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智慧学习环境的兴起与系统模型分析*

2020-11-02刘家亮彭旭潘唐贤

中国教育信息化·高教职教 2020年9期
关键词:智慧学习环境物联网大数据

刘家亮 彭旭 潘唐贤

摘   要:近年来,新兴技术的快速发展推动智慧学习环境日趋完善。文章从智慧学习环境的起源讲起,梳理了智慧学习环境的概念和特征,对相关重点技术在教学环境的应用进行了分析,在分析相关系统模型的基础上提出与当前相适应的智慧学习环境系统模型。

关键词:智慧学习环境;大数据;人工智能;物联网

中图分类号:G434 文献标志码:A 文章编号:1673-8454(2020)17-0011-04

一、引言

近年来,智慧学习环境成为各高校研究和实践的热点。特别是2018年四川大学基于智慧学习环境的“以课堂教学改革为突破口的一流本科教育川大实践”项目获得了国家级教學成果特等奖,在全国范围内引起了强烈的反响,各高校掀起了智慧学习空间建设和教学改革的浪潮。四川大学累计投入2亿元打造各类智慧教室400余间,包括多种不同类型的智慧教室——手机互动教室、多屏互动教室、网络互动教室、多视窗教室等。为师生创建了互动式、智能化、开放型、多样性的智慧教学环境,也为教学改革提供了富有营养的土壤和环境。

笔者认为,有必要对学习环境的发展、智慧学习环境的由来以及智慧学习环境的优势进行系统分析,以更好地促进教学改革和教学效率的提升。本研究将深入探讨智慧学习环境的兴起,并对当前智慧学习环境系统进行分析,建立智慧学习环境的系统模型。

二、智慧学习环境的兴起

1.学习环境的发展历史

学习环境的产生是随着教学与学习的发生而产生的,学习环境的演变过程,最初的大自然山林,后来的书院、私塾等私学,再后来到太学、国子监等官方学府,但具有真正意义的学习环境则是课堂、班级的出现。上个世纪90年代以来,随着科学技术的发展,特别是多媒体、计算机网络、在线课程、专题学习网站等数字化技术开始步入校园,学习环境进入了我们所倡导的数字化时代[1]。华东师范大学祝智庭等人认为数字学习生态系统是技术增强学习系统的第三代产物,数据鸿沟、信息孤岛一直是数字学习生态系统面临的难题[2]。数字化学习时代并没有改变传统的教学组织形式,大多数情况下只是教学内容和教学形式的数字化。

美国IBM公司前总裁彭明盛2008年提出“智慧地球”的理念。随后奥巴马做出积极回应,认为“智慧基础设施建设将是美国在21世纪保持竞争优势的主要方式之一”。在此之后,奥巴马签署相关的经济刺激计划,并批准110亿美元的投资推进智慧电网建设,计划190亿美元应用于推进智慧医疗建设,与此同时批准72亿美元投资推进美国宽带网络建设。无疑,在奥巴马强力的助推下,“智慧地球”的概念“引起美国各界的强烈关注,并上升至国家战略,在全球范围内引起广泛的轰动”[3]。可见“智慧地球”的概念本身就注定不平凡。随着信息技术在教育领域的推广和应用,智慧学习环境也逐步进入大众视野。学习环境从数字化学习环境时代开始步入智慧学习环境时代。智慧学习环境是学习环境发展的一种高级形态,将教学与学习环境的各要素进行了深度融合,利用大数据、云平台等技术消除了数据鸿沟,实现信息孤岛的联通。

近年来,四川大学在智慧学习环境建设方面做出的表率和取得的成就,在全国范围内掀起了智慧学习环境建设的浪潮,智慧学习环境研究和实践也进入了一个蓬勃发展的时期。随着新兴技术的不断发展和学习科学理论的完善,智慧学习环境呈现了新的特点和功能,因此,有必要对现行的智慧学习环境进行分析和梳理,建构现有智慧学习空间的理论模型。

2.智慧学习环境的内涵

关于智慧学习环境的概念,最为广泛认可的是北京师范大学黄荣怀提出的:“智慧学习环境,一种能够感知学习情景、识别学习者特征、提供合适的学习资源与便利的互动工具、自动记录学习过程和评测学习成果,以促进学习者有效学习的学习场所或活动空间。”[1]

祝智庭等人从生态系统的角度给出了智慧学习生态系统的定义:智慧学习生态系统(Smart Learning Ecosystem,SLE)是在一定的智慧学习空间中,学与教群体与所在的空间及空间中的资源相互作用而形成的“教法—技术—文化”系统,智慧学习生态系统具有四大设计原则,体验为中心、服务为中心、学生为中心和数据为中心[2]。此外,钟国祥等人认为,智能学习环境从混合学习理论、建构主义学习理论出发,以学习为中心,匹配相应的学生、教师、工具、设备、媒体、教材等,从而构成的一个开放式、智能性、集成化的虚拟现实的学习空间。钟国祥认为,智慧学习环境既支持学习者的自主建构,又能提供适时的学习指导[4]。

3.智慧学习环境功能特征

(1)物理感知、智能管控

智慧学习环境借助传感器测量物理环境的人体、温度、亮度、声音等,在此基础上,通过云计算、物联网等技术,实现对电脑、投影、大屏、灯光、空凋、音响等的智能管控。一方面,有利于提升学习空间的使用效率和节能环保;另一方面,为师生提供舒适的、适应性的学习环境和教师支持,有利于教师授课表达和学生深度学习。

(2)开放、自由交互协作

智慧学习环境的物理空间设置更加人性化,移动桌椅可自由拼接,可以实现学生自由分组讨论,不受固定座椅等物理条件的限制。智慧学习环境现有的教学系统和对BYOD设备的支持,可以使学生更加便利地开展线上线下交互和协作。借助交互大屏、智能终端和会议系统,可以实现远程教学和交互。可移动桌椅、交互大屏、智能终端、教学系统、会议系统等,这些都大大增强了学生的学习空间,提升了交互协作的效率。

(3)学习资源无缝衔接

智慧学习环境无时不在的网络接入和在线数字资源库,可以帮助师生快速获取网络学习资源,同时可以实现学习资源的按需推送,为教学活动提供更好的保障和支持。智慧学习环境为每位师生提供了基于云的网络学习空间,为教师开展教学和教研活动提供场所,为学生自主学习和反思提供支持,有利于学习过程的连续性。智慧学习环境下,教师有多种途径实现课堂教学过程数字化实录,通过一键录屏或自动录播功能,可以非常便捷地实现课堂授课资源的数字化,并自动上传到本地资源,对学生复习和知识同化都非常有帮助。

(4)支持个性化学习等多种学习方式

智慧学习环境可以实现按需推送和个性化定制,为师生提供了丰富的教学手段和工具,支持线上线下实时互动和多元化学习评价,可以实现教学过程跟踪和教学数据分析,从技术的角度完全能够支持泛在学习、移动学习、个性化学习等多种学习方式的开展。当然,教学设计也非常重要,需要系统地设计教学内容、教学活动,以及合适的教学策略和工具等,实现教学的高效和完整性。

三、智慧学习环境技术分析

智慧学习环境是学习环境的高端形态,是借助云计算、大数据、物联网和人工智能等技术构建起来的开放、融合的学习环境。该环境有利于数据融合贯通、资源共享和交互协作,可以实现情景感知和智能管控,支持个性化学习、泛在學习,促进有效学习的发生。智慧学习环境中技术的因素是至关重要的,一些重要功能都需要技术的支持来实现。比如物理环境的智能管控、数据自动记录和分析等。下面将对关键技术进行分析。

1.云计算

云计算是一种服务模式,与互联网、信息技术和软件相关,云计算能够快捷便利、随时随地、随需应变地从可配置计算资源共享池中获取所需资源,并把这些资源快速供应和释放,使与服务供应商的交互以及管理工作量降到最低[5]。从这个意义上来说,云计算服务是基于网络,将可利用的计算机资源连接在一起,以进行统一的管理和调度,实现快速部署和释放相应资源,向用户按需提供可扩展式的云服务。

智慧学习环境中,云计算服务是提供存储、计算、软件、平台等业务的综合服务平台,包括资源云、数据云、服务云。数据云:存储学生信息数据、学生行为数据、教学过程数据;资源云:存储网络资源和本地资源,提供上传、下载和在线观看等功能;服务云:提供师生的个人学习空间、学习社群和论坛等服务。

2.大数据

大数据实现对大规模数据的集合,庞大的数据对数据存储、获取、管理、分析等提出了巨大挑战。大数据分析技术的出现消除了以往的数据鸿沟和信息孤岛,实现数据统一规范建设和集中存储管理。数字化学习时代,所有的信息系统都有相应的数据库,数据冗余且无法实现信息互联互通,问题严重。大数据技术跨越了数据库之间的数据鸿沟,打破了信息孤岛。

在智慧学习环境下,大数据平台可以实现数据的统一存储和管理,数据提取、分析和应用更加方便和快捷。通过大数据平台,能够全面采集与记录课堂内外的学习数据与学习路径,跟踪和记录教学过程,形成完整的教学大数据。内置基于大数据的自动评测系统,用于学习评价、学生学习行为分析和教学督导,同时支持自定义数学建模,利用学习分析技术,对教学数据、交互数据进行相关分析,开展教学反思,促进深度学习、有效学习。对于学生个体而言,大数据可以帮助教师开展学生个性化评测和诊断,对学生的学习问题、学习习惯和学习效果进行评估,以帮助教师精准教学和因材施教。

3.物联网

物联网即“万物相连的互联网”,物联网是在互联网的基础上进行延伸和扩展的网络,它将互联网与各类信息传感的设备连接起来,从而形成的一个庞大的网络,在任何时间、任何地点,实现人、机、物的互联互通[6]。

智慧学习环境下,物联网通过控制器、无线传感器、控制系统实现物理空间设备的智能管控和自主管理。例如:灯光、窗帘、空调、监控等,在有学生的情况下,可以实现自动打开灯光、空调、多媒体系统等,反之,则关闭。能够自动检测声音强度、灯光照度和温度,自动调整相应的窗帘状态、灯光柔度、空调温度等,为学生提供舒适的学习环境。可实现对多媒体设备、一体机、智能终端的一键管控,为教师提供良好授课环境。另一方面,可通过视频监控系统来感知学生的学习行为,如学生学习的姿势、情绪、交流状态等,分析学生的学习状态和需求,为学生和教师提供反馈和相应的技术支持。

4.人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学[7]。

富媒体的发展,虽然在一定程度上丰富了教学的表现形式,但在对未知世界有身临其境般的感觉和深入体验方面,始终难以让人满意。知识的获取和建构,都相对停留在表面。人工智能通过图像和语言识别、虚拟现实、智能控制、机器人等技术,配备智能穿戴、虚拟仿真设备、智能终端等硬件,可以营造出符合科学感知和真实情境的智慧课堂环境。例如:用虚拟仿真人来学习人体骨骼和循环系统,戴上VR眼镜上人体解剖实验课。人工智能为学生打造了互动、有趣、科学的学习情境,有利于激发学生的学习兴趣,促进学生深度学习和有效学习。另外,在教学管理方面,人工智能也有广泛的应用前景,利用人脸识别技术可以实现课堂学生签到、点名、学生自主问答等。学习环境的研究和实践进入了人工智能时代,未来的学习和管理愈发智能,人工智能与教育教学的融合将越来越深入。

四、智慧学习环境的系统架构模型

1.智慧学习环境模式分析

黄荣怀提出的智慧学习环境的构成要素包括资源、工具、学习社群、教学社群、学习方式和教学方式等六个组成部分。同时,他也提出了智慧学习环境TRACE3功能模型,包括记录过程、识别情景、感知环境、联接社群,以促进学习者轻松、投入和有效地学习等。该功能模型既体现了智慧学习环境的技术特征,也体现了其功能需求。[1]

祝智庭等人在分析数字学习生态系统萌发、内涵、信息模式和无缝集成的基础上提出了智慧学习生态系统体系架构模型。该模型包含本地架构、云架构,中间通过“接口”桥接本地架构和云架构,致力于解决数据鸿沟和信息孤岛的问题,助力智慧教育的发展。智慧学习生态系统中的文化理念价值经文化智慧、数据智慧、教学智慧流向学习者,从而实现文化的传承与发展和智慧人才的培育。[2]

智慧学习环境系统模型的构建基于两个方面:一是通过文献分析发现,相关系统模型多为理论指导模型,并非现有智慧学习环境的归纳,与现实的智慧学习环境存在误差,缺乏实际指导意义的智慧学习环境系统模型。另一方面,近年来新兴技术的快速发展,如云计算、大数据和物联网等,带动了智慧学习环境快速发展并日趋完善。新的技术产品的也开始出现,比如一体机及新一代教学支持系统等,使得当前智慧学习环境呈现新的特点和功能。综上所述,有必要对当前智慧学习环境进行梳理和分析,建构新的智慧学习环境系统模型。

2.智慧学习环境系统模型

在数字学习时代,混合学习是线上和线下分离的学习方式,学生课外线上学习或是放学后完成学习,而不是在课堂。课堂教学则基于教学内容和线上学习状况开展,并为线上学习提供反馈。智慧学习环境下的教学支持系统与课堂融合在一起,使混合学习在课堂内就可以完成。教学支持系统也在发生变化,首先移动互联网的兴起,使得教学支持系统支持面向手机、Pad移动端;其次教学支持系统的发展方向走向課堂,比如新增签到、现场手机答题等功能。教学支持系统在课堂内完成与教学的融合,但教学支持系统的原有功能并没有消失,包括在线课程、在线学习资源、在线测试、交流社群等,这些功能借助于移动终端更方便被学生使用,提高了使用效率和教学支持。智慧学习环境由于技术和需求的演变呈现出新的特点,这也是本研究的出发点之一。因此,本研究在对当前智慧学习环境的特性进行综合分析基础上,借鉴以往的智慧学习环境系统模型经验,建构新的智慧学习环境系统模型,如图1所示。

(1)服务层。提供存储、计算、软件、平台等服务,提供师生的个人学习空间、学习社群、论坛等服务。

(2)数据层。全面采集与记录课堂内外的学习数据与学习路径,跟踪和记录教学过程,形成完整的教学大数据,实现数据统一规范化管理。利用大数据技术,实现数据存储与获取、自定义建模分析、数据呈现和教学研究等。开展学生个性化评测和诊断,帮助教师精准教学、因材施教。

(3)物理层。包括网络设施(传感器、交换机、无线路由器、控制主机等)、空间设施(桌椅、灯光、空调、环境监测器等)、多媒体设备(电脑、中控设备、一体机、交互大屏、音响、功放、麦克风等)、智能终端(手机、Pad等)、录播设备(摄像机、录播主机等)、虚拟现实及仿真设备(AR眼镜、仿真实验室等)。物理层构建了智慧学习环境的物理环境和学生学习的客观空间。

(4)应用层。物理层基础上的应用信息系统,包括智能控制系统、中控系统、教学系统、自动录播系统、电子书包、虚拟现实体验系统、仿真软件等各类信息管理和教学系统。应用层实现了智慧学习环境的各项功能,服务于教师的教、学生的学,以及人与人、人与物的交互和感知。

五、结束语

近年来,云计算、大数据和物联网等新兴技术的快速发展,带动了智慧学习环境的快速发展并日趋完善。因此,本研究的出发点是基于新技术、新产品在教学环境中的应用和普及,构建当前智慧学习环境的系统模型。本文从智慧学习环境起源讲起,梳理了智慧学习环境的概念和特征,对相关重点技术在教学环境的应用进行了分析,最后提出与当前相适应的智慧学习环境系统模型。

参考文献:

[1]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(2):75-84.

[2]祝智庭,彭红超.智慧学习生态系统研究之兴起[J].中国电化教育,2017(6):1-10.

[3]张永民.解读智慧地球与智慧城市[J].中国信息界,2010(10):23-29.

[4]钟国祥,张小真.一种通用智能学习环境模型的构建[J]].计算机科学,2006(1):170-171.

[5]NIST.TheNIST definition of cloudcomputing[EB/OL].https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-145/final.

[6]贾益刚.物联网技术在环境监测和预警中的应用研究[J].上海建设科技,2010(6):65-67.

[7]佚名.人工智能,科大讯飞志在何方[EB/OL].http://www.ccidnet.com/2014/1031/5654463.shtml.

(编辑:王晓明)

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