远程教育适应学习需求变化的策略

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摘要:互联网的发展和快节奏的生活改变了人们的生活方式，深刻地影响着人们的学习方式。时时处处的学习需求、协作化的工作方式、海量的数据信息等环境变化促使学习方式产生新的变革。远程教育要增强学习资源的搜索能力，强化多样性资源的提供能力，促使教育资源与服务的适应性整合，以此适应学习需求的变化与发展。

关键词:远程教育；学习需求；变化；策略

在传统教育中，学校、图书馆等是人们学习知识、开展学术活动的基地，人们的知识体系是按照学科的分类和认知逻辑而精心组织起来的，一个一个知识点之间存在某种内在的逻辑关系，层次分明，条理清晰，无论是面对面的课堂教学还是非实时的远程教育，学习就这样按部就班的开展。然而，互联网的发展和快节奏的生活改变了人们的生活方式，深刻影响着人们的学习方式。时间的碎片化就是一个重要的特征，一般的人员很难再像从前一样抽出大段的时间专门用于学习和研究工作。因此，微博、微信、文化快餐、移动学习等即时学习的方式应运而生，现代信息技术使得学习也变得碎片化。而且，随着社会网络和开放式出版等新的学术活动形式的出现，使得无论是教育工作者还是学习者都越来越容易在自己的设备上通过浏览器获取所需的知识和内容。个人的数字媒介素养越来越成为一项重要的技能。特别是在大数据时代的背景下，原有的传统数据实证研究方式将发生变革，从前无法收集或不能分析的数据在新的技术手段下，可以按着期望处理。各种数字化设备不仅能够跨平台地播放数字媒介，还能够详细地记录学习者的学习过程，获得丰富多样的学习过程性基础数据。教育工作者和研究人员通过数据挖掘、数据分析等技术手段将使原本毫无联系的数据呈现出不可预期的惊人结果。在关注技术发展改变远程教育环境的同时，我们也不能忽略学习建构过程中情境、交流等因素的重要作用。在传统的远程教育过程中，确实存在忽视教学之中的情感因素和人文关怀，不太关注教授者和接受者之间的情感诉求。而在现实工作和生活中，交流与合作却越来越成为工作的重要内容和方式，交流与合作之间相互促进，帮助人们更好地达成诉求和愿望。出于教育教学的根本目的，远程教育在重视实用性教学的过程中更要重视学习情境的适应度，以增加教授者与学习者之间以及不同学习者之间的交流。只有通过更多的共享和交互，远程教育才能有效地满足人们日益变化的学习要求。

一、学习需求的变化特征

1.在任何时间、地点都可以学习与研究

学习是未来人们的基本生活方式，更是安身立命的根本。人们期望能够更好地学习，能够摆脱时间、空间的束缚，在碎片化的时间中获得更多的知识和技能。一方面，人们的生活越来越忙碌，任何学习者都必须平衡好学习、工作、家庭之间的关系，而且学生的流动性也将越来越大。这不仅是交通工具的发展所带来的影响，更重要的是信息技术使得人们能够获得更为广泛的交际网络。每一位学习者都希望能够甩掉学习和工作之间的艰难抉择，希望能够通过网络，轻松、快捷、及时地访问信息，以及获取工具、资源和最新的分析评论。另一方面，互联网以一种超链接的方式将各种各样的信息、知识点连接起来，形成了错综复杂的多维网状知识链结构。而且，日渐丰富的数字云和各式各样的移动互联网络也在不断提升人们的学习预期，使得非正式学习的机会变得十分丰富。丰富的学习机会和便捷的移动学习体验，最大限度地满足了人们的学习需求。

2.工作方式的协作化促使情境学习发展

随着全球化进程的加速发展，任何一个企业雇主都将协作视为一个关键的技能。无论在工作中或是学校里，个人力量的高低不在成为人们关注的焦点，转而关注集体智慧。基于云的信息技术和服务被越来越多地应用于日常的生活中，并得到了人们的普遍接受，工作的成果、学习的记录以及资料的备份等数据信息存储在哪里已经不十分重要了，因为无论我们身在何处、用何种设备，只要有移动互联网络的支持，我们都能够方便地得到我们想要的信息。特别是移动设备等技术在高等教育领域的使用，使得教育工作者可以利用学生已经熟悉的工作来建立课程与真实生活之间的联系，帮助学生将课程材料与自己的生活、周边的社区以及整个世界联系起来，让他们更加兴奋地投入到学科问题之中，让学习活动更为有趣。随之而改变的是，教育工作者对学生的评价也不仅仅是根据他们最终的学习结果，而是结合了小组协作的综合评价。通过小组或团队的形式学习，小组协作活动中的学习者可以将其在学习过程中探索、发现的信息和学习材料与小组中的其它成员共享，甚至可以同其它组或全班同学共享。［1］在很多情况下，网络协作被认为是引起学习活动组织方式变化最为关键的因素。

3.海量信息数据推动学习变革成为可能

大数据﹙BigData﹚形象地描述了信息时代海量数据的现状。大数据的到来，并非源于我们的电脑存储变大了，而是信息处理能力更强了———可以更快、更多地大规模处理数据。大数据与传统数据分析的区别在于我们对于数据的理解更为深刻，对于数据的获取更为直接，对于数据的来源更加信籁。［2］在数字媒介素养的重要性成为人们广泛共识的当下，无论身在何处，都能通过网络获得想要的学习资源。同时，使用的设备和应用也会记录下使用的全过程。由此，许多曾经不被人们重视，或是由于缺乏收集方法和渠道，或没有适合的分析技术能处理的信息数据，现在或者不久的将来都可以作为数据而被记录下来并得到深度、正确的解析。对于普通学生来说，可供分析的数据不再局限于个人信息、教师情况、学习成绩、生理情况等传统数据，而是要包括学习全过程中的任何相关、非相关信息，包括学习过程中的表情状态、学习间断情况、每个问题的思考作答时间、同学之间的交流活动等情况，通过分类、标签和量化形成可供分析的数据。教育领域的大数据将以微观分析、个体观察为主，以过程性、及时性的行为和现象为基础，帮助调整教育行为，实施个性化教育。

二、学习方式的新变革

1.化整为零式的学习

时间的碎片化和学习的预期使得人们必须学会在原有的知识体系基础上，根据自身需要对碎片化的知识进行加工和整理，形成个性化的新的知识体系。这样的学习方式打破了传统的从学习、到实践、再创新的三段式学习，而是将三个阶段合并为一个阶段。这就意味着未来学习过程本身就是对原有知识体系的建构和重构的过程；是对现有的完整性知识体系进行拆解，通过互联网及纸媒等知识媒介，按照个人学习的知识需要进行加工整理，实现具有创新性的意义建构；是一种对完整知识体系化整为零式的即时学习。根据建构主义学习理论﹙constructivism﹚，移动互联网环境下的化整为零式学习基本包括三个阶段：根据个人的学习需要和过去的经验，通过网络、时时处处地搜索并获取原始信息和知识碎片，以保持对特定学习需求和学习目标的持续兴奋；当知识和信息的积累到一定程度，开始同自身原有知识体系建立联系，也就是知识片段的个人化过程；经过个人化初步建构的知识片段将会与原有知识体系进行深度的碰撞，如果能够融入整个知识体系中，新的知识片段将被原有知识体系所接纳，反之，新的知识片段将处于游离状态，等待新的知识构建过程。在移动互联环境下，信息超载的问题和学习环境的不确定性将提高人们搜索信息和知识的难度，同时学习的及时性和高效性也对最终的学习建构提出更高的要求。人们需要面对前后两面的双重压力，因此，学习资源的有效性、资源选择的准确性对于最终的知识创造结果产生重要的影响。

2.源于现实情境的学习

学习不仅是一个个体的意义建构过程，更是一次以差异化资源为中心的社会实践过程。知识的社会性和情境性特征显现了对话作为学习本质属性的重要作用，学习过程中所经历的过程就是广泛的社会协作和协商。知识本身以及学习者自身的认识和角色形成都是在学习者和学习情境的交互、学习者之间的互动过程中所形成的。简单地说，就是要在适合的应用情境中学习知识和技能，是一种情境学习的方式。学习情境的创设要使学习者的身份和角色意识、完整的生活经验、以及认知性任务重新回归到真实的、融合的状态，力图解决传统学校和远程学习过程中学习的去自我、去情境的顽疾。情境学习应该包括物理现实情境和社会心理情境，一个是客观状态，即呈现学习的客观情境；另一个是心理状态，即个体面临的外部社会刺激与已有的知识结构差异。［3］情境对于学习成效具有重要的影响。当外部社会刺激与个体原有知识结构接近，并能够提供适合的学习方式和方法，学习的过程就容易被个体所接受，学习的效果就越容易呈现。因此，在学习情境的创设过程中，不仅要充分体现明确的目标、真实的模拟和充分的交互以外，更为重要的是强调情境的冲突性和多样性。一方面，只有新的学习刺激与学习个体原有知识之间存在差异或冲突时，学习者的兴趣才能真正地被激发，学习兴趣和学习愿望才能会表现出来。要充分考虑学习刺激的隐含状态，又要考虑学习者现有的认知水平和能力，激发学习者探究的积极性。另一方面，不同学习者的学习背景、个性风格等条件各不相同，学习的经验也是千差万别，对于相同的学习刺激会呈现不同的反映，因此，学习的情境要追求多样化的发展，尽量满足学习者的个性化、多样化学习需求。

3.面向独立个体的学习

加涅的信息加工学习论认为教育者要重视学生的认知模式选择和信息处理能力，重视个人的知识学习过程，需要激发学生进行前期回忆，帮助学生做好学习的心理准备，提供直接且适当的学习刺激，时刻准备接受学生的学习反馈。但这些方面，在传统教育中单靠教师一人的力量是很难真正实现的，任何一个教师只能提供整个班级宏观上的适应性教学。而在大数据时代，这些想法却都能够得到实践。因为，每一位学生的学习过程都会被记录并数据化，并且通过优化的教育辅助程序向教师发出提醒，告知学生的前期学习过程和成果，帮助教师激发学生的学习回忆。而且，这样的回忆还是唯一的，具有很强的针对性。在这样的基础上，教师就可以帮助学生从心理上做好接受新知识、新信息的准备，使学生在学习时具有接受知识刺激的倾向。一旦学生回忆和准备完成，教师将根据学生的前期知识积累和准备情况，以具有针对性的刺激直接引导学生开展学习行动。学生的学习反馈则会更加及时和个性化。教师接受反馈的形式将从传统的作业批改转变为实时的数据库指导和管理，及时地指导学生进行下一项活动，强化学习目的，提高学习效率。例如，甲同学做对了第3题，答题平台系统马上会给以提示，可以跳过第4题和第5题。因为，做对第3题的学生几乎不可能做错第4题与第5题，再做这些题目是简单重复、浪费时间。大数据将帮助我们找到影响教育成果的真正因素或者主要因素，更加了解学生的真实情况，个性化的针对性教育将成为现实。

三、适应学习新需求的远程教育策略

1.通过搜索促进碎片化学习资源的有效获取与利用

基于构建主义学习理论，人们无处不在的学习状态和化整为零的学习方式对远程教育提出了新的发展要求。首先，远程教育要在教学过程中突出信息搜索、匹配选择和思考建构的能力，特别是搜索和选择的能力经常会被教育者所忽略。其实，搜索并不像人们想象的那么简单，要对搜索涉及的关键词、搜索工具、数据库功能等方面有全面的了解和认真的训练才能准确、高效地完成。而选择则更难，需要培养学生对事物的敏感度和洞察力，能够根据自身的知识积累，准确地获得自己想要的知识片段和信息。其次，远程教育者要提供适合移动信息技术的应用程序。随着移动互联技术、云计算的逐步推广和普及，人们需要的学习已不仅是虚拟的、点对点的、实时的教与学，而是随心所欲的求知过程。特别是移动应用和移动设备所带来的教育变革，使得包括远程教育在内的所有教育机构不得不积极应对，开发新的移动教学应用程序。国内外不少大学已经设计和了供学生查看分数、发送校园消息的应用程序，还有的移动应用同数字化图书结合起来，不仅让用户的读书体验如同纸质图书一样，还能通过移动网络等数字化的方式分发课程文档，教育和帮助用户尽快从传统的印刷教材向数字化媒介转变。再次，除了应用程序和移动设备这些软硬件设备外，远程教育机构必须形成自己的优势，适应学习者学习环境的变化，开发和推出能够在不同移动设备上进行学习的碎片化数字学习资源。而不少教育机构也开始借助于平板电脑等移动设备与课程教学整合起来，而且移动设备所具有的功能越来越多，不仅能够有效地支持学习分析的技术数据挖掘，还能够开展基于游戏的学习探索，使学习处于一个非正式的学习环境中，提高学生的参与度，优化学生的学习体验。

2.在虚拟现实中体现远程教育的多样化学习资源

在强调学习情境与学习个体之间的最优配置的过程中，一个不容忽视的因素就是教育者的引导作用。这种引导不仅仅是原有教学过程中的教学、指导和评价等基础教育工作，还要包括情境的设计、学习支持策略等情境教学和丰富的教育资源支持，向学习者提供持续的外部学习刺激和持续学习的资源支持服务。在情境教学方面，远程教育者首先要以丰富的知识内容引导整个学习过程，且将学习内容置于高度情景化的真实情境中，培养学习者的高阶思维能力，保持学习内容的持久性，提高教学质量。在学习者接触情境的过程中，教育者引导学习者观注情境内容所包含的核心元素，并提供支持策略，引导学生充分利用网络及其他学习者等外部社会资源和工具进行学习分析和探究。在不同学习者进行协作学习、解决问题的过程中，教师要给学习群体适当的帮助，并协调好各个小组间的关系。要及时对学习者推理问题提供反馈，充分运用网络进行合理监控，维持学习者的正常学习活动。例如，在SecondLife中的虚拟课堂，当学生克服了技术和使用的困难后，就会表现出一种对社交式学习活动的偏爱，并因在学习过程中和其他人互相交流而获得很大乐趣。［4］在资源提供方面，资源的提供者将不再局限于学校及其教师，将呈现全员性的资源提供模式。任何人、任何机构都可以根据学习者的学习要求，提供适合不同情境下的学习资源。特别是大型开放式网络课程﹙MOOC﹚的兴起，给全球的学习者提供更多的系统学习机会。其中，Coursera、Udacity、edX三大课程提供商的课程全部针对高等教育，并且像真正的大学一样，有一套自己的学习和管理系统。［5］它们的课程都是免费的。丰富开放的教育资源不仅代表着教育资源数量的增加，更将整体提升教育资源的质量，任何学习者都可以通过网络便捷地找到适合自己的学习资源。

3.学习分析技术将促使教育资源与服务的适应性整合

当学生详尽的行为信息和一些非文字化的行为，如在线社交性活动的交互情况、课外活动、参与在线讨论情况等不能直接进行学习评估的活动都被赋予数字化的定义后，学生的学术进展情况、未来的表现以及潜在的问题都可以得到正确的评估。而这些仅仅有了数据的收集工具还远远不够，还需要有数据分析的技术。数据收集与分析技术间的松散式结合共同构成了学习分析技术。学习分析技术将成为教育工作者研究学生个人学习的重要工作。利用丰富的大数据和适当的学习分析技术，教育者能够发现每位学生学习表现背后潜在的学习偏好和模式，再结合学习者的学习进度，配合适当的教育策略和学习资源，就能形成适合特定学生的个性化学习方案。学习分析技术将帮助教师优化教学过程。通过学习分析系统，教师不仅能够获得学习者的行为数据，还能够对学习者的学习需求、学习进展和学习风格等方面进行总体分析，挖掘学习者的学习潜能，优化教学方案。

作者:田楠 单位:天津广播电视大学

参考文献:

［1］汪松.基于RSS的大学生协作学习模式建构与应用研究［D］.广州：华南理工大学，2012：18.

［2］张韫.大数据改变教育写在大数据元年来临之际［J］.上海教育，2013，（10）：8—11.

［3］林枋，成丽娟.情境学习理论支撑下基于问题的网络学习［J］.中国电化教育，2009，（11）：20—22.

［4］敬峰.分布式三维虚拟校园的设计与实现［D］.苏州：苏州大学，2010：10.

［5］胡越.网络公开课对当代知识权力的再平衡［J］.重庆行政（公共论坛），2014，（6）：106—107.