基于圖式的物聯網新媒體學習方法探索

莊弘

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2017.25.017

摘 要：針對物聯網新媒體這一新興專業的教學和學習難點，本文提出引入圖式理論，闡述了將大數據、云計算等物聯網技術與新媒體融合的案例教學方法，通過自底向上的教學和自頂向下的應用相結合，建立分層遞階的圖式教學體系結構。在實際教學中，通過遷移學習實現知識點之間的相互關聯，形成由局部到整體的教學過程。

關鍵詞：物聯網技術 圖式 大數據

中圖分類號：F49 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）09（a）-0017-03

“物聯網”的概念最早于1999年提出，2005年11月17日，在突尼斯舉行的信息社會世界峰（WSIS）上，國際電信聯盟（ITU）發布了《ITU互聯網報告2005：物聯網》，正式提出了“物聯網”的概念。物聯網將成為各國綜合國力競爭的重要因素，成為衡量一個國家科技發展水平的標志，是信息產業領域未來競爭的制高點和產業升級的核心驅動力。

近年來，隨著以云計算、物聯網、大數據和移動互聯為代表的新一代信息科技的迅速發展，繼計算機、互聯網之后，世界信息產業迎來了第三次浪潮。信息傳播方式在數字化和網絡化基礎之上產生了巨大變化。正如數字化前期的互聯網、移動信息技術產生了相應的傳播媒體形態一樣，物聯網與大數據的社會化應用也必將造就新的信息傳播媒體形態與模式。針對目前新媒體的迅速發展態勢，高層次、實用性的物聯網新媒體技術專業人才供不應求，大力發展物聯網新媒體技術的教育勢在必行。

物聯網技術不是一個全新的技術，它是現有計算機技術、應用電子技術、電子信息技術、通信技術和軟件技術等專業的交叉結合技術，所以物聯網技術專業也不是一種專業技術所能覆蓋，而必定是一個專業群才能支撐。目前，許多高校陸續設立物聯網工程專業、物聯網新媒體專業等物聯網技術相關專業，傳統的基于單一專業理論的教學和學習方法，顯然已經不適應物聯網新媒體的教學，如何有效的開展物聯網新媒體等這些新興專業的教學已經成為培養這一領域專業人才的難點。因此，必須探索一種新的教學和學習方式來適應這一信息傳播領域的新的變革。

針對物聯網新媒體這種復雜的知識體系，本文結合認知科學的圖式理論，提出一種分層遞階教學和學習方法。采用自底向上的知識點分解學習和自頂向下的任務分解應用的方法，既培養了學生的基本理論和基本知識，又提高了學生的基本技能。同時，充分利用新媒體多種實踐手段，調動學生學習積極性，增強學生主動參與意識。

1 基于圖式的分層遞階教學

圖式理論是現代認知心理學的一種認知理論，皮亞杰認為圖式就是心理、思維或智力的結構。圖式經過同化、順應和平衡這樣的學習與適應過程，構成新的圖式，不斷發展變化，不僅有量變，也有質變。其中同化是圖式的量的變化，順應是圖式的質的變化[4]。圖式是“表征存儲在記憶中的一般概念的資料結構”，具有高度抽象和結構化的特點。作為知識經驗的貯存結構，圖式影響著人對客觀事物或各種刺激情境的理解和反應。就教學活動而言，圖式有利于知識的記憶、應用、遷移。一旦圖式知識被激活，就能引導問題解決者以特定的方式搜尋問題空間、尋找問題的有關特征，從而提高問題解決的效率[2]。圖式在外語教學[3]、人工生命[4]及機器人路徑規劃[5]等方面取得了成功應用。

基于上述思想，將圖式引入到物聯網新媒體教學過程中，采用模塊化教學方式，設計符合物聯網新媒體課程特點的教學框架，如圖1所示。

整個教學緊緊圍繞多領域信息技術，新媒體融合傳播技術和案例應用三個主模塊。教學過程分為以下三個層次。

（1）自底向上的教學層，重點講授物聯網相關信息技術，包括大數據、云計算、電子通信技術等。

（2）自頂向下的應用層，主要培養學生將物聯網相關信息技術與新媒體融合的能力。

（3）自左向右的遷移學習層，對于同一層面的知識，如大數據技術，采用遷移學習法，即教會學生大數據相關知識，再講授云計算時，采用和大數據類似的結構或流程進行教學，這樣學生既可以對比學習，又能延伸學習內容。

2 教學層教學方法的實施

為突出基本知識和基本理論的培養，教學過程采用圖式模塊化形式，按知識點將教學內容分為若干個圖式模塊，模塊之間采用遷移學習方式。

2.1 信息技術

信息技術圖式也是一個分層遞階結構，如圖2所示，主要包括基本知識層、應用層和特殊類型層。同樣采用自底向上的漸進教學，由淺入深，以結構化方式完成教學。一種信息技術教學結束后，再利用遷移學習方法完成下一個信息技術的學習。采用這種方式可以避免傳統教學知識點分散，學生無法整體把握，不具有宏觀認識的缺陷。

（1）基本知識層，主要從一種信息技術的結構、內容、特點和發展角度，分析該種信息技術。

（2）應用層，從信息技術的主要應用角度出發，讓學生了解該種信息技術的實際使用。

（3）特殊類型，從基本信息技術形態延伸至特殊類型的信息技術學習，如新興的大數據、云計算、深度學習以及虛擬現實技術等，教學過程同理采用圖2所示的方法。

2.2 媒體融合

在物聯網引發的萬物互聯條件下，隨著社會深度信息化，智慧信息技術的發展以及用戶個性需求的驅動，傳統媒體將無可避免地面對大數據的洗禮，促使傳統的媒體形態向新媒體轉變。物聯網時代，新媒體在總體特征上可被描述為是依靠“大數據支撐”的媒體。

新媒體與物聯網信息技術的充分融合，通過數據所產生的“內容精準化導向”，大規模生產和定制用戶體驗更好的“數據化內容”，在此基礎上利用媒體優勢實現和創造相對于計算機和互聯網而言“更好的數據可視化”，并最終實現基于深度學習的“知識驅動”。2015年內，“騰訊機器人新聞采稿”就在9月份一度成為了社會話題。一個月后，dreamwriter再次出稿，且實現零時差的“一事三版”稿件，完成不同用戶的個性化需求。這一事件標志著大數據時代，新聞的采集和輸出都完全可以通過物聯網大數據實現，是物聯網技術與新媒體結合的典型案例。endprint

傳統的電視行業按照流程，節目生產與傳播過程大體由策劃制作、預熱推廣、播出及播后四個環節所構成。隨著物聯網技術與媒體的廣泛結合，物聯網技術在這四個環節中都有不同的融合體現，從而對傳統電視行業進行著改變。在策劃制作階段，通過大數據、云計算技術的應用，對目標用戶的喜好可以進行得更為細致的分析；預熱推廣和播出階段，通過物聯網大數據技術可以實現更精準的推廣，并獲取有效的反饋數據，這些數據報告的有效利用能夠改變原定的節目內容，內容的微調將原有的被動靜態、相對封閉創意過程變為動態開放過程，從而增加了觀眾的參與感和信任度，最終在播出后不斷積累成為了有效的數據經驗，擴大了節目的影響力，并實現全流程的閉環反饋控制，以物聯網大數據技術為驅動，真正打通各個環節。大數據、云計算等物聯網技術將電視節目的制作、調整、播出、反饋充分融合起來。通過對典型案例的分析，讓學生充分體驗到物聯網技術與新媒體的融合過程，獲得最為直觀現實的學習體驗。

可以預見，在不久的將來，在大數據基礎上的“物聯網新媒體”將越來越廣泛地成為現實，無論是人類的智慧、經驗還是萬物的存在與變化，任何地方的事物，無時無刻不在被記錄、存儲、分析，并最終得以更加多元、有效、合理地呈現和傳播。萬物互聯，傳媒行業將會以更多元化的形式完成更加豐富的信息傳達，每個人、每件智慧物品都將成為這一萬物互聯世界中的一部分，也是萬物互聯網絡的使用者，而人類也將因此而擁有從未有過的智慧，步入人類文明的嶄新境界。

3 結語

本文提出引入圖式理論，通過自底向上的教學和自頂向下的應用相結合，建立分層遞階的圖式教學體系結構。在實際教學中，通過遷移學習實現知識點之間的相互關聯，形成由局部到整體的教學過程。萬物互聯，傳媒行業將會以更多元化的形式完成更加豐富的信息傳達，每個人、每件智慧物品都將成為這一萬物互聯世界中的一部分，也是萬物互聯網絡的使用者，而人類也將因此而擁有從未有過的智慧，步入人類文明的嶄新境界。

參考文獻

[1] 陳健，周維，劉昭移動物聯網架構網絡層方案研究[J].電信工程技術與標準化，2012（6）：28-32.

[2] 計軼軒，金明生.基于移動物聯網的遠程移動監控系統研究[J].機電工程，2015，32（5）：727-732.

[3] I fernandez-Corbaton，S Jayaraman.Performance of adaptive equalizers for systems with code-multiplexed pilot[J].IEEEinternational Symposium on personal，2004，2（2）：1398-1403.

[4] Daying Quan， Shaofeng Xie， Zongjun Zhang，et al.Simulation on Performance of Forward Link in Simulcast PDT[J].IEEE/CIC International Conference on Communication in China，2013，8（1）：247-251.

[5] Juan Zhou，Ying Shen，Shihai Shao，et al. Optimal Location of the Secondary Base Station for Broadcasting Cognitive Radio Networks with Spectrum Underlay[J].Wireless Personal Communication， 2014，75（2）：1331-1342.

[6] Y hi，Y.T hou.Optimal Base Station Placement in Wireless Sensor Networks[J].ACM Transactions on Sensor Networks，2009，5（4）：1-24.

[7] I Guvenc，UC Kozat，MR Jeong，et al. Reliable Multicast and Broadcast Services Relay-Based Emergency Communications[J].IEEE Wireless Communications，2008，15（3）：40-47.

[8] Liang Dawei.Research on Network-building Realization of Common Frequency Broadcasting System[D].Graduation thesis of Tianjin University，2006.endprint