大学基础课程碎片化智能移动学习模式研究

王 波，陶佰睿，苗凤娟，杜晓昕

大学基础课程碎片化智能移动学习模式研究

王 波，陶佰睿，苗凤娟，杜晓昕

为了使学习者的学习变得导向化、自由化、人性化和智能化，提高学习者的学习兴趣，激发学习者的学习潜能，在“以学习者为主体，以教师为主导”的原则下，在MOOC的背景下将碎片化学习模式和智能技术应用于移动学习，提出面向大学基础课程的碎片化智能移动学习模式。该模式基于丰富的MOOC资源实现了智能化多样性的学习策略和资源建设，可在当下流行的各种移动终端上应用实践，发展潜力巨大，有利于培养学习者的创新能力，发展学习者的信息和媒介素养，从而提高学习者的终身学习能力。

MOOC；碎片化学习；智能化；移动学习

大学基础课程是高等教育实施通识教育的“基石”，是开设专业课程的重要组成部分，是培养学生创新能力与创新精神的基础，因此对于大学基础课程教学改革的研究与实践是当前教育界研究的热点。在对大学基础课程的教学改革研究中，关于大学计算机基础课程教学改革成果颇多。如西北大学耿国华教授在高校文科计算机基础课程方面改革成效突出，耿教授所带领的教学团队在多年教学实践积累的基础上，创建并实施了五位一体的教学模式，具体包括：教学思想先进化、教学方式现代化、课程结构体系化、教材内容立体化、考核手段网络化。[1]北京信息科技大学刘亚辉开展了大学计算机基础课程教学模式设计的研究，该研究基于合作学习与网络教学资源利用相结合的视角，针对大学计算机基础课程现有教学模式存在的不足，提出合作学习与网络教学资源相结合的教学模式，并对任务驱动、小组学习、经验交流和网络教学资源利用的课程教学流程进行设计。[2]张俊杰开展了计算机应用基础课程分层教学模式的实践研究，提出了计算机应用基础课程的分层教学模式，并在教学实践中开展了实验研究，总结了如何对学习者、教学目标和任务分层，如何开展分层教学，如何进行分层评价等。[3]但是，这些教学模式中缺少智能化教学理念。当前大学基础课程学习主要以正式化的课堂学习为主，单一的非正式化课外学习为辅，由于课堂学习受时间和空间的限制，往往课外学习对学习者学习效果的提高起到了很大的作用。[4]碎片化[5]智能移动学习[6-7]是一种新兴的非正式学习方式，是未来课外学习的发展趋势，碎片化智能移动学习可以将形式单一枯燥的课外学习变得丰富有趣。[8-9]学习者采用这样一种全新的课外学习方式，学习不受时间和空间的限制，他们的学习兴趣受到激发，学习效果大大提高。同时随着MOOC[10]的兴起，将优秀的MOOC学习资源作为碎片化智能移动学习资源的来源，会使碎片化智能移动学习得到坚实的支持。本文将碎片化学习模式和智能技术应用于大学基础课程移动学习中，使学习更加碎片化和智能化，学习者获得的不仅仅是自由的学习，而且获得的是更加人性化和智能化的学习。因此，构建面向大学基础课程的碎片化智能移动学习模式是一项很有意义的尝试，自由的碎片化智能移动学习方式更加突出了学习者的学习主体地位，同时也预示着日趋智能化的今天，教育也需要智能化。

一、学习策略

1.整合优秀的MOOC学习资源

构建碎片化智能移动学习模式，学习资源至关重要。专门开发适用于碎片化智能移动学习模式的资源需要大量的投入。MOOC整合了很多优秀的学习资源，将这些优秀资源作为碎片化智能移动学习模式资源的来源，能够节省人力物力财力，得到良好的学习效果。

2.智能化交互式移动学习

智能化交互式移动学习是指可智能地对学习资源进行管理与获取，增强学习指导交互性的移动学习模式。移动学习的碎片化、智能化和交互性集中体现在学习资源上，若这些移动学习资源如同传统纸质教参那样由一页一页的内容线性堆积，则它就变得毫无意义。相反，资源应该更贴近学习者，为其提供碎片化、智能化和交互式的服务。

3.学习者主体和教师主导的深化

碎片化智能移动学习方式中，学习者的主体地位和教师的主导地位能够得到深化。由于该模式提供的学习时空无限制，学习者可以发挥自己的学习潜力，培养创造力，自主调配适合自己的学习方式。而教师在学习过程中退居后台，负责对移动学习资源进行更新和维护，为移动学习资源制定最优的教学策略，实时在线交互式解答学习者的问题。

4.强化学习与按需学习

碎片化智能移动学习有强化学习和按需学习两种方式。强化学习是指学习者在规定的时间内通过测试的形式进行强化训练。如果学习者经学习后的测试结果为错误，系统会智能地给出相应的知识点，由学习者再次学习这些知识点，之后，系统抽取相同难度相同知识点的新测试题对学习者进行测试，直到学习者完全掌握知识点；在限定的时间结束后，系统客观地将学习者的学习情况通过柱形图展示出来，并列出做过的所有题目，同时给出测试得分和专家系统的客观评价，学习者根据给出的评价可以及时了解自己的学习情况。按需学习是指学习者对学习资源的检索是非顺序化的，学习者根据一组检索关键字，按需检索自己需要的学习资源，非顺序化的检索资源为文本学习资源和多媒体学习资源等。

5.学习反馈

碎片化智能移动学习模式中，教师可以进行测试题目的添加，包括逐个添加和批量添加。添加是在专家系统指导下完成的，可实现智能化的按需添加。问题反馈是针对学习者的学习情况通过柱形图的形式反映出来，系统会给出专家级的智能分析，教师可以通过这个反馈，对学习者的下一步学习做出评估，及时调整教学方法策略。

二、资源建设

适用于碎片化智能移动学习模式的资源建设如图1所示。

图1 碎片化智能移动学习模式的资源建设

1.学习平台的构建

碎片化智能移动学习资源建设中，需要构建一个开放共享的学习平台。平台中的学习资源整合优秀的MOOC资源，平台建设的重点则是智能化功能的建设。学习平台包含以下模块和端口：无线通讯模块、交互式语音模块、资源库模块、智能化支持平台模块、专家库模块、开放学习端口、加密后台管理端口。学习者在开放学习端口登录平台，通过无线通讯模块和交互式语音模块，在专家库模块的专家知识的指导下访问资源库模块中的学习资源，通过智能化支持平台模块获得智能化的学习服务。教师在加密后台管理端口登录平台，对专家库模块和资源库模块进行更新和维护。

2.智能技术的应用

传统的移动学习功能是零散的、不系统的，学习者使用移动学习功能是机械的、死板的。构建碎片化智能移动学习平台，应该注意如何使学习功能更加人性化、智能化，符合学习者的心理需求。应用机器学习和人工智能的方法建立智能化支持平台，增加学习功能的多样性。这样做符合科学技术发展的方向，使学习功能可持续发展，具有很大的拓展空间。智能化支持平台的功能可以满足学习者的兴趣自主学习，而不是传统的被动接受学习。

3.关联资源库的优化

碎片化智能移动学习资源库中有海量的资源，为了减少资源之间的冗余度，提高资源的检索效率，需对关联的资源库进行优化，优化的工作是为资源库减负。资源库中存储有大量的多媒体学习资源，它已不是传统意义上的关系数据库，而是高维数据库。采用高维数据库数据优化方案，对该资源库进行优化，得到一个可以提供高效检索能力低冗余度的资源库。

4.专家库与专家系统的建设

在碎片化智能移动学习的资源库中，学习者获得的资源不应该仅仅是海量的学习资源，而是智能化且具有指导功能的学习资源，想实现该功能必须构建专家库和专家系统。通过专家库和专家系统获得专家知识，在专家知识的指导下学习者获取智能化移动学习资源。为了使专家知识具有实时性，专家知识需要具有自更新的功能，教师在专家知识自更新过程中应发挥巨大作用。学习者享受自更新的服务，教师是提供这种自更新服务的实施者。为了保证专家知识的正确性，即专家库和专家系统的完备性，建设时教师必须严格把关控制，突出最新的教育理念，明确教师和学习者双主学习地位。为了使学习者进行高质量的自主学习，教师的角色必须从台前走向幕后，最大限度发挥教师在学习过程中的指导作用，突出学习者在学习过程中的主体地位。

5.基于内容图像检索资源的建设

目前学习者对资源的检索都是采用文本检索的方式，这种方式容易产生语义鸿沟。基于内容图像检索技术是通过对用户上传的图像进行特征分析和对图像特征库搜索，以此产生数据库检索的具体查询值，在检索数据库中进行相似度匹配，将检索出来的信息输出，排序方式通常都是按照相似度降序。对基于内容图像检索资源的建设可为学习者提供更加人性化的学习资源，学习资源与图像关联能消除用文本标注学习资源时的语义歧义。此外，图像特征库的建设和匹配算法尤为重要，基于内容图像检索结果是否精准，源图像和特征库图像特征匹配的是否精确起决定性作用。

三、实现环境

1.因特网

因特网已经成为我们生活中的一部分，用户不论身处何地，都可以自由地接入因特网，因特网技术的蓬勃发展为碎片化智能移动学习提供了新的广阔的平台。在基于因特网的碎片化智能移动学习的应用实践中，学习者能够不受时间和空间的限制，随时访问因特网上的碎片化智能移动学习平台，获取学习资源。

2.移动终端设备

利用移动终端设备实现的碎片化智能移动学习使课程学习变得更加灵活和方便，实现了非正式化自主学习。在基于移动终端设备的碎片化智能移动学习的应用实践中，学习者的学习方式为移动学习，实现移动学习的硬件载体为手机或者PAD等，学习者无需再购买其他学习终端设备。

3.校园网

当前大学的校园网建设都处于高速更新和发展的时期，学校对校园网的投入不断增加，校园网应该且能够为课程学习资源提供强有力的支撑。校园网不应该拘泥于教务管理和学习管理等一些常规功能，可以赋予它新的使命。基于校园网的应用实践可以省去许多的硬件开支，功能使用更加灵活，有助于知识产权保护。对于课程资源，校园网内的用户免费使用，校园网外的用户付费使用。

四、发展趋势与效果评价

当前，国内运用移动学习平台为学习者提供课程的基本内容，发布一些相关的教学信息已经基本成熟，很多课程的教学资源已经网络化、数字化。但是，由于我国智能移动学习研究起步比较晚，在发展过程中还存在着许多问题与矛盾。随着移动学习资源不断增加，怎样才能让学习者正确评估自己的学习能力，并在浩如烟海的知识海洋中迅速找到适应自己学习风格和学习能力的学习资源；怎样才能让学习者在学习的过程中得到准确、快速、及时的评价和反馈，并根据这些评价和反馈及时迅速调整自己的学习方法和策略，这些已经渐渐成为移动学习改革中不得不面对和需要解决的实际问题。移动学习平台不仅要让学习者掌握课堂上所学的基础知识内容，而且还应该培养学习者的想象力、创造性和个性品质。目前智能化学习支持技术已经日趋成熟，怎么恰当运用这些技术手段，把移动学习资源进行智能优化整合，碎片化、人性化地提供给学习者是教育工作者所面临的一项重要而迫切的工作任务。

碎片化智能移动学习模式正是在这样的背景下提出的，其有益效果为：碎片化智能移动学习平台能够以多元化的学习方式辅助学习者学习知识，它有着友好的人机交互界面，其呈现方式多样化，不再像传统的课堂教学那么呆板，能让学习者摆脱原先那种疲惫感，带着新鲜、好奇去学习，让学习者在不知不觉中学到知识，成为课堂教学的有益补充。

笔者在MOOC背景下将碎片化学习模式和智能技术应用于大学基础课程学习中，提出碎片化智能移动学习模式，这是一次全新的尝试和探索。碎片化智能移动学习模式是基于“学习者为主体，教师为主导”原则提出的，符合教育教学规律，紧跟科技发展的步伐，全新的理念和全新的技术给课程学习带来的新鲜血液，对课程的建设和学习发展提供了新思路、新方法，兼具理论和实践双重意义。

[1] 李志明．基于数字化网络资源的大学计算机基础课程教学模式研究[D]．兰州：西北师范大学，2014．

[2] 刘亚辉.大学计算机基础课程教学模式设计[J].广西教育,2010(4):100-102.

[3] 张俊杰.高职计算机应用基础课程分层教学模式的实践研究[D].上海:上海师范大学,2013．

[4] 周虹，富春岩，刘越．大学计算机基础课程的创新与实践[J]．教育探索，2014(3)：39-40．

[5] 姜强，赵蔚，王朋娇．碎片化学习视域下基于智能手机的大学生移动学习认知研究[J]．现代远距离教育，2014(1)：37-42．

[6] 王波．智能化移动学习系统[J]．科技通报，2013(7)：120-122．

[7] 徐如志，纪柏涛，王帅强，等．云计算环境下手机情景模式智能化学习模型及算法研究[J]．小型微型计算机系统，2013(1)：125-130．

[8] 王波，杜晓昕．论移动学习智能化的实现[J]．大家，2012(8)：253.

[9] 王波，杜晓昕，丁龙，等．基于AS-UII机器人的移动学习通信系统的设计[J]．制造业自动化，2011(8)：67-70．

[10] 吴南中．理解课程——MOOC教学设计内在逻辑[J]．电化教育研究，2015(3)：29-34．

责任编辑 张军涛

Research of Fragmented Intelligent Mobile Learning Model

WANGBo,TAOBai-rui,MIAOFeng-juan,DUXiao-xin/QiqiharUniversity

To make learners' study oriented, liberalized, humanized and intelligentized, promote students' learning interest, and stimulate students' learning potential, the fragmented learning model and intelligent technology are applied to mobile learning of the college basic course under the principle of "taking learners as the subjects and teachers as the leading factors", hence the fragmented intelligent mobile learning is put forward. This model achieves the intelligence diversity of learning strategy and resources construction based on the rich MOOC resources, and can be applied and practiced on all of present popular mobile terminations. It has enormous development potential, is more conducive to the learners' innovation ability training, can enrich learners' information and media literacy, and then can improve learners' lifelong learning ability.

MOOC；fragmented learning；intelligentized；mobile learning

G434

A

2095-6576(2015)04-0051-04

2015-04-07

王波，齐齐哈尔大学计算中心讲师，哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院博士研究生，主要从事教育信息技术、计算智能及大数据研究。(wangbo_theone@163.com)

黑龙江省高等教育学会2014年高等教育科学研究青年专项课题“碎片化学习视域下基于智能移动学习模式的计算机基础课程教学改革与实践”(14Q098)；黑龙江省教育科学“十二五”规划2014年度课题“大数据平台本科生教育督导预警决策模式与运行机制研究 ”(GBC1214089)