网络学习环境下基于ARCS动机模型的自适应学习模式探究

杨职溦

摘 要：随着网络学习环境的迅速发展，自适应学习的研究点越来越精细，并且自适应学习的方法得到了新的突破。自适应学习尤为重要的特点是实现在不同的学习时段为各个学习者提供相适应的学习资源，以及调动学习者的学习主动性。文章基于ARCS动机模型，探讨网络环境支持下自适应学习的模式，推进自适应学习在学习能力上不仅为掌握学习，而且为控制学习与再学习主动，其次指出了自适应学习的挑战与发展趋势。

关键词：自适应学习；动机模型；网络环境；模式

0 引言

互联网技术的迅速发展对传统的学习模式产生了很大的冲击，但同时也带来了新机遇与环境。由于学习者的学习风格变化难寻，以及网络技术发展对自适应学习的影响，研究自适应的线上学习模式具有现实意义。同时，自适应学习最主要的动机目的是为了使学习者在学习过程中主动探索、了解自己的学习方式并最终自我控制学习的节奏，达到期望的学习效果。本研究基于ARCS动机模型下，探讨网络学习环境下自适应学习的模式，问：网络环境下的学习是否应该着眼于学习者的再学习动机？学习者的学习节奏控制感对再学习是否有必要性？

1 问题的提出

现今，自适应学习研究仍处于理论层面深度探索、实践层面小规模的试错阶段，余胜泉[1]研究自适应学习，发表了《适应性学习—远程教育发展的趋势》一文，他认为适应性学习模式应该由学习诊断、学习策略及学习内容的动态组织3个关键环节入手。陈品德[2]在博士论文《基于Web的适应性学习支持系统研究》的研究中设计了A-Tutor原型系统，且重点提出并表达了关于“为什么要适应”“什么能被适应”相应问题的看法。当前，自适应学习存在，如学习者学习动机掌握不足、学习效果达不到构建效果、学习者积极性一时热、线上资源负重等问题。自适应学习未能使学习者认识其学习能力，掌控学习节奏，从而提升学习的主动性。而学习者应用网络平台学习时，过多沉浸在资源的选取和网页浏览上，导致学习的过程无法与平台技术相融合；平台技术并未正中驱动学习动机；学习动机在自适应学习过程中也未起到作用，造成学习者的学习能力没有明显的提升。通过这些问题，网络环境支持的学习者自适应学习能力的提高需要网络平台、学习动机、学习模式三者相互利用，从而促进学习者学习能力提高以及达到学习的效果。

2 ARCS动机模型下的自适应学习探究

ARCS动机模型的研究要追溯到Keller于1979年在《动机与教学设计：理论视角》中基于期望价值理论提出的动机系统设计思想[3]。经过研究实践的不断深入，他提出动机设计模型，该模型认为学习动机策略必须重视以下4个要素在学习中的作用，注意（attention）、相关（relevance）、信心（confidence）和满意（satisfaction），才能有效激发学生的学习动机[4]。学习动机是影响学习者自主学习的直接原因，学习者自主学习是自适应学习的最终目标。学习者的自适应学习尤为重要的是其自主性、自律性、选择性、有意性、非线性。根据ARCS模型的四要素，引起学习者对学习内容与学习目标的注意是学习的开始，支撑学习过程的基础，其次学习者有选择地对认知领域中必要的学习内容学习，预知自律性高的学习策略及学习的进度并在实施过程中根据内容的相关性偏差调整。对于学习者来说，学习反馈才是衡量再学习的关键，也是学习者对内心学习满足感的判断。学习动机策略的4个要素形成了环状，循环于每一个不同的学习目标与学习策略中。驱动学习者主动学习，达到自适应学习的特征突出，发挥学习动机在自适应学习中的作用，如图1所示。

3 网络环境下基于ARCS动机模型的自适应学习模式

自适应学习是基于学习者认知水平、兴趣、知识能力等不同的线上数据分析形成的非线性式的学习。自适应学习依据学习者的数据信息建立用户自适应模型，实现个性化的内容呈现、路径推荐和学习支持[5]。自适应学习模式根据网络技术捕捉学习者学习行为的动态化，进行学习策略的变动性发展，催动ARCS动机模型的四要素再生，使学习者因学习动机驱使自适应学习。其学习模式集中于6个阶段：前测、学习、练习、中测、反馈、交互，如图2所示。

3.1 网络环境下自适应学习模式中調整环节与动机的探究

调整环节是自适应学习模式建构中的基石，指通过一定的检测与学习之后由数据分析对其学习方式进行调整，并预告学习者学习程度与进度及制定计划重配。自适应学习模式中前测与练习阶段作为调整环节，是学习动机的主要影响阶段。前测阶段由系统正式提供资源，通过首次学习者的能力测试，为系统建立学习库，提供学习者的学习特征、学习风格以及知识程度。系统首次调整，同时通过学习的优势与缺陷引起学习注意，主动挑选学习路径。练习阶段是学习者在经过正式学习之后，产生状态数据后做出二次调整，针对学习重复性高的学习内容与学习频率低的内容失衡进行资源推送调整，强化低频学习内容，达到由练习掌握知识的目的。练习阶段是对自主学习的审视，针对薄弱知识，通过练习的“量”，潜移默化地达到学习效果，故练习次数的预测是增强学习自信的根源，超过预测点，学习的热情上升，引起学习的二次注意，拥有再练习的动机。系统开放贴近学习风格的练习库，在其自主选择练习模块再次引起学习注意。

3.2 网络环境下自适应学习模式中建模环节与动机的探究

建模环节同样有2个阶段：学习阶段与中测阶段。学习阶段基于前测阶段中学习者选择的学习策略，建立3种关联：学习目标与学习者需求的关联，学习策略与认知习惯的关联，学习经验与学习价值的关联。第一，学习的总体目标，如提高学习惯性，与学习者需求相一致；第二，根据系统提供的学习策略选择与学习者已有认知习惯相近的策略。认知习惯指学习者接受系统功能学习的能力、对繁杂的资源可判断的能力，达到起初学习动机保障；第三，已有的学习经验为学习价值的判断标准，不断增长的学习经验是再学习的动机来源，也从中判断其学习内容的必要和学习策略的可行及学习结果对未来学习的价值。中测阶段为学习者经过一段学习、练习后进行的阶段性测试。系统通过试题库得知其学习的程度，评估目前为止学习任务的难度、学习者对任务难度系数的适应性，重新构建学习任务并提示更适合的学习路径。其次，在测试结束后通过学习状况的不同设置挑战梯度，构建挑战任务模块，给予学习刺激。但学习者学习艰难，挑战模块的设置以建立学习者自信心为主设置，反之，应给予较高强度的知识扩展资源支持。通过挑战模块的开启引起学习的二次联系，曲线性的学习与测试模式将学习者预估的学习价值差异增大化。任务感比重大于主动思考，学习未来的发展价值模糊，故相对刺激主动思考感，引起学习的再关联是学习中期的关键点。

3.3 網络环境下自适应学习模式中反馈环节与动机的探究

学习反馈是学习者学习结果的呈现、学习感受的反映和学习目标的检验。在自适应学习中，反馈环节是构成学习的节点，穿插在模式的各个阶段，贯穿于学习的整体过程，刺激学习的动机。而自适应学习模式中的反馈阶段除了对完整知识掌握情况的检验与学习目标完成情况的反映以外，更重要的是对学习者控制自适应的反馈，学习者自由选择推送资源和扩展任务，主动控制学习节奏和掌握学习节奏两方面的程度分析，由此增强学习者的再学习自信、学习掌控感。同时，反馈系统在自适应模式中对学习者学习状态的实时捕捉来反应自适应学习特点，适应了自适应学习的变量变化。

3.4 网络环境下自适应学习模式中交互阶段与动机的探究

交互阶段主要的交互形式是功能为载体的师生交互，为自适应学习模式的最后一个阶段，以老师解答的方式帮助学习者深层次地掌握知识内容。自适应学习同样需要还课环节，才能保障学习的完整度，采用线上还课的目的是为了检测完整性以及体现完整度，检测学习内容设置的完整性，反映系统控制的适应性；体现自适应学习模式的完整度，使学习者获得学习满足。线上还课的方式以视频资源为主，无法体现学习者总体的学习效果，采用指定老师语音或直播连线的方式，增添线下课堂感觉，学习者再次获得学习的满足感。

4 结语

自适应学习模式使教师角色变为指导性教练，网络学习的环境更注重学习者学习行为的动态化、学习者再学习动机的启动与学习者学习态度的持之以恒。评价标准包括学习者的学习能力、学习方法等方面。同时，内在学习的“无形”能力与外在行动具体表征在技术支持下显性化，捕捉与反馈高度的一致化，都是自适应学习发展的挑战与趋势，也是为提高学习者学习能力、突出学习效果的手段。

[参考文献]

[1]余胜泉.适应性学习—远程教育发展的趋势[J].开放教育研究，2000（3）：12-15.

[2]陈品德.基于Web的适应性学习支持系统研究[D].广州：华南师范大学，2003.

[3]张静仪.国小自然科教学个案研究—以 ARCS 动机模式解析[J].科学教育学刊，2005（13）：191-216.

[4]廖敏秀.利用ARCS动机模型提升信息素养学习动机的策略研究[J].图书情报工作，2016（20）：46-51.

[5]吴南中.自适应学习模型的构建及其实现策略[J].现代教育技术，2017（9）：12-18.

（编辑 王永超）

Research on adaptive learning mode based on ARCS motivation model in e-learning environment

Yang Zhizhen

（School of information， Yunnan Normal University， Kunming 650000， China）

Abstract：With the rapid development of the network learning environment， the research points of adaptive learning are more and more refined， and the adaptive learning method has been a new breakthrough. Adaptive learning is particularly important in the realization of different learning periods for each learner to provide appropriate learning resources， and to mobilize the learner’s self-learning initiative. Therefore， based on ARCS Motivation Model， this paper discusses the adaptive learning mode supported by network environment， and promotes the self-adaptive learning not only to master learning， but also to control learning and learning again， and then points out the challenges and development trend of adaptive learning.

Key words：adaptive learning； motivation model； network environment； pattern