远程学习支持新发展与知识工程，本文主要内容关键词为：新发展论文,知识论文,工程论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
学习支持是远程教育中的一个非常重要的实践和研究领域。传统远程学习支持的主要目标是通过人际交流等方式促进学生的独立学习，以解决学生的各种问题。因此，在这种目标导向下，大部分学习支持的研究和实践主要停留在系统和管理层面，却忽视了促进学生进行意义建构的认知层面。随着计算机网络等通信技术在远程教育领域的应用，交互逐渐成为远程教育实践和研究的重点，成为远程教学和学习的核心（Saba， 2000）。Garrison（2000）指出，远程教育领域急需新的理论来解释和预测当前新的现象，而以异步协作学习为特征的后工业远程教育将会推动远程教育研究范式的转变，即从早期远程教育工业化时代各种结构性问题的研究转向后工业化时代的交互性问题的研究。在这种背景下，交互已不仅仅是一种提供远程学习支持的方式，而逐渐成为学习支持的对象。因此，如何支持基于媒体的远程教学交互、提高交互的质量就成了学习支持研究必须关注的内容。
新的发展和变化
新的知识观和学习观
传统的学习支持是建立在客观主义知识观以及行为主义或认知主义学习观的基础上的。这些观点将学习看作是信息复制的过程（杨开城，2004）。基于此，传统远程教育主要在课程材料开发的过程中关注如何促进学生的认知。然而，1980年以来，在对行为主义和信息加工理论反思的前提下，很多学者对传统知识和学习观提出质疑，新的知识观开始形成，主要观点包括强调知识的建构性、社会性、情境性、复杂性和默会性（高文，2002），同时也形成了对学习的新的认识。
·建构主义认为知识是由认知主体积极建构的，而建构是通过新旧经验的互动实现的，其中知识是个人创造的有关世界的意义而不是源于现实的意义。因此，建构主义学习理论认为学习是个体通过与外界的互动而对知识进行建构。
·社会共享认知和分布式认知观作为社会取向的建构主义流派提出社会是知识的一个非常重要的维度。知识内含在团队或共同体之中，而学习是知识的社会协商，因此建立学习共同体，构建学习社区受到越来越多的关注。
·情境认知学说指出应该从人类学、社会学、心理学等多个角度来审视情境对知识本质的影响。情境学习理论认为意义和身份都是在互动中建构的，而这种建构受到更广泛的情境脉络的影响（威尔逊，迈尔斯，2002），因此该理论强调认知与学习的交互特性和实践的重要性，这为研究和理解学习的社会、历史、文化的本质开辟了新路。
·知识复杂性特征的提出使人们将稳定的、自足的、结构良好的、客观的信息同知识区别开来，从简单的知识概念进入到复杂的知识概念，意识到知识具有结构的开放性、不良性、建构性、协商性和情境性等特点。
·将知识分为显性知识和隐性知识是知识本质研究的重要进展。相关研究表明，隐性知识支配着人的整个认识活动，为人类的认识活动提供最终的解释性框架和知识信念，对于知识的创新和价值的创造发挥着重要的作用（黄荣怀，郑兰琴，2004）。这对早期仅仅关注显性知识的学习理论和教学设计提出了新的启示。
新的知识观和学习观有力冲击了基于客观主义知识观的远程学习支持，由上可知，知识的学习仅仅靠预先设计的教学材料来支持是远远不够的，远程教育必须从更加宽泛的视角关注学习的过程和环境，因此，学习支持成为促进学生认知和学习的关键环节。
新的环境
社会和教育的环境变化为推动学习支持的发展和变革起到了关键作用。
首先是技术所引起的教育变革。这场变革同样在远程教育领域产生了重要的影响，不但提供了更加便捷、先进的学习资料传递手段，丰富了学习资料的呈现形式，更为重要的是给学习支持提供一个更加广泛、灵活和先进的技术支撑平台。其中，计算机网络技术是最为显著的例子。在线学习促进了远程学习的社会性和协作性的特征，这些为重新设计学习支持系统提供了新的可能（Mclachlan-Smith & Gunn， 2001； McLoughlin & Oliver， 1998）。詹姆斯·泰勒（2004）指出计算机会议不仅仅是一项新的技术，而且有助于将远程教育的重点从独立学习转向互动学习，他倡导将网上教与学的传递模式转变为交互模式。
其次，教育市场的变化对学习支持的成本和效率提出更高的要求。网络在增加传统远程教育潜力的同时也增加了传统学校教育的灵活性和开放性。远程教育院校同时面临着来自其他远程教育院校以及来自传统大学教育的竞争。与此同时，知识经济社会人们对学习的需求越来越大。因此，每一个远程教育机构都需要在质量、规模和成本三个变量中寻找一个最好的结合点。基于此，Taylor（2001）提出远程教育的发展趋势是提供智能灵活的学习模式，即第五代远程教育。由此，智能化、网络化、灵活的学习支持无疑成为降低成本、提高效率的有效解决方案。
综上所述，观念和环境的变化对过去主要基于人际交流的在管理、系统层面开展的远程学习支持提出了挑战，未来的学习支持必须在认知层面更有效的促进学习，并在管理和系统层面提供更加个性化的、智能性的服务。
远程学习支持发展趋势
新的特征
1.支持促进学习的交互成为重要任务 新的认知和学习观都突出强调学生与同伴、环境的互动和交互在学习中的关键作用，交互在学习中的地位越来越重要，尤其是学生和学生群体的交互逐渐成为重要的交互类型。在这种背景下，支持远程学习中的各类交互成为未来学习支持的重要任务。
2.智能化 未来学习支持将更加追求效率和成本效益、提供灵活和便捷的服务，因此，智能化是其显著的特征，智能化将合理的体现在远程学习者从注册到毕业整个过程所获得的支持服务中，包括注册、选课、学业咨询、辅导、答疑、资源检索和评价等环节。
3.基于网络的各种媒体技术的整合应用 随着各种先进的双向通信技术的出现和应用，丰富、先进的信息技术和媒体在以各种介质为载体的通信网络中被整合应用于学习支持中，邮政系统网络、计算机网络、卫星通信网、移动通信网等网络相互交织构成一个立体的学习支持服务网，提供学生所需的多种灵活、便捷的高质量服务。
4.与课程开发系统相互融合 传统远程教育学习支持系统与课程开发系统是分开的两个系统。然而，随着基于计算机网络在学习支持中的应用，学生之间的交互成为课程内容的重要来源，有些课程内容甚至完全是通过学生之间或学生和教师之间交流和协作共同完成，因此，学习支持和课程开发之间界限逐渐模糊（Thorpe， 2002； Keegan， 2003）。随着非技术课程开发理论和后现代课程观对课程开发理论的影响的深入，以动态的、对话式的、多主体参与的、非线性为特征的课程开发方法的应用将进一步推动学习支持和课程开发系统之间的融合。
几个重要的研究领域
1.教学交互原理的研究
既然支持远程教学交互将成为学习支持领域的重要任务，那么探讨远程教学中各类交互的规律和过程，分析影响交互质量的因素，建构远程教学交互的理论模型等远程教学交互原理的研究将成为学习支持的重要研究领域。分析各类交互现象的一个基本方法就是对交互话语和日志进行分析，由此，对交互分析成为该领域重要的研究方法。目前，已经有许多学者在该领域做出有益的探索。
Anderson（2004）基于穆尔提出的三类交互，提出等价交互理论。该理论表明教学设计者可以在几乎不损失教学效果的情况下用三种交互中的一类交互替代另一类交互（同样水平的交互），它给教学设计者和教师提供了一个设计和开发满足学生多种需求的教学系统交互设计的基本原理。陈丽（2004）提出的教学交互模型理论为该领域的研究提供了较清晰的框架和理论基础。该理论提出了从具体到抽象，从低级到高级的三种层次的教学交互：操作交互、信息交互和概念交互，并指出只有概念交互才会产生真正意义的学习。由此，探讨远程教学中这三类交互的特点和规律，并分析前两种交互对概念交互的影响规律成了该领域的重要课题。
此外，很多研究表明，社会存在、社会关系等社会性因素对于远程学习具有重要的作用。如Tait（1995）指出，社区所形成的社会关系对于师生间的会话有积极的作用，能够促进学生的学习。Guanwardena（1995）和Tu（2000）的研究表明， 社会存在对于建设网上互动社区具有建设意义，是网上交互中的关键因素。师生和生生之间的情感交互对于形成这些社会性因素具有关键作用，加上，情感对于记忆、思维和想象等认知过程也有重要影响（R·A·巴伦，D·伯恩，2004）。因此， 情感交互的特点和规律及其对概念交互的影响也成为了该领域的研究课题之一。
2.协同知识建构的研究
Thorpe（2002）指出，在线协作学习的广泛应用推动着学习支持的本质和活动范围发生变化，促进学习支持的交互模式从教师、学生和课程材料三者之间的交互转变为学生群体、学生、教师和网络资源四要素之间的交互，学生群体成为学习者重要的学习资源，教师的任务也不仅仅是提供个别化的学生支持，而是支持整个学习群体的协同知识建构。
基于此，未来学习支持的一个重要研究方向就是探讨协同知识构建的规律和特点，影响协同知识构建的因素，以及如何支持协同知识的建构。所谓协同知识建构是指个体之间共享各自观点，并分析、评估和论证这些观点，然后通过协商对各种观点进行综合、调整，从而实现知识的创新。该领域需要以教学交互原理的研究为基础，并借鉴协作学习相关理论，从认知、情感和社会等多个因素进行考察。已有学者在这方面开始了初步的探索，如刘黄玲子（2004）采用分布式知识表示方法对基于网络的协同知识构建进行研究，分别描述和分析交互过程中的话题转换和情感变迁，以及二者的关系，并试图构建典型的交互过程模型。
3.虚拟学习环境的研究
虚拟学习环境是学习支持发展的另一个重要研究领域。学习环境是学习资源和人际关系的一种动态组合。其中，学习资源包括学习材料、认知工具、学习空间等因素，人际关系包括师生和生生之间的人际交互和社会关系的构建。
目前，该领域研究的热点之一是探讨基于建构主义、情境认知和社会心理学等相关理论构建以协商、情境、问题驱动为特征的学习环境。如Mcloughlin（2002）基于维果茨基社会文化理论中“脚手架”的概念提出一种基于社会建构主义理论的学习支持模式。目前，已有的几种学习脚手架的构建技术包括支持协同知识建构的计算机支持的学习环境（CSILEs），支持任务学习的智能辅导系统（ITSs）、基于目标的情境（GBSs）、设计支持环境（DSEs）。詹姆斯·泰勒（2004）基于情境认知、社会建构主义和社区实践学习理论提出网上学习环境设计的团体原则、情境原则、互动原则和基础结构原则，并通过实证研究，将网上远程学习者按照网上交互参与程度分为积极参与者、旁观者和消极参与者。
此外，虚拟学习社区是该领域另一个研究热点。研究表明社区不但有助于形成学习共同体，促进群体的知识建构，而且满足了个体学习的社会性需求，为个体学习提供良好的环境和资源。学习社区的研究为各类学习环境人际交流的设计和开发提供了有益启发，其本身也成为一种远程学习环境类型。该领域的另一个重要方向是开发具有智能交互特征的学习环境，教育技术、计算机科学和知识工程等领域的研究为其提供了关键的技术和方法。
4.基于网络的智能化学习支持服务系统和工具的开发
随着学习支持在学术性支持、管理性支持和情感支持方面的充分展开，当前对学生的支持已经涉及从学生注册到学生毕业的整个过程。为提供更加便捷、灵活、全面的支持服务，学习支持需要设计和开发一系列系统和工具，这些系统和工具以各种网络为依托，为学生在学习前、学习中、学习后的多种需求提供支持，涉及注册、选课咨询、辅导、答疑、图书馆服务、评价、毕业等整个学业过程。此外，这些系统和工具要能够针对学生的个性差异做出不同的反应，提供更加人性化、智能化的服务。然而，该类系统和工具的设计与开发不仅需要对学生需求、教学需求和市场需求进行深入调研和分析，并根据需求设计科学、有效的功能，而且需要选择和开发相应智能化和人性化技术和工具实现功能。因此，该领域的研究需要建立在教学交互原理的研究之上，求助和依赖于相关领域技术的成熟和发展。
实践中，一些院校和机构在开发这类系统和工具方面进行了卓有成效的尝试。澳大利亚南昆士兰大学开发了一种自动反馈系统，学生和辅导教师可以使用该系统根据学习和教学的需要检索和获取师生使用计算机会议系统进行交互的各种信息和资源（Taylor， 2001）。香港公开大学基于特性－因素理论和个性类型理论，通过问卷调查学校开设的122个专业对学生的基本素质要求，开发了在线学业指导系统，实现了学前指导的自动化（张伟远，2003）。德国哈根大学、爱立信公司等机构合作开展了e-learning中学生支持系统调查研究，该研究比较分析了美国、挪威、德国、爱尔兰等国家主要的e-learning学习管理系统，对WebCT、Blackboard、TopClass等7个主要平台和技术进行分析，为网上学习支持系统的开发提供了重要借鉴。
远程学习支持新发展与知识工程
基于上面对学习支持新的特征和研究领域的分析可知，对交互话语和日志的分析以及开发基于网络的智能系统和工具成为未来学习支持几个关键研究领域的重要方法，而以知识和智能作为研究焦点，探索各类知识的表示、模型、获取、推理、管理和应用的方法和工具，从而构建人工智能系统的知识工程领域，为未来学习支持相关领域的研发提供了重要的技术和方法基础。
知识工程与知识科学概述
知识工程的概念最早是1977年由美国斯坦福大学计算机系教授费哥巴姆在第五届国际人工智能联合会议上提出的，他指出“知识工程是应用人工智能的原理与方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。恰当地运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于知识的系统的重要技术问题”。然而，目前知识工程一词的含义已经大大超出了专家系统及其开发工具和技术这一历史范畴，并逐渐上升为知识科学（陆汝钤，2001）。当前，知识工程领域从生理学、心理学和工程技术等三种研究途径采用仿生学、实验心理学和计算机建模等方法开展对人工智能的研究，探讨知识的表示和建模、获取和挖掘、管理和应用的方法和工具，利用符号表示和逻辑推理的方法建立智能模型，构建智能系统。该领域涉及数据模型、数据挖掘、知识推理、自然语言理解、专家系统、机器学习等研究领域。
知识工程研究及其对远程学习支持的意义
1.知识模型的研究
形式化和结构化的知识称为知识模型，知识表示和知识共享技术是知识模型研究的基础。知识模式的研究是知识工程其他研究领域的基础。例如，基于模型的推理是专家系统的基本技术之一，基于模型的知识获取更是构造知识库的有力手段（陆汝钤，2003）。经典的知识模型包括产生式系统、框架、语义网络、面向对象的知识模型等。
知识模型的研究为学习支持中交互研究和智能化系统的开发奠定了坚实的基础。如知识可视化技术将人们的个体知识（认知知识制品）以图解的手段表示出来，形成能够直接作用于人的感官的知识外在表现形式（物理知识制品），如概念图、思维导图、语义网络技术（赵国庆等，2005），这些技术为基于媒体的学生交互语言和交互现象分析提供了方法和技术，也为智能化数字图书馆系统的开发提供了基础。另外，知识模型的研究为设计和开发各智能系统和工具、智能代理提供了技术基础，如Allan（2004）提出事件中心的交互信息可视化方法，并基于实践归纳出6种事件中心模型，这些模型对于教师管理或处理大量交互信息，进行学习评价提供了有效帮助。
2.基于知识库的知识发现技术
基于知识库的知识发现（Knowledge Discovery in Database， KDD）是一种高级的数据挖掘技术，它是从大量数据中提取可信的、新颖的、有效的并能被人理解的模式的处理过程，是一种高级的处理过程（胡运发，2003）。KDD 首先利用数据库技术对数据进行前段处理，而后利用机器学习方法从处理后的数据中提取有用的知识。KDD采用基于证据理论、神经网络、遗传算法、粗糙集等多种数据挖掘方法，所发现的模式包括预测型和信息型模式两类。KDD通过预测未来趋势及行为，为机构和组织做出前摄的、基于知识的决策。
学习支持系统可以利用KDD 技术在各种学生学习的过程信息和评价信息中挖掘和发现与教学和学习相关的模式，以促进和改善未来教和学的行为，该技术也可以用于数字图书馆系统，支持有效的资源检索。
3.自然语言理解技术
自然语言理解是自然语言处理技术的一部分，它将计算机科学与语言学有机结合，研究如何能让计算机理解人们日常所使用的语言，实现计算机和人类基于自然语言的交互。自然语言理解第一代系统建立在对词类和词序分析的基础之上，分析中通常使用统计方法；第二代系统则开始引进语义甚至语用和语境的因素。自然语言理解技术大致可分为机器翻译、语义理解及人机会话技术几个方面。自然语言理解技术是各种基于自然语言的人机交互和数据挖掘技术的基础技术之一，具有很大的应用空间。目前，由于自然语言语义理解技术为进行互联网上半结构化或非结构化文档的内容挖掘提供了比关键词匹配更有效的方法，因此自然语言理解技术在网络数据挖掘中获得广泛应用，它将互联网的信息检索从关键词层面提高到知识层面，提供了更加个性化、智能化的信息服务。我国在汉语书面语自动切分、汉语机读语料库、汉语人机对话、汉语情报检索等方面的应用研究为基于汉语的自然语言理解技术提供了基础。
由上可知，自然语言理解技术对学习支持的作用主要体现在人机交互、资源检索和文本挖掘等三个方面。首先，该技术为开发各类具有较好人性化和智能性人机交互的学习支持服务系统或工具提供了技术基础，如智能答疑系统和学业咨询系统。其次，该技术使得更加人性化、便捷的资源服务成为可能，互联网的资源能够与远程教育机构数字化图书馆资源有效整合，为学生提供知识层面的资源检索服务。最后，基于文本的自然语言理解技术为分析在线交互话语提供了技术支撑，为教学交互原理等相关研究提供了重要的技术方法。
4.基于事例的推理
基于事例（案例）的推理（Case Based Reasoning， CBR）是基于知识的推理的一种方法，它是通过访问过去问题的求解案例而获得当前问题求解方法的一种推理模式。CBR的核心是将案例而不是规则作为专家系统的基石。CBR的工作原理是基于人们的认知心理过程——假定人们总是利用已有的经验和知识来解决具有相似性的新问题，按照人们这种自然的认知心理过程，检索出与新问题相近的案例，并加以补偿那些匹配不一致的地方，形成问题的辅助求解方案。CBR除了能实现一般基于知识的推理所具有的功能之外，还能把知识工程的任务减少到特征描述、术语定义、案例收集与分类，并将知识简化为向案例库增加新案例，近几年人们发现CBR系统在知识管理方面有良好性能（胡运发，2003；黄荣怀，李茂国，沙景荣，2004）。相关的技术包括案例知识的表示、检索与匹配、改写与学习三个方面。
基于事例的知识推理方法为学习支持开发智能学习系统提供新的启发，这种知识推理方法不但适应以成人为主要群体的远程学习者的特点，为开发职业培训项目的智能学习系统提供了一种有效解决方案，而且大大简化了基于知识的智能学习系统的开发。
5.Agent主体的研究
Agent是知识表示的一种方法，面向Agent的模型是知识模型研究的热点之一。Agent概念最早是由Minsky在1986年提出的。Minsky认为，Agent是在矛盾中通过协商或者竞争的方法获得问题解决方法的社会中的个体，并指出，Agent应具有社会性和智能性的特征。Shoham于1993年进一步将Agent 定义为：“如果一个实体可以用信念、承诺、义务、意图等精神状态进行描述， 那么该实体可视为一个Agent”，Wooldridge将该定义称为强定义，他又补充了Agent的自主性、反应性、预动性、社会性四个基本性质作为Agent的弱定义（胡运发，2003）。Agent包括思考Agent、反应Agent、结合思考和反应的混合Agent、移动Agent和学习Agent 等多种类型。为提高求解问题能力、实现与已有系统的互操作、求解具有分布特性的问题，多Agent系统（MAS）营运而生，MAS是由多个Agent组成的较为松散的多Agent耦合体，它们相互协商，相互服务，共同完成一个任务。
和专家系统相比，Agent系统更能适应用户的个性特征，用户可以与Agent系统一起讨论问题、交流信息、合作求解问题，而不是按照严格的步骤被动地参与问题的解决过程（胡运发，2003）。Agent系统的上述优势使其在教育领域备受关注。Agent系统的社会性、智能性、自主性等特性符合远程学习者的特殊需求。 随着各类Agent模式的进一步成熟，开发各种促进远程学习的Agent系统对远程学习环境的建构具有重要意义。它不但能够促进学生进行概念层次的交互，实现意义建构，而且还能激发和维持学生的学习动机，消除远程学习的孤独感。此外Agent系统也为各类自动化或智能化学习支持服务系统和工具的开发提供了一种有效的技术方案。
结束语
远程学习支持领域本身仍然处于不断发展和完善之中，知识工程为未来学习支持的相关研究提供了坚实有力的技术和方法，该领域许多关键技术的开发都有可能给学习支持提供新的发展契机。然而，远程学习支持发展变革的内在动因是人们对知识和学习认识的变化，远程学习支持面临着如何在远程学习过程中促进学生对具有建构性、社会性、情境性、复杂性和默会性特征的知识的学习。为此，远程学习支持还需要向心理学、教育学、社会学、计算机科学等多个学科领域汲取养分。
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