大家好。我是D3的耿学旺。
我想介绍一下在本次英语文献研讨会中阅读的论文。
以下是论文内容的概要。
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论文标题：Teaching thermodynamics with augmented interaction and learning analytics
期刊：Computers & Education
卷号页码：196, 1-13
出版年份：2023
作者：Wanli Xing, Xudong Huang, Chenglu Li, Charles Xie
热力学中关于热和温度的知识与日常生活体验密切相关，是K12阶段必须学习的内容之一。然而，先行研究表明，学生往往会将热和温度理解为相同的概念。特别是，一些学生指出，他们并不认为热是表示不同温度物体之间能量转移的概念，而是将其视为存在于物体中、可以从一个物体移动到另一个物体的某种物质。此外，虽然学生学习了物体初始温度会与周围环境达到热平衡，但他们倾向于根据自己的直觉来理解物体的温度。
具体性渐隐理论（Concrete-fading theory，Fyfe et al., 2014）是科学概念学习中常用的一种方法。据说，通过从概念的物理表现过渡到符号表现，再过渡到抽象表现，可以在消除概念具体性的同时，促进学习及其迁移。物理材料提供了激活现实世界知识的实用语境，并诱发物理行为以加深记忆和理解。另一方面，使用抽象材料可以排除不必要的感知信息，促进在不同语境下所学知识的运用和概括，使学生能够理解知识的结构性和表现性层面，而非仅仅关注表面特征。作者们为了促进对热力学概念的理解，基于具体性渐隐理论，设计并开发了一种集成了物理实验和虚拟红外图像分析工具的AR学习辅助工具。
因此，本研究中关于热和温度概念的学习，基于具体性渐隐理论，设计了以下三个阶段：
・具身（行动基础）阶段：学生通过AR分析工具的红外摄像头，使用物理材料（尺子）对温度和热形成物理概念模型。
・具象（图像基础）阶段：学生利用热成像，观察彩色热图，从图像上把握温度差。
・符号（表征基础）阶段：使用时序（随时间变化的温度）图表，将材料的温度数值化，使学生能够理解并比较温度变化的趋势。
此外，在本研究中，由于开发的AR学习工具需要同时进行物理交互（操作材料）和虚拟交互（使用AR工具进行数据可视化和分析）两种活动，因此在学习时需要执行多任务，这可能会增加认知负荷并影响学习效果。为此，作者们比较并调查了同步多任务和顺序多任务这两个版本的AR工具在工具使用和概念理解方面的差异。
调查以美国九年级学生为对象进行了两次。具体而言，第一次调查中111名学生使用了同步多任务AR工具，而第二次调查中另一所学校的132名学生使用了顺序多任务AR工具。活动中，第一天进行了热身和系统教程。第二天到第五天，进行了针对四个热概念的实验。在实验中，要求学生将两根大拇指分别放在金属尺和木尺上保持1分钟，观察尺子与大拇指之间的温度差异。实验后，学生撰写实验报告并回答问卷。在使用同步多任务AR工具时，学生只能实时分析热成像收集的数据（像素级温度）。如果热成像连接中断或系统关闭，学生将无法重新分析观察到的热现象。而在使用顺序多任务AR工具时，观察过程中的热成像会自动录制。观察结束后，学生可以回看录制的视频或拍摄的温度数据进行分析。研究利用AR工具的日志数据、实验报告和问卷回答进行了分析。
分析结果显示，使用顺序多任务设计的学生在统计学上显著比同步多任务组进行了更多的实验尝试。此外，虽然两次调查的后测平均分均高于前测，但确认了使用顺序多任务AR工具的学生在0.05显著性水平上，对热和温度概念的理解得到了统计学上的显著促进。第一次调查中，由于同步多任务设计，观察与实验操作同时进行，导致认知负荷较高，暗示了获取准确信息较为困难。相比之下，第二次调查中，由于观察后仍可进行再分析，确保了更多的反思时间，被认为改善了后测的回答。此外，从实验报告的分析中可以看出，学生利用热成像和时序数据来量化特定方向移动的热量。这表明，利用具体性渐隐理论，结合触碰材料的物理体验、基于图像的热成像观察以及热与温度时序图表等抽象表现的AR工具，提升了学生对概念的理解。
以下是我个人的感想。利用具体性渐隐理论开发AR系统这一点非常有参考价值。特别是，在从概念的具体现象向更抽象表现过渡的过程中，AR系统发挥了连接具体表现与抽象符号的作用，我认为这是一个新颖的构思。此外，针对传统文本式学习中常见的“所学知识难以迁移到日常生活”这一问题，本次论文中提到的具体性渐隐理论或许能成为解决方案之一。经历过具体性渐隐过程的学习者，能够将从具体材料中获得的知识和概念理解，带回到具体性丰富的日常生活中去应用，从而更容易实现迁移。然而，我认为具体性渐隐理论也存在局限性。我感觉到，根据所选择的具体现象，可能会出现无法提取概念、对概念的理解被缩小，甚至导致错误概念的情况。我认为有必要认真探讨究竟应该向学习者提供什么样的具体现象。另外，这篇论文中的多任务设计对认知负荷产生了怎样的影响？这一点让我非常好奇。
