）所示。

（二）心流理论

心流体验由Mihaly Csikszentmihalyi提出。当个体全身心投入某项任务时，任务难度与个体技能水平高度匹配，个体将进入“心流状态”[9]。在游戏化学习中，游戏元素与机制将持续吸引学习者全身心投入学习并产生心流，激发积极的情绪状态。这种积极情绪将不断使学习者产生新的心流，使之贯穿于整个游戏化学习过程，提升学习者的感知成就与学习满意度，最终获得更好的学习效果。高游戏经验的学习者由于对游戏场景熟悉程度更高，个人游戏技能水平也相对较高，因此，更能够与游戏化学习任务达成匹配而进入“心流状态”[10]。为此研究补充如下假设：

H10：高游戏经验学习者的任务难度与个体技能高度匹配，从而获得更高水平的心流体验；H11：高心流体验促进感知成就的提升；H12：感知成就显著提高学习满意度；H13：学习满意度将显著提升学习数量；H14：积极情绪有利于心流体验的持续激发。如图1（b）所示。

（三）数字化学习认知情感理论

Mayer教授于2020年提出数字化学习认知情感理论模型，认为认知加工并不是数字化学习过程中学习者的唯一活动，数字化学习环境中学习者的情绪对认知加工过程能够产生一定影响，进而影响学习效果[11]。游戏化学习是数字化学习的一种具体形式，游戏化学习过程中学习者的情绪状态对学习过程和学习效果的影响也同样不可忽视，而高游戏经验学习者将在游戏化学习中获得更加愉悦的学习体验，这有利于提高学习过程中的视觉认知加工效率，最终促进学习效果的提升[12]。数字化学习认知情感理论模型同样支持前文提出的假设H7，并进一步补充如下假設：

H15：高游戏经验学习者在参与游戏化学习时会获得更高水平的积极情绪；H16：积极情绪将正向调节高游戏经验学习者的视觉认知行为，体现在每分钟注视时间的提升；H17：更多的每分钟注视时间将提高学习数量。如图1（c）所示。

（四）游戏化学习理论

游戏化学习理论由Landers于2014年提出，认为将游戏化特征融入学习能够影响学习进程和学习效果，具体包括中介和调节两类影响过程。中介过程是指游戏化特征与教学内容同时以学习者的学习行为与态度为中介影响其学习效果；调节过程是指游戏化特征通过改善学习者的行为与态度，调节教学设计与内容对学习的影响，使之变得更加有效，最终提升学习效果。游戏化特征可以通过中介和调节两个过程中的一个或多条路径来影响学习[13]。游戏化学习理论同样支持假设H7、H15、H16及H17的观点，高游戏经验学习者由于具备更高的游戏化环境适应能力，因此，认知策略将得到优化，表现为产生了更多有效的视觉认知行为、更高水平的积极情绪，进而收获更优的学习效果[14]，由此补充假设H18：游戏化学习材料中的游戏化元素将吸引高游戏经验学习者投入更多的视觉认知资源，表现为每分钟注视时间更长。如图1（d）所示。

综上所述，从大理论视角出发，融会贯通上述四大游戏化学习相关理论的核心观点，参考已有国内外相关研究成果，研究提出18条假设，构建出游戏经验差异对游戏化学习的影响机制假设模型，图1（d）为包含了全部假设的完整模型。研究将进一步通过实验对假设模型进行检验和修正。

三、研究方法

（一）实验设计与被试

本研究依据游戏经验差异对游戏化学习的影响机制假设模型开展实验。采用单因素被试间实验设计：自变量为学习者的游戏经验水平（高、低）；因变量分别为学习动机（内部、外部）、学习体验（积极情绪、心流体验、感知成就、满意度）、视觉认知（注视时间）与学习效果（学习数量、学习质量）。

从某大学招募被试90名，被试需先完成游戏经验水平问卷，筛选出游戏经验水平得分排名前30的被试作为高游戏经验组，排名后30的被试作为低游戏经验组。剔除先前知识水平较高（总分30分，高于18分者）、眼动采样率低于60%的被试，最终高游戏经验组（游戏经验水平M=24.96，SD=4.238）与低游戏经验组（游戏经验水平M=11.64，SD=2.158）均保留被试25名，其余被试不参与实验，但同样会获得相应报酬。卡方检验显示两组被试的性别比例无显著差异（p=0.470），t检验分析显示两组被试的年龄（F=1.121，p=0.358）、先前知识水平（F=0.013，p=0.285）均不存在显著差异。整体技术路线如图2所示。

（二）实验材料

研究采用交互式游戏化教学视频作为实验材料，改编自主题为“物质的跨膜运输方式”的MOOC课程[15]，材料包含“主动运输”“被动运输”“胞吞与胞吐”三个知识点，总时长3分54秒。实验材料的游戏化设计方案依据Werbach和Hunter构建的“动力—机制—组件”DMC游戏化设计框架[16]，分别在教学视频和交互功能中添加不同类型的游戏机制与游戏化元素，使用Articulate Storyline 3.9完成制作。

（三）实验设备与量表

实验中各阶段使用的量表与设备见表1。

四、结果分析与讨论

（一）从大理论视角来看，学习者游戏经验差异对其在游戏化学习中的视觉认知、学习动机、学习体验、学习效果产生何种影响

本实验中高游戏经验组与低游戏经验组各项实验数据的均值（M）、标准差（SD）与独立样本t检验分析结果见表2。

1. 游戏经验差异对学习者的视觉认知过程无显著影响

本实验中不同游戏经验学习者使用的学习材料及其包含的游戏化元素完全一致，且游戏化学习的时间相对较短、对游戏技能的要求相对较低，不同游戏经验学习者的认知投入也基本一致，因而未引起两组之间每分钟注视时间的显著差异。

2. 高游戏经验学习者表现出更强的内部动机，而低游戏经验学习者的外部动机更强

不同游戏经验水平的学习者在游戏化学习中会产生不同类型的学习动机。前人研究发现，高游戏经验者在体验游戏的过程中往往会产生更高的内部动机[24]，本研究结论证明此规律同样适用于游戏化学习。根据认知评估理论（Cognitive Evaluation Theory，CET），由于对游戏环境更熟悉，高游戏经验学习者更倾向于选择游戏化学习方式，这种学习者自身对游戏的兴趣成为激发内部动机的源泉。而对于低游戏经验学习者来说，获取积分与徽章被视为学习的外在目标，在外在奖励的控制下，学习者外部动机内化程度降低（也可视为内部动机被外部奖励破坏），因而仅激发了更高水平的外部动机。

3. 高游戏经验学习者的积极情绪水平显著高于低游戏经验学习者，但心流体验、感知成就、学习满意度方面无显著差异不同游戏经验水平的学习者在游戏化学习中产生了不同的学习体验，但仅体现在积极情绪水平上。Sheldon研究发现，由内部动机驱动的行为更易诱发积极情绪，而外部动机则难以改善情绪状态[25]。因此，研究发现动机与情绪之间的关系是受游戏经验差异影响的，高游戏经验学习者内部动机更高，便获得了更高水平的积极情绪。但由于本研究使用的交互式游戏化视频学习材料的沉浸感有限，对学习者的游戏技能要求也相对较低，不同游戏经验水平的学习者获得了类似的游戏化学习体验，未能发现游戏经验差异对心流体验、感知成就与学习满意度的显著影响。

4. 高游戏经验学习者的学习质量显著高于低游戏经验学习者，但学习数量无显著差异

不同游戏经验水平的学习者收获了不同的学习效果，且主要体现在学习质量上。大量研究证实丰富的游戏经验对学习存在促进作用，如Antzaka等人的研究发现有动作视频游戏经验的学习者阅读成绩更好[26]。本研究结论也证实游戏化学习场景中高游戏经验学习者在高水平的内部动机和积极情绪的双重加持和驱动下，实现了对学习内容的深度加工，因而获得了更好的学习质量。

（二）学习者游戏经验差异影响游戏化学习的机制为何？能否验证基于大理论视角的假设模型

将模型与两组实验数据导入AMOS中，采用结构方程模型进行分析，深入挖掘游戏经验差异对游戏化学习的影响机制与路径。模型拟合度指标均达到标准要求（见表3）。图3为游戏经验差异对游戏化学习的影响机制验证模型。

整体上看，假设模型中源于四大理论的18条假设有10条得到验证，8条假设不成立。具体分析如下：

1. 源于自我决定理论的假设路径验证

游戏经验水平到内部动机路径显著（Beta=0.339，p=0.014，SE=0.436），内部动机到学习数量路径显著（Beta=-0.377，p=0.013，SE=0.213），学习数量到学习质量路径显著（Beta=0.427，p<0.001，SE=0.145）；内部动机到积极情绪路径显著（Beta=0.455，p<0.001，SE=0.564），积极情绪到学习数量路径显著（Beta=0.328，p=0.031，SE=0.048），学习数量到学习质量路径显著（Beta=0.427，p＜0.001，SE=0.145）；游戏经验水平到外部动机路径显著（Beta=-0.237，p=0.087，SE=0.584），外部动机到学习数量路径显著（Beta=0.239，p=0.064，SE=0.136）；外部动机到内部动机路径不显著（Beta=0.145，p=0.296，SE=0.104），外部动机到积极情绪路径不显著（Beta=0.049，p=0.692，SE=0.414）。假设H1、H2、H3、H4、H5、H7、H9成立，H6、H8不成立。

上述路径验证了高游戏经验学习者在游戏化学习中获得了更高的内部动机，而外部动机相对较低。外部动机能够直接对学习数量与质量产生促进作用，而内部动机则需要积极情绪来介导，较高水平的内部动机诱发了学习者积极的情绪状态，进而促进了学习数量与质量的提升，但外部动机不能诱发积极情绪。动机对学习效果的促进作用需要综合内部和外部两种动机的影响，最能促进学习的动机组合为“高内部动机+低外部动机”[27]，本研究结论恰好与该动机组合的作用一致。从总体上看，高游戏经验学习者在内部动机的推动下获得积极的情绪状态，学习数量与质量进而得到提升，而外部动机是一种压力驱使，因此不能诱发积极情绪。

2. 源于心流理论的假设路径验证

游戏经验水平到心流体验路径不显著（Beta=-0.157，p=0.254，SE=0.898），心流体验到感知成就路径显著（Beta=0.479，p<0.001，SE=0.048），感知成就到满意度路径显著（Beta=0.386，p=0.003，SE=0.066），满意度到学习数量路径不显著（Beta=0.038，p=0.766，SE=0.455）；积极情绪到心流体验路径显著（Beta=0.456，p<0.001，SE=0.063）。假设H11、H12、H14成立，H10、H13不成立。

研究发现高游戏经验学习者的心流体验并无显著提升，但积极的情绪状态能够刺激他们产生心流状态，进一步获得更高的感知成就与学习满意度，但更好的学习体验并未显著提高学习数量与质量。这或许是因为当游戏化学习方式仅提升了学习者的学习体验时，学习者沉迷于游戏化机制和元素中，不能集中于学习任务之上，抑制了学习效果的提升。

3. 源于数字化学习认知情感理论的假设路径验证

游戏经验水平到积极情绪路径显著（Beta=0.218，p=0.091，SE=1.826），积极情绪到每分钟注视时间路径不显著（Beta=-0.118，p=0.434，SE=0.103），每分钟注视时间到学习数量路径不显著（Beta=0.156，p=0.227，SE=0.059）。假设H15成立，H16、H17不成立。

游戏化学习场景更能满足高游戏经验学习者对“玩中学”的要求，使游戏化学习成为自己的“主场”，获得更强的归属感与顺利完成任务的信心，进而激发了积极的情绪体验，更有利于学习数量与质量的提升。由于本研究中高游戏经验组与低游戏经验组使用的游戏化学习材料完全相同，因此，在学习过程中从视觉通道接收到的教学内容和游戏化元素的数量及位置均一致，未发现两组之间在视觉认知行为方面的差异。

4. 源于游戏化学习理论的假设路径验证

游戏经验水平到每分钟注视时间路径不显著（Beta=-0.014，p=0.928，SE=1.461）。假设H18不成立。

从游戏化学习理论视角同样发现两组在视觉认知方面不存在差异。结合假设H7、H9、H15可以得出游戏化学习过程中的游戏化元素更能够吸引高游戏经验水平的学习者的情绪投入，积极情绪作为介导有效改善了学习数量与质量。

综上所述，本研究从大理论视角提出的假设模型被部分验证，游戏经验差异影响游戲化学习的机制包括：游戏经验水平→内部动机→积极情绪→学习数量→学习质量；游戏经验水平→积极情绪→学习数量→学习质量；游戏经验水平→外部动机→学习数量→学习质量；游戏经验水平→积极情绪→心流体验→感知成就→学习满意度。

五、大理论视角下针对游戏经验差异的游戏化学习设计对策

游戏经验差异在学生群体中普遍存在，部分学习者可能由于自身游戏经验的不足导致无法适应游戏化学习环境，进而阻碍学习体验与效果。因此，本研究基于大理论视角，结合研究发现的游戏经验差异对游戏化学习的影响机制，提出面向游戏经验差异的游戏化学习资源、策略和环境的优化设计对策，以回答研究问题三，旨在充分释放游戏化学习的潜在优势，提升各类游戏经验水平学习者的游戏化学习体验与成效。

（一）促成“外驱”向“内驱”转化，让高水平内部动机成为促进游戏化学习的总抓手

自我决定理论将内部动机定义为一种自主型动机，即“内驱”，而外部动机则是一种控制型动机，即“外驱”，“外驱”可随内化程度的提升逐渐转化为“内驱”。在“内驱”的支持下，学习者将获得更多的知识与更好的学习体验。高游戏经验学习者在游戏化学习中会产生较高水平的内部动机进而自发地参与学习活动，而低游戏经验学习者由于外部动机较高，参与学习的动力源于外部的奖励驱使，导致学习体验与效果略逊于高游戏经验者。基于此，建议将促进不同游戏经验学习者把“外驱”内化为“内驱”作为提升游戏化学习体验与成效的关键。例如，在使用外部奖励作为工具驱动学习者产生学习行为的同时，帮助学习者设置学习目标，将学习进度与行为表现可视化，并不断为学习者提供鼓励和支持；当学习者在获取奖励并感知到自己的进步时，外部奖励将逐渐被转化为一种内部激励，促使学习者以“自我提升”为目的，积极主动完成游戏化学习任务，实现“外驱”的内化。

（二）推动游戏化学习“挑战”与学习者“技能”高度匹配，使学习者在心流状态下投入游戏化学习

心流理论认为，只有在游戏化学习任务的“挑战性”与学习者的“技能水平”相契合的条件下，学习者才能够感受到心流。高游戏经验学习者能够在游戏化学习过程中获得较高水平的积极情绪，进而刺激学习者进入心流状态，以获得更高的感知成就与学习满意度，整体来看游戏化学习体验更佳。而低游戏经验者由于游戏经验的缺失，导致游戏“技能”水平低于高游戏经验学习者，所以不能够适配游戏化学习任务的“挑战性”，是游戏化学习体验不佳的根本原因。基于此，建议创设不同游戏化程度的学习环境以适应不同游戏经验水平的学习者。例如，在保证学习难度、教学目标与教学内容一致的同时，控制学习过程中的游戏化元素的种类与数量、设置不同难度的“游戏化”学习任务等；不同游戏经验的学习者可自主选择与自己学习需求相适配的游戏化学习任务，实现个性化、差异化的学习，推动游戏化学习“挑战”与学习者游戏“技能”的高度匹配。

（三）诱发“积极情绪”以促进游戏化学习认知加工，使快乐学习贯穿游戏化学习始终

数字化学习认知情感理论提出，积极的情绪状态可促进学习者产生有利于认知加工的学习行为，进而促进学习。高游戏经验学习者在游戏化学习中更易产生积极情绪，进而促进深度认知加工，获得更好的学习效果；而低游戏经验学习者则未能产生积极的情绪状态，导致学习效果不佳。为此，建议在游戏化学习资源设计时引入情绪设计的理念，发掘游戏化学习的趣味性，帮助学习者合理调节情绪状态。例如，当游戏化学习进程即将进入难度较高的阶段，可以通过文字提示、趣味音效、虚拟同伴帮助等方法为学习者提供情感支持，保证学习者能够以积极的情绪状态完成高难度任务；也可以对游戏化学习中含高难度知识点的关键部分进行多彩化与拟人化的设计，并优化知识讲解配音与背景音乐，从视觉和听觉双通道诱发学习者的积极情绪，进而改善游戏化学习认知过程与学习效果[28]。

（四）巧用“游戏元素与机制”改善游戏化学习行为，促进教育性与游戏性的平衡统一

游戏化学习理论认为，教学内容与游戏化元素将共同影响游戏化学习行为态度与学习效果，其中游戏化元素将改善学习行为与态度，并促进学习效果提升。高游戏经验学习者更易在积极的情绪状态下高质量地完成游戏化学习任务，但由于本研究中不同游戏经验组的游戏化学习材料、游戏元素与机制均相同，因此，并未发现不同游戏经验学习者的游戏化学习行为存在区别。基于此，为激发不同游戏经验的学习者产生有效的游戏化学习行为，建议使用更科学的游戏化设计模型来创设游戏性与教育性相平衡的游戏化学习环境。例如，可根据学习—游戏机制模型（LM-GM）、元素—机制—情感（Mechanics-Dynamics-Aesthetics， MDA）等游戏化设计框架，明确游戏化设计方案中的游戏元素、游戏机制和情感体验，将教学目标与游戏化设计充分匹配以创造高质量的游戏化学习新体验。

六、结   语

研究基于大理论视角，全面系统探究了学习者的游戏经验差异对游戏化学习的影响机制，并提出四条游戏化学习的优化设计对策，系统地回答了三个研究问题，旨在克服游戏经验差异对游戏化学习的不良影响，全面促进各类学习者的游戏化学习体验与效果，推动游戏化学习的健康良性发展。但本研究仍存在一些不足，如采用主观报告方式的问卷测量学习者的动机与情绪状态、被试男女比例无显著差异等。在后续的研究中可引入生理测量手段来完成动机与情绪状态等数据的测量，深入探索适合于不同教学内容、教学场景与学习对象的游戏化学习机制和策略。

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