學生到底懂不懂？ 臺師大邱美虹用科技辨識「微表情」 解決教學現場難題

邱美虹試圖解決教學現場上最即時、也是最重要的問題：學生到底懂不懂？（圖片來源／汪正翔攝影，人文·島嶼授權轉載，下同）

冰塊加入水裡會讓沸水冷卻，這是眾所皆知的經驗，但假如把冰塊放在裝有熱水的錐形瓶上呢?

請看以下這段影片。我們將燒瓶中的水加熱到沸點，然後塞住瓶口，倒置燒瓶，再拿一袋冰塊放在燒瓶的上面。您認為冰塊放上去之後，燒瓶裡面會發生什麼事？

正如影片所見，瓶中的水冒出氣泡了！這些氣泡是從哪裡來的？它跟燒瓶上面的冰塊有什麼關係？

其實瓶中的氣泡就是沸騰的水蒸氣。冰塊凝結瓶中的水汽，減少瓶內的空氣，氣壓降低，沸點也跟著降低，於是瓶中的熱水就沸騰了。要讓熱水沸騰，方法不是只有加熱而已！

不過「放冰的東西上去會讓熱水沸騰」實在太反直覺了。我們幾乎都有「沸騰=加熱」這種刻板印象，而且生活中要讓液體沸騰的方法通常也都只有加熱。所以大多數人看到影片之後，都難以想到瓶中的熱水沸騰會和壓力有關。

網路上的網友，以及參加國立臺灣師範大學科學教育研究所邱美虹教授測試的高中生也是這樣，他們在聽到科學解說之前，通常並不會把影片中的現象，解釋成瓶中氣壓降低造成的沸騰，邱美虹笑說：「非常有趣！大家第一個反應是『這影片作假』！」

這瓶熱水怎麼了？

「不過這都是在概念改變之前的常見反應。」邱美虹提到：「當科學現象違反了我們的直覺，使得既有的科學理論框架無法解釋現象，於是大腦為了整合既有的知識和詭異的現實，便會找出各式各樣的外部理由，試圖在不改變概念的狀況下說服自己。」

壓力和溫度都是國中教過的概念，學生在看完文字解說之後，比較能夠將沸騰的現象跟之前學到的概念連接起來，明白自己沒有注意到瓶中的水將會沸騰，只是因為過去的迷思而有額外的驚奇。

「當學生在理解其中的原理後，便會產生『概念改變』，之後不僅能夠正確解釋這個實驗的過程和原理，而且在實驗結束之後的訪談中，都能清楚瞭解自己一開始的迷思是怎麼回事。」邱美虹進一步說道：「最有趣的是，這些受測的學生，在觀看實驗影片以及之後的解說影片時，除露出驚訝的微表情外，大部分會露出負面的微表情，而這些負面的表情並不意味著學生就是不懂，反而這些出現負面表情的學生，大都有比較高的比例是會進行概念改變的。」

微表情（Micro Facial Expression）是一種稍縱即逝的臉部表情，是在人們產生特定情緒的時候，下意識所表現出來的表情，通常只維持幾分之一秒。整理出人類基礎微表情的保羅·艾克曼（Paul Ekman）從1970年代以來的研究，把臉部微表情分成：快樂（happy）、悲傷（sad）、生氣（angry）、驚訝（surprised）、害怕（scared）、厭惡（disgusted）、鄙視（contempt）、中性（neutral）這八種基本模式。

微表情幾乎完全不受人們自主控制，所以有些心理學家，就試圖用它來判斷受測者有沒有說謊，艾克曼的研究應用範圍很廣，美國FBI等組織也以他的理論和工具來辦案，也就是俗稱的「測謊」。

不過，這種下意識的表情改變只能拿來測謊嗎？能不能用來判斷其他事情呢？

舉例來說，我們在學習新概念的時候，是不是經常會有納悶、懷疑的感覺？這種時候我們也會下意識做出表情嗎？這些微表情有共通性嗎？如果有的話，是不是可以藉由偵測微表情的變化，在教學現場就能夠即時預測學生的學習狀況並適時提供輔助學習的教學策略？

這便是邱美虹的研究目標，她說：「我希望用新興科技找到學生在學習科學知識時的難點，改善科學學習時的困境。而其中的一步，就是用辨識微表情的AI系統，找出學生面對非預期的科學現象和多重表徵的解釋所出現的某些特定微表情時所代表的意義，以瞭解學生面對這些情況時的反應與效益，以便設計有意義的學習和教學策略。」

POEVC教學策略

當人們原本知道的科學理論和背後的機制，無法解釋眼前的新現象時，就會陷入「概念衝突」的處境。這時候會出現許多不同的反應：例如我們可能會當成沒看到這個現象、或刻意不去討論、也可能認為眼前的現象造假、進而編出新的理由將現象合理化等等，而這個過程，便是俗稱的「迷思」。但除此之外，有些人可能會懷疑自己，甚而重新檢討自己原先的認識是否不合理，進而開始修正，也就產生了「概念改變」。邱美虹徐徐說道：「概念改變有兩種，一種是同化，將新知識納入既有的知識架構中；一種是調適，是以新知識取代既有的知識。真正的『概念改變』並不容易發生，相關研究指出，人們必須瞭解新概念和原有概念的差異，並且面對科學現象時，知道原有的概念無法順利解釋，而新的概念解釋力更強大且更合理，這樣才會願意真正放棄舊概念，轉向接納新概念，之後將新概念運用來理解或解釋其他科學現象。」

可想而知，這樣的「概念改變」當然是科學教育最想要的目標。但我們要如何知道「概念改變」有沒有發生呢？

我們之前提過，概念改變的必要條件，就是當事人理解到原有概念無法解釋眼前現象，然後學到一套新概念，瞭解新舊概念的差異，接著更新舊概念，合理解釋全新的現象。

邱美虹團隊將這套促進「概念改變」的教學策略整理為「POEVC」，也就是「預測 （P, Predict）」、「觀察 （O, Observe）」、「解釋（E, Explain）」、「視覺化（V, Visualize）」、「比較 （C, Compare）」。

她進一步解釋，POEVC 之中的 POE 源自於1992年由White和 Gunstone所提出的「預測」、「觀察」與「解釋」概念。前三個步驟是要提取既有的知識去對觀察的現象進行觀察與解釋，之後「視覺化」與「比較」為新增的程序，目的在增強並支援學習者對科學現象的理解，以電腦動畫呈現微觀世界的運作機制，讓學生比較新舊概念之間的異同，提供學生自我反思和進行有意義的概念重建之機會。

簡單而言，邱美虹說：「『預測』指的是要求學生對他們所見到的科學示範實驗預測其實驗結果；『觀察』為讓學生觀察科學現象；『解釋』則是讓學生嘗試提出可以解釋科學示範實驗之結果的理由或推論；『視覺化』主要是將科學教育中難以理解的科學現象以動畫等方式視覺化，讓學生能夠更容易理解科學示範實驗的微觀科學解釋；『比較』則是讓學生將他們在教學前所持有的先前概念與教學中吸收到的新概念做比較，提供學習者們一個更深入理解教學內容與自我建構知識的機會。」

藉由微表情，便能夠在學習的過程中，顯示學生是否經歷「預測失準」，以及學生是否能夠「比較新舊概念」。本圖為示意圖，非當事人。 製圖／張力予

POEVC模型、概念改變與微表情之間的關係

目前已經有科技公司製作出能夠辨別這八種表情模式的AI系統，而邱美虹團隊便利用這套軟體，研究能夠順利產生概念改變的學生，從「預測」到「比較」的過程中，是不是在某些環節會出現特定的微表情反應？

利用統計上的決策樹方法分析，結果發現，受測學生在觀看實驗影片的時候，果然大部分都出現了「驚訝」或「負向」的微表情；並且在看完解說動畫之後出現「負向」的微表情是概念改變與否的重要指標。

「因為影片與學生的預期不同，其中有些人可能覺得不可思議，所以露出驚訝的表情；也有些人可能難以接受，所以露出負向的表情。這些人都明白自己既有的理論框架無法解釋眼前的現象。」

邱美虹提到，之後，受測者若在看完解說影片接受了新概念，獲得一個能夠成功解釋的框架，大都就不再產生「驚訝」或「負向」的情緒。

反倒是另一部分從頭到尾表情一直保持「中性」，或在看完三次解說之後依然出現驚訝或負向表情的學生，大部分都不能正確解釋影片中的現象究竟如何發生，也就是沒有順利的進行「概念改變」。

不過，邱美虹特別強調：「許多第一線教師經常認為自己做的實驗必須贏得滿堂彩，才算是成功的教學；或者一看到學生皺眉頭，表現出困惑的態度，就擔心學生沒有理解；但研究顯示，單看驚訝表情是不夠的，負向表情可能才是開始學習的契機。」這個研究的結果推翻一般教師認為學生看到實驗很驚訝或很開心時，就代表學習發生的看法。

藉由新科技辨識「微表情」，邱美虹相信能夠突破更多科學學習中的許多障礙。 攝影／汪正翔

如果藉由「微表情」的辨識，讓教師得以清楚掌握學生當下的內隱情緒，進一步隨時調整教學提供鷹架，便可讓學生從之前已知的知識，連結到眼前的現象或是教學的目標內容，就會在之後帶來科學教育中最重要的「概念改變」。

邱美虹團隊的這項研究目前已漸成熟，研究取向具備大量潛力，尤其這幾年遠端教學和錄影教學越來越普及，掃描物件與人臉的演算法也越來越成熟。如果能夠有更多實證，找出我們在面對新觀念或概念改變時的關鍵點，反應出哪些表情或情緒，進而調整適合的教學引導方法，相信能夠突破更多學習中的障礙。

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