基于知识维度的泛在学习资源库研究初探

「摘要」：泛在学习是一种新的独立自主的学习方式，学习者根据自己的需要获取学习资源进行学习。所以学习资源显得尤其重要，好的学习资源能有效的帮助学习者进行学习。从不同的知识维度对学习资源的分类有所不同，下文通过分析泛在学习的特征，用布卢姆的知识维度分类法来划分泛在学习环境下学习资源的类别，为泛在学习环境下学习资源库提供从理论到实践的可行性意见。

「关键词」：知识维度；泛在学习；学习资源库

「中图分类号」：G434 「文献标识码」：A

引言

随着经济的发展社会在不断的进步，人们的生活水平在不断的提高，学习方式也在不断的改变着，传统的集中统一面授到远程学习、数字化学习（E-Learning）、移动学习（M-Learning），而后又因泛在计算的提出而出现新的学习模式——泛在学习（U-Learning）。新技术的出现，如3G通讯技术、微电子技术和网络技术高速发展，互联网、高性能计算机、大型数据库、传感器、具有移动计算功能的移动终端已经融合成一个无处不在的网络，这就是所谓的泛在网络（Ubiquitous Network）。泛在网络的出现与智能终端的出现为泛在学习提供了物质基础。

在教育领域引入泛在计算技术，随之带来了泛在学习的概念，即ubiquitous learning，也称为u-learning.可从广义和狭义两个角度进行认为：广义上讲，学习本身是泛在（无处不在）的：学习的发生无处不在；学习的需求无处不在；学习资源无处不在，然而无处不在的学习并不一定能无处不在地得到学习支持，无处不在的学习并不一定能无处不在地产生相应的学习效果 .从狭义角度指将泛在计算技术应用于学习领域的学习，即在合适的地方、合适的时间，根据学习者的一些学习信息和特性（比如学习者在哪学习，什么时候学习，什么样的学习资源和学习服务是对学习者有效的，有哪些协作者可以满足学习者的需求等等）为学习者提供直观的学习支持 .本文所指的是狭义的泛在学习，这些学习信息就是指学习资源，学习者要提高学习效率，首先要保证学习资源质量。

现在网络上有许多的学习资源，学习者可在任何时间、任何地方通过相关媒体设备获取信息进行学习。但一方面信息是有限的，不是说只要是学习者想要学习的知识都已有存储，学习者利用设备就可获取；另一方面是泛滥的，我们在查找时，出现很多关于此的信息，且表述方式多种多样，初学者不知道要怎么去取舍。这样的环境下，为泛在学习提供的学习资源的特点有以下几点：资源分散；交互性差；资源粒度过大；不支持个性化学习；没有统一的标准来建立知识库等等 .泛在学习对学习资源提出了新的需求和新中的挑战，建立泛在学习资源库需要考虑这个库中需要存储几种学习资源，每种学习资源又将按照什么样的知识维度来划分比较方便学习者学习，这些学习资源粒度划分等问题。而每一种学习资源知识维度划分将是整个资源建设的重点。

一 泛在学习的特征

有关泛在学习的特点，有不少学者对它进行了归纳总结。如Chen和Kao（2002）指出泛在学习的特点有：永久性、可获取性、即时性、交互性和教学行为的场景性，后来Bomsdorf（2005）在此基础上增加了"适应性"特点。

泛在学习的永久性（Permanency）：学习者不会失去学习成果，除非他们故意删除。所有学生学习的过程都会被不间断的记录下来，最终达到永久记忆的结果。

泛在学习的可获取性（Accessibility）：学习者可以在任何地方，任何时间，任何时候搜索到他们所需要的文档、数据和视频等等各种学习信息。这些信息是根据学习都本身的需求来提供的，达到学习是种自我导向的过程，有自主学习的意义在其中，这样学生可以记忆更清楚。

泛在学习的即时性（Immediacy）：不管学习者在哪里，都可以即时地获取信息。因此学习者可以迅速地解决问题，或者他们可以记录问题，并在事后寻找答案。

泛在学习的交互性（Interactivity）：学习者可以利用终端同步或异步地与专家、教师或学习伙伴进行同步或异步的交互。也可以随时随地地直接从泛在环境中获取信息。因此，专家成为更易接近的资源，而知识也可以得到更有效的利用。

泛在学习的教学行为的场景性（Situating of instructional activities）：学习可以融入学习者的日常生活中。学习者所遇到的问题或所需的知识可以以自然有效的方式被呈现出来。学习者可以体验真实的学习环境，学习进程是无缝变换的且没有被学习者察觉，这会帮助学习者更好地学习，更有利于学生掌握所学的知识点。

泛在学习的适应性（Adaptability）：泛在学习意味着任何人，在任何地方，任何时间，都可能获取自己所需要的学习信息和学习支持，这样学习者能更快更好的适应新环境、新学习内容、学习方法等，从而轻松地完成学习任务。

二、泛在学习下学习资源库设计的特点

对泛在学习特征的分析，我们知道泛在学习有永久性、可获取性、即时性、交互性、教学行为的场景性和适应性。泛在学习环境下学习资源的创建也应该尽最大的努力，让这些学习资源符合泛在学习的特征。要使这些学习资源适合泛在学习，在设计学习资源库时应具有以下特点：

1、存储海量化、管理智能化：泛在学习环境下的学习资源包括大量视、音频数据，需要海量的存储设备，一般是大容量的磁盘阵列或者光盘库，通过大型数据库管理，可以实现快速的查询和检索。

2、开放性。这些学习资源是为泛在学习服务的，开放才能为更多的学习者提供服务。以后的学习资源也可以自动生成，学习者根据学习结果增加学习资料，不断更新这个学习资源库。

3、智能性。未来的教学资源具有高度智能性，可以根据用户学习记录动态调整学习内容的呈现顺序以及反馈信息等，还可以通过服务接口自动搜集发现知识网络中的相似知识点，并能够根据用户的不同需求实现学习内容的重组。

4、学习资源结构的动态性：对于各种学习资源，用户可以按照自己的目的和认知特征重新组织信息，增加、删除或修改节点，重新建立链。

5、交互性：交互性是新一代以"学"为中心的学习资源的核心特征，也是有别于传统信息交流媒体的主要特点之一。传统信息交流媒体只能单向地、被动地传播信息，而交互性的信息化学习资源则可以实现人对信息的主动选择和控制。

三 泛在学习环境下学习资源的分类

泛在学习环境是一个泛在的环境，它所指的环境是指我们现在生活的大环境，可以随时随地的利用智能终端与泛在网络来获取所需要的学习资源进行学习的学习环境。学习资源是指在学习过程中所用到的资源。这些资源是教学过程中的学习资源，它包含的范围及其的广泛，只要是我们所想学习知识所需要的学习资源都包括。此文中我们将学习资源定位于要获得知识时所需要的资源。在这样的情况下学习资源也是多种多样，所包含的内容也是极其丰富的。泛在学习环境下学习资源的分类也将会有多种，而我们建立这个分类是为了在建立学习资源库时便于知识的分类、组织、整合，方便资源的创建、存储与提取。而且这些资源不只为在校的学习者提供资源，也为社会上的学习者提供学习资源。据此我们将这些资源按修订办法将布卢姆原有分类中"知识"类别中的具体指标单列为一个维度，同时依据教育心理学研究的新进展，增加了元认知知识。所以，修订分类中的知识维度有四种水平，依次是事实性知识，概念性知识，程序性知识和元认知知识，具体共有11种子类别 .其具体内容如下表1所示：

表1布卢姆原有分类加元认知知识的分类

四、创建泛在学习环境下的学习资源库

目前泛在学习环境下学习资源的形式表现得比较零、散、乱，没有一个统一的学习资源库，也没有什么标准可以遵循。而要发挥好泛在学习环境下的学习效率，学习资源库是必不可少的，而且起着决定性的作用。由此可以看出，要实现泛在学习，建立学习资源库是势在必行的。怎样在泛在学习环境下创建出优质的学习资源库呢？根据对泛在学习环境下学习资源特征的分析，得出建立泛在学习环境下学习资源库应该考虑以下几个方面。

1）用科学的方法将这些资源分类。

科学合理的方法将这些资源进行有效的分类，使这些资源分门别类的存储在数据库中。便于学习者使用时查找，而且要实现查重功能，在建设资源的过程中，系统发现有重复的内容，即进行比较来进行存储更优质的资源。这样分门别类的存储在系统中，如果学习者提供学习资源时，这些学习资源将按照其类别进行存储到所属类别，这样就方便系统进行查找，缩小查找范围而缩短查找时间，提高其效率。这些资源按其类别分门别类的存储在系统中，有个好处，解决资源零、散、乱的问题。使这些资源更加有逻辑性、规范性。

2）学习资源粒度大小要科学划分。

泛在学习的过程中学习者是按照自己的需要查找学习资源进行学习的，这些学习资源是一个个学习片段，学习片段是泛在学习的基本单元，怎样划分这这些资源，显得无比的重要。学习片段粒度的大小决定了学习资源的 可重用性，粒度越小，可重用性越好，但是颗粒度过小，也会带来元数据标识困难，搜索不便问题。这些学习资源的颗粒要根据不同资源特性进行分颗粒度，使分成来的学习片段能满足泛在学习的需求。

3）学习资源中学习片段间逻辑聚合性。

我们知道在学习的过程是不断发现问题解决问题的过程，我们在泛在学习环境下学习，其实就是先发现了问题，要解决我们所发现的问题而进行学习的过程。但当我们在解决这个问题的过程也可能会发现其他的问题而要我们去解决，就产生了学习片段间的逻辑聚合问题。而且我们在学习了这个知识片段后，下一个知识片段怎么选择也是重要的，这些学习片段组合在一起符合我们的认知结构就会使我们学习到知识，否则将不能真正的学习到知识。

4）支持各种性质的学习资源检测与共享。

通过对学习资源的分析，我们知道学习资源的类别特别的多，从不同的角度分类方式也会不同。而知识本身的分类也是多种多样的，按修改布卢姆的分类，分为四类，每类知识都有其各自的特性。学习者在学习的过程中，会通过笔记、添加注释、与他人交互等方式产生大量的生成性和过程性的信息，这些将是学习者所学到的知识，如果他将这些资源共享到这个数据库中，也是一种新的学习资源，要求这些资源可以被检测、添加到已有的知识片段中，形成过程性信息的共享。

5）支持学习对学习资源的贡献。

这个世界的知识是多种多样的，要想一次性的将知识全部存储在其中是不可能实现的，况且我们生活的世界也在不断的发展变化着，随时都有新事物的产生，这些也将是我们学习的对像。而这些新知识不可能在建资源时就能将其考虑在其中，需要学习者进行补充。已有的学习片段也不是最好的，当学习者对某个知识点进行学习后，可能发现这个学习片段的不足，可以对其进行改造。而且有许多知识是隐性知识，即我们所说的："只可意会，不可言传"，但当学习者通过学习后可根据自己的理解对其描述，来帮助以后的学习者进行学习，来添加这些隐性知识。

6）支持智能快速检索学习资源。

泛在学习有个特点就是可获取性，这就要求在泛在学习的环境下学习者能够获取学习者所想要的学习资源。这就对检索质量和效率提出了更高要求。学习者要在有限的时间内查找到自己所想要的有效资源进行学习。

7）支持学习资源的自动更新与优化排序。

我们知道这个世界是千变万化的世界，随时都会有新事物的产生，旧事物的灭亡。在这个资源库中就要求学习资源的更新，即将新的学习资源加入其中，不是事实的知识删除。优化排序就是要将优质的资源排列到前边，保证最优质的学习资源被首先访问到。提高学习者的学习效率。

8）学习资源能在各种终端和异构平台之间的连通互换。

在泛在学习环境下学习者所用的终端是不同的、使用的平台也是不同的，要实现真正的泛在学习，就要解决这些问题。这些不同的平台之间能兼容，在不同的平台上都能使用。而分布式网络存储是海量资源的存储模式。物理空间中存在无数的资源存储结点。这些资源结点通过无处不在的通讯网络建立链接，构建成一个无限大的资源智能网络空间。实现真正的无处不在的泛在学习。

五、结束语

目前各种学习资源也在不断的建设过程中，但没有根据一个统一的标准来进行建设，致使各种资源的利用率不高。各个资源库对资源的分类也不同，但对同一类型的知识点用布卢姆的分类方法比较合适，它能将一个知识分为不同的知识，这些类别的知识也能包括我们学习者所学的全部知识，而且按照这各分类方法符合我们的认知过程，能更好的提高我们学习效率。

参考文献

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The ubiquitous learning repository of the knowledge-based dimension Wang Yi Guang， Su Yan， Chen Lei（Yunnan University，Kunming， Yunnan Province650091）

Abstract： ubiquitous learning is a new independent learning， learners according to their needs access to learning resources， learning. Learning resources is particularly important， good learning resources can effectively help learners learn. There are different classifications from different knowledge dimensions of learning resources pision below by analyzing the characteristics of ubiquitous learning， Bloom knowledge dimension taxonomy to pide class pan-learning resources in the learning environment， the ubiquitous learning environment learning Resource library offers views of feasibility from theory to practice. Keywords： knowledge dimension， ubiquitous learning， learning resource library