基于学习风格的个性化学习策略指导系统设计

赵 宏，陈 丽，赵玉婷

(1.北京师范大学 远程教育研究中心，北京 100875；2.北京师范大学 首都学习型社会研究院，北京 100875；3.北京师范大学 交互媒体与远程学习实验室，北京 100875)

基于学习风格的个性化学习策略指导系统设计

赵 宏1,2,3，陈 丽1,2,3，赵玉婷1,2,3

(1.北京师范大学 远程教育研究中心，北京 100875；2.北京师范大学 首都学习型社会研究院，北京 100875；3.北京师范大学 交互媒体与远程学习实验室，北京 100875)

实现高等教育大众化和构建终身学习体系为现代远程教育带来发展机遇的同时也提出了前所未有的挑战，其中如何为如此大规模的远程学生群体提供基于个性特征的学习支持已成为我国远程教育面临的问题之一。该研究分析了不同学习风格类型的成功远程学习者使用学习策略的偏好，以此作为能够帮助在线学习者获得成功的学习策略，建立了学习风格与学习策略匹配关系，并以此为基础设计了学习风格测量和学习策略在线指导系统。该系统在帮助学习者了解其学习风格特点的同时，为学习者提供与其学习风格特点相适合的个性化学习策略的建议。

学习风格；学习策略；个性化学习支持；成人学习者

现代科学技术的飞速发展带来了世界范围远程教育规模的快速增长。我国远程教育规模从1998年起步时全国仅有学生2931人，到2013年在校生已经达到630多万人。然而，远程教育规模不断扩大的同时也面临着前所未有的挑战。如何为如此大规模的远程学生群体提供基于个性特征的学习支持已成为我国远程教育面临的问题之一。目前大部分远程教育机构在提供学习支持服务时并没有真正满足学生的需要[1]。在远程学习环境中，学习者个性需求和特征是多样化的，例如不同的学习经验和先前知识、认知能力、学习风格、动机以及学习期望。这些个体差异会影响学习过程，这也是为什么对于一门课程有些学习者认为容易，而其他学习者认为难的原因。所以在远程学习环境中，为学习者提供一个与其个性需求和特征相适应的个性化支持系统非常重要。Tseng等人已经提出超媒体环境适合根据学生的个性特点为其提供个性化的学习支持或指导，并相应地调整呈现方式和学习路径[2]。因此，本文从此问题出发，设计了一个基于学习者个性特征的学习指导系统，此系统在确定学习者学习风格的基础上，提供适合其学习风格的学习策略指导。

一、文献综述

(一)学习风格

学习风格作为学习者相对稳定的带有个性特征的学习方式，被很多研究者认为是影响教育过程的重要因素之一，其代表着对不同个体最适合、最有效的教学或学习模式是不同的。学习风格的支持者们强调最佳的教学应该首先判断个体学习风格，并以此为基础量身定制教学。首先，教师了解学生的学习风格可以帮助教师对学生更深入地了解，设计教学材料和进行学习支持时可以更有针对性，可以为学习者提供与其学习风格相匹配的学习内容和活动，让学习变得容易。其次，学习者也可以获得与其学习风格相匹配的教学。这种匹配的假设得到许多教育理论的支持，学习风格已成为提供个性化学习指导的重要依据之一。Graf等人指出在计算机辅助学习环境中，根据学习者的学习风格提供适合其个性特征的学习支持，会让学习者的学习更加容易[3]。一些研究者已经进行了基于学习风格的自适应学习系统的研究和开发。Tseng等人为小学数学课开发了一个基于学生学习风格和学习困难的自适应系统[4]。Mampadi等人开发了一个网络学习环境，根据学习者的学习风格为其提供不同的用户界面[5]。Hsieh等人基于学生的学习风格开发了一个自适应移动学习系统[6]。通过对以往相关研究的分析可知，目前已有的基于学习风格的自适应系统为学习者提供的个性化支持主要体现在呈现方式和导航支持两个方面，而很少有基于学习风格的个性化学习策略或方法的指导。

但无论哪种基于学习风格模型的自适应系统都有一个共同点，即都需要采用不同方法来获得学习者的学习风格。由此，涌现了很多学习风格模型，Myers和Briggs于1942年基于人格理论建构了MBTI模型；Felder和Silverman于1988年从感觉通道和信息加工角度提出了学习风格模型；Kolb于1976年基于经验学习理论建构的学习风格模型，Honey和Mumford于1982年对Kolb的模型进行修订建构了新的学习风格模型。这些学习风格模型虽然从不同角度对学习风格进行划分，但其都基于一个共同的假设，即都允许学习者有不同的学习方式偏好。在众多学习风格模型中，Felder-Silverman学习风格量表(FSLSM)[7]被认为是非常适合开发自适应学习系统的学习风格模型[8][9]。Carver等人指出对于超媒体课程来说，FSLSM是最适合测量个性特征的工具[10]。Kuljis等人对几个学习风格模型进行了比较之后，指出FSLSM是最适合应用于e-Learning系统的模型[11]。所以，本研究也将采用FSLSM模型作为学习风格测量工具，以此为基础来开发个性化学习支持系统。

(二)学习策略

研究者们已经认识到学习策略在网络学习中的地位。已有研究发现学习策略是影响学生在线学习成绩的因素之一[12]。Salovaara发现高水平的认知策略可以促进学生的知识建构，并进一步为促进学生元认知策略的发展建立支架[13]。在线学习环境的特殊性要求学习者发展新的方法和策略来达到学习目标。Miller指出，在线学习环境有不同于传统学习环境的三个特征：(1)关联的、非线性的和分等级的结构；(2)增强的多媒体功能；(3)多种同步和异步的交流机会。这些特征使学习者遇到了前所未有的困难和挑战，例如如何克服孤独感，如何解决技术问题等等[14]。Jonassen认为有两个方面限制了学习者对超媒体环境的利用：(1)缺乏对非结构化信息进行有意义整合的能力；(2)学习者对学习序列的控制是不受限制的[15]。Collis和Meeuwsen指出学生需要对学习负责，增加对学习过程的控制。同时指出，学习者要学会如何在网络环境中学习，必须掌握反思技巧、计划技巧、学习技巧、搜索技巧以及自我评价的技巧[16]。由此可见，在结构性较弱的网络环境中，元认知技巧非常重要。具备高元认知能力的学生不仅能清楚地知道自己的学习目标，而且知道如何有效并高效地组织知识，这样的学生能够很好地监控自己的学习过程，运用各种学习策略。而这些技巧都会明确地或隐含地表现在学习者所运用的学习策略中。

因此一些研究者强调可以通过特定的课程设计和教学来发展学生的学习策略。Weinstein提出了“策略学习”的概念，来解释学生学习策略的过程[17]。策略学习强调学习者清楚认识到个人有关策略方面的优势和不足，从而促使他们更好地管理自己的学习。近年来，学习策略的教学与训练已越来越成为研究的热点，并研究开发出一系列旨在培训学习者学习策略的指导教程。例如Jones，Amiran和Katims的学习策略指导教程；Weinstein的学习策略指导教程以及Dansereau的学习策略指导教程。但这些学习策略教程不是针对学习者的个性特点进行指导的，而是针对一般的共性的学习策略理论和实践进行讲解，教给学习者学习策略的一般规律。

Graf等人发现不同学习风格的学习者会使用不同的策略进行学习，其认为这可以被看作是为学习者提供个性指导的一个有力证据[18]。因此，本研究将设计与开发一个基于学习者学习风格策略的学习策略指导系统，该系统将基于学习者的学习风格为其提供个性化的学习策略建议。

二、学习风格与学习策略匹配及在线指导系统设计

(一)学习风格与学习策略的匹配方法和过程

为不同学习风格的学习者匹配适合其特点的学习策略，首先要回答：对于特定学习风格的学生来说，哪些学习策略是适合的，可以对其学习产生积极影响？要回答这个问题，我们首先要确定什么是“适合的”策略，即确定有效策略的标准是什么？

Rubin提出这样的假设“如果我们知道成功的学习者是怎样做的，我们可以将这些策略交给其他学生，尤其是较差的学生，帮助他们取得成功”[19]。Besich也提出在线教师应该为在线学生提供能够帮助其获得成功的学习策略，而这些策略来自于成功的在线学习者[20]。社会学习理论同样指出教育者需要观察学生，并向学生学习，因为他们找到了在线学习环境中获得成功所必须具备的策略。

基于以上论点，本研究将以成功学习者为研究对象，分析不同学习风格的成功远程学习者其所使用的学习策略，以此作为进行学习策略指导的依据。但是目前关于“好”或“成功”的学习者并没有一个统一的标准。不同的研究者对成功学习者的特征有不同的看法。Barel和Cook指出成功的远程学习者应该是独立的，清楚自己的研究方向，并有能力进行自我管理，具有内控型人格特质[21][22]。Boyd认为一个成功的在线学习者在技术、环境、人格特质以及学习特征四个方面都具有鲜明特征，具体表现为：能够有效地使用技术；能够合理地管理时间和空间；高度的自我驱动和自律，具有良好的诚信；喜欢自主学习，也能够很好地进行合作学习[23]。我国学者也对成功远程学习者的特征进行了讨论。陈丽指出一个成功的远程学习者除了具备认知能力之外，还应该具备对学习自我负责的意识，并能够进行有效地自我管理[24]。何字娟等提出一个成功的远程学习者应该具备三方面的特征：较强的自我导向学习能力、一定的网络学习技术以及重视交流与写作并具备在线交流与协作的能力[25]。综合以上各个学者对成功远程学习者特征的描述，我们得出成功远程学习者的核心特征是具有高度的自律和自我驱动的意识和能力，这恰恰属于自主学习的范畴，因此不难发现自主学习能力是成功远程学习者的关键特征之一。Lynne和Sunjoo强调具备强烈地主动学习意识和自我管理能力是保证在线学习成功的重要因素[26]。因此，本研究将自主学习能力作为衡量远程学习者成功与否的指标。

1.被试

本研究以北京开放大学远程学习者为调查对象，采用随机抽样的方法，共回收问卷2308份，有效问卷1723份，有效率为74.7%。其中男性学习者占32.6%，女性学习者占67.4%；绝大多数被试处于 20-39 岁年龄段，占94.8%。

2.工具

(1)自主学习能力量表

采用由北京师范大学远程教育研究中心开发的《远程学习者自主学习能力自评量表》，其包含四个一级维度，分别为计划能力、控制能力、调节能力以及评价能力。每个一级维度下均包括三个二级维度，分别为学习资源、学习内容和学习结果。量表共54个题目，采用Likert 5点计分法，选项分别为“非常符合”“符合”“一般”“不符合”“非常不符合”，依次计分为5、4、3、2、1[27]。

(2)学习风格量表

采用Felder-Silverman学习风格量表(FSLSM)，此量表包括四个维度：信息加工、感知、输入和理解。每个维度包括两种学习风格类型。信息加工维度包括活跃型和沉思型，感知维度包括感悟型和直觉型，输入维度包括视觉型和言语型，理解维度包括序列型和综合型。该量表共有44道题目，每个题目有A、B两个选项，要求学习者按照自己的实际情况进行选择[28]。

(3)学习策略量表

采用王迎和彭华茂等人开发的《远程学习者学习策略量表》。该问卷包含辅助工具策略、信息素养策略、时间和任务管理策略、反思总结策略、合作交流策略、考试策略、情绪缓解和意志管理策略七个维度，共计53道题目。问卷采用Likert 5点计分法，包括“完全符合”“基本符合”“一半符合，一半不符合”“基本不符合”“完全不符合”5个选项，分别计5-1分[29]。

3.匹配方法和过程

(1)被试填写学习风格量表，将被试按照不同学习风格类型进行分组。由于每个被试在四个学习风格维度下，都有不同的风格倾向，即学习者的学习风格是四个维度学习风格倾向的组合。因此，本研究根据测量结果将被试的学习风格进行组合，包括16种类型，以此对被试进行学习风格分类，如表1所示。

表1 16种学习风格类型的人数及百分比统计

(2)本研究以被试在《远程学习者自主学习能力量表》上的得分作为判断自主学习能力水平的依据，得分在前27%的学习者属于高自主学习能力，根据之前的分析，本研究将这些学习者作为成功远程学习者。根据问卷测量结果，确定每种学习风格类型的成功远程学习者，为学习风格和学习策略的匹配做准备。

(3)被试填写《远程学习者学习策略量表》，统计学习策略问卷的选项情况。本研究认为，每个学习策略的“完全符合”和“基本符合”选项代表了被试对此学习策略的偏好。若某类学习风格的成功远程学习者样本在某个学习策略上选“完全符合”和“基本符合”人数的百分比，大于总体被试样本在该策略所在维度的所有策略上选择这两个选项的人数的平均百分比，则认为该类学习风格的成功远程学习者偏好使用此学习策略。因此，本研究对选择每种学习策略“完全符合”和“基本符合”两个选项的人数进行了统计，区分出每类学习风格的成功远程学习者偏好的学习策略，表2列举了其中一类学习风格所匹配的学习策略。

表2 不同学习风格类型的成功远程学习者学习策略偏好举例

此统计结果代表了各学习风格类型的成功远程学习者在学习过程中偏好使用的学习策略，其可以用于为学生提供个性化的建议，帮助他们选择适合其学习风格的学习策略。

(二)学习风格测量与学习策略在线指导系统介绍

基于以上的匹配结果，本研究设计了“成人远程学习者学习风格测量与学习策略在线指导系统”。该系统旨在帮助学习者了解其自身学习风格类型，并针对学习者具体的学习风格给出适合的学习策略指导和建议。

1.系统介绍

本指导系统主要由3大模块组成：用户管理子模块；学习风格测量与管理子模块；学习策略指导与管理子模块。每个功能模块中又相应划分为更细的子功能模块。系统具体流程如下图所示。

学习风格测量与学习策略在线指导系统流程图

本系统的用户分为三类：远程学习者、教师和系统管理员。其中，系统管理员具有完全的管理权限，可以进行问卷的管理以及用户的管理，设置注册用户的角色与权限，可以为相应人员设置教师角色并赋予对应权限，可以对学习风格、学习策略等进行管理与删添；教师角色的管理权限和系统管理员相近，可以对学习风格、学习策略等进行管理与删添，但是教师角色是由系统管理员分配的，其权限受到系统管理员的限制；远程学习者可以登录此系统进行学习风格测量，了解自身学习风格特征，获得与自身学习风格相匹配的学习策略指导和建议，可以查看远程学习策略库，也可以添加自己认为合适的学习策略等。

2.远程学习策略库

本指导系统除了为学生提供基于其个性特征的远程学习策略指导以外，还开发了一个远程学习策略库。此策略库是通过文献调研和访谈广泛收集国内外远程学习者使用的学习策略，经过进一步的加工整理建立起来的。该策略库包括四类策略：认知策略、元认知策略、情感策略和资源管理策略。

为了能够将学习策略更好地呈现给远程学习者，本研究借鉴文献调研中学习策略的呈现方式以及访谈中学习者的建议，在呈现学习策略时，包括以下字段：学习策略名称，学习策略实施的步骤、意义及使用的条件，学习策略所属类别(包括两级维度)，学习策略适用时期。具体如表3所示。

表3 学习策略呈现举例

目前中国远程学习者学习策略库中共有193条策略，其中认知策略46条，元认知策略51条，情感策略51条，资源管理策略45条。

为了能够更好地适应中国远程学习者的特点，适应教育变化，本研究设计了学习策略库的动态更新方案。在学习策略在线指导系统中设计了策略收集功能，让使用在线指导系统的远程学习者添加自己认为适用或有效的策略，从而收集学习者在学习过程中自己摸索出的、有效的、已有的策略库中没有的学习策略。收集的策略经过系统管理员整理后会添加到远程学习策略库中。研究者和教师也会定期收集国内外最新有效的学习策略，更新到学习策略库中。

三、结束语

成人远程学习者差异大的特点决定了学生对个性化学习支持服务的必然需求。然而，目前远程教育教师队伍的数量与专业化程度都无法满足如此庞大的学生规模对个性化服务的需求。本研究设计和开发的学习风格测量与学习策略在线指导系统，在应用过程中既能够灵活方便地满足学生对个性化学习支持服务的需求，又能够解决目前远程教育机构由于师资队伍数量与能力不足而导致的深层次、个性化学生支持不够的问题，是真正实现“以学生为中心”的远程教育的重要实践探索。同时，本研究实践也证明了在深入了解学生需求与特征的基础上，利用智能技术为成人远程学习者提供适合其个性特征与需求的个性化支持服务是实现个性化学习支持的有效方法。因此，以此研究为基础，进一步开展基于学习者个性特征测量的智能学习支持的相关研究应该成为远程教育机构提供优质个性化远程教育服务，提高远程教育质量的必然选择。

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赵宏：博士，讲师，研究方向为远程教育(zhaohong@bnu.edu.cn)。

陈丽：教授，博士生导师，研究方向为远程教育。

2015年1月14日

责任编辑：李馨 赵云建

The Individualized Online Guidance System of Learning Strategies based on Learning Style

Zhao Hong1,2,3, Chen Li1,2,3, Zhao Yuting1,2,3
(1.Research Center of Distance Education, Beijing Normal University,Beijing 100875; 2.Beijing Institute for Learning Society, Beijing Normal University, Beijing 100875 ; 3.Interactive Media and Distance Learning Lab, Beijing Normal University, Beijing 100875)

In recent years, distance education in china developed rapidly and encountered many difficulties at the same time. How to provide learning support for massive students based on their personality characters is one of the difficulties. This study analyzed the learning strategies preference of successful distance learners with different learning style and then developed matching relations between learning style and learning strategies. On this basis, an online guidance system of learning strategies was designed and developed aiming to help learners know their learning style characteristics, and acquire learning strategies guidance adapt to their learning style.

Individualized Learning Support; Learning Style; Learning Strategies; Distance Learners

G434

A

1006—9860(2015)05—0067—06