在线科学学习正在越来越依赖图片、视频、动画和交互式模拟。但一个值得追问的问题是：当教师不在场时，表征越丰富，学生真的就越能理解科学概念吗？

发表于《Smart Learning Environments》的这项研究，将关注点从“多重外部表征是否有用”进一步推进到“它们如何发挥作用、在什么条件下发挥作用，以及为什么有时反而会造成学习困难”。研究以30名澳大利亚大学一年级理科学生为对象，在在线、探究式且缺乏即时教师指导的环境中，考察学生如何理解、协调静态图片、动态视频和交互式模拟，并进一步分析预测、观察、解释、评价四个阶段中的自我调节过程。研究发现，多重外部表征确实能够帮助学生形成更具体的分子层面表征、修正科学迷思并建立联系，但这种作用高度依赖教学支架；缺乏支架时，认知过载、表征误读和过度自信同样可能出现。

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科学学习

为什么特别需要“多重外部表征”？

论文首先强调，科学学习具有鲜明的多表征特征。大量科学现象无法直接观察，尤其是原子、分子及其相互作用，因此学习者必须依靠图像、模型、方程、动画和模拟等外部表征来接近不可见的科学机制。

研究所说的多重外部表征（Multiple External Representations，MERs），是指用两种及以上不同形式共同呈现同一概念或现象。例如，同一热传递过程可以同时通过现实图片、视频、分子模拟、文字和方程来呈现。依据艾因斯沃思提出的相关框架，不同表征可以承担互补功能、限制误读，并帮助学习者整合信息；但前提是学生必须具备表征能力（representational competence），即能够解释、转换并协调不同表征。

更特殊的是，科学学习往往需要在宏观、亚微观和符号三个表征层级之间来回转换：宏观层面是学生能够观察到的现象，亚微观层面涉及原子、分子及其相互作用，符号层面则包括方程、文字和概念图。论文认为，表征能力并不是科学学习之外的附加技能，而是理解科学概念的重要条件。

过去的研究已经说明，有组织的支架能够提高视觉化和模拟学习的效果，但这些证据大多来自教师控制或实验者介入的环境。真正缺少的是：当学生独自在线学习时，他们究竟如何阅读和协调不同表征？这正是本文试图填补的研究空白。

Fig. 1 外部表征可视化技术的演进阶段

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用POEE把“教师支架”

转移到学习环境中

研究采用定性数据主导的研究设计，选取澳大利亚一所大型大学的30名一年级理科学生，专业主要为化学和分子生物科学。其中17人完成“热”模块，13人完成“相变”模块。

研究并没有简单地把图片、视频和模拟堆叠在一起，而是将它们嵌入预测—观察—解释—评价（Predict–Observe–Explain–Evaluate，POEE）框架。

Fig. 2 在线学习模块中实施的“预测–观察–解释–评估”（POEE）框架

预测阶段，学生先面对日常现象的图片或静态材料，写下预测，并报告自己对答案的信心；观察阶段开放视频、动画和交互模拟，让学生自主操作、暂停和重复观看；解释阶段重新回到文字和静态图像，要求学生解释所看到的现象；评价阶段则由系统即时提供文字说明、标注图片和视频反馈，使学生重新比较自己的预测与实际证据。

这一设计的关键，不只是“有四个步骤”，而是让学习环境承担原本由教师完成的纠错和反馈功能。预测与评价前后对应，使学生看到“我的预测”和“证据”之间的差异；嵌入式反馈则让纠正过程发生在学习活动内部。

研究还通过三类数据进行交叉验证：实时观察、屏幕录制和刺激性回忆访谈。屏幕记录学生具体做了什么，访谈则追问学生为什么这样做，从而避免仅凭问卷或回忆判断学习过程。

Fig. 3 研究活动流程

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不同表征承担了

不同的认知任务

研究最重要的发现之一，是模拟、视频和静态图像并不是简单的“多多益善”，而是各自提供了不同的认知支持。

👉 交互式模拟帮助学生“看见”不可见的分子过程

在亚微观层面，交互式模拟显著支持了学生的空间可视化和空间推理。学生能够观察分子运动、化学键形成以及动能变化，从而把原本抽象的过程转化为可以操作和追踪的动态对象。

一名学生谈到，通过模拟，“看到”了自己以前只是猜测却从未真正观察过的分子相互作用。研究据此指出，模拟特别有利于学生形成更具体的分子层面心理模型，并促进表征能力的发展。

但研究同时发现，这种优势并不自动转化为机制性理解。有些学生能够描述“看到了什么”，却不能进一步解释“为什么会这样”。也就是说，生动的表征访问可以增加，但预测性、评价性和机制性推理未必同步提高。

Fig. 6 “热量与相变”模块中使用的关键模拟

👉 视频更擅长稳定学生的空间理解

与模拟相比，视频呈现出的优势主要是连续、清晰和稳定。学生可以通过视频观察固态、液态等状态下分子排列和运动的变化，也能够借助暂停、回放自行调节学习节奏。

研究发现，视频尤其帮助学生将现实经验与微观机制联系起来。例如，学生在解释“金属为什么摸起来比塑料冷”时，开始从“感觉温度”转向“热量传递速度”的科学解释。

但论文特别提醒，学生觉得某种表征“更清楚”，并不等于他们真的学得更深。研究所讨论的过度自信现象表明，熟悉、流畅的表征反而可能让学习者较少检查自己的理解。

👉 静态图像承担了“概念锚点”的作用

图片、图示、方程和文字等静态表征，对学生将符号与具体现象建立联系非常重要。有学生指出，原本只是在“解方程”，看到图示以后才理解数字究竟代表什么。

因此，静态表征的重要作用不是制造视觉刺激，而是让抽象关系获得稳定的参照点。研究认为，它们可以帮助学生从“数字”走向“意义”，并与动态、符号表征共同促进更完整的概念模型。

👉 多重表征也可能带来认知过载和过度自信

研究并没有把MERs描述成无条件有效的教学资源。

一方面，当学生在缺少明确指导的情况下进入复杂模拟时，可能不知道应该关注什么、变量应该如何操作，以及不同视觉线索意味着什么。尤其是在二维模拟和三维心理模型之间转换时，一些学生出现了明显的空间推理困难，认知负荷随之增加。

另一方面，研究观察到另一种完全相反的困难——过度自信导致的浅层学习。学生因为某种表征“看起来很熟悉”，就提前判断自己已经理解，而没有进一步检查其中更复杂的科学机制。

论文用一句话概括了这一问题：

“The representations did not carry their own interpretation.”

表征本身并不会自动携带正确的解释。

因此，同样的模拟材料，在不同学生那里可能产生完全不同的学习过程：有人利用视觉线索建立机制解释，有人则停留在表面特征。

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研究结论

真正决定效果的，不是

“表征有多少”，而是支架如何组织

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实践启示

从“增加资源”

转向“设计支架”

对于科学教师、课程设计者和在线学习平台而言，论文给出的启示十分具体。

首先，先教学生如何读表征，再让学生借助表征学习科学内容。例如，模拟中的颜色、符号、比例和时间尺度，需要被明确说明，否则学生可能看见了内容，却没有读懂表征规则。

其次，应把信心校准纳入学习任务。学生不仅回答问题，还应报告自己有多确定，并在获得反馈后重新检查这种判断，使“我以为自己会”和“我实际上会”之间的差异变得可见。

再次，评价不能只考查最终答案，还应考查学生能否在不同表征之间转换。例如，让学生把同一科学过程分别用图、模拟和文字解释，从而真正考察表征能力。

对于在线环境，论文进一步提出四个设计方向：表征从稳定形式逐渐走向交互形式；对关键符号线索进行显性标注；重点强化预测与评价阶段；根据学习者差异提供分层支架。

Fig. 8 MERs 模态、表征层次、认知过程、 POEE 支架、自我调节学习过程及学习成果之间的相互关系