论认知学习风格在个性化 网络学习中的应用思考

论认知学习风格在个性化 网络学习中的应用思考

　　论文摘要：学习风格的认知要素实质上是一个人的认知风格在学习中的体现，是个体习惯化的信息加工方式。网络学习要为学生提供个性化的服务，关键在于如何有效监控学习者的认知过程，调整知识对象序列呈现方式和适应策略，为学习者认知迁移提供技术支持。本文分析了现有的使用学习风格的网络学习系统，提出通过知识对象定序描述来确定学习者认知策略，并结合思维建模工具支持学习者元认知监控，创建更加全面和准确的认知模型的策略与方法。 

随着实时学习环境、自适应超媒体系统和智能导学系统等网络学习系统的应用与发展，研究者对于发掘适合学习者的学习内容的方法表现出浓厚的兴趣。一种可行的获取个性化内容的方法是使用学习者模型，特别是认知学习风格具有促进个性化学习的巨大潜能，原因在于使用认知学习风格支持学习反映了一种良构的和多样性的证据。一些关于认知学习风格在个性化学习方面的应用研究取得了新的进展，尽管有些系统仍然处于原型阶段，但我们有理由相信学习者模型将成为个性化学习系统的中心组件。
　　一、 学习风格相关研究
认知学习风格种类多样，可以作为群体学习者特殊的和静态的学习方式的判断标准。目前，最常见的使用学习风格分类的系统有：Honey and Mumford learning style；the Myers-Briggs Type Indicator；multiple intelligences；Kolb learning styles index和the Felder and Silverman index of learning styles。［1］但在界，对于学习风格的使用普遍存在一种怀疑，有些人甚至建议使用其他认知建模方式，比如个性化测试，其提供了一种更加接近个性化内容的途径。此外，近来的自适应网络学习系统主要依赖于内容定序，将其作为一种主要的自适应网络学习的教学手段，使用知识对象提供个性化服务，尽管这些定序系统在多大程度上与学习风格有关，目前还没有得到验证。
认知学习风格研究的领域非常广泛，也常常令人感到困惑。近来一份关键的报告系统地评价了认知学习风格的实践应用和价值，［2］报告分析了20世纪以来的71种学习风格，并对其中主要的模型分了13种类型。Coffield在Entwistle（1990）有效学习是可以预测和控制的观点基础上，提出可靠和有效的建构认知学习风格的措施和途径可以作为促进自我发展的工具，不仅能诊断学习者如何学习，而且能描述学习者如何提高学习。Curry尝试发掘71种模型的内在一致性，将这些风格模型归为三类：学习偏爱、信息处理风格和认知风格，其中认知风格相比学习偏爱对于学习者更加重要。［3］只获取学习风格的静态属性是阻碍学习风格应用的主要原因。解决学习风格静态性问题的方法是提供自适应用户模型，随着时间的变化记录学习者风格，或者由用户明确更新，或者由系统根据用户行为自动改变。
认知学习风格是一个人的认知风格在学习中的体现，提供可靠和有效的适合认知学习风格的措施和途径，可以促进学习者有效学习的发生。学习者学习行为的轨迹，映射着学习者的认知风格，个性化学习系统应跟踪学习轨迹信息并结合其它反馈信息对学习者状态做出评估，并进行适应性调整。
二、基于学习风格的网络学习系统的分析
　　我们难以评价在自适应网络学习系统中使用学习风格的有效性，原因在于学习风格原型种类较多，实证研究较少。源于早期的训练系统（CBT）的智能导学系统，整合超媒体系统和智能导学系统的自适应超媒体系统（AHS），均能适应个体或群体的需求提供基于网络的教育内容。尽管AHS已经经历十五年的发展，但其中使用学习者风格的系统却相当少。以下介绍的三个系统使用了认知学习风格，并在一定程度上进行了论证。
1.INSPIRE（Intelligent System for Personalized Instruction in a Remote Environment）远程环境中个性化智能教导系统
Papanikolaou（2003）提出了一种自适应教育超媒体的原型INPIRE，它可以提供不同层次的适应性，从全系统控制到完整的学习者控制，两种自适应模式都由学习者模型调节。学习者模型提供学习者当前知识水平、领域概念和学习者风格的信息。使用一个教学设计的框架，领域概念在INSPIRE系统中描述了知识抽取的三个层级：学习目标、概念和教学。个性化课程内容产生于特定的目标，围绕特殊的学习结果进行组织。
在INSPIRE系统中，学习偏好的使用遵循Honey和Mumford学习风格分类系统。［4］［5］［6］学习偏好通过问卷输入系统。需要说明的是，这个模型是动态的，可以由学习者改变。2001-2002年间，在雅典大学信息通讯学院完成了一项针对系统的分析，测试样本来自23名大学二年级的学生，这项重点评价了用户的日志，发现学习者风格遵循不同的选择和数据序列。
2.AES-CS（Adaptive Educational System based on Cognitive Styles）基于认知风格的自适应教学系统
Triantafillou（2004）提出了AES-CS原型系统，该原型用于验证一种假设，即认知学习风格对于学习结果是有益的。AES-CS将Witkin的场依存和场独立理论作为表示认知学习风格的方法，［7］假设将学习者分为场独立和场依存学习者，场独立学习者通常使用自己的方法分析数据，而场依存学习者学习的方法更加多样化。系统由三个基本模块组成：领域模块、学生模块和自适应模块。三个模块通过交互来适应教学过程的不同方面，包括根据用户已有知识的内容适应；通过选择和组合合适的媒体适应内容的表现；适应教学策略；修改实例和链接；以及推荐适合的超链接等。
该原型系统使用了一种自适应表现技术，允许认知学习风格和知识状态自适应地表现信息，允许通过课程寻找适合的路径和序列，从而为学习者提供一种个性化的轨迹。这个系统将76名被测学生分为实验组和控制组，依照从先前测试、嵌入式测试和后测中抽取的数据以及实验组问卷获得的态度进行测试，实验组表现优于没有使用自适应系统的控制组。研究还发现，实验组学生在交互和学习结果方面都得到了改进。另外，使用过的学生都认为系统易于使用并有再次使用的意愿。
3.EDUCE(An intelligent tutoring system)智能导学系统
EDUCE专为支持12-14岁学生学习科学而设计的，它基于Gardner的多元智能理论提出了一种自适应陈述策略,尽管它没有作为一种学习方式进行归类。Gardner的分类系统为自适应超媒体和智能导学系统提供了类似的方法和可参考的模型。［8］
EDUCE使用Gardner的理论建立了学生模型、领域模型和教师模型，预测引擎和陈述模型。在智能导学系统中，学习者学习表现的定义是依据学习收益、活动和动机。在原型构建过程中，一群18岁的学生已参与了系统测试。他们被分为两组，一组使用EDUCE的自适应选择，而另一组进行自由选择。令研究者相当惊讶的是，研究发现当学习者没有得到偏好的资源时，学习收益获得了增长。然而对学习活动进一步的测验发现，给予学习者最偏好的学习资源能促进学习活动，展示给学习者的学习资源范围更广。

　　LAMS系统复用知识对象的序列化与学习者轨迹的观点相一致，［9］人们认为学习方式可应用于研究学习者自主创新使用知识的风格，以内容的选择及资料定序来提供个性化的学习内容。这种方法主要的好处在于给定序系统更大的适应性，也允许仔细考虑学习轨迹。系统的优势还在于支持协同学习，群体学习者可以按照已建立的轨迹进行学习。学习对象系统可以为个体和群体学习者提供可视的导航，显示已学过的知识对象和未完成的学习对象。
虽然哪一种学习风格分类方法更加有效还不明确，但可以肯定类似LAMS的网络学习系统，可以潜在地整合学习风格，根据学习者选择的内容排序提供更大的适应灵活性。因此，个性化学习系统面临的挑战主要在于是否可以确认一种科学的方法，来建立教学模型和支持不同定序和情境的独立知识对象地使用；另外，在符合探究和建构式学习发展的原则下，支持特殊的学习结果和学习目标。
三、 适应学习者认知特征的网络学习系统原型构建
具有不同认知特征的学习者需要过滤不同的学习内容与其学习需求相匹配，具体学习对象的选择受学习者特征的影响，我们需要构建一种基于认知的选择模式，并且这种模式能够根据学习者的导航步骤动态更新。我们提出的构建方法使用学习者和学习内容分析技术，比如IMS学习者信息打包规格［10］和IEEE学习对象元数据标准（LTSC，2002）；［11］对于学习者认知特征建模，我们使用认知特征模型（Kinshuk&Lin，2004），［12］其提供了一种具体的方式来确定学习者的认知特征。
根据以上研究，我们提出一种支持基于认知的学习对象选择的原型构架，原型分为存储层和运行层，运行层包括内容描述、自适应和实时导航；存储层由媒体空间、用户模型、领域模型和自适应模型四个模块组成，结构的主要要素包括：（1）认知特征模型，在分析学习者的导航模式的基础上，更新学习者的认知特征属性，并保存在用户模型中；（2）学习对象选择模型，具备匹配功能，匹配学习者特征与学习对象特征，反向可跟踪学习者导航步骤。本模式的创新点在于实时导航步骤不仅可用于决定用户模型而且可用于知识对象选择模型，它不是按照静态规则选择学习对象，因为静态规则往往预设在学习系统的设计阶段。
认知学习风格在个性化网络学习系统中的应用表明，这样或那样的学习者分类模式将继续促进原型的发展，并建构和支持规定的学习结果，特别是比如LAMS那些建立在实践基础上的系统。许多系统依赖于不同的知识对象序列，创造途径或轨迹便于学习者更广泛的选择，反映不同的学习进度和方法。为了现有原型系统能被更广泛地使用，对于那些能成功建模学习结果的系统，需要一个对于不同学习风格分类方法的评价和分析方法。 

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