基于信息偶遇的在线偶发学习:内在机理与影响因素

2019-05-26 01:56万力勇大卫·斯坦
中国电化教育 2019年12期
关键词:影响因素

万力勇 [美]大卫·斯坦

摘要:偶发学习是一种重要的非正式学习方式。随着信息偶遇研究的兴起,基于信息偶遇的在线偶发学习正在逐步引起研究者的关注。以信息偶遇及其相关模型为切入点,对基于信息偶遇的在线偶发学习进行了概念解析,以意义建构理论和心流理论为基础,分学习前、学习中和学习后三个阶段对基于信息偶遇的在线偶发学习的内在机理进行了系统探索,从学习者、偶遇信息、学习环境、信息技术四个维度剖析了基于信息偶遇的在线偶发学习的影响因素。研究结果对进一步探明在线偶发学习的发生机制和行为模式具有一定参考价值。

关键词:信息偶遇;偶发学习;影响因素;意义建构理论;心流体验

中图分类号:CJ434

文献标识码:A

人类的信息行为不仅包括有目标的主动信息获取行为,也包括无目的的被动信息获取行为,信息偶遇(Information Encountering)是信息被动获取的一种主要方式。Erdelez于1995年在他的博士论文里首次提出了“信息偶遇”这个概念,并把它定义为“在非预期的情境中,个体意外获得感兴趣或可以解决问题信息的现象”。信息偶遇现象自古有之,甚至在诗词中也不乏与之相关的描写,如南宋词人辛弃疾《青玉案·元夕》词中的“蓦然回首,那人却在灯火阑珊处”便是对偶遇现象的最好诠释。对于信息偶遇,目前学术界较为认可的定义是:信息偶遇是指在网络信息活动中,用户在无目的、低预期的情况下意外获得感兴趣或是觉得有用的信息。随着信息技术的迅猛发展和网络信息的爆炸式、几何级增长,信息偶遇在我们的工作、学习和生活中频繁发生,已经逐渐成为了一种不可忽视的信息行为。特别是随着移动互联网的全民化普及、用户对网络的高度依赖性以及碎片化信息资源的异军突起,信息偶遇在用户信息获取方面的作用更加凸显,并正在潜移默化地影响着我们的信息传递、处理和共享过程。当前有关信息偶遇的研究主要关注的是信息偶遇行为本身,鲜有研究者关注信息获取后所产生的后续行为和效果。信息偶遇后用户对偶遇信息的获取、处理、利用和转化过程从本质上来说是一种非正式的学习过程,即主体对偶遇信息进行分析、理解、迁移、扩展,进而内化到已有知识结构中,形成新的知识结构或解决困扰已久的问题。这种学习是一种基于信息偶遇的在线偶发学习。在线偶发学习有助于克服一般学习过程中产生的信息超载、信息浪费和认知过载等问题,启发学习者发生联想、移情、沉思、顿悟,高效地解决学习问题、完成学习任务,同时有助于丰富学习者的学习体验、有效激发和培养学生的创造性思维。本文将以信息偶遇及其相关理论模型为切入点,剖析基于信息偶遇的在线偶发学习的发生机制和认知机制,从多个维度分析其影响因素,以期为相关研究者提供参考。

一、信息偶遇相关模型

信息偶遇研究领域的常见模型主要包括信息偶遇过程模型、信息偶遇与信息行为嵌套模型和信息偶遇感知模型等。

(一)信息偶遇过程模型

在信息偶遇过程研究中,最具有代表性的是Erdelez构建的一个包括注意(Noticing)、停驻(Stopping)、检验(Examing)、摘取(Capturing)及返回(Returning)5个步骤在内的过程模型。注意是指信息用户在进行信息浏览或搜索时,偶然注意到一些意外出现的信息,受偶遇信息的吸引,用户将注意力由原来关注的信息转移到偶遇信息上;停驻是指当用户的注意力发生转移后,便会马上停止之前的信息行为;检验是指用户转而开始分析并评估偶遇信息的价值以及考虑是否要继续围绕偶遇信息追踪更多相关主题信息,并进行行为决策;摘取是指用户对偶遇信息进行一系列的获取操作,比如下载、存储、收藏、转发等,以便将偶遇信息在后续作进一步的处理和利用;返回是指用户对偶遇信息处理完成后,注意力重新返回到之前的信息并继续执行之前的信息行为。

在后续的研究中,日本学者粟村伦久对Erdelez提出的模型进行了扩展,扩展后的具体模型如图1所示。在该模型中,除了继续保留注意、停驻、检验三个阶段外,对摘取阶段的信息行为进行了进一步细分,将该阶段分为分享、使用及存储三个环节,比之前的模型更加具体化。原有返回阶段则细分为结束和返回两种选择路径,强调用户在信息偶遇行为结束后,并非一定会继续返回之前的信息活动,有可能直接结束之前的信息行为。

(二)信息偶遇与信息行为嵌套模型

Wilson于1999年提出了信息行为嵌套模型来描述信息行为、信息寻求与信息搜索之间的关系。在该模型中,Wilson将信息行为定义为“与信息操作有关的所有行为,同时包括主动和被动的信息寻求和利用”,相比之前的其他定义,该定义强调了被动信息获取是信息行为的重要组成部分。信息寻求作为信息行为的子集,则是指人们致力于发现、获取信息资源的各种行为方式的总和。虽然Wilson强调了被动信息获取的重要性,但并未将信息偶遇行为包含在模型中。直到2015年,Agarwal首次将信息偶遇引入到信息行为模型中,提出了一个扩展的信息行为嵌套模型,如图2所示。在扩展后的模型中,信息偶遇与其他各类信息行为一起构成了信息行为的整体组成框架。同时我们可以注意到,信息偶遇与信息寻求及信息搜索之间存在交集,这表明信息偶遇发生的情境并非单一。信息偶遇行为对情境具有一定适应性,就其属性而言主要以被动信息获取情境为主,但也可以少量存在于主动信息获取情境中。

(三)信息偶遇感知模型

在信息偶遇感知模型的研究中,较有代表性的是Lawley和Tompkin从感知角度提出的信息偶遇感知模型,如图3所示。该模型将信息偶遇的感知过程分为6个关键事件(Key Event)。图中E表示信息偶遇事件,如果E后面带“一”号,表示该事件处于信息偶遇事件发生前的时间;E后面带“+”号,表示处于信息偶遇事件发生后的时间。具体来说,“E-l”是信息偶遇准备阶段,表示用户做好了信息偶遇的心理和情绪准备;“E+l”表示对偶遇信息的潜力、价值和有用性进行识别;“E+2”表示把握信息获取的机会,再次确认偶遇信息的潜在價值;“E+3”表示明晰偶遇价值并采取后续行为,进一步放大偶遇信息的潜在效果,力图实现效果最大化; “E+4”表示对信息偶遇后的效果和影响进行评估,并根据评估效果对偶遇信息的潜力和价值进行反思。其中, “E+1”“E+2”以及“E+3”“E+4”这四个阶段是循环迭代的,形成了信息偶遇感知的闭环结构。

二、基于信息偶遇的在线偶发学习:概念解析

(一)偶发学习

在解释偶发学习(Serendipitous Learning)之前,首先需要了解“Serendipity”一词。该词可以译为“偶然发现”或“意外发现”,由小说家HoraceWalpole在18世纪创造,用于描述意想不到的幸运发现,尤其指在搜寻此物时却意外发现彼物的偶然发现。偶然发现被视为是驱动科学发展和进步的一个重要方面。科学研究中许多突破性的发现,包括牛顿发现地球引力和弗莱明发现青霉素,都属于偶然发现。偶然发现并不仅限于科学研究领域,同时也被认为是学习的重要元素。有学者认为,偶发学习是指通过获得新见解、发现有趣现象和识别事物新的关系来学习,这种学习往往是偶然发生或作为其他人类活动的副产品出现。也有学者认为,偶发学习是一种隐性或是无意识学习活动,学习过程中学习者会捕获某个瞬间的洞察,并针对这种洞察开展探究。

偶发学习强调学习中看似无关的联系或类比的作用。偶发学习的特别之处在于它并不是纯粹的随机性,而是受学习者潜在目标、需求、兴趣和已有知识的影响。学习者是否将特定的意外事件识别为相关且有意义取决于是否具备识别创造性机会和新信息的潜力。从某种意义上来说,偶发学习既是独特和偶然的“混合”,又是洞察力与机会的交互结果。洞察力有时被称为直觉的睿智,看似没有任何关联的信息片段经过一系列思维孵化过程,并通过外部催化剂(例如信息查询)汇集在一起,最终达成了意外的学习结果。精心的准备、必要的培训和已有知识是偶发学习发生的外在条件,它们不能保证偶发学习一定出现,但它们的存在增加了偶发学习发生的可能性。从偶发体验角度而言,偶发学习过程包括触发(Trigger)、联结(Connection)、跟进(Follow-up)、有价值的结果(Valuable Outcome)四个阶段。触发是指相关言语、文本或视觉提示启动或激发了学习者的偶发体验;联结是指学习者感知到触发信息与个人知识和经验的关系;跟进是指学习者采用相关学习策略充分利用这种联结来进行学习;有价值的结果是指学习者通过不断跟进,最后取得理想的偶发学习成果。

偶发学习与我们所熟知的发现式学习、探究性学习、体验式学习、建构主义学习和联结主义学习具有一定的关联性,但与传统目标驱动的学习不同的是,偶发学习没有预设的学习目标,它既不是由教师也不是由学习者计划发起。偶发学习发生的环境也具有随机性和随意性,有可能发生在本来与学习毫无关联的情境中。部分学者将偶发学习归为随机学习(RandomLeaming)的子集。随机学习通常被定义为“在日常生活中随时随地发生的无意识学习”,是一种非正式学习情境中存在的某种意外的、间接的、额外的、无计划的学习形式,经常出现在任务完成的过程中,具有位置性、语境性和社会性等特点。作为随机性学习的一种表现形式,偶发学习从某种意义上同时也具备了随机性学习的相关特点。

偶发学习的价值在于以下三个方面:一是有利于激发学习者的主体意识和能动性。偶发学习作为一种无预设目标的学习形式,学习者的主体意识和内在原生动机是驱动学习的关键因素;二是有利于培养学习者的批判性反思能力。偶发学习的过程和内容具有随机性与不确定性特点,需要学习者具备足够的批判性反思意识与能力,才能做出正确的分析、判断、选择和实践;三是有利于提升学习者的创新意识和创造能力。与偶发学习相伴的往往是“顿悟”和意外发现,学习者可以在偶发学习中经过思维的碰撞激发出创新的火花,展现他们富有创造性的选择能力与行动能力。

(二)基于信息偶遇的在线偶发学习

在线偶发学习(Online Serendipitous Learning),顾名思义,特指在网络环境下发生的偶发学习。信息偶遇为在线偶发学习的发生提供了天然的养料,同时也大大提升了在线偶发学习发生的概率,使其成为在线非正式学习的一种新的重要形式。我们可以将基于信息偶遇的在线偶发学习界定为基于学习需求与具有解决需求潜力的偶遇信息之间的心理联系而产生的一系列在线偶发学习行为和由此产生的学习结果。

日常生活中存在诸多基于信息偶遇的在线偶发学习实例。例如,某个学生要写一篇关于城市设计可持续发展的论文,但一直没有好的思路,某一天他在随意浏览网页时无意中看到一个视频。视频的大致内容是一位加拿大音乐家将巴赫的作品进行解构,然后以某种方式重新组合并且做了一些改变。这则新闻使得他形成了以类似的方式解构和重构雅典这样的古老城市的想法,并进一步搜索和分析与之相关的文献,确认这个思路确实可行,从而解决了困扰他的问题。再如,某个学生在闲暇浏览微信朋友圈时,无意中发现了一个朋友推荐的“质性研究方法”公众号,而质性研究方法正好是他一直在关注的学习内容,于是,该学生惊喜地点击链接,离开朋友圈内容,进入该公众号界面,迅速浏览并开始学习自己感兴趣的内容。又如,某个学生在无意中浏览网页被一篇科普报道所吸引,原因是这篇报道的观点与自己在课堂上学到的知识不一致。于是该学生在好奇心的驱使下立即围绕这篇报道的主题进一步搜集查找资料进行比对,以确认哪一种观点是正确的。

一般来说,基于信息偶遇的在线偶发学习具有如下特点:(1)需求相关性。这里的需求是指学习者的学习需求。这种需求可能是现有的需求,也可能是以前的需求(这种需求长期未能得到解决),还有可能是一种无意识的需求。只有当学习者考虑到偶遇信息能与其相关需求相匹配,预期能产生相关的积极利益、有用性或价值要素时,偶发学习才有可能发生。(2)情境敏感性。基于信息偶遇的在线偶发学习往往是随机而生、随遇而成,极易受外在情境要素的触动,情境的变化和扰动会对偶发学习行为产生干扰作用。这些情境要素包括网络环境的属性、信息的呈现和组织方式以及外在的社交环境等。(3)效果反思性。基于信息偶遇的在线偶发学习是对行动与反思的逻辑感应过程,其反思性不仅体现在学习过程后,也体现在学习过程中。对学习效果的反思主要从以下几个方面体现:首先,此次学习是否能扩充知识,即提供推动现有知识边界的新见解或观点;其次,此次学习是否对学习者产生较大或者较为持续的影响;第三,是否能及时地解决问题,即预期结果能在正确的时间发生;第四,在线偶发学习发现能够让学习者产生“跳跃感”,比如一下子解决了花费數月时间也未能解决的问题。(5)过程非线性。基于信息偶遇的在线偶发学习过程是一个随机性过程。偶遇信息的随机性和意外性决定了偶发学习行为的跳跃性、突变性和迭代性,在随机的外部偶遇信息刺激下,偶发学习的过程也往往具有不可预测性,通常会给学习者带来意外的惊喜,这也给基于信息偶遇的在线偶发学习蒙上了一层神秘的“面纱”。

三、基于信息偶遇的在线偶发学习:内在机理

(一)相关理论基础

1.意义建构理论

作为信息科学认知范式的代表性理论,Dervin创建的意义建构理论(Sense-making Theory)在信息行为认知机理研究中应用广泛。意义建构理论的核心观点是: “信息的意义建构是个体内部行为和外部行为共同作用的结果”,同时阐明了用户具有信息意义建构的主动性。意义建构理论的前提假设是现实的间断性(Discontinuity),常态化信息情境中出现的间断性促使用户通过一定的建构行为来主动克服间断性并恢复连续性。用户的信息寻求与信息利用便是这种建构行为的集中表现。Dervin提出的意义建构隐喻模型解释了个体在信息行为中的认知过程,该模型包括情境、桥梁、断带(鸿沟)、使用、结果等变量。情境即问题产生的时空背景,包括问题产生的历史、个体过去的认知经验以及个体目前的认知状态等。个体在认知时空中会遇到一些不能用当前知识进行明确解释的情境,由此产生认知上的断带,认知过程被迫停顿。针对突然出现的断带,个体充分利用认知、情感等要素,使用相应的策略和行动来架设桥梁、填平断带,并建构新的意义,最终跨越断带,形成意义建构成果。

2.心流理论

在日常生活中,当个体投入某项活动或任务时,会达到一种完全投入甚或废寝忘食的状态,心理学家Csikszentnuhalyi将这种独特的心理体验称为“心流体验”(Flow Experience),并以此来解释个体全神贯注、心无旁骛、注意力高度集中,并且会过滤掉无关活动或不相关知觉的一种状态。Csikszentmihalyi认为心流的特征包括:高度的专注力;自我意识的丧失;行为与知觉的融合;对行为的潜在控制感等。网络环境下的心流体验包括三个层次:心流前兆、心流体验和心流结果。心流前兆主要聚焦于用户心流体验前的认知需求和自我效能等。认知需求是指个体对事物的追寻、认知、了解的内在动力,比如求知欲和好奇心等;自我效能是指个体对自己是否有能力完成某一行为的推测和判断。相关研究表明,高认知需求和高自我效能的个体更易于产生心流体验。心流体验的结果除了个体体验的兴奋感和愉悦感外,同时也包括个体能力、价值和成就感的展示。

(二)基于信息偶遇的在线偶发学习内在机理

基于信息偶遇的在线偶发学习作为在线信息行为的重要组成部分,我们可以以意义建构理论作为该类学习的逻辑起点和指导框架。根据Dervin提出的意义建构隐喻模型,本文将基于信息偶遇的在线偶发学习过程分为三个阶段:在线偶发学习前——断带产生;在线偶发学习中——填平断带;在线偶发学习后——跨越断带。基于信息偶遇的偶然性学习的内在机理和过程如图4所示。

1.在线偶发学习前——断带产生

此阶段,学习者在特定的学习任务和学习情境中,基于个体的认知状态,注意和感知到偶遇信息,触发停驻行为,进一步将注意力转移到偶遇信息,并产生心流体验。具体包括注意触发和沉浸体验两个阶段。

(1)注意触发。学习者信息偶遇的第一个步骤是产生注意,从原来浏览或搜索的目标信息转移到偶遇信息。注意是认知过程的初始阶段,是心理活动对一定对象的指向和集中。注意的触发往往是由学习者的好奇心、兴趣和学习需求驱动。注意包括选择性注意、分开性注意、转移性注意、持续性注意等多种类型。其中转移性注意是指个体专注力迅速从一件事切换到另一件事,并且可以随时切换回去。由偶遇信息所触发的注意属于转移性注意,即有选择地从原有刺激转移到偶遇信息。由偶遇信息引起的注意力转移触发呈现出多种情形。比如从知觉角度来说,根据偶遇信息的视听觉特征,可以是视觉触发(由文本或图像符号引起)、听觉触发(由音频信息引起)或视听觉触发;从感知角度来说,根据偶遇信息的来源渠道特征,可以是个体独立感知触发,也可以是社交性感知触发。

(2)心流体验。基于偶遇信息对学习者已有知识或经验的心理冲击,学习者产生认知断带,迫切希望“探明真相”。学习者会集中注意力,专注于对偶遇信息的思考和探索,从最初信息偶遇的注意阶段过渡到沉浸体验阶段,由之前的随意性和低预期下的轻松状态过渡到意外偶得的兴奋感并沉浸于偶遇信息。偶遇信息对学习者知觉的刺激转化为内在的认知需求,心流体验由此发生。根据Hoffman和Novak的研究,网络环境下的心流体验分为目标导向型和体验型两类,前者出现于以目的为导向的信息行为中,如信息搜索;后者则多发生于以意外性和情感性为主的信息行为中,如信息偶遇。在心流体验过程中,学习者开始深层次理解、解读、探索偶遇信息,心流始终维持在一个较高的水平,保持着高度沉浸状态,并开始尝试在偶遇信息与个体认知结构之间建立联结。

2.在线偶发学习中——填平断带

鉴于认知断带已经产生,此阶段学习者需要围绕断带建立认知联结,进行预期学习结果的预估检验,并根据评估结果持续跟进,填平断带,获得学习结果,并围绕学习结果进行反思。

(1)认知联结。学习者经由对偶遇信息的注意和体验等阶段,将偶遇信息与潜在学习需求进行“匹配”,在偶遇信息与学习者的认知结构之间建立联结。我们可以把偶遇信息当作是一种刺激(S),这种刺激会引起学习者的认知结构发生反应(R)。皮亚杰所提出的图式(Schema)可以解释该反应过程。在皮亚杰看来,图式是个体对世界的知觉、理解和思考的方式,同时也是认知结构的起点和核心。在偶遇信息的刺激下,学习者图式对偶遇信息进行某种形式的引导与组合。若偶遇信息与学习者已有认知结构相容,则直接将偶遇信息吸纳并整合到已有认知结构中;若偶遇信息与学习者已有认知结构不相容,则开始尝试通过顺应来实现认知结构的重组与改造。经过对偶遇信息的一系列同化、顺应和意义建构,与学习者内在认知图式匹配形成新的认知结构,从而达到一种新的平衡状态。

(2)预估检验。建立认知联结并不表示偶发学习已经完成。在认知联结过程中,学习者只是完成了对偶遇信息的初步认知与处理,如果要将偶遇信息完全整合到已有认知结构中,还需要围绕偶遇信息进行更为深入的探究。因此,在认知联结建立完成后,学习者会对偶遇信息的价值和在线偶遇学习的预期结果进行预估和检验,然后确定是否继续跟进后续的学习行为。在此过程中,个体对偶遇学习的预期结果与结果的价值性进行进一步的考量。在检验评估过程中,在线偶发学習的相关性是学习者评判是否继续进行学习行为的主要方面。在线偶发学习的相关性涵盖三个方面:一是“兴趣相关”,在线偶发学习的结果是否有助于发展个体在某一方面的兴趣爱好;二是“问题相关”,在线偶发学习是否可以为学习者关心的学习主题提供新思路和方法;三是“知识相关”,在线偶发学习是否有助于扩展学习者的知识边界、拓宽知识视野。

(3)行动反思。在明确在线偶发学习的作用与价值后,学习者会通过认知控制、决策控制、行为控制来持续跟进并完成相应的学习行为。认知控制是指学习者通过限制、调节学习行为来控制外在刺激;决策控制是指学习者对学习方法和目的的可选择程度;行为控制是指学习者将信息向对自己有利的方向进行解释的能力。在完成学习行为过程中,学习者的心流水平由之前的高沉浸状态逐渐降低至普通水平。随后,学习者对偶遇信息内容进行扩展,围绕偶遇信息主题进行新一轮的信息搜索,并将新获信息资源与偶遇信息进行充分整合,采用相关学习策略围绕偶发学习主题开展深度探究,最终“扩大戰果”,形成多样化的学习成果。这些学习成果可以是新的解决方案、新的学习发现、新的知识结构等。此时学习者还需要对其学习过程和所取得的学习成果进行检视和反思,最终确认其学习结果的正确性、有效性和有用性。此时,学习者已填平认知断带。接下来,学习者将根据学习结果的价值执行一系列的学习结果使用操作,比如将偶遇信息进行收藏、存储以备日后使用;对偶遇信息进行评论、点赞、转发;将偶遇信息与学习结果整合成一份在线偶发学习档案;将学习结果与教师和其他学习者进行广泛分享等。

3.在线偶发学习后——跨越断带

在线偶发学习行为结束后,学习者已经利用偶发学习顺利跨越断带,此时学习者会有两种行为选择:返回或终止。返回是指学习者返回到在线偶发学习前的任务情境中,继续进行之前的信息行为,以求发现新的有价值的信息;终止是指学习者同时结束当前在线偶发学习行为和先前的信息行为,一方面是通过偶遇学习解决了相关问题,对原始信息的浏览已经不是那么紧迫,故而退出之前的任务情境;另一方面是学习者的成就感和满足感还在持续,学习者终止之前的信息行为,转而产生新的期待,期待新的信息偶遇和偶发学习体验产生。

四、基于信息偶遇的在线偶发学习:影响因素

作为信息偶遇研究领域的代表性人物,Erdelez将信息偶遇的影响因素分为信息用户、信息、信息环境和信息需求4个组成部分。在国内,田梅等人提出影响信息偶遇的敏感因素包括偶遇信息、信息用户、网络环境、情境因素4个方面;王晰巍等人认为信息人、信息、信息环境、信息技术构成了信息生态系统的四个核心因素;张敏等人将信息偶遇的影响因素分为信息、信息人、信息环境、信息技术4个维度。在偶发学习的影响因素和促进机制方面,Taramigkou等人认为信息的多样性、非预期性、个性化、可视化和社会交互性对偶发学习的产生具有促进作用;Stefano和Philippe发现偶遇信息与学习者需求特征的接近度和匹配度,以及学习者较高的学习动机、投入性、积极情绪等均会对偶发学习产生积极影响。在参考已有相关研究的基础上,本文将基于信息偶遇的在线偶发学习的影响因素分为四个方面:学习者、偶遇信息、学习环境、信息技术,具体的影响因素框架如图5所示。

(一)学习者因素

学习者作为在线偶发学习的主体,其相关特征均可能对在线偶发学习产生影响。这些特征包括学习者学习动机、信息素养水平、信息偶遇频率、信息寻求模式等。

学习者的学习动机包括内部动机和外部动机两种。内部动机是指诱因来自于学习者自身的内在因素;外部动机是指诱因来自于学习者外部的因素。一般而言,自发性学习往往由内部动机驱动,因此,具有高内部学习动机的学习者更容易产生在线偶发学习。根据自我决定理论,关联感(Relatedness)、自治感(Autonomy)和胜任感(Competence)这三种心理需要的满足有利于将学习者的外部动机转化为内部动机,从而触发在线偶发学习的产生。信息素养是指学习者对信息的反思性发掘、对信息如何产生与评价的理解、以及利用信息创造新知识并合理参与学习社区的一系列综合能力。信息素养包括信息意识与价值、信息知识与技能、信息道德与伦理三个方面。相关研究证实,用户的信息素养水平对信息偶遇行为发生具有显著正向影响。由此可以推断出信息素养水平较高的学习者更容易产生基于信息偶遇的在线偶发学习。

依据信息用户对信息偶遇的了解的程度以及信息偶遇行为发生的频率,可以将信息用户分为四种类型:非偶遇者、偶尔偶遇者、偶遇者和超级偶遇者。非偶遇者,是指几乎没有任何信息偶遇经历的信息用户。这类用户对信息偶遇现象没有任何概念和感性认识,也没有与此相关的经验和体验;偶尔偶遇者,是指偶尔会偶遇信息,但往往是将信息偶遇视为运气或意外,一般不会积极去关注和形成信息偶遇行为的信息用户;偶遇者.是指经常偶遇信息,也比较喜欢这种信息偶遇经验,但从自身而言不认为信息偶遇和信息寻求之间存在内在关联的信息用户;超级偶遇者,是指具有非常高的信息偶遇频率,将信息偶遇本身作为信息寻求主要途径的信息用户。信息偶遇发生的频率越高,学习者进行在线偶发学习的可能性也越大。由此可见,超级偶遇者和偶遇者是开展在线偶发学习的主要群体。

在学习者的信息寻求模式方面,Cove和Walsh将用户的信息寻求模式分为三类:第一类是搜索寻求,即用户在信息寻求时带有明确的目标定位,这种信息寻求本身也是一种信息搜索;第二类是通用寻求,这种信息寻求方式主要是用户选取自己感兴趣的网站或网页进行浏览,带有一定的目的性,但目的性不强,主要以兴趣为导向;第三类是随机浏览,这种寻求方式的特点是完全随机、非结构化和无目的性。信息偶遇主要发生在第二类和第三类信息寻求行为中,较少出现在第一类。因此,习惯将通用寻求和随机浏览作为信息寻求模式的学习者更容易进行偶发学习。

由以上分析可知,从学习者角度而言,可以从提高其内部学习动机、开展形式多样的信息素养教育、培养其对偶遇信息的敏感性以及多元化的信息获取习惯等方面来促进其在线偶发学习行为的形成。

(二)偶遇信息因素

偶遇到的信息是学习者开展偶发学习的主要学习资源,同时也是学习者与学习环境之间进行沟通的纽带。偶遇信息的内容、呈现方式及与学习需求的相关性均会对在线偶发学习产生影响。

在偶遇信息的内容方面,主要包括偶遇信息的准确性、完整性、创新性、知识性和规范性。准确性是指偶遇信息反映相关主题知识或知识属性的客观程度;完整性是指偶遇信息在知识结构上是完整的,兼具广度和深度;创新性是指偶遇信息是否新颖、独创,能吸引学习者的注意力;知识性是指偶遇信息内容是否包含丰富、科学的专业性知识;精简性是指偶遇信息的内容是否简洁明了、主题集中。

在偶遇信息的呈现方式方面,主要包括信息呈现的规范性、艺术性、趣味性和多样性。规范性是指偶遇信息在组织形式上是否符合通用的标准、技术规范和格式规范;艺术性是指偶遇信息呈现时是否具有良好的交互界面,是否能形象、生动、直观地展示信息并能引发学习者的兴趣;趣味性是指偶遇信息在呈现上是否生動活泼、充满乐趣、引人人胜,是否能让学习者产生积极的情感体验;多样性,是指偶遇信息在组织和呈现时是否形式多样。

在与学习需求的相关性方面,偶遇信息与学习者需求的相关性会直接影响学习者的偶发学习,这种相关性同样也体现为兴趣相关、问题相关和知识相关三个方面。相关性越强,学习者发生在线偶发学习的概率越大。

相关研究还探索了信息聚合工具(如RSS)对开展在线偶发学习的潜在价值,认为除了使用信息聚合手段向学习者提供相关性较强的信息外,还需要使这些信息具有一定的非预期性,这样才能增强学习的偶发性。Saadatmand和Kumpulainen强调了内容聚合工具和软件对在开放式在线学习网络中开展偶发学习的重要性。总之,除了提升偶遇信息的内容质量、丰富其呈现样式、增强偶遇信息与学习者学习需求的相关性以外,对这些信息和内容根据学习需要进行适度聚合,也是促进在线偶发学习良性发展的有效方式。

(三)学习环境因素

学习环境是影响学习者学习的外部环境,良好的学习环境能有效促进学习者的知识建构和能力形成。在基于信息偶遇的在线偶发学习中,学习环境主要包括网络环境和任务情境两个方面。

在线偶发学习环境包括移动互联网环境和传统互联网环境。相对于传统互联网环境而言,移动互联网具有3A属性-Anytime,Anywhere,Anyone,即任何人在任何时间和任何地点都能与互联网相连并获取信息。除此之外,移动互联网还具有个性化和信息碎片化等特点。个性化是指移动互联网对用户需求、行为信息的精确反映和提取能力;碎片化是指在移动网络环境下完整信息被分解为信息片段,信息内容趋向分散和微型化,更易于在移动设备上呈现和传播,同时也顺应了信息用户泛在化的信息获取需求。基于移动互联网的以上特征,在移动互联网环境下,信息获取更具有便携性、即得性、多样性和广泛性,用户更易发生信息偶遇体验,从而也更易产生基于信息偶遇的在线偶发学习。

在线偶发学习的任务情境包括有任务情境和无任务情境。有任务情境是指在偶发学习开始前,学习者已经在进行有明确学习目标的学习行为,比如进行目标信息的搜索和浏览等;无任务情境是指学习者并无明确的学习目标和任务,进行的是一种无目的的信息浏览行为。一般而言,学习者在有任务情境中往往具有压力感和紧迫感,专注力较为集中,不易发生注意力转移;而在无任务情境中,学习者一般时间比较宽裕、情绪较为轻松稳定,能将其注意力非配给其他信息,浏览的信息源范围较广,有利于发现潜在有用信息,有助于在线偶发学习行为发生。

由此可见,移动互联网环境和无任务学习情境所创设的信息丰富性和营造的轻松学习氛围均有助于在线偶发学习的开展。除了让学习者选择适合开展在线偶发学习的网络环境和任务情境外,还应主动为他们构建集成化的在线偶发学习环境。比如,Taramigkou等人提出了一个支持在线偶发学习的系统构架,包括激励构件、社会网络、搜索引擎、网络爬虫、传感器、浏览器、数据采集器、内容分类器等多个组件,涉及动机激发、信息寻求、内容聚合等多个维度,对在线偶发学习的开展具有较强的支持作用。

(四)信息技术因素

信息技术是指在获取信息、处理信息、传递信息和使用信息过程中所使用的技术。在基于信息偶遇的在线偶发学习中,大多数信息技术在偶遇信息的组织、呈现、处理过程中都起着举足轻重的作用,能有效优化学习者的在线偶发学习体验。基于信息偶遇的在线偶发学习中涉及的信息技术主要包括三类:信息可视化技术、超媒体技术、个性化推荐技术和社会化交互技术。

信息可视化是一种以直观和图形化手段清晰有效地传达与沟通信息的技术,旨在利用人类眼睛通往心灵深处的广阔带宽优势,使得用户能够目睹、探索以及立即理解信息内容。信息可视化技术有助于学习者明晰偶遇信息内容和意义,降低信息超载所导致的认知负载,更好地在偶遇信息内容与学习者认知结构之间建立联结。超媒体是指使用文本、图形、图像、声音、动画或影视片断等多种媒体来表示信息,使用各种交互手段建立这些媒体之间错综复杂的链接关系。超媒体学习环境具有学习资源丰富、知识组织结构灵活以及高交互性等特点,能有效吸引学习者注意力,激发学习者的偶发学习体验。个性化推荐技术是指系统根据学习者的兴趣、爱好、学习风格、学习行为向其推送个性化的知识和信息。个性化推荐技术能提高信息推送的准确性,提高用户的进行信息获取的效率,减少了与学习任务无直接关联信息的干扰,但与此同时也降低了用户偶遇其他潜在相关信息的可能性。因此,个性化推荐技术可能会弱化学习者的在线偶发学习体验。社会化交互技术是指网络环境下人们彼此之间用来分享意见、见解、经验和观点的技术和平台,比如社交网站、微博、微信、博客、论坛等。这些社会化交互技术有利于学习者围绕偶遇信息进行交流、分享、传播,对在线偶发学习行为的拓展具有重要价值。在国外相关研究中,社会化交互技术对在线偶发学习的支持作用已逐渐被相关研究证实或采纳。

因此,伴随着学习分析、教育大数据等新兴技术在在线学习中的推广和应用,应充分发挥信息可视化技术、超媒体技术和社会化交互技术对开展在线偶发学习的促进价值,将其嵌入到在线学习的各个环节和步骤中。

五、结语

偶发学习作为一种非正式学习方式,对激发学习者的主体意识和能动性、培养学习者的批判性反思能力、提升学习者的创新意识和创造能力均具有积极意义。信息偶遇作为一种重要的被动信息获取方式,正不断影响着我们的日常生活。随着信息偶遇研究的兴起,基于信息偶遇的在线偶发学习正在逐步走进研究者的研究视野。本研究将信息偶遇引入到在线偶发学习过程中,对基于信息偶遇的在线偶发学习进行了概念解析。将意义建构理论和心流理论作为基于信息偶遇的在线偶发学习的理论基础,分学习前、学习中、学习后三个阶段对基于信息偶遇的在线偶发学习的内在机理进行了剖析。在此基础上,建立了包含学习者、偶遇信息、学习环境、信息技术四个维度的在线偶发学习影响因素框架,并对各个维度的具体影响因素进行了分析,提出了对应的优化建议。本研究的不足在于主要是从文献梳理和理性思辨角度开展研究,相关理论模型与在线偶发学习行为的契合度以及相关影响因素对在线偶发学习的实际影响程度还需要在后续研究中不断完善。

*本文系教育部人文社会科学研究专项任务项目(工程科技人才培养研究)“混合式创客空间支持的高校工科大学生创新创业能力培养模式研究”(项目编号:18JDGC039)研究成果。

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