基于智慧學習環境的學習適應性模型構建研究*

劉虹 陳金華 周雄俊 高亞祎 劉姣姣 任楠瀾

1 四川師范大學計算機科學學院 成都 610101 2 四川省成都市高新區益州小學 成都 610095 3 四川省成都市高新區實驗小學 成都 610094

0 引言

自大力推進教育信息化以來，我國進入以智慧教室、智慧校園建設為標志的智慧教育時代，學習環境發生了從數字化學習環境轉為智慧學習環境的根本性變化[1]。《教育信息化2.0 行動計劃》中也明確提出要構建泛在、智能、靈活的智慧學習環境，在智能環境的影響下改變教學理念、教育形態，由此發展智慧教育[2]。以上皆突出智慧學習環境對于教育變革的重要性，目前智慧學習環境建設工作正如火如荼地開展。然而，學習者能否真正適應智慧學習環境的變化和發展，學習者該如何有效地適應智慧學習環境等問題亟待探討。

學習適應性自發展以來，國內外教育學者在理論和實踐方面都進行了積極探索。但縱覽目前的國內外研究，發現大多數研究從通用學習環境、網絡學習環境的視角切入，研究學習適應性的概念和維度組成等，針對智慧學習環境的研究相對缺乏。智慧學習環境是學生進行學習活動的重要場所，學生的發展必然要與學習環境的要求保持一致，以適應智慧學習環境為條件，形成符合學習環境特性的適應性發展，這樣才能使個體和特定學習環境更好地融合在一起。為進一步明晰智慧學習環境下學習適應性要素構成，構建測量工具，本研究基于智慧學習環境，借助文獻研究、扎根理論、問卷調查、統計分析等方法進行學習適應性模型構建，旨在為進一步提升智慧學習環境下學生學習適應能力提供理論基礎和實踐參考。

1 相關研究

1.1 學習適應性的概念

目前，我國學者對學習適應性的理解主要有“能力觀”和“過程觀”兩種觀點。“能力觀”將學習適應性定義為學習能力。如周步成[3]將學習適應性界定為學習適應能力，即個體克服困難取得較好的學習效果。南曉鵬等[4]認為學生學習適應性是指學生依托學習環境，主動調整自身的學習策略與行為，使自身心理和行為與不斷變化的學習條件相互協調，獲得良好的學習成就。“過程觀”將學習適應性視作逐漸適應的過程。馮廷勇[5]定義學習適應性為主體根據環境及學習的需要，努力調整自我，達到與學習環境平衡的心理與行為過程。本研究在借鑒學習適應性既有研究基礎之上，更傾向將學習適應性理解為一種能力，指學習者在與學習環境相互作用過程中形成的基本適應能力。智慧學習環境下的學習適應性則是學習者為適應智慧學習環境的變化和發展，主動調節自身的心理和行為以適應智慧學習環境的能力。

1.2 學習適應性的測量維度

許多學者針對不同的學習環境對學習適應性的測量維度進行了劃分，見表1。綜合而言，已有研究主要集中在網絡學習環境、混合式學習環境及通用學習環境，從外部環境因素及學習者個體因素進行學習適應性的測量，專門針對智慧學習環境下學習適應性的研究較為缺乏。智慧學習環境是數字學習環境的高端形態，該環境下的學習適應性既具有與傳統學習環境、網絡學習環境共同的特點，同時也有針對智慧學習環境新的詮釋。

表1 學習適應性測量維度

2 模型構建

2.1 研究方法

本研究采用質性研究方法，根據扎根理論的基本思想，選取相關文獻作為質性研究的材料來源，通過自底向上的三級編碼形成不同層級的各級節點，從而提煉智慧學習環境下學生學習適應性的構成要素，構建理論模型。

2.2 數據收集

國內有關智慧學習環境的研究從2012 年開始興起，因此在中國知網數據庫以“智慧學習環境”“智慧課堂”“智慧學習”“學習適應性”“適應性”等為主題詞進行高級檢索，期刊來源限制為北大核心或CSSCI 期刊，時間范圍設定為2012 年1 月至2022 年7 月，人工剔除會議通知、雜志選題以及與研究內容關聯較小的文獻，最終共計110 篇納入質性分析范疇。

2.3 數據分析

2.3.1 開放編碼

本研究將已確定的研究樣本導入Nvivo12Plus軟件，對文本逐字逐句進行分析編碼，其中相同概念表述的內容編碼到同一節點中，不同概念表述的內容編碼到新創建的節點中，共得不計重復的初始概念84 個、參考點631 個，合并近義重復概念得到19 個副范疇。

2.3.2 主軸編碼

主軸編碼是對各個范疇的屬性進行比較和分析，將所有范疇重新整合，進一步發展出“主范疇”。通過對開放式編碼階段所得的19 個副范疇的比較和分析，一共確認了六大主范疇，分別是學習資源適應、學習工具適應、學習交互適應、學習方式適應、學習情境適應和學習技能適應。合并子節點進行編碼統計后得到一級節點與二級節點的材料來源數和參考點數，見表2。

表2 維度編碼統計表

2.3.3 選擇編碼

選擇編碼是從主范疇歸納出核心范疇，并建立相應聯系，生成“故事線”，形成新理論的過程。可以看出，學習資源適應、學習工具適應、學習情境適應、學習方式適應、學習交互適應、學習技能適應這6 個主范疇以及其涵蓋的19 個副范疇都是圍繞一個核心服務，即智慧學習環境學生的學習適應性，因此，可以將智慧學習環境學生的學習適應性作為核心范疇。研究通過開放編碼、主軸編碼和選擇編碼三個步驟，建立了智慧學習環境下學習適應性理論模型。

3 模型驗證

3.1 研究對象

本研究選取四川師范大學教育技術學專業本科生為研究對象，被試學生均在智慧學習環境下開展了一學期以上的學習過程。研究共抽取450 名學生，回收有效問卷414 份，問卷有效回收率為92%，其中男生101 人（占24%），女生313 人（占76%）。

3.2 研究工具

本研究基于構建的智慧學習環境下學習適應性理論模型，自行編制了《基于智慧學習環境的學習適應性調查問卷》。該問卷有兩大部分，第一部分為基本信息情況，共6 個題項；第二部分為基于智慧學習環境的學習適應性調查，共38 個題項，主要涉及學習資源適應、學習工具適應、學習情境適應、學習方式適應、學習交互適應、學習技能適應6個維度，每個題項采用李克特（Likert）五點樣式進行設計（1 ～5 分別表示“完全不符合”“基本不符合”“一般”“基本符合”“完全符合”5個層級）。

3.3 數據收集與處理

本研究主要通過紙質問卷與電子問卷相結合的方法收集數據，對有效數據主要采用SPSS24.0 和AMOS24.0 兩個軟件進行處理。根據數據分析目的，將數據樣本分為兩部分：第一部分（n=207）用于探索性因素分析，以考查、修正量表結構；第二部分（n=207）用于驗證性因素分析，以檢驗量表結構效度。

3.4 數據結果分析

3.4.1 項目分析

1）題項極端組比較。對第一部分207 份數據進行項目分析，將每名被試的得分總和進行排序，以測驗總分最高的27%為高分組，以總分最低的27%為低分組，求出高低二組被試在每題得分平均數差異上的顯著性。通過對預試數據的高低分組進行獨立樣本T 檢驗后發現，量表所有題項的CR 值均達到顯著水平（P=0.00 ＜0.05），說明量表所有題項都具有較好的鑒別度。

2）量表題項與總分相關性檢驗。計算各個題項與總分的相關性，相關性愈高，表示題項與整體量表的同質性愈高。結果顯示，38 個題項與總分相關系數均大于0.5，相關性達到顯著（P=0.00 ＜0.05）。

3）內在一致性檢驗。研究采用Cronbachα系數對問卷進行內在一致性的分析，結果顯示各維度的信度系數值均大于0.8，總量表的信度系數值為0.964，該量表題項的內部一致性佳。

3.4.2 探索性因素分析

首先對問卷中所有題項進行結構效度檢驗。結果表明KMO=0.921 ＞0.8，Bartlett 球形檢驗值是0.000（P＜0.001），達到顯著水平，說明適宜作因子分析。接著采用“主成分分析—正交旋轉法”提取因子，保留特征值大于1 的因子，刪除因素載荷量小于0.5 且在多個維度上有交叉的2 個題項，剩下36 個題項，旋轉后的數據共提取出6 個因子，累計解釋變異量為70.251%，表明萃取的因子達到理想水平。

3.4.3 信度分析

探索性因素分析后，對問卷各維度進行可靠性檢驗，結果如表3所示，問卷總體及各個維度信度系數較高，均大于0.8，表明問卷具有較好的內部一致性。

表3 量表內部一致性結果

3.4.4 驗證性因素分析

為了評估理論模型與真實數據的擬合效果，本研究使用AMOS 24.0 對第二部分207 份樣本數據進行驗證性因素分析。驗證性因素分析過程中依據指標修正原則，剔除了因子載荷小于0.6 以及修正指數較大的指標，經過多輪修正，刪除4個題項（ZY6、ZY8、QJ18、JH28），最終得到智慧學習環境下學習適應性模型驗證性因素模型，如圖1 所示。驗證性因素分析結果如表4所示，所有指標均在可接受范圍內，說明該模型擬合度良好。

圖1 驗證性因素模型圖

表4 修正模型的擬合結果

為進一步分析模型的內在質量，本研究對6個因素進行信效度評估。由表5 所示，CR（組合信度）為0.828 ～0.889（均大于0.7），說明構面內部一致性好；AVE（平均變異數萃取量）均接近或大于0.5，屬于可接受范圍，表明模型具有良好的收斂效度。

表5 信度、收斂效度和區分效度

借鑒Fornell 和Larcker 的分析方法驗證區分效度[11]，當AVE 平方根大于其他因子系數時，表明量表具有良好的區分效度。表5中斜對角線為AVE 的根號值，均大于各維度之間的相關性系數，即說明各個潛變量之間具有一定的相關性，且彼此之間又具有一定的區分度，該模型區分效度理想。

4 模型闡釋

基于文獻數據的編碼結果確定了包括學習資源適應、學習工具適應、學習情境適應、學習方式適應、學習交互適應、學習技能適應6 個主范疇以及其涵蓋的19 個副范疇，通過實證研究修正并檢驗了理論模型結構合理，最終構建出“智慧學習環境下學習適應性模型”，如圖2 所示。

圖2 智慧學習環境下學習適應性模型圖

4.1 學習資源適應

智慧學習環境下的學習是主動探索、創造共享的學習，各智慧平臺上云集大量具備泛在性、聯通性、多維交互性等特征的學習資源，同時基于大數據技術推送個性化的學習內容也擴大了學習者的資源接受面。在多元、海量資源的支持下，學生不再是被動地接收學習內容，而是能夠利用智慧資源進行歸納總結，形成個人知識片段，與學習同伴交流，進而形成有意義的知識網絡[12]，因此，在智慧學習環境中，學習者獲取資源、分析資源、應用資源、共享資源的能力決定了學習效果的高低，學習者對智慧學習資源的適應已經成為學習適應性的重要內容。

4.2 學習工具適應

智慧學習環境中的工具是高度集成的、智能的、微型的、無處不在的，學習者可以及時享受各種工具提供的便捷學習服務[13]。智慧學習工具既包括例如學習中所需的各類實驗器材、交互白板、平板電腦、可穿戴手環等物理設備，也包括例如學習翻譯工具、信息檢索工具、交流協調工具等軟件，學習者可以根據實際需求辨別環境中的工具并進行選擇，掌握各類學習工具的使用方法，從而在學習的過程中使用工具以促進自身和群體知識建構。

4.3 學習情境適應

建構主義強調在特定的情境中開展學習活動更有利于有效學習的發生。智慧學習環境借助5G、物聯網、人工智能、大數據、虛擬現實等智能技術能夠實現全方位情境感知，為學習者和教師創設高仿真的實景空間，增強學習活動中特定場景的臨場感；同時在學習情境體驗的過程中，環境能夠及時獲取學習者的動態學習數據進行分析，為下一步學習任務、學習路徑的匹配及學習情境的創設提供決策支持。因此，為了促進有效學習真正發生，學習者能否有效參與環境創設的情境十分重要。

4.4 學習方式適應

通過質性研究確定了學習方式適應包括面對面學習方式、網絡學習方式、混合學習方式。具體而言，面對面學習是自古以來最主要的學習方式，隨著互聯網、移動通信技術的發展，學習者可實現在任何時間任何地點進行學習，智慧學習環境下的混合學習是基于智能技術的面對面學習和網絡學習兩種方式的有機結合，兩者之間優勢互補，達到優化教學效果的目的。

4.5 學習交互適應

學習者的交互水平很大程度上影響著其智慧發展水平[14]。基于智慧學習環境的交互包括學習者與同伴、學習者與教師和學習者與機器之間的交互。學習伙伴之間相互協作、討論問題，有助于消除學習者的孤獨感，增強學習者的自信與勇氣，使其在長期學習中依然能夠保持良好的心態，由此促進建立和轉換自身的知識體系；學習者與教師之間的交互既可同步發生，也可異步發生，從而為學習提供活力，改變學生自主學習中的困境，增強師生間的互動關系；此外，智慧學習環境為學習者提供自然、簡便的交互界面和接口，促進認知水平的提高。

4.6 學習技能適應

學習技能是指學習者在學習活動進行之前所掌握的技術和能力[15]。5G 教育時代下，學習者僅僅掌握知識不足以應對當下和未來的挑戰，只有將技能嵌入知識領域，兩者相互提升，學習者才能深入理解現實世界[16]。通過三級編碼得出學習技能包括創造力、復雜問題解決能力、批判性思維，這正與《21 世紀技能框架》三大領域中強調學習與創新技能的重要性，具體指出批判性思維與問題解決技能、交流與合作技能、創造力技能關乎學習者發展相契合。智慧學習環境作為智慧教育的主戰場，也應順應時代大趨勢，注重學習者必要技能的培養和評估，同時學習者學習適應能力的提升是在突出學習者主體地位的基礎上，推動學習者發揮應有的主觀能動意識和創造能力，實現個體對學習環境所需技能的轉變和適應。

5 結束語

學習適應性影響著學習者的學習效果和質量，改善學習者的適應性，有助于提高智慧學習環境下學習的有效性和學習者的自主性，促進學習者的全面發展。一方面，對于智慧學習環境，學習者應該使自身的學習滿足智慧時代對個體角色的要求，和智慧學習環境內其他關鍵要素構建和諧關系，從而主動地適應學習環境；另一方面，智慧學習環境運用智能信息技術，提供智慧化學習服務為學習者提供適應性支持，當環境能夠提供適應性支持，學習者能夠適應學習環境開展有效學習時，智慧學習環境下的適應性問題就能得到解決，學習者自身的學習適應性乃至智慧學習也會相應取得更多成效。本研究進一步梳理了學習適應性的概念，通過扎根理論分析出要素構成，并在此基礎上通過問卷調查、數據分析，構建了基于智慧學習環境的學習適應性模型。結果表明，該模型結構合理、數據適配度良好，能夠作為測評智慧學習環境下學生學習適應能力的工具。當然，本研究還存在一些不足，例如所選擇的樣本有限，今后研究可以進一步擴展取樣范圍，以提高樣本的代表性。