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协同学习平台技术的研究

季隽  
【摘要】: 协同学习是在综合了诸多教育理论、学习科学和心理理论(如全人教育,建构主义,联通主义,等)的基础上和在教育信息化(ICT)背景下出现的新颖学习范式,对学习技术系统的构建提出了新的挑战。它的核心结构是由个体短时记忆、个体长时记忆、集体短时记忆、集体长时记忆,四个要素构成的对等交互结构。由此结构产生了信息场、意动场、知识场、情感场和价值场。这五个场相互影响,个体知识建构正是这五个场以非确定性过程(Reciprocal)交互的结果。个体知识建构的过程同时也是集体知识构造的过程。社会化交互影响个体知识的认知,反过来个体认知也影响集体文化。协同学习作为一种能够统合多种教学观的统一理论,在当今步入个人移动计算的背景下来看,有着深远的意义。 本研究关注于协同学习信息场的平台技术实现问题。信息场是协同学习五个场中的物理场。个体内在思维通过种种动作方式表现为物理符号,信息场记录、计算、传递这些符号,这些符号又影响其他人的认知过程。信息场相当于协同学习过程中人与人交互的透明媒介。然而怎样才能在技术上实现信息场?有哪些基础问题要解决?怎么解决?仅仅理论上可行还是有可靠的工程效率?借助现在的信息技术能在多大程度上实现信息场?怎样实现非确定性交互?本研究的目的不是阐述一个特殊的协同学习信息场设计方案,而是通过探索具体问题并使之抽象化来得到一般问题,然后通过解决一般化问题来得到构建协同学习信息场的通用平台技术。 本文第一章介绍了协同学习的元模型、心理学和技术背景、以及早期的一些开发和应用(协同标注和建构)。第二章阐述了协同学习信息场的基本模式-消息传递模式的探索。基于消息传递模式能够实现异构系统的交互。第三、四章阐述如何将消息技术与当前主流的开发技术结合,从而把单系统的开发知识迁移到异构多系统的整合开发上来,并确保足够的工程效率。第五章阐述了协同学习信息场的并发性问题,及其相应的计算和实现方法。并发性的建模和概念计算可用pi-演算(pi-Calculus),但其具体实现需要函数式范型(Iambda-演算)和面向语言的编程技术(DSL)。第六章阐述了协同学习平台技术的一些附属技术,包括工作流编列、数据分析、测试方案设计、平台技术的架构。


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