张和平 沈红 张青根
摘要:信息技术与高等教育的不断融合,推动了移动学习的快速发展以及智能手机广泛用于辅助课堂教学。然而手机辅助教学能否提升课堂教学效果,目前缺乏基于中国实践的实证检验。文章依托某高校大一新生公共数学课进行了准实验设计,基于自然班级进行分组,采用手机辅助教学实施干预和控制,并利用多种计量分析模型剥离手机辅助教学之外其他干扰因素对学习成绩的影响。研究发现:无论是OLS回归分析,还是反事实分析框架下的增值分析,实验组学生的学习成绩都高于控制组,因此在课堂教学中采用手机辅助教学能有效提升学生的学习成绩。高校教学应借势“互联网+”浪潮大胆变革,充分利用手机等移动终端辅助课堂教学,借助信息技术和学习科学改善课堂生态和教学质量。
关键词:手机辅助教学;学习成绩;准实验;移动学习;混合学习
中图分类号:G434 文献标志码:A 文章编号:1673-8454(2020)10-0001-08
一、引言
大學课堂教学正普遍面临“手机入侵、课堂失守”的挑战,如何让课堂上的“低头族”们抬起头来,成为很多教师内心的期盼甚至是“奢求”。国内外不少大学尝试采用诸如“堵拦、引导”等措施遏制手机进课堂,但收效甚微[1]。况且“遏制手机进课堂”其合理性与否也是一个值得商榷的问题。在“互联网+”时代,忽视“技术改造人行为”的潜在力量,忽视网络时代知识与学习的新特性,在传统教育教学模式和管理主义思维方式下,做出的任何实践努力可能都难以取得真正的成效。此外,忽视移动互联技术和移动学习的快速发展对高等教育的积极影响也是一种错误。
相关研究表明,高等教育已成为移动学习应用的主阵地,也是不同教育层次中应用移动设备最多的,其在移动学习技术使用上呈不断增长趋势[2]。麦格劳-希尔教育集团(McGraw-Hill Education)和汉诺威研究中心(Hanover Research)调查的2600余名美国大学生中,约三分之二的人在使用智能手机进行学习。而一项调查显示,中国大学生智能手机的使用呈现“普及率高和依赖程度高”两大特征,基本实现了不同群体和各种区域的全覆盖[3]。全球移动学习市场预计每年以36%的速度增长[4]。一项研究显示,至少42%的美国高校实施了自带设备(BYOD)策略,即允许学生把智能手机、平板电脑等移动设备带到学习场所的做法。BYOD策略不仅可以减少设备投资,还顺应了现代生活方式,因而备受欢迎[5]。
移动设备的普及被认为可以让学习者随时随地访问学习资源,增加人们受教育的机会。教师利用移动设备,随时随地传送视频和课程资料,创设机会促进学生在学习中的互动交流,帮助学生与课程内容建立联系,构建深层学习方法[4]。那么,移动设备(或手机)辅助教学究竟能否提升大学本科生的学习成绩?本文基于中国高校教学实践,试图采用准实验设计来回答该问题。
二、信息技术应用于教学实践的有效性
信息技术应用于教育领域,催生了一些新的教学模式(如远程教育、混合学习、移动学习、在线学习等),而MOOCs、翻转课堂、微课、智慧教育、云端大学等新名词和新事物也不断涌现。这些都向社会彰显了技术对教育的巨大影响潜能——引发了新的学习机会和改变了传统教学模式[6]。以信息技术为基础的新教学模式的有效性,常常通过与传统面对面教学模式的比较来加以判断。
1.远程教育
远程教育是信息技术应用于教育最早的也是最成功的教学模式,至今还广泛地应用于培训等领域[7]。大量实证研究表明,与传统课堂教学相比,远程教育在提升学生学业成绩方面更为有效或至少不逊色。但也有研究表明,远程教育的教学满意度相对而言略低于传统模式的教学[6]。
2.在线学习
在线学习被认为是第五代远程教育,其与远程教育的共同之处在于:都能提供“随时随地”的学习,解决师生间地理间隔障碍,借助技术来访问学习内容;不同之处在于:远程教育一直注重内容传递和独立学习,而在线学习还很注重交互性[6]。研究发现,在线学习和面对面学习模式对学习效果的影响是各不相同的,不同教学模式适合不同的任务类型。好的在线设计可以有效促进事实和陈述性知识的学习[8],而基于问题的学习有助于能力的培养,却对知识的获取有负面影响[9]。大多数研究都证明在线学习至少跟面对面学习一样有效[6]。
3.混合学习
混合学习将传统的面对面教学与在线学习结合起来,给学生的学习带来了积极影响,成为一种很有吸引力的教育模式。对混合学习有效性的多数研究文献都有比较一致的结论:无论是以“在线为主面授为辅”,还是“面授为主在线为辅”的课程中,学生的学习成绩都比纯面授或纯在线学习更高。尽管混合学习的有效性几乎得到一致认同,但由于缺乏对复杂因素的有效控制,混合学习的效果固然很明显,具体因果关系却很难确定[10]。混合学习一般需要更多时间、更多教学资源、更多互动等,其中任何一种因素都可能用来解释混合学习为什么更有效[11]。研究并没有提供足够的证据证明混合教学法的哪个具体方面对学习效果产生了影响[12]。明斯(Means B)等人发现混合学习中运用的教学法对学生的学习效果有积极的影响,合作互动学习和教师指导比自定进度的自主学习更有效[13]。博拉德(Bernard R M)等人也把教学相关的因素作为调节变量,发现三种交互类型(学生与学生、学生与教师、学生与内容)中,当两种或三种互动同时出现比一种更有效[14]。斯奇米德(Schmid R F)等人发现,在课堂教学中,少用或中度使用技术比高度使用技术对教学更有效,技术使用程度对学习的不同影响还和课程内容有关[15]。混合学习中不同交互类型结合的有效性也验证了交互等价理论,该理论假设“高水平的、多种类型的互动有可能带来更为满意的学习经历” [16]。
4.移动学习
移动学习是更深入融合技术、学习者和学习科学的新型教学模式。英国密德萨斯大学(Middlesex University)在一年级解剖课程中设计了一项移动学习的实验研究,实验组在课堂上使用iPad开展学习活动(包括测验和游戏功能),结果显示实验组的成绩更好。相比讲授形式,学生更喜欢从这种实践经历中去发现知识[4]。王小根等人基于iPad设计了对博物馆实地学习活动的实验研究,实验组在博物馆中进行移动学习,控制组采用传统的多媒体教学在课堂里学习,结果发现实验组的学习成绩、学习兴趣和对本土传统文化的认同感,都明显高于控制组学生[17]。有研究者利用智能手机开展对植物学习的实验研究,发现利用智能手机开展基于游戏的学习能显著提高学习成绩和学习动机[18]。李丹等人对临床医学专业学生进行移动学习的实验研究发现,参与移动学习的实验组的课程理论考试成绩显著高于采用传统教学形式的对照组;在提高学生的学习兴趣、课堂参与积极性、自主学习、交流沟通表达能力、创新及思辨能力等方面,实验组也显著好于对照组[19]。郑兰琴等人对2011年至2017年国际英文期刊92项移动学习实验和准实验研究的元分析显示,利用移动学习确实能显著提升学生的认知类学习绩效,总效应量高达0.85[20]。
但也有研究发现移动学习对学生成绩的负面影响。一项采用移动学习策略引导五年级小学生在田野中学习本土文化的实验研究发现,采用PAD移动设备学习本土文化的组别相对于采用传统方式(即教师引导)学习的组别而言,学习成绩更低[21]。类似的结果在杜利特和马里亚诺(Doolittle P E & Mariano G J)的随机实验研究中也有出现[22]。
信息技术(移动设备、互联网等)的普及使社会各阶层都能平等享有信息资源,但对其利用却存在娱乐和学习两种不同偏好,用于学习可能提高学习期间的教育获得,用于娱乐则会抑制学业表现的提高,信息技术运用上的分化会造成新的社会分化和数字鸿沟[23]。尽管如此,信息技术辅助教学的未来价值和提升教学有效性的积极作用一直备受重视,但基于事实的证据还不够充分,尤其是利用移动终端设备辅助课堂教学的有效性方面,绝大多数实证研究均来自国外,基于我国教育教学实践的研究较少,研究结论也不一致。因此,有必要利用中国的实验数据做进一步检验。
三、研究设计
1.准实验设计
本研究考察手机辅助教学对学生学习成绩的影响效应,严格的实验设计应是将学生随机分为实验组和控制组,让这两组学生学习同一课程,对课程成绩实施前测与后测,比较处理效应。这是一个典型的实验室设计模式。但限于问题情境与研究条件,本研究重点关注在自然班级状态下,实施手机辅助教学这样的改革是否对学生成绩有积极影响,因此本研究拟采用准实验设计。
本研究选取某省属高校大一本科新生(非数学专业)作为实验对象,因为这些非数学专业的本科新生都需要在大一期间修同样的公共数学课程(由本校数学学院开设,包括《高等数学》和《线性代数》),这便于我们在一个较大样本的基础上对学习成绩进行统一测量和比较。在需要学习《高等数学》的19个班级中,我们随机选择了8个班级作为实验组,另外11个班级作为控制组。在实验组,我们让授课教师运用“雨课堂”①手机App软件辅助教学,采用手机与传统课堂讲授相结合的混合教学模式;在控制组,教师仍然沿袭传统的课堂讲授教学。实验期限为一个学期。
实验组和控制组在成绩评定、考勤记录等方面都统一做出要求,确保一致。实验组和控制组授课教师的差异,通过性别、学历层次来进行匹配予以控制。为确保实验组师生熟练使用雨课堂App软件,我们对实验组的师生进行了专门的软件使用培训,并建立专门的QQ群提供技术支持与服务。
为确保实验组教师使用手机辅助教学,我们利用雨课堂手机软件自带的后台记录功能,监控授课教师使用手机的情况,提醒并督促教师每次课都使用手机来辅助教学。
在实施了一个学期后,我们对实验组和控制组的全部学生进行了统一的同卷期末笔试测试,同时对他们的课堂学习、课外学习性投入等方面进行了问卷调查。考虑到有效测量数学水平的难度以及同卷测试会存在练习效应,本研究没有设计对实验对象进行前测,而是在分析中直接将其高考数学成绩、高考总分作为控制变量。最后,在排除少量無效样本后,用于分析的有效样本量是775人,其中实验组307人,控制组468人。
2.计量模型
(1)传统OLS估计下的计量模型
为探究实验过程中的手机辅助教学能否有效提升学生的学习成绩,本研究将基于以下模型进行实证分析:
yi是学生第一学期公共数学课期末成绩。Treati是处理变量,即学生所在班级是否采用了手机辅助教学,如果融入了手机辅助教学,则为1,反之则为0。?茁1为处理变量的效应,如为正数,表明手机辅助教学能提升学生学习效果,若为负数,表明手机辅助教学降低了学生学习效果。?着为随机误差项。
Xi为控制变量的向量,包括四类变量:
一是基础性变量,如性别、院系等(分别以男性、管理学院为参照组),用来控制学生的结构性差异。
二是生源变量,含高考数学成绩、高考总分、生源类型(含文科和理科两类,以文科为参照组)、生源地(分为两类,湖北和非湖北生源,以非湖北生源为参照组),用以控制学生的生源差异。
三是学生学习投入变量,主要从两方面考察:一方面反映学生日常时间分配的变量,用来控制整体上学生学习投入性差异;另一方面反映学生对公共数学课的投入与兴趣的变量,用于控制学生对公共数学课的投入性差异。这两种类型的变量均通过四点量表来测度,分别为“非常少”“较少”“较多”“非常多”。在统计分析时,将前两者合并为一组作为参照组,取值为0,后两者合并为另一组,取值为1。
四是班级层面变量,包括专业类别和任课教师两种变量,用以控制因班级学生构成差异和任课教师的教学差异等造成的影响。在本研究中将以固定效应模型来控制班级层面变量差异。
(2)反事实分析框架下的计量模型
上述OLS方法估计实验效果的前提假定是已经控制了足够多的外生因素,不存在遗漏变量问题。然而,现实中的研究通常并不满足这一假设,所观察的对象并非随机分配的,会产生内生性或样本选择偏误等问题。就本研究而言,由于影響学生公共数学课成绩的因素太多,实验组与对照组的学生差异较大,无法直接进行比较。
解决该问题有两种方法:一是使用倾向得分匹配法,通过寻找影响学生是否参与实验的协变量来改变研究对象的随机性,从而将实验组与对照组个体进行一一匹配,准确衡量出实验效果。然而本研究设计的实验是以自然班级为单位进行的,学生是否参与实验的随机性不强,无法寻找这样的协变量来改变随机性。二是基于反事实分析框架,预测实验组学生在对照组时的“反事实”公共数学课成绩,然后将其与真实的公共数学课成绩的差值比较来衡量实验效果。
本研究拟采用反事实分析框架对实验效果进行分析,具体步骤如下:
第一步:利用对照组样本数据,拟合以下方程,得到各解释变量的拟合系数:
其中,yic为对照组学生的公共数学课成绩;
为对照组学生的特征指标,如性别、文理科、生源地、高考数学成绩、高考综合成绩、专业、每周公共数学课学习投入、公共数学课投入、公共数学课兴趣等。
第二步:利用上一步的拟合系数,计算出实验组样本在对照组时的“反事实”成绩:
其中,是实验组学生的“反事实”成绩;是实验组学生的特征指标。
第三步:利用实验组学生的真实成绩减去“反事实”成绩,计算出实验组学生的分数增长情况:
其中,为实验组学生的分数增长情况,反映的是手机辅助教学对学生学习效果的影响程度,数值越大表明实验效果越好。
四、研究结果
1.实验结果的描述性统计分析
表1呈现了各相关变量的描述性统计分析结果。从中可知,实验组学生的期末成绩均值为70.69分,略高于对照组学生的期末成绩均值(63.65分),方差分析显示两组均值的这种差异具有统计显著性(F=21.85,p<0.001)。粗略地看,手机辅助教学能够提升学生的公共数学课成绩。但这个结果是在未控制其他变量的情况下进行的简单比较,研究结果的可靠性仍不足。
从表1中还可以看出,实验组和对照组在各个控制变量上的差异并不是很大,这说明实验组和控制组学生的特征非常接近,用这两组学生来做手机辅助教学的对照实验,得到的这个实验结果是有意义的。
2.传统OLS估计下的实验效果分析
在进行OLS估计之前,先简单对比不同组别下实验组与对照组学生的公共数学课期末成绩差异,图1呈现了不同组别下实验组和对照组学生的期末考试成绩分布情况:
由①可知,实验组学生的中位数高于对照组学生的中位数;整体分布上,实验组学生的期末成绩高于对照组学生的期末成绩,表明实验组学生成绩相对更好。从集中程度上看,实验组学生的期末成绩分布更为集中。
由②可知,对照组班级学生的公共数学课成绩分布整体上较低,而实验组班级学生的公共数学课成绩分布相对较高。
由③可知,无论从男性样本还是女性样本来看,实验组学生公共数学课成绩中位数高于对照组学生公共数学课成绩,且实验组学生成绩分布更为集中。
由④可知,文科类学生公共数学课成绩在实验组与对照组中并无明显差异,而理科类学生公共数学课成绩中,相比对照组学生而言,实验组学生的中位数更高,且分布更为集中。这表明理科类学生在手机辅助教学实验中提升更明显。
由⑤可知,高数B1类课程下实验组学生成绩的中位数明显高于对照组学生成绩的中位数,且分布更为集中。但在高数C1类课程中实验组与对照组学生成绩的中位数并无明显差异。这表明,相对而言高数B1类课程在手机辅助教学下学生成绩提升更明显。
上述比较分析并未控制其他变量的影响,接下来利用传统OLS回归模型控制其他变量进行拟合分析,分析结果见表2。模型的拟合优度为30.9%,回归分析是有意义的,能够解释学生公共数学课期末成绩30.9%的差异。从回归系数来看,手机辅助教学实验能够显著提高学生公共数学课成绩,在控制其他变量的影响下,实验组学生的公共数学课成绩比对照组学生的公共数学课成绩高出8.913分。从标准化系数上看,在控制其他变量的影响下,参与手机辅助教学实验后,学生公共数学课期末成绩能够提高24.47%个标准差。由此可见,手机辅助教学是有效的,能够显著提升学生的学习成绩。
3.反事实分析框架下的实验效果分析
为对实验结果做进一步的稳健性检验,本研究在反事实分析框架下利用增值分析法,来分析手机辅助教学能否提高学生的学习成绩。按照研究设计中的分析步骤,首先利用对照组学生样本拟合出估计系数,然后基于各变量的拟合系数估计实验组学生在对照组时的“反事实”公共数学课期末成绩,最后将实验组学生的公共数学课真实成绩减“反事实”成绩,所得差值为手机辅助教学的实验效果。图2呈现了实验组学生公共数学课的真实成绩、“反事实”成绩及其差值的分布情况。
从图2可知,预测的实验组学生的“反事实”成绩相对更为集中,但中位数较低,整体上小于实验组学生的真实公共数学课成绩。从实验组学生公共数学课真实成绩与“反事实”成绩的差值分布情况看,绝大部分学生的公共数学课成绩的差值大于零,表明手机辅助教学实验的确提高了学生的成绩。
表3呈现了反事实分析框架下手机辅助教学的实验效果,从整体来看,实验组学生公共数学课成绩提高了6.759分,男性学生公共数学课成绩提高了9.347分,但女性学生的公共数学课成绩只提高了5.059分,表明手机辅助教学实验的效果存在性别差异。文科学生的公共数学课成绩降低了-0.549分,而理科学生的公共数学课成绩提高了9.944分,表明手机辅助教学实验的效果存在明显的生源类型差异。从课程类别来看,高数B1类课程的学生成绩提高了14.41分,但高数C1类课程的學生成绩仅提高了1.661分,表明手机辅助教学实验对不同类型数学课程下学生学习成绩的影响存在差异。
五、结论与建议
1.研究结论
首先,从描述性分析和单变量方差分析来看,实验组学生的公共数学课成绩均值(70.69分)显著高于对照组学生(63.65分)。从公共数学课成绩的中位数和整体分布来看,实验组学生都高于对照组学生。从集中程度来看,实验组学生的公共数学课成绩分布更为集中。
其次,在OLS多元回归模型的估计结果中,实验组学生的公共数学课成绩比对照组学生的公共数学课成绩高出8.913分。从标准化系数来看,控制了其他变量影响的情况下,参与手机辅助教学实验后,学生公共数学课成绩能提高24.47%个标准差。
最后,在反事实框架下增值分析法的结果中,实验组学生真实的公共数学课成绩高于控制组的“反事实”成绩,从整体上看,实验组学生公共数学课成绩提高了6.759分。
综上所述,无论是单变量方差分析、OLS回归分析,还是反事实分析框架下的增值分析,结果都支持一个结论:在大学公共数学课课堂中采用手机辅助教学能有效提升学生学习成绩。
2.政策建议
(1)高校应积极利用手机等移动设备来支持学生课堂内外的有效学习
实证研究表明:手机辅助课堂教学能有效提升学生学习兴趣、增强师生互动、提高课堂学习效率,能为实现自主学习和合作学习提供必要条件,也能有效提升学生学习成绩,成功地在课堂内外支持有效学习[24]。无线互联网技术的发展及移动终端设备的普及为移动学习奠定了技术基础,移动设备的便利性有助于个人将学术追求纳入自己的日程中,还有助于锻炼21世纪技能,如沟通、合作和创建内容等方面的能力。
学习者可以借助移动设备(如手机、平板电脑、PAD等)随时随地访问教育资源,培养自身独立性,建立终身学习的习惯[4];可以在社交媒体上分享信息,获取领域最新发展动态,与同伴实时交流,提高学习效率。教师利用移动设备开展教学,可以与学生进行实时互动,及时给予反馈;可以创建丰富的学习内容,实时搜集、分享信息,增加学生参与度(如帮性格内向的学生发表自己的观点),增加课程学习中的师生互动与高峰体验,更加快捷、高效地完成教学任务。
总之,既然学生在课堂上“玩”手机已成普遍之势,与其“堵”不如“疏”。大学应革新观念、积极变革,在课堂教学中大胆采用手机辅助教学,借助“互联网+”的浪潮,推动手机在课堂教学和课程学习中的广泛深入运用,借助技术促进学生学习成效,提高人才培养质量。
(2)高校应推进移动互联技术在教育教学中的应用及教育教学生态重构
新技术、新媒体和互联网的发展对行为主义、认知主义和建构主义三大传统学习理论提出新挑战,诸如不断缩短的知识半衰期、非正规学习、多领域学习、技术工具对思维的影响、持续终身学习等等。加拿大学者乔治·西蒙斯(George Siemens)提出被视为“适应数字时代”的关联主义(Connectivism)学习理论,认为知识存在于学习者之外的实体上(如网络、组织、他人),学习就是在不同实体之间建立关系(联结),编织个人社会知识网络。“我们正从正式的、严格的学习向非正式的、基于联结的、缔结网络的学习转变。与知识源建立联结远比自己掌握的那点知识重要得多” [25]。这种社会网络学习的思想从各种社交媒体网络的应用中得到了很好的印证。将其用于教育教学,就是要借助技术手段搭建专门的协作学习平台和网络环境,引导学生构建属于自己的个人社会知识网络和知识生态圈[26]。从这个意义上讲,智能手机等互联网移动终端设备不仅不应成为妨碍教学的负面因素,而且应扮演促进学习的关键性技术角色。
(3)高校应重视学习科学和教育技术在优化教学设计中的作用
科丁格(Kenneth R. Koedinger)等人在《科学》杂志撰文认为,教学很复杂,并且得到科学的帮助也非常少。优化教学设计需要学生的学习行为和学习成就等作为事实基础,把学习科学引入教学设计也需要对学生的学习过程进行科学分析[27]。很显然,不依赖移动学习终端等技术手段来采集和积累数据是很难实现这个目标的。
主流的教学模式正在实现从面对面学习到混合学习的转变,以学习科学为基础的线上学习和线上线下混合学习将对高等教育的教学模式带来变革。研究表明,移动学习与其他学习方式(如合作式学习、探究式学习、基于游戏的学习等)的有效结合,对学习成绩的正向影响会更大。郑兰琴等人对国外92项研究的分析发现,移动学习与合作式学习结合使用对学习成绩的效应量大于0.4,而与探究式学习、基于游戏的学习和自主学习结合使用的效应量均大于0.8,其中采用探究式学习的效应量最大,自主学习的效应量最小[20]。很显然,将移动设备与教学法进行有效融合非常重要,它依赖于基于信息技术的有效教学设计,教师不仅需要掌握信息技术,而且需要对学习和教学的理论有深入的理解,这是一个挑战。
美国麻省理工学院的一份报告提出培养“学习工程师”,其职责不是做学术研究,也不是做教师,而是帮助教师和学生运用学习科学和教育技术来设计最佳学习体验方案,并成为推动未来大学教育教学变革的主体[28]。这可能是未来的一个解决之道。
參考文献:
[1]杨频萍,王拓.“零手机”,能否拯救大学课堂[N].新华日报,2015-05-04(6).
[2]刘敏娜,张倩苇.国际高等教育领域移动学习研究:回顾与展望[J].开放教育研究,2016(6):81-92.
[3]赵希.大学生手机网络使用现状的调查与分析[J].电化教育研究,2014,35(4):43-47.
[4]Hall Giesinger C,Ananthanarayanan V. NMC Horizon Report:2017 Higher Education Edition[R].Austin,Texas:The New Media Consortium,2017.
[5]Johnson L, Adams Becker S, Cummins M,et al.NMC Horizon Report:2016 Higher Education Edition[R].Austin, Texas: The New Media Consortium,2016.
[6]韩锡斌,王玉萍,张铁道,等.迎接数字大学:纵论远程、混合与在线学习[M].北京:清华大学出版社,2016.
[7]Anderson T, Dron J.Three Generations of Distance Education Pedagogy[J].Distance Education in China,2011(3):80-97.
[8]Sitzmann T, Kraiger K, Stewart D, et al.The Comparative Effectiveness of Web-Based and Classroom Instruction: A Meta-Analysis[J].Personnel Psychology,2006(3):623-664.
[9]Dochy F, Segers M, Bossche P V D, et al. Effects of Problem-based Learning: A Meta-analysis[J].Learning & Instruction,2003(5):533-568.
[10]Rowe M, Frantz J, Bozalek V. The role of blended learning in the clinical education of healthcare students: A systematic review[J].Medical Teacher,2012(4):216-221.
[11]Jaggars S., Bailey T. Effectiveness of Fully Online Courses for College Students: Response to a Department of Education Meta-Analysis[R].Columbia University:Community College Research Center Columbia University,2010.
[12]Arbaugh J B. What Might Online Delivery Teach Us about Blended Management Education? Prior Perspectives and Future Directions[J].Journal of Management Education,2014(6):784-817.
[13]Means B, Toyama Y, Murphy R F, et al. The Effectiveness of Online and Blended Learning: A Meta-Analysis of the Empirical Literature[J].Teachers College Record,2005(3):134-162.
[14]Bernard R M , Borokhovski E , Schmid R F , et al. A Meta-analysis of Blended Learning and Technology Use in Higher Education: from the General to the Applied[J].Journal of Computing in Higher Education,2014(1):87-122.
[15]Schmid R F,Bernard R M,Borokhovski E,et al. The Effects of Technology Use in Postsecondary Education: A Meta-Analysis of Classroom Applications[J].Computers & Education,2014(1):271-291.
[16]Anderson T. Getting the Mix Right Again: An Updated and Theoretical Rationale for Interaction[J].International Review of Research in Open & Distance Learning,2003(2):153-161.
[17]王小根,王梦如,陈心仪.基于移动设备的场馆教育对学生传统文化知识学习的影响研究[J].现代远距离教育,2014(5):74-79.
[18]C H Su, C H Cheng. A mobile gamification learning system for improving the learning motivation and achievements[J].Journal of Computer Assisted Learning,2015(3):20-25.
[19]李丹,刘冰,宋高臣,等.移动学习辅助传统教学模式的教学效果研究[J].中国高等医学教育,2016(8):60-61.
[20]郑兰琴,崔盼盼,李欣.移动学习能促进学习绩效吗——基于2011-2017年国际英文期刊92项研究的元分析[J].现代远程教育研究,2018(6):45-54.
[21]Chu H C. Potential Negative Effects of Mobile Learning on Students' Learning Achievement and Cognitive Load—A Format Assessment Perspective[J].Journal of Educational Technology & Society,2014(1):332-344.
[22]Doolittle P E , Mariano G J .Working Memory Capacity and Mobile Multimedia Learning Environments: Individual Differences in Learning While Mobile[J].Journal of Educational Multimedia & Hypermedia,2008(4):511-530.
[23]方超,黄斌.信息技术促进了学生的学业表现吗?——基于中国教育追踪调查数据的实证研究[J].开放教育研究,2018,24(6):88-99.
[24]薛胜兰.智能手机融入课堂教学的应用研究[J].电化教育研究,2018,39(1):86-91.
[25]George Siemens.Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age[J].International Journal of Instructional Technology & Distance Learning,2004(11):3-10.
[26]张秀梅.关联主义理论述评[J].开放教育研究,2012(3):44-49.
[27]Kenneth R.Koedinger,Julie L.Booth,David Klahr.Instructional Complexity and the Science to Constrain It[J].Science,2013(11):935-937.
[28]李明華.教育变革的新职业:学习工程师——美国麻省理工学院最新研究报告评述[J].开放教育研究,2016,22(3):24-36.
(编辑:李晓萍)