技术供给的动力作用：合作探究中具身参与的认知网络分析

摘要：具身认知领域较多关注个体的身体以及经验对认知的作用，缺乏实证研究来探讨对合作学习中身体及其经验的认知作用。技术供给，指为学习者提供的学习资源及相应的方法策略指导，是合作探究中重要教学元素。该研究期望通过差异化的技术供给，揭示身体及其经验在合作探究中的作用和体现形式。具体地，虚拟教具的供给比例（1：1和1：m）和外部腳本的提供与否，共同构成该研究设计的技术供给。结合相关理论及合作视频分析，研究开发了包含合作探究和具身参与两个维度的编码表。基于该编码表，研究采用量化民族志方法，对合作探究中的具身参与进行了认知网络分析。研究发现：具身参与受到学生认知发展阶段和探究内容的影响，主要有四种体现形式：在线行动、离线认知、认知卸载、经验调取;1：1小组的认知参与偏向离线整合，1：m小组偏向在线操作;此外，外部脚本对认知网络的质心起到动力作用，使1：1小组更偏向合作共享，使1：m小组更偏向任务协调。最后，研究指出教育实践者应综合考虑探究任务类型和学生合作技能等因素，进行资源配置设计以及外部支持的动态调整。

关键词：虚拟教具;外部脚本;科学教育;具身认知;认知网络分析

中图分类号：G434  文献标识码：A 文章编号：1006-9860（2021）02-0113-10

一、问题提出

具身认知理论于上世纪八十年代兴起，强调身体及其经验对认知活动的重要作用，近十年来开始受到教育领域研究者的关注。国外研究团队通过设计研究对具身认知落地于学科实践进行了探索，例如，加州大学伯克利分校的具身设计研究实验室。这些研究探讨了身体以及经验对数学、科学、语言等学科学习的促进作用。但大部分研究都是以学习者个体为研究对象来开展研究，尚缺乏实证研究对合作学习中身体及其经验的认知作用和相应的主体间认知协调规律的探讨。同时，我国目前关于具身认知的探讨多以思辨和综述类研究为主，缺乏实证研究来探讨具身认知在日常学习情境中的体现。可见，从具身认知视角来关注真实情境中的合作学习具有一定研究空间。

可供性（Affordance）由生态心理学家吉布森（JJ.Gibson）提出，指环境中具有的某种属性，能够为个体的某种行为或状态提供机会问。技术供给，指为学习者提供的学习资源及相应的方法策略指导。对技术供给的感知受到学习者能力与先前经验的影响”。有效的学习取决于学生如何协调认知活动，从而与身体和环境资源相适应。同时，认知分布于规则、角色、语言、关系和协调活动之中，并且具身于人工制品和物体中8。在科学探究中，基于移动设备的虚拟实验工具（虚拟教具）在知觉和交互上的丰富性能够使学习者将认知活动嵌入到环境中[9][10]。此外，采用虚拟教具有助于从教学模拟和言伴手势等方面发掘具身交互理念在日常学习环境中的体现形式。

具身参与，在本研究中指在技术供给的作用下，小组进行以探究任务为导向的行动时，具身认知所涉及的身体及其经验在合作中的体现。具身参与如何在主体间互动中体现，技术又在何种程度上促进合作学习中具身交互，尚未得到具身认知领域的深人探讨。本研究将研究情境设置为采用基于移动设备的虚拟教具进行科学合作探究。同时，合作探究中教师是否针对合作过程提供外部引导，也会影响小组的过程。将具身认知应用于合作学习实践，有助于检验具身认知理论对合作学习的解释作用。基于此，本研究期望通过差异化的技术供给，结合学习情境和学生认知发展阶段的相关规律，来揭示身体及其经验在合作探究中的作用和体现形式，进而发展具身认知在真实学习情境中的理论建构。

二、研究情境与对象

（一）技术供给

科学合作探究中学习内容并不是在一开始就提供给小组，而是由小组在合作过程中通过实验操作和现象分析来获得的。传统科学探究活动中，小组合作通常是基于一套实体实验器材（实体教具，PM）开展的，成员结合探究任务进行实验器材的使用与任务分工。科学探究涉及预测、实验、观察、解释等多个环节”，小组成员围绕探究任务的互动可能会受到移动设备供给比例的影响。前人研究表明，合作学习中移动设备的人机比例会影响小组互动与学习成效[12][13]。当基于移动设备的虚拟教具（VM）作为探究工具应用到科学课堂之中，便会涉及到资源配置的设计问题。基于此，本研究设计了1：1和1：m两种虚拟教具的人机比例，前者代表小组中每个人都拥有一台平板电脑来操作虚拟教具，后者代表每个组仅有一台平板电脑。

在本研究中，合作探究活动涉及工具和过程方面的设计，不仅包含基于移动设备的虚拟教具，还包含用以引导合作过程的外部脚本。外部脚本（ExternalSeript）通常由教师或其他教学促进者设计并提供给学生，对合作学习进行结构化处理或为小组提供流程引导，以促进有效的小组交互[14]。

具身认知强调个体通过“知觉-行动循环”与环境互动，Newell指出学习过程中有三种促进行动的约束：环境约束（EnvironmentalConstraints），任务约束（TaskConstraints）和生物体约束（OrganismicConstraints）。约束实质上是行动的资源，使学习者沿着有效的非线性路径行动。在这三种约束构成的学习情境中，个体在“知觉-行动循环”中活动，通过感知可供性来进行以目标为导向的互动行为，逐渐形成协调模式（CoordinationPatterm）"。如图1所示，本研究将小组这一有机整体看作生物体约束，虚拟教具作为在合作过程中的环境约束，是学习环境的组成要素;外部脚本作为任务约束，对任务进行起引导作用。虚拟教具的供给比例，外部脚本的提供与否，共同作为合作探究的“技术供给”自变量。

具身参与是本研究所要关注的因变量，指在技术供给的作用下，小组进行以探究任务为导向的行动中，具身认知所涉及的身体及其经验在合作中的体现。具身认知领域认为，认知指导个体的行动，行动反映个体的认知，二者密切相关[18][19]。在合作探究中，个体的行动影响着小组的认知状态，互动协调背后体现的正是小组的具身参与。

研究者与教师共同进行学习活动和探究任务的设计，最后形成以实验单引导的小组合作探究形式。根据课程计划，三轮探究实验分别在四月、五月、六月进行。本研究三轮实验所设计的探究主题活动均包含三个环节：探究活动导人、合作探究学习、总结环节。其中，小组合作探究环节为25分钟，各班录制组的合作过程以视频的形式被全程记录。三轮探究实验共得到12个录制组合作视频。三、研究方法与工具

（一）基于合作视频的量化民族志

视频辅助的认知民族志（Video-aidedCognitiveEthnography）能够通过对话、身体动作、隐喻等多模态信息，获取足够的参与者间的交互与交流证据，被广泛地应用在具身认知领域研究中。认知网络分析（EpistemicNetworkAnalysis，ENA）由美国威斯康星-麦迪逊分校DavidShaffer提出，是一种量化民族志的方法。ENA将个体或小组的行为进行编码，并对编码进行关联结构的建模，来揭示个体或小组的认知网络[25]。认知网络描述了研究者所定义的认知元素（即编码）之间的关联。编码的关联所反映的个体或群体认知网络模型，能够描述学习是如何嵌人到文化、话语、交互和时间中的26。本研究将通过对合作视频来分析具身参与的体现形式，并采用认知网络分析来探究具身参与如何受到技术供给的影响。

（二）合作探究中具身参与的编码表设计

在进行编码时，本研究关注小组所呈现的多模

态信息，即不仅对学生的言语信息进行编码，同时也关注与合作探究活动相关的肢体动作，尤其是手势在探究中的作用，以此来辅助识别行动发起者的意图。在视频编码前，需对包含多模态信息的视频资料进行转录，以提取“行动”这一编码单元。行动的识别，以该行动对小组互动产生影响为依据。通过转录分析，三轮实验录制组合作视频共提取出3038个学生行动。

具身参与的意义与学习情境密切相关，因而需要将合作探究的相关认知元素也纳入到分析之中。根据合作视频内容，本研究设计的编码表共有两个维度，分别是合作探究、具身参与。如表1所示，合作探究维度包含合作支持（CooperationSupport，CS）、实验操作（ExperimentOperation，E0）、分析整合（IntegratedAnalysis，IS）、任务协调（TaskCoordination，TC）四个认知元素;具身参与维度包括在线行动（OnlineMovement，OM）、离线认知（Off-lineCognition，OC）、认知卸载（CognitionOffload，CO）、经验调取（ExperienceRetrieve，ER）四个认知元素。

合作探究维度主要参考了前人研究关于科学探究阶段的划分与特征的描述718。具身参与维度中各认知元素均是以具身认知领域的相关观点为基础，结合合作视频中小组成员间的行动特征分析而来。首先，对在线行动与离线认知的描述，主要参考了Pouw等人29关于具身认知与教具的相关观点：一方面，教具在知觉和交互上的供给，使学习者以特定的方式与环境进行交互，从而有效地将学习者的认知活动嵌人到环境中;另一方面，先前操作教具的感觉运动经验，使学习者能够脱离教具支持而进行认知加工。其次，具身认知理论认为，个体能够将认知卸载到身体或外部环境中，这一观点有助于本研究对合作探究中的认知卸载进行描述。此外，先前的感知运动经验能够被用来理解当下的事物与现象的发生，这一观点则促使本研究关注学生在合作过程中对以往生活经验的调用。

在编码过程中，由两名研究者首先通过编码训练，接下来分别对提取的3038个学生行动和其中1696个具身参与相关的行动进行编码。对两名研究者的编码进行内部一致性检验（Inter-raterReliability），得到合作探究维度Kappa系数为.928（p《.001，N=3038）、具身参与维度Kappa系数为.916（p《.001，N=1696），表明编码质量在可接受的水平上。

四、认知网络分析

（一）认知网络建模

ENA是一种能够用来分析合作探究中具身参与情况的分析技术，能够对合作视频中会话中的“合作探究”与“具身参与”的认知元素进行分析，通过这些认知元素的共现关系进行建模。认知网络分析的过程如图3所示[41]。本研究将从“数据的分节与编码”“邻接矩阵的创建与累加”“认知网络的降维与建模”各步骤依次介绍该方法在本研究中的应用与建模情况。

1.数据的分节與编码

节（Stanza）是认知网络分析中数据编码的最小单元，在本研究中指每个成员的在合作探究中的行动。所分割出的节，能够保证在具身参与这一维度下，最多有一个认知元素与该节相符合;同时，在合作探究这一维度下，有且仅有一个认知元素与该节相符合。对每个节进行编码，将符合的认知元素赋值为1，不符合的赋值为0。

合作探究方面，如表2所示，全部3038个节均被编码为合作探究维度中四个认知元素之一，即每个节都体现了合作探究中的一个认知元素。整体来看，各组的“实验操作”占比相较于其他认知元素均较高，其次是“合作支持”和“分析整合”，“任务协调”的占比则相对较低。从小组之间的占比差异来看，A-02组有较高的“合作支持”占比;D-03组有较高的“实验操作”占比，以及较低的“任务协调”占比;B-05组有中等程度的“实验操作”占比，以及较高的“任务协调”占比。这说明1：m条件下，有外部脚本的B-05组比无外部脚本的D-05组有更多“任务协调”的认知参与;1：1条件下，有外部脚本的A-02组比无外部脚本的C-06组有更多“合作支持”的认知参与。

具身参与方面，共有1696个节被编码（如表3所示），即共有1696个节“合作探究”和“具身参与”两个维度均有编码被赋值为1。被编码为具身参与的节之中，“在线行动”认知元素明显多于其他三类认知元素，“离线认知”则略多于“认知卸载”和“经验调取”。这表明，虚拟教具在场时，通过虚拟实验工具执行动作并得到反馈是小组合作中最常见的具身参与。知识内化的过程是循序渐进的，离线认知体现了依赖外部资源到内部资源的转换[36]，多体现在进行结论性观点表达或与他人进行意义协商时，脱离虚拟教具从而综合且快速地表达信息。此外，从小组之间的占比差异来看，B-05组和D-03组有更高的“在线行动”占比，其中D-03组有更低的“离线认知”占比。

2.邻接矩阵的创建与累加

会话（Conversation）是建立认知元素之间连接的最大有效范围，一个会话指一组人围绕一个主题进行的讨论或行动。分析单元（Unit）是进行分析比较的最小单元，在本研究中能够进行分析的最小单元是某一探究主题下某个录制组的某个成员的行动。本研究关注小组交互而形成的整体认知网络，因此，本研究将分析单元设置为各探究主题中不同技术供给下小组的会话，例如探究主题“光”中A-02组的会话。认知元素间的连接关系称为共现（Co-occurrence）。分析单元由多个节构成，每个节中认知元素的共现能够创建出邻接矩阵。本研究使用ENAWebTool（Version1.5.2）来进行编码后数据的处理和分析。

ENA算法关注邻近出现的认知元素之间的连接，使用滑动窗格来进行每个节数据的分析，具体分析当前节与邻近节之间认知元素的共现，创建邻接矩阵。滑动窗口（MovingStanzaWindow），指认知元素之间建立连接的有效范围。本研究将滑动窗格的大小设置为8（StanzaWindowSize=8），即进行分析时，计算特定会话中当前行和前7行的认知元素的编码。本研究得出的ENA模型共包含8个认知元素：EO，CS，IS，TC，OM，OC，CO，ER。ENA得出的网络由模型中所有分析单元的编码线（CodedLines）整合而成。对于一个分析单元，8个认知元素两两相连，最多可在网络中形成共有28个无向编码线的高维空间。

3.认知网络的降维与建模

在ENA高维空间中，邻接向量反映了分析单元中认知元素间的关联方式，为了对不同分析单元的认知网络进行比较，需要进行球面归一化处理，得到归一化的向量叼。不同分析单元在数据中可能具有不同数量的编码线，因此ENA算法需对网络进行标准化。为进行认知网络的可视化比较，还需将高维空间网络进行降维。ENA算法采用奇异值分解的方法进行降维处理，生成含多个维度的旋转矩阵，选择前两个能够最大化解释原始数据整体变异量（Variance）的维度，以实现高维空间在平面上的二维投影。

ENA生成优化后的节点网络图，来对认知网络进行可视化，完成建模。节点网络图中，节点对应于认知元素，节点的位置反映了认知网络的关联结构。边，指标准化后的编码线，反映了两个认知元素之间共存或连接的相对频次。通过计算，最终得到如图4所示的认知网络模型，8个认知元素分别位于二维空间各象限中。第一维度（X轴）占原始数据整体变异数的45.8%，第二维度（Y轴）占原始数据整体变异数的23.4%，因此可以认为ENA生成的可视化模型与原始模型具有较强的拟合优度。

根据生成的认知网络模型中认知元素的分布情况，X轴（SVD1）和Y轴（SVD2）能够被赋予相关的含义：（1）靠近X轴的认知元素有OC（离线认知）、IS（整合分析）、EO（实验操作）、0M（在线行动），其中OC、OM离坐标系中心较远，并且OC和IS可以综合理解为对探究内容的离线整合，EO和OM可以理解为对虚拟教具的在线操作。由此，X轴两端分别为“离线整合”与“在线操作”。（2）靠近Y轴的认知元素有TC（任务协调）、ER（经验调取）、CS（合作支持）、CO（认知卸载），其中TC、CO离坐标系中心较远，并且CS和CO可以综合理解为在合作过程中为了促进小组互动而进行的信息、资源的共享。由此，Y轴两端分别为“任务协调”与“合作共享”。最终，X轴从左到右形成“离线整合”与“在线操作”的连续统，Y轴从上至下形成“任务协调”与“合作共享”的连续统。

建立认知网络模型后，ENA工具能够分别呈现分析单元的认知网络。认知网络中边的粗细和饱和度反映了编码关联的程度。ENA工具能够整合同一群组多个时段的综合认知网络。图5为录制组A-02组、B-05组、C-06组、D-03组三轮探究实验的综合认知网络。

为了分析与比较多个分析单元的认知网络，ENA方法定义了“质心（Centroid）”这一重要概念[18]。质心由认知网络模型中边的大小决定，反映了节点之间连接的强度。ENA算法生成的各分析单元的质心在二维空间中分布如图6所示。例如，A.Lig代表A-02组在“光的折射”探究活动中认知网络的质心。

（二）认知网络比较

ENA算法将两个认知网络中各边的权重相减得到认知网络差异图，借助差异图可以对两个分析单元进行比较。接下来，本研究将从虚拟教具和外部脚本两个角度，分别进行技术供给下认知网络差异的分析比较。

1.虚拟教具的作用

本研究设计了两种虚拟教具供给比例，1：1和1：m。A-02组、C-06组代表1：1，B-05组、D-03组代表1：m。

A-02组和B-05组的认知网络差异如图7所示，反映了有外部脚本情况下，1：1和1：m条件下小组的认知网络差异。

首先，对有外部脚本的A-02组（1：1）和B-05组（1：m）的认知网络进行比较。从三轮实验中两组的综合认知网络来看，A-02组的综合网络质心位于第三象限，B-05组的综合网络质心位于第一象限。在三轮探究实验中，A-02组的网络质心分别位于第三象限、第四象限、第三象限;B-05组的网络质心分别位于第一象限、第二象限、第二象限。

“离线整合-在线操作”维度上，A-02组的认知網络更偏向于“离线整合”，B-05组更偏向于“在线操作”，即0C（离线整合）节点与周边节点的连接强度大于B-05组。此外，在简单电路探究实验中，A-02组的0C-OM（离线认识-在线行动）的连接强度大于B-05组;在电磁感应探究实验中，A-02组的CO-0M（认识卸载-在线行动）的连接强度大于B-05组。

“任务协调-合作共享”维度上，A-02组的认知网络更偏向于“合作共享”，即CO（认知卸载）节点与周边的节点的连接强度也大于B-05组;B-05组的认知网络更偏向于“任务协调”，即TC（任务协调）节点与周边节点的连接强度大于A-02组。在电磁感应探究实验中，B-05组的TC-0M（任务协调-在线行动）、TC-EO（任务协调-实验操作）的连接强度大于A-02组。

C-06组和D-03组的认知网络差异如图8所示，反映了无外部脚本情况下，1：1和1：m条件下小组的认知网络差异。

从三轮实验中两组的综合认知网络来看，C-06组的综合网络质心位于第二象限，D-03组的综合网络质心位于第四象限。在三轮探究实验中，C-06组的网络质心分别位于原点、第三象限、第二象限;D-03组的网络质心分别位于第四象限、

第一象限、第四象限。

“离线整合-在线操作”维度上，C-06组的认知网络更偏向于“离线整合”，D-03组的认知网络更偏向于“在线操作”，即OC（离线整合）节点与周边的节点的连接强度大于D-03组，在简单电路探究实验中，这种差异更为明显。

“任务协调-合作共享”维度上，C-06组的认知网络在两个维度上的具有大于D-03组的连接强度。两者认知网络的差异在三轮实验中各有不同，相比于D-03组，简单电路探究实验中的C-06组更多地表现在“离线认知”相关的认知连接，而电磁感应实验中的C-06组更多地表现在“任务协调”相关的认知连接。

2.外部脚本的作用

A-02组和C-06组的认知网络差异如图9所示，反映了1：1条件下，是否提供外部脚本情况下小组的认知网络差异。

首先，对1：1条件下，A-02组（有外部脚本）和C-06组（无外部脚本）的认知网络进行比较。从三轮实验中两组的综合认知网络来看，A-02组的综合网络质心位于第三象限，C-06组的综合网络质心位于第二象限。在三轮探究实验中，A-02组的网络质心分别位于第三象限、第四象限、第三象限;C-06组的网络质心分别位于原点、第三象限、第二象限。

“离线整合-在线操作”维度上，A-02组与C-06组的相关连接并无明显差异。“任务协调-合作共享”维度上，A-02组与C-06组的相关连接在差异上有所变化。如A-02组的OM-CS（在线行动-合作支持）的认知连接在简单电路探究实验中明显强于C-06组。“任务协调”的相关认知连接差异则在三轮实验中不断变化，且无明显规律。

B-05组（有外部脚本）和D-03组（无外部脚本）的认知网络差异如图10所示，反映了1：m条件下，是否提供外部脚本情况下小组的认知网络差异。

从三轮实验中两组的综合认知网络来看，B-05组的综合网络质心位于第一象限，D-03组的综合网络质心位于第四象限。在三轮探究实验中，B-05组的网络质心分别位于第一象限、第二象限、第二象限;D-03组的网络质心分别位于第四象限、第一象限、第四象限。

“离线整合-在线操作”维度上，B-05组和D-03组的相关连接并无明显差异。“任务协调-合作共享”维度上，B-05组的认知网络更偏向于“任务协调”，即TC（任务协调）节点与周边节点的连接强度大于D-03组。从简单电路到电磁感应相比于D-03组，B-05组任务协调相关的认知连接，从TC-EO（任务协调-实验操作）和TC-0M（任务协调-在线行动）转向至TC-EO（任务协调-实验操作）和TC-CS（任务协调-合作支持）。

五、结论与讨论

（一）研究发现

1.具身参与受技术供给和认知发展阶段共同影响

通过对合作视频进行分析，本研究将具身参与的体现形式归为四类：在线行动、离线认知、认知卸载、经验调取。通过将具身参与各维度进行概念化和实例化，细化了身体及其经验在日常学习情境中的体现形式。整体来看，合作探究中“实验操作”占比最高，其次是“合作支持”和“分析整合”，“任务协调”的占比则相对较低。合作探究的认知参与中，“任务协调”和“合作支持”受技术供给的交互作用：1：m条件下，有外部脚本的小组比无外部脚本的小组有更多“任务协调”的认知参与;1：1条件下，有外部脚本的小组比无外部脚本的小组有更多“合作支持”的认知参与。具身参与中“在线行动”占比最高，“离线认知”则略高于“认知卸载”和“经验调取”，并且将认知卸载到虚拟教具的情况多于将认知卸载到身体动作的情况。这表明，在虚拟教具在场的情境中，通过虚拟实验工具执行动作并得到反馈是小组合作中最常见的具身参与。

1：1条件下的小组成员在互动过程中体现了更多的离线认知，即在吸引他人注意力的同时，脱离平板表达信息。结合先前结论，可以发现，对于初等教育阶段的合作探究，离线认知更多并不代表有高于在线行动的认知水平。两者皆为具

身认知中身体及其经验在活动参与中的体现，并无孰优孰劣之分。认知往往会以任何一种混合的方式调用解决问题的各种资源，以最小努力产生可接受的结果[39]。在线行动是离线认知的先导认知参与，

前人研究认为离线认知体现了依赖外部资源到内部资源的转换40，而离线认知在本研究更多地反映了将个体空间的信息向小组空间进行输人的心智投人。相应地，在1：m条件下，由于小组共享工作界面，因而相比于1：1条件有较少的离线认知，反而是在线行动的占比更多。

此外，本研究的研究对象处于皮亚杰认知发展阶段中“具体运算阶段”到“形式运算阶段”的过渡时期，更多地关注于当下的实验现象，借助虚拟教具的操作过程进行思维，较少借助过往经验来进行实验现象的理解。可见，经验调取受限于个体的认知发展阶段和先前經验，也受到探究主题和内容的影响。

2.技术供给对具身参与的认知网络具有动力作用对各录制组在不同探究主题中的认知网络进行对比分析，本研究探讨了技术供给对具身参与认知网络的影响。研究发现，虚拟教具供给比例对“离线整合-在线操作”维度认知参与的影响较为稳定，不受外部脚本的影响：1：1条件下，小组的认知参与更偏向于“离线整合”，而1：m条件下，小组的认知参与更偏向于“在线操作”。“任务协调-合作共享”维度上，提供外部脚本对不同供给比例小组的认知参与影响更大。有外部脚本的情况下，1：1条件的小组偏向于“合作共享”，1：m条件的小组偏向于“任务协调”。此外，无外部脚本的情况下，虚拟教具供给比例对“任务协调-合作共享”维度认知参与的影响并不稳定，未形成一定规律。

1：1条件下，学生通过更多的信息共享行为来获得其他成员的注意力，也有着更多的将信息从个体空间向群体空间进行输人的认知投人，也伴随着更多的分析整合。但如果小组没有将认知资源合理地分配在学习任务上，学习效果将会被削弱"。结合先前分析可以发现，外部脚本促使1：1条件有更多的信息共享行为，但因其他成员处于各自操作空间，集体注意力难以实现，因而未能进行有效的信息交互和意义生成。由此可以解释，外部脚本使得1：1条件下的小组围绕合作共享进行了更多的心理努力，但由于无效的信息交互，这部分认知资源没有被合理利用，因而对学习成效有负面作用。

1：m条件下，小组认知网络偏向在线操作，也能够反映共享事务空间下，集体注意力使学生围绕探究实验进行更多的认知投人。可见，信息共享的有效性取决于集体注意力，而高效的信息交互才能够促进合作成效。此外，外部脚本使1：m条件下小组有更强的任务意识来监控和推进探究工作。结合先前分析，1：m条件下通用型外部脚本能够提升小组的任务意识，围绕任务识别与推进的认知参与，对合作探究起到正向促进作用。

以图11所示“技术供给对具身参与的动力作用”来进一步总结。在具身参与的二维认知网络模型中，从“离线整合-在线操作”维度来看，1：1条件下的小组的认知参与偏向离线整合，而1：m条件下的小组认知参与偏向在线操作。从“任务协调-合作共享”维度来看，在虚拟教具供给比例作用的基础上，外部脚本对认知网络起到动力作用。外部脚本作用下的认知网络质心位移，1：1条件的小组有更多的合作共享行为，1：m条件的小组有更多的任务协调行为。

（二）实践建议

对互动过程的分析与理解，能够揭示技术供给对合作效果产生影响的本质原因，有助于从信息交互的过程性视角，优化科学合作探究中的技术设计。下面结合研究结论提出在科学合作探究中使用基于移动设备的虚拟教具的实践建议，为真实教学情境合作探究学习提供设计参考。

首先，虚拟教具供给比例应结合探究任务和学生合作技能进行设计。在合作探究活动中应用基于移动设备的虚拟教具，涉及到资源分配和使用的实际问题。对于观察理解这类探究难度相对低一些的任务，小组共同使用同一台虚拟教具，有助于对知识概念的理解和共识的达成;对于问题解决这类探究难度相对高一些的任务，小组成员各自操作虚拟教具可能会得到更多的问题解决方案，但在实际过程中学生会因个人兴趣而忽视小组目标，往往没能体现出多种解决方案的优势。这归根结底，还是合作技能与技术供给相适应的问题。因此，日常教学中教师应加强对学生进行合作技能和团队意识的培养，并结合学生实际合作能力和探究任务类型，灵活地进行教学资源配置及相应的学习环境设计。

其次，外部脚本需要根据任务类型、资源配置及合作经验进行调整。基于移动设备的虚拟教具被证明能够用于真实科学课堂的合作探究活动中。在应用过程中除了需要考虑供给比例的设计外，外部脚本的设计对促进有效的信息交互同样重要。对于不同类型的探究任务，教师应给予不同类型或程度的外部脚本，例如根据小组现有资源为其提供資源使用和任务分配的指导。对于面对面合作学习的外部脚本，不仅要关注知识获取方面的引导，还要重视有关信息传递和交流协商有效性的过程建议。对于长期合作的小组，教师为学生提供外部脚本时，应结合学生对资源配置和外部脚本的适应性，适当调整外部脚本的内容，为学生提供更好的过程支持。同时也应考虑适当地减少外部脚本的内容来降低学生在应用外部脚本时的认知负荷。

最后，科学教育应重视学生的社会化技能和具身参与。科学教育能够从科学素养、科学思维与方法对学生进行培养。本研究关注了真实情境下长期合作小组在技术供给作用下的多轮探究实践活动。可以发现，科学教育不仅需要重视科学概念，更需要关注学生在合作过程中的责任意识、合作技能、问题解决等社会化技能。身体及其经验在科学教育中，不仅能够促进学生对概念的理解，更能够通过对技术的合理利用，使技术成为小组内部的互动资源，促进小组的合作共享和社会化发展。总的来说，科学教育应重视通过技术设计更好地发展学生的合作技能，进而从长远的角度来培养学生的社会化能力。

（三）结语

技术供给（虚拟教具的供给比例，外部脚本的提供与否）是研究设计与实施的自变量：1：1和1：m反映了采用基于移动设备的虚拟教具设计合作探究活动时，需要考虑的资源配置问题;是否提供外部脚本则反映了对小组合作探究过程中教师提供的学习支持与外部引导程度。对于科学合作探究，虚拟教具不仅承载了学习内容，更是小组成员之间围绕实验现象进行信息交互与知识建构的认知工具。探讨技术供给对合作探究的影响，能够为学习活动的技术设计提供资源配置与外部支持的参考。同时，技术供给在研究过程中扮演了“催化剂”的角色。将技术供给具体化，能够使研究着眼于技术调节下小组互动的差异化特征。

总的来说，本研究通过基于移动设备的虚拟教具的合作探究教育实验，细化了身体及其经验在日常学习情境中的体现形式。结合虚拟教具的在场特征和学生认知发展阶段，本研究还对合作探究中具身参与认知网络进行了差异分析，丰富了具身认知在科学合作探究中的理论应用。在方法层面，本研究采用量化民族志的方法对合作探究中的具身参与进行分析。编码表中对合作探究维度和具身参与维度中认知元素的建构，能够为相关研究提供资料分析的研究工具。对小组探究中所体现的具身参与进行认知网络建模和比较分析，进一步拓展了具身认知领域对视频资料的解读方式。

参考文献：

[1]王辞晓.具身认知的理论落地：技术支持下的情境交互[J].电化教育研究，2018，（7）：20-26.

[2]王辞晓.具身设计：在感知运动循环动态平衡中发展思维——访美国具身认知领域著名专家多尔·亚伯拉罕森教授[J].现代远程教育研究，2019，（2）：3-10.

[3] Koning，B.B.D.，Tabbers，H.K.Facilitating Understanding of Movements

in Dynamic Visualizations：an Embodied Perspective [J].Educational Psychology Review，2011，23（4）：501-521.

[4] Abrahamson，D.，Lindgren，R.The Cambridge handbook of the learning sciences（2nd ed.） [M].Cambridge：Cambridge University Press.2014.358-376.

[5][24][32] Flood，V.J.Multimodal Revoicing as an Interactional Mechanism for Connecting Scientific and Everyday Concepts [J. Human Development，2018，61（3）：145-173.

[6] Gibson，JJ.The ecological approach to visual perception（classic edition） [M]. Boston：Houghton Mifin Company，1979.

[7][33] Varela，F J.，Thompson，E.T，et al.The Embodied Mind：Cognitive Science and Human Experience [M].Cambridge：The MrT Press，1991. [8] Dubbels，B.Cognitive Ethnography：A Methodology for Measure and Analysis of Learning for Game Studies [J].International Journal of Gaming and Computer-Mediated Simulations，2011，3（1）：68-78.

[9][29][32][36][40] Pouw，w.T.JL，van Gog，Tet al.An Embedded and Embodied Cognition Review of Instructional Manipulatives [J. Educational Psychology Review，2014，26（1）：51-72.

[10]王辞晓，李贺等基于虚拟现实和增强现实的教育游戏应用及发展前景[J].中国电化教育201，.8）：99-107.

[11][27] Olympiou.，G.，Zacharia，Z.Research on e-Learning and ICTin Education [M].Cham：Springer Intermnational Publishing，2018.257-278. [12] Looi，c.K..Seow.，P.et alLeveraging mobile technology for sustainable seamless learninga research agenda [J]-British Journal of Educational Technology，2010，41（2）：154-169.

[13] Looi，C.K.，Zhang，B..et al.1：l mobile inquiry leaming experience for primary science students：a study of learning effectiveness [J]Jourmnal of Computer Assisted Leaming，2011，27（3）：269-287.

[14] King，A.Scripting computer-supported collaborative learning： Cognitive，computational and educational perspectives [M].New York：springer，2007.13-37.

[15][16][17] Newell，K.M.Dexterity and its development [M]. Mahwah，NJ：Erbaum，1996.393-429.

[18][30] Wilson，M.Six views of embodied cognition [J].Psychonomic Bulletin & Review，2002，9（4）：625-636.

[19] Goldman，A，Vignemont，F.D.Is social cognition embodied？ [J].Trends in Cognitive Sciences，2009，13（4）：154-159.

[20] Johnson，D.W.Jonson，R.T.Learning together and alone：Cooperative， competitive，and individualistic learming（2nd ed.）[M].NJ：Prentice-Hall Inc，1987.

[21]皮亞杰，教育科学与儿童心理学[M].北京：文化教育出版社，1981.

[22] Zacharia，z.c.，Michael，M..New developments in science and technology education [M].Switzerland：Springer，2016.125-140.

[23] Muntanyola-Saura，D..Sanchez-Garcia，R.Distributed Attention：A Cognitive Ethnography of Instruction in Sport Settings [J]Jourmal for the Theory of Social Behaviour，2018.48（4）：433-454.

[25] Shaffer，D.W.Quantitative ethnography [M]-Madison：Cathcart Press，2017. [26] Shaffer，D.Epistemic Netwok Analysis：Understanding leaming by using Big Data for thick description [AJF.Fischer，CE.Hmelo-Silver，et alIntemational Handbook ofthe Leaming Sciences [M].New York：Routledge，2018.

[28] Bell，T.，Urhahne.，D.etalCollaborative Inquiry Learming：Models，ools，and challenges [J].Intemational JoumalofScience，2010，32（3）：349-377.

[31][39] Clark，A.Supersizing the mind：Embodiment，action，and cognitive extension [M].New York：Oxford University Press，2008.

[34]王志军，杨阳.认知网络分析法及其应用案例分析[J].电化教育研究，2019，40（6）：27-34.

[35]吴忭，王戈.协作编程中的计算思维发展轨迹研究——基于量化民族志的分析方法[J].现代远程教育研究，2019，（2）：76-84.

[37][38] Shaffer，D.W..，Collier，W.，et al.A tutorial on epistemic network analysis：Analyzing the structure of connections in cognitive， social， and interaction data [JJoumal of Learming Analytics，2016，3（3）：9-45. [41] SellerJ，Van Merrienboer-Jet al.Cognitive Architecture and Instructional Design [J.Educational Psychology Review，1998，103）：251-296.

作者簡介：

王辞晓：讲师，博士，研究方向为“互联网+教育”、具身认知。

收稿日期：2020年5月3日

责任编辑：李雅煊