劉夢(mèng)君 尹加琪 楊 兵 周雨虹

基于智能交互的形成性反饋研究*

劉夢(mèng)君 尹加琪[通訊作者]楊 兵 周雨虹

（湖北大學(xué) 師范學(xué)院，湖北武漢 430062）

形成性反饋是提高學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)與學(xué)習(xí)表現(xiàn)的重要手段。為突破傳統(tǒng)反饋中反饋延遲、有效反饋缺乏等局限，文章依據(jù)基于智能交互的形成性反饋設(shè)計(jì)原則，構(gòu)建了基于智能交互的形成性反饋框架。然后開(kāi)展準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究將研究對(duì)象分為控制組（接收傳統(tǒng)反饋）和實(shí)驗(yàn)組（接收基于智能交互的形成性反饋），使用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，比較兩組各章學(xué)習(xí)成績(jī)前后測(cè)、內(nèi)部動(dòng)機(jī)各維度得分，并分析三次干預(yù)后的認(rèn)知負(fù)荷，結(jié)果表明：基于智能交互的形成性反饋可以在一定程度上提升學(xué)習(xí)成績(jī)、提高學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、降低認(rèn)知負(fù)荷。文章的研究從理論上拓展了人工智能深度融入教學(xué)的方式，并可在實(shí)踐中為教師設(shè)計(jì)更科學(xué)、有效的學(xué)生自主學(xué)習(xí)活動(dòng)方案提供參考。

形成性反饋；智能交互；內(nèi)部動(dòng)機(jī)；認(rèn)知負(fù)荷

引言

形成性反饋是形成性評(píng)價(jià)的核心部分，是指向?qū)W習(xí)者傳遞的旨在改變其思維或行為以提高學(xué)習(xí)效果的信息[1]，可以縮小學(xué)生當(dāng)前的理解或表現(xiàn)與預(yù)期目標(biāo)之間的差距，降低認(rèn)知負(fù)荷，提高學(xué)習(xí)成績(jī)。然而，要形成有效反饋，不僅需要教師的參與，還需要充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性，激發(fā)他們的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和學(xué)習(xí)興趣[2]。目前，傳統(tǒng)教師反饋方式仍占主流，普遍存在反饋延時(shí)、個(gè)性化缺失等問(wèn)題，且在大班授課環(huán)境中這些問(wèn)題尤為嚴(yán)重。

為解決上述問(wèn)題，已有研究者從技術(shù)與策略的角度對(duì)優(yōu)化智能學(xué)習(xí)環(huán)境下的形成性反饋方式進(jìn)行了廣泛探索[3]。其中，智能交互平臺(tái)憑借其能夠提供即時(shí)對(duì)話(huà)交互、調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性、提高學(xué)生學(xué)習(xí)的自主性和評(píng)價(jià)能力、幫助學(xué)生客觀(guān)了解自身的學(xué)習(xí)狀況并彌補(bǔ)知識(shí)漏洞等，為解決傳統(tǒng)反饋中的反饋延時(shí)、個(gè)性化缺失等問(wèn)題提供了可能[4]。目前，學(xué)術(shù)界對(duì)智能交互平臺(tái)上的形成性反饋研究從理論框架逐漸轉(zhuǎn)向?qū)嵺`應(yīng)用。國(guó)內(nèi)外相關(guān)實(shí)證研究表明，對(duì)學(xué)生而言，智能交互平臺(tái)在學(xué)習(xí)行為層面具備促進(jìn)協(xié)作學(xué)習(xí)[5]、提高學(xué)習(xí)成績(jī)的潛能，在認(rèn)知層面能更有效地提高識(shí)別和記憶能力[6]，在內(nèi)部動(dòng)機(jī)層面能激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、緩解學(xué)習(xí)壓力、提高感知價(jià)值[7]。

盡管對(duì)基于智能交互平臺(tái)的形成性反饋已有諸多研究，但仍存在一些不足：①過(guò)多聚焦于片面的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用，缺乏具體的理論支撐；②大多集中于智能交互平臺(tái)對(duì)學(xué)生主觀(guān)體驗(yàn)與學(xué)習(xí)效果的影響，而對(duì)學(xué)生認(rèn)知心理層面尤其是學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、認(rèn)知負(fù)荷等方面的影響鮮有研究；③缺少?gòu)募ぐl(fā)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、降低認(rèn)知負(fù)荷的視角對(duì)智能交互平臺(tái)與形成性反饋進(jìn)行整合的研究?；诖耍狙芯空现悄芙换テ脚_(tái)與形成性反饋，構(gòu)建了基于智能交互的形成性反饋框架，探究其對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)、學(xué)習(xí)內(nèi)部動(dòng)機(jī)及認(rèn)知負(fù)荷的影響，以期幫助教師更加科學(xué)、合理地設(shè)計(jì)并實(shí)施學(xué)生的自主學(xué)習(xí)活動(dòng)，促進(jìn)人工智能深度融合教育教學(xué)過(guò)程。

一 基于智能交互的形成性反饋設(shè)計(jì)原則

在課堂上應(yīng)用基于智能問(wèn)答機(jī)器人的形成性反饋工具，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)反饋的不足。其中，智能交互的形成性反饋工具的設(shè)計(jì)主要依據(jù)自我決定理論和認(rèn)知負(fù)荷理論。

1 自我決定理論視角下的智能交互形成性反饋設(shè)計(jì)原則

自我決定理論（Self-Determination Theory，SDT）提出，內(nèi)部動(dòng)機(jī)是學(xué)生學(xué)習(xí)、適應(yīng)、成長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力。內(nèi)部動(dòng)機(jī)有三種心理需求，即自主性、能力和相關(guān)性[8]。其中，自主性是指?jìng)€(gè)體受自我內(nèi)驅(qū)力影響而行動(dòng)的意識(shí)，能力是個(gè)體對(duì)自己完成某項(xiàng)活動(dòng)的可能性感知，相關(guān)性是指在交互過(guò)程中個(gè)體給予他人或接收他人的情感支持。內(nèi)部動(dòng)機(jī)的心理需求為基于智能交互的形成性反饋設(shè)計(jì)原則提供了支撐，其依據(jù)在于：一方面，它可以促使學(xué)生建構(gòu)自我目標(biāo)區(qū)域，便于在人機(jī)交互中有針對(duì)性地實(shí)施支持學(xué)生完成目標(biāo)的方案，使其發(fā)揮自主性。而為了實(shí)現(xiàn)上述原則，本研究根據(jù)學(xué)生的答案提供不同的反饋內(nèi)容，并給予學(xué)生自主選擇重新答題或直接獲取答案的機(jī)會(huì)；同時(shí)，充分利用智能交互平臺(tái)的富媒體屬性，通過(guò)文字、圖片和表情符號(hào)的形式提供反饋，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。另一方面，它利用微型學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，采用小單元、聚焦重點(diǎn)和自主式的學(xué)習(xí)模式，使學(xué)生集中注意力，提高其自我效能感。因此，智能交互平臺(tái)中的學(xué)習(xí)單元多以學(xué)習(xí)問(wèn)題的形式呈現(xiàn)，且學(xué)習(xí)問(wèn)題按照認(rèn)知水平由低到高、由簡(jiǎn)單到復(fù)雜進(jìn)行設(shè)計(jì)。

2 認(rèn)知負(fù)荷理論指導(dǎo)下的智能交互形成性反饋設(shè)計(jì)原則

認(rèn)知負(fù)荷理論（Cognitive Load Theory，CLT）認(rèn)為，學(xué)習(xí)的成功與否取決于是否有足夠的認(rèn)知資源來(lái)滿(mǎn)足特定學(xué)習(xí)活動(dòng)的需求。當(dāng)經(jīng)歷高認(rèn)知負(fù)荷時(shí)，注意力就會(huì)受到干擾，在需要注意力的任務(wù)上的表現(xiàn)也會(huì)受到影響[9]。一般而言，認(rèn)知負(fù)荷分為內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷、外在認(rèn)知負(fù)荷和相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷三種。其中，內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷主要由任務(wù)的復(fù)雜程度決定，外在認(rèn)知負(fù)荷由學(xué)習(xí)內(nèi)容的呈現(xiàn)形式?jīng)Q定，而相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷與信息處理有關(guān)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)認(rèn)知負(fù)荷的控制，基于智能交互的形成性反饋設(shè)計(jì)原則包括：①通過(guò)改變學(xué)習(xí)者的建構(gòu)圖式，來(lái)降低學(xué)習(xí)者的內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷。例如，將學(xué)習(xí)難題分解為一步步待解決的小問(wèn)題，當(dāng)學(xué)習(xí)者回答錯(cuò)誤時(shí)，智能交互平臺(tái)會(huì)逐步給予提示、類(lèi)比、解釋、舉例等信息——如果一次性呈現(xiàn)所有的信息，會(huì)導(dǎo)致信息被粗淺地處理，并產(chǎn)生過(guò)度的認(rèn)知負(fù)荷。②可結(jié)合多媒體學(xué)習(xí)的原則，通過(guò)簡(jiǎn)化內(nèi)容的呈現(xiàn)形式，來(lái)降低學(xué)習(xí)者的外在認(rèn)知負(fù)荷。例如，去除與學(xué)習(xí)無(wú)關(guān)的元素，突出關(guān)鍵的知識(shí)內(nèi)容。③通過(guò)構(gòu)建新舊知識(shí)的聯(lián)系，來(lái)適當(dāng)增加學(xué)習(xí)者的相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷。例如，利用組織圖式的方法，將知識(shí)點(diǎn)經(jīng)過(guò)意義建構(gòu)，幫助學(xué)習(xí)者處理零散信息并建立關(guān)聯(lián)。

二 基于智能交互的形成性反饋框架的構(gòu)建

1 基于智能交互的形成性反饋框架設(shè)計(jì)

根據(jù)上述設(shè)計(jì)原則，結(jié)合Narciss等[10]的形成性反饋模式，本研究構(gòu)建了基于智能交互的形成性反饋框架，如圖1所示。由于影響形成性反饋的三大要素為教學(xué)情境、學(xué)習(xí)者特征和反饋本身，故本研究首先基于具體的教學(xué)情境，充分考慮學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征，來(lái)設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)任務(wù)；同時(shí)，考慮到反饋本身包含功能、內(nèi)容和機(jī)制三大要素，故形成性反饋框架需提供促進(jìn)學(xué)習(xí)者知識(shí)理解、策略調(diào)整與學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)的功能，在此基礎(chǔ)上完善反饋的內(nèi)容和機(jī)制。此外，為了進(jìn)一步滿(mǎn)足學(xué)生的自主性要求并避免反饋內(nèi)容單一而引起學(xué)習(xí)倦怠，形成性反饋框架還要依托學(xué)習(xí)流程控制、學(xué)習(xí)得分記錄、學(xué)習(xí)意圖識(shí)別的邏輯進(jìn)行整體設(shè)計(jì)。

①教學(xué)情境。教學(xué)情境包括教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容和學(xué)習(xí)任務(wù)。其中，教學(xué)目標(biāo)是學(xué)生掌握基礎(chǔ)知識(shí)與基本操作技能；教學(xué)內(nèi)容涵蓋概念型知識(shí)和應(yīng)用型知識(shí)；學(xué)習(xí)任務(wù)則由一系列學(xué)習(xí)問(wèn)題組成，學(xué)習(xí)問(wèn)題的呈現(xiàn)按照認(rèn)知水平由低到高、由簡(jiǎn)到難依次呈現(xiàn)。

圖1 基于智能交互的形成性反饋框架

②學(xué)習(xí)者特征。對(duì)于學(xué)習(xí)者尤其是對(duì)于課程學(xué)習(xí)的先驗(yàn)知識(shí)不足、且學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)較低的學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，在達(dá)到知識(shí)習(xí)得和應(yīng)用的學(xué)習(xí)目標(biāo)、實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的理解方面，易產(chǎn)生較大的認(rèn)知負(fù)荷。

③反饋要素。反饋要素包含反饋的功能、內(nèi)容和機(jī)制。其中，形成性反饋的功能聚焦于認(rèn)知、元認(rèn)知、動(dòng)機(jī)方面，即首先借助形成性反饋來(lái)促進(jìn)學(xué)習(xí)者的知識(shí)建構(gòu)、有效降低學(xué)習(xí)者的認(rèn)知負(fù)荷；隨后在反饋的過(guò)程中引導(dǎo)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)，使其逐步形成有效的學(xué)習(xí)方法，培養(yǎng)有效的元認(rèn)知技能；最后利用動(dòng)態(tài)反饋引起學(xué)習(xí)者注意，提高其學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)。形成性反饋的內(nèi)容包括信息部分和評(píng)價(jià)部分，其中的信息是指教學(xué)信息，如當(dāng)學(xué)習(xí)者回答錯(cuò)誤時(shí)給予的提示、類(lèi)比、解釋、例子等指導(dǎo)性信息；而評(píng)價(jià)是指對(duì)學(xué)習(xí)者問(wèn)題回答的驗(yàn)證性評(píng)價(jià)，即該答案是正確的還是錯(cuò)誤的。形成性反饋的機(jī)制包括反饋時(shí)機(jī)與反饋調(diào)整，反饋時(shí)機(jī)是智能交互平臺(tái)在學(xué)習(xí)者提交回答后何時(shí)給予反饋，反饋調(diào)整是智能交互平臺(tái)對(duì)學(xué)習(xí)者提交回答后給予反饋的策略進(jìn)行調(diào)整。

④智能交互功能。為了實(shí)現(xiàn)反饋的功能，智能交互平臺(tái)需提供知識(shí)檢測(cè)、方法訓(xùn)練等功能，同時(shí)通過(guò)圖片交互引起學(xué)習(xí)者注意、促進(jìn)學(xué)習(xí)者自我評(píng)價(jià)，使其明確知識(shí)的薄弱環(huán)節(jié)。對(duì)應(yīng)于反饋的內(nèi)容，設(shè)計(jì)智能交互平臺(tái)的知識(shí)庫(kù)時(shí)首先要將學(xué)習(xí)者答案與知識(shí)庫(kù)進(jìn)行匹配，驗(yàn)證答案的正誤；再根據(jù)學(xué)習(xí)需求給予線(xiàn)索提示或詳細(xì)反饋。針對(duì)反饋的機(jī)制，智能交互平臺(tái)采用即時(shí)響應(yīng)的方式，通過(guò)逐步反饋層層遞進(jìn)；同時(shí)，根據(jù)學(xué)習(xí)者的不同選擇，智能交互平臺(tái)進(jìn)行反饋策略調(diào)整，如提供再次嘗試解題或直接查看答案的機(jī)會(huì)。

⑤交互邏輯設(shè)計(jì)。交互邏輯設(shè)計(jì)包括流程控制、計(jì)分設(shè)置和意圖識(shí)別三部分，具體的交互邏輯如下：智能交互平臺(tái)依據(jù)學(xué)生的答題正誤情況，引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)入不同的學(xué)習(xí)流程——如果學(xué)生答對(duì)，受到表?yè)P(yáng)后可根據(jù)自主學(xué)習(xí)意圖，選擇繼續(xù)學(xué)習(xí)或查看解析，同時(shí)平臺(tái)會(huì)記錄加分；如果學(xué)生答錯(cuò)，受到鼓勵(lì)后可根據(jù)自主學(xué)習(xí)意圖，選擇查看解析或再次答題。

2 基于智能交互的形成性反饋框架實(shí)踐

為便于學(xué)生在復(fù)習(xí)環(huán)節(jié)利用智能交互平臺(tái)更好地進(jìn)行自主復(fù)習(xí)，本研究應(yīng)用基于智能交互的形成性反饋框架進(jìn)行實(shí)踐，具體步驟如下：

①設(shè)定交互平臺(tái)。目前，國(guó)內(nèi)外已涌現(xiàn)出多款人工智能交互開(kāi)發(fā)平臺(tái)，如Dialogflow、Snatchbot、Alice等。而符合上文形成性反饋框架設(shè)計(jì)功能和邏輯要求的是開(kāi)源平臺(tái)Flow.ai，它具有如圖1中所示的智能交互功能和邏輯特點(diǎn)。

②創(chuàng)設(shè)合適問(wèn)題。本研究選取的學(xué)習(xí)內(nèi)容來(lái)自科學(xué)出版社于2018年出版的《大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)》的第一章“計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)”（應(yīng)用型）、第二章“硬件基礎(chǔ)”（概念型）和第四章“算法與程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)”（應(yīng)用型）。由于第三章為“操作系統(tǒng)基礎(chǔ)”，主要涵蓋操作系統(tǒng)的定義、歷史及功能，涉及的知識(shí)點(diǎn)比較簡(jiǎn)單，學(xué)生易于掌握，故不作為復(fù)習(xí)重點(diǎn)；而第一、二、四章是本課程重點(diǎn)，也是后續(xù)深入學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)，故本研究選取這三章作為學(xué)習(xí)內(nèi)容。每一章節(jié)的復(fù)習(xí)題均根據(jù)教學(xué)目標(biāo)設(shè)計(jì)；同時(shí)，根據(jù)布魯姆的教育目標(biāo)分類(lèi)法，按照學(xué)習(xí)目標(biāo)的要求，設(shè)計(jì)的復(fù)習(xí)題由簡(jiǎn)單到復(fù)雜分層次提問(wèn)，涵蓋知識(shí)、理解、應(yīng)用三個(gè)層面。

③設(shè)置反饋機(jī)制。若學(xué)生作答正確，就反饋“恭喜你答對(duì)啦”“你真是太棒了”等肯定性評(píng)價(jià)話(huà)語(yǔ)；接著提供快捷回復(fù)，學(xué)生可以選擇查看改題的解析，或是直接進(jìn)入下一題的作答。若學(xué)生作答錯(cuò)誤，就反饋如“很遺憾答錯(cuò)咯”“不對(duì)哦”等鼓勵(lì)性話(huà)語(yǔ)，并給予該題的提示，如該題相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)、做題的方法及策略等；接著提供快捷回復(fù)，學(xué)生可以選擇查看答案，或是根據(jù)提示再次嘗試。當(dāng)學(xué)生做完最后一道題后點(diǎn)擊“完成訓(xùn)練”，便可查看本次練習(xí)的總成績(jī)。圖2展示了一個(gè)智能交互平臺(tái)根據(jù)學(xué)習(xí)者應(yīng)答給予即時(shí)反饋的過(guò)程畫(huà)面。

圖2 智能交互會(huì)話(huà)工具用戶(hù)界面（部分）

圖3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)流程

三 研究設(shè)計(jì)

本研究基于上文框架提出研究假設(shè)，并選取合適的研究對(duì)象和實(shí)驗(yàn)工具，開(kāi)展準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究。

1 研究假設(shè)

本研究從基于智能交互的形成性反饋提升學(xué)習(xí)成績(jī)、提高學(xué)習(xí)內(nèi)部動(dòng)機(jī)、降低認(rèn)知負(fù)荷三方面提出研究假設(shè)：①與傳統(tǒng)反饋相比，基于智能交互的形成性反饋更有助于學(xué)生提高學(xué)習(xí)成績(jī)；②與傳統(tǒng)反饋相比，基于智能交互的形成性反饋有助于提高學(xué)生學(xué)習(xí)的內(nèi)部動(dòng)機(jī)；③與傳統(tǒng)反饋相比，基于智能交互的形成性反饋有助于降低學(xué)生認(rèn)知負(fù)荷。

2 研究對(duì)象

本研究以湖北省武漢市H大學(xué)2020級(jí)本科生為研究對(duì)象，并基于準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究中的實(shí)驗(yàn)組和控制組前后測(cè)方案，對(duì)參與者按其原有的班級(jí)進(jìn)行分組：傳統(tǒng)反饋班（控制組）由109名法學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生組成，智能交互反饋班（實(shí)驗(yàn)組）由61名國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易專(zhuān)業(yè)的學(xué)生和45名經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生組成。由于實(shí)驗(yàn)過(guò)程涉及三輪，而部分學(xué)生缺席導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，因此后期篩選時(shí)只保留數(shù)據(jù)完整的學(xué)生，最終確定控制組85人、實(shí)驗(yàn)組88人。兩組學(xué)生由同一教師在不同時(shí)間講授相同內(nèi)容，但在復(fù)習(xí)階段，控制組接收傳統(tǒng)反饋，而實(shí)驗(yàn)組接收智能交互的形成性反饋。

3 實(shí)驗(yàn)工具

（1）形成性反饋習(xí)題、章節(jié)測(cè)驗(yàn)

第一、二、四章教學(xué)目標(biāo)的測(cè)試問(wèn)題由授課教師設(shè)計(jì)，題型包括選擇題、填空題，每題1分。其中，第一章前后測(cè)均為13題，滿(mǎn)分為13分；第二章前后測(cè)均為8題，滿(mǎn)分為8分；第四章前后測(cè)均為9題，滿(mǎn)分為9分。在每一章學(xué)習(xí)開(kāi)始前進(jìn)行成績(jī)檢測(cè)，評(píng)估學(xué)生的初始學(xué)習(xí)水平；在復(fù)習(xí)階段結(jié)束后進(jìn)行后測(cè)，評(píng)估學(xué)生的知識(shí)掌握情況。

（2）內(nèi)部動(dòng)機(jī)量表

McAuley等[11]提出內(nèi)部動(dòng)機(jī)量表用于測(cè)量與學(xué)習(xí)環(huán)境有關(guān)的內(nèi)部動(dòng)機(jī)主觀(guān)體驗(yàn)。本研究對(duì)該內(nèi)部動(dòng)機(jī)量表進(jìn)行改編，包括興趣—享受、緊張—壓力、感知選擇、感知能力、感知價(jià)值5個(gè)維度。其中，興趣—享受維度衡量?jī)?nèi)在動(dòng)機(jī)，由7個(gè)題項(xiàng)組成；感知選擇、感知能力是內(nèi)在動(dòng)機(jī)的正向預(yù)測(cè)因子，分別包含4個(gè)、5個(gè)題項(xiàng)；緊張—壓力是內(nèi)在動(dòng)機(jī)的負(fù)向預(yù)測(cè)因子，此維度由5個(gè)題項(xiàng)組成；感知價(jià)值反映了人們體驗(yàn)有用活動(dòng)時(shí)的內(nèi)化和自我調(diào)節(jié)，此維度包括4個(gè)題項(xiàng)。所有25個(gè)題項(xiàng)都采用李克特七點(diǎn)量表計(jì)分，1表示非常不同意，7表示非常同意。

（3）認(rèn)知負(fù)荷量表

認(rèn)知負(fù)荷量表改編自PAAS量表[12]。該量表采用李克特六點(diǎn)量表計(jì)分，設(shè)有8個(gè)題項(xiàng)：“精神負(fù)荷”維度有5個(gè)題項(xiàng)，“心理努力”維度有3個(gè)題項(xiàng)。其中，精神負(fù)荷是指任務(wù)與學(xué)科特征之間的交互程度，即資源對(duì)于研究對(duì)象的學(xué)習(xí)難度；心理努力代表分配給適應(yīng)任務(wù)要求的認(rèn)知能力，即研究對(duì)象的心理投入努力程度。

表1 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃安排

4 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

控制組與實(shí)驗(yàn)組的對(duì)比實(shí)驗(yàn)分3輪進(jìn)行，實(shí)驗(yàn)流程如圖3所示。在每輪學(xué)習(xí)章節(jié)知識(shí)前，先讓學(xué)生完成內(nèi)部動(dòng)機(jī)量表的填寫(xiě)，然后通過(guò)機(jī)房的考試系統(tǒng)完成該章節(jié)測(cè)試題，兩份測(cè)試數(shù)據(jù)作為前測(cè)數(shù)據(jù)；教師正常授課，在下一次輪授課中，實(shí)驗(yàn)組通過(guò)智能交互平臺(tái)的問(wèn)答機(jī)器人進(jìn)行問(wèn)答式的知識(shí)復(fù)習(xí)，而控制組先使用在線(xiàn)問(wèn)卷進(jìn)行問(wèn)答式的知識(shí)復(fù)習(xí)、其后由教師給予答疑反饋。復(fù)習(xí)之后，兩組依然需要測(cè)試該章節(jié)的內(nèi)容、內(nèi)部動(dòng)機(jī)水平和認(rèn)知負(fù)荷水平，以上3份測(cè)試數(shù)據(jù)作為每一章節(jié)的后測(cè)數(shù)據(jù)。具體的實(shí)驗(yàn)計(jì)劃安排如表1所示。

四 研究結(jié)果

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用SPSS 19.0進(jìn)行分析。本研究首先計(jì)算了克隆巴赫系數(shù)值，以檢驗(yàn)改編后量表的內(nèi)部一致性。內(nèi)部動(dòng)機(jī)和認(rèn)知負(fù)荷各維度的信度檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，可以看出：所有量表各維度的克隆巴赫系數(shù)值都大于0.6，都可以接受。隨后，本研究使用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)對(duì)兩組各章學(xué)習(xí)成績(jī)前后測(cè)、內(nèi)部動(dòng)機(jī)各維度得分進(jìn)行了比較，并對(duì)三次干預(yù)后的認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行了比較。

表2 內(nèi)部動(dòng)機(jī)量表和認(rèn)知負(fù)荷量表各維度的信度檢驗(yàn)

表3 學(xué)習(xí)成績(jī)前后測(cè)獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

1 實(shí)驗(yàn)組和控制組各章學(xué)習(xí)成績(jī)前后測(cè)比較

本研究對(duì)實(shí)驗(yàn)組和控制組的各章學(xué)習(xí)成績(jī)前后測(cè)進(jìn)行了獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示，可以看出，基于智能交互的形成性反饋在一定場(chǎng)景下可以提高學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)。具體來(lái)說(shuō)，兩組的第一、四章成績(jī)變化量具有顯著性差異，且實(shí)驗(yàn)組的成績(jī)提升幅度顯著高于控制組。盡管控制組第二章的成績(jī)變化量略高于實(shí)驗(yàn)組，但是差異不顯著。由此可見(jiàn)，對(duì)于概念學(xué)習(xí)，傳統(tǒng)反饋和基于智能交互的形成性反饋對(duì)于學(xué)生的學(xué)習(xí)促進(jìn)效用相當(dāng)；而對(duì)于偏應(yīng)用計(jì)算型知識(shí)，基于智能交互的形成性反饋有更好的促進(jìn)效果。

2 實(shí)驗(yàn)組和控制組內(nèi)部動(dòng)機(jī)各維度得分比較

本研究對(duì)內(nèi)部動(dòng)機(jī)各維度得分進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示，可以看出，基于智能交互的形成性反饋可以在學(xué)習(xí)早中期提高學(xué)生學(xué)習(xí)的內(nèi)部動(dòng)機(jī)。具體來(lái)說(shuō)，在興趣—享受維度，第一次干預(yù)后，兩組的興趣水平變化顯著不同（t=-2.87，＜0.05）：控制組水平下降、實(shí)驗(yàn)組水平上升，說(shuō)明與傳統(tǒng)反饋相比，基于智能交互的形成性反饋通過(guò)提供靈活問(wèn)答的反饋機(jī)制和圖文并茂的反饋內(nèi)容能有效提高學(xué)習(xí)興趣。第二次干預(yù)后，兩組的興趣水平變化沒(méi)有顯著性差異（均有所提高），表明學(xué)生對(duì)這兩種反饋都感到滿(mǎn)意。而第三次干預(yù)后，兩組的變化也沒(méi)有顯著性差異（均有所下降），表明實(shí)驗(yàn)后期學(xué)生對(duì)這兩種反饋產(chǎn)生了倦怠心理。

表4 內(nèi)部動(dòng)機(jī)各維度變化量獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

在緊張-壓力維度，第一次干預(yù)后，兩組的壓力水平變化顯著不同（t=2.49，＜0.05）：控制組的水平上升、實(shí)驗(yàn)組的水平下降，表明控制組因需緊跟教師教學(xué)步驟、不能即時(shí)解決困惑，而產(chǎn)生了更高的緊張和壓力感。第二次干預(yù)后，兩組的壓力水平均有所下降，但兩組差異不顯著（t=-.58，＞0.05）。而第三次干預(yù)后，兩組的壓力水平產(chǎn)生顯著性差異（t=2.14，＜0.05），其中控制組壓力水平回升、實(shí)驗(yàn)組壓力水平下降，表明長(zhǎng)期的單一反饋會(huì)增加學(xué)生的心理負(fù)擔(dān)與學(xué)習(xí)壓力；而長(zhǎng)期接受基于智能交互的自主學(xué)習(xí)，學(xué)生的壓力水平會(huì)降低。

在感知選擇維度，第一次干預(yù)后，兩組的感知選擇水平變化顯著不同（t=-2.06，＜0.05），即控制組的水平下降、實(shí)驗(yàn)組的水平上升。而第二次、第三次干預(yù)后，兩組的感知選擇水平變化均沒(méi)有顯著性差異。學(xué)生初次接觸智能交互平臺(tái)能更好地提高感知選擇水平，可能因?yàn)閷W(xué)生更喜歡自主性較強(qiáng)的復(fù)習(xí)方式，但由于其單一的問(wèn)答機(jī)制，學(xué)生的后期感知選擇水平有所下降。

在感知能力維度，兩組在三次干預(yù)后的感知能力水平變化不具有顯著性差異。具體而言，控制組的水平呈先下降后上升的趨勢(shì)，而實(shí)驗(yàn)組的水平呈先上升后下降的趨勢(shì)?；谥悄芙换サ男纬尚苑答伳軌蛱峁┘磿r(shí)的反饋，并提供不同的學(xué)習(xí)選擇，這樣的設(shè)定能夠增強(qiáng)學(xué)生的感知能力和信心。但是，傳統(tǒng)的教師延時(shí)反饋也能在一定程度上滿(mǎn)足感知要求。

在感知價(jià)值維度，第一次干預(yù)后，兩組的感知價(jià)值水平具有顯著性差異（t=-3.35，＜0.05），即兩組的水平均下降，可見(jiàn)學(xué)生起初對(duì)兩種反饋都不認(rèn)可。但是，實(shí)驗(yàn)組的感知價(jià)值水平下降較少，且標(biāo)準(zhǔn)差較低。原因可能在于實(shí)驗(yàn)組第一次使用智能交互平臺(tái)，對(duì)此持保守態(tài)度。而在第二次干預(yù)之后，控制組的水平仍然下降，而實(shí)驗(yàn)組的水平有所提高，兩組的變化有顯著性差異（t=-2.08，＜0.05）。由此可見(jiàn)，學(xué)生第二次使用智能交互平臺(tái)后逐漸熟悉平臺(tái)功能，認(rèn)為平臺(tái)能給知識(shí)理解增加更多價(jià)值。而控制組接受傳統(tǒng)反饋的機(jī)制受限，以至對(duì)傳統(tǒng)反饋不認(rèn)可。而在第三次干預(yù)后，兩組的感知價(jià)值水平差異不顯著（t=1.94，＞0.05），即兩組的水平均下降。實(shí)驗(yàn)組水平下降的原因可能在第四章較復(fù)雜的學(xué)習(xí)中，平臺(tái)不能很好地滿(mǎn)足學(xué)生的需求。

3 實(shí)驗(yàn)組和控制組三次干預(yù)后的認(rèn)知負(fù)荷比較

本研究對(duì)兩組學(xué)習(xí)完第一章后的認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示，可以看出，隨著對(duì)智能交互平臺(tái)使用的逐漸熟練，基于智能交互的形成性反饋可以降低學(xué)生認(rèn)知負(fù)荷。表5顯示，兩組的認(rèn)知負(fù)荷水平?jīng)]有顯著性差異（t=-.05，＞0.05），即兩組的認(rèn)知負(fù)荷水平均較低。由此可見(jiàn)對(duì)于第一章的復(fù)習(xí)，兩種反饋并未對(duì)學(xué)生產(chǎn)生較大的認(rèn)知負(fù)荷。

表5 第一次干預(yù)后兩組的認(rèn)知負(fù)荷比較結(jié)果

表6 第二次干預(yù)后兩組的認(rèn)知負(fù)荷比較結(jié)果

表7 第三次干預(yù)后兩組的認(rèn)知負(fù)荷比較結(jié)果

完成第二章學(xué)習(xí)后，兩組的認(rèn)知負(fù)荷獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示，可知實(shí)驗(yàn)組的認(rèn)知負(fù)荷水平顯著低于控制組（t=2.01，＜0.05）。原因可能是學(xué)生熟悉智能交互平臺(tái)后有更多的自主選擇；另外，第二章為概念性知識(shí)，學(xué)生更易掌握，認(rèn)知負(fù)荷較小?？刂平M因?yàn)槭褂脝?wèn)卷星答題感覺(jué)十分麻煩，且答題后沒(méi)有立即得到反饋，故易產(chǎn)生沮喪感，導(dǎo)致精神負(fù)荷較大。同時(shí)，由于兩組使用的習(xí)題相同，因此付出的心理努力沒(méi)有顯著性差異（t=1.52，＞0.05）。

完成第四章學(xué)習(xí)后，兩組的認(rèn)知負(fù)荷獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示，可知實(shí)驗(yàn)組的認(rèn)知負(fù)荷水平顯著低于控制組（t=2.53，＜0.05）。實(shí)驗(yàn)組的精神負(fù)荷較小，可能由于基于智能交互的反饋能快速響應(yīng)答題且提供新的答題機(jī)會(huì)，因而學(xué)生不會(huì)感到困難；而傳統(tǒng)反饋存在延時(shí)的問(wèn)題，學(xué)生在答題上耗時(shí)更長(zhǎng)?？刂平M的心理努力程度較高，表明教師給予的延時(shí)性反饋難以滿(mǎn)足學(xué)生的知識(shí)需求。

五 結(jié)論與建議

依據(jù)自我決定理論和認(rèn)知負(fù)荷理論，本研究構(gòu)建了一套基于智能交互的形成性反饋框架并將其應(yīng)用于實(shí)踐。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于智能交互的形成性反饋具有以下功能：①能夠促進(jìn)學(xué)生對(duì)應(yīng)用型知識(shí)的掌握。智能交互的反饋設(shè)計(jì)允許學(xué)生根據(jù)自己的進(jìn)度復(fù)習(xí)，使其得到及時(shí)的反饋，并提供重復(fù)答題的選項(xiàng)，這些都有利于知識(shí)的鞏固和記憶。在反復(fù)的練習(xí)中，得到提示的學(xué)生能調(diào)整自己的認(rèn)知、元認(rèn)知策略，掌握解題的規(guī)律與方法。②能夠提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣。交互式的對(duì)話(huà)學(xué)習(xí)與社交聊天形式一致，學(xué)習(xí)者相對(duì)熟悉，因此基于智能交互的反饋設(shè)計(jì)更聚焦于參與度，較少關(guān)注指示說(shuō)明。同時(shí)，學(xué)生可方便且重復(fù)地復(fù)習(xí)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)，而學(xué)習(xí)的靈活性有利于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣[13]。③有助于降低學(xué)生的認(rèn)知負(fù)荷?；谥悄芙换サ男纬尚苑答佂ㄟ^(guò)循序漸進(jìn)的提示，降低了學(xué)生掌握知識(shí)的難度，避免學(xué)生產(chǎn)生畏難情緒；同時(shí)，教學(xué)方式與學(xué)習(xí)內(nèi)容的呈現(xiàn)形式會(huì)影響學(xué)生的心理努力水平。

可見(jiàn)，基于智能交互的形成性反饋可以促進(jìn)學(xué)生掌握知識(shí)、增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、降低學(xué)生的認(rèn)知負(fù)荷?；诖?，本研究針對(duì)教學(xué)中使用的智能交互平臺(tái)的設(shè)計(jì)提出如下建議：①可將智能交互平臺(tái)作為應(yīng)用型知識(shí)的反饋工具，提供更積極的、以學(xué)習(xí)者為中心的反饋方式。因?yàn)閷?duì)于偏概念性、記憶性的知識(shí)而言，學(xué)習(xí)者所調(diào)用的組織圖式方式較為簡(jiǎn)單，通過(guò)智能交互反饋系統(tǒng)將相關(guān)概念聯(lián)系在一起，可以減輕工作記憶的負(fù)擔(dān)。②需更多地關(guān)注如何維持學(xué)習(xí)興趣。因?yàn)榛谥悄芙换サ男纬尚苑答伕袼饺酥鷮?dǎo)，能通過(guò)會(huì)話(huà)答疑解惑，提供即時(shí)且有情感的反饋，更利于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。③應(yīng)在交互過(guò)程中完成知識(shí)的組織和學(xué)習(xí)。因?yàn)橹R(shí)對(duì)話(huà)交互的傳遞方式可以降低學(xué)生組織知識(shí)、完成知識(shí)學(xué)習(xí)任務(wù)的認(rèn)知能力要求，進(jìn)而降低認(rèn)知負(fù)荷。

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Research on Formative Feedback Based on Intelligence Interaction

LIU Meng-jun YIN Jia-qi[Corresponding Author]YANG Bing ZHOU Yu-hong

Formative feedback is an important means to improve learning motivation and learning performance. In order o break through the limitations of traditional feedback such as delayed feedback and lack of effective feedback, the paper constructed a formative feedback framework based on intelligent interaction according to the design principle of formative feedback based on intelligent interaction.. After that, a quasi-experimental study was carried out, which divided the research subjects into a control group (who received traditional feedback) and an experimental group (who received formative feedback based on intelligent interaction). In addition, independent samples T-test was used to compare the pre- and post-tests of learning achievement in each chapter, the scores of each dimension of internal motivation, and the cognitive load after three interventions in both groups. The results showed that formative feedback based on intelligent interaction could improve learning performance, increase motivation, and reduce cognitive load to some extent. The research in this paper theoretically expanded the ways in which artificial intelligence can be deeply integrated into teaching and learning, and can be used in practice as reference for teachers to design more scientific and effective student autonomous learning activity programs.

formative feedback; intelligent interaction; internal motivation; cognitive load

G40-057

A

1009—8097（2022）06—0062—10

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.06.007

本文為教育部人文社會(huì)科學(xué)青年項(xiàng)目“基于認(rèn)知診斷的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力評(píng)測(cè)與個(gè)性化推薦機(jī)制研究”（項(xiàng)目編號(hào)：19YJC880093）的階段性研究成果，并受湖北省自然科學(xué)基金“基于區(qū)塊鏈的新高考綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)安全管理機(jī)制研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2021CFB470）資助。

劉夢(mèng)君，副教授，博士，研究方向?yàn)榻逃龜?shù)據(jù)挖掘、教育數(shù)據(jù)安全，郵箱為lmj_whu@163.com。

2021年11月14日

編輯：小時(shí)