龚少英 韩雨丝 王 祯 徐 升 刘小先

    (华中师范大学心理学院暨青少年网络心理与行为教育部重点实验室，武汉 430079)

    1 引言

    基于计算机的反馈(简称计算机反馈)是计算机在学习者做出反应后提供的反映学习者当前表现的信息(Hattie & Timperley, 2007; Narciss, 2013;Shute, 2008)。计算机反馈因反馈时间灵活、自动化、反馈内容和形式多样以及可实现个性化而越来越普及(Narciss, 2008; van der Kleij, Feskens, &Eggen, 2015)。前人研究发现，反馈可以增强学生的内部动机，提高其自我效能感，促进学习策略的使用，并提高学习效果(Hattie & Timperley,2007; Wang & Wu, 2008)。但反馈在何种条件下发挥积极作用还有待进一步研究。

    1.1 基于计算机的反馈复杂性对学习效果的影响

    形成性评价学习的影响因素模型(Timmers &Veldkamp, 2011)提出，学习者的学习效果取决于反馈类型与任务特征、个体特征的交互作用，反馈类型是影响学习效果的重要因素，不同类型的反馈对学习的影响不同。而反馈类型的一种典型划分方式就是反馈的复杂性。反馈复杂性是指反馈所包含的信息量多少以及包含的内容是什么( Mory, 2004)。Shute(2008)根据反馈所包含信息的复杂性将其分为结果反馈、正确反应反馈和精细反馈。结果反馈只提供答案对错的信息，是最简单的反馈。正确反应反馈提供正确答案，比结果反馈稍复杂。结果反馈和正确反应反馈合称为简单反馈(Lin, Atkinson, Christopherson, Joseph, &Harrison, 2013)。精细反馈(elaborated feedback)的内容包括有关任务的限制、概念、解题过程或任务程序、线索、解释和样例等(Shute, 2008)，因此是更为复杂的反馈。

    关于反馈的大多数研究发现精细反馈比简单反馈效果更好。Bangert-Drowns，Kulik，Kulik 和Morgan(1991)对40 篇计算机或非计算机环境下的反馈研究进行元分析发现，精细反馈比简单反馈产生了更大的效应量；van der Kleij 等(2015)对计算机反馈效果的元分析发现，精细反馈比简单反馈更有效，尤其在迁移等高级学习结果上更显著。后续研究也发现大学生在精细反馈条件下比简单反馈条件下获得了更好的学习效果(Cheng,2017; Finn, Thomas, & Rawson, 2018; Lachner,Burkhart, & Nückles, 2017) ......