协作场景下基于生理数据的认知投入测量研究OA北大核心CSSCI

认知投入是决定学习有效发生的实质性投入,在协作学习中尤为关键。但在协作学习中学习者认知投入不均衡容易导致“搭便车”等负面学习行为的发生。并且,由于认知投入具有内隐性,对其的精准测量仍面临挑战。而基于客观生理数据,有望打开协作场景下认知投入测量“黑箱”。为此,研究从唤醒度和适应度两个维度描述协作场景下的认知投入,以184名参与“海绵校园设计”协作任务的大学生为研究对象,利用便携式生理设备采集学习者的皮肤电数据与心率数据,构建协作场景下认知投入的测量模型。研究结果表明:学习者的交感神经活动可以有效反映唤醒度水平,副交感神经活动则可以更加精准地测量适应度水平。通过信号处理技术与特征工程方法,研究从生理数据的时域、频域、形态三个层面构建15维特征,运用主成分回归方法验证得出,特征集合可以显著解释认知投入水平变异的39.7%,显示出测量模型良好的信效度,其中适应度体现了认知投入在协作任务中的定向,因而相比唤醒度具有更高的教育价值;在协作过程中,学习者的唤醒度呈现先降后升的趋势,适应度则持续提升。研究丰富了认知投入的理论,并为教师理解学生学情提供依据,有助于协作学习成效的改进与提升。