深度混合學習設計模型的構建與實證研究*

沈霞娟 張寶輝 張 浩

深度混合學習設計模型的構建與實證研究*

沈霞娟1張寶輝2張 浩1

（1．揚州大學 新聞與傳媒學院，江蘇揚州 225009；2．陜西師范大學 教育學部，陜西西安 710062）

在教育高質量發展的時代背景下，混合學習雖備受關注，但依然存在淺層低效的現實問題。為充分發揮混合學習的潛在優勢，文章引入深度學習理論，構建了系統完善的深度混合學習設計模型，并以“教育文獻檢索與分析”課程為例開展實證研究，驗證了模型的應用效果。研究發現：從學習結果來看，學生對課程知識掌握良好，深度學習能力顯著提升，滿意度較高；從學習過程來看，高水平的行為、認知和情感投入是實現深度學習的重要內因，“以學生為中心”的課堂結構、面向高階認知的問題環境和技術支持的高效交互是促進深度學習的關鍵外因。文章旨在為優化混合學習的設計提供方法指導，并對推進深度學習的落地實施具有重要意義。

深度學習；混合學習；設計模型；實證研究

引言

在《2021地平線報告:教與學版》中，混合學習再次入選影響高等教育未來發展的關鍵技術與實踐[1]，彰顯了巨大的應用潛力。然而，混合學習具有空間場域多、技術門檻高、活動設計復雜的典型特征，一線教師較難準確把握混合學習的設計方法和實施邏輯，僅在表面上做到線上與線下學習的簡單結合，未能實現統一、有效的教學設計，從而導致混合學習效果欠佳。景玉惠等[2]發現，混合學習存在線上線下學習內容分配不當、學習活動非互補設計、學習結構松散等突出問題。彭飛霞等[3]進一步指出，由于理論儲備不足、技術運用不當、教學能力不強等原因，致使部分混合學習陷入“場面熱鬧、內涵不足”的兩難之地。

“十四五”期間，教育將進入高質量發展新階段，破解混合學習的發展困境、加速混合學習的實踐應用迫在眉睫。因此，我們需要以更加開闊的視野審視混合學習，引入新的指導理論、實踐方法或技術手段，以促進混合學習的迭代發展。大量研究證明，深度學習作為一種先進的學習理念，能夠有效調動學習者的內部動機和積極參與，正在成為變革學習方式、培養創新能力的重要抓手[4]，為解決混合學習現存的“淺層低效”問題提供了新的思路。基于此，本研究嘗試構建促進深度學習的混合學習設計模型，并驗證模型的應用效果，以期為促進教育高質量發展提供課程層面的參考范例。

一 文獻綜述

隨著人們對教學質量的反思，深度學習和混合學習逐漸融合發展，并形成了重要的交叉研究領域，可簡稱為“深度混合學習”（Deep Blended Learning，DBL）。其中，“深度”表示該類學習以知識應用和遷移為核心目標，“混合”表示需要線上/線下學習的有機結合。DBL通過對學習質量和學習環境的綜合表述，有效實現了混合學習中目標與手段的統一，典型特征是高階性、參與性、融合性與優質性。

近年來，DBL相關研究聚焦于教學設計、實施路徑和評價方案三大方面：①DBL教學設計一直是研究焦點，多數研究者傾向于依據教學時序闡述設計思路，如黃志芳等[5]提出了面向深度學習的3×3混合學習模式，揭示了課前、課中、課后學習的職責分工和內在邏輯；另有部分研究者關注混合學習中深度學習活動的融入比例和難度調節，如朱永海[6]提出了階梯式加深混合教學一般模式，旨在實現靈活的學習深度控制。②DBL實施路徑需要充分考慮混合學習的環境特征，典型成果是基于深度學習路線形成具體方案，如譚爽[7]將DBL歸納為“知識獲取、反思、遷移、測評”四個目標點，涵蓋“知識點、交互點、實踐點、評價點”四個關鍵點，對應于“課前、課中、課后、結課”四個階段。③DBL評價方案具有精細化、多元化的特征，常見的評價方法包括形成性測驗、開放性實踐作業、總結性遷移測試、思維導圖、反思日記等[8]。

DBL的相關研究雖然取得了重要進展，但也存在一些不足：①DBL尚未實現學習目標、資源、活動、評價等要素的系統化設計；②DBL教學尚未有效解決線上/線下學習的規范化組織問題，教學流程有待明晰；③DBL評價關注知識掌握和能力發展，情感體驗和過程表現的評價尚未得到充分重視。為此，本研究對現有DBL進行改進，構建了科學有效的DBL設計模型并展開實證研究，以規范實施流程，優化評價方案，提升學習質量。

圖1 深度混合學習的設計模型

二 深度混合學習的設計模型構建

DBL設計的理論依據是情境認知理論和參與式學習理論，強調通過創設真實的問題情境和具有挑戰性的學習任務促進學生的深度參與。同時，DBL設計還要兼顧混合學習的基本結構，處理好線上/線下學習的資源分配和活動銜接。參考黃榮懷等[9]提出的由前端分析、學習資源與活動、學習評價構成的混合學習經典設計框架，本研究進一步完善學習目標設計，并將學習資源設計和學習活動設計分開闡述，從而使設計流程更加清晰、完善，最終形成了包含五個核心要素的深度混合學習設計模型，如圖1所示。

1 三位一體的前端分析

首先，教師應采用調查、訪談等方法，了解學習者的個性特征和學習準備，科學確定教學起點；其次，教師應超越學科知識的藩籬，站在“全面發展的人”的立場上確定學習內容，融入具有賦能作用的策略知識、元認知知識和人際互動知識[10]；最后，教師還應根據情景化、問題化、協作性、探究性的原則[11]，對混合學習環境進行分析與創設。線下學習開展的場所盡量為多媒體教室或智慧教室，以便隨時調取網絡資源和開展深度協作。

2 面向高階能力的學習目標

從深度學習的內涵可知，掌握學科核心知識并提升高階能力是其核心追求。教師應參考認知、動作技能、情感領域中淺層學習目標與深度學習目標的劃分標準[12]，對學習目標進行精準描述，并合理分層。此外，為了實現創新人才的培養，教師還應積極回應社會發展對學生核心素養提出的要求，將支持終身發展的必備品格和關鍵能力納入課程目標體系，科學確定單元目標和課程總體目標之間的對應關系。

3 線上/線下銜接互補的學習資源

Garrison[13]指出，混合學習中線上/線下學習既不能完全重疊，也不能毫無聯系，而是要一體化設計，實現彼此間的銜接與互補。其中，線上學習資源是開展混合學習的基礎，應科學提煉核心概念，通過視頻微課、PPT課件等形式呈現完整的知識內容體系，幫助學生達成基礎學習目標；線下學習資源主要服務于高階目標的實現，因而還需要引入復雜問題、典型案例等進行知識廣度和深度方面的拓展。

4 體現主動參與、深度加工的學習活動

案例分析、交流討論、反思總結和問題解決類活動有助于促進深度學習，其共同特征是需要學生主動參與并應用高階認知策略。因此，應在課前自主學習（線上）、課中深度研學（線下）、課后反思拓展（融合空間）三個重要階段將這些活動融入其中，才能逐步將學習從淺層引向深度，從而解決混合學習活動組織松散、低階無序的問題。

5 過程與結果并重的多元化學習評價

DBL以結果的高質量和過程的高投入為典型特征，這就要求開展結果與過程并重的多元化學習評價。其中，對學習結果的評價多表現為總結性評價，應將知識掌握、能力發展、情感體驗的學習數據納入評價范疇，全面考察學習對個體發展的作用；對學習過程的評價多表現為形成性評價，應從學習投入、課堂參與、師生交互等視角為學生提供針對性的反饋信息[14]，以精準實現學習調控和改進。從評價主體來看，DBL應在教師評價的基礎上，適當融入機器評價、同伴評價和自我評價，確保評價科學、公平、高效。

為有效提升設計質量，應在DBL的各個設計階段開展形成性評價，及時反饋設計中存在的問題并予以修正、優化。同時，還要關注設計要素之間的一致性問題，以促進設計模型的協調運行。Biggs等[15]在《卓越的大學教學》中詳細闡述了一致性建構的重要價值，強調了學習目標與學習評價之間的一致性。本研究認為只有通過目標、資源、活動、評價四者之間的一致性建構，才能充分激發教學系統的最大潛能。其中，學習目標是教學系統的核心，深度學習不僅關注學科知識的掌握，還關注能力發展和情感體驗，這就意味著學習資源不僅要呈現基本的事實、概念和原理，還要充分挖掘學科大概念和復雜問題，而學習活動需要指向協作、探究、整合、反思，以充分發揮高階認知策略的作用。更關鍵的是，必須讓學生了解深度學習的具體評價標準，才能有效實現“目標領學、評價促學”的良性循環。

三 深度混合學習的實證研究

1 研究課程與對象

為探究深度混合學習設計模型的應用效果，本研究以西安市S大學2020年春季的“教育文獻的檢索與分析”課程為例開展教學實踐。該課程由本研究的第一作者按照DBL設計模型進行研發、第二作者負責主講，核心內容包括教育文獻檢索、閱讀、管理、分析、利用五個學習單元，共36學時（線上16學時+線下20學時）。該課程通過“中國大學MOOC”（課程編號0401iCourse056）開展線上學習，選課學生為235名本科生，來自教育學、數學、化學等10余個專業，其中男生60人，女生175人。

2 教學流程

①課前自主學習（線上）。該階段學生根據學習任務單，在線完成基礎知識學習，并將發現的問題通過討論區或QQ群等反饋給教師，典型的學習活動包括觀看視頻微課、參與線上討論、完成章節測驗、提出疑難問題等。在信息爆炸的環境下，學生需要具備較強的自我管理能力和學習毅力，才能減少信息迷航和拖延癥，提升課前自主學習質量。

②課中深度研學（線下）。該階段教師在課前自主學習的基礎上，進一步圍繞高階認知和復雜問題解決組織教學活動。本研究關注學情評估、積極參與、及時總結等有效教學要素[16]，并根據高階能力培養指向，提出了由“預習檢測—重難點精講—協作問題解決—分享展示—思維提升—總結深化”構成的六步深度學習法，引導教師有序開展線下教學，不斷拓展學習深度。

③課后反思拓展（融合空間）。深度學習不是在簡單的知識積累中發生，而是在面向新情境的知識遷移中發生[17]。建議該階段以反思拓展類活動為主，包括：撰寫反思日記，發現學習中的問題與不足，提升元認知能力；繪制思維導圖，及時進行復習和總結，形成完善的知識結構；開展實踐探究，將學習內容與真實情境相結合，提升復雜問題解決能力；嘗試遷移應用，通過變換學習情境，鞏固學習成效。

3 研究方法和工具

根據DBL設計模型中的評價方案，實證研究采集了知識掌握（學習成績、思維導圖）、能力發展（深度學習能力）、情感體驗（學習者滿意度）和過程表現（學習投入、課堂教學行為）四個方面的6類數據。其中，學習成績和思維導圖由主講教師提供，其他數據通過問卷調查和課堂觀察獲得，具體的研究方法和分析工具如下：

①問卷調查法。該方法用于開課前的學情分析和結課后的效果評價，以開展前后測對比分析。其中，前測問卷分為學習動機、深度學習能力、知識基礎三部分，后測問卷分為深度學習能力、學習者滿意度、學習投入、改進建議四部分。前測和后測各發放問卷235份，剔除無效問卷后，獲得有效前測問卷203份、有效后測問卷221份，前后測問卷均為有效的為200份。需說明的是，問卷中的深度學習能力著眼于學生核心素養，選擇美國深度學習項目（Study of Deep Learning，SDL）發布的量表并適當優化完善[18]，從協作能力、自主學習能力、創新性思維能力等六個維度進行專項評價，共50題，前測信度為0.870，后測信度為0.903；學習者滿意度屬于情感體驗評價，參考王改花[19]提出的混合學習滿意度量表，將學習者作為享受教育服務的顧客，從質量感知、期望感知兩個維度進行具體調查，共8題，信度為0.930；學習投入作為衡量學習參與水平的重要依據，依據李爽[20]提出的遠程學習者學習投入量表進行問卷編制，包括行為、認知、情感三個維度，共20題，信度為0.942。

②課堂觀察法。該方法主要用于探究線下學習的過程特征，通過視頻全程采集師生教學行為，并從課程初期、中期和后期各選擇一次教學視頻，引入基于信息技術的互動分析系統（Information Technology-based Interaction Analysis System，ITIAS）進行編碼分析[21]。

③內容分析法。該方法主要用于評價學生的思維導圖質量。課題組前期開發了基于SOLO的思維導圖五級評價標準[22]，明確了各級導圖的內容特點和思維操作。前結構、單點結構和多點結構的思維導圖知識結構不夠完整，多為單向分類思維，屬于淺層學習結果；關聯結構和抽象拓展結構的思維導圖知識結構完善，且需建立知識之間的內在聯系，屬于深度學習結果。

四 研究結果與分析

1 知識掌握分析

學習成績是評價學生知識掌握情況的核心指標。DBL課程平均分為86.54，及格率為97.87%，優秀率為79.57%（≥85分），對比前測試題的正確率（31.75%）進步十分顯著，表明學習者較好地掌握了學科核心知識。

按照前述基于SOLO的五級評價標準對學生提交的1164幅思維導圖進行分析，發現：其中25.69%屬于關聯結構，3.52%屬于抽象拓展結構，這些思維導圖不僅反映出學生成功構建了完整的知識結構，而且進一步開展了分析、綜合、抽象、概括等高階思維操作，從而實現了新學內容與自身知識體系的有機融合，成為深度學習發生的重要標志。

2 能力發展分析

為了檢測DBL在促進學生知識掌握的同時能否提升核心素養能力，本研究進一步開展了深度學習能力發展分析。由于單樣本K-S檢驗發現深度學習能力的前測、后測數據不服從正態分布，故采用配對樣本Wilcoxon符號秩檢驗進行對比分析。如表1所示，六類能力的后測成績全部高于前測成績，檢驗結果在0.001水平上存在顯著性，表明學生的深度學習能力得到了有效提升。其中，增值幅度排名前三的是學習毅力、創新性思維能力和批判性思維能力，說明DBL能夠有效鍛煉學生的堅毅品格，并培養高素質人才必備的關鍵能力。

表1 深度學習能力配對樣本Wilcoxon符號秩檢驗（N=200）

3 情感體驗分析

問卷調查發現，課程整體滿意度達93.76%。從質量感知來看，教學內容、活動、評價、質量、互動、平臺六個子維度選擇“比較滿意”和“非常滿意”的人數均超過90%（如圖2所示）；從期望感知看，87.79%的學生認為學習收獲比較多或非常多。可見，深度學習符合學生的內在需求，獲得了多數學生的認可，帶來了良好的學習獲得感和情感體驗。

圖2 質量感知六個子維度的滿意度統計（N=221）

4 過程表現分析

（1）學習投入水平

充分的學習投入是提高學習質量、實現深度學習的重要條件。如表2所示，DBL中學生在行為、認知、情感三個維度的投入均值為4.11～4.21（總分為5分），整體投入均值為4.15，高于馬婧[23]、徐春華[24]報告的混合學習投入水平，凸顯了深度學習的本質。進一步分析三個維度的均值差異情況，發現情感投入顯著高于行為投入和認知投入。可見，雖然學生在情感上比較認可深度學習的價值，但是行為投入和認知投入還需進一步加強，教師應引導學生將積極情感轉化為實際有效的學習行動，才能真正提升學習質量。

表2 學習投入情況分析（N=221）

（2）課堂教學行為分析

課堂教學視頻能直觀揭示DBL的發生過程和師生行為特征。本研究將課程初期、中期和后期隨機抽取的教學視頻依次編碼為01、02、03，并從教學結構、互動行為、提問質量三個維度開展分析。

①課堂教學結構分析。ITIAS根據教師語言、學生語言、沉寂、技術四類行為的時間比例，判定課堂教學結構。如表3所示，01課堂的教師語言時間占72.42%，屬于典型的“以教師為中心”的課堂結構；02課堂的教師講授時間大幅減少，以協作問題解決為主，學生語言時間占比增至33.49%，表明正在向“以學生為中心”的課堂結構轉變；03課堂的教師進一步下放學習控制權，以學生協作活動和同伴互評為主、教師點評拓展為輔，學生語言時間占比上升至57.06%，“以學生為中心”的課堂教學結構穩步形成。

表3 課堂教學結構分析

②課堂互動行為分析。ITIAS中課堂互動行為分為教師提問、學生應答、學生提問、交流討論四類。如表4所示，01課堂以師問生答為主，學生沒有主動提出問題；02課堂學生主動應答和主動提問的占比有所上升；03課堂教師提問時間最少，但學生的主動應答潛能得到充分激發。此外，受疫情影響，2020年春季面授教學改為在線直播，討論區成為師生互動的新渠道，參加討論的人數大幅上升，出現了一問多答、相互補充的現象，交互的廣度和深度均有拓展。

表4 課堂互動行為比例

③教師提問質量分析。ITIAS中教師提問分為封閉性問題、開放性問題兩類，無法準確判斷對應的認知層次。為評估教師提問能否促進深度學習，本研究將教師提問細化為記憶、理解、應用、分析、評價、創造六類，前兩類為淺層互動、后四類為深度互動。如表5所示，01課堂教師提問中記憶、理解類的淺層問題和應用層以上的深度問題各占一半；02課堂中應用層以上的問題占69.23%，教師提問開始轉向深度交互；03課堂中的問題則呈現出“少而精”的特征，且應用層以上的問題達85.71%，提問深度進一步增加。因此，促進深度學習的教師提問不是以數量取勝，而是以少量精心設計的深層次、開放性問題為主，不斷驅動高階認知活動的開展。

表5 教師問題質量分布

五 結論與建議

深度混合學習是高質量教育發展理念在互聯網環境下的生動體現。基于對相關文獻的梳理，本研究構建了以前端分析為基礎、以“目標—資源—活動—評價”一致性建構為特色的深度混合學習設計模型，明確了線上/線下學習的職責分工、資源差異和教學流程，并開展了多維度數據分析，結果表明此設計模型有效解決了混合學習中存在的“淺層低效”問題。具體來說，從學習結果來看，學生對課程知識的掌握良好，深度學習能力顯著提升，滿意度較高。從學習過程來看，學生的行為、認知、情感投入均處于較高水平，是實現深度學習的重要內因；“以學生為中心”的課堂結構、面向高階認知的問題環境、技術支持下的高效交互，激勵學生從邊緣參與走向核心對話，成為促進深度學習的關鍵外因。

為推動更多的混合學習課程實現高質量發展，建議開展教學設計時遵循以下原則：①精準有效的前端分析原則，即針對學習者、學習內容、學習環境等影響教學的主客觀因素進行合理分析，厘清現狀和問題，為科學開展教學設計提供依據；②面向高階能力的目標引領原則，即積極鼓勵學生樹立面向知識應用與創新的學習目標，有效激發內部學習動機；③線上/線下學習資源的一體化建設原則，即統籌考慮學習內容的知識類型和認知層次，確保線上資源和線下資源定位明確、銜接互補；④以問題解決為核心的參與式活動原則，即鑒于深度學習任務的復雜性，積極開展關聯、整合、反思等高階認知活動，并為學生提供充足的參與機會；⑤過程與結果并重的多元評價原則，即積極開展包含知識、技能、情感等多個維度的綜合評價，充分發揮學習評價的導向、診斷、激勵和改進作用。后續研究將進一步開展更加嚴謹的教育準實驗研究，力爭在多樣化的教學實踐中驗證和優化設計原則，取得更加系統的深度混合學習研究成果。

[1]高巍,周嘉騰,經湛,等.后疫情時代的高等教育技術轉向:實踐反思與未來圖景——《2021地平線報告(教與學版)》要點分析[J].現代遠程教育研究,2021,(3):63-72.

[2]景玉慧,沈書生.走出混合學習誤區:誤區剖析與破解之策——以“音視頻加工與制作”課程為例[J].現代教育技術,2019,(7):66-72.

[3]彭飛霞,陽雯.混合學習如何加深學習深度——兼及教育大數據如何支持學習分析[J].現代遠距離教育,2017,(2):31-39.

[4]何克抗.深度學習:網絡時代學習方式的變革[J].教育研究,2018,(5):111-115.

[5]黃志芳,周瑞婕,趙呈領,等.面向深度學習的混合式學習模式設計及實證研究[J].中國電化教育,2019,(11):120-128.

[6]朱永海.深度學習視角下混合教學系統化設計與體系化模式構建[J].中國電化教育,2021,(11):77-87.

[7]譚爽.指向深度學習的高校“混合式教學”模式構建[J].中國高等教育,2019,(6):51-53.

[8]Grover S, Pea R, Cooper S. Designing for deep learning in a blended computer science course for middle school students[J]. Computer Science Education, 2015,(2):199-237.

[9]黃榮懷,馬丁,鄭蘭琴,等.基于混合式學習的課程設計理論[J].電化教育研究,2009,(1):9-14.

[10]胡航,董玉琦.深度學習內容的構成與重構策略[J].中國遠程教育,2017,(10):72-78、80.

[11](美)R.基思·索耶著.徐曉東,楊治平,魯文娟,等譯.劍橋學習科學手冊[M].北京:教育科學出版,2010:545-551.

[12]張浩,吳秀娟,王靜.深度學習的目標與評價體系構建[J].中國電化教育,2014,(7):51-55.

[13](加)D.蘭迪·加里森,諾曼·D·沃恩著.丁妍,高亞萍譯.高校教學中的混合式學習:框架、原則和指導[M].上海:復旦大學出版社,2019:4-5.

[14]Filius R M, Kleijn R A M D, Uijl S G, et al. Promoting deep learning through online feedback in SPOCs[J]. Frontline Learning Research, 2018, (2):92-113.

[15](澳)約翰·比格斯,凱瑟琳·唐.王穎,丁艷,高潔譯.卓越的大學教學:建構教與學的一致性(第四版)[M].上海:復旦大學出版社,2015:135-155.

[16]曹丹平,印興耀.加拿大BOPPPS教學模式及其對高等教育改革的啟示[J].實驗室研究與探索,2016,(2):196-200、249.

[17]Pellegrino J W, Hilton M L. Education for life and work: Developing transferable knowledge and skills in the 21stcentury[M]. Washington: The National Academies Press, 2012:95.

[18]Zeiser K L, Taylor J, Rickles J, et al. Evidence of deeper learning outcomes: Technical appendix. Findings from the study of deeper learning opportunities and outcomes: Report 3[R]. Washington: American Institutes for Research, 2014:16-20.

[19]王改花.大學生學習者特征對線上線下混合式學習效果的影響研究[D].西安:陜西師范大學,2020:130.

[20]李爽,李榮芹,喻忱.基于LMS數據的遠程學習者學習投入評測模型[J].開放教育研究,2018,(1):91-102.

[21]顧小清,王煒.支持教師專業發展的課堂分析技術新探索[J].中國電化教育,2004,(7):18-21.

[22]沈霞娟,張寶輝,馮銳.混合學習環境下的深度學習活動研究:設計、實施與評價的三重奏[J].電化教育研究,2022,(1):106-112、121.

[23]馬婧.混合教學環境下大學生學習投入影響機制研究——教學行為的視角[J].中國遠程教育,2020,(2):57-67.

[24]徐春華.基于MOOC的混合式學習投入影響因素模型與干預策略研究[D].西安:陜西師范大學,2020:207.

Construction and Empirical Research of Deep Blended Learning Design Model

SHEN Xia-juan1ZHANG Bao-hui2ZHANG Hao1

Under the time background of the high-quality development of education, although blended learning has attracted much attention, there are practical problems of superficial inefficiency. In order to give full play to thepotential advantages of blended learning, this paper introduced deep learning theory, constructed a systematic and complete design model of deep blended learning, and carried out an empirical study by taking the “educational literature retrieval and analysis” course as an example to verify the application effect of the model. It was found that from the aspect of learning resultsstudents had a good grasp of curriculum knowledge, and their deep learning abilitieswere significantly improved and their satisfactionswere high. Meanwhile, from the aspect of learning process, the high-level behavior, cognition and emotional investment were the important internal factors for deep learning. In addition, “student-centered” classroom structure, problem environment oriented for high-order cognition and efficient interaction supported by technology were the key external factors of deep learning. The purpose of this paper was to provide method guidance for optimizing the design of blended learning and was of great significance to promote the implementation of deep learning.

deep learning; blended learning; design model; empirical study

G40-057

A

1009—8097（2022）08—0050—09

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.08.006

本文受全國教育規劃課題“碎片化閱讀學習行為及認知深度提升研究”（項目編號：BCA170084）、江蘇省社科基金項目“‘雙減’背景下江蘇中學生的深度學習能力評價與培養研究”（項目編號：22JYB006）、揚州大學教學改革研究課題“運用思維導圖促進大學生深度學習的實踐研究”（項目編號：YZUJX2021-C5）資助。

沈霞娟，講師，博士，研究方向為學習科學與教學設計，郵箱為shenxiajuan2009@163.com。

2021年11月23日

編輯：小時