国内泛在学习研究现状及未来展望

李晓晨

（河北师范大学 教育学院，河北 石家庄 050024）

一、引言

信息技术的快速发展推动现代教育教学理念、教学环境、学习方式等产生变革，我国充分认识到信息技术在教育发展与变革中的重要作用，在国家教育部制订的《教育信息化2.0 行动计划》中，强调要适应5G 技术发展，形成泛在化学习体系。泛在学习是指任何人（Anyone）可以在任何地方（Anywhere）、任何时刻（Anytime）获取所需的任何信息（Anything）的一种学习方式[1]。近年来，我国对泛在学习的研究从未停止，但鲜有文献对我国泛在学习的研究发展情况进行梳理和分析。本文对中国知网上的期刊文献进行梳理和分析，呈现国内泛在学习研究总体情况与研究热点，并进行研究展望，以帮助更多研究者了解泛在学习的发展现状与未来发展趋势。

二、研究设计

（一）数据来源

笔者在中国知网上采用“高级检索”方式，设置关键词为“泛在学习”，匹配“精确”搜索，设置时间范围为2003年1月1日到2021年8月1日，对期刊文献进行检索，共检索到1426 条结果。经过初步阅读每篇文献的题目和摘要内容，剔除与本研究无关的投稿及会议通知、期刊目录等内容共获得1253 篇有效文献，以此作为研究数据。

（二）研究方法与工具

采用文献计量法和聚类分析法，以Bicomb2.0 和Ucinet6.0 软件作为数据分析工具，对泛在学习相关文献的年度发文量、期刊类型进行分析，以了解泛在学习研究总体情况；对关键词进行词频分析，并在生成关键词共现矩阵的基础上进行聚类分析，结合文献阅读情况，总结呈现泛在学习研究领域热点。

三、泛在学习研究数据统计分析

（一）文献发表年度

利用Bicomb2.0 软件，选择“年代”为关键字段进行统计，整理形成文献年度数量分布图，从一定程度上能够反映出泛在学习研究领域发展历史，并预测未来发展趋势，如图1 所示。我国第一篇关于“泛在学习”的研究出现在期刊上的时间是2003年，白娟、鬲淑芳从教育技术发展的角度阐述了泛在学习的内涵与特征[2]。从此，我国泛在学习研究进入起步阶段。自2009年始，随着国家对教育信息化发展的逐渐重视，一系列相关政策文件的推行使得教育信息基础设施得到广泛建设，研究者们开始加强对信息化教育资源的开发与应用，推动着泛在学习研究领域快速发展。在2015年文献数量稍有回落后，智能技术在教育领域中的应用使得2016年期刊论文文献量达到顶峰。2017年至今，我国泛在学习研究呈稳定发展趋势，截至2021年8月1日已有39 篇相关文献，并且通过中国知网预测，2021年文献研究数量仍会超过百篇。

图1 文献年度数量分布图

（二）期刊来源分析

通过统计期刊来源，可以反映泛在学习研究的生命力与影响力，如表1 所示。泛在学习相关研究集中体现在教育技术类期刊中，且在发文量前十中教育技术类CSSCI 期刊占比为50%。结合文献年度数量分析，在2009—2016年泛在学习研究快速发展的同时，CSSCI 来源期刊中相关文献数量也呈上升趋势，说明泛在学习研究在教育专业领域得到认可，在近20年的发展过程中保有了生命力，扩大了影响范围。

表1 期刊来源分布表

（三）关键词词频统计与分析

对关键词进行词频分析可以在一定程度上反映泛在学习研究领域的主题方向与热点。利用Bicomb2.0 软件，以“关键词”为关键字段提取，并通过分析筛选对相同类型的关键词进行调整修改，例如“微课程”改为“微课”，删除无关词汇如“集合”“活动”等，提取出频次在14 次及以上的28 个关键词，如表2 所示。

表2 高频关键词统计表

利用Bicomb2.0 软件进一步对关键词进行分析得到关键词共现矩阵，在此基础上通过Ucinet6.0 软件对共现矩阵进行可视化处理，生成关键词共现网络图谱，如图2 所示。关键词共现图谱可以呈现关键词之间的联系和泛在学习的研究范围，关键词节点的大小和位置表示其在该研究领域的影响度，每两个节点间连线的多少表示关键词之间的联系程度。结合高频关键词统计及关键词共现网络图谱，可以看出除检索词“泛在学习”外，泛在学习环境、移动学习、微课关键词处于图谱中心位置，并与其他关键词联系密切，是泛在学习研究领域的核心内容。自主学习、大学英语、“互联网+”、教学模式、学习模式、终身学习等关键词与其他关键词联系较为密切，体现了泛在学习研究的多元性和内在相关性。

图2 高频关键词网络共现图谱

（四）聚类分析

在 Ucinet6.0 软件中将以上关键词进行凝聚子群分析，以树状图的形式清晰呈现高频关键词中体现的研究分类，如图3 所示。根据上述统计分析及图中分析结果，泛在学习研究可分为泛在学习资源研究、泛在学习模式研究、泛在学习环境研究以及泛在学习与相关研究领域的融合研究四类。

图3 高频关键词聚类分析图

四、我国泛在学习研究热点分析

（一）泛在学习资源研究

泛在学习提倡通过获取任何所需的信息进行学习，数字化、多样化、个性化的学习资源是泛在学习展开的基础。而由于学习者的认知基础水平不同，获取和筛选信息的能力参差不齐，为保证学生的泛在学习质量，学校、教师、研究者和资源开发者一直在为提供符合学习主题、满足学习者需求的学习资源而努力。由此，泛在学习资源成为泛在学习研究领域热点之一，包括“泛在学习”“学习资源”“学习元”“普适计算”等关键词，目前主要体现在对泛在学习资源设计理念与原则的研究。

余胜泉教授是泛在学习研究领域的领军人物，由他领衔的团队为泛在学习资源的设计提出“学习元”共享理念，并在此基础上一直不断完善和丰富相关研究，提出了支持泛在学习情境性、社会性、进化性、适应性的泛在学习资源组织与描述框架暨学习元的国际标准化研究，进一步推动了全球化泛在学习资源的设计与应用[3]。此外还有众多学者尝试从不同角度进行研究，李彦忠等学者对现有数字化资源技术标准与泛在学习所需的技术标准进行了差距分析，提出支持泛在学习的数字化资源未来技术标准的设计原则[4]。刘建华探讨和分析了泛在学习环境下高校教育资源库的创建理念、设计方案以及具体的实践研究策略[5]。李青、侯忠霞学者从学习体验的角度出发，通过文献研究与案例分析，总结了多屏幕的泛在资源设计要素和设计原则[6]。

（二）泛在学习模式研究

泛在学习模式区别于传统的学习模式，具有目标个性化、内容碎片化、活动智能化、资源数字化、评价即时化等特点。泛在学习模式研究主要围绕“泛在学习模式”“混合式教学”“大学生”“云计算”等关键词，开展泛在学习模式分类研究、泛在学习模式构建与应用研究。

依据不同分类标准，可将泛在学习模式进行分类。基于学习资源与课程类型，泛在学习模式可分为正式资源学习、准正式主题学习和正式的课程学习[7]。基于学习工具，泛在学习模式包括基于微信的泛在学习模式、基于微博的泛在学习模式、基于微课的泛在学习模式、基于教学资源平台的泛在学习模式[8]。随着信息技术与智能技术的发展，基于情境感知技术的泛在学习模式研究也应受到重视。唐国纯基于理论基础和现有技术，探讨了智能适应服务导向的泛在学习概念模型和自适应性模型, 提出了智能适应服务导向的泛在学习用户模型的要素属性结构和体系结构[9]。此外，模式构建与应用实践相结合，能够在一定程度上验证模式的有效性。薛丽敏等学者面向成人教育，基于学生需求提供个性化学习指导的面网结合泛在学习模式，并验证其在实际教学过程中应用效果[10]。张艳以“产出导向”为理论基础，构建了包括驱动阶段、促成阶段和评估阶段的泛在学习模式，并在具体课程中进行教学实践，达到预期效果[11]。

（三）泛在学习环境研究

泛在学习环境的开发与应用是实现泛在学习的必要条件。国家教育部在2010年提出的《教育信息化2.0行动计划》中提出要探索构建泛在、灵活、智能的教育教学新环境建设与应用模式。泛在学习环境研究也一直在拓宽其深度与广度，该类别关键词主要包括“泛在学习环境”“教育信息化”“大数据”“情境感知”等。

在概念模型研究方面，国内学者一致认为泛在学习环境不只是搭建学习平台、配备智能终端，还应具备相应的软件支持系统，包括学习资源、学习策略、认知工具以及学习支持服务等。赵兰认为实现泛在学习环境的关键技术包括教育资源、电脑图像、虚拟现实、移动三维资源、学习终端设备及网络化[12]。赵慧勤等学者构建了泛在学习环境下基于情境感知的个人学习空间五层框架[13]。在应用研究方面，肖君等学者构建了包括U-学习平台、U-教育资源、U-网络、U-学习终端及U-学习服务的U-learning 技术环境，得到学习者的广泛应用[14]。马静、邱国华设计和实现了基于RSS 技术的英语信息共享平台，并通过实验证明其优势[15]。

（四）泛在学习与相关研究领域的融合研究

泛在学习作为一种新型学习方式，为新时代的教育教学提供了新颖的学习理念、丰富的学习资源、灵活的学习环境、高效的学习模式等，深刻影响了教育教学的发展。泛在学习与相关研究领域的融合研究体现在“移动学习”“终身学习”“开放教育”“微课”“个性化学习”“翻转课堂”等关键词。

以泛在学习为指导理念，陈路萍积极探索开放教育实践教学体系，促使学校在教学理念、课程实施、师资力量、教学评价等方面进行改革创新[16]。牛丽、殷凡提出泛在学习环境下促进大学生自主学习的策略[17]。张莉探索泛在学习环境下英语微课的线上线下学习模式[18]。刘珊探讨融合泛在移动学习的翻转课堂教学模式[19]。此外，近年来还有学者积极探索泛在学习与深度学习、项目学习、对分课堂等的融合研究。

五、我国泛在学习研究未来展望

我国泛在学习研究初期阶段重在对泛在学习概念、特征等的普及，大部分研究者对泛在学习的理解还不够深入。2009年至2016年开始快速发展，在加深理论研究的同时也开始注重应用研究，研究热点集中在学习模式、学习资源、学习环境方面。2017年至今，泛在学习研究发展趋于平稳，在加强研究深度的同时扩散研究范围，并注重与相关领域的融合研究。基于上述分析，笔者对我国泛在学习研究提出以下研究展望。

（一）拓宽泛在学习研究领域

通过分析泛在学习研究热点，发现泛在学习的研究领域主要集中在高等教育与职业教育领域，研究者探索泛在学习环境下的学习模式、构建泛在学习平台与资源、结合具体课程进行泛在学习理念下的课程改革等，涉及的课程主要集中在理论类课程，尤其是大学英语课程。由此可知，泛在学习的研究领域尚未真正铺开，其研究领域与范围还须继续拓宽，具体体现在高等教育与职业教育领域中继续深入研究，并加强泛在学习在计算机、医学、经济等多种专业课程的应用研究；在基础教育领域，选择合适的教学内容，积极主动探索泛在学习在具体学科课程的应用模式，提高教学质量。未来泛在学习研究会继续朝着跨学科、多元化、综合化的方向发展。

（二）深化智能技术应用策略研究

泛在学习研究与智能技术发展相辅相成，智能技术为泛在学习提供学习资源、配备合适的学习环境，为其实现提供更多可能，泛在学习的需求也为智能技术发展创新提供方向与动力。现有研究在泛在学习与智能技术的结合方面研究较浅，或者浮于表面，未能将两者本质内容融合。泛在学习若要长足发展，既不能忽视智能技术对泛在学习的促进作用，也不能唯“技术论”，需要把泛在学习理念与智能技术功能有机结合，通过深度挖掘两者之间的联系，构建智能技术在泛在学习资源、学习环境、学习模式等方面的应用策略体系。在泛在学习中，须重视完善个性化学习服务支持，发挥普适计算与情境感知等技术优势，提升泛在学习效果。研究者应对智能科学与技术的发展抱有敏锐感知，积极探索新型技术对泛在学习的影响，勇于进行创新型研究。

（三）关注泛在学习成效研究

我国泛在学习研究在持续发展，但鲜少涉及泛在学习成效研究。学习成效研究能够验证泛在学习模式应用效果如何、学习者学习质量是否得到保证和提升。笔者认为未来开展泛在学习成效研究，需要在科学理论的指导下构建完整的评价体系，建立科学的质量标准，运用合适的技术手段，设计多元的评价方式；在此基础上还须积极采用实证研究方法检验泛在学习成效，并在实践应用中探索发现泛在学习资源、环境、模式等方面的问题，总结实践经验后再与科学理论相结合，可进一步改进和完善现在的泛在学习研究，形成良性循环发展体系。