基于PST框架对智慧教室技术及实现路径的思考

郝梦姗

【摘 要】随着5G的部署和教育信息化2.0政策的逐步推进，智慧教育已经成为未来教育领域最重要的前进方向。本研究基于PST框架（Pedagogy-Space-Technology，PST），对智慧教室目前的发展现状及主要的技术特征进行梳理，并思考如何通过技术更好地实施智慧教室建设，探讨智慧教室的实现路径，同时对于在实施过程中亟待解决的问题提出个人建议。

【关键词】PST;智慧教室;技术特征;实现路径

【中图分类号】G434   【文献标识码】A

【论文编号】1671-7384（2022）06-081-04

智慧教室一词起源于1988年罗纳德·雷西尼奥提出的一种智慧学习环境，通过自动感知并记录学习情境、提供合适的资源和工具、提供自动测评成果等方式逐步走进现代科技社会，形成一种技术加持下的新型学习模式。

随着科技的不断发展，智慧教室成为一种典型的智慧学习环境，使真正的智慧教育得以实现。智慧教室提供了必要的环境支持，为将来更好地实现通过技术手段提高学生学习兴趣以及人性化的师生互动提供了保障，并为将来提高学生学习投入度、改善学习质量提供了可实现的路径。

PST框架

智慧教室的框架设计如果只从空间和技术层面考虑，只是把教育当作普通应用场景进行对待，未考虑教育面向的是未成年群体、是祖国的未来这一特殊性，就失去了教育的“人文味儿”。所以，智慧教室的框架设计不仅要兼顾空间和技术，更要结合学生、教师和教学模式等多方面进行思考。

2009年，拉德克利夫（Radcliffe）提出“教学法—空间—技术”框架 （Pedagogy-Space-Technology，PST） （图1）。PST框架强调教学法、空间、技术三要素的融合，致力于推动在空间和技术手段中实现教育目标，在利用信息技术增强教学效果的同时，拓展学生学习空间。除此之外，PST框架还强调整体的概念，在对教学法、空间、技术三个要素融合之前，先要根据学习空间的生命周期有整体地设计规划，更科学地考量智慧教室的设计。

图1  PST框架

近些年，有学者对PST框架进行了改进，设计了面向体验学习的未来课堂，本文从以下六个方面进行阐述。

1.转型智慧课堂

传统课堂未能达到促进深入学习的目的，借助信息技术手段融合课堂教学，对课前、课中、课后进行数据模型运算，打通全部教学环节并形成闭环，将教育模式变革真正应用到智慧教室中，促进学生的深度学习和发展。

2.软硬件并行使用

信息技术发展初期，教室内配备了相应的硬件设施以供教學，但并未得到有效应用。随着技术的发展，智慧课堂模式更注重软硬件并行使用。软硬件结合的模块化架构，使得智慧课堂的主体能够承载多样的可能性，屏幕上的师生互动技术、移动端的实时学习、虚拟空间和现实空间的有机融合、大量的数字化资源等，将教学过程数据化、过程化，不仅打破了时空限制，同时兼顾学生个性化需求，提升了整体学习效果。

3.指导学习而非传授知识

在智慧教室环境中，师生地位发生了根本性改变，教师不再是高高在上的讲授者，而是从知识的提供者变成指导者，提供课题咨询、方向指导、资源协助，从而帮助学生更好地培养创新精神。

4.个性化实施教学

传统方式过于注重标准化，而智慧教室模式更注重过程的建构、知识的积累和解决问题的能力，以促进学生全面发展为目标，实现教学模式的根本性变革。

5.大数据精准评价

通过大数据在各个阶段的采集、测算、分析等，使教学方式多元化、过程数据化，使教学形成有机整体，更好地促进学生的“学”。

6.多元空间教学

坚持构建以人为本的育人环境，综合教育的各个因素，使其相互配合形成较为完美的社会生态，从而促进学生的自我发展和成长。智慧教室空间的多元化，不同区域层次可为不同类型的学习提供支持。

智慧教室技术特征

基于PST的智慧教室框架设计已经在本质上区别于传统教室了，在信息技术加持下，智慧教室的技术特征可归纳为以下三点。

1.数据为中心

万物互联时代，任何数据都有其价值。在智慧教育背景下，智慧教室中的数据需要通过以下三个步骤才能发挥其真正的价值。

首先，数据采集。智慧教室中遍布的网络感知系统，不间断收集学生的即时学习数据，通过人机互动、摄像头采集画像、眼球追踪眼动情况从而分析心理等方式，对师生的学习数据进行第一步采集工作，反应情感与行为之间的联系，也为教师做出合理的教育决策提供参考。

其次，数据处理。通过各种方式将数据收集之后，形成学生的电子学档，通过合适的模型算法处理，就能得出适合学生学习情况的针对性教学方案。教师或者专家学者可以通过分析学习者的特征和轨迹进一步探究教育变量之间的关系，构建更科学合理的学习行为模型，更深入地挖掘学习者的行为模式。在大数据的驱动下，精准的算法可以完成大量个性化工作，智慧教室这套基于数据和算法分析的模式将是对整个教育模式的变革。

最后，数据应用。经过算法处理的数据会显示出各类相关性，教师或教育决策者可以通过提示选定更合适的教育方式，学生在无人监控的智慧教室中也可以通过自动采集到的信息生成个性化的学习建议，获得更真实的学习体验。所以，在智慧教室环境下，需通过数据得出重要趋势和信息，从而调整教与学方式，以达到更好的教学效果。

2.个性化空间

智慧教室通过合理的技术手段，打破时空边界，打破传统教育中灌输式的教学，为每位学生提供个性化学习指导，更适合学生个性特点，可推荐相关资源帮助其提高学习兴趣。在智慧教室系统中，储存着每位学生的个性化学习数据单元，将不断采集到的数据信息通过算法处理得到规划，并反馈到学生接下来的学习计划中，自然会得到更为理想的学习效果。在个体学生得到个性化的服务后，逐渐映射出来一个问题：集体的个性化需要关注和追求吗？在智慧教室中，如果将个体的算法直接应用于集体是否会有失偏颇？如何把控整个集体或学校的学习风格仍旧需要更科学的算法，被制定的算法需要通过严谨的教育科研工作者、教师、学生等共同决策，再借助工程师的手实现出来。如此说来，个性化空间不仅仅是针对学生自身，对于整个集体而言也至关重要。

3.全景化敞视

以智慧教室的局外人身份来看，几乎可以用“上帝视角”来描述整个教室及其中的人物关系，以数据为基础的智慧教室生态所描绘的学习像是边沁的“环形监狱”，伦理上有其可商榷之处。

首先是暴露性。在无数高清摄像头的拍摄下，所有行为、言语都会被记录进一个庞大的数据库，进而形成以数据为中心的个性化档案。师生互动、学习状态、心理预期等在智慧教室中都会被记录、分析，然后形成一份学习报告供人决策。学生的学习活动全部数据化，在教育教学活动中的所有一切都暴露给了数据采集系统。

其次是透明性。数据完全暴露就带来了完全的透明，对智慧教室中的师生而言就是完全将自己的任何行为暴露在技术手段下，大数据技术需要全面了解学生的学习数据才能实现合理化决策和推荐，合乎计算逻辑才能实现智慧教室的“智慧性”。不过这种完全透明的方式真的能帮助学生更好地提高学习效果吗？不同学生的隐秘、陌生和各类差异暴露在智慧教室的大数据下，虽然合乎算法的计算逻辑，但人性的伦理逻辑是否得到了保障仍旧值得考量。

最后是异质性。在智慧教室中，算法的逻辑也可以相当于是监狱的纪律，同样可以宣判学生的活动准则。也就是说，专家和教师设定的算法逻辑就是学生必须遵守纪律，尽管保证了一定个性化学习方式，但是话语权和主动权仍旧不在学生手中，一旦出现不一致的情况，最终受害者还是学生个体。智慧教室的准入门槛就是使用这套系统，每位教师和学生都有独一无二的身份ID，以后所有采集到的数据、分析出来的结果都会按照ID输入到不同的数据电子档案中。而最开始注册ID的同意使用协议就是我们所说的纪律的一部分。使用协议就像是一份自由转让协议，数据系统可以将采集到的信息通过各种方式进行处理，而身在其中的个体并没有多少权利和自由“不同意”。这样的一致性要求也让学生和教师必须遵守纪律，否则就不会被纳入到智慧的学习环境中。

智慧教室实现路径

基于以上技术特征，智慧教室若要实现其功能，还将遵循以下几方面的实施路径，将智慧教育在智慧教室中完美融合。

1.智能感知系统

智慧教室中所需的大量数据采集就是通过智能感知设备来进行的，包括图像收集、可靠传输等，主要体现在以下三个方面。

首先是环境感知。智慧教室的环境信息包括温湿度、烟雾、物体设备、位置等，通过互动终端、书籍、工具、空间、资源等感知教学场景和认知场景。收集学习者的先前数据并和学习过程中产生的数据进行算法处理，在服务器端进行环境和学习数据建模，形成学生的电子学习档案。

其次是学习内容的智能感知。不仅包括每位学生的个性化学习目标、学习习惯、个性特征、学习风格、学习动机、学习偏好等，而且还根据学生的认知结构提供自主的学习系统，从多方面保证学生的学习效果。

最后是学习情境智能感知。通过采集到的学生表情、语言、行为、脉搏等判断学生的学习状态和需要提供的帮助，适配学习情境，通过算法聚合到更高级的情境反过来促进教学活动。通过多重情境重构，推理出更高层的情境嵌入追踪芯片，将情境更新到新的数据系统中，以促成更合适的教学。

2.智慧管理系统

面向物联网设计框架的智慧教室是一个整体的智慧管理系统，将师生身份识别、教学流程管理、信息查询和预警等综合处理，构建成一个庞大的智慧管理系统。在智慧教室中，通过RFID传感器芯片读写信息，再面向终端进行查询、发布、呈现等一些列操作，同时精准识别身份ID信息記录基本的出勤情况等。智慧教室的白板具备会议管理功能，有传感器识别的椅子和终端投影仪，能自动识别会议日期、参会人员、导入会议所需资料等。同时，还可以人性化地设置一些温馨提示语音。

3.情感计算模块

人类情感的多样性、复杂性是近几年随着技术进步才有所涉及的领域，而计算机的情感计算是通过芯片、图像等采集手段识别人体数据信息并分析关键情感、姿势、语音、嗅觉等，通过深度学习算法计算人的基本反应和推测。智慧教室应用该项技术高质量获取情境数据，解析处理师生情感动向，从而提高教学效果。在普适性的情感计算领域，平台依据上传的诸多情感数据库建模成更人性化的情感交互，从而提供更为精准的教学决策。而在文本情感计算方面，也通过构建核心情感语义块，计算文本情感值，从而判断学生在学习过程中的情感倾向，将分析结果反馈到智慧管理平台。

4.设备共享模块

智慧教室中的物联网设备是基本的“神经网络”，不同设备通过共享的方式将数据、分析结果等回传到智慧平台及各个物联网设备中，实时更新最新动态以供分析、决策。共享设备以大数据为核心，以物联网硬件设备为神经末梢，通过自适应交互为师生不断产生价值。智慧教室中的物联网设备共享模块共分为四层：底层的智慧感知层负责收集各类基础数据信息，第二层的网络通信层利用网络高速传输数据，第三层的数据处理层储存分析传输过来的信息，并通过算法进行数据挖掘和数据分析等。第四层为应用交互层，包括用户和交互工具，是智慧教室的关键层，通过这些应用设备和软件构建了整个智慧教室的表面和活动系统。

5.虚拟仿真模块

技术的进步逐渐转向虚拟和现实结合的方向，近些年虚拟仿真领域的大火，包括各类高端的人机接口、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等技术也在教育领域产生更多效应。近些年被提及的具身认知也在虚拟仿真的加持下再次走进教育者的视野，增强师生互动、产生虚实结合的场景、更直观感受科学情境都让该领域进一步得到更多教育工作者的认可。该种方式可以降低学习焦虑、增强学习动机、激发高阶思维，未来构建教育元宇宙也是指日可待。

智慧教室发展待解决的问题

1.构建智慧系统标准

智慧教室感知层面向多个教育场景采集信息，如果没有建立统一的标准导致数据格式不一致，就会产生设备不兼容、无法共享信息等问题，根本无法实现统一的交互与管理。智慧教室采用的各类物联网领域的设备都要具有严谨的国家行业规范标准，在总体设计上借鉴各类其他系统的经验才能保证在教育这片热土上发挥其应有的价值。

2.均衡教育资源

我国教育资源的不均衡可以通过智慧教育来不断改善，通过采用统一的标准动态调度资源、按需使用，真正在电子化资源时代提升教育质量。智慧教室在技术上也要考虑诸多可操作性问题，比如存储介质如何进行能量供应;采用何种统一的数据格式;其他物联网资源如何接入;感知技术有待进一步挖掘;多样化的数据如何合理应用等。

3.保护数据安全

智慧教室的核心是海量的数据信息，那么数据安全就成为一个很重要的命题。如何在学生交互感知时保护其隐私，如何避免非法用户伪造RFID标签盗取信息或者扰乱系统等，都需要我们引起足够重视。电子档案包含一个学生的所有学习数据，有很多涉及师生合法权益的数据无法得到有效保障。在数据安全方面，仍需要更强的技术来追踪并实时地刷新储存信息，以避免个人信息泄露，保护师生隐私。同时还要完善相关法律，以免造成合法的教育信息被利用进行非法盈利。

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