使用工具的解开:回答回答吗?

诺玛a华雷斯Collazo^1*简•艾伦¹,杰拉尔丁Clarebout²

教学心理学和技术中心,KU鲁汶,3000年,比利时鲁汶
Onderwijsondersteuning Faculteit Geneeskunde KU鲁汶,3000年,比利时鲁汶

通讯作者:诺玛a华雷斯Collazo电子邮件:(电子邮件保护)

文摘

本文总结了四个实验探索的结果的使用工具。第一个实验表明,工具的使用不仅是在以计算机为基础的学习环境中存在问题(cbl)和相关工具的功能。下面的实验工具的影响进行了探讨(概念地图、兼职问题),tool-related特征(工具交付模式:非/嵌入式工具),工具的建议(非/解释工具功能)和learner-related特征(先验知识,自我效能、目标取向、认知、自律)CBLE工具使用。工具的使用对性能也进行了研究。结果表明,所有提到的特征影响工具的使用;似乎有一个工具和学习者之间的交互,和时间花在这个工具似乎确定性能的关键。

介绍

从教学设计的角度来看,支持设备的存在,也称为工具基于计算机的学习环境(cbl)旨在提高学习成果/性能[1]。然而,独立的背后的意图的设计工具,工具是中性的,直到学习者使用他们(2]。(-)充分学习者如何使用工具影响工具的功能,因此影响了性能(3]。然而,使用工具常常似乎是一个不活动的学习者,因此他们通常避免使用的工具(4]。

工具的使用表明,提出的问题是一个复杂的,互动和非线性tool-learner关系(5]。不幸的是,这种关系的工具和学习者知识的合作伙伴和合作流程仍然是有限的研究,需要解开。一方面,该工具具有不同特点。这些特征都与指导设计师的意图(6]。另一方面,学习者固有的,内在的特征。这些特征是认知、元认知和动机。工具和学习者特征相互作用,如何影响工具的使用;以及如何使用工具工具的功能,因此影响性能的影响问题,检查过程中四个实验(表1)。

四个研究都是建立在温内的认知条件下,苯胺框架和Iiyoshi Hannafin的工具的使用策略5,7,8]。最佳使用工具——会导致积极的学习结果概念化一个深思熟虑的过程中:

1。该工具和功能。工具的使用对性能的影响应该揭示了工具的功能。此外,如果存在的工具,进一步特征相关的工具可能发挥作用。这些类型的工具(如。认知工具),传递模式(嵌入式与nonembedded工具)的工具和工具的建议(解释比没有解释工具的功能)。2。学习者认识到工具(5),选择工具,可以更好的为他们的学习(7),熟练使用这个工具(s) (8]。如果学习者有能力识别、选择和使用工具熟练,他们拥有元认知特点等认知和自我管理技能,帮助他们在使用工具的过程。

3所示。学习者的动机是熟练使用的工具。学习者的动机决定了学习者的努力将使用的工具,因此投资与使用工具的优化。自我效能和目标取向是两个特征与动机性质,探索在使用工具研究[5,7- - - - - -9]。

除了上述工具和学习者特征,这些条件也指学习者特征的认知自然不应该理所当然当调查工具的使用。这一特点,即domainspecific先验知识是学习者内在。先验知识而闻名功率预测性能(9,10),被认为是一个重要的特点使或阻碍学习使用工具(8,11,12]。先验知识似乎也影响工具的使用和与元认知和动机的学习者特征(11- - - - - -13]。

调查结果的研究和总结

最初的研究是探索性和至关重要的基线以下研究。为了这样做,它是重要的第一次调查的复杂性是否使用工具只有站在cbl与否。因此,我们努力分析工具的使用cbl的外在环境。使用的工具是检查在学习环境中使用精神运动的任务(14]。学习者必须建立一个乐高图的帮助下,两个工具:指南和/或视频。有四个条件,与指南,视频指南和视频和没有工具。结果显示工具功能:重大积极作用性能观察。这意味着组织使用工具比没有他们表现得更好。然而,当面对多种工具,学习者难以识别最实用的工具。看来,不同类型的工具影响学习者感知工具功能的方式。因此,学习者使用“实用工具”。学习者特征和进一步的工具特性的影响不能被检索。

在随后的研究(1、2和3)进行更多的扩展和深入的调查。实验研究在CBLE上下文中执行。实验使用不同的工具:兼职问题(研究1),半结构化概念地图(研究2)和多个工具:兼职问题和半结构化概念地图(研究3)(15,16]。每个工具的研究有两个嵌入条件的解释功能和两个non-embedded条件没有解释工具的功能。2和3的研究包括一个控制条件(没有工具,没有解释的工具功能)。总的来说结果显示领域的先验知识,嵌入式工具和兼职问题数量使用工具的积极影响。相反,目标定向、自我效能感和工具的解释功能呈负影响数量的工具时使用的认知和自我调节显示混合效果。关于工具的使用质量,目标取向和non-embedded工具显示出积极的关系。最后,使用工具的重要数量和质量之间的相关性被观察到,只有数量的工具的使用性能的影响。

下一节详细讨论结果。发现相关的工具的功能,因此首先解决工具的使用对性能的影响。接下来,结果基于工具和学习者特征的影响,使用工具了。

主要发现

工具的使用和性能

为了充分解决工具的功能,这是预期使用工具将积极影响性能4]。在所有的研究中,使用的工具有一个积极的影响性能。探索性研究,条件与工具比控制条件。然而,学习者使用的工具,被认为是“至少”功能表现出更好的性能。此外,学习者与多个工具无法看到这些工具是最实用的一个。

在接下来的研究(研究1、2 & 3)使用工具研究从定量(时间和频率)和定性的观点。研究1和2使用单一工具。研究3使用多种工具。在研究1(兼职问题工具)结果表明,只有时间花在以积极的方式影响性能的工具。使用工具的其他方面(频率和质量)对性能没有显著影响。在研究2(与半结构化概念图工具),这两个方面的使用工具的数量(时间和频率)性能的影响。结果喜忧参半。同时积极工具影响性能,所花费的时间的频率使用工具对性能有负面影响。工具的使用质量没有显著影响性能。允许进一步比较和可能更深入地分析工具的功能,研究2包括一个没有工具的控制条件。 The addition of a control condition revealed that the differences among conditions in relation to performance were minimal and no significant differences could be retrieved. This means that the learners in the conditions with tools did not perform any better than the ones with no tools, but they did not perform worse either.

在过去的研究(研究3:与兼职问题和半结构式概念图工具),积极作用时间的工具性能观察。然而,这些影响只是观察到当使用兼职问题。时间在半结构化概念地图上并没有显著地影响性能。此外,频率和质量工具的使用的工具影响性能的一个重要的方式。然而,学习者之间的显著差异对检索性能使用工具和那些没有工具(实验与控制条件)。

时间之间的相互关系,频率和质量也在研究调查1,2和3。结果,首先表示,似乎有重要的工具的使用频率和质量之间的相关性。然而,这种关系的方向是喜忧参半。研究1建议使用工具的质量和频率之间的负相关而研究2表示一个积极的关系这两个测量工具的使用。研究1使用兼职问题,研究2采用半结构化概念地图。此外,在研究3之间的负相关的质量工具的使用和时间的工具(兼职问题)报告;还积极的时间花在兼职问题和时间之间的关系概念地图上被发现。图1展示了上述发现。

学习者对使用工具和工具特性的影响

研究结果显示不同的学习者和工具特征的影响将被描述的工具使用。这意味着不同的学习者和工具特征影响使用工具的数量(时间和频率)将首先解释道。不同的学习者和工具特征影响的质量工具的使用将被描述。

使用工具:量时间的工具

自律,观念和目标取向的工具所花费的时间的影响。关于工具特点、工具类型、工具建议和工具交付模式的工具所花费的时间的影响。如何影响他们使用工具揭示了一个复杂的相互作用在不同的学习者和工具特征和进一步解释道。

三个自我调节能力的工具所花费的时间的影响。三分之二的自我调节能力,即“精化”(研究2)和“批判性思维”(研究3)有积极影响的工具所花费的时间。相比之下,自我调节能力的“组织”(研究2)影响时间花在消极的工具。考虑“细化”的定义和“批判性思维”,这些结果表明,学习者是面向一个更深的理解的研究活动,在这种情况下,使用的工具(细化),和更深的理解学习者的工具他们决定花更多的时间使用的工具(17]。所不同的是,高详尽阐述者花更多的时间在半结构化概念地图而高关键思想家兼职问题上花了更多的时间。此外,学习者高组织能力,也就是说,学习者是谁能够重新组织学习材料进行优化倾向于花更少的时间在工具,特别是半结构化概念图(17]。

感知的作用似乎混合。的感知功能呈负影响所花费的时间的工具。这意味着程度学习者认为使用一个特定的工具将提高他/她的性能以达到一个目标导致了在工具上花费更少的时间,特别是半结构化概念地图(研究2)[18,19]。认知功能的影响,然而,并不是一致的。这种效应消失时控制了不同条件(研究2),当更多的学习者特征包括在分析(研究2)。其他使用工具的看法,即“感知易用性”显示正面以及负面影响所花费的时间的工具。考虑到感知可用性的程度是一个学习者认为一定是可用的和易于使用的工具,然后相信半结构化概念地图将是可用的和容易使用导致更多的时间花在工具(研究2),但相信对兼职问题导致更少的时间花在工具(研究3)(18,19]。

高性能回避目标定向有一个负面影响所花费的时间的工具。性能避免集中在避免规范的能力,指的是低能力的期望,对失败的恐惧和回避失败,这意味着学习者避免和害怕失败的时候减少花在半结构化概念地图(研究3)。图2总结了学习者特征影响的研究工具(所花费的时间20.]。

对工具的特点和他们的影响时间的工具,结果如下。一般工具的类型影响的工具所花费的时间在研究1(兼职问题)和2(半结构化概念地图)。当多个工具被使用,但是,(研究3:兼职问题和半结构化概念地图),花更多的时间在兼职问题导致更好的性能比花时间概念地图。工具交付模式(嵌入式或non-embedded工具)和工具的建议(该工具功能的解释或无法解释的工具功能)在自然特征两个研究1、2和3。结果指出,学习者花费更多的时间在嵌入式工具(研究1和3)比nonembedded工具;此外,它似乎也没有解释,学习者的工具功能投入更多的时间在工具(研究2)比那些工具的解释功能。图3表示这些结果。

数量的使用工具:工具访问的频率:

使用工具的频率只有在non-embedded条件下检查。在本文的研究,没有直接的影响特征频率的工具使用观察。关于学习者特征域先验知识(研究2)和自我效能感(研究1)似乎影响显著的工具使用的频率。域的先验知识指的是知识学习者拥有CBLE教学文本的主题提出的任务。正如前面解决,与领域相关的先验知识是一个重要的认知学习者特征来预测学习(9,10)和支持或阻碍学习使用工具(8,10,12]。自我效能感是指个人信仰有组织的手段有效执行或执行行动的课程(班杜拉,1997年),这意味着selfefficacy影响学习者如何处理工具。这些特性的影响是显著的。学习者高域的先验知识显示较低的工具的使用频率比先验知识;而学习者高selfefficacy显示工具使用频率低于学习者自我效能感较低。换句话说,学习者谁知道更多关于这个话题经常点击的按钮,将访问工具,在这种情况下,半结构化概念地图。另一方面,学习者越相信自己的能力完成CBLE任务,时间越少他们试图点击按钮来访问工具,在这种情况下兼职问题。图4总结了这些发现。

质量工具的使用:

目标取向和工具交付模式似乎对使用工具的质量产生影响。的具体目标取向,影响质量工具的使用方法(研究1)是性能。性能的方法是与学习者的关注他们如何执行和别人如何看待他们的行为20.]。这意味着学习者更关心他们的性能和其他人认为它是如何在兼职问题比学习者更全面的答案不太关心公众认可。此外,低和高掌握回避也影响质量工具的使用积极但只有在与non-embedded交互条件。这表明学习者努力避免误解,失败,犯错误和/或做错了什么以及自由访问工具影响学习者的方式回答了兼职问题[20.]。最后,non-embedded状况也直接影响质量工具的使用(研究1)。学习者与自由访问工具显示更好的反应兼职问题。总结了这些研究结果在图5中。

总的来说,这些结果允许草图工具使用的复杂性不仅在CBLE还在精神运动背景下(探索性研究)。结果也使几个现象值得注意的贡献使用工具的有关工具和学习者特征的影响工具的使用,以及工具的使用对性能的影响。然而,目前的发现不使用工具的问题给出一个统一的答案。他们,而现在一个错综复杂的学习者特征之间的关系,工具的特点,使用工具的工具的功能和性能问题。此外,这些结果提出了更多的问题。这些问题是由三个问题1)工具的使用对性能的影响与该工具功能2)学习者特征工具使用和3)工具在工具的使用特点。此外,方法论的问题得到解决。这些问题构成一个具有挑战性的研究计划,进一步讨论了(图6)。

讨论

问题1:使用工具和性能:

对于缺乏一致性工具的使用对性能的影响,可以发现两个主要研究的问题。第一个问题处理是否工具测量(时间、频率和质量)是有效的指标的评估。例如,考虑到正相关性,这是怀疑的频率使用工具可以衡量质量比数量的使用工具或使用工具的质量是否可以更多数量的测量工具的使用。文献已经表明,质量可以检查使用时间变量(21]。也想知道的频率和质量工具的使用是相同的底层指标变量。本文中的相关性表明,使用工具的高频率密切相关的质量工具一起使用和负面影响性能。鉴于工具使用频率只有以non-embedded条件,那么很可能这non-embedded工具可能会间接影响性能,。之间的正相关的频率和质量工具的使用只能观察到当学习者使用半结构化概念图工具。当学习者使用兼职问题,使用工具的频率性能产生负面影响。这一发现表明,工具可能会影响工具使用行为的类型。因此时间之间的相关性、频率和质量工具的使用应进一步探讨不同的工具类型和工具传递模式(图6)。

第二个问题涉及到这些挑战的工具的功能结果如何通过提高问题(一)是否三个测量工具的使用(时间、频率和质量)是必要的元素来解释工具使用,和(b)三个测量工具的使用是否影响性能为了被视为功能的工具。研究工具的使用很少探讨了时间、频率和质量在一个单一的研究。例如,老爱和同事探讨频率和检索性能产生积极的影响22]。艾伦和Louw只看到部分工具使用频率对性能的影响,而Viau和Larivee显示时间和频率对性能的影响(1,23]。很少有研究同时探讨了时间、频率和质量工具的使用(24,25]。Clarebout只和他的同事们发现了重大的积极作用的时间和质量工具的使用性能;江和艾伦有积极影响的质量工具的使用性能,但负面影响频率的工具的使用对性能和部分时间对工具性能的影响(24,25]。其他的研究也没有分析工具的使用对性能的影响26,27]。这些证据可能因此表明,在一个研究三个可能不需要使用工具测量研究工具的使用。可能是时间、频率和质量工具的使用补偿对方或因为他们测量本质上是相同的。然而,也不知道在什么情况下,什么工具和学习者特征之间的相互关系如何影响工具的使用(时间和频率)进而影响性能(图6)。

问题2:学习者特征使用工具:

第二个问题涉及到学习者特征的识别,强烈影响工具的使用。本文是基于先验知识的理论假设,在cbl有关元认知和动机特征。研究的结果表明,实际上所有这些特征可能是重要的考虑关于工具使用。

域的先验知识被认为是一个重要的认知变量的限制或鼓励使用工具(8]。先验知识表现出积极的影响的频率使用工具(研究2)。这一发现与Renkl的研究结果(学习者高先验知识访问工具较少),同时,它揭示了先验知识可能与工具交互传递模式(嵌入式与nonembedded) [11]。学习者先验知识更倾向于高访问的工具non-embedded条件比低的先验知识。然而,考虑到频率使用工具的性能产生负面影响(研究2),高水平的先验知识的确可能污染的工具的使用,因此性能。这些结果有些令人困惑,因为他们发现,可能会有一个先验知识和工具之间的交互传递模式(图6:问题2)。3中提供了一个进一步讨论问题。

对于学习者元认知特点来确定工具可以在多大程度上帮助他们学习(4,7]。结果对元认知特性的影响是显著的,但并非总是一致的。例如,认知和自我调节能力影响的工具所花费的时间在一个积极的和消极的方式。与自我调节能力,“批判性思维”鼓励更多的时间花在兼职的问题(研究3)而“精化”鼓励更多的时间在半结构式概念地图(研究2)。相比之下,“组织”导致的时间少了半结构化概念地图(研究2)。关于感知,感知功能的概念图有负面影响所花费的时间(研究2)的工具。另外的感知可用性概念地图显示出积极的影响的工具所花费的时间(研究2),但兼职问题的感知可用性呈负影响工具所花费的时间(研究3)。此外,鉴于时间工具性能的影响,这些结果也表明,自律和感知间接影响性能。这些结果强烈建议自我调节能力和感知与工具的类型。到底什么水平的自我调节能力和感知影响工具的使用以及它们与工具类型应该进一步分析。添加更多的不同的工具类型到未来实验可以进一步比较(图6:问题2 & 3)。此外,虽然日志文件提供了一个丰富的数据集,一个更深层次的认识是必要的。观测技术可以提供额外的数据在学习者的行为不能仅通过检索日志文件。(图6:方法论的问题)。

动机特点至关重要提示使用工具(4,7]。有关激励特征的研究表明,目标取向和自我效能感的影响并不总是线性的。例如,低和高水平的掌握与non-embedded交互条件下避免使用工具的质量有积极的作用。相比之下,中等水平的掌握避免交互non-embedded条件没有显著影响工具的使用(研究1)。性能取向的影响发现表明性能方法的积极影响的质量工具的使用(研究1)和避免性能的影响消极的工具所花费的时间(研究3)。考虑到更多的时间花在工具上,性能就越好,那么性能避免消极的方式也影响学习结果。此外,在过去的研究(研究3),掌握方法对频率的影响大小在概念图工具的使用和掌握回避兼职问题是检索的工具的使用质量。结果是不重要的;但是,它们提供的证据强度的目标取向对工具的使用和支持的说法表明目标取向是一种很有前途的在使用工具的复杂性因素,应该进一步研究[28](图6:问题2)。在自我效能感的关系,高自我效能感水平影响负面工具使用的频率。然而,这种影响的方向,仍不清楚。

结果激励特性(自我效能和目标取向)把利害关系的理论立场表明动机是使用工具的关键,因此鼓励更深入地探索使用工具(4]。基于目前的结果,有可能是学习者自我效能感高的也有低水平的先验知识和较低的学习者自我效能感高的先验知识。这些特征之间的相互作用可能最终影响工具的使用的频率。然而,当我们发现光照可能相互作用,这是不可行的检查这个含义不同的研究结果;因此,它仍然是一个猜想,需要进一步评估(图6:问题2)。

额外的评论的这些发现符合学习者和工具之间的交互特性。某些特征只影响所花费的时间在某些工具的工具。细化的自律能力和组织、性能回避目标定向和感知功能影响使用概念图工具时所花费的时间。批判性思维影响工具使用时所花费的时间兼职问题。感知易用性表现出积极的影响在使用概念图但是消极的兼职问题。此外,掌握避免只影响质量工具的使用与工具的交互传递模式特别non-embedded条件。问题提出确定工具的类型如何影响认知,以及什么样的学习者需要嵌入式或non-embedded工具(工具交付模式)。这些研究结果同时也挑战目前的论文和引发的理论模型假设工具和学习者特征不仅可以相互作用也显著相关(图6:问题2和3)。

这一发现表明,感知易用性和感知功能是有效的措施在cbl相关工具的使用。因此,未来的研究探索的认知工具的使用可以用目前的结果作为基准(图6:问题2)。如何解释的工具影响感知似乎不清楚。此外,调查工具和使用其他学习者特征之间的关系研究方法(混合方法研究)或其他类型的仪器,如面试或者自言自语的协议可以让更深入洞察这些错综复杂的关系。这将是进一步解决方法问题(图6:方法论的问题)。

作为最后的话,增加的复杂性的研究工具的使用,可能会有另一个原因导致现在的结果。结果可能是由于学习者的年龄。学习者的认知发展是修改/改善,因他们长大了。因此,工具的使用随着年龄的提高(28]。年长的人更发达的认知;因此,更好的性能在先验知识的关系28]。年龄可以被解释为一个变量相结合的其他因素,其中教育水平和自我调节能力(研究2)。

问题3:工具在工具的使用特点:

第三个问题是有关工具的特点。本文是基于理论假设工具类型、工具交付模式和工具建议在cbl有影响。研究结果显示很有趣的发现。

功能和更少的功能工具的影响进行探索性研究。在接下来的研究(1 - 3),探讨了两种类型的认知工具。这些都是一种知识组织工具(半结构化概念图)和知识生成工具(兼职问题)。结果在所有研究表明工具功能,也就是说,对性能的影响似乎是有利的。不同的工具的积极作用更明显,当只有一个两个工具的出现在CBLE(研究1和2)。然而,当学习者面临工具多个工具——(探索性研究和研究3),使用工具并没有像预期的那样理想。这意味着在探索性研究中,非功能性工具的使用导致了更好的学习成果/性能比使用功能的工具;在研究3中,只使用兼职问题,表现出积极的与性能之间的关系。

具体来说,探索性研究的结果是解释的镜像神经元系统:非功能性工具功能(视频)更多的是考虑到动态可视化可能在精神运动最有效的任务;在研究3讨论,工具的选择似乎是受到易于使用和可用的学习者如何看待这个工具(感知可用性)29日]。这种看法可能是也可能不是积极的。一般来说,它可能是认为探索性研究的结果和研究3符合任务切换模式(30.,31日]。任务切换模式涉及认知任务之间的转移注意力的能力。这种转变(在这种情况下一个工具和其他)之间的转变使学习者更容易响应慢和倾向于赚更多的错误,这就是解决作为一个“转换成本”(32]。探索性研究和研究3多个工具可能有一个开关成本效果的学习者。转换成本可以在进一步调查工具的使用比较的研究需要多长时间学习使用不同的工具,研究人员可以测量成本在切换从一个到另一个工具。研究人员也可以评估工具的不同方面,例如工具熟悉,影响任何额外的时间切换成本(33)(图6:问题3)。另一种方法可能是通过神经成像实验涉及的使用不同的技术来直接或间接形象大脑的功能(32(图6:方法论的问题)。

的另一个原因在研究3学习者更倾向于使用的一种工具可以由每个工具引起的阅读技巧。兼职问题可能需要更多略读技巧,而概念地图可能需要更多的扫描技能。一般来说,略读是快速阅读文本的主要思想因此兼职问题——回答;扫描是用来定位单一事实/概念-完成概念地图是必要的。另一个推理可能与熟悉的工具(图6:问题3)。有可能是学习者倾向于使用他们更熟悉的工具(探索性研究和研究3)。这是一个挑战在研究发现工具可能更功能特定的学习者,对任务和为什么。采取定性研究技术,如面试,考虑到可能会提供一个更好的理解。这是因为定性研究旨在探索人类的元素主题定位研究人员到世界,允许他/她深入了解个体如何看待世界和经验(34]。在这种情况下,定性研究方法可能会提供一个更全面的了解学习者体验如何在cbl中使用的工具。

此外,该类型的工具探索研究中1 - 3被认为是认知工具。在认知工具,建立了不同的子类(8]。在这项研究中,两种不同的认知差异工具遇到:知识组织工具(半结构化概念图)和知识生成工具(兼职问题)。问题是(a)是否更多种类型的工具,例如,信息或脚手架使用工具工具可以带来不同的影响和(b)其他工具(如脚手架工具)与其他工具的特点35(图6:问题3)。

工具传递模式,即嵌入和non-embedded工具,研究在目前的论文。学习者使用嵌入式工具工具上花了更多的时间,当学习者使用non-embedded工具,用工具更多的定性。更具体地说,学习者使用嵌入式工具和工具功能的解释工具,上花了更多的时间比与嵌入式工具但没有解释。只考虑到工具上的时间对性能有积极的影响,这些结果表明,嵌入工具可以使用工具和一个直截了当的解决方案确保积极的学习成果/性能,提高工具的功能。然而,学习者控制他们的学习和缺乏控制可以减少污染的个人学习过程(36]。学习者使用non-embedded工具,无论(no)的解释,使用更多的定性的工具。此外,学习者特征的先验知识和selfefficacy似乎与non-embedded条件。因此,学习者特征的角色可能有更多的发病率在non-embedded条件是因为它有更多空间的影响(图6:问题3)。在nonembedded条件下学习者必须更多的依赖自己的决定,因为他们有更多的“自由”时使用的工具,他们认为他们需要。这些结果并不是决定性的。在研究3中,工具传递模式的影响似乎制服的解释工具的功能。工具功能的解释而不是鼓励学习者使用的工具——他们的勇气。学习者与工具功能的解释工具上花了更少的时间(最终性能产生负面影响)。如何和频率的解释工具的功能被添加在CBLE在研究工具的使用似乎是一个挑战。学习者特征也与工具的解释功能。 What and how learner characteristics affect the explanation of tool functionality or vice versa seems a challenge for future studies. Knowing the type of learners a priori may help the designers of CBLEs decide when to embed tools, what kind of tool(s) should be present (information, cognitive and/ or scaffolding) and whether or not the explanation of tool use should be present. It is therefore necessary to conduct more investigations that can help identify the most optimal tool characteristics for every type of learner (Figure 6: Issue 3).

最后,它也质疑这些工具的特点是成熟的。关于工具传递模式,例如,在目前的研究中,被嵌入或non-embedded的工具。non-embedded工具可以在零水平的“嵌入性”而嵌入式工具可能不同的“嵌入性”水平(23,37,38]。考虑为例,如果一个训练中提供的例子是这样的方式,学习者阅读然后嵌入1级。如果锻炼的例子要求学生计算并填写漏掉的信息在继续之前解决问题,那么根植性是级别2。如果一个锻炼的例子不仅要求计算,还要求学生解释他们的推理,然后嵌入水平更高。在本论文,可能不同的嵌入性工具。当学习者使用兼职问题,他们被要求给一个答案,并提供一个理由。当学习者使用半结构化概念地图,他们需要填空与正确的概念,但没有进一步的理由是必需的。因此,不同级别的“嵌入性”发生在这个调查的工具。有不同程度的“嵌入性”同样的工具可能会允许一个更深层次的了解这个工具传递模式及其对使用工具的影响(图6)。

方法论的问题问

本论文的结果提出方法论的问题。第一个方法论的问题属于调查的方法。主要是定量的方法。添加定性方法可以揭示许多问题仍然悬而未决。最重要的是,调查工具的使用应该超越采用不同的研究方法。混合方法研究自1980年代以来已经非常流行,是一种研究方法,结合定量和定性数据的收集和分析39]。混合方法研究是用于解决从任何相关的角度研究问题,可能超过一种类型的研究视角40]。例如,日志文件的使用与观察相结合,自言自语的协议和/或自我报告(例如,访谈和问卷)可能已经允许数据我们可能不知道的回忆;因此导致更透彻地了解工具的使用问题。

另一个方法论的问题是有关设计和数据分析。考虑使用工具变量参与相互作用的数量,一个更大的样本可以允许更复杂的结构方程建模(SEM)等分析。更复杂的统计分析与定性方法可以揭示重要的发现可能导致的解开工具使用(图6)。此外,在所有的研究样本包含只有学生的教育科学。这可能限制添加到结果的推广。包括更多的异类样本验证结果的影响不同的学习者和工具使用工具的特点目前的论文。

三分之一的方法论问题是提高应对研究设置。研究在实验环境下运行。那么结果就会倾向于批评,因为他们可能不反映现实生活。因此,重要的是进行补充研究(即不同研究设置。、生态环境)。研究设置还与物理有关,文化和社会环境的研究是围绕[41]。因此不同研究设置可以允许更可概括的解释结果(图6)。

最后一个方法论的问题是有关CBLE多种工具的存在。多种工具可能导致切换成本学习者。上述神经成像实验建议为了探索这种现象通过分析大脑的功能。神经成像实验可以提供更细粒度的洞察力的影响上的多个工具使用工具(图6)。然而,神经成像是一种相对较新的研究方法专门探索在cbl中使用的工具。因此,一个巨大的挑战未来的使用工具的研究。

结束语

针对本文中的结果,总结提出了如下。从图6总结与讨论提供了一个坚实的和雄心勃勃的研究议程的优化工具的使用,可以视为一个方针cbl的设计师和研究人员。

•使用工具不仅与cbl有关的一个问题。

•工具与元认知特征的类型,如认知和自我调节能力。具体来说,兼职问题可能需要更高的学习者的批判性思维和感知可用性较低。另一方面,概念地图可能需要学习者感知高可用性,避免高精化和低性能、低感知功能和较低的组织能力

•嵌入式工具可能答案保证工具的使用。

•解释工具的功能没有影响使用工具和工具的使用消极的影响。

•元认知特征如批判性思维的自我调节能力,细化和感知可用性可能是至关重要的增强工具所花费的时间。这些特征应该仔细考虑,因为他们似乎符合类型的工具函数。一些学习者特征可能有更深的影响比其他工具的使用与特定类型的工具。

•激励特征如自我效能和goalorientation似乎和干预工具的使用密切相关。自我效能感会影响使用工具通过影响感知可用性。避免性能水平的学习者可能会密切观察——至少在研究——可能会妨碍使用工具。

•元认知和动机特征似乎是相互关联的复杂性的工具使用。

•使用工具的质量和频率可能不是适当的测量工具的使用:使用工具的质量工具的使用有一个微不足道的影响和频率使用工具的性能产生负面影响。

•花足够的时间在工具可能最终正确的答案来优化工具使用的学习者和保证工具的功能

此外,这些结果为两种理论研究框架提供重要的见解。首先,这些发现维持aptitude-treatment交互的研究范式(ATI) [42,43]。ATI图片复杂的学习者之间的关系和小实验验证发现的工具(44]。ATI理论指出,教学策略或治疗,即工具,与能力被定义为任何可测量的学习者的特征,在这种情况下learner-related特征(45]。

其次,这些研究结果支持卡罗尔模型(46,47]。在卡罗尔的模型中,性能是一个函数的实际花费的时间比学习的时间需要学习列入McIlrath & Huitt在一个简单的方程(47,48]。这个方程所示;“f”对应程度的学习:

学习= f(所需时间/时间)

时间是时间可以学习的结果(机会)和学习者愿意花费的时间(毅力)48]。所需的时间取决于所需的时间学习(能力),和成就是能够理解指令和指令的质量48]。考虑到这个模型中,积极使用工具对性能的影响,因此仅仅取决于学习者的时间花在工具上。然而,时间不应该被简单,纯粹的方式。卡罗尔本人也表示,“这样不是重要的,但在这期间会发生什么”(47]。因此优化学习时间是一个重要因素来提高性能。未来的研究面临的挑战是找出学习者具有不同特点的时间需要花的工具以达到更好的性能水平。在本文中使用日志文件允许更细颗粒的挑战的结果。这些结果设定一个方向进一步研究多粒度时间工具。毕竟,主要目的是通过解开优化工具的使用和性能工具的使用(49,50]。