简述云计算的基本特征范文

导语：如何才能写好一篇简述云计算的基本特征，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

随着网络技术的发展，电子商务推荐系统已经成为很多企业进行广告宣传和商品销售的重要平台。在电子商务推荐系统中，协同过滤推荐算法在个性化的推荐系统中得到广泛应用。协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中应用的一种技术。协同过滤推荐能对用户的兴趣进行分析，并在用户群中找到指定用户的类似兴趣用户，通过分析相似兴趣用户对某一信息的评价，从而形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。随着其应用的深入，协同过滤推荐算法也出现了一些问题，如“冷启动”问题、“数据稀疏性”等，于是基于用户聚类的协同过滤推荐算法开始逐渐得到应用[1]。

1.电子商务个性化推荐简述

随着我国电子商务的飞速发展，面对大量的信息资源，消费者不知道该如何选择。为了彻底解决这一问题，运营商提出了制作个性化推荐系统（Personalized recommendation system）[1]的设想。电子商务个性化推荐系统主要是使用电子商务网站，为用户提供商品的信息并提出购买意见，帮助客户选择商品或者信息。一般的个性化推荐系统主要有三个模块构成：行为记录模块、处理模块和推荐模块[2] 。行为记录模块用来记录用户的各种操作，例如收藏、购买、下载、评分等，然后对这些操作进行有效的汇总和处理。处理模块是个性化推荐系统的核心，它实现了对用户操作记录的分析，并采用不同算法建立起模型来描述用户的喜好档案。最后，通过推荐模块，形成适当的分析结果推荐给用户，其形式包括预测评分、购买建议、文本评价等。推荐方法是推荐系统的中心，直接决定了推荐系统的效果[3]。

2.传统协同过滤推荐算法存在的问题

协同过滤算法是个性化推荐中应用最广泛的一种方法。这种技术是基于邻居用户的兴趣爱好来对目标用户的兴趣爱好进行预测。通过统计技术，将与目标用户有相同兴趣的邻居用户寻找出来，进而根据目标用户的邻居用户的偏好形成推荐。该种算法，主要是由数据表示、形成邻居、产生推荐三个阶段构成。协同过滤推荐算法虽然具有一定的优势，但是也有鲜明的缺点，主要表现出“冷启动”问题和“数据稀疏性”问题[4]。首先，“数据稀疏性”问题是很多推荐技术面临的重要问题之一。稀疏性（Sparsity）主要是由于推荐系统中用户信息有限，用户评价或所购买的产品的数量在总数中所占的比例较小，使得某一项目的偏好矩阵中数据较为稀疏，这样找到相似用户就很不容易，使得系统的推荐性能表现很差。冷启动 （cold-start）问题主要表现为新项目问题和新用户问题。新项目问题就是没有人评价或购买过的某一项目，其相应推荐也没有，新用户问题就是没有购买或评价过任何产品的新用户得不到任何推荐。传统协同过滤推荐在单一内容项目推荐上具有一定的适用性，但是现实生活中，项目多内容个性推荐情况较多，其准确率较低。

3.基于用户聚类的协同过滤推荐算法

3.1用户聚类

用户聚类就是试图找到具有共同喜好的用户组，将用户聚集成不同的簇，同一簇内的用户具有较高的相似性，而不同簇中的用户则具有较低的相似性。通过对用户的聚类，可以发现群体用户的兴趣所在，以提高处理海量增长的数据集的效率。

根据用户的特征相似性，采用蚂蚁自组织聚类的思想对用户进行类聚。先从n个数据对象中设定聚类数目k和k个聚类的初始聚类中心，计算出用户与聚类中心的特征相似性[5]，逐个将需聚类的用户样本按最小距离准则分配给K个聚类中心中的某一个聚类中心。计算各个聚类中心的新的向量值，求各聚类簇中所包含用户的均值向量。并以均值向量作为新的聚类中心。不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止，最后生成聚类簇。由于该算法能有效辨识用户之间的特征相似性，因此聚类结果较为合理。

3.2查找邻居用户

邻居用户的查找是在各个聚类簇中进行的，因此，首先，根据用户的基本特征数据，综合计算相似性，之后以聚类用户的基本特征数据和聚类用户对项目的评分数据，计算出目标用户与其余所有用户两两之间的综合相似性。其次，邻居用户的选取采用k均值算法来进行，通过用户之间综合相似性排序，选择相似性值最大的k个用户作为目标用户的邻居用户。

3.3预测目标用户项目评分并得出推荐

在得到邻居用户之后，可以根据邻居用户对项目的评分来预测目标用户对项目的评分。在对目标用户的预测评分过程中，其计算方法与传统协同过滤算法具有一定的相似性，但基于用户聚类的协同过滤推荐算法中的目标用户的预测评分计算公式有所变化，主要用综合相似度将用户对项目偏好的相似性进行替换。基于用户聚类的协同过滤推荐算法，由于考虑了用户对项目的偏好以及用户之间的特征性，而对于新注册的用户，可以通过注册信息对其进行聚类，同时在聚类簇中计算其他用户特征的相似性，从而得到推荐，使传统协同过滤推荐算法中的“冷启动”问题得到解决。此外，通过用户聚类，在用户所属聚类簇中查找邻居用户，降低了邻居用户查找计算量，同时具有相似特征的用户评分对于目标用户具有更大的重要性，使协同过滤推荐更加准确，解决了传统协同过滤推荐中的数据稀疏性问题。

4.结语

个性化推荐系统经过20多年的改进取得了长足的发展。随着应用领域的不断拓展，将其他领域技术与推荐技术相结合逐渐成为一个研究热点，并且应用前景十分广阔。不管从研究方面，还是在应用方面，相对于发达国家而言，我国的电子商务推荐系统都存在较大差距。本文简要论述了基于用户聚类的协同过滤推荐算法，其中尚有很多函待进一步研究的问题，限于篇幅就不一一赘述。相信在未来个性化推荐研究中，我国的个性化推荐必将取得更大的发展。

参考文献

[1]余力，刘鲁.电子商务个性化推荐研究[J].计算机集成制造系统，2012，10（10）：1306-1312.

[2]刘建国，周涛，汪秉宏.个性化推荐系统的研究进展[J].自然科学进展.2009，19（l）：1-15.

[3]王宏超，陈未如，刘 俊.基于客户聚类的商品推荐方法的研究[J].计算机技术与发展，2011，18（7）：212-214.

[4]程 岩，肖小云，吴洁倩.基于聚类分析的电子商务推荐系统[J].计算机工程与应用，2012（24）：175-177.

篇2

【关键词】预防；计算机病毒侵害；措施

0.前言

由于现今互联网已经普及，计算机病毒也就成为阻碍计算机系统正常运行的始作俑者。最近几年，各种各样的计算机病毒接踵而至，病毒的系统越来越复杂，传播途径也变得多种多样，让人们根本摸不到头脑，其隐蔽性也愈发强烈，根本找不到其所在根源。虽然计算机领域的专业人员不断研究新的破译病毒的方法，使得一些防御系统与技术在不断增强。但是部分病毒依然逍遥法外，我们需要不断研究计算机病毒以找到预防对策与相应的技术支持。

1.简述计算机病毒的特点

计算机病毒有很强的寄生性，计算机病毒寄生在其他程序之中，当执行这个程序时，病毒就起破坏作用，而在未启动这个程序之前，它是不易被人发觉的；传染性，计算机病毒不但本身具有破坏性，更有害的是具有传染性，一旦病毒被复制或产生变种，其速度之快令人难以预防。传染性是病毒的基本特征。在生物界，病毒通过传染从一个生物体扩散到另一个生物体。在适当的条件下，它可得到大量繁殖，井使被感染的生物体表现出病症甚至死亡。同样，计算机病毒也会通过各种渠道从已被感染的计算机扩散到未被感染的计算机，在某些情况下造成被感染的计算机工作失常甚至瘫痪。潜伏性，一个编制精巧的计算机病毒程序，进入系统之后一般不会马上发作，可以在几周或者几个月内甚至几年内隐藏在合法文件中，对其他系统进行传染，而不被人发现，潜伏性愈好，其在系统中的存在时间就会愈长，病毒的传染范围就会愈大；隐蔽性，计算机病毒具有很强的隐蔽性，有的可以通过病毒软件检查出来，有的根本就查不出来，有的时隐时现、变化无常，这类病毒处理起来通常很困难；破坏性，计算机中毒后，可能会导致正常的程序无法运行，把计算机内的文件删除或受到不同程度的损坏[1]。

2.计算机病毒的分类

按感染对象分为引导型、文件型、混合型、宏病毒，文件型病毒主要攻击的对象是.COM及、EXE等可执行文件；按其破坏性分良性病毒、恶性病毒；按照病毒程序入侵系统的途径，可将计算机病毒分为以下四种类型：

操作系统型：这种病毒最常见，危害性也最大。

外壳型：这种病毒主要隐藏在合法的主程序周围，且很容易编写，同时也容易检查和删除。入侵型：这种病毒是将病毒程序的一部分插入到合法的主程序中，破坏原程序。这种病毒的编写比较困难。

源码型：这种病毒是在源程序被编译前，将病毒程序插入到高级语言编写的源程序中，经过编译后，成为可执行程序的合法部分。这种程序的编写难度较大，一旦插入，其破坏性极大。

3.计算机病毒给工作带来的危害

3.1病毒对会直接破坏计算机数据

病毒及可能篡改重要的加密信息，从而使得整个系统瘫痪，跟严重的话会破坏硬盘系统导致整个系统无法开启工作[2]。

3.2直接使计算机运行速度变慢

当病毒侵入一些正在正常工作的程序中时，会干扰程序的正常运行，知识系统运行缓慢，表面看是没有任何问题致使速度减慢 ，但实质上病毒已经侵入系统内部，这样不仅会降低工作的效率，还会带来一定的经济损失。

3.3病毒大量占据计算及磁盘空间

一些病毒侵入计算机系统，会产生大量的垃圾文件。举个例子，计算机感染蠕虫病毒之后，在用户不知情的情况下，病毒使得计算机向外发送大量垃圾邮件或数据，以至于让网络严重堵塞或瘫痪。近些年来，很多违法者通过即时通讯软件向用户发送大量带有病毒的垃圾信息和邮件，成为了病毒传播的一种新的途径。

3.4一些病毒会窃取用户隐私造成更大危害

目前很多违法人员利用计算机病毒窃取用户隐私已在其中获取一定的利益，用户的信息与隐私一旦泄露将会对用户造成不可估量的伤害，带来无穷的隐患与财产损失。

4.预防计算机病毒侵害的一些技术

4.1树立病毒防范意识

良好的防范意识是采取一系列措施的前提，对于计算机来说，有无病毒防护意识有很大差别，对于反病毒人员来说，一旦计算机出现任何可疑状况就会立即采取相应的措施进行防范，对于那些防范意识较为薄弱的人员来说，计算机病毒侵入刚露端倪时，不会立即想到会有病毒的侵入，最后任病毒对其进行破坏，酿成了错误[3]。

4.2及时对计算机软件进行更新升级

及时进行更新与升级工作可以从根源上避免黑客利用电脑漏洞侵入用户计算机对其进行破坏。可以安装安全检查软件，比如360安全卫士等，可以对木马进行查杀，并能对各个软件进行及时的更新升级，避免病毒利用软件漏洞进行木马传播[4]。

4.3增强网络管理技术

对于防范计算机病毒入侵单纯的技术手段是达不到更好地效果的，更好的效果是要建立在有完善的管理策略。技术与管理相结合在一起才能更为有效的控制病毒的入侵。根据现实情况，一些防范技术仍然停留在实验室阶段，我们需要相应的机制对计算机进行更好地利用有开发，推广及普及。前提就是我们要对计算机进行正确的操作与使用。在管理方面，使其程序规范化，减少不良网站与广告对用户注意力的分散，以此来预防病毒的侵入。

4.4良好的上网习惯

很多用户在浏览网页时会被一些乱七八糟的网页影响，比如一些黄色网站、陌生网站，一切能挑起用户好奇心的网站，当用户点开这些网站时或者安装不明来历的软件时，可恶的木马就会接踵而至，大量侵染用户的计算机系统，最终带来使计算机瘫痪的一系列后果。只有用户不随意点开不明来路的网页就会减少被木马侵蚀的几率，保护计算机免受大的伤害。

4.5备份重要数据

很多被病毒侵染的计算机会丢失很多重要的数据，最终会导致企业遭受巨大损失或者对于用户来说，其重要的资料丢失会对生活带来极大的不便。定期的存储备份重要数据信息可以再计算机崩溃后以最大限度恢复重要文件，这样可以减少一定的经济与其他方面的损失。

4.6为各个系统卷分配不同的用户权限

将操作系统卷设置成对一般用户为只读权限，屏蔽其它网络用户对系统卷除读和执行以外的所有其它操作，如修改、删除、创建文件和写文件等操作权限。应用程序卷也应设置成对一般用户是只读权限的，不经授权、不经计算机病毒检测，就不允许在共享的应用程序卷中安装程序。保证除系统管理员外，其它网络用户是没有办法将计算机病毒感染到系统中去的。这样就可以是各个用户有一个安全的联网工作环境。

5.结语

科技高速发展的今天，计算机的影响力不可小觑。计算机给人们带来的好处的同时又不免带来一定的伤害。计算机病毒的危害虽然很大，小则造成部分程序出错硬性正常运行，大则造成大数目的不可估量的经济损失。人们首先要做到的就是培养一定的防范病毒的意识，及时察觉病毒入侵。积极采取各种措施来确保互联网的安全。虽然我们知道病毒在不断进化者，每时每刻都会有新的病毒产生，而且这些病毒变得越来越复杂隐秘。我们从计算机病毒防范及安全策略做好各项工作，还是安全可以避免传染上计算机病毒的。我们也相信，随着科学技术的发展，我们可以是病毒的生存空间变得愈来愈小。 [科]

【参考文献】

[1]赵鹏，齐文泉，时长江.下一代计算机病毒防范技术“云安全”架构与原理[J].信息技术与信息化，2009（6）：77.

[2]张程文.客户端计算机病毒防范措施[J].价值工程，2010（29）：86.

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[关键词] 智慧学习； 智能设备； 社会网络技术； 内涵； 展望

[中图分类号] G434 [文献标志码] A

[作者简介] 贺斌（1973―），男，重庆人。副教授，博士研究生，主要从事教育技术基本理论、学习技术与心智发展研究。E-mail：。

一、引 言

目前，“智慧学习”（Smart Learning）潜流涌动、呼之欲出。2010年9月，在韩国召开的e-Learning Week2010会议，曾将“Smart Learning”作为其关键议题。相关文献初步显示，韩国[1]、马来西亚[2]、澳大利亚[3]、日本 [4]以及全球名企IBM[5] [6]对 “智慧学习”关注较多，尤以韩国为甚。国内仅有少数学者关注“智慧学习环境”[7] [8]和“智慧教室”[9]，但专门针对“智慧学习”的研究却较为鲜见。在我国教育信息化正在全面实现由“初步应用融合阶段”（2015年以前）向“全面融合创新阶段”（2015―2020年）跨越的关键时期，一方面要认真总结和汲取国内近20年来教育信息化的经验教训，对好的思想和成功做法进行有效提炼、及时推广和持续完善；另一方面还要密切追踪世界发达国家教育信息化的成功案例与实践经验，从中反思与借鉴那些有着积极影响和现实意义的新思路、新技术和新方法。为此，本文拟就“智慧学习”的本质内涵、演进历程与基本趋向作初步探讨。

二、内涵与特征

（一）基本内涵

对于“智慧学习”内涵的理解，各国学者仁智各见，未有定论。马来西亚开放大学Kaur认为，智慧学习就是指“利用技术（多媒体、互联网、技术）以增强、丰富和加速学习过程”。[10]韩国成均馆大学Hwang认为，“智慧学习”是指通过利用开放教育资源、智能信息技术（Smart IT）和国际标准，使学习者的能力（基于行为改变）得以增强的一种较为灵活的学习。[11]Rho认为，智慧学习是指一种学习者自我导向、以人为本的学习方式。它整合了智能信息技术（Smart IT）与学习活动，让学习者容易取用（Access）到资源信息；它能够支持学习者与学习者之间或与教师之间的有效交互；它设计了自我导向的学习环境。[12]首尔国立教育大学Koo认为，“智慧学习”是一种面向实践的自主学习，它利用基于无线网络的、便捷的移动计算机，克服时间和空间限制，即刻完成个人或合作的学习活动。他进一步指出：从技术角度看，“智慧学习”是对21世纪的学习者进行“放权（Empowerment）”的一种智能化的个性化学习系统。它是变革教育系统的一种力量。从人的视角看，“智慧学习”是指在利用智能设备（Smart Device）和社会网络来检查他的需求和创建可以取得最佳结果（Optimal Results）的学习过程之时，由学习者发展自我启动的（Self-Initialized）创造性学习能力的一种学习途径。[13]这里显然关注的是“聪慧的学习者”（Smart Learner）。韩国汉阳大学Kwon等人认为，“智慧学习”是指学生在课堂内外使用便携式和无线手持设备，让他们能够在一个拥有强处理器、丰富内存、较大屏幕和开放式操作系统的平台上安装和操作各种应用程序。[14]

在中英文语境中对“Smart”一词的不同“界定”，在某种程度上导致了人们在理解“Smart Learning”基本内涵上尚存困扰。资料显示，国内学者多将“Smart”译为“智慧的”。于是，Smart Learning、Smart Learning Environment、Smart Education分别被译作“智慧学习”、“智慧学习环境”、“智慧教育”。即便如此，也不宜将“Smart”与“智慧”等量齐观。比如，在英文语境中，剑桥和牛津两大在线词典对“Smart”[15][16]共同解释是：“聪明的（Clever）”、“迅速的（Quick）”、“时尚的（Stylish）”、“计算机控制的（Computer-Controlled）”等意思。在中文语境中，“智慧”是“迅速、灵活、正确地理解事物和解决问题的能力”。[17]由此可见，中文语境中的“智慧”侧重于指人又快、又巧、又好、又省的理解能力和做事能力，而英语语境中的“Smart”具有“双指”特性，它既可以指人的聪慧（如能力）、敏捷（如行为）、新颖（如，观念），也可以指物的轻巧（如重量）、智能（如功能）、新潮（如交互方式）、时尚（如外观）。显然，“Smart”与“智慧”在内涵与外延上均存在较大的交叉重叠关系，但也不尽相同。

如何合理地翻译“Smart”一词呢？在虑及“Smart”自身语义的丰富性、使用语境差异以及当前语用习惯的基础之上，本文认为：当“Smart”一词用于表征“人”的属性时，可译为“智慧”、“聪敏”或“机智”（取“机智敏捷”、“明智聪慧”之义）；当用来表征“物质设备”和“环境”属性时，可译为“灵巧”或“智能”（取“小巧”、“轻巧”、“精巧”之义，如智能/灵巧终端、智能手机、智能学习环境）。

目前，学界对“智慧学习”的认识尚未达成一致，因而有必要从人与技术环境本身及其关系等多种视角来理解其基本内涵。首先，从学习者视角，“智慧学习”是一种学习者自我积极参与、以学习者为中心、具有完整（Whole）学习体验的新型学习范式；它有助于学习者进行富有成效的社会协作，施展灵活多样的学习方法，定制个性化学习服务以及回溯反思完整的学习历程。其次，从技术视角，“智慧学习”广泛利用了轻巧、智能、新潮、时尚和顺手的“智能设备”（如Smartphone、iPad、iPhone等）、社会网络（Social Networks）（如Web2.0、Web3.0等）、传感器（Sensor）（如压力传感器、温度传感器等）等架构起新型的智能学习环境，能够支持情境觉知（Awareness of Context）、学习过程记录、学习数据分析、学习服务推护、学习诊断与评价等诸多重要功能。从人―技术环境关系视角，“智慧学习”旨在充分利用智能设备无缝接入，自由订制个性化服务、参与学习活动，从而培养具有良好价值取向、较高思维品质和较强思维能力的人才。换言之，学习者通过有选择地参与智能学习环境中的各种活动，使其在没有智能技术环境支持的某些学习（如移动式协作学习）由不能转化为可能、由小能转化为大能，从而培养出更多“聪慧”的学习者。这种人―技术的互动互惠关系可以简述为：在智慧学习环境/空间中，学习者可以借助智能终端，通过无缝接入方式泛在访问互联网络，快捷提取所需的知识信息，选择适宜的网络服务，将有限的注意力和心理资源投入到更需要它们的、更有价值的学习任务之中，直接参与到问题定义、快速形成解决方案和灵活采取行动的过程中，不断发展学习者应变复杂情境和问题的智慧能力[18]。可见，智能技术与“智慧”发展关系紧密，这与Koo的观点存在某种相似性。比如，国际著名教育技术专家Prensky率先提出“数字智慧”[19]的概念。他认为，技术本身无法取代人的内在能力，数字时代的聪慧者应当能够把心智能力和数字技术恰当结合。鉴于此，如何通过“智慧学习”来促进学习者智慧发展也成为我们关注的焦点之一。

（二）主要特征

相关机构和研究人员分别从不同角度剖析了“智慧学习”的基本特征。其中，影响最大的要数韩国教育科学技术部（MEST，The Korean Ministry of Education， Science and Technology）推出的观点。MEST认为，智慧学习的特点有：自我导向的、有动机的、适应的、资源丰富的和技术嵌入的。[20]Lee和Son认为它的特点包括：学生中心、自我指导、交互、智能、非正规学习、实体感（A Sense of Reality）等。[21]Kwon等人认为智慧学习的特点应包括：Web2.0（开放、参与、共享、协作）、移动性、泛在性、即时性、易访问性。[22]Hwang认为，“智慧学习”的关键因素包括：灵活性、开放访问、交互性、互操作性、自主性、学习模式设计（Design of Learning Models）等。[23]日本千叶工业大学的Nakabayashi教授指出，“智慧学习”可以充分利用（Exploit）开放的技术、内容和知识；允许在质量和数量方面的快速推进；满足学习者的多样化需求；可能对传统教育产生颠覆性创新。[24]

上述某些观点在一定程度突出Smart Learning的主要特征，但尚缺乏一种整体感、层次感和结构感。本文将从“学习者”的视角，以“学习者―技术环境”彼此造就的“生态关系”为出发点，尝试勾勒出“智慧学习”的SMART-STAIR（智慧阶梯）概念框架（见图1）。

该框架的构建思路和基本意蕴简释如下。

首先，该模型主要由内外两层组成。其中，里层（白色）代表“学习者”，外层（彩色）代表技术环境（学习空间）层。

其次，两层均由五片“花瓣”组成一个整体。图1中用连接“花瓣”的“线条”表示“整体性”，示意相关的五个关键要素是不可分割的整体，任何时候均需要对它们进行通盘考量。在“学习者”层中，每片“花瓣”如同一个透镜（Lens），折射出“学习者”自身在实施“智慧学习”时要重点关注的五个关键要素。同样，在“学习空间/技术环境”层中的每片“花瓣”，表征了技术环境需要关注的五个关键因素。它们与“学习者”的五大要素相互“啮合”，是对“人―技术”生态关系的直接呼应。

再者，由内外两层的关键因素的首写英文字母，组成了Smart-STAIR概念模型。现将这些关系特征作简要说明。

1. Smart（学习者）

拉取学习服务（Service-Pulled）：学习服务是为学

习者提供的以师生或学生之间的人际面授和基于技术媒体的双向通信交流为主的各种信息的、资源的、人员的和设施的支助服务的总和，但它一般不包括课程资源的开发与发送[25]。学习支架“作为学习支持服务的概念框架”[26]，尤其值得重点关注。支架是在学习活动之初提供的支持，随着认知和理解的发展，后来将连续周期性地消隐（Fade）。Hannafin将支架分为概念支架、元认知支架、程序性支架和策略支架。[27]支架的数量和频次将随着学习者个体、遭遇的问题和特定境脉的需要而有所不同。

人性化境脉（huManized context）：社会的、文化的、历史的情境是人们从信息解释到意义创建的重要基础[28]。境脉是对时间、地点、人物、事件、景物、线索（如原因、结果、启示）等若干要素及其（全部/部分）组合关系进行有意义的描述或表征[29]。它是真实的、熟悉的和易于理解的，除了能提供丰富的认知线索之外，还应建立在学习者原有知识经验基础之上，能够激发学习者的求知欲、学习动机和认知体验。

积极的自我（Active Self ）：以学习者为中心的、自我指导的学习，具有完整的学习体验；学会将所学知识灵活运用到生产和交往的实践中去。

资源定制化（Resource customization）：学习者根据自己需要、个好以及能力水平，自主定制相应的资源内容与服务。

顺手的工具/终端（Tool & Terminal-easy）：无论是智能学习环境中内置的各种学习工具，还是手持式、便捷式终端设备，应当轻巧灵活、易于上手、透明使用。

2. STAIR（技术环境）

推送学习服务（Service-pushed）：学习支持服务的种类较多，如信息服务、存储服务、计算服务、设施服务等。其中，由于学习支架是学习活动得以顺利展开的必要条件，因此需要设计多种支持供学习者选择。

技术无缝联通（Technology-seamless）：各种异质终端设备能无缝连接，流畅接入网络，支持知识共享与信息交换。

情境觉知（Awareness of context）：多模态地觉知丰富的境脉信息，有效支持数据挖掘和分析决策。

交互（Interaction）：包括学习者与学习者、教师和专家之间，学习者与内容之间，内容与内容之间等多种形式的交互。

资源关联（Resource-connected）：将学习者所需资源（包括静态和动态）建立起有意义关联，然后再发送给相应学习者。

此外，Smart Learning的基本目标指向是培养富有智慧的学习者（Smarter Learner）。

最后，根据社会文化历史观可知，“人”是社会的、文化的、历史的人，“智慧学习”必然受到特定时空的社会文化的影响（用最外圈层表示）。当然还要重视学习者所在学习共同体中“亚文化”的影响。

三、动态演进

随着人类（逐渐）步入了Web2.0、Web3.0的时代，在先进技术和智能设备的强力推动下，“智慧学习”作为一种新的学习范式破茧而出。

从整个技术进化路线来看，“智慧学习”是继“数字学习（e-Learning）”、“移动学习（m-Learning）”、“泛在学习（u-Learning）”之后的第四次浪潮（见表1）。狭义的e-Learning主要指在正规教育情境下利用计算机和互联网进行学习。“移动学习”与“数字学习”的唯一区别在于使用“移动设备”和“无线技术”。另外，较之于“数字学习”，“移动学习”在学习地点、设备成本、易用性和及时应用方面有着较大提高。泛在学习让学生随时随地使用各种终端进行学习，不受时间、空间和环境的限制[30]。“移动学习”更多地强调学习者与移动设备的交互，强调学习者通过移动设备与学习内容的交互以及与其他人的社会互。“泛在学习”不但支持上述交互类型，而且支持学习者与现实世界（物理环境）的交互[31]。智慧学习是在泛在学习基础上新增了“智能分析（Smart Analytics）”，意在对学习者所产生的大范围数据中的“隐含意义”进行挖掘，为评估学习过程、预测未来表现和发现潜在问题提供服务。智慧学习较好地支持了多模态情境觉知、学习过程实时记录、学习数据智能分析、学习服务定制推送以及学习诊断评价等。

从“技术助力学习”的角度来看，狭义的e-Learning通常能让学习者自由安排学习时间，让他们在“任何时间”（1A：anytime）都能够学习。然而，这种学习内容较为固定、学习形式较为单一、学习交互较为肤浅，学习者基本处于被动状态。m-Learning借助移动设备（如PDA、手机、便捷式电脑）与无线通讯技术，让“学习地点”的自主选择成为可能，也让任何人都可能成为学习者。因此，任何学习者都能够在任何时间和地点（3A：anyone，any time，any place）进行移动学习。由于“传感技术”的引入，泛在学习系统能随时觉知到与学习者相关的个人信息、环境信息、知识信息等，并将信息空间中与当前情境最匹配的信息反馈给学习者，这样就自然而然地完成了一次“透明”的交互。如此反复，u-Learning可以让任何学习者在任何时间、地点，以任何方式学习任何内容（5A：anyone，any time，any place，in any way，any content），学习者处于较为主动的状态。由于“智能计算”需要实时记录、分析和处理大数据，主动发掘数据背后的“意义”，为学习者推送最适配的服务，以满足学习者的个性化需求。同时，智能学习环境还支持各种学习终端的无缝接入和泛在连接。因此，s-Learning能够让任何人在任何时间、地点，以任何方式学习任何内容，并可获取任何学习支持（6A：anyone，any time，any place，in any way，any content，any learning support）。“智慧学习”经常发生在真实的生活情境中，学习者主动参与完整的学习过程，主动管理学习任务并为之承担责任，学习的主动性和自由度得到最大程度的提升。其间，“智能设备”和“社会网络技术”的助力作用不容小觑。所谓“智能设备”是指无线的、可移动的、联网的（通过WiFi， 3G， 4G）的电子设备，它能够语音视频通信、上网、地理定位（Geolocation，针对搜索的目的和基于位置的服务），也能在一定程度上自主运行[32] [33][34]。当前，教育领域最新旨趣是利用“智能设备”和“社会网络服务”作为教育手段以支持社会学习 [35]。在社会学习过程中，学习者能借助“社会网络服务”共享知识，通过标注和分享他们创建的多媒体内容与教师发生联系。有效利用SNS是学习者在互惠合作中弥补e-Learning不足的一个极其重要的因素。建立在SNS基础上的社会关系创造出不同于传统老套（Stereotype）的人际关系的社会生态系统。

在计算模式方面，狭义的e-Learning主要基于“个人计算”。个人计算关系是个人的、甚至私密的（Intimate）[36]。由于需要投入相当多的注意力来操作个人计算设备（通常是PC机），每当执行个人计算时，人就不能做其他任何事情。在“个人计算”模式下，计算机与人之间还存在某种“隔离”，它只能充当一种不太好用的工具，无法真正融入学习和工作。“移动计算”是指在移动过程中不间断地完成计算工作，需要随时随地访问所需的信息和服务[37]。移动计算的重要意义与其说是在于所使用的设备，还不如说是在于利用掌上电脑（Palm）轻松访问“蜂窝网络”和功能齐全的工具（Fully-Featured Tools）的能力[38]。随着易用性和速度的不断提高，“移动计算”让世界每个角落都可以通过不断扩增的蜂窝网络成功访问互联网。“泛在计算”是信息空间和物理空间的融合，在这个融合的空间中人们可以随时随地、透明地获得数字化服务。“随时随地”是指人们可以在生活和工作现场就能获得的服务，而不需要离开这个现场去电脑跟前。“透明”是指获得这种服务不需要太多注意力，是以一种十分自然的访问进行的，即隐式交互 [39]。泛在计算意味着我们每个人将会享用许多计算机。其中一部分可能是在几分钟上网时间内所造访的几百台计算机，另外一部分可能被嵌入（不可见）墙壁、椅子、衣物、照明开关、汽车等一切事物之中。泛在计算根本特征是“世间万物因计算而联接” [40]。“智能计算”是硬件、软件和网络技术的新一代集成，它为信息技术系统提供对现实世界的实时觉知和高级分析，以帮助人们做出有关替代方案与行动的更为明智的决定，从而优化业务流程、消除业务负担[41]。IBM认为，智慧计算的三个关键维度是流程（Process，是核心的业务流程）、数据（Date，是业务决策时所基于的信息）和基础架构（Infrastructure，是支撑数据和流程的计算资源）[42]。业务流程大致可以分为效用流程（Utility Process）、操作流程（Operational Process）和传送流程（Delivery Process）。对三类流程的关注点存在差异：效用流程关注的是成本与效率；传送流程关注的是创新与适应性；就操作流程而言，既需要在标准化与降低成本之间保持平衡，也需要在创新与灵活性之间保持平衡。“灵巧”意指在现有技术基础上增添了实时情境感知和自动分析等新的功能[43]。这样做的结果是，技术可用于感知周围世界发生了什么，分析有关风险和可能的新信息，提供选择方案以及采取行动。有人将智能计算关键技术由5A增至7A：[44]觉知（Awareness）――包括传感器、GPS、RFID、 GPS、机器对机器的通信和社会智能工具；分析（Analysis）――包括实时分析和大数据；备择（Alternatives）――包括业务流程管理、规则引擎和工作流；接入（Access）――充分利用移动设备（如智能手机和平板电脑）；汇聚（Assembly）――聚焦于协作活动（如协作环境、动态案例管理、项目档案管理、供应商风险和绩效管理、业务流程管理）；行动（Actions）――对流程应用程序的当前组合，以最终落实解决方案；审计（Auditability）――较少地与技术相关，而是更多地从错误中学习的实践，以调整其他6A并让它们下次变得更加灵巧。“智能计算”的关键创新是利用觉知技术（RFID、传感器等）、实时分析、协作平台等，给计算系统赋以新的“智能”维度 [45]。

四、基本趋向

（一）构建一种面向未来的新型学习/教育范式

一种范式意味着共同体成员共享着共同的信仰、价值观、行为方式和技术方法等文化传统。作为一种面向未来的新型学习范式，“智慧学习”蓄聚着聪慧、敏捷、新颖、灵活、轻巧、智能、时尚等“文化信念”。它主张要为学习者提供人性化境脉、丰富的活动支架和顺手的工具终端，支持个性化定制，鼓励自我积极参与。它是知识经济时代对“以学习者为中心”、“自主与协作学习”和“利用技术促进学习者智慧发展”思想的最新注解（“秀外慧中”之喻）。

“智慧学习”使人们将更多精力聚集于学习主题，默会地借助各种智能终端设备，无缝接入移动的泛在学习空间，灵活定制和透明访问最适宜、最便捷的资源服务，实现自我导向的主动学习。学习者全力关注的是学习目标和任务本身而非外在的学习设备或学习环境。只有这样，学习者才能成为学习舞台上的“主演”。同时，从技术架构的学习生态来看，即便种种技术设备可能分布于不同的生态位（Niche），但由于技术不能完全代替人类思维活动，因此它无法取代学习者的主体地位，因此只能扮演“暗”中相“助”的角色。技术对人而言，会是一种角色，甚至不用让学习者注意到；技术会成为一种自然存在，不再增加学习者的认知负担[46]。智慧学习支持多模态情境觉知，能够及时捕捉完整学习历程中动态生成的重要数据，在对学习者相关数据（静态的或动态的）进行智能分析基础上，有针对性地配送个性化学习服务，并提出相应的学习策略与建议。可见，技术的“助力”作用十分重要、不可或缺。要设法保持人―技术环境之间良性互动，“快捷、灵巧、恰好”地运用技术设备和学习环境，培养勇于创新、善于合作、敏于变通、心智健全的智慧型、实践型人才。

（二）新兴技术设备的全面渗透助推学习技术的整体变革

“学习技术”（LT，Learning Technologies）是指在各个领域或境脉中，用于促进人类学习的技术[47]。它是为了增强教学、学习和评估的技术应用。它包括计算机辅助学习、多媒体资源、网络应用、通讯系统、人机交互等，用它们来支持学习[48]。

随着新兴技术和设备的不断涌现及其向学习领域的全面渗透，必将引发一系列争论与思考，其中不乏触及学习技术本质的问题。某种新兴技术的优势是什么？如何利用这些优势？它适用于哪些学习情境？最佳实践案例是如何展开的？学习者需要具备哪些能力才能用好这种新技术？若想准确回应这些问题，需要从整体角度和关系角度对各种先进技术进行方案设计、系统部署、学习应用、运维管理和绩效评估，必然改变技术支持下的学习路径，助推学习技术的整体变革（而不是局部的、零散的、随意的）。2003年，由斯坦福大学著名学习科学专家Pea带领的工作组向美国国家研究院（NRC，National Research Council）提交的《为了实现教育与学习技术两种转变的规划》的报告中指出这两个转变是：（1）为了美国的每一位学生，要将便宜、快捷、强大的计算机整合到教学中；（2）将“学习科学”（Learning Sciences）中的进展与信息技术能力（IT Capabilities）联合起来，显著地改善学生学习[49]。Pea还提出了“聚合（Convergence）”概念，它是指合并了不同信息通信技术（ICT）的进程。这些技术包括计算、通信、出版、广播媒体、消费类电子产品、摄影、视频和音乐。比如，电脑与电话通讯（Telephony）的“聚合”将会产生像手机一样的轻型设备，它们能够保持恒久连接，功能比今天的PC机更为强大。

如何利用技术构建有效学习环境是学习技术整体变革的重要体现。在美国国家研究院2000年的《人是如何学习的（扩展版）》报告中指出，在构建有效学习环境方面可以：（1）利用视频、演示、模拟以及与具体数据和工作中的科学家（Working Scientist）联网，把现实世界中的问题带进课堂。（2）在他们的理解路径基础上，提供支架以增强学习者的做事能力和推理能力。支架允许学习者参与复杂的认知行为，如科学可视化、基于建模的学习。如果没有技术支持，这是比较困难甚至不可能的。（3）为学习者增加从软件导师、教师和同侪处获取反馈的机会、参与反思自己的学习过程、接受面向进取式修正（Progressive Revision）的指导，改善他们的学习和推理。（4）建立包括教师、管理者、学生、家长和其他感兴趣的学习者在内的地区性和全球性共同体。（5）为教师学习扩增机会，如在线实践共同体、最佳案例研究。[50]

以苹果iPad、三星Galaxy、索尼Tablet S和亚马逊Kindle Fire为代表的平板电脑，融合了智能手机和膝上电脑的特征，可以始终联网并提供丰富的应用（Apps）。比起它的前辈――智能手机，平板电脑拥有更大的屏幕、更高分辨率和更丰富的“基于手势的界面”。对任何人而言，平板电脑都易于使用、视觉冲击力强、高度移动性，因而可作为分享内容、视频、图片和演示文件的理想工具[51]。平板电脑更像是一个便携式的个性化学习环境，用户可以无缝地加载成套的应用程序及其所选内容。

（三）智能学习环境为智慧学习提供最为重要的技术支撑

智能学习环境是以先进的学习（如学习心理、学习科学）、教学（如建构主义教学观、学习环境设计理论）、管理（如知识管理）、利用（如可用性工程、人因工程）的思想和理论为指导，以适当的（现代）信息技术、学习工具、学习资源和学习活动为支撑，通过对“情境觉知”中获得的新数据（如环境信息、设备信息、用户信息等）、学习过程中生成的新数据（如案例、讨论主题、论坛跟帖、博文、微博信息等）以及系统数据库中原始数据信息（如用户信息、课程信息等）进行科学分析和数据挖掘，能够识别学习者特性（如学习能力、认知风格、学习偏好等）和学习情境，灵活生成最佳适配的学习任务和活动，引导和帮助学习者进行正确决策（如提供适当决策或决策选择方案），有效促进智慧能力发展和智慧行动出现的新型学习环境[52]。例如，在智能计算环境中，任何人在任何时候都可以使用那些嵌入在公共环境中任何地方的计算机，通过无线通信技术和移动设备连接上任意一台计算机来访问网络。同样，计算机和智能设备也能识别他们的行为，并根据用户所处的环境、移动终端的性能和网络带宽等提供多样化的服务。

从实践层面看，“电子书包”可作为智能学习环境的重要代表。电子书包并非单指学习机、手机、笔记本、电子阅读器等硬件产品，而是包含着学习资源、学习工具、服务平台和智能终端的完整体系。电子书包作为云端个人学习环境，重在实现学生对资源、工具和服务的个性化订阅；实现资源、工具和服务向学生的推送[53]。学习者可以借助无缝接入的任何智能终端，随时、随地、随需地访问“信息空间”中的相关资源，灵活选择和定制网络服务，主动参与问题定义、形成方案和实践体验的完整学习过程。

（四）促进学习者智慧能力发展和智慧行为出现是智慧学习的创新性目标之一

就“智慧”而言，至今难以取得较为一致的定义。但是，如果我们将智慧解构到不同的专业应用领域中，就可较好地揭示“智慧”的多个构面。在某一领域中，如果具有完整的“可预知、可达成、可定义”的三项能力，就说拥有该领域的智慧[54]。美国著名心理学家Sternberg在其“实践智力”的基础上引申出“智慧”概念。他认为，智慧（Wisdom）是指：为了在对环境境脉（Environmental Contexts）的三种反应（适应和塑造现有的以及选择新的环境境脉）中取得平衡，以获得共同助益（Common Good）的价值观为中介，通过平衡个体内部的（Intrapersonal）、个体之间的（Interpersonal）、个体之外的（Extrapersonal）短期或长期利益，而对默会知识（Tacit Knowledge）的应用。[55]在综合国内外文化语境差异的基础上，祝智庭等人认为：智慧是一种高阶思维能力和复杂问题解决能力；智慧的精神内核是伦理道德和价值认同；智慧是面向实践的，强调文化、认知、体验、行为的圆融统整。[56]

如何利用先进技术有效促进学习者实践创新能力、社会协作能力、机智反应能力和良好伦理道德等方面的和谐发展日益成为学界的关注热点。著名科学家钱学森早在1997年开始倡导“大成智慧学”，其英译名称为“Science of Wisdom in Cyberspace”。他强调“大成智慧”的特点是沉浸在广阔的信息空间里所形成的网络智慧；“大成智慧”是在知识爆炸、信息如潮的时代里所需要的新型的思维方式和思维体系[57]。他认为，“智慧”由“量智”和“性智”组成，须臾不可分离。从思维方式来看，“量智”与“性智”都是逻辑思维与形象思维的“结合体”，但前者倾向于逻辑思维方式，后者倾向于形象思维方式。随着技术设备逐步迈向智能化、泛在化、感知化，智能终端和泛在网络的计算速度与精度远胜于人脑，因而比较善于分担“量智”工作，但对于“只可意会，难以言传”的默会知识，或者需要运用形象思维、求异思维、直觉、灵感进行创造性工作时，它们却显得“疲软乏力”，难以表现出“性智”能力。因而，要“充分利用计算机、信息网络，人―机结合优势互补的长处，使人能够不断及时获得和集成广泛而新鲜的知识、信息与智慧，从而迅速提高人的智能，培养创新的能力”[58]。这里足见钱老预见到信息化对智慧发展的关键作用。

“聪慧（Smartness）”似乎成为当代教学的追求之一。机智就是要比他人更加迅捷和机灵（Cleaver），它意味着效率和巧妙（Efficiency and Cunning），而不是深思熟虑（Deliberation）。机智的学习者会选用工具，付出最少的努力、以讨巧或愉悦（Ingenuity or Enjoyment）的方式完成大量工作[59]。既然，“人的智慧不只来自于人脑，还有计算机和信息网络，是人机结合的智慧”[60]，那么，智慧学习就有理由将“合理有效地利用智能技术促进学习者智慧能力发展和智慧行为出现”作为其创新性目标之一。Prensky的“数字智慧”就是一个很好的例子。Koo就曾指出，“Smart”一词除了包含“智能设备”和“个性化学习服务”之外，还包含学习者的“聪慧”，即关注造就“聪慧的学习者”。[61]如果“聪慧”成为一个重要约定（Important Agreed）的教育目标，使用移动设备支持自我导向学习，似乎是实现该目标最有前途的方式[62]。反过来，作为机智聪慧的学习者，他们学习目标明确、价值取向正确、感知思维敏锐、学习手段灵活、行动反应迅捷，他们可以“透明”地活用各种先进设备和技术，能够实时监控自己的学习过程并根据学习情境变化随之作出明智的反应。正是因为大脑具有巨大可塑性，数字技术才足以增强我们的心智，通向更大的智慧。反之，对于未予增强的人来说，他们的感知有限，并受到人类大脑处理能力和功能的限制。因此，如何高效便捷地“善用”技术以促进学习者智慧发展理应成为智慧学习的又一关注热点。

（五）混合式学习共同体为智慧学习提供社会智力与情感支持

学习是发生在一定社会文化情境中的个体建构、实践参与和社会交往的过程。社会性、情境性、实践性、共享性和默会性是当代学习的本质特征。“学习共同体”是指分享着共同的情感、价值观和信念的群体，他们习惯性地一起积极参与相互学习。学习共同体大致可分为虚拟/在线学习共同体（Virtual Learning Community）、真实/离线学习共同体（Real-world Learning Community）和混合学习共同体（HLC，Hybrid Learning Community）等三大类。虚拟学习共同体的社会交互主要发生在技术架构的虚拟信息空间之中，人们主要借助数字技术访问网络空间的信息资源开展互动学习；真实学习共同体的社会交互主要发生在真实的物理环境中的面对面会话交流过程中，主要借助语言、动作、观察等模拟技术来增强学习，因而也被称作面对面学习共同体。虚拟学习共同体的主要优点是容易跨越时空界限、共享信息资源、开展远程会话与协作，主要缺点是缺少情感支持和深入互动，难于建立身份、信任和声誉的验证程序（Authentication Procedures）。真实学习共同体的优缺点则与之基本相反。因此，混合式学习共同体是将传统面对面学习共同体与在线学习共同体有机结合，旨在促进优势互补、消除不足，充分发挥HLC的灵活性、适应性和协同性，为智慧学习提供重要的社会智力与情感支持。比如，HLC丰富了他们感兴趣领域的境脉；吸收更宽更广的专长知识；允许新成员与更有经验、更加高级的教师和专家建立联系；学习者与学习者之间、学习者与环境之间的频繁互动，使他们能迅速应对不可预知、不常碰见的请求；对如何处置专长领域中的议题获得直觉性理解（Intuitive Understanding）。

五、未来展望

“智慧学习”，作为一种面向21世纪的新型学习范式，是知识爆炸、技术发展和学习需求共同助推的结果。它体现了聪慧、机智、敏捷、灵活、精巧、智能、时尚等“文化信念”，希冀借助多种智能技术在情境觉知、智能分析、辅助决策和学习服务等方面的优势，让学习者能够将有限的注意力和绝大部分心理资源投入学习活动与任务之中，引导学习者作出深度思考、社会协商、明智决策、科学实践和批判反思。

韩国制定了振兴（Vitalize）“智慧学习”国家战略，目前已进入实践阶段[63]。近些年，韩国MEST任命了大批“泛在学习研究学校”，并在u-Learning研究学校行动成果的基础上，提出了振兴“智慧学习”的途径。台湾地区的K12教育中，正在利用移动型智能设备，如SmartPhone、PDA、iPad，大力开展“情境感知的泛在学习”（Context-Aware u-Learning），其核心理念与“智慧学习”基本一致。

“智慧学习”的未来发展之路，将重点围绕“学习实践与创新应用（智能设备技术和社会网络服务的有效结合）”、“情境觉知与智能分析”和“资源服务的用户定制”等三个方面展开。首先，“智慧学习”要瞄准“学习实践与创新应用”这一目标不动摇。目前，“应用驱动，共建共享”是我国《教育信息化十年发展规划》的基本工作方针之一。只有将先进技术植根于学习实践和教学应用的沃土之中，切实改善学习者的思维品质，提高复杂情境下的处置力、应变力和适应力，不断创新学习流程和学习模式（特别是社会协作学习、认知学徒制等），提高技术设备的应用水平，智慧学习才能获得强劲的生命力。其次，智能设备和各种传感器要能主动感知情境信息，如学习者信息、环境信息、知识信息等，并利用多源数据进行智能分析。智能分析是对系统原始数据和最新采集或生成数据进行数据挖掘，发现数据背后潜在的“意义模式”，并给出合理解释或建议。技术系统的感知类似于“输入”，智能分析类似于“内部信息加工”，而反馈建议相当于“输出”。学习者接收到技术系统的“输出”，结合自己的经验体会，最终作出明智的决策和行动。由于智能终端小巧便捷、自然舒适，学习者可能默会或透明地使用它而不至于分心。因而在最大程度上确保决策行动的敏捷性、灵活性、高效性。比如，学习者将RFID标签粘贴在真实对象后对其标注和共享。利用RFID阅读器，对学习者周围的对象进行检测，即刻为学习者提供情境中的正确信息[64]。第三，“智慧学习”范式提供了一种定制化服务，学习者可以随意选择定制与自己学习相关的资源与服务，最大限度满足个人需求、认知风格和能力水平。由于传统教育通常难于做到教学的个体化（Individually），因而“定制学习”凸显了“智慧学习”的独特优势，让学习动机倍增并更加持久。

“智慧学习”具体较为广泛的应用前景。Kaur指出，在远距离学习方式中，智慧学习的当前趋势有：播客（Podcasts）、移动学习、非正规学习、云计算、社交游戏、智能。[65]智能技术环境能为学习者提供人性化境脉、丰富的活动支架和顺手的工具终端，支持个性化定制，鼓励自我积极参与。正因如此，学习者才会成为知识的创造者，而非搬运工！

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