多元化的在线学习研究

操凤玲

（安庆师范大学外国语学院 安徽·安庆 246000）

1 在线学习

随着我国《教育信息化十年发展规划（2011-2020）》纲要所提出的内容逐渐向纵深推进，[1]在线学习、移动学习提供了人们多种学习方式。在线学习大多利用数字资源，通过网络学习平台进行。在线学习资源经网络传输和平台搭建，可以反复进行，便于学习者在自主的时间和空间内自我学习。数字化可以展示跨时空的空间及场景，学习者通过虚拟情景的观摩，获得情景化的体验，指导思维和行动。平台还可以构建专家库级别的辅导测试，有助于检测学习成效，推动学习向纵深发展。平台还可以通过数字化的模拟操作，提升学习者的实践认知能力，学习活动呈多元化。

2 多元化学习

多元化学习可以指学习的方方面面。朱远平，叶昭指出“多元学习是学生在多元化的教学引导下，整合多种学习方式，用以提高学习效率的学习活动”。[2]整合多种学习方式而不是一种学习方式，这是多元化学习的特点。刘学兵，史亮则认为“多元学习是教师根据学生实际，指导其选择适合自身发展的学习内容、学习方式和学习环境的多元建构过程，以达到优效学习的目的”。[3]选择适合自身发展的学习内容、学习方式和学习环境说明学习内容、学习方式和学习环境具有自主性和多元化。甘喜武则直接指出“多元学习不仅指学习内容的多元化，也指学习目的、学习形式、学习方法以及评价的多元化”。[4]所以，多元学习是一种多维度、多形式的学习，学习活动的各个环节都可以多元化，以适应学习者个性，提高学习效果。

3 互联网技术下多元化的在线学习

3.1 情景化的在线学习

学习是一个认知过程，认知是人脑对实际的反映，具体指主体接收客体的信号，经大脑进行转换加工，然后形成关于客体的概念，认知的结果就是关于实际的概念。[5]接收客体信号需要经感知器官感知信息，再经神经传导至大脑相应神经网络进行分类提取以抽象概念化，便于存储取用。在感知信息的过程中，感知方式及感觉器官影响着信息的获取。科学研究发现，在输入人脑的各种信息中，视觉信息约占80%，[6]视觉信息在各类信息中占比较重。并且，形象化的视觉信息比抽象化的视觉信息更容易记忆和存取。在线平台通过数字化的场景建模，情景化的展现知识，形象化的视觉输入，比纯文字化的展现信息、通过抽象思维获取知识更为容易、快捷，便于存储记忆。

互联网可以进行跨时空的数据链接，并利用计算机技术进行场景扫描，将文本、图片等与真实场景、自然景观链接融合。随着计算机显示及硬件计算能力的发展，VR、AR 及MR 技术越来越多的应用到教育，尤其是MR技术使虚拟世界和真实世界无缝融合，通过虚拟设计进入真实世界，比VR 和AR更进一步发展，是增强现实技术，[7]虚拟世界与现实世界融合展示，虚实并存让学习者在虚实融合的场景中获得沉浸式学习体验。比如可以利用MR 技术将熟悉的真实世界进行数字化场景建模，构建就某个知识元进行探讨的场景，让学习者通过对模拟场景的交互，在场景讨论中获得关于该知识元的概念内涵和应用外延。这种动态化、探讨化的展现知识内容，可以让学习者获得启发，反思自己习得的不足，弥补缺漏。同时，探讨交流的不同角度可以让学习者就同一知识元产生不同角度的理解，对知识的更新发展起着推动作用。通过与探讨交流情境的交互，知识的获取自然化和生态化，学习者不必因为学习而主观集中注意力，非自然的注意力集中，需要主观意志控制，增加疲劳感，影响注意力集中的持续性，效果不理想。还会影响学习兴趣，使后续学习受挫。而场景化学习的去主观硬性化，让知识的习得自然化，更容易为学习者主观接受，效果也更好。随着数字建模的发展，平台还可以根据学习者学习程度的不同建立不同的学习场景，提供符合个性发展的学习内容和方式。学习者根据自己的学习情况，选择不同的场景，适应自己的知识水平，有利于知识的提高。随着知识的提高，还可以层级式的选择高层场景，让学习向纵深发展。场景化的探讨交流，也促进了学习者自我反思学习内容和效果，帮助学习者适时调整学习内容和进程，促进学习的正态发展。同时，场景化的学习直观具体，场景、事例的情景化展示接近学习者的生活经验，便于激活存储的生活图示，赋予生活图示以语义认知，加深源于生活场景的理论认知。例如在学习“买卖”这一商品交换的理论框架时，可以构建菜场买菜的数字化场景，选菜—拿菜—收银台付款—收银员收款—提菜回家。涉及的主事：买方、卖方，受事：物品菜，交易媒介：货币，交易结果：货币以等值的方式让物品得以流通。场景化的图示展示，寓抽象于具体，基于生活情景的理论框架构建使学习认知活动建于已有的生活图示之上，较之基于想象的抽象的理论思维学习，更便于理解和存储。同时，情境中的物理陈设、自然生态等都会引起反思，信息的多角度呈现往往会激活逻辑思维链条上的某个环节，让人产生顿悟，激发学习的创新性，利于创新性学习。

3.2 基于逻辑推理的深度在线学习

深度学习需要发现多种知识、概念之间的联系，并将这些相互关联的知识归纳到相关的概念系统中。在发现联系的同时，往往需要逐层分析事物的特征，并就特征进行匹配组合，以获得关于某一概念的总体特征。[8]网络环境为学习者提供了更多深度学习的机会。在线学习系统提供了一种称作专家系统的学习程序。这是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，通过推理和判断，模拟专家的决策过程，解决专家处理的复杂问题，系统可以模拟人的意识、思维以及信息处理过程，以知识库和推理机为专家系统的核心。知识库的关键是知识的获取和表达，并通过推理机将获取的知识逻辑化、系统化处理，推理机则基于某种逻辑规则，针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，得出问题的求解结果。[9]这可以作为辅助学习者提升学习深度的工具。学习者自己根据已知条件，运用所学知识，进行推理匹配，将推理结果跟专家系统的输出结果对比，以验证自己所学知识及推理过程是否正确。例如某个用于辨别鱼的类别的专家系统，可以根据所给的特征推理出鱼的类别，不同类型的鱼具有不同的特征：如体重、体长、体型、头形、胡须、鳍形、鳞片、颜色等。当学习者向专家系统输入某条鱼的特征信息：“体重为0.45 千克，体长20 厘米、无胡须、鳞片较大有侧线、吻圆钝、背鳍长、尾鳍深叉形、背部黑灰色、腹部白色”。专家系统根据这些知识特征，通过匹配组合，推理出知识的目标值为“鲫鱼”。系统对特征的组合处理是根据各项特征数据进行：无胡须、鳞片较大有侧线、吻圆钝、体重为0.45 千克、体长20 厘米、背鳍长、尾鳍深叉形、背部黑灰色、腹部白色等。学习者的结论如果跟专家库的目标值不一致，说明对鲫鱼的某项特征还不了解，或有所忽略，还需要进一步的学习掌握。在知识特征的输入、匹配过程中有可能疏漏或误配。鲫鱼与鲤鱼在外形颜色上都比较接近，但鲤鱼有吻须、颌须各一对，较短，而鲫鱼则没有。学习者如果忽略了这项特征，很可能根据已有的知识推论这是鲤鱼，与专家库的输出目标值不符，需要将输入的知识特征与目标值特征逐项再次匹配，层层进行，直至自我目标值与专家库的目标值一致。通过知识特征的多次分辨匹配，加深了对鱼类特征的了解。促进了对鱼类胡须特征的重视，在鱼类的鉴别中不再忽视胡须这一特征，有助于知识的细化掌握，促进学习向纵深发展。

3.3 实践参与的在线学习

在线学习通过认知思维、逻辑推理等解决实际问题，是学习中常用的方法。在线平台的在线连接，还可以让学习者通过网络连接进行数字化操作演练，以获取、加深对知识的理解应用，由于互联网的链接及时、迅达，加之AR、MR 技术的发展，虚拟与现实可以融为一体。在数字建模时，可以根据网站设定好的步骤，学习者自己动手建模合成数字场景。如要调查附近某一外来植物的分布情况，可以用智能手机收集数据，拍照时用手机的 GPS( Global Positioning System)系统记录下植物的地理坐标。然后将这些信息上传到一个网站，就可以将生成的虚拟对象叠加到真实的场景之中，[10]构建虚实融合的学习场景，既加强了学习者对真实场景的感知与交互能力，也通过实际动手操作增强了知识的理解和存储。在实际操作中，认知神经元连同运动神经元共同活动，大脑由此获得多方面的信息刺激，信息痕迹较深，存储记忆也就长久。操作过程中，运动神经元还会激发连带认知神经元活动，促进认知活动的进行。所以，手动操作既加强了学习活动的进行，也促进了认知活动的展开。并且，数字化建模取得的成果，还增强了学习者的自我成就感，提高了学习兴趣，增强了学习动机，让学习者感到自己不仅是信息的消费者，也是创建者，在实践上进行了信息的交互，是一种基于数字传输的实践学习，也是动手操作学习。

4 总结与展望

在线学习依据数字资源进行，数字资源的开放性和广泛性使得学习者根据自我需求和特点，进行多种学习形式和方法，可以数字化演练操作，模拟构建实际场景，还可以参与平台的专家测评系统获得专家级的指导和思维。多元化的呈现方式及学习方法，促进了学习活动的展开，使得学习向纵深发展。多元化的内容呈现及学习方法，需要学习者根据自身的学习能力和认知水平，选择适合自己的方式方法，让学习有序进行，稳步提高，并向纵深发展，提高认知能力。