计算机&教育：X现实2（2023）100015形状清晰度和分割有利于从真实的可视化中学习亚历山大·斯库尔莫夫斯基数字教育，卡尔斯鲁厄信息学与数字教育研究所，德国卡尔斯鲁厄教育大学A R T I C L E I N F O关键词：视觉设计学习可视化认知负荷现实主义A B S T R A C T关于可视化设计的研究表明，逼真的可视化对保持和迁移性能是有益的，尽管它们倾向于引起认知负荷。然而，仍然很难预测更详细的可视化是否比更抽象的可视化更有效报告的研究的目的是调查是否强调现实主义的具体好处可以增强从现实主义可视化中学习在三个实验中，维度（即，无论是在横截面或形状传达深度和空间），透视，形状的清晰度，和分割的颜色进行了研究。在实验1中，如果肾脏的一个横截面被呈现为一个真实的渲染而不是一个示意图，那么这个横截面的可视化会引起更大的实验2检验了强调深度的透视图是否更符合现实而不是示意性可视化，但这种效果没有达到显著性。最后，实验3表明，形状的清晰度和分割使用颜色提高保留性能。这一系列研究的主要结果是，即使是现实可视化呈现的微小变化也会对认知负荷产生影响总之，为了优化学习，逼真的可视化应该利用深度，通过增加形状的清晰度来强调语义信息，并使用颜色或不同表面材料进行分割。1. 介绍几十年来，详细的，现实的和抽象的，示意性可视化的认知处理的差异一直是一个重要的研究领域（Belenky &Schalk，2014; Goldstone&Son，2005），在过去的几年里，人们的兴趣越来越大（Skulmowski etal.，2022年）。虽然有一些立场反对使用现实主义（例如，斯摩曼&应用程序，因此是一个有价值的起点，研究在这方面领域，特别是桌面虚拟现实应用。本文提出的三个实验研究的视觉设计因素对学习的影响逼真的可视化。在E实验1中实证测试的研究问题是，可视化中呈现的模型的维度（或深度）是否会影响学习者处理示意图和现实渲染的能力。圣约翰，2005年），许多作者承认，现实主义和抽象同样地，实验进行了2项研究，以评估对某些目标有特殊的好处例如，已经声称，由于它们对现实世界对象的更清晰的表示，详细的可视化可以更容易地被记住（Goldstone &Son，2005），而抽象的可视化通常被描述为更容易转移到不同的内容域（Goldstone&Son，2005; Menendez等人，2020年）。然而，这些直观上看似合理的指导方针并不总是得到经验证据的支持（例如，Scheiter等人， 2009; Skulmowski，2022 b），从而提出了一个问题，即可视化的更多具体属性是否与迄今为止被忽视的现实主义相互作用。对静态可视化的视觉特性的影响的调查可以为教育X现实（XR）的设计提供通过示意图和现实的可视化来透视学习在这两个实验中，假设更多的维度或强调维度的视角，分别促进学习与现实的可视化。在实验3中评估的研究问题涉及不同形状和分割的作用，使用颜色编码来提高逼真可视化的认知处理。在仔细研究本概述中提到的设计属性之前，我们的现实主义概念需要更精确的定义。在介绍了现实主义方面之后，将讨论（现实）可视化的更具体的设计方面及其对学习的影响。电子邮件 地址：alexander. ph-karlsruhe.de。https://doi.org/10.1016/j.cexr.2023.100015接收日期：2022年12月9日;接收日期：2023年3月6日;接受日期：2023年3月16日2949-6780/©2023作者。爱思唯尔有限公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表计算机教育：X现实&杂志主页：www.journals.elsevier.com/computers-and-education-x-realityA. 斯库尔莫夫斯基计算机教育：X现实2（2023）10001522. 文献综述2.1. 现实主义作为一种形式的感性丰富性在技术层面上，逼真的可视化包含几个组成部分。虚拟场景中的对象通常使用由以特定形状布置的多个多边形组成的几何来产生。然后将着色器应用于模型，以确定曲面的光泽、透明和凹凸程度。 虚拟场景中填充了灯光和“摄影机”，它们决定了渲染输出的外观。这三个组成部分-几何、阴影和渲染-构成GSR模型中的计算机生成的可视化（Skulmowski等人，2022年），并可以改变，以实现不同程度的现实主义。从感知的角度来看，更高水平的真实性通常需要感知和处理更多的细节，从而导致感知系统的更高负载（Lavie等人，2009年）。这种丰富的视觉信息被称为感知丰富度（Menendez等人，2020，2022），并且在学习任务期间，可以对学习者施加要求，例如通过要求他们在精神上将相关信息与不相关信息分开（例如， Berney等人， 2015年）。以许多细节为特征的现实可视化将需要在心理上被分割成更原始的三维基元（如在geon理论中所假设的，Biederman，1985，1987;参见Skul-mowski等人， 2022; Skulmowski，2022a）。 这个涉及不同水平的感知负荷的过程被认为导致具体的心理表征，其根据同时要记住的元素的数量施加一定的认知负荷（Skulmowski等人， 2022年）。现实主义和认知负荷之间的关系将在下一节讨论2.2. 认知负荷与现实主义对现实主义的研究通常基于认知负荷理论（Sweller等人， 1998年，2019年），它假设有限的工作记忆容量，可以填充相关（内在）和不相关（外来）的认知负荷。在这个模型中，学习可以通过最大限度地减少外部认知负荷来增强，以便可以使用心理能力来参与内在认知负荷。因此，问题出现了，现实主义是否需要被认为是一种外部认知负荷的形式（见Scheiter等人， 2009年）。在多项研究中，现实主义已被证明会引起额外的认知负荷（例如，Skulmowski，2022 a;2023 b）。然而，研究表明，现实主义可能是必要的一些学习任务（概述，见Nebel等人， 2020; Skulmowski等人，2022年）。除了任务要求之外，最近的研究还调查了现实主义的更具体属性的作用及其对学习的影响视觉化的内在属性可能会影响学习者是否能从现实主义中受益以及受益的程度。 关于不同类型的呈现的认知成本和收益已经有了一个讨论，导致一些作者谈到成本收益模型，其中一些认知负荷可以被容忍，以防这种障碍提供其他优势（Skulmowski&Xu，2022）。因此，可能有必要更仔细地分析在哪些特定情况下现实主义可以使学习者受益。在接下来的部分中，我们将讨论本研究中所研究的现实主义设计因素。2.3. 作为运用现实主义手段的抽象性和透视性逼真的可视化与更简化（或示意性）的图表相比的主要区别之一是前者可以用来以更详细的方式直观地传达对象的三维形状。更具体地说，逼真的可视化通常提供一种维度感。Krüger等人（2022）将精细维度定义为提供深度线索的结果（他们引用Wu&Shah，2004），并帮助创建空间正确的心理模型（Krüger等人 引用Chen等人， 2015年）。因此，Krüger et al. （2022）发现了学习3D空间结构的积极影响，而不是二维呈现。然而，需要注意的是，本研究中的3D版本可以作为增强现实中的一个元素旋转使用更简单的结构或抽象的口头信息的其他研究没有导致维度的优势（He等人， 2022;Keller等人，2006），这表明这种质量将主要有利于空间复杂的知识。因此，详细的解剖模型被选为本研究的学习材料因为已经发现，了解有丝分裂的过程并不能从更逼真的可视化中获益（Scheiter et al.， 2009年），有人认为，现实主义的影响将更强的任务，其中学习的形状的对象是主要目标（Skulmowski等人，2022年）。然而，虽然使用类似于细胞横截面的详细显微照片来学习过程并没有促进学习，但学习作为维度实体而不是横截面呈现的物体形状始终受益于现实细 节 ， 至 少 对 于 特 定 变 量 （ 例 如 ， Skulmowski ， 2022 a ， 2022b;Skulmowski&Rey，2021）. 因此，如果维度（即，无论对象是以横截面还是以其完整形式呈现）的可视化程度都很高。考虑到前面的发现，强调可视化的维度应该在使用逼真的可视化进行学习时提高性能。除了可视化的维度之外，透视图还提供了另一种潜在的可能性，以增强从现实可视化中学习的能力。 Huk等人（2010年，E X p. 1）提出了一项研究，其中两个因素的格式（二维与3D）和提示（与没有）进行了关于它们对学习具有动画的生物过程的影响的虽然他们没有发现格式对保留的影响，但与2D版本相比，3D动画显着提高了理解分数，并提高了参与者实验中使用的动画传达了蛋白质参与的过程重要的是要承认，2D版本的动画不仅具有不同的角度相比，3D版本（正交侧视图与透视图），但也有不同的视觉风格（实线填充的线图与具有不同着色器的3D渲染对象因此，我们不知道结果是否可以直接追溯到透视或视觉风格。事实上，这两个因素之间可能存在复杂的关系因此，透视作为另一个设计因素，可以提高学习与现实的可视化研究。2.4. 作为语义特征的形状清晰度和分割虽然可视化中使用的维度和视角可能被认为是更微妙的设计因素，但E实验3研究了能够传达更多语义信息的两个设计方面如何帮助学习者优化逼真的可视化。与前面讨论的维度方面关系较远的是几何形状的清晰度3D对象可以以底层几何形状相当无定形的方式建模，不太强调特征形状并且没有组件边界的明确指示。Skulmowski（2022，EX p.2 3）。&在这两项研究中，要学习虚构的骨骼结构在这些研究中，没有形状差异的主要影响然而，有一个互动的效果表明，学习者的认知负荷可以降低使用高形状清晰度时，使用现实的可视化，而相反的效果被发现为示意性可视化（Skulmowski，2022 b）。因此，形状清晰度的影响应该进一步研究，以确定它是否可以有一个积极的影响，学习与现实的可视化。最后，现实主义的一个重要方面源于不同的虚拟材料和颜色线索可以影响学习的方式颜色提示的潜在用途包括突出显示重要信息，A. 斯库尔莫夫斯基计算机教育：X现实2（2023）1000153ppp ¼¼¼视觉内容的分割，以及不同信息的编码，以便在它们之间建立联系（Pett&Wilson，1996）。在现实主义研究的背景下，Skulmowski和Rey（2018）使用虚拟骨骼的逼真计算机生成模型进行了一项研究，其中如果着色组件包括大量（任意）细节（以表面上的小凸起和脊的形式），则颜色编码会增加保留分数然而，颜色编码降低了没有这些细节的平滑模型的保留性能，导致颜色编码和细节水平之间的交互效应（Skulmowski&Rey，2018）。对这一结果的解释来自于该研究中颜色编码降低认知负荷 使用类似的方法，Skulmowski（2022 c）发现，如果可视化在学习和测试阶段都包含颜色编码，则颜色编码对迁移性能特别有效，但是如果颜色提示仅在学习阶段呈现，则颜色编码也可能是有害的。在刚刚总结的最后两项研究中，颜色线索主要用于促进对不同组成部分之间没有清晰边界的复杂对象的视觉分割。3. 本研究前两个实验是为了研究现实主义水平与维度和视角的视觉设计因素之间的一致性是否会导致更高的保留分数和更低的认知负荷。 这种对齐假设基于这样的想法，即只有在预期特定优势的情况下，现实细节的认知成本才值得冒险（见Skulmowski &Xu，2022）。 在E X实验1中，当学习使用可视化时，真实感应该特别有帮助，这些可视化具有利用真实阴影和通过维度渲染的对象。实验2是为了评估透视和现实之间的类似关系而进行的此外，第三个实验研究了现实可视化的两个组成部分，即几何和阴影，是否会导致学习过程中的优势 通过改变形状的清晰度来操纵几何尺寸，并通过使用颜色编码来定义对象组件的边界来测试阴影的效果。 因此，前两个实验涉及更微妙的视觉设计选择，而第三个实验则专注于使用所描绘对象的几何形状和阴影来包含更多语义线索的效果。4. 实验1实验一考察了视觉化图像中物体的维度对认知负荷和记忆成绩的影响据推测，建立在现实和示意性可视化的具体优势上的对齐应该导致最低的认知负荷和最高的保持分数。 对于这个特定的研究，因素之间的交互作用的现实性和维度的假设，其中维度增强学习与现实的，但不是一个示意性的可视化。另一方面，一个示意图的横截面可能更容易处理和记忆。4.1. 方法4.1.1. 参与者和设计根据先前发现的真实性效应（η2）计算样本量，其范围为0.09（Skulmowski，2022 b）至0.14（Skulmowski&Rey，2021）。在Huk et al.（2010，EX p. 1）的研究中，同时操纵现实主义和视角导致较小的影响，理解的η2为0.09。因此，选择η20.09的保守估计值作为样本计算的基础，使用G*Power（版本3.1.9.2; Faul等人， 2009年），功率为0.80。设计的特点是现实主义（示意图与现实主义）和维度（相对于尺寸）。参与者（72名女性，10名男性）年龄在18至30岁之间，是德国教育大学教师培训课程的德语母语者他们对肾脏的解剖结构知之甚少或所有受试者间组均包含21名受试者，除了受试者在横截面上查看示意图的组（n19名受试者）。使用区组随机化进行分组 未满足参与标准（年龄在18-30岁之间，母语为德语，对该主题知之甚少或一无所知）或表示因噪音或技术困难而严重分心的其他参与者未纳入分析。由于当地立法，本文中介绍的三个实验不需要伦理学批准遵循适用于此类研究的所有相关国家和机构指南4.1.2. 材料在学习阶段，参与者使用图1顶部两行中呈现的四个肾脏解剖可视化版本中的一个进行学习。1.一、顶行显示可视化的示意图版本，中间行包含现实版本。左列中的可视化显示了肾脏的横截面，而右列显示了尺寸版本。在GSR模型的逻辑中，维度因素主要影响几何尺寸，因为通过使用强调肾脏的3D结构的模型来实现更高水平的维度 通过对阴影和渲染维度的操作，改变了真实感因素.虽然逼真的可视化使用照片般逼真的照明模型和详细的着色器，但示意图可视化具有类似卡通的着色并使用轮廓线渲染。在底部行中，可以看到两个测试可视化这些都是在一个更现实主义，但不太详细的风格，旨在提供一个孩子被选为学习材料，因为它可以作为一个横截面，以及在一个更多维的风格。这两个测试页面的顶部是两个可视化中的一个，下拉菜单包含了所有学习过的项目对于每个正确分配的标签，每项测试最多可得11分，因此两项测试的最高总分为22分。错误的回答不会导致任何形式的惩罚。在所有三项研究中使用脚本进行评分肾脏可视化基于Skulmowski（2022 a）的实验2所用材料。本文中的所有刺激都是使用Blender（https://www.blender.org）创建的。认知负荷是用三个问题来衡量的，Klepsch等人（2017）开发的用于捕获外来负荷（有关在感知要求较高的任务中选择适当认知负荷的概述，请参见Skulmowski，2023a）。这些问题询问参与者他们在完成学习任务方面的困难，这些问题以Skulmowski和Rey（2020）设计的最小改编版本呈现，并专注于可视化而不是整个学习任务。 外来负荷项目的可靠性为McDonald's（1999）ω<$30.78。保留测试的可靠性为ω<$0.85。4.1.3. 程序该程序遵循先前研究的程序（例如，Skulmowski&Rey，2021），实验在一个10人座的实验室中进行参与者提供知情同意书，并输入个人详细信息以检查参与标准（年龄在18至30岁之间，母语为德语，对该主题知之甚少或一无所知）。接下来，参与者收到了学习任务的指示，说明他们的目标是在35秒内学习肾脏各部分的名称、形状和位置下一页介绍了学习阶段，包括图1中的一个可视化和倒计时计时器。参与者被转发到一个包含三个认知负荷问题项目的页面，之后是一个60秒的排序过滤器任务。A. 斯库尔莫夫斯基计算机教育：X现实2（2023）1000154×p¼pFig. 1. 实 验 1 中 使 用 的 学 习 材 料 基 于 Skulmowski（2022a，p. 10320）中的图4和其他参考材料。最上面一行以示意图样式显示肾脏，而中间一行则显示现实版本。左列显示横截面处的尺寸，右列显示尺寸模型。下面一行包含两个保留测试。改编自“计算机生成的教学可视化中是否存在最佳的现实主义？"，” Skulmowski，2022，Educationand Information Technologies ， 27 ， p. 10320 （ https ：//doi.org/10.1007/s10639-022-11043-2）.©2022Skulmowski （ 根 据 知 识 共 享 署 名 许 可 证 授 权 ，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0）.提出了。然后，两个保留测试（见图1）。 1，底行）显示在具有两个测试可视化和下拉菜单之一的单独页面上。 测试没有对参与者施加时间限制。两个测试页面的顺序是平衡的。测试结束后，参与者被要求说明他们的性别和学习课程。 他们还回答了两个质量控制问题，评估是否存在强烈的分心或技术困难（摘自Skulmowski&Rey，2020）。在最后一页，与会者受到了感谢，并获得了关于实验的补充资料。所有实验均使用SoSci Survey（Leiner，2021）进行数据收集。4.2. 结果本文中所有三个实验的分析计划为方差分析（ANOVA），并使用R（版本4.0.5;R Core Team，2021）和JASP（版本0.16.1;JASPTeam，2022）进行使用ggplot 2（版本3.3.5;Wickham，2016）生成图采用Levene检验和Shapiro-Wilk检验检验模型残差的方差齐性和正态性假设。如果两个检验中的任何一个达到显著性，则使用对齐秩变换进行非参数ANOVA（Wobbrock et al.，2011年），改为。4.2.1. 认知负荷使用非参数方差分析，证实了真实性和维度之间的假设交互作用，F（1，78）<$5. 35，p<$40.023，η2¼0.06。正如预期的那样，认知负荷等级最高的是这两个错位的条件，没有利用现实主义或简化的示意性风格的优势，分别（见图。 2 A）。4.2.2. 保留非参数ANOVA未产生假设的相互作用效应（p.369）。然而，描述性数据遵循两个对齐组的较高保留分数的预期模式（见图1）。 2 B）。需要注意的是，即使达到显著性，影响也可能非常小（η20.01）。5. 实验2实验1的结果表明，真实性和维度之间存在显著的交互作用，在认知负荷方面，更高水平的真实性有利于更多维度的视觉化，而图式风格与平面横截面相结合则导致更低水平的认知负荷。保留分数显示了这种模式的反转版本，但这种效果并没有达到显著性。尽管这种倾向有利于对齐假设（即，更多维的呈现有利于真实的渲染，反之亦然），可视化之间的差异可能不够大尽管这些可视化在表面层面上对所描绘物体的外观有很大的不同，但它们在结构层面上没有差异，因为在实验中比较的四种可视化中，物体各部分的整体配置与维度相关的另一个方面是用于A. 斯库尔莫夫斯基计算机教育：X现实2（2023）1000155图二、 具有来自E X实验1的数据的小提琴元素的Bo x图。 图 2 A：平均的外部认知负荷数据。 图 2 B：保留分数。白点表示各组的平均值。在可视化中呈现对象 在Huk et al. s（2010）的实验中，通过同时比较视角和真实感水平，对可视化的格式进行了研究。然而，这两个方面可能对可视化产生不同的影响，类似于E实验1中发现的趋势。 虽然利用倾斜视角的可视化在现实环境中可能更容易处理和记忆，与示意性样式不同，因为前一种呈现模式以阴影的形式提供深度线索，当以示意性样式呈现时，其中深度线索不受关注的立体侧视图可能更容易掌握和学习。因此，一个相互作用的影响因素之间的现实主义和观点的假设。图 三 . 实 验 2 中 使 用 的 学 习 材 料 基 于 图 1 。 1 在Skulmowski和Rey（2020年，第101页）。254），以及从Tillmann（2016）和Bammes（2009）收集的其他信息和参考。顶行将膝关节显示为示意性渲染，中间行显示真实样式。在左列上，显示正交侧视图，而在右列上可以看到透视图。两个保留测试在底行中呈现。改编自《现实主义悖论x：现实主义可以作为一种信号形式， 尽管 与认 知负荷 有关 》 。Skulmowski 和G. D.Rey，2020年，《人类行为与新兴技术》，2，第254页（https://doi.org/10.1002/hbe2.190）。©2020 Skulmowski and Rey（根据知识共享署名许可协议授权，http：creativecommons.org/licenses/by/4.0）。A. 斯库尔莫夫斯基计算机教育：X现实2（2023）1000156p×¼¼¼¼5.1. 方法5.1.1. 参与者和设计在E x实验1中发现设计因素的小影响后，决定在E X实验2中使用更强的可视化之间的视觉差异，以增加潜在影响。此外，预期效应量降低至η20.06，导致22个受试者间设计的目标样本量为125名参与者，其中因素为现实主义（示意图vs. 真实）和透视（正交侧视图与三维透视图），如用G*Power（Version 3.1.9.2）计算的参与者为107名女性和18名男性师范生，参与标准与实验1相同 所有组均包含31名参与者，除了呈现真实正投影侧视图的组（n 32）。同样，不符合参与标准或遇到困难的参与者未纳入任何分析。5.1.2. 材料在E实验2中用作学习目标的刺激由四个版本的膝关节解剖结构可视化组成，其在图1的顶部两行中示出。 3. 原理图版本显示在顶行中，而真实版本可以在中间行中看到左列显示正投影侧视图，而右列显示透视图根据GSR模型，与E实验1中类似地实施真实性因素然而，示意图版本没有任何种类的阴影，因为阴影已经被发现是现实主义的关键组成部分（H〇 st等人， 202 2）。 两个测试可视化包括在底部行中。参加者每次考试可得14 分 ， 总 分 最 高 为 28 分 。 膝 关 节 可 视 化 基 于 Skulmowski 和 Rey（2020）开发的材料以及其他参考材料。实验2还使用了Klepsch等人改编的外部认知负荷项目。（2017），如在E实验1中讨论的。外来负荷项目的可靠性为McDonald'sω¼ 0.87。截留试验其可靠性为ω<$0.85。5.1.3. 程序除学习阶段持续60 s外，程序与实验1相同。本研究在PC实验室进行5.2. 结果5.2.1. 认知负荷使用非参数ANOVA（p. 708），现实主义和视角之间的假设交互作用效应未达到显著性。总的来说，认知负荷评级相当低，导致了一种“无效率效应”（见图1）。 4 A）。5.2.2. 保留非参数ANOVA未导致两个因素之间存在显著的相互作用效应（p0.579）。 虽然数据遵循预期模式（见图）。 4 B），该效应的幅度甚至小于E实验1中的相关效应。6. 实验3尽管实验2的可视化结果存在很大差异，但没有发现显著的相互作用或差异。然而，保留数据在描述性水平上遵循对齐假设的模式然而，本文中的前两项研究表明，可视化的维度和视角对学习的影响很小，并且不能用来可靠地预测现实主义是否会产生积极或消极的影响。这两项研究的共同点是，所比较的可视化的差异主要是图形的性质，不一定会影响信息在语义层面上的处理方式。换句话说，形状和视角的表面变化似乎对学习没有很大的影响，尽管它们可以引起相当大的视觉差异。进行了一项实验，以评估是否沟通语义知识的视觉功能是一种更好的方式来提高学习与现实的可视化。 预计更高的形状清晰度和颜色编码（或者更确切地说，颜色分割）将导致更高的学习结果。此外，假设使用颜色编码将促进对不明显形状的学习，从而产生补偿效应（见Skulmowski&Rey，2018），从而产生假设的相互作用效应。重要的是，颠倒的结果是对认知负荷反应的假设。图四、 具有来自E X实验2的数据的小提琴元素的Bo x图。 图 4 A：平均外部认知负荷数据。 图 4 B：保留分数。白点表示各组的平均值。A. 斯库尔莫夫斯基计算机教育：X现实2（2023）1000157p ¼pp ¼¼p×¼¼¼ppp¼¼¼¼¼ ¼ ¼ ¼¼¼¼6.1. 方法6.1.1. 参与者和设计最初的研究（Skulmowski，2022 b）评估了形状独特性的影响，本研究的材料来自125名参与者，没有发现显著的主效应，但关于认知负荷评级的交互作用效应为η20.08。除了一些改进外，如优化的检验和更严格的颜色编码第二因子（Skulmowski&Rey，2018的研究中效应量为η20.06，Skulmowski，2022 c中效应量为η20.07），目标样本量略微增加至152，以匹配效应量η20.05（把握度0.80）。为了将数据集纳入分析，回答需要符合E实验1中概述的参与条件和数据质量控制措施（除了由于学习内容是虚构的，因此不需要关于先验知识的问题）。按照计划，在152名参与者完成研究后停止数据收集[1]与前两项研究一样，其他显示有干扰或问题的数据集被排除在样本之外在152名参与者中，128名女性和24名男性。参与者被分配到4个细胞的2 2个科目之间的设计与因素的形状独特性（低与低）。高）和颜色编码（无与用）使用块随机化。 有41名参与者学习了具有低形状清晰度和没有颜色编码的可视化，38名参与者使用了具有高形状清晰度和没有颜色编码的版本，37名参与者使用了具有低形状清晰度和颜色编码的模型，36名参与者使用了具有高形状清晰度和颜色编码的可视化。6.1.2. 材料该研究重复使用了Skulmowski（2022 b）使用的渲染图，并根据原始源文件创建了其他变体。该方法遵循Skulmowski和Rey（2018）提出的方法，其中生成了一个虚构的骨模型，可以根据研究可能具有的要求Skulmowski（2022 b）使用的模型是通过应用任意纹理作为变形器来生成的，该变形器用于形成球形基础网格。结果是一个有机形状的物体。因此，形状清晰度取决于这种变形的强度，并且可以连续变化。 以低形状清晰度为特征的渲染（参见图5的左列中的两个顶部图像）示出了相当斑点状的外观，而具有高形状清晰度的模型（参见图5的右列中的两个顶部图像）示出了相当斑点状的外观。 5）显示类似于骨骼结构的容易识别的形状。 为了评估使用颜色编码的分割是否进一步帮助学习者，没有颜色的渲染（见图1的顶行）。5）进行了比较，以可视化为特色的颜色线索（见图中的中间一行。 5）。因此，本研究的重点是几何和阴影尺寸，而不是在以前的实验中所研究的渲染尺寸。学习测试包括记忆力测试（见图左下图）. 5，ω 1/4 0.86）和转移测试（见图5中右下角的图像，ω 0.87），两者的最高得分均为15分。这两个模型都有一个通过将基础模型的形状变形器设置为在学习阶段期间使用的低清晰度和高清晰度版本此外，迁移模型还接受了进一步的变形，要求参与者将他们的知识应用到这个有点不熟悉的形状上。在这些测试中，有三个成分被标记，但之前没有学习过，因此需要被分配“未学习”标签。同样，这项研究使用了同样的无关因素，1该研究在EX实验1和2之前完成，但在这两个实验之后报告，以呈现从研究到研究的实验条件之间的视觉变化的增加。认知负荷项目与其余研究相同（ω<$0.90）。6.1.3. 程序该过程与之前的实验相同，除了学习阶段持续90秒，并且在保持测试后以固定顺序在单独的页面上显示这个实验是在网上进行的。6.2. 结果6.2.1. 外来负荷使用非参数ANOVA分析认知负荷数据（见图6A），得出颜色编码的显著主效应，F（1，148）30.19，p0.001，η20.17。<其他的影响未达到显著性（p>.195）。颜色编码减少了参与者认知负荷评估符合预期6.2.2. 保留保留分数（见图 6 B）也需要进行非参数方差分析，并揭示了形状独特性和颜色编码的显著主效应，F（1，148）4.38，p 0.038，η20.03和F（1，148）4.16，p0.043，η20.03.交互作用效应未达到显著性，p.195.因此，形状的独特性和颜色编码增加保留性能的假设。然而，学习不明显的形状没有增强颜色编码的补偿方式。6.2.3. 转移传输数据（见图使用非参数ANOVA，6 C）未导致形状独特性和颜色编码的显著主效应（分别为p 0.059和p 0.070）。然而，这些数据在描述性层面上遵循与留存数据相同的总体趋势相互作用效应未达到显著性，p1/4.393。7. 一般性讨论通过三个实验探讨了视觉设计特征对真实感视觉化认知加工的前两个实验评估了对齐假设，声称现实主义在使用现实主义图像的在E实验1中，可视化中呈现的对象的维度与现实主义水平一起被操纵，并且揭示了如果现实主义和维度之间存在不匹配（例如，如果使用真实细节呈现可缩放的横截面）并且如果存在对准则最低（例如，如果横截面以示意性样式呈现保留数据在描述性水平上遵循这种模式的反向趋势，未达到显著性，可能是由于轻微的天花板效应。然而，实验1提供了对对齐假设的部分支持。实验2再次检验了对齐假设，但使用因素视角而不是维度。 据推测，逼真的渲染将特别有助于学习者的透视图，因为这种布局可以受益于深度线索的可用性，而示意图版本可能有助于记忆侧视图。 在描述性水平上，保留数据遵循这一模式，但这种相互作用效应没有达到显著性。前两个实验的结果表明，对齐假设可能是正确的，如E实验1中的认知负荷等级和结果的一般模式所示，但也表明这种效应不足以解释文献中发现的关于现实主义的不同结果。需要更多的样本量的研究来精确地确定现实主义，维度和视角之间的一致性对学习者的影响有多大然而，这些有希望的结果表明，可视化的设计可能会受益于这种对齐，至少在有限的程度上。考虑到现实主义的一些负面结果，A. 斯库尔莫夫斯基计算机教育：X现实2（2023）1000158图 五 . 实 验 3 重 复 使 用 了 Skulmowski （ 2022 b ， p.685）第二个实验的一些可视化。 使用原始源文件创建了额外的可视化。左侧列的顶部和中间面板显示具有低形状清晰度的模型，而右侧的两个面板显示具有高形状清晰度的模型。颜色编码不包括在顶行的版本中，但应用于中间行中看到的模型。左下图显示了保持测试，右下 角 显 示 了 迁 移 测 试 。 图 的 上 三 分 之 一 是 从Skulmowski（2022 b，p.685）的图3c和d复制的，图的中间三分之一是从图3c改编的。图3c和图3d是通过在表 面 上 涂 上 颜 色 来 绘 制 的 ， 图 的 下 三 分 之 一 是 对Skulmowski（2022 b，第685页）中图3e和图3f的改编，使用不同的渲染风格并省略了轮廓。转载并改编自“现实的可视化可以帮助迁移表现：独特的标签和描述性标签有助于学习吗？”，” Skulmowski，2022，计算机辅助学习杂志，38，第685页（https://doi.org/10.1111/jcal.12640）。©2022 Skul-mowski （ 根 据 知 识 共 享 属 性 许 可 证 授 权 ，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0）。(For关于此图例中颜色的解释，请读者参阅本文的Web版本。）文献（例如， Scheiter等人， 2009），现实可视化的认知设计应该利用每一个潜在的优势。 更一般地说，前两个实验既没有显示出现实的整体优势，也没有显示出示意性可视化的整体优势。 考虑到有时对使用逼真的可视化（例如，斯莫尔曼&街John，2005），这个结果应该在可视化设计中得到承认。 在前两个实验中，现实主义并没有引起更高的认知负荷。相反，现实主义甚至降低了描述层面上的外部认知负荷。虽然多项研究表明，现实主义可以提高学习者的主观认知负荷（例如，Skulmowski，2022 a;2023 b）。这可能是由于本研究中使用的真实版本没有通过阴影或复杂几何形状引入主要表面细节。根据GSR模型，可视化不同的主要维度是渲染，这表明将渲染模式更改为更逼真的模式并不一定会引起认知负荷。进行实验3是为了更清楚地了解如何通过实现语义上有意义的设计来支持具有逼真可视化的学习。虽然其他实验主要改变GSR模型的阴影和渲染尺寸，但最后一项研究评估了现实可视化的几何形状和阴影变化的影响。此外，还检验了这两个维度之间的相互作用。实验表明，具有较高形状清晰度的几何形状通过降低认知负荷来促进学习。 更高的形状清晰度也导致更高的保留分数比可视化显示一个不明显的形状。类似地，使用颜色编码分离模型的元素对保留有积极影响，并表明阴影可用于降低认知负荷和增强学习（从而也证实了先前的观点）。研究，例如，Skulmowski&Rey，2018）。然而，这两个维度在任何学习成果上都没有显著的相互作用目前的研究扩展了以前的研究，允许区分不同的设计因素对学习的影响在以前的研究中，Huk et al. （2010）发现，与侧视图形式的示意图形式相比，结合3D透视图的逼真渲染形式具有积极的效果。 实验1和2的结果表明，这种优势可能只是部分归因于现实渲染的透视和深度。先前的研究表 明， 整 体风 格对学习的积极或消极影响要大得多（例如，Scheiter等人， 2009; Skulmowski，2022 b; Skulmowski，2023 b;Skulmowski &Rey，2021）比次要设计方面（例如， He等人，2022;Keller等人，2006年）。然而，使用更独特的形状传达的语义信息对学习有重大影响。 这在以前的研究中无法得出结论，这些研究只发现了不同形状的相互作用效应，例如对于逼真的渲染，如果向学习者呈现不太明显的形状，认知负荷会增加（Skulmowski，2022 b）。结合以往的研究，本研究认为，视角的影响可以忽略不计，维度可以影响认知负荷的主观感知，不同的形状和分割对保持性能有可测量的影响总之，实验表明，如果这些设计选择放大了语义关系，则增强或促进现实可视化中元素的认知处理的视觉设计选择的效果最大。现实主义提供的具体优势（如深度线索和阴影）与物体的维度（而不是横截面的可测量性）之间的一致性可能会提供最小的A. 斯库尔莫夫斯基计算机教育：X现实2（2023）1000159见图6。 具有来自E X实验3的数据的小提琴元素的Bo x图。 图 6 A：平均认知负荷数据。 图 6 B：保留分数。 图 6 C：转移分数。白点表示各组的平均值这是有利的，但这种影响的幅度似乎相当小。尽管如此，在设计可视化时考虑到对齐优化可能是明智的，至少在有疑问的时候。然而，实验3提供了坚实的证据，证明逼真的可视化设计应该强调不同的形状，并为分割提供视觉指导这不一定要通过与研究中类似的明亮颜色来实现，因为使用不同的着色器（例如显示纤维的肌肉着色器和高照明光泽度的脂肪着色器）可能足以使可视化中的不同部分彼此突出。7.1. XR教育本研究的结果将有助于静态可视化的设计者，但也可以是XR中对齐因素调查的起点。例如，当设计一个主要显示垂直、正交横截面视图的应用程序时，最好包括不太详细的模型。然而，对于可能从不同角度看待模型的情况，强调其维度，更高层次的现实主义可能是可取的。鉴于目前研究中发现的维度和视角对认知处理的影响相当小，评估这些影响是否会随着学习者在XR中面对多种不同模型而增加将是有趣的由于在更全面的XR应用中的学习者可能会多次经历研究中涉及的（认知）过程，如果存在几个模型，则维度之间对齐的优点现实主义和现实主义可能会更加突出。需要更多的XR研究来证实这一假设。正如最近所讨论的（Skulmowski，2023 b），视觉设计对使用可视化的学习者的影响并不一定与虚拟现实中设计的影响相对应（基于Liberman&Dubovi
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