人机可适应性的技术探索

孟凡茂

随着网络技术的飞速发展，网络在教育中的应用也越来越广泛，如何在技术上促使并保证网络适应学习者的不同需求、了解在学习过程中学习者的心理变化、研究发现学习者的个体差异，从而满足个性化需要的学习环境、扩大学习者参与意识的培养、增强学习自主性和便利非课堂学习方面都起着举足轻重的作用。然而，从目前的网络教育来看，个性化学习环境设计存在着一个致命的缺陷，那就是无论从教学内容层面、内容呈现层面还是内容导航层面都没有适应学习者的个人独特需求、独特性格和独特喜好，许多基于网络的学习系统都依赖于学习环境和学习训练计划以支持教学和学习，或者仅作为一种补充，一旦涉及适应学习者个人需求，发挥网络教育的最大效应时，这些系统显示出了理论、教法和现实上的缺陷，因为这些系统在适应学习者进而进行个性化学习方面存在严重不足。个性化学习环境系统设计的缺陷主要集中于缺少关注学习者主体因素、学习过程监控不力、信息反馈系统匮乏、缺乏情感交流等等，从而极大地增加了学习者的认知负担。

由George D. Magoulas博士主编的《网络教育的最新进展：个性化的学习环境》（Advances in Web-Based Education: Personalized Learning Environment）（以下简称《最新进展》）可以说正是弥补这一缺陷的多方位探讨，它展示了来自于世界各地的基于网络教育的最新进展，从技术层面上展示了如何运用个性化技术以适应不同学习者需求的新方法。下面就将本书各章做一介绍，期冀对我国基于网络的个性化学习环境的设计起到有益的借鉴作用。

《最新进展》一书共分四大部分，十四个章节，涵盖了网络教育中个性化技术融入学习过程的多种方法，展示了这些个性化技术在内容设计、导航和接口适应诸方面的用途和价值，从而呈现了新一代基于网络学习环境的操作技术和操作前景。

第一部分是“学习者的塑造”。

网络教育的最新技术设法将个体差异的种种因素纳入其中，相应地设计出不同的学习者模式。模式的类型依据学习者的知识水平、性别、文化、学习方式以及身患残疾和年长者的可利用度等方面设计的。

在第一章中来自英国Brunel大学的作者Fan和Macredie对性别差异与超媒体的相互作用进行了实验性研究。通过对研究结果进行分析，作者根据性别差异与适应性表现及适应性导向支持之间的关系，提出了一整套原则，来指导适应性超媒体学习体系的设计。在第二章中来自巴西的三位计算机专家Souto，Verdin和Palazzo M. de Oliveira基于网络教学中对于学习者行为的观察和分析，从方法论上描述了学习者认知能力水平的塑造，这使自动测定学习者的认知能力并提供个性化服务成为了可能。来自埃及El-Azhar大学的Razek和两位来自加拿大Montreal大学的Frasson和Kaltenbach则在第三章中提出了利用主导意义改进网络学习环境，即塑造出学习者感兴趣的情景和主导知识，以此来确定所提问题的“主导意义”（dominant meaning）并使问题个性化进而促使其与所学知识概念相互联系起来。这种方法将此并入到共享的远程学习环境中，供一个区域的学习者们提高网上讨论。他们的实验表明了，主导意义方法极大地改善了网络教育的信息检索率。来自葡萄牙的三位作者Castillo， Gama，and Breda在第四章中则将注意力集中在跟踪学习者不断变化的需求问题上，提出了一种适应性预测模式，即：在一种适应性教育超媒体系统（adaptive educational hypermedia system，AEHS）情景中，对某一学生的塑造做出预测任务，用来确定哪一种学习资源更为适合某一种特定的学习方式。 第五章主要讨论如何为学习者提供真正意义上的适应性自我控制。来自澳大利亚的Sydney大学的Czarkowski and Kay在本章中对Tutor 3进行了描述，这是研究者们专为适应于超文本而设计的一系列体系中的最新技术。在此系统中学习者能够真正控制自我模式和个性化环境特征，学习者总是能够获知所适应的详细情况，而且对适应性可以控制，并能根据自身情况做出更改。

第二部分为“设计指导”，涵盖了在个性化学习环境下支撑适应性的指导方法。

在第六章中来自希腊Athens大学的Papanikolaou和Grigoriadou提出了一种支持学习者的方法，即：通过使他们根据自己的需求对指导方法进行控制，从而达到目标。这一指导框架能够用来支持各种指导方法，让学习者自我控制适应度，而且，为统一以适应性为基础的个性化的几个过程提供了指导原则。瑞士Università della Svizzera italiana大学的Armani和Botturi在第七章中提出了MAID——为适应非技术性的人员而制订的一套适应性课件设计方法。该方法通过采取指导策略作为交流的关键，提供了指导原则和手段，以促进并加强负责管理教育系统的技术人员与指导者之间的沟通。第八章中希腊Athens大学的Gouli、Gogoulou、Papanikolaou和Grigoriadou提出了一种适应性反馈框架（adaptive feedback framework，AFF），即：通过提供个性化反馈，来适应学习者在网络学习环境中个体特征和需要。多信息、个别指导以及反射性反馈（informative tutoring and reflective feedback components，ITRFC）都被纳入到这一框架中，在网络概念映射工具中得到具体体现，从而为激发学习者的反映而调整反馈；同时，也能指导并帮助他们取得特定的学习成就。本部分最后一章来自德国Center of Human-Machine-Systems，Technische大学的Gauss和Urbas探讨了采用SCORM（Sharable Content Object Reference Mode共享内容对象参照模块）的教学价值——最近提出的一种共享内容对象技术标准。他们将注意力放在该标准内的教学问题和适应方向的潜力上。作者在该章中也提到了原型学习环境经验主义评估，通过个案研究，向我们展示了学习模块原型的导航设计和可用性评估。这一模块是为程序体系工程中内容稳定塑造而开发的，它具有新颖的程序控制隐喻可适应性导向特点。

第三部分是“内容创作与探索”，由三章构成。在网络教育中，内容的编写问题、可复用性及互操作性被认为是至关重要的。该部分主要讨论内容发展和探索的途径，还涉及到适应性设计问题。

在第十章中来自荷兰Eindhoven技术大学的作者Cristea从一些不同的视角向我们展示了适应性超媒体创作内容的各个方面，并且介绍了一种叫做LAOS的新弹性框架模式。这种模式实际上是一个数据存储和创作适应性超媒体操作模式的大致的框架。第十一章中来自克罗地亚Rijeka大学的Hoic-Bozic和Zagreb大学的Mornar描述了一种适应性超媒体网络教育系统的发展方法，提出了一种系统模式——AhyCo（adaptive hypermedia courseware 适应性超媒体课件）。适应性教育系统不仅应该包含学生的学习环境，还包含教师的创作环境。用户创作模块应是该系统不可缺少的构成部分。适应性超媒体创作由实际超媒体内容的发展（课程、测试等）和适应性规则的定义构成，这里所描述的AHyCo系统的创作部分就包括这两个方面。在本部分最后一章中，来自瑞典Umeå大学的作者Broberg介绍了自己设计的TEXT-COL这一工具，与万维网WWW不同，该系统支持读者对文本进行深处理加工，让读者根据词汇分类的不同策略来改变文本的外观，其目的就是使得阅读过程更为活跃、主动。

第四部分主要探讨融合方法。适应技术的融合在现有教育体系及新的学习示例中，被看作是发展个性化学习环境富于挑战性的下一步。为着这一目的，本书最后部分从不同的角度研究处理这一问题。

在第十三章中，来自新加坡南洋技术大学的Jacobson主张，为实现适应性学习环境和在特殊设计方法方面的学习效力评估，我们应该注重原则性设计特征。本章作为设计的一个范例及在这两个领域的研究，以个案探讨了与知识调节框架（knowledge mediator framework，KMF）相关的教育超媒体研究程序。在第十四章中，来自丹麦的作者Specht对能支持情景化学习的移动式学习系统的适应技术、无处不在的计算机网络以及当前网络教育技术的研究进行了综述，并就个性化、移动化学习及情景化的潜力等方面，对几个例子作为新的学习典范加以分析。同时，本章以学校和工作场所为例，向我们介绍了RAFT（Remotely Accessible Field Trips 远程可达的校外实际考察旅行），综合了在现有的教育体制中移动化学习的解决办法。

总体看来，本书具有三个方面的显著性特征：

1 聚焦于个性化网络学习环境个性化设计关键与精髓――可适应性，并以此为主线，在技术性层面上就基于网络教育系统的个性化设计艺术做了全方位的展示，描述了来自于欧洲、北美、南美和澳大利亚的个性化学习环境系统和研究项目，展示了网络设计如何适应学习者个性化需求的最新进展。

2 正如个性化学习环境充分考虑使用者一样，本书排版设计也极具个性化：每一章节都有摘要、引言和结语，更为重要的是，也有对于未来研究的前景和建议，或包含在结语中，或独立成章，很具有启迪性；同时，涉及模型介绍和具体操作时，作者总是运用直观的图形图表循序展示，形象而逻辑，技术性强，有利于读者快捷而容易地获取相关信息进行相关设计。

3 除第一章外，每一章或有个案研究，或有定量分析，抑或二者兼用进行说明、解释和支撑文章论点，说服力极强。

不过，需要指出的是：虽然本书在技术层面上较为全面地阐述了如何基于网络创建个性化学习环境的问题，并且从不同侧面论述了影响这一问题的因素，然而由于本书分别由不同作者撰写，每章仅是从某个侧面进行探索论述，也就忽视了整体，亦即所述各种因素的交叉影响；同时理论性较弱，定量研究鲜有理论框架支撑，对于前言中提到的网络教育所赖以存在的建构主义理论论述不足。然而瑕不掩瑜，通过本书我们可以分别从不同侧面了解制约个性化学习环境的因素，从而建构起读者自己对于个性化网络学习环境的整体认知。

注：感谢赵建华博士对本文的指导。本述评是根据本书的网络版做出的，该书最新版于2006年，分别由美国和英国的信息科学出版社出版，有兴趣的读者可到外文数字图书馆教育类专栏下载。关于本书的出版邮购信息可查询http://www.lkl.ac.uk/research/l4all/repository/Magoulas_flyer.pdf。本书主编D. Magoulas现为伦敦大学计算机科学与信息系统学院的计算机科学教授，曾在希腊佩特雷大学获计算机工程博士学位，在英国布鲁内尔大学就高等教育教学进行博士后研究工作。他的主要研究兴趣在于应用于智能学习环境和基于网络的可适应性系统等适应性方法研究。另一位主编Sherry Y. Chen是英国Brunel大学信息系统和计算处理的高级讲师。