1 问题提出
近年来，教育部启动了人工智能赋能教育行动，旨在促进新一代人工智能技术与教育教学深度融合，赋能教育高质量发展。教学代理作为人工智能教育应用领域的重要方向备受关注。教学代理(pedagogical agent)指在计算机屏幕上呈现的虚拟化身，用于引导学生学习，它可以是真实人物，也可以是卡通人物或拟人动物(王福兴 等, 2017)。已有大量研究探究了教学代理的视觉特征设计对其有效性的影响(Castro-Alonso et al., 2021)。随着大语言模型、自然语言处理技术的迅猛发展，教学代理的语言能力得以显著提升。在此背景下，其语言特征设计，尤其是语言风格选择值得探讨。
语言风格可分为会话和正式风格(Lin et al., 2020)。会话风格(conversational style)旨在创设一种对话氛围，让学习者感到自己与他人正在交流；正式风格(formal style)则采用更客观、严谨的表达方式(Li & Graesser, 2021)。会话风格语言起作用的机制可从社会和认知视角共同解释(Stiller & Jedlicka, 2010)，见图1。
从社会视角来看，根据社会代理理论(social agency theory)，会话风格语言作为人机交互中的社会线索，能激活学习者的社会反应图式，提高其社会临场感(Sikström et al., 2022)。在此情境下，学习者会像在人际互动中那样，产生与教学代理对话的感觉，努力理解其表达的意义(Lin et al., 2020)，从而促进学习。
从认知视角来看，自我参照效应(self-referential effect)指出，自我是人类认知结构中一个高度成熟且稳固的图式，当信息与自我相关时，会得到更积极的认知加工(Kühl & Münzer, 2021)。会话风格语言包含大量与自我相关的信息，能作为自我参照线索，激活自我图式，促使学习者将更多认知资源分配到与学习相关的认知加工中，优化认知负荷(Lin et al., 2024)，从而促进学习。
然而，会话相较于正式风格的有效性仍存在争议。一些研究发现，会话相较于正式风格更能促进学习(Lin et al., 2020; Reichelt et al., 2014)。也有研究指出，会话相较于正式风格并无明显优势(Almeida et al., 2024; Li & Graesser, 2021)。仔细分析以往研究发现，以下方面尚不完善。
一方面，以往研究对会话和正式风格的操作性定义并不一致。具体来说，部分研究中两种风格的区别仅在于人称的使用：正式风格采用第三人称；会话风格采用第一或第二人称(Almeida et al., 2024)。另有研究在会话风格中还添加了直接针对学生的情境、指令或设问(Lin et al., 2020)。此外，亦有研究通过添加口语化词汇和简化语法结构，使会话风格语言更接近日常对话，如“咝咝，光是想想我就觉得冷”(Moreno & Mayer, 2000)。由此推测，仅靠人称的变化不足以创设对话氛围，让学习者产生与教学代理交流的感觉。综合以往研究，对两种语言风格进行了更明确的操作性定义。具体来说，正式风格采用第三人称，不包含直接针对学习者的语句，使用从属句和严谨的书面词汇。会话风格使用第一或第二人称，添加直接针对学习者的情境、指令或设问，使用简单句和符合日常习惯的词汇。
另一方面，会话相较于正式风格的有效性可能受学生个体差异的影响。以往研究主要关注学生在先验知识上的个体差异(Stiller & Jedlicka, 2010)。而认知风格作为重要的个体差异维度，也影响着学习效果(李艳芬 等, 2017)。认知风格(cognitive styles)指个体在信息加工过程中表现出的个性化且一贯性的偏好方式(宋淑娟, 刘华山, 2015)。其中，场独立认知风格个体倾向于依靠内部标准加工信息，喜欢独立解决问题，不易受周围环境影响，他们更关注事实性信息和知识本身(Evans et al., 2013)，可能对语言风格差异并不敏感。场依存认知风格个体倾向于依靠外部标准加工信息，解决问题时更易受周围环境影响，具有较强的社会意识，且对社会线索更敏感(宋淑娟, 刘华山, 2015)。而会话风格语言正是一种社会线索，由此推测，会话风格教学代理对场依存学生更有效。综上，教学代理语言风格对不同认知风格学生视频学习的影响有待探究。
值得注意的是，聘请真人教师作为教学代理录制教学视频往往需要较高的时间和经济成本(Pi et al., 2022)。随着生成式人工智能的迅速发展，利用AI生成教学代理(AI-generated pedagogical agents)已成为可能(Bai et al., 2025)。一方面，利用AI生成教学代理能降低教学视频制作的时间和经济成本(Pi et al., 2022)。另一方面，AI生成教学代理已可以达到与真人教师相似的水平(Netland et al., 2025)。以往研究从语音和形象两方面验证了AI生成教学代理与真人教学代理的等效性(Pi et al., 2022; Xu et al., 2025)。由此设想，如果会话风格教学代理对场依存学生更有效，那么，AI生成语音能否同真人语音一样有效传递会话风格语言，从而优化学习效果呢？如果AI生成语音教学代理同样有效，那么，进一步采用语音和形象均由AI生成的教学代理呈现会话风格语言是否依然有效呢？这些问题均亟待考察。此外，AI生成教学代理的形象可分为仿真和卡通形象两种。以往研究大多采用的是由AI根据真人教师照片直接生成的仿真形象教学代理，这些代理与真人面孔高度相似(Bai et al., 2025; Netland et al., 2025; Pi et al., 2022; Xu et al., 2025)。真人面孔虽然可以提高学生的社会临场感，但也会分散其注意力(Polat et al., 2025)。此时，卡通形象教学代理或许更有效(Li et al., 2024)。进而设想，采用由AI生成语音及卡通形象的教学代理呈现会话风格语言能否进一步提升学习效果呢？这一问题也有待探究。
针对上述问题，设计了两项实验。首先，以往研究发现教学代理对中小学生群体更有效(王福兴 等, 2017)，而关于会话风格的研究多以大学生和中学生为研究对象(Ginns et al., 2013)。小学生与其他群体在语言处理和认知加工方式等方面存在较大差异(Fynes-Clinton et al., 2019)，会话风格教学代理对小学生群体的适用性有待探究。故实验均以小学生为被试。其次，数学是小学阶段的主干课程之一，而简易方程应用题是其较为重要的必修内容，且具有一定难度(Du et al., 2022)，故以此为学习内容。
实验1探究会话和正式风格教学代理对不同认知风格小学生视频学习效果的影响。基于社会代理理论和自我参照效应，除测验成绩外，还考察了学生学习过程中的社会临场感和认知负荷水平。假设为：(1)场独立学生在两种条件下的测验成绩、社会临场感和认知负荷无显著差异；而相较于正式风格，场依存学生在会话风格条件下的测验成绩和社会临场感更高，认知负荷更低。(2)场依存学生的社会临场感和认知负荷在教学代理语言风格和测验成绩间起中介作用。
若会话风格教学代理对场依存小学生更有效，实验2进一步探究对于场依存小学生，相较于真人会话风格教学代理，采用AI生成语音、AI生成语音及仿真形象和AI生成语音及卡通形象方式创建的会话风格教学代理是否同样有效。假设为：(3)相较于真人会话风格教学代理，场依存学生在AI生成语音、AI生成语音及仿真形象会话风格教学代理条件下的测验成绩、社会临场感和认知负荷均无显著差异。(4)相较于其他条件，场依存学生在AI生成语音及卡通形象会话风格教学代理条件下的测验成绩更高，社会临场感和认知负荷更低。
2 实验1：教学代理语言风格对不同认知风格小学生视频学习的影响
2.1 被试
使用G*Power进行统计功效分析，得出样本量应为128人(f=0.25, α=0.05, 1−β=0.80)。从烟台市某小学四年级学生中招募被试242人，其中6人因未通过前测而被排除。参照吕馨等人(2019)的划分标准，选取认知风格测验得分位于前、后27%的学生为场独立和场依存组，共128人(男生67人，平均年龄9.91±0.50岁)。两组被试认知风格测验得分差异显著，t(126)=22.43，p<0.001，d=2.69。将其分别随机分到正式和会话风格组，每组32人。四组被试在年龄和性别比例上差异均不显著，F(3, 127)=1.11，p=0.349；χ2(3)=0.85，p=0.839。
2.2 实验设计
采用2(教学代理语言风格：正式风格、会话风格)×2(学生认知风格：场独立、场依存)两因素被试间实验设计。
2.3 实验材料
实验材料参考Du等人(2022)的研究，由1位小学数学教师和2位研究生共同编制。
2.3.1 前测材料
主要用来筛选被试，有4道题，每题1分。前两道题为四则混合运算题，考查学习简易方程应用题所需的基础知识；后两道题为简易方程应用题，考查待学习内容。选择能够正确算出前两道题，且不能正确算出后两道题的被试参加后续实验。Cronbach’s α系数为0.63。
2.3.2 认知风格测验
采用北京师范大学应用心理发展中心修订的镶嵌图形测验(宋合义, 1988)。该测验要求被试从复杂图形中找出特定简单图形，分为三部分：第一部分要求被试完成9道简单题目，用于练习，不计入总分；后两个部分均有10道题，第1、2题各0.5分，第3、4题各1分，其余题各1.5分。该测验已被广泛应用于衡量被试认知风格(吕馨 等, 2019)，在小学生群体中具有一定的适用性(Chen et al., 2022)，Cronbach’s α系数为0.80。
2.3.3 学习材料
包括添加正式或会话风格教学代理的视频。两者除教学代理语言风格外完全一致，均由同一名女性教师作为教学代理进行录制，内容为讲解四道一元一次方程应用题，长度均为8分22秒。教学代理采用直立静止站姿，保持中性表情、眼神直视镜头、无额外手势动作。两种语言风格差异如下：(1)正式风格使用第三人称，如“请在教师的指导下学习”；会话风格为第一或第二人称，如“请你在我的指导下学习”，共37处。(2)正式风格不包含直接针对学习者的语句；会话风格增加针对学习者的情境、指令或设问，如“我们思考下这用到什么规则呢”，共21处。(3)正式风格使用严谨的书面表达，如“领悟题意”；会话风格为口语化的表达，如“弄明白题目的意思”，共13处。
2.3.4 社会临场感量表
采用Li等人(2016)改编的社会临场感量表，包括四个条目，采用7点计分，Cronbach’s α系数为0.87。
2.3.5 认知负荷量表
采用Paas(1992)编制的认知负荷自评量表，包括心理努力与任务难度两个维度，采用7点计分，Cronbach’s α系数为0.69。
2.3.6 测验材料
测试题共3道，均为与所学内容结构特征相似、表面特征不同的简易方程应用题。每题1分，共3分。Cronbach’s α系数为0.53。
2.4 实验程序
2.5 结果
各组被试的测验成绩、社会临场感和认知负荷见表1。
表1 测验成绩、社会临场感和认知负荷的描述统计结果 |
| 教学代理语言风格 | 学生认知风格 | 测验成绩 | 社会临场感 | 心理努力 | 任务难度 | |||||||
| M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | |||||
| 正式风格 | 场独立 | 1.06 | 0.91 | 16.69 | 2.51 | 4.09 | 2.26 | 4.53 | 1.80 | |||
| 会话风格 | 场独立 | 0.88 | 0.71 | 17.66 | 3.68 | 4.31 | 2.09 | 4.78 | 2.03 | |||
| 正式风格 | 场依存 | 0.34 | 0.60 | 15.25 | 3.85 | 4.41 | 2.00 | 4.47 | 2.00 | |||
| 会话风格 | 场依存 | 0.91 | 0.86 | 19.31 | 4.24 | 5.06 | 1.78 | 5.28 | 1.51 | |||
进行两因素方差分析显示，在测验成绩上，教学代理语言风格的主效应不显著，F(1, 124)=1.85，p=0.176；学生认知风格的主效应显著，F(1, 124)=6.23，p=0.014，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.05，场独立学生的测验成绩显著高于场依存学生；两者的交互作用显著，F(1, 124)=7.41，p=0.007，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.06。简单效应分析显示：场独立学生在两种条件下的测验成绩差异不显著，F(1, 124)=0.93，p=0.338；场依存学生在会话风格条件下的测验成绩显著高于正式风格条件，F(1, 124)=8.34，p=0.005，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.06。
在社会临场感上，教学代理语言风格的主效应显著，F(1, 124)=15.40，p<0.001，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.11，学生在会话风格条件下的社会临场感显著高于正式风格条件；学生认知风格的主效应不显著，F(1, 124)=0.03，p=0.865；两者的交互作用显著，F(1, 124)=5.82，p=0.017，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.05。简单效应分析显示：场独立学生在两种条件下的社会临场感差异不显著，F(1, 124)=1.14，p=0.287；场依存学生在会话风格条件下的社会临场感显著高于正式风格条件，F(1, 124)=20.08，p<0.001，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.14。
在心理努力和任务难度上，教学代理语言风格和学生认知风格的主效应及交互作用均不显著，Fs<2.66，ps>0.106。
为进一步探索会话风格教学代理对场依存学生起作用的机制，进行中介效应检验。首先，对各变量进行相关分析发现，教学代理语言风格与场依存学生的测验成绩和社会临场感均呈显著正相关，r=0.36，p=0.003；r=0.45，p<0.001；其社会临场感与测验成绩也呈显著正相关，r=0.72，p<0.001。但教学代理语言风格与其认知负荷水平均无显著相关，ps>0.05，认知负荷水平与测验成绩也均无显著相关，ps>0.05。故仅以场依存学生的社会临场感为中介变量，以教学代理语言风格为自变量，以其测验成绩为因变量，进行中介效应检验。将教学代理语言风格转化为虚拟变量(正式风格=0，会话风格=1)，将社会临场感和测验成绩转化为标准分数，采用SPSS宏程序PROCESS v3.3进行分析。结果表明，场依存学生的社会临场感在教学代理语言风格与测验成绩之间起完全中介作用，间接效应为0.62，95% CI=[0.29, 1.03]。中介效应模型如图3所示。中介效应分析结果见表2和表3。具体而言，教学代理语言风格正向预测场依存学生的社会临场感，β=0.90，p<0.001，而场依存学生的社会临场感正向预测其测验成绩，β=0.69，p<0.001。
表2 场依存学生社会临场感的中介模型检验 |
| 结果变量 | 预测变量 | β | SE | t | p | R | R2 | F | p |
| 测验成绩 | 教学代理语言风格 | 0.71 | 0.24 | 3.04 | 0.004 | 0.36 | 0.13 | 9.25 | 0.004 |
| 社会临场感 | 教学代理语言风格 | 0.90 | 0.22 | 4.01 | <0.001 | 0.45 | 0.21 | 16.10 | <0.001 |
| 测验成绩 | 教学代理语言风格 | 0.09 | 0.20 | 0.45 | 0.650 | 0.72 | 0.51 | 32.06 | <0.001 |
| 社会临场感 | 0.69 | 0.10 | 6.92 | <0.001 |
表3 总效应、直接效应及中介效应分解表 |
| 效应值 | Boot标准误 | Boot CI下限 | Boot CI上限 | |
| 直接效应 | 0.09 | 0.18 | −0.27 | 0.44 |
| 中介效应 | 0.62 | 0.19 | 0.29 | 1.03 |
| 总效应 | 0.71 | 0.23 | 0.27 | 1.18 |
2.6 小结
场独立学生在两种条件下的测验成绩、社会临场感和认知负荷均无显著差异；而相较于正式风格，场依存学生在会话风格条件下的测验成绩和社会临场感较高，但认知负荷无显著差异，部分验证了假设1。场依存学生的社会临场感在教学代理语言风格与测验成绩之间起完全中介作用，支持了假设2中社会临场感的中介作用。由此可知，会话风格教学代理对场依存学生更有效。与正式风格相比，会话风格教学代理通过提高场依存学生的社会临场感，进而提高了其学习效果，验证了社会代理理论。
值得注意的是，实验1中的教学代理均由真人录制。对于场依存小学生，采用AI生成语音、AI生成语音及仿真形象方式呈现会话风格语言是否同样有效呢？AI生成语音及卡通形象教学代理能否进一步优化其学习效果呢？针对上述问题进行了实验2。
3 实验2：会话风格教学代理的AI生成方式对场依存小学生视频学习的影响
3.1 被试
使用G*Power算出样本量应为180人(f=0.25, α=0.05, 1−β=0.80)。通过前测和认知风格测验从烟台市某小学四年级学生中筛选出场依存学生180人(男生90人，平均年龄9.97±0.36岁)，将其随机分为四组，每组45人。四组被试在年龄和性别比例上差异均不显著，F(3, 179)=0.16，p=0.925；χ2(3)=0.09，p=0.993。
3.2 实验设计
采用单因素被试间实验设计，自变量为会话风格教学代理的AI生成方式，分为非AI生成对照组(简称“真人组”)、仅由AI生成语音组(简称“AI语音组”)、由AI生成语音及仿真形象组(简称“AI语音+仿真形象组”)和由AI生成语音及卡通形象组(简称“AI语音+卡通形象组”)四个水平。
3.3 实验材料
学习材料包括分别添加四种会话风格教学代理的视频：真人组会话风格教学代理同实验1中的会话风格教学代理，其语音和形象均为真实教师的语音和形象。AI语音组会话风格教学代理的语音由AI参照真实教师语音生成，形象为真实教师。AI语音+仿真形象组会话风格教学代理的语音由AI参照真实教师语音生成，形象为AI参照真人形象生成的虚拟仿真人物。AI语音+卡通形象组会话风格教学代理的语音由AI参照真实教师语音生成，形象为AI参照真人形象生成的虚拟卡通人物。三种AI生成的会话风格教学代理均采用OmniHuman-1模型，通过文本转语音技术(TTS)生成语音，通过对口型技术(lip synthesis)使语音与教学代理口型匹配。见图4，其中，真人教师的肖像使用已经取得本人同意。其余材料同实验1。
3.4 实验程序
在筛选被试阶段，仅选取场依存型学生，将其随机分为四组，分别学习相应的教学视频，其余程序同实验1。
3.5 结果
各组测验成绩、社会临场感和认知负荷见表4。
表4 测验成绩、社会临场感和认知负荷的描述统计结果 |
| 会话风格教学代理的AI生成方式 | 测验成绩 | 社会临场感 | 心理努力 | 任务难度 | |||||||
| M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | ||||
| 真人组 | 0.91 | 0.79 | 19.29 | 4.15 | 5.07 | 1.66 | 5.33 | 1.43 | |||
| AI语音组 | 0.98 | 0.72 | 18.00 | 3.95 | 4.87 | 1.53 | 4.82 | 1.67 | |||
| AI语音+仿真形象组 | 0.96 | 0.77 | 18.40 | 4.47 | 5.04 | 1.41 | 4.98 | 1.29 | |||
| AI语音+卡通形象组 | 1.40 | 0.75 | 18.44 | 3.98 | 4.62 | 1.67 | 4.91 | 1.41 | |||
在社会临场感上，四组差异不显著，F(3, 179)=0.77，p=0.513。在心理努力和任务难度上，四组差异也均不显著，F(3, 179)=0.77，p=0.512；F(3, 179)=1.07，p=0.365。
进行单因素方差分析显示，在测验成绩上，四组之间差异显著，F(3, 179)=4.05，p=0.008，$ \eta _{\mathrm{p}}^{2} $ =0.07。事后比较发现，AI语音+卡通形象组的测验成绩显著高于真人组、AI语音组及AI语音+仿真形象组，p=0.003，d=0.64；p=0.009，d=0.57；p=0.006，d=0.58；而真人组、AI语音组和AI语音+仿真形象组的测验成绩差异均不显著，ps>0.05。
3.6 小结
实验2发现，对于场依存学生，AI语音和AI语音+仿真形象的会话风格教学代理与真人会话风格教学代理同样有效，验证了假设3。AI语音+卡通形象的会话风格教学代理进一步提高了场依存学生的测验成绩，但没有影响其认知负荷和社会临场感，部分验证了假设4。
4 讨论
4.1 教学代理语言风格对不同认知风格小学生视频学习的影响
一方面，对于场依存学生而言，会话相较于正式风格教学代理更能提高其社会临场感和测验成绩，且会话风格教学代理通过提高场依存学生的社会临场感，进而提高了他们的测验成绩。究其原因，首先，会话风格教学代理提供了更多社会线索，而场依存学生对社会线索更敏感(宋淑娟, 刘华山, 2015)。故这种语言风格契合其认知特点，更易激活他们的社会反应图式，提高社会临场感。在此情境下，场依存学生更倾向于将教学代理视为与之实时对话的教师，努力理解其所传达的内容。其次，会话风格中第一人称的表达方式，有助于引导场依存学生将所学内容与自我相关信息联系起来(Kühl & Münzer, 2021)。其直接针对学生的指令和设问也契合场依存学生依赖外部引导的特点。最后，会话风格更接近日常交流(Reichelt et al., 2014)，有助于场依存学生与教学代理建立情感联系，提升社会临场感，从而改善学习效果。
但是会话风格语言并没有影响场依存学生的认知负荷水平。这可能是因为，虽然会话风格语言作为场依存学生所熟悉的自我参照线索，可以降低认知负荷，但也会吸引其额外的注意，增加认知负荷(Lin et al., 2020)，进而导致他们感知到的心理努力和任务难度没有变化。此外，依赖于小学生主观自我报告的认知负荷评估可能不够敏感，无法充分揭示会话风格语言对场依存学生起作用的认知机制。未来研究可结合脑成像技术，精准测量其学习过程中的认知负荷变化。
另一方面，场独立学生在会话与正式风格条件下的测验成绩、社会临场感和认知负荷无显著差异。究其原因，首先，场独立学生有较高的独立分析和问题解决能力，更倾向于使用自我指导、自我提问和自我监控等学习策略(Tinajero et al., 2010)。即便面对正式风格教学代理，他们仍能独立思考、自我调节学习过程，进行深度认知加工。其次，场独立学生更关注事实性信息和知识本身，而非外部形式(Evans et al., 2013)。而不同语言风格教学代理所传递的事实性信息和知识是一致的。故场独立学生对语言风格差异不敏感。
综上，研究从认知风格个体差异视角厘清了会话风格教学代理在有效性上的争议，验证了其对场依存学生的作用机制，并将研究对象拓展到了小学生群体。据此，在教育教学实践中，应综合考虑小学生认知风格选用适宜语言风格的教学代理。对于场依存学生，可优先选用会话风格教学代理；对于场独立学生，可根据其实际需求灵活选择。
4.2 AI生成的会话风格教学代理对场依存小学生视频学习的影响
首先，在传递会话风格语言时，AI语音与真人语音具有等效性(Bai et al., 2025; Castro-Alonso et al., 2021; Pi et al., 2022)。这可能是由于随着AI文本转语音技术的迅猛发展，AI生成的语音在音色自然度、语调变化、语音连贯性及发音准确性等方面已接近真人语音水平(Xu et al., 2025)。故AI生成语音可同真人语音一样，有效传递会话风格语言，激活场依存学生的社会反应图式，从而优化学习。
其次，AI生成的仿真形象与真人形象也具有等效性。这可能是由于AI生成的仿真形象在神态、面部表情和眼神运动等方面也已接近真人形象水平(Pataranutaporn et al., 2021)。人们较难分辨AI生成的仿真形象和真人形象(Nightingale & Farid, 2022)。尤其对于场依存小学生，AI语音+仿真形象的教学代理能像真人教学代理那样激活其社会反应图式，促进深度认知加工(Bai et al., 2025; Xu et al., 2025)，进而导致他们在这些条件下没有显著差异。
最后，AI语音+卡通形象会话风格教学代理比真人、AI语音和AI语音+仿真形象的会话风格教学代理更有效。其原因在于，后三组均采用真人形象或与真人高度类似的仿真形象。一方面，真人面孔作为重要的社会信息来源，会引发学生过度关注真人面孔特征，分散其注意力(Polat et al., 2025)，导致学生没有足够的认知资源处理与学习相关信息。而卡通形象较简洁且同样包含引发交互的社会线索(Li et al., 2024)，能在激活场依存学生社会反应图式的同时，将其注意力集中在学习内容上。另一方面，研究所选取的四年级小学生正处于从具体形象思维向抽象逻辑思维过渡的阶段(Piaget, 1952)。卡通形象线条简单、造型夸张的视觉特征(如，圆脸、大眼睛的娃娃脸特征)与其认知特点高度契合(Zhao & Mayer, 2025)，故提高了他们的测验成绩。
总体上，研究验证了在传达会话风格语言信息方面AI生成教学代理的等效性，并进一步将AI生成教学代理扩展到AI生成语音+卡通形象代理。据此，在小学数字化视频资源的开发中，可优先添加由AI生成语音及卡通形象的教学代理，以降低制作成本，提高学习效果。
4.3 研究不足与展望
本研究仍存在如下不足：一方面，研究所采用的测验效度较低，题目也仅有3道。未来研究应开发多种类型的后测，并结合多模态数据深入探究其认知神经机制。另一方面，本研究仅以简易方程应用题为代表性学习内容，研究结论是否适用于其他学习内容也有待验证。
5 结论
(1)对于场依存学生，会话风格教学代理更有效，可优先选择。对于场独立学生，两种语言风格教学代理无明显差异。(2)与正式风格相比，会话风格教学代理通过提高场依存学生的社会临场感，进而提高了其学习效果。(3)对于场依存学生，AI生成语音和AI生成语音及仿真形象的会话风格教学代理可达到与真人会话风格教学代理同等的效果。(4)AI生成语音及卡通形象的会话风格教学代理能进一步提高场依存学生学习效果。