教科文摘|美国2020研究报告：数字化学习创新的10个趋势

2020年2月8日，美国“在线学习联盟”（Online Learning Consortium，是一个由高等教育实践者、研究者和管理者组成的共同体，致力于构建在线和数字学习全球标准）、“处处皆学”（Every Learner Everywhere，2017年5月成立，是一个由12个合作组织组成的网络平台，致力于帮助高等教育机构使用自适应数字技术改进教学与学习）联合美国国家远程教育和技术进步研究中心（National Research Center for Distance Education and Technological Advancement，2014年由美国教育部高等教育改进基金资助成立，致力于通过基于证据的在线学习实践和学习技术来促进学生机会和成功）发布《数字化学习创新趋势》（Digital Learning Innovation Trends）报告，对全球数字化学习的7种主要趋势和3种次要趋势进行了解释。

这些趋势来源于对2018年1月1日至2019年9月1日数据与文献的分析。其中数据资源有12个之多，主要包括之前的“数字化学习创新奖”（Digital Learning Innovation Competition & Awards），以及行业领袖、促进技术与学习的国家组织、卓越研究中心、有影响力的研究期刊(同行评审)、受欢迎的新闻媒体、资助项目、重要机构、供应商与产品、重要国家组织的出版物、与该内容相关的话题等。文献资源共有400多篇，包括文章、报告、网页内容、数据库与机构网站中的有关资料。另外，还包括对该领域各种学术领军人物的访谈。

在该报告中，数字化学习创新指的是能够解决学生学习困难的可广泛使用的措施，或者数字化课程的发展和实践。数字化学习创新可能以多种不同方式呈现，比如数字课堂、核心学习技术、基于设计的程序或教师和机构可以实施的以提高学生机会或（和）学习的相应措施。

该报告所得出了7个主要的和3个次要的数字化学习创新趋势，具体如下：

主要趋势

1.自适应学习（Adaptive Learning）。目前，自适应性学习技术可以根据学生的成绩水平，为他们提供符合自身优劣势的个性化学习路径，在评测中，这些优劣势会得到展示。值得注意的是，自适应性学习这个概念涵盖了多种非常不同的教育产品，如RealizeIt、ALEKS、BioBeyond、Smart Sparrow。亚利桑那州立大学、中佛罗里达大学、佐治亚州立大学、常春藤科技社区学院、莫哈维族社区学院是自适应学习应用的代表。

尽管使用自适应学习本身是一种趋势，特别是在数字化学习创新奖的申请者和获奖者中有很多，但是目前很少有实证研究发表。

2.开放教育资源（Open Education Resources）。指开放的（容易被老师和学生获取的）课程内容、资料和活动。它们可能是免费的或费用比较低廉，通常由共同体成员而不是出版商或供应商制作且容易访问。具体类型有资源库（如：Merlot、OER Commons、OpenStax）、网络课件（如：Equella、Pressbooks）、其他技术（如：Adobe DC、Dropbox、Github、Google Docs、Google Drive、Wordpress）、学习管理系统。盐湖城社区学院、贝佩丝大学、波西尔城堂社区学院在开放教育资源的利用方面已有一些探索。

开放教育资源本身成为一种数字化学习创新的趋势，并在新闻媒体与数字化学习创新奖申请者和获奖者中十分受欢迎。开放教育资源被认为是教科书的替代品，能够帮助学生减轻高等教育的支出负担。许多教授和学校不再使用昂贵的纸质教科书而转向开放教育资源，特别是在某些特定的课程（如入门、基础和瓶颈课程）和STEM课程中。

关于开放教育资源，目前还没有特别多的实证研究发表。《开放式与分布式学习研究国际评论》（International Review of Research in Open and Distributed Learning）期刊关注开放教育资源方面的实证研究，但是大部分近期发表的研究仅仅探索了慕课（MOOCs）。

3.游戏化和基于游戏的学习（Gamification and Game-based Learning）。游戏化学习是指将游戏元素融入到学习活动(内容和互动)、评估或课程中的一种学习方式。常见的例子包括积分制和徽章奖励。基于游戏的学习是指用游戏来促进学习，通常与增强认知知识的概念学习或与通过模拟活动来提高学生认知、行为和情感能力的学习有关。波西尔城堂社区学院在这方面已经有一些探索。

尽管互动活动和模拟已经在高等教育中使用了几十年，但是基于游戏的学习和游戏化学习在过去的十年里仍然是高等教育的一种趋势。技术和网络的发展使得游戏在儿童和成人中越来越普遍，同时游戏的沉浸效果已经得到了学者和研究者的广泛关注，这为游戏在高等教育学习和教学中的应用提供了实验基础，但是将游戏融入到课程或将一门课程游戏化还面临巨大挑战。

4.慕课（Massive Open Online Courses，MOOCs）。目前慕课在高等教育中仍然很盛行，但它们在为高中后阶段的学生提供优质高等教育学习机会方面并没有起到什么作用。大多数院校已经意识到慕课并不是在线教育创新的解决方案。然而，它们在高等教育中仍有一席之地，可能因为部分学位课程是以慕课的方式呈现的。

慕课被认为是高等教育数字学习的一种趋势，很大程度上是因为慕课的广泛性和数据的充足。慕课提供了许多重要的数据集，让研究者们能够探索使用数据来提升对学习的理解。

5.学习管理系统与互通性（Learning Management Systems and Interoperability）。 学习管理系统及系统之间的互通性是数字化学习创新中的另一趋势。最早的学习管理系统建立于1990年代，所以目前尚不能确切地说学习管理系统属于数字学习创新趋势。然而，学习管理系统在媒体中成为一个很受追捧的教育创新产品。此外，大学教授们也认为学习管理系统对于他们的课程规划很重要，但目前主要障碍是互通性问题没有得到很好解决。此外，许多研究期刊继续发表文章，研究学习管理系统的不同技术功能(例如，异步讨论)，或如何用学习管理系统帮助后进生取得成功。诺福克州立大学、贝佩丝大学、佛罗里达大学开展了这方面的探索。

6.移动性和移动设备（Mobility and Mobile Devices）。移动设备是指提供数据交流的可移动设备。目前正在从占主导地位的4G向5G和下一代无线网络(WiFi 6)发展。随着移动设备的广泛应用，其快速的数据速度和大量的应用程序可用，移动设备已经成为学生的延伸。通过移动设备获取学习资源，学生和移动设备的无缝交互成为影响数字化学习的重要考量。

另外，学生对课件和核心技术的使用受到移动设备的影响，因此确保移动设备的可用性和可访问性，这样才能提高学生的学习体验和满意度。

利用移动设备应用程序的学习活动很难设计和广泛推行。这些移动的学习活动包含游戏化学习和其他互动性学习，比如要求学生回答一些问题和寻宝游戏。这些学习活动充分利用移动设备的移动性和其相关的特质。

诺福克州立大学和波西尔城堂社区学院是这方面探索的代表。

7.设计（Design）。是指构建学习环境和互动，使学生能够学习。它通常包括课程设计和/或教学设计，涵盖学生与内容的互动、与其他学生的互动、与老师的互动，以保证学习目标、评估、和活动三者一致。设计常常也包括对一门课程、课程技术与材料的组织，对内容与互动的精简与丰富，以及在在线环境中为学生提供支持或为学生创建清晰和轻松的学习。

在谈到创新时，设计常常被忽略，但它是学术期刊的一个突出主题。其中的研究集中于更好地告知教师创建和设计课程的能力，这将帮助学生既成功又提高学习。此外，它在2020年的地平线报告中也被强调。

在收集数字化学习数据过程中，教学设计和课程设计是被普遍关注的数据。在新兴和发展中的数字学习创新项目中，设计成为后期数据分析的一个新议题。过去十多年来，研究者都知道设计的重要性。例如，Wiggins和McTighe2005年就提出，逆向设计在混合和在线学习中很流行，并且提出了其他设计方法和模型（如ADDIE模型，即分析、设计、发展、实施和评估）。另外，设计之所以成为数字学习创新的一个趋势是因为在课件制作中战略性思考有效实践的重要性，另外也因为其他与设计相关的现象出现，包括教师专业发展、教学设计者（instructional designer）及其职业路径、学习工程师（learning engineers）与工程设计、用户界面设计（UX）、学习者体验设计（learner experience design，LX）等。

次要趋势

1.混合学习（Blended learning）。是指为了满足学生跨环境学习需求，将面对面学习和在线环境进行战略性的融合，在物理教室的上课时间被在线教学活动所取代或补充。

混合学习有时在概念上被称为翻转学习，这两个术语是可以互换的。然而，翻转有时指的是一种不同的教学模式，它并不一定会减少学生的上课时间，而且在线活动主要涉及内容传播。

混合学习是数字化学习创新奖和期刊研究中的一个新趋势，在STEM教育中使用的比较多。目前混合学习似乎再重新被重视。

2.数据管理界面（Dashboards）。是指呈现给学习者一系列聚合的数据。通常情况下，这些数据用一种量化和可视化相结合的方式呈现，充分帮助学习者理解和运用这些数据。数据管理界面在许多美国高校流行起来，并与学习管理系统融合，用于提高学生的学习成绩。学生们能够在数据管理界面中看到他们和其他学生的数据对比，能够让他们测量和改进自己的表现。同时，学生数据的分享也能够让学生获取自主学习并激励他们自我控制和管理他们的学术成就。

3.虚拟现实与人工智能（Virtual Reality and Artificial Intelligence）。虚拟现实是指通过各种刺激(例如，视觉，听觉)使用数字化数据和编程来模拟不同的现实。人工智能(AI)通常与机器学习归为一类，是指用数字化数据和编程创建应用程序来执行人类的认知任务。

虚拟现实和人工智能尽管很受欢迎，但是在提升学生教育机会和成功上的努力并不多。例如，许多教师和机构还还没有具备创建虚拟现实模拟或人工智能驱动的软件应用程序的技能或技术，以满足其课程的教学目标和学生的学习需求。但是虚拟现实和人工智能蕴藏着许多教育方面的潜能。随着技术的普及，虚拟现实和人工智能的应用程度也许会随之上升。

本文由中国教科院国际与比较教育研究所项目实习员、现美加州大学洛杉矶分校社会科学和比较教育专业博士生周林莉编译，项目团队审校修改。