2019地平线报告
人工智能对于高等教育的革新
人工智能对于高等教育的革新人工智能在高等教育革新主要体现在—三个方面：一、教学方面，实施人机协同的“AI+教师”教育方式，打造智能时代的高水平教师队伍;二、学习方面，构建线上线下结合的学习内容，打造虚实一体的多元学习空间;三、教育管理方面，优化资源配置，推动高等教育内涵式发展。
在此基础上，为了更好地利用人工智能助力高等教育革新，应重视以下三个关键点：一、努力开发企业级和个人级的人工智能应用;二、重视人才的培养和输送;三、确保人工智能应用在教育领域的公平性和包容性。
另外，研究人员仍需解决人工智能发展中的社会伦理问题和数据安全等问题。
标签：人工智能;高等教育;教育改革引言随着世界进入智能化时代，通过数据产生智能，利用信息化技术促进产业变革成为当今主流趋势。
硬件技术的进步使计算机的运算速度和数据存储量达到人脑的上亿倍。
依靠巨大的数据作為导向，大量现实问题被转化为数据问题并让机器来解决。
在这种情况下，人工智能和普通人的距离越来越近，无论是苹果公司的“siri”，还是微软公司的“娜娜”，都是人工智能“飞入寻常百姓家”的体现。
人工智能对教育的渗透对我们的社会产生了巨大的影响。
过去的几十年中，技术的发展让教育和教学的科学发生了重大变化，人类的许多行为变化都可归因于教育的发展。
正如美国犹他州州立大学教育系教授米米·雷克（Mimi Recker）所言，人工智能可以良好地应用于教育数据的收集和整理以及对成果的预测中。
1那么使用人工智能进行教育和教学能够为我们带来什么改进，这些改进能否为受教育者创造更平等的教育环境，为教学者提供更优质的教学内容是我们所要探讨的问题。
一、人工智能和高等教育的渊源早在1954年，人类就试图通过计算机对学生的学分进行统计和分析。
二十世纪九十年代，针对每个学生拟定出不同培养计划的教学方法开始发展。
近年来，传统教育方式短缺和不足逐渐显露出来。
于是，许多学者认为人工智能会为人们带来更加精准以及高效的教学方法，在对未来教育方式的设定中，人工智能将会发挥重要作用。
从“离身” 到“具身”———认知科学的困境与转向
第１１期２０１９年１１月现代教育科学ＭｏｄｅｒｎＥｄｕｃａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅＮｏ １１Ｎｏｖ ２０１９[收稿日期]２０１９－０７－２２[作者简介]张方方(１９９１－)ꎬ女ꎬ河南周口人ꎬ福建师范大学教育学院在读硕士生ꎻ主要研究方向:教育信息化ꎮ从 离身 到 具身认知科学的困境与转向张方方(福建师范大学ꎬ福建福州３５０１０８)㊀㊀[摘㊀要]传统认知科学的身心二元观点在面对人的复杂认知时产生了教学的离身困境ꎬ即教学观念的离身性㊁教学设计的预设性㊁教学环境的封闭性三重困境ꎮ文章以国内外具身认知思想下的认知科学理论与实践探索进行梳理ꎬ从现象学㊁生物学㊁技术学三个视角的研究实例中归纳出第二代认知科学的具身特征ꎬ进而提出教学应从体验性具身技术开发㊁生成性具身课程设计㊁交互式环境构建三个维度促进认知科学的具身转向ꎮ㊀㊀[关键词]离身认知ꎻ具身认知ꎻ认知科学㊀㊀[中图分类号]Ｇ４２０㊀[文献标识码]Ａ㊀[文章编号]１００５－５８４３(２０１９)１１－００２４－０７㊀㊀[ＤＯＩ]１０ １３９８０/ｊ ｃｎｋｉ ｘｄｊｙｋｘ ２０１９ １１ ００５从古至今ꎬ哲学家和教育者关注更多的是灵魂和心灵等内在的发展与提升ꎮ柏拉图认为教育是灵魂的转向ꎬ只有摆脱肉欲ꎬ才能真正得到灵魂的上升ꎮ在其后的很多西方哲学家也认为ꎬ灵魂和身体是相互分离的ꎬ这种身心分离的理论在笛卡尔时期达到了顶峰ꎮ笛卡尔从认识论上确证了心㊁物二元世界的存在[１]ꎮ但 如果把一切归结为精神ꎬ世界被观念化ꎬ人就成为一个超然的意识主体ꎻ如果把一切归结为物质ꎬ人就成为了机器 [２]ꎮ２０世纪５０年代末ꎬ认知科学诞生初期从多学科视角探究人类的学习ꎬ关注人类思维的理解和知识的建构ꎮ随着信息加工理论的出现ꎬ把人脑看作计算机㊁信息处理器和问题解决者的隐喻开始广为流传ꎬ并被迅速运用到认知发展的研究上[３]ꎮ传统认知科学认为ꎬ人的大脑是为各种心智活动构建算法和程序的[４]ꎮ这种把人当做机器的传统认知科学存在着一些弊端ꎬ认为它只能接受简单的指令算法ꎮ但人作为一种具有复杂脑结构的高级生物ꎬ在复杂的社会情境中会出现各种情况ꎬ这些是传统认知观点所无法预测的ꎮ随着智能化时代的到来ꎬ人们更加关注学习的具身性㊁情境性和生成性ꎬ形成了第二次认知革命ꎮＭＲ技术㊁体感技术和社会学研究方面都证实了身体在学习过程中发挥的巨大作用ꎬ同时新智能技术的出现也为学习者提供了技术支持ꎮ２０１９年«地平线报告»(高等教育版)中提到移动学习设备和头戴式显示器可增加学习者的临场体验ꎮ而混合现实技术是最近两三年发展起来的ꎬ它通过将线上和线下的融合ꎬ把数字技术和物理世界连接起来ꎬ创造了物理空间的模拟化环境ꎬ使学习者沉浸于学习环境中ꎬ通过身体体验形成了新的感知和理解ꎮ语言学家莱考夫从现象学的视角揭示了概念隐喻的具身性ꎬ也有学者从生物学的角度探讨学习者身体运动参与带来的学习效果ꎬ智能化时代的技术要促进学习者的发展需要具身理论的支撑ꎮ笔者通过对传统认知科学的困境进行分析ꎬ并梳理了具身认知理论支持下的认知科学在教育领域的应用情况ꎬ并从具身技术开发㊁生成性具身课程设计㊁交互式环境构建三个方面的教育转向展开论述ꎬ旨在为具身认知在传统认知科学向第二代认知科学发展中的应用提供参考ꎮ㊀㊀一㊁离身 传统认知科学的身心二元困境在传统认知科学看来ꎬ人类对外界信息的加工是建立在计算隐喻之上ꎬ认为心智是按照某种程序算法对符号进行操作计算ꎮ这种计算遵循着某种算法ꎬ用精确的语言写成的算法就形成了程序ꎮ传统认知理论主要关注的是人的信息加工过程ꎬ其特点具有两方面:一是关注人的经验ꎬ认为在认知过程中ꎬ人运用过去的经验和策略来获得加工信息ꎻ二是人对认知过程中的信息要进行整合分析[５]ꎮＢａｄ￣ｄｅｌｅｙ认为工作记忆由一个中枢执行功能组成ꎮ在注意力集中㊁转移㊁分散中发挥作用ꎮ这个执行功能监控一个视觉略图薄(视觉和空间记忆)㊁一个语言环路(听觉记忆)和一个情境缓冲器[６]ꎮ认知主要是心理的操作ꎬ即使可能会涉及到身体ꎬ但是这只是心理操作的一部分ꎬ跟身体联系不大ꎮ它的研究范式是建立在传统的计算机隐喻基础上ꎬ在计算机隐喻的认知过程中ꎬ人通过感官接收外界的信息ꎬ对它进行登记ꎬ保持在记忆当中ꎬ在大脑中进行信息加工和转换ꎬ当收到指令以后再输出ꎮ整个人如同计算机的软件和硬件一样相对独立ꎬ人的认知独立于身体和大脑ꎬ认知操作过程和身体操作过程之间是离散的ꎬ没有过多的联系ꎬ两者之间是一种随机的关系ꎮ这样任何物理系统只要加入一些算法结构ꎬ都可以拥有人的智能ꎮ在传统认知科学中ꎬ主要存在着两种观点[８]:那些早期致力于有效的老式人工智能ＧＯＦＡＩ(ＧｏｏｄＯｌｄ－ＦａｓｈｉｏｎｅｄＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ)的人认为ꎬ认知本质上是基于规则的计算ꎬ而不是符号表示ꎻ而一些连接主义者认为它是计算在子符号或分布式中表示ꎬ不是或者说不完全基于规则ꎮ尽管两种观点存在差异ꎬ但都是一种传统认知主义身心分离的观点ꎬ认为心灵基本上是一个颅内的信息处理系统ꎬ它用操作符号表示ꎬ在认知本质上就是一个计算的过程ꎮ传统的认知心理学经过了从 加工即计算 到 离身心智论 [９]ꎬ但是其本质仍是身心分离的ꎮ人毕竟不是机器ꎬ人有身体的感觉和心灵的思考ꎬ在教学过程中也会面临着很多无法预测的教学事件ꎬ对环境的体验也是有许多不同ꎬ所带来的知识的生成也会存在差别ꎬ这种身心分离的思想随着教育信息化的发展面临着诸多困境ꎮ第一ꎬ教学观念的离身性ꎮ传统的教育受原有观念影响ꎬ认为认知㊁记忆以及思维等方面的学习是独立于身体的ꎬ学习的主要目的是对这些心智能力的训练过程ꎮ 形式训练说 就是受这一思想影响而产生的ꎮ加涅的信息加工模式就是典型的这种学习模式ꎮ技术支持下的在线学习也面临着学习者缺乏身体的真实或模拟体验而产生的距离感和孤独感ꎬ这种教学观念下的教学过程是一种偏重于大脑心智的提升为中心任务的训练过程ꎬ身体在这一过程中被放在了边缘位置ꎬ使学习的过程与身体缺失了联系ꎮ这种教学观念导致了学习者忽略了身体参与到构建知识结构和与外界建立联系的生成性作用ꎬ造成了教学观念的身心二元ꎬ这是传统认知科学理论教学观念所面临的一重困境ꎮ第二ꎬ教学设计的预设性ꎮ传统的教学是以一个既定的教学目标而进行设计教学方案的一种教学预设ꎮ核心素养是培养全面发展的人ꎬ如果课堂中涉及到的每节课㊁每个教学片段㊁教学方法㊁教学组织形式等都是既定的㊁一成不变的ꎮ忽略对学生情感和体验来促进知识生成的影响ꎬ则很难培养学生的必备品格和关键能力ꎮ学生的发展才是教学预设的落脚点ꎻ如果只单纯设定目标ꎬ不在教学设计中激发学生对知识生成的体验ꎬ则很难达到良好的教学效果ꎮ随着技术在教学设计中的应用ꎬ如果只是作为传统教学的展示工具ꎬ而不是真正将技术融合于教学设计中与学生的身体体验建立联系来改变这种传统预设性的教学设计ꎬ这种教学设计的身心二元观点很难提高教学效果ꎬ无法达到生成性的课堂教学ꎬ这是传统认知科学理论教学设计所面临的二重困境ꎮ第三ꎬ教学环境的封闭性ꎮ传统的课堂教学环境主要是采用讲授法ꎬ为了传授课本内容ꎬ教学环境处于一种封闭状态ꎮ随着现代技术进入课堂环境中ꎬ教学倡导以教师为主导ꎬ学生为主体的教学ꎬ但人们仍然是把现代技术作为一个工具来进行课堂教学ꎬ教学环境和学习者的体验之间没有产生动态交互的知识生成ꎬ这种教学环境的封闭性造成了学习者的学习缺乏情境性ꎬ无法真正参与到学习的知识建构中ꎮ人与社会环境割裂开来ꎬ很难培养学生的高阶思维ꎬ如果不改变这种教学环境ꎬ技术无法充分发挥作用ꎬ这种教学环境中存在的身心二元ꎬ很难实现以技术促教学的生成性智慧学习环境ꎬ这是传统认知科学理论教学环境所面临的三重困境ꎮ传统认知科学所面临的困境ꎬ让越来越多的研究者意识到ꎬ人的头脑不能仅仅被理解成向计算机一样对信息进行加工处理ꎬ人的感觉器官和运动输出系统在复杂的情境中也发挥着重要的作用ꎮ研究在技术支持下学习者的感官和运动系统如何促进学习者思考和感知来达到深度学习有着十分重要的价值ꎮ㊀㊀二㊁具身认知 第二代认知科学的研究探索第二代认知科学(ｓｅｃｏｎｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｃｏｇｎｉｔｉｖｅｓｃｉ￣ｅｎｃｅ)[１０]这一提法最早是在认知语言学家莱考夫(Ｇ Ｌａｋｏｆｆ)和约翰森(Ｍ.Ｊｏｈｎｓｏｎ)所著的«肉身中的哲学:具身心智及其对西方思想的挑战»一书中提到ꎮ具身认知(ｅｍｂｏｄｉｅｄｃｏｇｎｉｔｉｏｎ)也译为 涉身 认知ꎬ是指身体在人的认知过程中发挥着关键作用ꎬ认知是通过身体的体验及其活动的方式形成的[１１]ꎮ具身认知的科学以 身心一体 的本体论㊁ 模拟 复现 的认识论和 有机生成 的实践论ꎬ突破了传统认知科学所认为的 身心二分 关系ꎬ挑战了 表征计算 的认知加工模式ꎬ超越了 机械组织 的心智建构方式ꎬ彰显了身体在认知中的地位[１２]ꎮ皮亚杰和维果斯基的内化理论㊁莱考夫和约翰逊的隐喻投射理论表明了身体活动是如何向高级认知发展的[１３]ꎮ美国哲学家唐 伊德(ＤｏｎＩｈｄｅ)主要关注技术哲学和现象学[１４]ꎬ他从知觉体验的角度对人与技术的关系进行了深刻解读ꎮ通过对文献的梳理总结出目前主要从三方面的视角对具身认知进行了研究ꎮ(一)现象学的视角:概念隐喻的具身性最早从具身认知对概念理解进行研究的是语言学家莱考夫和约翰逊关于具身认知在思维中隐喻作用的研究ꎮ他们在对大量的隐喻现象研究分析后认为:隐喻不仅是一种语言修辞的手段ꎬ而是反映了人类的认知特征ꎮ人的抽象概念ꎬ如感知经验和具体概念的发展通过加工隐喻化的描述和身体有着密切关联ꎬ基于此他们提出了概念隐喻理论ꎬ确立了身体经验在概念理解中的重要地位[１５]ꎮ概念的隐喻性突出显示了理性概念范畴与身体感觉经验的密切联系ꎬ如抽象的 冷淡㊁热情 之类的概念最初是来自对 冷 热 的感知经验[１６]ꎮ最近的社会认知实验表明ꎬ身体温暖和社会归属感之间存在着相关性ꎮ研究者通过两项实验的结果支持了这样一种假设:即身体上的温暖是一种象征性的暗示ꎬ标志着亲密关系来源的接近ꎮ在实验中ꎬ参与者认为一个温暖的物体在物理上比一个寒冷的物体更近ꎮ在另一组实验中ꎬ被温暖刺激的参与者表现出更高水平的自我报告的社会关系动机ꎮ在这两项研究中ꎬ依恋风格的个体差异对影响均有调节作用ꎻ启动效应在依恋回避程度低和依恋焦虑程度高的人群中显著[１７]ꎮ这些发现揭示了感知㊁身体体验和社会认知之间的深层联系ꎮ以上的研究从社会现象学的视角来探讨表明了人的身体体验对学习者概念的理解和社会认知有较大影响ꎬ人不是被动的感受来自外界的刺激ꎬ而是身体的感知经验和外界刺激产生交互ꎬ从而促进概念的理解ꎮ因此ꎬ身体所带来的经验对于儿童学习的重要意义ꎬ只有从经验中生长出的知识才能真正被学习者所理解和吸收的ꎬ也有学者从生物学的视角证明感知运动的参与性促进学习者的学习ꎮ(二)生物学的视角:感知运动的参与性具身认知理论认为身体不是与学习活动无关的因素ꎬ而是作为学习的主体ꎬ在身体运动的参与过程中也在塑造者学习者的思维㊁感知㊁记忆等心智活动ꎮ一些研究着发现ꎬ身体活动在学习者学习过程中所占有的重要作用ꎮＣｈｒｉｓＳｈｉｌｌｉｎｇ以约翰 杜威的著作为基础ꎬ提出了一种身体教育学的方法ꎬ他赞同身体经验的优先性ꎬ但也承认思维的独特属性和能力ꎬ以及在这些过程中的具身性[１８]ꎮ认知理论以前强调人类处理信息的模块性ꎬ即独立的模块处理信息不受其他类型信息的影响ꎮ然而ꎬ最新的理论研究表明ꎬ认知与运动和感觉过程的联系比模块理论所认为的要紧密得多[１９]ꎮ具身认知理论所强调的感知运动(Ｓｅｎｓｏｒｉｍｏｔｏｒ)并不是说身体要完全沉浸式地参与到学习活动中ꎬ具身的形式可以是基于实体动作的ꎬ也可以是基于想象的ꎮ多尔 亚伯拉罕森研究团队的一位博士生为代数学困生设计的 巨人的步伐 代数游戏ꎬ便是通过鼠标或触屏ꎬ调用内在认知资源来参与学习的具身形式[２０]ꎮＡｌｆｏｎｓｏ通过以镜像神经元作为行为理解的理论分析和核心电生理学的研究发现ꎬ镜像神经元理论是具身认知理论中最有影响力的例子之一[２１]ꎮ他们分析了镜像神经元是通过将观察到的动作的视觉表象映射到运动表象来辅助动作理解的说法ꎬ试图阐明这些神经元所携带的表象在何种意义上可以被称为运动ꎮ通过这些研究所得出的结果可以看出ꎬ儿童通过感知运动促进了概念的理解ꎬ这种运动可以是自己身体的运动ꎬ也可以是模拟的或观察他人或物体的运动ꎬ当我们把这种运动和感觉参与具身时ꎬ这种概念隐喻就会促进人的高阶思维能力ꎬ促进概念的理解ꎮ(三)技术学的视角:人类体验的扩展性具身认知理论重视身体的体验ꎬ而借助于技术能够 扩展 我们的身体感知经验ꎬ再对身体的经验进行加工和提炼ꎬ形成认知理解ꎮ伊德认为ꎬ人与技术的具身关系是一种特殊的使用情境(Ｕｓｅ－Ｃｏｎｔｅｘｔ)[２２]ꎬ在这种使用情境中ꎬ个体以一种特殊的方式将技术和自身经验融合为一体ꎬ个体借助技术来感知ꎬ然后由此转化为个体的知觉和身体的感觉ꎮ伊德将这种关系表述为(人类 技术)ң世界[２３]ꎮ实现这种人与技术及其世界之间共生关系的基础是技术所具备的知觉透明性ꎬ意思是说技术就好像融入自身知觉的身体经验中ꎬ如 (我 眼镜)ң世界 的关系中ꎬ眼镜成了个体对周围环境的日常体验的一部分ꎬ眼镜的 抽身而去 ꎬ使得视觉变得技术具身了[２４]ꎮＲｕｉｔｅｒ等人[２５]设计了一项跟任务相关的全身运动对一年级学生学习两位数的影响的项目ꎮ研究设计步长(小㊁中㊁大)表示不同大小的数字单位(１ꎬ５ꎬ１０)ꎮ研究发现ꎬ在全身运动与任务相关的条件下ꎬ学生在学习两位数方面的表现优于非运动条件下(运动与任务无关)的学生ꎮ研究也显示了部分身体运动对学习的有益影响ꎬ比如学生的手势㊁手指追踪ꎬ手指计数或手臂运动等ꎬ让学生有机会观察或影响他人或物体的运动ꎬ虽然不是自己做这些运动ꎬ也可以提高理解ꎮ研究结果表明ꎬ在适当的程度下ꎬ镜像或模拟机制的参与也会影响学生的认知ꎮ随着体感技术㊁虚拟现实技术的出现ꎬ技术支持的具身认知扩展了人类身体的体验性ꎬ技术具身和学习者身体经验的融合将会更加紧密ꎬ这种融合产生的交互式经验能够动态生成一种全新的概念理解和学习者自身的意义建构ꎬ这带来了技术支持下的认知科学的必然转向ꎮ㊀㊀三㊁具身学习 技术支持下认知科学的必然转向具身化㊁情境性和生成的思想在认知科学学习领域中已经有了广泛的融合ꎬ随着技术的推进具身学习势在必行ꎮ在具身认知理论中ꎬ认知不是一个先验的逻辑能力ꎬ而是一个连续进化的发展的情境性过程ꎻ身体在认知中之所以是核心的ꎬ是因为身体活动本身体现了推动认知发展的生存意向性[２６]ꎮ在人类学习的过程中ꎬ身体状态对认知过程产生影响ꎬ运动通道决定认知内容ꎬ这两种认知同时又受环境的影响ꎬ这样身体在认知过程中就具有具身性ꎬ运动通道下认知内容就具有生成性ꎬ而这一认知生成必须和环境产生交互ꎬ这样就具有情境性ꎮ因此身体㊁认知和环境就形成了一个动态的耦合循环系统(如图１所示)ꎮ情境性(环境）认知环境认知内容具身性（身体）生成性（认知）身体状态运动通道认知过程图１㊀具身认知的耦合循环系统这个具身认知的动态耦合循环系统形成了一个互利共生的学习结构ꎬ随着新技术的出现ꎬ如何将其运用于新的认知科学领域ꎬ从具身性㊁生成性和情境性这三个方面来构建新的学习环境就变得至关重要ꎮ(一)具身性:人工智能支持的具身技术开发在与社交互动机器人互动时积极的用户体验的出现ꎬ让身体在情感理解和认知方面变得至关重要ꎮ随着人工智能的出现ꎬ基于ＡＲ和ＶＲ的混合现实技术发展ꎬ一些手持设备和可穿戴设备让人们的身体有了更多的体验ꎬ传统认知科学的离身性将得到一定程度的颠覆ꎮ像微软Ｋｉｎｅｃｔ这样的体感技术出现ꎬ通过加强信息处理㊁编码㊁表示和交流ꎬ身体动作可以促进学习者的心理活动[２７]ꎮ为教学设计者提供了基于手势或基于运动的学习ꎬ有了技术的支持ꎬ人的身体知觉能够得到 扩展 ꎬ良好的具身技术设计能够为学习带来临场感和沉浸感ꎬ也提供了以创新的方式促进学习的新方法ꎮ基于具身理论的技术开发如果仅仅是作为工具来使用将难以发挥其价值ꎬ它虽然扩展了人类的身体知觉ꎬ但如果没有设计良好的具身课程ꎬ那么只能是增加学习者的认知负荷ꎮ只有具身技术和具身课程之间的密切结合ꎬ能真正达到一种生成性的课堂教学ꎮ(二)生成性:课堂和技术结合的具身课程设计传统认知理论是一种具有 离身 特征的二元认识论ꎬ这种认识论使得课堂学习环境深陷 离身 困境ꎬ从而引发对传统课堂学习环境预设性维度的认识ꎮ宋岭等尝试改造故事的核心要素为具身化课程的核心特征构建结构框架ꎬ为进一步的课堂教学提供思路[２８]ꎮ张良提出应从知识与身体㊁知识与情境㊁知识与行动三个维度来构建课堂中的具身课程知识观ꎮ目前具身教育课程设计模式主要有三种类型[２９]:主题本身包含有身体的内在性的活动ꎻ主题本身有利于社会基础的课堂教学ꎻ主题本身带有隐含的空间特质ꎮ第一种类型是课程本身包含了身体的运动和操作ꎮ这种课程主题就是一些身体的操作ꎬ如一些技能性的训练课程ꎮ我国目前的通用技术课程就属于这一类型模式范畴ꎮ第二种类型是以社会科学课程为主ꎮ这种课程的内容是以社会为基础ꎬ有利于教师设计一些带有个体参与性质的课程主题ꎮ这类课程设计可以通过分析社会动态发展进行课程设计ꎬ比如说让学习者走出教室ꎬ到博物馆㊁科技展览馆等场所ꎬ历史发展进程进行收集和整理ꎬ及在学校教育中通过设计开放的课题来开展相关的社会调查研究课程ꎮ如在人文课程中可以设置进入博物馆等进行课题调研ꎬ近几年兴起的研学旅行也是这类课程的体现ꎮ第三种类型是那些基于空间主题概念的学科ꎮ如数学和物理学科ꎬ这些学科在课程学习中ꎬ可以利用智能化技术来促进教学ꎬ学习者通过自身身体的体验和虚拟身体的场景叠加ꎬ来达到掌握概念和定律的目的ꎮ这对于教学设计者提出了挑战ꎬ如何设计课程能够达到具身认知的效果ꎬ以及如何让学习者能够从中获得认知的飞跃ꎬ以及怎样才能促进身体㊁认知和环境达到一种生态的平衡状态ꎬ是教学设计者所要考虑的问题ꎮ不仅要求教学设计者具有身心融合的教学观念ꎬ创建出系统有机㊁动态生成的课程教学设计ꎬ同时也要建构具身交互的生态课堂学习环境ꎮ(三)情境性:身心一体的具身交互环境构建具身认知学习环境ꎬ是一种基于具身认知理论的身心融合㊁主客一体下建立起来的一种心智嵌入大脑㊁大脑嵌入身体㊁身体嵌入环境的多种内嵌性的学习环境[３０]ꎮ随着 互联网＋ 的发展ꎬ各种新兴技术ꎬ如触控技术㊁可视化技术㊁虚拟现实技术等相继融入教学过程中ꎬ为创造学生的学习环境提供了新的改革契机ꎬ增强了学生学习体验的机会ꎬ增加了学生真实的在场体验感ꎮ通过对文献的整理和分析ꎬ目前国内外主要的研究可以分为三种类型的具身学习环境构建:实体学习环境㊁在线学习环境和混合现实学习环境ꎮ１.体验性:物理学习环境ꎮ物理学习环境在促进ＳＴＥＭ教学的教学干预和研究中占有相当大的份额ꎮ在这些学习环境中ꎬ学生的身体体验是学习活动的重要组成部分ꎬ因此也是学习的重要组成部分ꎮＤｕｉｊｚｅｒ综述了实体学习环境中ꎬ运动支持背景下学生在建模中对图形理解的变化ꎮ通过对身体参与程度(自身和他人㊁体的运动)和即时性(直接和非直接)并行的方式ꎬ归纳出四类具身化学习环境ꎮ第一类是直接的自身运动ꎻ第二类是直接的他人㊁物体的运动ꎻ第三类是非直接的自身运动ꎻ第四类是非直接的他人㊁物体的运动ꎮ在每一类具体的学习环境中ꎬ中介因素的不同组合被识别出来ꎮ这样具身认知环境中存在八个中介因素:真实的环境㊁多模态㊁运动与图形的关系㊁多重表征㊁符号学㊁学生控制㊁注意力捕捉和认知冲突ꎮ每一类具体的学习环境都具有特定的具体配置ꎬ并且中介因素可以形成不同的组合ꎮ从基于探究的知识学习和教学研究ꎬ归纳出ＣＬＩＡ－ｍｏｄｅｌ(能力㊁学习㊁干预㊁评估)作为学习环境的设计框架ꎬ旨在引发出增强的学习过程ꎬ促进知识的产出和思维能力的培养[３１]ꎮ在这种物理学习环境下ꎬ学习者可以在真实的环境中㊁在具身认知的实体环境构建要注重学习者的体验性ꎬ大脑㊁身体和环境作为一个交互的动力系统[３２]ꎬ通过设计加强身体体验性的环境让 感觉 思维 行动 形成一种顺序的加工循环的动力系统ꎮ２.参与性:在线学习环境ꎮ从具身认知的视角来审视在线学习环境ꎮ第二代认知科学需重构网络学习空间的框架结构ꎬ创建具身型网络学习空间ꎬ构建 认知 身体 空间 一体化的学习参与模式ꎬ以促进网络学习空间与教育教学的深度融合[３３]ꎮ杨玉宝给出了具身型网络学习空间框架ꎬ并应用在广州市属高校学习空间平台«Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ数字图像处理»课程教学中ꎮ国外在线学习环境中使用嵌入式。
基于UTAUT2模型的医学生接受手机移动学习影响因素的调查分析——以宁夏S医学院在线学习平台为例
㊀第３５卷第２期２０２１年４月㊀㊀中㊀国㊀医㊀学㊀教㊀育㊀技㊀术㊀㊀C H I N A M E D I C A LE D U C A T I O N T E C H N O L O G Y V o l ．３５N o ．２A pr ．２０２１基金项目:该课题受宁夏回族自治区高校创新创业教育改革研究项目(N X S C ２０１７０２０４)资助完成.收稿日期:２０２０Ｇ０３Ｇ３０作者简介:余琴(１９８６Ｇ),女(回族),银川人,硕士,主要研究方向:信息技术教育应用.通信作者:马占兵(１９８６Ｇ),男(回族),银川人,副教授,博士,主要研究方向:生物信息学及开源学习管理系统开发与应用.电话:１３３６９５０１７４０;E Ｇm a i l :２０１３０１０８＠n x m u ．e d u ．c n基于U T A U T ２模型的医学生接受手机移动学习影响因素的调查分析以宁夏S 医学院在线学习平台为例余㊀琴１,２,朴姬顺２,马占兵３１．宁夏财经职业技术学院金融系,银川㊀７５００００;２．陕西师范大学教育学院,西安㊀７１００６２;３．宁夏医科大学基础医学院,银川㊀７５００００ʌ摘要ɔ:目的㊀探讨医学生接受手机移动学习的影响因素,并对企业和学校提供一定的建议.方法㊀对宁夏S 医学院１６７３名医学专业的学生进行问卷调查,基于U T A U T ２模型,利用AMO S 结构方程建模,构建影响医学生手机移动学习影响因素的研究模型.结果㊀习惯㊁个人创新㊁社会影响㊁界面设计㊁绩效期望㊁享乐动机对医学生手机移动学习具有积极作用,手机硬件局限具有消极作用,而努力期望和促进因素没有影响.结论㊀良好的学习习惯㊁创新能力㊁平台界面㊁优质丰富的学习资源,以及平台趣味性是提升手机移动学习接受度的有效途径.ʌ关键词ɔ:医学生;手机移动学习;U T A U T ２模型;影响因素ʌ中图分类号ɔ:G ４０Ｇ０５７;G ６４２．０㊀ʌ文献标志码ɔ:A㊀ʌ文章编号ɔ:１００４Ｇ５２８７(２０２１)０２Ｇ０１８２Ｇ０７ʌD O I ɔ:１０．１３５６６/j ．c n k i ．c m e t ．c n ６１Ｇ１３１７/g４．２０２１０２００９I n v e s t i g a t i o no f i n f l u e n c i n g f a c t o r s o fM Ｇl e a r n i n g wi t hm o b i l e p h o n e s f o rm e d i c a l s t u d e n t s b a s e do nU T A U T ２m o d e l:Ac a s e s t u d y o f o n l i n e l e a r n i n gp l a t f o r mo f SM e d i c a l C o l l e g e i nN i n gx i a Y uQ i n １,２,P i a oJ i s h u n ２,M aZ h a n b i n g３１．D e p a r t m e n t o f F i n a n c e ,N i n g x i aC o l l e g e o f Fi n a n c e a n dE c o n o m i c s ,Y i n c h u a n ７５００００;２．S c h o o l o f E d u c a t i o n ,S h a a n x iN o r m a lU n i v e r s i t y ,X i ＇a n ７１００６２;３．S c h o o l o f B a s i cM e d i c i n e ,N i n g x i a M e d i c a lU n i v e r s i t y ,Y i n c h u a n ７５００００,C h i n a ʌA b s t r a c t ɔ:O b je c t i v e ㊀T oe x p l o r e t h e i nf l u e n c i ng f a c t o r s o fM Ｇl e a r n i n g w i t hm o b i l e ph o n e s f o r m e di c a l s t u d e n t s ,a n d p r o v i d es o m es u g g e s t i o n s f o re n t e r pr i s e sa n ds c h o o l s ．M e t h o d s ㊀A q u e s Ｇt i o n n a i r e s u r v e y w a s c o n d u c t e do n１６７３m e d i c a l s t u d e n t s f r o mSM e d i c a l C o l l e g e i nN i n gx i a ．B a s e d o n t h eU T A U T ２m o d e l ,AMO S s t r u c t u r a l e q u a t i o nm o d e l i n g wa s u s e d t ob u i l d a r e s e a rc hm ode l t h a t af f e c t sm o b i l e p h o n em o b i l e l e a r n i ng f a c t o r s o fm e d i c a l s t u d e n t s ．R e s u l t s ㊀H a b i t s ,pe r s o n a l i n Ｇn o v a t i o n ,s o c i a l i m p a c t ,i n t e rf a c e d e s ig n ,p e r f o r m a n c e e x pe c t a t i o n s ,a n d h e d o n i cm o t i v a t i o nh a v e a p o s i t i v e ef f e c t o nM Ｇl e a r n i ng wi t hm o b i l e p h o n e s ,a n d t h e l i m i t a t i o n s o fm o b i l e p h o n e h a r d w a r e h a v e an e g a t i v e e f f e c t ;w h i l e e f f o r t s t o e x p e c t a n d p r o m o t e f a c t o r sh a v en o i m p a c t ．C o n c l u s i o n ㊀G o o d l e a r n i n g h a b i t s ,i n n o v a t i v ea b i l i t y ,p l a t f o r mi n t e r f a c e ,h i g h Ｇq u a l i t y a n dr i c hl e a r n i n g re Ｇs o u r c e s ,a n df u no n t h e p l a t f o r ma r e e f f e c t i v ew a y s t o i m p r o v e t h e a c c e p t a n c e o fM Ｇl e a r n i ng wi t h m o b i l e p h o n e s ．ʌK e y w o r d s ɔ:M e d i c a l s t u d e n t s ;M Ｇl e a r n i n g w i t hm o b i l e p h o n e s ;U T A U T ２m o d e l ;I n f l u e n c Ｇi n g fa c t o r s㊀第３５卷第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀余㊀琴等．基于U T A U T２模型的医学生接受手机移动学习影响因素的调查分析１㊀研究背景移动学习是指学习者在任何时间和任何地点通过无线移动设备和无线网络获取学习资源并进行交流学习的形式[１].目前,移动学习在高等教育教学方法发展中起着越来越重要的作用.«２０１９年地平线报告(高教版)»指出:移动学习将成为推动高等教育技术重大发展的技术之一[２Ｇ３].手机价格低廉㊁普及率高㊁携带方便,将成为未来最普适的移动学习终端[４].通过技术强化的在线移动学习已成为医学本科教学的主流,全世界的医学生都依赖在线课堂活动㊁教学方法和数字资源来完成他们的学习[５].马斯特斯等[６]预测,移动应用程序也将成为医学教育的主流.研究表明,使用移动应用程序能够改善医学生学习效果.近年来,许多学者关注移动学习的使用意愿问题,并针对大学生[７Ｇ１１]群体开展了许多实证研究分析,而医学生作为特殊子集,具有学习过程繁重㊁终身要求素养更高㊁专业性和实践性更强的学习特性[８],未见针对性讨论.另一方面,由于抽样对象㊁研究背景等不同的原因,造成同一预测因素会有不同结果.例如:王金涛[９]研究表明,努力期望(即移动学习相关技术容易使用的程度)对大学生移动学习的使用意图有显著影响;而许玲等[７]研究结果却相反.该研究以宁夏S医学院为例,通过问卷调查,以二代整合技术接受和使用统一理论(简称U T A U T２)模型为理论基础,利用结构方程建模,构建手机移动学习使用意愿的研究理论模型,探究医学生手机移动学习使用意愿的影响因素,对促进医学移动学习的发展,具有一定的理论和实践意义.２㊀理论依据和模型假设２．１㊀二代整合技术接受和使用统一理论U T A U T２是在U T A U T的基础上发展而来的. U T A U T认为影响用户使用意愿的因素有四个:绩效预期㊁努力预期㊁促进因素和社会影响,并且受到性别㊁经验㊁年龄及自愿使用４个调节变量的影响;使用行为由使用意愿和便利条件决定,并受调节变量性别的影响[１２].２０１２年,V e n k a t e s h等[１３]在U T A U T的基础上,增设了享乐动机㊁价格价值和习惯三个变量,形成二代技术接受与使用的统一理论即U T A U T２,如图１所示.与U T A U T相比,U T A U T２在行为意图方面的解释力从５６％提升到了７４％,技术使用的解释力从４０％提升到了５２％,具有实质性的改进.２．２㊀模型构建与研究假设该研究以U T A U T２作为理论模型,先将绩效期望㊁努力期望㊁社会影响㊁享乐动机㊁习惯㊁促进因素等图１㊀U T A U T２理论模型[１３]六个核心变量,同时与宁夏S医学院不同专业㊁不同性别㊁不同年级的２５名学生进行 半结构化访谈 .结果表明:医学生除了对移动学习资源的有用性和学习平台的易用性等因素考虑比较多外,其次是手机硬件限制问题㊁手机移动学习本身的趣味性以及学习平台界面交互的因素,还有一些学生对新事物持观望状态(即个人创新性能力).另外,考虑到学生年龄较相近且学校网络免费向学生开放,而目前学者在研究过程中更倾向于把使用意愿作为反映个体接受度的唯一影响因素[１４].因此,剔除了U T A U T２模型中的价格成本和使用行为,最终构建研究假设模型如图２所示.图２㊀研究假设模型㊀㊀①绩效预期(p e r f o r m a n c e e x p e c t a n c y,P E)是指一个人认为使用信息系统可以帮助其从工作绩效中受益的程度[１２].②努力期望(e f f o r t e x p e c t a n c y,E E)是指个人认为使用信息系统时的轻松程度[１２].③社会影响是指一个人认为他人相信其应该使用新的信息系统的重要性[１２].④促进因素(f a c i l i t a t i n g c o n d i t i o n s,F C)是指个体对可用于执行行为的资源和支持的感知[１３].⑤享乐动机(h e d o n i cm o t i v a t i o n,HM)指从使用技术中获得的乐趣或享受,并且已证明它在确定技术的接受和使用方面起着重要的作用[１３].３８１㊀㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀医㊀学㊀教㊀育㊀技㊀术第３５卷第２期⑥习惯(h a b i t s,H A)指个体由于学习而倾向于自动执行行为的程度[１３].⑦移动设备局限(m o b i l ed e v i c e l i m i t a t i o n s,M L)指学生对移动设备的局限性的认识,如低速㊁不可靠和不安全的互联网连接,小键盘和屏幕大小,有限的内存和电池容量,难以使用移动设备导航和下载[１５].⑧用户界面设计(u s e r i n t e r f a c e,U I)指个体对呈现系统特征和功能的信息系统界面结构设计的感知[１６].⑨个人创新(p e r s o n a l i n n o v a t i v e n e s s,P I)是指个人尝试任何新信息技术的意愿[１７].⑩使用意图(b e h a v i o r a l i n t e n t i o n,B I)指个体对技术在可以接受的条件下,未来使用技术的意愿.基于以上研究变量提出研究假设:绩效期望㊁努力期望㊁社会影响㊁习惯㊁个人创新㊁享乐动机㊁促进因素㊁用户界面设计对手机移动学习使用意愿有正向作用,而设备局限具有负向作用.而良好的用户界面设计对绩效期望和享乐动机㊁习惯对界面设计㊁社会影响对绩效期望㊁个人创新对努力期望具有正向作用,而设备局限对努力期望具有负向作用.３㊀实证研究３．１㊀研究设计采用问卷调查法进行研究,问卷由三部分组成:①医学生目前使用手机的基本情况;②手机移动学习影响因素调查,采用李克特的５分制,非常同意~非常不同意,得分５~１;负向作用则反向计分,即１~５,如表１所示;③学生关于手机移动学习的建议.表１㊀调查问卷题项设置潜在变量题项观察变量说明㊀㊀绩效期望P E１我认为利用手机学习可以很快帮助我完成学习任务.P E２我认为利用手机学习可以提高我的学习效率.P E３总的来说,我认为利用手机学习对我是有帮助的.努力期望E E１我认为在手机上学习操作简单,非常容易使用.E E２我认为在手机上学习并不需要花费太多脑力㊁精力就可以熟练运用.E E３我能很快的适用手机移动学习这种方式.社会影响S I１如果我重视的人(教师或学生)认为我应该使用手机进行学习,我会乐意使用.S I２如果有教师或学生向我推荐手机移动学习,我会乐意使用.S I３如果周围的人都在使用手机移动学习,我也会尝试使用.促进因素F C１我有使用手机移动学习必要的资源(如手机㊁网络㊁时间及动机等).F C２我所使用手机移动学习与其他用于学习的技术能够相互补充.F C３我有使用手机移动学习的必要知识和技能.享乐动机HM１我认为使用手机学习可以激发我的好奇心.HM２我认为使用手机学习可以提高我的学习兴趣.HM３我认为使用手机学习的过程非常有意思.习㊀㊀惯HA１使用手机学习已经成为我的习惯.HA２我经常会通过手机与教师㊁学生讨论学习上的问题.HA３我经常会利用手机进行日常课堂学习的查漏补缺.界面设计U I１我愿用手机学习,因为应用程序使用合适的颜色㊁图形和吸引人的动画.U I２我愿用手机学习,因为应用程序界面设计有漂亮的菜单和图标.U I３我愿用手机学习,因为应用程序具有良好的页面布局.硬件局限M L１我不愿用手机学习,因为有不安全和不可靠的互联网连接.M L２我不愿用手机学习,因为电池容量和内存都很低.M L３我不愿用手机学习,使用手机导航和下载很困难.个人创新P I１我很愿意做各种新的尝试.P I２与周围的人相比,我往往是较早的尝试新产品或新技术的人.P I３我是一个善于发现并使用新鲜事物的人.使用意图B I１如果条件允许(如网络㊁设备㊁资源等),我愿意使用手机学习.B I２未来我愿意继续使用或开始尝试使用手机进行学习.B I３我愿意把手机移动学习软件推荐给朋友使用.４８１㊀第３５卷第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀余㊀琴等．基于U T A U T２模型的医学生接受手机移动学习影响因素的调查分析３．２㊀问卷调查２０１９年１２月１ １５日,利用问卷星,以微信㊁Q Q 群等形式向宁夏S医学院学生发放并完成问卷调查.３．３㊀统计分析方法采用E x c e l２０１０录入调查数据,采用S P S S２２．０软件进行统计分析.医学生手机移动学习现状采用百分比进行统计描述,采用P e a r s o n相关对各因子变量进行相关性分析,检验水准α＝０．０５.采用A M O S ２２．０软件进行验证性因子分析和路径分析,结构方程适配标准:G F I＞０．９,S R M R＜０．０５,N F I＞０．９,T L I ＞０．９,C F I＞０．９.３．４㊀结果该研究共发放１９００份问卷,收回１８３５,回收率为９７％.剔除答题时间小于１５０s或明显答题互斥的无效问卷１６２份,得到有效问卷１６７３份,有效率为９１％.３．４．１㊀描述性统计㊀医学生手机移动学习现状:①使用手机主要目的:社交通讯占比８４％,新闻资讯占比８０％,学习专业知识技能占比７％,生活消费占比３２％.②手机移动学习的频率:１４％的学生几乎每天采用手机移动学习,６１％的学生经常采用,２４％的学生偶尔采用,１％的学生基本不采用.③手机移动学习态度:７４％的学生认为手机移动学习能很好或一定程度上辅助学习,２２％的学生认为一般,４％的学生认为不会有作用甚至会产生负面影响.３．４．２㊀验证性因子分析㊀采用A M O S进行验证性因子分析参数为D M C I/D F＝４．５１０,G F I＝０．９３５,S RＧM R＝０．０３２,N F I＝０．９３９,T L I＝０．９４２,C F I＝０．９５２,各拟合指标符合模型适配标准,结果如表２㊁表３所示.表２㊀验证性因子分析结果因㊀㊀子观测变量因素负荷标准化负荷平方标准化残差组合信度平均变异量萃取量绩效期望P E１０．７５１０．５６４０．４３６０．８３４０．６２６P E２０．７９４０．６３００．３７０P E３０．８２７０．６８４０．３１６努力期望E E１０．７４２０．５５１０．４４９０．８１００．５８９E E２０．７０９０．５０３０．４９７E E３０．８４４０．７１２０．２８８社会影响S I１０．７７００．５９３０．４０７０．８４８０．６５１S I２０．８３４０．６９６０．３０４S I３０．８１５０．６６４０．３３６便利条件F C１０．７８８０．６２１０．３７９０．８０２０．５７５F C２０．７５８０．５７５０．４２５F C３０．７２８０．５３００．４７０习㊀㊀惯H A１０．７５５０．５７００．４３００．７７６０．５３７H A２０．７１００．５０４０．４９６H A３０．７３２０．５３６０．４６４个人创新P I１０．８２４０．６７９０．３２１０．８１１０．５９０P I２０．７０８０．５０１０．４９９P I３０．７６８０．５９００．４１０界面设计U I１０．７５９０．５７６０．４２４０．８０８０．５８４U I２０．７８２０．６１２０．３８８U I３０．７５２０．５６６０．４３４硬件局限M L１０．７１４０．５１００．４９００．７６７０．５２３M L２０．７４１０．５４９０．４５１M L３０．７１５０．５１１０．４８９享乐动机HM１０．７９８０．６３７０．３６３０．８３９０．６３５HM２０．７８９０．６２３０．３７７HM３０．８０３０．６４５０．３５５使用意图B I１０．７９５０．６３２０．３６８０．８２６０．６１３B I２０．８３９０．７０４０．２９６B I３０．７１００．５０４０．４９６㊀㊀㊀㊀㊀注:表中的观测变量符号对应内容具体参见表１５８１㊀㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀医㊀学㊀教㊀育㊀技㊀术第３５卷第２期表３㊀平均方差萃取量平方根和相关系数的总和矩阵使用意图享乐动机硬件局限界面设计个人创新习㊀㊀惯便利条件社会影响努力期望绩效期望使用意图㊀０．７８３享乐动机㊀０．７００㊀０．７９７硬件局限－０．１９４－０．１３８㊀０．７２３界面设计㊀０．６１６㊀０．７６６㊀０．０２１０．７６４个人创新㊀０．７０１㊀０．６０３－０．０１８０．６０６０．７６８习㊀㊀惯㊀０．７０１㊀０．７０７－０．０５９０．６６７０．６３００．７３３便利条件㊀０．６６０㊀０．６４３－０．０９５０．５３００．６１５０．６５４０．７５８社会影响㊀０．６６５㊀０．６５５－０．１７２０．５０４０．４９８０．５０８０．５９７０．８０７努力期望㊀０．６６８㊀０．７２４－０．１３４０．５９７０．５８５０．６４００．７２５０．６３９０．７６７绩效期望㊀０．６６７㊀０．７０１－０．２２９０．５１１０．５４３０．５８３０．６８９０．６８２０．７０３０．７９１㊀㊀由表２可知:①所有观测变量载荷值均在０．７以上,表明个别观测变量信度都达到了显著水平;②１０个因子组合信度系数均大于０．７,说明模型内在质量较好;③１０个因子平均方差抽取量均大于０．５,表明观测变量具有较好的收敛效度,即模型内在质量较好.由表３可知:所有潜在变量平均方差抽取量平方根(即对角线数值)均大于与其他变量的相关系数(即对角线以下数值),说明模型具有较好的区别效度.３．４．３㊀模型适配度㊀根据初始模型拟合分析结果,对模型进行修正,依次删除促进因素㊁努力期望到使用意图的路径,得到模型的拟合参数为D M C I /D F ＝７．０２８,G F I ＝０．９２２,S R M R ＝０．０５４,N F I ＝０．９２０,T L I ＝０．９１８,C F I ＝０．９３０,各个拟合度指标均达到标准,说明修正后的模型具有良好的拟合度,模型对使用意愿的预测力达到７０％,如图３所示.进一步研究各潜变量对使用意愿的总效果,总效果等于直接效果和间接效果之和,如表４所示.影响医学生接受手机移动学习的使用意愿的标准化总效度从高到低排序:习惯,个人创新,社会影响,界面设计,绩效期望,硬件局限,享乐动机.图３㊀修正后的模型及标准化路径系数６８１㊀第３５卷第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀余㊀琴等．基于U T A U T２模型的医学生接受手机移动学习影响因素的调查分析表４㊀标准化总效度效㊀㊀度个人创新社会影响习㊀㊀惯硬件局限界面设计绩效期望享乐动机界面设计０．００００．００００．８２５㊀０．００００．００００．００００．０００绩效期望０．００００．４６７０．３０５－０．１３５０．３７００．００００．０００享乐动机０．００００．００００．７０５㊀０．００００．８５４０．００００．０００使用意图０．２７４０．２６００．４００－０．１１９０．１４００．１２５０．１１０４㊀讨论４．１㊀医学生手机移动学习接受度现状该研究表明,在手机移动学习接受度现状分布上,７７％的医学生的手机主要用于学习,且７５％的医学生几乎每天或经常采用手机移动学习.在对手机移动学习的态度上,７４％的学生持乐观态度,认为手机移动学习能很好或一定程度上辅助学习.因此,手机移动学习在医学教育中具有广泛的应用,且学生的接受度也较高.４．２㊀影响医学生接受手机移动学习的影响因素该研究表明,习惯㊁个人创新㊁社会影响㊁绩效期望㊁享乐动机对医学生手机移动学习的使用意愿具有积极的正向影响,这与之前的研究结果一致[１０Ｇ１１,１８];界面设计通过绩效期望和享乐动机对学习意愿产生积极的正向影响;而硬件局限则具有消极的负面影响,并通过感知绩效期望对使用意愿产生负向作用.努力期望对医学生手机移动学习的使用意愿没有显著影响,这与之前的研究结果不一致[１０Ｇ１１,１４].这可能是因为千禧一代的大学生群体使用技术的机会远超前几代人,智能手机㊁平板电脑㊁计算机㊁数码相机等技术设备无处不在,他们很容易精通技术,并且他们非常擅长使用多种设备执行多任务处理[１９].因此,感知使用手机进行移动学习所付出的努力期望不足以成为促进他们使用手机进行移动学习的原因.促进因素对医学生手机移动学习的使用意愿没有显著影响,这与许玲[１８]的研究一致.４．３㊀如何提高医学生手机移动学习接受度根据研究结果,并结合问卷中开放式反馈建议,对移动学习平台的应用与推广形成如下建议,旨在提高医学生手机移动学习接受度.４．３．１㊀培养学生良好的学习习惯㊀由于手机硬件设备的限制,长时间使用不利于身心健康,如伤害视力㊁头晕和颈椎问题.这些终端对身体健康的伤害会一直伴随着手机移动学习的全过程,那么如何降低学习者该风险的担忧,需要开发者思考新的解决思路.例如:打开移动学习平台自动将手机切换为护眼模式,并且根据手机屏幕大小和分辨率自适应界面内容,方便学习者阅读;设置学习提醒模式,定时弹出休息提醒.４．３．２㊀培养学生的创新能力㊀首先,要充分发挥学生的主体性,遵循 互联网＋教育 的规律来设计课程.课堂上开展启发式或小组讨论式教学,培养学生的创新思维.其次,激发学生的自信心,提升学生的自我效能感.鼓励学生敢于做各种新的尝试,勇于使用新技术或新产品.此外,鼓励学生利用所学知识,大胆尝试应用于工作实践中,善于发现新问题并分析问题㊁解决问题,进而培养创新能力.４．３．３㊀增强手机移动学习的社会影响力㊀M a oC[２０]研究表明,教师支持是影响大学生网络学习资源使用的主要因素.这可能是因为课堂教学是高校最重要的学习活动,教师在学生的学习中起着非常重要的作用.鉴于此,学校领导者应采取相应的激励措施,如职称评定加分㊁绩效考核等,激励教师积极使用移动学习平台作为教学平台;其次,授课教师㊁辅导员在授课期间或班级交流群中开展移动学习的使用情况交流,提高学生使用意愿.４．３．４㊀优化平台界面设计㊀移动学习平台界面设计时,应使用合适的颜色㊁图形和吸引人的动画,且具有良好的页面布局与导航方式,让学习者有熟悉感,符合用户使用习惯;并且要有新颖的资源展示方式,提升界面科技感和时尚感,符合当代大学生的审美和兴趣,增强学习者的交互体验感.４．３．５㊀提供优质丰富的学习资源㊀教师针对不同专业,分门别类地提供大量可免费观看㊁来源可靠㊁优质的学习资源,并及时更新,与社会发展的主流同步,让学生实时了解医学发展前沿动态知识;而对于一些优质但收费的资源可以通过学校进行统一购买,在学校平台上免费向学生开放.４．３．６㊀提升平台学习趣味性㊀在增设平台实用功能模块的同时,需适当增设游戏性功能模块.一般来说,７８１㊀㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀医㊀学㊀教㊀育㊀技㊀术第３５卷第２期游戏可以为学习者提供一个有吸引力的学习环境.当挑战和技能相匹配时,个体喜欢遇到挑战,并体验到最大的游戏性[２１].因此,手机移动学习开发者㊁游戏设计师㊁交互式界面设计师和教育工作者可以相互合作,开发基于移动游戏的移动学习系统,能够提供与用户知识水平紧密匹配的挑战.参考文献[１]刘珍芳．移动学习是现代教育技术发展的新方向[J]．中国电化教育,２００５(９):３７Ｇ３９．[２]I s i d o r aM i l oše v i,D r a g a n aŽi v k o v i,D r a g a n M a n a s i j e v i, e t a l．T h eE f f e c t s o f t h e I n t e n d e dB e h a v i o r o fS t u d e n t s i n t h eU s eo f MＧL e a r n i n g[J]．C o m p i n H u m a nB e h a,２０１５(５１):２０７Ｇ２１５．[３]兰国帅,郭倩,吕彩杰,等． 智能＋ 时代智能技术构筑智能教育:«地平线报告(２０１９高等教育版)»要点与思考[J]．开放教育研究,２０１９,２５(３):２２Ｇ３５．[４]黄萍萍,陈玲平,贾靖林．手机:未来最普适的移动学习终端[J]．中国教育技术装备,２００９(３０):１３６Ｇ１３７．[５]E l l a w a y DR,M a s t e r sK．AM E E G u i d e３２:EＧL e a r n i n g i n M e d i c a lE d u c a t i o n P a r t１:L e a r n i n g,T e a c h i n g a n d A s sＧe s s m e n t[J]．M e dT e a c h e r,２００８(３０):４５５Ｇ４７３．[６]L e eL A,W a n g SL,C h a oY P,e t a l．M o b i l eT e c h n o l o g y i nEＧL e a r n i n g f o r U n d e r g r a d u a t e M e d i c a lE d u c a t i o no n E m e r g e n tO t o r h i n o l a r y n g o l o g yＧH e a da n d N e c k S u r g e r y D i s o r d e r s:P i l o tR a n d o m i z e d C o n t r o l l e d T r i a l[J]．J M i r M e dE d 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s D r i v i n g MＧL e a r n i n g A d o p t i o n[J]．C o m p i n H u m a nB eＧh a,２０１６(６５):５２２Ｇ５３３．[１６]C h oV,C h e n g TCE,L a iW MJ．T h eR o l eo fP e r c e i v e d U s e rＧI n t e r f a c eD e s i g ni nC o n t i n u e d U s a g eI n t e n t i o no f S e l fＧP a c e dEＧL e a r n i n g T o o l s[J]．C o m p a n dE d u,２００９,５３(２):２１６Ｇ２２７．[１７]A g a r w a lR,P r a s a d J．AC o n c e p t u a l a n dO p e r a t i o n a l D e fＧi n i t i o no fP e r s o n a l I n n o v a t i v e n e s s i nt h eD o m a i no f I nＧf o r m a t i o nT e c h n o l o g y[J]．I n f o r m S y s tR e s,１９９８,９(２):２０４Ｇ２１５．[１８]许玲,郑勤华．大学生接受移动学习的影响因素实证分析[J]．现代远程教育研究,２０１３(４):６１Ｇ６６．[１９]Y e a p JA L,R a m a y a hT,S o t oＧA c o s t aP．F a c t o r sP r o p eＧl l i n g t h e A d o p t i o no f MＧL e a r n i n g A m o n g S t u d e n t si n H i g h e rE d u c a t i o n[J]．E l e c t M a r k e t s,２０１５,２６(４):３２３Ｇ３３８．[２０]M a oC．A S t u d y o nC o l l e g eS t u d e n t s＇U s eI n t e n t i o no f I n t e r n e tL e a r n i n g R e s o u r c e s i nC h o n g q i n g[J]．A s i a nS oＧc i a l S c i,２０１４,１０(３):７０Ｇ７８．[２１]K i i l iK．D i g i t a lG a m eＧB a s e dL e a r n i n g:T o w a r d sa n E xＧp e r i e n t i a l G a m i n g M o d e l[J]．I n t e r&H i g h e rE d u,２００４,８(１):１３Ｇ２４．８８１。
高职院校信息素养教育现状与展望——“首届全国高职院校信息素养大赛”述评
YANG Guangwu，LIU Lanping
Abstract "National Information Literacy Competition for Higher Vocational Colleges" is the first national scale competition with wide participation and a high participation rate. The purposes of research are to explore the characteristics and problems of information literacy education in higher vocational colleges and to put forward relevant development suggestions. Research samples are selected from teachers’ lessons and students’ questions. Typical cases are analyzed and compared with the latest research and practice materials. Achievements are shown by the number of excellent teaching examples with a variety of teaching methods，objectives and means. However， insufficient knowledge accumulation and weak comprehensive application ability are still common problems for students participating in the competition. Resource availability and test questions also have significant impact on the success of the event and the promotion of information literacy education. The enlightenment for future development includes developing curriculum standards， promoting high quality courses， refining testing dimensions and methods， cultivating workplace information competency， and breaking the resource limitation through open sharing. Keywords higher vocational colleges； information literacy education； information literacy； library subject services；literature retrieval courses
地平线报告
地平线报告地平线报告近年来，人工智能技术迅速发展，人工智能已经成为各行各业的关键技术和趋势。
地平线公司作为全球领先的人工智能公司，致力于为客户提供高度定制化的人工智能解决方案和服务。
本报告将从公司历程、产品与服务、技术创新、未来展望等方面进行分析和总结。
一、公司历程地平线公司成立于2014年，总部位于中国北京，是一家引领全球AI时代的人工智能技术公司，专注于提供全栈技术解决方案和服务，致力于成为全球领先的人工智能解决方案提供商。
多年来，地平线公司一直秉承创新和服务的理念，已经在机器学习、深度学习、边缘计算、自然语言处理、计算机视觉等领域取得了不俗的成就。
二、产品与服务地平线公司提供了一系列能够在不同行业中应用的可靠、灵活且易于集成的人工智能解决方案，并已经成功为传统行业客户提供了全方位的智能化升级服务。
机器学习地平线公司的机器学习解决方案具有高精度、高稳定性和高可靠性的特点，能够为客户提供从数据预处理到模型训练、推理部署全套的人工智能技术支持。
计算机视觉地平线公司的计算机视觉解决方案具有高速度、高准确性和高稳定性的特点，包括人脸识别、目标检测、图像分割、OCR等应用场景，并且可以灵活集成到不同的硬件平台中。
自然语言处理地平线公司的自然语言处理解决方案具有高准确度、高实时性和高扩展性的特点，包括情感分析、文本分类、命名实体识别、新闻自动摘要等应用场景，能够帮助客户应对不同领域中的自然语言处理难题。
边缘计算地平线公司的边缘计算解决方案能够将人工智能算法推向网络边缘并应用到实际场景中，包括边缘设备管理、边缘推理管理、边缘算法管理等，并通过云端控制平台实现对设备和算法的智能管理。
三、技术创新地平线公司在人工智能领域的技术创新得到了广泛认可，成功获得了多项核心技术发明专利。
同时，地平线公司积极参与各种人工智能领域的技术交流会议，与全球先进的人工智能技术公司开展技术合作，并与国内外高校和研究机构合作开展人工智能算法研究。
2019地平线报告
2019地平线报告实景体验研究是一种非常有效的研究方式。
通过实际操作和体验，学生可以更好地理解和掌握知识和技能。
虚拟现实、增强现实和混合现实等技术为实景体验研究提供了更多的可能性。
例如，学生可以通过虚拟现实技术模拟实际操作场景，进行真实的体验研究。
这种方式不仅可以提高学生的研究效果，还可以激发他们的研究兴趣和创造力。
4、推广个性化研究。
每个学生都有自己的研究特点和需求，因此个性化研究是非常重要的。
基于数据分析和人工智能技术，可以为每个学生提供个性化的研究计划和资源，帮助他们更好地发挥自己的潜力。
同时，个性化研究也需要考虑到学生的兴趣和爱好，以及社交和情感因素等方面。
5、加强教育评估和监管。
教育评估和监管是保证教育质量的重要手段。
现代技术可以为教育评估和监管提供更多的支持。
例如，使用大数据分析技术可以更准确地评估学生的研究成果和教师的教学效果；使用区块链技术可以实现教育记录的安全和透明。
6、促进教育公平。
教育公平是现代教育的重要目标之一。
现代技术可以为教育公平提供更多的支持。
例如，使用互联网技术可以为偏远地区和贫困地区的学生提供更多的研究资源；使用人工智能技术可以为研究困难的学生提供更好的研究支持。
同时，需要注意的是，技术本身并不能解决教育公平的问题，还需要政策和社会的支持和努力。
式应用时，它们只是无用的玩具。
数字化素养是指能够有效地使用数字技术和工具，以实现个人和社会目标的能力。
这种能力不仅是在职场中必需的，也是在日常生活中必需的。
因此，基础教育必须致力于培养学生的数字化素养，以便他们在未来的生活和职业中能够成功。
这需要教育机构提供支持，为学生提供数字技术和工具的使用培训，同时也需要教师具备数字化素养，以便他们能够有效地应用数字技术和工具来教学和管理。
数字化素养的普及将有助于学生更好地适应数字化时代的挑战和机遇。
7、注重社会情感研究。
学生的发展不仅仅是关于知识和技能的获取，还包括情感和社会方面的发展。
中国高等教育发展现状及高等教育宏观发展趋势分析
中国高等教育发展现状及高等教育宏观发展趋势分析一、高等教育发展现状分析高等教育是在完成中等教育的基础上进行的专业教育和职业教育，是培养高级专门人才和职业人员的主要社会活动。
高等教育是教育系统中互相关联的各个重要组成部分之一。
它通常包括以高层次的学习与培养、教学、研究和社会服务为其主要任务和活动的各类教育机构。
20世纪后半叶是高等教育发展史上不寻常的扩展和质变的阶段，社会对高级专门人才需求的迅速增长以及个人对接受高等教育就学机会的迫切需要，使得高等教育以前所未有的速度发展，从精英教育走向大众化教育。
2019年中国各类高等教育在学总规模4002万人，高等教育毛入学率51.6%。
全国共有普通高等学校2688所(含独立学院257所)，比上年增加25所，增长0.94%。
其中，本科院校1265所，比上年增加20所；高职（专科）院校1423所，比上年增加5所。
全国共有成人高等学校268所，比上年减少9所；研究生培养机构828个，其中，普通高等学校593个，科研机构235个。
普通高等学校校均规模11260人，其中，本科院校15179人，高职（专科）院校7776人。
2019年中国普通高等学校教职工256.67万人，比上年增加7.92万人，增长3.18%；专任教师174.01万人，比上年增加6.74万人，增长4.03%。
普通高校生师比为17.95:1，其中，本科院校17.39:1，高职（专科）院校19.24:1。
成人高等学校教职工3.61万人，比上年减少1939人；专任教师2.06万人，比上年减少1267人。
2019年中国普通高等学校校舍建筑面积101248.41万平方米，比上年增加3534.85万平方米；教学科研仪器设备总值6095.08亿元，比上年增加562.02亿元。
二、2020年高等教育宏观发展趋势分析：塑造未来高等教育教学教育部发布《关于在部分高校开展基础学科招生改革试点工作的意见》，决定自2020年起，在部分高校开展基础学科招生改革试点(强基计划)。
地平线芯片行业报告
地平线芯片行业报告地平线（Horizon Robotics）是一家专注于人工智能芯片研发的公司，成立于2015年，总部位于中国北京。
地平线的使命是通过人工智能技术的创新和落地，推动智能驾驶、智能城市和智能物联网等领域的发展。
在人工智能芯片行业中，地平线凭借其领先的技术和创新的产品，逐渐成为行业的领军者。
本报告将对地平线芯片行业进行全面的分析和展望。
一、地平线芯片行业现状。
1.1 地平线芯片产品概况。
地平线目前推出了一系列的人工智能芯片产品，包括车载智能处理器、智能摄像头芯片、智能计算芯片和边缘智能处理器等。
这些产品在智能驾驶、智能城市、智能安防、智能物联网等领域都有广泛的应用。
1.2 地平线芯片技术优势。
地平线芯片在性能、功耗和成本等方面都具有明显的优势。
其采用了先进的人工智能算法和芯片设计技术，能够实现高效的数据处理和智能决策，满足不同场景下的需求。
1.3 地平线芯片市场份额。
在人工智能芯片市场上，地平线已经取得了较大的市场份额，并且在全球范围内拥有了一定的影响力。
其产品不仅在国内市场得到了广泛应用，还出口到了多个国家和地区。
二、地平线芯片行业发展趋势。
2.1 智能驾驶市场的快速增长。
随着智能汽车的普及和智能驾驶技术的不断进步，智能驾驶市场呈现出快速增长的态势。
地平线芯片在智能驾驶领域具有明显的优势，有望在未来进一步扩大市场份额。
2.2 边缘计算的兴起。
随着物联网技术的普及和应用场景的不断扩大，边缘计算技术成为了人工智能芯片行业的一个重要发展趋势。
地平线芯片在边缘智能处理器方面有着显著的优势，有望在这一领域取得更大的突破。
2.3 人工智能芯片的应用拓展。
除了智能驾驶和智能物联网领域，人工智能芯片在智能安防、智能医疗、智能零售等领域也有着广阔的应用前景。
地平线芯片有望在这些领域实现更多的合作和应用。
三、地平线芯片行业面临的挑战。
3.1 技术创新的压力。
人工智能芯片行业的竞争日益激烈，技术创新的压力也在不断增加。
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2019年地平线报告（基础教育版）已于10月17日正式发布
2019地平线报告(基础教育版)》由美国新媒体联盟正式授权北京开放大学地平线报告项目组翻译并发布。
2019地平线报告基础教育版聚焦最有可能影响今后五年(2019-2021)技术规划和决策制定的六项主要趋势、可能防碍新技术采用的六个关键挑战、基础教育应用的六项重要技术进展——创客空间、分析技术、人工智能、机器人、虚拟现实、物联网。
多年来，地平线系列报告对于我国基础教育信息化发展，尤其是推动技术在教育领域的应用具有重要参考价值。
基础教育的发展动向
对地平线报告的六大趋势、六个挑战和六项技术实行元分类，从六个方面反映出基础教育的发展动向。
1、增加学习机会和便捷性。
人们希望能够随处学习和工作，持续地获取学习资料，彼此之间建立联系。
学校为教职员工、学生创建更多的学习方法和平台方面取得了很大进步，师生能够随时随地实行合作，提升了工作效率。
实时联网设备的出现，为随时随地的学习提供了更大的灵活性，很多学校也相对应升级了他们的IT基础设施。
虽然移动和数字学习策略现在有了很大的发展，但是高速宽带接入的不同情况，以及不同学生群体(社会经济地位、性别等)之间的差别促使学校领导者持续评估其学习内容和产品的成本、机会与质量。
2、激励教学创新。
如果教育被视为推动世界经济发展的工具，那么它必须要像北极星一样引领社会进入下一个大事件，照亮新的思想，以解决当前紧迫的挑战，创造机会，塑造美好未来。
从这个意义上来说，基础教育机构也能够成为培养发明和发展的孵化器，不但能够促成积极趋势的形成，更重要的是为所有人形成最重要的影响：毕业生不但为上大学做好准备，还满足了持续发展的就业市场需求，而且重新定义和提升了他们即将进入的环境。
基础教育中拓展创新的领域很多，推动创业思维文化和设计新形式的人工智能仅仅其中两个方面。
3、展开实景体验学习。
无论是基于项目的学习、基于挑战的学习，还是基于水平的学习，这些教学法上的发展趋势为学生创造了更丰富、更具有实操性、更接近真实世界的体验。
当学校把主动学习置于死记硬背之上时，学生们自身的作用也得到了重新理解。
学生以前被认为仅仅知识学习的参与者和消费者，而创客文化在基础教育中的应用使他们成为知识生态系统的积极贡献者。
他们通过体验、实践和创造实行学习，以更具体和创造性的方式展示新获得的技能。
学生不必等到毕业才去改变世界。
不过，要在传统实践所形成的空间和范式上创造这些机会，教育机构将持续面临挑战。
4、跟踪和评估学业进展数据。
如果结果没有经过仔细的测量和分析，也未能根据结果来调整教育教学，新方法或技术的推广还有什么意义?教育机构越来越擅长撷取程序化数据。
这个原则已被应用于跟踪学生的成就、参与情况和行为，并利用这些数据为基础教育机构各部门、各校园的决策提供信息。
这些信息还通过自适合学习工具促动更加个性化的学习体验，分析需要改进的领域，并相对应地为每个学生提供定制化内容。
随着这种数据驱动的话题在基础教育中激增，领导者必须考虑如何分析利用数据，以更全面的方式体现学生的成就，打破数据孤岛，拥抱共享文化，同时坚持道德和隐私标准，是利用数据中最重要的原则。
5、促动教学专业化。
更多地强调亲自实践、技术增强的学习已经影响了校园生活的方方面面，而教学是其中的核心推动力。
随着学生们能够经常展开创新、迭代和协作，教师的角色已经发生了改变，从“讲台上的圣人”转换成了“身边的向导”。
学生在解决复杂问题，探索新领域和获得具体技能时需要相对应的辅导和指导。
从以学生为主体的课堂讨论深入到学习内容时，教师必须采用巧妙有效的方法来平衡以学生为中心的的教学模式。
学校有必要启动相对应项目对积极的教学实践实行认可和大规模推广。
此外，正如需要提升学生的数字素养，教师也必须在教育机构的支持下参与持续的专业发展。
6、普及数字化素养。
技术和数字工具已经变得无处不在，但是当它们没有以有意义的方式被纳入学习过程时，可能会起反作用。
高等教育和当代职场需要精通数字化技术的职工，他们能够很容易地将新出现的各类媒体和技术应用到工作中。
促动这种高级素养的一个主要因素是人们理解到仅仅了解如何使用设备或某些软件是不够的;教职工和学生必须能够在工具和预期成果之间建立联系，以创新的方式利用技术，能够根据各种不同环境使用合适的技术。
这项举措必须由教育机构的各个部门协同展开与支持，因为数字化素养是贯穿教和学各个方面的主线。