重体验与自解释：虚拟现实中生成式学习活动对移液技能习得的影响比较研究

《EDUCATIONAL PSYCHOLOGY REVIEW》：Re-Experiencing vs. Self-Explaining: Comparing Generative Learning Activities in VR

本研究针对VR教学中如何优化生成式学习活动(GLA)以提升学习效果的问题，创新性地提出“重体验”学习法，并与传统“自解释”法在161名高中生样本中开展对比。结果表明：两种GLA结合纠正性反馈均能显著改善实验操作安全性（d=1.15-1.18）、减少操作失误（d=0.71-0.87）并提升自我效能感（ηp2=0.422），但自解释组在书面程序性知识测试中表现更优（p=0.031）。该研究为VR环境下的生成式学习理论提供了实证支持，为设计沉浸式技能培训方案提供了新思路。

　　

在科学教育领域，如何通过技术手段有效提升实验操作技能一直是研究者关注的焦点。虚拟现实(VR)技术因其沉浸性和交互性优势，为技能培训提供了新途径，但单纯呈现教学内容往往不足以保证学习效果。生成式学习理论指出，学习效果很大程度上取决于学习者对信息的主动加工深度，而生成式学习活动(GLA)正是促进这种深度加工的关键策略。然而，当前研究对VR环境中不同GLA的比较研究仍显不足，特别是针对操作技能培训的优化设计缺乏系统探索。

这项发表于《Educational Psychology Review》的研究创新性地提出了“重体验”这一新型GLA，并将其与经典的“自解释”活动进行对比。研究团队假设，通过让学习者在VR环境中重新观看自己的操作录像并进行反思，可能比单纯的口头自我解释更能促进技能掌握。该研究基于生成式意义建构框架，重点探讨了不同GLA如何通过可视化、具身化和解释三种加工模式影响学习效果。

为验证这一设想，研究团队设计了严谨的实验方案。161名高中生被随机分为重体验组和自解释组，所有参与者首先在VR环境中学习并完成序列稀释操作，随后接受纠正性反馈。接着，重体验组通过VR设备重新观看自己的操作录像并进行反思，而自解释组则通过文字提示进行自我解释。研究通过多维度指标评估学习效果，包括操作安全性、灵巧性、准确性和知识掌握程度等。

关键技术方法

研究采用预注册的组间设计，使用Meta Oculus Quest 2头显设备运行定制化的VR实验模拟。实验流程包含五个核心环节：VR教程学习、首次移液任务、纠正性反馈、GLA干预（重体验或自解释）和第二次移液任务。关键技术创新在于重体验活动的设计：系统会自动记录学生首次操作的全过程，并以三维可自由移动视角的方式重放，同时在错误点暂停并提示。测评工具包括VR操作表现自动记录系统和书面知识测试，后者采用双盲编码确保信效度。数据分析运用混合方差分析和线性混合效应模型，并针对学校层级效应进行了稳健性检验。

研究结果

H1：生成式学习活动提升操作技能

安全行为表现显示，时间主效应显著（F_(1,150)=116.263, p<0.001, η_p²=0.437），两组学生在接受反馈和GLA后安全行为均有显著改善（重体验组d=1.15，自解释组d=1.18），但组间无显著差异。灵巧性错误分析发现，时间主效应显著（F_(1,144)=57.060, p<0.001, η_p²=0.284），两组错误率均显著降低，且重体验组在第二次任务中表现优于自解释组（p=0.043）。操作准确性改善幅度较小，仅时间主效应显著（F_(1,137)=5.978, p=0.016, η_p²=0.042）。

H2：知识获取的差异比较

书面测试结果显示，自解释组在程序性知识得分上显著高于重体验组（t₍₁₅₉₎=2.17, p=0.031, d=-0.34），概念性知识边缘显著（p=0.058），事实性知识无组间差异。这表明自解释活动更有利于言语性知识的建构。

H3：自我效能感的变化

两组学生的自我效能感均显著提升（F_(1,157)=114.774, p<0.001, η_p²=0.422），重体验组d=0.94，自解释组d=1.04，组间无差异。这表明两种GLA均能有效增强学生的学习信心。

探索性分析

相关分析发现，重体验组中身体所有权与程序性知识（r=0.34）及自我效能感（r=0.37）显著相关，表明具身认知可能在重体验活动中发挥特殊效果。此外，教学过程分析提示，重体验活动中的录像回放可能吸引了学生过多注意力，反而削弱了对解释提示的投入，这可能是其言语性知识表现较差的原因之一。

结论与意义

本研究通过系统比较两种GLA在VR环境中的效果，深化了我们对不同学习活动作用机制的理解。重体验活动通过可视化与具身化加工模式，特别有利于运动技能的提升；而自解释活动则通过言语化加工模式，更有利于陈述性知识的建构。这一发现为生成式意义建构框架提供了实证支持，说明不同GLA可能通过不同的认知加工路径影响学习效果。

研究的实践意义在于为VR教学设计提供了精细化的指导：针对技能培训目标，重体验是值得推荐的活动设计；而针对理论知识掌握，自解释可能是更优选择。未来研究可进一步优化重体验活动的教学设计，如增加专家示范对比、强化反思支架等，以充分发挥其潜在优势。

这项研究不仅拓展了生成式学习理论在沉浸式环境中的应用边界，也为教育技术开发者提供了科学依据，启示我们应基于具体学习目标的特点，有针对性地选择和应用不同的生成式学习策略，从而实现最优化的教学效果。