【从技术角度透视MOBILearn项目移动学习案例】

　　伴随无线通信技术、普适计算等新兴技术的发展及其在教育教学中的应用,从数字化学习E-learning中延伸出了移动学习M-learning。移动学习作为一种新型的学习模式从2001年就开始在世界范围内备受关注,尤其在欧美地区,对移动学习的研究活动非常活跃。移动学习涉及的因素众多,包括个人设备、移动学习者、学习者之间的通信协作和相关上下文等。本文介绍的MOBILearn项目就是一个全方位探索研究移动学习的经典案例,本文将侧重从技术角度介绍该项目。
　　● 项目研究范围
　　MOBILearn项目是由欧洲主持的世界范围的一个研究与开发项目,探讨通过应用关键的移动技术解决文字学习向非正式、以提出和讲解问题为基础的、工作坊式的学习方式的转化问题。项目的全称是“移动环境下采用情境智能进行技术支持的学习的下一代范例与界面”。由来自欧洲各国、以色列、美国、澳大利亚等国家的24个团队共同完成。
　　MOBILearn项目的研究是“学习驱动”,而不是“技术驱动”,强调在教育方面的研究,为普适应用定义学习范例,使用新的组织方式、商业和学习模型,并且考虑社会经济、能力、文化和动机因素。
　　● 项目研究框架
　　1.教育问题。目标是通过以下方面实现教育革新:为移动环境下的学习和教学提供指导原则;教学设计和开发E-Learning内容以适应M-Learning的实践;给教育学问题以进一步研究的指导。
　　2.人类交互和技术问题。目标结果是一个移动学习体系结构:适应于移动设备的用户界面;内容感知(开发内容和感知体验);移动传输媒体E-Learning内容管理系统的结合;移动协作学习。
　　3.商业问题。目标结果是一个MOBILearn商业模型。从学习现有的商业模型、分析市场趋势、开发和发布项目结果着手。
　　4.真实用户实验评价。目标是评价MOBILearn体系结构和用户交互,包含面向三类人群的试验:移动工作者(满足商业学校内MBA学生的工作学习需要,不断更新他们的知识);作为文化成员的市民(当参观一个文化城市和它的博物馆时,提高他们的学习体验);作为社会成员的市民(为日常生活提供简单的医疗信息)。
　　● 项目在技术创新领域研究亮点
　　1.提出了“开发移动框架”(OMAF)
　　移动学习系统是一个涉及众多因素的复杂系统,MOBILearn项目设计的系统功能模型就包括了:移动设备、用户网站、内容、用户、位置和导航、协作和交流、上下文、多媒体传输、远程、支持等十方面。这么复杂的系统必须由不同的开发商采用不同技术进行研发,由不同技术开发出来的组件还要能相互协作和兼容,此外系统还需要在多种不同类型的移动设备上兼容运行,为此MOBILearn项目团队提出了“开发移动框架”(OMAF)来解决这个问题。
　　OMAF基于层次体系结构如下页图1所示,项目的开发关注层次之间服务的互操作性,如在不同功能模块之间通信、执行程序和传输数据等,具体包括:
　　最顶层――移动元应用层(Mobile Meta-Applications Layer):由两个或多个移动应用组合/集成而得到的系统、工具和应用组,为用户提供扩展的更加复杂的功能。
　　第二层――移动应用层(Mobile Applications Layer):为一个特定的移动功能而详细设计和实施的一组系统、工具和应用。
　　第三层――移动服务层(Mobile Services Layer):能够提供移动****的一组组件,这些****被移动应用层使用。
　　第四层―― 一般服务层(Generic Services Layer):为应用层提供普通服务的一组组件。
　　第五层――基础设施服务层(Infrastructure Services Layer):能够交换数据的底层服务。
　　第六层――服务访问点(Service Access Points):相应服务的接口。每个SAP提供对一个服务性能的访问,SAPS将会通过API来实施。
　　第七层――组件存储(Components Store):为了支持一般服务和移动服务必须详细说明的一组组件。例如,用户描述和位置的数据模型,对象地理位置坐标的数据模型等。
　　2.设计了自适应的人机界面
　　在项目中最具挑战性的设计问题就是如何让系统考虑到在不同情境下不同类型的学习者,换句话说就是如何让系统支持在任何时间任何地点进行学习。在MOBILearn项目中,自适应性被定义为一种可以部分自动和自主更新并管理其功能、外观和信息显示的系统形式。自适应性应用在人机界面的设计上,需综合考虑以下几方面因素:
　　(1)时间――学习内容是根据学习者一天中可以利用的时间安排组织的。
　　(2)学习者――学习内容是根据学习者的学习水平现状或学习者经常访问的热点进行安排组织的。
　　(3)地点或情境――根据不同的地点或情境提供不同的学习内容。
　　(4)设备――根据移动设备的尺寸大小或可以获得的网络带宽大小来确定提供学习内容。
　　MOBILearn项目团队同时设计了两种模式来实现上述的自适应性。一种是“基于内容的模式”,即全方位记录学习者在学习系统中的行为后分类,单个学习者的动作被监控到后,如果已有分类则归入这种分类,如果没有则创建一个新的分类。另一种是“合作者的模式”,即将学习者的行为与学习系统中所有与其有相同学习兴趣的学习者的行为历史进行比较。
　　在现实的系统中,MOBILearn项目团队采用能转换成各种移动设备能识别并输出的XML文档作为访问入口。用户通过访问入口服务组件给用户交互服务组件和学习内容管理组件发一个需求,再根据上下文感知服务组件获得当前学习情景,最后过滤和挑选合适的学习内容并按照设备媒体的格式要求来最终显示。图2是MOBILearn项目研究中第二种情境案例――市民在参观博物馆时,移动学习系统的人机界面的截图。
　　
　　3.实现了上下文感知技术获取学习体验
　　上下文感知是移动学习系统的关键技术之一。在MOBILearn项目中上下文被定义为一种基于历史的动态变化的分层信息描述。从这个意义上说,上下文就是由历史决定的一系列变化关系。举例来说,当学习者再次访问博物馆时,系统提供的学习内容是由访问者上次访问系统时的行为决定的。
　　上下文感知是通过一系列的上下文状态来确定产生的。一个上下文状态是指包含设定的时间、地点和学习目标在内的所有元素。每一个元素对应一个上下文子状态。每一个上下文子状态由若干个被定义为“上下文特征”的独立的原子元素构成。在任意一个时刻,当前的上下文状态由一系列上下文特征用XML形式表示,然后形成一个XML文档传递到系统的其他部分。在MOBILearn项目中,上下文感知组件和项目其他组件是按照图3所示进行工作的。
　　例如,一个学习者使用移动设备接通内容传输子系统,内容传输子系统触发内容引擎(内容引擎的核心就是上下文感知)。上下文感知子系统从传感器、用户输入、用户设置获取上下文元数据,这些元数据被一些其他组件进行计算处理变成能被学习对象、服务组件识别的媒体数据,然后形成推荐学习内容返回给内容传输子系统,最终呈现给用户。
　　
　　从上面MOBILearn项目中重点解决的技术问题来看,其设计很好地支持了移动学习系统的四大特性――泛在性、及时性、情景性、专属性,为复杂的移动学习系统的研发开创了一个良好的先例。
　　项目相关链接:https://www.省略。