目錄
1. 緒論與背景
數位沉浸定義了21世紀。本研究立足於此背景，強調智慧裝置的普及使用以及隨之而來的教學法演進需求。論文引用如Pantas and Ting Sutardja Center和Statista等來源的統計數據，確立了包括青少年與成人在內的大部分人口已深度連結至數位生態系統。此現實情況使得從傳統教學方法轉向更具吸引力、整合科技的教學方式成為必要，特別是在學生參與度至關重要的領域，例如外語學習。
本研究探討的核心問題是虛擬實境（VR）模擬作為提升學生動機催化劑的潛力——此因素在文獻（例如F.G.E. Fandiño）中被廣泛認為是語言習得成功的關鍵。本研究旨在透過實證驗證此假設。
2. 研究方法與實驗設計
本研究採用實驗設計來衡量VR介入對學生動機的影響。
2.1. 參與者人口統計資料
實驗組由來自羅斯托夫國立交通大學人文學院、主修飯店管理與觀光事業的64名大一學生組成。此樣本具有相關性，因為這些領域通常需要在模擬真實情境中進行實用的語言運用。
2.2. 「實地考察」模擬工具
主要的介入措施是一個名為「實地考察」的VR模擬。雖然PDF未詳細說明具體軟體，但上下文暗示這是一個沉浸式環境，學生可以在其中虛擬導航某個地點（例如飯店、機場或旅遊景點），並使用目標外語與數位元素互動。這符合情境學習理論，即知識是在真實情境中建構的。
資料收集涉及在參與者體驗VR前後進行問卷調查。此問卷旨在衡量與外語學習相關的各種動機因素。
3. 結果與統計分析
研究人員報告，在將VR模擬納入語言學習流程後，教育動機出現了統計上驗證的增長。
3.1. 前測與後測動機指標
雖然摘要中未提供具體的統計數值（例如p值、效應量），但論文明確指出動機的提升是「經統計驗證的」。這意味著使用了推論統計檢定（可能是t檢定或ANOVA）來比較動機問卷的前測和後測分數。正向結果表明，VR體驗對學生的學習驅動力產生了可測量且顯著的影響。
關鍵實驗數據點
組別規模： 64名學生
結果： VR介入後動機顯著提升（統計顯著）。
工具： 「實地考察」VR模擬。
4. 討論與啟示
本研究結論是，以「實地考察」模擬為代表的VR技術，能有效提升學生在外語學習中的動機。此發現支持了更廣泛的教學方法現代化呼籲。對於高等教育中的課程設計者和教育工作者，尤其是在觀光與餐旅等沉浸式、實用語言練習極具價值的領域，其啟示意義重大。這表明，對VR基礎設施的投資可以獲得回報，形式包括提高學生參與度，並可能改善學習成果。
5. 核心分析師洞見：四步驟解構
核心洞見： 這篇論文不僅僅是關於VR在教育中的應用；它是對沉浸式科技作為解決傳統語言教學法中長期參與度不足問題的直接方案，進行了一次戰術性驗證。作者正確地將動機定位為習得的中心引擎，而非旁枝末節，並將VR定位為點燃引擎的火花塞。
邏輯脈絡： 論點直接且有力：(1) 數位沉浸是新人類基準線（引用關於裝置依附的可靠外部統計數據）。(2) 因此，教育必須適應，否則將變得無關緊要。(3) 動機是關鍵瓶頸。(4) VR透過提供具身化、情境化的學習（「實地考察」），直接針對該瓶頸。(5) 我們的實驗證明它有效。這是一個清晰、因果分明的敘述，與尋求數據驅動的科技投資理由的管理者產生共鳴。
優點與缺陷： 其優點在於針對特定群體（觀光/餐旅學生）採取了聚焦、實證的研究方法，使研究結果對類似科系具有高度可操作性。使用對照實驗值得讚許。然而，從研究嚴謹性的角度來看，其缺陷顯而易見。未公開統計細節（p值、效應量、問卷信度指標）是一個重大警訊，使得獨立驗證無法進行。樣本量（n=64）足夠但並不強健，且研究可能受到新奇效應的影響——即使用VR的初始興奮感，這可能無法維持長期的動機。它也完全迴避了成本效益分析，而這是現實世界採用的關鍵因素。
可行建議： 對教育工作者而言：針對高情境、程序性的語言技能（例如入住對話、導覽解說）試行一個目標明確的VR模組。不要試圖取代整個課程。對機構而言：將此視為先導研究，而非最終定論。下一步必須是進行縱貫性研究，包含對照組、詳細指標，並聚焦於長期記憶保留以及VR環境之外的技能遷移。與認知科學系所合作，測量參與度的神經相關性。真正的機會不僅在於證明VR能提高動機，更在於優化VR體驗，基於它如何獨特地觸發動機神經科學，正如史丹佛大學虛擬人類互動實驗室等機構的研究所探討的那樣。
6. 技術框架與數學建模
雖然論文未提出正式模型，但其核心概念可以用一個簡化的動機函數來框架。我們可以假設介入後的動機 $M_{post}$ 是基準動機 $M_{pre}$、VR體驗的沉浸品質 $I_{VR}$ 以及學生對其目標的感知相關性 $R$ 的函數。
$M_{post} = M_{pre} + \alpha I_{VR} + \beta R + \epsilon$
其中 $\alpha$ 和 $\beta$ 是分別代表沉浸感和相關性影響的權重係數，$\epsilon$ 是誤差項。本研究的假設是 $\alpha > 0$ 且顯著。「實地考察」模擬旨在透過感官逼真度和互動性最大化 $I_{VR}$，並透過與觀光/餐旅情境結合來最大化 $R$。
更進階的模型可以納入沉浸式學習的認知情感模型（CAMIL）（Makransky & Petersen, 2021），該模型將沉浸感分解為臨場感和能動性，並將其與動機和知識遷移等認知和情感結果連結起來。
7. 分析框架：非程式碼案例範例
情境： 某大學語言系想要評估一個新的商用英語VR會話模擬器。
- 定義指標： 不僅僅是「動機」，將其細分。使用經過驗證的量表，如內在動機量表（IMI），測量興趣/享受、感知能力和努力程度。同時，追蹤行為指標：自願花費在模擬器上的時間、對話嘗試次數。
- 建立基準： 對照組（傳統方法）和實驗組（VR + 傳統方法）進行IMI問卷調查和標準角色扮演測試（前測）。
- 實施介入： 實驗組在兩週內進行3次引導式課程，使用VR模擬器練習客戶會議。
- 後測與分析： 重新進行IMI問卷調查和一個新的、等效的角色扮演測試。進行統計分析（例如，以前測分數作為共變數的共變數分析（ANCOVA）），比較兩組之間動機和口語表現的變化。
- 質性層面： 對一部分參與者進行後續訪談，以了解為什麼VR具有激勵作用或沒有（例如，「感覺很真實」、「我不怕犯錯」）。
此框架超越了簡單的前後測比較，轉向一個受控的、多維度的評估。
8. 未來應用與研究方向
未來在於從通用的「實地考察」轉向人工智慧驅動、自適應的沉浸式環境。想像一個整合了如GPT-4等語言模型的VR平台，用於與虛擬角色進行動態、非腳本的對話，並提供關於文法、發音和文化細微差別的個人化回饋。研究應探索：
- 縱貫性研究： 動機的提升是否能持續一個學期或一年？
- 技能遷移： VR環境中的進步是否與現實世界對話中的更好表現相關？
- 神經認知相關性： 使用腦電圖（EEG）或功能性近紅外光譜（fNIRS）測量與VR和傳統環境中參與度和學習相關的大腦活動。
- 情感運算： VR系統透過生物特徵辨識（例如眼動追蹤、心率）檢測用戶的挫折感或困惑，並動態調整難度或提供支援。
- 社交VR： 多用戶語言學習空間，來自全球的學習者可以在目標語言情境中互動與協作，將沉浸感與真實的社交互動結合。
VR、人工智慧和學習科學的融合，預示著一個未來：語言習得不僅動機十足，而且高度個人化、可測量，並無縫整合到專業和社交準備中。
9. 參考文獻
- 圖表數據：成人對電子裝置的情感依附（PDF中引用為[1]，可能來自Pantas and Ting Sutardja Center）。
- Pantas and Ting Sutardja創業與科技中心. (2022). 數位裝置消費報告.
- Richter, F. (2021). 美國青少年網路使用頻率. Statista.com.
- Fandiño, F.G.E., 等人. (2019). 動機作為第二語言習得的關鍵因素. 語言學習期刊.
- Woon, L.S., 等人. (2020). 學習動機的多維度模型. 教育心理學評論.
- Makransky, G., & Petersen, G. B. (2021). 沉浸式學習的認知情感模型（CAMIL）：一個基於理論研究的沉浸式虛擬實境學習模型. 教育心理學評論.
- 史丹佛大學虛擬人類互動實驗室（VHIL）. (2023). 關於臨場感與學習的研究. https://vhil.stanford.edu/
- Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2000). 內在與外在動機：經典定義與新方向. 當代教育心理學. （內在動機量表（IMI）的基礎）。