吕东东

(浙江广播电视大学 开放与远程教育研究院，浙江 杭州 310030)

智慧学习环境下的学习成果认证趋势探析

吕东东

(浙江广播电视大学 开放与远程教育研究院，浙江 杭州 310030)

信息时代下，智慧学习环境正在建设与发展，认证智慧学习成果并构建学习成果认证体系成为未来发展面临的重要课题。通过对智慧学习环境的内涵、学习样态、学习特点和技术支持的分析，发现多元化的学习样态要求成果认证趋向智慧，而智慧学习的特点也需要成果认证趋向智慧；同时，云计算技术、学习者建模技术、学习分析技术等智能技术不仅推动学习走向智慧，也为学习成果认证趋向智慧提供了支持。因此，依托智慧学习环境的学习成果认证具有利用技术优势，顺应智慧学习需求，呈现认证目的趋向智慧、认证信息趋向智慧化管理、认证程序趋向多元智能的趋势。

智慧学习；智慧学习环境；学习成果认证；趋势

信息时代下，学习方式正在发生转变，智慧学习作为一种新的学习形态逐渐兴起。研究表明，信息时代的学习将以智慧学习环境为基本依托。[1]相比传统学习环境和数字学习环境，智慧学习理念提倡新的知识观、学习观，学习样态发生改变，学习环境呈现独特的技术优势。因此，以智慧学习理念为蓝本探讨学习成果认证的新趋势，有利于为我国学习成果认证体系的构建提供新思路。

一、智慧学习环境的内涵

国内外关于智慧学习环境的内涵界定尚未统一。一方面，智慧学习是一个立足未来的概念，人类社会正处于从传统学习走向智慧学习的过渡期，未来发展充斥着多种可能性，这为研究者和实践者带来无尽遐想，智慧学习环境的内涵也因此不断被丰富与更新；另一方面，智慧学习环境研究刚刚兴起，大量已有研究聚焦在不同的方面，因立足点各异，国内外学者对智慧学习环境的内涵也仁智各见。

马来西亚学者Kang Wai Chin认为，“智慧学习环境是一个以信息通信技术的应用为基础、以学习者为中心的且可以适应学习者不同的学习风格和学习能力、可以为学习者终身学习提供支持、可以为学习者的发展提供支持的环境。”[2]ET & S主编金沙克(Kinshuk)认为，智慧学习环境应主要聚焦如何使用各种可靠的、有用的信息为学习者提供自适应学习和个性化学习，其核心是信息分析和让信息对学习者有意义，并在此基础上以智慧的方式为学习者服务。[3]

我国学者祝智庭教授认为，智慧学习环境以适当的信息技术、学习工具、学习资源和学习活动为支撑，分析与挖掘全面感知的学习情境信息，或者学习过程中产生的学习数据，灵活生成最佳适配的学习任务和活动，从而有效促进学习者的智慧能力发展和智慧行动出现。[4]北京师范大学智慧学习研究院在《2015年中国智慧学习环境白皮书》中指出，“在智慧学习环境中，人们能够在任意时间(Any Time)、任意地点(Any Place)，以任意方式(Any Way)和任意步调(Any Pace)进行学习，这类学习环境能够支持学习者轻松地(Easy Learning)、投入地(Engaged Learning)和有效地(Effective Learning)学习。”[1]

综合以上学者对智慧学习环境内涵的理解，笔者认为智慧学习环境应从四个方面进行界定。其一，实现技术。利用互联网技术、泛在网络、云计算、人工智能技术和多功能交互技术等高新科技构建智慧学习环境。其二，学习内容。以学习者为中心，强调学习内容的适配性，提供个性化的学习内容和便捷的沟通方式。相比于传统学习环境，智慧学习环境的多媒体学习内容能促进学习者深入理解；相比于数字学习环境，智慧学习环境下学习内容的交互性更强，也更多媒体化。其三，实时信息交互。为学习者提供一个巨大的信息存储库，实时记录、传输、智能化编辑信息，以此感知学习者的物理环境以及学习情境，使信息从单向传递变成双向交互。其四，学习情境。支持“课堂学习”、“工作场所学习”、“个人自主学习”、“群体协助学习”等各种学习情境的无缝学习，使学习者可以随时随地在不同情境中学习。

二、智慧学习环境需要学习成果认证趋向智慧

(一)多元化学习样态需要成果认证趋向智慧

在智慧学习环境下，“学习需求无处不在、学习无时无刻不在发生”，[5]既有智慧课堂里的正规学习，也存在学校环境之外、技术支持的非正规学习以及个性化自适应学习等非正式学习。

1.正规学习。智慧学习环境下的正规学习是在真实教室或相似环境中发生的一种有组织、有目的的集体学习行为，存在固定的班级形式和授课环境，物理环境配备必要的硬件设备和软件资源，以实现网络无缝互通，即智慧课堂。教师具备专业的信息化教学能力，能够利用大数据智慧地分析学习者的学习需求，激发学习者的学习兴趣。学习内容是教师为完成预设的学习目标，以学习者为中心，经过精心设计而形成的结构良好的多媒体材料。学习者在智慧课堂的知识建构中进行“师-生”、“生-生”的双向交流。智慧学习环境下的正规学习评价基于云平台信息存储库，对学习过程进行评价，依据学习者评价模型得出量化的评价结果，同时结合自我评价、同伴互评，得出综合评价结果。

2.非正规学习。智慧学习环境下的非正规学习是指发生在学校环境之外的、有意识的、非偶然发生的、技术支持的结构化学习。例如，大规模在线开放课程、小规模限制性课程的学习，虚拟场馆学习，智能技术支持的工作场所学习等。非正规学习的学习共同体由具有相同学习目标或学习兴趣的个体组成，智慧学习环境可以对学习者特征和学习情境快速感知，为学习共同体的有效形成提供必要条件。学习者不仅与技术相连，还可以通过技术相互联系，不受地域和时间的限制。非正规学习结束后一般不授予学历或资格证书，[6]虽然有些非正规学习可以利用智慧学习环境的大数据获得成绩证明或学习证明，但仍不被正规学习认可。

3.非正式学习。智慧学习环境为学习者提供开放的、按需供给的非正式学习情境，支持个性化自适应学习。学习者根据兴趣爱好，自主选择学习资源和工具，以自我导向性为主，个人内在意愿比外在意愿更重要。例如网众互动生成性学习，每个个体与相关领域的网络个体，利用连接的网络循环传递知识，最终实现知识的共享及创生性。个性化自适应学习没有组织，但不是杂乱无章的、反系统的学习，这种学习的发生通常存在两种情境，一是学习者主动提出学习需求，发生学习；二是智慧学习环境的虚拟空间快速感知学习者的物理环境，主动推送与之相关的学习资源，以满足学习者个性化的学习需求，促进学习发生。在智慧学习环境下，学习者可以随时随地进行个性化的自适应学习，更好地实现终身学习。

虽然智慧学习最初建构于正规教育体制，但是因个人学习环境的快速智慧化，非正规和非正式学习机会不断增加。事实上，学习的许多激动人心之处、潜力和未来都在非正规或非正式学习之中，[7]智慧学习环境下更是如此。尽管正规学习的成果认证是主要部分，但是智慧学习环境下非正规学习、非正式学习的成果认证也同样不可忽视。面对多元化的学习样态，亟需建立起科学、智慧的学习成果认证体系，使各类学习样态中的学习成果都能得到合理、及时的认证。

(二)智慧学习的特点需要成果认证趋向智慧

一方面，智慧学习的核心特点即促进智慧的养成和发展，智慧学习环境旨在使学习变得更加智慧。智慧是一种综合利用知识的能力。美国教育学家杜威认为，知识是已经获得并存储下来的学问，而智慧则是运用学问去指导生活、改善生活的各种能力。[8]智慧学习也不同于智能学习，前者是以培养智慧为目的的学习，而后者仅仅是智能技术支持的学习。正如我国学者刘晓琳、黄荣怀所提出，在真实学习视域中，智慧学习从知识走向智慧，这既是全人类共同利益的需要，也是新知识观提出的新要求。因此，智慧学习的成果认证也应当面向智慧，关注学习者智慧的培养。

另一方面，满足学习者的个性化需求是智慧学习的显著特点。在智慧学习过程中，智能系统能够自动感知学习者特殊的学习需求，并根据理解力、智力、能力的不同提供个性化、针对性的学习服务，以自我适配的形式促进学习者知识的建构与联通。因此，智慧学习支持适应性测试，学习成果的评价可主观可客观，在学习成果认证时需要智慧地识别学习者的个性化学习情况，以尊重个体的差异性和多样性。

总的来说，智慧学习以培养智慧为目的，重视学习者的个性化学习，这要求学习成果的认证也应以智慧为中心，关注学习者是否养成理解和运用知识的智慧，从对知识记忆能力的认证转变为对知识应用能力的认证，同时认证过程也应更加智慧，支持个性化特征。

三、智慧学习环境下智能技术支持学习成果认证趋向智慧

智慧学习环境下，智能技术为学习成果认证趋向智慧提供有力支持。例如，云计算技术能够实现对学习信息的大规模存储；学习者建模技术能够支持恰当的、适时的学习反馈；学习分析技术能够对学习过程提供可视化分析报告，为学习成果的智慧认证奠定技术基础。

(一)云计算技术

云计算技术是在分布式计算、并行计算、网格计算等基础上发展形成的一种新型计算模型，其核心是提供数据存储服务。[9]利用云计算技术，计算机群(几十万台甚至几百万台计算机)相互联结形成数据池——云平台，以完成存储和计算的任务。云平台下的每一台计算机个体可以根据需要获取计算力存储空间和相关软件服务。当前，亚马逊(Amazon)、IBM、微软(Microsoft)、谷歌(Google)、雅虎(Yahoo)等都已经具有或正在建设云平台。云计算的实质是将计算机数据中心的计算资源虚拟化，把物理资源转变为可以进行逻辑管理的虚拟资源。云计算具有可靠、安全的数据存储优势，能够自动同步数据，通过严格的权限管理支持数据共享。同时，云计算还具备强大的计算能力，可以为一般用户提供每秒10万亿次的运算能力，这是在普通计算环境下难以达到的。[9]总的来说，云计算技术支持的智慧学习环境实现对学习者学习过程的追踪和存储，收集大量相关数据，为全面、准确的学习成果认证提供重要依据。

(二)学习者建模技术

学习者建模(Learner/Student Modeling)即获取学习者个体信息和情境信息，分析和表征学习者模型的过程。学习者模型涉及个体持续性信息和动态性信息，持续性信息相对稳定，体现学习者认知水平、兴趣风格等个体特征；动态性信息不断变化，反映学习者的学习进度、知识的获取程度、与期望目标之间的差距。学习者模型因涉及信息的多样性和复杂性，信息的表示方式可分为定量描述和定性描述。定量描述利用数据量化学习者的学习行为，定性描述则通过说明性的词句反映学习行为。贝叶斯学习者模型(Bayesian Student Model)是一种典型的学习者模型，采用贝叶斯规则可以解决不确定性的、复杂性的问题，具备事前预测、事后诊断的功能。在当前的智慧学习环境中，学习者建模技术多用于导学系统，如Animal Watc系统诊断学习者在数学领域知识的薄弱环节，Argunaut系统识别学习者在线讨论内容的切合性。因此还可以利用学习者建模技术，为学习者提供恰当的、适时的反馈，并为学习成果认证提供相关学习评价的信息。

(三)学习分析技术

在《地平线报告2011》中，学习分析被定义为“以评估学业成就、预测未来表现、发现潜在问题为目的，对学习者产生的和收集的大量数据进行解析的过程”。学习分析技术在数据挖掘和分析技术的基础上发展形成，综合利用技术、算法、教学理论等进行数据分析。社会网络分析、内容分析、话语分析、可视化数据分析是目前常用的学习分析技术手段。例如，可视化数据分析技术在教育领域的应用成为主流趋势，将高级计算和复杂图形引擎相结合的方法具有呈现复杂图像的功能，使学习分析系统能够呈现可视化的分析报告，同时，变量的实时交互操作使学习过程等动态信息能更好地呈示。学习分析技术可以对学科成绩、学习资源访问情况、习题解答情况等数据进行分析，不仅帮助教师了解学习情况，还可以获取学习者的参与度等学习成果评价信息。

四、未来学习成果认证的智慧性体现

智慧学习环境是信息技术与教育的深度融合，通过对智慧学习环境的内涵、学习样态、学习特点以及技术支持进行分析，发现智慧学习环境的学习成果认证目的趋向智慧、认证信息趋向智慧化管理、认证程序趋向多元智能化。

(一)认证目的趋向智慧

智慧学习环境强调培养和提升学习者的智慧，促进学习者获取运用知识指导生活、改善生活的各种能力。智慧学习理念要求学习从单纯的知识获取走向复杂的智慧培养，记忆式的知识学习被认为是毫无意义的学习目的，真实有意义的学习是实现对知识的合理利用，即智慧的养成，依靠智慧再进一步扩充知识、改造现实。因此，智慧学习环境下，以单纯的知识为取向的学习成果认证已不能真实地反映学习者的学习情况。通过学习成果认证表征学习者的智慧发展情况将是未来学习认证的主导模式。

以知识为取向的认证目的向以智慧为取向的认证目的转变，既是智慧学习观提出的新要求，也是促进人类走向终身学习的需要。知识是对各种复杂现象的解释，但是其本身不能直接应对复杂世界的真实生活，否则就成为纸上谈兵；知识在生活中的合理运用需要依靠智慧，即授之以鱼不如授之以渔，培养智慧更符合人类的终身学习需求。传统的学习成果认证以知识的获取为表征，引导人们重视知识的获取，却忽视智慧的培养，这使得终身学习的效率普遍不高。记忆式的知识学习占主要成分，追求学历或职业资格成为学习行为发生的主要驱动力，随着学历或职业资格“到手”，学习停止，记忆的知识也随着时间从脑海中流逝。耗时、耗精力的学习过程仅留下学习成果认证的结果，这绝不是学习成果认证体系的建设目标，也不是保罗·朗格朗(Parl Lengrand)在提出终身学习时所希望达到的结果。

因此，学习成果认证的主要目的应是表征智慧，引导人们更重视知识的合理运用，为了提升智慧而学习，进而使有意义的学习贯穿于一生。

(二)认证信息趋向智慧化管理

学习成果认证是为终身学习服务的，因此，为学习者建立终身学习个人档案是必不可少的工作，档案的信息是否全面也是能否准确认证的关键因素。可以说，学习成果认证是对个体终身学习档案的总结与提炼。此外，还需要建设认证标准库、认证机构库、学习资源信息库等数据库。与此同时，云计算技术支持的智慧学习环境实现学习者大量相关数据的收集和存储，及时为数据库建设提供技术支撑。对认证信息组成的各类数据库进行智慧化管理将是学习成果认证体系建设的必经之路。

认证信息的智慧化管理不仅能保证信息的透明性，还具有可靠、安全的数据存储优势，在向全社会开放数据库的同时，通过严格的权限管理防止信息泄露，确保数据库的安全性。此外，认证信息的智慧化管理还有助于提高终身性的管理效果，强大的数据库存储功能能够支持大量信息的输入，记录学习者的终身学习过程。无缝互通的网络通信使认证信息的收集和获取也更加便利。总的来说，认证信息智慧化管理使学习者个体在真实情境中的学习转变为可以进行逻辑管理的虚拟信息，同时具备透明性、权威性、终身性特点。

(三)认证程序趋向多元智能化

学习成果的认证程序包括三个步骤：由学习者本人提出申请，提供关键文件，认证机构评定成果。其中，关键文件包括申请表、证书、成绩记录单等证明，学习成果的认证主要依据关键文件进行。而证书等关键文件通常需要通过测验、掌握的知识点个数统计来取得，这使得学习成果认证仅能反映学习结果而不能体现学习过程。智慧学习环境下，学习形式更加多元化，非正规和非正式学习机会明显增多，却在学习结束后不授予学历或资格证书，甚至没有标准化的评价结果。非正规和非正式学习成果的认证也因此成为学习成果认证体系建设的难题。面对多样的学习，智慧学习环境的学习成果认证程序应该是多元智能的。首先表现为关键文件的多元智能，利用学习者建模技术，为学习者提供恰当的、适时的学习过程评价；利用学习分析技术，对学科成绩、学习资源访问情况、习题解答情况、参与度等数据进行分析，以呈现可视化的分析报告作为关键文件。其次表现为评定主体的多元智能，一般而言，学习成果的评定主体是高等院校的教师，在智慧学习环境下，无线互联的计算机系统将有可能成为评定主体之一，从而提供更加客观公正的评定。

五、结语

现代著名哲学家尼古拉斯·麦斯威尔(Nicolas Maxwell)指出，“当今全球危机产生的主要原因是大量科学技术知识的增长并没有伴随着全球智慧的增加”。[10]智慧学习环境下，大量新兴信息技术涌现，为学习提供强有力的技术支持，然而，在学习中运用技术手段并不完全等于智慧学习，同样地，学习成果认证也不止于技术手段的运用。智慧学习环境适应性地满足学习者的个性化学习需求，培养和提升学习者个体的智慧，基于智慧学习视域，学习成果认证应当利用技术更好地表征个体智慧，推动人类智慧的发展创新。

[1]北京师范大学教育学部.2015中国智慧学习环境白皮书[EB/OL].[2016-03-24].http://fe.bnu.edu.cn/html/002/1/201603/22860.shtml.

[2]Chin K W. Smart learning environment model for secondary schools in Malaysia: An overview[EB/OL].http://www.powershow.com/view/13d931-ZGY4M/Smart_Learning_Environment_Model_For_Secondary_Schools_in_Malaysia_An_Overview_Making_a_difference_powerpoint_ppt_presentation.

[3]杨俊锋等.智慧学习环境的研究热点和发展趋势——对话ET & S主编Kinshuk(金沙克)教授[J].电化教育研究，2015(5)：85-88,95.

[4]黄荣怀，杨俊锋，胡永斌.从数字学习环境到智慧学习环境——学习环境的变革与趋势[J].开放教育研究，2012(1)：75-84.

[5]杨现民.信息时代智慧教育的内涵与特征[J].中国电化教育,2014(1):29-34.

[6]李 光,赵建英.终身学习视野下非正规学习成果认证研究[J].河北大学成人教育学院学报，2014(6)：34-37.

[7][美]莱斯利·莫勒，杰森·B·休特著.无限制的学习——下一代远程教育[M].王为杰，译.上海：华东师范大学出版社，2015:173.

[8][美]约翰·杜威.我们怎样思维·经验与教育[M].姜文闵，译.北京:人民教育出版社,2005：89.

[9]王 萍，张际平.云计算与网络学习[J].现代教育技术，2008(11)：81-84.

[10]Maxwell N.From Knowledge to Wisdom: The Need for an Academic Revolution[J].London Review of Education,2007(2):97-115.

(责任编辑：刘奉越)

The Trend Analysis of Learning Achievements Identifying Under Smart Learning Environment

Lv Dong-dong

(Institute of Open and Distance Education，Zhejiang Radio and Television University，Hangzhou Zhejiang 310030，China)

In the era of information, the smart learning environment is constructing and developing, how to identify learning achievements with wisdom and establish learning achievements identifying system will be an important issue in the future. Through analyzing the connotation, learning type, learning characteristic and technological support of smart learning environment, find that: there are formal learning of smart classroom, non-formal learning supported by technology, informal learning of personalized adaptive learning in the smart learning environment, diversified learning type need achievements identifying tend to smart, the characteristics of smart learning also need achievements identifying tend to smart; on the other hand, cloud computing technology, learner modeling technology and learning analysis technology promote the change of learning to wisdom, also provide support for learning achievements identifying. Under this background, learning achievements identifying use the advantage of technology, comply with the demand of smart learning, with identifying purpose changing to wisdom，identifying information changing to smart management, identifying procedure changing to multiple intelligence.

smart learning; smart learning environment; learning achievements identifying; trend

G720

A

1008-6471 (2017) 01-0073-05

10.13983/j.cnki.jaechu.2017.01.013

2017-01-23

2016年度浙江省成人教育与职业教育协会科研课题“国外学习成果认证体系的比较及对我国学分银行建设的启示”(编号：16- 杭37)

吕东东(1991-)，女，浙江温州人，浙江广播电视大学开放与远程教育研究院实习研究员，主要从事成人教育与远程教育研究。