李新 李艷燕 包昊罡 程露

[摘? ?要] 學習投入與學生的學習持續(xù)性、學業(yè)滿意度、學習績效以及學業(yè)完成情況高度相關，對其進行有效測評能夠準確預測和干預學生的學習結果和學習行為。為了提升學習投入測評的有效性和準確性，首先，對現(xiàn)有六種學習投入測評方法進行了比較分析，即自我報告、編碼分析、日志分析、觀察評價、智能測量以及生理測量;然后，提出了多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評框架，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)融合以及數(shù)據(jù)應用四個關鍵步驟;最后，選取參與同伴互動活動的兩名不同成就學習者的多模態(tài)數(shù)據(jù)，依托該框架進行探索性案例分析，從多維時空尺度揭示學習投入的深層機制。研究發(fā)現(xiàn)，多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評有望突破傳統(tǒng)測評方法中單一數(shù)據(jù)源難以實現(xiàn)的邏輯整合問題，揭示學習投入的動態(tài)演變規(guī)律，為課程設計、學習活動或教學工具的質(zhì)量提升提供有價值的參考依據(jù)，提升教師幫助學生和改善教學的能力，推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究范式發(fā)展以及教與學規(guī)律的研究。

[關鍵詞] 多模態(tài); 學習投入; 測評方法; 概念框架; 多模態(tài)學習分析; 發(fā)展趨勢

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 李新（1993—），男，山東日照人。博士研究生，主要從事計算機支持的協(xié)作學習、學習投入測評、教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)研究。E-mail：lixin_407@163.com。李艷燕為通訊作者，E-mail：liyy@bnu.edu.cn。

一、引? ?言

學習投入越來越受到研究者、實踐者和政策制定者的關注[1]。研究表明，學習投入與學生的學習持續(xù)性、學業(yè)滿意度、學習績效以及學業(yè)完成情況高度相關[2]，當學生學習更加投入時，其學業(yè)表現(xiàn)也相對較好。因此，對學生的學習投入進行有效測評，能夠有效預測和干預學生的學習結果和學習行為[3]。但是，研究者針對學習投入已有測評方法的有效性與準確性存在很多爭議[4]，一方面，因為學習投入多維、連續(xù)、動態(tài)的結構特征和難以直接測評的特征屬性[5]，另一方面，因為測評方法可能會受到主觀因素的影響[6]。因此，有研究者指出，傳統(tǒng)的學習投入測評方法阻礙著我們對學習投入的理解[7]，同時呼吁一種本質(zhì)上與已有測評方法完全不同的方式來監(jiān)測學生的學習投入?；诖耍狙芯繃L試在分析學習投入多元復雜結構的基礎上，梳理已有學習投入的主要測評方法，并對其優(yōu)勢和局限性進行比較分析，在此基礎上提出多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評框架，隨后選取參與同伴互評活動的兩名高、低成就學習者的多模態(tài)數(shù)據(jù)，依據(jù)該框架進行探索性案例分析，從多維時空尺度揭示學習投入的深層機制，突破傳統(tǒng)單維度分析方式的局限，更加深入地揭示學生學習投入的本質(zhì)特征與演變規(guī)律，幫助教師更好地診斷和了解學生的學習狀態(tài)。

二、學習投入的基本內(nèi)涵

盡管對學習投入缺乏統(tǒng)一的概念界定，但是學界對于學習投入的研究日益流行。Astin提出，學習投入是學生在學業(yè)上身體和心理的雙重投入[8]。Martin將學習投入界定為包括行為投入和認知投入的二維框架[9]。Fredricks等則將學習投入定義為學生在學習過程中的參與程度和努力程度，包括行為投入、認知投入、情感投入[10]。

（一）行為投入

行為投入是已有研究關注最多的維度，主要原因在于行為投入的測評相對直接。行為投入主要包括三個層面的定義：首先是學校層面，包括積極參加學校的各種課外活動，如體育運動、社團活動等[11];其次是課堂層面，指學生在課堂上的積極行為，如遵守課堂秩序與規(guī)則，同時沒有破壞性行為，如逃課、隨意講話等[12];最后是學習過程層面，指學生在學習和學術任務中的參與和行為，如堅持、專注、提問、完成作業(yè)等[13]。

（二）認知投入

認知投入相對來說更加難以定義和測評，主要原因在于研究者對于學生認知投入的內(nèi)在機制缺乏共識。目前，關于認知投入的研究主要來自學校投入和學習指導兩個方面，一種觀點將認知投入界定為心理投入[10]，比如，學生以高于任務要求的標準來完成學習任務，或者是期望接受更大的學習任務挑戰(zhàn);另一種觀點將認知投入界定為自我調(diào)節(jié)以及學習策略，有策略的學生在完成任務時會使用元認知策略來計劃、監(jiān)控和評價自身的認知過程[14]。

（三）情感投入

情感投入是指學生對學術內(nèi)容和學習環(huán)境的情感反應。前者指學生對學術活動的興趣、享受、快樂、無聊或焦慮等情感反應[15]，后者則包括學生對同伴、教師以及學校環(huán)境的歸屬感和認同感。從理論上講，積極情緒和消極情緒都可以激活學生的注意力或投入狀態(tài)，但是已有研究表明，積極情緒在促進學生投入方面比消極情感更有優(yōu)勢[16]。

三、學習投入測評的發(fā)展現(xiàn)狀

如何對學習投入進行有效測評，一直以來都是研究者關注的研究領域。梳理學習投入測評的研究脈絡可以發(fā)現(xiàn)，目前，學習投入測評的方法主要包括自我報告、編碼分析、日志分析、觀察評價、智能測量以及生理測量，如圖1所示。

（一）自我報告

自我報告是學習投入測評的重要方式，是學生主動報告自己注意力、認知狀態(tài)、情感反應的一種問卷調(diào)查方法，主要通過向?qū)W生發(fā)放量表或問卷的方式來獲取學生的情感體驗、認知狀態(tài)等信息，進而推斷其投入狀態(tài)。自我報告的優(yōu)勢在于適用場景較廣，易于開展，但是其局限性在于獲取的數(shù)據(jù)都是結果型數(shù)據(jù)，很難獲得學生的即時數(shù)據(jù)和過程性數(shù)據(jù)，并且容易受到學生的主觀因素影響，導致最后的數(shù)據(jù)無法代表學生的真實投入狀態(tài)。

（二）編碼分析

編碼分析是學生學習投入測評的第二個常用方法，這類方法主要是指采用既定的框架或編碼表對視頻錄像、生生對話等進行定性分析，既可以分析學生個體的學習投入，也可以分析小組整體的學習投入。比如，Sinha等從行為、社交、認知以及“概念—結果”四個維度開發(fā)了協(xié)作學習情境中小組學習投入編碼表，針對每個維度設計了低、中、高的打分依據(jù)[17]。編碼分析的優(yōu)勢在于可以在不中斷學生學習的情況下獲取學生的過程性數(shù)據(jù)，但是其挑戰(zhàn)在于難以規(guī)?；瘧?，這在一定程度上限制了研究對象的數(shù)量。

（三）日志分析

日志分析也是學習投入測評常用方法之一，這類方法主要是針對學習平臺采集到的學生學習日志進行分析，包括學生的登錄次數(shù)、在線時長、答題正確率等指標，以客觀評價學生的學習投入。比如，Soffer等通過分析學習管理系統(tǒng)日志文件來評價學生的學習投入，包括在線作業(yè)、同伴交互、學習活動等指標[18]。日志分析的優(yōu)勢在于可以自動獲取學生的學習行為數(shù)據(jù)，通過平臺以客觀可視化的形式表征學生的學習狀態(tài)，但是其不足在于對學習投入的評價過于片面化，主要表征學生的行為特征，缺少對認知投入和情感投入的深層次挖掘。

（四）觀察評價

觀察評價是指教師等外部觀察者通過填寫評測問卷的方式來評價學生的學習投入。這些問卷可能會詢問教師對學生投入程度的主觀看法，也可能包含客觀測量的量表，通過這些量表來表征學生是否參與或投入。比如，在Lietaert等的研究中，教師利用量表對學生課堂中的行為投入進行打分，1～9分表示完全不投入到高度投入[19]。觀察評價的優(yōu)勢在于可以實時對學生的學習投入進行測評，效率較高，但是其局限性在于對觀察員的專業(yè)素養(yǎng)要求較高，很難找到大量具有專業(yè)素養(yǎng)的觀察員。

（五）智能測量

智能測量主要是指利用人工智能、計算機視覺等技術對學生的學習投入進行實時分析，是未來學習投入測評發(fā)展的重要方向。學習投入的智能測量主要包括兩種類型：一是利用智能導師系統(tǒng)、Model學習平臺等實現(xiàn)對學生學習投入的自動、實時分析;二是利用計算機視覺技術，在不干擾學生的情況下對其面部表情、身體姿勢以及手部動作等進行實時分析[20]，進而判斷學習者的學習投入。智能測量的優(yōu)勢在于可以不中斷學生的學習過程，但是其局限性在于技術的準確性和有效性仍需提升，難以在短時間內(nèi)大規(guī)模應用。

（六）生理測量

隨著可穿戴設備的不斷發(fā)展，通過生理傳感器來監(jiān)測學生學習過程中的身體反應逐漸成為學習投入測評的一種重要方式。生理測量采用的設備一般包括手環(huán)、腦電儀、眼動儀等，收集的數(shù)據(jù)類型包括心率（HR）、心率變異性（HRV）、腦電圖（EEG）、心電圖（ECG）、電流皮膚反應（GSR）、皮膚電活動（EDA）等。生理測量的優(yōu)勢在于能夠挖掘?qū)W生的認知、情感等方面的特征，在一定程度上加深我們對學習投入的理解，但是該方法的難點在于技術相對復雜、設備成本較高，以及生理測量指標的可解釋性和科學性有待挖掘和驗證。

（七）比較分析

學習投入多元復雜的結構特征導致研究者對學習投入測評方式的有效性與準確性存在很多爭議。本研究從適用場景、可靠性、難易程度、測量成本、入侵程度以及優(yōu)勢和局限等維度對六種學習投入測評方法進行了比較分析（見表1）。整體來看，任何一種測評方法都存在優(yōu)勢和不足，研究者只能基于不同的研究場景和研究對象選擇合適的學習投入測評方法，最大限度地規(guī)避單一測評方法的局限。

四、多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評

到目前為止，學習投入測評方法上的進步也僅限于對傳統(tǒng)測評方法的組合或迭代，對于深入揭示學生認知、情感等方面的特征存在不足。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術的發(fā)展，多模態(tài)學習分析在捕捉和測量學生學習投入和學習行為時具有重要潛能，能夠幫助我們更好地理解復雜的學習現(xiàn)象[21]，提升學習投入測評結果的一致性和準確性。

（一）多模態(tài)數(shù)據(jù)的概念

多模態(tài)數(shù)據(jù)分為主觀數(shù)據(jù)和客觀數(shù)據(jù)，主觀數(shù)據(jù)說明學習者對于特定學習活動的看法或?qū)W習過程中心理狀態(tài)的描述[22]，如自我報告問卷、學習日志、反映學習者心理活動的音視頻編碼等;客觀數(shù)據(jù)能夠捕捉學習者在學習過程中的認知或情感狀態(tài)[23]，如學生的心率、皮膚電、眼動、腦電波等生理數(shù)據(jù)。

（二）多模態(tài)數(shù)據(jù)的價值潛能

多模態(tài)數(shù)據(jù)和高級計算分析學的融合使我們能夠更好地認識和理解復雜的學習現(xiàn)象[24]。例如，學習日志數(shù)據(jù)可以解釋學生的在線學習行為，視頻數(shù)據(jù)可以解釋學生的身體姿勢和交流互動情況，眼動追蹤數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)學生的瞳孔反應，腦電波數(shù)據(jù)可以提取與認知負荷等深層心理過程相關的元數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)的價值一方面體現(xiàn)在以生理數(shù)據(jù)為代表的多源數(shù)據(jù)能夠更加全面、深入地揭示學生認知和情感方面的特征與規(guī)律，彌補傳統(tǒng)單一數(shù)據(jù)源對學生認知和情感維度關注不足的缺陷;另一方面體現(xiàn)在數(shù)據(jù)間的三角互證，即通過收集不同來源的數(shù)據(jù)來解釋同一教育現(xiàn)象，獲得更多有價值的結論。

（三）多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評框架

學生與技術之間的互動為利用不同方式收集豐富的多模態(tài)數(shù)據(jù)提供了機會。多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評將生理測量方式與傳統(tǒng)主觀測量方式相結合，獲取學習者豐富的行為、認知以及情感等方面的信息，再通過語義融合和數(shù)據(jù)對齊等方式刻畫全面、立體的學習圖景，從而幫助我們更好地理解學習投入的作用機制。牟智佳構建了多通道的多模態(tài)學習分析流程，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)開采五個流程[25];汪維富等設計了多模態(tài)學習分析的DVC過程模型，包括數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)利用的“三大步七小步”處理流程[26]?？梢园l(fā)現(xiàn)，多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的一般流程可以歸納為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)融合以及數(shù)據(jù)應用。因此，本研究構建了包括如上流程的多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評框架，如圖2所示。

1. 數(shù)據(jù)收集

學習投入是學生行為投入、認知投入以及情感投入的綜合表征，需要大量、多維的數(shù)據(jù)指標才能對其進行準確、全面的刻畫。量表、視頻、音頻、學習平臺以及生理傳感器等多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取方式能夠?qū)W生的學習行為、心理測量以及生理體征等進行表征。其中，量表主要獲取學生的自我調(diào)節(jié)、學習動機等數(shù)據(jù);視頻主要獲取學生的身體姿態(tài)、面部表情等數(shù)據(jù);音頻主要獲取學生的對話信息;學習平臺主要獲取登錄時長、登錄次數(shù)、答題正確率等數(shù)據(jù);生理傳感器主要用來收集學生的生理數(shù)據(jù)，包括皮膚電、心率、腦電波等數(shù)據(jù)。

2. 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理主要是將收集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行清洗、降噪、降維以及標注。數(shù)據(jù)清洗和降噪的主要目的是檢查多模態(tài)數(shù)據(jù)的一致性，以及處理無效值和缺失值等;數(shù)據(jù)降維的目的是提高多模態(tài)數(shù)據(jù)建模時的魯棒性和泛化性，包括線性降維、非線性降維、流形降維等方法;數(shù)據(jù)標注則是指通過人工或自動化的方式對清洗后的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行整理和標注，為數(shù)據(jù)融合做好準備，常見的數(shù)據(jù)標注方法包括分類標注、標框標注、區(qū)域標注、描點標注等。

3. 數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)融合是將處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行整合分析，是多模態(tài)學習分析的難點。數(shù)據(jù)融合可以分別從空間維度和時間維度進行，即語義融合和數(shù)據(jù)對齊兩種方式，通過建立融合模型實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)間的三角互證。與傳統(tǒng)單一模態(tài)數(shù)據(jù)相比，數(shù)據(jù)融合的價值主要體現(xiàn)在通過多源數(shù)據(jù)的三角互證提高測量結果的準確性和信息的全面性，進而獲得更有價值的結論，這也是多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評的關鍵。

4. 數(shù)據(jù)應用

多模態(tài)學習分析為挖掘新的學習理論、洞察新的教育規(guī)律提供了可能，數(shù)據(jù)應用是釋放多模態(tài)學習分析巨大潛能的根本。數(shù)據(jù)融合結果可以說明學生的學習投入狀態(tài)，比如，通過量表獲取的學習動機、通過視頻獲取的面部表情、通過音頻獲取的生生對話以及通過傳感器獲取的皮膚電、心率等數(shù)據(jù)，可以共同表征學生的情感投入。進而，情感投入、認知投入以及行為投入的狀態(tài)能夠共同表征學生的學習投入?？梢园l(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)應用中的數(shù)據(jù)指標與教育指標之間是“多對一”的映射關系，在提升結果可信度的同時，有效規(guī)避了傳統(tǒng)測評方法的局限。

五、多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評應用案例

本研究基于多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評框架，圍繞同伴互評活動中學習者學習投入的動態(tài)測評開展了探索性研究，揭示同伴互評活動中學習者的學習投入演變規(guī)律，同時期望能夠從實踐層面為多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評提供借鑒。

（一）案例介紹

本研究依托某高校面向教育技術學本科生開設的人工智能課程，組織學生針對完成的期末作業(yè)開展同伴互評活動，活動流程如圖3所示。基于該活動，本研究收集學習者的多模態(tài)數(shù)據(jù)來表征其學習投入狀態(tài)，監(jiān)測學習者在同伴互評活動中的學習投入變化趨勢。

（二）數(shù)據(jù)收集

本研究利用攝像機、錄音筆、計算機以及生理傳感器等設備來收集學習者的多模態(tài)數(shù)據(jù)。其中，有3臺攝像機獲取學生的視頻數(shù)據(jù)，提取學習者的面部表情特征、頭部姿勢特征以及手部動作特征;4支錄音筆獲取學生的音頻數(shù)據(jù)，包括同伴互評活動時討論數(shù)據(jù)以及活動結束后的訪談數(shù)據(jù);1臺計算機獲取學生的在線評論數(shù)量、內(nèi)容以及學生對同伴評論內(nèi)容的情感反應;4條心率帶捕捉學習者的心率變化情況，見表2。

（三）數(shù)據(jù)處理與融合

雙向?qū)υ挱h(huán)節(jié)為學生提供了圍繞評論內(nèi)容進行交流討論的機會，學生對該環(huán)節(jié)的認同感最強，因此，本研究以雙向?qū)υ挱h(huán)節(jié)中學習者的學習投入為例進行測評與分析。針對視頻數(shù)據(jù)，本研究利用NVivo軟件將10秒的視頻片段作為一個分析單元，對學習者的面部表情、頭部姿勢以及手部動作進行編碼分析;針對心率數(shù)據(jù)，本研究利用Excel軟件中的Visual Basic編輯器對心率的原始數(shù)據(jù)進行處理，最后生成心率變化曲線。

本研究組織學生在同伴互評活動前、后分別從切題性、知識性、正確性、創(chuàng)新性、總體性等維度對同伴的期末作品進行評分（1～5分），對比學生的前后測得分差異，將前后測得分均低于15分的學生視為低成就學習者，將前后測得分均高于15分的學生視為高成就學習者。隨后，本研究通過時間軸對齊匹配的方式對學生的心率、面部表情、頭部姿勢、手部動作等數(shù)據(jù)進行對齊和融合，共同表征學生的學習投入狀態(tài)。

（四）結果與討論

本研究以雙向?qū)υ挱h(huán)節(jié)為例，分別選取了1名高成就學習者和1名低成就學習者的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行探索性案例分析，如圖4、圖5所示。案例分析發(fā)現(xiàn)，雙向?qū)υ挱h(huán)節(jié)的開始階段是閱讀同伴的評論內(nèi)容，因此，兩名學習者的頭部動作主要是低頭閱讀評論內(nèi)容，手部動作以操作計算機為主，情緒相對穩(wěn)定，但是心率波動較為明顯，兩名學習者在學習投入上并無顯著性差異。但是在討論交流中，可以發(fā)現(xiàn)高成就學習者以開心為主的情感體驗明顯增多，頭部姿態(tài)也在抬頭、轉(zhuǎn)頭以及低頭間切換，手部動作則主要是與同伴交流時的輔助性動作，心率波動較小。但是，低成就學習者的情緒體驗出現(xiàn)了一些厭惡的表情，頭部姿勢主要在抬頭和轉(zhuǎn)頭間切換，很少低頭閱讀自己的作品和評論內(nèi)容，而且?guī)缀鯖]有與學習投入有關的手部動作，其心率變化也呈現(xiàn)出先升高、后下降的變化趨勢。通過比較分析高、低成就學習者的學習投入狀態(tài)圖可以發(fā)現(xiàn)，高、低成就學習者在時間投入、面部表情、頭部姿勢、手部動作以及心率等方面均存在著較大的不同，這也能說明二者在學習投入上的差異，進而在一定程度上解釋了兩名學習者學習成績差異的原因。該研究結果與已有相關研究發(fā)現(xiàn)相似，Heflin等發(fā)現(xiàn)，學習投入的學生在主動發(fā)言、眼神交互、手部動作以及頭部姿勢和情感反應等方面明顯好于學習脫離的學生[27]。此外，雖然Darnell等研究發(fā)現(xiàn)心率與學生的學習投入高度相關，與本研究高成就小組學生的心率表現(xiàn)一致，但是，心率和學習投入之間的內(nèi)在關系仍需要進一步挖掘和探討[6]。

本研究雖然對表征學生學習投入的數(shù)據(jù)指標進行了融合處理，按照時間維度將學習者的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行融合分析，共同表征其學習投入狀態(tài)。但是各指標之間的語義融合以及數(shù)據(jù)指標與教育意蘊的映射關系仍需進一步探索。但是整體來看，多模態(tài)數(shù)據(jù)為表征和分析學習者學習投入的變化規(guī)律提供了可能，同時在一定程度上規(guī)避了傳統(tǒng)測評方式的局限，為教師改善學生的學習投入提供了過程性數(shù)據(jù)支持，將成為未來學習投入測評的重要方式。

六、結? ?語

多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評有望突破傳統(tǒng)測評方法中單一數(shù)據(jù)源難以實現(xiàn)的邏輯整合問題，通過對其進行深入挖掘應用，有助于推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究范式發(fā)展以及教與學規(guī)律的研究。通過對學生的學習投入進行有效測評，對于提升課程設計、學習活動或教學工具的質(zhì)量以及教師幫助學生和改善教學活動提供有價值的證據(jù)。但是多模態(tài)數(shù)據(jù)表征的學習投入測評在數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)解釋以及倫理道德等方面仍面臨一些現(xiàn)實難題。未來，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的學習投入測評建議重點加強三個方面的研究：一是建立心率、皮膚電、腦電波、血壓等生理數(shù)據(jù)與認知投入和情感投入之間的教育映射關系，挖掘生理數(shù)據(jù)的教育意蘊;二是重點分析面部表情、身體姿勢、手勢以及坐姿等與學生情感投入之間的關系，加強身體數(shù)據(jù)與教育指標間的關聯(lián);三是聚焦學習投入的動態(tài)波動屬性，利用多模態(tài)數(shù)據(jù)監(jiān)測學習投入的變化規(guī)律，揭示學生行為、認知、情感的本質(zhì)特征與影響因素，對于提升學生的學習績效、提高教師的教學能力具有重要意義。

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