能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑生成及評測*

□姜強(qiáng) 趙蔚 劉紅霞 李松

能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑生成及評測*

□姜強(qiáng) 趙蔚 劉紅霞 李松

自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)智能化的發(fā)展趨勢，能有效解決傳統(tǒng)課堂教學(xué)不能實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化教育問題。然而當(dāng)前常用的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在學(xué)習(xí)資源、教學(xué)方法、學(xué)習(xí)進(jìn)度方面尚不能有效滿足學(xué)習(xí)者的個(gè)性差異。能力是個(gè)體差異中最為重要的一個(gè)因素。建立能夠自動(dòng)診斷學(xué)習(xí)者能力，為不同特性的學(xué)習(xí)者推送“最適合”的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，提供個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)非常重要。而實(shí)現(xiàn)此功能的關(guān)鍵在于能力模型的構(gòu)建。能力模型的構(gòu)建，需要能力描述規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)作為支撐，對能力元數(shù)據(jù)進(jìn)行描述，實(shí)現(xiàn)能力的可觀察、可操作性及可測量，制定能力發(fā)展服務(wù)的參考框架。能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)，基于個(gè)性特征、知識水平及個(gè)人能力應(yīng)用情境維度構(gòu)建的能力模型，借助可測量、可觀察的任務(wù)實(shí)現(xiàn)對能力的量化、評估，并最終實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)路徑的推薦。經(jīng)具體學(xué)習(xí)任務(wù)驗(yàn)證，能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦有助于提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效率，且可能擴(kuò)展MOOC個(gè)性化學(xué)習(xí)，解決認(rèn)知負(fù)載問題，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)有效學(xué)習(xí)。

能力模型；個(gè)性化學(xué)習(xí)；自適應(yīng)學(xué)習(xí)；學(xué)習(xí)路徑；績效測評

一、引言

古代偉大的思想家、教育家孔子提出“因材施教、因人施用”的教育思想，美國哈佛大學(xué)心理學(xué)教授霍華德·加德納教授也再三闡述了學(xué)校教育的改革必須重視“學(xué)生個(gè)體的差異”（霍華德·加德納，2012）。學(xué)習(xí)者個(gè)體差異表現(xiàn)在多方面，比如不同學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)背景、學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)習(xí)慣等，其中能力（Competence）是個(gè)體差異因素中最為重要的一個(gè)。能力起源于心理學(xué)，有勝任力的含義，用于推斷個(gè)體在一定環(huán)境中對特定需求所做出的反應(yīng)。能力是一種內(nèi)化了的個(gè)體品質(zhì)，能夠在相關(guān)的專業(yè)領(lǐng)域活動(dòng)過程中得到外化，包括知識，認(rèn)知與技能，態(tài)度、價(jià)值與動(dòng)機(jī)等（劉紅霞，2011）。對具有不同學(xué)習(xí)能力的學(xué)習(xí)者而言，必須以不同的方式和不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容幫助其完成學(xué)習(xí)過程，即實(shí)施個(gè)性化教育。而在傳統(tǒng)課堂教學(xué)環(huán)境中，教師不是講堂上的“哲人”，無法針對班級眾多學(xué)生個(gè)性差異實(shí)施個(gè)性化教育。馬歇爾·麥克盧漢在《理解媒介：論人的延伸》中提出：“媒介即人體的延伸”（馬歇爾·麥克盧漢，2000）。在e-Learning環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)可以成為教師的延伸，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的發(fā)展為師生深度交互、個(gè)性化學(xué)習(xí)提供了保障。

然而，目前一些常用的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)如Blackboard、Moodle、Sakai等在學(xué)習(xí)資源、教學(xué)方法、學(xué)習(xí)進(jìn)度等方面的呈現(xiàn)上具有千篇一律性，忽略了學(xué)生的個(gè)性差異，因此，有效的解決辦法就是設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)（姜強(qiáng)等，2011）。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)診斷學(xué)習(xí)者能力，為不同類型的學(xué)習(xí)者推薦“最適合”的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，打破傳統(tǒng)學(xué)習(xí)群體的結(jié)構(gòu)，把學(xué)生作為一個(gè)個(gè)體，置于一個(gè)更為個(gè)人化的情境之中，真正為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)。可見，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)智能化的發(fā)展趨勢。國內(nèi)外已有許多研究者進(jìn)行了大量且富有成效的研究，如美國匹茲堡大學(xué)的Peter Brusilovsky教授、國際著名教育技術(shù)學(xué)專家金書軻（Kinshuk）教授以及東北師范大學(xué)趙蔚教授研究團(tuán)隊(duì)等。然而，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的作用最大化需建立在對學(xué)習(xí)者能力建構(gòu)基礎(chǔ)上，而學(xué)習(xí)者能力的管理得以實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵又在于能力模型的構(gòu)建，能力模型可幫助學(xué)習(xí)者進(jìn)行能力定位，找到學(xué)習(xí)者的能力需求。

目前，關(guān)于能力模型研究多數(shù)集中在人力資源管理領(lǐng)域和企業(yè)培訓(xùn)中，有必要將研究視野從信息服務(wù)、經(jīng)濟(jì)學(xué)拓展到教育學(xué)領(lǐng)域。摩洛哥的瑪麗亞姆（Meriem）基于知識、才能和價(jià)值等三方面構(gòu)建能力模型（Hnida，2014），摩洛哥的Elena基于知識、才能和態(tài)度等構(gòu)建能力模型（Garcia-Barriocanal et al.，2012），主要闡明了能力是個(gè)人因素（知識、認(rèn)知能力、態(tài)度、情感、動(dòng)機(jī)）、社會(huì)因素（背景知識與社會(huì)知識）與行為因素（行動(dòng)、行為、目的與目標(biāo)影響下的積極性）的結(jié)合。此外，歐盟委員會(huì)組織開展的TENCompetence項(xiàng)目采用開放、標(biāo)準(zhǔn)化、可持續(xù)的革新技術(shù)建立了適應(yīng)終身學(xué)習(xí)的個(gè)體能力發(fā)展模型，表現(xiàn)在諸如技能、知識、態(tài)度、行為、動(dòng)機(jī)、自控力、社會(huì)角色等方面（European Commission，2009）。本文在此基礎(chǔ)之上，進(jìn)一步全面綜合智力因素和非智力因素，從多元維度建構(gòu)學(xué)習(xí)者能力模型，并在個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)（Personalized Adaptive Learning System，PALS）中應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑生成，以及基于個(gè)體能力差異的因材施教，并對其學(xué)習(xí)效率進(jìn)行實(shí)證評價(jià)研究。

二、學(xué)習(xí)者能力模型建構(gòu)

能力包括知識、才能、價(jià)值和天資，既是掌握知識的前提，又是掌握知識的結(jié)果。21世紀(jì)教育的宗旨——“學(xué)會(huì)認(rèn)知、學(xué)會(huì)做事、學(xué)會(huì)共處、學(xué)會(huì)生存”均是能力的外在表現(xiàn)（聯(lián)合國教科文組織總部，2001），級別也從基本熟練水平到最高優(yōu)秀水平不等。能力模型的構(gòu)建，需要有能力描述規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)作為支撐，對能力元數(shù)據(jù)進(jìn)行描述，實(shí)現(xiàn)能力的可觀察、可操作性及可測量，制定能力發(fā)展服務(wù)的參考框架。

1.能力元數(shù)據(jù)描述

為了給學(xué)習(xí)者提供能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)，首先需要基于IEEE LOM、IMS RDCEO、IEEE-RCD、HR-XML等標(biāo)準(zhǔn)對能力進(jìn)行元數(shù)據(jù)描述，如圖1所示（Sampson，2009）。

圖1 能力元數(shù)據(jù)描述

從圖1可知，學(xué)習(xí)者能力元數(shù)據(jù)描述主要包括名稱、描述、能力級別和情境四個(gè)元素。其中能力級別最為重要，所包含的名稱是指能力級別的名字，如“初學(xué)者”；包含的類型是指能力的分類，用于描述能力的“個(gè)性特征”維度，如“注意、記憶、觀察、興趣、情緒、道德”等；包含的值是指能力水平的取值，可用數(shù)字表示（如1-5）或文字表示（如A-E），代表學(xué)習(xí)者能力差異；包含的尺度值必須被表示為一個(gè)有序的列表，如{“初學(xué)者”、“中級”、“高級”…}。此外，情境元素是指能力發(fā)揮作用的具體情境。創(chuàng)造情境可以通過兩條途徑：一是為特定活動(dòng)提供情境，如“教師教育技術(shù)能力培訓(xùn)”；二是提供學(xué)習(xí)資源。總之，基于建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論和情境認(rèn)知理論，人總是“處于某種情境中”，情境是產(chǎn)出并培養(yǎng)能力的土壤。沒有情境，就不可能有能力。能力是在某種特定情境中，通過人的行為和思考而提高的。貼近學(xué)生學(xué)習(xí)實(shí)際的真實(shí)情境，可以有效調(diào)動(dòng)他們所有感官和經(jīng)歷。

2.學(xué)習(xí)者能力模型及其維度交互層次關(guān)系

結(jié)合已有能力模型研究成果，同時(shí)依據(jù)學(xué)習(xí)者能力元數(shù)據(jù)，本研究從個(gè)性特征（智力因素與非智力因素）、知識水平及個(gè)人能力應(yīng)用的情境等三大維度構(gòu)建能力模型，如圖2所示。

圖2 學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)能力模型

基于學(xué)習(xí)者能力模型和美國心理學(xué)家布魯姆提出的識記、理解、應(yīng)用、分析、綜合和評價(jià)6個(gè)認(rèn)知層次，并采用訪談、頭腦風(fēng)暴法與美國匹茲堡大學(xué)、東北師范大學(xué)、遼寧師范大學(xué)等教育學(xué)、心理學(xué)、教育技術(shù)學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域權(quán)威專家對個(gè)性特征的智力因素（觀察、記憶、思維、想象、注意、知覺）、非智力因素（意志、情緒、情感、興趣、性格、道德）與知識水平（初學(xué)者、初級、中級、較高級、高級、非常高級）之間關(guān)系進(jìn)行分析，確定各因素特征在不同知識水平等級上應(yīng)具備的不同能力程度，為個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，如表1所示。

表1 個(gè)性特征與知識水平交互層次關(guān)系

續(xù)表1

三、能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑生成框架及實(shí)現(xiàn)

個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑是指以學(xué)習(xí)者為中心，根據(jù)每個(gè)學(xué)習(xí)者的特征（如學(xué)習(xí)能力、知識水平、愛好和興趣等），為其推薦適合的學(xué)習(xí)活動(dòng)序列，進(jìn)行學(xué)習(xí)過程的評價(jià)和指導(dǎo)，協(xié)助學(xué)習(xí)者進(jìn)行知識的構(gòu)建。然而，學(xué)習(xí)能力是一個(gè)抽象的概念，較難進(jìn)行直接的操作，如何對它進(jìn)行量化與評估，進(jìn)而促使個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的生成是一個(gè)難點(diǎn)問題。本研究首先對學(xué)習(xí)者的能力需求進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，將能力與任務(wù)之間產(chǎn)生映射關(guān)系（即能力發(fā)展通過分解任務(wù)來實(shí)施和任務(wù)的完成來評估），采用典型任務(wù)列表的方式對各項(xiàng)子能力進(jìn)行直觀量化，并通過學(xué)習(xí)者對任務(wù)列表自我執(zhí)行能力的自評和系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)行為分析，進(jìn)行學(xué)習(xí)者初始能力的判定，進(jìn)而得出能力差距，給學(xué)習(xí)者推送基于任務(wù)的學(xué)習(xí)方案（學(xué)習(xí)活動(dòng)序列）；學(xué)習(xí)結(jié)果將保存至能力檔案（Competence File）中，用于修正能力模型，便于下階段初始能力的判定，實(shí)現(xiàn)框架如圖3所示（劉紅霞，2011）。整個(gè)過程完成了從能力到任務(wù)轉(zhuǎn)換，再到個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦，隨后執(zhí)行、動(dòng)態(tài)監(jiān)控、完成與評估任務(wù)，最后實(shí)現(xiàn)能力提升與發(fā)展。

圖3 能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑生成框架

根據(jù)能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑生成框架，可知學(xué)習(xí)者個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑是依據(jù)能力差距生成，而能力差距是能力期望與能力起點(diǎn)水平的差值。其中能力期望是通過確定學(xué)習(xí)任務(wù)，進(jìn)行學(xué)習(xí)者能力需求分析獲得；能力起點(diǎn)水平通過顯性和隱性相結(jié)合的方式獲得。顯性方式是指學(xué)習(xí)者采用頭腦風(fēng)暴法，進(jìn)行自我評定，然后進(jìn)行倒退分析其能力定位點(diǎn)；隱性方式是指在學(xué)習(xí)過程中，對學(xué)習(xí)行為進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，如記錄在學(xué)習(xí)對象上停留的時(shí)間和點(diǎn)擊次數(shù)，統(tǒng)計(jì)在測試中每道題上的時(shí)間和答案修改次數(shù)（如表2所示），判別在答錯(cuò)一道題之后有沒有回頭復(fù)習(xí)，統(tǒng)計(jì)在論壇中提問的次數(shù)、參與討論的多少等，利用項(xiàng)目反應(yīng)理論等級反應(yīng)模型實(shí)時(shí)判定學(xué)習(xí)者能力的級別和熟練程度（Rudner，2001），同時(shí)結(jié)合德國心理學(xué)家艾賓浩斯（Ebbinghaus）對人類記憶認(rèn)知研究結(jié)果，采用遺忘曲線捕獲學(xué)生知識增長或減少（Ebbinghaus，1885），推薦個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑。

表2 測試題行為統(tǒng)計(jì)

PALS中的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑是由多個(gè)學(xué)習(xí)活動(dòng)序列組成，通常采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法制定學(xué)習(xí)路徑中的活動(dòng)序列呈現(xiàn)規(guī)則（Agrawal et al.，1993）。例如，規(guī)則1：{學(xué)習(xí)對象1，論壇1}→{測試1}，即在執(zhí)行測試1之前，需要先完成學(xué)習(xí)對象1和論壇1。當(dāng)一個(gè)學(xué)習(xí)者確定了學(xué)習(xí)任務(wù)，如“50天攻克C語言”，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)其能力差距判斷能力等級，然后推送最佳學(xué)習(xí)路徑。圖4展示了一個(gè)能力等級是“初學(xué)者”，系統(tǒng)在考慮其特性（如學(xué)習(xí)風(fēng)格）基礎(chǔ)上，為其推送的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑。

圖4 能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑

初學(xué)者{張一}可以根據(jù)系統(tǒng)推薦的學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行學(xué)習(xí)。如果該學(xué)習(xí)者未按推薦的學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行學(xué)習(xí)，而是首選第3個(gè)學(xué)習(xí)活動(dòng)，此時(shí)系統(tǒng)將會(huì)彈出對話框，建議學(xué)習(xí)者先從第1、2學(xué)習(xí)活動(dòng)開始學(xué)習(xí)，如圖5所示。

圖5 建議學(xué)習(xí)路徑

當(dāng)學(xué)習(xí)者完成任務(wù)，且學(xué)習(xí)者能力已經(jīng)提升到相應(yīng)熟練水平層次，系統(tǒng)將會(huì)分析用戶的學(xué)習(xí)記錄，并向?qū)W習(xí)者推薦下一步學(xué)習(xí)任務(wù)，如圖6所示。

圖6 推薦下一個(gè)任務(wù)

值得注意的是，考慮到學(xué)習(xí)者對學(xué)習(xí)任務(wù)的理解能力會(huì)有所差異，學(xué)習(xí)任務(wù)的描述應(yīng)盡量通俗易懂，貼近用戶的真實(shí)需求，并能夠直接反映學(xué)習(xí)的結(jié)果，比如“50天攻克C語言”“60天攻克C++程序設(shè)計(jì)”等，利于學(xué)習(xí)者理解并掌控，提高學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)積極性。

四、能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑學(xué)習(xí)績效評測

本實(shí)驗(yàn)選取東北師范大學(xué)教育技術(shù)學(xué)專業(yè)60名學(xué)生作為研究對象，進(jìn)行“C語言程序設(shè)計(jì)”課程學(xué)習(xí)，將其隨機(jī)分成兩組，實(shí)驗(yàn)組（推薦學(xué)習(xí)路徑）和控制組（自選學(xué)習(xí)路徑）各30人。以靈活的在線和混合式課程方式開展，經(jīng)過30天的學(xué)習(xí)后，從兩組中各隨機(jī)選取5人，從學(xué)習(xí)時(shí)間和學(xué)習(xí)成績兩個(gè)維度對已完成學(xué)習(xí)績效進(jìn)行客觀分析，如圖7、8所示。

圖7 兩組學(xué)習(xí)時(shí)間比較

圖8 兩組學(xué)習(xí)成績比較

從圖7可知，控制組（自選學(xué)習(xí)路徑）學(xué)習(xí)者所花費(fèi)學(xué)習(xí)時(shí)間要多于實(shí)驗(yàn)組（推薦學(xué)習(xí)路徑）；而從圖8可知，實(shí)驗(yàn)組學(xué)習(xí)者取得成績要高于控制組。可見，當(dāng)學(xué)習(xí)者根據(jù)能力導(dǎo)向生成的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑學(xué)習(xí)時(shí)，效率顯然要更高些。正如實(shí)驗(yàn)組學(xué)生認(rèn)為：“根據(jù)個(gè)人學(xué)習(xí)目的、學(xué)習(xí)能力和既有基礎(chǔ)的不同，可以有一個(gè)定制化的成長路徑，并以自己的速度不斷學(xué)習(xí)，利于個(gè)人學(xué)習(xí)能力培養(yǎng)和學(xué)習(xí)績效提升。”

最后，基于技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）（Davis，1989），研究從系統(tǒng)的有用性、易用性、滿意度等維度設(shè)計(jì)問卷并采用李克特六點(diǎn)量表，用1-6分別代表“非常不同意”到“非常同意”，實(shí)證調(diào)查評價(jià)了學(xué)習(xí)者對推薦學(xué)習(xí)路徑和自選學(xué)習(xí)路徑的態(tài)度，結(jié)果如圖9所示（姜強(qiáng)，2012）。

圖9 實(shí)證調(diào)查學(xué)習(xí)者對兩種學(xué)習(xí)路徑的態(tài)度

由圖9可知，實(shí)驗(yàn)組學(xué)習(xí)者對系統(tǒng)的有用性、易用性、滿意度等維度的主觀評價(jià)要高于控制組，其中在有用性方面，實(shí)驗(yàn)組的評價(jià)高于控制組約25%；在易用性方面，實(shí)驗(yàn)組的評價(jià)高于控制組約19%；在滿意度方面，實(shí)驗(yàn)組的評價(jià)高于控制組約31%。總之，基于能力導(dǎo)向生成的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑能夠引導(dǎo)學(xué)習(xí)者自我制定目標(biāo)、自我監(jiān)控、評價(jià)及反思，體現(xiàn)“學(xué)習(xí)者為中心”思想，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，進(jìn)而促進(jìn)真正的學(xué)習(xí)者個(gè)性發(fā)展。

五、研究思考

美國著名未來學(xué)家阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）在《未來的沖擊》（1970）和《第三次浪潮》（1980）中預(yù)測未來的教育要面對服務(wù)、面對創(chuàng)新，在家上學(xué)、面向未來的學(xué)校界限的消失將成為趨勢。如今伴隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來，MOOC、微課、翻轉(zhuǎn)課堂、大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)分析等新技術(shù)正在不斷沖擊傳統(tǒng)的教育教學(xué)模式，促進(jìn)智慧教育生成。特別是MOOC的興起，“互聯(lián)網(wǎng)+ MOOC”具有破壞性創(chuàng)新的關(guān)鍵特征（袁莉等，2014），實(shí)現(xiàn)了重塑學(xué)習(xí)方式和思維方式，打破了學(xué)習(xí)的時(shí)空限制，使有組織、有目的的學(xué)習(xí)成為人人皆學(xué)、處處可學(xué)、時(shí)時(shí)能學(xué)的活動(dòng)，為教育高位公平提供了機(jī)會(huì)，開啟了學(xué)習(xí)革命的新紀(jì)元。大數(shù)據(jù)推動(dòng)了MOOC可持續(xù)發(fā)展，其教學(xué)環(huán)境提供了多元化的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)內(nèi)容，包括基于認(rèn)知主義學(xué)習(xí)理論預(yù)先設(shè)定的資源，以及基于聯(lián)通主義理論在學(xué)習(xí)過程中的生成性資源（王志軍等，2015）。然而，對于學(xué)習(xí)者而言（尤其是初學(xué)者），提供大量豐富學(xué)習(xí)資源的同時(shí)也很容易造成信息迷航、認(rèn)知負(fù)載，導(dǎo)致學(xué)習(xí)效率低下，進(jìn)而喪失繼續(xù)學(xué)習(xí)的愿望。

教育生態(tài)要求實(shí)現(xiàn)從“授人以魚”到“授人以漁”的轉(zhuǎn)變，以靈活性和適應(yīng)學(xué)生不斷變化的需求為重點(diǎn)，為學(xué)習(xí)者提供差異化的學(xué)習(xí)路徑。聯(lián)合國大會(huì)通過《世界人權(quán)宣言》指出“教育的目的在于充分發(fā)展人的個(gè)性并加強(qiáng)對人權(quán)和基本自由的尊重”（萬鄂湘等，1998）。在近期教育部出臺的《關(guān)于加強(qiáng)高等學(xué)校在線開放課程建設(shè)應(yīng)用與管理的意見》中，明確了七項(xiàng)任務(wù)之一是要主動(dòng)適應(yīng)學(xué)習(xí)者個(gè)性化發(fā)展（教育部，2015）。美國麻省理工學(xué)院教育學(xué)者沙爾默（Scharmer）將MOOC發(fā)展分成四個(gè)階段，即MOOC 1.0（傳統(tǒng)視頻錄制）、MOOC 2.0（在視頻基礎(chǔ)上增加了練習(xí)）、MOOC 3.0（注重同學(xué)間的互動(dòng)學(xué)習(xí)，增加互評機(jī)制）和MOOC 4.0（實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)），同時(shí)指出MOOC的教學(xué)形式已經(jīng)到達(dá)3.0時(shí)代，而4.0時(shí)代是一個(gè)有待突破的領(lǐng)域，也是未來MOOC的一個(gè)發(fā)展趨勢（Scharmer，2015）。為MOOC學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑可指引有效學(xué)習(xí)發(fā)生，彌補(bǔ)個(gè)體的差異和不足。而基于大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析可實(shí)現(xiàn)對MOOC學(xué)習(xí)者知識能力的定位和判斷（比如追蹤學(xué)生的視頻播放次數(shù)來判斷學(xué)生的學(xué)習(xí)難點(diǎn)，數(shù)據(jù)挖掘整理答題的結(jié)果、過程、時(shí)間、速度、停頓甚至部分思路等），一方面根據(jù)個(gè)性化分析為不同MOOC學(xué)習(xí)者量身定制個(gè)性化資源，給予其可調(diào)節(jié)內(nèi)容順序的個(gè)性化課程，適應(yīng)每個(gè)學(xué)生的差異，讓按需學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)成為可能。同時(shí)，鑒于MOOC學(xué)習(xí)者和平臺之間的主客體關(guān)系，推動(dòng)學(xué)習(xí)者根據(jù)自身學(xué)習(xí)偏好個(gè)性化選擇資源（姜強(qiáng)等，2013）。另一方面幫助教師了解MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)進(jìn)度，由教師進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容調(diào)整的個(gè)性化學(xué)習(xí)，使每個(gè)學(xué)生都能健康、全面地發(fā)展，從而提高教學(xué)效率和質(zhì)量。此外，研究成果也會(huì)為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間人人通建設(shè)、智慧教育環(huán)境建設(shè)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代在線教育的個(gè)性發(fā)展等提供指導(dǎo)策略，讓教育有了“人的維度”，真正以學(xué)習(xí)者為中心，真正尊重學(xué)生的個(gè)體差異和個(gè)性化需求，真正將學(xué)生作為教學(xué)過程的主體，從而推進(jìn)當(dāng)前我國教育信息化發(fā)展。

能力是使學(xué)習(xí)者生成優(yōu)秀績效的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力，然而學(xué)習(xí)者的能力水平存在差異，并不是每一個(gè)學(xué)習(xí)者都擁有準(zhǔn)確表達(dá)自己學(xué)習(xí)意愿或?qū)W習(xí)目標(biāo)的能力。本研究在自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境下，首先建構(gòu)了學(xué)習(xí)者能力模型，并在領(lǐng)域權(quán)威專家提出個(gè)性特征（智力因素與非智力因素）與知識水平等級交互層次關(guān)系基礎(chǔ)上，提出能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑生成框架以及對能力的量化與評估，并以具體任務(wù)為例，驗(yàn)證了其學(xué)習(xí)效果。

關(guān)于學(xué)習(xí)者能力的研究，除了本文探討的真實(shí)能力（Actual Competence）外，還有能力信仰（Competence Belief）。多數(shù)學(xué)習(xí)者的能力信仰出現(xiàn)順序通常是由高至低，如何激發(fā)并保持能力信仰是亟待解決的問題。另外，本研究主要考慮了如何利用智力因素來判斷學(xué)習(xí)者能力，非智力因素如興趣、道德、情緒、情感等對效果評測的影響以及學(xué)習(xí)者辨別能力、決策能力、聯(lián)想能力、反思能力、協(xié)作能力等高階能力對學(xué)習(xí)效果的作用，將是下一步重點(diǎn)探究的問題。

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The Generation of Competence-Oriented Personalized Learning Path and Its Evaluation

Jiang Qiang,Zhao Wei,Liu Hongxia,Li Song

Adaptive learning system,a development trend of intelligent network learning system,may efficiently realize the personalized education which can't be achieved in the traditional classroom teaching.However,some learning systems used currently can't cater for learners'individual differences in learning resources,teaching methods and learning progresses.Since competence is one of the main factors in individual differences,it is very important to construct a personalized adaptive learning system for diagnosing learners'competence automatically and pushing the best personalized learning path for different learners.To set up a competence model,the competence metadata should be described to make competence can be observed,operated and measured,according to the description specifications and standards of competence,and then the reference framework for competence development should be constructed.Based on this competence model constructed from personality traits,knowledge level and personal competence application situation, the competence-oriented personalized learning quantifies and evaluates competence through measurable and observable tasks,and finally put forward personalized learning path.It has been verified by specific learning tasks that competence-oriented personalized learning path can improve learning efficiency,extend personalized MOOC,resolve the problem of cognitive load and promote effective network learning.

Competence Model;Personalized Learning;Adaptive Learning;Learning Path;Performance Evaluation

G434

A

1009-5195（2015）06-0104-08 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2015.06.013

教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金“大數(shù)據(jù)支持下的個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)及教育測量研究”（15YJA880027）；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金“基于知識圖譜的開放學(xué)習(xí)資源自主聚合研究”（14YJA880103）；“中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金”。

姜強(qiáng)，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師；趙蔚，博士，教授，博士生導(dǎo)師；劉紅霞，博士，講師，東北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院（吉林長春 130117）；李松，博士，副研究員，國家開放大學(xué)教育教學(xué)部部長（北京 100039）。

2015-09-29責(zé)任編輯 汪 燕