从NGDLE到N2GDLE：下一代数字学习环境的组件构成及启示

臧艳美

新乡学院教育科学学院， 河南 新乡 453000

1 NGDLE产生的背景

2017年新媒体联盟发布的《地平线报告(高等教育版)》将下一代学习管理系统(next-generation LMS，NGLMS)作为高等教育中2～3年内取得重要进展的教育技术。学习管理系统(learning management sys- tem,LMS)是指一类软件和Web应用程序，这类软件或程序能够为在线课程教学、跟踪和报告学生的参与情况提供依托[1]。LMS长期以来被世界各地的大学用来运行和管理在线与混合式课程。美国高等教育信息化协会(以下简称EDUCAUSE)发布的数据显示，99%的教育机构拥有LMS，85%的教师使用LMS，71%的教师认为LMS可以提高学生的学习成绩[2]。由此可见，LMS在企业培训、在线教育、高等教育等领域被广泛应用，并得到教师的普遍认可。另一方面，LMS又因为“促进学习本身方面发挥的功能非常有限”而受人诟病。国外一项调查表明，有15%的机构打算在未来三年内更换LMS，这远远高于企业级应用程序的典型水平[2]。此外，关于“LMS3.0”“LMS5.0”“LMS6.0”“后现代LMS”的说法充斥着网络。鉴于LMS与人们的期望产生较大差距，教育机构、教师、学习者寄希望于LMS具有更鲜明的特色和增强的操作功能，并支持个性化设置，使用学习分析来提高学习成就[3]。

针对数字学习环境的重构问题，EDUCAUSE从2013年起着手进行了一系列的探索，先后发布了一系列研究报告：2014年9月发布《当前高等教育LMS的生态系统：学生、教师和信息技术视角》，目的在于深入了解现有学习管理工具的局限性，寻找新的学习环境的构想；2015年4月发布《下一代数字化学习环境》(The Next Generation Digital Learning Environ- ment，NGDLE)[4]研究报告，描绘了新一代数字学习环境的图景，该环境能够满足高等教育不断变化的需求，能为学习者个性化学习提供支持和服务，而且随着新的教学方法不断出现，环境自身也在发展；2017年7月发布《下下一代数字学习环境》(The N2GDLE Vi- sion:The "Next" Next Generation Digital Learning Envi- ronment，N2GDLE)[5]研究报告，在NGDLE的基础上，进一步细化了其标准和规范，以实现与其他各种工具、服务连接和共享数据。

文章在阐释NGDLE内涵、构建方法的基础上，重点分析了NGDLE的两类构成组件，进而探讨了对学校未来数字学习环境变革的启示，以期引起国内学者对未来数字学习环境的关注和重视，并为后续研究提供参考。

2 NGDLE对下一代数字学习环境的构想

新的数字学习环境必须支持多种学习模式，然而通过渐进式地不断添加新的数字架构和学习组件的方式来更新现有的LMS显然是不现实的；另一方面，鉴于现有LMS在学习管理方面的成功，简单地把当前的LMS搁置在一边，重新开发新的LMS也是不现实的。那么，新一代数字学习环境面临的挑战之一是保留LMS作为有效的管理工具基础上构建新的学习环境，又不能被传统的教育模式所束缚；挑战之二是如何以快速、连贯的方式实现下一代学习环境。

NGDLE和N2GDLE报告中统一采用了下一代数字化学习环境这一术语，而不再使用LMS这一概念。EDUCAUSE在报告[4]中解释了采用这一概念是基于以下考虑：首先，使用该名称能够表明以学习为中心的新模式日益成为高等教育实践的特征；其次，使用数字(digital)是考虑到数字技术已经成为所有教学和学习实践的组成部分；再次，新的学习环境必须是有关学习(learning)的，意在通过学习把学习者和教师联系在一起；最后，它必须是一个环境或生态系统(en- vironment)——一个由学习者、教师、工具和内容构成的动态的、相互连接的、不断进化的联盟。

从另一个意义来说，使用下一代(next generation)还应考虑在传统IT实践中，当我们遇到问题时，往往倾向于编写代码来开发解决这个问题的应用程序。McClintock[6]认为，建筑空间的设计会影响个体在这些空间内的行为，同样，教室的设计不仅透露出教室中的教学手段，而且揭示了为以往教育工作提供指导意义的教与学的本质。例如，一间教室书桌排列整齐，体现了纪律和顺从的教学法或“默认课程”。因此，代码就像建筑环境一样，会强加给人一种观点。LMS也以类似的方式，被绑定到特定的教学和学习模式中，某种程度上体现出背后所代表的教育哲学。因此，任何添加一个新代码块的解决方法与高等教育领域中各种各样的教学和学习是不同步的，尤其是随着高等教育逐步从以传授模式为主向建立在主动学习、个性化、混合课程设计等概念基础上的教育模式转变，这种不同步的情况会更为突出。

为了同时满足基于LMS的网络学习和自适应、个性化学习的需求，NGDLE报告中建议下一代数字学习环境的建构采用“乐高”的方法，即每种应用程序或组件可看作一块乐高积木，各积木块之间可相互连接。这里所说的乐高并不是传统意义上的只有塑料方块的乐高，这里的乐高更像现代的乐高，有轮子、发射器、传送带和各种各样互相配合精妙的零件，零件间可以按照自己的设想自由组装。因此，“乐高”集中包含多个种类的组成部件，通过定义一系列类似的规范和服务，以确保各个组成部件之间可以互相连接。

“乐高”方法有三个关键的优势：

第一，搭建学习环境非常简单方便，易于操作。对于使用者来说无须很强的技术能力，只需要通过鼠标的拖拽即可将组件添加到环境界面中。

第二，能够满足个人和机构不同层次的个性需求。学习者或机构可以使用各种应用程序、工具箱等，灵活地搭建适应其独特需求的、定制化的学习环境。

第三，避免平台和工具的功能膨胀和设计不良。以往LMS的更新维护过程中，由于教师和学生利用的很多学习工具在LMS之外，供应商往往通过在LMS内部创建对外部工具的模仿，将外部工具的功能扩展到LMS中[7]，这种维护方式容易导致LMS内功能膨胀和学习工具设计不良。使用乐高方法则可以保证各个工具和平台能够集中实现需求功能的特定方面，避免造成上述问题。

3 从NGDLE到N2GDLE：下一代数字学习环境的构成组件

2015年NGDLE报告详细阐述了下一代数字学习环境的内涵、体系结构、建构方法，并进一步提出了五个核心要素：①互操作性和集成；②个性化；③分析、建议和学习评估；④协作；⑤无障碍性和通用设计。但作为一种变革性的数字学习环境，如果没有内置标准，不能与其他各种工具、服务连接和共享数据，那么下一代数字学习环境只能停留在空想阶段。因此，在五大核心要素的基础上，基于乐高的建构方法，N2GDLE报告中重点构建了下一代数字学习环境的组件规范，即两大类必要组件(components)：软件架构和学习架构(如图1所示)。

图1 下一代数字学习环境的组件规范

3.1.1个人持续的学习记录

传统的LMS一般只能记录学习者登录时的学习记录，而学习者还有大量的学习是发生在LMS之外的非正式学习和非在线的环境下。例如：在社区网站上参与了一次讨论，在信息网站阅读了一篇文章，或开放教育平台学习了一门课程。下一代数字学习环境通过个人持续的学习记录这一组件模块(personal persistent learning record，PPLR)可以记录并追踪学习者在应用程序、课程、学习活动、项目、实习、辅修课程等学习经历中的参与和使用情况，从而针对上述学习经历提供更为全面的、综合性的评价。因此，PPLR扩展了个人学习记录的内涵和数据来源。此外，PP- LR要为存储所有学习者的学习记录的存储库(lea- rner record store，LRS)服务，其必然要包括来自多个学习平台、环境，甚至机构的学习活动与成绩数据。这也就意味着学习者不再需要向学习机构或雇主等提供证书的副本，而只需要提供PPLR生成的报告。

3.1.2学习者记录存储库

学习者学习经历的数据来源多种多样。对下一代数字学习环境而言，数据的互操作性和数据格式的标准化至关重要。目前，关于学习经历数据的记录、捕获的规范最具代表性的有两类：IMS Caliper规范和xAPI规范。虽然属于两种不同的规范，但IMS Cali- per和xAPI之间也存在很多相似性。2016年，xAPI的发布者ADL成为了IMS的一员，双方也开始讨论调整新规范的可能性，以及是否实用或可实现[8]。ADL和IMS之间的合作，意味着我们离下一代数字学习环境的设想更近了一步。但是，无论依据哪种规范，获取到的学习经历数据是存储在LRS中的。LRS有点类似存放学习经历数据的容器。学习经历数据由学习者使用的工具或系统动态发送，然后被“感知”并存储在LRS中。

3.1.3工具间的通信

由于NGDLE使用了乐高的方法，对多种工具的无缝使用会贯穿学习者整个学习经历。不仅每个平台或工具的单次登录和使用非常重要，平台、工具间的相互通信也同样重要。因此，NGDLE的软件架构还包括工具间通信(inter-tool communications，ITC)组件。此外，在某些情况下，登录的工具可能只需要向用户返回简单数据就足够了。另一种情况下，NG- DLE的设计人员、学习工程师、教学设计人员或教师可能还需要两个或多个工具之间数据的相互通信。因此，持续不间断的、实时的消息/事件总线(message/event bus，MEB)也有必要。

3.1.4消息/事件总线

下一代数字学习环境作为一个遵守共同标准的工具联盟，工具间动态的、实时的消息传送非常关键。每个工具都会生成自己的活动流日志，但是有些消息/事件会比其他消息/事件更重要。学习工具对于使用传感器检测事件的支持越来越成熟。MEB允许不同的组件之间进行彼此通信而又不相互依赖，使工具平台之间的信息流自动推送，实现信息查询的多平台应用。这些推送或查询的信息不仅对学习者通过学习序列快速取得进展有重要的价值，而且对于相关支持系统或工具针对学习者的学习及时采取行动也有重要意义。

3.2.1课程地图及一致性

课程地图是一种类似路标的工具，它通过展示各种课程要素及其联系，向课程管理人员、学习工程师、教学设计人员、评估人员、教师、学生等提供指导，以全方位地重现实际教学活动,保证设计的时效性、灵活性和实用性。例如：课程地图中展示的学习活动有利于帮助学习者完成学业，学习评估则可以用来衡量学习过程中的进展情况和展示学习结果。因此，通过课程地图及一致性(curriculum mapping and alignment，CMA)这一功能模块，可为课程的各种相关人员提供以下功能[5]：创建课程地图；确保学习结果、学习活动和学习评估之间的一致性；通过逆向设计和一致的程序监控学习者的学习进度；查看个人和同伴的数据以促进学生的学习；定期分析数据以改进课程。CMA功能的更高级版本还可以允许学习者自己设定学习目标，为实现学习目标自己规划学习活动和学习经历，找到自我判断目标是否达成的方法。

3.2.2集成的评估

分析、建议和学习评估是促进学生有效学习的重要环节。目前，大多数主流的LMS平台都拥有专有的学习分析能力，学习评估在传统LMS中已经得到应用[9]，但目前分析和评估使用的数据主要来自LMS和学生信息系统。下一代数字学习环境扩大了评估的数据来源，侧重集成的评估(integrated assessment，IA)。集成的评估既包括背景性的数据(录取时的各科成绩、履历、人口统计学资料等)，也包括学习过程中的课程活动和参与情况(按键情况、学生的选择、完成任务的时间等)、学生作品(课程作业、博客帖子、媒体作品等)。此外，下一代数字学习环境不再侧重研究评估的方式和方法，而是强调以切实可行的方法将标准的评估技术集成到学习环境中[3]。评估的工具可能在LMS本身，也可能在LMS之外。

3.2.3学习者证书管理

除了正式的纸质学历学位证书、资格证书之外，还有很多其他类型的学习凭证也越来越重要，例如数字徽章、各种结业证、合格证，以及其他形式的微证书；但目前传统LMS中的学习证书还是一个个信息孤岛，与LMS以外的其他各种证书缺乏有效链接，难以全面地反映学习者的能力表现。学习证书管理组件(learner credential management，LCM)为学习者证书的存储和分享提供了解决的思路，使得证书颁发机构可以根据学习者的能力表现从而决定授予学习者什么样的证书，为学习者知识、技能和能力的展示提供更为全面和多样化的凭证。

3.2.4学习路径规则引擎

个性化是下一代数字学习环境面向用户的最重要的功能之一。个性化主要包括两个维度：第一，学生能够自主搭配学习环境，然后使用该环境构建完成学习任务、达成学习目标。第二，自适应学习。自动化系统为学习者提供针对每个学习者需求的指导和建议。个性化的背后蕴含了学习路径选择的方法。学习路径规则引擎(learning pathway rules engine，LPRE)将规则引擎的原理利用到学习路径的选择过程中，为学习者个性化路径生成打开了方便之门，最大限度地提高学习者的学习效果和效率。例如：当学习者在努力识记或有效地应用先前获得的知识、技能和能力时，LPRE组件能够引导学习者开展回顾和纠正活动，使得“共同补救”的设想成为了可能。这种共同的补救办法使得获得证书和辍学之间有实质性的区别[5]。

在漫长的学习生涯中，学习的凭证可以包括学位、文凭、资质、奖励、学生的个人信息、学习成绩、成长记录等，也可以是对于一项技能的同行评价，以及在不同教育机构之间转移学分等。下一代数字化学习环境需要为学习者驾驭自己的学习凭证提供可靠的支持，这些学习凭证可以灵活地被展示和存储在学习者的个人学习记录(PPLR)的导出版本、个人档案、扩展的转录版本等。这些学习凭证的呈现也并不是一个静态的记录，它需要依据呈现对象的不同，构建、组装、呈现不同的形式和内容。如何把学习者才华和能力充分地展示给潜在的雇主、合作者、客户，将各种证书、学习凭证和学习者进行有效关联和推送，从而更好地对学习者的才华和能力进行精准的直观刻画，这是下一代数字学习环境必备的功能之一，也是学习者身份表征(representation of learner identity，RLI)的意义。因此，不管与下一代数字学习环境松散耦合，还是无缝连接，RLI都是未来数字学习环境的必备功能模块之一。

4 思考与启示

NGDLE和N2GDLE报告描绘了下一代数字学习环境的愿景。研究者试图通过这样一个系统，为学习者创设最好的网络学习环境，为自适应学习模型的应用提供最好的支撑，为学习者提供贯穿整个学术生涯(甚至可能进入职业生涯)的个人空间。上述关于下一代数字学习环境的设想对于学校未来数字学习环境的变革具有以下启示：

NGDLE和N2GDLE报告中关于下一代数字学习环境的描绘，从本质上来讲是一种标准，一种可以有机会组装自己平台或环境的标准，展现的是一个学习者、教师和机构可以定制和个性化其数字学习环境到前所未有的程度的时代。虽然适当的标准是必不可少的，但是高等教育的需求是多样化的。因此，对于不同的机构来说，下一代数字学习环境也必然是个性化和多样化的。NGDLE和N2GDLE报告的主要意义在于为机构个性化数字环境的构建提供重要的参考，而非统一的答案。因此，学校数字学习环境的构建首先要从思考“学校的目标需求是什么？为支持上述目标需求，学校的数字学习环境需要具备哪些条件？”开始，从而确定学校未来数字学习环境开发和改进的内容。例如：英国的纽卡斯尔大学(Newcastle Univer- sity)[10]在考虑到学生“更好的移动接入、提高内容的一致性、更多的互动性、更好的协作工具”需求的基础上，将“更好地与校内其他系统集成、简单的内容创建工具、更好的诊断和反馈机制、支持在线考试风格评估、改进混合学习支持等”作为该校未来数字学习环境开发和改进的内容。

向下一代数字学习环境转变，并不意味着短期内要推出新的平台或系统。短期内学校的重点在于从微观层面的可用性入手，找到切实可行的解决方案，优先满足学校的当前需求，进而推动其功能逐步向下一代数字学习环境转变。这是因为，下一代数字学习环境的有效性，最终体现在对个体的关注、灵活性、以学习者为中心的教学方法。因此，短期内迈向下一代数字学习环境最有效的方法就是转变目前过于依赖LMS的方式，为教师转变教学方法的理念和努力提供有效的支持(这种支持不仅仅局限于技术层面的，它可能也包括模式、资源、案例等方面)，让教师能在自己的数字学习环境中自由穿行。无论是智慧课堂、智慧教室，还是智慧学习中心和智慧学习空间，重点在于微观层面的可用性，在于其所提供的数字学习工具的可用性。无论何种产品，要为课堂层面的变革努力提供便利，播种教师教学变革的愿望，进而以微观层面的变革来推动学校中观、宏观层面的变革。

从LMS代际的转变过程来看，LMS、互操作标准、单个教师的使用、机构的采购实践要共同参与。客户需求和平台能力在良性循环中相互推动，从而导致LMS产品设计的功能发生阶段性变化。因此，技术供应商和机构都是学校数字学习环境更迭的重要利益相关者。学校应有意识地改变与技术供应商之间的敌对、竞争关系，朝着合作伙伴的方向努力。作为学校，可以邀请技术供应商协助构思一个短期、中期和长期的计划。协商的过程中，如果技术提供商无法与学校在学习环境发展意愿方面达成一致，并帮助学校实现它，学校也可以考虑和其他供应商合作，甚至可以考虑与一些非传统的平台进行合作，尤其是那些采用以学习为中心的平台。此外，学校还可以寻找合适的合作机构，该机构要与学校、技术伙伴之间具有相同的发展愿景，并且合作机构可以在设计、开发和实施方面与学校、技术伙伴之间共同协作。只有形成这样的联盟，才能为下一代数字学习环境的实现奠定基础。

尽管下一代数字学习环境的支撑技术目前还难以清晰表达，技术实现上也困难重重，但是LMS向下一代数字学习环境转变最大的困难还在于变革的管理。Feldstein[11]指出LMS在过去的20年里几乎没有发生根本变化的原因，也不在于LMS供应商试图从大学校园获得更大的利益，不在于大学管理者们试图建立“封闭的花园”以方便对教师的管理，而在于文化的转变，即从我们习以为常的文化到我们需要推行的文化之间的转变。此外，鉴于现有LMS之间，LMS与非LMS平台间的互通性不尽如人意，平台迁移对于教师可能意味着多年建设的努力付之东流。考虑到任何组织中人们对变革的抵制，以及在高等教育中这种抵制可能更为顽固，变革管理是学习环境变革中要解决的最棘手的问题之一。为解决这一棘手问题，学校要采取各种措施推动数字学习环境的变革。例如：学校领导和中层管理部门形成数字学习环境变革联盟；向全体员工传达学校数字学习环境的规划远景，并形成共识；鼓励教师参与平台的甄选；帮助教师消除平台转换的各种障碍；形成易于实现变革的短期计划；肯定并奖励参与改进的教师等。

要想提高高等教育的质量，教学需要从“独奏式的单独行为”向“以学习共同体为基础的研究行动转变”[5]。同样，数字学习环境的变革要想取得进展，也需要超越狭隘的分段式、逐个学期的微型课程创新项目。课程和课程计划的设计朝着团体化工作的方向发展。这就意味着，对帮助学习者在课程中取得成功的所有人来说，他们需要对课堂环境下、面对面情景下的、数字学习环境中的学习者的交互重新思考及重新设计，最大限度地提高学习者的成功。学习设计的职责也从个别教职员工转变为专业人员团队的共同责任。这些专业人员可能来自学习科学、教育学、认知和社会心理学、神经科学、表演艺术、设计、评估和心理测量学、统计、编程、图形设计、用户界面/交互设计、视频制作、项目管理等领域，共同推动教学和学习过程的改进。