张金宝

（交通运输部管理干部学院，北京 101601）

数字学习资源建设是“互联网+”干部培训的重要工作，其质量对干部教育培训效果有重要影响。随着“互联网+”干部培训不断推进，数字学习资源数量随之增加，涉及门类越来越广，展现形式越来越灵活，为开展互联网干部培训提供了重要的资源保障。不过，数字资源建设也暴露出一些问题：学习资源不够丰富，不能满足个性化学习需要（高明辉，2013）；资源的版权无法得到应有的保护（孟祥鑫，2019年），一定程度上挫伤了开发优质数字学习资源的积极性；国内干部在线学习资源存在统筹规划不够、标准不一，资源建设冗余度高、优质资源不足与资源相对过剩等问题（雍丹，2020）。为解决数字资源建设存在的问题，要增强培训资源的针对性，要研究学员的需求是什么，从中找准教与学的对接点，有针对性地设置课程资源（徐龙，2020）；课程设置应结合干部岗位职责和健康成长需求，把教育培训的普遍性要求与不同类别、不同层次、不同岗位干部的特殊需要结合起来，增强针对性（蔡凤伟，2020）；资源供给与学习者需求相统一，个性化学习是满足自己特殊需求的学习，即要满足学习者特殊需求（梁甜，2018）；版权保护也是丰富和传承资源的必备武器（孟祥鑫，2019）。文章在借鉴上述数字资源建设研究成果及实践经验的基础上，采用文献分析和经验总结法，以联通主义学习理论为指导，探索建设满足个性化要求的优质数字学习资源的措施。

一、“互联网+”干部培训数字资源建设要求

互联网时代，知识的内涵、类型、生产方式都发生了重大变化，知识更新速度日益加快，亟需革新干部培训理念，提供能够满足干部实际需求、按照干部适应的方式呈现资源的个性化培训服务。陈丽指出“互联网+”时代，教育服务体系要从供给驱动型的教育服务，逐渐向消费驱动型的教育服务转型，提供适合学习者所需的内容，用学习者适应的方式来提供服务。潘琳指出“互联网+”干部网络培训要做到按需设计培训内容，提高培训的针对性、实效性。按需设计培训内容、提供适合干部所需的资源、用干部适应的方式提供服务均是开展个性化干部培训的应有之义。开展个性化培训，提升培训服务质量，其中一个比较关键的因素是要具有内容针对性强、满足个性化呈现条件的海量优质资源。内容针对性强需要将数字资源涉及的内容与干部岗位需求结合起来，将干部已有的认知概念网络体系与适应岗位需求的概念网络体系连接起来。个性化呈现要求能够按照干部个人的特点、偏好等适应的方式提供匹配的学习路径及对应的优质资源，方便干部准确、便捷、快速找到自己所需要的资源。干部岗位类别多，人员数量大，每个岗位的要求不同，每个人的情况不同，只有海量的优质资源才能满足不同岗位不同干部的个性化学习需求。

二、数字学习资源建设面临的困境

在干部培训实践中，数字学习资源建设存在诸如内容缺乏针对性、结构松散难以个性化呈现、资源总量过剩但优质资源短缺等瓶颈制约，难以满足互联网时代开展干部个性化培训的需要。

（一）学习资源内容缺乏针对性

干部数字学习资源一般由干部培训机构及教育资源公司开发制作。干部培训机构制作数字学习资源主要关注组织需求，即从组织层面关注干部要学习的内容，根据组织需要开发资源。干部培训机构是资源的购买及使用主体。教育资源公司为了追求利益最大化往往迎合干部培训机构需要，很少从干部个体层面系统思考干部需要什么资源。资源开发制作者过于依赖经验，缺乏对培训内容的全面分析，缺少对满足干部岗位要求所需要的知识点及知识点之间逻辑关系的系统梳理，缺乏专业的教学设计，导致资源涉及的知识点不全，资源之间的逻辑联系不紧密，资源内容难以覆盖干部岗位需求，难以满足干部自身工作需要。此外，资源开发者在开发资源过程中为节约成本侧重对理论知识的数字转化，通常采用专家讲座或者讲义配解说的制作形式，对适合干部岗位要求的技能性、实践性知识的数字转化重视程度不够，情境型、案例型、虚拟现实型学习资源相对不足，难以满足干部对实践教学、体验式教学的需要，难以满足学员运用所学知识解决实际问题的需要。

（二）学习资源不具备个性化呈现的条件

干部培训学习资源包括文字、图片、电子书、音频、视频等多种格式，但基于图片、音频及视频的检索技术尚不成熟，如果描述不准确，则难以迅速准确地找到所需资源。当前，大量标识不规范、不准确、不全面的学习资源混杂于庞大的资源库中，干部通过关键字搜索或者其他方式检索资源，会得到大量无关资源。从中筛选自己需要的资源需要干部逐个试看后判断，检索时间成本较高，造成干部学习体验较差。尤其是筛选音频、视频资源，需要逐个看，所耗费的时间及精力是难以忍受的。另外，由于学习资源结构松散、涉及的知识点及知识点之间的逻辑关系描述不清，在资源海洋中挑选与某一个知识点相关的资源需要更大的耐心及耗费更长的时间。筛选符合自身需要的资源耗费的时间越长，耗费的精力越大，干部用于真正学习的时间就越短，投入的精力就越少，学习效果受到的影响就越大。

（三）优质学习资源短缺

随着“互联网+”干部培训深入推进，参与干部培训资源开发的干部培训机构及公司越来越多，开发的学习资源也越来越多，资源库数量越来越庞大，但是资源质量参差不齐，粗制滥造的劣质资源居多，优质资源较少，特别是满足干部岗位要求的优质专业类学习资源更是短缺。目前学习资源共建共享机制尚未建立，部分单位开发的优质学习资源孤立地存放于自己的学习系统，进一步加剧可使用优质资源的短缺。适合干部岗位需求、按照干部需要个性化呈现的优质专业类学习资源开发难度大、周期长、成本高、见效慢，仅凭一个单位或者几个单位的力量难以大规模开发。数字学习资源版权得不到充分保护，优质资源版权方投入的高成本难以收回，资源开发者开发优质专业类学习资源的动力不足、积极性不高，从而减少优质学习资源供给，造成优质资源短缺。

三、基于干部岗位培训需求的数字学习资源建设措施

为适应新时代“互联网+”干部培训实践对数字资源的需要，建设更多具有针对性、符合个性化呈现条件的优质学习资源，需要在分析干部岗位标准及要求的基础上，梳理总结干部胜任岗位所需要的知识与能力标准，提炼岗位需要的知识点，并根据知识点之间的关系构建知识点网络图，将知识点制作成相对独立的学习元，最后根据学习元之间的逻辑关系组成一个结构完整的岗位学习资源体系。干部在智慧学习环境中通过输入关键词，即可迅速、准确找到自己所需要的资源及与该资源相关的资源，实现资源按干部需要个性化呈现。智慧学习环境还可以为干部提供自适应测试，根据测试结果自动推荐个性化学习资源。设计及制作的学习资源体系所包含的知识点应尽可能地涵盖岗位所有要求，以此满足每位干部不同的学习资源需求。另外，为激发资源制作者开发优质资源的积极性，还需要加强资源版权保护，使资源制作者毫无顾忌地创作出更多优质学习资源。

（一）根据岗位需求制作学习资源，增强内容的针对性

2005年，加拿大学者乔治·西蒙斯在《联通主义：数字时代的学习理论》一文中首次提出联通主义学习理论。该理论经过十几年的发展已相对成体系，其核心观点认为学习和知识存在于多样性的观点中，学习是一个与特定的节点和信息资源建立连接的过程；学习能力比当前所掌握的知识更加重要；在理解中，认知和情感的整合非常重要，学习的最终目标是提高学生“做事情”的能力；学习的过程就是要建立起认知神经网络所承载的概念网络体系与适应外部社会发展和问题解决需要的概念网络之间的连接的过程，即建立认知、概念、社会三类网络联通的过程。学习资源设计与制作需要以联通主义理论为指导，开发体系化、碎片化、专业化及多模态的数字学习资源，提升培训内容的针对性，帮助不同的学习者将自身内部的认知神经网络和工作所需要的概念网络连接起来，促进学习的真正发生，提升学习者解决实际工作问题的能力。

分析干部岗位标准及要求，进而根据岗位需求提炼知识点，构建知识点层次网状图如图1所示，形成较为完备的知识概念体系。知识点要尽可能细分，粒度要尽可能小，知识点之间的逻辑关系要描述清楚。

图1 知识点层次网状图

针对每个知识点及概念开发碎片化学习资源，种类应该尽可能丰富，应包括音视频资料、电子文档、练习题等学习资料。学习资源的内容设计应遵循最低认知负荷原则，知识点粒度要尽可能小，音视频资源时长控制在5～10分钟，使干部在较短的时间内即可完成资源的学习，满足干部个性化学习需要。

将每个知识点及概念对应的碎片化学习资源按照统一的技术标准封装成学习元。学习元是结构化的数字学习资源，是一种动态的逻辑结构，包括元数据、关联规则、内容学习资料、评价、生成性信息、多元格式、服务接口等。元数据是关于资源各种属性的描述性信息，包括资源的类型、适用对象、创建者及版权信息等，以便分类管理、检索及版权保护。关联规则用于描述学习元包含的知识点与其他学习元包含的知识点之间的逻辑关系，这些逻辑关系包括包含、相关、是前驱、相似、是后继等5个类别，便于将学习元与其他学习元联结成更大的学习元或者组合成数字课程。内容学习资料是学习元的学习内容，是对知识点的具体阐述及解释，是干部需要学习的学习资料。评价主要提供测试题目，以了解干部对内容的掌握情况。生成性信息是指学习元在使用过程中动态生成的信息，包括学习者基本情况、访问记录、学习时长、体验评价、修改建议及核心观点、学习策略、学习元历次修改信息及学习元授权情况等。多元格式是指学习元包含的内容学习资料、测试题目等允许以多种不同的文件格式存储。服务接口是学习元与外部智慧学习环境进行信息交换的“通道”，定义了外部环境调用学习元内部数据、更新学习元生成性信息及其他要素的函数接口。如图2所示。

图2 学习元内部结构与外部交互接口

(二)加强与智慧学习环境交互，促进学习资源个性化呈现

数量足够大的资源体系仅仅是满足广大干部群体个性化学习需求的基础条件。对每位干部来说，其所需要的资源是特定的、有限的。如何从无限的资源体系中快速、准确筛选出符合干部特定需求的有限量的资源，需要提高资源的智能性与适应性。基于联通主义学习理论开发的学习元从资源层面已具备智能性与适应性的特点，为个性化检索资源提供基础条件。然而，仅仅有学习元还无法实现资源的个性化检索与呈现，还需要智慧学习环境与学习元双向交互，双方协同运行，共同根据干部需求提供需要的资源，真正实现按需学习。智慧学习环境读取学习元内容评价模块的内容，向干部呈现自适应测试，并根据测试结果，自动绘制个人学习视图，自动推荐个性化学习资源、个性化学习过程及策略；基于学习元之间的关联规则、语义规则及学习元存储的学习者评价、交互数据等信息，根据干部岗位需求及自身特征，自动向干部推荐所需要的优质资源；自动获取干部所用设备的物理参数信息并传输给学习元，由学习元根据这些参数，从学习元内部存储的多格式内容学习资料中选择适合格式的学习资料，实现终端访问设备等技术环境的自动适应。智慧学习环境还可以将干部学习情况、评价情况、修改情况及学习策略等信息写入学习元，下次再次访问学习元时，可以直接调用学习元存储的信息向干部个性化呈现学习元内的内容。此外，智慧学习环境可以根据学习元储存的干部基本情况、学习情况、评价情况及其他相关信息绘制观点关系图，将不同观点根据逻辑关系呈现出来，便于干部寻找符合自己需要的学习伙伴，通过与学习伙伴的交流互动、协作学习及共同探究，加深对学习元内容的理解，提高运用学习元解决实际问题的能力，充分发挥学习元构建人际学习网络的作用。

（三）加强资源联盟建设与版权保护，促进优质学习资源开发

遵循共建共享的原则组建由干部培训机构、资源开发公司、培训师资等参与的资源开发与应用联盟，加强行业自我管理，加强版权保护，激发联盟成员开发优质学习资源的积极性，提升优质学习资源数量。一是加强统筹协调，整合成员单位力量与优势，扬长避短，相互协作，共同开发更多更高质量的学习资源。制定联盟资源共建共享章程，确定资源共建共享的原则及规则、资源技术标准、保护版权的技术措施、违反规则联盟给予的处罚措施，促进优质资源在联盟成员单位共享与使用，增加可使用的优质资源的数量；二是利用大数据、区块链、人工智能技术建立资源版权跟踪与自动预警系统，从技术层面保障资源不易被盗用，如被盗用后能及时发现、及时收集证据。在联盟成员开发的学习元中加入版权保护信息，确定学习元与预警系统关于版权信息的双向交互的机制，使版权跟踪与自动预警系统能够自动抓取学习元存储的版权信息，实时判断每个学习元的使用者是否具有合法的使用授权，自动采集侵权行为数据，及时向资源利益相关方发送预警信息。资源版权得到充分保护后，资源开发者及利益相关方可消除版权被侵害的忧虑，进而激发开发优质资源的热情，持续投入更多精力和成本开发优质资源，推动优质资源不断扩充。

四、结语

可满足干部个性化学习需求的数字学习资源建设是一个系统复杂且无结束期限的庞大工程。干部岗位需求不断变化，满足其岗位需求的学习资源也要随之变化，个性化学习资源建设也需随之调整。当前及未来很长一段时间，学习元的设计与开发始终是学习资源开发的重要基础工作。加强数字资源联盟建设，推动数字学习资源版权保护，使资源利益方合法权益不受侵害，以此调动更多单位及个人参与资源建设的积极性，进而根据干部不断变化的学习需求及学习反馈持续开发高质量的学习元。借助学习元与智慧学习环境的双向交互，真正实现按需提供资源，按需呈现资源，使按需培训变成现实，从而大幅提升干培训质量及干部人才队伍整体素质，为推进国家治理体系和治理能力现代化，早日实现中华民族的伟大复兴提供智力保障。