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摘要：随着移动技术的不断发展，移动学习这一学习概念也逐渐由模糊走向清晰。利用现今飞速发展的物联网相关技术，通过对相关学习理论进行分析，针对存在的相关问题并结合移动学习理论的特有优势，总结出移动学习模型的设计原则，构建出具体的移动学习模型，以提高人们移动学习的效果。
关键词：移动学习；物联网；RFID；模型
作者简介：吴怀广（1976-），男，山东聊城人，郑州轻工业学院计算机与通信工程学院，讲师；赵家明（1985-），男，河南淮滨人，郑州轻工业学院计算机与通信工程学院硕士研究生。（河南 郑州 450002）
基金项目：本文系郑州轻工业学院博士科研基金（项目编号：2011BSJJ015）、河南省教育厅科学技术研究重点项目（项目编号：13A520373）、国家自然科学基金项目（项目编号：61201447）的研究成果。
中图分类号：G645 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）13-0223-02
对于移动学习的论述，不同的研究者从不同的角度出发提出了自己的观点。[1]近年来，移动技术的优势已为高校教育模式的新一轮变革创造了条件，移动学习已经成为继远程学习和数字化学习之后教育发展的新阶段。随着科技信息化的进一步发展，移动学习必将对教育领域带来巨大影响。
物联网（Internet of Things，简称IOT）又称为传感网，是互联网从人向物的延伸，是指在真实物理世界中部署具有一定感知能力和信息处理能力的嵌入式芯片与软件系统，通过网络设施实现信息传输和实时处理，从而实现物与物、物与人之间的通信。[2，3]RFID作为构建物联网的“皮肤”，本质上是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，从而实现对各类物体在不同状态（移动、静止、恶劣环境）下的自动识别和管理。通过在移动学习者的手机SIM卡上贴上RFID电子标签，当移动学习者携带具有RFID电子标签的手机SIM卡通过标签识别器时，电子标签被标签识别器自动感应并通过无线网络将电子标签中的信息传送到信息处理中心，经过处理之后再将处理结果发送到标签识别器上，从而实现灵活、高效的自动身份识别和信息管理。
一、移动学习模型设计原则
移动学习是信息技术发展的产物，但归根结底，移动学习的落脚点仍然是学习。一种学习方式要选取与之适应的学习理论基础，因此对移动学习的运用和研究需要学习理论的指导，文献[4、5]对此进行了详细的论述。
通过分析后发现，学习方式现已明显地从传输及行为主义范式转向建构主义和社会认知范式，并将主动的学习者置于学习活动的中心。因此，学习不仅是学习者掌握学习内容的过程，本质上更是一种通信交流的过程。鉴于这些特点，在构建移动学习模型时要着重关注以下几方面：
（1）构建的移动学习模型不仅要多鼓励学习者之间的协作交流，还要鼓励他们积极参与和特定社会群体的讨论、交流。在讨论中学习，并最终达到获取知识的目的。
（2）在学习模型设计中要以学习者为主体，学习内容和活动的组织安排要与学习者的具体社会实践相关联。同时把知识的获得与学习者的发展、身份建构等统合在一起，学习者能根据自己的需求选择自己的学习内容，以自己喜欢的方式进行移动学习，在自己想要学习的任何时间、任何地点进行学习。从学习开始到结束，该模型都要给予学习者最大的主动权。
（3）结合物联网技术，使后台能实时感知、追踪移动学习者所处的环境，根据相关情境向移动学习者推送相关知识，提供必要服务。或可根据情境呈现相应问题，营造问题解决环境，建立移动探究式的学习模式，营造参与式模拟的学习体验。
（4）该模型能够对移动学习者的学习过程进行跟踪，分析归纳出学习者的行为偏好、知识结构、学习习惯等，并记录到相关数据库中。
（5）该模型能为用户提供友好的人机界面、良好的使用体验、便捷的知识获取、新奇的探索应用、简单方便的沟通交流以及强大的服务支持。从而改善学习者的学习体验，降低学习者在使用该模型学习时出现的挫折感（挫折感能够导致学习者对该移动学习模型的信任度下降并随之减少在该模型下的学习）。
二、移动学习模型的构建
1.移动学习模型基本框架
通过具体分析上文中论述的移动学习模型设计原则，结合物联网技术，利用现有的无线通信网和校园WIFI网，并把相关需求映射到具体功能模块，下文构建了一个基于物联网技术的分层移动学习结构模型，其基本框架如图1所示。
2.该模型功能概述
该模型主要分为两个逻辑部分，从下而上依次为移动学习端和综合支持平台端。两个部分及其内部模块各自分工并相互协作，共同为移动学习者进行移动学习提供技术支撑。另外，移动学习者可以使用移动设备随时访问远程物联网实验室。各模块的功能描述如下：
（1）移动学习端。
1）移动学习设备：包括智能手机、平板电脑、PDA等学习者手持式移动设备，并已运用RFID技术对其进行过标记。这些设备是进行移动学习的载体和必要前提。
2）跨平台智能代理客户端：学习者进行移动学习的人机接口，移动学习相关的应用、服务集，并可添加智能代理秘书，为用户提供智能、新奇、类人的亲切服务。并通过开发出针对不同移动设备系统的客户端，实现设备端异架构平台的接入。
（2）综合支持平台。
1）平台接入模块：实现移动学习信息流的接入汇总和分发，移动接入网通信协议的解包和封包等。
2）信息综合分析处理系统：实现移动端的接入身份识别，信息传输的加、解密，为移动端的智能代理提供后台技术支撑，处理移动端推送的信息和反向信息分发，相关信息流的综合处理、分流、复用等。
3）后台支持子系统。 环境监控和对象跟踪模块：结合移动端设备上的RFID标签、GPS芯片和手机地图，此模块可实现对移动学习者的校园监控、学习环境识别、移动学习者周边环境的实时感知等功能，并在适当的时间和地点给予学习者以学习提醒，将学习资源主动推送给移动中的学习者。
虚拟社区交互平台：集成实现基于语音、视频、文字等多种信息媒介的通信和交流互动功能，为移动学习者提供方便快捷的通信链接，强大的群组间问题讨论，信息交流共享支持，在线虚拟团队功能。
用户信息统计分析系统：结合a子系统，通过跟踪移动学习者的学习时间、学习过程、学习活动范围、访问过的网站和阅览过的相关内容等，运用数据挖掘技术对学习者的行为和偏好进行采集、分析，以便系统能够对不同的学习者推送其可能感兴趣的学习资源，提供更有针对性的学习建议和个性化的学习服务。
教学管理模块：实现移动学习者的培养流程和课程进度跟踪、实施双向教学评价考核、相关课程和扩展知识推荐、学习辅助工具集成和成绩查询等功能。并集成了学习评价系统，通过对学习者的学习时间、阅览和创建学习对象的数量、参与交流与协作的频率指标等进行统计分析，得出关于学习者的学习积极度、学习深度和学习效果的综合评定，连同换算后的学分一并记录到后台相关数据库中。
考试系统：通过调用后台数据库的试题库，根据移动学习者的学习进度，可满足学习者的不确定性随时主动测验，完成整个系统对学习者近段学习效果和知识掌握情况的跟踪评定。
4）后台数据库。
用户信息数据库：记录移动学习者的唯一识别信息及其基本信息、考试成绩、能力增长以及其他成就、兴趣偏好等用户信息。
线上学习资源数据库：存放专门针对移动学习优化过的大量课件资源、考试试题库、知识库、新闻消息库和有关系统运行的数据等。
3.远端物联网实验室
允许移动学习者利用移动终端远程接入实验室，并操作物联网实验设备，远端完成实验，以便随时捕捉移动学习者的瞬间灵感，并为其提供实验支持。
三、总结
上述模型注重移动学习者在学习过程中与人交流的重要性，避免了移动学习时由人—机对话所导致的情感交流缺失。通过对学习者学习过程的全程跟踪，及时对学习者的能力成长和学习进步进行肯定与鼓励，最大限度的降低了学习者的学习挫折感。根据后台数据库记录的学习者的兴趣偏好信息，并利用物联网技术打造的情境感知能力，可以为学习者推送更适合、更有针对性的知识，从而为每个在线用户打造量身定制的培养模式和全方位的服务支持体系，体现了“因材施教”的教育理念。
总之，该模型围绕着“为移动学习者打造成功的学习体验”这一中心，为学习者提供了友好的人机界面、高效的无线网络、丰富的学习资源、有效的交流与协作及个性化需求，可在很大程度上提高移动学习的效果。
参考文献：
[1]叶成林，徐福荫.移动学习研究综述[J].电化教育研究，2004，
131（3）.
[2]李俊华.基于物联网的智能数字校园研究与设计[J].梧桐学院学报，2010，20（3）.
[3]张豪锋，王春丽.基于RFID的移动学习资源推送系统设计[J].中国电化教育，2012，（2）.
[4]叶成林，徐福荫.移动学习及其理论基础[J].开放教育研究，
2004，49（3）.
[5]王伟，唐烨伟.移动学习系统理论模型研究[J].现代教育技术，
2011，21，（11）.
（责任编辑：孙晴）
关键词：移动学习；物联网；RFID；模型
作者简介：吴怀广（1976-），男，山东聊城人，郑州轻工业学院计算机与通信工程学院，讲师；赵家明（1985-），男，河南淮滨人，郑州轻工业学院计算机与通信工程学院硕士研究生。（河南 郑州 450002）
基金项目：本文系郑州轻工业学院博士科研基金（项目编号：2011BSJJ015）、河南省教育厅科学技术研究重点项目（项目编号：13A520373）、国家自然科学基金项目（项目编号：61201447）的研究成果。
中图分类号：G645 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）13-0223-02
对于移动学习的论述，不同的研究者从不同的角度出发提出了自己的观点。[1]近年来，移动技术的优势已为高校教育模式的新一轮变革创造了条件，移动学习已经成为继远程学习和数字化学习之后教育发展的新阶段。随着科技信息化的进一步发展，移动学习必将对教育领域带来巨大影响。
物联网（Internet of Things，简称IOT）又称为传感网，是互联网从人向物的延伸，是指在真实物理世界中部署具有一定感知能力和信息处理能力的嵌入式芯片与软件系统，通过网络设施实现信息传输和实时处理，从而实现物与物、物与人之间的通信。[2，3]RFID作为构建物联网的“皮肤”，本质上是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，从而实现对各类物体在不同状态（移动、静止、恶劣环境）下的自动识别和管理。通过在移动学习者的手机SIM卡上贴上RFID电子标签，当移动学习者携带具有RFID电子标签的手机SIM卡通过标签识别器时，电子标签被标签识别器自动感应并通过无线网络将电子标签中的信息传送到信息处理中心，经过处理之后再将处理结果发送到标签识别器上，从而实现灵活、高效的自动身份识别和信息管理。
一、移动学习模型设计原则
移动学习是信息技术发展的产物，但归根结底，移动学习的落脚点仍然是学习。一种学习方式要选取与之适应的学习理论基础，因此对移动学习的运用和研究需要学习理论的指导，文献[4、5]对此进行了详细的论述。
通过分析后发现，学习方式现已明显地从传输及行为主义范式转向建构主义和社会认知范式，并将主动的学习者置于学习活动的中心。因此，学习不仅是学习者掌握学习内容的过程，本质上更是一种通信交流的过程。鉴于这些特点，在构建移动学习模型时要着重关注以下几方面：
（1）构建的移动学习模型不仅要多鼓励学习者之间的协作交流，还要鼓励他们积极参与和特定社会群体的讨论、交流。在讨论中学习，并最终达到获取知识的目的。
（2）在学习模型设计中要以学习者为主体，学习内容和活动的组织安排要与学习者的具体社会实践相关联。同时把知识的获得与学习者的发展、身份建构等统合在一起，学习者能根据自己的需求选择自己的学习内容，以自己喜欢的方式进行移动学习，在自己想要学习的任何时间、任何地点进行学习。从学习开始到结束，该模型都要给予学习者最大的主动权。
（3）结合物联网技术，使后台能实时感知、追踪移动学习者所处的环境，根据相关情境向移动学习者推送相关知识，提供必要服务。或可根据情境呈现相应问题，营造问题解决环境，建立移动探究式的学习模式，营造参与式模拟的学习体验。
（4）该模型能够对移动学习者的学习过程进行跟踪，分析归纳出学习者的行为偏好、知识结构、学习习惯等，并记录到相关数据库中。
（5）该模型能为用户提供友好的人机界面、良好的使用体验、便捷的知识获取、新奇的探索应用、简单方便的沟通交流以及强大的服务支持。从而改善学习者的学习体验，降低学习者在使用该模型学习时出现的挫折感（挫折感能够导致学习者对该移动学习模型的信任度下降并随之减少在该模型下的学习）。
二、移动学习模型的构建
1.移动学习模型基本框架
通过具体分析上文中论述的移动学习模型设计原则，结合物联网技术，利用现有的无线通信网和校园WIFI网，并把相关需求映射到具体功能模块，下文构建了一个基于物联网技术的分层移动学习结构模型，其基本框架如图1所示。
2.该模型功能概述
该模型主要分为两个逻辑部分，从下而上依次为移动学习端和综合支持平台端。两个部分及其内部模块各自分工并相互协作，共同为移动学习者进行移动学习提供技术支撑。另外，移动学习者可以使用移动设备随时访问远程物联网实验室。各模块的功能描述如下：
（1）移动学习端。
1）移动学习设备：包括智能手机、平板电脑、PDA等学习者手持式移动设备，并已运用RFID技术对其进行过标记。这些设备是进行移动学习的载体和必要前提。
2）跨平台智能代理客户端：学习者进行移动学习的人机接口，移动学习相关的应用、服务集，并可添加智能代理秘书，为用户提供智能、新奇、类人的亲切服务。并通过开发出针对不同移动设备系统的客户端，实现设备端异架构平台的接入。
（2）综合支持平台。
1）平台接入模块：实现移动学习信息流的接入汇总和分发，移动接入网通信协议的解包和封包等。
2）信息综合分析处理系统：实现移动端的接入身份识别，信息传输的加、解密，为移动端的智能代理提供后台技术支撑，处理移动端推送的信息和反向信息分发，相关信息流的综合处理、分流、复用等。
3）后台支持子系统。 环境监控和对象跟踪模块：结合移动端设备上的RFID标签、GPS芯片和手机地图，此模块可实现对移动学习者的校园监控、学习环境识别、移动学习者周边环境的实时感知等功能，并在适当的时间和地点给予学习者以学习提醒，将学习资源主动推送给移动中的学习者。
虚拟社区交互平台：集成实现基于语音、视频、文字等多种信息媒介的通信和交流互动功能，为移动学习者提供方便快捷的通信链接，强大的群组间问题讨论，信息交流共享支持，在线虚拟团队功能。
用户信息统计分析系统：结合a子系统，通过跟踪移动学习者的学习时间、学习过程、学习活动范围、访问过的网站和阅览过的相关内容等，运用数据挖掘技术对学习者的行为和偏好进行采集、分析，以便系统能够对不同的学习者推送其可能感兴趣的学习资源，提供更有针对性的学习建议和个性化的学习服务。
教学管理模块：实现移动学习者的培养流程和课程进度跟踪、实施双向教学评价考核、相关课程和扩展知识推荐、学习辅助工具集成和成绩查询等功能。并集成了学习评价系统，通过对学习者的学习时间、阅览和创建学习对象的数量、参与交流与协作的频率指标等进行统计分析，得出关于学习者的学习积极度、学习深度和学习效果的综合评定，连同换算后的学分一并记录到后台相关数据库中。
考试系统：通过调用后台数据库的试题库，根据移动学习者的学习进度，可满足学习者的不确定性随时主动测验，完成整个系统对学习者近段学习效果和知识掌握情况的跟踪评定。
4）后台数据库。
用户信息数据库：记录移动学习者的唯一识别信息及其基本信息、考试成绩、能力增长以及其他成就、兴趣偏好等用户信息。
线上学习资源数据库：存放专门针对移动学习优化过的大量课件资源、考试试题库、知识库、新闻消息库和有关系统运行的数据等。
3.远端物联网实验室
允许移动学习者利用移动终端远程接入实验室，并操作物联网实验设备，远端完成实验，以便随时捕捉移动学习者的瞬间灵感，并为其提供实验支持。
三、总结
上述模型注重移动学习者在学习过程中与人交流的重要性，避免了移动学习时由人—机对话所导致的情感交流缺失。通过对学习者学习过程的全程跟踪，及时对学习者的能力成长和学习进步进行肯定与鼓励，最大限度的降低了学习者的学习挫折感。根据后台数据库记录的学习者的兴趣偏好信息，并利用物联网技术打造的情境感知能力，可以为学习者推送更适合、更有针对性的知识，从而为每个在线用户打造量身定制的培养模式和全方位的服务支持体系，体现了“因材施教”的教育理念。
总之，该模型围绕着“为移动学习者打造成功的学习体验”这一中心，为学习者提供了友好的人机界面、高效的无线网络、丰富的学习资源、有效的交流与协作及个性化需求，可在很大程度上提高移动学习的效果。
参考文献：
[1]叶成林，徐福荫.移动学习研究综述[J].电化教育研究，2004，
131（3）.
[2]李俊华.基于物联网的智能数字校园研究与设计[J].梧桐学院学报，2010，20（3）.
[3]张豪锋，王春丽.基于RFID的移动学习资源推送系统设计[J].中国电化教育，2012，（2）.
[4]叶成林，徐福荫.移动学习及其理论基础[J].开放教育研究，
2004，49（3）.
[5]王伟，唐烨伟.移动学习系统理论模型研究[J].现代教育技术，
2011，21，（11）.
（责任编辑：孙晴）