杨九民等：教学视频中线索类型与学习者先前知识经验对学习的交互影响
作者简介：杨九民，博士，教授，博士生导师，华中师范大学教育信息技术学院（湖北武汉 430079）；徐珂、韩佳雪，硕士研究生，华中师范大学教育信息技术学院（湖北武汉 430079）；焦新月，本科生，华中师范大学教育信息技术学院（湖北武汉 430079）；皮忠玲，博士，副研究员，陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室（陕西西安 710062）。
基金项目：国家自然科学基金面上项目“社会性交互对视频课程教与学影响的认知神经机制与应用研究”（61877024）。
引用：杨九民,徐珂,韩佳雪,焦新月,皮忠玲(2020).教学视频中线索类型与学习者先前知识经验对学习的交互影响[J].现代远程教育研究,32(1):93-101.
摘要：教学视频因其多通道展现教学内容的特性而成为数字化学习资源的首选形态。线索作为教学视频中的重要引导性教学设计手段，探究其类型及学习者先前知识经验对学习效果的交互影响，有益于优化教学视频的设计策略。基于学习者先前知识经验水平（高水平和低水平）和线索类型（言语线索和视觉线索）两个维度，运用眼动追踪技术和认知负荷、学习满意度、学习效果等测量工具，通过实验考察二者对学习的影响及其内在机制后发现：学习者先前知识经验水平对认知负荷的影响显著；线索类型对学习满意度的影响显著，且线索类型与学习者先前知识经验水平在学习满意度上的交互效应显著；学习者先前知识经验水平对学习效果的影响显著，且线索类型与学习者先前知识经验水平在迁移测验成绩上的交互效应显著。实验结果表明，线索类型与学习者先前知识经验水平对学习满意度和学习效果存在明显的交互作用，即只有低知识经验水平学习者在学习含有视觉线索的教学视频后，学习满意度与学习效果才有显著提升。这可能是由于该类学习者在信息选择时存在困难，视觉线索可以帮助其提高信息搜索效率，而言语线索却会使其认知负荷超载。
关键词：教学视频；线索类型；视觉线索；言语线索；先前知识经验；视觉注意力分配
信息技术与教育的深度融合为实现全民教育、个性化学习和终身学习带来了理念与技术层面的变革。《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》指出：“实施优质数字教育资源建设与共享是推进教育信息化的基础工程与关键环节”。教学视频具有以多通道形式展现教学内容的特点，因而成为学习者首选的数字化学习资源（Pi et al.，2017a；杨九民等，2019）。
教学视频学习的重要特点是：学习者在通过教学视频进行学习时，由于视频画面信息量大且不断变化，因而学习者不仅需记住已消失画面中的信息，同时还需对当前画面中的信息进行加工，这就导致其在学习过程中需要投入大量的认知资源（De Koning et al.，2009）。由于学习者的认知容量有限，如何采用指导性教学设计引导其将有限的认知资源用于加工特定信息而忽视无关信息，便成为教学视频研究的一个重要方面（谢和平等，2016）。
线索（Cue）作为教学视频中的一种重要引导性教学设计手段（如加横线的文字、箭头、标题、解释性文本等），其在学习中的作用受到了教育研究者与实践者的广泛关注（Scheiter et al.，2015）。“线索效应”（Cueing Effect）表明在教学视频中加入线索可降低学习者的认知负荷并引导其注意力，进而提高其学习效果。有研究发现“线索效应”的稳健性会受到线索类型的影响（谢和平等，2016）。此外，由于教学视频的设计应以学习者为中心，因而学习者先前知识经验水平对教学视频设计有效性的影响也不容忽视（Kalyuga，2007）。
基于上述分析，本研究通过考察学习者先前知识经验水平及教学视频中的线索类型对其学习效果和视觉注意力分配的交互影响，进而为适用于不同先前知识经验水平学习者的教学视频设计与开发提供参考。
线索是指在教学视频中采用非内容信息引起学习者注意并引导其关注关键信息，以促进学习效果的一种教学设计方式（De Koning et al.， 2009）。由此可见，线索能在不增加学习内容的前提下，使教学更具引导性。线索对视频学习的积极作用得到了Mayer（2014）的多媒体学习认知理论（ Cognitive Theory of Multimedia Learning，CTML）和Sweller（1988）的认知负荷理论（ Cognitive Load Theory，CLT）支持，上述理论均强调学习者的认知资源是有限的，其在同一时间仅能注意到部分外界信息（Baddeley，1992）。
然而，对于教学视频中的线索能否引导学习者的注意力并促进其学习效果，已有研究的结论尚不一致（谢和平等，2016）。一些研究发现，在教学视频中加入线索可以引导学习者关注重要信息呈现的区域，进而提高其学习效果。例如，Ozcelik等（2010）研究发现，改变内容标签的颜色可以帮助学习者加深对教学内容的记忆与理解，并提高其视频学习的效果。然而，也有一些研究发现，线索并不能提高学习者的学习效果。例如，Pi等（2017b）发现，在教学视频中加入箭头线索既没有提高学习者对相应内容的注意程度，也没有提高他们的再认成绩和迁移成绩。
有研究者指出，线索在教学视频中作用不一的重要原因可能是因为线索的积极效应存在边界条件，包括线索类型和学习者的先前知识经验（Scheiter et al.，2015）。线索可分为言语线索和视觉线索（Mayer，2005），其中言语线索包括标题、大纲和文本句子等，视觉线索包括箭头、颜色和线框等。有研究者指出，不同类型的线索在学习中具有不同的功能：言语线索的主要功能是突出信息之间的内在关系；视觉线索的主要功能是引导学习者注意关键信息。然而，对于言语线索和视觉线索在学习中的作用，学界尚未达成共识（Liu et al.，2011；Nivala et al.，2012；Scheiter et al.，2015）。例如，有研究表明视觉线索（颜色）和言语线索（文本）都有助于提高学习者视频学习的效果（Nivala et al.，2012）。然而，也有研究发现言语线索对学习者的认知负荷及学习效果存在逆转效应，即言语线索与讲述内容一致时，学习者的认知超载且学习效果降低（Liu et al.，2011）。因而，学习者在视频学习过程中究竟如何对不同线索类型的内容作出反应，这仍值得进一步探究。
视频学习中的经验反转效应（Expertise Reversal Effects）表明，学习者的先前知识经验水平差异可能会影响其对不同线索类型下信息的处理，进而产生不同的学习效果（Kalyuga，2007；Kalyuga et al.，2012；Khacharem，2017）。具体而言，低先前知识经验水平的学习者倾向于采用自下而上的处理策略，这导致其不能有效地在视频材料中识别重要的文本信息或选择相关的图片元素，他们的注意力分配更多依赖于视频材料的物理特征而非其中的信息，即该类学习者可能会对易于感知的特征敏感。相较而言，高先前知识经验水平的学习者常采用自上而下的处理策略，他们能够搜索、识别并存储与所学知识相关且有意义的知识领域，其注意力由这些先验知识引导。
从经验反转效应的角度来看，低先前知识经验水平的学习者需要线索来引导其注意力聚焦到关键学习内容上，因而线索对他们的促进作用要强于高先前知识经验水平的学习者（Richter et al.，2016；Arslan-Ari，2018）。许多研究探究了视觉线索在动画中的经验反转效应，发现视觉线索（如颜色）仅提高了低先前知识经验水平学习者的学习效果，而对高先前知识经验水平学习者学习效果的影响不显著（Johnson et al.，2015；Khacharem，2017；Arslan-Ari，2018）。虽然这些研究验证了视觉线索和学习者先前知识经验水平在动画学习中的交互作用，但两者对学习者视频学习效果的影响及其内在机制仍不明确。
本研究旨在探索不同先前知识经验水平学习者在含有不同线索类型（即言语线索与视觉线索）教学视频学习中的学习效果、视觉注意力分配和认知负荷情况。此外，本研究也旨在探究学习者的先前知识经验水平差异如何影响教学视频中线索类型的有效性。为理解不同先前知识经验水平学习者在学习含有视觉线索和言语线索的教学视频时的过程与效果，本研究运用实验研究法，采用眼动追踪技术记录学习者的眼球运动轨迹。基于以上文献分析，本研究提出以下4组研究假设：
假设1：低先前知识经验水平学习者在学习含有视觉线索的教学视频时的认知负荷低于其在学习含有言语线索的教学视频时的认知负荷；高先前知识经验水平学习者在学习两种线索类型的教学视频时，其认知负荷没有差异。
假设2：低先前知识经验水平学习者在学习含有视觉线索的教学视频时，视觉注意力分配在相关学习内容的频次比学习含有言语线索的视频时更多；高先前知识经验水平学习者在学习两种线索类型的教学视频时，其视觉注意力分配没有差异。
假设3：低先前知识经验水平学习者在学习含有视觉线索的教学视频后的学习满意度相比其在学习含有言语线索的教学视频后更高；高先前知识经验水平学习者在学习两种线索类型的教学视频后，其学习满意度没有差异。
假设4：低先前知识经验水平学习者在学习含有视觉线索的教学视频后的学习效果相比其在学习含有言语线索的教学视频后更好；高先前知识经验水平学习者在学习两种线索类型的教学视频后，其学习效果没有差异。
1.被试
从华中师范大学随机招募264名本科生和研究生作为实验的备选被试。通过Photoshop知识测试选择其中63名作为眼动实验的有效被试，并按照先前知识经验水平的高低将其分为两组，其中高先前知识经验组32名，低先前知识经验组31名，年龄分布在18到27周岁之间（M＝20.71，SD＝2.22），女性占比为83%。被试均对实验知情并同意，在实验结束后可获得一份礼品作为报酬。
2.实验仪器
本研究采用Eyelink 1000眼动仪（生产厂商为加拿大SR Research公司）记录被试的眼动数据，采样率为单眼1000 Hz。实验中的教学视频在21英寸显示器（分辨率为1024*768，刷新率为75Hz）上播放，被试坐在距离显示器60厘米处观看。
已有研究表明，学习者的注视和其视觉注意力之间存在较强的相关性，即对特定区域的注视次数越多、持续时间越长，则对该区域的视觉关注程度就越高（Pi et al.，2019）。因此，本研究通过计算教学视频中的16次线索出现时，学习者的注视次数及平均注视时间，以考察学习者的视觉注意力分配情况。
3.实验材料
（1）教学视频
本研究实验中采用的教学视频包含四个版本，其中两个是教授如何在Photoshop中使用磁性套索工具制作背景透明的图片（时长7分24秒），分别采用言语线索（讲解操作时界面上出现16次解释性文字）和视觉线索（讲解操作时界面相同位置出现16次线框）；另两个视频是教授如何在Photoshop中使用仿制图章工具去除图片水印（时长7分34秒），分别采用言语线索（讲解操作时界面上出现16次解释性文字）和视觉线索（讲解操作时界面相同位置出现16次线框）。上述内容相同的教学视频中，言语线索与视觉线索出现与持续的时间一致，且Photoshop的画面大小及教师的讲解音频一致。由于上述视频的学习内容不涉及深度精细的图像处理操作，因而与学习者视觉能力水平的相关性较弱。在当前以“微课”为主的教学视频应用中，为满足学习者学习时间碎片化的学习需求，其时长一般为5~10分钟（许亚莉，2014），本研究选取的教学视频时长符合标准。上述教学视频的示意如图1所示。
（2）测量工具
先前知识测验。试题由四位具有丰富Photoshop教学经验的教师开发，用于测量被试在使用Photoshop上的一般性知识，共8道题目，包括4道单项选择题、1道判断题、2道填空题和1道简答题。为避免先前知识测验对后续测验的影响，本测验涉及的知识点与视频学习材料不同。试题总分为15分，得分越高，表示被试的先前知识经验水平越高，测验筛选出的两组被试在先前知识测验中的得分有显著差异（M＝11.48，SD＝1.46；M＝1.81，SD＝1.17；t（61）＝29.05，p＜0.001）。
认知负荷问卷。问卷采用Paas等（1994）的九点李克特“认知负荷自评问卷”，包括对教学视频材料的难度感知及完成学习任务所要付出的心理努力程度。量表的可靠性系数为0.74。
学习满意度问卷。根据研究假设，本研究选择杨九民（2014）开发的视频学习满意度问卷中的3个项目。得分越高，表示学习者对教学视频的学习满意度越高。量表的可靠性系数为0.71。
学习效果测验。本研究对学习效果的测量由保持测验与迁移测验构成：
在保持测验中，与“磁性套索工具操作”教学视频对应的测验主要考察被试对Photoshop界面以及运用磁性套索工具制作背景透明图片相关知识的识记情况。测验包含4种题型：填空题3道、多选题2道、判断题3道及简答题1道，满分15分。与“仿制图章工具操作”教学视频对应的测验主要考察被试对Photoshop界面以及运用仿制图章工具修复图片水印相关知识的识记情况。测验包含5种题型：填空题3道、多选题1道、排序题1道、判断题3道及简答题1道，满分15分。
迁移测验主要考察被试将从教学视频中学习到的知识应用到新情境中的能力。被试在学习完“磁性套索工具操作”教学视频后，被要求根据操作任务清单上机制作背景透明的图片，该测验满分7分。同样，被试在学习完“仿制图章工具操作”教学视频后，被要求根据操作任务清单上机修复图片，该测验满分5分。
4.实验设计
本研究的实验采用混合设计方式。线索类型为被试内变量，先前知识经验水平为被试间变量。因此，为避免练习效应，所有被试均需要随机观看包含言语线索与视觉线索两类线索的不同内容教学视频。例如，若被试先观看的是含有视觉线索的“磁性套索工具操作”教学视频，那他随后观看的则为含有言语线索的“仿制图章工具操作”教学视频。眼动实验中教学视频材料的4种组合条件如表1所示。
5.实验过程
实验在眼动实验室中进行，时长为50分钟。首先，被试填写基本信息，主试向被试介绍实验流程。确认被试理解后，进入视频学习阶段，并记录其眼动轨迹。所有被试需观看四个教学视频中的两个，涉及两种主题的两个线索类型。每观看完一个教学视频后，被试填写学习满意度问卷、认知负荷问卷，并完成保持测验与迁移测验。眼动实验的流程如图2所示。
本研究以被试的认知负荷问卷得分、注视次数、平均注视时间、学习满意度问卷得分、保持测验成绩、迁移测验成绩为因变量，线索类型为被试内变量，先前知识经验水平为被试间变量，进行重复测量方差分析。为了避免因被试所观看教学视频内容的不同而带来的影响，本研究将认知负荷、注视次数、平均注视时间、学习满意度、学习效果等变量的得分进行了标准化处理。所有变量的描述性统计结果如表2所示。
1.认知负荷
与假设1相反，只有学习者先前知识经验水平的主效应显著，而线索类型与学习者先前知识经验水平间的交互效应不显著（见表3）。这一主效应表明，无论教学视频中的线索为何种类型，先前知识经验水平高的学习者的认知负荷水平都低于先前知识经验水平低的学习者。
（注：*** p＜0.001。）
2.视觉注意力分配
与假设2相反，在兴趣区（线索标记区域）的注视次数与平均注视时间上，线索类型与学习者先前知识经验水平间的交互效应不显著（见表4）。在兴趣区注视次数方面，线索类型与学习者先前知识经验水平的主效应显著。研究发现，当学习者观看包含视觉线索的教学视频时，学习者对相应内容的注视次数更多；此外，低先前知识经验水平学习者比高先前知识经验水平学习者对相应学习内容的关注更多。在兴趣区平均注视时间方面，线索类型的主效应显著。研究发现，学习者在观看包含视觉线索的教学视频时，其注视相应学习内容的时间更长。
综上所述，视频学习中的线索类型和学习者先前知识经验水平分别影响着学习者的视觉注意力分配：当学习者观看含有视觉线索的教学视频时，相应学习内容得到了学习者更多的关注；先前知识经验水平较低的学习者比先前知识经验水平较高的学习者更关注相应的学习内容。
3.学习满意度
与假设3一致，线索类型的主效应显著，线索类型与学习者先前知识经验水平的交互效应亦显著（见表5）。研究发现，低先前知识经验水平学习者在观看含有视觉线索的教学视频时的学习满意度比观看含有言语线索的教学视频时更高；高先前知识经验水平学习者在观看含有不同类型线索的教学视频时，其学习满意度没有差异（见图3）。以上结果表明，学习者在利用教学视频进行学习时，线索类型和学习者先前知识经验水平的交互作用显著，两者共同影响学习者的学习满意度。
（注：*p＜0.05，***p＜0.001。）
（注：***p＜0.001。）
4.学习效果
在保持测验成绩方面，与假设4相反。研究仅发现学习者先前知识经验水平的主效应显著（见表6），而线索类型与学习者先前知识经验水平间的交互效应不显著。这一主效应表明，学习者在观看任意线索类型的教学视频后，高先前知识经验水平学习者的保持测验成绩比低先前知识经验水平学习者要好。
在迁移测验成绩方面，与假设4一致。研究发现，不仅学习者先前知识经验水平的主效应显著，且线索类型与学习者先前知识经验水平的交互效应也显著（见表6）。对交互效应的进一步分析发现，低先前知识经验水平的学习者在观看含有视觉线索的教学视频后，其迁移测验成绩要明显高于观看含有言语线索的教学视频后。然而，高先前知识经验水平的学习者在观看不同线索类型的教学视频后，其迁移测验成绩没有明显的差异（见图4）。
综上所述，实验结果部分支持了研究假设4。这表明学习者在利用教学视频进行学习时，其先前知识经验水平与教学视频的线索类型共同影响学习者的学习效果，尤其是在迁移测验成绩方面。
（注：* p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001。）
（注：*p＜0.05。）
本研究探究了教学视频的线索类型以及学习者的先前知识经验水平对学习的影响及其内在机制。研究结果表明，尽管所有学习者在观看含有视觉线索的教学视频时对相应学习内容的关注程度均高于观看含有言语线索的教学视频时，但只有低先前知识经验水平的学习者在观看含有视觉线索的教学视频后，其学习满意度和学习效果有所提高。这说明教学视频中的视觉线索比言语线索更能有效地引导学习者的注意力，并使低先前知识经验水平学习者的学习更加有效。本研究有力地证明了教学视频中的视觉线索不仅能够引导学习者的注意力，而且可以提高其学习效果。
1.视觉线索与言语线索对不同先前知识经验水平学习者视频学习的引导作用
关于线索在视频教学中的经验反转效应，以往的研究表明言语线索与视觉线索在引导不同先前知识经验水平学习者的注意力上发挥着不同的作用。从本研究的眼动实验结果可以看出，在观看含有视觉线索的教学视频时，低先前知识经验水平学习者比高先前知识经验水平学习者对相关教学内容的关注程度更高。一种可能的解释是，视觉线索对低先前知识经验水平学习者的引导作用比对高先前知识经验水平学习者的引导作用更强，低先前知识经验水平学习者很难忽视学习材料中的无关信息，也难以自主地关注相关信息（Johnson et al.，2015）。言语线索虽然能够起到提示的作用，但需要学习者进行再加工，不如视觉线索的引导更加直接，即低先前知识经验水平学习者的注意力分配受视频学习材料的物理特征影响较大；相反，高先前知识经验水平学习者的注意力分配更多地依赖于他们已有的先验知识，而不是学习材料的物理特征。因此，高先前知识经验水平学习者的注意力分配受视觉线索的影响较小。并且，对于高先前知识经验水平的学习者而言，言语线索蕴含的信息有可能与学习者已有的图式产生矛盾，导致其需要处理新信息与已有知识之间的关系（Mayer，2014）。另一种可能的解释是，在利用教学视频进行学习时，对于先前知识经验水平较高的学习者而言，他们没有必要高度关注视频的基本内容，因而释放出的认知资源可以被用于将新知识整合到他们的先验知识结构中。而先前知识经验水平较低的学习者由于缺乏相关的先验知识，因而需要投入更多的认知资源来处理正在学习的内容。本研究关于认知负荷的实验结果可以支持这一解释，即低先前知识经验水平学习者的认知负荷高于高先前知识经验水平学习者。
2.视觉线索有效性的内在机制
本研究发现在教学视频中添加视觉线索只能提高低先前知识经验水平学习者的学习满意度和学习效果，而对于高先前知识经验水平的学习者而言，无论是言语线索还是视觉线索对其的影响都很小，该结果符合经验反转效应理论。如前所述，高先前知识经验水平学习者应用自上而下的处理策略，他们能够有效地将自己的注意力分配到重要的信息上；而低先前知识经验水平学习者采用自下而上的处理策略，因此他们需要视觉线索来引导注意力。由于低先前知识经验水平的学习者在选择相关信息时存在困难，线索可以有效地帮助他们减少在视频学习时的信息搜索次数，因此，含有视觉线索的教学视频只对低先前知识经验水平的学习者有效。
眼动实验结果表明，视觉线索比言语线索更能引导学习者的注意力，这可能是因为言语线索存在冗余效应（Liu et al.，2011）。认知理论认为，由于学习者的工作记忆能力有限，这导致学习者每次仅能注意到有限的信息。以往的研究发现，在多媒体学习中，教师口头讲述的内容与屏幕文本所传达的内容相同时，学习者的认知负荷会超载，导致他们很少注意到屏幕呈现的文本。这表明学习者能够有效地过滤冗余信息，并主动选择与自身内部信息处理相适应的信息源。
根据多媒体学习认知理论，学习的过程包括对相关信息的选择、组织与整合。教学视频中的视觉线索通过影响学习者的注意力分配，改变了其学习过程的早期活动（即选择相关信息），这使得学习者更易于注意到并选择相关的信息，进而建构起初步的知识网络（Mayer，2014）。此外，与图片、文本相比，教学视频可以承载更加丰富的信息。以往研究较为一致地发现，学习者在变化丰富的多媒体环境中，较难发现画面变化的细节信息，存在变化盲视（Change Blindness）现象（Simons et al.，2005；Mutlu-Bayraktar et al.，2019）。教学视频中一些重要的信息会随着视频画面变化，如果不对视频材料进行设计，学习者就很容易错过这些重要的信息。有研究者从视觉认知角度出发，运用眼动追踪技术发现学习者在学习有视觉线索提示的学习材料时，其对无关信息的关注较少，且更容易识别出信息的变化（Mutlu-Bayraktar et al.，2019）。同样地，一些关于感知神经学的研究表明，学习者感知的显著特征决定了其在信息处理的早期阶段会被某些方面的注意力吸引（Serences et al.，2006）。因此，未来的研究应该着力确认教学视频中的视觉线索是否会对学习过程的后期产生积极的影响。视觉线索比言语线索更能引导学习者的注意力，这还可能是教学视频中视觉线索与言语线索的功能差异所导致的。如前所述，言语线索具有信息组织的功能，而视觉线索具有信息选择的功能，因此，教学视频中的视觉线索比言语线索更能吸引学习者的注意力。
在教学视频领域，虽然已有大量研究探索了不同线索类型对学习者学习效果的影响，但相关研究却较少对学习者的先前知识经验水平进行区分，这也导致线索时而有效、时而冗余（Schneider et al.，2018）。本研究在以往研究的基础上，通过实验探究了学习者的先前知识水平与线索类型对视频学习的交互作用，以及线索有效性的边界条件，并运用眼动追踪技术探究了视觉线索与言语线索对不同先前知识经验水平学习者注意力引导的内在机制。研究发现，视觉线索有助于提高低先前知识经验水平学习者的学习效果，而对高先前知识经验水平学习者的学习效果没有影响。该结论有助于针对不同先前知识经验水平的学习者设计更为合适的教学视频，这与个性化学习的理念相契合。
在教育信息化与资源共享化的背景下，一系列在线学习平台应运而生，学习者可以利用丰富的在线课程，实现终身学习与个性化学习的目标。无论是在MOOCs亦或其他在线课程中，教学视频都是数字化学习资源的重要组成部分（王雪等，2018）。但随着数量的增多，教学视频质量良莠不齐的问题愈发凸显。《2019年国务院政府工作报告》中“把慕课打造成提升高等教育质量的金课”的观点表明，如今的在线课程建设更加注重提高资源质量和优化教学效果，因此教学视频的优化设计至关重要。本研究从提高教学视频学习效果的角度出发，在教学视频中运用线索这一引导性的教学设计手段，并验证了线索类型和学习者先前知识经验水平对学习的影响及其内在机制。
需要说明的是，受客观条件限制，本研究实验中的被试女性偏多，后续研究需要充分考虑学习者的性别及年龄分布。由于本研究实验在眼动实验室中进行，这与真实教学环境有所不同，故相关结论的运用推广是仍需持续进行的工作。此外，关于教学视频的已有研究指出，线索效应在一定程度上受到材料涉及的知识类型、学科属性等因素的影响。知识可分为程序性知识与陈述性知识两类，相较而言，对程序性知识的表述更加具象且学习者更容易建构起相关的知识模型，因此线索在相对复杂且较难理解的陈述性知识上的有效性更值得关注（Moreno，2007；Kühl et al.，2012）。而从学科属性的角度考虑，在讲授某一现象或工作原理（如光合作用原理、闪电形成过程等）的理工类课程的教学视频中，由于涉及到不同知识模块间的交互，而线索可以有效地引导学习者进行图文知识的整合，因此其作用更加显著（Boucheix et al.，2010；Arslan-Ari，2018）。最后，线索的主要功能是便于学习者选择、组织和整合信息，进而减少其外在认知负荷，但本研究并未发现言语线索与视觉线索在学习者认知负荷上的差异，这可能是因为作为测量工具的自报告量表无法识别和区分不同类型的认知负荷（即外在认知负荷、内在认知负荷和相关认知负荷）（Deleeuw et al.，2008），因此，后续研究应该引入其他测量方法，如心率、神经电信号等。
参考文献：
[1]王雪,周围,王志军等(2018).MOOC教学视频的优化设计研究——以美国课程中央网站Top20 MOOC为案例[J].中国远程教育, (5):45-54.
[2]谢和平,王福兴,周宗奎等(2016).多媒体学习中线索效应的元分析[J].心理学报,48(5):540-555.
[3]许亚莉(2014).关于微课资源建设的分析——以中国微课网为例[J].中国教育信息化,(1):27-30.
[4]杨九民(2014).在线视频课程中教师对学习过程与效果的影响[D].武汉:华中师范大学.
[5]杨九民,章仪,李丽等(2019).教师引导行为与学习者先前知识水平对视频学习的交互影响[J].中国电化教育,(7):74-81.
[6]Arslan-Ari, I. (2018). Learning from Instructional Animations: How Does Prior Knowledge Mediate the Effect of Visual Cues?[J]. Journal of Computer Assisted Learning, 34(2):140-149.
[7]Baddeley, A. D. (1992). Working Memory[J]. Science, 255(5044):556-559.
[8]Boucheix, J. M., & Lowe, R. K. (2010). An Eye Tracking Comparison of External Pointing Cues and Internal Continuous Cues in Learning with Complex Animations[J]. Learning and Instruction, 20(2):123-135.
[9]Deleeuw, K. E., & Mayer, R. E. (2008). A Comparison of Three Measures of Cognitive Load: Evidence for Separable Measures of Intrinsic, Extraneous, and Germane Load[J]. Journal of Educational Psychology, 100(1):223-234.
[10]De Koning, B. B., Tabbers, H. K., & Rikers, R. M. J. P. et al. (2009). Towards a Framework for Attention Cueing in Instructional Animations: Guidelines for Research and Design[J]. Educational Psychology Review, 21(2):113-140.
[11]Johnson, A. M., Ozogul, G., & Reisslein, M. (2015). Supporting Multimedia Learning with Visual Signaling and Animated Pedagogical Agent: Moderating Effects of Prior Knowledge[J]. Journal of Computer Assisted Learning, 31(2):97-115.
[12]Kalyuga, S. (2007). Expertise Reversal Effect and Its Implications for Learner-Tailored Instruction[J]. Educational Psychology Review, 19(4):509-539.
[13]Kalyuga, S., Rikers, R., & Paas, F. (2012). Educational Implications of Expertise Reversal Effects in Learning and Performance of Complex Cognitive and Sensorimotor Skills[J]. Educational Psychology Review, 24(2):313-337.
[14]Khacharem, A. (2017). Top-Down and Bottom-Up Guidance in Comprehension of Schematic Football Diagrams[J]. Journal of Sports Sciences, 35(12):1204-1210.
[15]Kühl, T., Scheiter, K., & Gerjets, P. (2012). Enhancing Learning from Dynamic and Static Visualizations by Means of Cueing[J]. Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 21(1):71-88.
[16]Liu, H. C., Lai, M. L., & Chuang, H. H. (2011). Using Eye-Tracking Technology to Investigate the Redundant Effect of Multimedia Web Pages on Viewers’ Cognitive Processes[J]. Computers in Human Behavior, 27(6):2410-2417.
[17]Mayer, R. E. (2005). The Cambridge Handbook of Multimedia Learning[M]. New York: Cambridge University Press: 183-200.
[18]Mayer, R. E. (2014). The Cambridge Handbook of Multimedia Learning[M]. New York: Cambridge University Press: 43-71.
[19]Moreno, R. (2007). Optimising Learning from Animations by Minimising Cognitive Load: Cognitive and Affective Consequences of Signalling and Segmentation Methods[J]. Applied Cognitive Psychology, 21(6):765-781.
[20]Mutlu-Bayraktar, D., & Bayram, S. (2019). Effects of Cueing and Signalling on Change Blindness in Multimedia Learning Environment[J]. World Journal on Educational Technology: Current Issues, 11(1):128-139.
[21]Nivala, M., Säljö, R., & Rystedt, H., et al. (2012). Using Virtual Microscopy to Scaffold Learning of Pathology: A Naturalistic Experiment on the Role of Visual and Conceptual Cues[J]. Instructional Science, 40(5):799-811.
[22]Ozcelik, E., Arslan-Ari, I., & Cagiltay, K. (2010). Why Does Signaling Enhance Multimedia Learning? Evidence from Eye Movements[J]. Computers in Human Behavior, 26(1):110-117.
[23]Paas, F. G. W. C., & Van Merriёnboer, J. J. G. (1994). Variability of Worked Examples and Transfer of Geometrical Problem-Solving Skills: A Cognitive-Load Approach[J]. Journal of Educational Psychology, 86(1):122-133.
[24]Pi, Z., Hong, J., & Yang, J. (2017a). Does Instructor’s Image Size in Video Lectures Affect Learning Outcomes?[J]. Journal of Computer Assisted Learning, 33(4):347-354.
[25]Pi, Z., Hong, J., & Yang, J. (2017b). Effects of the Instructor’s Pointing Gestures on Learning Performance in Video Lectures[J]. British Journal of Educational Technology, 48(4):1020-1029.
[26]Pi, Z., Zhang, Y., & Zhu, F. et al. (2019). Instructors’ Pointing Gestures Improve Learning Regardless of Their Use of Directed Gaze in Video Lectures[J]. Computers & Education, 128:345-352.
[27]Richter, J., Scheiter, K., & Eitel, A. (2016). Signaling Text-Picture Relations in Multimedia Learning: A Comprehensive Meta-Analysis[J]. Educational Research Review, 17:19-36.
[28]Scheiter, K., & Eitel, A. (2015). Signals Foster Multimedia Learning by Supporting Integration of Highlighted Text and Diagram Elements[J]. Learning and Instruction, 36:11-26.
[29]Schneider, S., Beege, M., & Nebel, S. et al. (2018). A Meta-Analysis of How Signaling Affects Learning with Media[J]. Educational Research Review, 23:1-24.
[30]Serences, J. T., & Yantis, S. (2006). Selective Visual Attention and Perceptual Coherence[J]. Trends in Cognitive Sciences, 10(1):38-45.
[31]Simons, D. J., & Rensink, R. A. (2005). Change Blindness: Past, Present, and Future[J]. Trends in Cognitive Sciences, 9(1):16-20.
[32]Sweller, J. (1988). Cognitive Load During Problem Solving: Effects on Learning[J]. Cognitive Science, 12(2):257-285.
封面图片来自互联网