6.2.1. Emotional states of the lear

6.2.1. Emotional states of the learners
Table 3 shows the means and standard deviation for the learn- ers’ emotional states at the three measuring times: before (base- line, PANAVA 1), during (PANAVA 2), and after the learning material (PANAVA 3) in each of the experimental conditions.
We first controlled for differences in the learners’ baseline emo- tional states among the nine conditions. One-way ANOVAs with the learner’s emotional state (valence, positive activation, and negative activation) as dependent measure and condition as factor revealed no significant differences (valence: F(8, 325) = 1.07, MSE = 290.38,
p = .381, g2 = .026; positive activation: F(8, 325) = 1.08,
MSE = 175.43, p = .378, g2 = .026; negative activation: F(8,
325) = 1.08, MSE = 271.35, p = .375, g2 = .026). These results suggest that the emotional states prior to starting the learning material did not differ across the experimental conditions.
In order to investigate whether the nine different designs for the multimedia learning material were able to affect learners’ emo- tional states we calculated ANOVAs with repeated measures (RM_ANOVAs) with the PANAVA scores at the baseline, in the mid- dle of the learning material and after the learning material as repeated measures variable and the condition as between-subjects factor. The results indicate significant changes in the PANAVA scores over time (valence: Wilks’ K = 0.98, F(2, 324) = 3.33,
p = .037, g2 = .020; positive activation: Wilks’ K = 0.98, F(2,
324) = 3.01, p = .051, g2 = .018; negative activation: Wilks’
K = 0.81, F(2, 324) = 37.08, p < .001, g2 = .186), suggesting that
the valence scores dropped between the baseline and the middle of the learning material but then increased by the end of the learn- ing material with a small effect size, whereas the positive and neg- ative activation scores decreased from the baseline to the middle of the learning material and did not increase towards the end. The changes in positive activation were only marginally significant; however, the changes in negative activation yielded a medium to large effect size. The analysis further revealed no interaction between the changes in PANAVA scores and group (valence: Wilks’
K = 0.97, F(16, 648) = .72, p = .777, g2 = .017; positive activation:
Wilks’ K = 0.96, F(16, 648) = .85, p = .629, g2 = .021; negative acti- vation: Wilks’ K = 0.95, F(16, 648) = 1.05, p = .403, g2 = .025), sug-
gesting that the changes in the PANAVA scores over time did not differ between the experimental conditions. Finally, there were no main effects of group on valence (F(8, 325) = 1.56,
MSE = 682.94, p = .136, g2 = .037) and negative activation (F(8,
325) = 1.02, MSE = 550.83, p = .417, g2 = .025), indicating that the participants in the nine experimental conditions did not report dif-
ferent emotional states on these two dimensions. However, the analyses did yield a main effect of group for positive activation with a small effect size (F(8, 325) = 2.15, MSE = 889.87, p = .031, g2 = .050). The Student–Newman–Keuls post hoc test indicated that the high and low classical aesthetics groups differed in their
positive activation scores, whereas the other experimental groups did not show significant differences. We therefore calculated a fol- low-up two-way RM_ANOVA with classical aesthetics and usabil- ity as between-subjects factors and the PANAVA scores at the baseline, in the middle of the learning material and after the learn- ing material as repeated measures. It revealed no main effect for
usability (F(1, 142) = 0.30, MSE = 135.99, p = .585, g2 = .002) and
no interaction between classical aesthetics and usability (F(1,
142) = 2.34, MSE = 1061.26, p = .128, g2 = .016) but a main effect for classical aesthetics (F(1, 142) = 6.37, MSE = 2888.42, p = .013,

groups reported higher positive activation than learners in the high classical aesthetics groups.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

6.2.1. อารมณ์ของผู้เรียนที่ตารางที่ 3 แสดงวิธีและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับการเรียนรู้-ers ของอารมณ์เวลาวัดสาม: ก่อน (ฐานสาย PANAVA 1), (PANAVA 2), ในระหว่างและ หลังการเรียนรู้วัสดุ (PANAVA 3) ในแต่ละเงื่อนไขทดลองเราควบคุมความแตกต่างในอเมริกาหากคุณ emo พื้นฐานของนักเรียนระหว่างเงื่อนไขเก้าแรก เปิดเผย ANOVAs เดียวกับของผู้เรียนสภาพอารมณ์ (วาเลนซ์ บวกเปิดใช้งาน และเปิดใช้งานลบ) เป็นวัดที่ขึ้นกับและสภาพที่เป็นปัจจัยไม่แตกต่างงมาก (วาเลนซ์: F (8, 325) = 1.07, MSE = 290.38p =.381, g2 =. 026 เปิดใช้งานบวก: F (8, 325) = 1.08MSE = 175.43, p =.378, g2 =. 026 ลบการเปิดใช้งาน: F (8325) = 1.08, MSE = 271.35, p =.375, g2 =.026). ผลลัพธ์เหล่านี้แนะนำว่า อารมณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียนรู้สิ่งไม่ได้แตกต่างกันข้ามเงื่อนไขการทดลองเพื่อตรวจสอบว่า การออกแบบต่าง ๆ เก้าสำหรับวัสดุการเรียนรู้มัลติมีเดียได้มีการส่งผลกระทบต่อรัฐของนักเรียนหากคุณ emo เราคำนวณ ANOVAs มาตรการซ้ำ (RM_ANOVAs) กับ PANAVA คะแนนที่พื้นฐาน ในที่มิดประหยัดวัสดุการเรียน และวัสดุการเรียนรู้เป็นตัวแปรการวัดซ้ำและเงื่อนไข ณระหว่างวัตถุปัจจัย ผลการแสดงคะแนน PANAVA ยนแปลงงมากช่วงเวลา (วาเลนซ์: Wilks' K = 0.98, F (2, 324) = 3.33p =.037, g2 =. 020 เปิดใช้งานบวก: Wilks' K = 0.98, F (2324) = 3.01, p =.051, g2 =. 018 ลบการเปิดใช้งาน: Wilks'K = 0.81, F (2, 324) 37.08, p = < .001, g2 =.186), บอกว่าวาเลนซ์คะแนนลดลงระหว่างกลางของวัสดุการเรียนรู้พื้นฐาน แต่แล้ว เพิ่มในตอนท้ายของวัสดุเพิ่ม-ing มีขนาดผลเล็ก ในขณะที่เป็นบวกและ neg ative คะแนนเปิดใช้งานลดลงจากพื้นฐานตรงกลางของการเรียนรู้วัสดุ และไม่เพิ่มในตอนท้าย การเปลี่ยนแปลงในการเปิดใช้งานบวกได้เพียงเล็กน้อย งมาก อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงในการเปิดใช้งานลบให้ผลปานกลางขนาดผลใหญ่ การวิเคราะห์เพิ่มเติมเปิดเผยไม่มีการโต้ตอบระหว่างกลุ่มและการเปลี่ยนแปลงใน PANAVA คะแนน (วาเลนซ์: Wilks'K = 0.97, F (16, 648) =.72, p =.777, g2 =. 017 เปิดใช้งานบวก:Wilks' K = 0.96, F (16, 648) =.85, p =.629, g2 =. 021 ลบ acti vation: Wilks' K = 0.95, F (16, 648) = 1.05, p =.403, g2 = 0.25), sug -gesting การเปลี่ยนแปลงในเวลาแต้ม PANAVA ไม่ได้แตกต่างกันระหว่างเงื่อนไขการทดลอง ในที่สุด มีไม่มีผลกลุ่มหลักในวาเลนซ์ (F (8, 325) = 1.56MSE = 682.94, p =.136, g2 =.037) และเปิดใช้งานลบ (F (8325) = 1.02, MSE = 550.83, p =.417, g2 = 0.25), แสดงว่า ผู้เข้าร่วมทดลองสภาพเก้าไม่ได้รายงาน dif -ferent อารมณ์รวมในสองมิติ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ได้ผลผลิตเป็นผลหลักของกลุ่มเพื่อเปิดใช้งานเชิงบวกมีขนาดผลเล็ก (F (8, 325) = 2.15, MSE = 889.87, p =.031, g2 =.050). การทดสอบเฉพาะกิจหลังนักเรียน – นิวแมน-Keuls ระบุว่า กลุ่มความงามคลาสสิกสูงและต่ำแตกต่างกันในการเปิดใช้งานบวกคะแนน ในขณะที่กลุ่มทดลองไม่ได้แสดงความแตกต่างของงมาก ดังนั้นเราต้องคำนวณ RM_ANOVA สองทางแบบ fol ต่ำขึ้นกับความสวยงามคลาสสิกและ usabil จากระหว่างวัตถุปัจจัยและคะแนน PANAVA ที่พื้นฐาน กลางวัสดุการเรียน และ หลังเรียน-ing วัสดุเป็นมาตรการซ้ำ มันเปิดเผยผลกระทบหลักสำหรับการใช้งาน (F (1, 142) = 0.30, MSE = 135.99, p =.585, g2 =.002) และไม่มีปฏิสัมพันธ์ระหว่างความสวยงามคลาสสิกและใช้งาน (F (1142) = 2.34, MSE = 1061.26, p =.128, g2 =.016) แต่ผลหลักความสวยงามคลาสสิค (F (1, 142) = 6.37, MSE = 2888.42, p =.013 กลุ่มรายงานการใช้งานบวกสูงมากกว่าผู้เรียนในกลุ่มสูงที่สวยงามคลาสสิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

6.2.1 รัฐทางอารมณ์ของผู้เรียน
ตารางที่ 3 แสดงให้เห็นถึงวิธีการและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับ ERS learn- 'อารมณ์ฯ ที่วัดสามครั้งก่อน (สายฐาน, PANAVA 1) ระหว่าง (PANAVA 2) และหลังจากวัสดุการเรียนรู้ (PANAVA 3) ในแต่ละเงื่อนไขการทดลอง.
เรา fi ควบคุม RST ความแตกต่างในการเรียนรู้พื้นฐาน emo- รัฐ tional หมู่เงื่อนไขเก้า ANOVAs หนึ่งทางกับสภาวะอารมณ์ของผู้เรียน (Valence การเปิดใช้งานในเชิงบวกและการเปิดใช้งานในเชิงลบ) เป็นตัวชี้วัดและขึ้นอยู่กับสภาพเป็นปัจจัยเปิดเผยไม่มีนัยสำคัญแตกต่าง Fi ลาดเท (Valence: F (8, 325) = 1.07, MSE = 290.38,
p = 0.381 , G2 = 0.026; ยืนยันการใช้งานในเชิงบวก: F (8, 325) = 1.08,
MSE = 175.43, P = 0.378, G2 = 0.026; ยืนยันการใช้งานเชิงลบ: F (8,
325) = 1.08, MSE = 271.35, P = 375, G2 = 0.026) ผลการศึกษานี้ชี้ให้เห็นว่าอารมณ์ฯ ก่อนที่จะเริ่มการเรียนรู้เนื้อหาไม่แตกต่างกันในเงื่อนไขการทดลอง.
เพื่อที่จะตรวจสอบว่าเก้าออกแบบที่แตกต่างกันสำหรับมัลติมีเดียวัสดุการเรียนรู้ก็สามารถที่จะส่งผลกระทบต่อผู้เรียน emo- รัฐ tional เรา ANOVAs คำนวณได้ด้วยซ้ำ มาตรการ (RM_ANOVAs) ที่มีคะแนน PANAVA ที่พื้นฐานใน DLE กลางของวัสดุการเรียนรู้และหลังจากวัสดุการเรียนรู้เป็นวัดซ้ำตัวแปรและเงื่อนไขระหว่างวิชาปัจจัย ผลการวิจัยพบการเปลี่ยนแปลง Fi ลาดเทนัยสำคัญในคะแนน PANAVA ในช่วงเวลา (ความจุ: Wilks 'K = 0.98, F (2, 324) = 3.33,
p = 0.037, G2 = 0.020; ยืนยันการใช้งานในเชิงบวก: Wilks' K = 0.98, F ( 2,
324) = 3.01, P = 0.051, G2 = 0.018; ยืนยันการใช้งานเชิงลบ: Wilks '
K = 0.81, F (2, 324) = 37.08, p <.001, G2 = 0.186) บอกว่า
จุ คะแนนลดลงระหว่างก่อนและช่วงกลางของวัสดุการเรียนรู้ แต่แล้วเพิ่มขึ้นโดยในตอนท้ายของวัสดุที่ไอเอ็นจี learn- ที่มีขนาดผลเล็ก ๆ ในขณะที่คะแนนการเปิดใช้งานในเชิงบวกและ ative neg- ลดลงจากพื้นฐานไปตรงกลางของวัสดุการเรียนรู้ และไม่ได้เพิ่มขึ้นในช่วงปลาย การเปลี่ยนแปลงในการกระตุ้นในเชิงบวกเพียงลาดเทมีนัยสำคัญเล็กน้อย; อย่างไรก็ตามการเปลี่ยนแปลงในการกระตุ้นเชิงลบให้ผลกลางขนาดผลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์เพิ่มเติมเปิดเผยไม่มีปฏิสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงในคะแนน PANAVA และกลุ่ม (Valence: Wilks '
K = 0.97, F (16, 648) = 0.72, P = 0.777, G2 = 0.017; ยืนยันการใช้งานในเชิงบวก:
Wilks' K = 0.96, F (16, 648) = 0.85, P = 0.629, G2 = 0.021; เชิงลบ vation acti-: Wilks 'K = 0.95, F (16, 648) = 1.05, P = 0.403, G2 = 025) sug-
gesting ว่าการเปลี่ยนแปลงในคะแนน PANAVA ในช่วงเวลาที่ไม่แตกต่างกันระหว่างเงื่อนไขการทดลอง สุดท้ายไม่มีผลกระทบหลักของกลุ่ม Valence (F (8, 325) = 1.56,
MSE = 682.94, P = 0.136, G2 = 0.037) และเปิดใช้งานในเชิงลบ (F (8,
325) = 1.02, MSE = 550.83, P = 0.417, G2 = 0.025) แสดงให้เห็นว่าผู้เข้าร่วมในเก้าเงื่อนไขการทดลองไม่ได้รายงานต่างกัน
แตกอารมณ์เหล่านี้สองมิติ อย่างไรก็ตามการวิเคราะห์ได้ผลผลิตผลกระทบหลักของกลุ่มสำหรับการเปิดใช้ในเชิงบวกที่มีขนาดเล็กผล (F (8, 325) = 2.15, MSE = 889.87, P = 0.031, G2 = 0.050) นักเรียนนิวแมน Keuls โพสต์เฉพาะกิจการทดสอบแสดงให้เห็นว่ากลุ่มความงามคลาสสิกสูงและต่ำของพวกเขาแตกต่างกันใน
คะแนนการเปิดใช้งานในเชิงบวกในขณะที่กลุ่มทดลองอื่น ๆ ไม่ได้แสดงความแตกต่างที่มีนัยสำคัญลาดเท Fi ดังนั้นเราจึงคำนวณของผู RM_ANOVA สองทางต่ำขึ้นกับความงามคลาสสิกและ ity usabil- ระหว่างปัจจัยวิชาและคะแนน PANAVA ที่ baseline ในช่วงกลางของวัสดุการเรียนรู้และหลังจากวัสดุที่ไอเอ็นจี learn- เป็นวัดซ้ำ . มันเผยไม่มีผลกระทบหลักสำหรับ
การใช้งาน (F (1, 142) = 0.30, MSE = 135.99, P = 0.585, G2 = 0.002) และ
การมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างความสวยงามคลาสสิกและการใช้งาน (F (1, ไม่มี
142) = 2.34, MSE = 1,061.26, P = 0.128, G2 = 0.016) แต่ผลกระทบหลักเพื่อความสวยงามคลาสสิก (F (1, 142) = 6.37, MSE = 2888.42, P = 0.013,

กลุ่มรายงานยืนยันการใช้งานในเชิงบวกสูงกว่าผู้เรียนในคลาสสิกสูง กลุ่มความงาม