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学习与指导45（2016）72E84
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学习与教学
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原则性动画设计提高复杂动态理解
Richard K. Lowe a, b, *, Jean-Michel Boucheix b
- 科廷大学，肯特街，宾利6102，澳大利亚
- 勃艮第产区大学，法国21078第戎
文章 信息
文章历史：
2015年6月17日收到
以订正形式收到
2016年5月26
2016年6月26日接受
2016年7月27日在线
关键字：
动画设计
复杂性
动画处理模型
心理模型获取
组合方法
摘要
学习者在分解传统设计动画时，很难获得适合构建高质量心智模型的原材料。一种基于动画处理模型的动画设计的构图方法被开发为主流方法的一种有原则的替代。从研究新的和传统的动画设计（自变量）的结果与心理模型质量、局部运动学知识和转移能力（依赖变量）进行比较。以连续方式呈现材料的组成动画的研究导致钢琴机制的质量模型比非连续或控制（常规）版本更高质量，但在局部运动学或传递方面没有显著差异。眼睛固定数据表明，组成动画导致优越的心理模型，因为它特别促进关系处理。未来的研究和教育动画设计的影响进行了讨论。
copy; 2016 Elsevier有限公司出版.
1. 介绍
动画已经成为基于技术的学习材料的无所不在的特征（Hofeuro;fler amp; Leutner, 2007）。然而，动画也可以成为一把双刃的教育剑（Lowe，2014）——动画的不容置疑的好处必须权衡他们可能对学习者施加的处理成本（Lowe amp; Schnotz, 2008）。这里的研究调查了一种新的设计方法，以减少这样的处理成本，以便更好地利用动画的好处。
传统设计的动画，提出复杂的题材，学习者是新手相对于所描绘的领域已被证明是特别有问题的。学习者的经验与这样的描述已经归因于非常特殊的方式，在他们提出他们的主题和心理后果，这些句子前的特点。这些特征中最主要的是动画的动态性质。尽管动画在其直接、明确的时空信息呈现方面无疑具有比静态图形更大的优势，但它们的动态也会对学习者提取关键任务相关信息（Lowe, 2003）产生负面影响。
这是因为当学习者面对动画，描绘复杂、陌生的名词性主题时，许多不同的同时呈现动画的方面来争夺学习者的有限的资源（Lowe, 1999; Schnotz amp; Lowe, 2008）。不幸的是，信息学习者提取往往是什么是感知突出，而不是什么是任务相关的。此外，动画中呈现的信息本质上是短暂的，因此学习者处理它的时间非常有限。当动画以现实的速度呈现快速变化的主题时，这种情况会加剧。在下一节中，我们总结了研究者试图改善这些处理挑战的方法。[1]*
1.1. 努力提高教育效果
研究人员已经研究了许多干预措施，以提高动画作为学习工具的有效性。 (Ploetzner amp; Lowe, 2012)。它们包括让学习者控制动画的显示机制。(Boucheix, 2008; Lowe, 2004, 2008; Scheiter, 2014)，修改动画的演示速度 (Boucheix, Lowe, amp; Bugaiska, 2015; Fischer, Lowe, amp; Schwan, 2008; Meyer, Rasch, amp; Schnotz, 2009)，将动画的时间过程细分为更小的片段 (Spanjers, Wouters, Van Gog, amp; Van Merrienboer,euro; 2011; Wong, Leahy, Marcus, amp; Sweller, 2012)，提示动画的高相关信息 (De Koning, Tabbers, Rikers, amp; Paas, 2007; Lowe amp; Boucheix, 2011; Boucheix, Lowe, Putri, amp; Groff, 2013), 为学习者提供更有效的动画处理策略培训 (Kombartzky, Ploetzner, Schlag, amp; Metz, 2010; Ploetzner amp; Schlag, 2013)，伴随动画的辅助学习活动 (De Koning, Tabbers, Rikers, amp; Paas, 2010; Mason, Lowe, amp; Tornatora, 2013) 和动画同时多段显示 (Ploetzner amp; Lowe, 2014; Rebetez amp; Betrancourt, 2009)。然而，在学习者从动画中发展的心智模型的质量上取得了重大的改进已经被证明是特别难以捉摸的。 (Boucheix amp; Lowe, 2010).虽然迄今为止研究人员一直在寻求许多创新的干预，但还有一个关键方面尚未得到解决：动画最初基于的基本设计假设。我们认为，目前的一些主要问题，在处理动画可以减少一个基本的重新思考动画设计。这里报道的研究调查了另一种设计教育动画的潜力。与其主要关注动画作为目标主题的外部表示（与常规设计的动画一样），该备选的主要焦点是帮助学习者组成更好的内部表示（即心智模型）。(Lowe, in press)。 由于它涉及构成这些心理模型的心理过程，我们称这种设计为替代的组合方法。在这里报道的研究中，传统的和新颖的类型的动画设计（自变量）进行比较，其结果为心理模型质量，局部运动的知识，和转移能力（因变量）。
1.2. 组合动画设计的理论基础
构成方法的起源在于动画处理模型 (APM) (Lowe amp; Boucheix, 2008)。该理论框架描述了知觉和认知过程，认为是发生在个人从事学习从传统设计复杂的解释动画。我们将这些传统动画描述为全面的再现，因为它们以相对全面和忠实的方式描绘了他们的主题的目标方面，因此遵循一种“熟知的物理保真度原则”，这是众所周知的损害学习，尤其是对领域新手(Van Merrienboereuro; amp; Kester, 2014). 它们包括所有参照系的相关性
质，并以行为现实的方式描述它们的动态(Lowe amp; Boucheix, 2012)。APM可以用来识别学习复杂的综合动画中学习者困难的潜在来源，并提出改善这些困难的方法。
- 如图1所示，动画处理模型有五个主要阶段。 总的来说，这个学习者的处理可以分为两大类活动：分解（APM阶段1）和组成（APM阶段2-5）。 因此，在分析处理中，学习者必须首先将动画的连续信息流放置到提供精神模型建立的原材料的离散事件单元（实体加上它们的相关行为），以及（ii）合成。将该原材料累积并迭代地组合成包含目标标的物的心智模型的高阶知识结构的处理。
图1 动画处理模型主要阶段综述(Lowe amp; Boucheix, 2008)
先前的研究表明，对于缺乏特定领域背景知识的学习者来说，复杂的动画分解可能是特别有问题的(Lowe amp; Schnotz, 2014)。学习者倾向于根据他们的感知显著性来提取信息的子集，而不是将所描述的描述适当地分解为构建高质量心智模型所需的与主题相关的事件单元(Schnotz amp; Lowe, 2008)。最终的结果是，这个不合适的提取的原始队友可以严重地损害他们最终能够通过动画研究建立的心智模型的质量。
构图方法的目的是更好地匹配复杂动画的基本设计与学习者处理动态可视化的方式。它的目的是消除一个很大的障碍，以获取高品质的心理模型，减轻学习者分解综合动画的必要性。学习者逐渐地通过一系列小的、离散的部分逐渐地“喂饱”所需信息的总集合，而在一个意义上可以被认为是“理想”分解的结果，而不是必须自己进行第1阶段的处理。在APM方面，这基本上允许学习者绕过易出错的第1阶段处理活动，并直接移动到阶段2和子序列处理，包括动态微块组成高阶结构。如后面所解释的，由于它对于形成具有高质量心智模型特征的分层组织的知识结构的重要性，组合方法的实际实现特别适合于促进有效的关系处理。
虽然组合方法起源于APM，并且具体地是从复杂动画中学习，但它与更广泛的方法一致，旨在更复杂的学习和更复杂的任务的执行 (DeJong amp; Lazonder, 2014; Van Merrienboereuro; amp; Kirschner, 2013)。这一领域研究的一个重点是如何最好地对指令和任务进行排序。(例如，Van Merrienboereuro; amp; Kester, 2014; Van Merrienboer,euro; Kirschner, amp; Kester, 2003)。各种替代方案是可能的，例如，整体部分与部分整体排序。与当前调查特别相关的是排序原理，它表明：“通常将学习任务或复杂的信息从简单到复杂顺序排序，而不是一次呈现它们的全部复杂性。” (Van Merrienboereuro; amp; Kester, 2014, p.116)。应该注意的是，在许多情况下，应用这一原理意味着材料将需要以某种方式细分，以便能够进行测序。
一种基于简单到复杂排序的典型方法是将材料或性能分解成简单的部件，然后将它们分开训练并逐步组合成整体(Van Merrienboereuro; et al., 2003)。教学顺序已经在一系列的方法中使用，包括关于信息预训练 (Mayer amp; Pilegard, 2014; Mayer, Mathias, amp; Wetzell, 2002)，元素交互性 (Kester, Kirschner, amp; Van Merrienboer,euro; 2004a, 2004b)，动态可视化 (Khacharem, Spanjers, Zoudji, Kalyuga, amp; Ripoll, 2012; Spanjers et al., 2011). 各种研究表明这种测序技术的积极作用。 (例如， Clarke, Ayres, amp; Sweller, 2005; Limniou amp; Whitehead, 2010; Mayer amp; Moreno, 2003; Mayer et al., 2002; Musallam, 2010; Pollock, Chandler, amp; Sweller, 2002).
然而，测序方法的适用性可以是高度特异性的。 排序可能需要以非常不同的方式实现，这取决于诸如学习目标、显示类型、涉及的主题和学习者的先验知识水平等考虑因素。例如，一些类型的排序似乎不适合于复杂的学习，需要部分之间的协调，以及知识、决策和/或程序的集成 (Naylor amp; Briggs, 1963;Van Merrienboer,euro; 1997)。I在复杂的综合动画的情况下，很明显，作为一个整体的主题呈现可能是非常有问题的学习者 (Lowe amp; Boucheix,2012)。这表明在组成方法中涉及的部分全序列可能比整个部分测序更有效。怀特和弗雷德里克森（1990）的工作也与组成方法有共鸣。对于这些作者，复杂的学习任务的排序应该基于随着级别复杂度的增加所涉及的心智模型的发展。 在作文方法中，假设由APM所假定的累积、增量处理作为构建高质量心智模型的途径将通过帮助学习者形成越来越复杂的知识结构来促进。
1.3. 复杂动画的细分与排序
在动画中描绘的主题的结构是一个重要的考虑因素，在考虑如何最好地细分和排序。复杂动画中描述的主题的一个特征是它通常涉及相当大的同时性。图2示出了本调查中使用的复杂机械装置E的传统立式钢琴。一个传统设计的综合动画描绘了这种机械主义的复杂运作，具有相当的保真度。在整个动画的整个时间过程中，刻画给学习者带来了不仅是完整的机制的各种物理成分，而且是模仿钢琴演奏中的各个动作（即行为现实主义）的各种动作。这些运动在整个机构的整个运行周期中同时发生或在快速级联中发生，并发生在显示区域上广泛分布的位置。
图2 从一个全面的动画机制钢琴的运作框架
APM将这些分布式实体的同步或近似同时移动看作是对学习者的挑战，因为它们由于人类信息处理系统的限制而产生视觉注意力的竞争。
一种可能的方法来细分现有的综合信息，是将时间过程分割成碎片，一种描述为分割的方法(Spanjers, Van Gog, amp; Van Merrienboer, 2010)。然后，由此产生的片段可以一次一个地播放（由适当的暂停分开），并且在对应于原始未分段动画中的顺序的序列中播放。这种分割方法可能是最成功的动画描绘的主题，其中个别事件发生在一个直截了当病房线性时间序列（即，很少或没有同时性）。在这种情况下，仔细地将动画分割成有意义的片段会导致对学习者处理的需求较少的主题的“独立”子集（例如，Wong等人，2012）。然而，当动画中描绘的主题包含广泛的同时性时，分割可能是有问题的，特别是如果同时发
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