非正式學(xué)習(xí)環(huán)境下基于移動終端的學(xué)習(xí)者模型研究

姚文貴

[摘 ? ? ? ? ? 要] ?針對非正式學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)者模型建模問題，在分析學(xué)習(xí)者模型的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了一種非正式學(xué)習(xí)環(huán)境下基于移動終端的學(xué)習(xí)者模型（IL-ML學(xué)習(xí)者模型）。IL-ML學(xué)習(xí)者模型包括學(xué)習(xí)者描述、學(xué)習(xí)目的、個體興趣、學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)情境五個維度，其中個體興趣和學(xué)習(xí)情境是非正式學(xué)習(xí)環(huán)境中重要的適應(yīng)性維度，個體興趣決定了非正式學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的適配內(nèi)容，學(xué)習(xí)情境將學(xué)習(xí)者所處的地理位置、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、設(shè)備和時間信息進(jìn)行表征，使非正式學(xué)習(xí)系統(tǒng)的服務(wù)更具個性化。IL-ML學(xué)習(xí)者模型可根據(jù)學(xué)習(xí)者的瀏覽數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)更新。該模型能較好地反映非正式學(xué)習(xí)環(huán)境下基于移動終端學(xué)習(xí)者的個體差異，為適應(yīng)性學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)在非正式學(xué)習(xí)環(huán)境中的應(yīng)用提供決策依據(jù)。

[關(guān) ? ?鍵 ? 詞] ?非正式學(xué)習(xí);學(xué)習(xí)者模型;移動學(xué)習(xí)

[中圖分類號] ?G712 ? ? ? ? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] ?A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[文章編號] ?2096-0603（2019）18-0116-02

隨著現(xiàn)代社會對人的技能要求越來越高，人們需要不斷地學(xué)習(xí)各個領(lǐng)域的知識來充實(shí)自己，跟緊時代發(fā)展從而擺脫被淘汰的命運(yùn)。人們選擇學(xué)習(xí)的形式多樣，其中非正式學(xué)習(xí)是典型的學(xué)習(xí)模式，非正式學(xué)習(xí)沒有固定的形式，學(xué)習(xí)的內(nèi)容多樣，學(xué)習(xí)時間具有不固定性，學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中會表現(xiàn)出來各種不同的學(xué)習(xí)信息，這表現(xiàn)在兩個方面：一是不同的學(xué)習(xí)者在起點(diǎn)水平、認(rèn)知結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)動機(jī)、學(xué)習(xí)風(fēng)格上有所不同，具有一定的差異性;二是學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)的過程中的知識水平和認(rèn)知技能也是不斷更新的。

一、學(xué)習(xí)者模型的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

學(xué)習(xí)者模型是對學(xué)習(xí)者的個體特征和學(xué)習(xí)狀態(tài)的形式化表示。對學(xué)習(xí)者模型的研究是基于智能教學(xué)系統(tǒng)（ITS）展開的，智能教學(xué)系統(tǒng)的主要研究熱點(diǎn)包括學(xué)習(xí)者模型、著作系統(tǒng)、在線協(xié)作學(xué)習(xí)、自然語言對話、智能教學(xué)系統(tǒng)評估等，學(xué)習(xí)模型是研究智能教學(xué)系統(tǒng)教學(xué)效果的其中一個維度。所謂智能教學(xué)系統(tǒng)，它扮演著教師的角色，以計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)為中介，需要識別出學(xué)習(xí)者在各種學(xué)習(xí)情境下的各種學(xué)習(xí)行為以形成反饋機(jī)制，推測和預(yù)測學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)。通常，建立的學(xué)習(xí)模型需要識別出學(xué)習(xí)者初始的學(xué)習(xí)狀態(tài)，記錄學(xué)習(xí)者進(jìn)入下一步學(xué)習(xí)中所會發(fā)生的學(xué)習(xí)行為，同時可以用登錄和退出時間差來記錄學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)和掌握知識的快慢，應(yīng)用于智能教學(xué)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)者模型能掃除學(xué)習(xí)的盲點(diǎn)，提高教師教學(xué)的效率。為了提供更有針對性和適應(yīng)性的學(xué)習(xí)，有學(xué)者對學(xué)習(xí)者模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了充分研究，覆蓋模型、偏差模型、認(rèn)知模型和心理模型是最常見的幾種學(xué)習(xí)者模型。在國內(nèi)，有學(xué)者在學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、認(rèn)知能力、心理因素的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一個智能教學(xué)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)者模型，并給出了學(xué)習(xí)者模型的動態(tài)調(diào)整算法。有學(xué)者提出在網(wǎng)絡(luò)智能教學(xué)系統(tǒng)中建立一個雙層動態(tài)學(xué)習(xí)者模型，模型的初始層采用復(fù)合認(rèn)知型學(xué)習(xí)者模型，高級層利用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，克服了單一學(xué)習(xí)者模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理的障礙。有的學(xué)者以基于決策樹的遺傳算法，將學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)、興趣、愛好、知識狀態(tài)、學(xué)習(xí)歷史、心理因素和認(rèn)知能力等信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分類，構(gòu)建了一個綜合覆蓋模型、偏差模型、認(rèn)知型模型或是幾種模型組合的全面學(xué)習(xí)者模型。國外的許多學(xué)者也對學(xué)習(xí)者模型進(jìn)行了豐富的研究，有的學(xué)者利用對話來獲得學(xué)習(xí)者對領(lǐng)域知識的掌握程度，從中分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的速度、掌握程度以及記憶能力，采用一定策略對學(xué)習(xí)者實(shí)施個別化教學(xué)。有的學(xué)者采用知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)對學(xué)習(xí)者的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，防止學(xué)習(xí)者棄學(xué)。

二、非正式學(xué)習(xí)環(huán)境下基于移動終端的學(xué)習(xí)者模型

構(gòu)建非正式學(xué)習(xí)環(huán)境下（Informal Learning Environments）基于移動端（Mobile Learning）的學(xué)習(xí)者模型（簡稱IL-ML學(xué)習(xí)者模型）需要解決三方面問題：一是學(xué)習(xí)者模型建模;二是初始化學(xué)習(xí)者模型;三是學(xué)習(xí)者模型的動態(tài)更新。其中，學(xué)習(xí)者模型建模的主要功能是確定學(xué)習(xí)者模型的要素，建立學(xué)習(xí)者模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);初始化學(xué)習(xí)者模型的主要功能是初始化學(xué)習(xí)者模型的數(shù)據(jù);學(xué)習(xí)者模型動態(tài)更新的主要功能是在學(xué)習(xí)過程中動態(tài)更新學(xué)習(xí)者模型的數(shù)據(jù)。

（一）IL-ML學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建

為了構(gòu)建IL-ML學(xué)習(xí)者模型，需要先分析基于移動終端的非正式學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，以明確學(xué)習(xí)者模型包含哪些要素。首先，非正式學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目的不同，反映在學(xué)習(xí)者的知識與技能、過程與方法、情感態(tài)度與價值觀上。其次，非正式學(xué)習(xí)環(huán)境下由于學(xué)習(xí)者的背景差異、所要解決的問題不同也會產(chǎn)生不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格與興趣，為了充分研究非正式學(xué)習(xí)環(huán)境下基于移動終端的學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程對學(xué)習(xí)效果的影響，為其提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，現(xiàn)以學(xué)習(xí)者描述、個體興趣、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)情境五個要素構(gòu)建IL-ML學(xué)習(xí)者模型。其中，學(xué)習(xí)者描述記錄了學(xué)習(xí)者的基本信息;個體興趣代表了學(xué)習(xí)者對內(nèi)容的偏好;學(xué)習(xí)風(fēng)格反映了學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)時具有個人特色的方式;學(xué)習(xí)情境刻畫了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)環(huán)境。

1.學(xué)習(xí)者描述

學(xué)習(xí)者描述學(xué)習(xí)者的基本屬性，學(xué)習(xí)者的特征，對學(xué)習(xí)者的特征進(jìn)行分析，可以為開展非正式學(xué)習(xí)活動提供依據(jù)，了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)背景能為學(xué)習(xí)者模型的設(shè)計(jì)指明方向，描述學(xué)習(xí)者的姓名、性別、年齡、學(xué)歷和職業(yè)。

2.個體興趣

一般認(rèn)為，個體興趣指的是隨著時間的遷移而不斷發(fā)展的、一種相對穩(wěn)定持久且與某一特定主題或領(lǐng)域有關(guān)的動機(jī)取向、個人傾向或個人偏好，它與知識、價值觀及積極感情相關(guān)聯(lián)。學(xué)習(xí)者對某一個問題有興趣，就會持續(xù)地、專心致志地鉆研它，從而提高學(xué)習(xí)效果。非正式學(xué)習(xí)可以發(fā)生于各類領(lǐng)域、各種形式以及各個層次。

3.學(xué)習(xí)風(fēng)格

現(xiàn)有對學(xué)習(xí)風(fēng)格的分類大多是基于正式學(xué)習(xí)環(huán)境下的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)者，與非正式環(huán)境下基于移動端的學(xué)習(xí)者有著極大區(qū)別。因此，在分析基于移動端的非正式學(xué)習(xí)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，本文依照鄧恩夫婦（Dunn R和Dunn K）的觀點(diǎn)，從環(huán)境、情感、社會、生理和心理這五個方面對非正式環(huán)境下基于移動端的學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行分類。

4.學(xué)習(xí)情境

學(xué)習(xí)情境理論認(rèn)為學(xué)習(xí)是一個參與情境的過程，是一個基于情境而展開的過程，它時時刻刻都處于情境當(dāng)中。而隨著學(xué)習(xí)者在移動終端上的學(xué)習(xí)參與度與日俱增，情境與學(xué)習(xí)需求的關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確度直接決定了學(xué)習(xí)資源推薦質(zhì)量的高低。學(xué)習(xí)者模型的整體框架中已經(jīng)對學(xué)習(xí)者的基本信息、學(xué)習(xí)目的、學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)興趣進(jìn)行了歸類，因此在學(xué)習(xí)情境中主要對學(xué)習(xí)者具體現(xiàn)實(shí)環(huán)境進(jìn)行描述，這其中包括學(xué)習(xí)時間、地點(diǎn)、設(shè)備信息、網(wǎng)絡(luò)狀況，網(wǎng)絡(luò)狀況描述了學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)類型以及連接速度，這些都會影響學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒。

（二）模型初始化

學(xué)習(xí)者模型的初始化包括靜態(tài)屬性和動態(tài)屬性兩個方面，依據(jù)學(xué)習(xí)者模型先初始化后使用的原則，需要分步驟對學(xué)習(xí)者模型進(jìn)行初始化。根據(jù)學(xué)習(xí)者模型構(gòu)造的五個要素的特點(diǎn)，學(xué)習(xí)者描述、學(xué)習(xí)目的、學(xué)習(xí)風(fēng)格是靜態(tài)的，在學(xué)習(xí)中是固定不變的，而個體興趣、學(xué)習(xí)情境是動態(tài)的，在學(xué)習(xí)中是不斷變化的。學(xué)習(xí)者模型的初始化主要是測量出靜態(tài)屬性的信息，動態(tài)屬性的初始化可以采用系統(tǒng)預(yù)設(shè)值的方法，動態(tài)更新學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程。在非正式的學(xué)習(xí)者模型中，學(xué)習(xí)者描述、學(xué)習(xí)目的和學(xué)習(xí)風(fēng)格可以通過注冊填表的方式進(jìn)行初始化。

（三）模型動態(tài)更新

非正式學(xué)習(xí)者模型的個體興趣和學(xué)習(xí)情境是動態(tài)更新的。學(xué)習(xí)者在移動終端中進(jìn)行非正式學(xué)習(xí)時，系統(tǒng)會自動跟蹤學(xué)習(xí)者所選擇的內(nèi)容和歷史數(shù)據(jù)，更新學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)情境。

（四）模型的應(yīng)用分析

學(xué)習(xí)者進(jìn)行非正式學(xué)習(xí)的主要目的是獲得新知識，拓展自己的興趣以及滿足自我提升的需要，因此學(xué)習(xí)者可以在任何時候通過互聯(lián)網(wǎng)在移動終端上獲取學(xué)習(xí)資源，開展各種各樣的學(xué)習(xí)活動。學(xué)習(xí)者參與在非正式學(xué)習(xí)的過程中，系統(tǒng)會根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動為每一位學(xué)習(xí)者構(gòu)建對應(yīng)的學(xué)習(xí)者模型，針對學(xué)習(xí)者的信息、學(xué)習(xí)目的、學(xué)習(xí)風(fēng)格、個體興趣和學(xué)習(xí)情境，分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征和興趣點(diǎn)，了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)習(xí)慣，判斷學(xué)習(xí)者對學(xué)習(xí)資源的感興趣程度，系統(tǒng)主動并且有選擇性地向?qū)W習(xí)者推送學(xué)習(xí)資源，如果學(xué)習(xí)者一開始的學(xué)習(xí)目標(biāo)并不明確，然后在學(xué)習(xí)過程中找到學(xué)習(xí)興趣，系統(tǒng)可以通過學(xué)習(xí)者模型的動態(tài)更新，及時掌握學(xué)習(xí)者的情況，制定相對應(yīng)的學(xué)習(xí)資源推送服務(wù)和學(xué)習(xí)路徑推薦服務(wù)。

三、結(jié)語

移動終端產(chǎn)品的多樣化和簡單化，便攜性為非正式學(xué)習(xí)提供了良好的設(shè)備支持，在非正式環(huán)境下基于移動終端構(gòu)建的學(xué)習(xí)者模型系統(tǒng)，能抓取學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)行為信息，識別出非正式環(huán)境下學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的差異性，以便為學(xué)習(xí)者提供更有針對性的學(xué)習(xí)服務(wù)。非正式學(xué)習(xí)者模型包括學(xué)習(xí)者描述、學(xué)習(xí)目的、學(xué)習(xí)風(fēng)格、個體興趣和學(xué)習(xí)情境五個維度，對這五類信息進(jìn)行分組可以詳細(xì)地記錄非正式學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)者的個體特征。其中，學(xué)習(xí)者描述、學(xué)習(xí)目的、學(xué)習(xí)風(fēng)格是學(xué)習(xí)者的個體特征的靜態(tài)屬性，學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)情境是學(xué)習(xí)者個體特征的動態(tài)屬性，需要采用不同的方法來分別計(jì)算和測量。將IL-ML學(xué)習(xí)者模型應(yīng)用于自適應(yīng)學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能判斷出學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征，為非正式學(xué)習(xí)活動提供指導(dǎo)。

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編輯 陳鮮艷