學習云空間支持下的研究性學習研究與實踐*

黃昌勤，王希哲，張冬冬，梅曉勇，周宇文

(華南師范大學 教育信息技術學院，廣東 廣州 510631)

學習云空間支持下的研究性學習研究與實踐*

黃昌勤，王希哲，張冬冬，梅曉勇，周宇文

(華南師范大學 教育信息技術學院，廣東 廣州 510631)

研究性學習對于培養創新精神和實踐能力至關重要，空間化設置的虛擬學習云環境能在學習資源與服務的動態供給、便捷交互上提供支持，為研究性學習實踐提供了新的途徑。以促進研究性學習與學習云空間深度融合為目標，對學習云空間支持下研究性學習各要素進行適配分析，提出了學習云空間支持下的研究性學習系統架構和功能設計。為了促進學習者交互學習的主題管控和目標的快速達成，以構建語義相似度計算方法為基礎，提出了一種思維發散與聚集保障機制；依托Cloudstack，開發實現了以云空間為基礎的研究性學習系統，完成了交互協作學習與思維智能導引的有效結合。基于學習案例進行應用效果測試，結果顯示該研究能較好地提高研究性學習的學習效果。

學習云空間；研究性學習；語義Web；思維發散與聚集

一、引言

網絡時代背景下互聯網成為教育信息化的主戰場，利用網絡促進終身學習、建設學習型社會是未來趨勢[1]。學習云空間是國家教育信息化十年發展規劃的重點建設內容──“三通兩平臺”中的核心內容，它基于開放式的云計算架構，以教師、學生為共建共享的主體，匯聚教與學相關信息、資源和服務，為用戶提供一站式交互學習的網絡虛擬空間，將有效滿足學生的自主學習以及教師的遠程指導需求，提升教與學、學與學的有效互動，促進教學方式的變革。

研究性學習是學習者在教師指導下，從自然、社會和生活中選擇和確定專題進行研究，并在研究過程中主動地獲取知識、應用知識和解決問題的學習活動，是實現創新和實踐能力培養的重要手段[2]。在傳統教學條件下，研究性學習的廣泛開展面臨著諸多問題，如資源不足、探究活動受時空限制等[3]。學習云空間基于云計算技術實現學習環境的空間化配置，能夠最大化提供資源和服務共享、促進活動交互與行為協作，這與研究性學習開放性、自主性、協作性等需求不謀而合，也因此為學習云空間與研究性學習的深入融合、研究性學習效果提升帶來了新的契機。

近幾年來，隨著網絡學習空間的提出與發展，一些研究者開始關注并利用學習空間進行相關的實踐探索。應用研究主要集中于將學習空間應用于智慧校園建設[4]、個人學習環境[5]、學科課程教學[6]、資源建設[7]和教師專業化發展[8]等方面，這些研究表明：網絡學習空間在一定程度上能夠有效帶動教育教學變革，促進教學效果提升。目前，尚缺乏學習云空間的應用性研究成果，未見研究性學習和學習云空間深度融合的探討。本文擬從學習云空間中的研究性學習要素適配分析、學習云空間支持下的研究性學習系統架構與功能設計、系統實現與應用等方面展開研究，以期提供可行的技術方案，促進研究性學習理論與實踐發展。

二、學習云空間支持下的研究性學習要素適配分析

黃榮懷教授認為網絡環境下的研究性學習包含三個要素：網上資源、工具軟件與網絡平臺[9]。這三個要素為網絡環境下的研究性學習提供了重要條件。學習云空間中的網上資源涵蓋空間內外的內容性資源、過程性資源等；工具軟件也理所當然地拓展為各類功能性應用服務，如交流服務、協作工具、空間配置服務、空間內外的推送服務等；網絡平臺則是學習云平臺，云平臺的開放共享特性、虛擬空間的便捷化資源配置及學習協作支持，將給研究性學習提供更好的環境適配。為了使研究性學習與學習云空間的網絡環境進行更深層次地融合，更好地促進研究性學習的學習效率，本研究根據研究性學習的應用需求，對學習云空間支持下的研究性學習的三個要素進行適配性分析。

(一)云空間中的學習資源適配性

云計算及其思想在學習領域的應用促進了云學習時代的到來。云空間通過云計算技術虛擬化并統一管理資源，實現研究性學習資源的最大化共享和應用。通過將學習資源部署于“云”加“端”，允許學習者能夠以普適方式按需調用學習資源，為學習者構建了一個資料豐富、應用便捷的個人(或群體)學習場所，有利于從資源供給角度支持學習者個體和群體開展學習探究，并促進資源演進與發展。同時，云空間的空間化設置，有力地支持學習者按照自己的需求配備個性化的學習資源，并使其得到動態化的集中與高效管理。

云計算“資源共享、集中服務”的核心理念，一方面使得云空間能夠提供近似無限的學習資源，另一方面也導致云空間中的研究性學習面臨著信息過載問題。海量資源環境下，學習資源匹配率和利用率較低，學習者難以找到與其學習需求相適應的學習資源。究其原因，主要是學習資源組織跟傳統組織方式一樣，停留在語法層面，缺乏語義的表征和組織，過程性資源缺乏動態化匯集和知識化處理機制。為了更好地滿足研究性學習需求，尤其主題性資源共享的需求，使學習資源最大限度為學習服務，本研究認為語義化組織管理是提升云空間資源應用適配性的必然趨勢，即利用本體語義技術對學習云空間的信息資源進行組織，并建立與之匹配的學習資源知識服務體系，從語義智能角度促進海量資源查找與應用效率。

(二)云空間中應用服務適配性

云空間將所有的可用應用服務(含工具)集中于一個云平臺之上，在平臺的統一管理和調配下，給用戶提供研究性學習所需要的各種學習功能服務。一方面，所有的應用服務發布并托管在云中心，其數量與規模是巨大的，而且云服務的虛擬化將促進應用功能的泛在化與服務可用性，上述服務理念與機制，可保證在研究性學習過程中學習者需要的應用服務隨時隨地得到滿足。另一方面，云計算中服務可動態調度，營運模式受益市場機制，這使得應用服務能在優勝劣汰中演化與更替，促進了應用服務的質量提升。同時，在空間內，基本服務(含工具)可個性化配置，將有利于功能服務便捷化。顯然，上述基礎設施特點可極大促進研究性學習的功能服務效率和效果。

相比傳統網絡環境，云空間中應用服務的管理、演進與可配置特點，將給研究性學習帶來良好的功能服務支持。同時，由于研究性學習過程往往需要多重功能支持，目前的云空間尚不能主動“適配”多業務活動需求，缺乏應用服務動態支持機制。具體而言，研究性學習過程中學習狀態動態變化且具有一定的時間階段性，不同的學習階段學習者需要的應用服務也不同。因此，主動服務是學習云空間尚待適配的核心所在。本研究認為：在開放的學習云空間環境中，可通過對應用服務進行準確描述并設計匹配、觸發與實施機制，使研究性學習活動的支持功能需求能被及時發現、判別并進行組合服務，進而為不同狀態下的學習者提供相適應的應用服務支持，以滿足研究性學習的動態教學需求。

(三)云空間的學習平臺適配性

云計算具有可伸縮、易擴展等特點，通過虛擬化技術，云空間可以實現國家、省、市、區等行政單位的區域空間互聯，形成一個個相互分離同時又相互聯通的空間集群，并實現空間之間的信息流動。一方面，云空間的空間化設置為用戶提供了一個相對私密的、具有個人化特征的學習環境，為學習者的研究性學習的開展提供可感知便利虛擬場所；另一方面云計算技術使得云空間得以自擴展、可伸縮，而且運營成本低，從而體現出云空間的適應性、經濟性和開放性，使得研究性學習具有良好的平臺優勢。

與此同時，云空間不是專門為研究性學習而定制的環境平臺，在研究主題的導向與把控上還存在不足。在研究性學習中，學習往往是以小組為單位、圍繞研究主題進行研究探討為主，學習者對研究性學習主題的把控直接影響達成最終研究目標的快慢。研究性學習過程中，學習者不可避免會出現研究思路不清晰，研究主題偏離等現象。為此，研究性學習系統應該提供主題引導式的網絡環境，為學習活動進行研究主題管控。

通過云空間的學習資源、應用服務及平臺的適配性分析，不難發現：在學習云空間中展開研究性學習，存在資源與功能服務的高效組織與應用、研究主題的引導與管控等瓶頸。由此我們認為，基于語義化思想進行主題資源組織管理、適配服務的動態組織與查找，建立自適應機制保障研究性主題波動是當前急需解決的三個核心問題。鑒于學習云空間能對研究性學習提供良好的技術支持，本文將充分利用云計算技術和虛擬空間設計完成研究性學習的系統架構，并解決基于研究主題的思維“收放”保障問題。語義化主題資源的動態組織查找的研究成果已申請國家專利[10]，故在此不再贅述。

三、學習云空間支持下的研究性學習系統架構與功能設計

(一)系統架構

學習云空間支持下的研究性學習是指學習者在教師指導下，充分利用學習云空間的交互協作和資源共享技術，將社交支持環境作為最基本的學習環境，圍繞探究主題展開的學習活動。本研究結合學習云空間和研究性學習的特點，設計了學習云空間支持下的研究性學習系統架構，該架構由云平臺基礎設施層、空間支持層、核心功能層和交互應用層等組成，如圖1所示。

系統以云平臺的網絡資源、計算節點、存儲節點為硬件基礎，通過虛擬化技術以及服務、資源的管理與運營為云空間提供可靠性高、定制性強、規模化、可擴展的服務保障。空間支持層向下與云基礎設施相對接，空間資源配置為學習云空間提供所需的資源；空間交互支持保障了用戶交互與學習活動的有效開展；空間I/O為空間之間的數據傳輸提供了高效、統一的解決方案。空間支持層上層是空間基礎之上的空間服務，包括有學習資源的語義組織、融合與主動化的服務機制構建、在交互過程中的過程性資源形成以及學習云空間中主題導向性的環境支持。

核心功能層描述了系統提供的支撐研究性學習中教與學過程的業務功能，包括語義化資源的查找、基于主題的思維保障機制、學習過程的記錄與知識提取等。基于以上核心功能，學習者和教師可利用云空間中的資源、工具和伙伴、空間外的關注內容等，編制學習方案并設置教學測評指標。系統清晰呈現學習過程，用戶的過程性資源也儲存于個人空間中，為系統的知識提取和經驗推薦提供基礎。

圖1 學習云空間支持下的研究性學習系統架構

(二)系統功能設計

基于研究性學習的需求分析，將學習云空間支持下的研究性學習系統設計為個人信息中心、小組協作中心、討論交流中心、空間配置中心和學習測評中心五個學習模塊。

1.個人信息中心

個人信息中心是學習者的個人信息中心，展現了學習者的學習特征信息和學習過程資料，包括個人研究主題、所在小組的研究主題、研究主題狀態、系統推薦研究主題、研究進度、個人研究過程軌跡等學習信息。根據該模塊學習者可以及時了解到自己的學習動態，通過系統推薦的研究內容進行研究主題與研究內容的調整。教師通過該模塊可以實時地觀察各個學習者的學習狀態和學習特征，從而對其學習過程和研究方向進行指導和干預。

2.小組協作中心

小組協作中心用于支持小組的研究性學習協作活動，包括研究性學習小組的形成與管理、小組研究主題的選擇與管理、研究性學習過程的開展與管理、研究性學習資源的創建與管理等協作活動。在小組協作中心，小組成員首先確定共同的研究主題，繼而圍繞該研究主題制定該主題下的研究內容、研究方法、任務分配和研究進度等具體實施細節。小組在協作過程中產生的協作信息基于本體進行語義化組織，因此系統可以對小組的研究內容借助本體邏輯推理進行知識提取和記錄，為系統的語義化資源查找以及智能化的主題引導提供核心支持。

3.討論交流中心

討論交流中心為教師和學生提供了答疑解惑、經驗分享的環境，交流發生在學生與學生、教師與學生之間，交流方式包括同步交流和異步交流。通過交互過程促進經驗知識的傳遞，系統根據交互活動信息等交互數據進行學習分析及學生學習特征提取，同時對各用戶之間的交互活動進行管理，促進交互活動向有深度、有價值方向發展。教師在師生交互中能夠掌握學生的學習情況和問題，從而及時進行指導。

4.空間配置中心

空間配置中心主要是為學生提供個性化的空間配置方案。配置內容包括兩個方面：一是空間內部的設置，包括學習資源、學習工具、學習群組等方面的配備，類似在物理空間內的實體放置與環境參數設定。一般而言，學生會在學習活動展開前(或過程中)根據自己的偏好和當前的任務，“放置”自己感興趣的學習資源與工具，并對關注的群組情況進行個性化設定。二是空間內外的交互配置，包括應用服務獲取、關注主題訂閱與資源推送、關注用戶設定等，用于學生對于空間外信息內容的交流和獲取方式進行配置。通過空間配置中心，學生能夠獲取更加符合個人學習需求的個人學習空間。

5.學習測評中心

學習測評中心采用更加多元化、更注重過程的測評方式，測評涵蓋總結性測評與形成性測評兩種。系統根據學習過程的記錄數據、學習者的研究性學習結果，參考研究性學習評測指標實施總結性測評。學習者在學習過程中產生的學習信息，包括學習資源、討論交流內容、協作成果等過程性材料都是形成性測評的數據處理來源，從而使得研究性學習測評更加公正準確。

四、基于研究性主題的思維發散與聚集保障機制

研究性學習在本質上是基于研究主題展開的學習形式，學習者通常圍繞其所在小組的研究主題，以協作學習的形式進行主題相關的活動探究與知識建構。由于教師等指導性資源有限、學生基礎參差不齊、學習資源泛濫等原因，學習者圍繞小組研究主題進行高效探究并非易事。為了確保學習者有條不紊且高效地進行研究性學習，除充分發揮教師的個性化引導外，還可以利用計算機技術來實現對學習者研究主題的智能化引導，而后者具有良好的普適性和經濟性。設計專門的智能化引導機制，一方面防止學習者研究思維過于聚集，避免學習者研究思路封閉與研究內容過于單一；另一方面也防止學習者研究思維過于發散而偏離小組研究主題，避免小組研究活動因主題不一致而無法聚焦研究目標。基于以上教學需求和學習云空間的現實環境，本文提出了基于語義Web的思維發散與聚集保障機制。

(一)基于語義的思維發散與聚集判定方法

語義Web技術力圖借助本體語義學方法，改進網絡上原有的信息表示和獲取方式，使得計算機能夠自動“理解”Web語義，并為實現智能化的Web應用提供必要的技術基礎。基于主題的思維發散與聚集保障機制擬借助語義Web來優化學習云空間中的信息組織方式，通過計算學習者當前的活動主題與小組研究主題的語義相似度，并依據思維發散與聚集引導方式判斷方法，判斷學習者當前研究主題與小組研究主題之間是否存在偏離或過于靠攏而無法發散的現象。為更好地表征基于研究性學習主題的思維發散與保障機制的實現原理，本研究建構了該機制的實現流程，如圖2所示。

圖2 保障機制實現流程圖

(二)主題語義相似度計算

為了便于闡述思維發散與聚集保障機制的內在實現機理，定義如下術語與計算公式：

定義1(主題) 主要內容的簡略概括，一個主題用一個關鍵字來表示。

定義2(主題集)包含一個或多個主題，由一個或多個關鍵詞組成。

定義3(主題語義相似度) 主題關鍵詞之間的意義相似程度，用數字值表征。

借鑒文獻[11]的計算方法，本文中主題語義相似度擬基于關鍵詞詞語間意義距離進行度量。兩個主題關鍵詞K1和K2的主題語義相似度記為Sim(K1,K2)，其關鍵詞詞語K1，K2間的距離記為Dis(K1,K2)。相關計算公式如公式(1)和公式(2)所示。

上述公式中，K1，K2所在本體層次表示為L1，L2，α用做一個調節參數，代表Sim(K1,K2)=0.5時的Dis(K1,K2)，一般α＞0。

(三)研究思維的主題智能導引

假設學習者S當前的研究主題集TS有m個主題關鍵詞，則TS={KS1,KS2,……KSm}。學習者S所在小組G的研究主題集TG有n個主題關鍵詞，則TG={ KG1,KG2,……KGn}。Pd0和Pr0分別表示兩個詞語間完全相關與完全不相關的語義閾值，W(KSx)和 V(KSx)分別表示學習者S當前的研究主題集中的主題關鍵詞KSx相對于小組研究主題是否發散和是否聚集的函數，Y(S)是學習者S是否需要進行思維聚集或發散調整的函數，三個函數的計算方法如公式(3)(4)(5)所示。

顯然，W(KSx)是一個邏輯值，真假代表了學習者當前的主題關鍵詞KSx與小組主題相似性是否超過上限閾值Pd0。

其中V(KSx)也是一個邏輯值，真假代表了學習者當前的主題關鍵詞KSx與小組主題相似性是否低于下限閾值Pr0。

其中，| |是邏輯值向代數值的轉換運算符；λd

和λr都是百分比例值，是根據探究性任務需求而設定的總體主題聚焦度，它代表學習者交互的主題關鍵詞在語義上聚焦研究小組中各主題的比例。當Y(S) =1時，該學習者研究思路過窄，缺乏思維發散，系統為其推薦多條有利于思維發散的學習活動建議；當Y(S)=-1時，該學習者研究思路已經偏離小組研究主題，不利于小組一致目標的達成，系統為其推薦多條有利于思維聚集的學習活動建議；當Y(S)=0時，學習者研究思路既不偏離也不缺乏發散，系統不進行思維發散或聚集導引。

五、研究性學習系統實現

(一)系統功能實現

依據上述的功能設計，本研究對研究性學習系統進行了功能實現。本系統基于Cloudstack建構私有云，并開發各系統功能。根據系統主要學習模塊——小組協作中心的設計要求，開發學習動態展示、學習資源匯聚、各種交互提交請求(消息、通知)等功能，并關聯討論交流、學習評測，其實現的學習活動主界面、個人空間界面如圖3和如圖4所示。

圖3 系統首頁界面圖

圖4 個人空間的資源展示界面

在圖3中，活動界面呈現了研究性學習協作時的主題內容。同時，它展示了消息、通知、文章、提問、投票等不同類型信息的發布情況，當“提問”轉入即時交互方式時，便可切換到即時討論交流；用戶可以查看好友或學習組動態，可以參與評論、轉發、點贊、收藏等交互活動，也可以添加好友、選擇課程等。圖4展示了個人空間的資源中心，包括用戶上傳與收藏的資源，這些資源中相對固定部分受控于空間配置的設定。資源信息描述了資源類型、資源名、資源上傳時間、資源的下載和收藏次數及用戶信息。用戶可以直接將資源共享給用戶或小組，也可將資源設置為可供他人開放訪問。

(二)思維發散與聚集保障機制實現

基于主題的思維發散與聚集保障機制將借助語義Web技術，改進學習云空間中的學習信息組織方式，通過計算學習者當前研究主題與小組研究主題間基于語義匹配的主題相似度，并依據思維發散與聚集引導判斷方法，判斷學習者當前研究主題是否偏離小組研究主題或過于靠攏小組研究主題而缺乏發散。為了支持基于語義匹配的主題相似度計算，系統對學習資源、交互內容需要建立語義描述，即運用語義Web構建學習資源本體。為了突出研究可操作性，本研究以“教育技術學理論基礎課程”為示例，選擇“教育技術學基礎知識”作為語義體系中的領域本體基礎。借助于Protégé實現本體建模，完成本體可視化建構后，在具體應用中可直接運用語義Web已有體系對本體知識進行推理等，建構的部分本體情況如圖5所示。

圖5 知識點——“建構主義”子本體建模圖示例

根據研究性主題的思維發散與聚集保障需求，基于“教育技術學基礎知識”本體和Jena的OWL推理機，使用Reasoner類創建實例并與課程本體捆綁，最終完成基于推理的語義相似度計算，從而實現研究思維主題的智能導引，如圖6所示。

圖6 思維發散與聚集保障支持實現

學習過程一旦滿足前述觸發條件，便即時啟動主題保障機制。圖6展示了啟動主題思維發散與聚集保障支持后的具體界面，其中，“學習活動”等主題語義距離圖可視化地呈現了某位學習者的研究主題與小組研究主題“學習理論”等主題關鍵詞的語義關系。同時，通過對其主題聚集度與發散度的計算與判斷，系統為偏離或過于靠攏研究主題的學習者提供了思維導引方面的建議。

六、研究性學習系統應用效果分析

為了檢驗該學習云空間的應用效果以及基于主題的思維發散與聚集保障機制的有效性，我們設計并實施了一系列實驗。以“教育技術學理論基礎”這門課程為例，選取某大學某學院同年級的35名本科生進行了為期12周的基于學習云空間的研究性學習。將這35名學生以3-4人為單位隨機分為10個小組，每個小組進一步分為A組、B組。其中A組有5個小組，B組有5個小組。A組、B組的研究性學習系統均使用學習云空間，但系統功能略有不同。A組使用不提供基于主題的思維保障機制的的學習云空間；B組使用帶有基于主題的思維保障機制的學習云空間。

為了了解學習云空間的應用評價，我們通過問卷調查的方式調查了B組學生用學習云空間進行研究性學習時的滿意度，調查結果如下表所示。從表中數據可以看出：該研究性學習系統在有用性、易用性和相關性三個維度上得到了學生比較高的認可度。從有用性角度看，大部分學習者認為系統能夠建構個性化的個人學習空間，能夠有效展開研究性學習活動，有助于任務探究并完成學習目標；從易用性角度來看，大部分學習者認為該系統便于構建個人學習空間，便于快速找到資源或服務，并且能夠方便地進行交流和協作；從相關性角度看，一半以上的學習者認為系統沒有分散自己的注意力，大部分學習者認為該系統激發了研究性學習興趣。可見，該系統對個人學習環境構建、學習資源獲取、協作交互的開展等方面具有積極作用，有助于學習者更加順利地開展研究性學習。

調查問卷的統計結果表

續表

為了檢驗基于研究性學習主題的思維發散與聚集保障機制能否有效促進教學，我們對A組和B組學生的研究進度進行定期量化。依據小組研究性學習開題方案時間表，通過學生自評和教師評價的方式，每隔兩周對小組的階段性學習情況進行目標到達程度估算，A組和B組中各小組的平均進度對比如圖7所示。

圖7 分組學習進度對比圖

根據上圖可以發現，A組學生和B組學生在前幾周的進度基本上保持持平狀態；到后期，A組進度比較緩慢，而B組進度保持平穩加快狀態。其原因是，在研究性學習起初，系統中學生的學習信息太少導致思維引導不夠精準甚至出現錯誤。隨著后期參考數據增加，系統為B組提供精確判斷，學生在系統引導下，明確自己的研究方向，“走彎路”“做無用功”的情況越來越少。但是，系統的主題引導對于學生進度具有時間上的延遲，因此直到第7周，B組學生在進度上才表現出優勢，但是此后，B組進度一直比A組領先且比較快地接近完成狀態。而A組在學習之初研究思路明確，與B組學生研究進度相差無幾，在某些時間段甚至更快，但隨著研究逐漸深入，小組研究會出現主題偏離、方向不一致等問題，導致研究進展緩慢，部分小組甚至出現最終沒有完全完成學習任務的情況。

綜上所述，云空間支持下的研究性學習系統能在研究性學習活動中，便捷地提供資源共享并有效支持師生交互和學生協作，能夠有效保障學習者對研究主題的管控以及研究目標的達成。

七、結束語

學習云空間為研究性學習提供泛在資源共享、即時交互的開放協作網絡環境，如何將學習云空間與研究性學習進行深度融合具有較強的現實意義。本研究對學習云空間中研究性學習各要素進行適配性分析，構建了學習云空間支持下的研究性學習系統架構，并針對學習云空間中研究性學習主題管控的困難，提出語義Web技術支持下基于研究性學習主題的思維發散與聚集保障機制，最后基于Cloudstack建構私有云，設計和實現了一個基于學習云空間的研究性學習系統。基于案例的應用實踐表明，該研究性學習系統在支持個人學習環境構建、交互協作和資源共享等方面具有較好的效果，能有效保障學習者對研究主題的管控與研究目標的達成。本研究有效了拓展云平臺下網絡學習空間的理論與實踐，促進了研究性學習研究與發展。目前，本研究中仍然存在一些不足之處：運用的語義Web方法僅限于教育技術學領域知識體系，而未對其他領域進行驗證。研究性學習的智能導引也涉及眾多技術問題，后續需進一步深入研究。

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黃昌勤：教授，博士，博士生導師，研究方向為網絡新技術及其教育應用、教育信息化工程(cqhuang@scnu.edu.cn)。

2015年4月15日

責任編輯：趙興龍

Research on Inquiry-based Learning and Its Implementation in the Learning Space in Cloud Environments

Huang Changqin,Wang Xizhe,Zhang Dongdong,Mei Xiaoyong,Zhou Yuwen
(School of Information Technology in Education,South China Normal University,Guangzhou Guangdong 510631)

Inquiry-based learning is essential for developing creative and practical ability,learning space in cloud environments brings a new way to inquiry-based learning implementation due to its dynamic provision of resource and service,friendly interaction,and space setting.Aiming at promoting deep integration of inquiry-based learning and learning cloud space,this paper analyzes the characteristics of inquiry-based learning in the learning cloud space,and an inquiry-based learning system architecture with the technical support of learning cloud space is proposed.For the better control of themes in the interaction and achieving learning objectives for learners,a method of calculating the semantic similarity of inquiry themes is designed,and the mechanism of thinking divergence and aggregation has been constructed.On the basis of Cloudstack,the inquiry-based learning system has been designed and implemented to get the effective combination of interaction,exploration and intelligent thinking guidance.Finally,a case of course learning is put into practice,the experiment result shows that the research can improve inquiry-based learning.

Learning Cloud Space; Inquiry-based Learning; Semantic Web; Thinking Divergent and Aggregation

G434

A

1006—9860(2015)08—0021—08

* 本文受國家科技支撐計劃子課題“基于教育云空間的學習賦能技術研究”(課題編號：2013BAH72B01)資助。