柯照文 李建民 柯曉曉 汪亞珉

（首都師范大學(xué) 心理學(xué)院，北京 100048）

一、引言

近年來(lái)，隨著虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality，VR）技術(shù)的發(fā)展，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用也越來(lái)越普遍，例如，虛擬實(shí)驗(yàn)室、虛擬圖書(shū)館、虛擬體育館、虛擬教學(xué)、遠(yuǎn)程教育等等[1]。有研究表明，在教育領(lǐng)域，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)確實(shí)能夠提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果[2-4]；在針對(duì)K-12 階段學(xué)生的研究中，不少研究者也認(rèn)為，使用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，能夠提高學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力，且將現(xiàn)實(shí)物體與虛擬物體的結(jié)合，能降低學(xué)生的認(rèn)知負(fù)荷[5]。因此，虛擬現(xiàn)實(shí)教育具有突破時(shí)空的限制、彌補(bǔ)教學(xué)實(shí)踐條件不足、降低實(shí)驗(yàn)危險(xiǎn)系數(shù)等優(yōu)勢(shì)[6]。雖然虛擬現(xiàn)實(shí)教學(xué)有著許多傳統(tǒng)課堂不具有的優(yōu)勢(shì)，但與此同時(shí)，我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到學(xué)生都是各不相同的，他們?cè)谡J(rèn)知特點(diǎn)、動(dòng)機(jī)、情感、生理和社會(huì)性發(fā)展等方面存在差異，因此，在教學(xué)時(shí)應(yīng)充分考慮學(xué)生之間的個(gè)體差異，進(jìn)行以學(xué)習(xí)者為中心的個(gè)性化教育，而非“一刀切”式的教育[7]。故而在虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境中，我們也應(yīng)該考慮到學(xué)生的不同個(gè)性特征，為不同的學(xué)生提供最適合其認(rèn)知風(fēng)格的學(xué)習(xí)條件。

已有的研究表明，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)能夠?yàn)閷W(xué)生提供豐富的個(gè)性化學(xué)習(xí)環(huán)境[8]。要達(dá)成向?qū)W習(xí)者提供符合其個(gè)性特征的學(xué)習(xí)服務(wù)，就要分析學(xué)習(xí)者的個(gè)性行為特征[9]，但僅僅設(shè)計(jì)出各種個(gè)性化的學(xué)習(xí)環(huán)境還不夠，要實(shí)現(xiàn)在虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境中為學(xué)生準(zhǔn)確地匹配個(gè)性化的內(nèi)容，就需要研究適合虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的個(gè)性化測(cè)驗(yàn)工具。

目前，獲得這種測(cè)驗(yàn)工具的方式主要有兩種：一是重新針對(duì)虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境設(shè)計(jì)全新的個(gè)性化測(cè)驗(yàn)工具；二是將傳統(tǒng)個(gè)性化測(cè)驗(yàn)工具經(jīng)過(guò)一定的改造從而應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境。前者主要是采用人工智能、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)信息技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，由于當(dāng)前硬件及大數(shù)據(jù)獲得的難度，要在短時(shí)間內(nèi)建立可用的VR 個(gè)性化測(cè)試工具,尚有難度。因此，基于已有的三維測(cè)評(píng)工具，尤其是那些具有操作性和形象性的測(cè)試工具，進(jìn)行情境化設(shè)計(jì)，以獲得適應(yīng)虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境的個(gè)性化測(cè)試工具，就成為了一種現(xiàn)實(shí)的選擇。但是目前對(duì)傳統(tǒng)測(cè)試工具進(jìn)行情境化改造是否可行，相關(guān)的研究還十分稀少。為此，本研究希望通過(guò)選擇認(rèn)知風(fēng)格測(cè)試作為樣例，來(lái)考察與驗(yàn)證這種情境化改造方式的可行性。

認(rèn)知風(fēng)格（Cognitive Style）是指在信息加工過(guò)程中，圍繞內(nèi)在人格特征、以合適的方式發(fā)展的自我一致性的特征[10]。認(rèn)知風(fēng)格是影響學(xué)生許多科目成績(jī)的重要因素之一[11]，已有的研究表明：一個(gè)人的認(rèn)知風(fēng)格和學(xué)習(xí)風(fēng)格（Learning Style）有著密不可分的關(guān)系，認(rèn)知風(fēng)格以學(xué)習(xí)風(fēng)格為中介影響學(xué)習(xí)者對(duì)于學(xué)習(xí)環(huán)境和學(xué)習(xí)方式的偏好[12]，學(xué)習(xí)者的場(chǎng)認(rèn)知風(fēng)格、學(xué)習(xí)策略和學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)有著顯著的相關(guān)性[13]；在解決數(shù)學(xué)問(wèn)題的嚴(yán)密思維（Rigorous Mathematical Thinking，RMT）上，沉思型和沖動(dòng)型認(rèn)知風(fēng)格的學(xué)生存在差異[14]；不同的認(rèn)知風(fēng)格的初高中生，在地理和物理的學(xué)習(xí)上也具有顯著差異[15-16]；在解決推理問(wèn)題上，場(chǎng)獨(dú)立型在低焦慮水平下，文字推理測(cè)驗(yàn)成績(jī)良好，場(chǎng)依存型在高焦慮水平下，文字推理測(cè)驗(yàn)成績(jī)更好[17]。此外，還有研究表明，在基于游戲的學(xué)習(xí)任務(wù)中，不同認(rèn)知風(fēng)格的學(xué)習(xí)者在不同的信息呈現(xiàn)形式下，學(xué)習(xí)結(jié)果存在差異[18]。由此可見(jiàn)，不同的學(xué)生在不同的教學(xué)設(shè)計(jì)下的學(xué)習(xí)效果是明顯不同的，因此，認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)是教學(xué)個(gè)性化測(cè)試中的重要工具，獲取學(xué)生的認(rèn)知風(fēng)格，對(duì)于個(gè)性化教學(xué)平臺(tái)建設(shè)有十分重要的影響。

在認(rèn)知風(fēng)格理論中，“場(chǎng)獨(dú)立—場(chǎng)依存型” 認(rèn)知風(fēng)格理論（Field Dependence-Independence）以及“沉思—沖動(dòng)型”認(rèn)知風(fēng)格理論（Reflectiveness-Impulsivity）的影響力較大[19-20]?！皥?chǎng)獨(dú)立—場(chǎng)依存型”認(rèn)知風(fēng)格最早的測(cè)驗(yàn)為棒框測(cè)驗(yàn)（Rod and Frame Test，RFT），被試在一個(gè)黑暗的屋子里，觀察一個(gè)可以活動(dòng)的傾斜的正方形框，內(nèi)含可移動(dòng)的發(fā)光短棒，框和棒的傾斜角度可以調(diào)整，被試需要在方框傾斜的情況下，將短棒調(diào)整至與真實(shí)地面垂直的角度[21]。其他的 “場(chǎng)獨(dú)立—場(chǎng)依存型” 測(cè)驗(yàn)還有身體順應(yīng)測(cè)驗(yàn)（Body-Adjustment Test，BAT）和鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)（Group Embedded Figure Test，EFT）等[22]。其中，鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)是現(xiàn)在最常被用來(lái)測(cè)試“場(chǎng)獨(dú)立—場(chǎng)依存型”認(rèn)知風(fēng)格的測(cè)驗(yàn)[23]。

基于“沉思—沖動(dòng)型”認(rèn)知風(fēng)格的測(cè)驗(yàn)主要有匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)（Matching Familiar Figures Task，MFFT），該測(cè)驗(yàn)包含12 張標(biāo)準(zhǔn)圖片，標(biāo)準(zhǔn)圖片下有8張選項(xiàng)圖片，其中只有1 張選項(xiàng)圖片與標(biāo)準(zhǔn)圖片完全一致，被試要求指出與標(biāo)準(zhǔn)圖片相同的選項(xiàng)[24-25]。其他的測(cè)驗(yàn)方法還有“觸覺(jué)—視覺(jué)”匹配測(cè)驗(yàn)（Haptic-Visual Tests，HVT）和“圖形—回憶”測(cè)驗(yàn)（Design Recall Test，DRT）等[26-28]。

上述認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)固然能夠區(qū)分學(xué)習(xí)者的認(rèn)知風(fēng)格，但對(duì)于虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境來(lái)說(shuō)，卻未必適合。首先，傳統(tǒng)的測(cè)驗(yàn)工具和長(zhǎng)于直觀呈現(xiàn)的虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境不相符，很容易把虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境所構(gòu)建起來(lái)的直觀性和趣味性破壞了，所以，我們需要開(kāi)發(fā)符合虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境的測(cè)量工具。其次，學(xué)生對(duì)傳統(tǒng)問(wèn)卷測(cè)驗(yàn)的興趣一般不高，如果能夠?qū)y(cè)驗(yàn)轉(zhuǎn)化到虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境，成為一個(gè)有趣味的“小游戲”，他們會(huì)更愿意參與其中；同時(shí)，也提高了學(xué)生參與虛擬課堂的興趣和積極性。而伴隨著5G 技術(shù)的發(fā)展，遠(yuǎn)程虛擬課堂會(huì)獲得更大的發(fā)展，若在遠(yuǎn)程教學(xué)中仍舊使用紙筆測(cè)驗(yàn)，首先無(wú)法保證學(xué)生能夠正確、認(rèn)真、完整地完成測(cè)試，其次會(huì)降低學(xué)生繼續(xù)參與虛擬課堂的積極性。所以，在一定程度上，使用虛擬現(xiàn)實(shí)測(cè)驗(yàn)不僅能夠幫助虛擬課堂系統(tǒng)識(shí)別學(xué)生的個(gè)性特征，而且還可以充分保持虛擬課堂的趣味性以及學(xué)生的參與積極性。

相對(duì)而言，虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境中一些美妙的體驗(yàn)、漂亮的場(chǎng)景，對(duì)于學(xué)生來(lái)說(shuō)具有較大的吸引力，而為了防止這些因素導(dǎo)致學(xué)生在虛擬環(huán)境中上癮，在虛擬課堂的設(shè)計(jì)上必須以現(xiàn)實(shí)的課堂、生活化的場(chǎng)景為藍(lán)本，進(jìn)行精心再設(shè)計(jì)。這樣既具有一定的趣味性，也避免了成癮性。因此，在虛擬課堂中使用的測(cè)驗(yàn)工具也應(yīng)該是與之匹配的、情境化的并且具有較好應(yīng)用效度的。但是傳統(tǒng)測(cè)驗(yàn)方式在情境化上卻有所欠缺，很難和虛擬課堂整合為一體。

實(shí)際上，傳統(tǒng)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)也是從生活情境中抽象出來(lái)的，例如，鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)就是通過(guò)從背景中分辨目標(biāo)物體來(lái)進(jìn)行認(rèn)知風(fēng)格的區(qū)分[29]。因此，在當(dāng)前人工智能技術(shù)和VR 技術(shù)相結(jié)合的條件下，我們應(yīng)該利用新技術(shù)，將測(cè)驗(yàn)還原到最初的環(huán)境中去，創(chuàng)建一個(gè)更加接近實(shí)際情境的新場(chǎng)景，并運(yùn)用到虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境中，以完善和優(yōu)化虛擬課堂的可用性，讓虛擬課堂系統(tǒng)成為一個(gè)智慧的、能夠評(píng)估學(xué)生個(gè)性特征，進(jìn)而呈現(xiàn)不同教學(xué)內(nèi)容的學(xué)習(xí)空間。

情境化再設(shè)計(jì)是將傳統(tǒng)測(cè)驗(yàn)改造為適合虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境測(cè)驗(yàn)的關(guān)鍵步驟。在虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境的情境化設(shè)計(jì)中，并不是簡(jiǎn)單、刻板地把現(xiàn)實(shí)世界的內(nèi)容轉(zhuǎn)移到虛擬世界。AR/VR 學(xué)習(xí)情境需要在四個(gè)維度上進(jìn)行再設(shè)計(jì)，分別是用戶情境、技術(shù)情境、資源情境和服務(wù)情境[30]。本研究借鑒了這四個(gè)維度，進(jìn)行虛擬現(xiàn)實(shí)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)的情境化設(shè)計(jì)、三維場(chǎng)景的搭建以及模型的選擇。

在選取樣例測(cè)驗(yàn)上，本研究選擇了棒框測(cè)驗(yàn)和匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)。首先，兩項(xiàng)測(cè)驗(yàn)的基礎(chǔ)理論經(jīng)典可靠；其次，兩項(xiàng)測(cè)驗(yàn)都是非文字測(cè)驗(yàn)，適合在虛擬現(xiàn)實(shí)情境中呈現(xiàn)；最后，兩項(xiàng)測(cè)驗(yàn)的情境化程度不同，棒框測(cè)驗(yàn)情境性強(qiáng)，匹配圖形測(cè)驗(yàn)則更具2D 測(cè)試特性。我們根據(jù)棒框測(cè)驗(yàn)設(shè)計(jì)了虛擬棒框測(cè)驗(yàn)，場(chǎng)景為一個(gè)可改變角度的房間和一根紅色短棒，被試在不同的房間傾斜角度下，將傾斜的短棒調(diào)整至與真實(shí)地面垂直。我們又根據(jù)匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)設(shè)計(jì)了匹配相似模型測(cè)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)是在一個(gè)虛擬的空曠房間中進(jìn)行，被試會(huì)看到1 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模型和9 個(gè)備選模型，并被要求從中選擇出和標(biāo)準(zhǔn)模型相同的一個(gè)。在這個(gè)過(guò)程中，被試可以任意放大和旋轉(zhuǎn)模型。在情境設(shè)計(jì)上，我們采用了簡(jiǎn)單空白的虛擬房間，以減少被試注意的分散；被試可以使用手柄交互，對(duì)各場(chǎng)景中手柄按鍵的功能進(jìn)行統(tǒng)一。

本實(shí)驗(yàn)選取鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)和匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)作為校標(biāo)測(cè)驗(yàn)，將虛擬現(xiàn)實(shí)測(cè)驗(yàn)和傳統(tǒng)測(cè)驗(yàn)進(jìn)行比較，以探究被試在傳統(tǒng)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)上的結(jié)果和在虛擬現(xiàn)實(shí)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)中的結(jié)果，是否具有相關(guān)性；傳統(tǒng)的測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)能否預(yù)測(cè)虛擬現(xiàn)實(shí)測(cè)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)，并對(duì)虛擬現(xiàn)實(shí)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)進(jìn)行信效度的分析。

研究假設(shè)如下：

假設(shè)1：被試在鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)上的得分和被試在虛擬棒框測(cè)驗(yàn)上的角度偏差，存在顯著負(fù)相關(guān)；

假設(shè)2：被試在匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)中的反應(yīng)時(shí)和錯(cuò)誤次數(shù)，與被試在匹配相似模型測(cè)驗(yàn)中的反應(yīng)時(shí)和錯(cuò)誤次數(shù)，存在顯著正相關(guān)。

二、研究方法

（一）被試

我們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，招募北京在校大學(xué)生或研究生共74 名（男22 名，女52 名），第2、20、27、62 號(hào)被試因數(shù)據(jù)缺失予以剔除，余下70 名被試（男20名，女50 名）數(shù)據(jù)完整。被試的認(rèn)知風(fēng)格類(lèi)型，囊括了場(chǎng)獨(dú)立型和場(chǎng)依存型認(rèn)知風(fēng)格，以及沉思型、沖動(dòng)型、迅捷型和緩慢型認(rèn)知風(fēng)格。被試樣本對(duì)總體的代表性較好，所有被試的視力或者矯正視力正常，右利手，身體及心理健康，無(wú)既往精神病史，自愿參加本實(shí)驗(yàn)，并獲得一定報(bào)酬。

（二）實(shí)驗(yàn)材料

1.基于“場(chǎng)獨(dú)立—場(chǎng)依存型”認(rèn)知風(fēng)格的測(cè)驗(yàn)

（1）鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)。本研究采用的是北京師范大學(xué)心理學(xué)系修訂的鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)（EFT），信度為0.9，校標(biāo)效度為0.49[31]。該測(cè)驗(yàn)一共包括三部分，第一部分為測(cè)驗(yàn)的練習(xí)，共9 道題，第二、三部分為正式測(cè)驗(yàn)，每部分各10 道題。每部分限時(shí)4 分鐘完成，要求被試從復(fù)雜圖形中找出一個(gè)隱藏在其中的簡(jiǎn)單圖形。第一部分不計(jì)分，以被試在第二、三部分正確畫(huà)出簡(jiǎn)單圖形的個(gè)數(shù)來(lái)計(jì)分，每畫(huà)出一個(gè)記1 分，滿分為20分。為避免記分誤差，本實(shí)驗(yàn)中記分者由同一人擔(dān)任，采用統(tǒng)一的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)被試的成績(jī)進(jìn)行評(píng)分。

（2）虛擬棒框測(cè)驗(yàn)。虛擬棒框測(cè)驗(yàn)仿照Witkin最早采用的傳統(tǒng)棒框測(cè)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì)。棒框測(cè)驗(yàn)場(chǎng)景內(nèi)有1 個(gè)可轉(zhuǎn)動(dòng)的房間和1 根紅色短棒（見(jiàn)圖1）。房間的傾斜度共有16 種水平（順時(shí)針與逆時(shí)針，各16種傾斜角度：0°、3°、6°、9°、12°、15°、18°、21°、24°、27°、30°、33°、36°、39°、42°、45°），傾斜水平以隨機(jī)順序呈現(xiàn)。在每種房間的傾斜角度下，紅色短棒的初始傾斜角度（與垂直于地平面的直線間的夾角）在0°-40°之間隨機(jī)取8 個(gè)角度。被試佩戴VR 頭盔，在每種傾斜角度的虛擬房間中，根據(jù)指導(dǎo)語(yǔ)，使用手柄調(diào)整紅色短棒，讓其與真實(shí)地面垂直，在每種房間的傾斜角度下完成8 次棒框測(cè)試，整個(gè)實(shí)驗(yàn)共有128（16*8）個(gè)試次。

圖1 虛擬棒框測(cè)驗(yàn)場(chǎng)景

2.基于“沉思—沖動(dòng)型”認(rèn)知風(fēng)格的測(cè)驗(yàn)

（1）匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)?？ǜ↗.Kagan）等人在對(duì)兒童的信息加工方式研究中，首次提出匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)[32]。凱恩斯（E.Cairns）等在原版本的基礎(chǔ)上，修訂并發(fā)展成具有更高可靠性和有效性的匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)（MFFT20）[33]。該測(cè)驗(yàn)包括20 個(gè)測(cè)試項(xiàng)目，在每個(gè)測(cè)試項(xiàng)目中，被試會(huì)看到一張標(biāo)準(zhǔn)圖片，在標(biāo)準(zhǔn)圖片下方有8 張相似圖片，被試需要選出與標(biāo)準(zhǔn)圖片相同的一張圖片。實(shí)驗(yàn)員同時(shí)記錄兩個(gè)數(shù)據(jù)，一個(gè)是被試做出第一次選擇的反應(yīng)時(shí)，另一個(gè)是直到被試選出正確圖片為止時(shí)，所犯的錯(cuò)誤次數(shù)。以往進(jìn)行匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)時(shí)，主要由主試用秒表手動(dòng)記錄反應(yīng)時(shí)（第一次做出反應(yīng)的反應(yīng)時(shí)間）和錯(cuò)誤次數(shù)，這種完全手動(dòng)的記錄方式，在測(cè)驗(yàn)過(guò)程中難免存在誤差。因此，本研究改用E-prime2.0 軟件進(jìn)行測(cè)驗(yàn)，由計(jì)算機(jī)記錄被試的數(shù)據(jù)。

（2）匹配相似模型測(cè)驗(yàn)。匹配相似模型測(cè)驗(yàn)仿照傳統(tǒng)的匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，在虛擬房間中，被試會(huì)看到一面白墻，墻壁右側(cè)是標(biāo)準(zhǔn)模型，在標(biāo)準(zhǔn)模型左側(cè)有9 個(gè)和標(biāo)準(zhǔn)模型相似的備選模型，如圖2所示。被試可以通過(guò)手柄的按鍵來(lái)使模型旋轉(zhuǎn)，扣動(dòng)扳機(jī)選出和標(biāo)準(zhǔn)模型相同的備選模型，當(dāng)被試扣動(dòng)扳機(jī)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)被試選擇正確與否，給出不同的提示音。如果選擇錯(cuò)誤，還會(huì)給出“選擇錯(cuò)誤，請(qǐng)重新選擇”的文字提示。本測(cè)驗(yàn)中共有10 組相似模型，10 組模型分別為圓盤(pán)、番茄、多面體、酒杯、青椒、胡蘿卜、貓、牛頭、機(jī)器人、蝴蝶照片。在實(shí)驗(yàn)中，每一組模型隨機(jī)出現(xiàn)三次，同一組模型每次出現(xiàn)時(shí)，其備選模型的排列順序不同。被試需要完成30（10*3）個(gè)試次，由計(jì)算機(jī)記錄反應(yīng)時(shí)（第一次做出反應(yīng)的反應(yīng)時(shí)間）和錯(cuò)誤次數(shù)。

圖2 匹配相似模型測(cè)驗(yàn)場(chǎng)景

3.實(shí)驗(yàn)使用的軟硬件

本實(shí)驗(yàn)主要使用的虛擬場(chǎng)景搭建軟件和圖形處理軟件為Unity 5.6.0、3ds Max 2018、Adobe Photoshop cc 和E-prime 2.0。在研究中，被試穿戴使用的為Vive頭戴式設(shè)備及其操控手柄、Vive 激光定位器、Dell Precision T6510 工作站。Vive 頭戴式設(shè)備分辨率為2160*1200，感應(yīng)器刷新率為90Hz，視廣角為110°。

（三）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)程序

本研究采用2×2 的被試內(nèi)設(shè)計(jì)，自變量為被試在傳統(tǒng)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)中的結(jié)果（鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)、匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)），因變量為被試在虛擬認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)中的結(jié)果（虛擬棒框測(cè)驗(yàn)、匹配相似模型測(cè)驗(yàn)）。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)目標(biāo)對(duì)應(yīng)假設(shè)：通過(guò)傳統(tǒng)的認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)來(lái)區(qū)分認(rèn)知風(fēng)格的類(lèi)型，觀察其結(jié)果能否預(yù)測(cè)被試在虛擬認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)上的結(jié)果；虛擬認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)結(jié)果是否與傳統(tǒng)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)結(jié)果存在顯著相關(guān)。

被試需要依次完成四種認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)，為平衡實(shí)驗(yàn)的順序效應(yīng)，對(duì)被試接受測(cè)驗(yàn)的順序進(jìn)行拉丁方平衡，將74 名被試分為4 組，并對(duì)每組的男女人數(shù)進(jìn)行平衡，第一組18 人（男5 人，女13 人）、第二組18 人（男5 人，女13 人）、第三組19 人（男6 人，女13 人）、第四組19 人（男6 人，女13 人）。

實(shí)驗(yàn)流程為：被試在參加實(shí)驗(yàn)前需要在首都師范大學(xué)虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)室官網(wǎng)注冊(cè)賬號(hào)，隨后根據(jù)被分配組別的實(shí)驗(yàn)順序進(jìn)行測(cè)驗(yàn)；每項(xiàng)測(cè)驗(yàn)前，主試會(huì)對(duì)被試解說(shuō)相應(yīng)的指導(dǎo)語(yǔ)，直到被試能夠準(zhǔn)確理解測(cè)驗(yàn)規(guī)則以及如何在虛擬場(chǎng)景中進(jìn)行操作后，再開(kāi)始測(cè)試，每項(xiàng)測(cè)試之間被試可以休息2-3 分鐘。

三、結(jié)果分析

（一）基于“場(chǎng)獨(dú)立—場(chǎng)依存型”認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)的結(jié)果

1.鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)

剔除數(shù)據(jù)缺失的被試，余下70 名被試在鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)中的結(jié)果為：場(chǎng)依存型認(rèn)知風(fēng)格9 人（男2 人，女7 人），占比12.9%；場(chǎng)獨(dú)立型認(rèn)知風(fēng)格61 人（男18 人，女43 人），占比87.1%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與前人在此測(cè)驗(yàn)中的“場(chǎng)獨(dú)立—場(chǎng)依存”人數(shù)分布相似[34]，說(shuō)明招募的被試中囊括了場(chǎng)獨(dú)立和場(chǎng)依存兩種認(rèn)知風(fēng)格，樣本覆蓋全面。

2.虛擬棒框測(cè)驗(yàn)

在剔除5 名極端值（角度偏差大于15°）被試后，根據(jù)在鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)中被試的認(rèn)知風(fēng)格類(lèi)型分布，在余下的65 名被試中，場(chǎng)獨(dú)立型被試的平均角度偏差為3.31°，場(chǎng)依存型被試的平均角度偏差為5.57°。隨后進(jìn)行獨(dú)立樣本t 檢驗(yàn)，兩者平均數(shù)差異顯著，效應(yīng)量大（t（63）=2.242，p=0.028，Cohen’s d=0.72）。這說(shuō)明場(chǎng)獨(dú)立型認(rèn)知風(fēng)格和場(chǎng)依存型認(rèn)知風(fēng)格被試在虛擬棒框測(cè)驗(yàn)中的角度偏差大小存在顯著差異。根據(jù)圖3的分布可以發(fā)現(xiàn)，被試主要集中分布于坐標(biāo)系的右下部分（鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)得分50 之右和平均角度偏差3.59°之下的區(qū)域）。

圖3 被試在鑲嵌圖形測(cè)試得分與虛擬棒框測(cè)試的角度偏差

我們進(jìn)一步對(duì)虛擬棒框測(cè)驗(yàn)進(jìn)行初步信效度檢驗(yàn)。在信度檢驗(yàn)上，使用克龍巴赫α 系數(shù)進(jìn)行內(nèi)部一致性檢驗(yàn)，結(jié)果為α=0.944。這說(shuō)明在虛擬棒框測(cè)驗(yàn)中，每個(gè)角度測(cè)量的心理特質(zhì)具有一致性。在效度檢驗(yàn)上，將已完成的鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)結(jié)果（即獲得的分?jǐn)?shù)）作為校標(biāo)，通過(guò)計(jì)算角度偏差和得分的相關(guān)系數(shù)，得到校標(biāo)效度。結(jié)果顯示，被試在虛擬棒框測(cè)驗(yàn)中的角度偏差和鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)得分的相關(guān)系數(shù)r=-0.304（p＜0.05），兩者負(fù)相關(guān)顯著。

以上結(jié)果表明，被試在鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)中得分越高，在虛擬棒框測(cè)驗(yàn)中角度偏差越小。這表明鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)得分能夠預(yù)測(cè)虛擬棒框測(cè)驗(yàn)的角度偏差，符合研究假設(shè)1，且虛擬棒框測(cè)驗(yàn)具有較好的信效度。

（二）基于“沉思—沖動(dòng)型”認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)的結(jié)果

1.匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)

在匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)中，被試的平均反應(yīng)時(shí)為37.49 秒，平均錯(cuò)誤次數(shù)為11.96 次；認(rèn)知風(fēng)格分布為沉思型27 人（38.6%）、沖動(dòng)型28 人（40.0%）、迅捷型7 人（10%）、緩慢型8 人（11.4%）。可見(jiàn)，被試在四種認(rèn)知風(fēng)格上均有分布。

對(duì)各認(rèn)知風(fēng)格類(lèi)型的被試的反應(yīng)時(shí)和平均錯(cuò)誤次數(shù)進(jìn)行方差分析，組間存在顯著差異，且效應(yīng)顯著（F（3，66）=32.521，p＜0.001，η2=0.60；F（3，66）=55.151，p＜0.001，η2=0.71），見(jiàn)表1。

表1 匹配相似圖形方差分析表

2.匹配相似模型測(cè)驗(yàn)

在匹配相似模型測(cè)驗(yàn)中，被試的平均反應(yīng)時(shí)為18.28 秒，平均錯(cuò)誤次數(shù)為14.92 次。將本測(cè)驗(yàn)中的平均反應(yīng)時(shí)和匹配相似圖形的平均反應(yīng)時(shí)做配對(duì)樣本t 檢驗(yàn)，兩者相關(guān)系數(shù)r=0.349（p=0.003），相關(guān)性顯著。將被試的平均錯(cuò)誤次數(shù)和匹配相似圖形的平均錯(cuò)誤次數(shù)，進(jìn)行配對(duì)樣本t 檢驗(yàn)，兩者相關(guān)系數(shù)r=0.254（p=0.034），相關(guān)性顯著。

我們將被試在匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)的反應(yīng)時(shí)和在匹配相似模型測(cè)驗(yàn)的反應(yīng)時(shí)制成散點(diǎn)圖（見(jiàn)圖4），反應(yīng)時(shí)呈現(xiàn)線性分布。故進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸分析，直方圖和P-P 圖顯示觀測(cè)值（匹配相似模型反應(yīng)時(shí)）接近正態(tài)分布，符合正態(tài)性假設(shè)；根據(jù)殘差分布，觀察點(diǎn)分布隨機(jī)，符合誤差等分散性假設(shè)和獨(dú)立性假設(shè)?；貧w方程的R2=0.122，adjusted R2=0.109，影響中等；反應(yīng)時(shí)的F 檢驗(yàn)得到F=9.448（p=0.003），說(shuō)明回歸方程顯著；分析得到常量a=13.583（p＜0.001），回歸系數(shù)b=0.124（p=0.003），故回歸方程為：匹配相似模型測(cè)驗(yàn)反應(yīng)時(shí)=0.124* 匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)反應(yīng)時(shí)+13.583。

被試在匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)中的錯(cuò)誤次數(shù)和在匹配相似模型測(cè)驗(yàn)中的錯(cuò)誤次數(shù)反應(yīng)時(shí)，呈現(xiàn)線性分布（見(jiàn)圖5）。故進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸分析，直方圖和PP 圖顯示觀測(cè)值（匹配相似模型錯(cuò)誤次數(shù)）接近正態(tài)分布，符合正態(tài)性假設(shè)；根據(jù)殘差分布，觀察點(diǎn)分布隨機(jī)，符合誤差等分散性假設(shè)和獨(dú)立性假設(shè)；回歸方程的R2=0.064，adjusted R2=0.051，影響中等；錯(cuò)誤次數(shù)的F 檢驗(yàn)F=4.679（p=0.034），說(shuō)明回歸方程顯著；分析得到常量a=11.642（p＜0.001），回歸系數(shù)b=0.275（p=0.034），故回歸方程為：匹配相似模型測(cè)驗(yàn)錯(cuò)誤次數(shù)=0.275* 匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)錯(cuò)誤次數(shù)+11.642。

圖4 匹配相似圖形反應(yīng)時(shí)和匹配相似模型反應(yīng)時(shí)散點(diǎn)圖

圖5 匹配相似圖形錯(cuò)誤次數(shù)和匹配相似模型錯(cuò)誤次數(shù)散點(diǎn)圖

根據(jù)匹配相似圖形對(duì)被試認(rèn)知風(fēng)格的分類(lèi)，對(duì)匹配相似模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，反應(yīng)時(shí)（F=4.72（3，66），p=0.005，η2=0.18）和錯(cuò)誤次數(shù)（F=5.60（3，66），p=0.002，η2=0.20）在四種認(rèn)知風(fēng)格的被試中，差異顯著（見(jiàn)表2）。

表2 匹配相似模型方差分析表

對(duì)匹配相似模型測(cè)驗(yàn)進(jìn)行信效度分析，反應(yīng)時(shí)α=0.760，內(nèi)部一致性高；總錯(cuò)誤次數(shù)α=0.417，內(nèi)部一致性一般。在效度分析上，采用相似圖形測(cè)驗(yàn)作為校標(biāo)，兩者反應(yīng)時(shí)的相關(guān)系數(shù)r=0.349（p=0.003），總錯(cuò)誤次數(shù)的相關(guān)系數(shù)r=0.254（p=0.034），兩者均存在顯著正相關(guān)，符合研究假設(shè)2。

四、討論

為了建立適合虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的心理測(cè)試，我們將傳統(tǒng)2D 測(cè)試進(jìn)行情境化再設(shè)計(jì)是相對(duì)簡(jiǎn)單直接的方法，也是解決虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境下測(cè)驗(yàn)工具問(wèn)題的努力方向之一。本研究針對(duì)這一迫切需求，選取認(rèn)知風(fēng)格測(cè)試中的兩款有代表性的測(cè)試工具，分別對(duì)其進(jìn)行情境化再設(shè)計(jì)后，獲得適用于虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的新版本，并測(cè)試這種情境化再設(shè)計(jì)的可行性與有效性。結(jié)果顯示：針對(duì)鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)和匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)設(shè)計(jì)的虛擬棒框測(cè)驗(yàn)，與匹配相似模型測(cè)驗(yàn)，均具有良好的信度，其結(jié)果和傳統(tǒng)測(cè)驗(yàn)之間具有顯著的相關(guān)，顯示出良好的關(guān)聯(lián)效度。隨著虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展以及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在教育領(lǐng)域中的大量應(yīng)用，適合虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的心理測(cè)試工具，可以通過(guò)直接對(duì)傳統(tǒng)2D 測(cè)試進(jìn)行情境化再設(shè)計(jì)來(lái)獲得。

一方面，這種方法不僅有效，而且能夠節(jié)省大量的人力物力；另一方面，這種通過(guò)情境化再設(shè)計(jì)獲得的虛擬現(xiàn)實(shí)心理測(cè)試工具，可以和虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境設(shè)計(jì)相整合。教育者根據(jù)學(xué)生不同的認(rèn)知風(fēng)格設(shè)計(jì)不同的學(xué)習(xí)環(huán)境，并通過(guò)虛擬認(rèn)知風(fēng)格測(cè)試的結(jié)果，為其匹配相應(yīng)的學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)材料等，以最大化地利用虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境來(lái)提高學(xué)生的學(xué)習(xí)績(jī)效，同時(shí)不影響虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境自身的趣味性。

結(jié)合本研究的結(jié)果，虛擬棒框測(cè)驗(yàn)和匹配相似模型測(cè)驗(yàn)的信效度總體較好，使用傳統(tǒng)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)中的鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)和匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)作為校標(biāo)測(cè)驗(yàn)，鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)得分和虛擬棒框測(cè)驗(yàn)的角度偏差呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，被試在匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)中的反應(yīng)時(shí)和錯(cuò)誤次數(shù)與被試在匹配相似模型測(cè)驗(yàn)中的反應(yīng)時(shí)和錯(cuò)誤次數(shù)，呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，并且得到具有顯著性的回歸方程。這說(shuō)明根據(jù)被試在傳統(tǒng)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)中的結(jié)果，能夠預(yù)測(cè)其在虛擬現(xiàn)實(shí)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)中的結(jié)果，該結(jié)果符合預(yù)期假設(shè)，即虛擬現(xiàn)實(shí)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)和傳統(tǒng)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)效果接近。而場(chǎng)獨(dú)立和場(chǎng)依存認(rèn)知風(fēng)格的被試，在虛擬棒框測(cè)驗(yàn)中平均角度偏差差異顯著，說(shuō)明虛擬棒框測(cè)驗(yàn)對(duì)“場(chǎng)獨(dú)立—場(chǎng)依存”認(rèn)知風(fēng)格能夠有效區(qū)分；沉思型、沖動(dòng)型、迅捷型和緩慢型認(rèn)知風(fēng)格的被試，在匹配相似模型測(cè)驗(yàn)中反應(yīng)時(shí)和錯(cuò)誤次數(shù)差異顯著，說(shuō)明匹配相似模型測(cè)驗(yàn)?zāi)軐?duì)沉思型、沖動(dòng)型等認(rèn)知風(fēng)格進(jìn)行有效區(qū)分。

總的來(lái)說(shuō)，虛擬現(xiàn)實(shí)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)是一種可靠的工具，這說(shuō)明在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境下對(duì)傳統(tǒng)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)試進(jìn)行情境化再設(shè)計(jì)，具有可行性。相對(duì)于使用人工智能和大數(shù)據(jù)的技術(shù)來(lái)設(shè)計(jì)一個(gè)全新的個(gè)性化測(cè)試工具，情境化再設(shè)計(jì)的實(shí)用性更高，其以原有的認(rèn)知風(fēng)格測(cè)試為樣例，具有可靠的理論基礎(chǔ)，僅需要對(duì)樣例測(cè)試進(jìn)行三維場(chǎng)景搭建和建模工作，再進(jìn)行信效度檢驗(yàn)，就可以獲得一個(gè)有效的測(cè)試工具。

在匹配模型測(cè)驗(yàn)中，各組模型的錯(cuò)誤次數(shù)內(nèi)部一致性系數(shù)為0.417，其內(nèi)部一致性一般。根據(jù)分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在匹配相似模型測(cè)驗(yàn)中，某些模型的錯(cuò)誤次數(shù)為極端值。由于在設(shè)計(jì)測(cè)驗(yàn)時(shí)，并未對(duì)選用的模型進(jìn)行熟悉度、表象一致性和視覺(jué)復(fù)雜性的標(biāo)準(zhǔn)化，這可能是造成內(nèi)部一致性一般的原因。而匹配相似模型測(cè)驗(yàn)雖然能夠區(qū)分沉思型、沖動(dòng)型、迅捷型和緩慢型認(rèn)知風(fēng)格，但效應(yīng)量較小，可能是由于部分題目過(guò)于簡(jiǎn)單或者困難，使得被試之間的得分差異減小。相對(duì)來(lái)說(shuō)，更具有情境性特征的“場(chǎng)獨(dú)立—場(chǎng)依存型”測(cè)試，在進(jìn)行虛擬現(xiàn)實(shí)情境化設(shè)計(jì)時(shí)更具有優(yōu)勢(shì)。

值得注意的是，進(jìn)行情境化再設(shè)計(jì)并不適合所有傳統(tǒng)測(cè)試。在本研究中，對(duì)棒框測(cè)驗(yàn)和匹配相似圖形測(cè)驗(yàn)進(jìn)行情境化再設(shè)計(jì)時(shí)，這兩個(gè)測(cè)驗(yàn)都需要被試進(jìn)行具體的操作，或者需要使用視知覺(jué)信息來(lái)完成任務(wù)。這些因素成為一個(gè)測(cè)驗(yàn)?zāi)芊襁M(jìn)行情境化設(shè)計(jì)的先決因素。因?yàn)閂R 環(huán)境是一個(gè)充滿交互性的新環(huán)境，并且能夠創(chuàng)造出許多現(xiàn)實(shí)環(huán)境中難以滿足的實(shí)驗(yàn)條件，因此，像棒框測(cè)驗(yàn)和轉(zhuǎn)屋測(cè)驗(yàn)等需要進(jìn)行實(shí)際操作，且對(duì)實(shí)驗(yàn)環(huán)境具有較高要求的測(cè)驗(yàn)，就比較適合進(jìn)行情境化設(shè)計(jì)。

同時(shí)，VR 環(huán)境能夠給被試帶來(lái)豐富的視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)刺激，但由于設(shè)備等硬件條件的限制，其他的感覺(jué)通道，例如，觸覺(jué)、嗅覺(jué)刺激等，還很難在VR 環(huán)境中較好地呈現(xiàn)。所以，像匹配相似圖形一類(lèi)需要通過(guò)視知覺(jué)來(lái)判斷的測(cè)驗(yàn)，在進(jìn)行情境化設(shè)計(jì)時(shí)，可以選擇將原測(cè)驗(yàn)中的相似圖形進(jìn)行三維建模，也可以采用新的相似模型進(jìn)行測(cè)驗(yàn)。而一些自陳式問(wèn)卷也不太適合進(jìn)行情境化設(shè)計(jì)，比如，明尼蘇達(dá)多相人格測(cè)試（MMPI）、艾森克人格問(wèn)卷（EPQ）等，就很難進(jìn)行情境化設(shè)計(jì)；或者說(shuō)其情境化設(shè)計(jì)的難度很高，對(duì)虛擬現(xiàn)實(shí)軟硬件技術(shù)的要求也很高。因此，一項(xiàng)測(cè)驗(yàn)是否適合進(jìn)行情境化設(shè)計(jì)，需要考察該測(cè)驗(yàn)的操作方式、測(cè)驗(yàn)環(huán)境、刺激呈現(xiàn)方式。而匹配相似圖形的測(cè)驗(yàn)結(jié)果也說(shuō)明，在情境化設(shè)計(jì)中，對(duì)于場(chǎng)景的搭建和模型的建模與選用，均有著較高要求，需要對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)定，或者采用已經(jīng)完成的標(biāo)準(zhǔn)化模型庫(kù)，以排除可能對(duì)測(cè)試結(jié)果造成影響的因素。

阿肖里（M.Ashoori）等人認(rèn)為，在虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境中，個(gè)性化是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，因?yàn)椴煌膶W(xué)習(xí)者對(duì)交互方式和圖形界面有著不同的偏好[35]。且有已有的研究發(fā)現(xiàn)，虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境的可用性對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)滿意度有很大的影響[36]。在解決高階思維難題時(shí)（High Order Thinking Skill Problems），場(chǎng)獨(dú)立型學(xué)生會(huì)嘗試采用多種方法解決問(wèn)題，而場(chǎng)依存型學(xué)生會(huì)嚴(yán)格遵從他們學(xué)到的解題方法答題[37]。也有研究表明，場(chǎng)獨(dú)立型學(xué)生更能夠解決難題[38]。在醫(yī)學(xué)教育中，不同認(rèn)知風(fēng)格的學(xué)生在同樣的箱式訓(xùn)練任務(wù)（Box Trainer Tasks）教學(xué)方式下，對(duì)于腹腔鏡手術(shù)技能的學(xué)習(xí)效果差異顯著[39]。在計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)試（Computerized Adaptive Testing，CAT）中，沉思型學(xué)生的反應(yīng)時(shí)要明顯慢于沖動(dòng)型學(xué)生[40]。

此外，也有一些研究表明，不同認(rèn)知風(fēng)格的被試，在面對(duì)復(fù)雜材料情況下，其視空間工作記憶有顯著差異[41]，教師應(yīng)該按照學(xué)生需求在虛擬環(huán)境中創(chuàng)建物體和場(chǎng)景。而VR 環(huán)境可以根據(jù)不同認(rèn)知風(fēng)格和學(xué)習(xí)風(fēng)格的差異，通過(guò)進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)設(shè)計(jì)，便可達(dá)到理想的教育效果[42-43]。另一項(xiàng)研究則顯示，集體中認(rèn)知風(fēng)格的多樣性與集體智慧呈現(xiàn)倒U 曲線關(guān)系，而集體智慧影響集體學(xué)習(xí)效率[44]。在虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境中，學(xué)生也會(huì)存在集體學(xué)習(xí)的情況，根據(jù)學(xué)生的認(rèn)知風(fēng)格進(jìn)行合適的分組，也可提高其學(xué)習(xí)效率。

因此，適合于虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的認(rèn)知風(fēng)格測(cè)試，對(duì)創(chuàng)建優(yōu)良的個(gè)性化虛擬現(xiàn)實(shí)課堂，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本研究探討的認(rèn)知風(fēng)格測(cè)試，其成功之處在于能真正解決個(gè)性化的虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境的測(cè)試問(wèn)題。在以往的虛擬課堂中，通常是設(shè)計(jì)出一套教學(xué)程序，然后，所有學(xué)生統(tǒng)一使用，并沒(méi)有充分考慮學(xué)生的認(rèn)知風(fēng)格差異；教育者應(yīng)該設(shè)計(jì)多套適合不同認(rèn)知風(fēng)格的教學(xué)程序，并且和虛擬認(rèn)知風(fēng)格測(cè)試相配合：在開(kāi)始教學(xué)前，分析學(xué)生的個(gè)性化特征，接著為其匹配最適合的學(xué)習(xí)環(huán)境。這樣才能充分發(fā)揮虛擬課堂的作用，充分照顧不同認(rèn)知風(fēng)格學(xué)生的學(xué)習(xí)差異，以提高虛擬課堂的可用性，而不是“一刀切”式地給每個(gè)學(xué)生安排相同的學(xué)習(xí)環(huán)境。

例如，在一項(xiàng)使用虛擬課堂進(jìn)行二次函數(shù)教學(xué)的研究中，研究者使用投籃游戲來(lái)讓學(xué)生學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，外向型的學(xué)生在學(xué)習(xí)成績(jī)上的提示最為顯著，說(shuō)明投籃游戲可能更適合外向型學(xué)生[45]。這里雖然使用的不是認(rèn)知風(fēng)格測(cè)試，而是“大五人格測(cè)試”，但是依然能夠提示我們：應(yīng)該根據(jù)學(xué)生的個(gè)性特征設(shè)計(jì)不同的虛擬課堂，并根據(jù)虛擬認(rèn)知風(fēng)格測(cè)試的結(jié)果加以匹配。此外，在虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境中進(jìn)行認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)時(shí)，與紙筆測(cè)驗(yàn)相比，使用三維的虛擬現(xiàn)實(shí)測(cè)驗(yàn)，其與虛擬空間的整合度會(huì)更高，也更加簡(jiǎn)便，并且這類(lèi)情境化的“小游戲”設(shè)計(jì)能夠引起學(xué)生的興趣，從而提升虛擬課堂的使用效果。

總之，虛擬認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)比紙筆測(cè)驗(yàn)有更高的生態(tài)效度，能夠更加自然地把測(cè)驗(yàn)融入到虛擬課堂中，它和虛擬課堂的整合性更好，有利于提高虛擬課堂的可用性和學(xué)習(xí)者體驗(yàn)；同時(shí)，可根據(jù)學(xué)生的認(rèn)知風(fēng)格進(jìn)行虛擬課堂的個(gè)性化匹配，能夠提高學(xué)生在虛擬課堂中的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)效果。但是，本研究也存在著一些問(wèn)題，比如在匹配相似模型測(cè)驗(yàn)中，使用的模型未經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化，但此項(xiàng)工作是一個(gè)較為繁瑣的過(guò)程，今后需進(jìn)一步著手進(jìn)行模型的標(biāo)準(zhǔn)化工作，以提高測(cè)驗(yàn)的信效度。

五、結(jié)語(yǔ)

虛擬現(xiàn)實(shí)認(rèn)知風(fēng)格和傳統(tǒng)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)的結(jié)果呈顯著相關(guān)，并具有較好的信效度，說(shuō)明虛擬現(xiàn)實(shí)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)基本可以替代傳統(tǒng)的認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)。虛擬現(xiàn)實(shí)認(rèn)知風(fēng)格測(cè)驗(yàn)是對(duì)開(kāi)發(fā)適合于虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境的個(gè)性化測(cè)驗(yàn)的一次嘗試，對(duì)未來(lái)虛擬課堂的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)也是一個(gè)重要工具，將大大地提高虛擬課堂的可用性和學(xué)生的參與度。尤其是在遠(yuǎn)程虛擬課堂中的應(yīng)用，能夠?yàn)閷W(xué)習(xí)者智能匹配個(gè)性化的學(xué)習(xí)環(huán)境，讓其真正成為助推個(gè)性化學(xué)習(xí)的一種教學(xué)方式，從而推動(dòng)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在教育領(lǐng)域中的深度應(yīng)用。