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摘 要：本文通过回顾12条基于研究的教學设计原则，说明了如何设计计算机辅助多媒体教学材料来促进学习。首先介绍了多媒体原则（根据五个对照实验得到的中值效应量为d=1.67），其主张在计算机辅助教学中，语词和图像同时呈现的效果比只呈现语词的效果要好。无关认知加工做的是和教学目标无关的事情。为了减少无关认知加工，提出的教学原则有聚焦要义（d=0.70）、标记结构（d=0.46）、控制冗余（d=0.87）、空间邻近（d=0.79）和时间邻近（d=1.30）。基本认知加工的功能在于对基本材料进行心理表征。为了调节基本认知加工，提出的教学原则有分段呈现（d=0.70）、预先准备（d=0.46）和双重通道（d=0.72）。生成认知加工的功能是为了建构材料的意义。为了促进生成认知加工，提出的教学原则有个性化（d=0.79）、人声化（d=0.74）和具身化（d=0.36）。部分原则有边界条件，例如有的原则对新手学习者比对专家学习者更有效。
关键词：数字化学习;教学设计;多媒体学习;学习科学
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：2096-0069（2019）02-0001-11
文献来源：R.E. Mayer. Using Multimedia for E‐learning. Journal of Computer Assisted Learning （2017），33，403-423.doi：10.1111/jcal.12197.略有删节。
收稿日期：2018-11-16
基金项目：2018年度中央高校本科教育教学改革专项经费项目——浙江大学“智能时代大学教学设计理念和方法研究”
作者/译者简介：理查德. E.梅耶（Richard E. Mayer），美国加州大学圣芭芭拉分校心理学与脑科学系荣休教授，当代国际著名教育心理学家和学习科学家，在多媒体学习与教学领域是国际顶尖专家。张恩铭（1996— ），男，河北承德人，浙江大学教育学院硕士研究生，研究方向为课程与教学论;盛群力（1957— ），男，上海人，浙江大学教育学院课程与学习科学系教授，博士生导师，研究方向为课程与教学论。
四、调节基本认知加工的教学原则：分段呈现、预先准备和双重通道
上一节提出的几条教学设计原则，其目标是减少无关认知加工，但是有时对学习者而言，即便减少了无关认知加工，计算机辅助的多媒体授课本身也可能过于复杂，以至于其所需的基本认知加工超出了学习者的认知容量。考虑到这种情况，本节将介绍一些相关的教学设计原则，使用这些原则可以调节基本认知加工。如表4所示，有三种方法可以帮助学习者对复杂的材料形成心理表征：一是让学习者将一节计算机辅助的多媒体授课自定步调分段（分段呈现原则）;二是让学习者在课前熟悉关键术语（预先准备原则）;三是用口头方式表示语词（双重通道原则）。
图5是分段呈现原则的一个示例。你可以在图5中看到两个版本的授课，授课的内容相同，都是包括动画和实时讲解的多媒体课程。不同之处在于动画是连续播放还是分段播放。图5左侧的图片是采用连续播放方式时截下的一帧图像，而右侧的图片则是将该授课内容分段后，从一个大约10秒的小片段的末尾处截下的一帧，在这一帧中有一个“继续”按钮，学习者可以点击该按钮，从而进入下一片段。哪一个版本更有效？是连续播放的版本（持续约2.5分钟），还是分段演示的版本（每个片段持续10秒，只传递一个重要问题）？你可能认为分段演示是一个糟糕的选择，因为按下“继续”按钮会影响课程的连贯性。然而，多媒体学习的认知理论和上述观点恰恰相反，它更倾向于分段呈现，理由是学习者可以在进入下一阶段学习前，充分消化前一小段的信息（包括整合互相对应的语词和图像）。
表4的第一行支持了这一预测。该行说明，为了验证分段呈现（segmenting）原则，实验人员共进行了10①项对照实验。这些实验涉及的课程均为计算机辅助教学的课程，内容包括闪电、电动机、滑轮系统、人眼工作原理、天文、历史和教学技能[87][88][89][90][91][92][93][94]。实验结果表明，全部10②项对照实验中的实验组（即分段呈现的那一组）都比控制组在迁移或理解测试中的成绩要好。研究得到了较高的中值效应量（d=0.77）③。这些研究结果支持了分段呈现原则——当多媒体课堂可以按自定步调的方式分段时，学习者可以学得更好。分段呈现原则有一个潜在的边界条件，即该原则可能对工作记忆容量低的学习者有效，而对工作记忆容量高的学习者无效[95]。
下面请假设这样一个情境：你将要看到一部带讲解的动画，这部动画是计算机辅助制作的，长约1分钟，内容是解释汽车制动系统如何工作。这部带讲解的动画将会告诉你系统中某一部分发生的变化将如何导致另一部分的变化（例如，活塞在主缸中向前移动导致流体的压力增加）。你认为它能否帮助你预先了解制动系统中关键部件的名称和位置（例如“主缸活塞”）？请看图6的示例，你可以点击画面中系统的任何部件，计算机会告诉你相应的名称和特征。根据多媒体学习的认知理论，熟悉讲解动画中使用的术语可以帮助学习者专注于后续对系统中因果关系的理解，从而实现更好地学习。
表4的第二行说明，为了验证预先准备（pre-training）原则，实验人员进行了20项对照实验。这些实验涉及的课程均为基于计算机的课程，内容涉及制动器、泵、地质、统计、电子、神经网络和滑轮系统[96][97][98][99][100][101][102]。在20项对照实验中，18项的结果和预测一致，即进行了预先准备的学生在后测中得分更高。研究得到了较高的中值效应量（d=0.75）④。这些研究支持了预先准备原则——当学习者在计算机辅助的多媒体课前，预先了解了关键要素时，他们可以在课上学得更好。
考虑到边界条件，研究人员还需要做更多的工作，以确定如何为那些在交互式模拟情境下进行问题解决的课堂，设计有效的预先准备[103][104][105][106]。 表4的第三行回答了这样一个问题：多媒体课程中的语词是应该说出来，还是打印出来（分别如图7的左侧和右侧面板所示）？你可能认为无论是口述还是打印都可以，因为它们传达的都是相同的信息。然而，根据多媒体学习的认知理论，当语词以印刷文本形式呈现时，视觉通道可能会超出负荷。同时让学习者接受屏幕上的图像和印刷文本可能会分散学习者的注意力。如果学习者正在观察图像，那么他们就无法阅读语词;如果他们正在阅读语词，那么他们就无法观察图像。利用语言通道传递语词可以使图像通过眼睛进入你的认知系统，并接受图像处理系统的加工;而语词则通过耳朵进入你的认知系统，并接受语言处理系统的加工，从而减轻超出认知负荷的情况。通过这种方式，对视觉通道的一些要求转移到了语言通道上，从而实现了对两个通道的可用认知加工容量的最佳利用。
与理论说明一致，在计算机辅助的多媒体课程中，当语词用口头方式呈现，而非在屏幕上呈现时，学生学得更好。研究得到了中、高范围的中值效应量（d=0.72）。总之，在51项对照实验中，其中42项的结果表明，口头言语比将同样的语词呈现在屏幕上的学习成果测试表现要好，这些实验涉及的课程同样均为计算机辅助的课程，内容包括闪电、制动器、植物学、数学问题、电气工程、电动机、生物学、教学设计、概率、计算机网络、演讲和龙卷风[107][108][109][110][111][112][113][114][115][116][117][118][119][120][121][122][123][124][125][126][127][128][129][130]。这些研究允许我提出“双重通道”（modality）原则：当教师在计算机辅助的多媒体授课中用口头方式，而非用印刷方式呈现语词时，学习者可以学得更好。类似地，吉恩斯（Ginns）[131]在一次对双重通道原则的元分析中得到的加权平均效应量为d=0.43，这说明在多媒体课程中，口头言语要优于印刷文本。
双重通道原则是所有多媒体教学设计原则中被研究得最多的原则，这使我们能够更好地确定边界条件。在最近的一篇综述中，莱恩维恩（Reinwein）[132]提出的证据表明，双重通道原则对系统化教学的课堂比对学习者自定步调的课堂的效果好，对呈现动态图像的课堂比对呈现静态图像的课堂的效果好，对迁移测试比对保持测试的效果好。这些研究与多媒体学习的认知理论是一致的，即效果同需要减小视觉通道负荷的程度有关：在众多占用视觉通道的课堂中，快节奏并且动作丰富的课堂最适用于双重通道原则。类似地，当学习者的原有知识较少，口头言语较短，学习者熟悉讲解的语词，双重通道原则更适用[133]。上述研究同样也和多媒体学习的认知理论保持一致。因此，当文本太长以至于学习者可能不能将其保持在工作记忆中时，当文本中包含学习者不熟悉的单词时，当学习者的母语和课堂上使用的语言不一样时，以及当学习者的听力有问题时，屏幕文本可能更有效。简而言之，这些研究帮助确定了双重通道原则的适用和不适用条件。
综上所述，已有很多并且越来越多的研究支持这个观点：分段呈现原则、预先准备原则和双重通道原则可以帮助学习者有效调节基本认知加工，即帮助他们处理那些呈现在面前的复杂材料[134]。
五、促进生成认知加工的多媒体教学原则：个性化、人声化和具身化
即使如前两节所探讨的那样，我们已经设计出减少无关认知加工和调节基本认知加工的课程，但学习者可能还是没有动力去使用其可用的认知容量来理解呈现的材料。在这一节，我将探讨以促进生成认知加工为目的的多媒體教学设计原则——为了更深层次地理解材料的认知加工。简言之，我们希望指导学习者去努力理解教学材料。表5列出了三种旨在促进学习者生成认知加工的多媒体教学设计原则：个性化、人声化和具身化。此外，我还对每个原则的研究证据（包括中值效应量）做了总结。
本节的主题是授课中的社交线索（social cues）可以对学习者的社会立场进行指导，让学习者将教师视为社交伙伴（social partners）。当学习者与教师建立社交伙伴关系时，学习者将会更努力地理解教师所说的内容，从而获得更好的学习效果。这就是社会主体理论（social agency theory）中提出的因果链[135]。它是本文即将提出的三条社交线索的基础，这些社交线索分别是使用会话语言、使用人类原声和使用人类手势。屏幕中的“教学主体”（例如教师）将利用这些社交线索来指点学习者做出社交反应。
首先，表6展示的是某讲解动画中的一部分文本内容，这些内容和人体呼吸系统如何工作有关，左侧在内容风格上比较正式（即没有将动画个性化），而右侧的内容则采用了会话风格，整节课都用“你的”而不是“某个”（即动画个性化）。你可能认为这两种方式同样有效，因为它们提供了同样的关于人体呼吸系统的信息。然而，按照社交主体理论和多媒体学习的认知理论的猜想，学习者在个性化版本的课程中有更强的学习动机，因此在迁移和理解测试中表现得更好。
表5的第一行为这种预言提供了证据。实验人员共进行了17项对照实验，这些实验均在计算机辅助的多媒体授课中进行。结果表明，其中14项对照实验的学生在会话语言下比在正式语言下学习的效果更好。研究得到了较高的中值效应量，大小为d=0.79。研究涉及的课程内容包括人体呼吸系统、闪电、植物学、天文学、化学和工程学，一些研究还将礼貌用语和直接语言进行比较[136][137][138][139][140][141][142][143]。这些研究结果支持了“个性化”（personalization）原则——在计算机辅助的多媒体课堂上，当呈现的语词采用会话风格而非正式风格时，学习者可以学得更好。一般地，个性化原则可以这样实施：无论是声音还是屏幕文本均采用第一和第二人称（例如，使用“我”“我们”和“你”）。
在对礼貌用语和直接语言的比较研究中，一个重要的边界条件是个性化原则相对于经验丰富、原有知识多的学习者而言，更适合经验欠缺、原有知识少的学习者。在另一个关于个性化原则的元分析中，吉恩斯（Ginns）、马丁（Martin）和马什（Marsh）[144]报告的效应量为d=0.54，并指出个性化原则最适合短课程（即课时长度少于35分钟）而非长课程。这些边界条件表明，在同计算机辅助授课的教师建立关系的早期阶段，个性化原则是最重要的。 接下来，请考虑这样一堂计算机辅助的课程：屏幕上正在展示一组幻灯片，内容为解释太阳能电池的工作原理。录制人声或是机器合成声音会影响声音的可辨别性吗？你可能认为两个版本会产生类似的效果，因为两者提供的信息完全相同。然而，根据社交主体理论和多媒体学习的认知理论，人声更可能引起社交联系，类似机器的声音则可能阻断学习者对社交伙伴的向往。因此，当授课采用的是人类原声而非机器声音时，学习者的学习可以更深入。
表5的第二行与这些预言一致。实验人员共进行了6项对照实验，这些实验均在计算机辅助的讲解课中进行。结果表明，其中5项对照实验的学习者在声音是人声而非类似机器的声音的情况下学得更好。研究得到了接近较高的中值效应量，大小为d=0.74。这些实验涉及的课程内容包括太阳能电池、闪电和数学问题[145][146][147]。总之，根据这些结果本文提出人声化（voice）原则：在计算机辅助的多媒体课程中，用人类原声而非类似机器的声音，学习者可以学得更好。
一个重要的边界条件是，当课堂上有其他线索破坏学习者对社交伙伴的向往时，人声化原则的效果不是很好。例如，屏幕上呈现的内容未使用类似人的手势和面部表情。
最后，请假设自己正在观看多普勒效应的讲座视频，如图8的左侧所示，视频中的“教学主体”站在已经绘制好相应图示的白板旁边。接下来假设自己正在观看同样的讲座视频，与上述相反的是，“教学主体”在白板上边解释边绘制图示（如图8的右侧所示）。你可能会做出这样的猜想：两个版本中的学习者可以学得一样好，因为两者呈现的信息相同。然而，根据社交主体理论和多媒体学习的认知理论，“教学主体”边绘制边解释可以让学习者做好准备去进行更多的社会联系，即学习者在心理上参与和“教学主体”一起绘制的行为，从而促进更深度学习的发生。简言之，当学习者看见屏幕上呈现的是需要高度参与体验的内容（即“教学主体”在绘制的同时讲话或使用手势、面部表情和眼神），而非体验性较低的内容（即“教学主体”一动不动，与人通常的行为相反）时，他们可能会为学习付出更多努力。
表5的第三行说明，实验人员共进行了14项对照实验，这些实验均在计算机辅助的多媒体课程中进行（包括动画和视频）。结果表明，当屏幕中的“主体”在讲解的同时使用日常手势和动作时，其中13项对照实验的学习者学得更好。研究得到的中值效应量在中小范围内，大小为0.36。这些实验涉及的课程内容包括多普勒效应、太阳能电池、天文学、电力、数学问题、语词处理软件和人类的心脏[148][149][150][151][152][153][154]。研究结果支持了“具身化”（embodiment）原则：在计算机辅助的多媒体课堂上，当屏幕上呈现的是高度具身的内容，而非具身化程度较低的内容时，学习者能够学得更好。一个可能的边界条件是，当学习者具有较多的原有知识或者授课中存在消极社交线索时，具身化原则可能不适用[155]。
六、数字化学习中运用多媒体的研究展望
本文的回顾说明，在过去30年间，关于怎样设计计算机辅助的学习体验（或数字化学习）的证据不断增多。我们找到了一些教学原则，这些原则可以帮助教师设计有效的数字化学习。同时我们还不断地付出努力，以将这一系列原则系统化[156][157]。与沙威森（Shavelson）和汤（Towne）[158]的意见相同，本文认为重复实验是教育科学研究的基本要求。因此，我的研究聚焦在了那些经过了多种情境测试的教学原则。未来需要重复研究来确定本文提出的各教学设计原则的稳定性。特别地，和下一节研究计划中解释的一样，有用的做法是在更真实的学习环境和延时测试中对数字化学习进行验证。
关于数字化学习的教学设计原则研究满足实践和理论两方面目标。就实践方面而言，开发基于证据的教学原则是有用的，因为我们可以将其与教学设计人员分享，尽管它们还需要在真实学习环境下进行小心谨慎的研究，以确定其长期影响。就理论方面而言，对数字化学习的研究有助于强化学习的认知理论，例如多媒体学习的认知理论[159]和认知负荷理论（cognitive load theory）[160]。未来需要更多细致的研究，来提供更多关于数字化学习中的认知原理的细节（参见下一节：研究计划）。
数字化学习的教学设计领域日益成熟的标志是发现边界条件，以及研究人员具备根据认知学习理论进行解释的能力。这些边界条件可以说明一个教学原则在什么时候适用或不适用。未来的研究需要确定教学原则的适用范围并进行重复实验，包括这些教学原则适用于何种类型的学习者、何种学习目标和哪些内容范围。
尽管本文回顾的大部分实验都发生在授课环节（例如讲解动画或幻灯片），但未来的研究可能会拓展到更多场所（包括教学视频、教育性游戏、虚拟现实和移动设备）。当使用新媒体来进行教学时，确定原则是否适用很重要。我们没有理由怀疑人的认知系统会随着其使用的教学媒体的变化而变化，所以我认为相同的教学设计原则也会适用于新的教学技术。不过，新的技术也会带来新的教学方法，从而引出新的教学原则。
七、研究计划
前面我已经对一些教学设计原则的研究进行了简要综述，提出这些原则的目的是，帮助教师在数字化学习中更好地使用多媒体。我将基于前面的综述，为未来的工作提供一份研究计划。
（一）使用新的材料和学习者进行重复研究
尽管有一些期刊编辑和评审专家贬低重复研究的价值，认为它们没有做出重要贡献，但还是有越来越多的学者认为，重复研究是我们这个领域进步的基础。在经典的国家研究委员会报告《教育科学研究》中[161]将“重复的和概括的研究”列为教育研究的六个基本原则之一。随着元分析重要性的日益增强，重复研究变得越来越迫切。它不仅可以将检验相同基础效果的研究综合起来[162]，还可以引起学界对可重复危机（crisis of replication）的持續讨论。可重复危机是一个心理学概念，指的是一些经常得到引用的心理学效应似乎不可重复[163][164]。因此，在我们这个领域，越来越多的人认识到，原始研究期刊应该发表方法论合理的重复研究。这些研究可以用简短报告的形式体现，既要包括有利于早期发现的研究，也要包括不利于早期发现的研究。本文提出的研究计划与上述认识相一致。简言之，在我们的研究领域，重复研究应该得到重视，因为它有助于为理论的建立和实用建议的提出提供科学研究基础。 （二）使用新媒体进行重复研究
多媒体教学的早期研究往往还涉及纸质材料，不过只是将少量材料转移至计算机辅助教学的场所，例如计算机辅助的讲解动画。未来还需要使用其他媒体和平台来探讨教学设计原则的有效性，例如视频、游戏（serious game）、虚拟现实、平板电脑和智能手机。
（三）在多学时授课中进行重复研究
大量已经发表的研究成果所涉及的研究是短期的，授课是单一的，总时长不足1个小时，因此，有必要在总时长为5到10个小时的多学时授课中检验教学设计原则的稳定性。有人担心，这些基于短期研究得到的教学原则并不适用于长期学习。所以我们需要进行此类研究来战胜这种观点。
（四）在真实情境中进行重复研究
大量已经发表的研究成果所涉及的研究是实验室研究，因此有必要在真实课堂中对这些教学设计原则的稳定性进行检验。有人担心，基于实验室研究的教学原则可能不适用于真实教育情境。所以我们需要进行此类研究来战胜这种看法。
（五）使用延时测试进行重复研究
大量已经发表的研究成果所涉及的研究采用的是即时测试，但一些研究人员已经证明采用延时测试可以更好地测量学习[165]。因此，有必要采用延时测试来验证教学设计原则的稳定性。
（六）使用多层次测试进行重复研究
一些已发表的研究成果所涉及的研究仅仅采用了保持测试，它可以测量学习者记住了多少信息，但是要想对深度学习进行测量，就需要采用迁移测试。这类测试要求学习者使用所学知识来回答新的问题[166]。具体来说，我推荐使用一系列包括保持和迁移测试的后测。
1.通过改变材料类型、学习者类型、媒体种类、授课时长、测试时间、测试类型和其他潜在的相关因素来深入思考并检验边界条件
尽管不少多媒体学习的早期研究已经对实验组和控制组进行简单比较，但为了确定实验效果的大小，仍然需要考虑潜在的干扰因素。这就要求我们进行因子设计，其中一个因子是教学设计特征是否存在，另一个因子则是潜在的相关干扰因素，例如学习者原有知识的高低或虚拟现实场所的类型（桌面式或沉浸式）。因子设计的目标是确定每个原则的边界条件，即在某种条件下这个原则是否会产生很大影响。
2.深入思考并检验那些可以减少无关认知加工的新方法
虽然本篇综述已经提及了几种减少无关认知加工的教学原则，并且相关文献已经成熟，但是研究人员仍然需要为这些原则寻找新的方法并进行扩展，例如确定最少需要多少口头和视觉信息就可以满足要求。
3.深入思考并检验那些可以调节基本认知加工的新方法
虽然本篇综述已经提及了几种调节基本认知加工的教学原则，并且相关文献已经成熟，但是研究人员仍然需要为这些原则寻找新的方法并进行扩展，例如怎样才能对幻灯片上的材料最佳分块。
4.深入思考并检验那些可以促进生成认知加工的新方法
虽然本篇综述涉及的相关文献已经提出了几种促进生成认知加工的教学原则，但是研究人员仍然需要为这些原则寻找新的方法并进行扩展。新的方法包括帮助学习者更好地理解社交线索的作用，例如让学习者观察一部视频，视频中的教师一边绘图，一边做出解释。
5.深入思考并检验综合运用各教学设计原则的优势
以前的大部分研究都只是在传统课堂中多使用某一种原则，以检验其有效性。然而，未来研究的一个可能方向是检验多种原则的综合价值。特别是要了解教学设计原则的效果可否叠加，这将有助于构建最高效的课堂。
6.深入思考并检验学习动机在多媒体学习中的作用
研究人员虽然已经广泛认可学习动机对于学习的重要作用[167]，但还是需要将学习动机的作用纳入多媒体教学设计理论，例如，一开始可以应用莫雷诺（Moreno）的多媒体学习的认知情感理论[168]。在多媒体学习中，学习动机这个方向还没有得到充分研究，因此它是未来要研究的方向之一。
7.深入思考并检验元认知在多媒体学习中的作用
在多媒体学习中，另外一个还没得到充分研究的方向是元认知的作用，包括检查学习者的执行功能（executive function skills），例如转换、刷新和抑制[169]。
8.在学习期间直接测量认知加工
尽管多媒体研究有一个基本组成部分是在学习之后通过后测来测量学习结果，但还有一个方向没得到充分的研究，那就是测量认知加工。虽然在今天的研究中，研究人员已经普遍使用自陈式调查来了解学习者的努力程度和面临的困难，但是由于這种自陈式调查会受制于自身的局限性，所以在学习过程中，研究人员需要把对认知加工的直接测量（即行为测量或生理测量）作为自陈式调查的补充或代替品。研究计划的一个主要任务就是通过直接测量来调节认知负荷[170]。有望在学习期间测量认知加工的技术包括双任务法、眼动追踪、脑部测量（例如脑电图和功能性磁共振成像）和其他生理测量（例如心率、血液流速和皮电反应）。
9.教学策略开发：使用多媒体材料高效学习、构建有效的媒体材料
日益普遍的多媒体通信要求重新定义素养，将多媒体素养纳入其中。多媒体素养包括两种能力：一是学习包括语词和图像在内的呈现内容的能力，二是生成包括语词和图像在内的信息，进而与他人高效沟通的能力[171]。目前学习者接受的是广泛的阅读理解策略和写作策略，目的是使学习者能够阅读文本和撰写文章。但是研究计划中下一个重要的步骤是研究最佳的教学策略，以使学生理解和生成包括图像和语词在内的信息。
10.扩展多媒体学习理论并进行阐述
目前基于现有研究证据已经提出了一些多媒体学习理论，例如多媒体学习的认知理论[172]、认知负荷理论[173]和图文理解的整合模型（integrated model of text and picture comprehension）[174]，但这只是一个开始，研究人员还需要在详细说明学习原理方面，以及考虑更多因素（例如学习动机和元认知）的作用方面做更多的研究。 11.提高多媒體学习研究方法的严谨性
教育研究中的一大领域就是争论以下三个问题：哪种“主义”应该处于主导地位（例如，行为主义、认知主义、建构主义、社会建构主义、情境建构主义，等等），研究人员应该使用定性方法还是定量方法，以及我们是否应该降低对校内实验研究的科学要求。首先，本研究计划呼吁停止寻找最佳“主义”，因为这种寻找是没有结果的，只会分散我们这个领域内研究人员的注意力。此外，本计划还呼吁结束研究范式之争，不要将定性法与定量法或实验法与观察法对立起来，而应选择最适合调查中的研究问题的方法（通常是综合法）[175]。最后，在使用实验法时（例如测试教学干预的有效性），为了能够对结果做出解释，研究人员应该遵循实验控制的基本标准（例如，安排控制组，而不是简单地考虑实验组前后测的差异），随机分配学生（例如，随机抽取学生作为实验组）并合理地测量学习（例如，涵盖对学习结果的测量，而非仅仅关注自陈式报告）。多媒体学习研究要想取得进展，一个先决条件是从方法合理的研究中收集成果，并将其作为研究基础的一部分。
12.了解实施的背景
最后，研究人员需要深入思考并检验背景如何影响教学干预的实施。这些背景包括社会、组织、合作和文化背景。
本文对多媒体学习的研究进行了综述，要说明的要点是，我们基于不断增多的研究基础和认知学习理论，已经知道了不少多媒体数字化学习的设计原则，但是仍然需要通过接下来的研究来解决本研究计划中提到的问题。总之，数字化学习在教育心理学方面体现出了优势。从这方面来看，数字化学习的前景非常光明，所以我们会继续采用科学的方法对其进行研究。用一个多世纪以前桑代克（E.L.Thorndike）[176]的话来说，我们仍在探寻这样一个未来：“教育领导者选择教育方法的依据是科学调查的结果，而非大众的意见和看法。”
注释：
①②③译者注意到这三处数字与表4第一行中的数字不一致，其对应的英文如下：This prediction is supported in the first line of the Table，showing that in 10 of 10 experimental comparisons，… students who learned with segmented lessons performed better on comprehension or transfer tests than students who learned with continuous lessons covering the identical material， with a median effect size of d = 0.77， which is in the large range。
④译者注意到这处数字与表4第二行中的数字不一致，其对应的英文如下：As expected， the second line of the Table shows that…， students scored higher on posttests when they received pretraining， yielding a median effect size of d = 0.75， which is in the high range。
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（責任编辑 杜丹丹）
Abstract： This paper reviews 12 research-based principles for how to design computer-based multimedia instructional materials to promote academic learning，starting with the multimedia principle （yielding a median effect size of d=1.67 based on five experimental comparisons），which holds that people learn better from computer-based instruction containing words and graphics rather than words alone.Principles aimed at reducing extraneous processing（i.e.，cognitive processing that is unrelated to the instructional objective）include coherence（d=0.70），signaling（d=0.46），redundancy（d=0.87），spatial contiguity（d=0.79）and temporal contiguity（d=1.30）.Principles for managing essential processing（i.e.，mentally representing the essential material） include segmenting（d=0.70），pre-training（d=0.46） and modality（d=0.72）.Principles for fostering generative processing（i.e.，cognitive processing aimed at making sense of the material）include personalization（d=0.79），voice（d=0.74） and embodiment（d=0.36）.Some principles have boundary conditions，such as being stronger for low-rather than high-knowledge learners.
Key words： e-learning;instructional design;multimedia learning;science of learning
关键词：数字化学习;教学设计;多媒体学习;学习科学
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：2096-0069（2019）02-0001-11
文献来源：R.E. Mayer. Using Multimedia for E‐learning. Journal of Computer Assisted Learning （2017），33，403-423.doi：10.1111/jcal.12197.略有删节。
收稿日期：2018-11-16
基金项目：2018年度中央高校本科教育教学改革专项经费项目——浙江大学“智能时代大学教学设计理念和方法研究”
作者/译者简介：理查德. E.梅耶（Richard E. Mayer），美国加州大学圣芭芭拉分校心理学与脑科学系荣休教授，当代国际著名教育心理学家和学习科学家，在多媒体学习与教学领域是国际顶尖专家。张恩铭（1996— ），男，河北承德人，浙江大学教育学院硕士研究生，研究方向为课程与教学论;盛群力（1957— ），男，上海人，浙江大学教育学院课程与学习科学系教授，博士生导师，研究方向为课程与教学论。
四、调节基本认知加工的教学原则：分段呈现、预先准备和双重通道
上一节提出的几条教学设计原则，其目标是减少无关认知加工，但是有时对学习者而言，即便减少了无关认知加工，计算机辅助的多媒体授课本身也可能过于复杂，以至于其所需的基本认知加工超出了学习者的认知容量。考虑到这种情况，本节将介绍一些相关的教学设计原则，使用这些原则可以调节基本认知加工。如表4所示，有三种方法可以帮助学习者对复杂的材料形成心理表征：一是让学习者将一节计算机辅助的多媒体授课自定步调分段（分段呈现原则）;二是让学习者在课前熟悉关键术语（预先准备原则）;三是用口头方式表示语词（双重通道原则）。
图5是分段呈现原则的一个示例。你可以在图5中看到两个版本的授课，授课的内容相同，都是包括动画和实时讲解的多媒体课程。不同之处在于动画是连续播放还是分段播放。图5左侧的图片是采用连续播放方式时截下的一帧图像，而右侧的图片则是将该授课内容分段后，从一个大约10秒的小片段的末尾处截下的一帧，在这一帧中有一个“继续”按钮，学习者可以点击该按钮，从而进入下一片段。哪一个版本更有效？是连续播放的版本（持续约2.5分钟），还是分段演示的版本（每个片段持续10秒，只传递一个重要问题）？你可能认为分段演示是一个糟糕的选择，因为按下“继续”按钮会影响课程的连贯性。然而，多媒体学习的认知理论和上述观点恰恰相反，它更倾向于分段呈现，理由是学习者可以在进入下一阶段学习前，充分消化前一小段的信息（包括整合互相对应的语词和图像）。
表4的第一行支持了这一预测。该行说明，为了验证分段呈现（segmenting）原则，实验人员共进行了10①项对照实验。这些实验涉及的课程均为计算机辅助教学的课程，内容包括闪电、电动机、滑轮系统、人眼工作原理、天文、历史和教学技能[87][88][89][90][91][92][93][94]。实验结果表明，全部10②项对照实验中的实验组（即分段呈现的那一组）都比控制组在迁移或理解测试中的成绩要好。研究得到了较高的中值效应量（d=0.77）③。这些研究结果支持了分段呈现原则——当多媒体课堂可以按自定步调的方式分段时，学习者可以学得更好。分段呈现原则有一个潜在的边界条件，即该原则可能对工作记忆容量低的学习者有效，而对工作记忆容量高的学习者无效[95]。
下面请假设这样一个情境：你将要看到一部带讲解的动画，这部动画是计算机辅助制作的，长约1分钟，内容是解释汽车制动系统如何工作。这部带讲解的动画将会告诉你系统中某一部分发生的变化将如何导致另一部分的变化（例如，活塞在主缸中向前移动导致流体的压力增加）。你认为它能否帮助你预先了解制动系统中关键部件的名称和位置（例如“主缸活塞”）？请看图6的示例，你可以点击画面中系统的任何部件，计算机会告诉你相应的名称和特征。根据多媒体学习的认知理论，熟悉讲解动画中使用的术语可以帮助学习者专注于后续对系统中因果关系的理解，从而实现更好地学习。
表4的第二行说明，为了验证预先准备（pre-training）原则，实验人员进行了20项对照实验。这些实验涉及的课程均为基于计算机的课程，内容涉及制动器、泵、地质、统计、电子、神经网络和滑轮系统[96][97][98][99][100][101][102]。在20项对照实验中，18项的结果和预测一致，即进行了预先准备的学生在后测中得分更高。研究得到了较高的中值效应量（d=0.75）④。这些研究支持了预先准备原则——当学习者在计算机辅助的多媒体课前，预先了解了关键要素时，他们可以在课上学得更好。
考虑到边界条件，研究人员还需要做更多的工作，以确定如何为那些在交互式模拟情境下进行问题解决的课堂，设计有效的预先准备[103][104][105][106]。 表4的第三行回答了这样一个问题：多媒体课程中的语词是应该说出来，还是打印出来（分别如图7的左侧和右侧面板所示）？你可能认为无论是口述还是打印都可以，因为它们传达的都是相同的信息。然而，根据多媒体学习的认知理论，当语词以印刷文本形式呈现时，视觉通道可能会超出负荷。同时让学习者接受屏幕上的图像和印刷文本可能会分散学习者的注意力。如果学习者正在观察图像，那么他们就无法阅读语词;如果他们正在阅读语词，那么他们就无法观察图像。利用语言通道传递语词可以使图像通过眼睛进入你的认知系统，并接受图像处理系统的加工;而语词则通过耳朵进入你的认知系统，并接受语言处理系统的加工，从而减轻超出认知负荷的情况。通过这种方式，对视觉通道的一些要求转移到了语言通道上，从而实现了对两个通道的可用认知加工容量的最佳利用。
与理论说明一致，在计算机辅助的多媒体课程中，当语词用口头方式呈现，而非在屏幕上呈现时，学生学得更好。研究得到了中、高范围的中值效应量（d=0.72）。总之，在51项对照实验中，其中42项的结果表明，口头言语比将同样的语词呈现在屏幕上的学习成果测试表现要好，这些实验涉及的课程同样均为计算机辅助的课程，内容包括闪电、制动器、植物学、数学问题、电气工程、电动机、生物学、教学设计、概率、计算机网络、演讲和龙卷风[107][108][109][110][111][112][113][114][115][116][117][118][119][120][121][122][123][124][125][126][127][128][129][130]。这些研究允许我提出“双重通道”（modality）原则：当教师在计算机辅助的多媒体授课中用口头方式，而非用印刷方式呈现语词时，学习者可以学得更好。类似地，吉恩斯（Ginns）[131]在一次对双重通道原则的元分析中得到的加权平均效应量为d=0.43，这说明在多媒体课程中，口头言语要优于印刷文本。
双重通道原则是所有多媒体教学设计原则中被研究得最多的原则，这使我们能够更好地确定边界条件。在最近的一篇综述中，莱恩维恩（Reinwein）[132]提出的证据表明，双重通道原则对系统化教学的课堂比对学习者自定步调的课堂的效果好，对呈现动态图像的课堂比对呈现静态图像的课堂的效果好，对迁移测试比对保持测试的效果好。这些研究与多媒体学习的认知理论是一致的，即效果同需要减小视觉通道负荷的程度有关：在众多占用视觉通道的课堂中，快节奏并且动作丰富的课堂最适用于双重通道原则。类似地，当学习者的原有知识较少，口头言语较短，学习者熟悉讲解的语词，双重通道原则更适用[133]。上述研究同样也和多媒体学习的认知理论保持一致。因此，当文本太长以至于学习者可能不能将其保持在工作记忆中时，当文本中包含学习者不熟悉的单词时，当学习者的母语和课堂上使用的语言不一样时，以及当学习者的听力有问题时，屏幕文本可能更有效。简而言之，这些研究帮助确定了双重通道原则的适用和不适用条件。
综上所述，已有很多并且越来越多的研究支持这个观点：分段呈现原则、预先准备原则和双重通道原则可以帮助学习者有效调节基本认知加工，即帮助他们处理那些呈现在面前的复杂材料[134]。
五、促进生成认知加工的多媒体教学原则：个性化、人声化和具身化
即使如前两节所探讨的那样，我们已经设计出减少无关认知加工和调节基本认知加工的课程，但学习者可能还是没有动力去使用其可用的认知容量来理解呈现的材料。在这一节，我将探讨以促进生成认知加工为目的的多媒體教学设计原则——为了更深层次地理解材料的认知加工。简言之，我们希望指导学习者去努力理解教学材料。表5列出了三种旨在促进学习者生成认知加工的多媒体教学设计原则：个性化、人声化和具身化。此外，我还对每个原则的研究证据（包括中值效应量）做了总结。
本节的主题是授课中的社交线索（social cues）可以对学习者的社会立场进行指导，让学习者将教师视为社交伙伴（social partners）。当学习者与教师建立社交伙伴关系时，学习者将会更努力地理解教师所说的内容，从而获得更好的学习效果。这就是社会主体理论（social agency theory）中提出的因果链[135]。它是本文即将提出的三条社交线索的基础，这些社交线索分别是使用会话语言、使用人类原声和使用人类手势。屏幕中的“教学主体”（例如教师）将利用这些社交线索来指点学习者做出社交反应。
首先，表6展示的是某讲解动画中的一部分文本内容，这些内容和人体呼吸系统如何工作有关，左侧在内容风格上比较正式（即没有将动画个性化），而右侧的内容则采用了会话风格，整节课都用“你的”而不是“某个”（即动画个性化）。你可能认为这两种方式同样有效，因为它们提供了同样的关于人体呼吸系统的信息。然而，按照社交主体理论和多媒体学习的认知理论的猜想，学习者在个性化版本的课程中有更强的学习动机，因此在迁移和理解测试中表现得更好。
表5的第一行为这种预言提供了证据。实验人员共进行了17项对照实验，这些实验均在计算机辅助的多媒体授课中进行。结果表明，其中14项对照实验的学生在会话语言下比在正式语言下学习的效果更好。研究得到了较高的中值效应量，大小为d=0.79。研究涉及的课程内容包括人体呼吸系统、闪电、植物学、天文学、化学和工程学，一些研究还将礼貌用语和直接语言进行比较[136][137][138][139][140][141][142][143]。这些研究结果支持了“个性化”（personalization）原则——在计算机辅助的多媒体课堂上，当呈现的语词采用会话风格而非正式风格时，学习者可以学得更好。一般地，个性化原则可以这样实施：无论是声音还是屏幕文本均采用第一和第二人称（例如，使用“我”“我们”和“你”）。
在对礼貌用语和直接语言的比较研究中，一个重要的边界条件是个性化原则相对于经验丰富、原有知识多的学习者而言，更适合经验欠缺、原有知识少的学习者。在另一个关于个性化原则的元分析中，吉恩斯（Ginns）、马丁（Martin）和马什（Marsh）[144]报告的效应量为d=0.54，并指出个性化原则最适合短课程（即课时长度少于35分钟）而非长课程。这些边界条件表明，在同计算机辅助授课的教师建立关系的早期阶段，个性化原则是最重要的。 接下来，请考虑这样一堂计算机辅助的课程：屏幕上正在展示一组幻灯片，内容为解释太阳能电池的工作原理。录制人声或是机器合成声音会影响声音的可辨别性吗？你可能认为两个版本会产生类似的效果，因为两者提供的信息完全相同。然而，根据社交主体理论和多媒体学习的认知理论，人声更可能引起社交联系，类似机器的声音则可能阻断学习者对社交伙伴的向往。因此，当授课采用的是人类原声而非机器声音时，学习者的学习可以更深入。
表5的第二行与这些预言一致。实验人员共进行了6项对照实验，这些实验均在计算机辅助的讲解课中进行。结果表明，其中5项对照实验的学习者在声音是人声而非类似机器的声音的情况下学得更好。研究得到了接近较高的中值效应量，大小为d=0.74。这些实验涉及的课程内容包括太阳能电池、闪电和数学问题[145][146][147]。总之，根据这些结果本文提出人声化（voice）原则：在计算机辅助的多媒体课程中，用人类原声而非类似机器的声音，学习者可以学得更好。
一个重要的边界条件是，当课堂上有其他线索破坏学习者对社交伙伴的向往时，人声化原则的效果不是很好。例如，屏幕上呈现的内容未使用类似人的手势和面部表情。
最后，请假设自己正在观看多普勒效应的讲座视频，如图8的左侧所示，视频中的“教学主体”站在已经绘制好相应图示的白板旁边。接下来假设自己正在观看同样的讲座视频，与上述相反的是，“教学主体”在白板上边解释边绘制图示（如图8的右侧所示）。你可能会做出这样的猜想：两个版本中的学习者可以学得一样好，因为两者呈现的信息相同。然而，根据社交主体理论和多媒体学习的认知理论，“教学主体”边绘制边解释可以让学习者做好准备去进行更多的社会联系，即学习者在心理上参与和“教学主体”一起绘制的行为，从而促进更深度学习的发生。简言之，当学习者看见屏幕上呈现的是需要高度参与体验的内容（即“教学主体”在绘制的同时讲话或使用手势、面部表情和眼神），而非体验性较低的内容（即“教学主体”一动不动，与人通常的行为相反）时，他们可能会为学习付出更多努力。
表5的第三行说明，实验人员共进行了14项对照实验，这些实验均在计算机辅助的多媒体课程中进行（包括动画和视频）。结果表明，当屏幕中的“主体”在讲解的同时使用日常手势和动作时，其中13项对照实验的学习者学得更好。研究得到的中值效应量在中小范围内，大小为0.36。这些实验涉及的课程内容包括多普勒效应、太阳能电池、天文学、电力、数学问题、语词处理软件和人类的心脏[148][149][150][151][152][153][154]。研究结果支持了“具身化”（embodiment）原则：在计算机辅助的多媒体课堂上，当屏幕上呈现的是高度具身的内容，而非具身化程度较低的内容时，学习者能够学得更好。一个可能的边界条件是，当学习者具有较多的原有知识或者授课中存在消极社交线索时，具身化原则可能不适用[155]。
六、数字化学习中运用多媒体的研究展望
本文的回顾说明，在过去30年间，关于怎样设计计算机辅助的学习体验（或数字化学习）的证据不断增多。我们找到了一些教学原则，这些原则可以帮助教师设计有效的数字化学习。同时我们还不断地付出努力，以将这一系列原则系统化[156][157]。与沙威森（Shavelson）和汤（Towne）[158]的意见相同，本文认为重复实验是教育科学研究的基本要求。因此，我的研究聚焦在了那些经过了多种情境测试的教学原则。未来需要重复研究来确定本文提出的各教学设计原则的稳定性。特别地，和下一节研究计划中解释的一样，有用的做法是在更真实的学习环境和延时测试中对数字化学习进行验证。
关于数字化学习的教学设计原则研究满足实践和理论两方面目标。就实践方面而言，开发基于证据的教学原则是有用的，因为我们可以将其与教学设计人员分享，尽管它们还需要在真实学习环境下进行小心谨慎的研究，以确定其长期影响。就理论方面而言，对数字化学习的研究有助于强化学习的认知理论，例如多媒体学习的认知理论[159]和认知负荷理论（cognitive load theory）[160]。未来需要更多细致的研究，来提供更多关于数字化学习中的认知原理的细节（参见下一节：研究计划）。
数字化学习的教学设计领域日益成熟的标志是发现边界条件，以及研究人员具备根据认知学习理论进行解释的能力。这些边界条件可以说明一个教学原则在什么时候适用或不适用。未来的研究需要确定教学原则的适用范围并进行重复实验，包括这些教学原则适用于何种类型的学习者、何种学习目标和哪些内容范围。
尽管本文回顾的大部分实验都发生在授课环节（例如讲解动画或幻灯片），但未来的研究可能会拓展到更多场所（包括教学视频、教育性游戏、虚拟现实和移动设备）。当使用新媒体来进行教学时，确定原则是否适用很重要。我们没有理由怀疑人的认知系统会随着其使用的教学媒体的变化而变化，所以我认为相同的教学设计原则也会适用于新的教学技术。不过，新的技术也会带来新的教学方法，从而引出新的教学原则。
七、研究计划
前面我已经对一些教学设计原则的研究进行了简要综述，提出这些原则的目的是，帮助教师在数字化学习中更好地使用多媒体。我将基于前面的综述，为未来的工作提供一份研究计划。
（一）使用新的材料和学习者进行重复研究
尽管有一些期刊编辑和评审专家贬低重复研究的价值，认为它们没有做出重要贡献，但还是有越来越多的学者认为，重复研究是我们这个领域进步的基础。在经典的国家研究委员会报告《教育科学研究》中[161]将“重复的和概括的研究”列为教育研究的六个基本原则之一。随着元分析重要性的日益增强，重复研究变得越来越迫切。它不仅可以将检验相同基础效果的研究综合起来[162]，还可以引起学界对可重复危机（crisis of replication）的持續讨论。可重复危机是一个心理学概念，指的是一些经常得到引用的心理学效应似乎不可重复[163][164]。因此，在我们这个领域，越来越多的人认识到，原始研究期刊应该发表方法论合理的重复研究。这些研究可以用简短报告的形式体现，既要包括有利于早期发现的研究，也要包括不利于早期发现的研究。本文提出的研究计划与上述认识相一致。简言之，在我们的研究领域，重复研究应该得到重视，因为它有助于为理论的建立和实用建议的提出提供科学研究基础。 （二）使用新媒体进行重复研究
多媒体教学的早期研究往往还涉及纸质材料，不过只是将少量材料转移至计算机辅助教学的场所，例如计算机辅助的讲解动画。未来还需要使用其他媒体和平台来探讨教学设计原则的有效性，例如视频、游戏（serious game）、虚拟现实、平板电脑和智能手机。
（三）在多学时授课中进行重复研究
大量已经发表的研究成果所涉及的研究是短期的，授课是单一的，总时长不足1个小时，因此，有必要在总时长为5到10个小时的多学时授课中检验教学设计原则的稳定性。有人担心，这些基于短期研究得到的教学原则并不适用于长期学习。所以我们需要进行此类研究来战胜这种观点。
（四）在真实情境中进行重复研究
大量已经发表的研究成果所涉及的研究是实验室研究，因此有必要在真实课堂中对这些教学设计原则的稳定性进行检验。有人担心，基于实验室研究的教学原则可能不适用于真实教育情境。所以我们需要进行此类研究来战胜这种看法。
（五）使用延时测试进行重复研究
大量已经发表的研究成果所涉及的研究采用的是即时测试，但一些研究人员已经证明采用延时测试可以更好地测量学习[165]。因此，有必要采用延时测试来验证教学设计原则的稳定性。
（六）使用多层次测试进行重复研究
一些已发表的研究成果所涉及的研究仅仅采用了保持测试，它可以测量学习者记住了多少信息，但是要想对深度学习进行测量，就需要采用迁移测试。这类测试要求学习者使用所学知识来回答新的问题[166]。具体来说，我推荐使用一系列包括保持和迁移测试的后测。
1.通过改变材料类型、学习者类型、媒体种类、授课时长、测试时间、测试类型和其他潜在的相关因素来深入思考并检验边界条件
尽管不少多媒体学习的早期研究已经对实验组和控制组进行简单比较，但为了确定实验效果的大小，仍然需要考虑潜在的干扰因素。这就要求我们进行因子设计，其中一个因子是教学设计特征是否存在，另一个因子则是潜在的相关干扰因素，例如学习者原有知识的高低或虚拟现实场所的类型（桌面式或沉浸式）。因子设计的目标是确定每个原则的边界条件，即在某种条件下这个原则是否会产生很大影响。
2.深入思考并检验那些可以减少无关认知加工的新方法
虽然本篇综述已经提及了几种减少无关认知加工的教学原则，并且相关文献已经成熟，但是研究人员仍然需要为这些原则寻找新的方法并进行扩展，例如确定最少需要多少口头和视觉信息就可以满足要求。
3.深入思考并检验那些可以调节基本认知加工的新方法
虽然本篇综述已经提及了几种调节基本认知加工的教学原则，并且相关文献已经成熟，但是研究人员仍然需要为这些原则寻找新的方法并进行扩展，例如怎样才能对幻灯片上的材料最佳分块。
4.深入思考并检验那些可以促进生成认知加工的新方法
虽然本篇综述涉及的相关文献已经提出了几种促进生成认知加工的教学原则，但是研究人员仍然需要为这些原则寻找新的方法并进行扩展。新的方法包括帮助学习者更好地理解社交线索的作用，例如让学习者观察一部视频，视频中的教师一边绘图，一边做出解释。
5.深入思考并检验综合运用各教学设计原则的优势
以前的大部分研究都只是在传统课堂中多使用某一种原则，以检验其有效性。然而，未来研究的一个可能方向是检验多种原则的综合价值。特别是要了解教学设计原则的效果可否叠加，这将有助于构建最高效的课堂。
6.深入思考并检验学习动机在多媒体学习中的作用
研究人员虽然已经广泛认可学习动机对于学习的重要作用[167]，但还是需要将学习动机的作用纳入多媒体教学设计理论，例如，一开始可以应用莫雷诺（Moreno）的多媒体学习的认知情感理论[168]。在多媒体学习中，学习动机这个方向还没有得到充分研究，因此它是未来要研究的方向之一。
7.深入思考并检验元认知在多媒体学习中的作用
在多媒体学习中，另外一个还没得到充分研究的方向是元认知的作用，包括检查学习者的执行功能（executive function skills），例如转换、刷新和抑制[169]。
8.在学习期间直接测量认知加工
尽管多媒体研究有一个基本组成部分是在学习之后通过后测来测量学习结果，但还有一个方向没得到充分的研究，那就是测量认知加工。虽然在今天的研究中，研究人员已经普遍使用自陈式调查来了解学习者的努力程度和面临的困难，但是由于這种自陈式调查会受制于自身的局限性，所以在学习过程中，研究人员需要把对认知加工的直接测量（即行为测量或生理测量）作为自陈式调查的补充或代替品。研究计划的一个主要任务就是通过直接测量来调节认知负荷[170]。有望在学习期间测量认知加工的技术包括双任务法、眼动追踪、脑部测量（例如脑电图和功能性磁共振成像）和其他生理测量（例如心率、血液流速和皮电反应）。
9.教学策略开发：使用多媒体材料高效学习、构建有效的媒体材料
日益普遍的多媒体通信要求重新定义素养，将多媒体素养纳入其中。多媒体素养包括两种能力：一是学习包括语词和图像在内的呈现内容的能力，二是生成包括语词和图像在内的信息，进而与他人高效沟通的能力[171]。目前学习者接受的是广泛的阅读理解策略和写作策略，目的是使学习者能够阅读文本和撰写文章。但是研究计划中下一个重要的步骤是研究最佳的教学策略，以使学生理解和生成包括图像和语词在内的信息。
10.扩展多媒体学习理论并进行阐述
目前基于现有研究证据已经提出了一些多媒体学习理论，例如多媒体学习的认知理论[172]、认知负荷理论[173]和图文理解的整合模型（integrated model of text and picture comprehension）[174]，但这只是一个开始，研究人员还需要在详细说明学习原理方面，以及考虑更多因素（例如学习动机和元认知）的作用方面做更多的研究。 11.提高多媒體学习研究方法的严谨性
教育研究中的一大领域就是争论以下三个问题：哪种“主义”应该处于主导地位（例如，行为主义、认知主义、建构主义、社会建构主义、情境建构主义，等等），研究人员应该使用定性方法还是定量方法，以及我们是否应该降低对校内实验研究的科学要求。首先，本研究计划呼吁停止寻找最佳“主义”，因为这种寻找是没有结果的，只会分散我们这个领域内研究人员的注意力。此外，本计划还呼吁结束研究范式之争，不要将定性法与定量法或实验法与观察法对立起来，而应选择最适合调查中的研究问题的方法（通常是综合法）[175]。最后，在使用实验法时（例如测试教学干预的有效性），为了能够对结果做出解释，研究人员应该遵循实验控制的基本标准（例如，安排控制组，而不是简单地考虑实验组前后测的差异），随机分配学生（例如，随机抽取学生作为实验组）并合理地测量学习（例如，涵盖对学习结果的测量，而非仅仅关注自陈式报告）。多媒体学习研究要想取得进展，一个先决条件是从方法合理的研究中收集成果，并将其作为研究基础的一部分。
12.了解实施的背景
最后，研究人员需要深入思考并检验背景如何影响教学干预的实施。这些背景包括社会、组织、合作和文化背景。
本文对多媒体学习的研究进行了综述，要说明的要点是，我们基于不断增多的研究基础和认知学习理论，已经知道了不少多媒体数字化学习的设计原则，但是仍然需要通过接下来的研究来解决本研究计划中提到的问题。总之，数字化学习在教育心理学方面体现出了优势。从这方面来看，数字化学习的前景非常光明，所以我们会继续采用科学的方法对其进行研究。用一个多世纪以前桑代克（E.L.Thorndike）[176]的话来说，我们仍在探寻这样一个未来：“教育领导者选择教育方法的依据是科学调查的结果，而非大众的意见和看法。”
注释：
①②③译者注意到这三处数字与表4第一行中的数字不一致，其对应的英文如下：This prediction is supported in the first line of the Table，showing that in 10 of 10 experimental comparisons，… students who learned with segmented lessons performed better on comprehension or transfer tests than students who learned with continuous lessons covering the identical material， with a median effect size of d = 0.77， which is in the large range。
④译者注意到这处数字与表4第二行中的数字不一致，其对应的英文如下：As expected， the second line of the Table shows that…， students scored higher on posttests when they received pretraining， yielding a median effect size of d = 0.75， which is in the high range。
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（責任编辑 杜丹丹）
Abstract： This paper reviews 12 research-based principles for how to design computer-based multimedia instructional materials to promote academic learning，starting with the multimedia principle （yielding a median effect size of d=1.67 based on five experimental comparisons），which holds that people learn better from computer-based instruction containing words and graphics rather than words alone.Principles aimed at reducing extraneous processing（i.e.，cognitive processing that is unrelated to the instructional objective）include coherence（d=0.70），signaling（d=0.46），redundancy（d=0.87），spatial contiguity（d=0.79）and temporal contiguity（d=1.30）.Principles for managing essential processing（i.e.，mentally representing the essential material） include segmenting（d=0.70），pre-training（d=0.46） and modality（d=0.72）.Principles for fostering generative processing（i.e.，cognitive processing aimed at making sense of the material）include personalization（d=0.79），voice（d=0.74） and embodiment（d=0.36）.Some principles have boundary conditions，such as being stronger for low-rather than high-knowledge learners.
Key words： e-learning;instructional design;multimedia learning;science of learning