李欣 沈夏林 黃曉 王勛

[摘? ?要] 程序性知識(shí)的學(xué)習(xí)具有情境性、實(shí)踐性和應(yīng)用性的特征，關(guān)注方法和能力的獲得，是學(xué)生通過(guò)傳統(tǒng)方法難以獲知的，而采用IVR技術(shù)的虛擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)通常具有增強(qiáng)性（Engagement）、再現(xiàn)性（Evocation）和證據(jù)性（Evidence）的特征，有助于程序性知識(shí)的理解與應(yīng)用。研究以“凸透鏡成像”這一學(xué)生難以理解的重要科學(xué)主題為例，通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究，探索沉浸式虛擬實(shí)驗(yàn)中加入可視化空間線索對(duì)學(xué)生凸透鏡成像中的理解與應(yīng)用這兩個(gè)目標(biāo)維度的影響。基于自主開(kāi)發(fā)的沉浸式光學(xué)虛擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)——Optical IVRLab，選擇了48名初中學(xué)生隨機(jī)分配成兩組，其中一組為實(shí)驗(yàn)組，在包含空間線索的虛擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中測(cè)試，對(duì)照組則不包含空間線索。通過(guò)前、后測(cè)以及對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的t檢驗(yàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，沉浸式VR的可視化空間線索在科學(xué)概念的學(xué)習(xí)中，有助于個(gè)體的陳述性知識(shí)向程序性知識(shí)遷移。在沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的可視化“圖式”建構(gòu)，適用于面向空間且包含不可見(jiàn)物理量的抽象概念的程序性知識(shí)學(xué)習(xí)。

[關(guān)鍵詞] 沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí); 空間線索; 可視化; 程序性知識(shí); 虛擬實(shí)驗(yàn); 凸透鏡成像

[中圖分類(lèi)號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡(jiǎn)介] 李欣（1963—），男，浙江金華人。教授，碩士，主要從事虛擬現(xiàn)實(shí)教育應(yīng)用、數(shù)字化學(xué)習(xí)資源建設(shè)等方面的研究。E-mail：lx@zjnu.edu.cn。

一、引? ?言

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等基礎(chǔ)架構(gòu)與虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality，VR）客戶端的不斷發(fā)展和融合，為教育教學(xué)應(yīng)用模式提供了許多新選項(xiàng)[1-2]。虛擬現(xiàn)實(shí)和人工智能等新技術(shù)已成為開(kāi)展教育信息化2.0行動(dòng)的新動(dòng)力[3]。在采用沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)（Immersion Virtual Reality，IVR）技術(shù)的數(shù)字化增強(qiáng)環(huán)境中，大量原本不被人類(lèi)視覺(jué)覆蓋的物理量（如溫度、電流、電磁場(chǎng)、光線等）的可視化表征，可將人類(lèi)對(duì)現(xiàn)實(shí)的感知與數(shù)字化視覺(jué)表征直接融合在用戶的視場(chǎng)中，這些可視化的物理量和設(shè)備仿真對(duì)象不僅可以共存，而且可交互并實(shí)時(shí)反饋抽象概念和多個(gè)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，極大地豐富了人類(lèi)的感知[4]。因此，IVR被認(rèn)為是強(qiáng)大的教學(xué)工具，正越來(lái)越多地被應(yīng)用于教育教學(xué)[5]。其應(yīng)用于教育教學(xué)的有效性正成為許多研究者關(guān)注的焦點(diǎn)[6]。

程序性知識(shí)的學(xué)習(xí)具有情境性、實(shí)踐性和應(yīng)用性的特征，關(guān)注的是方法和能力的獲得，需借助方法論的指導(dǎo)和反復(fù)的實(shí)驗(yàn)操作實(shí)踐，而采用IVR技術(shù)的虛擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)通常具有增強(qiáng)性（Engagement）、再現(xiàn)性（Evocation）和證據(jù)性（Evidence）的3E特征[7]?？梢?jiàn)，程序性知識(shí)學(xué)習(xí)的情境、實(shí)踐和應(yīng)用性特征與IVR的增強(qiáng)、再現(xiàn)和證據(jù)性具有強(qiáng)映射關(guān)系。雖然一些實(shí)證研究表明，IVR虛擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)有利于程序性知識(shí)的習(xí)得[4，8]，然而，對(duì)于IVR虛擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)在程序性知識(shí)學(xué)習(xí)中有用性的主張和對(duì)這些主張進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試的科學(xué)研究之間仍然存在差距，且其在教育教學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的外部效度也有待于教學(xué)實(shí)踐的進(jìn)一步檢驗(yàn)[9]。鑒于此，我們以“凸透鏡成像”實(shí)驗(yàn)教學(xué)作為研究挈入點(diǎn)，通過(guò)實(shí)證研究來(lái)確定沉浸式VR中的可視化空間線索是否能促進(jìn)程序性知識(shí)的學(xué)習(xí)。

二、理論背景

近年來(lái)的研究發(fā)現(xiàn)，在科學(xué)課程中的學(xué)習(xí)成就與概念留存和學(xué)習(xí)態(tài)度[10]、認(rèn)知和情感[11]、先前知識(shí)（Prior knowledge）[12]等因素密切相關(guān)。在這些確定的影響因素中，元分析[13]認(rèn)為先前知識(shí)是對(duì)學(xué)習(xí)成就影響最大的因素。Bloom和Hailikari等將先前知識(shí)定義為由不同類(lèi)型的知識(shí)、技能和能力組成的多維動(dòng)態(tài)的知識(shí)[14-15]。特別是，特定領(lǐng)域的先前知識(shí)被認(rèn)為是獲取新知識(shí)的關(guān)鍵[14，16]。對(duì)于一個(gè)主題，高水平且成熟的先前知識(shí)能更好地支持學(xué)習(xí)[17]，即個(gè)體能更好地理解和記住主題，在考試中表現(xiàn)得更好[15]。但不是所有的先前知識(shí)類(lèi)型都以相同的方式影響學(xué)習(xí)成就，Loehr的研究結(jié)果表明，某些類(lèi)型的先前知識(shí)（如深刻理解）比其他類(lèi)型（如事實(shí)記憶）更能影響學(xué)習(xí)成就[18]。

Hailikari等基于Krathwohl的《教育目標(biāo)修訂》[16]、Dochy的《知識(shí)維度研究》[19]和Biggs的《結(jié)構(gòu)發(fā)展理解理論》[20]中所描述的知識(shí)和學(xué)習(xí)理論，提出了先前知識(shí)結(jié)構(gòu)模型[15]，該模型區(qū)分了四種先前知識(shí)類(lèi)型，即事實(shí)知識(shí)、意義知識(shí)、整合性知識(shí)和應(yīng)用性知識(shí)。事實(shí)知識(shí)是關(guān)于事物的名稱(chēng)、符號(hào)、簡(jiǎn)單的命題等抽象層次較低的知識(shí);意義知識(shí)是指事實(shí)知識(shí)經(jīng)組織后的有意義的組合知識(shí);整合性知識(shí)是指在理解概念和不同現(xiàn)象之間相互關(guān)系的基礎(chǔ)上進(jìn)行結(jié)構(gòu)化后的知識(shí);應(yīng)用性知識(shí)則是指在解決特定學(xué)科或新領(lǐng)域的問(wèn)題時(shí)所需的方法和步驟等方面的知識(shí)。上述四種類(lèi)型的知識(shí)都被分別歸類(lèi)到廣泛接受的陳述性知識(shí)（事實(shí)知識(shí)和意義知識(shí)）和程序性知識(shí)（整合性知識(shí)和應(yīng)用性知識(shí)）中[21-22]。陳述性知識(shí)類(lèi)型與知識(shí)記憶的認(rèn)知指標(biāo)（記憶、回憶、識(shí)別、再現(xiàn)等）密切相關(guān)，程序性知識(shí)類(lèi)型與知識(shí)遷移的認(rèn)知指標(biāo)（理解、應(yīng)用等）密切相關(guān)[23]。該知識(shí)結(jié)構(gòu)模型假設(shè)，在較高層次知識(shí)上的操作包含較低層次的知識(shí)，這與Liu提出的知識(shí)整合理論相一致[24]。

一些研究者認(rèn)為，陳述性知識(shí)指的是事實(shí)知識(shí)，而程序性知識(shí)指的是專(zhuān)門(mén)知識(shí)[25]。我們將陳述性知識(shí)定義為可通過(guò)圖文和音視頻等傳播媒介來(lái)表達(dá)的知識(shí)的一部分，包含事實(shí)知識(shí)（Know-what）、意義知識(shí)（Know-why）這兩個(gè)要素，這與Nickols的“陳述性知識(shí)并不局限于事實(shí)知識(shí)”的觀點(diǎn)相一致[26]。我們將程序性知識(shí)定義為從陳述性知識(shí)集合中經(jīng)整合并內(nèi)化的可操作知識(shí)，它是可操作的。因?yàn)橹挥蟹磸?fù)練習(xí)，陳述性知識(shí)才能轉(zhuǎn)化為程序性知識(shí)并實(shí)現(xiàn)跨情境的遷移和應(yīng)用。例如，盡管個(gè)人已經(jīng)學(xué)習(xí)了陳述性知識(shí)，但必須在這些知識(shí)成為程序性知識(shí)之前進(jìn)行反復(fù)實(shí)踐。

IVR虛擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的目的是通過(guò)允許學(xué)生在沉浸式虛擬實(shí)驗(yàn)環(huán)境中操作對(duì)象和參數(shù)來(lái)替代或增強(qiáng)真實(shí)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境。其好處是可以讓學(xué)生觀察到現(xiàn)實(shí)世界中無(wú)法觀察到的現(xiàn)象[27]，并通過(guò)在虛擬世界中提供適應(yīng)性指導(dǎo)，促進(jìn)陳述性知識(shí)向程序性知識(shí)的遷移[28]。雖然有證據(jù)表明，IVR能為程序性知識(shí)的學(xué)習(xí)帶來(lái)積極的效果[29-30]，但具體應(yīng)用的實(shí)證研究相對(duì)缺乏。目前尚不清楚采用IVR技術(shù)的這類(lèi)應(yīng)用程序?qū)Τ绦蛐灾R(shí)的學(xué)習(xí)是否必要或有益[31]。此外，IVR的哪些特性對(duì)于哪些教育目的是有益的，亦不明晰[32]，因此，關(guān)于沉浸式VR所提供的視覺(jué)體驗(yàn)和沉浸感是否會(huì)導(dǎo)致更高水平的存在感和生成認(rèn)知加工，并最終帶來(lái)更好的學(xué)習(xí)和遷移結(jié)果的研究是不確定和有限的，還需要進(jìn)行更多的方法論上的研究及進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）問(wèn)題的提出及研究假設(shè)

程序性知識(shí)是初中科學(xué)類(lèi)課程學(xué)習(xí)中的重點(diǎn)與難點(diǎn)，原因在于科學(xué)事件內(nèi)在機(jī)理的非直觀性，其外顯現(xiàn)象經(jīng)常不能直接反映科學(xué)規(guī)律的結(jié)果，學(xué)生難以經(jīng)由體驗(yàn)建構(gòu)科學(xué)概念，導(dǎo)致對(duì)科學(xué)原理的“理解”不過(guò)是對(duì)程序性知識(shí)的記憶。在凸透鏡成像規(guī)律的教學(xué)中，以概念和規(guī)律為代表的陳述性知識(shí)在非情境或去情境的狀態(tài)下，難以轉(zhuǎn)化為以應(yīng)用為代表的程序性知識(shí)。由于學(xué)生的前概念與凸透鏡的成像規(guī)律并不一致，學(xué)生對(duì)凸透鏡成像的大小和虛實(shí)等知之甚少。盡管學(xué)生通過(guò)教師的講解和實(shí)驗(yàn)，習(xí)得凸透鏡成像關(guān)于物距、像距、焦距等陳述性知識(shí)，但難以遷移到真實(shí)情境中以解決問(wèn)題。例如，學(xué)生在日常生活中經(jīng)常看到玻璃缸里的魚(yú)等，學(xué)生就會(huì)認(rèn)為凸透鏡僅能起放大作用，其持有的前概念會(huì)造成負(fù)遷移作用，導(dǎo)致凸透鏡能成縮小的像或虛像的新知難以得到順應(yīng)和轉(zhuǎn)化。

沉浸式VR和真實(shí)環(huán)境一樣具有知覺(jué)體驗(yàn)深刻的特征，將空間線索以可視化的方式疊加于場(chǎng)景中的模擬設(shè)備上，將學(xué)生置于沉浸式VR的“凸透鏡成像”環(huán)境中，可使沉浸式VR的知覺(jué)體驗(yàn)特征更加凸顯?？梢暬目臻g線索和實(shí)時(shí)交互反饋，為學(xué)生創(chuàng)造了直觀的探究多種成像條件的可能性;“虛”“實(shí)”結(jié)合的體驗(yàn)和對(duì)成像規(guī)律的結(jié)構(gòu)化反思，則能促進(jìn)知覺(jué)經(jīng)驗(yàn)的邏輯化轉(zhuǎn)變并形成程序性知識(shí)，有助于抽象科學(xué)概念的學(xué)習(xí)和跨情境中的遷移與應(yīng)用，即能在新的變化的情境下找到一種程序去解決具體問(wèn)題。

因此，本研究采用Unity 3D引擎設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了Optical IVRLab凸透鏡成像虛擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，包括：（1）凸透鏡成像的真實(shí)實(shí)驗(yàn)設(shè)備和實(shí)驗(yàn)室環(huán)境的模擬;（2）將真實(shí)實(shí)驗(yàn)中不具備的可視化空間光路線索通過(guò)空間配準(zhǔn)疊加于模擬的實(shí)驗(yàn)設(shè)備上（體現(xiàn)光的波粒二象性中，粒子性質(zhì)原理的圖式）。研究的主要目標(biāo)是評(píng)估IVR環(huán)境中可視化的空間線索對(duì)學(xué)生凸透鏡成像的學(xué)習(xí)在概念理解和整合應(yīng)用方面是否有影響。

實(shí)驗(yàn)采用單因素被試間設(shè)計(jì)，自變量為交互虛擬實(shí)驗(yàn)中的空間信息（“有空間線索”為實(shí)驗(yàn)組，“無(wú)空間線索”為對(duì)照組），因變量為理解、應(yīng)用等程序性知識(shí)的學(xué)習(xí)效果，表現(xiàn)為關(guān)于凸透鏡成像的理解維度和應(yīng)用?；诖?，本研究作如下假設(shè)：（1）IVR環(huán)境中可視化的空間線索可提升學(xué)生的心流體驗(yàn);（2）包含可視化空間線索的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)將會(huì)導(dǎo)致更好的知識(shí)整合應(yīng)用和跨情境遷移表現(xiàn)。

（二）研究對(duì)象

本次實(shí)驗(yàn)從浙江省麗水市松陽(yáng)縣某中學(xué)隨機(jī)抽取了48名七年級(jí)學(xué)生作為研究樣本，年齡為13至14歲，男女性別相當(dāng)，學(xué)生來(lái)自縣城和周邊農(nóng)村。所有學(xué)生的視力或矯正視力正常，且在此前均未接觸過(guò)交互式IVR及其相關(guān)體驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)室隨機(jī)分配到實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，每組各24人，兩組被試在年齡和男女比例上均無(wú)差異。

實(shí)驗(yàn)組的前測(cè)平均成績(jī)?yōu)镸=5.75， SD=1.59，對(duì)照組的前測(cè)平均成績(jī)?yōu)镸=5.33，SD=1.20，對(duì)兩組進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，即實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組學(xué)生在實(shí)驗(yàn)干預(yù)前對(duì)凸透鏡成像規(guī)律的理解不存在顯著差異（t=1.02，p=0.31>0.05）。進(jìn)一步從記憶、理解和應(yīng)用三個(gè)維度進(jìn)行分析，三個(gè)維度的t值均大于0.05（見(jiàn)表1），表明學(xué)生在這三個(gè)維度上也不存在顯著性差異。由此說(shuō)明，在虛擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)干預(yù)之前，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的被試對(duì)凸透鏡成像規(guī)律的理解程度無(wú)差異。

（三）研究工具的編制

1. Optical IVRLab虛擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

為了探究IVR技術(shù)在程序性知識(shí)學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，我們以凸透鏡成像規(guī)律的學(xué)習(xí)作為研究案例。采用Autodesk Maya和Unity 3D設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了針對(duì)凸透鏡成像原理學(xué)習(xí)的Optical IVRLab系統(tǒng)，將在現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)中不可見(jiàn)的主光軸、空間光路可視化，并與場(chǎng)景中的模擬設(shè)備進(jìn)行三維空間配準(zhǔn)。即與概念的內(nèi)涵和本質(zhì)相關(guān)聯(lián)的空間線索已經(jīng)被可視化表征，且空間光路響應(yīng)可交互動(dòng)作實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)的改變。

我們?cè)谕雇哥R左側(cè)的主光軸上設(shè)置了七個(gè)物體移動(dòng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，其位置分別是f/3、2f/3、f、4f/3、5f/3、2f、7f/3，當(dāng)物體位于這些典型的不同位置（即物距不同）時(shí)，凸透鏡成像的大小、虛實(shí)、正立倒立以及同側(cè)異側(cè)等全部變化情況已經(jīng)被全部涵蓋。在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的位置設(shè)置了頻閃發(fā)光的虛光版對(duì)交互進(jìn)行目標(biāo)位置導(dǎo)航。當(dāng)學(xué)生通過(guò)手柄移動(dòng)物體（即改變物距）至關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)附近時(shí)，物體被自動(dòng)吸附至關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，而在移動(dòng)物體的過(guò)程中，則可實(shí)時(shí)觀察到光路在空間位置的連續(xù)改變;當(dāng)移動(dòng)光屏（即改變像距）時(shí)，光屏被自動(dòng)吸附至成像清晰位置，移動(dòng)過(guò)程中可實(shí)時(shí)觀察到成像模糊、清晰和大、小連續(xù)變化的過(guò)程。

2. IVR交互設(shè)備

體驗(yàn)設(shè)備：采用Oculus Quest作為學(xué)生體驗(yàn)VR情境和學(xué)習(xí)手柄操作的設(shè)備;測(cè)試設(shè)備：采用Oculus Rift作為測(cè)試設(shè)備。兩種設(shè)備在操作方法和體驗(yàn)效果上相同。無(wú)論是在體驗(yàn)還是測(cè)試環(huán)節(jié)，均設(shè)置了一定范圍的操作空間，同時(shí)，分別配備輔助人員在旁協(xié)助，確保戴上頭盔后視覺(jué)被完全隔離于現(xiàn)實(shí)世界的學(xué)生可順暢、安全地完成虛擬實(shí)驗(yàn)的交互操作。

3. 問(wèn)卷工具的編制

心流體驗(yàn)問(wèn)卷采用皮爾斯（Pearce J）等人開(kāi)發(fā)的心流體驗(yàn)量表，用來(lái)檢測(cè)學(xué)習(xí)者持續(xù)性地使用Optical IVRLab時(shí)全身心投入其中的狀態(tài)，分為控制感、沉浸感、愉悅感、專(zhuān)注度等維度。問(wèn)卷共計(jì)8道題，采用Likert 5級(jí)記分（“5”代表非常同意，“1”代表非常不同意）[33]。前、后測(cè)問(wèn)卷基于《義務(wù)教育初中科學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)（2011年版）》和科學(xué)教材內(nèi)容，在明確初中學(xué)生掌握凸透鏡成像要求的命題陳述的基礎(chǔ)上，采用Treagtist 提出的二段式診斷測(cè)驗(yàn)步驟設(shè)計(jì)，以此檢測(cè)學(xué)生對(duì)凸透鏡成像的理解。前、后測(cè)問(wèn)卷設(shè)計(jì)完成后，經(jīng)由高校學(xué)科教學(xué)論專(zhuān)家和中學(xué)一線教師的審核并討論修正，使命題陳述具有較好的專(zhuān)家效度，見(jiàn)表2。

首先，依據(jù)命題陳述，并預(yù)估學(xué)生可能存在的典型的前概念類(lèi)型，設(shè)計(jì)二段式問(wèn)卷的理由選項(xiàng);然后根據(jù)每題的題目?jī)?nèi)容與概念主題、命題陳述的關(guān)聯(lián)度，建立雙向細(xì)目表（見(jiàn)表3），使其具有內(nèi)容效度;最后基于雙向細(xì)目表，生成A、B兩組前、后測(cè)試題。

進(jìn)一步以安德森教學(xué)目標(biāo)分類(lèi)的認(rèn)知過(guò)程維度，將試題分成三種不同的認(rèn)知過(guò)程，即記憶（識(shí)別、回憶）、理解（解釋、舉例、分類(lèi)、總結(jié)、推斷、比較、說(shuō)明）和應(yīng)用（執(zhí)行、實(shí)施）。如第三題旨在讓學(xué)生記住凸透鏡成像的規(guī)律，屬于“記憶”;第八題，旨在使學(xué)生通過(guò)已有的信息（如凸透鏡成像的物距、像距），推斷如何移動(dòng)物體、透鏡和光屏的位置使成像清晰，屬于“理解”;第五題是學(xué)生根據(jù)凸透鏡成像的性質(zhì)，解決“在半塊透鏡”這一不熟悉情境中的成像問(wèn)題，屬于“應(yīng)用”。

（四）問(wèn)卷的信度與試題賦分

基于雙向細(xì)目表，該研究的前測(cè)、后測(cè)問(wèn)卷均包括9道二段式試題（試題的第一段要求選擇正確答案，第二段要求解釋原因）。試題編制完成后，先由幾位學(xué)生進(jìn)行試測(cè)，在此基礎(chǔ)上完善表述方式，使試題可理解。學(xué)生前、后測(cè)的答題結(jié)果按以下原則賦分：試題的第一段答案選擇正確賦“1”分，錯(cuò)誤則賦“0”分。對(duì)試題的第二段而言，在第一段選擇正確的前提下，第二段選擇正確賦“1”分，選擇錯(cuò)誤則賦“0”分;若第一段答案選擇錯(cuò)誤，無(wú)論第二段是否正確均給“0”分，因?yàn)殄e(cuò)誤的答案不可能有正確的解釋。

試題信度檢驗(yàn)同時(shí)采用了α系數(shù)和折半系數(shù)分析，這是考慮到二段式診斷中“兩段”的一致性，可通過(guò)兩段得分的相關(guān)系數(shù)確認(rèn)整個(gè)量表的信度。采用SPSS進(jìn)行信度分析，Cronbach's α系數(shù)分別為0.676和0.713，前、后測(cè)的Spearman-Brown系數(shù)分別為0.917和0.885，這說(shuō)明前、后測(cè)問(wèn)卷具有較好的信度。

（五）教學(xué)干預(yù)：凸透鏡成像的學(xué)習(xí)過(guò)程

研究中的實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)是基于初中教材《科學(xué)》（七下）第二章第六節(jié)“光學(xué)凸透鏡成像”的內(nèi)容，通過(guò)構(gòu)建的IVR環(huán)境，實(shí)驗(yàn)組學(xué)生在含可視化空間信息的Optical IVRLab中學(xué)習(xí)，如圖1所示。

對(duì)照組的學(xué)生則在無(wú)可視化空間信息的Optical IVRLab中學(xué)習(xí)，如圖2所示。

實(shí)驗(yàn)過(guò)程主要包括兩個(gè)環(huán)節(jié)：一是沉浸式體驗(yàn)和熟悉手柄操控，二是學(xué)生在Optical IVRLab中完成凸透鏡成像學(xué)習(xí)。

第一個(gè)環(huán)節(jié)采用的是Oculus Quest無(wú)線頭盔顯示器，主要讓學(xué)生學(xué)習(xí)設(shè)備的穿戴方法及按鍵功能，以及通過(guò)設(shè)備自帶的First Steps程序?qū)W會(huì)手柄的操作方法（后續(xù)實(shí)驗(yàn)中將用手柄抓取并移動(dòng)物體和光屏）。同時(shí)，向?qū)W生介紹第二個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)驗(yàn)流程、任務(wù)以及交互操作的注意事項(xiàng)。

第二個(gè)環(huán)節(jié)是基于IVR場(chǎng)景的凸透鏡成像探究活動(dòng)。被試穿戴好設(shè)備，用Oculus Rift及操控手柄移動(dòng)光屏，使成像清晰，進(jìn)而觀察物距一定時(shí)（實(shí)驗(yàn)中設(shè)置了五種物距的情況）所成的像距、像的虛實(shí)、正倒立等情況。

實(shí)驗(yàn)組在包含空間光路的Optical IVRLab中開(kāi)展實(shí)驗(yàn)測(cè)試?？臻g光路的呈現(xiàn)原則是：通過(guò)光心的光線方向不變，平行于主光軸的光線通過(guò)另一側(cè)焦點(diǎn)射出，通過(guò)物同側(cè)焦點(diǎn)的光線變成平行光射出。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，以光路呈現(xiàn)引導(dǎo)學(xué)生探究物體在不同物距情況下所成像的特征，認(rèn)識(shí)在五種物距條件下的成像情況及其特點(diǎn)。對(duì)照組的實(shí)驗(yàn)活動(dòng)與實(shí)驗(yàn)組基本相同，不同點(diǎn)在于對(duì)照組無(wú)可視化的空間線索呈現(xiàn)。圖3為學(xué)生在包含可視化空間線索的沉浸式虛擬實(shí)驗(yàn)環(huán)境中測(cè)試的場(chǎng)景。

四、數(shù)據(jù)分析與討論

研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于48名學(xué)生學(xué)習(xí)凸透鏡成像的前測(cè)、后測(cè)、心流體驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)活動(dòng)過(guò)程的記錄報(bào)告等。其中實(shí)驗(yàn)組24名，對(duì)照組24名，所有的有效數(shù)據(jù)使用SPSS21.0軟件包進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，包括所有學(xué)生前、后測(cè)的配對(duì)t檢驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在前、后測(cè)的獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)等。

（一）心流體驗(yàn)

為了了解在IVR中可視化空間線索對(duì)心流體驗(yàn)的影響，對(duì)收集的心流體驗(yàn)問(wèn)卷進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)組的心流體驗(yàn)均值（M=4.48，SD=0.32）高于對(duì)照組的均值（M=4.22，SD=0.43），二者差異顯著（t=2.34，p=0.023<0.05，d=0.69）。由此說(shuō)明，在IVR中，可視化的空間線索可以提升學(xué)生的心流體驗(yàn)。

出現(xiàn)這種結(jié)果的原因可能在于：（1）實(shí)驗(yàn)組處于沉浸式虛擬環(huán)境中，并提供了表示典型光線路徑的可視化空間線索。光線傳輸路徑本身是不可見(jiàn)的，IVR在模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的凸透鏡成像實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，將A、B兩點(diǎn)發(fā)出的光，分別用通過(guò)凸透鏡上邊緣、下邊緣及軸心的典型光線以可視化方式顯示，其余所有的光線均可根據(jù)這三根光線來(lái)推導(dǎo)。這使得學(xué)習(xí)的意向性[34]指向更為明晰，當(dāng)學(xué)習(xí)者與有效的可視化空間線索的交互程度越高，越有利于學(xué)習(xí)者理解成像原理，從而真正投入到學(xué)習(xí)過(guò)程中，空間線索為凸透鏡成像這個(gè)程序性的科學(xué)概念的形成提供了可視化的前概念。（2）人類(lèi)的視覺(jué)構(gòu)造原本就是匹配三維世界的，相比于紙質(zhì)圖示中的二維光路圖，IVR提供了第三維度的、立體性的視野，這對(duì)學(xué)習(xí)者而言是一種新的視角，其體驗(yàn)是非常新奇和令人愉悅的。Milk也指出，增加沉浸感導(dǎo)致學(xué)習(xí)的期望可能與VR特別相關(guān)，因?yàn)橛脩趔w驗(yàn)到的存在感可以產(chǎn)生非常強(qiáng)大的情感影響[35]。相比于實(shí)驗(yàn)組，對(duì)照組的實(shí)驗(yàn)過(guò)程盡管也處于相同的具有堅(jiān)實(shí)的幾何和視覺(jué)表示基礎(chǔ)的IVR環(huán)境中，但由于沒(méi)有可視化的空間光路，學(xué)生無(wú)法觀察到成像所依賴(lài)的光路在空間的交點(diǎn)。由于缺乏空間索引機(jī)制，學(xué)生仍然無(wú)法從沉浸式VR場(chǎng)景中獲取額外的關(guān)聯(lián)線索，影響了心流體驗(yàn)。

（二）IVR對(duì)學(xué)習(xí)績(jī)效的影響

為了了解學(xué)生經(jīng)由Optical IVRLab的學(xué)習(xí)后，有關(guān)凸透鏡成像的知識(shí)發(fā)生了什么樣的變化，對(duì)所有學(xué)生的前后測(cè)成績(jī)進(jìn)行了配對(duì)樣本t檢驗(yàn)，也即分析每一位學(xué)生前后測(cè)成績(jī)的變化情況，結(jié)果見(jiàn)表4。

表4的數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，在理解維度上，對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組均表現(xiàn)出了顯著差異，這表明無(wú)論有無(wú)可視化空間線索，IVR對(duì)于凸透鏡成像規(guī)律的理解均起到了作用。但包含空間線索的實(shí)驗(yàn)組成績(jī)提升幅度更加明顯，這與Salter等的研究結(jié)果相一致。Salter等認(rèn)為，可提供探索交互的線索越多，越有利于更真實(shí)的體驗(yàn)并促進(jìn)生成，使學(xué)習(xí)者積極參與認(rèn)知過(guò)程以構(gòu)建對(duì)材料與經(jīng)驗(yàn)的連貫的心理表征，更好地支持問(wèn)題的解決[36]。此外，也與具身認(rèn)知理論的有關(guān)觀點(diǎn)相一致，即對(duì)科學(xué)概念的理解需要具身[37]，具身的隱喻與模擬在學(xué)生將日常概念轉(zhuǎn)變到科學(xué)概念的過(guò)程中發(fā)揮著關(guān)鍵的中介作用[38]。

同時(shí)發(fā)現(xiàn)，在理解和應(yīng)用維度上，提供可視化空間線索的實(shí)驗(yàn)組的后測(cè)增量，高于不含可視化空間線索的對(duì)照組。表明包含可視化空間線索的IVR能夠更大地提升學(xué)習(xí)者對(duì)科學(xué)概念的理解水平。對(duì)有關(guān)知識(shí)遷移的高階能力也起到了一定的作用。這與盧瑞、賈奮勵(lì)等提出的“符合人類(lèi)圖式原則的標(biāo)識(shí)具有最高的識(shí)別度”[39]的觀點(diǎn)相一致，這表明可視化的空間線索能賦予學(xué)習(xí)者前概念知識(shí)的優(yōu)勢(shì)，有利于向抽象知識(shí)的轉(zhuǎn)化。

（三）空間線索對(duì)深層認(rèn)知的影響

實(shí)驗(yàn)組的后測(cè)平均成績(jī)（M=7.0，SD=0.72），對(duì)照組的后測(cè)平均成績(jī)（M=6.21，SD=1.32），對(duì)兩組的后測(cè)成績(jī)進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)兩者之間的差異顯著（t=2.58，p=0.13<0.05，d=0.6）。表現(xiàn)為理解和應(yīng)用維度上均差異顯著，見(jiàn)表5。

從表5的數(shù)據(jù)分析看，實(shí)驗(yàn)組在理解維度和應(yīng)用維度上的成績(jī)，高于對(duì)照組相應(yīng)維度的成績(jī)，p值都小于0.05，差異顯著。從程序性知識(shí)的角度來(lái)看，可視化的空間線索更有利于激活學(xué)習(xí)者的前概念，更有效地促進(jìn)學(xué)習(xí)者對(duì)復(fù)雜概念的理解。因?yàn)榭梢暬目臻g線索更有利于學(xué)習(xí)者與虛擬場(chǎng)景中的對(duì)象進(jìn)行有效的交互，對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行細(xì)致觀察，所有這些非常直觀的可視化的空間線索為具象信息的抽象化提供了支架。這表明在抽象概念的學(xué)習(xí)中，IVR提供的可直接與場(chǎng)景中的對(duì)象、參數(shù)和變量交互的技術(shù)支持，可幫助學(xué)生理解抽象的科學(xué)現(xiàn)象，有助于用更精確的交互操作和現(xiàn)象觀察取代由于感知上的局限性所造成的曲解。由此可見(jiàn)，可視化空間線索對(duì)促進(jìn)凸透鏡成像規(guī)律的學(xué)習(xí)，特別是對(duì)于凸透鏡成像規(guī)律的深層次理解及應(yīng)用遷移具有積極的作用。

五、結(jié)論與展望

在當(dāng)前的“科學(xué)”課程的教學(xué)中，傳統(tǒng)的以概念和規(guī)律為代表的陳述性知識(shí)的教與學(xué)，存在著難以轉(zhuǎn)化為以應(yīng)用為代表的程序性知識(shí)的問(wèn)題。本實(shí)驗(yàn)的研究結(jié)果表明，基于IVR的空間線索可視化的虛擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)科學(xué)概念的遷移有一定的賦能作用。在科學(xué)概念的學(xué)習(xí)中將不可見(jiàn)量以不同形式的視覺(jué)表征，可以克服人類(lèi)視覺(jué)感知的這一缺失。位于模擬真實(shí)對(duì)象上的可視化的空間線索，為學(xué)生對(duì)科學(xué)概念的理解提供了內(nèi)在脈絡(luò)，學(xué)生可以自由地操控相關(guān)變量，并立即將結(jié)果與理論預(yù)測(cè)進(jìn)行比較，我們相信這將加強(qiáng)理論和實(shí)驗(yàn)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，促進(jìn)陳述性知識(shí)向程序性知識(shí)的轉(zhuǎn)化。我們的研究結(jié)果進(jìn)一步表明，在Optical IVRLab交互過(guò)程中實(shí)時(shí)呈現(xiàn)連續(xù)變化的可視化空間線索，更加有利于學(xué)生理解相關(guān)物理變量與成像規(guī)律的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

“凸透鏡成像”規(guī)律學(xué)習(xí)評(píng)估的積極結(jié)果，以及中學(xué)一線教師對(duì)Optical IVRLab應(yīng)用的正面肯定，堅(jiān)定了我們對(duì)IVR可視化空間線索賦能科學(xué)概念和規(guī)律學(xué)習(xí)的信念，以及在中學(xué)現(xiàn)實(shí)課堂推廣應(yīng)用Optical IVRLab的信心，同時(shí)，也鼓勵(lì)我們繼續(xù)開(kāi)發(fā)科學(xué)課程學(xué)習(xí)中的其他IVR應(yīng)用。Optical IVRLab的基本思路是對(duì)物理實(shí)驗(yàn)課上廣泛使用的現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行擴(kuò)充，這一解決方案也可以遷移應(yīng)用到其他科學(xué)概念的學(xué)習(xí)中。面向空間的、更復(fù)雜的科學(xué)概念的學(xué)習(xí)與遷移是否從空間線索可視化增強(qiáng)中獲益，解答這一問(wèn)題，還需對(duì)參與者的情感和認(rèn)知變量，尤其是認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)估和分析;與不同可視化表征對(duì)象的實(shí)時(shí)交互對(duì)學(xué)生在概念理解和表征方面的影響，也需要進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 任友群.走進(jìn)新時(shí)代的中國(guó)教育信息化——《教育信息化 2.0 行動(dòng)計(jì)劃》解讀之一[J].電化教育研究，2018，39（6）：27-28，60.

[2] 郭紹青，賀相春，張進(jìn)良，李玉斌.關(guān)鍵技術(shù)驅(qū)動(dòng)的信息技術(shù)交叉融合——網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間內(nèi)涵與學(xué)校教育發(fā)展研究之一[J].電化教育研究，2017，38（5）：28-35.

[3] 吳旻瑜， 武曉菲. 教育信息化2.0的時(shí)代邏輯——《教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃》解讀之一[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2018（4）：4-10.

[4] STRZYS M P， KAPP S， THEES M， et al. Physics holo.lab learning experience： using smartglasses for augmented reality labwork to foster the concepts of heat conduction[J]. European journal of physics， 2018， 39（3）：1-14.

[5] 柳瑞雪，任友群.沉浸式虛擬環(huán)境中的心流體驗(yàn)與移情效果研究[J].電化教育研究，2019（4）：99-105.

[6] HEW K F， CHEUNG W S. Use of three-dimensional （3-D） immersive virtual worlds in K-12 and higher education settings： a review of the research[J]. British journal of educational technology， 2010， 41（1）：33-55.

[7] 何聚厚，梁瑞娜，肖鑫，梁玉帥，韓廣欣.基于沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)[J].電化教育研究，2018，39（3）：75-81.

[8] DEDE C， GROTZER T A ， KAMARAINEN A ， et al. EcoXPT： designing for deeper learning through experimentation in an immersive virtual ecosystem[J]. Educational technology & society， 2017， 20（4）：166-178.

[9] HONEY M A， HILTON M L. Learning science through computer games and simulations[M]. Washington， DC： National Academies Press， 2011.

[10] LEE U J， SBEGLIA G C， HA M， et al. Clicker score trajectories and concept inventory scores as predictors for early warning systems for large stem classes.[J]. Journal of science education and technology， 2015， 24（6）：848-860.

[11] SADLER P M， TAI R H. Advanced placement exam scores as a predictor of performance in introductory college biology， chemistry and physics courses[J]. Science educator， 2007（16）： 1-19.

[12] VAN R S A N， HANNIE G， ANJO A， et al. The influence of prior knowledge on experiment design guidance in a science inquiry context[J]. International journal of science education， 2018， 40（11）： 1327-1344.

[13] KUNCEL N R， HEZLETT S A， ONES D S. A comprehensive meta-analysis of the predictive validity of the graduate record examinations： implications for graduate student selection and performance[J]. Psychological bulletin， 2001， 127（1）： 162-181.

[14] BLOOM B S. Human characteristics and school learning[M]. New York： McGraw-Hill， 1976.

[15] HAILIKARI T， NEVGI A， LINDBLOM-YL NNE S. Exploring alternative ways of assessing prior knowledge， its components and their relationship to achievement： a mathematics based case study[J]. Studies in educational evaluation， 2007， 33（3-4）： 320-337.

[16] KRATHWOHL D R. A revision of rloom's taxonomy： an overview[J]. Theory into practice， 2002， 41（4）：212-218.

[17] THOMPSON R A， ZAMBOANGA B L. Prior knowledge and its relevance to student achievement in introduction to psychology[J]. Teaching of psychology， 2003， 30（2）： 96-101.

[18] LOEHR J F， ALMARODE J T， TAI R H， et al. High school and college biology： a multi-level model of the effects of high school courses on introductory course performance[J]. Journal of biological education， 2012， 46（3）： 165-172.

[19] DOCHY F. Assessment of prior knowledge as a determinant for future learning[M]. Utrecht： Uitgeverij Lemma B.V.， 1992.

[20] BIGGS J B. Enhancing teaching through constructive alignment[J]. Higher education， 1996， 32（3）： 347-364.

[21] ANDERSON J R. Acquisition of cognitive skill[J]. Psychological review， 1982， 89（4）： 369-406.

[22] BIRENBAUM M， DOCHY F. （Eds.） Alternatives in assessment of achievements， learning processes and prior knowledge[M]. Boston： Springer Science & Business Media， 2012.

[23] MAYER R E. Rote versus meaningful learning[J]. Theory into practice， 2002， 41（4）： 226-232.

[24] LIU O L， RYOO K， LINN M C， et al. Measuring knowledge integration learning of energy topics： a two-year longitudinal study[J]. International journal of science education， 2015， 37： 1044-1066.

[25] ALAVI M， LEIDNER D E. Review： Knowledge management and knowledge management systems： conceptual foundations and research issues[J]. Organizational learning and knowledge management， 2008（1）： 182-211.

[26] NICKOLS. The knowledge management yearbook 2000-2001[M]. Abingdon，Palo Alto：Taylor & Francis Group， ebrary， Incorporated， 2012.

[27] ZACH D， LEO P， GEORGE G. Belle2VR： A virtual-reality visualization of subatomic particle physics in the Belle II experiment[J]. IEEE computer graphics and applications， 2018， 38（3）：33-43.

[28] MAKRANSKY G， LILLEHOLT L， AABY A. Development and validation of the multimodal presence scale for virtual reality environments： a confirmatory factor analysis and item response theory approach[J]. Computers in human behavior， 2017， 72（7）： 276-285.

[29] PASSIG D， TZURIEL D， ESHEL-KEDMI G. Improving children's cognitive modifiability by dynamic assessment in 3D Immersive Virtual Reality environments[J]. Computers & education， 2016， 95（4）： 296-308.

[30] WEBSTER R. Declarative knowledge acquisition in immersive virtual learning environments[J]. Interactive learning environments， 2016， 24（6）： 1319-1333.

[31] MAKRANSKY G， TERKILDSEN T S， MAYER R E. Adding immersive virtual reality to a science lab simulation causes more presence but less learning[J]. Learning and instruction， 2019， 60（4）： 225-236.

[32] SALZMAN M C， DEDE C， LOFTIN R B， et al. A model for understanding how virtual reality aids complex conceptual learning[J]. Presence： teleoperators and virtual environments， 1999， 8（3）：293-316.

[33] PEARCE J， AINLEY M， HOWARD S. The ebb and flow of online learning[J]. Computers in human behavior， 2005， 21（5）：745-771.

[34] RUDRAUF D， BENNEQUIN D， GRANIC I， et al. A mathematical model of embodied consciousness[J]. Journal of theoretical biology， 2017， 428（5）： 106-131.

[35] MILK C. How virtual reality can create the ultimate empathy machine[EB/OL]. （2015-03-10） [2019-07-30]. https：//www.ted.com/talks/chris_milk_how_virtual_reality_can_create_the_ultimate_empathy_machine？language=en.

[36] SLATER M， WILBUR S. A framework for immersive virtual environments （FIVE）： speculations on the role of presence in virtual environments[J]. Teleoperators and virtual environments， 1997（6）： 603-616.

[37] NIEBERT K， MARSCH S， TREAGUST D F. Understanding needs embodiment： a theory-guided reanalysis of the role of metaphors and analogies in understanding science[J]. Science education， 2012（5）： 849-877.

[38] 黃紅濤，孟紅娟，左明章，鄭旭東.混合現(xiàn)實(shí)環(huán)境中具身交互如何促進(jìn)科學(xué)概念理解[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2018（6）：28-36.

[39] 盧瑞，賈奮勵(lì)，田江鵬，宋國(guó)民.意象圖式在地圖符號(hào)結(jié)構(gòu)生成中的應(yīng)用研究[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2016（6）：758-766.