大家好。

我想在这次英语文学研讨会上介绍一下我读的一篇论文。

我正在研究开发一个支持模仿语言学习的 VR 系统，最近刚刚完成了一个形成性评估。 该系统使用 VR 头显跟踪学习者与系统互动时的视线数据。这可能是分析学习者如何通过我开发的 VR 系统学习拟态语言的一个重要指标。然而，我们也面临着新的挑战：如何利用注视数据进行学习分析。 因此，我们在本次英语论文研讨会上选择了这篇文章，以获得如何利用视线数据的一些提示。

文章标题：Identifying the Effects of Scaffolding on Learners’ Temporal Deployment of Self-regulated Learning Operations during Game-based Learning using Multimodal Data.

期刊：Frontiers in Psychology, 14, 1280566.

作者：Daryn A. Dever, Megan D. Wiedbusch, Sarah M. Romero, Kevin Smith, Milouni Patel, Nathan Sonnenfeld, James Lester, Roger Azevedo

发表年份：2023 年

以下是本文的概述。如有兴趣阅读，请阅读下文。

2019年美国国家教育进展评估（NAEP）报告显示，学生的科学成绩随着学年的进展而下降。 为解决这一问题，有人建议将传统课堂教学与基于游戏的学习环境（GBLE:Game-based learning environment）相结合，作为一种潜在的先进学习技术。 然而，另一份关于教学技术使用情况的报告发现，只有约33%的教师强烈支持其有效性。

本研究探讨了 GBLE 中的支架技术如何影响学习者的自我调节学习（SRL：self-regulared learning ）过程和学习成果，并通过多模式数据分析提出了有效的支架方法。 作为自我调节学习的一种方法，它采用了基于Winne（2018）的COPES模型的SMART操作，其中包括搜索（在学习者完成任务的过程中引起他们对特定信息的注意）、监控（将特定信息与标准进行比较）、组合（一旦确定了相关信息、 它考虑了工作记忆和长期记忆之间的相互作用，包括五种认知操作：检索（一旦确定了相关信息，工作记忆就会主动保留和重新检查信息）、重新检查（工作记忆会主动保留和重新检查信息）、翻译（信息不适用于当前的问题表征，为找到解决方案而改变处理信息的方式）和 GBLE。 它为理解学习者和材料如何在 GBLE 中互动和处理信息提供了基础。 这些操作有助于学习者有效使用自学策略。 现有研究表明，自动检测这些 SMART 操作可有效预测学习结果。

94名本科生被随机分为 “完全代理 “和 “部分代理 “两种情况，并对他们使用 SMART 操作的情况进行了分析。 结果显示，与未接受支架的学习者相比，接受支架的学习者能更有效地使用 SMART 操作，学习效果也有所改善。 分析还使用了多模式数据，将 GBLE 中提供的支架水平与学习者的总体学习成果联系起来。 由于代理能力有限，接受了支架的学习者进行的 SMART 操作明显较少，尤其是在搜索操作方面存在显著差异。 从 SMART 操作之间的过渡概率来看，接受支架的学习者也使用了更多的操作，从而提高了学习过程的效率。这揭示了特定 SMART 操作之间的转换对学习结果的影响，以及在此基础上指导学习者更有效地进行 SRL 的必要性。

不过，由于眼动跟踪和日志文件无法分离出具体的过程，因此研究方法将组装和重新检查操作视为单一行为，并以此来确定两个操作之间的过渡概率。 未来的研究需要了解学习者过去的行为如何随着时间的推移影响过渡概率。 本研究的发现还为自我调节学习领域提供了新的视角，并为今后在 GBLE 中实施支架式教学和有效利用 SMART 操作学习者的自我调节学习提出了研究方向。

以下是我的感想。

本文介绍了一种利用眼动仪和日志文件收集和分析学习者在学习过程中的动作数据的方法。 特别是，它提出了一种特定的方法（如眼动跟踪和日志文件），用于根据 SRL 的 SMART 操作获取每个动作所需的数据。通过这种方法，可以更清楚地了解和分析学习者在每个步骤中的行为和结果。对我来说，这种分析方法有理有据，为如何在数据分析中应用规则和模式提供了答案。这篇论文还为我提供了使用 “目光跟踪 “的技巧。 我的注视数据表现为 “学习者注视位置的视频记录和可视化”。这篇论文给了我一些如何利用这些数据的提示。

不过，这篇论文也提出了一些问题。论文提出了一种 SMART 自我调节学习方法，以支持使用 GBLE（基于游戏的学习环境）进行学习，但对自我调节学习的必要性和选择 SMART 模式的优势缺乏清晰的解释，这让人对为什么选择这种模式产生了疑问。此外，作者也没有详细说明在自我调节学习中，支架的有无如何受到学习者当前微生物知识水平的影响。作者没有充分解释这一点，也不清楚脚手架是否对所有水平的学习者都有效。

此外，论文还讨论了在学习者 “提交概念矩阵 “和 “阅读海报、书籍和研究文章”时使用眼动仪进行数据收集和分析的问题。不过，”提交概念矩阵 “和 “观看海报、书籍和研究文章 “可能有些轻描淡写。 因为通过监测学习者鼠标的移动也可以获得类似的信息。不过，”提交概念矩阵 “和 “观看海报、书籍和研究文章 “的数据收集和分析本身就很重要。视线数据不仅可以确定学习者在看什么，还可以通过眨眼和凝视提示学习者当前的学习状态和行为。 未来关于如何将学习者的视觉行为纳入学习分析的研究将非常令人兴奋。

最后，基于本文的内容我有一点自己的看法。虽然我不是自我调节学习方面的专家，但我觉得，既要提供适当的支持，又不能限制学习者在自我调节学习中取得进步，是一件很有挑战性的事情。 在自我调节学习过程中，学习者根据自己的学习习惯和风格学习新知识，但不必要的帮助可能会反向阻碍学习。因此，在提供支架时，必须考虑学习者自身的知识和需要。今后的研究将确定适当的支援方法。

(笔者：硕士2年 李瑭)