基于知识元类型的高职英语在线课程可视化视觉表征应用研究.pdf

专业与课程建设Construction of Specialties and Curricula新疆职业教育研究2023 年第 2 期随着数字化技术的发展，教学环境呈现可视化、立体化、虚拟化和智能化，知识可视化视觉表征在教学中得到越来越广泛的应用。近年来不乏知识可视化视觉表征应用于高职英语教学研究。大多数研究对可视化视觉表征应用于英语教学持肯定态度，认为“一图胜千言”，可视化视觉表征手段能够弥补单纯的语言文字承载信息线性化和碎片式，不能胜任复杂结构的表达问题1等缺陷，能极大提高语言知识传授和沟通的效率。然而，大多数研究针对面授课堂，极少关注在线课程。在线课程内容具有预制性、教学沟通存在时间和空间的异步性、知识传播对象认知水平的差异性等特征，给知识的传授带来挑战。现有在线课程大多视觉表征手段单一，以吸引学生兴趣和关注度为主，关键信息分散。本文以国家精品在线开放课程高职基础应用英语为例，着重探讨高职英语在线课程中哪些知识适合于视觉表征，用何种视觉表征手段合适以及使用效果如何。一、知识元相关理论知识系统化、可视化的第一步是对知识进行分类。知识分类理论很多，在认知科学理论中，知识可分为陈述性知识、程序性知识以及策略性知识；按照知识获取和传递的难易程度可分为显性知识和隐形知识。钟义信等人则认为，一切知识所表达的“运动状态和状态变化的规律”必然具有一定的外部形态，与此对应的知识称之为“形态性知识”；知识所表达的运动状态和状态变化的规律必然具有一定的逻辑内容，与此对应的知识可称之为“内容性知识”；表达事物对于主体的价值的知识则被定义为“效用性知识”2。鉴于知识的生成与传播属性，刘和海等人总结前人成果，梳理了信息科学视角（形态性知识、内容性知识、效用性知识）和心理学视角（陈述性知识、程序性知识、策略性知识）的知识分类对应关系，将知识元细化为四类：形态陈述性知识元、内容陈述性知识元、效用陈述性知识元、内容程序性知识元3。这一知识分类方法基于认识对象的本质内涵，融合了两个视角，囊括了教育教学中的所有知识，便于可视化视觉表征分析。但上述分类没有一种分类法能清晰区分适合可视化的知基于知识元类型的高职英语在线课程可视化视觉表征应用研究查静（武汉职业技术学院 外语外贸学院，湖北 武汉 430074）摘要：随着数字多媒体技术的发展，可视化视觉表征手段在在线课程中得到广泛应用。高职英语知识元可分为形态陈述性、内容陈述性、效用陈述性、内容程序性等四种类型，由语用场景、思维过程、逻辑关系、语义概念以及范例展示五种内容构建路径，通过图形图表、语义网络、图片影像等多种表征手段转换成视觉表征符号。对其应用效果的调查和学业成绩的分析发现，可视化视觉表征虽对程序性知识的促进作用不明显，但能辅助词义和语法概念的理解、搭建有效语用情景，提高语言输入的可理解性和有效性。建议在线课程可视化设计中综合考虑学习者的知识背景、视觉内容关联性等因素，综合采用多模态符号表征手段。关键词：知识可视化；视觉表征；知识元；在线课程中图分类号：G712文献标识码：A文章编号：1674-8689（2023）02-0028-06收稿日期：2023-03-02作者简介：查静（1980-），女，湖北武汉人，武汉职业技术学院外语外贸学院副教授，研究方向：英语信息化教学、应用语言学。基金项目：2020年度湖北省职业技术教育学会科学研究课题“知识可视化视觉表征在高职英语网络在线课程中的应用研究”（课题编号：ZJGB2020083）。28专业与课程建设Construction of Specialties and Curricula2023 年第 2 期新疆职业教育研究识和不适合可视化的知识，也没有发现适用于所有知识类型的可视化方法和途径。赵慧臣在知识分类理论基础上提出了可视化视觉表征内容的建构框架，分析形态性知识、内容性知识以及效用性知识意义形成的依据后，确定三种知识类型的对应表征类型分别为肖似类、指示类和象征类，内容构建方法确定为外观相似、关联关系以及人为约定俗成并给出了适合的视觉表征建议4。上述知识分类和内容构建框架对确定在线课程可外显化的知识以及选择对应的视觉表征手段具有较强的指导意义。二、高职英语知识分类及高职英语在线课程知识可视化（一）高职英语在线课程知识分类高等职业教育专科英语课程标准（2021 年版）（以下简称标准）中明确专科层次英语语言知识包括词汇、语法、语篇和语用。其中，词汇方面要求能掌握特定场合的词汇并将之运用于“理解和表达相关信息”，为此学生要学习构词法，能辨析语义，掌握固定搭配及用法规则；语法方面，要掌握句子生成规则，同时要能在恰当的语境下用于沟通表达；语篇知识包括语篇结构、逻辑语义关系、衔接与连贯等等5。根据严晓蓉等人关于语言知识的分类观点，上述知识是以描述词汇、语法、语篇为主的语言结构知识，具有显性特征，属于陈述性知识6。而标准中提到的语用知识，即在不同场景下掌握话语规则和恰当运用语言的能力，有较强的实践性，具有隐形知识特征，属于程序性知识。除语言结构知识和语用知识外，根据标准要求，高职学生还需具备一定的跨文化能力、职业英语技能以及语言学习策略。跨文化能力不仅包括跨文化交际所需的文化知识如涉外人文、地理、社会习俗、企业文化等知识，还包括跨文化理解与表达、处理文化差异、形成正确的价值观等5。这其中既包括显性的文化知识也包括隐性的价值观、素养和技能等；职业英语技能主要包括理解、表达和互动技能，以程序性知识为主；语言学习策略主要指认知、交际与情感策略，属于策略性知识。高职英语在线课程的建设目标是提升学生核心素养，运用在线课程分享性与开放性的特点，为开展线上线下混合教学提供辅助资源。在线课程的根本目的是促“学”辅“教”，而不是代替传统课堂，也无法完全代替传统课堂交互。因而，高职英语在线课程设计宜以呈现语言结构性知识、跨文化知识等显性知识为主，语用、职业英语技能和跨文化能力等隐性知识为辅。具体如图1所示。词汇：语法：词类用法、句法 隐性知识 程序性知识 语言结构知识 语用知识：话语规则等职业英语技能：职场交际技能拼读、构词、词性、语义、短语 语篇：结构、逻辑关系、衔接与连贯 显性知识 跨文化知识：涉外人文、地理、社会习俗、企业文化 陈述性知识 图1高职英语在线课程知识分类图（二）面向可视化的高职英语在线课程知识元类型及视觉表征手段在线课程设计涉及学习者心理和多媒体信息化教学两个领域，因此，笔者借鉴刘和海等人的研究成果，以心理学视角为横坐标，信息科学视角为纵坐标，构建知识元导向的知识分类方法，得出形态陈述性知识、内容陈述性知识、效用陈述性知识和内容程序性知识等四大类知识元3。依据这四类知识元的具体内涵，进一步解析高职英语在线课程中涉及的知识元，确定表达内容和具体表征手段。具体如图2所示。词汇语法语篇语用跨文化职业英语技能知识内容形态陈述性内容陈述性效用陈述性内容程序性知识元类型表征内容语用场景思维过程逻辑关系语义概念范例演示视觉表征手段图形图表思维导图概念地图二维动画语义网络图片影像视觉隐喻图2面向可视化的高职英语在线课程知识元类型及视觉表征手段示意图内容性知识和程序性知识分别表征事物间的联系和知识应用能力，而陈述性知识以概念性命题和图式为主，由此，可将四类知识元的视觉表征内容表达为：语用场景、思维过程、逻辑关系、语义概念以及范例展示等五种。语用场景指运用视觉工具表征知识衍生的周边物理环境和发生语境，将学习者的注意力导向关键知识和事物本质，帮助英语学习者更好地理解和记忆所学语言知识的应用场景；思维过程指表征推演、归纳语法规则和语言规律，帮助在线课程学习者梳理学习内容，引导学生激发新思维、生成新知识，开发其学习潜力、发散性思维创新；逻辑关系指运用视觉表征工具表述各类知识之间内在的逻辑关联，快速归置和整合词汇用法、29专业与课程建设Construction of Specialties and Curricula新疆职业教育研究2023 年第 2 期语法等零散语言结构知识点，联结新旧知识，帮助学习者在头脑中快速构建一个完整系统的知识体系；语义概念指将语言符号具象化，通过语-图的直接转化减少可能出现的母语负迁移，提高词汇的理解效率，帮助学生快速辨析近义词、同义词；范例演示是指运用图像再现职场语言交际或文化现象，为学习者提供模仿和学习的范例。上述五种不同的可视化内容可通过多种不同的视觉表征手段予以实现，每种类型知识元形成的意义依据不同，要根据其意义内涵选择适合的视觉表征手段。每种视觉呈现形式都有其独特优势。葛军等人研究发现：常规文本视觉表征、图形图表更适合于表征语义概念描述以及逻辑关系呈现；图片影像、卡通动画以及虚拟现实等更适用于创设语用情景、范例演示7。思维导图一般用在学习、思考、计划、组织活动、会议、笔记、讨论和报告等多方面，是表达发散性思维的有效图形思维工具，更适合于表征思维过程，而视觉隐喻多用于转换隐性知识。由此可知，一种知识元类型可对应多个知识内容和表征内容，可通过多个表征手段实现，多个表征手段形成优势互补，促进知识的有效传递。三、视觉表征在高职英语在线课程中的应用效果分析（一）问卷调查结果分析笔者围绕高职基础应用英语课程中的64个教学视频及16个人文素养提升视频，在公开网络平台（人民网公开课）向高职院校一年级学生或同等水平学习者随机发布问卷调查，旨在探究常见视觉表征手段在词汇语义教学、语法知识讲解以及语用场景搭建等方面的应用效果。问卷发布两周后，回收有效问卷270份，参与问卷的男女生分别占比37.41%和62.59%，被调查者主要来自高职院校的9个专业。调查结论如下：1.图文结合适合于表征形态陈述性知识元，多模态输入有利于深化词义学习，促进意义构建。在线课程中授课教师讲解词汇时，分别采用PPT动态展示词义和例句等文本信息、图片加文字、教师讲解配图片文字等三种方式，结果显示：图片比文字信息更能有效传递信息，图片在未明示情况下也能支持意义的建构。这一结论与Madeline J Hallewell8等人的研究结论一致，但教师的讲解与图片互补的方式更能促进语言知识的传递和记忆的保存。如在讲解lasagna的词义时，若只呈现文字信息，无教师明示讲解或图片时，由于饮食文化的差异，能正确理解并选择出 lasagna 具象的仅为 20.74%，49.63%的同学会根据中文释义选择中国文化中较为熟悉的“千层饼”。再如，讲解一组近义词（jump，leap，hop，skip）的区别时，54.44%的学习者表示看图解（如图3、图4所示）和教师的明示解释是最有效的理解信息方式。问题：以下哪种形式能让你最快且最容易理解jump、leap、hop、skip这四个近义词的区别？图3“jump”的近义词辨析图解10%17.41%18.15%54.44%0%10%20%30%40%50%60%看文字讲解看同近义词辨析图看文字听讲解看辨析图听讲解图4表征效果调查结果由此可见，在讲解诸如词义区别这类形态类陈述性知识时，词义直接关联肖似类视觉表征，配以教师的讲解，将注意力导向图片中的细节（跳跃/跨越的幅度及方式），比起大段文字解释，更有吸引力，图片所包含的细节信息更丰富，可理解性更强，知识传递的效率更高。但是，图表和图解的选择需遵循相关性和契合性原则。如在讲解anonymity这个词的含义时，研究组选择了一张关联性不太大的图片，结果只有8.92%的学习者可以理解该单词的意思，少于直接明示中文释义者（15.61%），65.06%的学习者认为图片加教师的讲解最容易学会该词的词义。在学习完后，50.93%的学生表示图片有助于顺畅关联、提取词义。可见，看图听讲解这种多模态的学习是促进意义构建的最佳方式，但其效果还与课程设计者的视觉素养和知识可视化能力有关。当课程设计者选取30专业与课程建设Construction of Specialties and Curricula2023 年第 2 期新疆职业教育研究的视觉表征手段与语义关联不大时，可能导致信息传递错误或误解，其传达意义的效果反而不如明示语言讲解；而如果图形和图表的选择不契合学习者的文化和知识背景，学习者则易迷惑不解。概因所见之意义的建构受直接情景以及先前的知识和经验的影响之故，如没有关联的信息，不仅不能促进知识的迁移，反而会增加认知负荷。2.动画和实景拍摄适合于搭建语用情景，有助于内容程序性和效用陈述性知识的理解。在高职英语在线课程中，为将学生带入语言使用的自然语境，理解话语发生的场景，笔者使用动画或真实场景角色扮演短片，以期其在现实生活中遇到类似场景时，学习者能依据图式提供的线索激活语言知识，顺畅提取，完成语言交际。调查发现，在动画情景的辅助下，82.59%的学生能选出最恰当的表达。在另外一个“看图片（实景拍摄）选择该情景下英文句子的恰当释义”题中，90%的学习者都能选出恰当的释义，甚至有受访同学只看实景拍摄截取的图片就能说出该情景下的话语表达。从进化角度看，人类是从图形知觉逐渐进化到文字表意，因而相较于文字信息，图片能更快激发人类的深层次意识，重现空间环境的意象，从而关联和迁移话语表达；从认知心理学角度看，视觉表征手段如图片、图像等所包含的周边信息比文字信息更为丰富和全面，更容易被学习者注意和识别，且视觉通道的效率更高，不需要像文字经过一系列的大脑认知加工后才能被理解。因而，视觉表征手段用于搭建语境比单纯语义情景效率更高。3.语言信息组块比视觉表征更能促进内容陈述性知识的保存和调用。调查发现，视觉表征不是在所有情景下都能有效促进在线课程学习。在解释语法规则即内容陈述性知识时，缩句口诀等语言信息压缩打包比视觉情景更容易为学习接受和记忆。如在解释名词前形容词排序规则时，能最快记住名词前形容词排序，见图5：性质状态beaufifulgoodpoor大小长短形状largeshortsquare新旧温度mewcool颜色blackyellow国籍产地ChineseLondon材料质地silkstone名词图5名词前形容词排序表笔者设计了四种呈现方式，包括缩句口诀、语法规则列表、文字讲解语法规则以及例句等。当被问到哪种方式最容易被理解时，45.19%的学生选择口诀，略高于选择图表的学习者（31.48%），而随后的调查发现口诀比图表更容易让学习者在学习后提取，赞同前者的占 54.81%，远高于后者的25.93%，如图6所示。54.18%25.93%11.85%7.41%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%缩句口诀看到图表看到文字讲解语法规则看到例句图6表征效果调查结果导致上述结果的原因可能是部分内容陈述性知识如形容词排序、不带to的不定式的使用情景等语法知识零散，内部缺乏系统和逻辑，图表、图解等视觉表征手段虽能清晰地罗列知识点帮助学习者识别、归类但无法形成系统认知图式，而将零散语法知识点信息压缩成一个个信息小“颗粒”，经过教师讲解后，大大降低大脑认知负荷，学习者大脑能迅速将其登记、编码加工进入记忆通道，这种简洁的信息线索更便于大脑提取并“解压缩”。但要注意的是，压缩的语言信息组块需与学习者的先前经验或知识有所关联，同时要尽可能增加大脑处理信息的“流畅性”，可采用有韵律的口诀等方式，减少陌生感，降低短时记忆负担。（二）学业成绩对比分析为进一步了解不同视觉表征手段对高职英语学习者学业成绩的影响，笔者选取了武汉职业技术学院电信学院不同届、同专业的两个班级分别在2020年网课阶段和2018年的面授课期间的学业成绩作对比。2020年网课阶段，教学过程中大量地使用在线课程与在线直播课，在线课程中运用了二维动画、图片、图表、真人场景、影视片段等多种视觉表征手段，而2018年高职基础应用英语课程慕课资源尚未上线，上课模式采用传统PPT面授和手机互动，课件内容以文字为主，辅以少量图片，没有图表或其他视觉表征手段。对照组和实验组分别采纳了两个学期的全校统考成绩作为前测和后测的数据，在剔除了缺考和第二学期转专业学生成绩后，得到对照班73人，实验班84人的成绩。从表1中可知，两组Levene齐性方31专业与课程建设Construction of Specialties and Curricula新疆职业教育研究2023 年第 2 期差检验表明显著性概率（sig.）0.3940.05，表明两组方差相等。前测成绩双尾t检测得到t值为0.277，表明实验班略低于对照班，但显著性值为 0.7820.05，未达显著性，可以认为对照班和实验班在观测前英语综合水平相当。两组后测中语法词汇，阅读理解、翻译写作的得分率独立样本T检验结果显示如表1所示。语法词汇、翻译写作得分率的Levene 齐性方差检验显著性概率（sig.）都大于 0.05，分别为0.467和0.011，说明这两类大题的方差都相等，t值为负，说明实验组成绩优于对照组，双尾t显著性概率0.000均小于0.05，差异有显著性。而Levene齐性方差检验显示两组阅读理解项得分率显著性概率（.000）小于0.05，方差非齐性，双尾t显著性概率0.0820.05，表明两组在这一大题的得分率差异未达到显著水平。从上述对比观测可知，在线课程和直播课中采用多种形式的视觉表征手段以及多模态的教学互动后，高职学生的英语学业成绩相比单纯的图文结合的教学方式有了显著提升。相比较而言，语法词汇等语言结构知识以及翻译写作成绩的提升较为明显，而阅读理解的成绩提升并不十分显著。由此可推断，首先，可视化视觉表征能辅助词义和语法概念的理解，多模态在线学习资源能为语言学习提供有效的可理解性输入。其次，尽管实验组学生的翻译写作得分率显著性高于对照组，但需要注意的是，由于两次考试翻译和写作考核的形式和难度略有不同，因此，无法确定可视化视觉表征对学习者的书面语言输出能力的影响，需要同质实验数据方能确定。最后，实验组的词汇语法得分率高于对照组，但阅读理解得分率差异并不显著，表明学生阅读技巧以及语篇知识掌握不好。尽管通过访谈得知，在教学中，教师曾鼓励学生运用思维导图产出式学习方式，也在课堂上运用结构图帮助学生理清文章脉络和重点，但收效甚微。四、结语综上所述，从学业成绩对比来看，知识元视觉表征应用于在线课程能提高语言输入的可理解性和有效性，但对程序性知识元如阅读技巧和语篇能力等的效果不明显，对语言输出能力的效用则有待进一步研究。从知识类型和表征手段对应效果来看，图文结合适合于表征形态陈述性知识元，能促进意义构建；动画和实景拍摄适合于搭建语用情景，有助于内容程序性和效用陈述性知识的理解；图形图表可在一定程度上促进语篇和语法知识的理解，但是讲解过于零散和缺乏内在逻辑的知识时，使用语言信息组块更有助于记忆和调用。总之，在知识可表1独立样本T检验结果前测成绩词汇语法得分率阅读理解得分率翻译得分率EqualvarianceassumedEqual variance not assumedEqualvarianceassumedEqual variance not assumedEqualvarianceassumedEqual variance not assumedEqualvarianceassumedEqual variance not assumedLevenes Testfor Equality ofVariancesF.730.53213.5606.560Sig.394.467.000.011Test for Equality of meanst.277.280-5.229-5.205-1.800-1.755-6.855-6.755df155154.996155148.585155124.660155138.290Sig.（2-tailed）.782.780.000.000.074.082.000.000Mean Difference.71420.71420-.13279-.13279-.04596-.04596.28258.28258Std.ErrorDifference2.576862.55062.02539.02551.02554.02620.04122.0418495%Confidence Intervalof the DifferenceLower-4.37609-4.32425-.18296-.18321-.09640-.09781-.36401-.36531Upper5.804505.75266-.08263-.08238.00448.00588-.20116-.1998632专业与课程建设Construction of Specialties and Curricula2023 年第 2 期新疆职业教育研究视化视觉表征设计中应考虑不同知识元类型、学习者知识水平和背景的适应性以及视觉内容设计的关联性，以避免产生信息冗余或曲解，加重认知负荷；还应根据知识元内容构建特征，发挥多媒体手段优势，综合采用多模态多种表征手段，以促进深度学习。参考文献：1 王珏，新领域、新方法知识可视化的解析与应用-基于脑科学的视角 J.广西职业技术学院学报，2021（1）：49-56.2 钟义信.知识论框架通向信息-知识-智能统一的理论 J.中国工程科学，2000（9）：50-64.3 刘和海，饶红，王琪.论符号学视角下的知识元可视化实践 J.中国远程教育，2017（10）：26-35.4 赵慧臣.知识可视化视觉表征的内容构建方法 J.现代教育技术，2011（9）：29-33.5 教育部办公厅，高等职业教育专科英语课程标准（2021年版）EB/OL.http：/ 严晓蓉，何高大.视觉学习视角下的语言可视化表征与教学应用 J.远程教育杂志，2015（2）：9.7 葛军，梁晓波.外语数字化学习资源视觉呈现设计策略 J.现代远距离教育，2018（5）：9.8 Madeline J.Hallewell&Natasa Lackovic，Do picturestella thousandwords in lectures?How lecturers vocalize photographs in their presentationsJ.Higher Education Research&Development，2017（36）：1166-1180.（责任编辑：张静）Research on the Practice of Visual Representation of Visualization of VocationalEnglish On-line Course Based on the Types of Knowledge ElementsZHA Jing（College Of Foreign Studies，Wuhan Polytechnic，Wuhan 430074，China）Abstract：With the development of digital multimedia technology，visual representation has been widely used inonline courses.Higher vocational English knowledge elements can be divided into four types:form statement，contentstatement，utility statement and content procedural，which consists of five content construction paths:pragmatic scene，thinking process，logical relation，semantic concept and example display，and can be transformed into visual symbolsby various representational means such as graphics，diagrams，semantic networks，pictures and images.The investigation of its application effects and the analysis of academic achievement show that visual representation has no obvious promoting effects on procedural knowledge，but it can assist the understanding of word meaning and grammatical concepts，build effective pragmatic scenes，and improve the comprehensibility and effectiveness of language input.The paper proposes to consider learners knowledge background，visual content relevance and other factors in the visualization designof online courses，and adopt multi-modal symbolic representation.Key words：knowledge visualization；visual representation；knowledge element；online course33