一、引言
随着社会发展进入知识经济时代，基于终身教育和全民教育理念的非正式学习受到广泛关注。场馆（Museum）是一种基于设计的非正式学习环境，参观者通过与场馆中的展品交互和人际互动实现认知发展和情感升华[1]。近年来，国家文物局、教育部出台的系列文件指出博物馆、科技馆等典型场馆和学校教育要紧密结合，依托场馆建立研学旅行基地，充分利用场馆的特色教育资源，开发系列场馆课程[2]。然而研究发现实体场馆存在一些问题亟待解决，例如“重陈列，轻教育”、“缺乏形象化表征”、“缺少与展品的深度交互及效果探索”。因此人们期望采用更有效的技术手段整合展品背后蕴含的丰富的教育信息，并提供更智能化的交互方式以促进游客在场馆内的学习体验。
智能交互技术的发展和移动电子设备的普及推动增强现实技术（Augmented Reality，简称 AR）在不同领域得到了广泛的应用。在 2016 年《新媒体联盟地平线报告-博物馆版》将AR 技术列为六项特色技术之一，并建议两到三年内将其纳入主流场馆学习中，如科技馆、博物馆等。增强现实技术能实现展示空间及相关展品的虚实融合，通过深度交互提升用户的体验度和沉浸感，扩展参观者对场馆环境的感知范围，因此该技术被看作是场馆展品“走出”机构围墙的重要工具。尽管 AR 在正式学习领域已有大量的应用研究，但在非正式场馆学习环境的应用尚处于起步阶段，尤其是如何利用 AR 发挥展品的教育功能挖掘潜在的教育价值，以及如何通过 AR 与学习策略融合以提升场馆学习效果等方面，亟需对现有研究成果进行系统性梳理，并寻求其教育发展方向。本研究以 AR 场馆学习的实证文章为研究对象，通过系统综述，分析 AR 技术在场馆学习中的应用现状，结合场馆类型探讨 AR 技术与教学方法的有效结合，进而提出未来 AR 在场馆学习研究中的四个着力点，以其促进我国场馆建设与场馆学习研究。
二、概念界定
（一）非正式学习和场馆学习
非正式学习是相较于正式学习而提出的概念，研究者将非学校课堂情境以外的各类学习活动均列为非正式学习范畴。与正式学习相比，非正式学习更强调知识的动态变化和非结构性，学习者以一个主动建构者的身份进行文化性和社会性的活动，通过可见可触的具身学习体验对学习者的认知结构和学习经验产生深刻、持久的影响[5]。研究表明，个体绝大多数时间都处于非正式学习环境中，其中 70％—80％的个人职业技能习得都来自于非正式学习[6]。因此教育研究者寄希望于非正式学习能够改进和完善正式教育中的灌输式教学、知识脱离实践等弊端。
场馆是一个典型的非正式学习环境。美国学习改革委员会将场馆界定为自然博物馆、科技馆、天文馆、历史博物馆、美术馆、动物园、植物园、水族馆等教育有关的公共机构[7]。Falk 等在社会文化理论和建构主义理论的基础上提出场馆情境学习模型[8]，明确场馆学习的核心本质是参观者在个人情境、社会情境和物理情境不断交互和整合中实现知识理解与迁
移。
通常场馆学习内容依托于场馆中的展品、标识、工具等。依据我国现行的博物馆分类方法，可将场馆分为艺术类、历史类、自然科学类和综合类。艺术类博物馆的功能是向公众展示艺术品，并提高公众审美和鉴赏能力。历史类博物馆强调真实性和客观性，通过最大程度还原历史场景来引发参观者的情感共鸣。自然科学类博物馆的功能在于系统地传播科学知识，通过互动设计激发科学兴趣，培养参观者动手探究能力。综合类博物馆展示具有地方特色的历史文化、自然现象等，旨在传达某一地区的特色文化。不同类型的场馆有其自身独特的功能定位，因此教育研究者需要从不同场馆的知识类型和价值取向出发进行学习活动设计和教学策略的选择。
（二）增强现实技术（AR）及应用
增强现实技术融合了三维显示、位置追踪和人机交互等多种技术，将计算机生成的数字信息实时呈现在现实世界的视图上[9]。AR 技术通过运动和位置传感器（如陀螺仪、加速计、GPS 和固态罗盘等）确定用户的位置和方向，并借助移动设备的传感器功能为用户提供 AR展品体验。典型的 AR 设备有智能手机、平板，也包括谷歌眼镜、微软公司推出的全息 AR眼镜 HoloLens 等。
AR 技术可以分为两大类：基于标记的 AR 和无标记的 AR(或称基于位置的 AR)[10]。基于标记的 AR 通过摄像头捕获标记物，并在其附近实时呈现虚拟内容。标记物既可以是人工标签，也可以是自然物体本身。相比之下，无标记 AR 需要位置追踪系统的支持，通常是通过 GPS 或 Wi-Fi 定位以便跟踪与物理环境交互的虚拟对象。虽然基于标记的 AR 技术成本
相对较低且易于集成，在场馆中具有更实际和广泛的应用，但是智能技术的最新进展也在不断扩大基于位置追踪的 AR 系统应用。
AR 技术在正式学习环境中的应用，通常关注学习者的学业成绩、学习动机、参与度、认知水平及知识迁移等，具有较好的促进作用；同时指出，其不利影响在于容易造成学习者注意力分散、产生外在认知负荷、用户体验不佳等[11]。这些结论可以为非正式学习环境中的 AR 应用借鉴。近年来，增强现实技术装备及产品为场馆建设提供良好的支持。然而，场馆学习中如何更有效应用 AR 技术及其应用效果仍有待探究[12]。本研究通过梳理已有场馆学习中 AR 技术应用实证文献，进一步明确 AR 技术对场馆学习的影响作用，拟厘清如下的研究问题: （1）增强现实技术是如何在场馆学习环境中应用？（2）增强现实技术对场馆学习的影响效果如何？（3）增强现实技术是如何有效支持不同类型场馆中的学习活动？
三、研究过程及方法
本文按照 Khan 等提出的系统综述流程[13]，包括以下五个阶段：①提出研究问题；②界定文献范围；③确定文献编码方案；④报告研究结果；⑤总结研究发现。本部分重点介绍文献遴选、编码方案及编码的信度分析。
（一）界定文献范围
本研究中，符合审查要求的文章需包含两个重点：①使用了 AR 技术；②在场馆中进行了应用研究。因此本研究以增强现实和场馆学习为关键词，在 Springer、EBSCO ERIC、Elsevier Science Direct、Web of science、Wiley 五个数据库进行检索，检索的“增强现实”关联的关键词为“Augmented Reality”或“AR”，“场馆学习”关联的关键词为“Museum learning”
或“Informal learning”或“Science Center”等。本研究重点审查 2010—2021 年间的研究成果，搜索文献时间截至到 2021 年 8 月。在数据库共搜集 270 个结果。删除重复文章后，根据研究目标制定文献筛选标准，最终得到 33 篇文章，具体标准如表 1 所示：
（二）确定编码方案
为了更好地回答研究问题（1），本研究从 AR 技术应用、场馆展品内容、实证研究方法三个方面进行描述性统计分析。为了回答问题（2），本研究对包含计算效应量大小的必要统计信息（均值、方差和样本量）的文章进行了元分析，在问题（1）和（2）的基础上，进一步梳理不同类型场馆使用的教学方法来回答问题（3）。问题（1）的编码方案如表 2
所示。
（三）编码信度分析
本研究设置两位编码员独立对 33 篇文章进行内容编码以确保编码的客观性。依据编码信度系数公式为：R=（n×K）/（1+（n-1）×K），n 表示编码员的数量，K 表示平均相互同意度，即 K=2×S/(T1+T2)，其中 S 表示两个编码员编码相同数，T1、T2表示两个编码员各自的编码总数[14]。最终得到平均相互同意度 K=0.86，编码信度系数 R=0.92，表明本研究的编码具有较高的信度。
四、研究结果
（一）场馆学习中 AR 技术应用状况
1.AR 技术应用
从设备类型来看（如图 1 所示），多数研究使用手机或平板等智能移动设备，这些设备具备定位、扫描和交互等功能，可以满足 AR 体验的基本需求。另有部分研究探索头戴式显示器（HMD）在场馆学习中的应用，例如 Google Glass、Google Cardboard 等，此类设备可以为游客带来更强的沉浸感和交互性。此外，两项来自 Yoon 等的研究使用台式计算机和外接摄像头实现 AR 效果[15,16]。还有一项研究综合比较 HTC VIVE、全息显示器、3D 立体投影仪、台式计算机、智能手机五种不同类型设备对用户体验的影响[17]。每种设备使用方式。如表 3 所示。
从技术使用角度分析，22 篇文章使用了基于标记的 AR，另外 11 篇文章使用基于位置的 AR。基于标记的 AR 通常用于室内场馆中，Sugiura 等在生物标本馆中为每一个标本粘贴标签，通过平板的摄像头捕获 AR 标记来显示标本的虚拟信息[18]。或者直接利用物体自然特征识别现实对象，例如 Yoon 等利用台式计算机的摄像头捕捉真实的条形磁铁，虚拟磁场线就可出现在计算机屏幕上，随着磁铁的移动，磁场线也会移动[15]。基于位置的 AR 较多应用于户外探究活动，例如在 Chiang 等研究中，AR 系统能够检测学生的 GPS 定位，引导他们找到目标生态区域，并向他们展示相应的学习任务或相关的学习材料
2.场馆展品主题
学习主题以自然科学为主。33 篇文章中（如表 4 所示），在自然科学类场馆中开展 AR应用研究最多。其中，3 项研究的学习主题是物理知识，包括电导率、磁场和压力，主要利用 AR 技术将电子的移动、磁场的变化、空气的流动等现实中无法观察的现象可视化呈现。有 5 篇文章关注自然现象，例如天气变化、河流和海洋生态系统、星座观测以及海洋化石等。以星座观测为例，AR 系统通过手机传感器检测肢体运动，计算用户的视野范围，并在手机屏幕上创建星图，图像根据用户的身体运动而立即改变[24]。另外 8 篇文章关注生命科学教育，重在培养参观者对植物、动物的认识和了解，从而激发他们对大自然的热爱。例如在Harrington 的研究中，游客通过 AR 系统走进虚拟森林的底层听昆虫鸣叫、弯腰观看虚拟花朵的细节，并在真实世界聆听导游的叙述，在虚实融合体验中学习植物知识[22]。除此之外，还有数学展览、STEM 知识、化学工艺等主题。另外 9 篇文章探究 AR 在历史博物馆中的应用效果，例如学习某一主题的历史知识（例如军人村历史、犹太人历史、Montreal 城市历史），或者依托历史博物馆中的文物展品进行参观学习。还有 5 篇文章属于艺术鉴赏类，主要对建筑艺术或绘画展品进行鉴赏学习。总体来看，场馆学习中的学习主题是多元化的。
3.实证研究方法
实证研究以实验和准实验为主。由表 5 可知，为了探究 AR 技术对场馆学习的影响效果，多数研究开展实验和准实验研究。从参与人员来看，AR 场馆学习的研究对象已覆盖到各个年龄段，并且以混合各年龄段游客为研究对象的占比最大。从样本量来看，超过半数研究的样本量在 31—100 人之间，并且样本量达到 100 人以上的研究有 8 篇，说明场馆的开放性为AR 技术的大规模应用提供了环境基础。
实验数据收集以自我报告为主、观察法为辅。从数据收集方法来看，问卷调查法的使用最为广泛，主要用于对参观者学习体验的众多变量进行测量。研究者经常使用测试题和访谈法等数据收集方式。此外，视频、音频、系统操作记录、眼动追踪记录等多模态数据也被用于多视角反映参观者的参观历程。从测量维度来看，绝大多数研究报告了知识测试的得分情况，用于反映参观者参观前后认知层面的变化情况。其次，参观者对 AR 系统的体验感知也是研究者关注的重要维度，主要通过有用性、可用性、满意度、接受度等方面进行评价。此外，另有部分研究关注参观者的博物馆体验，并且都用到了博物馆体验量表（MES），该量表包含参与、知识和学习、有意义体验和情感联系四个维度，较为全面地反映了游客在博物馆中的体验过程。实验数据分析综合运用定量、定性混合方式。从数据分析方法来看，定量分析是研究
者最常采用数据分析方法，旨在通过对问卷、测试题等数据进行统计分析，客观描述参观者在 AR 场馆中知识学习和参观体验情况。此外，定量和定性相结合的混合分析法所占比例也较大，目前越来越受研究者欢迎。
（二）场馆学习中 AR 技术应用的效果分析 为了明确 AR 技术对场馆学习效果的有效性，本研究对包含计算效应量大小的必要统计 信息（均值、方差和样本量）的 17 篇实验研究文章进行了元分析，由于一篇文章可能把多 个因变量作为学习结果，因此共得到 32 个元分析样本。利用随机效应模型（REM）计算标 准化均差（SMD）作为合并效应值来评估 AR 技术对场馆学习的影响程度。从结果来看（如 表 6 所示），32 项研究结果的合并效应值 SMD 为 0.81，95%置信区间为[0.52，1.10]，且合 并效应量检验 Z=5.44（P<0.00001）达到了统计显著水平，表明 AR 技术对场馆学习效果具 有高等的正向促进作用。 深入探究 AR 技术对不同类型场馆学习的影响效果是否有显著差异，本研究进一步进行 了亚组分析，结果如下表 6 所示，从组间效应（Chi 2=7.28，P=0.03，I 2=72.5%）结果来看， AR 技术对于不同类型场馆学习的影响效果有显著差异，对自然科学类场馆学习的影响效果 更大（SMD=1.04，P<0.00001），其次是艺术类场馆学习（SMD=0.59，P=0.0001），而 AR 技术对历史类场馆学习效果的影响最小，且没有统计学意义（SMD=0.26，P=0.17）。
（三）不同类型的场馆中教学法的应用
为了明确 AR 技术如何有效支持不同类型的场馆学习活动，本研究进一步梳理了 AR 场馆学习中用到的教学方法，结果如图 2 所示。探究、发现活动是自然科学类博物馆的主旋律，典型应用模式如 Chaing 等设计了关于水生植物观察的五个探究学习步骤：提问、调查、探究、共享和反思，AR 系统有效地支持探究学习活动的开展[23]。此外，体验式、游戏式和协作式教学法在自然科学类博物馆也经常会用到。这些教学法的共同点都强调参观者主动参与学习过程中的重要性。在历史类博物馆中，体验式、叙事式、历史推理等教学方法比较常用。在艺术类博物馆中，有 2 篇文章基于启发式教学思想，例如在游客欣赏绘画展品的时候借助AR 提供艺术鉴赏的方法，这样可以启发游客以更深入的视角鉴赏艺术品。
五、研究结论及分析
（一）AR 技术应用聚焦在体验度强的场馆学习环境创设
1.智能移动终端是 AR 应用的主流设备
智能手机和平板是最主要的 AR 体验设备，这与 Goff 等研究结论一致[48]。近年来，智能移动设备的普及推动了 AR 技术在场馆中的应用。Bowman 等发现， 98%的博物馆参观者拥有智能手机或平板电脑[49]，这满足了参观者访问 AR 技术的基本要求。然而，Sugiura等研究指出，在参观中手持电子设备不太方便、显示屏幕尺寸较小等问题[18]，这在一定程度上影响了用户的使用体验。针对这些问题，AR 眼镜作为一种可穿戴设备，可将虚拟信息直接叠加到物理世界。尽管此类设备的计算能力有限且大多数应用程序仍然非常基础，但是未来 AR 眼镜在场馆中有着巨大的应用潜力。如杭州良渚博物院引进全球首款智能 AR 导览眼镜，该眼镜搭载了 AR 智慧导览应用，能够为游客带来 AR 特效、数字沙盘、AR 地图导
览等虚实结合的功能体验。
2.有标记/无标记的 AR 技术支持不同类型的场馆学习活动
研究发现，基于标记和基于位置的 AR 有不同的应用场景：基于标记的 AR 技术通常用在室内场馆中，例如历史类和艺术类博物馆，旨在为参观者提供更多与展品相关的多媒体信息，借助这些虚拟信息增强其对真实环境的感知，尤其促进参观者对展品概念知识层面的掌握[39]。但是需要注意的是基于标记的 AR 依赖于特定的标签并对环境中的光线比较敏感，因此要确保在标签附近的光源稳定。基于位置的 AR 更适用于户外环境，例如动植物园、天文馆等，借助设备的 GPS 或 Wi-Fi 功能实时识别用户的位置，为参观者提供路线导航信息，基于位置的 AR 不限制于标签的识别，因此更具交互性和动态体验感[50]。但是基于位置的AR 受限于传感器精度，这可能导致真实对象和增强对象之间对齐效果不佳。AR 技术的选择取决于场馆学习活动的诉求是关注知识获取还是环境动态感知。
3.聚焦于大样本的媒介对比研究，多模态数据分析是探索方向中的新热点研究对象以混合各年龄段、大样本量为主，这是因为博物馆和科技馆是面向全体公民的开放性场所，场馆中的客流量比较大，其中包含了儿童、成年人等多个年龄段的游客，同时也说明了场馆是实现公民终身学习的重要场所。这种覆盖多年龄段的大样本数据在一定程度上保证了研究结果的普适性。从实验设计来看，多数研究通过实验和准实验研究来探究是否使用 AR 技术对场馆学习效果的影响，定量分析是最常使用的数据分析方法。对于场馆学习效果的分析既包含知识测试、自报告问卷等方式收集到的结果性数据，也有眼动、视音频、系统操作记录等过程性数据，例如 Chang 等收集了参观者在参观绘画展时的视频数据，用于描述参观者在不同展品面前停留时间和行为动作，以此构建参观者的行为模式[43]。这些数据较为全面地反映了参观者在场馆学习中认知、情感、行为等方面的变化，但是缺乏对参观者内部认知加工和知识建构过程的关注。
（二）AR 技术的场馆学习效果具有高效应量，但呈现多元化差异
- AR 技术对场馆学习效果具有高等正向促进作用
元分析结果得出，AR 技术对场馆学习效果的合并效应量高达 0.81，这一结果在综合多项实证研究结果的基础上客观地肯定了 AR 技术在场馆学习中的应用价值，该结果与 AR 在正式教育中的元分析结果基本一致[51]。但是和正式教育情境不同的是，场馆学习的知识依赖于展品资源，而仅依靠展品本身并不能传递更多的教育信息[52]。AR 技术在场馆中的作用正体现在对展品的二次解读，通过增强参观者与展品之间有趣的互动体验，以促进参观者知识的内化和建构，从而将展品的教育功能最大化实现。此外，有两项研究并未得到 AR 正向影响学习的结论：Harrington 等研究发现，AR 组和非 AR 组学生的实际测验成绩无显著差异，而感知学习的得分 AR 组显著高于非 AR 组，说明尽管 AR 技术没有显著提高参观者对概念知识的掌握，但是一定程度上增强了学生的感知学习体验[22]。Yu 等研究发现，使用 AR导览系统的学生比使用音频导览的学生在学习成绩的记忆维度得分更高，而在理解和分析维度的得分两组并未出现显著差异，这可能因为参观者第一次接触军事社区知识，尚不能很好实现知识迁移[19]。 - AR 场馆学习效果因场馆类型呈现多元化差异
AR 技术对学习效果的影响在不同类型场馆环境下有显著差异，AR 在自然科学类场馆中能够更大程度发挥其技术优势。这是因为自然科学类场馆中包含很多宏观和微观的现象，这些现象难以通过传统媒介方式（图片、文字或视频）带给参观者更丰富深刻的学习体验，但是 AR 技术可以将遥远的星系、微粒的结构以及神秘的磁场等现象动态呈现在游客眼前，甚至可以置于游客手中进行交互操作，这种“身体在场”的具身学习体验可以帮助参观者实现深度有意义的学习[53]。研究表明，AR 技术对历史类场馆学习效果未产生显著影响，进一步分析发现，AR 设备的可用性以及内容呈现形式是影响学习体验的重要因素，Yu 等研究指出Google Cardboard 看到的视野范围有限，长时间佩戴会造成不适感[19]。此外，历史类场馆中陈列着数以百计的文物展品，参观者在接收、处理大量展品信息外，还需要使用 AR 系统进行一系列操作，对于参观者来说会占用更多的认知资源[18]。因此，AR 资源开发者应考虑如何利用 AR 系统帮助参观者在大量展品信息中选择、组织和加工最有用的信息，从而避免“走马观花式”游览。
（三）AR 技术融合教学法，可提升场馆学习效果
媒体研究领域一个突出的观点是 Clark 等认为媒体本身对学习没有影响，仅作为信息传达的载体，而教学方法是实现有效学习的关键，该观点指出了教学方法在学习过程中的重要地位[54]，并得到 Klingenberg、Meyer 等研究结果的支持[55-56]。因此在场馆学习过程中，AR技术的有效应用应综合考虑 AR 技术特征、教学方法以及场馆自身的教育功能定位。
1.自然科学类场馆中强调体验式、探究式活动创设
科技馆依托参与体验型展品，旨在让观众通过动手实践获取对科学研究过程的直观经验[57]。自然类博物馆借助标本、化石等展品呈现自然现象，需要参观者通过考察这些标本和化石的特点了解自然世界的演进历程。因此，“体验”和“探究”是自然科学类博物馆的活动主体。AR 技术应在实体展品的基础上，将抽象和复杂概念形象化叠加到现实世界中，还
原科学家对科学现象的探究过程，提供参观者动手操作的机会，将知识转化为具身行为参与。除了 AR 技术支持之外，有效学习效果的发生离不开适当的教学方法，在自然科学类博物馆中可以开展探究式学习、项目式学习、任务驱动式学习等。例如 Yoon 等的研究是为了让参观者发现流动空气的速度和压力成反比的规律，参观者将一个物理塑料球放置在鼓风机的快速移动空气和房间里缓慢移动的空气之间，发现它可以漂浮在空中，AR 的作用是将空气的流动方向以箭头的形式实时呈现在显示屏上，这一过程使参观者在与塑料球和 AR 设备的交互中体验了发现科学现象的过程[16]。
2.增强历史类场馆中参观者的情境感知
历史类场馆中学习的多是概念性和事实性知识，参观者需要对陈列在玻璃橱窗内的众多展品进行有选择地组织、加工和处理。AR 技术在历史类场馆中应充分利用其自然交互特征“打破”玻璃橱窗的阻隔，拓展参观者的视觉感知范围和信息接收渠道，实现对展品多角度的观赏和学习。为促进参观者的深度参与，可以利用 AR 技术创建一个与场馆历史背景相关
的学习情境，借助角色扮演、游戏通关、交互叙事等教学法开展学习活动。例如在 Harley等研究使用的城市博物馆AR 系统可以在现实世界中呈现该城市 1900 年的多媒体资源信息，使学生在新旧城市变化的情境中体验历史变迁，从而增强学生的历史推理能力[40]。
3.促进艺术类场馆中参观者与展品的深度对话
在艺术类博物馆中，参观者需要运用个人感官和审美积累，从艺术的角度审视和理解展品。AR 技术的应用在于如何架起作品与参观者之间的桥梁，促进参观者与艺术品之间的深度对话。因此在艺术类场馆中，AR 系统应提供给参观者关于艺术品的背景信息，并且可以在系统中嵌入一些艺术鉴赏方法和案例作为学习支架，如提示、解释性会话等带动观众从不同角度解读艺术品。例如，Chang 等研究中的 AR 系统可以查看艺术品的评论信息，帮助参观者分析艺术品的意义，并提供类似的图片辅助参观者进行比较和价值判断[43]。与之对应的教学法可以是启发式教学、支架式教学等。
六、研究展望
现代信息技术的发展推动场馆教育不断创新，增强现实技术引入场馆学习将成为一种趋势。我国亟须借鉴国际已有研究经验，在数字化场馆资源建设和 AR 场馆科学研究等方面加强。基于研究结果，论文对未来研究方向做出以下四点展望。
1.强化具身体验的 AR 学习资源建设。场馆学习是一个包含视、听、触觉等多感官参与的学习活动，未来研究有必要在 AR 支持的场馆学习环境中重新审视多媒体认知理论提到的双通道（视觉、听觉）假设。具身认知相关研究指出，当学习者执行手势活动时会潜意识将一些认知负荷转移到额外的认知系统（即运动-手势系统），通过放弃与语言-听觉和图形视觉通道相关的资源，减少了对学习者工作记忆的需求，以帮助长时记忆中更高质量的图式发展[58]。尤其是在科技馆中，学习者对科学概念的理解不应只停留在视、听觉感知层面，而应借助身体运动建立和强化认知图式。因此，AR 场馆学习资源开发要充分发挥 AR 技术的自然交互特性，创建能够调动学习者身体参与的有意义的学习活动，而不仅仅停留在对展品的三维模型重建上。
2.多模态数据分析全面挖掘场馆学习过程。通过综述发现，现有研究更多关注学习者在场馆学习中知识的获取和情感态度的变化情况，对于 AR 技术支持下的人机、人际交互过程还有待深入探索。乔爱玲采用 ITIAS 互动编码系统对博物馆课程视频录像进行编码分析，挖掘教学交互行为模式[59]。Pardos 等利用 RNN 分析学习者对触摸屏的操作记录，进而预测学习者使用的学习策略[60]。这些研究为分析 AR 技术环境下的人机、人际交互提供了思路。未来研究可在 AR 系统中嵌入学习评估、实时监测、操作记录等过程性数据，借助可穿戴设备和智能感知技术实现场馆空间中参观者行为、生理和心理数据的全方位捕获，利用人工智能技术深度挖掘学习者的行为模式和师生、亲子、同伴互动模式，有效还原参观者整个参观状态的全貌，探究参观者的知识建构和认知发展过程。
3.重视 AR 技术与教学策略的有效结合。AR 技术支持下的场馆学习环境包含了丰富的展品信息和媒体资源，学习者如何主动选择、组织和整合有效信息进而实现深度学习，这依赖于场馆学习活动的设计与教学策略的有效应用。已有研究证明，生成性学习策略如自我测试、总结等具有较强的任务导向和脚手架作用，能够有效引导学生进行信息加工和处理[61]。未来研究应基于不同场馆类型的教育功能定位来探讨 AR 技术与其他策略，如概念图、任务单、角色扮演等的有效整合，开展基于设计的教育研究范式，在“设计-实践-改进-实践”中形成典型的场馆学习案例，并进一步推广应用。
4.从学习科学视角揭示 AR 场馆学习中的知识建构过程。场馆学习本身是一个复杂的学习过程，尤其是将 AR 技术引入场馆中，参观者通过 AR 技术感知、物理空间感知和同伴社交感知引发个体内部的学习体验，进而带来行为、认知层面的改变。未来研究要回归学习过程本身，结合学习理论以构建 AR 场馆学习对学习效果的影响机制模型，探究在 AR 支持的场馆学习环境中技术因素、认知因素、情感因素以及学习结果之间的相互影响关系，以获得对场馆学习中知识构建过程更科学的解释。本研究运用统计分析、内容分析以及元分析方法对 33 篇 AR 场馆学习研究文章进行综合分析，回答了三个研究问题，并基于研究结果进一步提出未来研究的四个着力点。此外，本研究存在两点不足：（1）分析的文章数量较少，一方面是因为目前 AR 场馆应用处于早期阶段，另一方面是因为本研究制定了较为严格的文献筛选标准。（2）本研究主要从 AR 技术应用的视角出发，未对场馆学习自身的理论发展作出深入分析。未来可以在更多实证研究的基础上构建基于 AR 技术的场馆学习理论框架，为后续的研究提供指导意义。