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本文发表于《电化教育研究》2016年第8期
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[摘要]数字化游戏学习是兼顾教育严肃性与游戏趣味性的创新教学方式。为了让学生在学习中保持如同玩游戏般的投入,学生的心流体验极为重要。本研究探讨数字化游戏学习环境下影响学生心流体验的因素,依序检验学业能力与社会互动倾向带来的个别影响效果以及交互作用效果。研究者发展公民数字化游戏学习教学,并实施于中国台湾省的一所高中；共有126名高二学生纳入资料分析。研究结果显示学业能力与社会互动倾向对于学生数字化游戏学习过程中的心流体验具有交互作用影响,只有高学业能力的学生,社会互动才有助于游戏学习过程中心流体验的产生。本研究的结果修正过去的研究认为社会互动必然是心流体验来源的论述,且对于教师的教学活动安排,提出具有实证证据的指引。
[关键词]数字游戏心流体验；学业能力；社会互动倾向
[作者简介]陈奕桦（1981—）,男,台湾台北人。教授,主要从事心理计量在教育技术中的应用研究。E-mail：aholechen@gmail.com。
一、研究背景与目的
心流体验（FlowExperience）是指个体全心投入于当下所从事任务时,内心产生的一种美好体验,此种体验使人忘却外界的眼光、不在意事情的成败,单纯地享受任务所带来的乐趣[1]。近年来,心流体验常与数字游戏一并进行探讨,部分学者特别关注在数字游戏环境下,心流体验激起玩家投入游戏任务的动机效果,将心流体验视为衡量数字游戏好坏的指标[2][3][4][5]。心流体验是玩家投入在数字游戏任务的主要原因,此特性对于教师将数字游戏应用在教学时尤为关键。这是因为数字化游戏学习（DigitalGameBasedLearning）希望学生在学习过程中,保持如同玩游戏般的投入,以求达到寓教于乐的目的[6][7][8]。反之,如果无法让学生在数字化游戏学习的过程中产生心流体验,此时的数字化游戏学习就无法发挥良好效果。鉴于数字化游戏学习是目前国内外教育技术学术社群关注的重要热点议题[9],如何激起学生数字化游戏学习中的心流体验,成为需要加以重视的问题。
如何激起学生数字化游戏学习中的心流体验？回答此问题的前提是掌握学生在数字化游戏学习中心流体验的影响因素。数字化游戏学习是将学科的知识内容融入数字游戏的一种教学活动。根据心流体验的理论,与任务相关的技能会是影响个体心流体验程度的因素[10],由此角度来看,学生的学业能力（AcademicAbility）就是影响学生在数字化游戏学习过程中心流体验高低的关键因素。除了学业能力的影响外,实践中数字游戏应用在教学时常以小组合作的方式进行[11][12],这种小组合作的社会互动活动被视为是心流体验产生的来源[13][14][15],因此学生的社会互动状况也是影响心流体验的可能因素。关于上述这些影响学生在数字化游戏学习过程中心流体验的可能因素,目前一些学者已提供初步实证研究证据,例如Admiraal、Huizenga、Akkerman与TenDam[16]在历史数字化游戏学习的环境下,发现愈高年级的学生可以拥有愈多的心流体验,这意味着学生的学业能力与其心流体验的产生可能是正向关联。综合这些研究结果,学生的学业能力以及社会互动对其在数字化游戏学习环境中的心流体验具有主要影响。然而,这些研究未曾考虑学业能力与社会互动,以及此二变项是否对学生的心流体验具有交互作用效果（InteractionEffect）的可能。
研究者认为,从认知负荷（CognitiveLoad）的观点,学生社会互动的状况对其在数字化游戏学习环境下心流体验的影响性,可能要视本身学业能力的高低才能决定（此即为交互作用效果的意涵）。本研究持此假定是基于过去研究的三点证据：（1）学生在数字游戏的过程里需要集中精力去处理游戏任务的事件,使得玩游戏的行为本身是一件高度认知资源投入的活动[17],而学者也认为当学生一边进行游戏,一边又从事社会互动的行为,可能会产生认知负荷过重的问题[18]；（2）认知负荷过重会造成心力匮乏[19],而心力匮乏不利于心流体验的产生；（3）当数字游戏与学科教学结合时,游戏任务会包括学科学业能力的成分,根据Huang的研究结果[20],学生在数字化游戏学习任务中所知觉到的认知负荷主要属于内在型（IntrinsicCognitiveLoad）,这种型态的认知负荷可能导致高、学业能力的学生在面对相同的数字游戏任务时,所承担的认知负荷程度有所不同。基于上述三点,研究者认为低学业能力的学生在处理数字游戏任务时,认知负荷的程度会较重,如再加上社会互动的活动,产生认知负荷过重的机会相对较高,间接降低心流体验产生的可能。相反,对于高学业能力的学生,其有更充裕的认知资源去享受游戏的内容,较不会囿于学科内容的知识,研究者认为此时的社会互动活动才会如同Malone与Lepper[21]所言,可以增强心流体验的程度。然而,这部分的推论仍有待实证检验。
掌握如何激发学生在数字化游戏学习过程中的心流体验,对此的探讨既可以充实目前数字化游戏学习研究的理论内涵,更可以作为教师教学活动安排的参考,让教师能够有效地引导学生心流体验的产生,兼具研究与教学实务上的意义。据此,本研究设计与实施公民数字化游戏学习的教学,针对参与的学生进行问卷调查,检验学业能力与社会互动倾向对数字化游戏学习过程中心流体验的个别及交互作用影响。
二、文献探讨
（一）数字游戏与心流体验
数字游戏对于让学生产生心流体验具有良好的优势。Kiili认为任务要能产生心流体验,首要条件是任务需提供明确的目标与实时讯息回馈。明确的任务目标与实时的讯息回馈有助于让学生的行动能更加投入于任务之中,也增进心流体验产生的机会。关于此条件,几乎所有的数字游戏都能满足,因为数字游戏的任务大多会提供明确的游戏目标与实时性的反馈。Kiili提出的第二个条件为学生对自己能力的知觉需与所从事任务的难度相符,才较容易产生心流体验。学生对自己能力的知觉等同于胜任感（PerceivedCompetence）的概念,是指其面对工作或挑战时,个人是否有足以胜任的主观感受[22]。Jackson与Eklun[23]指出,任务胜任感的产生能让学生有足够的信心面对任务的挑战,也才能摆脱害怕失败的恐惧,产生心流体验。由于数字游戏可提供适合学生个人化的任务难度,使得不同能力的学生都可能产生心流体验,因此数字游戏也可以满足Kiili提出的第二个条件。
（二）数字化游戏学习环境下学业能力与社会互动对心流体验的影响
1.学业能力与心流体验的关联
根据Csikszentmihalyi[24]对于心流体验的看法,影响此美好体验的因素包括个体的能力以及该能力与所从事任务的相符程度。由于数字化游戏学习涉及学科内容的知识,导致学生的学业能力可能对其心流体验产生影响。Admiraal等人[25]发现,当所使用的数字游戏与学科教学有关联时,受教育时间愈长的学生体验到的心流体验程度愈高。此外,运动场域的研究也发现,运动员的心流体验与胜任感有显著的正相关[26],由于胜任感的重要来源是先前的任务表现[27],所以学生在进行数字化游戏学习之前的学业任务表现（即学业能力）应与其过程中的心流体验有密切关联。
2.社会互动与心流体验的关联
学生在数字游戏进行过程中所产生的心流体验会受到社会互动的影响,这也是在评估学生数字游戏心流体验时考虑社会互动的原因[28]。此外,大量学者认为数字游戏是同伴间社会互动的共同话题Malone与Lepper[31]提出,数字游戏所产生的社会互动行为是玩家从事游戏的内在动机来源。实证研究的证据方面,目前没有研究直接去测量学生进行数字化游戏学习时社会互动倾向与心流体验的关联,不过在Fu等人[32]编制的数字游戏心流量表（EGameFlowScale）中有加入6个的社会互动题目,例如：“我乐意与同学合作”、“我非常愿意与同学合作”等题项,该量表探索性因素分析（ExploratoryFactorAnalysis）的结果显示,社会互动的因素与整体心流量表的相关值达0.44,表明社会互动与心流体验呈中低度相关。此结果提供学生进行数字化游戏学习时,社会互动可能与心流体验具有关联的间接实证证据。
3.学业能力与社会互动对心流体验的交互作用影响
根据现有的实证研究,虽然可推出学业能力与社会互动的变项对心流体验的个别影响,但是很少有学者关注这三个变项的共同变化。基于认知负荷的观点,研究者认为学业能力与社会互动对心流体验具有交互作用影响。这里,认知负荷是指个体在处理当下任务讯息时,心理层面所需要的精力总量[33]。实证研究发现,当个体需要处理的讯息量过大时,就会产生认知负荷过重的问题,造成任务表现不佳[34]。数字游戏中对游戏任务的挑战考验玩家的认知资源,因为玩家需要集中精力去构思如何完成任务。同样状况在数字游戏与学科教学结合时可能更为严重,相较于单纯作为娱乐目的的数字游戏环境,学生在数字化游戏学习中的认知负荷程度更加沉重[35]。
面对数字化游戏学习环境,学生必然会有一定程度的认知负荷,Huang[36]认为低学业能力的学生认知负荷的程度高于高学业能力的学生。具体来说,数字化游戏学习环境中所存在的认知负荷属于内在认知负荷,不同背景经验程度的学生,内在认知负荷的程度就会不同。面对相同的数字化游戏学习任务,高、低学业能力的学生承受的认知负荷不相同。假若让低学业能力的学生加入社会互动活动,就会造成认知负荷过重,会间接降低心流体验的程度。
现有的实证研究中,未曾有研究检验学生学业能力与社会互动倾向对其数字化游戏学习过程中心流体验的交互影响。研究者只能从间接的佐证资料论证此交互作用效果存在的可能。Ang等人[37]以大型在线游戏（MassivelyMultiplayerOnlineRolePlayingGames）为主题,发现资深玩家也会因同时与其他玩家互动与解决游戏任务而产生认知负荷,这表明学生在从事游戏任务时,若再结合社会互动行为,会产生认知负荷。林冠佑[38]发现学生数字化游戏学习时,内在的认知负荷与心流体验为负向关联。林冠佑研究的结论是本研究假设推论的重要依据,表示学业能力与社会互动会因为认知负荷的关系对学生的心流体验产生交互影响。
综上所述,本研究认为需视学生自身学业能力的高低,来确定其社会互动倾向对数字化游戏学习任务的心流体验影响。学业能力高的学生比较有充裕的认知资源来进行社会互动,此时易伴随心流体验产生。对于低学业能力的学生,假若再加上社会互动,就会产生认知负荷过重,进而降低心流体验的程度,此假定是本文后续的分析要予以验证的部分。
三、研究方法
（一）研究场域及对象
本研究实施在中国台湾省的一所公立高中,由该校的一名教师进行公民数字化游戏学习教学。参与的研究对象为该教师所教授的高中二年级,五个班级学生（157人）。扣除无效的作答样本后,共有126人纳入资料分析,男女比为39:87。
（二）公民数字化游戏学习教学
本研究的数字化游戏学习教学融入高二的公民课程中,完整的教学实验时间为三节课,以下依序说明本研究所使用的数字游戏,以及实验教学流程。研究所使用的数字游戏究者选择知名的免费网络Flash游戏—McDonald(http://www.mcvideogame.com/index-eng.html)来进行数字化游戏学习。该游戏由玩家扮演麦当劳企业经营者的角色,其必须同时针对牛肉与小麦的原物料种植、牛的饲养、人力成本管理以及企业营销等四个环节做出妥善的安排。学生在游戏任务开始时拥有五万元的资本,随着在四个环节所作的各种决定会遇到各式的经营问题,进而产生不同的支出与收入结果。学生可以选择开辟平地,也可开辟园右边的雨林地,开辟雨林虽可以获得更多土地而获得利润,但可能会引来环保团体抗议,造成损失。学生可以选择对牛只施打生长激素,增快牛只成长,以获取利润,但有可能会造成环保团体的抗议,因而造成损失。学生可以选择要雇用几名员工,员工多可以加快汉堡制作的速度,进而吸引更多的客人,但也会加速消耗牛肉量,且增加人力成本。营运总部分成三个区块,学生可以选择使用不同的行销策略,每种策略需花费不等的成本,学生需进行效益评估,找到最适合的模式。
2.公民数字化游戏学习教学流程
公民数字化游戏学习教学包括：课程开始前学生公民学业能力的测验、教师讲述公民学科经济学概念知识、学生从事数字化游戏学习以及课程结束后心流体验与社会互动倾向的测量（如图1所示）,课程实施时间为三节课（共150分钟）,所有教学活动皆在1:1环境中进行。
（三）研究工具
1.公民学科成就测验
公民学科成就测验是针对此次公民数字化游戏学习教学中所出现的课程核心概念,由研究者与授课的公民教师依据双向细目表来共同发展完成。公民学科成就测验有20道选择题,10道配对题,2道简答题,满分为100分,分数愈高表示学生的学业能力愈高。本研究将被试按照公民学科成就测验的分数进行排序,作为学业能力高低分组的依据,以公民学科成就测验分数前50%的学生为高学业能力组,后50%为低学业能力组。
2.外在思考风格量表
外在思考风格是指个体偏好透过与社会环境中的其他人互动来进行认知思考。外在思考风格量表的心理构念与本研究探讨的变项—社会互动倾向契合,故研究者以外在思考风格量表作为测量学生社会互动倾向的工具。外在思考风格量表的分数愈高,表示个体在思考或从事任务活动时,倾向与社会环境中的他人进行互动,因而社会互动倾向的特质愈高。本研究将Sternberg《活用你的思考风格》[39]一书中关于外在思考风格的检核表题项,改为李克特式6点量表的计分形式。研究者对参与本研究的五个班级学生进行内部一致性信度分析,结果显示外在思考风格量表Cronbachs’α值为0.83,具有可接受的信度。
3.数字游戏心流体验量表
研究者以杨雅婷与陈奕桦[40]所编制的数字游戏心流体验量表作为研究工具,用以测量学生在数字化游戏学习过程中的心流体验。数字游戏心流体验量表是以Kiili[41]的心流体验为架构,采用李克特式6点量表的计分形式,当学生在数字游戏心流体验量表的分数愈高,表示所经历到的心流体验程度愈高。根据杨雅婷与陈奕桦的分析,该量表的整体Cronbach’α为0.85,具有不错的内容一致性信度；效度分析部分,该量表具有同时效标关联效度证据,学生在该量表的得分与其喜欢课堂的程度呈现显著的中度正向关联（相关值为0.32,p=0.00）。
四、研究结果
以下首先说明被试描述性统计量的特征,再以阶层回归分析（HierarchicalMultipleRegression）呈现主要的研究结果。
（一）描述性统计量结果
表1为本研究的被试在公民学科成就测验、外在思考风格量表与数字游戏心流体验量表的描述性统计量结果。在满分为100分的公民学科成就测验中,学生的平均分数为56.35,不到一般所认为及格程度的60分。这可能是因为学生尚未接受过教师系统性的讲授,所以对于这些公民学科中经济学的概念仍无法完全掌握；在满分为48的外在思考风格量表中,学生的平均分数为35.95,平均每题的分数为4.49。在满分为54的数字游戏心流体验量表中,学生的平均分数为38.07,平均每题的得分为4.23。
表1 |
公民学科成就测验、外在思考风格量表 |
|
与数字游戏心流体验量表描述统计摘要表 |
|
|
平均分数 |
标准偏差 |
公民学科成就测验 （学业能力） |
56.35 |
11.43 |
外在思考风格量表 （社会互动倾向） |
35.95 |
5.02 |
数字游戏心流体验量表 （数字化游戏学习心流体验） |
38.07 |
5.43 |
（二）阶层回归分析结果
利用阶层回归分析检验学业能力与社会互动两个变量,对数字游戏心流体验的影响效果以及这两个变量所形成的交互作用效果。在阶层回归分析的第一层解释模型纳入学业能力与社会互动倾向,这是为了检验这两个变项对于学生数字游戏心流体验的个别主要影响。阶层二是完整的解释模型,同时放入学业能力、社会互动倾向、与学业能力社会互动倾向。为了避免多元共线性（Multicollinearity）,研究者将代表学生社会互动倾向的外在思考风格量表分数先减去所有被试的平均数后,再将相减后的变项与学业能力的组别作交乘,产生学业能力社会互动倾向的交互作用变量。
1.学业能力与社会互动倾向对于数字游戏心流体验的个别主要效果
表2为阶层回归分析结果摘要表。研究结果显,阶层一的整体模型解释力达到显著（F（2,123）=7.87,p=0.00）,模型的R2总解释量为0.11,其中学业能力对于学生数字游戏心流体验的变异程度具有显著的解释量（B=3.52,t(123)=3.77,p=0.00）。但是社会互动倾向回归系数未达显著。多元共线性的检验部分,各回归系数之VIF值都在2以下,表示模型不存在多元共线性的问题。综合上述结果,表示在同时将学业能力与社会互动倾向纳入回归模型的情况下,只有学生的学业能力可以显著解释数字化游戏学习过程中的心流体验,高学业能力组者数字游戏的心流体验显著高于低学业能力组。
2.学业能力与社会互动倾向对于数字游戏心流体验的交互作用效果
根据表2阶层二的完整解释模型结果,模型的整体解释量为18%,模型的解释量与解释量的改变量均达显著水平（F（3,122）=8.98,p=0.00；R2=0.07,F（1,122）=10.04,p=0.00）,表示模型除了仍能显著地解释学生在数字游戏心流体验量表得分的变异外,新增学业能力与社会互动倾向的交互作用变量后,对于模型的解释量亦有显著的增加。根据多元共线性的检验,各回归系数之VIF值都在3以下,显见阶层二的模型不存在多元共线性的问题。在确认整体模型具有显著的解释量后,研究者进一步检验模型中三个变项的回归系数显著性。发现学业能力与社会互动倾向的交互作用达显著水平（B=0.57,t(122)=3.17,p=0.00）,表示学生的学业能力与社会互动倾向对数字游戏心流体验具有交互作用影响,即社会互动倾向对数字游戏心流体验的影响需视学生的学业能力而定。此时,学业能力与社会互动倾向的个别主要影响效果不宜个别讨论,需要先进行交互作用变量显著的事后考验才能确定真正的效果。
表2 |
阶层回归分析结果摘要表 |
|
|
Variable |
|
B |
SEB |
β |
F |
VIF |
阶层一 |
|
|
|
|
7.87** |
|
学业能力 |
|
3.52 |
0.93 |
0.32** |
|
1.03 |
社会互动倾向 |
|
0.17 |
0.09 |
0.15 |
|
1.02 |
阶层二 |
|
|
|
|
8.98** |
|
学业能力 |
|
3.47 |
0.90 |
0.32** |
|
1.02 |
社会互动倾向 |
|
-0.13 |
0.13 |
-0.12 |
|
2.12 |
学业能力×社会互动倾向 |
0.57 |
0.18 |
0.38** |
|
2.09 |
注：阶层一的R2=0.11；阶层二的R2=0.18；阶层二的△R2=0.07（p=0.00）；*p<.05,**p<.01。
交互作用变量显著的事后考验分为线性关系调节模型与组间差异调节模型的检验。线性关系调节模型检验部分,高学业能力组的回归方程式为：Y=24.15+0.44社会互动倾向,社会互动倾向的系数检验达显著水平（t（65）=4.09,p=0.00）；低学业能力组的回归方程式为：Y＝40.96-0.13社会互动倾向,社会互动倾向系数检验未达到显著水平,即只有高学业能力的学生,社会互动倾向才会与数字游戏心流体验具有显著的正向关联。组间差异调节模型检验的部分,参考邱皓政[42]提出的转折点计算公式,发现高学业能力与低学业能力组的转折点在外在思考风格量表分数区间29.49的位置,当外在思考风格量表分数超过29.49时,高学业能力学生产生的数字游戏心流体验程度高于低学业能力的学生。从图2可知,随着外在思考风格量表分数区间的增高,高学业能力学生的数字游戏心流体验高于低学业能力学生。
五、研究结果讨论
本研究探讨学业能力与社会互动倾向对学生数字化游戏学习过程中心流体验的影响。研究发现,社会互动对学生的数字游戏心流体验能否产生正向影响,取决于自身学业能力的高低。社会互动能增加高学业能力学生在数字化游戏学习过程中的心流体验,而无益于低学业能力学生心流体验的产生。从组间差异调节模型检验的结果来看,学生社会互动倾向的程度愈高,低学业能力学生的数字游戏心流体验低于高学业能力学生。接下来从理论与教师教学实践两个环节体现其意义。
首先,在理论层面,学生的学业能力与其数字化游戏学习任务的心流体验有密切关联,这与先前的实证结果相符[43]。此外,本研究重新调整过去研究认为社会互动对于学生数字游戏心流体验必然有所帮助的论述。许多学者认为社会互动可以增进学生数字游戏心流体验[44][44][45][46],这也在一些实证研究中获得支持[47][48]。然而,近年来也有研究认为学生同时进行数字游戏任务以及社会互动行为会造成认知负荷过重[49][50],林冠佑[51]认为学生进行数字化游戏式学习时,认知负荷愈高,心流体验的程度愈低。因此,从认知负荷的观点来看,社会互动的行为不一定有利于数字游戏心流体验。上述两种观点看似相互冲突,却具有整合的可能,整合后更为精确的论述应当是：在数字化游戏学习环境中,只有认知负荷较低（或是理解为认知资源较充裕）的学生,社会互动才有助于心流体验的产生。Huang[52]认为学生在数字化游戏学习任务中的认知负荷是属于内在型的。根据Huang的论述,可以推测出在结合学科知识的数字化游戏学习任务中,认知负荷较低的学生往往是学业能力较高的学生,这也是社会互动只对高学业能力学生的数字游戏心流体验产生正向影响的原因。
其次,在教师教学实践层面,过去许多数字化游戏学习的研究中,为了透过数字化游戏学习来培养学生团队合作以及创造思维的能力,教师通常安排小组合作的方式[53][54]。然而,根据本研究的结果,对于低学业能力的学生,教师若是强制他们以分组的社会互动形式来进行数字化游戏学习的任务,反倒会妨碍他们心流体验的产生。Sternberg[55]建议教师应在教学活动安排中,针对不同类型的学生提供多元化的教学方式。该建议也适用于数字化游戏学习的环境,教师面对不同学业能力的学生,应提供个人与团队活动的方式,使学业能力较低的学生将主要的认知资源投入在处理游戏的任务上,不会分心于与他人的互动,而高学业能力的学生也可以透过小组的社会互动得到更高的心流体验。
六、研究结论与未来研究建议
本研究分别检验学业能力与社会互动倾向所带来的个别主要影响及交互作用效果,发现学业能力与社会互动倾向对于学生数字化游戏学习过程中的心流体验具有交互作用影响。只有高学业能力的学生,社会互动才有助于过程中心流体验的产生；对低学业能力的学生而言,社会互动对其心流体验的高低无显著影响。本研究结果修正了过去的研究认为社会互动必然是心流体验来源的论述,且对于教师进行数字化游戏学习教学,提出具有实证证据的指引。以下提出两点未来研究的建议。
（一）直接加入认知负荷的测量
本研究是从认知负荷的视角来解释为何社会互动对于学生数字化游戏学习心流体验的影响必须视其学业能力而定。虽然这样的解释方式可以在过去的实证研究上获得支持（例如：林冠佑[56]、Huang[57]与Lai等人[58]的研究）,但是本研究并未直接测量到学生在过程中的认知负荷情况,在结果的推论解释上仍有所限制。据此,建议未来研究可以思考如何在不打扰学生的情况下,直接测量他们在数字化游戏学习过程中的认知负荷程度。
（二）研究方法改以实验操作的检验方法
本研究虽然是让学生以两人一组的形式来完成数字游戏任务,但是同时也安排学生一个人使用一台计算机,也就是学生在过程中既可以采取小组讨论的方式来进行游戏,也可以独自从事游戏的任务,透过这样的环境设置,研究者能检验学生社会互动倾向对于心流体验的影响。此安排切合本研究检验学生社会互动倾向的分析需求,可惜的是未能直接探讨学生实际上的社会互动行为对心流体验的影响。据此,建议未来的研究可以采用实验分组操作的方式,一个组别是未有社会互动的形式,一个则是小组互动的形式,检验不同学业能力学生在这两种情境下数字游戏学习心流体验的差异。
[参考文献]
[1] [24] Csikszentmihalyi， M.. Flow： The Psychology of Optimal Experience[M].New York： Harper & Row，1990.
[2] [28] Sweetser， P.， Johnson， D.，& Wyeth， P.. Revisiting the Game Flow Model with Detailed Heuristics[J]. The Journal of Creative Technologies，2012，（3）：1~8.
[3] [32] Fu，F.L.，Su，R.C.，& Yu，S.C..EGameFlow：A Scale to Measure Learners’ Enjoyment of E-learning Games[J].Computers & Education，2009，52（1）：101~112.
[4] [47] Inal， Y.，& Cagiltay， K.. Flow Experiences of Children in An Interactive Social Game Environment[J]. British Journal of Educational Technology， 2007， 38（3）：455~464.
[5] [29] [37] [48] Ang，C.S.， Zaphiris， P.，& Mahmood， S.. A Model of Cognitive Loads in Massively Multiplayer Online Role Playing Games [J].Interacting with Computers，2007，19（2）：167~179.
[6] Huang， W.H.， Huang， W.Y.，& Tschopp， J.. Sustaining Iterative Game Playing Processes in DGBL： The Relationship betweenMotivational Processing and Outcome Processing[J].Computers & Education，2010， 5（2）： 89~797.
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