在线学习资源交互性对学习成效的影响

摘要：目前学习资源交互性对于学习成效的影响如何，学界尚未达成共识。对2011—2021年国际英文期刊29篇实证研究（53个效应值）进行元分析，揭示学习资源交互性的有效性。研究表明：学习资源交互性对认知活动、元认知活动、情感动机三种学习成效均具有显著正向影响；学习资源交互性应用于小学、大学、成人学段均具有显著影响，而对初中学段具有中等程度影响；学习资源交互性应用于社会科学、其他学科、人文科学、自然科学的四种学科领域效果依次增加，学习资源分类中交互式网站、交互式教材、交互式视频或软件、交互式多媒体工具对学习成效的影响依次增加。最后根据不同调节变量的差异性结果作出解释，并根据结论提出学习资源交互性设计优化等建议。

关键词：在线学习；教学交互；学习资源交互性；学习成效；元分析

中图分类号：TP393 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）18-0143-04

0 引言

随着数字网络技术和教育信息化技术的发展，在线教育时空分离的特点为师生提供极大的便利条件，在线学习已经成为主要的学习方式之一[1]。同时随着国家“三通两平台”工程的推进等社会现实背景，学习资源在在线学习中逐渐具有更重要的地位[2]。交互具有由信息交流而引发的相互作用的本质，学习资源交互性设计对促进学习者个性化的学习具有巨大的潜力[3]。

然而学习资源交互性对学习者学习成效的影响如何目前还没有学界上的共识。因此本研究旨在探究其影响效果，并进一步对比学习者的学段、学科领域、学习资源交互性类型等对学习成效的影响差异，为教育工作者的开发与设计学习资源交互性提供一定的借鉴意义。

1 文献综述

1.1 学习资源交互性的概念研究

国内关于学习资源交互性的研究最早有陈丽学者相关阐述。陈丽提出远程教育中的学习资源交互性是指学习资源能够引起与学生相互作用的某一个或一些品质[4]。刘清堂认为交互在学习过程中十分重要，特别是学生与学习资源之间的交互，它是各类教学交互中的基础[5]。

关于学习资源交互性的国外研究可以从教学交互相关研究，即从学习者与学习资源的交互行为找到界定[6]。Hillman等学者从多媒体交互活动的特殊性的方面将教学交互扩充为四个分类，即学习者-教师交互，学习者-学习者交互，学习者-内容交互和学习者-界面交互[7]。Reichert 和Hartmann 认为在线环境下的教学交互又可以归纳为人际交互与人机交互，其中人机交互是指学习者直接与媒体的相互作用，主要包括学习者与媒体界面的交互和学习者与课程资源的交互[8]。因此本研究中的学习资源交互性在上述研究中属于人机交互范畴，被界定为学习者通过与学习内容或学习界面进行交互的智力过程，在过程中可以全面地控制学习资源，从而改变学习者的理解或认知结构。

1.2 学习资源交互性的影响研究

对于在线学习中学习资源交互性对学习成效的影响如何，学界中得出不同的实证研究结论，国外研究中目前主要有以下三种观点。

第一种观点认为，学习资源交互性对学生的学习成效具有正向影响。例如Razis等人（2018） 的研究表明，使用交互式视频完成任务的学习者的总体成绩比对照组要高，同时研究结果还强调交互式视频除了提升学习成绩外还在保留信息记忆方面发挥了重要作用[9]。Palaigeorgiou 等人（2019） 的研究结果揭示了交互式视频和平板电脑的学习资源，能够帮助学生实现高水平的自我控制，更好地管理自己的学习进度[10]。

第二种观点认为，学习资源交互性能够部分提升学习者的学习成效。例如，Huang Y M等人（2012） 的研究结果表明，交互式电子书系统可以通过学习过程跟踪日志为学习者提供帮助，从而为小学生提供个性化学习体验，然而结论显示其对于学生的阅读准确性没有明显作用[11]。第三种研究结果表明学习资源交互性对学习成效产生负面影响。例如，Cathy等人（2018） 的实验得出结论，在单元期末考试中使用传统电子教材的学生反而比使用交互式电子书的学生有更高的学习成绩[12]。

1.3 问题提出

综上所述，在线学习中学习资源交互性对于学习者的学习成效有没有显著影响以及效果如何，学术界的结论迥然不同。研究认为良好的学习成效可能与多种因素有关，如学习资源类型、学习者学段、学科领域等。因此本文对检索主题为学习资源交互性与学习成效的影响关系的英文实证研究进行元分析，以探索以下问题：1） 在线资源交互性对学习成效的整体影响效果如何，对不同类型学习成效是否有差异性及具体影响效果如何？2） 不同类型在线学习资源交互性对学习成效影响是否有差异性及具体影响效果如何？3） 学习资源交互性应用在不同学段、学科领域对学习成效影响是否有差异性及具体影响如何？

2 研究设计

本研究按照元分析方法流程，对纳入研究范围的包含53项效应量的29篇实证研究文章进行编码与合并计算，以及对其敏感性、发表偏倚、主效应和调节效应等进行分析，严格遵循库伯的元分析步骤进行分析[13]。

2.1 文献检索与遴选

文献检索分两轮进行。第一轮是在Web of Sci⁃ence数据库中进行大范围检索。其中，在线学习搜索关键词包括“online learning”“e-learning”“distanceeducation”“web-based learning”，交互关键词包括“in⁃teractive”“interaction”。文献发表时间限定为2011年1月～2021年12月，语种为“English”。第二轮进行引文回溯法。本研究在剔除重复文献后得到2186篇文献；初步筛选文章题目、摘要后获得726篇文献；初读样本全文，最后筛选文章得到29篇文献。文献遴选标准如下：1）研究主题为在线学习资源交互性对学生学习成效的影响关系；2）研究方法为随机对照实验或准实验研究；3）研究数据应包含平均值、标准差、样本量、P值等，以便计算出实验效应值。最终获得29篇有效实证文章，效应值数量为53（部分研究包括多个效应值）。

2.2 特征值编码

文献选择的主要编码元素为学习者学段、学科领域、学习成效类型、学习资源类型。学段编码包括小学、中学、大学（包括本科生、研究生、专科生）、成人（包括教师等）四类。学科领域编码为自然科学、社会科学、人文科学、其他学科四类。学习成效划分为认知活动、元认知活动和情感活动三类。学习资源类型编码参考已有研究，如学生与内容的交互包含的多种教学工具类别[14]，以及教学交互领域中人机交互/人与信息交互编码体系[15]，最终编码为交互式教材（包括电子书、PPT资料等）、交互式视频或软件、交互式网站（包括网站或系统平台）、交互式多媒体工具（包括交互式白板、AR 辅助教学工具等）四个类别。（见表1）。

2.3 数据处理

本研究通过分析计算相关文献的样本量、平均值及标准差等参数，以标准化平均差（SMD） 作为效应值，表示学习资源交互性对学习成效的影响效果。比较并分析多个相同主题的最终结果，表征调节变量对学习成效的影响。数据分析工具为Comprehensive MetaAnalysis 3.2（CMA）。

3 研究结果

3.1 发表偏倚检验及异质性检验

本研究采用漏斗图和失安全系数来研究53项样本是否具有发表偏倚。首先得到如下漏斗图（见图1） 。大部分效应值分布于漏斗图的上部有效区域，且相对均匀地分布在漏斗图的中线的两侧，初步判断纳入的53项元分析样本科学有效，出现发表偏倚的可能性较小。从失安全系数（Classic fail-safe N） 来看，其值为4929，远远大于“5n+10”，说明本研究存在发表偏倚的可能性较小，可进入下一步分析。

本研究采取I2统计量方法判断样本的异质性程度，研究结果为Q值为307.786（P<0.001），I2=83.105% （见表2），表明本研究的异质性较高，因而采用随机效应模型以消除样本的异质性。

3.2 主效应检验

学习资源交互性对学习成效的影响从总体效应和不同类别学习成效两方面进行考察。学习资源交互性对学习成效影响的整体效应结果显示，53项实验研究的合并效应值SMD 为0.638（P＜0.05） ，达到显著水平。说明整体而言，学习资源交互性能够显著影响学生的学习成效。

学习资源交互性对不同类别学习成效的影响见表3。认知活动、元认知活动、情感活动的效应值分别为0.524、0.655、0.934（0.5＜SMD≤1），表明学习资源交互性对三种学习成效均有显著正向影响，且影响效果递增。异质性检验结果P＝0.160＞0.05，表明学习资源交互性对不同类别学习成效的影响没有显著差异。

3.3 调节效应检验

1） 学段的调节效应学段对学习成效的调节作用具有显著性差异，如表4所示，异质性检验结果P=0.018＜0.05。不同学段的效应值排序为成人（SMD=1.472）＞小学（SMD=0.730） ＞大学（SMD=0.660）＞中学（SMD=0.286）。说明除在中学学段应用学习资源交互性教学具有中等影响效果（0.2＜SMD≤0.5） 之外，在小学、大学阶段均具有显著效果（0.5＜SMD≤1） ，且在成人阶段具有极其显著影响效果（1＜SMD） 。

2） 学科领域的调节效应

学科领域对学习成效的调节作用没有显著性差异，如表5所示，异质性检验结果P=0.089＞0.05。不同学科应用学习资源交互性教学的效应值排序为自然科学（SMD=0.735）＞人文科学（SMD=0.644）＞其他学科（SMD=0.423）＞社会科学（SMD=0.026）。表明学习资源交互性应用在自然科学、人文科学学科对学习成效具有显著正向效果（0.5＜SMD≤1），应用在其他学科具有中等正向影响，应用对社会科学影响效果较小（0＜SMD≤0.2）。

3） 学习资源类型的调节效应

学习资源类型对学习成效的调节作用没有显著性差异，如表6所示，异质性检验结果P=0.162＞0.05。

交互式教材、交互式视频或软件、交互式多媒体工具效应值分别为0.603、0.742、0.855（0.5＜SMD≤1），说明三种学习资源对学习成效均具有显著影响效果，而且其中交互式多媒体工具对学习成效影响效果更加明显。交互式网站效应值为0.443（0.2＜SMD≤0.5），表明对学习成效具有中等影响效果。

4 结论与启示

元分析结果表明，在线学习资源交互设计能整体提高学生的学习成效，对不同类型学习成效的影响不具有差异性。学段类型在学习资源交互性对学习成效影响中的调节作用具有显著性差异。学习资源类型、学科领域在学习资源交互性对学习成效的影响中调节作用不具有显著性差异。

4.1 学习资源交互性与学习成效的关系

总体来看，学习资源交互性对学生学习成效的影响具有显著促进作用。对于认知活动、元认知活动、情感活动三种学习成效均具有显著正向影响效果。

结果显示学习资源交互性对于记忆、理解等认知活动水平，以及自我调节学习策略等元认知活动水平具有显著正向促进作用。验证了学习资源交互性可以提高教学和学习成果的质量相关研究[16]。且对于情感活动水平的影响最大，分析原因可能是学习资源交互性为学生提供了积极参与学习的机会以及通过深度互动提高学习过程中的沉浸感，从而提高学生学习动机、学习满意度等学习情绪体验。

4.2 调节变量分析

就学段而言，研究发现学习资源交互性对小学、大学和成人学段的学习成效具有显著正向促进作用，对中学生具有中等程度的促进效果。这可能是由于小学生、大学生及成人学习者升学压力相对较小或不具有升学压力，应用学习资源交互性教学能产生更好的学习成效。基于元分析结果，在线学习资源交互设计应充分利用学段的调节作用提升学习绩效。就学科而言，研究发现自然科学、人文科学学科应用学习资源交互性教学对学习者学习成效具有显著正向影响，应用于其他学科具有中等程度影响效果，应用于社会科学学科影响效果较小。在线学习资源交互设计需要根据学习科目类型等条件调整设计策略，以引导和促进学习者进行个性化的学习。就在线学习资源类型而言，研究发现交互式教材、交互式视频或软件、交互式多媒体工具对学习成效具有显著正向促进作用，交互式网站对于学习成效具有中等程度影响效果，总体说明学习资源交互性的设计及应用方法等方面具有较大的研究价值。分析原因可能是交互式功能促使学生保持注意力等认知参与，促进学生使用自我调节等元认知活动策略。特别是当学习内容是通过视频在在线环境中传递时，学生必须保持视觉持续参与才能从教学中受益[17]。而当学习内容通过AR等交互式多媒体工具传播时，能够提升学习者专注时间、行为模式等学习效果[18]。