面向學生數字能力的自適應學習平臺建構*

☆胡瑋

（上海立達職業技術學院，上海 201609）

一、引言

2010年5月19日由歐盟正式發布的“歐洲數字議程(European Digital Agenda)”中強調數字能力是“為了工作、休閑和交流，自信和批判性地運用信息社會技術的能力”，是一個以知識為本的社會中個人基本的關鍵能力之一。具體來說，數字能力概念模型應包括三層：工具性知識與技能、高級知識與技能、知識與技能的應用態度。[1]圖1 簡要描述了數字能力的構成要素。

圖1 數字能力的構成要素

根據《新媒體聯盟2015地平線報告高等教育版》，預測了未來五年極有可能影響教育變革的關鍵技術，明確提出自適應學習技術將在未來的5年內被采用，并被列于長期發展之列。通過自適應學習技術，可以全面掌握學生的學習情況，為學生生成個性化的學習路徑，提供多樣化的課程和學習材料，支持學生獨特的認知需求，實現無障礙學習。正是由于自適應學習技術的強大作用，自適應學習技術應用平臺逐漸涌現。美國、荷蘭等國著名大學的教授先后開發了自適應學習系統和個性化教育超媒體系統等軟件。國內近年來也出現了一些用于院校的實驗研究、關注職業教育的自適應學習平臺[2]，如大講臺、魔力學院、職尚等，這些平臺大都只針對于某些特定的學科領域，范圍比較狹窄，國內對自適應學習技術的應用研究仍然有很大的空間。

二、面向學生數字能力的自適應學習平臺建構思想

本文的落腳點在于構建面向學生數字能力的自適應學習平臺，就是創設以學生為主體的自適應學習環境，實現學習內容個性化、學習路徑動態化、學習錯誤診斷智能化，讓學生在學習專業內容的基礎上逐步提高數字能力。

（一）以操作性的和媒體相關的知識與技能作為學習內容或工具，促進學生工具性知識與技能的發展

國內的自適應學習技術應用研究尚在起步階段，涌現出的自適應學習平臺大多關注特定學科領域，如IT類、語言類、基礎教育學科類。IT類學科領域的自適應學習平臺大多都是將操作性的知識與技能既作為學習內容，又作為學習工具。現行自適應學習平臺大部分都基于PC端，部分兼容移動端，學生以各類電子產品作為運行自適應學習平臺的載體，在個性化學習的過程中，潛移默化地增加了對各類電子產品的操作及應用，深化對數字工具的了解及使用，促進其媒體相關的知識與技能的提高。

（二）創設以互動交流為目標的學習社區，提高學生高級知識與技能，培養學生知識與技能的應用態度

21世紀的數字能力除了面向工具和媒體使用的工具性知識和技能外，合作交流、信息管理、學習與問題解決、有意義參與等高級知識與技能，跨文化、批判性、自主性、創新性、有責任感的應用態度都必不可少。高級知識技能的提高，僅依靠傳統的教與學的方式無法實現，必須在教與學的基礎上，輔以大量的課內外、線上線下、多維度的互動與交流。因此，面向學生數字能力的自適應學習平臺除了基礎的教與學模塊外，還必須創設以互動交流為目標的學習社區。對于學生應用知識與技能的態度培養，是沒有確定的、獨立的好方法的，需要在具體的主題下或是與具體目標相關的內容學習中融入態度學習，或者在與學習同伴的互動交流中激發態度學習。

三、面向學生數字能力的自適應學習平臺模塊建構

根據平臺建構思想，利用“模塊”明確需求的功能劃分和實現，可以將面向學生數字能力的自適應學習平臺分為如下四大模塊。

（一）學習水平測定模塊

測定模塊是自適應學習技術應用的核心模塊。主要實現以下功能。

首先是學習數據收集。學生的學習風格、認知水平、學習行為等都是學生學習大數據的組成部分。大多可采用學習風格量表的顯性方法初始化學習風格[3]，然后再利用大數據和云平臺服務累積的學生學習行為數據挖掘學生隱性學習行為及學習風格。基于項目反應理論、布盧姆認知理論推斷學生的認知水平，確定學生的概念知識理解等級和難度級別。

第二是預測學習發展，即根據學生現有的學業大數據，不僅了解其現階段的學習發展情況，也預測學生在今后學習中可以達到何種水平，主要起到預測作用。

第三是推薦功能，即推薦學生在下一步應該學習什么。系統抓取了許多學生學習的數據，用數據去分析學生適合學習的內容，再根據學習目標來確定學習內容的范圍，為學生推薦最優化的個性化學習路徑。也可以向學生推送與其有相同或相近學習興趣、偏好特性、學習風格、認知水平的學生的學習信息。基于用戶類型向學習者提供適應性的學習路徑、學習對象等，實現系統與學習者之間的交互[4]。

第四就是提供內容數據。能夠分析課程的內容質量如何，對學生學習有什么影響，讓學習內容與學生更精確的匹配。自適應學習平臺根據每個學生的情況提供不同的學習內容，學生每完成一個小階段的學習，數據就會返回平臺系統里。如果學生做對了，系統就給他推薦下一個題，以此實現實時、精準的自適應教學。此外，當學生的該階段學業成績較低于某個值的時候，系統就會介入，幫助學生成功完成作業[5]。

（二）自適應學習模塊

自適應性學習模塊是基于學生對特定領域知識的精確學習，并且認為學生可以通過成功地完成一系列給定的課程、試題、實驗或者活動提升自身對于知識與技能的掌握程度，而不是憑借花費時間的多少。學生的數字能力的第一層次——工具性知識與技能需要學生精確學習，精確地展示學生在學習過程中是否實現階段性學習目標，這有助于學習平臺規劃出更適合學生的學習路徑。因此，在自適應學習模塊中務必要提供多種易監測的學習指標，如：課程學習進程，實驗或活動完成率、課程測試的準確率、課程筆記的頻率及內容等。

自適應學習模塊中，工具性知識技能既可以作為課程學習內容，又可以作為學習工具。例如：國內的“大講臺”自適應學習平臺大部分以工具性的操作性IT知識為課程內容，在學習操作性知識的同時利用學習平臺以及相關聯的微信、微博、QQ、社區等平臺掌握各類媒體相關的知識與技能。當然現階段大部分自適應學習平臺內容已不僅僅局限于IT領域，其他領域的課程內容同樣可以將平臺作為學習工具，在學習各領域知識的過程中逐步掌握利用信息技術的工具性知識與技能。

（三）個人知識管理模塊

在開放性的自適應學習平臺中，除了平臺為學生推薦的課程及資源外，仍然存著大量的其他課程信息與資源，與學生個人相關度有限、質量也有待提高，這就需要學生精準定位、批判性地選擇對自身學習有幫助的信息資源。這樣管理個人知識的過程不僅可以提高學生知識管理能力，也可以培養學生對待知識與技能批判性和自主性的態度。對于學習平臺來說，通過學生知識管理的過程了解學生對知識的關注點，可以更加精細化地分析學生的學習路徑。個人知識管理模塊主要體現在保存知識這一功能上，保存學生已學過、感興趣、已關注的知識，在使用的時候能夠最快速和準確地在海量資源中查詢到所需內容。實現這一功能，可以個人工作臺、個人學習空間的形式，囊括課程內容保存、學習歷史記錄、課程收藏、文檔收藏、課程分享歷史記錄、個人參與的話題討論、常用工具保存等內容。

（四）創建多媒體多平臺開放性學習社區

數字時代對學生有了更高的要求，除了學習傳統類型的知識與技能外，還要掌握高級知識技能及運用知識與技能的態度，而后者的習得僅僅依靠個人孤立的學習是無法實現的。因此，自適應學習平臺必須要為學生搭建一個學習社區來改善學生的參與[6]。具體來說，自適應學習平臺中的學習社區應具有如下特點。

1.以多媒體主題資源庫為基礎

資源建設是任何學習平臺建設都無法忽視的關鍵環節，無論是創設數字化環境提供資源服務還是進行自主探究協作學習，無一不以學習資源為中心展開。因此，建立主題資源庫后學生可以基于多媒體的主題資源開展探究式學習，也能組建學習小組開展協作式學習。資源庫注重主題資源的有效性和學習者的主體參與性，根據學生利用資源的方式不同，培養學生利用知識、資源的態度。

2.以多平臺社交為學習交互載體

學習社區最常見的類型是論壇。這種異步的交流讓學生對他人發表的提問帖做出回應，以時間序列和樹型目錄形式排列不同的觀點，避免無方向性和目的性的討論，培養學生分析問題、解決問題的能力。但隨著移動設備的普及，移動學習已成為學生通向數字學習世界的重要入口，僅支持PC端的交互平臺無法滿足學生的交流、分享的需求，學生需要更加便捷、實時的交互方式。因此，自適應學習平臺建構的學習社區需支持與學生接受度高的其他平臺相關聯，如常用的通訊平臺QQ、微信、微博等，或者自適應學習平臺建設自己的移動端APP，從線上學習到線下分享交流都在移動端完成，最大限度地降低時間、空間等問題給學生在交互中產生的合作、交流活動帶來影響。

3.開放性

學習社區是一個資源開放、交互自由的空間，強調學生的主體參與度和奉獻精神。資源庫除了由平臺建設者時時更新外，社區成員也可以通過各種渠道不斷獲得外部信息并及時更新社區的學習資源，充分調動社區中學生的力量，匯聚群體智慧，積極進行交流和分享，不僅幫助學生鞏固了已學的知識與技能，還能培養學生對自身分享的知識的自主性和負責任的態度。

四、結束語

數字能力成為21世紀技能的核心指向，但現階段國內關于數字能力的研究與實踐還很少，培養學生數字能力的教育方式仍需要更多樣化的研究。本文以培養學生各層次的數字能力為目標，除了展示自適應學習平臺培養學生數字能力的適切性外，也為利用自適應學習平臺培養學生數字能力提供了方法和思路。本研究仍然是探索利用自適應學習平臺培養數字能力的初期，關于其應用與實踐，筆者將會在未來更進一步的研究。

[1]王佑鎂,胡瑋,楊曉蘭,王娟.數字布魯姆映射下的數字能力發展研究[J].中國電化教育,2013,(05):1-7.

[2]姜思璐,劉建國.大數據下協作學習的個性化自適應學習系統設計研究[J].長春師范大學學報,2016,(10):72-76.

[3]姜強,趙蔚,王朋嬌.基于網絡學習行為模式挖掘的用戶學習風格模型建構研究[J].電化教育研究,2012,(11):55-61.

[4]姜強,趙蔚,王朋嬌,王麗萍.基于大數據的個性化自適應在線學習分析模型及實現[J].中國電化教育,2015,(01):85-92.

[5]從教學生應試到適應性學習平臺，Knewton的轉型之路[DB/OL].http://www.jiemodui.com/Item/13466.2017-09-08.

[6]Knewton適應性學習研究:推薦原理+知識圖譜+連續適應性+大數據[DB/OL].http://www.jiemodui.com/N/1172.html.2017-09-08. 基金項目：本文系2016年上海市高校青年教師培養資助計劃（項目編號為Z20001-16-01）的階段性研究成果。