网络学习生态系统的动力机制分析*

李彤彤

网络学习生态系统的动力机制分析*

李彤彤

（天津师范大学 教育科学学院，天津 300387）

文章从分析网络学习生态系统中的物质与能量入手，阐述了物质（资源）循环与能量（人类思想）流动这一使网络学习生态系统保持生态活力、维持生态平衡的重要动力机制。文章认为，数据、信息、知识、智慧、情感等“营养”体现着人类思想，是网络学习生态系统重要的能量；学习资源作为物质承载着能量；学习共同体中的成员分别承担着生产者、消费者、分解者的角色，各种角色参与知识链和知识网中的能量流动，使人类思想得以传递，共同体中的成员得以发展。学习活动是知识链和知识网形成的关键主线，所有学习活动都可以看作是基本类型学习活动的创造性组合，因此文章进一步阐述了吸收型、实践型、联结型、协作型四种基本类型学习活动所对应的知识链。

网络学习生态系统；人类思想；学习资源；基本学习活动；知识链

从生态系统的视域来解析网络学习环境，学习者与网络学习环境构成的整体可以视为网络学习生态系统[1]。生态系统说起来简单，但最根本的问题在于如何形成一个有机整体，如何“活”起来，这就有赖于系统的结构和能量流动机制。生态系统的能量流动与物质循环是其区别于其它系统的关键特征。在自然领域，生态系统通常被认为是生态学研究的基本单位，它是一个相对复杂的综合体，包括生产者、消费者、分解者这些生物，以及非生物的环境。同时，生态系统又是一个功能单位，其功能主要体现在物质流、能量流和信息流中，通过三大流，生态系统中的各个成员、各种要素相互联系成为一个具有统一功能的系统，并具有稳态和反馈调节的内部机制[2]。在自然生态系统中，环境各组成成分之间最本质的联系是通过营养来实现的，这些营养提供了各种生物生存所必须的能量。而营养的流动体现在生态系统的食物链和食物网中，能量和物质通过一系列的取食和被取食的关系在生态系统中传递，形成食物链；各种生物成分通过食物传递关系结成一种错综复杂的普遍联系，这种联系像是一个无形的网把所有生物都包括在内，使它们彼此之间都发生着某种直接或间接的关系，形成食物网。各生物成分之间正是通过食物链和食物网发生直接和间接的联系，连成一个有机的整体，保持着生态系统结构和功能的相对稳定[3]。

与自然生态系统相似的是，网络学习生态系统也是一个由学习者与网络学习环境互联互动形成的有机综合体，它也是一个功能单位；而不同的是，自然生态系统的统一功能是服务于生物的生存，网络学习生态系统的功能则是服务于学习者的学习与发展。此外，自然生态系统的稳固借助于物质流、能量流和信息流，网络学习生态系统的稳固同样依赖它的结构与给养循环方式。同自然生态系统中生命生存活动的发生过程相似，在网络学习生态系统中，教与学的过程是一个人类思想的传承与交流过程，环境中各组成要素之间最本质的联系是通过“人类思想”这一能量流的联结来实现的。

一网络学习生态系统中的物质与能量

1 网络学习生态系统中的能量

《现代汉语词典》将“思想”解释为“客观存在反映在人的意识中经过思维活动而产生的结果”[4]，它是人类思维活动的结果，是抽象的；它不能直接被传播，往往蕴含在数据、信息、知识、智慧、情感之中，并随着这些能量的流动而被传播。严格来说，本研究在这里采用的是“能量”的喻意，它和“营养”的意思接近，常用来比喻有助于发展的滋养物。在网络学习生态系统中，有助于学习者发展的营养包括数据、信息、知识、经验、智慧、情感等。对于经验，有些研究者认为其属于隐性知识，也归入知识的范畴。这样，网络学习生态系统中的营养就包括数据、信息、知识、智慧、情感五类，这些无不体现着人类的思想。

（1）数据、信息、知识、智慧

数据是最原始的数字或事实，它只有用于人脑或电脑的加工处理才有意义。人脑或电脑对数据进行分析处理，就能得到相关的信息，这些信息可以影响人们对事件的决策。信息是以某种关联方式赋予某种意义的数据，“意义”应该但不必须是有用的。知识是信息的恰当搜索，其意图是要有用。所有的知识都是信息，但并不是所有的信息都是知识[5]。电脑处理数据可以得到信息，但不能得到知识。人脑处理数据不仅可以得到信息，而且也有可能形成知识。知识是由人在特定的流程中，为特定人的利益而应用数据和信息创造出来的[6]。数据不能够回答特定的问题；信息至多可以回答是什么、在哪里、什么时间、是谁的问题；知识则不仅能够回答信息所能回答的问题，还能够回答为什么、如何做的问题，因此知识反映了信息的本质。对于智慧，《英汉辞海》将其解释为：“积累的见闻、哲学或科学的学问学识，积累的专门知识或本能的适应；学识的明智运用，识别内部性质和主要关系的能力；判断力；心智健全。”[7]智慧是在对知识的创造性应用过程中生成的，强调分析和解决问题的能力，是“应用已知的去明确地指导人生事业之能力”[8]。智慧来源于知识，是知识的升华。知识上升到智慧需要人的实践经验，人正是通过实践活动将知识转化为生活能力、人生价值、实践经验，从而获得智慧的。数据、信息、知识、智慧在网络学习生态系统中流动循环，是一种螺旋上升式的循环过程，并且这种营养可以为每一位有着学习意向的成员（包括教师和学生）所吸收，个体在此过程中获得成长。

（2）情感

教育不仅仅是知识传播的活动，更是一种社会化的交流活动，情感在其中也扮演着重要的角色。情感、价值观教育对学生的个性化成长有着极为重要的促进作用，理应落到实处。而环境最核心的价值在于其渗透力与影响力，环境中良好的文化氛围能够对学生的情感、价值观产生潜移默化的影响。网络学习环境借助网络、多媒体等技术搭建互联互动的、给养丰富的环境，学习者浸润在其中，吸收物质给养和精神给养，来促进自身的发展。在网络学习生态系统中，虽然教与学的活动是通过网络来开展的，但它仍然需要情感上的交流。在传统教学中，这种情感交流是通过师生面对面的交互来实现的。在网络教学中，学习者来自世界各地，而且每门课程学习者动辄几百万，面对面交互显然不现实。在这种情况下，师生就需要借助各种工具与方法展开情感交流。

2 网络学习生态系统中的物质

在网络学习生态系统中，能量的最重要载体就是学习资源，本研究将其喻为网络学习生态系统中的“物质”。需要说明的是，学习共同体中的每一位成员也是承载营养的载体，本研究没有将“人”的要素归入学习资源的范畴，但成员所承载的营养也是通过学习资源来完成流动和循环的。如共同体成员借助论坛来沟通交流，他们是通过论坛中的帖子进行交流的；共同体借助视频聊天工具来沟通交流，他们是通过所“录制”的视频来实现交流的。共同体成员在交流的过程中生成的资源是一种非结构化的资源，资源中有些与学习内容有关，有些则无关，但是这些资源都起着提供信息、情感交流的作用，并且在此交流的过程中也可完成新知识的建构。

二网络学习生态系统中的生产者、消费者、分解者

在自然生态系统的营养结构中，通常将生物成分按照其获取营养和能量的方式及其在生态系统中的作用划分为三大功能类群：生产者、消费者、分解者[9]。在网络学习生态系统中，杨现民等[10]在描述学习资源的生产过程时，认为“用户既是学习资源的消费者，通过资源来补充营养，又是资源的生产者，负责生产各种个性化的学习资源。部分用户还承担着分解者的角色，负责管理整个生态系统中的资源种群。”

在网络学习生态系统中，资源是“营养/能量”的载体，它是可以被生产的，也是可以被消费的。生产与消费的过程是一个连续的统一体，没有生产，就没有消费；同样，没有消费，就没有生产。生产和消费的过程都有人脑认知加工行为的参与。实际上，自古以来，人们就进行着这些“营养”的生产与消费活动，Web技术的发展扩展了人类的生产与消费能力，人人都有机会从互联网上丰富的资源中发现自己需要的“营养”，并有机会将自己生产的“营养”通过网络共享给他人。技术改变了传播方式与传播速度，信息量瞬间增大，挑战了人们处理信息的能力；而且，现在人工智能支持下的工具也会参与部分的生产与消费活动。人人都可以是“知识”的生产者和消费者，知识的生产是为了消费，而消费知识则是为了更好地生产知识，这是一个连续的统一体，并且在技术的支持下进行。而各种技术支持的服务机制也参与了网络学习环境中的“生产—消费”活动（如图1所示），如云存储服务、个性化推荐服务、语义检索服务、内容适应性呈现服务等。这种“生产—消费”活动将网络学习生态系统的各个要素联系起来，形成了一个复杂的、联系的、有机的统一整体。

图1 网络学习环境中的“生产-消费”活动

三基本类型学习活动对应的知识链

在生态系统中，能量流动和物质循环是维持生态平衡的最重要机制。而在网络学习生态系统中，数据、信息、知识、智慧、情感等“营养”是随着学习资源的循环过程流动的。正是这种流动机制在源源不断地为学习共同体成员提供“营养”，支持着学习共同体的进化与发展。

在自然生态系统中，由生产者—消费者—分解者（还原者）组成的食物链和食物网，构成物质循环和能量流动的渠道，并将所有的要素联系起来[11]。在网络学习生态系统中，虽然数据、信息、知识、智慧、情感等都在随着学习资源的循环而流动，但最重要的仍然是知识的流动，因为数据和信息的流动是为了建构知识，而智慧的发展同样基于知识的建构，情感的流动则更有利于知识的发展。

在网络学习生态系统中，存在着知识的流通。与货币在社会中的流通过程相似，通过知识的流通，网络学习环境中的成员之间逐步建立起稳固的社会关系。知识流通过程包括知识传播和知识建构，在不同类型的学习活动中，知识流通的路径是不同的。对于学习活动的分类，美国著名E-learning咨询师William[12]提出了吸收型活动（Absorb-Type Activities）、实践型活动（Do-Type Activities）、联结型活动（Connect-Type Activities）三种类型。其中，吸收型活动指学习者通过阅读、观察、聆听等吸收知识；实践型活动指学习者通过亲身实践或者探究，在运用知识的过程中深化对知识的理解；联结型活动指学习者将学到的知识与生活或工作联系起来，达到对知识的更高、更深层次的运用。本研究在此三种类型的基础上添加了协作型活动（Collaborate-Type Activities），之所以将其单独列出来，是因为其更强调通过与学习伙伴的对话进行学习。本研究认为所有学习活动都是这四种基本类型学习活动的创造性组合，至于如何组合，取决于学习目标的需求、学习者的特征、教学设计者的经验与创造力。这四种基本类型学习活动的知识流通路径分别如下：

1 吸收型活动对应的知识链

吸收型活动通常由提供信息和从信息中吸收知识的行为两部分构成。教学服务者、管理服务者、技术服务者、学习伙伴都可以为学习者提供相应的信息，而教师是最主要的教学信息提供者。在网络条件下，教师提供信息通常需要借助学习资源的中介作用，也就是说，教师通过设计与创作各种各样的学习资源来为学习者提供必需的“营养”。

图2 吸收型活动对应的知识链

如图2所示，在网络学习生态系统中，教师提供信息的行为包括制作多媒体课件——PPT、电子教材、Flash课件等，制作教学视频——讲解、示范、讲故事等，发布教学信息——教学大纲、活动任务、作业要求等，实时授课——借助视频会议等系统的支持，互动答疑——借助E-mail、社会化媒体工具、即时通讯工具等的支持以及共享一些非结构化的资源等。通过这些行为，教师生产各种各样的学习资源，包括多媒体课件、教学视频、网页信息、文献、电子书、文档、博客、微博、帖子、评论、邮件、讯息等——学习伙伴通过共享和创作行为分享一些非结构化的资源；所有的这些资源为学习者呈现知识与信息；学习者从学习资源中直接获取信息和知识，他们吸收知识的行为包括阅读、聆听、观察。

在吸收型活动中，教师扮演主要的生产者角色，而学习者主要扮演消费者的角色。学习资源最重要的作用就是呈现知识与信息，以便学习者通过阅读、聆听与观察来获取信息，并在一定程度上吸收知识。这是因为，有些知识类型的建构还需要借助实践型活动或联结型活动，如技能类知识的掌握必须经过反复练习等。

2 实践型活动对应的知识链

实践出真知，实践型活动源于杜威的“做中学”思想：强调让学习者运用知识，通过亲身实践、经历去深化对原有知识的理解、发现知识、掌握技能等。吸收型活动提供信息，帮助学习者理解知识；实践型活动则是运用知识，帮助将这些信息转换为技能和能力。

图3 联结型活动所的对应的知识链

图4 实践型活动对应的知识链

如图3所示，在网络学习生态系统中，常见的实践型活动包括练习活动——题库软件、仿真动手操练，发现活动——如基于问题的学习、基于项目的学习、案例研究、虚拟实验、角色扮演、教育游戏、仿真情境等。练习活动帮助学习者通过应用知识和获得反馈，来强化和优化所学技能、知识和态度。练习既可以是学习者自主练习，也可以是教师设计的练习。在练习活动中，最重要的就是反馈。通过“执行任务—接受反馈—反思调整——再次执行任务”的循环过程，逐渐向稍微高阶的目标前进。发现活动是学习者应用知识解决问题，并有所发现的过程。教师设定问题、项目、案例、实验或角色扮演的任务，并指导学习者如何完成任务；学习者根据教师给定的任务和资源进行探索，并观察、记录在探索过程中的发现。此外，虚拟实验帮助学习者通过与系统交互发现原理，并进一步思考；教育游戏是集教育性和游戏性于一体的软件，让学习者在完成游戏的过程中应用知识并推断原理；仿真情境指采用虚拟现实等技术来模拟真实/游戏的情境，使学习者能够参与其中，在感受、体验、角色扮演等具体的活动中应用知识。

实践型活动将思维转化为行动、探索、发现、实践的知识与技能，是信息和知识之间的通道，是解释和技能之间的桥梁。它比吸收型活动对现实生活更具有经验积累价值，学习者至少要将一半的时间花在有意义的实践型活动上。

3 联结型活动对应的知识链

联结型活动主要让学习者把所学的知识和先前的学习、当前的生活和工作联系起来。联结型活动通常都是简单的、细微的，起着类似于桥梁的作用。在联结型活动中，学习任务的设计通常与学习者的生活、工作相联系。学习者结合自己的生活与工作对任务加以思考，并以某种形式表达出来，教师据此提供指导与反馈。如图4所示，在网络学习中，常见的联结型活动包括：①沉思类活动，要求学习者对生活或工作中的某一主题进行深入思考，教师设计问题、主题、事例等，学生通过思考来寻找解决方案，进行头脑风暴、评价事例等，并以Blog或思维导图的形式呈现自己的思考；②研究活动，它之所以属于联结型活动，是因为学习者在研究活动中必须自己确定学习资源，而这个过程需要他们获取并理解外部的资源。通常由教师给定研究主题之后，学生自己查找资料，并对比不同信息源的观点，然后总结他们的发现，教师在此过程中给以研究方面的指导。联结型活动可以说是一种更需要创造性的实践型活动，与实践型活动一样强调对所学知识的应用，但它同时还强调在应用基础上的创造。

4 协作型活动对应的知识链

在其它三种基本类型学习活动中，也或有不同程度的协作。在协作型活动中，学习者与学习伙伴在协作与对话的过程中获得新的认识与理解。协作型活动所对应的知识链实际上是协作知识建构的过程，本研究基于Stahl[13]从社会认识论的角度出发提出的知识建构的过程模型进行理解，如图5所示。学习者要完成任务或解决问题，就需要改善原有的个人理解，达到一个新的理解层次。而学习者改善原有理解，需要借助社会文化人工制品（学习资源）或他人的经验，通过与之进行的讨论、澄清、协商等社会性交互过程，个人的理解才能得以改善、形成新的理解并最终转变成一种协作知识——这种知识可以形式化为文化人工制品（如书籍、论文等）。

图5 协作型活动所对应的知识链

四总结

能量流动与物质循环是生态系统区别于其它系统的关键特征，“人类思想”这一能量流的传递与循环是网络学习生态系统可持续发展的最重要的动力机制。“人类思想”的传递重点仍然依赖于知识的传播、创造与循环，学习活动是网络学习生态系统知识链和知识网形成的关键主线，所有的学习活动都可以看作是四种基本类型学习活动的创造性组合，而四种基本学习活动对应的知识链能够为设计学习活动、促进知识更好地循环流动提供理论参考。

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[10]杨现民,余胜泉.生态学视角下的泛在学习环境设计[J].教育研究,2013,(3):98-105.

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编辑：小西

Analysis on the Dynamic Mechanism of Online Learning Ecosystems

LI Tong-tong

As two significant dynamic mechanisms in online learning ecosystem, material (resource) cycle and energy (human idea) flow help matain the vitality and equilibrium of online learning ecosystem. From this perspective, the present article considers that various “nutritions” such as data, information, knowledge, intelligence, and emotion reflect human’s wisdom and are the important energies of online learning ecosystem. Meanwhile, learning resource in itself carries energy in the form of material. Members in learning community undertake different roles of producers, consumers, and decomposers in the energy cycle between the knowledge chain and network, so that human ideas can be passed on and all members can gain progress. Learning activity is the main line of knowledge chain and network, and all learning activities can be seen as creative combination of basic learning activities. Basic leanring activities contain Absorb-Type Activities, Do-Type Activities, Connect-Type Activities, and Collaborate-Type Activities. Then the knowledge flow of four basic learning activites are stated in details.

online learning ecosystem; human idea; learning resource; basic learning activity; knowledge chain

G40-057

A

1009—8097（2018）04—0074—07

10.3969/j.issn.1009-8097.2018.04.011

本文受2017年度国家社科基金青年项目“基于社交媒体大数据的大学生心理危机预警机制研究”（项目编号：17CSH043）资助。

李彤彤，讲师，博士，研究方向为数字化学习技术与学习环境设计，邮箱为sdltt@126.com。

2017年10月20日