基于智慧信息推送的個性化學習服務實證研究

刁楠楠++熊才平++丁繼紅++劉靜

【摘 要】

當前，師生分離的免費師范生教育碩士繼續教育在線學習效果不佳：其工學矛盾導致投入學習的時間有限，面對海量資源不知如何取舍而導致“信息迷航”，缺乏教師現場監督導致學習動機不足。為提升免費師范生教育碩士的學習效果，采用行動研究法，將教育信息資源按需推送的主動服務理念應用到免費師范生教育碩士的在線教學中，構建基于智慧信息推送的個性化學習服務模式，并依托云端一體化網絡學習平臺實證探究該模式的可行性和有效性。結果表明：該模式能有效提高在線學習者的學習成績、激發學習興趣、給予關注和監督，從而全面優化學習者的個性化學習體驗。同時，要實現良好的服務效果，主動推送要做到推送時間分階段、推送內容分模塊、推送方式多樣化。

【關鍵詞】 智慧信息推送；個性化學習服務；免費師范生；教育碩士；實證研究；教育技術

【中圖分類號】 G434 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1009—458x（2016）03—0022—06

一、問題的提出

知識經濟社會，終身學習的理念深入人心，在職學習者的比例不斷增加。免費師范生教育碩士的教育已然成為國家基本國策和長期發展戰略。但是，工學矛盾導致的有限學習時間、師生分離的學習過程、在線開展的教學形式都使免費師范生教育碩士學習效果不佳。在線教育能夠打破傳統課堂的時空限制，匯集豐富的學習資源，多媒體授課方式使課程的學習更生動有趣[1]，但仍不夠靈活和個性化。我國免費師范生教育碩士的在線教育主要存在以下三個方面的問題：第一、盡管網絡學習資源內容豐富，但學習者不知如何取舍，加上缺乏因人而異的引導和學習資源的精準推送，由此導致學習者“信息迷航”；第二、網絡學習資源通常無法主動進化并自適應滿足用戶需求，難以“找到”最適合的用戶；第三、缺乏教師的監督和實時指導，學習者學習動機不足，學習興趣不高，學習積極性受挫，最終導致學習效果不理想。如何提高免費師范生教育碩士的學習質量、優化其個性化學習體驗成為亟待解決的問題。

在線教育的興起以及信息傳遞方式的改變呼吁我們積極探索教育信息資源的智慧推送，以促進個性化學習的實現，從而間接提升在線學習效果。從2007年起，國務院決定在教育部直屬師范大學實行師范生免費教育[2]，華中師范大學作為實行免費師范教育的教育部直屬師范大學之一，2014年共接收免費師范生教育碩士1，976名。鑒于我國免費師范生教育碩士在線學習過程中存在的諸多問題，華中師范大學在個性化學習服務方面進行了大量探索，將教育信息資源按需推送和主動服務的理念應用到免費師范生教育碩士的課程教學中。針對網絡學習資源無法自適應的問題進行研究，提出易實施、易推廣的智慧信息推送，并做到推送時間分階段、推送內容分模塊、推送方式多樣化以提升推送效果，以期探索教育信息資源主動推送能否提高學習者的學習績效，能否提升學習者在線學習體驗，能否增強學習滿意度并消除學習孤獨感。

二、基于智慧信息推送的個性化

學習服務模式

（一）智慧信息推送

所謂“信息推送服務”，就是利用推送技術（push technology）自動搜索網絡上用戶感興趣的信息并主動推送到用戶面前的服務，也可以稱為基于“推”模式的網絡信息服務[3]。眾多研究把信息推送服務方式分為兩大類：一類是由智能軟件完成的智能信息推送服務，另一類是借助電子郵箱并依賴人工參與的信息推送服務。[4]智能信息推送服務是當今主流的信息推送方式，它將信息流通的方式從“用戶主動搜尋信息”轉變為“信息主動找用戶”，具有主動性、個性化、智能化、高效性的特點[5]，是信息傳播方式的重大變革。但智能信息推送也存在著諸多不足，比如信息內容不符合用戶要求、信息量太大等。

區別于智能信息推送，智慧信息推送的主體不是機器[6]，而是人。機器的推送主要是根據學習行為反饋來自動推送，而智慧信息推送則可以系統地整體化思考學習者的需求和當前的服務，使推送的資源和服務更能提升用戶體驗。此外，人的智力勞動能夠大大提高信息推送的準確性和有效性。

（二）基于智慧信息推送的個性化學習服務模式構建

結合華中師范大學云端一體化網絡學習平臺的實際和本研究的具體情況，我們采用基于人工推送的智慧信息推送方式來改進在線學習效果。本研究中，教師團隊對于課程內容有著完整的理解和豐富的實際教學經驗，可以更好地把握學習者的需求，識別學習者之間的差異，根據學習情況有目的、有重點地選擇推送對象、推送內容、推送方式和推送時機，從而提高推送服務的準確性、有效性，實現個性化推送。從本研究中的在線學習服務來看，教師的服務對象是選修該課程的免費師范生教育碩士，與普通的互聯網用戶不同，他們所需要的內容具有一定的專業指向性，都是和該課程相關的知識內容。因此，我們所選擇的信息推送方式的個性化色彩更加鮮明，推送渠道更加多樣。綜上所述，我們提出“基于智慧信息推送的個性化學習服務模式”，如圖1所示。

“基于智慧信息推送的個性化學習服務模式”包含學習者模塊、智慧分析模塊、資源處理模塊、智慧推送模塊四個模塊，具有推送內容模塊化、推送時間分層化、推送工具多樣化等特點。在學習者模塊，根據學習者的學習情況來選擇推送對象。云端一體化網絡學習平臺具有后臺統計功能，可以根據統計的量化結果和可視化分析數據看到每個學習者學習專題的時長、測試得分以及參與班級學習活動的活躍度；助教綜合考慮學習者的學習成績和平臺記錄的數據對學習者進行分類，選取最符合學習者學習進度和學習風格的學習資源，以滿足不同學習者的個性化需求。智慧分析模塊用來分析不同類別學習者的學習需求（包括學習基礎、媒體風格、學習偏好等）以便向其提供滿意的知識推送服務，包括提供什么樣的知識內容、以何種方式表達知識、通過何種渠道傳輸知識[7]。準確獲取學習者的學習需求是實施推送的首要前提。資源處理模塊主要用來處理資源的分類，要求教師事先將要推送的資源按內容相關度和難易度進行分類，從而把合適的信息推送給合適的人，實現資源的優化利用。對資源進行分類后要針對不同類型學習者的需求進行資源匹配。在智慧推送模塊，教師選擇合適的時間和方式，將最匹配的內容推送給學習者，從而實現基于智慧信息推送的個性化學習服務。此外，教師根據學習者的反饋結果動態調整對學習者的分類，不斷更新完善資源庫，循序漸進地實現推送的精準化。

三、在“文獻選讀與論文寫作”

課程中的應用

本研究選取華中師范大學2013級和2014級免費師范生教育碩士為研究對象，針對2013級免費師范生教育碩士在線學習過程中存在的信息迷航和學習效果不理想等問題，華中師范大學研發了云端一體化網絡學習平臺。2014級免費師范生教育碩士全部教學活動通過該平臺開展。為此，本研究團隊在課程教學中應用和探索基于智慧信息推送的個性化學習服務，并檢驗該方法能否使免費師范生教育碩士的學習更加具有針對性和目的性。該研究以“文獻選讀與論文寫作”課程為例，由同一名教師進行授課，對所有學生講授相同的課程內容，并采取同一考核標準。研究過程中以行動研究法為指導，在實踐過程中不斷優化推送策略，以期檢驗基于智慧信息推送的個性化學習服務的必要性和有效性。

（一）學習者模塊

學習者模塊所要解決的問題是“推送給誰”，即有針對性地選擇推送對象。整個課程的學習過程中，學習者始終處于中心地位。為了使推送更具有針對性，首先要對學習者進行分類。學習者的分類是個動態的過程，以第一個專題“文獻概述”的學習為例，每周為一個專題的學習時間。“文獻概述”專題開始學習前，學習者的學習空間會出現教師根據學習計劃推送的關于此專題的課件（課件類型包括微視頻、PPT、課程講義、案例分析等），學習者可以根據自己的學習風格選擇不同類型的資源進行學習。每個專題結束時，學習者需要完成專題練習，教師依據學習者的作業得分以及平臺記錄的學習積分、學習時長、參與討論的次數等數據對學習者進行分類。

（二）智慧分析模塊和資源處理模塊

對學習者的分類完成后要分析不同類型學習者的需求并匹配相應的推送資源。智慧分析模塊和資源處理模塊所要解決的問題是“推送什么內容”，即根據學習者的需求推送個性化的學習資源。教師事先將需要推送的資源按內容相關度和難易度進行分類，如關于“文獻概述”專題的推送資源按內容相關度可以分為文獻閱讀技巧、學術思想形成脈絡、拓展性閱讀材料等，這些內容又可以按難易度進行分類。不同類型的學習者需要的推送內容是不同的，如表1所示。

（三）智慧推送模塊

智慧推送模塊所要解決的問題是“如何推送”和“何時推送”，即決定推送的方式和時機。推送主要包括兩個階段：在每個專題的學習開始前，教師推送相關的資源給每個學習者，每周推送一個專題的學習資源，每次推送的資料包括一段微視頻、一個PPT、一個講義、三到四個拓展資源；在每個專題學習結束后，教師有針對性地選擇推送對象，分析需求并為其匹配個性化的學習資源，再選擇合適的時間和方式進行適應性的推送：對于內容更新、作業提交、活動日期變更等提示信息，不僅在課程主頁公告欄中發布通知，還要以短信的形式通知學習者，以保證學習者在沒有登錄平臺的情況下也能及時了解課程相關的最新消息；對于學習時長低于平均值、未按時提交作業、未按時下載文件的學習者，采用短信推送為主、郵件推送為輔的方式提示學習者進行學習并按時提交作業；對于在作業、測試和參與活動方面表現各不相同的學習者，根據其具體表征，主要通過郵件推送與其學習進度相適應的學習資源。

將基于智慧信息推送的個性化學習服務模式應用到“文獻選讀與論文寫作”課程教學中，教師團隊采用在線教學與面授相結合的混合教學方式，以在線教學為主，面授為輔。提供不同類型的學習資源滿足不同類型學習者的需求；在以往的在線學習平臺基礎上增加推送的元素，助教根據云端一體化網絡學習平臺記錄的學習積分和測試得分選擇合適的推送對象，發送有針對性的郵件、短信提示以實現個性化學習服務；教師團隊對學習者的疑問給予及時反饋。

總之，在整個課程的實施中，我們一共進行了11次階段性的推送，每次推送都包含課前學習資源推送和課后針對性推送兩個環節。首先，秉承“以學習者為中心，以人為本”的宗旨，增加課程的吸引力，激發學習者學習課程的興趣。其次，提供個性化的學習資源。針對學習者的個性化學習特征，集中優質師資力量開發不同類型的學習資源，包括微視頻、PPT、課程講義、案例分析、作業、拓展資源等，學習者可以根據自己的學習風格選擇適合自己的學習資源。再次，提供基于智慧信息推送的個性化學習服務，構建基于智慧信息推送的個性化學習服務模式，針對不同的學習情況以最合適的方式推送最符合學習者的資源。最后，提供優秀的教師團隊保障與學生及時的互動和答疑。

四、研究結果與分析

（一）數據的采集與整理

研究取樣為2013級和2014級免費師范生教育碩士選修“文獻選讀與論文寫作”課程的全樣本。其中，2013級44名，2014級68名。兩個年級由同一教師進行授課，課程內容相同，考核方式相同，不同之處在于2014級的教學過程中采用了主動推送，2013 級沒有。研究數據主要包括2013級和2014級免費師范生教育碩士的期末成績、學習問卷調查、教師訪談記錄以及云端一體化網絡學習平臺記錄的量化數據。對收集到的數據進行整理，采用兩獨立樣本T檢驗、文本內容分析等方法進行分析與評價。

（二）學習效果與學習體驗分析

1. 學習者學習成績分析

研究以未享受信息推送服務的44名2013級的免費師范生教育碩士作為對照組，而享受了信息推送服務的68名2014級免費師范生教育碩士作為實驗組，分析和比較其在“文獻選讀與論文寫作”課程的期末成績。通過其最高分、最低分、平均分、各個分數段的人數及差異性檢驗值的對比來分析基于智慧信息推送的個性化學習服務對學習者學習效果的影響，研究結果如表2和表3所示。

由表2可知，2014級免費師范生教育碩士的最高分為98.6，最低分為76，平均分為86.9，均高于2013級免費師范生教育碩士；90分以上的比例為23.89%，遠高于2013級免費師范生教育碩士。但從總體上來看，兩組學習成績都在70分以上，并且大都集中在80—89分，成績分布相對均衡。

從表3可知，2014級免費師范生教育碩士的學習成績均值高于2013級免費師范生教育碩士，差異性檢驗進一步說明實施基于智慧信息推送的個性化學習服務的學習者的成績與傳統在線教育學習者的成績有顯著差異。但2014級免費師范生教育碩士學習成績的標準差較大，說明實施基于智慧信息推送的個性化學習服務后學習者的學習成績分布離散程度高于傳統在線教育的學習者，同時也反映基于智慧信息推送的個性化學習服務對不同層次學習者的影響不同。

2. 學習積分對學習者學習興趣的影響分析

學習積分很好地反映了學習者學習活動的總體情況，學習積分功能共記錄了包括查看公告、回復公告、提交作業、互評作業、回復討論、下載文件等在內的18項學習活動，學習者完成這些常規活動均可獲得積分。此外，學習積分還具備獎懲相結合的特點：學習者若想獲得較高的積分，則需要更積極、主動地完成各項活動，比如：同樣是提交作業，較早提交作業的學習者所獲得的積分會比較晚提交作業的學習者高若干倍。為了防止有些學習者搶積分而隨意發布垃圾討論，提交垃圾作業，系統特地設置了扣分機制：凡是被教師刪除的討論、發回重做的作業都會被扣除積分。這種獎懲相結合的積分機制既很好地保證了學習質量，又在一定程度上激發了學習者的學習興趣。

根據課程學習前后的學習積分，分析基于智慧信息推送的個性化學習服務對學習者學習興趣的影響，其中前測學習積分是實施基于智慧信息推送的個性化學習服務前隨機測量的數據，后測學習積分是實施基于智慧信息推送的個性化學習服務后在學期結束時測量而獲得的，結果如表4所示。

由表4可知，后測中學習者的興趣均值普遍高于前測中的學習興趣均值，且差異顯著，說明學習積分功能對學習者的學習興趣具有一定影響。此外，由于學習積分具有獎懲結合的功能，在一定程度上可以提高學習者的學習黏性。

3. 學習者反饋分析

采用問卷調查法了解基于智慧信息推送的個性化學習服務對免費師范生教育碩士在線學習感受和學習體驗的影響。問卷設置了5個問題，每個問題設置“完全同意”（5分）、“同意”（4分）、“基本同意”（3分）、“不同意”（2分）、“完全不同意”（1分）五個選項，調查對象為選修“文獻選讀與論文寫作”的2014級免費師范生教育碩士，調查結果見表5。

從表5可見，基于智慧信息推送的個性化學習服務對于提升免費師范生教育碩士在線學習體驗具有重要作用。絕大多數學習者認為基于智慧信息推送的個性化學習服務能較好解決在線學習過程中的信息迷航問題，避免學習者面對豐富的網絡學習資源不知所措。多數學習者表示接收到的教師團隊主動為自己推送的學習資源是及時且量身定制的，能享受較好的學習體驗。此外，基于智慧信息推送的個性化學習服務在讓學習者感受到教師的關注和監督的同時，將優質資源推送給需要的學習者，實現資源的優化利用。

4. 教師反饋分析

通過對教師團隊的訪談，我們了解到基于智慧信息推送的個性化學習服務還具有潛在的教學效果。比如加強師生、生生間的互動，教師給沒有查看公告的學習者發送提示短信，學習者根據提示短信可以及時了解這門課有哪些新的動態或者有什么作業需要完成；教師根據學習者完成作業的具體情況分析出學習者對知識的掌握程度，并有針對性地推送學習資料；當學習者通過平臺或者其他方式向教師反饋被推送資料的適合程度之后，教師根據學習者的反饋不斷加深對學習者學習情況的了解，從而更好地分析學習者的需求，為之推送更滿足個性化需求的學習資源。此外，基于智慧信息推送的個性化學習服務還可以降低因師生時空分離而產生的距離感。

五、研究結論與展望

（一）研究結論

基于智慧信息推送的個性化學習服務是一種新的教育服務嘗試，也是今后教育服務的發展趨勢。2013年《地平線報告》將“個性化學習”作為關鍵發展趨勢之一[8]；國外研究者基于數百篇文章、博文和網站，提出移動學習、云計算、泛在學習、BYOD（bring your own device）、數字內容、翻轉課堂和個性化學習八大教育趨勢，其中前七大趨勢都將支持個性化學習的實現[9]。此外，個性化學習在2014年的《地平線報告》中也備受重視。基于智慧信息推送的個性化學習服務可以有效地促進學習者個性化學習，給予學習者較好的學習體驗。通過對基于智慧信息推送的個性化學習服務進行研究分析，得出以下結論：

第一，基于智慧信息推送的個性化學習服務對于提升分布式學習質量成效顯著。研究結果表明，基于智慧信息推送的個性化學習服務能夠有效地提高在線學習者的學習成績、激發學習興趣、給予關注和監督從而全面提升學習者的個性化學習體驗。依托云端一體化課程學習平臺，提供包括微視頻、PPT、課程講義、案例分析、拓展資源等不同類型的學習資源，針對每個學習者的學習情況，遴選最適合學習者需求的學習資源并主動推送，能夠提升學習者的學習效果。相較于以往的在線學習，給學習者發送短信、郵件來提示學習動態，分析學習者在學習中存在的優勢和不足并推送相應的學習資源，可以減輕在線學習帶來的師生分離感，讓學習者感受到教師的關注和監督，從而優化在線學習效果。學習者既能自主選擇最適合自己的資源類型，也可以接收到服務團隊推送過來的“量身定做”的學習資源，在保證學習資源充足的同時提高了學習的靈活性，優化了個性化學習體驗。

第二，主動推送要做到推送時間分階段、推送內容分模塊、推送方式多樣化，才能實現良好的推送效果。實施基于智慧信息推送的個性化學習服務是為了解決免費師范生教育碩士因工學矛盾、師生異地分布等原因造成的學習效果不理想等問題。只有在最恰當的時機以最恰當的途徑為學習者推送最恰當的學習資源，才能最大限度地提升學習者在線學習效果，有助于學習者做出最恰當的決策[10]。研究表明，給學習者推送信息時間要分階段，按學習者的學習計劃為其選擇最符合學習進度的資源；推送的內容要模塊化，推送內容太多容易造成信息過載；推送方式要多樣化，針對不同的情況選擇不同的渠道。對于提示性的信息采用短信的方式通知會更高效、快捷，對于學習資源的推送要選擇以郵件的方式或者借助學習平臺。

第三，信息時代背景下，基于智慧信息推送的個性化學習服務應用前景廣闊，應引起重視。信息推送可以提高信息流動的主動性、目的性、方便性和效率。基于智慧信息推送的個性化學習服務從學習者的需求分析入手，為其匹配最適合的學習資源并及時主動推送，從而達到提高學習效率、增強學習效果和改善學習體驗的目的。基于智慧信息推送的個性化學習服務不僅適用于免費師范生教育碩士，還可以拓展到其他教育領域，其個性化的學習支持服務對于提升MOOCs學習者的學習積極性也具有借鑒意義[11]。

（二）研究建議

要將基于智慧信息推送的個性化學習服務廣泛應用于教學中，還有以下幾個方面需要改善：第一，增強資源與學習者需求之間的匹配度以提高推送的準確性。提高推送的準確性需要做到為學習者匹配最適合的學習資源，包括資源內容和表達方式。因此，開發出優質的學習資源并及時收集學習者的反饋信息，不斷調整推送策略才能達到精準推送的目的。第二，建立更加完善的信息推送規則。將要推送的資源建成資源庫，按資源屬性的不同維度進行分類并貼上標簽，明確推送標準的細則從而使推送系統化。第三，提高教師的信息技術應用能力，培養學習者的自主學習能力。在基于智慧信息推送的個性化學習服務中，教師具備較高的獲取、傳送、處理及整合信息的能力才能更好地診斷出學習者的學習狀況，也才能更好地幫助學生提高認識、探索、交流及再生信息的能力[12]。在線學習過程中，學習者的自主學習能力直接關系到學習效果的好壞。因此，加強教師的信息技術應用能力培訓和學習者自主學習能力的培養是優化基于智慧信息推送的個性化學習服務的基礎條件。第四，考慮到免費師范生教育碩士邊工作邊學習的實際情況，應結合他們的學習計劃提出更多可行的學習建議和策略，并開發面向移動終端的學習平臺和資源，以滿足他們泛在學習和碎片化學習的需求。

本研究的不足之處在于：智慧信息推送缺少智能性。基于智慧信息推送的個性化學習服務依靠教師的經驗和對學習者的判斷進行，過于依賴教師，而在線教育涉及的對象往往是大規模的，教師無法關注到所有學生，未來的趨勢應該是智慧、智能兼具的推送。在后續研究中，如何使推送更加智能化和精準化，如何對每個學生的學習進行過程性評價將是重點。

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收稿日期：2015-09-06

定稿日期：2015-09-29

作者簡介：刁楠楠，碩士研究生；丁繼紅，博士研究生；劉靜，碩士研究生。華中師范大學教育信息技術學院（430079）。

熊才平，教授，博士，本文通訊作者，華中師范大學教育信息技術學院，信息化與基礎教育均衡發展湖北省協同創新中心（430079）。

責任編輯 山 嶺