論認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格在個性化 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中的應(yīng)用思考
論文關(guān)鍵詞：認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格 個性化 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) 論文摘要：學(xué)習(xí)風(fēng)格的認(rèn)知要素實質(zhì)上是一個人的認(rèn)知風(fēng)格在學(xué)習(xí)中的體現(xiàn)，是個體習(xí)慣化的信息加工方式。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)要為學(xué)生提供個性化的服務(wù)，關(guān)鍵在于如何有效監(jiān)控學(xué)習(xí)者的認(rèn)知過程，調(diào)整知識對象序列呈現(xiàn)方式和適應(yīng)策略，為學(xué)習(xí)者認(rèn)知遷移提供技術(shù)支持。本文分析了現(xiàn)有的使用學(xué)習(xí)風(fēng)格的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，提出通過知識對象定序描述來確定學(xué)習(xí)者認(rèn)知策略，并結(jié)合思維建模工具支持學(xué)習(xí)者元認(rèn)知監(jiān)控，創(chuàng)建更加全面和準(zhǔn)確的認(rèn)知模型的策略與方法。
隨著實時學(xué)習(xí)環(huán)境、自適應(yīng)超媒體系統(tǒng)和智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)等網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展，研究者對于發(fā)掘適合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)內(nèi)容的方法表現(xiàn)出濃厚的興趣。一種可行的獲取個性化內(nèi)容的方法是使用學(xué)習(xí)者模型，特別是認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格具有促進(jìn)個性化學(xué)習(xí)的巨大潛能，原因在于使用認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格支持學(xué)習(xí)反映了一種良構(gòu)的和多樣性的證據(jù)。一些關(guān)于認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格在個性化學(xué)習(xí)方面的應(yīng)用研究取得了新的進(jìn)展，盡管有些系統(tǒng)仍然處于原型階段，但我們有理由相信學(xué)習(xí)者模型將成為個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的中心組件。
一、 學(xué)習(xí)風(fēng)格相關(guān)研究
認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格種類多樣，可以作為群體學(xué)習(xí)者特殊的和靜態(tài)的學(xué)習(xí)方式的判斷標(biāo)準(zhǔn)。目前，最常見的使用學(xué)習(xí)風(fēng)格分類的系統(tǒng)有：Honey and Mumford learning style；the Myers-Briggs Type Indicator；multiple intelligences；Kolb learning styles index和the Felder and Silverman index of learning styles。［1］但在界，對于學(xué)習(xí)風(fēng)格的使用普遍存在一種懷疑，有些人甚至建議使用其他認(rèn)知建模方式，比如個性化測試，其提供了一種更加接近個性化內(nèi)容的途徑。此外，近來的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)主要依賴于內(nèi)容定序，將其作為一種主要的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的教學(xué)手段，使用知識對象提供個性化服務(wù)，盡管這些定序系統(tǒng)在多大程度上與學(xué)習(xí)風(fēng)格有關(guān)，目前還沒有得到驗證。
認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格研究的領(lǐng)域非常廣泛，也常常令人感到困惑。近來一份關(guān)鍵的報告系統(tǒng)地評價了認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格的實踐應(yīng)用和價值，［2］報告分析了20世紀(jì)以來的71種學(xué)習(xí)風(fēng)格，并對其中主要的模型分了13種類型。Coffield在Entwistle（1990）有效學(xué)習(xí)是可以預(yù)測和控制的觀點基礎(chǔ)上，提出可靠和有效的建構(gòu)認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格的措施和途徑可以作為促進(jìn)自我發(fā)展的工具，不僅能診斷學(xué)習(xí)者如何學(xué)習(xí)，而且能描述學(xué)習(xí)者如何提高學(xué)習(xí)。Curry嘗試發(fā)掘71種模型的內(nèi)在一致性，將這些風(fēng)格模型歸為三類：學(xué)習(xí)偏愛、信息處理風(fēng)格和認(rèn)知風(fēng)格，其中認(rèn)知風(fēng)格相比學(xué)習(xí)偏愛對于學(xué)習(xí)者更加重要。［3］只獲取學(xué)習(xí)風(fēng)格的靜態(tài)屬性是阻礙學(xué)習(xí)風(fēng)格應(yīng)用的主要原因。解決學(xué)習(xí)風(fēng)格靜態(tài)性問題的方法是提供自適應(yīng)用戶模型，隨著時間的變化記錄學(xué)習(xí)者風(fēng)格，或者由用戶明確更新，或者由系統(tǒng)根據(jù)用戶行為自動改變。
認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格是一個人的認(rèn)知風(fēng)格在學(xué)習(xí)中的體現(xiàn)，提供可靠和有效的適合認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格的措施和途徑，可以促進(jìn)學(xué)習(xí)者有效學(xué)習(xí)的發(fā)生。學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的軌跡，映射著學(xué)習(xí)者的認(rèn)知風(fēng)格，個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)跟蹤學(xué)習(xí)軌跡信息并結(jié)合其它反饋信息對學(xué)習(xí)者狀態(tài)做出評估，并進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整。
二、基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的分析
我們難以評價在自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中使用學(xué)習(xí)風(fēng)格的有效性，原因在于學(xué)習(xí)風(fēng)格原型種類較多，實證研究較少。源于早期的訓(xùn)練系統(tǒng)（CBT）的智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)，整合超媒體系統(tǒng)和智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)的自適應(yīng)超媒體系統(tǒng)（AHS），均能適應(yīng)個體或群體的需求提供基于網(wǎng)絡(luò)的教育內(nèi)容。盡管AHS已經(jīng)經(jīng)歷十五年的發(fā)展，但其中使用學(xué)習(xí)者風(fēng)格的系統(tǒng)卻相當(dāng)少。以下介紹的三個系統(tǒng)使用了認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格，并在一定程度上進(jìn)行了論證。
1.INSPIRE（Intelligent System for Personalized Instruction in a Remote Environment）遠(yuǎn)程環(huán)境中個性化智能教導(dǎo)系統(tǒng)
Papanikolaou（2003）提出了一種自適應(yīng)教育超媒體的原型INPIRE，它可以提供不同層次的適應(yīng)性，從全系統(tǒng)控制到完整的學(xué)習(xí)者控制，兩種自適應(yīng)模式都由學(xué)習(xí)者模型調(diào)節(jié)。學(xué)習(xí)者模型提供學(xué)習(xí)者當(dāng)前知識水平、領(lǐng)域概念和學(xué)習(xí)者風(fēng)格的信息。使用一個教學(xué)設(shè)計的框架，領(lǐng)域概念在INSPIRE系統(tǒng)中描述了知識抽取的三個層級：學(xué)習(xí)目標(biāo)、概念和教學(xué)。個性化課程內(nèi)容產(chǎn)生于特定的目標(biāo)，圍繞特殊的學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行組織。
在INSPIRE系統(tǒng)中，學(xué)習(xí)偏好的使用遵循Honey和Mumford學(xué)習(xí)風(fēng)格分類系統(tǒng)。［4］［5］［6］學(xué)習(xí)偏好通過問卷輸入系統(tǒng)。需要說明的是，這個模型是動態(tài)的，可以由學(xué)習(xí)者改變。2001-2002年間，在雅典大學(xué)信息通訊學(xué)院完成了一項針對系統(tǒng)的分析，測試樣本來自23名大學(xué)二年級的學(xué)生，這項重點評價了用戶的日志，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者風(fēng)格遵循不同的選擇和數(shù)據(jù)序列。
2.AES-CS（Adaptive Educational System based on Cognitive Styles）基于認(rèn)知風(fēng)格的自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)
Triantafillou（2004）提出了AES-CS原型系統(tǒng)，該原型用于驗證一種假設(shè)，即認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格對于學(xué)習(xí)結(jié)果是有益的。AES-CS將Witkin的場依存和場獨立理論作為表示認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格的方法，［7］假設(shè)將學(xué)習(xí)者分為場獨立和場依存學(xué)習(xí)者，場獨立學(xué)習(xí)者通常使用自己的方法分析數(shù)據(jù)，而場依存學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的方法更加多樣化。系統(tǒng)由三個基本模塊組成：領(lǐng)域模塊、學(xué)生模塊和自適應(yīng)模塊。三個模塊通過交互來適應(yīng)教學(xué)過程的不同方面，包括根據(jù)用戶已有知識的內(nèi)容適應(yīng)；通過選擇和組合合適的媒體適應(yīng)內(nèi)容的表現(xiàn)；適應(yīng)教學(xué)策略；修改實例和鏈接；以及推薦適合的超鏈接等。
該原型系統(tǒng)使用了一種自適應(yīng)表現(xiàn)技術(shù)，允許認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格和知識狀態(tài)自適應(yīng)地表現(xiàn)信息，允許通過課程尋找適合的路徑和序列，從而為學(xué)習(xí)者提供一種個性化的軌跡。這個系統(tǒng)將76名被測學(xué)生分為實驗組和控制組，依照從先前測試、嵌入式測試和后測中抽取的數(shù)據(jù)以及實驗組問卷獲得的態(tài)度進(jìn)行測試，實驗組表現(xiàn)優(yōu)于沒有使用自適應(yīng)系統(tǒng)的控制組。研究還發(fā)現(xiàn)，實驗組學(xué)生在交互和學(xué)習(xí)結(jié)果方面都得到了改進(jìn)。另外，使用過的學(xué)生都認(rèn)為系統(tǒng)易于使用并有再次使用的意愿。
3.EDUCE(An intelligent tutoring system)智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)
EDUCE專為支持12-14歲學(xué)生學(xué)習(xí)科學(xué)而設(shè)計的，它基于Gardner的多元智能理論提出了一種自適應(yīng)陳述策略,盡管它沒有作為一種學(xué)習(xí)方式進(jìn)行歸類。Gardner的分類系統(tǒng)為自適應(yīng)超媒體和智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)提供了類似的方法和可參考的模型。［8］
EDUCE使用Gardner的理論建立了學(xué)生模型、領(lǐng)域模型和教師模型，預(yù)測引擎和陳述模型。在智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)中，學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)表現(xiàn)的定義是依據(jù)學(xué)習(xí)收益、活動和動機(jī)。在原型構(gòu)建過程中，一群18歲的學(xué)生已參與了系統(tǒng)測試。他們被分為兩組，一組使用EDUCE的自適應(yīng)選擇，而另一組進(jìn)行自由選擇。令研究者相當(dāng)驚訝的是，研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)學(xué)習(xí)者沒有得到偏好的資源時，學(xué)習(xí)收益獲得了增長。然而對學(xué)習(xí)活動進(jìn)一步的測驗發(fā)現(xiàn)，給予學(xué)習(xí)者最偏好的學(xué)習(xí)資源能促進(jìn)學(xué)習(xí)活動，展示給學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)資源范圍更廣。
LAMS系統(tǒng)復(fù)用知識對象的序列化與學(xué)習(xí)者軌跡的觀點相一致，［9］人們認(rèn)為學(xué)習(xí)方式可應(yīng)用于研究學(xué)習(xí)者自主創(chuàng)新使用知識的風(fēng)格，以內(nèi)容的選擇及資料定序來提供個性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容。這種方法主要的好處在于給定序系統(tǒng)更大的適應(yīng)性，也允許仔細(xì)考慮學(xué)習(xí)軌跡。系統(tǒng)的優(yōu)勢還在于支持協(xié)同學(xué)習(xí)，群體學(xué)習(xí)者可以按照已建立的軌跡進(jìn)行學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)對象系統(tǒng)可以為個體和群體學(xué)習(xí)者提供可視的導(dǎo)航，顯示已學(xué)過的知識對象和未完成的學(xué)習(xí)對象。
雖然哪一種學(xué)習(xí)風(fēng)格分類方法更加有效還不明確，但可以肯定類似LAMS的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以潛在地整合學(xué)習(xí)風(fēng)格，根據(jù)學(xué)習(xí)者選擇的內(nèi)容排序提供更大的適應(yīng)靈活性。因此，個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)主要在于是否可以確認(rèn)一種科學(xué)的方法，來建立教學(xué)模型和支持不同定序和情境的獨立知識對象地使用；另外，在符合探究和建構(gòu)式學(xué)習(xí)發(fā)展的原則下，支持特殊的學(xué)習(xí)結(jié)果和學(xué)習(xí)目標(biāo)。
三、 適應(yīng)學(xué)習(xí)者認(rèn)知特征的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)原型構(gòu)建
具有不同認(rèn)知特征的學(xué)習(xí)者需要過濾不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容與其學(xué)習(xí)需求相匹配，具體學(xué)習(xí)對象的選擇受學(xué)習(xí)者特征的影響，我們需要構(gòu)建一種基于認(rèn)知的選擇模式，并且這種模式能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者的導(dǎo)航步驟動態(tài)更新。我們提出的構(gòu)建方法使用學(xué)習(xí)者和學(xué)習(xí)內(nèi)容分析技術(shù)，比如IMS學(xué)習(xí)者信息打包規(guī)格［10］和IEEE學(xué)習(xí)對象元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（LTSC，2002）；［11］對于學(xué)習(xí)者認(rèn)知特征建模，我們使用認(rèn)知特征模型（Kinshuk&Lin，2004），［12］其提供了一種具體的方式來確定學(xué)習(xí)者的認(rèn)知特征。
根據(jù)以上研究，我們提出一種支持基于認(rèn)知的學(xué)習(xí)對象選擇的原型構(gòu)架，原型分為存儲層和運行層，運行層包括內(nèi)容描述、自適應(yīng)和實時導(dǎo)航；存儲層由媒體空間、用戶模型、領(lǐng)域模型和自適應(yīng)模型四個模塊組成，結(jié)構(gòu)的主要要素包括：（1）認(rèn)知特征模型，在分析學(xué)習(xí)者的導(dǎo)航模式的基礎(chǔ)上，更新學(xué)習(xí)者的認(rèn)知特征屬性，并保存在用戶模型中；（2）學(xué)習(xí)對象選擇模型，具備匹配功能，匹配學(xué)習(xí)者特征與學(xué)習(xí)對象特征，反向可跟蹤學(xué)習(xí)者導(dǎo)航步驟。本模式的創(chuàng)新點在于實時導(dǎo)航步驟不僅可用于決定用戶模型而且可用于知識對象選擇模型，它不是按照靜態(tài)規(guī)則選擇學(xué)習(xí)對象，因為靜態(tài)規(guī)則往往預(yù)設(shè)在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計階段。
認(rèn)知學(xué)習(xí)風(fēng)格在個性化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的應(yīng)用表明，這樣或那樣的學(xué)習(xí)者分類模式將繼續(xù)促進(jìn)原型的發(fā)展，并建構(gòu)和支持規(guī)定的學(xué)習(xí)結(jié)果，特別是比如LAMS那些建立在實踐基礎(chǔ)上的系統(tǒng)。許多系統(tǒng)依賴于不同的知識對象序列，創(chuàng)造途徑或軌跡便于學(xué)習(xí)者更廣泛的選擇，反映不同的學(xué)習(xí)進(jìn)度和方法。為了現(xiàn)有原型系統(tǒng)能被更廣泛地使用，對于那些能成功建模學(xué)習(xí)結(jié)果的系統(tǒng)，需要一個對于不同學(xué)習(xí)風(fēng)格分類方法的評價和分析方法。
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