认知负荷理论视野中初中地理教育游戏的设计与开发
这是一篇关于认知负荷,教育游戏,地理教学的论文, 主要内容为个体的个性化和社会化发展是教育对个体发展的两大功能，寻求具有建设性意义的理论，并依此来开展教学设计可以有效促进两大功能的实现。认知负荷理论的概念体系为我们提供了有益的帮助，现阶段的教学实践往往背离了教育的应有之意和教育教学规律，过度的负荷严重制约了学生身心的发展和社会技能的习得。 信息时代的社会各领域正经历着更为深入彻底的变革。新的历史现状对政治、经济、教育提出新的要求，教育领域迎来了新的机遇，也面临着新的挑战。遗憾的是现有的教育实践依旧具有浓厚的传统教育色彩。教学方法、模式机械不灵活，评价机制单一刻板；学生主体性、主动性得不到有效的发挥。数字化游戏作为信息时代的产物，具有娱乐性、教育性等特点，它不仅能极大地激发学生的学习动机和学习兴趣，更能寓教于乐，实现游戏活动中知识的传授和技能的发展。因此，依据认知负荷理论设计教育游戏有着极大的理论意义和实践意义。 本研究采用文献分析法、案例分析法、系统开发研究法等教育研究方法。结合教育游戏的特点和认知负荷表征的形式与干预机制，综合使用游戏开发工具，设计并开发了以初中地理教材为内容的教育游戏。本研究的工作主要围绕以下三个方面展开。 （1）基础理论的研究。在查阅、梳理、分析相关文献资料的基础上，对认知负荷、游戏任务、教育游戏的理论进行细致的阐述，探索实现认知负荷理论视野中教育游戏设计，特别是游戏任务设计的策略流程。 （2）设计体现认知负荷理论的教育游戏任务设计模型。通过对认知负荷模型、教学设计理论的分析，选择符合本研究的教学设计理念和方法体系；依照国内外相关游戏的开发流程，分析游戏进程中玩家的认知负荷表现，以及游戏案例的基本要素、结构，在游戏化学习情境的整体构建中实现任务的有效嵌合，设计体现认知负荷理论的教育游戏任务设计模型。 （3）教育游戏实例的实现。依据本研究所提出的认知负荷理论视野中教育游戏的教学设计框架，以及所述及的教学设计、游戏设计的相关理念，结合选定的初中地理教学内容，以RPG为游戏开发平台，并使用Dreamweaver、Photoshop等相关软件完成游戏实例的开发。 本研究基于文献梳理、模型建构等上述各项研究工作的开展，取得了以下三点突出的研究成果。 （1）本研究严谨细致地界定了本研究中所提及的相关概念，并做出了详细的阐释和说明。系统地解释了认知负荷理论以及相关的理论基础，为选定初中地理教学内容、开发教育游戏奠定理论基础。 （2）本研究建构了认知负荷理论视野中教育游戏的教学设计框架。综合教育游戏的理论与开发流程，依据学习者的特征，从学习目标、学习内容、学习方法等方面设计教学活动，在教学设计整体框架的基础上，实现宏观上的把握和微观上的细化。 （3）本研究设计开发了认知负荷理论视野中的教育游戏。以人教版初中地理第一册重点部分内容作为游戏设计的内容来源，使用游戏开发软件RPG Maker以及Photoshop、Dreamweaver等相关软件开发了一款名为《奇妙旅行》的地理学科小游戏,以此作为本研究的案例支持。 研究中时间紧张、加上本人在技术开发层面能力上的不足。所开发的游戏虽然能够彰显最初的研究理念和意图，但亦存在着诸多的问题和纰漏。 （1）游戏化学习系统构建不甚完备，搭建的平台需要进一步完善。 （2）所开发的游戏简单,需要扩展与深化，以此来增强游戏的教育性和娱乐性。 未来的研究工作将围绕此处展开，努力实现认知负荷理论、学科教学与教育游戏设计在融合途径、表征手段、策略支撑等方面的细化与完善。
认知负荷视角下推荐规模影响机制的实验研究
这是一篇关于推荐规模,选择过载,认知负荷,用户决策,时间压力,产品类型,认知需求的论文, 主要内容为近年来网购领域高速发展,线上商家使用个性化推荐系统来实现个性化定制已成为行业态势。个性化推荐系统可以降低个体为做出选择所需要的努力程度,同时提升电子商务网站的营销性能,可以较为理想地解决信息过载难题。但是目前由于推荐技术限制,很多在线商家的推荐系统只是简单呈现出很多类似的产品让用户挑选,不敢明确地给出用户非常心仪的极少量推荐内容。但传统消费领域已经有大量结论发现,用户决策会因为产品数量的不同而不同,特别是产品很多但没太大区别的情况下,个体容易选择过载。由此可以得出个性化推荐系统在一定程度上解决了信息过载问题,但是就其本质而言,反而增大了个体出现选择过载的概率。此外限时促销作为在线商家常用营销手段,时间压力会如何作用于不同大小的推荐规模中的用户体验和用户决策;以及不同类型的产品在不同大小的推荐规模中对用户体验和用户决策的影响是否会有不同;不同认知需求水平的个体在不同大小的推荐规模中是否又会有不同的体验和决策,都值得深入探讨。通过参考TAM理论、用户决策相关模型、认知负荷理论以及相关研究,本文从认知的角度构建了推荐规模也就是推荐列表的长度影响用户认知以及决策的基础研究模型,并且加入情境特征:时间压力和产品类型,以及个体特征:认知需求,探究在有无时间压力以及实用型和享乐型两种产品类型下,不同长度的推荐列表如何作用于不同认知需求水平的用户的认知过程和决策反应,通过认知和决策两个方面揭示个性化推荐系统中的选择过载效应。本文基于情景实验设计了主观调查问卷以及利用Eprime心理学软件设计了行为学实验,对被试的认知和决策两方面采集分析主观自报告数据与行为学数据。通过利用基于情景实验设计的主观调查和行为学实验发现:(1)推荐列表的长度太长会导致选择过载效应,表现为认知负荷、响应时间RT显著增加的同时,感知易用性、有用性、选择意向、决策努力、搜索深度、决策质量以及决策自信显著降低。(2)感知易用性在短列表中能通过选择意向以及决策努力间接积极作用于决策质量,在长列表中能通过选择意向以及决策努力间接积极作用于决策自信。不管是短列表还是长列表中,感知有用性都可以通过选择意向以及决策努力间接积极作用于决策质量以及自信。(3)认知需求能够部分调节推荐规模与认知负荷以及决策之间的影响关系,表现为推荐规模扩大,低认知需求者的认知负荷会更强,选择意向、决策努力、决策质量以及自信会更低,即选择过载效应更严重。(4)时间压力会负向调节推荐列表的长度与感知易用性、认知负荷、响应时间RT、选择结果RESP、选择意向、决策努力、决策质量以及自信之间的关系,表现为当存在时间限制时,增加推荐列表的长度,个体会产生更低的感知易用性,更高的认知负荷,从而导致完成决策的时间更长,RESP、选择意向、决策过程中的努力、质量以及自信都出现消极变化,即选择过载效应更严重。(5)产品类型可以负向调节推荐规模与决策努力和RESP之间的影响关系,表现为推荐规模扩大,对于享乐品,用户选择的商品数比实用品更少,付出的决策努力更少。说明在长列表中,享乐品比实用品更容易导致选择过载。通过文本研究可以从以下3点帮助在线商家完善推荐系统功能的设计:(1)在线商家可以针对较高认知需求水平的用户呈现较长的推荐列表;(2)对于实用品可以比享乐品采用更大的推荐规模;(3)在有时间限制的情况下,采用相对较小的推荐规模会更有助于用户进行购买决策。
认知负荷视角下推荐规模影响机制的实验研究
这是一篇关于推荐规模,选择过载,认知负荷,用户决策,时间压力,产品类型,认知需求的论文, 主要内容为近年来网购领域高速发展,线上商家使用个性化推荐系统来实现个性化定制已成为行业态势。个性化推荐系统可以降低个体为做出选择所需要的努力程度,同时提升电子商务网站的营销性能,可以较为理想地解决信息过载难题。但是目前由于推荐技术限制,很多在线商家的推荐系统只是简单呈现出很多类似的产品让用户挑选,不敢明确地给出用户非常心仪的极少量推荐内容。但传统消费领域已经有大量结论发现,用户决策会因为产品数量的不同而不同,特别是产品很多但没太大区别的情况下,个体容易选择过载。由此可以得出个性化推荐系统在一定程度上解决了信息过载问题,但是就其本质而言,反而增大了个体出现选择过载的概率。此外限时促销作为在线商家常用营销手段,时间压力会如何作用于不同大小的推荐规模中的用户体验和用户决策;以及不同类型的产品在不同大小的推荐规模中对用户体验和用户决策的影响是否会有不同;不同认知需求水平的个体在不同大小的推荐规模中是否又会有不同的体验和决策,都值得深入探讨。通过参考TAM理论、用户决策相关模型、认知负荷理论以及相关研究,本文从认知的角度构建了推荐规模也就是推荐列表的长度影响用户认知以及决策的基础研究模型,并且加入情境特征:时间压力和产品类型,以及个体特征:认知需求,探究在有无时间压力以及实用型和享乐型两种产品类型下,不同长度的推荐列表如何作用于不同认知需求水平的用户的认知过程和决策反应,通过认知和决策两个方面揭示个性化推荐系统中的选择过载效应。本文基于情景实验设计了主观调查问卷以及利用Eprime心理学软件设计了行为学实验,对被试的认知和决策两方面采集分析主观自报告数据与行为学数据。通过利用基于情景实验设计的主观调查和行为学实验发现:(1)推荐列表的长度太长会导致选择过载效应,表现为认知负荷、响应时间RT显著增加的同时,感知易用性、有用性、选择意向、决策努力、搜索深度、决策质量以及决策自信显著降低。(2)感知易用性在短列表中能通过选择意向以及决策努力间接积极作用于决策质量,在长列表中能通过选择意向以及决策努力间接积极作用于决策自信。不管是短列表还是长列表中,感知有用性都可以通过选择意向以及决策努力间接积极作用于决策质量以及自信。(3)认知需求能够部分调节推荐规模与认知负荷以及决策之间的影响关系,表现为推荐规模扩大,低认知需求者的认知负荷会更强,选择意向、决策努力、决策质量以及自信会更低,即选择过载效应更严重。(4)时间压力会负向调节推荐列表的长度与感知易用性、认知负荷、响应时间RT、选择结果RESP、选择意向、决策努力、决策质量以及自信之间的关系,表现为当存在时间限制时,增加推荐列表的长度,个体会产生更低的感知易用性,更高的认知负荷,从而导致完成决策的时间更长,RESP、选择意向、决策过程中的努力、质量以及自信都出现消极变化,即选择过载效应更严重。(5)产品类型可以负向调节推荐规模与决策努力和RESP之间的影响关系,表现为推荐规模扩大,对于享乐品,用户选择的商品数比实用品更少,付出的决策努力更少。说明在长列表中,享乐品比实用品更容易导致选择过载。通过文本研究可以从以下3点帮助在线商家完善推荐系统功能的设计:(1)在线商家可以针对较高认知需求水平的用户呈现较长的推荐列表;(2)对于实用品可以比享乐品采用更大的推荐规模;(3)在有时间限制的情况下,采用相对较小的推荐规模会更有助于用户进行购买决策。
沉浸式虚拟实验中信号提示与先验知识对学习效果的影响研究
这是一篇关于沉浸式虚拟实验,多媒体设计原则,认知负荷,信号提示,先验知识水平的论文, 主要内容为随着新技术发展的日新月异,以虚拟现实技术(Virtual Reality,VR)为代表的新一代计算机仿真技术正在快速发展。虚拟现实技术被称为21世纪的学习助手,越来越多的国内外学者重视开展虚拟现实促进教学效果等方面的研究。然而虚拟现实教学资源还未能完全切合教学实际和学科知识,存在忽视学生个性化特征等问题,可能会对学习者造成认知过载等消极影响。一方面,沉浸式虚拟实验环境呈现的视觉刺激比传统多媒体要更多更复杂,对学习者的注意力引导有更高的要求。本研究深入探讨沉浸式虚拟现实环境中信号提示的引导作用,通过帮助学习者选择相关的信息,强调沉浸式虚拟实验环境中的信息组织结构,使元素之间的关系更加明确,从而支持其认知过程。另一方面,在沉浸式虚拟实验环境中,结合教学设计原理、学习者特征来设计视觉元素和任务场景,能够降低认知负荷、提高学习者的体验感。同时,开发适用于不同先验知识水平学习者的个性化学习资源,有助于满足更广泛的需求,对推动虚拟现实与教育深度结合有重大意义。本研究构建了低碳钢拉伸的沉浸式虚拟实验场景,运用实验研究法,探索沉浸式虚拟实验中信号提示和学习者先验知识水平对其学习效果的影响。首先,通过分析信号提示在虚拟现实中的应用和先验知识对虚拟学习者的影响,提取在沉浸式虚拟环境中较为适用的两种视觉线索类型,即文本注释和颜色提示两种形式,构建了融合信号提示与先验知识的沉浸式虚拟实验模型。其次,基于此模型设计了有信号提示的沉浸式虚拟实验场景,同时在保证不影响实验内容的前提下,设计了无信号提示的沉浸式虚拟实验场景。最后基于Unity 3D平台开发了沉浸式虚拟实验,为开展实验做好准备。在实证研究阶段,借助知识水平前测问卷将被试分为了高先验知识水平和低先验知识水平两种类型学习者,招募的被试数量共计40人,并设置了四个实验组。实验采用2信号提示(有信号提示、无信号提示)X2先验知识(高先验知识水平、低先验知识水平)的组间设计。通过数据分析揭示了信号提示和先验知识水平及两个因素的交互效应对学习者学习效果的影响,研究表明:(1)沉浸式虚拟实验环境下,学习者的先验知识水平显著影响学习者的学习成绩,高先验知识水平的学习者的学习成绩显著髙于低先验知识水平学习者,但对内在动机和认知负荷并无显著影响;(2)信号提示在沉浸式虚拟实验环境中的应用对学习者学习成绩、内在动机和认知负荷影响的差异性并不显著;(3)信号提示和先验知识水平的交互效应对学习者的认知负荷有显著影响,但两者的交互效应对学习者的内在动机和学习成绩来说并不显著。通过实验研究,本文得出以下结论:(1)与无信号提示相比,信号提示能引导低先验知识水平的学习者的注意力,有效帮助他们选择相关的信息,产生的认知负荷更低。而提供信号提示会影响高先验知识水平的学习者的思考和认知的过程,导致在学习过程中产生更高的认知负荷。(2)低先验知识水平的学习者对信号提示的受益更大,当设计适用于新手的沉浸式虚拟学习环境,建议用文本注释和颜色变化形式的信号提示来支持学习者的学习,实现更好的学习效果。而高先验知识水平的学习者则不需要额外的信号提示来支持学习,因此需要结合学习者的个体差异进行沉浸式虚拟环境设计。本研究将多媒体设计原则应用到沉浸式虚拟实验环境,用实证研究证明了信号提示对高先验知识水平和低先验知识水平的学习者有不同的效果。对于低先验知识水平的学习者,可以遵循多媒体设计原则,需要增加与教学内容和学习者个性特征高度相关的信号提示,来降低学习者的认知负荷、提高学习成绩。对于高先验知识水平的学习者,在沉浸式虚拟实验设计中对实验场景和教学策略进行精心设计即可,无需增加额外的信号提示。同时本研究结果显示学习者在沉浸式虚拟实验环境下的内在动机较高,大部分学习者愿意使用沉浸式虚拟现实技术来开展实验探究,因此可以进一步探究沉浸式虚拟现实技术在工科实验中的实际应用价值。
基于知识图谱的陈述性知识自适应学习系统研究
这是一篇关于自适应学习系统,陈述性知识,知识图谱,认知负荷的论文, 主要内容为随着智能技术的高速发展,越来越多的信息技术被运用到教育领域中,在线学习系统的产生将学习者从教室的禁锢中解放出来,学习者的学习不再是定时定点的,而是随时随地都可以进行学习,学习变得更加自由。一方面,技术与教育的紧密结合,为学习者的学习供了海量的学习资源,但这也带来了学习知识碎片化、零散的问题,让学习者的学习变得无序,而陈述性知识是所有知识学习的基础,如果能够将陈述性知识进行科学合理的组织,那么就能够让学习者的学习变得有序,针对这一问题,本文将多种理论与技术进行融合,出了基于TPACK的陈述性知识组织模型,并给出了具体步骤,将其融入到自适应学习系统的领域知识模型中,构建了系统的领域知识模型,让学习者通过自适应学习系统不仅能够学习到知识,还能够学习到对知识进行组织的方法。另一方面,当前,虽然许多学者对自适应学习系统进行了研究,但他们在对自适应学习系统中的学习者模型进行构建时,却忽略了学习者的认知负荷对其学习的影响,因此本文在构建学习者模型时,首先,对认知负荷进行了深入研究,然后,将其融入到学习者模型中,增加了学习者模型的维度,使得推荐的效果更好。除此之外,本文设计的自适应学习系统还可以为学习者推荐合适的学习资源,让学习者不再需要自己去寻找学习资源,为学习者节省了寻找学习资源的时间和帮助学习者适应信息化社会的发展;也可以对学习者进行同质分组,让学习者进行协作学习,帮助学习者深度学习的达成与学科核心素养的形成;最后,还能够为学习者推荐学习路径,并将学习路径以知识图谱的形式进行可视化,让学习者对自己当前的水平与知识结构有所了解,并且知道自己到达学习目标还有多远。本文的主要研究工作如下:第一,通过对多种理论与技术进行研究,以教育部教育信息化技术标准委员会出的CELTS-3为基础,构建了基于TPACK的陈述性知识组织模型并给出了具体实现步骤,以《C程序设计》中的陈述性知识为例,对其进行组织,并以知识图谱的形式进行可视化,将基于TPACK的陈述性知识组织模型和《C程序设计》知识图谱作为领域知识模型中的一部分,增加领域知识模型的丰富性,让领域知识模型不再只是简单的存放知识点与学习资源,而是在此基础上传授给学习者知识组织的方法,让学习者在学习知识的同时掌握知识组织的方法。第二,认知负荷与学习者的学习息息相关,它是学习者在学习过程中必然会产生的负载,负荷过高与过低都会对学习者的学习产生不良影响,因此通过对认知负荷进行深入研究,将其作为学习者模型的一个维度,使得学习者模型更加贴近于真实的学习者,然后根据学习者模型信息进行推荐,能够增加推荐结果的精准性。第三,教学模型是实现自适应学习的关键,教学模型依据自适应源,以领域知识模型和学习者模型为基础,向学习者推荐合适的学习资源,将基于用户的协同过滤推荐和基于关联规则的推荐相结合,实现学习资源的推荐,帮助学习者适应信息化社会的发展;利用模糊C均值聚类来对学习者进行同质分组,帮助学习者协作学习的开展,更快实现深度学习和学科核心素养的形成;以蚁群算法实现学习路径的推荐,并以知识图谱的形式进行呈现,帮助学习者更好的学习。综上所述,本文以多种理论与技术为基础,构建了基于知识图谱的陈述性知识自适应学习系统,对其中的领域知识模型与学习者模型进行了详细设计,并以相关算法实现了自适应学习。
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