VR環(huán)境下學(xué)習(xí)投入測量的設(shè)計研究

曲艷艷?乜勇

摘 要：目前國內(nèi)外學(xué)者對學(xué)習(xí)投入的理論研究總體已趨于成熟，對學(xué)習(xí)投入的測量形成了不同版本的測量量表，而這些測量量表主要是從宏觀層面考慮的，在特定環(huán)境下對學(xué)習(xí)投入測量的研究不夠豐富，特別是在VR環(huán)境下對學(xué)習(xí)投入的測量研究較少?；诖?，以VR學(xué)習(xí)環(huán)境為研究背景，分析了VR學(xué)習(xí)環(huán)境及其獨(dú)有特點(diǎn)，用文獻(xiàn)研究法梳理了學(xué)習(xí)投入的概念、內(nèi)涵和理論，分析了VR環(huán)境下學(xué)習(xí)投入測量的現(xiàn)狀，從教育心理學(xué)、教育神經(jīng)學(xué)和數(shù)據(jù)整合各方面分析了VR環(huán)境下學(xué)習(xí)投入測量的理論基礎(chǔ)，以一種新的視角即從生理學(xué)的角度入手，設(shè)計了針對學(xué)習(xí)投入測量的各維度生物指標(biāo)，并與傳統(tǒng)的問卷調(diào)查法相結(jié)合，最終形成了在VR環(huán)境下對學(xué)習(xí)投入測量的方案，同時說明對各維度指標(biāo)進(jìn)行測量時需要用到的儀器設(shè)備及對測量出的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時需要用到的重要技術(shù)。

關(guān)鍵詞：VR環(huán)境；學(xué)習(xí)投入；測量研究

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2096-0069（2023）01-0018-06

收稿日期：2022-09-13

基金項(xiàng)目：全國教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃2020年度教育部重點(diǎn)課題“高?；旌辖谈谋尘跋陆處熜畔⒒虒W(xué)能力評價標(biāo)準(zhǔn)與測評工具研究”（DCA200305）；2020年度中國高等教育學(xué)會教師教育分會“新時代教師教育體系改革與創(chuàng)新”專項(xiàng)課題重點(diǎn)課題“促進(jìn)西部農(nóng)村中小學(xué)教師專業(yè)能力提升的‘雙師教學(xué)共同體研修平臺的構(gòu)建與實(shí)踐研究”（2020JSD01）

作者簡介：曲艷艷（1998— ），女，河南洛陽人，碩士研究生，研究方向?yàn)閷W(xué)習(xí)投入、信息技術(shù)教育應(yīng)用、人工智能教育應(yīng)用；乜勇（1970—），男，藏族，青海貴德人，教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樾畔⒓夹g(shù)教育應(yīng)用、課程與教學(xué)論、人工智能教育應(yīng)用等，系本文通信作者。

引言

信息技術(shù)的發(fā)展使學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)環(huán)境由傳統(tǒng)的黑板粉筆演變?yōu)榕c多媒體技術(shù)相結(jié)合的學(xué)習(xí)環(huán)境，VR技術(shù)的出現(xiàn)，形成了虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境，它突破了傳統(tǒng)環(huán)境中學(xué)習(xí)者僅能通過教師的講解和演示進(jìn)行學(xué)習(xí)的局限，那么在VR環(huán)境中學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果如何，是否要比傳統(tǒng)環(huán)境中的學(xué)習(xí)效果好，這是非常值得去探究的問題。學(xué)習(xí)投入一定程度上影響著學(xué)習(xí)效果，因此應(yīng)該把重點(diǎn)放在測量學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入上，究竟應(yīng)該怎樣去測量？從哪個角度入手？測量哪些指標(biāo)？這正是本文所要研究的。

一、學(xué)習(xí)投入

學(xué)習(xí)投入，最初被維爾馬爾·莎菲利（Wilmar Schaufeli）提出，隨后將學(xué)習(xí)投入的相關(guān)研究拓展到學(xué)生群體。莎菲利[1]認(rèn)為學(xué)習(xí)投入是學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)時具有的充沛的精力和良好的心理韌性，感到學(xué)習(xí)有意義，對學(xué)習(xí)本身感興趣，從而沉浸于學(xué)習(xí)之中的狀態(tài)。喬曉熔[2]認(rèn)為，學(xué)習(xí)投入是學(xué)生在開始和執(zhí)行學(xué)習(xí)活動時行為上卷入的強(qiáng)度和情感上體驗(yàn)的質(zhì)量。蘇紅等人[3]認(rèn)為，學(xué)習(xí)投入是指學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中消耗的經(jīng)費(fèi)、時間和精力等資源的總稱。本文認(rèn)為學(xué)習(xí)投入是學(xué)習(xí)者在某種特定的學(xué)習(xí)環(huán)境中以一種積極的心理感知投入，并與環(huán)境發(fā)生交互，最終獲得滿足感的過程。

盡管不同學(xué)者對學(xué)習(xí)投入的定義各不相同，但大部分都認(rèn)可其內(nèi)涵集中于認(rèn)知、行為和情感投入三個維度。

（一）認(rèn)知投入

所謂認(rèn)知投入，就是學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)環(huán)境關(guān)系的知覺力和信念，主要表現(xiàn)為學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)時的動機(jī)水平、學(xué)習(xí)時的意志力、自我效能感、自我調(diào)節(jié)、使用高級認(rèn)知技術(shù)，將自己的學(xué)習(xí)計劃安排得井井有條、對自己的學(xué)習(xí)時間有合理的分配、對自己未來有憧憬、設(shè)定好自己的未來目標(biāo)、與學(xué)生和教師的互動意愿等。

（二）行為投入

行為投入是指學(xué)習(xí)者愿意付出的時間、活動的強(qiáng)度和努力的程度對學(xué)業(yè)努力和學(xué)業(yè)表現(xiàn)程度的反映。主要表現(xiàn)為課前預(yù)習(xí)、上課時間出勤率、對學(xué)校與班級規(guī)則的服從、課堂學(xué)習(xí)參與度、課后作業(yè)完成度、課下所花費(fèi)的時間及遇到疑難問題不放棄愿意為之花費(fèi)時間、積極參加社會活動等。行為投入可以分為參與、堅持、專注、交互、學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)、自我監(jiān)控六類[4]。

（三）情感投入

情感投入是學(xué)生在特定學(xué)習(xí)環(huán)境中的情感參與。主要表現(xiàn)為上課時積極活躍，學(xué)習(xí)知識的熱情、求知的好奇心等正面情感，對學(xué)習(xí)的倦怠、焦躁、厭煩等負(fù)面情感。

二、VR學(xué)習(xí)環(huán)境

（一）VR學(xué)習(xí)環(huán)境的概念

VR學(xué)習(xí)環(huán)境是由計算機(jī)技術(shù)和多媒體技術(shù)創(chuàng)造的一種交互式的人工世界。在這個人工世界中，學(xué)習(xí)者可以產(chǎn)生一種身臨其境的真實(shí)感覺，主要包括浸入式、互動式和創(chuàng)造式環(huán)境三種[5]。

（二）VR學(xué)習(xí)環(huán)境的特點(diǎn)

相較于傳統(tǒng)學(xué)習(xí)環(huán)境，VR學(xué)習(xí)環(huán)境有其獨(dú)特的優(yōu)勢，即有較強(qiáng)的沉浸性、較好的交互性與較新的構(gòu)想性。

1.沉浸性

VR學(xué)習(xí)環(huán)境的沉浸性主要體現(xiàn)為：當(dāng)學(xué)習(xí)者進(jìn)入場景，仿若置身現(xiàn)實(shí)情境一般，特別是學(xué)習(xí)者借助虛擬設(shè)備如虛擬眼鏡、頭盔和手柄時，其沉浸感更強(qiáng)。

2.交互性

VR學(xué)習(xí)環(huán)境的交互性主要體現(xiàn)為桌面式交互和沉浸式交互兩種：桌面式交互是學(xué)習(xí)者利用計算機(jī)的鼠標(biāo)、鍵盤與虛擬環(huán)境進(jìn)行交互，沉浸式交互是學(xué)習(xí)者借助VR設(shè)備如手柄、頭戴式眼鏡和頭盔與虛擬環(huán)境進(jìn)行交互[6]。

3.構(gòu)想性

VR學(xué)習(xí)環(huán)境的構(gòu)想性體現(xiàn)為它以視覺的呈現(xiàn)方式表現(xiàn)出設(shè)計者的構(gòu)思與設(shè)計，在此環(huán)境中學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)者可以大致了解設(shè)計者的想法和意圖。

三、VR環(huán)境下學(xué)習(xí)投入測量現(xiàn)狀

（一）傳統(tǒng)環(huán)境下的學(xué)習(xí)投入測量

1.學(xué)習(xí)投入測量量表

對國內(nèi)外學(xué)習(xí)投入測量量表進(jìn)行研究，經(jīng)過歸納與總結(jié)， 具體內(nèi)容如表1所示。

2.學(xué)習(xí)投入測量方法

學(xué)習(xí)投入測量方法分為三類：學(xué)生對自己學(xué)習(xí)投入描述形成的報告、教師對學(xué)生學(xué)習(xí)投入描述形成的報告和特定學(xué)習(xí)環(huán)境下的課堂觀察[7]。學(xué)生自我報告是指用編制好的學(xué)習(xí)投入題目，讓學(xué)習(xí)者按照從“非常不符合”到“非常符合”的程度進(jìn)行選擇性作答；教師報告包含學(xué)習(xí)投入與學(xué)習(xí)不滿意調(diào)查表、學(xué)校評定調(diào)查表和閱讀投入指標(biāo)三種工具；課堂觀察是教師用提前設(shè)置好的指標(biāo)來記錄課堂觀察結(jié)果。

（二）信息技術(shù)背景下的學(xué)習(xí)投入測量

信息技術(shù)背景下的學(xué)習(xí)環(huán)境包括在線、遠(yuǎn)程、智慧和混合學(xué)習(xí)環(huán)境等。從測量維度分析，多數(shù)研究測量的是學(xué)習(xí)投入的三個維度，但也有部分研究只集中于測量學(xué)習(xí)投入的一個維度行為投入；從測量方法分析，信息技術(shù)環(huán)境下對學(xué)習(xí)投入的測量形成了在某個具體環(huán)境中的測量量表，如在線學(xué)習(xí)環(huán)境中產(chǎn)生的測量表（OSES）和遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)環(huán)境下形成的測量表（SEDE）[4]。信息技術(shù)環(huán)境下對學(xué)習(xí)投入的測量主要是由研究者參照經(jīng)典量表，將編制好的調(diào)查問卷或量表發(fā)放給學(xué)習(xí)者讓其進(jìn)行填寫。但不同的是信息技術(shù)環(huán)境下對學(xué)習(xí)投入的測量可以借助平臺，利用平臺的優(yōu)勢，收集學(xué)習(xí)者在平臺中學(xué)習(xí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集合。從空間維度來說，可將不同的頁面和課程的內(nèi)容模塊作為指標(biāo)進(jìn)行考察，對學(xué)習(xí)者瀏覽的所有課程模塊及頁面的跳轉(zhuǎn)情況進(jìn)行綜合分析；從時間維度來說，可對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)時間、登錄平臺的時間、對平臺中資源訪問情況、參與平臺中教師安排的活動與完成教師布置任務(wù)的情況等進(jìn)行統(tǒng)計。

在此基礎(chǔ)上，也有研究者提出了更加新穎的測量方法，如在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中利用眼動儀、用攝像頭把學(xué)生在整個學(xué)習(xí)過程中的表現(xiàn)錄制下來、利用智能設(shè)備捕捉學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)時的面部表情和鼠標(biāo)流數(shù)據(jù)。

（三）VR環(huán)境下的學(xué)習(xí)投入測量

在VR環(huán)境下對學(xué)習(xí)投入測量的研究較少。從測量維度上來說，主要是從學(xué)習(xí)投入其中的一個維度，即較多學(xué)者是從行為投入方面進(jìn)行研究，對學(xué)習(xí)投入三個維度測量的研究較少；從測量方式上看，主要是采用眼動試驗(yàn)對行為投入下的子維度指標(biāo)進(jìn)行測量。

四、VR環(huán)境下學(xué)習(xí)投入測量的理論基礎(chǔ)

教育心理學(xué)理論揭示了VR環(huán)境下學(xué)習(xí)投入是如何發(fā)生的，其中最具代表性的理論有自我決定理論、期望價值理論及互動反饋效應(yīng)，自我決定理論揭示了VR環(huán)境下學(xué)習(xí)者自我決定行為的動機(jī)過程[8]，期望控制理論闡述了學(xué)習(xí)者完成學(xué)習(xí)任務(wù)的動機(jī)和成功完成任務(wù)可能性之間的關(guān)系，實(shí)質(zhì)是指向?qū)W習(xí)者學(xué)習(xí)時的動機(jī)水平，互動反饋效應(yīng)揭示了VR環(huán)境下學(xué)習(xí)者與環(huán)境中各要素之間的關(guān)系及與各要素間的互動。

教育神經(jīng)學(xué)理論為測量VR環(huán)境下的學(xué)習(xí)投入提供了跨學(xué)科基礎(chǔ)。教育神經(jīng)學(xué)認(rèn)為，學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)的生物學(xué)基礎(chǔ)是神經(jīng)元之間突觸的連接[9]，學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是大腦產(chǎn)生需求，進(jìn)而引起神經(jīng)系統(tǒng)和大腦對不同學(xué)習(xí)任務(wù)的感知，從而做出改變，大腦中的其他神經(jīng)系統(tǒng)如交感和副交感神經(jīng)系統(tǒng)也會對VR 環(huán)境下學(xué)習(xí)投入的不同程度產(chǎn)生不同的反應(yīng)，而這種反應(yīng)又反過來影響學(xué)習(xí)本身[10]，教育神經(jīng)學(xué)使得VR環(huán)境下借助腦科學(xué)對學(xué)習(xí)投入測量成為可能。

數(shù)據(jù)整合為科學(xué)反映VR環(huán)境下的學(xué)習(xí)投入提供基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)整合有助于彌補(bǔ)傳統(tǒng)環(huán)境下單維度測量學(xué)習(xí)投入的不足，以及人工評判帶來的數(shù)據(jù)主觀層面的誤差，它借助先進(jìn)儀器和設(shè)備收集學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)時的過程性數(shù)據(jù)，將多方面數(shù)據(jù)共同作為反映學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入水平的依據(jù)，從而更客觀地反映學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入。

五、VR環(huán)境下學(xué)習(xí)投入測量方案的設(shè)計

到目前為止，對學(xué)習(xí)投入的測量方法僅局限于對傳統(tǒng)措施或者是混合方法的有限改進(jìn)[11]。想要突破這種局限性，就需要從一種新的視角出發(fā)，即需要借助信息科學(xué)、神經(jīng)學(xué)和腦科學(xué)等新的方法來填補(bǔ)學(xué)習(xí)投入在教育測量方面的不足，這就意味著可以利用學(xué)習(xí)者的多重感官，來分析其不同感官的生物信號，再結(jié)合問卷調(diào)查法，更真實(shí)地反映學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入。

（一）VR環(huán)境下學(xué)習(xí)投入測量的思路

對學(xué)習(xí)投入的測量，一方面從生理學(xué)的角度出發(fā)，將學(xué)習(xí)者生理各方面的反應(yīng)作為測量指標(biāo)；另一方面利用問卷調(diào)查法讓學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)結(jié)束后進(jìn)行填寫，兩方面結(jié)合共同測量學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入。

（二）VR環(huán)境下學(xué)習(xí)投入測量的指標(biāo)研究

1.生理層面的測量研究

眼動（EM），主要包括追蹤運(yùn)動和掃視兩大類，其中眼跳和注視是眼動運(yùn)動最基本的兩個指標(biāo)，對于眼動的測量，需要用特定的眼動儀器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，即眼動試驗(yàn)。眼動試驗(yàn)是利用眼動儀等先進(jìn)設(shè)備對學(xué)習(xí)者的眼球與視線進(jìn)行追蹤與連續(xù)測量的過程[12]，也即研究學(xué)習(xí)者的視覺移動軌跡，并結(jié)合其他變量對比和分析學(xué)習(xí)者視線關(guān)注點(diǎn)的變化。試驗(yàn)過程中，需要研究者提前調(diào)試好眼動設(shè)備并連接好對眼動指標(biāo)進(jìn)行測量的相關(guān)軟件。目前，利用眼動試驗(yàn)來測量學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入的研究相對來說不夠豐富，利用眼動試驗(yàn)可以測量學(xué)習(xí)者的注視點(diǎn)指標(biāo)、眼跳指標(biāo)和鼠標(biāo)指標(biāo)等。

腦電波（EEG），是一種自發(fā)的、有節(jié)奏的神經(jīng)細(xì)胞活動，由大腦神經(jīng)組織中的突觸電位形成。大腦的活動是學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中大量的神經(jīng)元發(fā)揮作用，并同步發(fā)生突觸后電位造成的，它可以捕獲電波在大腦運(yùn)動過程中的變化，或者腦細(xì)胞向大腦活動運(yùn)動的方向。腦電波是對神經(jīng)活動進(jìn)行間接測量的工具，具有較高的測量精度，可以測量毫秒級的電位變化，至少包含四種不同頻率的波形，從小又快的β波形到大又慢的δ波形對應(yīng)的頻率分別為β波（14～30 Hz）、α（8～13 Hz）、θ（4～7 Hz）、δ（1～3Hz）；除了這四種不同的波形，還有一種比β波頻率更高的γ波，在30～80 Hz之間，當(dāng)學(xué)習(xí)者專注于某一學(xué)習(xí)情境時，才會出現(xiàn)這種波形；而學(xué)習(xí)者沒有專注于學(xué)習(xí)而處于睡眠狀態(tài)時，會出現(xiàn)駝峰波、σ波、λ波、κ-復(fù)合波、μ波等這樣特殊的腦電波。若需了解學(xué)生的認(rèn)知活動時，需要分析腦電波的波幅和頻率。

事件相關(guān)的電位（ERP），是大腦通過過濾信號和疊加的方式來分離腦電波的一種特殊的刺激能力。它反映了大腦出現(xiàn)的電反應(yīng)信號與所受刺激時間同步，對認(rèn)知過程中學(xué)生大腦中的神經(jīng)電變化做出反應(yīng)，當(dāng)在特定的學(xué)習(xí)環(huán)境中被認(rèn)知處理時，大腦的潛意識里會發(fā)生變化。

心電圖（ECG或EKG），是用心電圖指標(biāo)中的心臟電活動周期改變的圖形來記錄心臟變化的過程。心電圖指標(biāo)主要包括心率（HR）、心率不穩(wěn)定性（HRV）等。其中心率和心率不穩(wěn)定是經(jīng)常用的兩個動態(tài)指標(biāo)，心率指心臟每分鐘跳動的次數(shù)，聯(lián)系學(xué)生的情感變化，若學(xué)生情緒較負(fù)面時，其心率顯示得較高；心率變異性用來判斷學(xué)生在學(xué)習(xí)時的韌性，學(xué)生感到有壓力時，其心率會比正常高，心率變異性則有所降低[13]；學(xué)習(xí)者具有自控能力時，其心率會降低，心率變異性會相應(yīng)地處于高水平。

表情識別（FER），表情是通過眼睛、面部肌肉和嘴巴變化引發(fā)的情緒波動。面部表情主要是通過眼睛和嘴巴之間的肌肉體現(xiàn)的，表達(dá)方式是學(xué)習(xí)者的眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子和臉頰五官的綜合表現(xiàn)。學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)情境中看到自己感興趣的部分，相應(yīng)的瞳孔會擴(kuò)大；相反，如果展現(xiàn)的內(nèi)容是學(xué)習(xí)者不擅長或不感興趣的知識點(diǎn)，瞳孔會變?。幻济@示的是眉毛之間的肌肉皺紋，它表達(dá)出學(xué)習(xí)者在情緒上的差異；嘴巴的表情主要是口型的改變；鼻腔的收縮與擴(kuò)張是鼻部的主要表現(xiàn)；臉部表情的變化主要是由肌肉的變化引起的。這五種感官通常是相互聯(lián)系的整體，面部識別主要是五個器官協(xié)調(diào)變化的結(jié)果，它們相結(jié)合共同表達(dá)出一種情感。

皮膚電反應(yīng)（GSR），是由汗腺活性或交感神經(jīng)系統(tǒng)的變化引起的皮膚阻力，它被認(rèn)為是一項(xiàng)情緒生理指標(biāo)，汗腺分泌得越多通常被認(rèn)為是由更多的情緒反應(yīng)引起的，皮膚的電反應(yīng)可通過皮膚傳導(dǎo)水平的變化來確定學(xué)生的精神狀態(tài)，如可以判斷學(xué)習(xí)者的焦慮。

2.問卷調(diào)查研究

問卷調(diào)查是學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)結(jié)束后填寫的關(guān)于整個學(xué)習(xí)過程的描述，以此反映學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入狀態(tài)，問卷的設(shè)計思路主要包含兩大部分：第一部分為學(xué)習(xí)者要填寫的基本信息；第二部分是包含認(rèn)知、行為和情感的學(xué)習(xí)投入的三維度指標(biāo)，根據(jù)VR環(huán)境下學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的具體內(nèi)容編制題目，每一維度設(shè)置四至六道題目，對題目的設(shè)計使用李克特量表的方式，分為非常不符合、不符合、一般符合、非常符合和完全符合五種程度，相應(yīng)的賦分為1至5分。具體執(zhí)行思路為：將設(shè)計好的問卷首先進(jìn)行信效度檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果證明信效度良好，則投入使用；否則需進(jìn)行改進(jìn)，直至檢驗(yàn)合格后方可發(fā)放正式使用。

（三）VR環(huán)境下對學(xué)習(xí)投入測量的方案

把眼動試驗(yàn)下的注視定義為眼球從一個狀態(tài)到另一個狀態(tài)之間靜止的時間。眼動試驗(yàn)下的注視指標(biāo)有注視時間、注視次數(shù)和注視點(diǎn)分布，通過眼動追蹤可以確定學(xué)習(xí)者的關(guān)注點(diǎn)及其變化，是研究學(xué)習(xí)者行為的重要方式，可以描述學(xué)習(xí)者投入學(xué)習(xí)時的行為，故可用這部分指標(biāo)測量學(xué)習(xí)者的行為投入；腦電波描述學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)時的波形變化，與學(xué)習(xí)者的認(rèn)識狀態(tài)相關(guān)[14]，可以反映出學(xué)習(xí)者的認(rèn)知狀態(tài)，事件相關(guān)電位記錄了學(xué)習(xí)者對某項(xiàng)學(xué)習(xí)任務(wù)加工時的認(rèn)知變化，心率和心電圖描述出學(xué)習(xí)者的一系列連續(xù)的心率變化，故腦電波和心電圖可以共同描述學(xué)習(xí)者的認(rèn)知投入；面部表情可以追蹤學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)的整個過程中的面部變化，可以反映出學(xué)習(xí)者的情緒狀態(tài)，皮膚電反應(yīng)可以測出學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)的過程中是否焦慮，所以可以用來描述學(xué)習(xí)者的情感投入。

（四）分析學(xué)習(xí)投入測量數(shù)據(jù)的重要技術(shù)

對生理層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與分析，需要用到先進(jìn)的儀器以及扎實(shí)的數(shù)據(jù)分析能力。收集眼動數(shù)據(jù)，桌面高精端眼動儀、便攜遙測眼動儀、可穿戴眼鏡式眼動儀和VR虛擬頭盔式眼動儀四類可供選擇。研究者通過選擇眼動儀并利用圖像處理技術(shù)，定位學(xué)習(xí)者的瞳孔所在位置，獲取坐標(biāo)，并通過一定的算法，計算眼睛注視或者凝視的點(diǎn)， 得出學(xué)習(xí)者的空間位置疊加視圖、時間圖視圖和動畫回放視圖三種數(shù)據(jù)視圖；可用簡易腦電波測量儀收集腦電信號，利用近似熵、能量、總變差、偏度和標(biāo)準(zhǔn)差來提取出腦電的關(guān)鍵特征；測量事件相關(guān)電位需要用到電極帽，提取出數(shù)據(jù)后需要分段、濾波等；心電圖的采集與收集需要用到心電采集設(shè)備；面部表情識別則是利用圖像識別技術(shù)，基于深度學(xué)習(xí)算法通過面部肌肉的特征點(diǎn)位置來計算和分類面部識別；皮膚電反應(yīng)需要用到皮膚電測試儀器進(jìn)行。對問卷調(diào)查收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，主要利用數(shù)據(jù)分析軟件如SPSS和MATLAB進(jìn)行處理和分析。

六、展望

學(xué)習(xí)投入可以反映出學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)質(zhì)量。對生理層面各指標(biāo)進(jìn)行測量，可得到更加客觀的體現(xiàn)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入的數(shù)據(jù)，結(jié)合問卷調(diào)查法得出的數(shù)據(jù)，從而使學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入測量數(shù)據(jù)更綜合，更真實(shí)地反映學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入水平；但對于生理層面的指標(biāo)進(jìn)行測量需要用到較先進(jìn)的儀器和設(shè)備，同時對生理層面測量出的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析需要用到先進(jìn)的軟件系統(tǒng)、深厚的數(shù)據(jù)分析功底和高水平的數(shù)據(jù)分析方法。如果這些問題都能得到有效解決，則這種從生理層面測量學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入的嶄新視角，在未來將會得到教育界特別是教育技術(shù)領(lǐng)域的廣泛關(guān)注，將會有廣闊的發(fā)展前景。

[1]SCHAUFEFI W B.The measurement of engagement and burnout：a?confirmative analytic approach[J].Journal of Happiness Studies，2002，3（1）：71-92.

[2]喬曉熔.中學(xué)生數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)自我決定及其與數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)投入的關(guān)系[D].開封：河南大學(xué)，2006.

[3]蘇紅，章建石，朱生玉.教師學(xué)習(xí)投入狀況及特征[J].教育科學(xué)研究，2007（5）：23-25.

[4]李爽，王增賢，喻忱，等.在線學(xué)習(xí)行為投入分析框架與測量指標(biāo)研究：基于LMS數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析[J].開放教育研究，2016，22（2）：77-88.

[5]祝士明，陳靜瀟.虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境的作用、挑戰(zhàn)以及應(yīng)對策略[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2019，29（2）：39-45.

[6]劉妍，胡碧皓，尹歡歡，等.虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）沉浸式環(huán)境如何實(shí)現(xiàn)深度取向的學(xué)習(xí)投入？——復(fù)雜任務(wù)情境中的學(xué)習(xí)效果研究[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2021，39（4）：72-82.

[7]李新，李艷燕，包昊罡，等.學(xué)習(xí)投入測評新發(fā)展：從單維分析到多模態(tài)融合[J].電化教育研究，2021，42（10）：100-107.

[8]徐振國，王悅，趙春雨.智慧學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)投入的影響因素研究[J].數(shù)字教育，2022，8（6）：29-37.

[9]張琪，王紅梅.學(xué)習(xí)投入的多模態(tài)數(shù)據(jù)表征：支撐理論、研究框架與關(guān)鍵技術(shù)[J]電化教育研究，2019，40（12）：21-28.

[10]LEWIS MD.Bridging emotion theory and neurobiology throughdynamic systems modeling[J].Behavioral and Brain Sciences，2005，28（2）：169-194.

[11]BARBARA A. GREENE. Measuring cognitive engagement with self-report scales： reflections from over 20 years of research[J]. Educational Psychologist，2015，50（1）： 14-30.

[12]DOGUSOY B，CAGILTAY K.Cognitive analysis of expertsand novicesconcept mapping processes：an eye tracking study[J].Computers in Human Behavior，2014，36：82-93.

[13]王麗英，何云帆，田俊華.在線學(xué)習(xí)行為多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模型構(gòu)建及實(shí)證[J].中國遠(yuǎn)程教育，2020（6）：22-30.

[14]SUN C Y，YEH P C.The effects of attention monitoring with EEG biofeedback on university studentsattention and self-efficacy：the case of anti-phishing instructional materials[J].Computers & Educ-ation，2017，106：73-82.

（責(zé)任編輯 孫興麗）

Design of Learning Engagement Measurement in VR Environment

Qu Yanyan，Nie Yong

（Faculty of Education，Shaanxi Normal University，Xian，Shaanxi，China 710062）

Abstract： At present，the theoretical research on learning engagement at home and abroad has become mature. The measurement of learning engagement has formed different versions of the measurement scale.However，these measurement scales are mainly considered from the macro level.There is not enough research on the measurement of learning engagement in specific environment.There are few studies on the measurement of learning engagement in the VR environment.Based on this，the paper takes VR environment as the research background，analyzes the VR learning environment and its unique characteristics.The paper combs the concept，connotation and theory of learning engagement by literature research and analyzes the current situation of learning engagement measurement in VR environment.The paper analyzes the theoretical basis of measuring learning engagement in VR environment from the aspects of educational psychology，educational neurology and data integration.In a new way，all dimensions of biological indicators of learning engagement measurement are designed from physiological perspective and combines with questionnaire survey method.At the same time，it explains instruments and equipment required when measuring the index and the important techniques needed to analyze the measured index data of each dimension. Finally，the scheme of learning engagement measurement in VR environment is formed.

Key words： VR environment;Learning engagement;Measurement study