劉紅霞　趙蔚　陳雷

摘 要：研究證明，學(xué)習(xí)風(fēng)格是影響學(xué)習(xí)效果的重要因素。本文對(duì)當(dāng)前多種學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的特點(diǎn)和應(yīng)用情況進(jìn)行了深入分析，選定FSLSM作為自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)風(fēng)格模型，并提出了學(xué)習(xí)風(fēng)格顯性診斷和隱性修正的具體方案，針對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格差異，從學(xué)習(xí)資源的提供、學(xué)習(xí)路徑的安排、自適應(yīng)規(guī)則等方面構(gòu)建出語義網(wǎng)環(huán)境下的自適應(yīng)教學(xué)策略模型。

關(guān)鍵詞：語義網(wǎng)；自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)；學(xué)習(xí)風(fēng)格；教學(xué)策略

中圖分類號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：1673-8454（2014）06-0024-04

研究證明，許多因素包括學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)風(fēng)格等都可以對(duì)學(xué)習(xí)產(chǎn)生影響。主流的課程管理系統(tǒng)大多忽視學(xué)習(xí)者的個(gè)性特征，為其提供同樣的資源和活動(dòng)，也無法根據(jù)學(xué)習(xí)者知識(shí)背景、學(xué)習(xí)結(jié)果的改變而作出智能調(diào)整，大大降低了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的效率。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)（Adaptive Learning System），是針對(duì)個(gè)體學(xué)習(xí)過程中的差異性而提供適合個(gè)體特征的學(xué)習(xí)支持的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠?yàn)閷W(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的資源及學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)策略等。[1]本文主要是對(duì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的教學(xué)策略模型作出詳細(xì)的介紹。該模塊的研究主要涉及以下幾個(gè)問題：

1.采用何種學(xué)習(xí)風(fēng)格模型作為自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)，以及如何選擇或設(shè)計(jì)一個(gè)有效的、定量的學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)量量表；

2.學(xué)習(xí)風(fēng)格的診斷方法、學(xué)習(xí)風(fēng)格中的哪些特征需要被診斷及被適應(yīng)、學(xué)習(xí)行為中的哪些信息可以用于確定學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格；

3.自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)，即基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的自適應(yīng)教學(xué)策略的生成。

一、學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的確定

在測(cè)量學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格之前，要選擇一個(gè)學(xué)習(xí)風(fēng)格模型，并設(shè)計(jì)一個(gè)可供量化的學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)量量表。目前存在多種類型的學(xué)習(xí)風(fēng)格模型，Coffield等人[2]從模型的設(shè)計(jì)角度出發(fā)將學(xué)習(xí)風(fēng)格模型分為五類。第一類主要是將學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好分為四個(gè)模塊：視覺、聽覺、動(dòng)覺和觸覺，例如Felder and Sliverman。第二類認(rèn)為學(xué)習(xí)風(fēng)格是認(rèn)知結(jié)構(gòu)的深層次特征，包括能力模式等。第三類認(rèn)為學(xué)習(xí)風(fēng)格是一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的個(gè)性特征的組合，例如Myers-Briggs。第四類學(xué)習(xí)風(fēng)格被看作是一種彈性的基本穩(wěn)定的學(xué)習(xí)偏好，例如Honey and Mumford、Kolb等。最后一類將學(xué)習(xí)風(fēng)格看作是學(xué)習(xí)方法、策略，例如Pask、Entwistle、Grasha-Riechmann等。這些模型在教育超媒體系統(tǒng)中都已經(jīng)有廣泛的應(yīng)用。

在本研究進(jìn)行之初，我們對(duì)主流的自適應(yīng)教育超媒體系統(tǒng)（Adaptive Educational Hypermedia System， AEHS）中學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的選擇進(jìn)行了調(diào)查，并對(duì)各系統(tǒng)所采用的學(xué)習(xí)風(fēng)格維度、針對(duì)各維度采取的自適應(yīng)教學(xué)策略等進(jìn)行了深入的分析。目前主流的學(xué)習(xí)風(fēng)格模型在教育超媒體系統(tǒng)中的應(yīng)用情況如表1所示。

我們選擇FSLSM（Felder & Sliverman Learning Style Model），首先是基于它的可靠性。截至目前為止，F(xiàn)SLSM已經(jīng)被其作者和多位專家所證實(shí)（Zywno， 2003）（Felder & Spurlin， 2005），[3]并且成功應(yīng)用到了多種自適應(yīng)超媒體教育系統(tǒng)中。這些成功的案例都表明了該模型具有良好的有效性和可靠性。

其次在于FSLSM提供了一個(gè)定量的學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)量量表ILS（Index of Learning Styles），該表是一個(gè)可計(jì)算的模型，通過對(duì)四個(gè)維度分別進(jìn)行量化，其測(cè)量結(jié)果容易理解并具有很強(qiáng)的可操作性。同時(shí)FSLSM重視媒體類型的差異，對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的教學(xué)策略的制定也有很強(qiáng)的指導(dǎo)性。

基于以上三點(diǎn)優(yōu)勢(shì)，我們選擇FSLSM作為自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)風(fēng)格模型，并采用該模型自備的學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)量量表對(duì)學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行診斷。

二、學(xué)習(xí)風(fēng)格的診斷

學(xué)習(xí)風(fēng)格的診斷包括顯性和隱性兩種方式。顯性方式主要是指學(xué)生填寫學(xué)習(xí)風(fēng)格調(diào)查問卷，隱性方式主要是通過在學(xué)習(xí)過程中監(jiān)控學(xué)習(xí)者的各種行為進(jìn)而確定其學(xué)習(xí)風(fēng)格。在自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，我們采用了顯隱性相結(jié)合的方式對(duì)學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行診斷。在進(jìn)入知識(shí)學(xué)習(xí)之前，建議學(xué)習(xí)者參與學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)試，如果學(xué)習(xí)者對(duì)測(cè)試結(jié)果提出異議，系統(tǒng)提供“學(xué)習(xí)風(fēng)格切換”接口，可以在知識(shí)學(xué)習(xí)過程中隨時(shí)對(duì)學(xué)習(xí)風(fēng)格做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。在學(xué)習(xí)過程中，制定了一套基于學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的隱性的學(xué)習(xí)風(fēng)格修正方案。

1.顯性診斷

在學(xué)習(xí)風(fēng)格的顯性診斷階段，我們采用FSLSM中自帶的學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)量量表ILS，分別從信息加工、感知、輸入、理解四個(gè)方面將學(xué)習(xí)風(fēng)格分為4個(gè)維度8種類型。四個(gè)維度彼此獨(dú)立，分別是：活躍/沉思，感悟/直覺，視覺/言語，序列/綜合。

（1）學(xué)習(xí)風(fēng)格前測(cè)

學(xué)習(xí)風(fēng)格前測(cè)主要是對(duì)學(xué)習(xí)者模型中“學(xué)習(xí)風(fēng)格”模塊中部分字段的初始化。ILS具有很強(qiáng)的可操作性，學(xué)習(xí)者在回答ILS中設(shè)置的問題后，系統(tǒng)通過問題答案分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格傾向和每種風(fēng)格的強(qiáng)弱程度，進(jìn)而推斷出學(xué)習(xí)者所歸屬的學(xué)習(xí)風(fēng)格類型。

（2）學(xué)習(xí)風(fēng)格切換

由于量表測(cè)試往往會(huì)存在一定的誤差，學(xué)習(xí)者使用系統(tǒng)前期缺乏修正誤差所需的數(shù)據(jù)，并且一些學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格傾向性并不明顯，因此不將量表測(cè)試結(jié)果作為認(rèn)定學(xué)習(xí)風(fēng)格的唯一依據(jù)，而是提供給學(xué)習(xí)者充分自由的選擇空間，提供“學(xué)習(xí)風(fēng)格切換”功能，使學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中根據(jù)需要對(duì)學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行調(diào)整，為量表的不足提供人性化的解決方案。

2.隱性修正

通過ILS對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行的學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)試，以及學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中進(jìn)行的學(xué)習(xí)風(fēng)格切換，都存在較強(qiáng)的主觀意識(shí)。并且學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格也不是一成不變的，單一的量表也存在一定的誤差，所以需要后期的數(shù)據(jù)挖掘?qū)W(xué)習(xí)風(fēng)格模型進(jìn)行修正。在學(xué)習(xí)活動(dòng)的過程中，我們將對(duì)學(xué)習(xí)者的各種行為進(jìn)行監(jiān)控，通過其各種行為表現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行修正。在學(xué)習(xí)風(fēng)格的隱性修正階段，我們需要確定學(xué)習(xí)行為中的哪些信息可以用于確定學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格。表2中詳細(xì)列出了學(xué)習(xí)風(fēng)格模型中各個(gè)維度的相關(guān)行為模式。

（1）活躍/沉思維度

活躍型學(xué)習(xí)者往往不深入思考就采取行動(dòng)，喜歡積極表達(dá)自己的想法，在交流、協(xié)作等活動(dòng)中來掌握信息，傾向于在集體的氛圍中進(jìn)行學(xué)習(xí)。沉思型學(xué)習(xí)者喜歡安靜地思考問題，力求在頭腦中完成對(duì)問題的全面、精細(xì)的分析之后再進(jìn)行表達(dá)，傾向于獨(dú)立進(jìn)行學(xué)習(xí)。這一維度，主要通過學(xué)習(xí)者的論壇參與情況以及練習(xí)和實(shí)例的瀏覽次數(shù)對(duì)其進(jìn)行修正。

（2）感悟/直覺維度

感悟型學(xué)習(xí)者喜歡學(xué)習(xí)事實(shí)性的知識(shí)，關(guān)注知識(shí)的細(xì)節(jié)，認(rèn)真仔細(xì)并具有耐心，對(duì)知識(shí)往往偏重記憶，傾向于做一些現(xiàn)成的工作。直覺型學(xué)習(xí)者比較擅長(zhǎng)抽象思維，能夠更快地掌握新概念并積極應(yīng)對(duì)復(fù)雜情況和突發(fā)情況，傾向于發(fā)現(xiàn)某種可能性和事物之間的關(guān)系。[4] 這一維度，主要通過學(xué)習(xí)者對(duì)不同抽象程度材料的瀏覽情況以及瀏覽實(shí)例的時(shí)間對(duì)其風(fēng)格傾向進(jìn)行修正。

（3）視覺/言語維度

視覺型學(xué)習(xí)者對(duì)于圖像刺激比較敏感，喜歡從圖片、圖表、影片等內(nèi)容中獲取知識(shí)。言語型學(xué)習(xí)者對(duì)于文字信息和口頭的闡釋擁有更強(qiáng)的理解力。這一維度，主要通過記錄學(xué)習(xí)者對(duì)不同媒體類型的瀏覽情況來修正其所屬風(fēng)格類型。

（4）序列/綜合維度

序列型學(xué)習(xí)者喜歡按照線性的方式按部就班地進(jìn)行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)步調(diào)往往比較程序化，由局部到整體逐步掌握知識(shí)。綜合型學(xué)習(xí)者喜歡先把握全局，在頭腦中形成知識(shí)的整體框架，再通過頓悟等方式完成對(duì)知識(shí)的深入理解。這一維度，主要通過學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)樹、概述、總結(jié)等知識(shí)體系相關(guān)內(nèi)容的瀏覽情況為其風(fēng)格修正提供依據(jù)。

三、自適應(yīng)教學(xué)策略的生成

每種學(xué)習(xí)風(fēng)格都既有優(yōu)勢(shì)，又有劣勢(shì)。教育的根本目的是要充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，又要盡力彌補(bǔ)由于學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)傾向所表現(xiàn)出的不足。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的短期目標(biāo)是提高本知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)效率，長(zhǎng)期目標(biāo)是使學(xué)習(xí)者均衡發(fā)展，能夠適應(yīng)所有類型的資源。本研究嘗試找出一種針對(duì)學(xué)習(xí)風(fēng)格差異的學(xué)習(xí)服務(wù)模式。

1.自適應(yīng)內(nèi)容的呈現(xiàn)

在語義網(wǎng)環(huán)境下，利用本體建模，可以通過語義元數(shù)據(jù)方便地添加關(guān)于資源本身的屬性。結(jié)合學(xué)習(xí)風(fēng)格涉及的多種影響因素，為學(xué)習(xí)資源定義了知識(shí)類型、媒體類型、抽象程度等元數(shù)據(jù)信息，表3中列出了部分與學(xué)習(xí)風(fēng)格相關(guān)的語義元數(shù)據(jù)。系統(tǒng)針對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格提供了相應(yīng)的知識(shí)呈現(xiàn)方式，同時(shí)，為了使學(xué)習(xí)者不局限于我們直接呈現(xiàn)出的內(nèi)容，我們?yōu)閷W(xué)習(xí)者提供了一個(gè)可接觸到平臺(tái)其它優(yōu)質(zhì)資源的接口，使學(xué)習(xí)者能夠有效利用本知識(shí)點(diǎn)相關(guān)的更多資源。

2.自適應(yīng)導(dǎo)航的呈現(xiàn)

對(duì)于不同風(fēng)格的學(xué)習(xí)者，合理的學(xué)習(xí)路徑對(duì)于其認(rèn)知過程有著重要影響。例如，綜合型學(xué)習(xí)者適合首先掌握知識(shí)的整體架構(gòu)再逐步細(xì)化，序列型學(xué)習(xí)者則與之相反。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)主要通過自適應(yīng)導(dǎo)航來為各種類型的學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑。

在語義網(wǎng)環(huán)境下，我們利用本體為每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)設(shè)置了知識(shí)類型、前向知識(shí)、后向知識(shí)、難度級(jí)別、父子層級(jí)、相關(guān)知識(shí)等屬性，使學(xué)習(xí)內(nèi)容形成統(tǒng)一、規(guī)范、清晰的語義組織結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)了知識(shí)點(diǎn)之間的有效推理，為自適應(yīng)導(dǎo)航的實(shí)現(xiàn)提供了可能。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的導(dǎo)航可以分為全局性導(dǎo)航和局部導(dǎo)航。全局性導(dǎo)航主要由領(lǐng)域知識(shí)樹形結(jié)構(gòu)來呈現(xiàn)。樹形結(jié)構(gòu)可以顯示出課程的完整知識(shí)體系，并通過學(xué)習(xí)狀態(tài)標(biāo)記顯示出當(dāng)前學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)的掌握狀態(tài)。通過全局性導(dǎo)航，各類型的學(xué)習(xí)者都可以明確自己當(dāng)前所學(xué)內(nèi)容在知識(shí)體系中所處位置以及自己對(duì)課程知識(shí)的掌握情況，從而避免了信息迷航和對(duì)學(xué)習(xí)情況模糊不清的狀況。

局部導(dǎo)航是系統(tǒng)進(jìn)行自適應(yīng)導(dǎo)航的關(guān)鍵。不同風(fēng)格類型的學(xué)習(xí)者正是通過局部導(dǎo)航來獲取個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑。系統(tǒng)為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)路徑導(dǎo)航圖，建議的學(xué)習(xí)步驟從上到下依次排列，學(xué)習(xí)者既可以按建議步驟進(jìn)行學(xué)習(xí)，也可以自行安排。同時(shí)，局部導(dǎo)航還為學(xué)習(xí)者提供了知識(shí)概念圖，使學(xué)習(xí)者可以方便地進(jìn)入當(dāng)前知識(shí)點(diǎn)的相關(guān)知識(shí)、先前知識(shí)、后向知識(shí)等，幫助學(xué)習(xí)者生成合理的圖式。

3.資源的自適應(yīng)排序

通過自適應(yīng)的知識(shí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)路徑呈現(xiàn)，我們?yōu)閷W(xué)習(xí)者提供了個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案。而針對(duì)某一種風(fēng)格的學(xué)習(xí)者，在確定為其呈現(xiàn)資源的方式之后，還需要保證學(xué)習(xí)者能夠優(yōu)先學(xué)習(xí)到最優(yōu)質(zhì)的資源。為此，有必要對(duì)學(xué)習(xí)資源進(jìn)行有效的評(píng)價(jià)與排序。在語義網(wǎng)環(huán)境下的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，我們通過Web2.0理念下的智能挖掘技術(shù)來實(shí)現(xiàn)資源的自適應(yīng)排序，其中最為典型的應(yīng)用是掘客。我們將掘客移植到自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，從而使傳統(tǒng)的自上而下的由少數(shù)專家作為主導(dǎo)的資源呈現(xiàn)體系轉(zhuǎn)變?yōu)樽韵露系挠汕猩韰⑴c學(xué)習(xí)的廣大學(xué)習(xí)者的影響作為主要控制因素的自適應(yīng)資源體系。

在我們的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，掘客作為系統(tǒng)的一種功能和服務(wù)，主要通過學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)資源的評(píng)價(jià)作為實(shí)現(xiàn)的依據(jù)。系統(tǒng)為學(xué)科專家和學(xué)習(xí)者的評(píng)價(jià)設(shè)置相應(yīng)的權(quán)值，在系統(tǒng)使用初期，由于缺乏足夠的用戶，學(xué)科專家對(duì)資源的評(píng)價(jià)占主導(dǎo)地位，這在一定程度上解決了“冷開始”的問題，使最初的學(xué)習(xí)者也可以優(yōu)先瀏覽到高質(zhì)量的資源。隨著學(xué)習(xí)者的增多，系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)值分配，學(xué)習(xí)者的評(píng)價(jià)將逐漸替代專家意見，成為影響資源評(píng)價(jià)和排序的主要因素，對(duì)資源的評(píng)價(jià)也將趨于客觀和穩(wěn)定。

四、總結(jié)

語義網(wǎng)是下一代的智能網(wǎng)絡(luò)，語義網(wǎng)環(huán)境下的自適應(yīng)學(xué)習(xí)也將成為智能化學(xué)習(xí)的重要發(fā)展趨勢(shì)。針對(duì)不同學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)者建立自適應(yīng)教學(xué)策略模型，為自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)和教學(xué)應(yīng)用提供了依據(jù)。本研究是自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的用戶模型和領(lǐng)域模型溝通的橋梁，三者共同構(gòu)成自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的三大核心組件。

參考文獻(xiàn)：

[1]黃伯平，趙蔚，余延冬.自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)參考模型對(duì)比分析研究[J].中國(guó)電化教育，2009（8）：97-101.

[2]Graf S. Adaptivity in Learning Management Systems Focussing on Learning Styles[D]. University of Vienna，2007.

[3]Elvira Popescu. Dynamic adaptive hypermedia systems for e-learning [D]. University of Craiova， 2008.

[4]邱百爽，趙蔚，劉秀琴.基于語義網(wǎng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中用戶模型的研究[J].開放教育研究， 2008（4）：106-111.

[5]陳品德，李克東.適應(yīng)性教育超媒體系統(tǒng)——模型、方法與技術(shù)[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2002（1）：11-17.

[6]Brusilovsky， P. Methods and techniques of adaptive hypermedia， User Modeling and User Adapted Interaction[J] .1996， 6（2-3）： 87-129.

[7]Berlanga， A.J.， García-Pe?alvo， F.J. Learning Design in Adaptive Educational Hypermedia Systems， Journal of Universal Computer Science. 2008， 14 （22）：3627-3647.

（編輯：李曉萍）