# 弗莱明·瓦克模型：优点、缺点和实施技巧 > Fleming VARK模型解释说：了解优缺点，以及如何在教育和工作场所培训中应用这种学习风格框架。 **Author:** Travis Clapp **Published:** 2025-10-09 **Categories:** Instructional Designers --- 有没有注意到，有些课程只有在你改变了学习方式（例如绘制图表、大声讨论或动手练习）后才会点击吗？这个简单的转变指向了 [弗莱明 VARK 模型](https://vark-learn.com/introduction-to-vark/the-vark-modalities/)，该框架描述了四种学习偏好：视觉、听觉、读/写和动觉。 在当今的在线课程和自定进度学习的世界中，了解自己的学习风格可以改变游戏规则。尽管研究表明风格匹配并不能保证更好的结果，但反思自己的学习方式可以帮助您选择更明智的策略，保持参与度并更有效地保留信息。 本指南将引导您了解四种VARK风格，重点介绍研究揭示的内容，并分享在实际学习环境中应用该模型的实用技巧。 ## **弗莱明的 VARK 模型是什么？** 尼尔·弗莱明在20世纪90年代初创建了VARK框架，以描述人们通常如何更愿意接受信息。VARK 代表视觉、听觉、读/写和动觉。每种模式都突出显示了处理和理解新材料的不同途径。 ### **视觉 (V)** 视觉偏好涉及 **通过符号和图表学习** 而不是纯文本。图表、地图、箭头、流程图和空间布局可帮助这些学员了解联系和模式。它不仅限于照片或视频片段，重要的是结构、间距和设计，它们可以使想法之间的关系变得清晰。 ### **听觉 (A)** 听觉学习者 **在听觉或说话时最好地处理信息**。讲座、小组讨论、语音笔记，甚至单独讨论问题都可以提高留存率。他们经常通过大声重复信息或提问来学习，这不是因为他们错过了细节，而是因为表达想法有助于他们建立理解。 ### **读/写 (R)** 这种偏好强调单词—**读书和写作**。对于那些喜欢这种模式的人来说，教科书、报告、手册、论文和清单感觉很自然。许多数字资源，例如维基或大量文字的幻灯片，都符合这种风格。有这种偏好的人通常会保留笔记本，依赖字典，并重视井井有条的书面材料。 ### **动觉 (K)** 动觉偏好 **将学习与现实世界的体验联系起来**。案例研究、实验、演示、实践任务和模拟将概念变为现实。当这些学习者能够触摸、移动或直接与材料互动时，他们吸收知识的效率最高。“边干边学” 概括了这种风格——实际参与胜于观察。 ### **多式联运偏好** 很少有人只依赖一种风格。许多人使用混合物，叫做 [多模态学习](https://www.coursebox.ai/zh/blog/shi-me-shi-duo-mo-tai-xue-xi-jian-dan-zhi-nan-ji-shi-li)。存在两种模式： - **选择性多模式 **— 根据上下文在样式之间切换。例如，为法律文件选择文本，但依靠演示来完成实际任务。 - **综合多式联运 **— 每次都从多种模式中提取，处理信息需要更长的时间，但通常可以达成更深入、更平衡的理解。 弗莱明强调说，现实生活很少能整齐地装在一个盒子里。取而代之的是，VARK最适合作为反思工具，它可以帮助学习者注意到偏好，同时鼓励在不同情况下保持灵活性。 ## **弗莱明·瓦尔克模型的起源** [尼尔·弗莱明](https://vark-learn.com/introduction-to-vark/biography/) 经过多年对新西兰各地教室的观察，于1987年开发了VARK框架。在担任高级检查员期间，他曾任职 [超过 8,000 节课](https://people.math.harvard.edu/~knill/pedagogy/vark/flemingmills.pdf)。 **有件事让他感到困惑：** 受人尊敬的教师有时无法接触到学生，而经验不足的教育工作者有时会轻松建立联系。这种对比激发了他的好奇心。 弗莱明加入林肯大学后，他开始研究学习者处理信息的模式。他建立在早期的学习风格理论基础上，包括霍尼和芒福德的作品（1982年）、大卫·科尔布的体验模型（1984年）和沃尔特·伯克·巴伯在1970年代末的VAK模型。 Barbe强调了三种核心模式：视觉、听觉和动觉。弗莱明通过将视觉维度分为两个类别，即视觉和读/写来完善这一想法，并创建了一个由四部分组成的模型。 为了使其实用，他设计了 [VARK 问卷](https://vark-learn.com/the-vark-questionnaire/)，这是一项简短的自我评估，可帮助学习者反思自己的偏好。 ### **VARK 的 4 种学习风格是什么？** #### **视觉 (V)** 视觉偏好依赖于结构化图像，例如图表、图表、地图和流程图。这些学员可以有效地处理空间布局，经常回忆起符号或图形中的细节。 [互动视频](https://www.coursebox.ai/zh/blog/hu-dong-shi-pin-ru-he-su-zao-jiao-yu-de-wei-lai) 或者光靠照片并不总是足够的。重要的是显示关系的清晰视觉结构。 #### **听觉 (A)** 听觉学习者通过听力和口语积累知识。讲座、小组讨论、录音和讲故事支持他们的风格。许多人通过讨论来处理想法，有时大声重复观点只是为了加强理解。 #### **读/写®** 这个群体靠文字蓬勃发展。手册、论文、清单、文章和写得很好的笔记让人感觉很自然。这种偏好通常伴随着较强的阅读理解能力和书面沟通。清晰、结构化的讲义或摘要可以帮助这些学员取得成功。 #### **动觉 (K)** 动觉偏好与行动直接相关。实际练习、案例研究、角色扮演或模拟可产生最强的影响力。当与现实世界的任务或身体运动相关时，学习效果会持续下去。 #### **多模态学习者** 大多数学员使用 [不止一种风格](https://vark-learn.com/what-does-multimodal-mean/)。弗莱明描述了两种主要模式： - **选择性多模式** — 根据上下文切换样式。例如，阅读技术任务说明，但选择演示以获取实用技能。 - **综合多式联运 **— 每次都从多种模式中提取输入，通常在一项任务上花费更长的时间，但可以加深理解。 来自超过... 的数据 [一百万份 VARK 问卷](https://vark-learn.com/research-statistics/) 重点介绍此分布： - **视觉：** 1.9% - **听觉：** 5.7% - **读取/写入：** 3.3% - **动觉：** 23.2% - **多式联运：** 66% 有趣的是，更多的学习者表示更喜欢所有四种模式（31％），而不是那些最受欢迎的偏好动觉模式（23.2％）。这支持了这样的观点，即学习很少是一维的。 ### **VARK 模型的优点** - **简单的自我反省工具** — 鼓励学习者思考他们的学习方式和成功之处。 - **激励火花** — 帮助个人尝试不同的方法，建立信心。 - **被广泛使用 **— 全球教育和培训环境中熟悉的框架。 ### **VARK 模型的缺点** 尽管很受欢迎，但研究证据仍然薄弱。主要限制包括： - **研究的支持有限 **— 一个 [2017 年与马来西亚学生一起学习](https://www.researchgate.net/publication/319100440_Relationship_between_the_Learning_Styles_Preferences_and_Academic_Achievement) 发现学习风格与学习成绩之间没有任何联系。同样，一个 [2020年牙科学生研究](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40478235/) 报告没有明显的联系。即使是 [2023 年论文](https://jida.scholasticahq.com/article/143161) 描述可能的联系承认结果取决于复杂的因素。 - **过于简化** — 学习者经常混合喜好，因此四个整洁的盒子很少能捕捉现实。 - **自我报告问题** — 个人有时会错误地判断自己的最佳学习方法。 - **实际挑战** — 根据四个类别量身定制课程会消耗时间和资源。 - **风格胜于实质 **— 过分关注偏好可能会忽略间隔重复、检索练习或主动召回等行之有效的技术。 ### **研究到底在说什么** **大型评论也反映了同样的结论：** 将教学与报告的学习风格相匹配并不能可靠地提高绩效。教育捐赠基金会对 [学习风格的有力证据](https://educationendowmentfoundation.org.uk/education-evidence/teaching-learning-toolkit/learning-styles/technical-appendix) 非常低。 然而，对该模型的信念仍然存在。调查表明 [将近 90% 的教师](https://www.swansea.ac.uk/press-office/news-events/news/2021/01/new-review-says-ineffective-learning-styles-theory-persists-in-education-around-the-world-.php) 认为学习风格模型是有效的。吸引力在于直觉——认为根据偏好量身定制课程会有所帮助是很自然的。弗莱明本人 [警告不要过度自信](https://www.forbes.com/sites/tjmccue/2019/01/30/how-combined-learning-style-not-just-visual-or-kinesthetic-can-help-you-succeed/?sh=5f811ae67d9c)，备注： “你可以喜欢某样东西，但要擅长或不擅长... VARK告诉你你喜欢如何沟通。它没有告诉你沟通的质量。” 简而言之，VARK作为反思工具具有价值，而不是保证效果的处方。 ## **如何实现弗莱明·瓦尔克模型** 尽管有证据相互联系 [学习风格](https://www.coursebox.ai/zh/blog/ru-he-zai-gong-zuo-chang-suo-gua-ying-bu-tong-de-xue-xi-feng-ge) 要改善成绩仍然有限，了解学员更喜欢如何处理信息仍然可以指导周到的课程设计。在 [数字教育](https://www.coursebox.ai/zh/blog/ping-heng-shu-zi-xue-xi-he-xiao-yuan-xue-xi----zhen-dui-can-jia-zai-xian-ke-cheng-de-da-xue-sheng-de-you-xiao-ce-lue)，VARK 为创造多样化、引人入胜的学习体验提供了一个框架。 ### **鼓励自我反省** VARK 可以激发元认知——对学习方式的认识。鼓励学习者反思偏好有助于确定优势、挑战和改进机会。 [简短测验](https://www.coursebox.ai/zh/ai-quiz-generator)、民意调查或指导性反思练习可以帮助学生了解哪种方式对他们最有效。 ### **混合教学方法** [在线课程](https://www.coursebox.ai/zh/blog/ru-he-chuang-jian-he-xiao-shou-zai-xian-ke-cheng) 受益于组合多种内容交付模式： - **视觉：** 图表、信息图表、带注释的幻灯片或交互式流程图。 - **听觉： **讲解讲座、播客和讨论论坛，学习者可以在其中畅所欲言。 - **读取/写入： **文章、书面说明、工作表和摘要。 - **动觉： **模拟、交互式练习、虚拟实验室或基于项目的任务。 即使学习者不能完全融入一个类别，提供多样性也能确保参与度并满足不同的需求。 **专业提示： **多式联运方法通常能产生最广泛的覆盖面。 ### **提高参与度和互动** 呈现方式多种多样 [保持学习者的积极性](https://www.coursebox.ai/zh/blog/ru-he-ji-li-cheng-ren-xue-xi-zhe)。游戏化测验、交互式民意调查和真实世界场景练习在满足多种偏好的同时，强化了材料。允许学习者选择与自己的优势相适应的活动也可以提高满意度和参与度。 ### **将偏好与教学最佳实践相结合** 尽管VARK提供了见解，但它无法取代强大的教学设计。考虑一下： - 学员的先验知识和技能水平 - [明确的学习目标](https://www.coursebox.ai/zh/blog/zhi-neng-xue-xi-mu-biao-shi-li) - 研究支持的策略，例如间隔重复、检索练习和主动学习 在首选模式之间取得平衡 [久经考验的教学方法](https://www.coursebox.ai/zh/blog/cheng-ren-xue-xi-de-you-xiao-jiao-xue-fang-fa) 最大限度地提高在线学习效率。 [精心设计的内容](https://www.coursebox.ai/zh/blog/dian-zi-xue-xi-cheng-gong-mi-jue)无论VARK的配置如何，互动元素和周到的节奏仍然是成功的关键驱动力。 ### **利用 Coursebox AI 支持 VARK 的实施** Coursebox AI 使在线课程中应用 VARK 原理变得简单而高效。我们的 [人工智能驱动的课程生成器](https://www.coursebox.ai/ai-course-creator) 将文档、视频和网站转换为交互式课程，支持视觉、听觉、读/写和动觉模式。 自动测验、视频旁白和动手练习有助于在无需大量手动操作的情况下创建多模式体验。教育工作者可以 [设计在线课程](https://www.coursebox.ai/zh/blog/mian-xiang-shu-zi-ying-xiao-pei-xun-shi-de-zai-xian-ke-cheng-chuang-jian-ji-qiao) 它可以吸引所有类型的学习者，同时专注于明确的目标和主动学习，从而节省时间，同时提高参与度。 ## **使用 Coursebox AI 将受 Vark 启发的学习变为现实** 学习风格引发辩论。一些教育工作者和培训师认为VARK有助于理解偏好，而另一些人则警告说，它不应取代循证方法。尽管存在局限性，但反思学习者如何吸收信息可以提高元认知和参与度。 像这样的平台 **AI 课盒** 可以轻松创建能有效吸引视觉、听觉、读/写和动觉学习者的多模态课程。 [预订免费演示](https://www.coursebox.ai/zh/yanshi) 今天！ ## **常见问题解答** ### **VARK 还有意义吗？** 是的，VARK作为了解学习偏好的反思工具仍然很有用。尽管研究表明，将教学风格与VARK相匹配并不能提高绩效，但许多教育工作者仍在使用VARK来鼓励自我意识并设计多样化、引人入胜的学习活动。 ### **尼尔·弗莱明以什么闻名？** 尼尔·弗莱明最出名的是20世纪80年代后期开发的VARK模型。作为新西兰教育工作者和研究员，他创建了VARK问卷，以帮助学习者确定他们在处理新信息时是喜欢视觉、听觉、读/写还是动觉方法。 ### **VARK 模型的优势是什么？** VARK 模型简单易用，鼓励学习者反思他们处理信息的方式。它支持多种教学方法，激励学习者尝试新策略，并在教育和工作场所培训环境中获得了广泛认可。 [个性化学习平台](https://www.coursebox.ai/zh/blog/zui-jia-ge-xing-hua-xue-xi-ping-tai) 像 **AI 课盒** 可以帮助将VARK等模型应用到实际培训计划中，从而使学习设计更加个性化和有效。 ### **教师如何使用 VARK 模型？** 教师可以使用VARK来多样化教学方法。添加视觉效果、讨论、书面资源和动手活动可确保内容传达给具有不同偏好的学生。如果与主动回忆和间隔重复等循证策略相结合，而不是用作严格的框架，则效果最佳。为了在课程中实现同样的目标，教师可以使用现代解决方案，例如 [AI 课盒](https://www.coursebox.ai/zh)。 ### **如何识别我的个人学习风格？** 您可以填写在线提供的VARK问卷，以了解自己的学习偏好。反思过去的经验也有帮助——询问图表、讨论、文本或动手实践是否使信息更易于理解。许多人发现他们根据上下文使用混合风格。