基于“用戶體驗”分析的混合式學習影響因素及干預研究*

楊 濱 張婷婷

（安徽師范大學 教育科學學院，安徽 蕪湖 241000）

一、研究背景及問題的提出

隨著5G、大數據分析技術的日益成熟、網絡學習空間等新媒體新技術在教學中的深度應用，以及MOOC、SPOC 等一大批課程教學改革與實踐的深入推進，學生線上、線下相結合的混合式學習已然成為常態。混合式學習（Blending Learning）是把傳統學習方式與在線學習的優勢相結合，既體現教師的主導作用，又體現出學生的主體作用。[1]混合式學習是教與學交融，集人本主義、社會認知理論和支架理論等教育理論為一體的泛在學習[2]，是對E-learning 的補充與發展，它既是學生學習方式的巨大變革，也是教育教學改革的時代路向。Singh & Reed 總結提出五個“適當”體現了混合式學習的本質，即“適當的時間”“適當的學習技術”與“適當的學習風格”相契合，“對適當的學習者”傳遞“適當的能力”，從而取得最優化的學習效果的學習方式。[3]目前針對混合式學習的研究多集中于含義的辨析、理論建構和基于方法的應用，例如基于MOOC 的混合式學習模式探究等，也有部分研究關注到作為混合式學習的主體——學生的滿意度，構建了相關滿意度假設模型，驗證了學習者期望與學習者滿意度與學生對混合式學習質量的感知呈正相關；感知價值、感知質量、學生持續學習意愿、學生課堂行為與學習者滿意度呈正相關。[4]然而，針對學生滿意度的調研卻往往忽視了學習者對環境、社會、知識、課程以及心理及生理的體驗。因此，要想全面剖析學生混合式學習的影響因素，總結切實可行的干預策略，就必須遷移概念，從“用戶體驗”的視域來考量學生的混合式學習。而目前卻鮮有用戶體驗視域下混合式學習研究，本項研究將聚焦和探討全新的問題：即混合式學習中學生有怎樣的“用戶體驗”？基于“用戶體驗”分析的混合式學習影響因素有哪些？有哪些干預策略？這些現實問題都值得深入研究。從“用戶體驗”視角分析學生混合式學習干預實踐，既對改進混合式學習策略、提升學生學習質量具有重要價值，同時也對同類研究有一定的借鑒意義。

二、基于“用戶體驗”分析的學生混合式學習影響因素

“用戶體驗”一詞源于商業領域，從不同的視角和需求出發具有多種定義，例如，ISO9241-210 定義:人們對于針對使用或期望使用的產品、系統或者服務的所有反應和結果。[5]微軟定義為：不管是硬件還是軟件，只要是涉及界面、語音、文字表達、用戶操作交互等，都統稱為用戶體驗。蘋果公司則強調用戶體驗至上的思維模式，堅持簡單即是美的設計理念，產品命名更加體現以用戶為中心的理念。[6]從諸多定義中可以聚焦三個頻次較高的關鍵詞，即“用戶、產品或服務、交互環境”。同時，有三種理論可以加深對用戶體驗的理解，分別是：情景體驗理論，認為用戶體驗包括直接體驗和間接體驗，直接體驗指現實環境中用戶的體驗，間接體驗是指用戶在虛擬環境下的體驗[7]；用戶參與理論指出用戶體驗包括美學、可用性、情感、注意力、挑戰、反饋、動機、感知控制性以及感官吸引度等[8]；最佳體驗理論認為用戶體驗研究屬性包括可用性、用戶技能、挑戰、注意力、愉悅性、喚醒度及臨場感等[9]。由此可見，用戶體驗涉及真實與虛擬、情感與動機、注意力與臨場感等多個方面，恰是線上、線下相結合教與學活動的重要影響因素。故而，從用戶體驗的視角分析混合式學習的影響因素，將有利于提出更適合學生學習發展的干預策略，提升學生學習績效。

由于混合式學習較之傳統學習多了線上學習特征，故而本研究展開了“學生線上學習體驗調查研究”分別從線上學習環境狀況、課程學習體驗、學習認知體驗、社會體驗、情感體驗以及學生生理及心理體驗等六個維度，通過調查問卷和網絡QQ 訪談，獲悉和感知學生的所思所想，剖析共性問題，聚焦與凝練混合式學習的影響因素。

（一）調研樣本

本次調研以安徽師范大學二年級本科生為樣本總體，選擇有過學習通+線下學習經歷的學生為調研樣本。共回收調查問卷425 份，涉及學校18 個專業，樣本學生城鄉分布均勻，樣本學生性別比例差異較大，女生數量明顯多于男生，（城鎮：49.65%、鄉村：50.35%；男生：24.47%、女生：75.53%）。

（二）用戶體驗分析

1.學習環境體驗

（1）問卷數據分析

問卷數據顯示，目前學生在線學習中手機成為最常用的信息終端（95.06%），接下來依次遞減為筆記本電腦（61.41%）、平板電腦（9.88%）、臺式電腦（4.94%），電視、廣播等媒體應用較少。學生對學習平臺的使用體驗最佳為QQ（40%），依次為釘釘（25.18%）、騰訊課堂（12%）、騰訊會議（9.41%）、學習通（7.76%），還有4.24%的學生沒有體驗良好的學習平臺。學生與老師交流最常用的通訊工具是QQ（66.82%），釘釘等學習平臺的交流位居第二（25.65%），微信的應用比例并不高（7.06%）。

（2）訪談結論

①學生普遍反映學習平臺的學習與應用很便捷，學生對QQ、釘釘等多平臺的聯合使用體驗好，這也與問卷調查的數據分析相印證。②教學平臺眾多，容易混淆；學生反映不同專業課教師采用不同的平臺，五花八門，上課前幾乎每個平臺都要簽到，導致學生常常因忘記簽到，而提心吊膽地上課。

（3）共性問題

①網絡迷航。當手機、電腦成為在線學習的主要信息載體時（也是學生與虛擬世界與現實世界聯通的渠道），學生是否具備足夠的自律能力、主動排斥與學習無關的信息以及網絡游戲等帶來的誘惑與干擾。

②缺乏統一高效的學習空間或學習平臺。

2.課程學習體驗

（1）問卷數據分析

在線教學形式基本可以分為3 類，即直播、錄播、直播+錄播。調研數據顯示，半數以上的學生（51.06%）喜歡直播+錄播的教學形式，32.47%的學生喜歡直播教學，16.47%的學生喜歡錄播教學。對于目前常見的課外任務驅動學習，課內交流、研討與答疑的教學方式（屬于翻轉課堂教學形式）有半數學生（56.71%）對其并不認可，而其中7.3%的學生明確表示不喜歡，也有43.29%的學生喜歡這種形式的教學，其中學生籍貫和性別均有差異，鄉村學生喜歡的比例更高，女同學喜歡的比例要高于男同學。數據顯示，在線學習中學生的問答積極性受到了一定的抑制，提問的意愿并不十分強烈。只有46.12%的學生有主動提問的意愿并能積極參與討論活動，其中，女同學的比例高于男同學；53.88%的學生表示只是偶爾提問。在線學習中，大多數學生（63.5%）認為老師提供的學習資料，能夠滿足自主學習的需要。雖然，目前很多平臺具備教學視頻回放功能，有利于學生課后復習，但僅有26.12%的學生經常回看錄播視頻，大多數學生（73.88%）沒有回看錄播課的動力與習慣。學生的個性化輔導，既是在線教學的亮點也是痛點，目前，41.88%的學生體驗過老師提供的個別輔導與答疑。快捷、精準的答疑方式正是在線教學的亮點。然而，58.12%的學生卻沒有上述體驗，成為在線教學的痛點所在。網絡課程學習中，學生的自學意愿強烈，57.64%的學生希望在線教學中能夠自由選擇學習進度。

在線學習能夠留下學生的數字足跡，為學生學習和評價提供依據，但有一半以上（55.53%）的學生課后卻不能及時收到學習平臺推送的針對學習情況的評價數據。一方面，是部分學習平臺不具備自動推送學習數據的功能，另一方面是教師缺乏這方面的設計，還沒有意識到數字足跡對于學生學習和評價的價值。

（2）訪談結論

①在線學習缺乏學習氛圍。學生普遍反映缺失了一種學習中的情感體驗，沒有課堂內學習的感覺；②平臺課程資源豐富，能學更多東西；③教學反饋不足。教學反饋是教學互動的一個表征，大中小學生在線教學中均缺乏教學反饋，而大學生尤為突出；④課外任務過多。學生反映專業課開展翻轉課堂教學，目前已幾近瘋狂翻轉，有點疲于應付；⑤課程復習方便，回放功能便捷，但大學生卻很少看回放；⑥缺乏教材。學生們希望有配套紙質教材。

（3）共性問題

①缺乏學習臨場感。②缺乏及時反饋機制。③缺乏課前、課中、課后學習支架。④缺乏個性化輔導。⑤學情分析不足。

3.認知體驗

（1）問卷分析

數據顯示，學生在線學習認知體驗良好，在習慣性記筆記和瀏覽討論區兩個方面較為突出，其次是知識理解、反思資源有效性及考察教學目標與教學內容的一致性。63.29%的學生依舊保持著記筆記的習慣，僅有4.95%的學生表示不記筆記。61.88%的學習者經常瀏覽討論區或班群留言，認為同伴討論成果能幫助自己理解課程的知識內容。55.77%的學生會經常思考老師提供的學習資料是否對其學習有幫助，會對學習資料進行甄別和篩選。55.3%的學習者認為教師提問、講解能夠幫助自己對課程知識的理解與掌握，僅有5.89%的學習者持否定態度。49.64%的學生了解課程教學目標，并能思考教學目標與教學內容的一致性。

（2）訪談結論

①學生們普遍反映，線上學習資料多、信息量大，感覺能學到很多東西；②喜歡任務驅動學習，但又擔心任務太多。

4.社會體驗

（1）問卷分析

在線學習社會體驗,主要從學習者是否經常參與教學活動、是否經常與同學討論、交流，通過小組合作共同解答難題；在線教學過程中，教師是否一直在線并及時答疑解惑；同學間的在線學習行為是否相互影響，相互促進等方面來表征。教學活動是師生交互、生生交互的重要途徑，據調查，60%的學生表示自己經常參與老師設計的學習活動，說明教學活動設計是師生交互的主陣地，并且大部分學生能夠積極參與活動。城鄉學生存在差異，城鎮學生的活動參與度明顯高于鄉村學生，平均高出10.51 個百分點，女同學的參與度高于男同學。

小組協作能夠有效促進組內成員討論、交流，96.24%的學生在線學習過程中有與同學研討、分工合作完成學習任務的經歷，其中58.36%的學生經常研討。長期以來，在線教學缺乏教學臨場感為人們所詬病，教師的及時答疑能夠一定程度地增強臨場感。68.23%的學生反映老師能夠及時開展在線答疑。學習氛圍對學習者的學習狀態有著潛移默化的影響，93.4%的學生認為同學們的在線學習行為會影響自己的學習投入程度，并對自己的學習有促進作用，其中，54.11%的學生有較強認同感，說明學生在線學習行為會受同伴影響，并且學伴的行為有利于促進學習。

（2）訪談結論及共性問題

①課程教學中缺乏主動參與。②小組合作學習不方便。學生認為在線學習中小組合作不便開展，與學習伙伴的交流不如線下便捷；③師生交互不足。

5.情感體驗

（1）問卷分析

數據顯示,僅有21.41%的學生明確表示在線學習中喜歡老師讓自己回答問題，78.59%的學生并不喜歡教師提問。教師網絡授課的過程中有41.88%的學生希望看到教師頭像，44.71%的學生認為可有可無，13.41%的學生認為沒有必要看到教師頭像。51.53%的學生喜歡按學校的課表時間安排在線學習；12.71%的學生不喜歡按照課表安排開展在線學習。62.12%的學生喜歡幫助同伴解答問題或合作完成任務，并能體會到成就感；36%的學生保持中立，顯然98.12%的學生并不排斥同伴互助合作學習模式。

（2）訪談結論

①學生認為在線學習氛圍不好；②從情感的角度，學生們均對教學臨場感比較關注，希望有線下教學中師生、生生之間的交流。

（3）共性問題

①學習氛圍欠佳。②缺乏師生及生生之間的互相關注。③缺乏同伴互助合作與交流。

6.生理及心理體驗

（1）問卷分析

在線學習生理體驗主要涉及是否容易造成視覺疲勞和是否存在久坐困乏等問題。73.65%的學生在持續在線學習（屏幕學習）中明顯感覺眼睛不適，視覺疲勞。65.64%的學生經常感到久坐困乏，精神比較疲憊。在線學習心理體驗主要涉及學習狀態是否散漫及是否有孤獨感。在線學習沒有教師監督，沒有課堂紀律約束，48%的學生認為自己學習狀態比較散漫，38.35%的學生認為在一定程度上影響自己的學習狀態，只有13.65%的學生能夠嚴格自律。在線學習時由于感受不到其他同學的學習狀況，48.23%的學生會有一種孤獨感與焦慮感。總體來看，學生在線學習生理及心理體驗不佳，需要適度、適宜地指導學生調節心理狀態，可設計開展課間眼保健操和室內操等活動。

（2）訪談結論

①缺乏自律，專注時間不足。②作息時間不規律（早不起、晚不睡）。③會有孤獨、焦慮感。學生在線學習缺乏社交，會產生一些焦慮感。

（3）共性問題

①久坐困乏。②存在孤獨感與焦慮感。③缺乏自律、易網絡迷航。

表1 在線學習“用戶體驗”分析表

7.多維度在線學習體驗分析

本次調查問卷采用五級量表按照五級計分，3 分是理論平均數。每個題項最高分是5 分，最低分是1 分，總分或平均分越高，說明調查對象對題項表述含義的認同度越高。通過統計問卷和6 個維度各自的平均數作為測量指標，明確得出學生在線學習體驗狀況。詳見表2：

表2 在線學習體驗得分統計量表（N=425）

研究結果表明：學生在線學習體驗總體層面的平均數M=3.2568，略高于中等臨界值（M=3），說明學生在線學習體驗總體水平處于中等略偏上，呈正向趨勢，整體“用戶體驗”還不錯。學習體驗六個維度的平均分為：環境體驗=3.2059、課程體驗=3.3825、認知體驗=3.5816、社會體驗=3.6059、情感體驗=3.1306、生理及心理體驗=2.3700。

圖1 為學生在線學習體驗得分均值雷達圖，顯示按得分由高到低排列依次為：社會體驗、認知體驗、課程體驗、環境體驗、情感體驗、生理及心理體驗。其中，社會體驗維度得分最高，說明即時通訊工具或學習平臺的應用，加強了師生、生生交互，在線教學交互性差的缺陷得到了彌補。得分最低的是生理及心理體驗維度，且低于均值（M=3），說明學生在線學習生理心理調節方面還存在很多問題，需要引起重視。

圖1 學生在線學習體驗得分均值雷達圖

（三）混合式學習影響因素

基于上述“用戶體驗”共性問題的分析，發現影響學生混合式學習的因素是多元的，這些因素既會影響線上學習，也會影響線下學習。如圖2 所示，影響學生混合式學習的因素主要有：信息干擾、平臺功能、學習氛圍、反饋機制、輔導機制、學習支架、久坐困乏、學習孤獨與焦慮、學習自律、同伴互助、師生交互、情感交流等。可對上述因素總結提煉，歸為四類即環境因素、本體因素、設計因素、互動因素。

圖2 混合式學習影響因素示意圖

三、基于“用戶體驗”分析的混合式學習干預研究

基于“用戶體驗”分析的學生混合式學習影響因素的提出，為分析混合式學習干預策略提供了依據。面對多元因素的影響，僅僅依靠教師或者學習者自身來促進混合式學習保質提效困難重重，需要結合人工智能技術實現人機結合聯動干預。本研究以在線學習用戶體驗為切入點，以在線真人（People）+人工智能（AI）聯動干預為抓手，構建PAI 聯動干預模型，探索提升線上、線下學習質量、提高學習效率的方法和策略。

（一）混合式學習PAI聯動干預的提出

隨著5G 網絡全覆蓋、人工智能技術在社會產業領域的深度應用，國內外學者紛紛展開AI+教育的研究。美國麻省理工學院對人類意圖理解和機器協同進行了探索，嘗試讓機器人通過視聽覺來感知人體意圖及所處的場景，并協同人類完成任務[10]。祝智庭認為，因為學習太復雜、太混沌、太“生物性”，以至于無法實現自動化，所以AI 在教育應用中具有三方面的局限性，即有知識沒常識（體驗缺失）；有精度沒溫度（情感缺失）；有個性沒人性（文化缺失）。又因為教學環境、教學效果、學生情況、教學過程處于不斷動態變化之中，教師在教學中僅憑一己之力難以應對紛繁復雜的數據變化。因此，人對機器合理干預，把適合機器（智能技術）做的事讓機器去做，把適合人（師生、管理者、服務者等）做的事讓人來做，把適合于人機合作的事讓人與機器一起來做[11]。孫眾等學者認為，人工智能可以打破傳統的課堂分析，并經歷四個發展階段，即全人工分析階段、弱人工智能分析階段、強人工智能分析階段、人機協同分析階段。在第四個階段，課堂分析中的量化和質性分析全部由計算機完成，人可以專注于課堂教學，對課堂教學提出改進策略，再返回至計算機，如此往復，達到人機協同分析的理想階段[12]。中國科學院院士吳朝暉教授提出“人機協同的混合增強智能是未來社會的發展方向之一，也是智能教育的未來實踐路徑”[13]。通過人機交互，可以建構虛擬的智能助教，使得教師專注于學生的個性化發展。在人才培養方面，可以實現“雙師”，兼顧人才培養的規模化和個性化[14]。孫婧等人深刻反思了人工智能時代教學的本質，提出開創教師培養新機制，即人工智能+教師教育；構建新型教學模式，即教師轉變角色+人機協同教學[15]。朱永海認為人機協同應形成“機器智能＋人”的模式[16]。王德林則認為未來教師不會淪為“無用階級”，人機協同有助于提高教學效率，凸顯教學的教育性與教育的教學性，促進人的綜合發展[17]。周琴、柳晨晨等指出，在智能化時代，因為教師的“缺陷”，AI+教師的出現顯得格外重要。智能機器人的產生可以助力教與學，提供個性化教學方案，支持基于大數據的教學過程[18][19][20]。

綜上所述，學者們在人工智能+教育領域展開了大量研究，分析提出了教師和人工智能結合的模式及其在教育領域發揮的作用，但鮮有探討人機在教學中如何分工，如何聯動發揮作用。部分研究雖然關注了人工智能在課堂分析中的應用，突破傳統的課堂分析與評價方法，協助教師更好地完成課堂教學，為學生提供個性化服務，但卻忽視了人工智能對線上教學的評價輔助。人機共生新時代已然來臨，人們探索人機協同、促進教學的同時，也需要關注線下教學，面向實體教室，然而，目前針對人機協同干擾因素的研究不足，缺乏能夠有效指導線上、線下相結合人機聯動的策略與方法。據此，本文在分析混合式教學學生“用戶體驗”基礎上，設計人機聯合行動干預模型，即混合式教學PAI 聯動干預模型，努力化解影響因素，實現混合式學習的保質、提效。PAI 聯動干預屬于學習干預的一種遷移形態，學習干預是為了幫助學習者克服學習困難、順利完成學習，以基于學習過程的教育大數據分析為基礎，針對每位學習者的具體學習狀態而實施的各種支持性策略和指導性活動的綜合[21]。因此，PAI 聯動干預（People+AI，簡稱PAI）可以理解為“為了幫助學習者有效開展線上、線下混合式學習，以線上真人（People）為主體、以人工智能（AI）為助理，基于混合學習中的用戶體驗而實施的人機聯合策略與行動綜合”。以使人（People）的創造性、復雜性、動態性與人工智能（AI）的規范化、重復性、邏輯性有機結合，通過人機協同解決線上、線下教學中的疑難問題。

（二）混合式學習PAI聯動干預模型的構建

1.混合式學習PAI聯動干預步驟

基于混合式學習提出的PAI 聯動干預過程包括四個步驟，即包括用戶體驗智能分析（教學問題聚焦）、智能干預計算設計、智能干預實踐分析、智能干預效果分析等。

（1）用戶體驗智能分析

針對在線學生“用戶體驗”PAI 聯動干預首先發現問題、聚集問題，該環節既是干預活動設計的出發點，也是干預活動效度驗證點。該環節需要考慮影響學生混合式學習四大因素中的環境因素和本體因素。

（2）智能干預計算設計

PAI 智能干預計算設計環節，即線上真人和人工智能聯動分析問題、監控、設計與研判，其核心是AI 診斷及人工研判（P）。在用戶體驗分析的基礎上，剖析線上、線下混合式教學中面臨的問題，聚焦問題，并篩選人工智能可以解決的問題交由AI 處理，將更適合人工完成、需要發揮創造性的工作，則安排真人完成。模型的每個環節都伴有PAI 聯動分析，保證了混合式教學中干預效果的最大化。接著主要是針對PAI 發現的問題，選擇相應的干預策略，干預策略的適配性會直接影響干預實踐和干預效果。因此，須發揮AI 助教、助學的功能，選擇適宜的干預策略、干預時機和干預方式。該環節需要考慮設計因素。

（3）智能干預實踐分析

PAI 智能干預實踐分析環節，即具體干預策略的實施。它強調智能干預，需要AI 對學習者“用戶體驗”實時分析、結合干預策略，運用于線上及線下教學實踐中，及時推送給師生混合學習的相關信息，實現對線上、線下混合學習的智能干預，提高干預效率。該環節需要考慮互動因素。

（4）智能干預效果分析

PAI 智能干預效果分析是PAI 聯動干預策略改進的依據，也是AI 深度學習的重要環節，大量干預效果的分析數據能夠讓AI 變得更聰明，有利于提高智能干預的精度。AI 結合效果分析，對“用戶體驗”再次分析，重復上述步驟，循環往復，不斷迭代，動態干預。該環節需要綜合考慮影響學生混合式學習的四大因素，即：環境因素、本體因素、設計因素、互動因素。

2.PAI聯動干預方式

PAI 聯動干預方式既與傳統學習干預的方式保持一致，又具有其獨有的特點。它具備教學干預[22]（包括一切教學元素的干預）、社會干預（分配學伴等）、人工干預（隨堂觀察給予干預）、自動干預（基于技術的干預）等特質，又具有“智能干預”特性，即PAI 聯動干預可以根據教學實時數據自行分析與研判哪些解決教學問題的干預項更適合人類實施，還是應該交由AI 處理。更為重要的是智能干預對學習干預已有的方式具有強化和促進的作用，例如人工智能基于大數據分析提出的學習路徑建議，會使教學干預更加有效。PAI 聯動干預方法綜合了已有的學習干預方法，例如各種學生預警方法，為學生提供紅、黃、綠三色信號，表示學業預警不同等級。提供學術預警，為處于危險狀況的學習者提供自動干預等[23]。同時，PAI 聯動干預可以為學生提供智能助學、為老師提供智能助教，基于智能診斷與分析，設計多模態智能干預方法，實現精準干預，提高混合式學習的干預效率。

3.混合式學習PAI聯動干預模型

干預模型從系統和整體的角度指導整個干預過程的設計與實施，對于干預過程的順利開展和干預目標的實現都起著重要的指導作用。李彤彤、武法提等學者研究提出的基于教育大數據的學習干預模型為本項研究構建PAI 聯動干預模型提供了借鑒和參考。本研究所構建的PAI 聯動干預模型，包括四大環節,如圖3 所示，A 為用戶體驗智能分析環節；B 是智能干預計算設計環節；C為智能干預實踐環節；D 是智能干預效果分析環節。以AI 分析“用戶體驗”為起點，以重組教與學過程、再造精準干預為目標，通過AI 分析、人工研判，將問題聚焦，形成干預策略，并運用于線上與線下教學活動中，對實踐后的“用戶體驗”再次進行分析，重復上述步驟，達到動態持續的干預。

圖3 混合式教學PAI 聯動干預模型

4.混合式學習PAI聯動干預模型特征

（1）多輪迭代，交互融通

PAI 聯動干預模型在形成干預策略并運用于線上、線下教學實踐之后，AI 再次對新的“用戶體驗”進行分析，周而復始，多輪迭代。通過線上真人與AI 聯合干預，縮小網絡空間的虛擬感，使網絡與現實之間的界限模糊，真正進入OMO（Online Merge Offline）教育生態之中，實現線上線下融合[24]。

（2）智能研判，優勢互補

PAI 強調人（People）與人工智能（AI）協調配合，共同干預。以人為主，將適合于人的任務交給人做，適合機器的任務交給機器做，實現優勢互補，各取所長。本質上是人與機器的雙向互動，具有人機協同的智慧。

（3）精準干預，動態調整

PAI 通過AI 進行初步分析后，還需要開展教與學之后的體驗分析，采用P+AI 的方式進行精準干預，并根據實際教學效果動態調整，隨時更改或改進干預策略，以達到最佳效果。

（4）落地實踐，持續跟進

PAI 聯動干預不僅僅是干預，而是將干預策略運用到實際教學之中，一方面驗證干預策略的有效性，另一方面為下一步分析提供新的“用戶體驗”。整個聯動干預過程在教學實踐中持續進行，實時分析并做出相應調整，為混合式學習保質提效。

（三）混合式學習PAI聯動干預智能計算分析

針對上述“用戶體驗”分析，運用PAI 聯動干預模型對六方面“用戶體驗”進行智能分析，得到如下結果，如表3 所示：在環境體驗方面，網絡流量不夠用、學習空間復雜多樣可以交由人（P）來解決；學生學習自覺度不高、多種媒體平臺綜合程度較低可以交由人（P）與機器（AI）共同來解決。在課程體驗方面，教學方式沒有得到優化交由人（P）來處理；學習方式單一、學情分析缺失由機器（AI）來改善；學習任務分配不均由人（P）與機器（AI）共同解決。在認知體驗方面，缺乏交流討論由機器（AI）進行改善；學習反饋不佳、課堂互動較少需要人（P）與機器（AI）共同解決。在社會體驗層面主要是家校與師生缺乏溝通，交給機器（AI）進行有效互動。在情感體驗方面，學生需要隨時答疑解惑、增強教學臨場感，需要人（P）來促進情感交流；學習模式變革由人（P）與機器（AI）共同完成。在生理與心理方面，心理調節問題因人而異，主要由人（P）來調節；學習自律性可以交給機器（AI）來評價與控制；學生長期盯著電腦屏幕出現疲憊勞累可以由人（P）與機器（AI）協同改善。接下來，PAI 聯動干預通過對問題的聚焦與智能計算，便可提出相應的干預策略。

四、混合式學習保質提效PAI聯動干預策略

規避上述問題，提升學生良好“用戶體驗”，切實發揮線上、線下教學優勢，成為混合式學習成功的關鍵。基于對在線學習“用戶體驗”的深入分析（如表2），結合已經開展多年的教學模式變革實驗（碼課教學實驗）[25]，開展研究反思，總結提出線上、線下混合式學習保質提效PAI 聯動干預策略，并預測干預效果，為PAI 聯動干預模型的實施提供依據。針對在線學習“用戶體驗”的六個維度展開策略分析，每個維度可設計多項策略，每項策略有最佳選擇時機、建議實施方式，并有可能產生的干預效果預測（如表3）。

表3 混合式教學PAI 聯動干預策略設計表

五、總結

人工智能加持的學習干預模型成為提升混合式學習用戶體驗，提高混合教學質量和教學效率的有效途徑。然而用戶體驗的分析與干預策略的修正是動態的，其效果需要在教育教學實踐中進一步驗證，本研究所構建的干預模型需要在多輪教學實踐中不斷地驗證與修訂。