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    在線學(xué)習(xí)投入的研究現(xiàn)狀

    2019-10-08 09:03:43李秋雨李玉斌姚巧紅
    軟件 2019年2期
    關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)投入在線學(xué)習(xí)建議

    李秋雨 李玉斌 姚巧紅

    摘? 要: 提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入度,是當(dāng)前在線教育方式需要解決的重要問(wèn)題。文章以Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的311篇相關(guān)文獻(xiàn)為研究樣本,借助CiteSpace、SATI等統(tǒng)計(jì)工具,對(duì)在線學(xué)習(xí)投入近10年的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了宏觀分析。研究發(fā)現(xiàn),在線學(xué)習(xí)投入正在成為在線教育領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn);《REVIEW OF EDUCATIONAL RESEARCH》等7本期刊是發(fā)表在線學(xué)習(xí)投入度研究成果的重要期刊;印第安納州大學(xué)的George D. Kuh等5位作者的研究成果對(duì)在線學(xué)習(xí)投入度研究影響較大;研究焦點(diǎn)集中在基于計(jì)算機(jī)中介交流模式下的在線學(xué)習(xí)投入研究等5大主題。建議未來(lái)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)情感投入、影響因素、改善策略以及有效保持學(xué)生投入在線課程設(shè)計(jì)的研究。

    關(guān)鍵詞: 學(xué)習(xí)投入;在線學(xué)習(xí);現(xiàn)狀;建議

    中圖分類號(hào): G43? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A? ? DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2019.02.004

    【Abstract】: It is an important problem to improve student engagement in online learning. Taking the 311 literatures? in the Web of Science database as the research sample, this paper makes a macroscopic analysis of the research status of online student engagement in recent 10 years with the help of statistical tools such as Cite Space and SATI. It is found that online student engagement is becoming a research hotspot in the field of online education. REVIEW OF EDUCATIONAL RESEARCH and other 7 journals are important journals to study the research results of on online student engagement. The research results of George D. kuh of the University of Indiana and other 5 authors have a great influence on the research of online student engagement; and the research focuses on 5 topics, including online student engagement investment research based on Computer-mediated communication mode. It is suggested that the research on emotional engagement, influencing factors, improvement strategies and effective maintenance of online curriculum design should be strengthened in the future.

    【Key words】: Student engagement; Online learning; Status; Advice

    0? 引言

    與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)模式相比,在線學(xué)習(xí)方式具有學(xué)習(xí)資源豐富、學(xué)習(xí)地點(diǎn)隨意、學(xué)習(xí)時(shí)間靈活以及學(xué)習(xí)內(nèi)容個(gè)性化等優(yōu)勢(shì)。與此同時(shí),“高輟課率、低參與性、難以深度學(xué)習(xí)”等質(zhì)量危機(jī)[1],也是以MOOC為代表的在線學(xué)習(xí)方式正在遭遇的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。有效保持學(xué)生的學(xué)習(xí)投入度是當(dāng)前在線課程設(shè)計(jì)的重要挑戰(zhàn)(Denise Stanley and Yi Zhang, 2018)[2]。

    隨著對(duì)在線教育研究的深入,除了學(xué)習(xí)、滿意度、興趣(Learning, Satisfaction and Interest, LSI)和未來(lái)行為意向(Future Behavioral Intentions, FBI)等主題外[3],學(xué)習(xí)投入度(Learning Engagement)正在成為衡量學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)質(zhì)量的關(guān)鍵變量和在線學(xué)習(xí)模式研究的重要方向之一[4]。有研究表明,在線學(xué)習(xí)模式下,高水平的學(xué)習(xí)投入,不僅能夠促進(jìn)學(xué)習(xí)者進(jìn)行自我調(diào)節(jié)與自我管理,獲得自我效能感,還能增加高階思維能力,從而實(shí)現(xiàn)有效的深度學(xué)習(xí)[5]。因此,研究在線學(xué)習(xí)投入問(wèn)題十分有意義。本文是利用Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中收錄的相關(guān)文獻(xiàn),分析了在線學(xué)習(xí)投入近10年的研究現(xiàn)狀。

    1? 樣本、方法與過(guò)程

    1.1? 研究樣本

    本研究的文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)來(lái)源于Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)(以下簡(jiǎn)稱WOS)。WOS是美國(guó)Thomson Reuters(湯姆森路透)科技信息集團(tuán)出版的一個(gè)大型綜合性、多學(xué)科、核心期刊引文索引庫(kù),也是世界各國(guó)研究人員獲取學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的主要渠道之一,在國(guó)際上具有很高的權(quán)威性和知名度。檢索策略是:以“online learning engagement OR online student engagement OR online student participation OR online learning participation”為主題檢索詞,限定題目中含有關(guān)鍵詞“engagement OR participation”,以“2008-2018”為檢索時(shí)間范圍,共獲得文獻(xiàn)587篇。通過(guò)人工篩選和精煉,去掉主題不相關(guān)、重復(fù)文獻(xiàn)后,共提取論文311篇,年度發(fā)文情況如圖1所示。

    1.2? 方法和過(guò)程

    由于文獻(xiàn)數(shù)量比較多,為了更加宏觀的把握研究的熱點(diǎn)、主題和進(jìn)展等信息,本文使用了引文分析和共詞聚類分析方法,具體分析過(guò)程如圖2。

    其中,引文分析使用的是Cite Space工具,通過(guò)分析學(xué)術(shù)論文引用、被引用情況的分布特征,揭示在線學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域的主要期刊、關(guān)鍵作者、重要文獻(xiàn)等信息。共詞聚類分析過(guò)程是,首先利用SATI對(duì)高頻關(guān)鍵詞和共詞、詞篇矩陣進(jìn)行提取;然后將得到的共詞矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)cinet進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析,繪制社群圖圖譜,將詞篇矩陣導(dǎo)入SPSS生成相似矩陣,完成主題聚類,最后通過(guò)高頻關(guān)鍵詞聚類樹(shù)狀圖等方式直觀地呈現(xiàn)在線學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

    2? 分析結(jié)果

    2.1? 重要期刊

    學(xué)術(shù)期刊的重要性通常體現(xiàn)在兩個(gè)方面:期刊的影響因子和文章的被引頻次。本文按照影響因子大于1和被引頻次高于50的閾值標(biāo)準(zhǔn),對(duì)有關(guān)在線學(xué)習(xí)投入度研究的重要期刊進(jìn)行了遴選,共有7本期刊進(jìn)入列表,如表1。說(shuō)明這7本期刊上的文章,是國(guó)際在線學(xué)習(xí)投入研究領(lǐng)域的重要文獻(xiàn),國(guó)內(nèi)學(xué)者在從事相關(guān)研究時(shí)閱讀這些文獻(xiàn)有利于快速、準(zhǔn)確地把握國(guó)際研究動(dòng)態(tài)。其中,《REVIEW OF EDUC- ATIONAL RESEARCH》、《INTERNET AND HIGHER EDUCATION》、《COMPUTERS EDUCATION》是世界范圍公認(rèn)的、出版高質(zhì)量教育研究論文的權(quán)威期刊。在ISI Web of Science 2018年出版的期刊引用報(bào)告(JCR)中,《REVIEW OF EDUCATIONAL RESE- ARCH》位列教育學(xué)領(lǐng)域238個(gè)SSCI期刊的第一位,《INTERNET AND HIGHER EDUCATION》位列第二位,《COMPUTERS EDUCATION》位列第四位。

    2.2? 重要作者

    H指數(shù)(h-index)又稱為h因子,是用于評(píng)估研究人員的學(xué)術(shù)產(chǎn)出數(shù)量與學(xué)術(shù)產(chǎn)出水平的一種評(píng)價(jià)方法。通常H指數(shù)越高,則表明該研究者論文的影響力越大。本文依據(jù)出版文獻(xiàn)數(shù)量(≥10)和h指數(shù)(≥5)的標(biāo)準(zhǔn),遴選出5位重要作者,分別是印第安納州大學(xué)的George D. Kuh、卡爾加里大學(xué)的Garrison DR、斯坦福大學(xué)的Albert Bandura、香港大學(xué)的Khe Foon Hew、烏普薩拉大學(xué)的Stefan Hrastinski,如表2所示。

    這些作者的成果有的直接推動(dòng)了在線學(xué)習(xí)投入研究的發(fā)展(如George D. Kuh、Khe Foon Hew、Stefan Hrastinski),有的成為在線學(xué)習(xí)投入研究的重要理論基礎(chǔ)(如Garrison DR、Albert Bandura)。例如,George D.Kuh將學(xué)習(xí)投入作為測(cè)量高等教育質(zhì)量的一個(gè)新視角,通過(guò)對(duì)“學(xué)習(xí)投入與學(xué)業(yè)成就的聯(lián)系”、“學(xué)習(xí)投入與學(xué)生智力的比較”、“在學(xué)習(xí)社區(qū)中學(xué)生的學(xué)習(xí)投入情況”等教學(xué)實(shí)踐研究,證實(shí)學(xué)習(xí)投入的測(cè)量能夠反應(yīng)學(xué)生存在的學(xué)習(xí)問(wèn)題,開(kāi)發(fā)并實(shí)施了全美學(xué)生投入調(diào)查(the national survey of student engagement,NSSE),后人基于該測(cè)量量表,衍生了更多有關(guān)學(xué)習(xí)投入測(cè)量量表和在線學(xué)習(xí)投入量表,推動(dòng)了在線學(xué)習(xí)投入評(píng)價(jià)研究的發(fā)展[6-8]。Stefan Hrastinski的研究識(shí)別了在線學(xué)習(xí)投入的四大結(jié)構(gòu)要素——交流、思考、情感和歸屬,科學(xué)的詮釋了在線學(xué)習(xí)投入的內(nèi)涵。Garrison DR提出的COI探究社區(qū)理論模型(Community Of Inquiry,COI)[9]為在線學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)提供和在線課程設(shè)計(jì)研究提供了一種獨(dú)特的視角、方法和工具,在線學(xué)習(xí)投入影響

    2.3? 高被引文獻(xiàn)

    一般而言,文獻(xiàn)的被引頻次越高,文獻(xiàn)的影響力在該研究領(lǐng)域越大。通過(guò)文獻(xiàn)共被引分析結(jié)果可

    以檢驗(yàn)文章的研究質(zhì)量,并便于對(duì)該領(lǐng)域研究的后續(xù)發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行分析。本研究采用Cite Space工具,將查找到的數(shù)據(jù)綜合被引頻次,列舉了在線學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域被引頻次較高的10篇文獻(xiàn),如表3所示。

    從表3中呈現(xiàn)的高被引文獻(xiàn)來(lái)看,慕課(MOOC)是在線學(xué)習(xí)投入研究中最主要的在線課程模式,研究焦點(diǎn)集中在在線討論、學(xué)生交互、在線投入測(cè)量、課程設(shè)計(jì)以及學(xué)業(yè)成就等,并旨向慕課高參與率、低完成率問(wèn)題的解決[11-12]。例如,Vanessa Paz Dennen、Erping ZHU等探討了同步交互與異步交互對(duì)學(xué)習(xí)者的動(dòng)機(jī)與學(xué)習(xí)投入的影響[13-14];Reynol Junco針對(duì)高等教育提出了社交媒體的使用對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)投入的影響[15];Stefan Hrastinski從建構(gòu)主義理論、社會(huì)學(xué)習(xí)理論闡述了學(xué)習(xí)投入對(duì)測(cè)量在線學(xué)習(xí)課程成就的重要性[16]。并對(duì)在線學(xué)習(xí)投入做了全面的綜述,總結(jié)了六大層次的在線學(xué)習(xí)投入方式(課程訪問(wèn)次數(shù)與交互訪問(wèn)次數(shù)、課堂參與率、高質(zhì)量的作業(yè)、筆記完成情況、動(dòng)機(jī)、積極的交互),以及測(cè)量在線學(xué)習(xí)投入的方法(交互的數(shù)量、學(xué)習(xí)者分析、學(xué)習(xí)者的自我報(bào)告、交互質(zhì)量(信息長(zhǎng)度)、訪問(wèn)次數(shù)、材料閱讀情況、訪問(wèn)時(shí)間)[17]。

    2.4? 研究熱點(diǎn)

    為了更加準(zhǔn)確的探索高頻共現(xiàn)關(guān)鍵詞之間的內(nèi)在聯(lián)系,形象直觀的展現(xiàn)在線學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),本研究將SATI中生成的共詞矩陣導(dǎo)入到Ucinet軟件中,進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心度分析,繪制了在線學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞社群圖,如圖3所示。

    為了保證本研究分析數(shù)據(jù)的客觀性與準(zhǔn)確性,我們首先對(duì)收集到的數(shù)據(jù)預(yù)處理,對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行人工判讀,合并重復(fù)關(guān)鍵詞、同義關(guān)鍵詞,清除標(biāo)示性不強(qiáng)的關(guān)鍵詞與較低中介中心性的關(guān)鍵詞,接著使用文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計(jì)分析工具SATI,對(duì)關(guān)鍵詞字段進(jìn)行抽取與頻次排序,經(jīng)統(tǒng)計(jì)得到高頻關(guān)鍵詞排序表,最終選取前25位高頻關(guān)鍵詞進(jìn)入社群分析。在圖中,每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表了每一個(gè)關(guān)鍵詞,節(jié)點(diǎn)越大表示該關(guān)鍵詞中心性越高。關(guān)鍵詞與關(guān)鍵詞之間的箭頭,代表二者之間存在的共現(xiàn)關(guān)系。從高頻關(guān)鍵詞社群圖中,可以看出各個(gè)關(guān)鍵詞之間分布較密集,網(wǎng)絡(luò)連接較為復(fù)雜,代表在線投入度領(lǐng)域,各個(gè)關(guān)鍵詞之間存在互相依賴性。從圖3中可以看出,中心性最強(qiáng)的關(guān)鍵詞是“student engagement(學(xué)習(xí)投入)、online learning(在線學(xué)習(xí))、student participation

    (學(xué)習(xí)投入)”三個(gè)主題詞。而與在線學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域緊密相關(guān)的關(guān)鍵詞有“Higher education(高等教育)、motivation(動(dòng)機(jī))、performance(績(jī)效)、MOOC(慕課)、blended learning(混合學(xué)習(xí))等詞”,說(shuō)明國(guó)外在線學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域的研究多傾向與高等教育;混合學(xué)習(xí)、慕課是在線投入研究的主要課程模式;績(jī)效與動(dòng)機(jī)則是在線學(xué)習(xí)投入研究的主要測(cè)量方法。其中“social media(社交媒體)”發(fā)生了知識(shí)孤獨(dú)的現(xiàn)象,是在線學(xué)習(xí)投入度的新型領(lǐng)域。而“interaction(交互)、technology(技術(shù))、Self-efficacy(自我效能)、leaning communities(學(xué)習(xí)社區(qū))、active learning(主動(dòng)學(xué)習(xí))”等網(wǎng)絡(luò)邊緣詞匯,代表了技術(shù)中介的社會(huì)互動(dòng)與情感增強(qiáng)的研究,是當(dāng)前在線學(xué)習(xí)投入研究的薄弱領(lǐng)域,未來(lái)仍有較大的研究空間。

    2.5? 研究領(lǐng)域

    通過(guò)對(duì)高頻關(guān)鍵詞的聚類,可以展現(xiàn)當(dāng)前的研究領(lǐng)域。為此,我們將SATI中生成的詞篇矩陣,導(dǎo)入到SPSS中進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析,設(shè)置聚類方法為組間連接,度量標(biāo)準(zhǔn)選擇二分類“Ochiai”,根據(jù)研究需要,去除“online learning(在線學(xué)習(xí))”、“student engagement(學(xué)習(xí)投入)、student participation(學(xué)習(xí)投入)”三個(gè)主題詞,最終生成如圖4所示的在線學(xué)習(xí)投入關(guān)鍵詞共詞聚類樹(shù)狀圖。

    從圖4可以看出,關(guān)于在線學(xué)習(xí)投入的研究主要有5個(gè)研究領(lǐng)域:

    領(lǐng)域1:基于計(jì)算機(jī)中介交流模式下在線學(xué)習(xí)投入的研究。包括“Teaching/learning strategies(教學(xué)策略)、Learning communities(學(xué)習(xí)社區(qū))、collabora- tive learning(協(xié)作學(xué)習(xí))、Computer-mediated commu- nication(計(jì)算機(jī)中介交流)、Pedagogical issues(教育問(wèn)題)、Interactive learning environments(學(xué)習(xí)交互環(huán)境)、distance education(遠(yuǎn)程學(xué)習(xí))、active learning(主動(dòng)學(xué)習(xí))”8個(gè)關(guān)鍵詞。從研究?jī)?nèi)容上看,現(xiàn)有研究中計(jì)算機(jī)中介交流改變了傳統(tǒng)教學(xué)模式下師生、生生之間的面對(duì)面交流,為協(xié)作學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)交互環(huán)境、教學(xué)策略注入了新的活力[18],同樣也為遠(yuǎn)程教育提供了技術(shù)支持。學(xué)習(xí)社區(qū)為學(xué)習(xí)者提供了共同的目標(biāo)和價(jià)值觀,加強(qiáng)個(gè)體之間的交流與互動(dòng)。

    領(lǐng)域2:面向高等教育的學(xué)習(xí)者在線討論與交互的研究。包括“Blended learning(混合學(xué)習(xí))、Interaction(交互)、MOOC(慕課)、Performance(績(jī)效)、Motivation(動(dòng)機(jī))、Learning analytics(學(xué)習(xí)分析)、Higher education(高等教育)、E-learning(數(shù)字化學(xué)習(xí))、Online discussion(在線討論)”9個(gè)關(guān)鍵詞。通過(guò)涉及文獻(xiàn)的具體內(nèi)容來(lái)看,高等教育是當(dāng)前在線學(xué)習(xí)投入研究的重要領(lǐng)域,借助慕課與混合學(xué)習(xí)模式,對(duì)學(xué)習(xí)投入、在線交互與學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)績(jī)效的關(guān)進(jìn)進(jìn)行探討[19]。

    領(lǐng)域3:自我效能對(duì)提高在線學(xué)習(xí)投入度的研究。Pekrun認(rèn)為研究者應(yīng)主要注意積極情緒與消極情緒給學(xué)習(xí)者帶來(lái)的影響以及區(qū)別,并表明積極情緒能夠提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成就,而自我效能感就是通過(guò)積極的學(xué)業(yè)情緒獲得[20]。在線學(xué)習(xí)環(huán)境下,個(gè)體

    積極的學(xué)習(xí)情緒能夠提高自我效能感,從而提高學(xué)習(xí)投入程度,以達(dá)到深度學(xué)習(xí)水平。消極的學(xué)業(yè)情緒則降低了在線學(xué)習(xí)的效能感,容易使學(xué)習(xí)者脫離課程進(jìn)程,降低或喪失學(xué)習(xí)投入。

    領(lǐng)域4:建立在線學(xué)習(xí)模式的反饋與評(píng)估機(jī)制的研究。包括“Technology(技術(shù))、Feedback(反饋)、Assessment(評(píng)估)”三個(gè)關(guān)鍵詞。良好的反饋與評(píng)估機(jī)制往往伴隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新,以促進(jìn)在線學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域更好的發(fā)展,目前在線學(xué)習(xí)課程常用的反饋與評(píng)估機(jī)制主要有電子徽章、在線儀表盤以及學(xué)習(xí)主界面模型(Learning Primary Interface, LPI)等。

    領(lǐng)域5:新興社交媒體技術(shù)對(duì)在線學(xué)習(xí)投入研究的優(yōu)化。社交媒體(Social Media)是指互聯(lián)網(wǎng)上基于用戶關(guān)系的內(nèi)容生產(chǎn)與交換平臺(tái),國(guó)外如Facebook、Twitter、國(guó)內(nèi)如QQ、微信等。由于社交媒體具有開(kāi)放、靈活、及時(shí)、普及等優(yōu)勢(shì),對(duì)學(xué)習(xí)者和教師來(lái)講基本不存在技術(shù)障礙。因此,把社交媒體等新興技術(shù)與在線學(xué)習(xí)方式整合,有利于提升在線課程交互的深度和交互主體的情感,對(duì)提升在線學(xué)習(xí)投入的作用不容小覷[21]。

    3? 結(jié)論

    提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入度,是當(dāng)前在線教育方式需要解決的重要問(wèn)題,已引起了一些研究者的關(guān)注。本文利用Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中收錄的相關(guān)文獻(xiàn),從多個(gè)方面分析了在線學(xué)習(xí)投入近10年的研究現(xiàn)狀。

    主要結(jié)論是:(1)整體來(lái)看,近10年有關(guān)學(xué)習(xí)投入的研究發(fā)表的論文總量不算多,年均30篇左右,但總體上呈現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),特別最近五年(2014-2018)增長(zhǎng)趨勢(shì)相當(dāng)明顯,說(shuō)明在線學(xué)習(xí)投入正在成為在線教育領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。(2)《REVIEW OF EDUCATIONAL RESEARCH》等7本期刊是發(fā)表在線學(xué)習(xí)投入度研究成果的重要期刊;印第安納州大學(xué)的George D. Kuh等5位作者的研究成果對(duì)在線學(xué)習(xí)投入度研究影響較大;《Unmasking the Effects of Student Engagement on First-Year College Grades and Persistence》等10篇論文的引用率較高。(3)當(dāng)前的研究主要聚焦在基于計(jì)算機(jī)中介交流模式下在線學(xué)習(xí)投入研究、面向高等教育的學(xué)習(xí)者在線討論與交互研究、自我效能對(duì)提高在線學(xué)習(xí)投入度研究、建立在線學(xué)習(xí)模式的反饋與評(píng)估機(jī)制研究,以及新興社交媒體技術(shù)對(duì)在線學(xué)習(xí)投入研究的優(yōu)化等主題。

    未來(lái)研究的建議:(1)在線課程面臨著高輟課率、低參與性、難以深度學(xué)習(xí)等質(zhì)量危機(jī),未來(lái)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)在線學(xué)習(xí)投入的影響因素及其改善策略以及有效保持學(xué)生的學(xué)習(xí)投入在線課程設(shè)計(jì)的研究。(2)在線學(xué)習(xí)投入是學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中積極參與、深度思考、克服困難并充滿活力的情感體驗(yàn)和外化表現(xiàn),包括行為投入、情感投入、認(rèn)知投入等多個(gè)維度。相對(duì)來(lái)講,目前在行為和認(rèn)知投入方面的研究較多,情感投入的研究比較薄弱,特別是如何真實(shí)的測(cè)量學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)情感還存在一定的困難,未來(lái)可以考慮借助瞳孔變化測(cè)試儀、眼動(dòng)儀(視覺(jué)記錄儀)、瞬間顯示器、生物電波測(cè)試等設(shè)備對(duì)學(xué)習(xí)行為分析進(jìn)而對(duì)在線學(xué)習(xí)情感投入度進(jìn)行更精準(zhǔn)的研究[22-23]。

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