沉浸式環(huán)境下學(xué)習(xí)評(píng)估研究綜述

王子

摘 要：目前，沉浸式環(huán)境因能夠促進(jìn)更好、更深入的學(xué)習(xí)而被廣泛應(yīng)用于教學(xué)中，但對基于沉浸式環(huán)境的學(xué)習(xí)評(píng)估研究尚未有統(tǒng)一定論，且缺乏完善的基于沉浸式環(huán)境的學(xué)習(xí)評(píng)估模型。為此，針對當(dāng)前基于沉浸式環(huán)境的學(xué)習(xí)評(píng)估研究，采用文獻(xiàn)研究法對其進(jìn)行系統(tǒng)梳理，為進(jìn)一步建立與完善基于沉浸式環(huán)境的學(xué)習(xí)評(píng)估模型提供借鑒。

關(guān)鍵詞：沉浸式環(huán)境;學(xué)習(xí)評(píng)估;隱形評(píng)估

DOI：10. 11907/rjdk. 182059

中圖分類號(hào)：G434文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-7800（2019）002-0198-03

Abstract：Currently， the immersive environment is widely used in education and teaching because it promotes better and deeper learning. However， research on learning assessment based on immersive environment has not yet been unified， and there is no refined learning evaluation model based on immersive environment. Therefore the current research on learning assessment based on immersive environment is systematically reviewed by literature research， which provides reference for the further establishment and improvement of learning evaluation model based on immersive environment.

Key Words：immersive environment; learning assessment; stealth assessment

0 引言

沉浸式環(huán)境是指利用VR、AR、MUVE等沉浸式技術(shù)創(chuàng)造出的使人們在交互時(shí)具有主觀印象體驗(yàn)的環(huán)境。沉浸式環(huán)境強(qiáng)調(diào)沉浸感，使用者能夠感受到自己是虛擬世界的一部分，如同在真實(shí)環(huán)境中一樣具有主動(dòng)性[1]，因此被廣泛應(yīng)用于教學(xué)中。近年來，基于沉浸式環(huán)境的學(xué)習(xí)評(píng)估研究受到越來越多學(xué)者關(guān)注，包括對虛擬系統(tǒng)及學(xué)習(xí)環(huán)境的評(píng)估等，并提出了多種評(píng)估方法。然而，目前基于沉浸式環(huán)境的學(xué)習(xí)尚缺乏完善的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，也沒有相應(yīng)文獻(xiàn)對該領(lǐng)域作進(jìn)一步梳理與總結(jié)。因此，本文對當(dāng)前基于沉浸式環(huán)境的學(xué)習(xí)評(píng)估研究進(jìn)行系統(tǒng)梳理，為進(jìn)一步建立與完善基于沉浸式環(huán)境的學(xué)習(xí)評(píng)估模型提供借鑒。

1 沉浸式環(huán)境優(yōu)勢

沉浸式環(huán)境的第一大優(yōu)勢是可以讓學(xué)習(xí)者與現(xiàn)實(shí)生活中被認(rèn)為危險(xiǎn)性較高的環(huán)境或無法實(shí)現(xiàn)的環(huán)境進(jìn)行交互，而且給予其更多機(jī)會(huì)探索學(xué)習(xí)，以促進(jìn)學(xué)生主觀、能動(dòng)地學(xué)習(xí)。例如，學(xué)習(xí)者可以在創(chuàng)設(shè)的沉浸式學(xué)習(xí)環(huán)境中與虛擬物體交互，如操控按鈕觀察森林環(huán)境的四季變化，或進(jìn)行模擬實(shí)訓(xùn)，學(xué)習(xí)操作真實(shí)環(huán)境中危險(xiǎn)而不能觸碰的大型機(jī)器等。例如在飛行模擬器訓(xùn)練中，飛行員在模擬的飛行環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練，但視覺、聽覺、觸覺都具有“真實(shí)”感受，從而有助于提高飛行技能。

大量研究已證實(shí)了沉浸式環(huán)境對于學(xué)習(xí)的有效性。例如，Knight[2]對沉浸式環(huán)境應(yīng)用于醫(yī)學(xué)教學(xué)中的有效性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，當(dāng)一組患者的治療需求超過可用資源時(shí)，快速、準(zhǔn)確地判斷治療優(yōu)先次序?qū)τ谥委熃Y(jié)果非常重要。其將傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法（卡片分類法）與利用沉浸式游戲Triage Trainer的方法進(jìn)行對照實(shí)驗(yàn)，對Triage Trainer的有效性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)探究。對卡片分類組中的44名參與者和Triage Trainer組的47名參與者正確確定每個(gè)傷員優(yōu)先級(jí)（標(biāo)記準(zhǔn)確性）以及正確遵循程序（步驟準(zhǔn)確性）的能力進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用Triage Trainer的參與者比卡片分類組在標(biāo)記準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)更好，其分配正確率是卡片分類組的4倍，并且得分更高。

沉浸式環(huán)境往往能夠引發(fā)學(xué)習(xí)者的情感反應(yīng)，當(dāng)學(xué)習(xí)者完全沉浸在環(huán)境中，會(huì)產(chǎn)生興奮、厭倦、困惑、沮喪等情感反應(yīng)，這些反應(yīng)往往會(huì)影響學(xué)習(xí)者問題解決技能等相關(guān)能力的發(fā)展[3]。并且已有研究證明，利用虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)學(xué)習(xí)后的自閉癥兒童情緒能力顯著提高，因此可將沉浸式學(xué)習(xí)環(huán)境應(yīng)用于特殊教育，為自閉癥患者的學(xué)習(xí)和社交技能練習(xí)提供一個(gè)安全平臺(tái)[4] 。

沉浸式學(xué)習(xí)環(huán)境通常以建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論與情境認(rèn)知理論為基礎(chǔ)，在沉浸式學(xué)習(xí)環(huán)境中，所設(shè)計(jì)的情境、活動(dòng)和社會(huì)互動(dòng)不斷挑戰(zhàn)學(xué)習(xí)者存儲(chǔ)在腦海中的已有經(jīng)驗(yàn)，以此促進(jìn)學(xué)習(xí)者對知識(shí)的主動(dòng)建構(gòu)過程[5]。情境認(rèn)知理論則認(rèn)為學(xué)習(xí)是一個(gè)積極的過程，可通過特定的問題解決場景建構(gòu)意義，從而使學(xué)習(xí)者產(chǎn)生興奮感和好奇心[6]。

在沉浸式環(huán)境中，知識(shí)的獲取始于交互，然后通過獲取有意義與有目的的語言促進(jìn)行為更好地發(fā)展。身臨其境的游戲情節(jié)設(shè)計(jì)或其它交互使學(xué)習(xí)者能夠達(dá)到最近發(fā)展區(qū)。最近發(fā)展區(qū)是指學(xué)習(xí)者通過同伴協(xié)作或引導(dǎo)教學(xué)支持所能完成的事情與沒有這些支持所能完成事情之間的距離[7]。為此，精心設(shè)計(jì)的沉浸式環(huán)境包括規(guī)則、目標(biāo)、反饋和交互性[8]，學(xué)習(xí)者可以從中獲得知識(shí)、技能與其它能力。

綜上所述，沉浸式環(huán)境通過為學(xué)習(xí)者提供有效環(huán)境，以促進(jìn)學(xué)習(xí)者各種能力的發(fā)展，但如何準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)習(xí)者已具備的能力并將其作為基礎(chǔ)繼續(xù)促進(jìn)學(xué)習(xí)，是沉浸式環(huán)境應(yīng)用于教學(xué)中面臨的重要問題。

2 沉浸式環(huán)境學(xué)習(xí)評(píng)估

與傳統(tǒng)面對面的課堂學(xué)習(xí)相比，沉浸式學(xué)習(xí)環(huán)境提供了全新的學(xué)習(xí)體驗(yàn)與更多學(xué)習(xí)情境，在傳統(tǒng)教學(xué)中，教師可根據(jù)學(xué)生行為和反應(yīng)（比如走神、困惑時(shí)的表情）判斷學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)，從而對教學(xué)過程進(jìn)行調(diào)整。但在沉浸式環(huán)境下的學(xué)習(xí)主要是學(xué)生與沉浸式環(huán)境之間的交互，教師無法觀察學(xué)生學(xué)習(xí)狀況，因而不能給予及時(shí)的指導(dǎo)與反饋。并且，沉浸式環(huán)境下的學(xué)習(xí)評(píng)估方式不同于傳統(tǒng)評(píng)估常用的課堂觀察與課后測試，需要對學(xué)生學(xué)習(xí)過程進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤分析，以實(shí)現(xiàn)對學(xué)生學(xué)習(xí)的自動(dòng)評(píng)價(jià)與反饋，這需要相關(guān)技術(shù)的支持，以及確定對學(xué)生哪些學(xué)習(xí)行為進(jìn)行監(jiān)測、如何監(jiān)測等，所以需要構(gòu)建更加全面的適合沉浸式環(huán)境的學(xué)習(xí)評(píng)估模型。

目前，關(guān)于沉浸式環(huán)境學(xué)習(xí)模型的評(píng)估主要包括兩種：一是將傳統(tǒng)學(xué)習(xí)評(píng)估與在線實(shí)時(shí)監(jiān)控分析相結(jié)合，使用外部評(píng)估與內(nèi)部評(píng)估兩種方式進(jìn)行學(xué)習(xí)評(píng)估;二是完全嵌入式的隱形評(píng)估，通過在線實(shí)時(shí)跟蹤與分析學(xué)生學(xué)習(xí)行為，實(shí)現(xiàn)對學(xué)生學(xué)習(xí)的自動(dòng)評(píng)價(jià)與反饋。

2.1 基于沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

何聚厚等提出基于沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以學(xué)習(xí)目標(biāo)解析為導(dǎo)向，構(gòu)建有效的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

2.1.1 基于沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

在對學(xué)習(xí)目標(biāo)進(jìn)行解析的基礎(chǔ)上，結(jié)合沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)特征，按照三維教學(xué)目標(biāo)，將一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)確定為情感層面、過程層面與知識(shí)層面。情感層面包括學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)意志、學(xué)習(xí)價(jià)值觀與學(xué)習(xí)興趣;過程層面包括學(xué)習(xí)準(zhǔn)備、體驗(yàn)與交互、反思;知識(shí)層面包括知識(shí)獲取、知識(shí)保持與學(xué)習(xí)遷移。選擇虛擬現(xiàn)實(shí)教育研究方向的專家作為調(diào)查對象發(fā)放指標(biāo)權(quán)重問卷，采用專家咨詢法、AHP法和層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重。

2.1.2 基于沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)用案例

該研究采用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與azure平臺(tái)構(gòu)造人體骨骼虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)體驗(yàn)，系統(tǒng)主要分為3部分：骨骼學(xué)習(xí)、骨骼觀察與骨骼拼接，可以體驗(yàn)、操作一些抽象概念以及現(xiàn)實(shí)環(huán)境中無法實(shí)現(xiàn)的學(xué)習(xí)場景，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)。

根據(jù)提出的虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)量表。將學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)分為3部分，分別是自我評(píng)價(jià)、教師評(píng)價(jià)與系統(tǒng)在線評(píng)價(jià)。每種評(píng)價(jià)方式均使用 1～5 五個(gè)標(biāo)度進(jìn)行打分，并利用 azure 平臺(tái)，基于大數(shù)據(jù)對學(xué)生學(xué)習(xí)過程與行為進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤分析，以實(shí)現(xiàn)對學(xué)生學(xué)習(xí)的自動(dòng)評(píng)價(jià)反饋和指導(dǎo)。通過學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)量表和行為數(shù)據(jù)分析，可以對學(xué)生學(xué)習(xí)適應(yīng)、意義構(gòu)建、問題解決策略、學(xué)習(xí)遷移、學(xué)習(xí)調(diào)整5個(gè)階段進(jìn)行分析。例如：若學(xué)生戴上頭盔、手柄進(jìn)入場景后停留時(shí)間過長，說明學(xué)生對軟件交互方式部分存在疑問[9]。

該指標(biāo)體系將傳統(tǒng)學(xué)習(xí)評(píng)估與在線數(shù)據(jù)跟蹤分析相結(jié)合，能夠清晰反映學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、知識(shí)薄弱點(diǎn)與學(xué)習(xí)偏好等，有助于指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。在實(shí)際應(yīng)用過程中還可結(jié)合具體情況，選擇性地對各項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)有效的學(xué)習(xí)分析。

2.2 隱形評(píng)估模型

2.2.1 隱形評(píng)估模型介紹

Shute[10]提出的“隱形評(píng)估”是指在沉浸式環(huán)境中基于證據(jù)、持續(xù)且不顯眼的評(píng)估。隱形評(píng)估捕獲、測量并支持學(xué)習(xí)者在沉浸式環(huán)境中目標(biāo)能力的發(fā)展，根據(jù)學(xué)習(xí)者需求調(diào)整當(dāng)前學(xué)習(xí)環(huán)境并給予適當(dāng)反饋。當(dāng)學(xué)習(xí)者與沉浸式環(huán)境交互時(shí)，隱形評(píng)估通過在日志文件中捕獲的數(shù)據(jù)分析特定動(dòng)作與交互，基于證據(jù)估計(jì)學(xué)習(xí)者能力狀態(tài)。隱形評(píng)估創(chuàng)建學(xué)生模型，并在學(xué)習(xí)者與沉浸式環(huán)境交互時(shí)不斷更新。之后，來自學(xué)生模型的信息可用于提供相關(guān)反饋或調(diào)整沉浸式環(huán)境以滿足學(xué)習(xí)者需求，在此過程中將創(chuàng)造個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。隱形評(píng)估采用原則性評(píng)估設(shè)計(jì)框架，稱為以證據(jù)為中心的設(shè)計(jì)（ECD）[11]。ECD涉及概念與計(jì)算模型的開發(fā)，包括能力模型、證據(jù)模型及任務(wù)模型等，這些模型共同協(xié)作以實(shí)現(xiàn)有效評(píng)估。

2.2.2 隱形評(píng)估模型應(yīng)用案例

為了測試該評(píng)估模型的有效性，為游戲“Use Your Brainz”（UYB：游戲植物大戰(zhàn)僵尸的修改版本）開發(fā)了一個(gè)隱形評(píng)估模型。在游戲中，玩家在草坪上放置各種特殊植物，以防止僵尸到達(dá)他們的房子。每種植物都有不同屬性，例如：一些植物（攻擊性植物）直接攻擊僵尸，而其它植物（防御性植物）減緩僵尸行走速度，讓玩家有更多時(shí)間攻擊僵尸。一些植物產(chǎn)生“太陽”，這是植物所需的游戲資源。游戲的挑戰(zhàn)來自于確定使用哪些植物以及在戰(zhàn)場上將其放置在何處，以擊敗游戲中每個(gè)級(jí)別的所有僵尸。

創(chuàng)建一個(gè)測量問題解決能力的隱形評(píng)估，需要以下幾個(gè)步驟：①首先，基于大量文獻(xiàn)分析構(gòu)建問題解決能力模型。該模型包括4個(gè)主要因素：分析給定約束、計(jì)劃解決途徑、在解決問題時(shí)有效使用工具，以及監(jiān)控和評(píng)估進(jìn)度;②選擇適當(dāng)?shù)某两江h(huán)境（UYB游戲）嵌入隱形評(píng)估;③在完成問題解決能力模型后，確定數(shù)十個(gè)可觀察的游戲指標(biāo)，用作更新問題解決能力模型的證據(jù)。例如：研究小組確定在第一波僵尸到達(dá)之前種植3個(gè)或更多植物作為“分析活動(dòng)和約束”方面的指示，以此說明玩家對時(shí)間與資源約束的理解;④創(chuàng)建一個(gè)Q矩陣，其中列為4個(gè)問題解決因素，行為與列相關(guān)的所有指標(biāo);⑤確定評(píng)分規(guī)則，決定如何將指標(biāo)分類為離散類別（例如：是/否，相對于動(dòng)作質(zhì)量的高/中/低）對指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分。例如：如果玩家在第二波僵尸到達(dá)之前種植了6個(gè)太陽，則將該動(dòng)作自動(dòng)記錄為“是”，為第一個(gè)因素“分析給定約束”提供正面證據(jù);⑥在對所有指標(biāo)進(jìn)行分類后，將每個(gè)指標(biāo)與相關(guān)能力模型變量相關(guān)聯(lián)，并建立其之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)關(guān)系，累積傳入的游戲數(shù)據(jù)，并更新能力模型中的信念（為每個(gè)級(jí)別創(chuàng)建一個(gè)BN，總共43個(gè)BN）;⑦在為UYB建立BN時(shí)，團(tuán)隊(duì)中的游戲?qū)＜液托睦頊y量員根據(jù)能力模型變量，設(shè)置各種狀態(tài)概率。但在對BN進(jìn)行試點(diǎn)測試后，數(shù)據(jù)用于修改BN參數(shù);⑧最后，使用外部測量驗(yàn)證隱形評(píng)估。

驗(yàn)證研究參與者為7年級(jí)學(xué)生，研究過程為讓學(xué)生玩游戲3小時(shí)（連續(xù)3天每天1小時(shí)）。結(jié)果顯示，兩項(xiàng)外部測試的學(xué)生得分與游戲中的隱形評(píng)估估計(jì)值顯著相關(guān)。因此，在UYB游戲中嵌入隱形評(píng)估是有效的。其它研究使用隱形評(píng)估衡量各種能力，例如物理理解能力與學(xué)習(xí)持久性等。研究總體結(jié)果也顯示了外部與游戲內(nèi)估計(jì)之間的顯著相關(guān)性。

隱形評(píng)估可以改善當(dāng)前評(píng)估方法通常與學(xué)習(xí)過程脫節(jié)的問題，教師無需破壞正常教學(xué)過程對學(xué)生進(jìn)行外部測試。而且隱形評(píng)估對學(xué)生是連續(xù)與不可見的，支持所有類型沉浸式環(huán)境下的實(shí)時(shí)指導(dǎo)及其它類型的學(xué)習(xí)支持。

3 總結(jié)與展望

通過對已有文獻(xiàn)的分析與梳理，目前關(guān)于沉浸式環(huán)境學(xué)習(xí)模型的評(píng)估主要包括兩種類型：一種是將傳統(tǒng)學(xué)習(xí)評(píng)估與在線實(shí)時(shí)監(jiān)控分析相結(jié)合的評(píng)估方式，另一種則是完全嵌入式的隱形評(píng)估。通過在線實(shí)時(shí)跟蹤與分析學(xué)生學(xué)習(xí)過程與行為，實(shí)現(xiàn)對學(xué)生學(xué)習(xí)的自動(dòng)評(píng)價(jià)與反饋。總體而言，基于沉浸式環(huán)境的學(xué)習(xí)評(píng)估研究尚處于發(fā)展階段，評(píng)估方法還需作進(jìn)一步完善。但隨著科技的不斷進(jìn)步，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，基于沉浸式環(huán)境的學(xué)習(xí)評(píng)估將有著廣闊的發(fā)展前景。

參考文獻(xiàn)：

[1] SUH A，PROPHET J. The state of immersive technology research： a literature analysis[J]. Computers in Human Behavior，2018：S0747563218301857.

[2] KNIGHT J F， CARLEY S，TREGUNNA B， et al. Serious gaming technology in major incident triage training： a pragmatic controlled trial[J]. Resuscitation， 2010，81（9）：1175-1179.

[3] SHUTE V J，VENTURA M，KE F. The power of play： the effects of Portal 2 and Lumosity on cognitive and noncognitive skills[J]. Computers & Education， 2015， 80：58-67.

[4] DIDEHBANI N，ALLEN T T，KANDALAFT M，et al. Virtual reality social cognition training for children with high functioning autism[J]. Computers in Human Behavior， 2016， 62：703-711.

[5] 高媛，劉德建，黃真真，等. 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)促進(jìn)學(xué)習(xí)的核心要素及其挑戰(zhàn)[J]. 電化教育研究，2016（10）：77-87.

[6] BARAB S，THOMAS M，DODGE T，et al. Making learning fun： quest atlantis， a game without guns[J]. Educational Technology， Research and Development，2005，53（1）：86-107.

[7] SHUTE V，RAHIMI S，EMIHOVICH B. Assessment for learning in immersive environments[C]. Virtual， Augmented， and Mixed Realities in Education，2017.

[8] 季至宇. VR與AR技術(shù)教育應(yīng)用研究[J]. 軟件導(dǎo)刊，2017，16 （10）： 220-222.

[9] 何聚厚，梁瑞娜，肖鑫，等. 基于沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)[J]. 電化教育研究，2018（3）：75-81.

[10] SHUTE V J，LEIGHTON J P，JANG E E，et al. Advances in the science of assessment[J]. Educational Assessment，2016，21（1）：34-59.

[11] MISLEVY R J，STEINBERG L S，ALMOND R G. Focus article： on the structure of educational assessments[J]. Measurement： Interdisciplinary Research & Perspective，2003（1）：3-62.

[12] VENTURA M，SHUTE V. The validity of a game-based assessment of persistence[J]. Computers in Human Behavior，2013，29（6）：2568-2572.

[13] VYGOTSKY L. Mind in society： the development of higher psychological processes[M]. Cambridge，MA： Harvard University Press， 1978.

[14] WüSTENBERG，SASCHA，GREIFF S，F(xiàn)UNKE J . Complex problem solving—more than reasoning[J]. Intelligence，2012，40（1）：1-14.

[15] 付樹華. “虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)”進(jìn)課堂：學(xué)習(xí)方式“進(jìn)化”新路徑[J]. 中小學(xué)管理，2016（7）：16-17.

[16] 羌紅. 桌面三維虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 金華：浙江師范大學(xué)，2010.

[17] 曹建磊. 第二人生（Second life）在小學(xué)英語課程中的應(yīng)用研究[D]. 新鄉(xiāng)：河南師范大學(xué)，2014.

[18] 羅書偉. 中學(xué)生學(xué)習(xí)價(jià)值觀結(jié)構(gòu)及其特點(diǎn)的研究[D]. 重慶：西南大學(xué)，2007.

[19] 張琪. E-Learning 環(huán)境中大學(xué)生自我效能感與深度學(xué)習(xí)的相關(guān)性研究[J]. 電化教育研究，2015，36（4）：55-61.

[20] 陶侃. 虛擬環(huán)境中基于問題情境的認(rèn)知活動(dòng)與學(xué)習(xí)交互[J]. 開放教育研究，2012（4）：36-43.

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