游戲化在線課程對學生學習效果的影響
——基于26 項實驗與準實驗研究的元分析

任巖 安濤

（江蘇師范大學 智慧教育學院，江蘇 徐州 221116）

一、問題提出

在線課程的開發(fā)與應用重塑了傳統(tǒng)的教與學模式，極大地促進了優(yōu)質(zhì)教育資源的普及推廣，推動了教育公平發(fā)展和質(zhì)量提升。盡管如此，在線課程學習用戶的黏性不足、持續(xù)參與意愿低、課程的完成率低、輟學率高等問題仍然是其深入應用所面臨的困難與挑戰(zhàn)。那么，在線課程開發(fā)與應用如何才能更好地吸引與激勵學習者保持學習熱情和持續(xù)參與，從而提升用戶留存率和課程完成率，對學習質(zhì)量產(chǎn)生影響呢？有研究者指出，將游戲化理念應用到在線課程中可以解決學習被動、枯燥等問題[1]。由此，游戲化理念受到相關(guān)研究者的重視，并試圖通過游戲化機制、游戲化元素、游戲化場景的整合來提高在線學習者的臨場感、學習動機和學習效果。

游戲化被定義為在非游戲化環(huán)境中使用游戲元素、機制與場景來提高參與者的參與度，這些游戲化的元素、機制與場景包括但不限于排行榜、積分、徽章、競爭、角色扮演等。當前游戲化在線課程的理論與實踐研究仍處于起步階段，基于現(xiàn)有文獻，本研究梳理了該主題下的相關(guān)研究成果，發(fā)現(xiàn)這些研究的結(jié)論存在分歧，主要可以分為以下三大類。

（1）游戲化在線課程對學習者的學習效果具有顯著的促進作用。

例如，薩蘭·穆拉特（Saran Murat）等人[2]通過實驗研究，探究了游戲化元素的引入對47 名參與在線計算機體系結(jié)構(gòu)課程的學生的學習表現(xiàn)的影響，結(jié)果表明，實驗組學生的學習成績顯著高于對照組學生；朱云等人[3]提出了游戲化元素、機制、場景與在線課程視頻整合的途徑，并驗證了該整合途徑能夠在一定程度上提升學生的學習表現(xiàn)。

（2）游戲化在線課程對學習者的學習效果無顯著影響。

例如，凱沃斯基·埃利亞斯（Kyewski Elias）等人[4]探究了徽章等游戲元素對大學生參與在線課程的積極性和表現(xiàn)的影響，發(fā)現(xiàn)徽章等游戲化元素與在線課程的整合對在線學習者的學習動機和學習表現(xiàn)無顯著性影響；賀寶勛等人[5]在驗證“游戲化評價對大學生在線學習倦怠和學習成績有顯著影響”這一假設(shè)時發(fā)現(xiàn)，通過游戲化評價并不能有效緩解大學生的在線學習倦怠，且實驗組和對照組的期末考試表現(xiàn)的差距也不明顯。

（3）游戲化在線課程對學習者的學習效果具有消極作用。

例如，德·馬科斯·路易斯（De Marcos Luis）等人[6]在本科課程中測試了游戲化對學生學習成就的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在評估學生的知識掌握情況時，傳統(tǒng)的在線學習方式比整合游戲化理念的在線學習方式所產(chǎn)生的效果更好；哈努斯·邁克爾·德（Hanus Michael D）等人[7]通過分組實驗測試了游戲化在線課程對學生學習成績的影響效果，結(jié)果表明：與非游戲化的在線課程相比，參與游戲化在線課程的學生的期末考試成績更差，并強調(diào)教師在將游戲化機制應用于在線教育環(huán)境時應保持謹慎。

綜上所述，游戲化在線課程促進學生學習的有效性還需進一步確認，而游戲化在線課程的有效性是課程設(shè)計與開發(fā)者評價其實用性的關(guān)鍵要素，也是預測在線課程學習者持續(xù)學習、深度投入的重要指標?；诖?，本研究從循證研究的視角出發(fā)，采用元分析的方法，綜合評估游戲化在線課程對學生學習效果的影響，確定不同變量對學生學習效果的影響，具體的問題包含：（1）相對于傳統(tǒng)的在線課程，游戲化在線課程是否更有利于提高學生的學習效果？（2）游戲化在線課程對學生學習效果的影響受到哪些變量的調(diào)節(jié)？

二、研究設(shè)計

（一）研究方法與工具

元分析方法是將存在差異的相關(guān)研究結(jié)果再統(tǒng)計，以尋求一個具有普遍性和科學性結(jié)論的研究方法。目前，元分析方法已經(jīng)被廣泛應用于教育技術(shù)學領(lǐng)域，用來探究同一研究主題下不同結(jié)果的系統(tǒng)評價和定量分析。它主要通過提取同一研究主題的原始統(tǒng)計量（如實驗樣本、均值、標準差等），進行單個效應值的計算與合并，以得出這些研究的整體結(jié)論。鑒于學界當前關(guān)于游戲化在線課程對學生學習效果的影響存在爭議，故運用元分析方法是可行的。

另外，本研究將Excel 2016 作為文獻篩選和編碼工具，使用元分析軟件Review Manager 5.3 作為元分析工具，將標準化均差值SMD（Standardized Mean Difference）作為研究結(jié)果的效應值來表征游戲化在線課程對學生學習效果的影響程度。

（二）研究過程

1.文獻檢索與篩選

為了使納入元分析的原始文獻足夠豐富且高質(zhì)量，本研究分別以國內(nèi)外大型的電子文獻數(shù)據(jù)庫為檢索庫，進行了大范圍精確檢索。其中，中文文獻以中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)知識服務平臺、維普中文科技期刊等為原始文獻來源檢索庫，以“游戲化、游戲、教育游戲”并含“在線課程、在線學習、網(wǎng)絡課程、網(wǎng)絡學習”并含“實證研究、實驗研究、應用效果”等作為關(guān)鍵詞進行檢索；外 文 文 獻 以Web of Science、ERIC、Science Direct、ProQuest 等為原始文獻來源檢索庫，以含有“educational games OR gamification OR serious games” and “online learning OR e-learning OR online course” and “l(fā)earning achievement OR learning outcome OR learning effect”等關(guān)鍵詞語句進行主題檢索。鑒于游戲化在線課程的相關(guān)研究始于2010 年，為保證研究的時效性，限定文獻檢索的時間跨度為2010 年1 月至2021 年12 月。

文獻檢索是大范圍地對相關(guān)主題文獻進行收集，具體的文獻檢索結(jié)果是否符合元分析的基本要求還需要進一步篩選。本研究對于檢索所得的文獻，采用以下元分析納入標準進行篩選。

（1）研究主題是關(guān)于游戲化在線課程對學生學習效果影響的相關(guān)研究；

（2）研究為量化實證研究，研究方法為運用實驗或準實驗研究；

（3）量化研究設(shè)置了實驗組（采用游戲化在線課程）與對照組（采用傳統(tǒng)在線課程），或者設(shè)置單組的前后測（前測為應用傳統(tǒng)在線課程進行教與學，后測為應用游戲化在線課程進行教與學）；

（4）研究中報告了詳細且具體的實驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息（如實驗組與對照組的樣本量N、均值M、標準差SD或方差S等），能夠計算出該研究相應的效應值；

（5）排除以不同形式重復發(fā)表的同一研究成果。

依據(jù)以上篩選條件，剔除不符合元分析納入標準的文獻后，在文獻檢索的限定時間跨度內(nèi)，共納入符合元分析標準的有效研究文獻26 篇，其中外文文獻25篇、中文文獻1 篇，共包含獨立效應值58 個（部分研究涉及多項實驗，有多個效應值），涉及的研究總樣本量為9 244 人（次）。

2.文獻編碼

文獻編碼是采用元分析進行后續(xù)研究的重要步驟。進行文獻編碼時，需要對納入元分析的有效文獻進行信息抽取。本研究對納入元分析的文獻按照表1 所示的編碼表進行了文獻編碼，主要包括文獻的基本信息和特征值，前者包括文獻的作者姓名、發(fā)表年份等，后者主要包含：樣本大小（1 ～50 人、50 ～100 人、100 人以上）、被試學段（小學、中學、大學）、應用學科（自然科學、人文社科、工程技術(shù)、其他學科）、實驗周期（單次課、1 ～10 周、10 周以上）、知識類型（陳述性知識、程序性知識）、應用區(qū)域（國內(nèi)、國外）等內(nèi)容。為保證編碼的可靠性，避免編碼錯誤，整個編碼過程由同一人在兩次不同的時間實施獨立編碼，兩次編碼中間間隔1 個月，第二次編碼完成后與前一次進行比較，兩次編碼結(jié)果的一致性為93.4%，對少數(shù)編碼數(shù)據(jù)進行復核后進行最終確定。

表1 文獻編碼表

3.分析框架

為了系統(tǒng)性地評估游戲化在線課程對學生學習效果的有效性，本研究參考了成熟的元分析案例，在探究游戲化在線課程對學生學習效果整體影響的基礎(chǔ)上，引入相關(guān)調(diào)節(jié)變量，以進一步探索游戲化在線課程對學生學習效果的影響受哪些變量的調(diào)節(jié)及其調(diào)節(jié)作用的差異。

三、研究結(jié)果與分析

（一）發(fā)表偏倚檢測

發(fā)表偏倚是指同一主題的相關(guān)研究結(jié)果與實際值之間在統(tǒng)計學上所存在的誤差或偏差，它是元分析研究過程中不可避免的系統(tǒng)誤差，對元分析的研究結(jié)論也具有一定程度的影響。因此，有必要對納入元分析的有效研究文獻進行發(fā)表偏倚檢測，以判斷元分析的有效文獻是否存在嚴重的發(fā)表偏倚，以免其對本研究結(jié)論的說服力與可靠性造成嚴重影響。本研究納入元分析的有效文獻形成了一個對稱的漏斗圖，絕大部分納入元分析的有效文獻處于漏斗圖的頂部，并且均勻地分布在中線兩側(cè)，這表明本研究所納入元分析的有效文獻存在嚴重發(fā)表偏倚的可能性較小，相應地，作為元分析研究結(jié)論的說服力與可靠性也就較強。

（二）異質(zhì)性檢測

同一主題的相關(guān)研究文獻由于研究設(shè)計、實驗對象、測量工具、評價指標等方面的不同，使得這些研究的效應量存在一定程度的差異，這些差異被稱為元分析樣本的異質(zhì)性，而異質(zhì)性的存在既會影響元分析平均效應量的穩(wěn)定性，其結(jié)果也是選擇元分析研究模型的直接判斷標準。因此，非常有必要進行元分析樣本的異質(zhì)性檢測。本研究通過I2（其值為25%、50%、75%，分別對應低、中、高不同程度的異質(zhì)性）和Q統(tǒng)計量的大小及其顯著性（p＜0.05）來檢測元分析樣本的異質(zhì)性程度。本研究元分析樣本的異質(zhì)性檢測結(jié)果顯示：Q 統(tǒng)計量（Q＝1132.33）遠遠大于自由度（df=57）且達到統(tǒng)計學顯著水平（p＜0.000001），另外，I2=95%＞75%。這表明元分析樣本間的異質(zhì)性程度較高，而且根據(jù)I2的大小進行判斷，本研究應該采用隨機效應模型（REM）進行后續(xù)研究的統(tǒng)計分析與評估，以保證研究結(jié)果的準確性與可靠性。

（三）游戲化在線課程對學生學習效果的整體影響效應

在元分析的隨機效應模型下，游戲化在線課程對學生學習效果的整體影響效應如表2 所示。從表2 可以看出，游戲化在線課程對學生學習效果的影響的合并效應值SMD＝0.60，其值為正，95%的置信區(qū)間為[0.40,0.80]，置信區(qū)間不包含0，且合并效應值達到了統(tǒng)計學上的顯著性水平（p＜0.05）。依據(jù)科恩·雅格布（Cohen Jacob）[8]對元分析合并效應值大小的評估標準：當合并效應值小于0.2 時，可以認為影響不顯著；當合并效應值介于0.2 ～0.5 之間時，可以認為有較小程度的影響；當合并效應值介于0.5 ～0.8 之間時，可以認為有中等程度的影響；當合并效應值大于0.8 時，可以認為有較大程度的影響。由此可見，游戲化在線課程對學生的學習效果有著中等程度的積極影響。這一結(jié)果表明，游戲化與在線課程的融合在一定程度上能夠改善學生的學習效果。也就是說，與傳統(tǒng)的在線課程相比，游戲化在線課程更有助于提升學生的學習成績。

表2 游戲化在線課程對學生學習效果的整體影響效應

（四）調(diào)節(jié)效應

異質(zhì)性檢測顯示元分析樣本間的異質(zhì)性程度較高，因此可能存在潛在的調(diào)節(jié)變量，這也正是本研究需要回答的第二個問題，即游戲化在線課程對學生學習效果的影響受到哪些變量的調(diào)節(jié)。本研究采用亞組分析討論了在樣本大小、被試學段、應用學科、實驗周期、知識類型和應用區(qū)域5 個不同調(diào)節(jié)變量的作用下，游戲化在線課程對學生學習效果的影響及其差異性，如表3 所示。

表3 調(diào)節(jié)效應分析

續(xù)表

1.樣本大小的調(diào)節(jié)效應

從表3 中可以看出，50 ～100 人（SMD=0.50，p＜0.0002）、100 人以上（SMD=0.55，p=0.0003）兩類樣本大小的合并效應值SMD為0.5 ～0.8，且達到了統(tǒng)計學上的顯著性水平（p＜0.05）。這表明游戲化在線課程對處于這兩種班級規(guī)模的學生而言，均具有中等程度的積極影響；1 ～50 人（SMD=0.85，p＜0.0001）樣本大小的合并效應值SMD大于0.8，且達到了統(tǒng)計學上的顯著性水平（p＜0.05），說明游戲化在線課程對處于這種班級規(guī)模的學生而言具有較大程度的積極影響。從組間效應的分析結(jié)果來看（Chi2=2.28，p=0.32），未達到統(tǒng)計學上的顯著性水平（p＞0.05），這表明在不同的班級規(guī)模中，游戲化在線課程均能改善學生的學習效果、提升學生的學習表現(xiàn)，但對1～50人班級規(guī)模的影響效果最佳，對50～100人和100人以上班級規(guī)模的影響效果則次之。

2.被試學段的調(diào)節(jié)效應

目前游戲化在線課程在不同的學習階段都得到了實踐應用，但主要集中在大學階段。那么，游戲化在線課程對不同學段學生的影響效果是否存在差異呢？為了回答這一問題，本研究就不同的學段中游戲化在線課程對學生學習效果的影響進行了分析。從表3 中可以看出，被試學段的組間效應分析結(jié)果（Chi2=6.19，p=0.05）未能達到統(tǒng)計學上的顯著性水平（p＞0.05），這說明游戲化在線課程對不同學段學生學習效果的影響不存在差異。但從具體的合并效應值可以發(fā)現(xiàn)，游戲化在線課程對大學生（SMD=0.71，p＜0.00001）的學習效果具有中等程度的積極影響，對小學生（SMD=0.30，p=0.03 ＜0.05）和中學生（SMD=0.26，p=0.22 ＞0.05）的學習效果有著較小程度的積極影響，但相較而言，這種影響效果在中學階段并不顯著。

3.應用學科的調(diào)節(jié)效應

從表3 中可知，應用學科的組間效應分析結(jié)果（Chi2=14.54，p=0.002）達到統(tǒng)計學上的顯著性水平（p＜0.05），這表明在不同的學科教學中，游戲化在線課程的應用效果存在顯著性差異。其中，自然科學類學科（SMD=0.62，p=0.008）的合并效應值SMD為0.5 ～0.8，且達到了統(tǒng)計學上的顯著性水平（p＜0.05），這說明游戲化在線課程對自然科學領(lǐng)域的學習具有中等程度的積極影響；工程技術(shù)類學科（SMD=0.83，p＜0.00001）的合并效應值SMD大于0.8，且達到了統(tǒng)計學上的顯著性水平（p＜0.05），這說明游戲化在線課程對工程技術(shù)領(lǐng)域的學習具有較大程度的積極影響；人文社科類學科（SMD=0.28，p=0.16）的合并效應值SMD為0.2 ～0.5，但并未達到統(tǒng)計學上的顯著性水平（p＞0.05），這說明游戲化在線課程對人文社科領(lǐng)域的學習具有較小的積極影響，但這種影響并不顯著。另外，對于其他學科（SMD=0.25，p＜0.0001）而言，盡管這類學科的合并效應值介于0.2 ～0.5 之間，且達到了統(tǒng)計學上的顯著性水平（p＜0.05），但由于單一學科元分析樣本有限，無法確定游戲化在線課程對其產(chǎn)生的實際影響。

4.實驗周期的調(diào)節(jié)效應

為了考察不同實驗周期的游戲化在線課程對學生學習效果影響的差異，本研究將實驗周期劃分為T1（單次課）、T2（1 ～10 周）、T3（10周以上）3 類。如表3 實驗周期的調(diào)節(jié)效應分析，從組間效應分析的結(jié)果（Chi2=3.27，p=0.19）可以看出，在不同的實驗周期下，游戲化在線課程對學生學習效果的影響不存在顯著性差異（p＞0.05）。但從具體的合并效應值可以發(fā)現(xiàn)，單次課和10 周以上實驗周期的合并效應值為0.2 ～0.5，表明在這兩類實驗周期下，游戲化在線課程對學生的學習效果均具有較小程度的積極影響，其中，單次課的合并效應值（SMD=0.31）并未達到統(tǒng)計學上的顯著性水平（p=0.12 ＞0.05），即影響效果并不顯著，而10周以上實驗周期的合并效應值（SMD=0.45）達到了統(tǒng)計學上的顯著性水平（p=0.02 ＜0.05），即影響效果顯著；1 ～10 周實驗周期的合并效應值（SMD=0.71）為0.5 ～0.8，且達到了統(tǒng)計學上的顯著性水平（p＜0.05），說明應用游戲化在線課程在1 ～10 周內(nèi)對學生的學習效果有中等程度的積極作用。

5.知識類型的調(diào)節(jié)效應

根據(jù)安德森（Anderson）等人[9]對知識類型的分類結(jié)果，本研究探索了在不同類型的知識學習過程中，游戲化在線課程對學生學習效果的影響。如表3 所示，知識類型的組間效應分析結(jié)果（Chi2=4.46，p=0.03）表明在不同知識類型的學習中，游戲化在線課程對學生學習效果的影響作用存在顯著差異（p＜0.05）。從具體的合并效應值可知，游戲化在線課程對程序性知識（SMD=0.80，p＜0.000 01）的習得有著顯著影響，而對陳述性知識（SMD=0.38，p=0.01）習得的影響則較小。

6.應用區(qū)域的調(diào)節(jié)效應

從表3 中可以看出，國內(nèi)可用于進行元分析研究的有效樣本較少，因此，在國內(nèi)游戲化在線課程的應用效果（SMD=0.02，p=0.95 ＞0.05）并不顯著；國外的元分析有效樣本較多，且從國外游戲化在線課程的應用效果（SMD=0.67，p＜0.00001）來看，游戲化在線課程對學生的學習效果有著中等程度的積極作用。盡管從組間效應分析結(jié)果（Chi2=3.01，p=0.08 ＞0.05）來看，在應用區(qū)域?qū)用嫔?，游戲化在線課程的應用效果不存在顯著性差異，但由于樣本數(shù)量因素，在謹慎看待這一結(jié)果的同時，也要做好國內(nèi)游戲化在線課程理論與實踐方面的研究工作，以提供更多相關(guān)主題的實證研究用于綜合評估其區(qū)域差異。

四、研究結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本研究運用元分析的研究方法對國內(nèi)外26 項關(guān)于游戲化在線課程對學生學習效果影響的實驗與準實驗研究進行了綜合分析，并得出以下結(jié)論。

1.游戲化在線課程對學生的學習效果具有顯著的積極影響

根據(jù)本研究的元分析量化統(tǒng)計分析結(jié)果，游戲化在線課程對學生學習效果影響的合并效應值為0.60，表明游戲化在線課程對學生的學習效果有著中等程度的積極影響。也就是說，游戲化與在線課程的有機整合在一定程度上有助于改善學習者的學習表現(xiàn)，提升學習者的學習成績。這一結(jié)果為游戲化在線課程的資源建設(shè)與實踐應用提供了寶貴的科學依據(jù)，也為進一步推廣游戲化在線課程在教學中的應用，加速游戲化與在線教育領(lǐng)域的深度融合奠定了堅實的基礎(chǔ)。究其原因，其一，利用排行榜、徽章、積分等具有趣味性的游戲化元素可以激勵在線課程學習者的參與性[10]。教師從直觀的積分累計開始，通過不同等級徽章的授予增強學生的學業(yè)成就感，再通過排行榜讓學生明確對真實學習進展的感知，即明白自己在學習群體中的位置水平與存在的差距[11]，進一步引發(fā)學生的心理反應，強化學習行為并刺激學生的持續(xù)參與。其二，利用游戲化場景可以促進在線課程學習的交互性。在線課程中的學習交互是一個關(guān)鍵問題，而通過事件或故事等游戲化場景的搭建，能夠增強學生與情境、內(nèi)容和資源之間的交互，讓學生“置身事外”而沉浸于學習情境中，增強其學習體驗，從而使其獲得“心流體驗”，讓學生在與游戲化場景（情境）的交互中主動學習與建構(gòu)知識[12]。其三，利用游戲化機制可以提升在線課程學生的學習動機[13]。游戲化機制能夠引發(fā)好奇，增強學生興趣，而興趣驅(qū)動是學生參與并完成在線課程學習的內(nèi)部動機。綜上所述，參與性、交互性、學習動機等均是在線課程成功與否的重要評價指標，因此，游戲化對以上方面的增益都可以轉(zhuǎn)化為在線課程學習者取得優(yōu)異成績和良好學習表現(xiàn)的重要因素。

2.樣本大小、被試學段、應用學科、知識類型、實驗周期、應用區(qū)域的調(diào)節(jié)效應

（1）在不同規(guī)模的樣本中，游戲化在線課程對學生學習效果的影響無明顯差異，因此，教師可以合理安排班級規(guī)模進行游戲化在線課程的教與學活動。

（2）游戲化在線課程對不同學段學生的影響不存在顯著差異。但從具體的影響程度來看，游戲化在線課程對大學生的影響最大，對中小學生的影響則偏小，其原因可能在于在線課程的學習需要具備一定的自主學習能力和適應性技能，而中小學生相較于大學生，其認知水平較低、在線學習經(jīng)驗較少、自主學習能力較弱，在進行游戲化在線課程學習時，容易出現(xiàn)“認知過載”現(xiàn)象，導致自身認知負荷過大，從而降低了學習效率和學業(yè)表現(xiàn)。

（3）游戲化在線課程在不同學科中的應用效果具有顯著性差異，對工程技術(shù)學科的積極影響較大，對自然科學和人文社科學科的積極影響則相對較小。從文獻數(shù)量來看，工程技術(shù)類學科關(guān)于游戲化在線課程的研究成果的數(shù)量遠高于自然科學和人文社科學科。因此，可能相較于后兩者，前者的應用經(jīng)驗更加豐富，應用模式與應用策略更加成熟，學習者取得的學習效果也更顯著。此外，也可能是由于游戲化在線課程存在一定的技術(shù)門檻和技術(shù)難度，使得具體學科教學應用的課程資源數(shù)量和質(zhì)量存在差距。因此，游戲化在線課程的實踐還需研究者考量更多層面的因素來進一步提升其學科應用的效能。

（4）游戲化在線課程對不同知識類型的學習效果的影響具有顯著性差異，對程序性知識的影響程度要大于陳述性知識。程序性知識主要是涉及操作實踐的知識與技能，這類知識的抽象程度和概括性要低于陳述性知識，利用游戲化在線課程能夠為學習者理解與掌握相關(guān)知識點提供實踐性的模擬訓練，一方面能夠強化學生對操作技能的熟悉程度與動作連貫性，另一面也能夠給予學生強烈的參與感與沉浸式的學習體驗，從而幫助學生更好地進行知識建構(gòu)與知識遷移。因此，游戲化在線課程對此類知識的學習更加有利。

（5）在不同的實驗周期下，游戲化在線課程對學生學習效果的影響不存在顯著差異，但從具體的調(diào)節(jié)效應大小來看，實驗周期為1～10周時，影響程度最大，單次課和10 周以上實驗周期的影響程度則較小。原因可能是在線課程的學習者在首次接觸這種學習方式時，會產(chǎn)生“新奇效應”，從而刺激學習興趣，但隨著游戲化在線課程的不斷學習，學生對于游戲化機制、元素、場景的適應度和熟悉度逐漸提高，其新鮮感有所下降。因此，游戲化在線課程對學習效果的影響程度也會有所減弱。

（6）在應用區(qū)域?qū)用嫔?，游戲化在線課程對學生學習效果的影響不存在顯著性差異。但是，這一結(jié)論是基于國內(nèi)相關(guān)研究成果還比較匱乏的現(xiàn)狀而得出的，需要審慎看待。

（二）建議

元分析結(jié)果有效論證了游戲化在線課程對學生學習效果的積極作用，說明游戲化與在線課程的有機整合能夠作為在線學習的有益輔助手段。本研究結(jié)合當前游戲化在線課程的應用現(xiàn)狀和所面臨的挑戰(zhàn)，就未來游戲化在線課程應用提出以下建議：

第一，繼續(xù)提升游戲化在線課程的作用效果。雖然游戲化在線課程已經(jīng)在一定程度上促進了學習者的學習效果，但其作用效果仍有很大的提升空間。因此，一方面，要加速游戲化在線課程資源建設(shè)，尤其是優(yōu)質(zhì)資源的建設(shè)，根據(jù)教學需求提供優(yōu)質(zhì)供給，本著“教育為主，游戲為輔”的設(shè)計與開發(fā)原則，實現(xiàn)游戲化與在線課程的有機整合，使游戲化在線課程的教育價值最大化；另一方面，打破學科壁壘，借鑒教育神經(jīng)科學領(lǐng)域的研究成果（如腦機制研究、認知加工過程研究等），讓游戲化在線課程的設(shè)計開發(fā)更加科學化[14]，也讓游戲化在線課程的作用效果更加優(yōu)化。

第二，加速推進游戲化在線課程的學科融合。研究發(fā)現(xiàn)，游戲化在線課程在不同學科領(lǐng)域的應用效果存在顯著性差異，而不同學科具有不同的學科特征和知識類型的傾向。例如，工程技術(shù)類學科的結(jié)構(gòu)性強，且主要以實操性知識為主；而自然科學類學科邏輯性強，知識點抽象且概括性高等。因此，游戲化課程的開發(fā)與應用不能一概而論，而應該依據(jù)學科特征和知識類型進行合理交叉、有效融合，拓展游戲化在線課程的學科適用范圍。另外，還要深入探究游戲化在線課程學科融合的應用模式與應用策略，找準符合學科知識的游戲化元素與形式，增強學科知識的應用情境創(chuàng)設(shè)，激發(fā)學生興趣，增強學生的臨場感，優(yōu)化學生的學習體驗，從而提升學習質(zhì)量。

第三，強化游戲化在線課程的持續(xù)效應。實驗周期的調(diào)節(jié)效應顯示，游戲化在線課程對學生學習效果的影響類似拋物線。也就是說，隨著時間推移，游戲化在線課程對學習者學習效果的積極影響會變?nèi)酰瑹o法發(fā)揮穩(wěn)定且持久的作用。這與相關(guān)研究者對于游戲化學習的論述一致[15]。因此，研究者既要注重游戲化在線課程應用的“新奇效應”，也要關(guān)注其“持續(xù)效應”。一方面，通過個性化、自適應的游戲界面和交互設(shè)計保持學習者在線學習的興趣和新奇感；另一方面，通過在線平臺的過程性數(shù)據(jù)捕獲、記錄與分析結(jié)果進行預測和干預，持續(xù)激發(fā)學習者的學習動機。此外，還應創(chuàng)新游戲化在線課程的激勵和反饋機制，緩解學習者在線學習的倦怠感，提升學習成績。

第四，開展游戲化在線課程的本土探索。雖然國內(nèi)研究者對游戲化在線課程的相關(guān)主題也進行了有益探索，但總體來看，國內(nèi)研究的起步較晚且成果較少。因此，有必要積極開展在線課程理論與實踐的本土探索。其一，研究者要積極參加游戲化在線課程的相關(guān)學術(shù)會議與報告，進行經(jīng)驗學習并在借鑒中實現(xiàn)創(chuàng)新；其二，依托國家政策，申請該主題的項目或課題并開展研究，形成本土化的理論與實踐經(jīng)驗，進行試點推廣；其三，構(gòu)建游戲化在線教育建設(shè)與發(fā)展聯(lián)盟，形成由企業(yè)、學校、教師、學習者及相關(guān)人員組成的游戲化在線教育實踐共同體，通過協(xié)調(diào)配合，共同為游戲化與在線課程的深度融合和創(chuàng)新發(fā)展探索出具有中國特色的應用道路。

五、結(jié)語

本研究采用元分析方法對國內(nèi)外26 項游戲化在線課程對學生學習效果影響的文獻進行了系統(tǒng)分析，客觀評估并回答了兩個研究問題，最后基于研究結(jié)論提出了游戲化在線課程未來應用的一些建議。但是，由于元分析所納入的樣本數(shù)量不夠大、部分調(diào)節(jié)變量的文獻數(shù)量較少，本研究還存在一定的局限性，仍然需要更多的相關(guān)研究來進一步細化和完善研究結(jié)論，以便為游戲化在線課程的有效實施提供指導。