（1）有无行为投入会对理解测试成绩造成显著性影响，可以通过暂停行为投入促进学习者新知理解层次的认知，降低多媒体设计成本。
（2）答题行为投入方式最能够促进不同类型学习内容的早期加工。答题行为投入影响后期加工，增加注视次数，提高注意力。
（3）对于陈述性学习材料，只有高行为投入方式才会有促进陈述性知识内部关联迁移的作用。
（4）答题行为投入会影响早期加工，降低信息搜索难度，使用暂停行为投入方式并不能降低学习内容的难度或提升搜索效率。暂停行为投入的交互控制方式对早期加工并无明显促进作用，暂停行为投入无益于早期加工行为。
（5）无论是对前面内容的提问，还是指向后续教学内容，提问的形式本身就会促进深度学习。
（6）程序性知识的深度学习效果比陈述性知识更加依赖于学习者的行为投入，为程序性知识设计更加深度交互、沉浸式体验的行为投入表征方式，加速学习者对于程序性知识的深度学习进程。
（7）程序性知识的深度加工过程对行为投入因素本身非常敏感，通过暂停的行为投入就可以在较低程度上促进程序性知识的深度加工。而行为投入要素的引入并不能最大程度上促进程序性知识的高水平加工，程序性知识的深度学习效果受到行为投入水平的直接影响。(www.xing528.com)
（8）多媒体画面语言表征答题行为投入方式可以促进不同知识类型的内部关联迁移，实现深度学习。随着表征程度的深化，学习者的深度学习效果也在随之提升。
（9）深度学习效果的变化，与评价工具中的任务对记忆的要求有显著性关系。
（10）深度学习效果的变化与线索的应用有显著的关系。利用行为投入揭示出线索存在于内容中，也存在与内容主题界面之外，相比较内容区域的不断更新，区域外的线索更加清晰、完整。在线索的信息载体作用的基础上，加入行为投入要素，会在促进深度学习的作用上取得更加令人满意的深度学习效果。
（11）学习者通过多媒体画面语言表征的形态进行行为投入的过程，也正是深度学习的过程，也是深度思维训练的过程。多媒体画面语言表征如果能够起到辅助“解释”如何从新知学习任务向新问题解决任务迁移的实质，提高学习者对新知内容的实用性感受，就可以提高解决问题的速度，提高迁移成功的几率。需要注意的是，这种辅助“解释”并不是直接揭示，而是借助多媒体画面语言的再现功能、形象功能、控制功能、参与功能等引导学习者主动解释，并体会“主动解释”的行为带来的问题解决能力的变化，形成动机和行为投入的良性循环。
（12）行为投入的多媒体画面语言表征要尊重学习者的体验感，促使学习者主动参与、积极投入，被动接受和缺乏主动、积极、批判性地建构都会阻碍深度学习。
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