高职学生的自主学习模式及其构建

一、现代信息技术支持的个人学习环境

基于移动互联、云计算、大数据、人工智能等现代信息技术，可搭建开放、共享、自主的学习平台，聚合多维智能、人机协同、共创分享的数字化学习资源，提供泛在、智能、个性化的学习服务，为学习个体提供个人学习环境，让自主学习成为可能，如图1所示。从技术方法层面分析，现代信息技术支持的个人学习环境将各种学习工具、学习资源、学习实体等多态学习要素进行有机结合，为自主学习提供个性化、智能化、数字化的聚合环境，将“技术增强学习”演化升级为“技术赋能学习”。从社会文化层面分析，构建个人学习环境是实现自主学习的必然要求，明确学习者在学习过程中的自我管理、自我组织、自我设计的责任和担当，满足学习的自主性、个性化、多元化。从知识联通视角分析，通过学习个体之间的自主协作学习，进行有效联接、模式匹配、信息聚合等，可构建比学习个体现有认识体系更多、更广泛、更深层的知识网络联接，从而进一步促进个体的自主学习。

图1 现代信息技术支持的个人学习环境

二、高职学生自主学习模式的构建

(一)自主学习的理论依据

自主学习的理论依据如图2所示，包括:①建构主义理论(Piaget，1920):学习是一个意义建构、社会参与的过程，是学习主体根据已有的知识、拥有的经验、掌握的技能，通过“亲自直接参与”的主动建构，并不断丰富、完善、调整自己的认知结构。②元认知理论(Flavell，1976):元认知是认知主体对自己的感知、思维、记忆等认知活动进行自我意识、自我监控和自我调节的再认知活动，个体根据自己对元认知知识、元认知体验、元认知监控的过程和产生的结果，来选择与自己认知特点相吻合的学习方式、学习方法、学习内容。③人本主义理论(Ｒogers，1956):关注学习个体的兴趣、爱好、个体差异，“以人为本”注重学习者的自我发展，突出在学习过程中人体潜能的重要性，高度关注学习者的情感、动机和其发展规律，在学习过程中重视学习者的主体地位，强调人的本性、需要、尊严。④联通主义理论(George Siemens，2004):学习不再是一种知识内化的活动，而是一种基于神经元联结的信息加工处理过程，将个人的知识作为起点，并作为知识网络的节点，将众多节点进行联结，创建有意义的网络，融入各类组织、机构、节点的网络反过来回馈个人，促进个人更好地继续学习。

图2 自主学习的理论依据

(二)如何对自主学习模式进行构建

以建构主义、元认知、人本主义、联通主义等学习理论为指导，依托现代信息技术支持的个人学习环境，汇聚学习的平台、资源和服务，可构建高职学生自主学习模式。如图3所示，高职学生自主学习模式以高职学生为学习主体，采用线上和线下两种学习方式，涵盖课前、课中、课后三个学习阶段，设计“问题激发兴趣”“分层动态递进”等四种学习策略，实施“智力闯关”“讲授示范”等五种学习活动。

1.学习主体

建构主义理论表明，学习是学习者的主动建构，强调学习者的主体作用。高职学生自主学习模式将传统教学范式转变为现代学习范式，以学生为学习主体，注重学习者的主观能动性，激励学生自主学习意识，将从多维层面得到的外在信息进行理解消化与融会贯通，重构为自身内化的知识与能力。通过个人学习环境的自主学习，在教师引导下，将学习者主动建构学习知识的过程，进行学习数据采集，系统学习评价，为学习个体进行学习者画像，实现“学生为主体”与“教师为主导”相统一、“传授专业知识”与“发展自学能力”相贯通、“面向全体”与“因材施教”相结合。

2.学习方式

包括线上学习和线下学习两种学习方式。线上学习基于现代信息技术，依托移动互联网、高速光网络、千(万)兆局域网、智能终端、AＲ/VＲ设备、数字化学习资源、教育数据分析、AI智能导学等构建自主学习平台，为学生提供个人学习环境。学生在平台上接受教师布置的线上任务，进行师生之间的在线指导，生生之间的线上交流，完成线上问卷、在线测试、自动评阅等。教师通过学习平台实时采集学习全过程的数据，对教育数据信息进行统计、清理、分析、变换、聚合、可视化，让学生知晓自己的学习情况，使教师了解学生的整体学习状况。线下学习通过智慧课堂，利用电子教室、控屏广播教学软件进行面授互动教学;利用理实一体教学设备引导学生动手操作，考核综合技能;利用多维数字学习资源，丰富学生学习体验;利用仿真平台、虚拟现实模拟等提升学生学习兴趣，化解教学难点。线上学习和线下学习充分结合，互为一体，形成合力，可改革传统封闭式课堂教学，优化课堂教学结构，突破学习时间和空间的局限性，提高学习效率。

3.学习阶段

将学习过程分为课前、课中、课后三个学习阶段，将每阶段的教学内容分为若干教学模块，再细分为多个工作任务，分步骤，循序渐进实施。以元认知理论为指导，在每个阶段依托自主学习平台引导学习者选择和自己相匹配的学习方式，进行课前探索、线上预习、互动教学、协作学习、实战对抗、线上交流、问卷调查、游戏闯关等工作任务，依次完成课前测、课中测、课后测等，发挥自主学习的“粘性”效应。基于教育大数据采集学习者三个学习阶段的学习日志信息，通过对数据的统计整理与智能分析，了解学习者的学习轨迹，分析学生的学习习惯、学习风格，学习态度等，预测自主学习路径，监控自主学习状态，干预个别异常学习。通过三个阶段学习，关注学生在不同学习阶段的学习成长，关注学生在每个学习阶段的学习评价，关注学生自主、迁移、探究、创新等能力的培养。

4.学习策略

突出学习的匹配性、持续性、内生性、主动性、反思性等，基于人本主义理论构思“问题激发兴趣”(设计学生感兴趣的问题，引导学生专业学习)和“分层动态递进”(因材施教，根据学生个体差异进行教学目标、教学内容的分层，设置升级环节让学习者动态调整层级，循序渐进攀登)学习策略。基于联通主义理论构思“小组协同合作”(将个人的学习活动进行有机联结，共同交流、团队合作、协同学习)和“评价反思提升”(教师、组员、个体等多元评价主体进行系统、科学、实时的考核与评价，敦促教师和学生者进行“教”与“学”的反思，促进教学相长，持续提升教学效果)学习策略。注重学习者的自我发展，挖掘学习潜能。在学习过程中，基于自主学习平台，借助教育大数据，分析学生的详细学习档案，逐步完善学生的学习者画像，推荐合适的学习策略引导学生自主学习。

5.学习活动

依据自主学习四大理论依据，从学生导趣、导疑、导向、导馈出发，高度关注学习者的学习体会和感受。依托个人学习环境，设计“智力闯关”(基于线上线下设计答题、游戏等闯关环节，让学习者有荣誉感)，“讲授示范”(学习者消化吸收知识后，进行示范讲授加深所学知识，进一步提升知识与技能，让学习者有自豪感)，“正向激励”(教师持续对学习者进行正向引导、及时鼓励，关注学生情感，让学习者有幸福感)，“运用实践”(将所学的理论知识和新技能运用到项目案例，去解决实际问题，学以致用，让学习者有获得感)，“成果展示”(学生将自己学习成果、作品等，给大家进行汇报、演示、答辩，让学习者有成就感)等学习活动。从素质、知识、能力维度确定学生学习目标，系统进行学习对象学情分析，分析高职学生学习特点，聚合多态智能学习资源，开展学习活动。依托大数据、人工智能技术，实时采集、分类聚合、迭代更新学习个体产生的学习活动数据，对学生学习行为数据进行AI智能训练，辨析学习活动之间的隐含关联，为学生提供精准学习路径预测、自适应学习资源推送、个性化学习评价考核、及时进行学习预警等，为教师提供学生学习资源图谱。（节选自《高等职业教育探索》2021年第2期）