碎片化學習環(huán)境下成人在線學習支持服務體系構建

中圖分類號：G724 文獻標志碼：A文章編號：1009-4156（2025）09-0023-07

《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024—2035年）》提出“建設學習型社會，以教育數(shù)字化開辟發(fā)展新賽道、塑造發(fā)展新優(yōu)勢”[]，強調構建終身學習制度，加強教育資源共享和公共服務平臺建設，推動教育方式變革。這為成人在線學習提供了政策支持和發(fā)展機遇。學習者借助于網絡平臺和移動終端，能夠隨時隨地獲取豐富資源，滿足多樣化學習需求。在碎片化學習環(huán)境下，成人學習者面臨著時間分散、學習資源繁雜、學習效果難以保障等諸多挑戰(zhàn)[2]。構建一個有效的成人在線學習支持服務體系，不僅能幫助成人更好地利用碎片化時間進行學習，還能提升學習效果，促進知識的積累和能力的提升。這對于推動全民終身學習、建設學習型社會具有重要意義，也是實現(xiàn)教育強國目標的重要環(huán)節(jié)。

在碎片化學習環(huán)境中，成人學習者會面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，知識碎片化致使內容零散、不成體系，學習者難以整合知識，無法形成完整的知識架構；另一方面，學習環(huán)境中的信息爆炸以及頻繁的任務切換，會干擾學習者的注意力，影響學習效率[3]面對海量學習資源，學習者容易迷失方向，缺乏清晰的學習目標與規(guī)劃，難以維持長久的學習動力與毅力，進而影響學習效果[4]。這對學習支持服務體系提出了更高的要求。學習支持服務體系能夠為學習者提供全方位的學習支持，幫助他們更好地規(guī)劃學習路徑、整合學習資源、提高學習效率和學習效果[5]。通過構建學習支持服務體系，可以為成人學習者提供個性化的學習指導、學習資源推薦、學習社區(qū)支持等服務，幫助他們克服碎片化學習環(huán)境中的困難，提升學習體驗和學習成果。

認知負荷理論認為，學習效率取決于信息呈現(xiàn)方式與認知資源分配的匹配程度，該理論主張通過降低外在負荷、適配內在負荷并激發(fā)相關負荷，從而提升學習效率。而成人學習者的碎片化學習具有時間分散、注意力易中斷、知識整合困難的特點，導致外在負荷加劇、內在負荷失衡、相關負荷抑制。認知負荷理論揭示了成人碎片化學習中的矛盾堵點，為在線學習支持服務的設計提供了可操作路徑。

一、碎片化學習環(huán)境下成人學習特征與認知負荷分析

（一）成人在線學習特征分析

1.自主性與自我導向性

成人學習者通常具有較強的自主學習能力，學習意愿強烈且責任感較高，他們會根據(jù)自身目標主動規(guī)劃學習路徑[6。在學習過程中，善于監(jiān)控學習進度，并根據(jù)自身、他人或學習系統(tǒng)的反饋，靈活調整學習策略。成人學習者在學習過程中往往有強烈的交流互動需求，喜歡與學伴深度互動，分享各自的學習經驗，尋求學習支持。完成學習任務后，他們也會積極與學伴分享交流學習成果，通過互動來鞏固知識，并且在交流過程中獲取新的視角，進一步深化對知識的理解，并拓展知識的應用范圍，實現(xiàn)知識從理論到實踐的有效轉化。

2.實用導向與目標明確性

成人學習者的學習動機呈現(xiàn)動態(tài)實用導向，既包括為應對工作挑戰(zhàn)而獲取即時技能，也涵蓋為職業(yè)轉型儲備跨領域知識[7]。這種特征不僅反映了成人學習者的內在需求，也與他們在社會和職業(yè)環(huán)境中所面臨的實際挑戰(zhàn)密切相關。在智能教育產品的推動下，其學習動機受到算法推薦與自主探索的雙重影響。他們對學習內容的實用性和即時應用性要求較高，更傾向于選擇與工作技能提升、資格認證或興趣發(fā)展直接相關的課程。此外，社交需求和自我素養(yǎng)提升需求也是成人學習者在線學習動機的重要組成部分。

3.經驗依賴與批判性思維

成人學習者有豐富的生活閱歷和實踐經驗，認知體系也相對成熟。他們在學習新知識時，傾向于通過關聯(lián)性學習將新知識嵌入既有經驗體系[8]。這種經驗依賴可能導致其認知框架趨于固化，進而產生學習遷移的阻力。與此同時，成人學習者更注重知識內容的邏輯性與可驗證性，對低質量或冗余信息的容忍度較低，表現(xiàn)出較強的信息篩選意識和批判性思維傾向。

4.技術適應性與工具依賴性

成人學習者在在線學習中對平臺的感知易用性要求較高，但其技術能力存在顯著差異。部分學習者因平臺操作復雜、網絡不穩(wěn)定等技術障礙，易產生技術焦慮，進而影響其學習的持續(xù)性[9。這種焦慮情緒可能源于平臺功能的局限性以及學習者對技術的不熟悉，導致其在使用過程中出現(xiàn)挫敗感。部分學習者可能對某些工具的使用過于依賴，而忽視自身的主動學習能力培養(yǎng)。

（二）成人在線學習的核心需求

1.個性化學習支持

成人學習者由于其個體經歷、教育背景等差異，知識基礎參差不齊，同時每個人的學習節(jié)奏也各不相同，這對在線學習平臺提出了個性化學習支持的需求[10]。平臺需實現(xiàn)學習路徑的動態(tài)調整，通過基于先驗知識的診斷性評估精準匹配學習者當前水平，避免內容冗余或超前，確保學習路徑的適宜性。此外，支持按需定制學習資源，如模塊化課程和微課，使學習者能夠依據(jù)個人需求靈活選擇學習內容，實現(xiàn)資源的個性化配置。同時，平臺還應提供個性化的學習反饋與進度跟蹤工具，實時反饋學習成效，幫助學習者清晰把握學習進度并識別存在的問題，從而適時調整學習策略，以促進高效且個性化的學習進程。

2.靈活性與時間管理適配

成人學習者的學習時間具有碎片化特征，而深度學習通常需要集中時間和精力，二者之間存在內在矛盾。在線學習平臺需具備高度靈活性和時間管理適配性[10]。學習平臺應支持離線下載功能，使學習者能夠在有網絡時預先加載學習材料，以便在碎片化時間中進行無網絡限制的自主學習。通過設計微學習單元，契合成人學習者的碎片化學習特點，促進高效知識吸收。平臺需提供異步交互機制，如留言討論區(qū)和答疑服務，充許學習者在個人便利時間內參與互動，增強學習的靈活性與參與度。結合時間管理工具，如學習計劃提醒與進度可視化功能，輔助學習者科學規(guī)劃學習時間、跟蹤學習進度，從而有效平衡碎片化學習與深度學習需求，提升時間管理效率與學習成效。

3.低認知負荷的內容設計

成人學習者在學習過程中常面臨注意力分散及認知資源受限的現(xiàn)象，這要求學習內容設計需嚴格遵循認知負荷理論原則，減少冗余信息，確保學習材料簡潔明了，有效降低學習者的認知負擔。同時，為滿足不同學習者的偏好與需求，采用多模態(tài)信息呈現(xiàn)方式，包括視頻、圖文、音頻等，來滿足不同的學習場景和知識類型。此外，提供結構化的知識圖譜，幫助學習者明確知識點間的邏輯關聯(lián)，構建系統(tǒng)的知識體系，促進知識的深度理解，減輕其認知負荷。

4.實踐與協(xié)作支持

成人學習者更加注重知識的實踐轉化，希望通過實踐將所學知識應用到實際工作和生活中。同時，社會化學習也是成人學習的重要特點，學習者需要與他人進行協(xié)作和交流，共同完成學習任務。

成人學習者借助于情境化學習任務，諸如嵌人案例分析、模擬實踐等途徑，將理論知識與實際工作生活緊密融合，進而提升知識應用能力。與此同時，構建學習社群或虛擬協(xié)作空間，如行業(yè)交流論壇、項目小組等，已成為促進成人學習者協(xié)作與交流的關鍵方式。這些社群和空間不僅便于學習者交流經驗、共享資源，還能助力其共同完成任務，顯著增強學習的互動性與協(xié)作性[12]

5.情感支持與學習動力維持

在成人在線學習過程中，情感支持與學習動力維持是確保學習持續(xù)性和效果的關鍵因素。成人學習者常因孤立感或挫折感而面臨學習中斷的風險，缺乏必要的情感支持和學習動力維持機制會顯著影響他們的學習成效。在線學習平臺需設計激勵機制，如徽章系統(tǒng)和階段性成就獎勵，以激發(fā)學習者的積極性和成就感[13]。同時，引入人工或智能情感陪伴，如虛擬學習伙伴和導師定期關懷，為學習者提供必要的情感支持，緩解孤獨感和壓力，增強學習的持續(xù)性。此外，提供心理健康資源，如壓力管理指南和學習倦怠干預措施，有助于學習者應對學習過程中的心理問題，保持良好的學習狀態(tài)。

（三）碎片化學習環(huán)境下的認知負荷分析

Sweller提出的認知負荷理論（CognitiveLoadTheory，CLT）主要關注學習過程中的認知資源分配。其核心觀點是：人類的工作記憶容量有限，而學習過程中的認知負荷會影響學習效果，并強調教學設計應優(yōu)化認知負荷以促進學習[14]

認知負荷理論認為，學習過程中的認知資源是有限的，當認知負荷超過學習者承受能力時，學習效果將受到負面影響。碎片化學習環(huán)境對成人學習者的認知負荷提出了新的挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在以下三個方面。其一，內在認知負荷。學習內容本身的復雜度和難度是影響內在認知負荷的主要因素。在碎片化學習環(huán)境下，學習內容被分割為多個獨立的知識點，可能導致學習者難以建立知識間的聯(lián)系，增加內在認知負荷。其二，外在認知負荷。學習資源的設計和呈現(xiàn)方式是影響外在認知負荷的關鍵因素。在碎片化學習環(huán)境下，學習資源呈現(xiàn)方式多樣，信息過載、界面設計不合理等問題可能導致學習者注意力分散，增加外在認知負荷。其三，相關認知負荷。學習者已有的知識經驗和學習策略是影響相關認知負荷的重要因素，在碎片化學習環(huán)境下，成人學習者只有具備較強的自主學習能力和信息篩選能力，才能有效利用碎片化時間進行高效學習。

為構建有效的成人在線學習支持服務體系，需要充分考慮成人學習者的特點和認知負荷水平，設計合理的學習資源，提供有效的學習支持服務，以降低認知負荷，提升學習效果

（四）碎片化學習對成人在線學習的認知負荷影響

碎片化學習的特點主要體現(xiàn)在時間碎片化和內容碎片化兩個方面。時間碎片化使學習者頻繁切換學習場景，導致注意力分散，進而增加了外在認知負荷；內容碎片化則表現(xiàn)為知識模塊的割裂，需要學習者自行整合，這無疑加大了內在認知負荷。此外，成人學習者因其豐富的先驗知識和經驗，在學習新知識時往往面臨更高的整合難度，進一步加劇了內在認知負荷。

技術干擾也是碎片化學習中不可忽視的問題。復雜的操作界面或冗余功能不僅增加了學習者的操作負擔，還可能導致注意力分散，從而提高了外在認知負荷。同時，現(xiàn)有在線學習支持服務在個性化方面的不足也加劇了這一問題。統(tǒng)一化的學習內容往往超出部分學習者的認知水平，增加了內在認知負荷。

碎片化學習對成人在線學習的認知負荷影響顯著。為了提升學習效率和效果，我們需要深人探索如何優(yōu)化碎片化學習環(huán)境，降低認知負荷，同時充分考慮成人學習者的特殊需求和先驗知識，以構建更加高效、個性化的在線學習支持系統(tǒng)。

二、基于認知負荷理論的成人在線學習支持服務體系框架構建

基于認知負荷理論，構建成人在線學習支持服務體系框架，以降低學習者內在認知負荷、外在認知負荷和相關認知負荷為目標。整體設計框架如圖1所示。

（一）學習支持服務體系構建的核心設計原則

1.認知資源優(yōu)化配置原則

信息加工通道的平衡性設計是指在認知資源優(yōu)化配置過程中，注重不同信息加工通道之間的協(xié)調和平衡。在信息交互設計中，平衡性設計體現(xiàn)在用戶的期望與工作任務、設計與技術、信息化系統(tǒng)、用戶與社會、不同用戶個體、不同信息領域等方面的平衡[15]。設計師需要全面考慮用戶的信息需求和信息目標，確保信息加工通道能夠滿足用戶的多樣化需求，同時避免過度依賴某一特定通道而導致認知資源的浪費或不足。

工作記憶容量的閥值控制策略是指在認知資源優(yōu)化配置過程中，對工作記憶容量的有效管理和控制[16]。由于工作記憶的容量有限，通常只能同時處理幾個信息組塊，因此需要通過合理的策略來控制工作記憶的負載。這包括將復雜信息分解為較小的組塊、利用記憶技巧來輔助記憶以及優(yōu)化信息呈現(xiàn)方式等。此外，還可以通過減少干擾、提供明確的反饋等方式來降低工作記憶的負載，從而提高認知資源的利用效率。

圖1基于認知負荷理論的成人在線學習支持服務體系框架

圖式是指個體在認知過程中形成的關于某一領域或情境的知識結構和認知框架。通過漸進式的引導路徑，可以幫助用戶逐步建立和發(fā)展自己的認知圖式，從而更好地理解和處理信息。在教學過程中，教師可以通過逐步引導學生理解并掌握新知識，同時激發(fā)學生的聯(lián)想和想象，以幫助學生構建和完善自己的知識圖式。這種漸進式的引導路徑不僅可以提高學生的認知能力，還可以促進學生的自主學習和終身學習。

2.認知負荷動態(tài)調控原則

前導知識診斷是認知負荷動態(tài)調控的基礎性環(huán)節(jié)，其核心在于建立學習者認知特征的量化表征體系。通過知識圖譜技術構建領域知識本體，結合自適應測試算法對學習者的先驗知識水平進行精準評估。在此基礎上，運用機器學習方法構建認知負荷預測模型，綜合考慮任務復雜度、學習者認知特征和環(huán)境變量等多維度因素，實現(xiàn)對潛在認知負荷的預判性分析[17]。該模型可采用時間序列分析方法，動態(tài)追蹤學習者的認知狀態(tài)變化軌跡，為后續(xù)的負荷調控提供數(shù)據(jù)支撐。

多模態(tài)信息的認知分流設計旨在優(yōu)化有限認知資源的分配效率，其核心策略包括通道分離、信息整合和認知引導三個維度。基于雙通道理論，將文本、圖像、音頻等不同模態(tài)的信息進行合理配置，避免單一通道的認知過載。運用信息設計原則對多源信息進行語義關聯(lián)和視覺整合，降低外在認知負荷。同時，通過眼動追蹤技術和注意力引導機制，建立符合認知規(guī)律的信息加工序列，促進相關認知負荷的有效投入。這種設計需充分考慮成人學習者的認知偏好和碎片化學習特征，實現(xiàn)信息呈現(xiàn)方式的個性化適配。

實時反饋驅動的自適應調節(jié)機制是認知負荷動態(tài)調控的核心執(zhí)行系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過多源數(shù)據(jù)采集技術（如行為日志分析、生理信號監(jiān)測、交互行為追蹤等）實時捕獲學習者的認知狀態(tài)指標。基于預設的認知負荷閾值模型，系統(tǒng)自動觸發(fā)相應的調節(jié)策略，包括學習路徑的動態(tài)調整、信息呈現(xiàn)方式的優(yōu)化、認知支架的適時介人等。調節(jié)機制采用模糊控制算法，實現(xiàn)調控策略的漸進式實施，避免對學習過程的過度干擾。同時，系統(tǒng)建立反饋閉環(huán)，通過持續(xù)監(jiān)測調控效果，不斷優(yōu)化調節(jié)參數(shù)，提升系統(tǒng)的智能化水平。

3.元認知能力培育原則

元認知能力高者在處理學習過程中遇到的問題時將具有一定的分析、綜合、掌握及運用方法的能力，知識留存效率也更高。這種能力本質上構建了成人應對不確定學習環(huán)境的“認知免疫系統(tǒng)”，通過增強學習者的認知彈性、策略靈活性和自我導航能力，為終身學習時代的知識更新提供可持續(xù)的內在驅動。

元認知能力使成人學習者能夠主動規(guī)劃學習目標、監(jiān)控學習進度并動態(tài)調整策略，有效應對在線學習中的時間碎片化、注意力分散等問題，提升自我調節(jié)學習能力。基于AR情境模擬和虛擬實踐社區(qū)的跨場景訓練，強化學習策略在不同情境（如工作場景與學習場景）間的遷移能力，解決成人學習者在知識應用環(huán)節(jié)的割裂問題，提升學習成果轉化效率。依托三重反饋環(huán)（系統(tǒng)/教師/社群）和認知地圖可視化，形成“監(jiān)控-反饋-修正”的閉環(huán)系統(tǒng)，幫助學習者突破經驗固化陷阱，在動態(tài)迭代中實現(xiàn)認知策略的持續(xù)優(yōu)化。元認知文化培育與跨設備同步技術支持，幫助學習者在多任務切換中保持認知連續(xù)性，通過元認知對話模板庫快速重建學習心流，顯著提升碎片化環(huán)境下的學習韌性。

（二）學習支持服務體系的模塊化架構

1.認知資源支持模塊

在智能教育體系中，認知資源支持模塊通過高度整合與優(yōu)化知識內容，為用戶提供精準、高效的學習輔助。該模塊主要包含三個部分：一是知識圖譜驅動的學習導航系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于知識圖譜技術，構建出學科知識的結構化脈絡，能夠智能推薦個性化學習路徑，幫助學習者快速定位知識盲點，實現(xiàn)高效學習導航。二是微內容粒度的認知單元設計。通過將學習內容細分為微小、獨立的認知單元，增強了學習材料的靈活性與針對性，便于學習者按需選擇，逐步深化理解，促進深度學習的發(fā)生。三是跨平臺信息的語義聚合機制。該機制借助于先進的語義分析技術，打破了不同平臺之間信息相互隔離的壁壘，將來自多個源頭、形式各異的學習資源進行智能整合后呈現(xiàn)給學習者，有效提升了學習資源的可用性。認知資源支持模塊以精細化的內容設計、智能化的推薦功能，為學習者提供了強有力的認知支持，推動了教育信息化的深人發(fā)展。

2.認知交互支持模塊

認知交互支持模塊主要在于加強對話式智能體和用戶之間的深度交流，提升學習效果。對話式智能體的認知支架構建是基礎，它通過構建結構化的知識框架與情境模型，為智能體提供理解用戶意圖、引導對話走向的認知基礎。這一支架不僅促進了信息的有效傳遞，還確保了對話過程的連貫性與邏輯性。在此基礎上，協(xié)作學習中的認知分工策略進一步優(yōu)化了多主體間的知識共享與問題解決能力。該策略依據(jù)各智能體或用戶的能力特長進行任務分配，實現(xiàn)了認知資源的優(yōu)化配置，促進了協(xié)作效率與質量的雙重提升。此外，可視化思維工具的系統(tǒng)集成給認知交互過程帶來了更直觀的感受。通過集成圖表、動畫等可視化手段，有效降低了學員的認知負荷，增強對復雜概念的理解與記憶。同時，用戶還能通過這些工具，把自己的思維過程清晰地展現(xiàn)出來，方便接收反饋，促進思維過程的可視化表達，為深度學習與創(chuàng)新思維培養(yǎng)提供了有力支撐。

3.認知情感支持模塊

認知情感支持模塊旨在通過智能化手段，全面關照用戶的認知與情感狀態(tài)，以優(yōu)化學習體驗與效果。其中，認知焦慮的智能識別與干預為核心功能之一，它運用先進的情感分析技術，精準捕捉用戶在學習過程中的焦慮情緒，并即時施以個性化的情緒調節(jié)策略，有效緩解認知負荷，保障學習活動的平穩(wěn)進行。心流體驗的引導性設計致力于營造一種高度沉浸的學習狀態(tài)。通過精細調控任務難度與信息反饋機制，該設計能夠激發(fā)用戶的內在動機，促使其在挑戰(zhàn)與技能之間找到最佳平衡點，從而享受持續(xù)的學習樂趣與成就感。此外，社會臨場感的增強技術路徑也是不可或缺的一環(huán)。它利用虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術，模擬真實社交場景，增強用戶在學習社群中的歸屬感與參與度，進而促進知識的深度交流與共享，為構建積極、高效的學習環(huán)境奠定堅實基礎。

4.認知環(huán)境支持模塊

認知環(huán)境支持模塊旨在打造更符合成人認知特點的學習環(huán)境，讓學習過程更高效舒適。人機交互界面的智能適配依據(jù)不同終端設備的特性與用戶習慣，動態(tài)調整界面布局與交互方式，確保信息呈現(xiàn)的高效性與易讀性，降低認知負擔。在此基礎上，干擾信息的智能過濾算法進一步凈化了學習空間。該算法通過深度學習用戶的學習模式與偏好，精準識別并屏蔽無關或冗余信息，有效避免注意力分散，保障學習過程的專注度與深度。此外，學習場景的認知友好度評估為持續(xù)優(yōu)化環(huán)境提供了科學依據(jù)。該評估體系綜合考慮光照、噪聲、溫度等物理因素及界面設計、任務難度等認知因素，通過量化分析，為不同學習場景提供定制化的環(huán)境優(yōu)化建議，確保學習環(huán)境的整體認知友好性，促進學習成效的最大化。

（三）學習支持服務體系實施的動態(tài)化路徑

1.認知負荷的三階調控模型

認知負荷的三階調控模型主要用來精準管理學習過程中的認知資源。在前端分析階段，通過對學習者進行用戶畫像和認知基線建模，能夠精準刻畫學習者的特征，并預設認知負荷閾值，從而為個性化學習路徑的制定奠定基礎。在進入過程實施階段時，借助于多源數(shù)據(jù)融合的實時監(jiān)測手段，可以動態(tài)追蹤認知負荷的變化，以便及時調整學習材料和互動策略，確保認知資源得到高效利用。在后期優(yōu)化階段，依托認知軌跡回溯和模式挖掘，對學習行為與認知負荷之間的關聯(lián)進行深度分析，提煉出優(yōu)化策略，為未來的學習設計提供數(shù)據(jù)支撐和智慧指導，從而實現(xiàn)認知負荷的科學調控和效能提升。

2.個性化認知支持服務鏈

個性化認知支持服務鏈融合了前沿技術與教育心理學原理，為用戶提供精準高效的學習輔助。其中，基于眼動追蹤的注意力引導系統(tǒng)實時監(jiān)測用戶視覺焦點，動態(tài)調整界面布局與信息呈現(xiàn)，引導學習者把注意力放在關鍵地方，提升信息處理效率。認知風格適配的內容呈現(xiàn)策略則依據(jù)用戶認知偏好，如視覺型、聽覺型或動手操作型。這個策略會根據(jù)用戶的偏好，把學習內容用最適合的方式展示出來，幫助用戶更好地理解和記憶。此外，機器學習驅動的資源推薦算法深人挖掘用戶學習行為與成效數(shù)據(jù)，智能匹配個性化學習資源與路徑，實現(xiàn)精準推送與動態(tài)優(yōu)化，進一步強化學習成效。這一系列服務鏈的構建，不僅增強了學習的互動性與適應性，也標志著智能化教育支持體系邁向新臺階。

3.協(xié)同進化機制構建

協(xié)同進化機制的核心在于構建學習者與系統(tǒng)間的動態(tài)平衡與共同演進。學習者-系統(tǒng)雙向適應模型，強調學習者行為反饋與系統(tǒng)響應策略的實時互動，促進個性化學習體驗的持續(xù)優(yōu)化。群體認知特征的動態(tài)聚類分析，則深人挖掘學習社群內部多樣性，通過聚類算法識別共性需求與差異特征，為群體化教學與個性化輔導提供科學依據(jù)。在此基礎上，服務體系的自我迭代升級路徑，依據(jù)數(shù)據(jù)分析與效果評估，不斷調整服務模塊與流程，確保教育體系隨著時代需求與技術進步而自我進化，形成學習者與系統(tǒng)間互為促進、協(xié)同進化的良性循環(huán)。這一機制不僅提升了教育服務的靈活性與有效性，也為智慧教育的長遠發(fā)展奠定了堅實基礎。

（四）效能評價機制

1.多維評價指標體系

多維評價指標體系主要用于全面評估學習過程與成效。認知負荷水平的三維測量標準，從任務難度、信息容量及個體處理能力三個維度，精準刻畫學習過程中的認知壓力狀態(tài)，確保學習任務的適度挑戰(zhàn)性。學習成效的遷移性評價指標，關注知識應用與創(chuàng)新能力，通過跨情境測試與問題解決能力評估，衡量學習成果的實際應用價值。此外，情感體驗的量化評估工具，運用心理學量表與生物反饋技術，客觀記錄學習者情緒波動與情感投人，為優(yōu)化學習環(huán)境與提升學習動力提供數(shù)據(jù)支持。這一體系不僅豐富了評價維度，也增強了評價的科學性與全面性，為教育質量的持續(xù)改進提供了有力工具。

2.反饋優(yōu)化機制設計

反饋優(yōu)化機制設計聚焦于通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與分析，實現(xiàn)教育服務的精準調優(yōu)。多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合分析方法，整合學習行為、生理反應及情感狀態(tài)等多維度信息，為深人洞察學習狀態(tài)提供全面視角。認知瓶頸的歸因診斷模型，基于機器學習算法，精準識別學習過程中的障礙因素，如注意力分散、理解困難等，為制定個性化干預策略提供依據(jù)。服務參數(shù)的動態(tài)調優(yōu)算法，依據(jù)實時反饋與效果評估，自動調整教學內容、節(jié)奏與交互方式，確保學習過程持續(xù)優(yōu)化與個性化需求的滿足。這一機制設計不僅提升了反饋的即時性與精準度，也為構建高效、自適應的教育服務體系奠定了堅實基礎。

三、碎片化學習環(huán)境下成人在線學習支持服務體系實施策略

成人在線學習的特點與需求凸顯了其與傳統(tǒng)教育的本質差異，需在自主性與支持性之間尋求平衡，既要尊重學習者的獨立性，又需通過智能化、人性化的設計彌補碎片化環(huán)境下的認知與情感缺口。未來的在線學習支持體系應圍繞個性化適配、認知資源優(yōu)化和社會情感聯(lián)結三大核心維度展開，以實現(xiàn)成人學習效果與體驗的雙重提升。

為有效構建學習型社會并支撐全民終身學習，以開放大學為核心的成人高等教育學校必須致力于構建完善的成人在線學習支持服務體系。推動信息技術與教育教學的深度融合是核心。利用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術，實現(xiàn)學習內容的智能化推薦、學習進度的個性化跟蹤以及學習效果的精準評估，為成人學習者提供更為便捷、高效的學習體驗。加強成人在線學習支持服務隊伍建設是關鍵。建立一支由專業(yè)教師、技術人員與輔導人員組成的多元化服務團隊，不僅提供專業(yè)知識的傳授，還進行技術指導與心理支持，在全方位滿足成人學習者的需求的同時，建立健全成人在線學習支持服務評價機制是保障。通過定期收集學習者反饋、進行服務滿意度調查以及學習成效評估，及時發(fā)現(xiàn)服務中存在的問題與不足，為服務體系的持續(xù)優(yōu)化提供依據(jù)。此外，還應注重學習資源的多樣性與實用性。結合成人學習者的實際需求，開發(fā)涵蓋職業(yè)技能、興趣愛好、生活常識等領域的在線課程，確保學習內容的實用性與吸引力。應對碎片化學習環(huán)境下成人在線學習的關鍵性挑戰(zhàn)給出有針對性的解決措施，如表1所示。通過多方面的策略實施，可以有效提升碎片化學習環(huán)境下成人在線學習的效果與質量，為終身學習體系的構建貢獻力量。

表1成人碎片化學習調整與應對策略

四、結論

隨著信息技術飛速發(fā)展，碎片化學習已成為成人在線學習的重要形式。成人學習者在碎片化環(huán)境中面臨著諸多挑戰(zhàn)，如時間碎片化、認知負荷增加、學習資源過載等。基于認知負荷理論，構建成人在線學習支持服務體系框架，旨在通過優(yōu)化認知資源、動態(tài)調控認知負荷、培育元認知能力等核心設計原則，為成人學習者提供個性化、智能化的學習支持服務。通過模塊化架構與動態(tài)化實施路徑，該體系能夠有效降低學習者的認知負荷，提升學習效率與情感體驗。未來研究將進一步探索技術手段與教育理念的深度融合，持續(xù)優(yōu)化支持服務體系，以推動成人在線學習高質量發(fā)展，為終身學習體系的構建提供有力支撐。

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Abstract：Withtedveloentofifoatiotechoandeopularatiooflfglaingcocepts，dultolilaighscean importantfocatiobuedgtschsesdildd ingcontiuityldsdialacei thechalengeofidtl optiatiodciadaio cognitivelddusstuaifotiatihodulauedacpleeaateahdes orticalsuportdpctlathedgdseeotalie ment of adult online education and improving the lifelong learning system.

Keywords;Fragmentedlearning；Adultonlinlearing；CognitiveLoadTheory；Leaingsupportservicesystem；Personalizedadaptation