编者按

　　2014年，美国大学信息化联盟EDUCAUSE对当前学习管理工具之间的差距，以及可满足高等教育不断变化之需求的数字化学习环境进行探讨，并描述了新一代数字化学习环境（NGDLE）的轮廓。在上期文章中，对不断变化的技术环境景象及其发展进行阐述，本期将继续对NGDLE的维度从五个方面进行讨论。

　　整合工具和内容是NGDLE面临的更大挑战和机遇。目前，大量的第三方内容（开放的和专有的）可提供学习者和指导者使用，在某种程度上，对学习应用程序和工具而言也是一样的。从传统的角度来看，新一代数字化学习环境（NGDLE）是无定形的，为了完全实现它，必须解决五大核心功能域：互操作性和集成，个性化，分析、建议和学习评估，协作，无障碍性和通用设计。

　　以上五个都是NGDLE的核心功能维度，这意味着只有当解决了所有问题集后，才有可能完全实现NGDLE。

　　互操作性和集成

　　在NGDLE背景下，互操作性有四个主要维度：第一，所有组件都必须能够接受并交换常见格式的课程内容。这将确保内容可以交换、转移和利用；第二，在工具方面，对最终用户而言，整合必须足够简单，以便快速、轻松地将工具添加到环境中，而无需信息技术中心的帮助；第三，学习环境将继续是学习数据的主要来源。畅通的数据交换必须能够聚合、集成和分析学习数据；第四，NGDLE必须能够以兼容其他标准的方式创建新的互操作性标准，从而在整体上保持一致。

　　例如，NGDLE可将一个电子书应用程序、一个课程教学大纲和一个单独的测验工具结合在一起，所有这些都可顺利地交换数据。教学大纲可将学生与电子书资源联结起来，它可与测验工具进行沟通，基于阅读的页面，提供适当的评测问题，建立自适应学习的机会。测验答复数据可以发送至成绩簿，为学生和教师提供关于进步情况和薄弱环节的完整图像。高等教育并不总是充分利用可用的标准，NGDLE将是一个机会，鼓励全面实施能够实现这种互操作性的技术和质量标准。

　　个性化

　　个性化高度依赖于互操作性。而互操作性的机制（如数据标准）在很大程度上对用户而言是无形的，个性化是高度有形的，是形成用户体验的最重要因素。一个能使学习者和指导者成为其环境建造者的学习生态系统是一个强大的工具。

　　个性化包括两个方面：第一个方面是安装和配置学习环境，然后用之来构建通向完成学习任务、达成学习目标的路径。通常我们认为这发生在学习者和指导者的个人层面。但这样的配置也需要发生在部门、分部、机构和社团层面；第二个方面是自适应学习，自动化系统为学习者提供特别针对每个学习者需求的指导和建议。在自适应学习方面，最近的势头相当强劲，大部分来自教科书出版公司，它必须具备NGDLE特性。利用其他NGDLE功能域，整合自适应学习工具至关重要，利用学习者数据支持分析也至关重要。

　　在2014年EDUCAUSE年度大会上，来自高等教育社区的50名权威专家走到了一起，对NGDLE功能展开了头脑风暴。这群权威专家优先确定了56项期望的NGDLE功能。

　　学术实践和教学方法部分地定义了学术学科，因此具有其自身的“个性化”需求。这说明，个性化需要集体支持，而不只是停留在个人层面。

　　整合工具和内容是NGDLE面临的更大挑战和机遇。目前，大量的第三方内容（开放的和专有的）可提供学习者和指导者使用，在某种程度上，对学习应用程序和工具而言也是一样的。但对最终用户而言，将内容和工具直接集成进当前的LMS中远非一件容易的事情。相反，NGDLE将需授权环境的所有用户添加、修改和自定义组件，以直接支持其个人需求。

　　分析、建议和学习评估

　　在NGDLE背景下，分析有两个主要维度。

　　学习分析，定义为“测量、收集、分析和报告有关学习者及其背景的数据，以理解和优化其学习和学习环境。”

　　综合规划和咨询系统（IPAS），定义为“一种机构能力，通过为学生、教师和工作人员提供全面的、有助于完成学位或其他证书的信息和服务，来为教育进步创造共享的所有权。”

　　这些维度就像一枚硬币的两面，均依赖于对学习者数据的聚合和分析以产生可行的报告和信息。学习分析往往集中在课程层面，而IPAS的通常目标是全体学生的成功，尤其在完成学位方面。我们所咨询的权威专家清楚这些类型的分析对NGDLE而言的重要性。在2014年召开的EDUCAUSE大会上，30%期望的NGDLE功能与一个或两个这种分析有关。然而，问题不在于是否应该包括它们，而在于如何包括它们。

　　如今，绝大多数的LMS平台拥有专有的学习分析能力，它们使用来自LMS和学生信息系统的数据。这些模块可被认为是所做的第一代尝试。未来的分析模块可置于LMS外面，而其“仪表板”利用学习工具互操作性（LTI）规范在LMS或其他应用程序内是可见的。在向NGDLE过渡的过程中，若干个点是其关键。

　　扩大数据范围。有三种类型的学习者数据：素质方面的（如传入的GPA、传记方面的和人口统计学方面的数据）、课程活动和参与情况（如击键次数、选择情况、任务时间）和学习者作品（如文章、博客文章、媒体产品）。所有这些都需要纳入NGDLE学习分析方法中。

　　平台、工具和数据集成，标准再次成为这种集成的关键。

　　针对所有利益相关方的学习分析。业内专家认为，新一代学习分析学必须至少解决三个层面的问题：学生赋权、持续改进教学和教学监督。它还必须奠定基础，以便对有助于有效进行学习的条件开展更深层次的、长期的研究。

　　不断扩大的数据和集成范围也与IPAS高度相关。IPAS应用仍是一种新兴的技术，因此还需进行大量的探索。数据标准将尤其重要。例如，面临的一个特别挑战是需要一种标准的方法来描述通往IPAS环境的学位途径。学位途径往往是复杂的，并包含大量的例外情况、替代方案和特质。

　　教师、学生和管理员想要配置报告“仪表板”来显示他们认为对跟踪进展而言最重要的信息。分析常常被看作是一种跟踪学生进步的方法，但我们发现兴趣在所谓的“教学分析”，利用分析结果来指导课程的设计和实施。采用这种方式，在提供有关影响教学战略和战术的证据方面，分析起着一定的作用。

　　另一个重要的维度是学习评估。评估是学习的基础，因此评估对任何一个学习环境而言都至关重要。NGDLE学习评估的关键问题包括将标准的格式化评估、自适应的学习技术、学习分析以及档案的持续形成和集成等编织在一起。能力已经成为一种尤其重要的、用于评估学习和掌握情况的方式，呼吁大家注意的另一个脱节现象是，传统的LMS围绕课程来组织，而基于能力的项目通常关注的是更小的学习单元。

　　基于能力的教育（CBE）已经显示了强劲的势头。例如，若干LMS平台已利用支持基于能力的方法，例如，基于掌握情况的成绩簿，将对技能的获得情况作为评估向学习目标进展情况的方法。一些机构现已建立基于CBE的项目（例如，北亚利桑那大学、德克萨斯大学和威斯康辛大学）。NGDLE的关键在于如何整合各种各样的方法来对学习做出评估，而远离只支持单一方法的工具。