智能时代数字化学习资源质量评估研究*——基于用户体验的视角

赵慧臣 李 琳

智能时代数字化学习资源质量评估研究*——基于用户体验的视角

赵慧臣1,2李 琳1

（1．河南大学 教育学部，河南开封 475004；2．河南大学 河南省教育信息化发展研究中心，河南开封 475004）

智能时代的数字化学习资源质量评估需要更加重视用户体验，且应在借鉴信息资源质量评估相关理论成果、反思现有研究的基础上开展。基于此，文章首先结合智能时代数字化学习资源的特点，依据用户体验层次理论，构建了包含直观体验、功能体验、交互体验、生成体验、情感体验五个维度的用户体验模型。接着，文章参考数字化学习资源质量评估工具，提出了数字化学习资源质量评估的四个维度，即技术支持、界面设计、内容呈现、教学设计。然后，文章将五个体验维度与四个评估维度相交，确定了智能时代数字化学习资源质量的评估指标，并在此基础上设计了智能时代数字化学习资源质量评估模型。最后，文章从教育管理机构、信息化企业、学校、教师、学生的角度，针对智能时代数字化学习资源质量评估的实施提出建议，以期通过多方参与的评估形式来提升数字化学习资源质量和数字化学习效益。

用户体验；人工智能；数字化学习资源；质量评估；评估模型

一 智能时代数字化学习资源质量评估研究思路

智能技术拓展了数字化学习资源的内涵与外延，但同时也出现了“为建而建，建用脱节”“供需不匹配”“使用绩效偏低”等问题[1]，促使研究者开始思考如何科学的评估数字化学习资源的质量。本研究认为，智能时代数字化学习资源质量评估应在分析不同发展阶段数字化学习资源特点的基础上，反思数字化学习资源质量评估研究的相关成果，进而提出研究思路。

1 智能时代数字化学习资源的特点分析

数字化学习资源是经过数字化处理，可以在多媒体计算机上或网络环境下运行的多媒体材料，且随着信息技术的发展和应用不断延伸。数字化学习资源能够激发学生通过自主、合作、创造等方式来寻找和处理信息，从而使数字化学习成为可能[2]。从历史的角度来看，数字化学习资源经历了教学参考资料阶段、网络教学资源库阶段、学习组织和社区阶段、移动互联阶段、智能阶段五个阶段[3]。

数字化学习资源在不同发展阶段的特点如表1所示，可以看出：①在教学参考资料阶段，数字化学习资源以线性形式组织，更新时间较长，辐射范围窄，主要作为学生正式学习的辅助性材料。②在网络教学资源库阶段，数字化学习资源主要包括以专题和课程为组织形式的国家精品课程、网络课程资源。③在学习组织和社区阶段，随着Web 2.0时代的到来，数字化学习资源由过去的他组织形式转变为自组织，即学生利用博客、论坛等平台设计和分享资源。④在移动互联阶段，数字化学习资源具有移动性、碎片化、泛在性等特点，支持学生的非正式学习活动。⑤在智能阶段，智能技术为教学方式变革提供了重要支持，如利用自适应技术为学生提供针对性资源服务，利用多类智能交互技术支持学生深度学习等。

表1 数字化学习资源在不同发展阶段的特点

2 智能时代数字化学习资源质量评估研究的反思

在评价框架方面，尹佑康等[4]从易用性、获取性、更新性等角度，针对不同评估主体提出精品课程服务质量的三维QoS（服务质量）模型；李康[5]从需求与定位、使用和服务、内容与功能等维度，构建了现代教育信息资源分析框架。在评价指标体系方面，安哲锋等[6]从过程绩效的学习认知、学习情感、学习意志、学习行为等维度，结果绩效的质量感知、效果预期、目标达成、学习忠诚等维度对微课进行评估；万力勇[7]从资源内容、资源组织形式、资源支持系统、资源使用绩效四个方面，提出了数字化学习资源质量评价指标体系。总的来说，现有资源评估主要基于多媒体和网络时代，智能时代特征凸显不足；研究评估范围较窄，多集中于对精品课程、微课等资源的评估；评估指标主要关注资源本身的特性，尚未充分体现学生的主体地位。

3 智能时代数字化学习资源质量评估研究思路的提出

随着智能时代的到来，我们迫切需要更高层次的标准来判断数字化学习资源是否体现了智能技术的时代特征、能否满足学生的多元化需求以及是否体现了以学生为主体的发展理念。因此，有必要开展数字化学习资源质量评估研究，构造数字化学习资源评估模型，从而在理论上为智能时代数字化学习资源评估标准的确立提供参考，并在实践上为教育管理机构审核、评估优质资源，信息化企业从学生视角设计、开发资源，学校、师生选用和改进资源等提供依据。基于此，本研究提出智能时代数字化学习资源质量评估的研究思路：首先，综合考虑智能技术对资源的影响；其次，考虑到单一维度的评估客观性较弱，故将综合考虑影响资源质量的多重因素，从多角度、多层次开展评估；最后，由于坚持“以人为本”是规范人工智能并促进其长足发展的基础[8]，故将从用户体验视角出发，围绕学生多元需求和满意度来评估资源质量。

二 智能时代数字化学习资源质量评估指标

随着人们对信息资源质量概念理解程度的不断加深，信息资源质量评估维度由单一维度逐渐发展为多个维度，评估视角由简单的判断好坏逐渐体现主观价值取向。借鉴信息资源质量评估的相关理论成果，本研究对数字化学习资源质量评估相关维度及其指标进行了反思，并从用户体验的新视角，提出智能时代数字化学习资源质量评估指标。

1 数字化学习资源质量评估相关维度及其指标的反思

2021年，美国北卡罗来纳州发布《数字化学习资源质量评估工具》（），从教学设计、内容呈现、界面设计、技术支持四个维度设计了评估数字化学习资源的12个关键指标[9]。其中，教学设计维度包含一致性、参与度和评估性三个指标；内容呈现维度包含精确性、适用性和合理性三个指标；界面设计维度包含激励性、清晰度和易用性三个指标；而技术支持维度包含目的性、可靠性和无障碍性三个指标。

本研究认为，《数字化学习资源质量评估工具》的评估维度聚焦于与资源质量密切相关的教学、内容、界面和技术，设置比较科学、合理，可为智能时代数字化学习资源评估维度的确立提供依据；而其评估指标所关注的资源一致性、适用性、目的性、无障碍性等特点，对于智能时代数字化学习资源评估指标的设计可提供重要参考。然而，该评估工具在评估资源时对智能特征的凸显不足，且对学生的个性化需求考虑较少。为此，本研究将在借鉴此评估工具主要维度及其指标的基础上，面向学生的个性化需求设计更加科学的评估指标。

2 用户体验：数字化学习资源质量评估的新视角

“用户体验”一词最早由唐纳德·诺曼（Donald Norman）提出，指从考虑产品构造、产品功能质量到用户情感需求、用户体验的角度来研究交互技术的质量[10]。用户体验遵循“以用户为中心”的原则，注重为用户提供个性化服务，可为数字化学习资源质量评估提供新视角。

诺曼从认知心理学的角度，依据用户体验的深度将体验划分为本能层、行为层、反思层三个层次[11]。基于此，同时借鉴王晓艳等[12]对用户体验信息构建模型的划分依据和蒋立兵等[13]对数字化学习资源用户体验模型的研究成果，本研究提出智能时代数字化学习资源的用户体验模型应包含三个层级（即本能层、行为层和反思层）和五个维度（即直观体验、功能体验、交互体验、生成体验和情感体验），如图1所示。

在智能时代数字化学习资源的用户体验模型中，直观体验属于本能层，指资源在视觉、听觉、触觉等方面带给学生的感官体验；行为层中的功能体验是指数字化学习资源能满足学生资源应用的基本需求，交互体验是指基于智能环境所进行的人机交互和人际交互，生成体验则指通过交互所产生的图像、情境、数据等；而情感体验属于反思层，是用户体验模型的最高层次，体现了学生在数字化学习资源应用过程中思想和情感的升华。

智能时代数字化学习资源的用户体验模型基于学生的多重学习体验，强调从浅层次直观体验激发学生的学习兴趣，在保证数字化学习资源可用性的基础上，引导学生体验资源的交互、生成等智能化功能，从而不断提高学生的知识与技能，培养学生的情感道德。此用户体验模型不仅符合学生从浅层次外在感知逐步走向深层次情感认同的认知规律，还与我国从基础知识习得到个性化发展再到情感价值观塑造的人才培养模式一致，可从纵向维度为智能时代数字化学习资源质量评估指标的确立提供参考。

图1 智能时代数字化学习资源的用户体验模型

3 智能时代数字化学习资源质量评估指标的确定

借鉴《数字化学习资源质量评估工具》中教学设计、内容呈现、界面设计、技术支持等四个评估维度，按照其显隐程度，本研究将这四个维度的顺序调整为技术支持、界面设计、内容呈现、教学设计。本研究将这四个评估维度与用户体验模型中的五个体验维度相交，形成了智能时代数字化学习资源质量的评估指标，如图2所示。其中，横坐标轴上的四个评估维度相互平行，反映了数字化学习资源评估的多维性；而纵坐标轴上的五个体验维度层层递进，突出了学生对智能时代数字化学习资源的学习需求——横、纵坐标交互所产生的20个评估指标，则进一步体现了学生对智能时代数字化学习资源质量的具体要求。

图2 智能时代数字化学习资源质量的评估指标

（1）技术支持：智慧化学习的基础保障

数字化学习资源在技术支持维度的评估指标包括如下5个方面：①系统稳定性，是资源正常使用的前提，资源可利用智能专家系统做好网络安全的预测、预警、预防，提高系统的安全性能；②互操作性，是资源质量的基础保障，资源可利用区块链核心跨链技术，实现学生数据跨平台、跨环境的互操作；③智能推送，是学生与资源个性化交互的重要方式，资源可借助自适应技术，提供内容汇聚、个性化推送等学习支持服务；④智能生成翻译，是在智能推送的基础上，利用生成对抗网络，实现对图形、图像的多样化翻译；⑤无障碍性优化，体现为智能技术对“特殊人群”的人文关怀，即针对视觉、听觉、语言等存在障碍或技术使用存在障碍的学生，利用智能语音交互技术和手语技术等提供无障碍服务。

（2）界面设计：增强学习的沉浸感和体验感

数字化学习资源在界面设计维度的评估指标包括如下5个方面：①页面清晰度，是界面设计的前提，资源可利用智能修复技术增强像素、音质等；②易用性提升，是界面可用性的基本保障，资源可利用智能助教，自动识别并追踪使用问题；③多通道交互，是学生与界面之间在视觉、听觉、触觉等多方面的互动体验，在纵向维度上帮助学生实现多空间的立体交互，在横向维度上支持学生实现基于眼球追踪、肌电模拟、动作捕捉等多通道融合；④全息呈现，是在学生与界面交互的过程中，利用5G+全息技术生成专家学者、教师、同伴全息影像，可增强学生学习的沉浸感[14]；⑤艺术性拓展，是渗透美育培养、助力学生全面发展的重要途径，即依据学生特点、资源类型，呈现不同基调的风格设计，培养学生感受美、鉴赏美、创造美的能力。

（3）内容呈现：面向学生准确传播学习内容

数字化学习资源在内容呈现维度的评估指标包括如下5个方面：①多模态融合感知，是吸引学生参与内容学习的前提，资源可利用扩展现实技术以全息形式呈现内容，提升学生虚实融合学习的代入感；②适用性内容组合，是保证资源内容价值的核心，主要评估数字化学习资源能否满足学生需求、支持学生实现既定的学习目标；③个性化内容推荐，是学生在与资源内容交互的过程中，分析学生的学习、生理等过程性数据，构建用户画像，为其精准推荐个性化的学习内容，这是国家未来人才培养的趋势；④多情境体验，是学生在与资源内容交互的过程中，依据知识内容、学习数据，为学生智能生成多样化、混合型的知识学习情境；⑤思想性增强，是践行立德树人的根本任务，注重在内容方面渗透社会主义核心价值观。

（4）教学设计：智能技术支持下的教学模式创新

数字化学习资源在教学设计维度的评估指标包括如下5个方面：①教学功能完整，是指教学设计应该保证功能的完整性，应为学生自主学习提供系统支持；②课程标准一致，是教学设计的基本原则，资源教学设计的理念、要求等应与课程标准保持一致；③全场域协同，是利用数字孪生技术，搭建从规划到执行的综合交互空间，以支持学生与他人在虚拟世界中协同规划、解决问题；④学习过程追踪，是基于人机互动、人际互动，运用智能图元技术和区块链技术，收集和管理学生在不同成长阶段、不同学习平台中生成的学习数据等[15]，对学生的学习轨迹进行持续性追踪和评价；⑤教学实践创新，是面向学生核心素养，在学习活动中注重渗透劳动意识、问题解决等实践创新能力的培养。

三 智能时代数字化学习资源质量评估模型

1 智能时代数字化学习资源质量的评估指标、评估要素与评估模型的关系

智能时代数字化学习资源质量的评估指标从技术角度出发，重在梳理资源在智能时代应具备何种功能、呈现出哪些特性。智能时代数字化学习资源质量的评估指标由技术支持、界面设计、内容呈现、教学设计等评估要素与用户体验各层次交互形成，是评估资源是否符合智能性特征、生本理念等的重要判断依据。智能时代数字化学习资源的评估指标与评估要素之间相互影响、相互促进，共同构成了智能时代数字化学习资源质量评估模型，以从可操作角度为资源评估提供方法上的指导。

2 智能时代数字化学习资源质量评估的要素及其关系

如前文所述，智能时代数字化学习资源质量评估维度由技术支持、界面设计、内容呈现、教学设计组成，这四个维度并非各自割裂、独立存在，而是彼此之间双向互动。智能时代数字化学习资源评估的要素及其关系如图3所示，可以看出：技术支持、界面设计和内容呈现之间的协同联动、动态调整，有助于实现对教学设计的有效支持；而教学设计的实践与完善，也会促进技术支持、界面设计、内容呈现的优化，以实现智能时代数字化学习资源的育人价值。

图3 智能时代数字化学习资源质量评估的要素及其关系

具体来说，技术支持注重组合智能技术，为数字化学习资源的运行提供重要保障；界面设计作为学生与资源之间进行多元、友好、自然交互的窗口，可以增强学生学习的沉浸感、体验感；内容呈现侧重于根据学生的学习需求精准推送学习内容，以实现因材施教；教学设计则将技术支持、界面设计、内容呈现紧密联结起来并进行动态组合，以促进教学活动高效开展。

3 智能时代数字化学习资源质量评估模型

在评估智能时代数字化学习资源质量时，应综合考虑上述四个要素之间的关系，形成动态、科学的评估模型。基于此，本研究设计了智能时代数字化学习资源质量评估模型，如图4所示。其中，技术支持侧重于为学生的智慧化学习提供基础支撑，界面设计侧重于增强学生的学习体验感与沉浸感，内容呈现侧重于精准传播内容以满足学生的个性化学习需求，而教学设计侧重于创新教学模式以促进学生开展深度学习。

图4 智能时代数字化学习资源质量评估模型

具体来说，在智能时代数字化学习资源质量评估模型中，技术支持维度主要评估资源的各项功能是否完备可用，以及能否发挥其智能特性为学生开展智慧化学习提供支持；界面设计维度主要评估界面能否合理安排视觉、听觉等要素来增强页面的体验感、沉浸感，以支持学生进行多元、友好、自然的人机交互；内容呈现维度主要评估能否精准传播内容，以满足学生的个性化学习需求；而教学设计维度主要评估能否将数字化学习资源与教学融合并创新教学模式，以促进学生深度学习。经过技术支持、界面设计、内容呈现、教学设计四个维度的评估，用户便可选出更为优质的数字化学习资源。

四 智能时代数字化学习资源质量评估的实施建议

为了从方法层面更好地评估数字化学习资源的质量，实现数字化学习资源的效益，本研究提出了智能时代数字化学习资源质量评估主体（包括教育管理机构、信息化企业、学校、教师、学生）、核心要素与评估指标之间的关系矩阵，如表2所示。其中，“+”表示评估主体及核心要素与评估指标之间存在强相关关系，而“—”表示评估主体及核心要素与评估指标之间存在弱相关关系。此矩阵中存在的不同关系可为教育管理机构监管资源建设、信息化企业设计与开发资源、学校选择资源、教师创新应用资源、学生自主学习资源提供参考。

1 教育管理机构：健全资源质量管理体系，支持数字资源的智能化转型

一方面，针对数字化学习资源的应用管理，教育管理机构可通过技术动态检测、学生评价反馈、管理人员定期审查相结合的方式，实现数字化学习资源质量评估的实时化、常态化；同时，以智能化方式优化数字化学习资源的配置，面向师生的教与学需要提供精准服务。

另一方面，教育管理机构要关注人工智能伦理问题，把握资源建设的教育价值导向。例如，落实执行《新一代人工智能伦理规范》的相关要求，不断完善数字化资源开发的相关伦理框架；渗透社会主义价值观念，发挥资源建设的教育价值导向作用，培养学生高尚的道德情操。

2 信息化企业：推动人工智能与学习资源融合，增强学生智能化体验

一方面，在数字化学习资源开发的过程中，信息化企业要面向学生的多元学习需求，开发类型多样、功能丰富的智能教育资源；面向数字化学习资源的人机协同应用，探索依据学生学习需要精准推送个性化的学习资源和学习方案；同时，要促进平台之间和平台内部的开源开放，实现信息与数据的互联，保证学生学习的连贯性和持续性。

另一方面，在数字化学习资源应用的过程中，信息化企业要落实国家对资源的高效、健康、舒适、安全等多方面要求，构建多层次、智能化的数据安全防御体系，做好数据安全预警、预防，以保护学生隐私；依据我国网络知识产权保护的相关规定，关注数字化学习资源创作生成过程中的知识产权问题，利用数字水印、CA认证、区块链等技术的可追溯性切实保障学生的合法权益。

3 学校：提升教师智能教育素养，充分发挥智能教育资源的育人价值

一方面，聚焦于教师教学、学生学习的需求，学校要建设智能时代的高质量数字化学习资源。例如，因地制宜地选择和开发数字化学习资源，实现资源的针对性、特色化和多样化；利用数字化学习资源支持智慧校园建设，为学校的教、学、测、评、管提供全要素、全过程、全方位的智能支持，实现教学个性化、教学决策合理化、教学评价过程化和教学管理可视化。

另一方面，学校要注重提升教师的智能教育素养。例如，开展智能时代教师信息技术应用能力培训，提升教师在教学中的人机协同意识和能力；搭建以教师为中心的“人工智能+教师教育”虚拟实训平台，支持教师开展模拟教学、虚拟教研；采集、挖掘教师数据来构建教师数字画像，开展教师专业发展智能测评，为教师精准推荐个性化的研修方案。

表2 智能时代数字化学习资源质量评估主体、核心要素与评估指标之间的关系矩阵

4 教师：优化智能时代的人机关系，推动教学模式融合创新

一方面，教师要利用智能时代数字化学习资源支持信息技术与教育教学的深度融合，开展跨学科教学实践，探索新教学模式，推动教学模式改革创新；同时，面向课堂教学的多元需求，利用智能化学习资源构建立体、交互的学习路径，以智慧教学提高教学质量。

另一方面，教师在教学过程中应注意与智能机器形成正确的人机关系：在技术形态上，强调从注重人机交互、人机共生走向人机协同；在育人价值上，从注重利用资源支持学生知识学习、能力提升，不断融入情感道德培养；在理念上，从注重资源带来的高效、便捷，转为利用资源支持更加开放、适合、人本、平等和可持续的教育。

5 学生：提升智能时代的信息素养，形成人机协同的学习方式

一方面，学生要注重提升自身信息意识，对数字化学习资源有清晰的价值判断；培养计算思维，学会整合和利用资源来解决问题；提升数字化学习和创新能力，掌握数字化学习资源在多重学习模式下的使用技能；提高个人的信息社会责任感，养成良好的信息安全意识。

另一方面，学生要提高人机协同学习的意识和能力，在分析智能技术卓越特性和个人学习特征的基础上，开展智能环境下的协同学习，进一步提升智能技术支持下的学习效率和质量。

五 结语

本研究构建的智能时代数字化学习资源质量评估模型聚焦于用户的直观体验、功能体验、交互体验、生成体验、情感体验等五个体验层次，从技术支持、界面设计、内容呈现、教学设计四个维度明确了智能时代数字化学习资源评估指标不仅要关注资源的使用体验、基础功能，还要关注资源的个性化、思想性，可为教育管理机构、信息化企业、学校、教师、学生等主体评估和应用资源提供方法参考。然而，数字化资源质量的评估要素、指标、模型是依据当下人工智能发展初期来设计和形成的，具有一定的时代性和的局限性。随着未来智能技术的发展和学生需要的提升，我们将结合资源应用实践进一步完善该评估模型及指标。

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Research on Quality Evaluation of Digital Learning Resources in the Era of Intelligence——Based on the Perspective of User Experience

ZHAO Hui-chen1,2LI Lin1

The quality evaluation of digital learning resources in the intelligent era needs to focus more on user experience, and should be carried out on the basis of drawing on the relevant theoretical results of quality evaluation of information resources and reflecting on existing research. Based on this, combined with the characteristics of digital learning resources in the intelligent era and relying on the theory of user experience hierarchy, this paper constructed the user experience model that included the five dimensions of intuitive experience, functional experience, interactive experience, generative experience and emotional experience. Then, learning from the Quality Evaluation Tools for Digital Learning Resources, this paper proposed four dimensions for evaluating the quality of digital learning resources, namely technology support, interface design, content presentation and instruction design. Subsequently, the evaluation indexes for the quality of digital learning resources in the intelligent era was determined by the interaction between the five experience dimensions and the four assessment dimensions. Therefore, the model for evaluating the quality of digital learning resources in the intelligent era was designed in this paper. Finally, from the perspectives of education administration agencies, information technology enterprises, schools, teachers and students, this paper put forward some suggestions for the implementation of quality evaluation of digital learning resource in the intelligent era, expecting to improve the quality of digital learning resources and the effectiveness of digital learning through multi-participatory evaluation.

user experience; artificial intelligence; digital learning resources; quality evaluation; evaluation model

G40-057

A

1009—8097（2022）01—0075—10

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.01.008

基金项目：本文为2019年度河南省高校科技创新人才支持计划（人文社科类）（项目编号：2019-CX-008）、河南省2020年度教师教育课程改革研究项目“中小学《人工智能》课程教师教学胜任力提升的研究与实践”（项目编号：2020-JSJYYB-006）、河南省软科学研究项目“河南省中学《人工智能》课程实施的现状、问题与对策研究”（项目编号：212400410377）的阶段性研究成果。

赵慧臣，教授，博士，研究方向为教育信息化、STEM教育，邮箱为zhc412328@163.com。

2021年10月28日

编辑：小新