适应性和个性化学习系统研究前沿_与国际著名教育技术专家金书轲教授对话

文章编号：1006—9860（2010）06—0001—05适应性和个性化学习系统研究前沿———与国际著名教育技术专家金书轲教授对话贾积有1，马小强2（1.北京大学教育学院教育技术系，北京100871；2.中国电化教育杂志社，北京100031）编者按：适应性和个性化学习系统是近几年来教育技术研究和应用领域的热点问题之一。

电子化学习不仅发生在课堂上，还发生在课堂之外的工作单位、休息场所及旅途中。

在网络和泛在学习环境中，如何自动识别学习者的特性和学习风格，为之提供适当的内容、练习和指导，减轻教师和助教的工作负担，是适应化和个性化学习研究的主要问题之一。

认知科学和心理学领域的最新研究成果，为这项研究奠定了理论基础和模型，泛在计算等则在网络技术的基础上，为这项研究提供了新的技术支撑。

金书轲（Kinshuk）教授是目前国际上知名的年轻教育技术专家之一，他任加拿大阿萨巴斯卡大学（Athabasca University）计算机和信息系统学院院长，适应性和个性化系统工业教席教授。

他是SSCI索引源期刊《教育技术与社会》（Journal ofEducational Technology&Society）的创办人和主编，国际电气电子工程师协会（IEEE）学习技术专业委员会（Technical Committee on Learning Technology）创始人和主席，主持和参与了众多大规模的适应性教育环境方面的研究项目，在国际知名刊物、会议和书籍著作中发表了230多篇研究论文。

他发起、组织了学习技术方面的很多国际性的学术会议和工作坊，比如IEEE高级学习技术国际会议（ICALT），无线、移动和泛在学习技术（WMUTE）等等。

本刊组织国内相关领域的研究者与其对话，探讨了适应性和个性化学习系统研究的前沿问题。

关键词：适应性学习；个性化学习；移动学习；用户模型中图分类号：G434文献标识码：A访谈者：您好，金书轲教授。

您的学习和工作经历非常丰富，分别在印度和英国取得了工程学士、理学硕士和计算机辅助教学方向的博士学位，在英国和德国的研究机构和高校从事过信息系统方面的科研和教学工作，曾经担任多年的新西兰梅西大学（Massey University）高级学习技术研究中心主任，从2006年起，您成为加拿大阿萨巴斯卡大学（Athabasca Univer-sity）计算机和信息系统学院院长，以及关于信息系统的适应性和个性化研究的iCORE/Xerox/Markin工业教席研究教授。

总之，您先后在五个国家学习和工作过：印度、英国、德国、新西兰和加拿大。

您能比较一下这些国家的教育技术的发展情况吗或者请您从国际化的视角比较一下教育技术的发展。

金书轲：我想说明一下全世界的总体情况，而不是仅仅比较这五个国家。

在教育技术领域，东亚地区的研究侧重于硬件及其实施。

例如，日本和台湾教育领域的感知器技术处于领先地位，在移动学习设备方面也是如此。

西方国家则更加聚焦于理论基础，德国和英国的很多研究机构重视研究应用技术来改进正规和非正规学习的方法论。

当然，这只是一般化和普遍性的描述，很多地方会有创新性的不同，不同地区的资源也有影响。

有些国家和地区重视促进教育创新，当然也会促进教育技术的创新。

不过直到今天，发展中国家尽管不是较早的技术采用者，但是还是投入了资源来促进已有技术在正规教育机构中的应用。

访谈者：是的。

中国作为一个发展中国家，从20世纪90年代以来，就特别重视信息和通信技术在学校正规教育中的应用，以及与班级课程的整合。

比如国家层面的农远工程、中小学教师教育技术培训以及考试等。

不过最近以来，非正规教育中的电子化学习，例如企业中的e-Learning，也逐渐受到重视。

现在，你在加拿大工作，能介绍一下加拿大阿萨巴斯卡大学，以及你所在计算机和信息系统学院的科学研究和教学工作吗？金书轲：你也许知道，阿萨巴斯卡大学是加拿大的开放式大学。

这意味着我们的学生不是在一个校园里学习，我们的大多数教学活动是网上进行的，大多数学生是在职学习的，所以他们只有在有时间的时候才能学习。

学习对他们来说不是第一重要的，而是排在工作、家庭和其他事务之后的。

所以，我们大学的中心工作是：找到促进这些学生学习的办法。

教育技术的应用是一个重要部分，也是至关重要的。

我们的计算机和信息科学学院的一个很大的研究小组聚焦于网上学习的研究。

因为我们学生的学习目标很明确，有关学习情境的方法是很必要的。

如果他们能够将所学知识与他们的环境、工作、背景和经历有机结合起来，他们就会感到学习更加有用、更有成就，这样的学习体验就会更好。

所以，我们电子化学习研究小组有两个重要目标：首先是为那些不可能来到一个物理上存在的教室的学生提供接受教育的机会，而不管什么原因———工作时间约束也好，工作地点或者家庭距离遥远也好，某种残疾也好，或者任何其他因素。

因此，我们想把学习从课堂中拉出来，而移植到学生自己的环境中。

我们将为学生提供这样的学习：不管他们在何方，他们使用自己环境中的工具就可以学习。

这就导致我们的第二个目标：为我们的学生提供真正的与情境相关的学习。

如果学生能够从他们所处的环境中的真实事物中学到知识，他们就拥有更好的学习机会和真实的体验。

例如：如果学生正在学习会计概念，假设一个学生在一个油田工作———你知道，我在加拿大的阿尔伯达省，这个省拥有大量的油田，在几百公里距离的田野里，人们独自工作———如果我们能够为这些学生提供应用于石油工业的会计系统的实例，学生们就会觉得这些例子很合适，也就会欣赏这样的例子，较好的学习就会产生了。

同时，如果另一个学生，也是学习来自图书馆中的同一个会计概念，我们就应该能够发觉这样的环境，为学生提供来自图书馆会计系统的实例。

接着，适应性学习系统就应该能够将这样的两个学生联系起来，使之分享不同的学习体验，这就会增强学习经历。

当然，这样的方法要求为各种环境参数和学生细节建模。

例如，这个学生是谁，他或她在什么地方，正在使用什么设备，此前去过何处，知道什么，这个学生周围环境中有哪些可以用于学习目的的真实生活物体，附近有无其他人可以帮助这个学生学习，或者一起学习，等等。

总而言之，我们的研究小组首先关注这四类研究：用户模型、位置模型、设备模型和情境模型。

用户模型是指学生模型和教师模型，在适应性研究中侧重学生模型，学生模型研究涉及到了学习风格模型；位置模型是指学习者的位置和地理信息；设备模型指学习者采用何种设备进行学习；情景模型则关注发生学习的环境因素。

当然，这仅仅是第一步。

但是这个研究进程很好，我们正在获取一些非常有趣的结果，无论在算法设计还是在应用实施上，我们将在不久后发表的论文中公开这些结果。

这种研究需要相当宽广的知识和技能，我们的研究成员的关注重点各不相同，包括：适应性、位置察觉系统、语义网络技术、社会性计算、安全性、认知特性、数据挖掘、多代理系统，以及其它很多在这样的研究中所必需的领域。

我们也和国际上的研究小组广泛合作，他们来自意大利、日本、智利、特立尼达和多巴哥、中国台湾。

当然，我们小组中很多成员来自中国大陆。

访谈者：谈到开放式大学，我还联想到了中国的广播电视大学和各种网络教育学院。

这些学校也是完全针对在职学生的。

传统上，我们采用邮寄学习材料等方式让学生学习。

现在，网络则成为教学的主要场所：学生获取学习材料，教师和助教答疑解惑、监督检查学习成果，学生之间进行讨论和协作学习，等等。

这确实是教育技术的一个主战场，真正意义上的工作场景中的电子化学习。

非常有趣的是，你们的学生完全通过在线方式学习。

我看了一下贵校的网站，发现你们的学生不仅来自加拿大，还来自其他国家。

那么你们的个性化学习是吸引生源的一个重要特点码金书轲：是的，确实如此。

不过，实践运行不可能总是和科学研究完全一致。

我们将很多课程的适应性简化为对学习所用设备的适应。

只有到了最近，才开始了对用户特征，尤其是对学习风格的适应性研究。

还有另外一件事情，就是需要精确说明适应性的益处，因为适应性的效果是不可见的。

一门具有高度适应性的课程将为学生精确地提供他们所需要的内容。

所以对于一个学生而言，不会有任何不同的体验，除非他或她以前体验过一门不好的课程。

学生会说：“妙极了！我正在得到我所需要的东西。

难道我还要得到什么不同的东西吗？”。

因此，你可以看到，除非你精确地解释了适应性机制是什么，它的好处并不可见。

访谈者：在适应性研究方面，你们的研究已经更进一步，关注真正意义上的工作场景中的个性化e-Learning，完全面向学生的个性化需求，所以我的下一个问题是关于个性化学习的。

我想，作为关注信息科学中的适应性和个性化研究的教授，你的首要研究兴趣可能是适应性的和个性化的学习系统。

长久以来，按照学生的特性和学习风格进行教学，可以说是全世界所有教育者的梦想和追求目标。

例如，2500年前，中国著名的哲学家和教育家孔子就有三千弟子。

他能够成功地对学生实施因材施教，以致72名弟子都学有所长。

然而直到今天，面对教室中的几十名学生，很多教师仍然难以区分他们的个性和学习风格，更不用说采取个性化的教学措施了。

我的问题是：适应性和个性化研究在过去的10到20年中取得了哪些进展？这些进展如何被应用在学习系统中，来促进个性化教学？如果可能的话，请以你们做过的项目或者其它相关项目为例说明。

金书轲：是的，作为适应性和个性化研究的教授，我的主要研究领域就是适应性和个性化。

不过我必须说明：基于个性化和学习风格的适应性只是适应性学习的一个方面。

你提到了伟大的哲学家和教育家孔子，他特别关注的也不仅仅是学习者的个性化性格。

作为一名伟大的教师，他能够个性化地关心每一个学生，创建一种培养环境，来促使学生成长并成为不同领域的专家。

随着近些年来技术的进步，适应性领域也出现了很多不同的应用情形。

20世纪80年代末到90年代初，学者关注使用智能教学系统来替代教师的功能，但是不怎么成功。

所以90年代末以来，研究发展到基于超媒体的适应性学习系统，并逐渐演化到移动和泛在的学习环境，这些学习环境聚焦于为恰当的学习者在恰当的时间和地点提供恰当的内容。

近来，研究者意识到内容仅仅是全部学习体验的一部分，与其他伙伴和工具的交互，不管是在正规还是非正规的环境中，都是学习过程的一个重要组成部分。

很多研究组织，包括我们的，正在研究为无所不在的学习体验鉴别方案。

学习最终离开了教室———教室也许是最糟糕的学习地点，这里没有情境，没有相关的事物；这里典型的情景是一位教师在讲话，而学生们要么在听讲，要么在睡觉。

当授课结束，学生们离开教室后，他们头脑中几乎没有留下任何东西，很多情况下只是从教师的笔记转移到了学生的笔记上。

大量研究项目已经开始改变这种状态。

日本绪方广明（Hiroaki Ogata）教授使用装备了射频识别（俗称电子标签，Radio Frequency Identification，缩写为RFID）的移动设备到语言学习项目上，台湾黄国桢（Gwo-Jen Hwang）教授的移动式蝴蝶学习计划，美国艾略特·索罗维（Elliot Soloway）教授的为K-12教学设计的移动教育项目，智利米古尔·努斯鲍姆（Miguel Nussbaum）教授的使用移动设备的小组合作解决问题项目，都是这样的一些例子。