论教育信息化环境下的“粘性学习”及其实现

/论教育信息化环境下的“粘性学习”及其实现【摘要】“粘性学习”概念的提出，建立在“泛在学习”环境基础上，受激于“碎片学习”和“深度学习”之间的悖论。“粘性学习”的实质是学习者和信息资源之间在智慧学习环境下的“粘性”互动，即主体内需驱动和外部智慧资源环境的无缝耦合。它让学习者的学习动机与信息资源的提供实现随时激发，通过学习者的兴趣保持和信息资源的智慧汇聚和推送得到有效维持，从而达到“深度学习”的目标，化“碎片学习”之弊而为“间断而持续学习”之利，“粘性学习”模式可在不同情境和不同领域内实现顺滑迁移。在教育信息化建设进程中，可通过信息触点的科学布置、信息资源的智能汇聚和推送，实现学习者动机和资源的充分对接，让“粘性学习”成为一种有效的学习过程和模式。【关键词】教育信息化；智慧学习环境；粘性学习；学习模式 一、信息化环境与学习形态变革 学习是人类的基本活动，是人类生存和发展的一种方式。人类发展历史的长河中，学习的形态和过程日益呈现出多样和复杂的趋势，但其本质是个体与环境的互动。 (一)学习本质上是人与环境的互动 成熟和学习是人类个体成长的两种方式，前者主要是指人类在生理层面上的成长，后者则主要是心理上的发展。相较于成熟，“学习对人类比对低等动物更起决定性的作用”[1]。达尔文认为，所谓“学习”是人类旨在适应不断变化的环境而采取的生存手段”，它是人与环境互动的过程。 人类对自身学习行为的认识是随着生产和生活方式的发展而逐步深入的。早期人类的学习方式，是在实际的生产和生活实践中进行的，老一辈人的生产和生活经验以口耳相传、行为示范为主的方式进行。随着学校教育的产生，学习成为一种专门性、系统性活动，学习活动就成为人类关注的领域和范畴。亚里士多德首先提出了联想论，认为认识源于感觉，由个别事实上升到一般概念，构成了知识的基础。亚氏强调了没有经验就没有知识的逻辑。柏拉图则认为所有知识都是有机体生来就具备的，学习不过是一种错觉，它是通过内部推进来认识外部世界，即使如此，也是一个与环境的互动的观念。马克思主义认识论认为，人类认识世界的过程中，感性认识和理性认识都是不可或缺的重要环节，也就是说在感性认识和理性认识的两个阶段，实际上是人与环境的双向互动过程。 哲学上的讨论必须从科学的角度进行验证。从当代学习理论派别来看，主要分为行为主义和认知主义两大流派。前者关注的是外部环境的刺激与活动主体行为反应的联系，即学习是“通过强化刺激而使得反应得以强化”。后者主要是关注学习者内部心理结构的性质和变化，“聚焦信息处理的核心作用”。两者均停留在通过被动的学习反复来掌握知识的学习观。到20世纪末，聚焦“认知与学习的生成情境的重要作用”，强调“参与”与“社会交往”的建构主义学习成为学习理论领域的主流。它认为，人类学习的本质是人类个体或群体与外部环境的互动，即要从“活动”的视点来理解学习的“社会性”[2]，“学习”不是在个人头脑中，而是在现实的社会实践中展开的“意义生成”[3]。伴随着外部社会环境从数字化环境向智慧的过渡，人类现代化学习的形态和方式也不可避免地发生嬗变。 (二)数字化环境下学习的深度变革 所谓数字化环境，即以多媒体和网络技术为核心，从事计算机辅助教学和计算机辅助学习以及在计算机软硬件基础上进行的数字化资源的建设等。数字化校园使学习环境、资源、方式较之以前的学习形态发生了根本性的变化，“泛在学习”“碎片化学习”“深度学习”成为三个重要的学习概念。[4] 数字化环境使人人学、随时学、随地学、多样化的“泛在学习”成为现实，富信息化使“碎片化学习”取代“传统教学”日益成为学习的主流形式。“泛在学习”建立在“泛在计算”技术(ubiquitouscomputing)基础上，强调物理空间与信息空间的整合，力求信息终端及信息工具在学习中的可视性弱化甚至消失，从而为用户提供无缝的学习体验，实现“任何人可以在任何地方、任何时刻获取所需的任何信息”[5]。“泛在学习”环境的形成，使学习资源由原来的系统、集中、以结构性知识为主向分散、零碎、结构性和非结构性知识并存转变，从而为人们实现任意时间、任意地点的“碎片化学习”成为可能，其过程就是对网络环境下的海量结构性和非结构性数据的挖掘、筛选、删除和遗忘，最终形成较为明晰和系统的知识点和知识体系的嬗变。[6]教育领域“深度学习”的目的是为了构建有意义的学习，即在记忆的基础上理解、归纳、掌握、运用，结合原有认知结构，批判性地接收和学习新知识，建立知识间的相互联系，通过分析，做出决策和解决问题的学习。[7]它具有注重批判理解、强调信息整合、促进知识建构、着意迁移运用、面向问题解决、提倡主动终身的特征。[8] 如果从硬件环境、学习方式和学习目标的逻辑来看，“泛在学习”“碎片化学习”“深度学习”存在着相互协同、互相促进的紧密关系，但实际上并非如此。数字化学习环境之下，“泛在学习”环境所提供的“碎片化学习”条件，其达成的结果与我们想要实现的“深度学习”要求之间存在着较大的距离，“乔布斯之问”依然存在，这必然促使我们进一步思考其中的原因，并且探讨智慧学习环境到来之际，其有效的理路何在。 (三)智慧教育环境下学习模式或机制的超越 目前，我国教育领域的信息化建设已从早期关注软、硬件设施建设和教学资源开发的数字化教育建设阶段，转入以智慧教室和智慧校园建设为标志的智慧教育阶段，其最大的标志就是学习环境由数字化学习环境变成智慧学习环境[9]，或者说是数字化学习环境已经发展到智慧学习环境阶段。 智慧学习环境建立在云计算、大数据、物联网的基础上，具有记录学习过程、识别学习情景、联结学习社群和感知物理环境等四大特征，[10]而这四大特征对于实现教与学过程中的智能决策、学习资源的智能推送、教与学效果的智能评价以及个别化教学都是至关重要、不可替代的。基于这种情形，我们再回过头来分析数字化环境的学习模式，如前所述“泛在学习”“碎片化学习”“深度学习”有着互补和协同的一面，但纵观现代技术的发展和数字化环境建设与人类教育的关系，“乔布斯之问”始终未能有效解决。实际上，对信息技术如何有效推进教育的深度变革甚至出现革命性发展，一直是国内外学界关系和讨论的焦点，但大多都无功而返。即使在21世纪的头十年，基于教育大数据和智慧学习环境的智慧教育在西方有了较大发展，但依然难以回答“乔布斯之问”。[11]这其中，可能反映了既有理论探讨的局限所在，即太多于追求系统化、宏观性的思考，而没有落实到或观照到具体学习进程的细节当中，即学习行为的激发和保持之类的元问题。智慧学习环境的到来，可以让我们视角下移，从更为基础、更为底层的层面找到一个融通的路径。 正是在这种情形下，从宏观层面对学习模式、学习方式的探讨转向微观层面的机制、过程等进行思考，从而在学习的基础层面实现对既有学习模式探讨的超越，从而能够涵括乃至融接既往关于学习模式的相对不足而发挥其优势，或可找到突破现实困境路径或方法。本文借鉴流体力学中的“粘性”概念，将之借鉴到智慧学习环境下的学习者个体内部的信息流、网络中的信息流，在强调信息流内部“粘性”的基础上更加重视两个流体之间的“粘性”，从而提出以强化学习者个体与网络信息流“粘性”为基础进而实现两者之间“粘连”的“粘性学习”概念，依据与学习活动相关的心理学、教育学及人工智能、大数据等相关理论，探讨“粘性学习”的内在形成机制，进而讨论智慧校园建设中“粘性学习”的实现路径，以求教于方家。 二、“粘性学习”概念内涵及其三大机制 “粘性”作为流体力学名词，意指相邻的两层流体之间存在相对运动时，会产生平行于接触面的剪切力，而流体所具有的抵抗流体相对滑动或剪切变形的性质称为流体的“粘性”或“粘滞性”[12]。这一现象及其机理已被应用到经贸、金融和信息科学等领域，对学习领域也有重要启示。 (一)“粘性学习”的基本内涵 从流体的概念出发，知识与信息是以流体形态分布和呈现在学习者面前的。所谓“知识信息流”，是指在信息系统内部和之间流动的信息流。“知识信息流”的运动是无时空限制的，空间上可以不断向外扩散，而且可以循环流动；时间上，可以流向不同时期的信息受体。较之传统信息，其流动性特点更为明显，由此带来了“信息粘性”等新的概念。正是信息时代学习活动面对的是信息流，因而越来越强调学生和信息的直接对话，教师主要起到辅助性的作用和引导者的角色。这就意味着信息时代进行有效学习的关键，在于学生和信息流的有效互动，即需要学习者和学习资源之间在彼此内驱力的作用下产生亲和力而形成有效粘连，从而使学习活动有效和持续进行。 据此，我们可对粘性学习定义如下：“粘性学习”是在智慧学习环境下的学习者个体，在学习目标和现实需要而产生的强烈内驱力的推动下，与具有高度自粘性的学习资源之间，产生了强大的亲和力，维持学习活动向深度学习发展并能实现有效迁移的学习过程和模式。“粘性学习”较之其他学习活动，具有三大基础：其一是学习者学习动力的激发，因为学习是现代社会个体的本能需求，这种需要较之传统的学习而言，对学生自治和自觉的要求更高，甚至可以说是其基本前提；其二是学习资源即相关信息的智慧提供和智能汇聚，即是“知识信息流”的“自粘性”，这是智慧学习环境中知识信息流的显著特征，也是“粘性学习”得以维持的重要技术因素和环境因素；其三是高效互动形成的强亲和力，这是充分发挥学习者主动性和智慧资源的智能性，使“粘性学习”保持效度和走向深度的关键。布兰斯福德将人类学习分为“潜在学习”“非正规学习”“正规学习”三大类，“潜在学习”实际上是支撑前两种人类学习的基本学习样式，[13]本文所言的“粘性学习”实际上是着眼于三大学习方式尤其是“潜在学习”中的微过程的探讨。具体而言，它包括三个基本过程：即是学习者学习动机的触发过程、信息的智能集聚过程、信息与学习者的强附着维持和深入推进过程。如果再加上一个管理控制，就是在进程中学习活动的适度迁移，这已经是另一个粘性过程，只是两者之间存在着高关联性。 (二)“粘性学习”的三大机制 学习作为一种心理过程，是多种理论指导和多种因素综合之下的产物。对于粘性学习，我们可以视之为一个学习微过程，亦可视之为一种元学习模式，它的发生和推进有着复杂的机制，主要包括触发机制、维持机制和迁移机制。 1.“粘性学习”的触发机制。心理学将学习过程的触发、维持和行为指向的一种力量称之为学习动机。这种动机，最为主要的表现就是学习行为的激发，它主要取决于知识价值观、学习兴趣、学习能力感、成就归因等四方面的综合作用。[14]有关研究表明，有效的长期的有意义学习，动机是绝对必要的，因而对于“粘性学习”而言，动机的触发就非常重要，而这种触发既有学习者的内驱力，也有外在环境的诱导力及学习者和信息资源的粘连力。 动机是在需要的基础上产生的，需要是激发人们进行各种活动的内部动力。这种需要在日常生活和学习中，有的表现为显性需要，有的表现为潜在需要。根据马斯洛多元智能理论，人的需要是分层次的，呈现出多向性。这种需要层次体系在信息化校园环境下必然导致动机激发的多向性，也就是说在连接需要和动机之间的诱因是多样性的。实验表明，诱因引起的动机的力量依赖于个体达到目标的距离，这种距离在既往的实验环境下主要是学习者主观努力的范畴之内，在智慧校园营造的智慧学习环境下，这种距离是主观努力和智慧环境智慧度的乘积，也就是说诱因呈现频率和点位增多，使人的动机激发的频率和强度上升，从而导致各类学习过程的多发性和碎片化。诱因的触发，在信息化学习环境下的“泛在学习”和“碎片化学习”的情境里，呈现出超时空性。我们要做的是如何让这种触发迅速进入一种状态，而不是昙花一现，这便是粘性学习的触发机制所解决的问题。首先要提供一个方便、快捷、智能的知识和信息供给界面，这种界面是跨平台、跨媒介的，能够以有效和生动的形式和方式来提供相关知识信息，并提供进一步学习的建议和方向。当然，如果学习者没有足够的内在动力，则粘性学习进程就不会发生。 就其机制的结构而言，学习存在着个体层面的原有基础、准备状态、意志控制等因素，即学习者的学习激发机制，这种学习动机在日常中主要表现为潜在的形式。这样，随机触发就成为一个非常重要的状态，而随时对接个体的突发的学习需求就是智慧学习环境的基本功能之一。对于个体，他们处于知识渴求状态，但这种状态的自我认识是否强烈，是学习需求能否得到激发的关键。因而，对于个体树立学习目标非常重要。正是在目标的引领之下，才可能出现对知识信息的高敏感性，即使这种高敏感性在日常生活中表现得不是那么强烈，但一旦受到有意或无意的触发，便会产生强烈的学习粘性。相对于基础教育的明确目标，大学生的学习目标在个体上表现并不明显。强化大学生学习的目标性，是指引大学生学习进行、激发学习动力的重要一环。除此之外，学习还存在着群体或者是社会层面的基础。社会学理论更为注重人与外部环境的关系。人之所以产生学习的动力，是因为自己的发展距离其他人对其的期望存在着差距，也是为了在人际关系和社会群体中居于有利地位而采取的举动。从脑科学的状态来看，主要是对外在刺激形成了初步刺激之后，由于环境和其他因素的综合作用，而对自己的学习过程进行了意志控制的结果。 2.“粘性学习”的维持机制。学习是复杂的活动，受到学习者、知识资源环境和外部关系的影响。基于智慧学习环境的“粘性学习”一旦启动，其维持便不可避免地成为一个重要问题，而且决定着它能否成为一个成功的学习过程和达致预期的学习效果。这是一个主要受学习者自控的过程，自主学习是其表现形式；同时它也是一个与知识资源环境建设水平密切相关的过程，知识资源提供的智慧度成为一个重要因素，同时外部对这一学习过程的看法和评价也一定程度上影响到学习过程的维持。 从学习的实际形态来看，一种是基于监督之下的学习，一种是无监督的学习。“粘性学习”是监督之下的学习与无监督学习的有效连接，侧重于无监督学习的探讨。它是在学习者自主学习模式之下，在连续信息智能供给的基础上，间断但较为持续推进的过程。这一进程可以采用深度学习中的深度置信网络(DBN)提出的非监督贪心逐层训练算法，来整体俯瞰粘性学习的推进情形，它为解决深层结构相关的优化难题提出了多层自动编码器深层结构，推动了半监督和非监督学习实践。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。这种维持是一种动态的维持，是一个时间上可以不连续，但节点即时间段上近似于连续的状态，这即是迈克尔·赫佩尔(MichaelHeppell)提出的超级时间整理术在粘性学习中的体现[15]，也是解决“碎片化学习”带来的不利影响的有效方式。 从实际的动态过程来看，它一方面有赖于学习者持续的学习动机支撑，一方面有赖于智慧环境提供的强大诱力。资源方面来看，存在着环境准备、资源摄取等因素。对于学习者而言，一旦触碰到某个学习兴趣点，如果会引发知识信息的智能汇聚，则会强化学习者对于进一步学习行动的兴趣。从学习者来讲，它是目标导引下的有意识的学习行为，但从知识信息来讲，它是智慧汇聚之下的环境的产物。双方触碰的结果是活动的进一步进行和保持，这便是学习粘性产生的结果，也是粘性学习得以维持的关键。粘性一旦产生，目标导引就由原来的潜在化提升为显性化，使学习迅速上升为达致目标的重要阶段，从而更加强化学习者的学习积极性和主动性。它还进一步明确知识信息进一步智能汇聚的目标和原则，使提供的资源的有效性、学习环境的针对性以及学习方式方法更具针对性。 3.“粘性学习”的迁移机制。这一机制的提出，主要考虑两种情景的迁移，其一是把粘性学习作为一个时段、一个任务来看待，即通过粘性学习达到某一阶段的学习任务，就要进行下一阶段的学习，这是一种顺时迁移。其二是在粘性学习的过程中，由于学习的需要而进行横向的粘连，即拓展学习的宽度，这是横向滑移。这时，有效的指导者和学习者对学习过程的控制和迁移能力等因素就有了发挥更大作用的空间，使粘性学习能够适时迁移，促成下一个学习进程的发生。既往的学习迁移，往往指的是一种学习对另一种学习的影响，或习得的经验对完成其他活动的影响。这里的“粘性学习”的迁移，前一个学习过程的经验的获得依然很重要，但更重要的是在智慧学习环境下的知识的累进和知识结构的进一步完善，更强调的是一种内向迁移，而非学习过程间的结构和能力迁移。 “粘性学习”的迁移现象是如何发生的？作为“粘性学习”，要实现智慧学习环境下学习者与资源的高度粘性和平滑的粘性迁移，就必须做到学习者对进一步学习和扩大学习范围的强烈动机和智慧学习环境的良性预设，以及外部环境所提供的制度保障等方面。学习者的学习动机自然非常重要，但本文所强调的是智慧学习环境下资源的智能深层卷进和汇聚，即能在保障拓展学习深度上有丰富的深层资源的持续跟进，同时又能从拓展学习宽度上实现相关性资源的有效推送。这样，加上强动机下的学习者的高目标粘性，以及此前学习过程中形成的既有思维的直线粘性，就可以顺利实现“粘性学习”的粘性控制和迁移。 三、教育信息化环境下“粘性学习”的实现路径 教育信息化现在已经发展到智慧校园阶段，它指的是以物联网为基础的智慧化的校园工作、学习和生活一体化环境。智慧学习系统和智慧资源系统成为智慧校园建设中的核心组成部分，也是实现和促进“粘性学习”的基础和前提。智慧学习环境是一种能感知学习情景、识别学习者特征、提供大量丰富的信息触点、提供合适的学习资源与便利的互动工具，自动记录学习过程和评测学习成果，以促进学习者有效学习的学习场所或活动空间。[16]智慧资源系统则在丰富的信息资源基础上能感知教学活动的轨迹，能实现资源的个性推荐，自动或无缝对接用户需求，提供梯度合理的资源体系。 (一)“粘性学习”多元触发的实现 “粘性学习”的多元触发，首先在于大量信息触点的科学、合理的呈现和分布。所谓信息触点，即是以一定的形式承载一定数量的知识信息，并通过颇具灵活的活动方式吸引学习者进行探究。它与智慧教学设施和校园文化建设密切相关。与智慧教学设施建设的目标性和内容较为明确相比，校园文化要转变观念，坚持学科专业为建设主线。当前的校园文化建设，物质文化最具外观性和实在性，也是校园文化最被看重之处。制度文化相对较为隐蔽，精神文化更加抽象。校园文化建设应当充分利用现代媒体优势将校园的空域加以利用，使其成为一个广触点、宽视域的信息展示平台，使学生真正每天徜徉在知识的海洋中，不只在书本中，还要在校园里，其形式有实物、文字、图片、视频等通过各类信息终端在墙上、路上，教室内、走廊间呈现。 多元触发的关键在于通过学习分析技术(LA)精选信息触点。学习分析是为了评估学术进步、预测未来的表现和发展潜在的问题而对学生产生的广泛的数据进行解释的行为，其目标在于使学校和教师能够根据每个学生的需要和能力提供与其相适应的教育机会。[17]此间关键在于要为学生提供尽可能丰富的信息触点，从多角度对学生的知识渴求进行回应，这就需要对学生的学习需求进行深入细致地分析，从而寻找具有高价值性的知识点作为信息触点。在课堂教学中，要根据学生在课堂学习的掌握情况等进行数据汇聚，从系统的角度分析学生的主干知识体系及其学习中的热点、难点和焦点，找寻提升学科和专业知识学习效率和深度的关键点；在课外活动中，可以通过学校大数据平台，对学生的课外学习内容、生活轨迹进行深描，特别是对其学习时间、学习内容、兴趣爱好、主要活动场所等进行数据汇聚，以了解学生知识体系的纵深发展及横向拓展情况，特别是提供较之课堂教学中所学习内容以外的知识兴奋点。上述两者构成了学习分析技术的主线及基本方向。 学习分析技术要以相关的理论作指导，借助于大数据技术，对学习者学习活动进行全面分析。理论方面主要是加德纳多元智能理论和建构主义学习理论，前者为多元触发提供了理论指引，后者则从学习者自身知识体系的发展出发，强调生成性和自我生长。学习分析主要包括获取数据、分析数据、帮助教师、学生、教育机构等解读数据，从而为此后干预措施的提出提供帮助。教育信息化环境下，可以在全校教育教学大数据中心建立的基础上，充分运用各种学习分析工具进行分析。针对当下本科学生“轻轻松松”过日子的情况，笔者认为主要是通过学科和专业建设这条主线，抓好课堂教学这道关，重点是对学生的考试和作业进行全面分析，借助SPSS此类专业软件或在线分析平台，深入查找各学科和专业的关键知识节点，将其形象化、立体化、媒体化，通过建设文化走廊、文化教室、在线资源、网络终端、手机APP等进行呈现。如果能辅之以对学生借阅图书、上网浏览、体育活动、社会活动等，借助SNAPP、Gephi等软件分析学生的兴趣、活动场所的分布等，可进一步确定信息触点放置的空间和时间。这样系统选择和设置触发点有两个方向上的意义：一是按其既定学习进程上的需要而产生的触发点，即对学习者的课堂学习进度有一个实时和深度的反馈，据此提供进一步学习的路径和资源。它主要是课堂教学活动的自然延伸，它是系统而聚焦的，这当然也是建立在学生强烈的学习内在需求的驱动下，自然也有教师的严格要求等外在因素的影响。二是在课外活动期间，受到外部环境的刺激而产生的学习念头和学习冲动，它是零碎而发散的，但与学习者在课堂学习中产生的学习基础和学习准备是密切相关的。学习兴趣的激发有时起源于一种下意识的反应，因而把校园打造出信息海洋，使学生在不同的知识节点上被随机触发，从而形成一个“粘性学习”过程。 信息触点的设置，其数量多少、体系如何及其背后深层内容的丰富程度，就成为能否形成有效激发的重要因素，这就是我们所强调的学习资源管理要具有与学习者自主激发的兴趣点的及时和紧密对接，即承接被触发的能力，它涉及学习资源的开发和管理问题。这里有几个重要问题要解决好：一是学习资源的开发机制，应该形成集中开发和分散开发相结合的形式，即要在学科和专业建设中设有专门团队进行学习资源的开发，同时要积极鼓励教师甚至学习者个体进行分散开发，共同丰富学习资源；二是学习资源的智能化管理是关键，既要在硬件上完成对海量数据的支撑，同时在软件上能够实现学习资源的智能汇聚，在信息触点触发之后能够实现资源的智能推送；三是要有足够多样和便捷的推送方式，特别是能够实现移动互联。 (二)“粘性学习”强力保持的实现 “粘性学习”的保持，是实现深度学习的关键，可分为纵向和横向两个向度，以及内部和外部两个环境的综合影响。首先，在知识的两向度方面，前者是知识的层递过程，后者是知识的扩展过程，前者主要是课堂学习的深化，而后者则是学习视野的拓展。充分利用智慧校园相关技术，以碎片化学习为基础，采取多点连续的方式进行，从而达致两个向度上深度学习的目标。其次是要保证学习者内部和外部环境因素的影响机制起作用。学习动力的维持是“粘性学习”得以保持的关键，要强化学习进程的安排、课堂作业的规范等，同时还要强化学生学习的目的性认知。在外部环境方面，要采取相关的技术，在丰富资源的基础上，增强资源的自粘性同时提升对学习者的吸引力，让学习者能够及时和便捷地获得学习必需的信息，增强学习的效能感。 无论是哪种向度的“粘性学习”，从资源的维度看其维持的关键是资源的智能汇聚和智能推送，当然在不同的向度有不同的具体要求。从纵向的深度推进来分析，信息触点背后的资源汇聚主要是基于学科和专业知识的系统递进原理，很大程度上是既有知识结构的自然生成需求促成的学习活动，它要求将搜集到的相关信息资源，按照知识的内在逻辑和知识图谱的“关系”进行后台整理，之后按照终端界面的组织将之呈现，供学习者优先选用。横向的宽度拓展，主要是基于知识相关学习模式，主要是发挥学生的好奇心理和爱好广泛的特性，它的维持主要在于信息资源的多元化和后续资源提供的无障碍，它强调的是提供方式方法的新奇性和趣味性，以消弭学习者对新知识领域的生疏感和畏惧心，从而使学习者的知识结构向集群化方向发展，同时逐渐形成具有个人特色的知识体系。 知识推送是互联网水平发展到人工智能阶段的必然产物，它是基于学科和专业为主线的知识图谱和基于课内外学生学习活动中表现出的个体偏好的结合。知识图谱提出了从“关系”的角度去分析事物的方法，基于知识图谱的知识推送能够根据学习者所触发的信息触点的性质、内容等对其后续需求及相关知识进行自动汇聚。个体偏好则是通过对课内外学生的学习活动所呈现出来的个性化特征，是选择知识推送的时间、地点、方式、形式等的重要依据。从信息触点的触发到信息资源的智能汇聚和智能推送，实际上是把从广度上适合学生的兴趣到学生个性化学习的聚焦，在具体点位上是从信息触点到学生能够看到和利用到的信息推送终端，即从立体空间到若干点位上。从目前的实际来看，智能穿戴设备还未成主流，主要形式是移动终端、微型机终端和公共场合设置的公共资源利用平台，其推送的方式其一是网站平台，其二是手机App终端。如果以较为成功的商业案例来说明，则淘宝网和京东平台较为典型，可依此模式来打造学校的资源超市并实现智能推送。 从技术上看，当下的智能推送技术主要基于对用户注册信息、行为数据等的海量收集和存储，基于计算机算法，建立特定信息，使之与用户需求之间相匹配，匹配的流程是需求识别与信息筛选的智能互动。同时信息推送的最终信息与用户需求之间的契合度是对匹配结果的直接检验，也成为后续信息推送的基础数据。[18]上述模式用之于学习过程中，即是所开发的资源平台或学习平台，能智能地与学习者的学习进度绑定，实现学习数据的云服务同步，能记录学习者的学习过程，及时对学习者的学习成果进行智能分析，图形化呈现分析结果，并能结合教师的意见对学习者的学习提供及时的指导和帮助，从而使“粘性学习”进程的维持得到有效保障，完成“粘性学习”闭环运行。 (三)“粘性学习”灵活迁移的实现 “粘性学习”的进行，有助于人们形成在信息化环境下独特的学习理念和学习方式，也逐渐培养出相应的自主学习能力。“粘性学习”的有效迁移就是运用学习迁移原理，将在粘性学习过程中形成的理念、能力和方式运用到其他学习过程的延伸，是达致教育信息化环境下高效学习和深度学习的关键一步。“粘性学习”的迁移，主要表现为学习兴趣的迁移、学习经验的迁移、保持能力的迁移及学习结果的拓展和联结等方面，在迁移的向度上有顺时迁移和横向迁移。其中顺时迁移主要是学习阶段的推进，强调的是知识的累进和知识结构的进一步完善，但并非是同一个