摘要：教育智能体(Pedagogical Agent,PA)对认知学习的作用是目前学界关注的热点问题之一,然而,已有研究尚未能对此给出明确的答案。为此,通过筛选并梳理2011至2019年间围绕教育智能体的实证研究文献29篇,分析PA研究的基本理论、观点和方法,可以发现,当前围绕教育智能体的原则或理论仍存在一定的争议。基于此,利用“教育智能体-应用情形”模型(Pedagogical Agents-Conditions of Use,PACU),并结合内容分析方法,从功能、设计、学习者和学习环境四个方面,对PA与学习表现、学习动机和认知负荷的影响关系进行分析发现,教育智能体的内部因素(功能、设计)是近十年研究的热点,智能化的情绪、认知调节功能以及视线指引功能,对学习表现和学习动机有显著促进作用;但对教育智能体外部因素(学习者、学习环境)的研究,还处于较为浅层的状态。因此,未来应以智能技术为支撑,由内及外全面、深入地开展研究,并从研究设计角度加强对各因素间调节/中介作用的关注。

摘要：在数字化学习环境中,拥有具身形象的教育智能体可以承担人类教师的部分社会功能,从而改善学习者社会交互不足的问题。不过,已有研究发现,教育智能体的积极情绪线索并不总是能唤起学习者的积极情绪,其原因可能与情绪的测量方法有关。具体而言,人类的情绪具有波动性和衰弱性,量表等事后测量工具难以准确地记录学习者的即时情绪反应。为有效测量教育智能体情绪线索对学习者的影响,设计采用主观(量表)、客观(面部表情识别)相结合的方式,旨在测量高校学习者在不同学习情境中的过程性情绪反应、结果性情绪感知以及他们的学习动机。实验数据分析结果表明:积极的情绪线索可以显著提升学习者的内在目标倾向和任务价值;积极的情绪线索可以促进学习者的积极情绪,并且基于面部表情的测量方法,可以更加精准地反馈学习者的过程性情绪,尤其是对教育智能体情绪线索的即时反应。该研究结果在实践层面,扩充了对教育智能体情绪线索作用效果的理解;在方法层面,应用了智能技术支撑的及时性、精细化测量方法,为智能化的情绪感知、计算与调节奠定了基础。

摘要：反思是培养创新能力的重要方式,利用学习日志进行反思是促进深度学习的重要途径。针对学生利用学习日志进行自主反思时存在片面化、碎片化等问题,且难以促进学习者的深度反思,探讨学习日志反思脚手架设计方法,以帮助学习者提高反思水平,从而促进其实现深度学习。在文献综述的基础上提出反思脚手架的三个设计原则:全面性、递进性和引导性,并构建学习日志反思脚手架,具体包括“内容反思”“过程反思”“前提反思”三个维度;其次,将其用于某高校在线实验课程中,将学生分为高成绩组和低成绩组,从反思水平、学习效果两方面验证其有效性。结果表明,学习日志反思脚手架解决了反思内容片面性、碎片化的问题,实现了反思内容的系统化,能够显著提升学习者的反思水平及学习效果。