摘要：数字时代,以多感官表征设计与呈现的视频已成为常见的数字化学习资源。相关理论表明,当学习者视频学习时运用线索与自我解释策略,可能会产生积极的学习效果。为此,文章采用2(图像线索vs.文本线索)×2(预测提示vs.反省提示)的被试间实验设计,以检验线索与自我解释策略对学习者注意力分配、自我解释质量、学习成绩和认知负荷的影响。通过对48名学习者的眼动数据、编码数据、学习成绩和量表数据分析发现:(1)图像线索与反省提示结合使用,显著利于学习者的注意力投入和进行目标驱动的自我解释;(2)文本线索比图像线索更利于提高学习者的视频学习成绩;(3)反省提示对学习者的认知负荷影响要显著高于预测提示,主要表现在时间需求和受挫程度两方面。未来在学习视频设计与应用时,应综合考虑学习内容类型和学习者年龄认知差异,灵活采用线索策略,合理使用反省提示,以平衡学习者的注意力投入与认知负荷。

摘要：随着人工智能等新兴技术的不断涌现与广泛应用,未来职业教育的课堂教学已全面转向培养高素质的创新型应用人才,旨在培养学生的高阶思维和创新实践能力的深度学习,正逐渐成为促进职业教育课堂教学变革的新理念、新方式。为此,从教学目标、教学策略、教学过程、教学评价四个环节构建了面向深度学习的教学设计框架,并基于伴随性评价理念和多模态数据技术,设计了多维度评估学生深度学习情况的数据采集指标,可支持多模态数据驱动的深度学习实现,但仍需要在未来不断加强智能空间的构建、提升教师的数字胜任力与数据素养、促进课堂教学与实训实操对接、确保多模态数据的准确和安全。