• 泛在学习及其资源建设新需求

    普通
    • 普适计算

             普适计算是信息空间与物理空间的融合,在这个融合的空间中人们可以随时随地、透明地获得数字化的服务[ ]。普适计算是虚拟现实计算的反面。虚拟现实计算致力于把人置于计算机所创造的虚拟世界里,普适计算则是反其道而行之——使计算机融入人的生活空间,形成一个“无时不在、无处不在而又不可见”(Anytime,Anywhere,Invisible)的计算环境。在这样的环境中,计算不再局限于桌面,用户可以通过手持设备、可穿戴设备或其他常规、非常规计算设备无障碍地享用计算能力和信息资源。


             普适计算技术在教育领域的深远影响就是教育的泛在(Ubiquitous)化,目前的e-Learning的模式类同于虚拟现实计算,教育者搭建起学习平台,将教学内容数字化,通过教学平台进行有效的教学管理,学习者通过专门课堂或登录到学习平台上进行学习,学习到的知识在日后工作和实践中应用,通过搭建虚拟学习空间来实现学习;而u-Learning则通过普适计算技术,构建信息空间与物理空间相融合的无缝学习空间,学习的发生、学习的需求以及学习资源无处不在,学习与生活、工作是融合在一起的,当学习者遇到任何实际问题需求,学习者可以得到普适计算环境的随时、随地的支持。普适计算技术的发展,将对学习产生重大影响,我们正朝着一个情境感知泛在学习空间AULS(Ambient Ubiquitous Learning Space)的生态环境迈进,未来的学校、图书馆、教室、会议室、博物馆,乃至于流通的商品,都能主动发射自身的知识和信息,每一个学习者都沉浸到现实世界和数字世界交织的信息生态环境之中。通过情境感知的移动设备,学习者可以轻松地感知并获取学习对象的详细信息和学习内容,利用头盔式显示器、穿戴式电脑或其它设备,提供一个新的、虚拟与现实交织的学习空间,并利用位置跟踪器、数据手套、其它手控输入设备、声音等使得参与者产生一种身临其境、全心投入和沉浸其中的感觉。并透过无所不在的智能网络,利用对话、实践社区、协作学习、社交过程的内化、参与共同活动来实现于社会学习。从这个意义上来理解,我认为泛在学习就是在无所不在学习情境空间中,在自然的生活场景中,学习者透过情境感知设备与情境相关群体或智能知识主体以自然的方式交互,共享和构建个体认知网络和社会认知网络的过程。[ ]

    • 泛在学习的特征


                泛在学习最大的特点就是泛在性和情境感知(Context Sensitivity),泛在指是表面上学习无形,它们交织在日常生活中,无所不在,人们很难察觉出它们的存在;情境感知意味着能够从学习者的周围收集环境信息和工具设备信息,并为学习者提供与情境相关的学习活动和内容。通过谈话、电视、报纸、观察世界,甚至经历事故或身处尴尬境遇,我们都能获取信息。人们学习是为了解决生活中一个个的情境性问题,或是想要更好、更有效地开展一项日常事务。支持学习的技术应该能够像学习一样自然而然地融入到日常生活中去。有效泛在学习的发生依赖于泛在学习环境的创设,从学习环境的分类来看,泛在学习环境属于深入层次较高、学习的移动性最高的一种学习环境,而构筑这种学习环境的基本要素主要包括泛在通讯网络、学习终端机器、学习资源等三部分。泛在学习的泛在性、情境感知及其以现实问题解决作为核心价值的本质特性,都昭示着当前e-Learning中单点集中存储按照层次目录结构组织呈现的学习资源已经无法适应未来泛在学习的发展,泛在学习对学习资源提出了新的需求和挑战。

    • 泛在学习对学习资源的新挑战

           1.如何满足无限群体的个性化学习需求? 
              与传统E-learning不同,泛在学习环境下的学习者是一个无限扩充的群体,每时每刻都会有新的用户产生而且同一用户在不同的时间和地点又会有不同的需求,要想满足不同群体的个性化需求,海量丰富的学习资源是基本保障。然而,任何机构或组织都无力全部承担泛在学习环境下学习资源的建设任务。泛在学习对资源量的硬性要求使我们必须改变当前学习资源由专家或某机构单点生产出版的建设模式,让学习者本身成为学习资源的建设者和使用者,发挥集体的智慧和力量“群建共享”学习资源,最终形成一个可以无限扩展的资源生成链条。

    图 2 资源生产链


             资源量的无限扩展仅仅是满足个性化学习需求的必要条件。对于每个学习者个体来说,其所需要的资源量是有限的,为了从无限的资源网络中挑选有限量的适合学习者计算设备浏览的内容给学习者,这就涉及到另一个问题,即资源的智能性和适应性。泛在学习环境下的学习资源相对于传统的素材资源,除了需要具有元数据描述功能外,在资源本身智能性的挖掘上也需要大大增强。一方面,资源要能够根据用户所用设备的物理参数信息,自动推送适合格式、适合数量的学习资源,实现技术环境的自动适应;另一方面,资源要能够根据不同用户的不同操作,进行不同的反应(比如呈现内容的顺序、内容块的大小、反馈信息等),实现个性特征的自动适应。

           2.如何实现学习资源的动态生成与生命进化?
          传统的e-Learning学习资源是静态的、结构封闭的资源,内容更新迟缓,用户难以进行个性化编辑,学习过程中产生的大量生成性信息,如用户对特定文本的注释信息、添加的学习内容、讨论信息、答疑信息等,只能随着学习进程的结束而消失。未来泛在学习环境中的学习资源要能够实现动态生成和不断的进化发展,变静态封闭的资源结构为动态开放的资源结构,用户可以协同编辑资源内容,学习过程中产生的生成性信息也可以共享,实现信息资源的持续性链接,即学习者可以在任何时间、任何地点从任何智能资源空间中提取所需要的学习资源,保证学习过程链的延续。另外,通过元数据标识借助语义分析技术实现资源结点间的动态链接,自动构建无处不在的资源智能网络空间,让每个资源“细胞”通过资源链的不断建立和丰富持续共享信息、持久生长。 


          3.如何构建无处不在学习资源空间?
           泛在学习使人类可以在任何时间任何地点通过任何移动显示终端,随意获取当前所需要的学习资源。传统的单点集中式资源存储模式无论从资源存储量上还是从资源获取的快捷性上都无法满足泛在学习的要求,这就要求改变当前的资源存储模式为分布式网络存储。物理空间中存在无数多的资源存储结点(数据库服务器、个人电脑、移动存储设备、公共信息平台等),每个资源结点通过无处不在的泛在通讯网络建立链接,构建成一个无限大的资源智能网络空间。学习者可以轻松获取当前急需的学习资源,而无须关注资源来自哪个学习平台。需要说明的是,资源智能网络空间中的结点是彼此关联的,学习者还可以学习与请求资源相关联的其它学习资源。


            4.如何支持非正式学习中的情境认知?
            与正式学习中知识的专业性和严谨性相比,泛在学习涉及的知识更加生活化和实用化,学习的情景更加真实,学习可能是阅读一条奥运新闻、了解一份菜肴的制作过程、查询某国家的地理位置、背诵几个英文单词、了解某个文物的历史等等。为了支持用户的非正式学习,学习资源的设计与建设要更加注重情境性和连通性,用户可以通过情境感知设备(数据手套、头盔式显示器、手控或声控输入设备等)方便的获取与学习内容相关的知识集合(用户感知的不是一个单独的知识点,而是与知识点相关联的知识网络)。

            5.如何实现不同微内容基于语义的自然聚合?
            学习者需要的是能够及时解决生活、工作中现实问题的片段性知识。因此,泛在学习环境下学习资源的粒度要更细,用户无须花费太长时间便可以在不知不觉中学完一个知识点。另外,通过设定主题词,借助一定的语义分析功能,可以查找具有相同或相似主题的学习资源,并自动建立联结,从而使资源实现基于语义的自然聚合。内容微型化和基于语义的自然聚合将成为未来泛在学习资源设计与建设的重要趋势。

            6.如何共享学习过程中的人际网络和社会认知网络?
           泛在学习网络系统主要包括四个子网络,即通讯网络、资源网络、人际网络和社会认知网络。四个网络从内到外,内层网络是外层网络建立的基础,可以为外层网络提供支持。下图描述了泛在学习网络系统的结构:

    图 3 泛在学习网络系统


               通讯网络是整个网络系统的基础网络,负责底层数据传输;资源网络是在通讯网络基础上由各学习资源结点基于语义关联形成的可无限扩展的内容网络;人际网络主要是由学习相同或相似学习内容的学习者群体构建基于无处不在的资源网络和通讯网络构建的;社会认知网络是在人际网络基础上建立的聚集了所有学习者的认知的智慧网络。未来的泛在学习,不仅要实现通讯、资源层面的共享,还要实现人际层面、社会认知层面的共享。社会建构主义理论指出,学习是学习者基于一定的社会文化情境,在与学习环境的互动中自我建构意义、共享和参与社会认知网络的过程。未来的泛在学习不仅仅是基于资源的自主学习,还包括与学习网络空间中的任何其他实体的互动和交流。学习资源除了作为知识的载体外,还要能够成为建立人际网络的中介点,即不同的学习者可以透过资源,与学习该资源的人建立联系,组建可以无限扩展的社会认知网络。学习资源要成为人际网络的中介,设计上一方面要能够记录、跟踪学习该资源的所有学习者信息,自动构建基于该资源结点的学习群体空间;另一方面,要能够与其他包含相似知识内容的资源结点自动建立链接,融合彼此的学习群体空间,最终实现整个泛在学习网络系统全方位的共享。

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