泛在学习资源建设的特征与趋势——以学习元资源模型为例

学习资源是构建泛在学习无缝学习空间的基础性组成部分。泛在学习具有情境性、社会性、非正式性、适应性等特征,但目前以学习对象为主流的学习资源技术只关注封闭结构中学习内容的共享,无法满足泛在学习的需求。未来的泛在学习资源将具有生成性、进化性的特点,采用面向学习过程的设计和支持情境认识的聚合模型,附加社会认知网络属性,利用动态语义标记进行资源描述,使学习资源从传统封闭资源库形态向以资源为中心的协同知识建构学习共同体形态转变。     

泛在学习环境下的学习资源进化模型构建

学习资源是泛在学习生态系统的核心要素,泛在学习需要动态生成、持续进化发展、结构开放的学习资源.文章阐述了泛在学习资源进化的概念和内涵,在综合分析当前e-Learning领域的资源进化发展现状的基础上,提出了泛在学习资源的进化模型,并对资源的生命周期、资源进化的动力及养料来源、资源进化过程中的保障机制环境和关键技术等进行了阐述,最后依据进化模型预设了泛在学习资源的两种进化模式,期望为接下来泛在学习资源进化的系统研究提供宏观指导.     

泛在学习环境下学习资源建设的生态性思考

泛在学习环境下,学习资源处于十分重要的位置.为实现学习者“无处不在”的学习,提出学习资源建设应基于学习资源是构建泛在学习生态系统的关键物种,要充分考虑学习资源的适应性、整体性、开放性、进化性等生态属性,实现优胜劣汰,得以不断进化和发展.     

学习元与学习对象的多维比较研究——学习资源聚合模型发展新趋势

在新技术与学习理念的双重推动下,学习资源正朝着可进化、分布式、社会性、情境性、开放性和复合性的方向发展.支持传递接受范式教学的学习对象已经无法满足泛在学习对学习资源进化生长、过程性信息跟踪、人际智慧聚合、多终端支持、无限群体的个性化学习等多方面的实际需求.学习元是在学习对象基础上发展起来的适合泛在学习的一种新型资源组织方式,顺应了学习资源的发展趋势,是未来学习资源设计与共享发展的新方向.本文从历史背景、概念特征、学习理念、信息组织、信息模型、存储结构、质量控制、共享范围等多个层面对学习元和学习对象进行了对比分析,并在此基础上总结了学习资源聚合模型发展的新趋势.     

学习元平台的设计及其应用场景分析

I普适计算技术推动下的泛在学习已成为下一代e-Learning的重要发展方向,泛在学习环境的构建是泛在学习成功实施的基础和保障。传统的e-Learning资源仍然是当前大多数泛在学习原型系统的核心,但忽视了适合泛在学习自身特性和需求的学习资源的设计与建设。针对此问题,本研究在联通主义学习理论、知识建构理论和生态学习理论的指导下,以泛在学习资源组织模型"学习元"为核心设计开发了一种新型的泛在学习系统——学习元平台(Learning Cell System,LCS)。该系统采用基于本体的资源组织方式,通过开放内容编辑实现资源内容的持续进化发展,可以在多种移动终端上自适应地呈现资源,实现资源之间的动态语义关联,支持社会认知网络的动态生成与共享,并可以基于过程性信息开展个性化的学习评价。最后,对LCS潜在的应用场景进行了分析。     

学习资源标准的新发展与学习资源的发展趋势

学习资源的质量和数量直接影响着数字化学习的效果,而学习资源标准的发展又引领着资源建设和共享的实践活动的发展,是学习资源研究和应用的"制高点".本文详细的介绍了IMS Common Cartridge和SCORM 2.0两个最新的学习资源规范的研究进展,并结合泛在学习的需求,分析和评述了它们各自的特色和不足.在此基础上,本文进一步对未来学习资源形态的可进化性、分布式、社会性、情境性、开放性、复合性等发展趋势做了简要的展望.     

“学习元”运行环境的设计与实现

针对学习资源在吸收集体智慧、持续进化、生成性信息共享、分布式实时共享、社会关系网络共享和智能性要求等方面的发展趋势,我们提出了"学习元"这一新的学习资源组织模型.本文进一步对学习元的运行支撑环境的运行架构、功能设计和内部存储结构作了较为详细的阐释,具体描述了这些元素和功能如何实现对学习元生成性、开放性、联通性、可进化发展、智能性、内聚性、自跟踪、微型化等基本特征的支持,为构建基于学习元的实际应用环境奠定了初步的技术基础.     

泛在学习环境下的学习资源信息模型构建

数字化学习资源的建设与共享一直是e-Learning领域研究和实践的热点,资源信息模型具有指导资源建设、促进资源共享传播的重要价值.当前的资源信息模型主要是针对正规教育而设计的,忽略了内容的进化信息、学习的过程性信息、人际信息、资源的语义关联信息、资源的格式展现信息、资源的语义本体描述信息等要素,无法满足泛在学习环境下的实际学习需求.本文在比较分析当前国际主流学习技术标准的资源信息模型的基础上.提出了一种泛在学习环境下的资源信息模型--学习元信息模型,并对其结构要素进行了详细说明,对未来学习资源的设计具有重要的启发和借鉴意义.     

智慧课堂生成性学习资源设计研究

教学活动的开展、实施离不开学习资源的支持,目前的学习资源大多数是静态的、预设的,较难支持深度教学互动、个性化的学习过程。文章在分析智慧课堂内涵、智慧学习影响因素基础上,构建了智慧课堂生成性学习资源设计模型。模型基于生态学进化视角从学习资源需求分析、资源预设、发展进化、进化生成、资源评价等步骤对学习资源进行动态生成、持续进化性设计。通过该模型设计的生成性学习资源能较好地支持深度探究、激发学习兴趣、提高学习参与度、促进知识建构与智慧发展。     

生成性学习资源进化评价指标设计

学习资源评价是引导资源建设方向、提高资源质量、促进优质资源传播与共享的重要手段。当前学习资源质量评价研究更侧重于资源终极质量的评判,少有对资源进化过程进行评价,同时也无法预测资源未来的进化效果。本文从"进化"的视角出发,在借鉴已有资源评价规范的基础上,采用文献调研法和专家访谈法,构建了生成性学习资源进化评价指标体系。该指标体系包括5个一级指标(资源内容、资源结构、标注规范、资源教学性、资源活性)和22个二级指标。本文依据该指标体系编制了相应的资源进化评价量表,并在学习元平台进行了试用。研究结果表明:该指标体系具有较好的完整性,能对资源进化评价提供系统指导;资源进化评价量表具有较强的可操作性,可以有效评判资源进化的结果和过程。     

泛在学习环境下学习资源的聚合研究

该文以泛在学习为背景,从学习资源的角度阐述了泛在学习环境下学习资源建设中存在的资源间离散程度高,资源呈现分散等问题,提出学习资源的聚合可以有效解决这些问题.该文借鉴自然语言处理及数据挖掘等相关领域的理论与方法,利用聚类分析对泛在学习环境下的学习资源进行相应的处理与计算,基于“学习元”平台,对学习资源的聚合功能进行了设计与开发,实现了基于聚类分析的学习资源聚合.     

泛在学习的内容个性化推荐模型设计——以“学习元”平台为例

泛在学习中资源海量化和快速获取个性化资源之间的矛盾对资源个性化推荐提出了要求。文章在当前个性化资源推荐的基础上,结合泛在学习的需求,以泛在学习资源——"学习元"为例,提出了一种针对泛在学习的内容个性化推荐模型。该模型从用户兴趣、学习偏好和知识模型三个角度出发,利用泛在学习资源的语义描述、KNS网络、生成性信息和学习活动等方面的特性,针对结构化泛在学习资源进行综合推荐。望对未来泛在学习资源推荐研究起借鉴作用。     

泛在学习的资源组织模型分析研究

泛在学习是一种新型的学习方式。泛在学习环境中,如何通过多种方法从大量的网络资源中选出优质学习资源,实现不同学习者间实时共享和传播,以满足泛在学习中学习者对学习资源的需求,进而实现个性化学习,是值得深入研究的课题。应通过研究学习资源组织模式及资源共享方式和优选方法,让学习者清晰认识非结构化网络学习资源,以满足不同学习者的泛在学习需求。     

泛在学习:理论、模式与资源

本文是在全国教育科学规划教育部重点课题泛在学习中数字化学习资源开发与应用课题研究的基础上形成的,追溯了泛在学习研究的理论问题,探讨了泛在学习的基本模式,提出了泛在学习环境下的远程开放教育课程泛在学习资源的建设与共享需要注意的相关问题。     

开放知识社区中学习资源进化现状与问题分析——以学习元平台为例北大核心CSSCI

在Web2.0理念和技术的强力冲击下,开放知识社区发展迅速,成为信息时代知识创新与分享的重要聚集地。开放知识社区中的知识管理受到了来自信息科学、图书情报、教育技术等多个领域研究者的关注,社区中的知识进化成为重要研究议题之一。该文以国内面向中小学教师和高校师生的新型开放知识社区——学习元平台中一年内实际产生的资源进化数据为样本,综合运用描述性统计、相关性分析、滞后序列分析等方法,对其资源进化现状和存在问题进行了调查分析。研究发现:(1)学习资源的生成速度和学校校历密切相关,基本呈现"开学初快速上升,达到顶峰后开始下降,维持2个月左右时间,到期末突然下降"的整体发展趋势;(2)学习资源的平均进化时长较短,但整体质量较好;(3)学习资源的平均得分与进化时长、编辑次数以及协作者人数之间存在显著的正向相关关系;(4)用户行为存在一些显著的序列模式;(5)用户参与度低、用户行为缺乏适时引导、社区知识共享机制与文化缺失是开放知识社区发展面临的三个主要问题。     

教育生态学视角下泛在学习中学习资源的建设与发展研究

泛在学习环境是一个共建、共生的教育生态系统,学习资源是其实现"无处不在"学习的前提保障。本研究从泛在学习中学习资源存在的现状及发展需求出发,从教育生态学角度剖析泛在学习资源的生态建设与应用发展,最终提出教育生态学启示下泛在学习内容的发展原则。     

面向个人终身学习的数字化学习资源生态化发展模式研究

随着信息技术的迅猛发展,终身学习理念的不断深入,数字化学习资源作为终身学习的重要组成部分越来越受到研究者的普遍关注。终身学习环境下的数字化学习资源应具有丰富性、可共享、个性化、动态更新等特征,这与教育生态学理念不谋而合。因此,文章以终身学习为研究背景,提出了一套数字化学习资源生态化发展模式。该模式融合教育生态学与本体理论,将其应用到数字化学习资源的组织、生长,进化与演变各阶段中,实现数字化学习资源的有序化组织,自我生长,优胜劣汰的进化以及生命周期的演变,以满足终身学习者对数字化学习资源的需求。     

电大移动学习资源建设初探

探索信息技术与教育教学的深度融合是电大办学的特色,移动学习为电大发展带来了新的契机。移动学习资源的不足影响着电大深入开展相关学习服务。电大未来的移动学习资源建设可以借鉴MOOCs和翻转课堂等理念改进课程设计和学习服务,通过社会化学习来促进学习实现和资源生成,并探索完善移动学习资源的共建共享机制。     

网络学习资源进化：研究进展、难题透视与趋势分析

网络学习资源建设正在从高速增长阶段迈向高质量发展阶段,对资源动态更新、持续进化的需求越来越强烈。网络学习资源进化作为一个新兴的、多学科交叉的研究方向,在推动高质量资源建设与科学高效管理方面发挥着重要作用。当前网络学习资源进化,从研究主题来看,主要聚焦资源进化影响因素、进化技术、进化机制、进化规律以及进化预警等方面;从研究方法来看,涉及德尔菲法、社会网络分析、系统动力学仿真、机器学习、微分动力系统、时间序列分析、滞后序列分析以及流程挖掘等方法。尽管近年来,研究者从不同学科视角出发,在网络学习资源进化影响因素、模式、技术以及规律等方面取得了丰硕的研究成果,但从实践效果来看,网络学习资源自身的多样性以及系统的复杂性导致资源进化研究仍存在一些现实难题亟待解决,比如资源进化多模态难题、资源进化数据分析难题、资源进化系统仿真难题以及资源进化规律识别与验证难题等。在新技术与新方法的支持下,未来网络学习资源进化将呈现四大研究趋势,即从文本型资源进化到多模态资源进化、系统动力学指导下的资源进化仿真计算、资源进化质量的动态监测与评估反馈,以及资源关联网络的演化过程与机制。     

论泛在学习环境中大学英语学习资源的供给

泛在学习为大学生英语学习提供了广阔和自由的学习环境,学习资源是泛在英语学习环境建设的重点.立足泛在学习环境,从教育经济学的视角,以大学生的英语学习者需求为导向,有效地利用移动互联技术和大数据等技术,探索大学英语学习资源供给的内容和方式,对大学生英语综合能力的提升有一定的借鉴意义.