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【摘 要】
当前，师生分离的免费师范生教育硕士继续教育在线学习效果不佳：其工学矛盾导致投入学习的时间有限，面对海量资源不知如何取舍而导致“信息迷航”，缺乏教师现场监督导致学习动机不足。为提升免费师范生教育硕士的学习效果，采用行动研究法，将教育信息资源按需推送的主动服务理念应用到免费师范生教育硕士的在线教学中，构建基于智慧信息推送的个性化学习服务模式，并依托云端一体化网络学习平台实证探究该模式的可行性和有效性。结果表明：该模式能有效提高在线学习者的学习成绩、激发学习兴趣、给予关注和监督，从而全面优化学习者的个性化学习体验。同时，要实现良好的服务效果，主动推送要做到推送时间分阶段、推送内容分模块、推送方式多样化。
【关键词】 智慧信息推送；个性化学习服务；免费师范生；教育硕士；实证研究；教育技术
【中图分类号】 G434 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009—458x（2016）03—0022—06
一、问题的提出
知识经济社会，终身学习的理念深入人心，在职学习者的比例不断增加。免费师范生教育硕士的教育已然成为国家基本国策和长期发展战略。但是，工学矛盾导致的有限学习时间、师生分离的学习过程、在线开展的教学形式都使免费师范生教育硕士学习效果不佳。在线教育能够打破传统课堂的时空限制，汇集丰富的学习资源，多媒体授课方式使课程的学习更生动有趣[1]，但仍不够灵活和个性化。我国免费师范生教育硕士的在线教育主要存在以下三个方面的问题：第一、尽管网络学习资源内容丰富，但学习者不知如何取舍，加上缺乏因人而异的引导和学习资源的精准推送，由此导致学习者“信息迷航”；第二、网络学习资源通常无法主动进化并自适应满足用户需求，难以“找到”最适合的用户；第三、缺乏教师的监督和实时指导，学习者学习动机不足，学习兴趣不高，学习积极性受挫，最终导致学习效果不理想。如何提高免费师范生教育硕士的学习质量、优化其个性化学习体验成为亟待解决的问题。
在线教育的兴起以及信息传递方式的改变呼吁我们积极探索教育信息资源的智慧推送，以促进个性化学习的实现，从而间接提升在线学习效果。从2007年起，国务院决定在教育部直属师范大学实行师范生免费教育[2]，华中师范大学作为实行免费师范教育的教育部直属师范大学之一，2014年共接收免费师范生教育硕士1，976名。鉴于我国免费师范生教育硕士在线学习过程中存在的诸多问题，华中师范大学在个性化学习服务方面进行了大量探索，将教育信息资源按需推送和主动服务的理念应用到免费师范生教育硕士的课程教学中。针对网络学习资源无法自适应的问题进行研究，提出易实施、易推广的智慧信息推送，并做到推送时间分阶段、推送内容分模块、推送方式多样化以提升推送效果，以期探索教育信息资源主动推送能否提高学习者的学习绩效，能否提升学习者在线学习体验，能否增强学习满意度并消除学习孤独感。
二、基于智慧信息推送的个性化
学习服务模式
（一）智慧信息推送
所谓“信息推送服务”，就是利用推送技术（push technology）自动搜索网络上用户感兴趣的信息并主动推送到用户面前的服务，也可以称为基于“推”模式的网络信息服务[3]。众多研究把信息推送服务方式分为两大类：一类是由智能软件完成的智能信息推送服务，另一类是借助电子邮箱并依赖人工参与的信息推送服务。[4]智能信息推送服务是当今主流的信息推送方式，它将信息流通的方式从“用户主动搜寻信息”转变为“信息主动找用户”，具有主动性、个性化、智能化、高效性的特点[5]，是信息传播方式的重大变革。但智能信息推送也存在着诸多不足，比如信息内容不符合用户要求、信息量太大等。
区别于智能信息推送，智慧信息推送的主体不是机器[6]，而是人。机器的推送主要是根据学习行为反馈来自动推送，而智慧信息推送则可以系统地整体化思考学习者的需求和当前的服务，使推送的资源和服务更能提升用户体验。此外，人的智力劳动能够大大提高信息推送的准确性和有效性。
（二）基于智慧信息推送的个性化学习服务模式构建
结合华中师范大学云端一体化网络学习平台的实际和本研究的具体情况，我们采用基于人工推送的智慧信息推送方式来改进在线学习效果。本研究中，教师团队对于课程内容有着完整的理解和丰富的实际教学经验，可以更好地把握学习者的需求，识别学习者之间的差异，根据学习情况有目的、有重点地选择推送对象、推送内容、推送方式和推送时机，从而提高推送服务的准确性、有效性，实现个性化推送。从本研究中的在线学习服务来看，教师的服务对象是选修该课程的免费师范生教育硕士，与普通的互联网用户不同，他们所需要的内容具有一定的专业指向性，都是和该课程相关的知识内容。因此，我们所选择的信息推送方式的个性化色彩更加鲜明，推送渠道更加多样。综上所述，我们提出“基于智慧信息推送的个性化学习服务模式”，如图1所示。
“基于智慧信息推送的个性化学习服务模式”包含学习者模块、智慧分析模块、资源处理模块、智慧推送模块四个模块，具有推送内容模块化、推送时间分层化、推送工具多样化等特点。在学习者模块，根据学习者的学习情况来选择推送对象。云端一体化网络学习平台具有后台统计功能，可以根据统计的量化结果和可视化分析数据看到每个学习者学习专题的时长、测试得分以及参与班级学习活动的活跃度；助教综合考虑学习者的学习成绩和平台记录的数据对学习者进行分类，选取最符合学习者学习进度和学习风格的学习资源，以满足不同学习者的个性化需求。智慧分析模块用来分析不同类别学习者的学习需求（包括学习基础、媒体风格、学习偏好等）以便向其提供满意的知识推送服务，包括提供什么样的知识内容、以何种方式表达知识、通过何种渠道传输知识[7]。准确获取学习者的学习需求是实施推送的首要前提。资源处理模块主要用来处理资源的分类，要求教师事先将要推送的资源按内容相关度和难易度进行分类，从而把合适的信息推送给合适的人，实现资源的优化利用。对资源进行分类后要针对不同类型学习者的需求进行资源匹配。在智慧推送模块，教师选择合适的时间和方式，将最匹配的内容推送给学习者，从而实现基于智慧信息推送的个性化学习服务。此外，教师根据学习者的反馈结果动态调整对学习者的分类，不断更新完善资源库，循序渐进地实现推送的精准化。 三、在“文献选读与论文写作”
课程中的应用
本研究选取华中师范大学2013级和2014级免费师范生教育硕士为研究对象，针对2013级免费师范生教育硕士在线学习过程中存在的信息迷航和学习效果不理想等问题，华中师范大学研发了云端一体化网络学习平台。2014级免费师范生教育硕士全部教学活动通过该平台开展。为此，本研究团队在课程教学中应用和探索基于智慧信息推送的个性化学习服务，并检验该方法能否使免费师范生教育硕士的学习更加具有针对性和目的性。该研究以“文献选读与论文写作”课程为例，由同一名教师进行授课，对所有学生讲授相同的课程内容，并采取同一考核标准。研究过程中以行动研究法为指导，在实践过程中不断优化推送策略，以期检验基于智慧信息推送的个性化学习服务的必要性和有效性。
（一）学习者模块
学习者模块所要解决的问题是“推送给谁”，即有针对性地选择推送对象。整个课程的学习过程中，学习者始终处于中心地位。为了使推送更具有针对性，首先要对学习者进行分类。学习者的分类是个动态的过程，以第一个专题“文献概述”的学习为例，每周为一个专题的学习时间。“文献概述”专题开始学习前，学习者的学习空间会出现教师根据学习计划推送的关于此专题的课件（课件类型包括微视频、PPT、课程讲义、案例分析等），学习者可以根据自己的学习风格选择不同类型的资源进行学习。每个专题结束时，学习者需要完成专题练习，教师依据学习者的作业得分以及平台记录的学习积分、学习时长、参与讨论的次数等数据对学习者进行分类。
（二）智慧分析模块和资源处理模块
对学习者的分类完成后要分析不同类型学习者的需求并匹配相应的推送资源。智慧分析模块和资源处理模块所要解决的问题是“推送什么内容”，即根据学习者的需求推送个性化的学习资源。教师事先将需要推送的资源按内容相关度和难易度进行分类，如关于“文献概述”专题的推送资源按内容相关度可以分为文献阅读技巧、学术思想形成脉络、拓展性阅读材料等，这些内容又可以按难易度进行分类。不同类型的学习者需要的推送内容是不同的，如表1所示。
（三）智慧推送模块
智慧推送模块所要解决的问题是“如何推送”和“何时推送”，即决定推送的方式和时机。推送主要包括两个阶段：在每个专题的学习开始前，教师推送相关的资源给每个学习者，每周推送一个专题的学习资源，每次推送的资料包括一段微视频、一个PPT、一个讲义、三到四个拓展资源；在每个专题学习结束后，教师有针对性地选择推送对象，分析需求并为其匹配个性化的学习资源，再选择合适的时间和方式进行适应性的推送：对于内容更新、作业提交、活动日期变更等提示信息，不仅在课程主页公告栏中发布通知，还要以短信的形式通知学习者，以保证学习者在没有登录平台的情况下也能及时了解课程相关的最新消息；对于学习时长低于平均值、未按时提交作业、未按时下载文件的学习者，采用短信推送为主、邮件推送为辅的方式提示学习者进行学习并按时提交作业；对于在作业、测试和参与活动方面表现各不相同的学习者，根据其具体表征，主要通过邮件推送与其学习进度相适应的学习资源。
将基于智慧信息推送的个性化学习服务模式应用到“文献选读与论文写作”课程教学中，教师团队采用在线教学与面授相结合的混合教学方式，以在线教学为主，面授为辅。提供不同类型的学习资源满足不同类型学习者的需求；在以往的在线学习平台基础上增加推送的元素，助教根据云端一体化网络学习平台记录的学习积分和测试得分选择合适的推送对象，发送有针对性的邮件、短信提示以实现个性化学习服务；教师团队对学习者的疑问给予及时反馈。
总之，在整个课程的实施中，我们一共进行了11次阶段性的推送，每次推送都包含课前学习资源推送和课后针对性推送两个环节。首先，秉承“以学习者为中心，以人为本”的宗旨，增加课程的吸引力，激发学习者学习课程的兴趣。其次，提供个性化的学习资源。针对学习者的个性化学习特征，集中优质师资力量开发不同类型的学习资源，包括微视频、PPT、课程讲义、案例分析、作业、拓展资源等，学习者可以根据自己的学习风格选择适合自己的学习资源。再次，提供基于智慧信息推送的个性化学习服务，构建基于智慧信息推送的个性化学习服务模式，针对不同的学习情况以最合适的方式推送最符合学习者的资源。最后，提供优秀的教师团队保障与学生及时的互动和答疑。
四、研究结果与分析
（一）数据的采集与整理
研究取样为2013级和2014级免费师范生教育硕士选修“文献选读与论文写作”课程的全样本。其中，2013级44名，2014级68名。两个年级由同一教师进行授课，课程内容相同，考核方式相同，不同之处在于2014级的教学过程中采用了主动推送，2013 级没有。研究数据主要包括2013级和2014级免费师范生教育硕士的期末成绩、学习问卷调查、教师访谈记录以及云端一体化网络学习平台记录的量化数据。对收集到的数据进行整理，采用两独立样本T检验、文本内容分析等方法进行分析与评价。
（二）学习效果与学习体验分析
1. 学习者学习成绩分析
研究以未享受信息推送服务的44名2013级的免费师范生教育硕士作为对照组，而享受了信息推送服务的68名2014级免费师范生教育硕士作为实验组，分析和比较其在“文献选读与论文写作”课程的期末成绩。通过其最高分、最低分、平均分、各个分数段的人数及差异性检验值的对比来分析基于智慧信息推送的个性化学习服务对学习者学习效果的影响，研究结果如表2和表3所示。
由表2可知，2014级免费师范生教育硕士的最高分为98.6，最低分为76，平均分为86.9，均高于2013级免费师范生教育硕士；90分以上的比例为23.89%，远高于2013级免费师范生教育硕士。但从总体上来看，两组学习成绩都在70分以上，并且大都集中在80—89分，成绩分布相对均衡。 从表3可知，2014级免费师范生教育硕士的学习成绩均值高于2013级免费师范生教育硕士，差异性检验进一步说明实施基于智慧信息推送的个性化学习服务的学习者的成绩与传统在线教育学习者的成绩有显著差异。但2014级免费师范生教育硕士学习成绩的标准差较大，说明实施基于智慧信息推送的个性化学习服务后学习者的学习成绩分布离散程度高于传统在线教育的学习者，同时也反映基于智慧信息推送的个性化学习服务对不同层次学习者的影响不同。
2. 学习积分对学习者学习兴趣的影响分析
学习积分很好地反映了学习者学习活动的总体情况，学习积分功能共记录了包括查看公告、回复公告、提交作业、互评作业、回复讨论、下载文件等在内的18项学习活动，学习者完成这些常规活动均可获得积分。此外，学习积分还具备奖惩相结合的特点：学习者若想获得较高的积分，则需要更积极、主动地完成各项活动，比如：同样是提交作业，较早提交作业的学习者所获得的积分会比较晚提交作业的学习者高若干倍。为了防止有些学习者抢积分而随意发布垃圾讨论，提交垃圾作业，系统特地设置了扣分机制：凡是被教师删除的讨论、发回重做的作业都会被扣除积分。这种奖惩相结合的积分机制既很好地保证了学习质量，又在一定程度上激发了学习者的学习兴趣。
根据课程学习前后的学习积分，分析基于智慧信息推送的个性化学习服务对学习者学习兴趣的影响，其中前测学习积分是实施基于智慧信息推送的个性化学习服务前随机测量的数据，后测学习积分是实施基于智慧信息推送的个性化学习服务后在学期结束时测量而获得的，结果如表4所示。
由表4可知，后测中学习者的兴趣均值普遍高于前测中的学习兴趣均值，且差异显著，说明学习积分功能对学习者的学习兴趣具有一定影响。此外，由于学习积分具有奖惩结合的功能，在一定程度上可以提高学习者的学习黏性。
3. 学习者反馈分析
采用问卷调查法了解基于智慧信息推送的个性化学习服务对免费师范生教育硕士在线学习感受和学习体验的影响。问卷设置了5个问题，每个问题设置“完全同意”（5分）、“同意”（4分）、“基本同意”（3分）、“不同意”（2分）、“完全不同意”（1分）五个选项，调查对象为选修“文献选读与论文写作”的2014级免费师范生教育硕士，调查结果见表5。
从表5可见，基于智慧信息推送的个性化学习服务对于提升免费师范生教育硕士在线学习体验具有重要作用。绝大多数学习者认为基于智慧信息推送的个性化学习服务能较好解决在线学习过程中的信息迷航问题，避免学习者面对丰富的网络学习资源不知所措。多数学习者表示接收到的教师团队主动为自己推送的学习资源是及时且量身定制的，能享受较好的学习体验。此外，基于智慧信息推送的个性化学习服务在让学习者感受到教师的关注和监督的同时，将优质资源推送给需要的学习者，实现资源的优化利用。
4. 教师反馈分析
通过对教师团队的访谈，我们了解到基于智慧信息推送的个性化学习服务还具有潜在的教学效果。比如加强师生、生生间的互动，教师给没有查看公告的学习者发送提示短信，学习者根据提示短信可以及时了解这门课有哪些新的动态或者有什么作业需要完成；教师根据学习者完成作业的具体情况分析出学习者对知识的掌握程度，并有针对性地推送学习资料；当学习者通过平台或者其他方式向教师反馈被推送资料的适合程度之后，教师根据学习者的反馈不断加深对学习者学习情况的了解，从而更好地分析学习者的需求，为之推送更满足个性化需求的学习资源。此外，基于智慧信息推送的个性化学习服务还可以降低因师生时空分离而产生的距离感。
五、研究结论与展望
（一）研究结论
基于智慧信息推送的个性化学习服务是一种新的教育服务尝试，也是今后教育服务的发展趋势。2013年《地平线报告》将“个性化学习”作为关键发展趋势之一[8]；国外研究者基于数百篇文章、博文和网站，提出移动学习、云计算、泛在学习、BYOD（bring your own device）、数字内容、翻转课堂和个性化学习八大教育趋势，其中前七大趋势都将支持个性化学习的实现[9]。此外，个性化学习在2014年的《地平线报告》中也备受重视。基于智慧信息推送的个性化学习服务可以有效地促进学习者个性化学习，给予学习者较好的学习体验。通过对基于智慧信息推送的个性化学习服务进行研究分析，得出以下结论：
第一，基于智慧信息推送的个性化学习服务对于提升分布式学习质量成效显著。研究结果表明，基于智慧信息推送的个性化学习服务能够有效地提高在线学习者的学习成绩、激发学习兴趣、给予关注和监督从而全面提升学习者的个性化学习体验。依托云端一体化课程学习平台，提供包括微视频、PPT、课程讲义、案例分析、拓展资源等不同类型的学习资源，针对每个学习者的学习情况，遴选最适合学习者需求的学习资源并主动推送，能够提升学习者的学习效果。相较于以往的在线学习，给学习者发送短信、邮件来提示学习动态，分析学习者在学习中存在的优势和不足并推送相应的学习资源，可以减轻在线学习带来的师生分离感，让学习者感受到教师的关注和监督，从而优化在线学习效果。学习者既能自主选择最适合自己的资源类型，也可以接收到服务团队推送过来的“量身定做”的学习资源，在保证学习资源充足的同时提高了学习的灵活性，优化了个性化学习体验。
第二，主动推送要做到推送时间分阶段、推送内容分模块、推送方式多样化，才能实现良好的推送效果。实施基于智慧信息推送的个性化学习服务是为了解决免费师范生教育硕士因工学矛盾、师生异地分布等原因造成的学习效果不理想等问题。只有在最恰当的时机以最恰当的途径为学习者推送最恰当的学习资源，才能最大限度地提升学习者在线学习效果，有助于学习者做出最恰当的决策[10]。研究表明，给学习者推送信息时间要分阶段，按学习者的学习计划为其选择最符合学习进度的资源；推送的内容要模块化，推送内容太多容易造成信息过载；推送方式要多样化，针对不同的情况选择不同的渠道。对于提示性的信息采用短信的方式通知会更高效、快捷，对于学习资源的推送要选择以邮件的方式或者借助学习平台。 第三，信息时代背景下，基于智慧信息推送的个性化学习服务应用前景广阔，应引起重视。信息推送可以提高信息流动的主动性、目的性、方便性和效率。基于智慧信息推送的个性化学习服务从学习者的需求分析入手，为其匹配最适合的学习资源并及时主动推送，从而达到提高学习效率、增强学习效果和改善学习体验的目的。基于智慧信息推送的个性化学习服务不仅适用于免费师范生教育硕士，还可以拓展到其他教育领域，其个性化的学习支持服务对于提升MOOCs学习者的学习积极性也具有借鉴意义[11]。
（二）研究建议
要将基于智慧信息推送的个性化学习服务广泛应用于教学中，还有以下几个方面需要改善：第一，增强资源与学习者需求之间的匹配度以提高推送的准确性。提高推送的准确性需要做到为学习者匹配最适合的学习资源，包括资源内容和表达方式。因此，开发出优质的学习资源并及时收集学习者的反馈信息，不断调整推送策略才能达到精准推送的目的。第二，建立更加完善的信息推送规则。将要推送的资源建成资源库，按资源属性的不同维度进行分类并贴上标签，明确推送标准的细则从而使推送系统化。第三，提高教师的信息技术应用能力，培养学习者的自主学习能力。在基于智慧信息推送的个性化学习服务中，教师具备较高的获取、传送、处理及整合信息的能力才能更好地诊断出学习者的学习状况，也才能更好地帮助学生提高认识、探索、交流及再生信息的能力[12]。在线学习过程中，学习者的自主学习能力直接关系到学习效果的好坏。因此，加强教师的信息技术应用能力培训和学习者自主学习能力的培养是优化基于智慧信息推送的个性化学习服务的基础条件。第四，考虑到免费师范生教育硕士边工作边学习的实际情况，应结合他们的学习计划提出更多可行的学习建议和策略，并开发面向移动终端的学习平台和资源，以满足他们泛在学习和碎片化学习的需求。
本研究的不足之处在于：智慧信息推送缺少智能性。基于智慧信息推送的个性化学习服务依靠教师的经验和对学习者的判断进行，过于依赖教师，而在线教育涉及的对象往往是大规模的，教师无法关注到所有学生，未来的趋势应该是智慧、智能兼具的推送。在后续研究中，如何使推送更加智能化和精准化，如何对每个学生的学习进行过程性评价将是重点。
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[10] Liebowitz J. Knowledge management handbook[M].Boca Raton， FL：CRC Press， 1999.
[11] 姜蔺，韩锡斌，程建钢. MOOCs学习者特征及学习效果分析研究[J]. 中国电化教育，2013，（11）：54-65.
[12] 程伟华. 免费师范生教育硕士混合式学习现状的调查研究——以陕西师范大学首届免费师范毕业生为例[D]. 西安：陕西师范大学，2013.
收稿日期：2015-09-06
定稿日期：2015-09-29
作者简介：刁楠楠，硕士研究生；丁继红，博士研究生；刘静，硕士研究生。华中师范大学教育信息技术学院（430079）。
熊才平，教授，博士，本文通讯作者，华中师范大学教育信息技术学院，信息化与基础教育均衡发展湖北省协同创新中心（430079）。
责任编辑 山 岭
当前，师生分离的免费师范生教育硕士继续教育在线学习效果不佳：其工学矛盾导致投入学习的时间有限，面对海量资源不知如何取舍而导致“信息迷航”，缺乏教师现场监督导致学习动机不足。为提升免费师范生教育硕士的学习效果，采用行动研究法，将教育信息资源按需推送的主动服务理念应用到免费师范生教育硕士的在线教学中，构建基于智慧信息推送的个性化学习服务模式，并依托云端一体化网络学习平台实证探究该模式的可行性和有效性。结果表明：该模式能有效提高在线学习者的学习成绩、激发学习兴趣、给予关注和监督，从而全面优化学习者的个性化学习体验。同时，要实现良好的服务效果，主动推送要做到推送时间分阶段、推送内容分模块、推送方式多样化。
【关键词】 智慧信息推送；个性化学习服务；免费师范生；教育硕士；实证研究；教育技术
【中图分类号】 G434 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009—458x（2016）03—0022—06
一、问题的提出
知识经济社会，终身学习的理念深入人心，在职学习者的比例不断增加。免费师范生教育硕士的教育已然成为国家基本国策和长期发展战略。但是，工学矛盾导致的有限学习时间、师生分离的学习过程、在线开展的教学形式都使免费师范生教育硕士学习效果不佳。在线教育能够打破传统课堂的时空限制，汇集丰富的学习资源，多媒体授课方式使课程的学习更生动有趣[1]，但仍不够灵活和个性化。我国免费师范生教育硕士的在线教育主要存在以下三个方面的问题：第一、尽管网络学习资源内容丰富，但学习者不知如何取舍，加上缺乏因人而异的引导和学习资源的精准推送，由此导致学习者“信息迷航”；第二、网络学习资源通常无法主动进化并自适应满足用户需求，难以“找到”最适合的用户；第三、缺乏教师的监督和实时指导，学习者学习动机不足，学习兴趣不高，学习积极性受挫，最终导致学习效果不理想。如何提高免费师范生教育硕士的学习质量、优化其个性化学习体验成为亟待解决的问题。
在线教育的兴起以及信息传递方式的改变呼吁我们积极探索教育信息资源的智慧推送，以促进个性化学习的实现，从而间接提升在线学习效果。从2007年起，国务院决定在教育部直属师范大学实行师范生免费教育[2]，华中师范大学作为实行免费师范教育的教育部直属师范大学之一，2014年共接收免费师范生教育硕士1，976名。鉴于我国免费师范生教育硕士在线学习过程中存在的诸多问题，华中师范大学在个性化学习服务方面进行了大量探索，将教育信息资源按需推送和主动服务的理念应用到免费师范生教育硕士的课程教学中。针对网络学习资源无法自适应的问题进行研究，提出易实施、易推广的智慧信息推送，并做到推送时间分阶段、推送内容分模块、推送方式多样化以提升推送效果，以期探索教育信息资源主动推送能否提高学习者的学习绩效，能否提升学习者在线学习体验，能否增强学习满意度并消除学习孤独感。
二、基于智慧信息推送的个性化
学习服务模式
（一）智慧信息推送
所谓“信息推送服务”，就是利用推送技术（push technology）自动搜索网络上用户感兴趣的信息并主动推送到用户面前的服务，也可以称为基于“推”模式的网络信息服务[3]。众多研究把信息推送服务方式分为两大类：一类是由智能软件完成的智能信息推送服务，另一类是借助电子邮箱并依赖人工参与的信息推送服务。[4]智能信息推送服务是当今主流的信息推送方式，它将信息流通的方式从“用户主动搜寻信息”转变为“信息主动找用户”，具有主动性、个性化、智能化、高效性的特点[5]，是信息传播方式的重大变革。但智能信息推送也存在着诸多不足，比如信息内容不符合用户要求、信息量太大等。
区别于智能信息推送，智慧信息推送的主体不是机器[6]，而是人。机器的推送主要是根据学习行为反馈来自动推送，而智慧信息推送则可以系统地整体化思考学习者的需求和当前的服务，使推送的资源和服务更能提升用户体验。此外，人的智力劳动能够大大提高信息推送的准确性和有效性。
（二）基于智慧信息推送的个性化学习服务模式构建
结合华中师范大学云端一体化网络学习平台的实际和本研究的具体情况，我们采用基于人工推送的智慧信息推送方式来改进在线学习效果。本研究中，教师团队对于课程内容有着完整的理解和丰富的实际教学经验，可以更好地把握学习者的需求，识别学习者之间的差异，根据学习情况有目的、有重点地选择推送对象、推送内容、推送方式和推送时机，从而提高推送服务的准确性、有效性，实现个性化推送。从本研究中的在线学习服务来看，教师的服务对象是选修该课程的免费师范生教育硕士，与普通的互联网用户不同，他们所需要的内容具有一定的专业指向性，都是和该课程相关的知识内容。因此，我们所选择的信息推送方式的个性化色彩更加鲜明，推送渠道更加多样。综上所述，我们提出“基于智慧信息推送的个性化学习服务模式”，如图1所示。
“基于智慧信息推送的个性化学习服务模式”包含学习者模块、智慧分析模块、资源处理模块、智慧推送模块四个模块，具有推送内容模块化、推送时间分层化、推送工具多样化等特点。在学习者模块，根据学习者的学习情况来选择推送对象。云端一体化网络学习平台具有后台统计功能，可以根据统计的量化结果和可视化分析数据看到每个学习者学习专题的时长、测试得分以及参与班级学习活动的活跃度；助教综合考虑学习者的学习成绩和平台记录的数据对学习者进行分类，选取最符合学习者学习进度和学习风格的学习资源，以满足不同学习者的个性化需求。智慧分析模块用来分析不同类别学习者的学习需求（包括学习基础、媒体风格、学习偏好等）以便向其提供满意的知识推送服务，包括提供什么样的知识内容、以何种方式表达知识、通过何种渠道传输知识[7]。准确获取学习者的学习需求是实施推送的首要前提。资源处理模块主要用来处理资源的分类，要求教师事先将要推送的资源按内容相关度和难易度进行分类，从而把合适的信息推送给合适的人，实现资源的优化利用。对资源进行分类后要针对不同类型学习者的需求进行资源匹配。在智慧推送模块，教师选择合适的时间和方式，将最匹配的内容推送给学习者，从而实现基于智慧信息推送的个性化学习服务。此外，教师根据学习者的反馈结果动态调整对学习者的分类，不断更新完善资源库，循序渐进地实现推送的精准化。 三、在“文献选读与论文写作”
课程中的应用
本研究选取华中师范大学2013级和2014级免费师范生教育硕士为研究对象，针对2013级免费师范生教育硕士在线学习过程中存在的信息迷航和学习效果不理想等问题，华中师范大学研发了云端一体化网络学习平台。2014级免费师范生教育硕士全部教学活动通过该平台开展。为此，本研究团队在课程教学中应用和探索基于智慧信息推送的个性化学习服务，并检验该方法能否使免费师范生教育硕士的学习更加具有针对性和目的性。该研究以“文献选读与论文写作”课程为例，由同一名教师进行授课，对所有学生讲授相同的课程内容，并采取同一考核标准。研究过程中以行动研究法为指导，在实践过程中不断优化推送策略，以期检验基于智慧信息推送的个性化学习服务的必要性和有效性。
（一）学习者模块
学习者模块所要解决的问题是“推送给谁”，即有针对性地选择推送对象。整个课程的学习过程中，学习者始终处于中心地位。为了使推送更具有针对性，首先要对学习者进行分类。学习者的分类是个动态的过程，以第一个专题“文献概述”的学习为例，每周为一个专题的学习时间。“文献概述”专题开始学习前，学习者的学习空间会出现教师根据学习计划推送的关于此专题的课件（课件类型包括微视频、PPT、课程讲义、案例分析等），学习者可以根据自己的学习风格选择不同类型的资源进行学习。每个专题结束时，学习者需要完成专题练习，教师依据学习者的作业得分以及平台记录的学习积分、学习时长、参与讨论的次数等数据对学习者进行分类。
（二）智慧分析模块和资源处理模块
对学习者的分类完成后要分析不同类型学习者的需求并匹配相应的推送资源。智慧分析模块和资源处理模块所要解决的问题是“推送什么内容”，即根据学习者的需求推送个性化的学习资源。教师事先将需要推送的资源按内容相关度和难易度进行分类，如关于“文献概述”专题的推送资源按内容相关度可以分为文献阅读技巧、学术思想形成脉络、拓展性阅读材料等，这些内容又可以按难易度进行分类。不同类型的学习者需要的推送内容是不同的，如表1所示。
（三）智慧推送模块
智慧推送模块所要解决的问题是“如何推送”和“何时推送”，即决定推送的方式和时机。推送主要包括两个阶段：在每个专题的学习开始前，教师推送相关的资源给每个学习者，每周推送一个专题的学习资源，每次推送的资料包括一段微视频、一个PPT、一个讲义、三到四个拓展资源；在每个专题学习结束后，教师有针对性地选择推送对象，分析需求并为其匹配个性化的学习资源，再选择合适的时间和方式进行适应性的推送：对于内容更新、作业提交、活动日期变更等提示信息，不仅在课程主页公告栏中发布通知，还要以短信的形式通知学习者，以保证学习者在没有登录平台的情况下也能及时了解课程相关的最新消息；对于学习时长低于平均值、未按时提交作业、未按时下载文件的学习者，采用短信推送为主、邮件推送为辅的方式提示学习者进行学习并按时提交作业；对于在作业、测试和参与活动方面表现各不相同的学习者，根据其具体表征，主要通过邮件推送与其学习进度相适应的学习资源。
将基于智慧信息推送的个性化学习服务模式应用到“文献选读与论文写作”课程教学中，教师团队采用在线教学与面授相结合的混合教学方式，以在线教学为主，面授为辅。提供不同类型的学习资源满足不同类型学习者的需求；在以往的在线学习平台基础上增加推送的元素，助教根据云端一体化网络学习平台记录的学习积分和测试得分选择合适的推送对象，发送有针对性的邮件、短信提示以实现个性化学习服务；教师团队对学习者的疑问给予及时反馈。
总之，在整个课程的实施中，我们一共进行了11次阶段性的推送，每次推送都包含课前学习资源推送和课后针对性推送两个环节。首先，秉承“以学习者为中心，以人为本”的宗旨，增加课程的吸引力，激发学习者学习课程的兴趣。其次，提供个性化的学习资源。针对学习者的个性化学习特征，集中优质师资力量开发不同类型的学习资源，包括微视频、PPT、课程讲义、案例分析、作业、拓展资源等，学习者可以根据自己的学习风格选择适合自己的学习资源。再次，提供基于智慧信息推送的个性化学习服务，构建基于智慧信息推送的个性化学习服务模式，针对不同的学习情况以最合适的方式推送最符合学习者的资源。最后，提供优秀的教师团队保障与学生及时的互动和答疑。
四、研究结果与分析
（一）数据的采集与整理
研究取样为2013级和2014级免费师范生教育硕士选修“文献选读与论文写作”课程的全样本。其中，2013级44名，2014级68名。两个年级由同一教师进行授课，课程内容相同，考核方式相同，不同之处在于2014级的教学过程中采用了主动推送，2013 级没有。研究数据主要包括2013级和2014级免费师范生教育硕士的期末成绩、学习问卷调查、教师访谈记录以及云端一体化网络学习平台记录的量化数据。对收集到的数据进行整理，采用两独立样本T检验、文本内容分析等方法进行分析与评价。
（二）学习效果与学习体验分析
1. 学习者学习成绩分析
研究以未享受信息推送服务的44名2013级的免费师范生教育硕士作为对照组，而享受了信息推送服务的68名2014级免费师范生教育硕士作为实验组，分析和比较其在“文献选读与论文写作”课程的期末成绩。通过其最高分、最低分、平均分、各个分数段的人数及差异性检验值的对比来分析基于智慧信息推送的个性化学习服务对学习者学习效果的影响，研究结果如表2和表3所示。
由表2可知，2014级免费师范生教育硕士的最高分为98.6，最低分为76，平均分为86.9，均高于2013级免费师范生教育硕士；90分以上的比例为23.89%，远高于2013级免费师范生教育硕士。但从总体上来看，两组学习成绩都在70分以上，并且大都集中在80—89分，成绩分布相对均衡。 从表3可知，2014级免费师范生教育硕士的学习成绩均值高于2013级免费师范生教育硕士，差异性检验进一步说明实施基于智慧信息推送的个性化学习服务的学习者的成绩与传统在线教育学习者的成绩有显著差异。但2014级免费师范生教育硕士学习成绩的标准差较大，说明实施基于智慧信息推送的个性化学习服务后学习者的学习成绩分布离散程度高于传统在线教育的学习者，同时也反映基于智慧信息推送的个性化学习服务对不同层次学习者的影响不同。
2. 学习积分对学习者学习兴趣的影响分析
学习积分很好地反映了学习者学习活动的总体情况，学习积分功能共记录了包括查看公告、回复公告、提交作业、互评作业、回复讨论、下载文件等在内的18项学习活动，学习者完成这些常规活动均可获得积分。此外，学习积分还具备奖惩相结合的特点：学习者若想获得较高的积分，则需要更积极、主动地完成各项活动，比如：同样是提交作业，较早提交作业的学习者所获得的积分会比较晚提交作业的学习者高若干倍。为了防止有些学习者抢积分而随意发布垃圾讨论，提交垃圾作业，系统特地设置了扣分机制：凡是被教师删除的讨论、发回重做的作业都会被扣除积分。这种奖惩相结合的积分机制既很好地保证了学习质量，又在一定程度上激发了学习者的学习兴趣。
根据课程学习前后的学习积分，分析基于智慧信息推送的个性化学习服务对学习者学习兴趣的影响，其中前测学习积分是实施基于智慧信息推送的个性化学习服务前随机测量的数据，后测学习积分是实施基于智慧信息推送的个性化学习服务后在学期结束时测量而获得的，结果如表4所示。
由表4可知，后测中学习者的兴趣均值普遍高于前测中的学习兴趣均值，且差异显著，说明学习积分功能对学习者的学习兴趣具有一定影响。此外，由于学习积分具有奖惩结合的功能，在一定程度上可以提高学习者的学习黏性。
3. 学习者反馈分析
采用问卷调查法了解基于智慧信息推送的个性化学习服务对免费师范生教育硕士在线学习感受和学习体验的影响。问卷设置了5个问题，每个问题设置“完全同意”（5分）、“同意”（4分）、“基本同意”（3分）、“不同意”（2分）、“完全不同意”（1分）五个选项，调查对象为选修“文献选读与论文写作”的2014级免费师范生教育硕士，调查结果见表5。
从表5可见，基于智慧信息推送的个性化学习服务对于提升免费师范生教育硕士在线学习体验具有重要作用。绝大多数学习者认为基于智慧信息推送的个性化学习服务能较好解决在线学习过程中的信息迷航问题，避免学习者面对丰富的网络学习资源不知所措。多数学习者表示接收到的教师团队主动为自己推送的学习资源是及时且量身定制的，能享受较好的学习体验。此外，基于智慧信息推送的个性化学习服务在让学习者感受到教师的关注和监督的同时，将优质资源推送给需要的学习者，实现资源的优化利用。
4. 教师反馈分析
通过对教师团队的访谈，我们了解到基于智慧信息推送的个性化学习服务还具有潜在的教学效果。比如加强师生、生生间的互动，教师给没有查看公告的学习者发送提示短信，学习者根据提示短信可以及时了解这门课有哪些新的动态或者有什么作业需要完成；教师根据学习者完成作业的具体情况分析出学习者对知识的掌握程度，并有针对性地推送学习资料；当学习者通过平台或者其他方式向教师反馈被推送资料的适合程度之后，教师根据学习者的反馈不断加深对学习者学习情况的了解，从而更好地分析学习者的需求，为之推送更满足个性化需求的学习资源。此外，基于智慧信息推送的个性化学习服务还可以降低因师生时空分离而产生的距离感。
五、研究结论与展望
（一）研究结论
基于智慧信息推送的个性化学习服务是一种新的教育服务尝试，也是今后教育服务的发展趋势。2013年《地平线报告》将“个性化学习”作为关键发展趋势之一[8]；国外研究者基于数百篇文章、博文和网站，提出移动学习、云计算、泛在学习、BYOD（bring your own device）、数字内容、翻转课堂和个性化学习八大教育趋势，其中前七大趋势都将支持个性化学习的实现[9]。此外，个性化学习在2014年的《地平线报告》中也备受重视。基于智慧信息推送的个性化学习服务可以有效地促进学习者个性化学习，给予学习者较好的学习体验。通过对基于智慧信息推送的个性化学习服务进行研究分析，得出以下结论：
第一，基于智慧信息推送的个性化学习服务对于提升分布式学习质量成效显著。研究结果表明，基于智慧信息推送的个性化学习服务能够有效地提高在线学习者的学习成绩、激发学习兴趣、给予关注和监督从而全面提升学习者的个性化学习体验。依托云端一体化课程学习平台，提供包括微视频、PPT、课程讲义、案例分析、拓展资源等不同类型的学习资源，针对每个学习者的学习情况，遴选最适合学习者需求的学习资源并主动推送，能够提升学习者的学习效果。相较于以往的在线学习，给学习者发送短信、邮件来提示学习动态，分析学习者在学习中存在的优势和不足并推送相应的学习资源，可以减轻在线学习带来的师生分离感，让学习者感受到教师的关注和监督，从而优化在线学习效果。学习者既能自主选择最适合自己的资源类型，也可以接收到服务团队推送过来的“量身定做”的学习资源，在保证学习资源充足的同时提高了学习的灵活性，优化了个性化学习体验。
第二，主动推送要做到推送时间分阶段、推送内容分模块、推送方式多样化，才能实现良好的推送效果。实施基于智慧信息推送的个性化学习服务是为了解决免费师范生教育硕士因工学矛盾、师生异地分布等原因造成的学习效果不理想等问题。只有在最恰当的时机以最恰当的途径为学习者推送最恰当的学习资源，才能最大限度地提升学习者在线学习效果，有助于学习者做出最恰当的决策[10]。研究表明，给学习者推送信息时间要分阶段，按学习者的学习计划为其选择最符合学习进度的资源；推送的内容要模块化，推送内容太多容易造成信息过载；推送方式要多样化，针对不同的情况选择不同的渠道。对于提示性的信息采用短信的方式通知会更高效、快捷，对于学习资源的推送要选择以邮件的方式或者借助学习平台。 第三，信息时代背景下，基于智慧信息推送的个性化学习服务应用前景广阔，应引起重视。信息推送可以提高信息流动的主动性、目的性、方便性和效率。基于智慧信息推送的个性化学习服务从学习者的需求分析入手，为其匹配最适合的学习资源并及时主动推送，从而达到提高学习效率、增强学习效果和改善学习体验的目的。基于智慧信息推送的个性化学习服务不仅适用于免费师范生教育硕士，还可以拓展到其他教育领域，其个性化的学习支持服务对于提升MOOCs学习者的学习积极性也具有借鉴意义[11]。
（二）研究建议
要将基于智慧信息推送的个性化学习服务广泛应用于教学中，还有以下几个方面需要改善：第一，增强资源与学习者需求之间的匹配度以提高推送的准确性。提高推送的准确性需要做到为学习者匹配最适合的学习资源，包括资源内容和表达方式。因此，开发出优质的学习资源并及时收集学习者的反馈信息，不断调整推送策略才能达到精准推送的目的。第二，建立更加完善的信息推送规则。将要推送的资源建成资源库，按资源属性的不同维度进行分类并贴上标签，明确推送标准的细则从而使推送系统化。第三，提高教师的信息技术应用能力，培养学习者的自主学习能力。在基于智慧信息推送的个性化学习服务中，教师具备较高的获取、传送、处理及整合信息的能力才能更好地诊断出学习者的学习状况，也才能更好地帮助学生提高认识、探索、交流及再生信息的能力[12]。在线学习过程中，学习者的自主学习能力直接关系到学习效果的好坏。因此，加强教师的信息技术应用能力培训和学习者自主学习能力的培养是优化基于智慧信息推送的个性化学习服务的基础条件。第四，考虑到免费师范生教育硕士边工作边学习的实际情况，应结合他们的学习计划提出更多可行的学习建议和策略，并开发面向移动终端的学习平台和资源，以满足他们泛在学习和碎片化学习的需求。
本研究的不足之处在于：智慧信息推送缺少智能性。基于智慧信息推送的个性化学习服务依靠教师的经验和对学习者的判断进行，过于依赖教师，而在线教育涉及的对象往往是大规模的，教师无法关注到所有学生，未来的趋势应该是智慧、智能兼具的推送。在后续研究中，如何使推送更加智能化和精准化，如何对每个学生的学习进行过程性评价将是重点。
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收稿日期：2015-09-06
定稿日期：2015-09-29
作者简介：刁楠楠，硕士研究生；丁继红，博士研究生；刘静，硕士研究生。华中师范大学教育信息技术学院（430079）。
熊才平，教授，博士，本文通讯作者，华中师范大学教育信息技术学院，信息化与基础教育均衡发展湖北省协同创新中心（430079）。
责任编辑 山 岭