A multimodal representation framework for collaborative knowledge-building in an immersive astronomy simulation: using transmodal ordered network analysis

doi:10.1007/s11423-025-10510-0

2025-05-28

DOI：10.1007/s11423-025-10510-0

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协作知识建构的复杂过程需要采用多模态方法来捕捉学习者、工具和环境之间的相互作用。尽管现有研究已认识到考虑多种模态的重要性，但仍需建立一个能够明确建模知识表征与建构动态的综合性框架。基于协作知识建构、分布式认知以及科学教育中多重表征的理论视角，我们提出一个多模态表征框架，用以捕捉学习者以多样化方式外化、协商和深化其理解的过程。我们运用跨模态有序网络分析（Transmodal Ordered Network Analysis）来考察知识表征在三个既独立又相互关联的空间中的相互作用：数字环境的虚拟空间、内部知识的概念空间以及手势的物理空间。该方法能够更细致准确地建模不同模态相关的时序动态与影响。研究调查了16个利用沉浸式天文学模拟软件进行学习的大学生小组（n=77），结果显示高学习组和低学习组之间存在显著模式差异。值得注意的是，高学习组展现出更频繁且更强的跨模态连接，将模拟中的口头解释与数字表征相联系，并通过手势与具身表征相联系。该研究通过展示多重表征理论不仅对个体学习，也对协作过程具有重要意义，从而拓展了多重表征理论。研究发现强调了设计能够支持并捕捉学生通过丰富多模态互动共建科学理解的学习环境与分析方法的重要性。

Keyword:

Multimodal learning analytics

Computer-supported collaborative learning

Augmented reality

Knowledge construction

Multimodal representation

Network analysis