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学习资源建设发展大趋势(下)*

2014-08-15余胜泉

中国教育信息化 2014年3期
关键词:学习者个性化资源

余胜泉

(北京师范大学 教育技术学院,北京 100875)

(续接1月上月刊)

七、从资源到认知网络

目前的网络学习环境主要着重于为学习者提供不同主题的信息实体,学习者从这些信息中获得知识,但人与人之间彼此是分离的,学习者在网络学习中能够得到的只是这些信息实体中所承载的知识。学习的发生是一定的情境中,而情境又包含着大量相互联系的学习资源与学习者。学习的发生不仅仅存在于浏览学习内容,也发生在学习者之间的交互过程中,围绕学习资源交互而生成的人际网络也是十分重要的学习资源。

如何能让学习者持续性地获得知识及知识的变化发展,这就需要一条能获取和维护能够持续得到知识的“管道”。在知识更新速度越来越快的今天,学习者关注的不应只是网络中的信息实体,学习者还应该能够通过其所关注的信息实体去发现与这些信息实体相关的人,这些相关的人可能是信息的创建者,对信息进行二次编辑的协作者,在该信息所属领域具有权威地位的专家,或者是同样关注该信息的人。这些关键人物是学习者与信息网络的中介者。而学习者则可以通过这些信息相关用户再去发现相关的信息,通过相关信息再去发现相关用户,从而将与特定主题信息相关的人不断地链接起来,构成一个由不同角色的用户组成的用户网络。通过这些关键人物,学习者得以进入到信息网络中来,同时也在生成自己专属的人际关系与知识关系。通过这种方式形成的用户网络并不是孤立的,它与相关的信息网络相互作用,共同演化。并且这种通过相关信息的链接不断地将相关用户链接起来的方式将可进化的物化资源与人力资源结合在一起,构成一个可以动态演化、自我发展的知识关系网络,当网络聚合到一定规模和深度时,网络自身将拥有社会智能。学习者获得相关信息的过程,也就是学习者与知识网络发生交互的过程。因此,为学习者提供快速获取信息的途径而不是单纯地提供学习资源,而且要提供围绕学习资源交互的人际信息、专家信息,将成为网络环境下资源建设的一个新要求。换句话说,就是向学习者提供一个通向由知识与人连接的知识关系网络的接口,学习是共享和构建个体认知网络和社会认知网络的过程,个人的知识组成了内部的认知网络,无缝学习空间中的资源与其他学习者构成社会认知网络,学习者在与知识交互过程中,完善和改进自己的个人认知网络,同时也构成社会认知网络的一部分,从而与他人一起分享和构建了社会认知网络[18]。

由信息链接到人的链接形成的知识关系网络体现了物化资源与人的资源的联通,构建了一种基于知识的社会网络KNS[19],在该网络中的人不再是单纯的关注信息,而是基于知识与知识相关的人形成关系网络,知识成为人的链接通路。并且这些通路具有动态适应、动态调整的智能性。人不再是单纯获取信息实体的孤立的个体,而是与相关人建立链接,从而获得动态的、不断发展、不断演化的信息。这样不仅可以让用户了解相关信息不断变化的态势以及相关用户组群的变化,而且能够有效降低人在网络学习中的孤独感,帮助学习者建立归属感。并且通过这个知识与人相互作用、相互交织的网络,用户可以不断地获取所需知识,从而不仅掌握相关的知识,而且掌握了学习的方法和获取知识的途径。在用户不断参与的过程中,这张网络也在不断地演化和发展,从而变得更加具有适应性和智能性,满足学习者不断发展的学习需要。

由此可见,在未来的网络学习中,学习资源将不仅仅是学习者学习的内容,学习资源将同时成为连接相关学习者的基础,学习者可以通过其所关注的学习资源链接到相关的学习者以及专家,形成知识关系网络,从而达到持续地获得相关知识以及知识的变化发展的目的。

八、从结果到过程

学习不仅仅是获得知识,也是形成能力的过程,学习过程的体验与参与,对个体综合能力的发展至关重要,学习不仅要关注结果,更需要关注学习的过程。未来的学习者将不再只是关注考试成绩,而是更加注重问题的解决能力的形成,这将使得学习过程比学习结果更加受到人们的关注。人们从关注学习结果到学习过程的转变使得学习资源也不再仅仅是简单的呈现学习内容的载体,将进一步从对学习结果的支持转向对学习过程提供相应支持,例如为学习者提供相应的学习活动支持学习者知识的建构,记录学习者与学习内容交互的过程性数据,为学习者提供基于过程的评价支持等。

技术的迅猛发展为学习评价提供了新的支撑环境,同时也给学习评价的方式带来了新的变革。评价的焦点从关注结果向关注过程发生了转移。这种关注学习过程的评价,不仅仅是在行为操作与思维操作之后给出价值判断,更重要的是其中隐含对学习行为的肯定与否定以实现对学习行为的修正与引导,同时也将价值教育以及价值关怀融入其中。[20]这种评价取向的变革,要求我们能够记录学习者学习过程的所有数据,包括学习资源利用、自主学习、小组学习、同伴交往、学习反思、学习成果、教师评价、家长评价、同伴评价等信息。基于这些过程信息,构建学习者的成长记录袋,从而实现评价向学习过程的转移。

传统的网络教学平台集中在课程的内容管理、传递和呈现上。虽然利用多媒体技术教学内容得到较好的呈现,但对学习者学习过程的跟踪与管理却远远不够,平台和课程处于隔离的状态。平台无法跟踪与管理学习资源的运行情况,学习资源也无法把相关的信息传送给平台。在这种情况下,平台无法了解学习者的学习表现,也无法根据学习者特征动态地做出相应的调整。

学习者学习过程中蕴含了大量的实质性教育教学信息,这些信息对于指导教学和学习有重要的指导作用。目前学习资源发展的重要趋势是具备开放的结构,能够嵌入过程数据采集的代理,以便学习过程的交互数据可以被追踪。如SOCRM的运行时间环境API提供了对学习资源交互过程的数据记录与交换,为我们对学习者学习信息的采集提供了标准化的方法。学习资源交互过程数据的采集是可以通过对学习者学习过程的跟踪管理,获取学习过程的各种信息,并通过分析将隐含于学习过程中的有关教学和学习的信息清晰化、明确化,为教师和学生提供及时的反馈信息来调整教学和学习,为学习诊断提供基础。

通过可追踪过程数据的学习资源,在线学习系统可以获取大量学生学习行为、学习轨迹与路径等过程性数据信息。通过对这些过程性数据的分析,我们可以从学习者行为角度了解学习过程的发生机制,并用来优化学习[21];同时基于这些过程性数据,我们可以更好地对学习者进行过程性诊断以及学习轨迹和学习路径的推荐。而有关这一领域的研究正日益成为教育技术领域的研究热点——学习分析(Learning Analytics),借助各类数据收集与挖掘工具和分析技术手段的松散结合,研究学生的实际参与、表现和进展情况,以理解动态学习环境所带来的复杂性、多元性和信息的丰富性。目前国内有关学习分析的实践研究仍处于起步阶段,国外已经有一些有关学习分析的研究项目,如美国普渡大学的Course Signals项目、澳大利亚卧龙岗大学的Social Networks Adapting Pedagogical Practice项目、美国马兰里大学巴尔的摩分校的Check My Activity项目等。信号灯项目(http://www.itap.purdue.edu/learning/tools/signals/)是基于 Blackboard平台和Course Signals系统,跟踪学习者的学习过程,实时向教师和学习者提供课业任务相关信息,对某些方面存在潜在危险的学生发出警示并实施干预措施。

因此,随着学习资源越来越数字化、网络化、微型化,以及基于网络的学习方式的普及,学习资源的建设应该从过去对学习结果的支持转向为面向对学习过程的服务支持,从而更好地支撑过程性学习评价的发展。

九、从通用到个性化

人类进入到信息社会,信息和知识正在以指数形态加速爆炸,在海量信息和知识中,选择成为一个人的重要能力,信息的遮蔽效应越来越严重。反应在学习领域,学习资源的适应性、个性化服务,越来越重要,学习资源在表征形态、元数据描述上,正在发生重大变化。

目前学习资源的描述是基于静态结构的元数据模型,只能对最通用的属性进行描述,而无法根据不同的学科领域和应用场景,予以更丰富的描述。对资源结构的组织,采用静态的分类和线性或树形的结构,只能表达最简单的资源关系,缺乏语义信息的利用,无法满足用户从多个视角检索和利用资源。

随着泛在学习、移动学习的发展,它们对情境性、个性化的学习资源提出了强烈的需求,建设海量的个性化的学习资源库已成为未来学习资源建设重要课题的发展方向。学习资源管理总体趋势是在资源中附加语义信息,使其具备被机器识别和自动处理的能力,为智能检索、匹配、联结、发送等过程提供数据基础,能够实现与特定学习情境的智能适配,实现按需学习。学习资源将具有情境性和个性化等特征,以往的通用的学习资源很难满足处在不同情境中学习者的个性化的学习需求。学习资源的个性化还体现在对学习终端的智能适应,能针对学习者使用的不同终端,能将资源转换为适合的格式(例如视频文件根据终端的不同转换成不同的文件类型、码率、解析度等等)。

在学习资源个性化趋势的指导下,学习支持系统也越来越个性化。学习经历了从关注学习内容到关注学习本身,最后到现在的关注学习活动和个性化学习,建立支持个性化学习的个人学习环境(PLE)成为近年来教育领域和学习科学领域关注的重点。PLE以学习者为中心,其内在核心理念是:支持学习者根据自身学习需求制定学习目标,创建、管理学习环境;将管理学习的责任交付于个体,赋予学习者更大的自主控制权;支持学习者学习过程中的社会化参与。在PLE中,学习者基于工具、服务管理信息、生成内容、记录与分享成果、连通他人,形成人人通的工作空间。在PLE的构建过程中,以用户为中心的应用集成和以用户为中心的信息集成是重要的方面,这两个方面的集成使得用户真正可以根据自身的需求定制和管理个人学习环境,通过信息和资源与其他用户进行联接。

以用户为中心的应用集成主要包括服务的集成,它以学习资源为载体、以服务为支撑、以满足各种学习需要为目的[22]。主要基于SOA框架将在线学习、交流、博客、答疑以及评价等各种学习系统的功能以服务的形式集成起来,提供一个统一的服务认证与使用接口。以用户为中心的应用集成简化了学习者的学习过程,实现跨平台特色功能的集成使用。以用户为中心的信息集成则能从“人找信息”变成“信息找人”,资源能够根据用户的个性特征、知识结构、心理特征、交互数据的记录进行自动的汇聚,能够提供智能化的信息服务。

随着个性化学习服务和资源的完善,个人学习环境已经向人人通工作空间迈出了重要的一步,学习资源服务也正从通用一步步向真正的个性化迈进。

十、从知识到智慧

随着网络和多媒体技术的不断发展,支持当代师生进行学习的网络环境已经极大完善,然而优良的硬件环境并没有真正的促进深度学习的发生,目前在线学习所使用的教学方式主要是课堂搬家,录制传统的利用板书的课堂视频,组织学生进行浏览学习等。这种学习是一种浅层次的,能够让学习者获得特定的知识,但对知识的理解是浅层次、表面化的,并不足以让学习者建构起对整个问题的认识,不能有效地促使学生开展反思以及将知识进行迁移与应用。而且学习过程缺乏有效的反思机制,学生缺乏对问题的深入探讨,学生的学习处于相对被动的状态,停留在知识技能的机械记忆方面。这是目前E-learning的普遍问题,反思当前的这种教育现象,发现存在的问题可以归纳为以下几个方面:

其一是学习平台、资源提供、内容组织等方面思想僵化:以典型的行为主义学习理论为指导,过度强调师生的反馈与操作行为,忽略了较高层次认知目标的达成以及高阶思维能力的培养,造成了网络学习成为滋生浅层学习的温床和思想异化的工具。

其二教学模式单一:现有在线学习模式还比较单一,教师的教学还是以“讲—学—练”的传统单向教学模式方式为主,学生在学习过程中的参与度不够,学习积极性不高,自主学习能力得不到锻炼。

其三是学习过程没有经过精心设计,只是在呈现内容,只有内容浏览单一的学习行为,学习活动随意性较大,缺乏对学习过程的设计,缺乏让学习者深度参与的学习活动设计与学习行为规划,导致学习效果不佳。

很多学习资源的设计者认为只要提供教学内容就能促进学习,这是对学习过程过分地简单理解。在这种观点之下,学生就像是一位特定客户,而教学内容则像是另一种类型的电子商务产品。这种过分简化的观点忽略一件事实,亦即无论哪种教育理论或学派,对于主动、产出丰富、创意、合作学习方式的设计,皆远远超越编码化知识(codified knowledge)的吸收。其实E-learning不仅仅是实现知识传递,更需要面向学习过程设计,引导学习者对知识的深度加工实现智慧的分享与渗透。

目前教与学领域中人们关注的重点还集中在技术的“工具性”和“力量性”方面[23],并以技术为中心来设计基于行为主义的教学内容。教师借助信息技术在网络教学环境下力求准确地将教学内容输送到学生的电脑中,这种教学只在网络课程、电子教材、名师辅导、课后作业等方面下功夫,就像是用现代的汽车,模仿古代的马车奔跑!这种教学模式主要是从行为主义强调“教”的方面出发,以“教授知识为中心”来设计学习环境和学习内容等。虽然能够更好、更快捷地传递知识,但却是一种典型的“人灌”向“电灌”的变迁之旅。

技术在教育中不再仅仅是传递知识的工具,而是帮助学习者建构知识的认知工具和情感内化的工具。它应该拓展和培养学习者的高阶思维能力,为学习者提供丰富的学习资源和个性化的学习情境,以及促进学习者的反思和多视角认知。技术的作用方式转变,形成了一系列计算机和通信网络相结合,用于帮助和促进认知过程的新形态学习资源,这种资源,不是从内容表现出发,而是帮助学生实现与学习环境的交互,帮助学生运用自己的语言、文字表达自己的思想和观点,形成个性化的知识结构,学习者可以利用它来进行信息与资源的获取、处理、编辑、制作等,并可用其来表征自己的思想,与他人通信协作等。常用的认知工具型学习资源有:问题/任务表征工具,如Word、Powerpoint、概念图等;静态动态知识建模工具,如Flash、几何画板、Z+Z平台等;信息搜集工具,如Google、Yahoo、Baidu等;协同工作工具,如BBS、微信、飞信等;绩效支持工具,如网络教学平台、学科群网站、信息平台等;管理与评价工具,如实时检测与分析系统、发展性教学评估系统等。

认知工具型学习资源不仅可以提高学生和教师的工作效率,还可以在教学中创设认知情景,是学习者建构知识拓展认知的利器而非传统意义上代替教学的工具,学习者是“learn with IT”(用技术学习)[24][25],充当拓展学习者建构知识、发展高阶思维能力的桥梁。不仅如此,信息技术能够有效地应用到学生的协作学习中,支持有意义的社会性建构,有利于学生利用技术对现实世界进行探索和发现,有助于培养高阶思维能力的较高层次学习目标的达成。

应用技术促进深度学习也是学习科学以及e-Learning的未来趋势及走向,学习资源发展的重心也应该从重视知识的容量向提升知识深度方面转变,从目前大家更多关注电脑呈现的内容转向关注人脑和高阶思维能力,即分析、评价和创新类目标的生成[26]。技术不再是单纯的加大信息量,加重学业负担、造成肤浅化学习的帮凶,而是作为认知工具来拓展学习深度、发展思维能力的助推剂。

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