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网络学习环境平台的发展演变
在设计新型网络学习环境之前，回顾一下现有网络学习环境的设计是有借鉴意义的。网络学习环境(Virtual Learning Environments，简称VLEs)的演变大体经历了以单向内容传递平台、双向协作互动平台和个人学习环境等阶段(郭玉清，2011）。
第一阶段的网络学习环境设计主要以内容为中心，以资源建设为主导，关注如何为学习者提供丰富多样的学习资源。这类平台一般采用静态网站的形式，学习资源的流动单向、静态，学习者只能被动接受信息。此外，资源更新较慢，缺乏交互操作，平台之间难以沟通，容易形成“信息孤岛”。
第二阶段的网络学习环境随着社会建构主义的兴起而发展，注重以小组或团队形式以协作交互为中心开展协作学习。其典型学习模式是计算机支持的协作学习，希望通过问题解决和完成学习任务的协作过程最大化学习效果。该类平台重视人机交互与角色间的交互，主要代表平台有Moodle, Sakai ,Blackboard等。这类平台虽然提供了双向交流工具，如论坛、Wiki等，但其互动主要以课程为中心进行，而不是以学生为中心，且对学习者控制较多，缺乏灵活性，缺乏学习者之间的关联、分享等社会化功能。
第三阶段的网络学习环境是随着Web 2. 0的发展而兴起的基于网络的个人学习环境(PersonalLearning Environments，简称PLEs)。个人学习环境主要指采用各种社会性软件，如论坛、博客、维基等进行资源获取与管理，可以提供学习者能够存取、聚合、创建和分享学习资源的数字空间(Archee2012)。个人学习环境是一种工具、服务、人和资源的松散集合体，是利用网络力量的一种新方式(Downes}2007)。个人学习环境有多元化、自治性、互动性、开放性、社会化、共享性与生成性等特点(尚建新等，2009)，学习者可以根据自己的需要选择适合的工具及其使用方式。
与传统学习管理系统相比，个人学习环境的构建没有固定的软件系统，更像是集成一些网络工具可以链接URL, HTML, RSS, APIs等资源的框架(Schneider}2007)(见图1}。
虽然个人学习环境具有关联性、分布性、个性化等学习特征，但也存在天然缺陷，主要表现在:1)无组织性，没有固定的框架统领所有学习工具;2)技术门槛高，个人学习环境强调以学习者为中心和学习者的自我管理能力，对技术素养要求较高，这大大增加了学习者的认知负担，对一般学习者构建个人学习环境有一定挑战性(Valtonen } et al. } 2012) ; 3 )没有统一的个人学习空间，学习者的学习空间分散在网络的各种平台之中，各学习空间之间难以形成多“场”互动效应。因此，个人学习环境目前尚处于发展的初级阶段，未来发展方向尚不明确。
由以上分析可以看出，信息技术推动了教育理念的发展和学习环境各要素之间结构的变化，但现有网络学习环境的发展仍滞后于信息技术和学习理念的发展，没有充分运用信息技术和学习理论发展成果构建更加符合人类学习特征的网络学习环境。祝智庭等(2006)认为，现有学习平台受制于分裂的教学框架和孤立的教学观，在交互层面缺乏学习者与内容的深层互动，在通讯方面缺乏信息聚集机制;在信息加工方面缺乏群体思维操作;在知识建构层面，缺乏分工合作与整合工具;在实用层面，信息、知识、行动情感、价值缺乏有机联系，难以适应社会发展的需求。所以新型网络学习环境的设计必须考虑以信息技术手段协调学习环境各要素之间的关系，促进学习资源合理流动与配置，促进学习者与学习内容、学习者之间的深度互动，促进学习者知识的协同建构。这就要求我们必须探索更加多元、高效的学习模型，促进学习者之间的有效互动和学习共同体的形成。
从技术发展视角看，Web 2. 0以其交互性、个性化等特点，给我们带来了全新的网络思维方式，推动信息获取模式由单纯的“读”向“写”以及“共同建设”发展，但Web 2. 0没有解决信息过量、重复、浪费以及知识高度垄断和低使用率等问题(孙立会，2009)，使我们不得不“思考基于Web 2. 0的学习方式的后现代转向”(杨静等，2007)。这需Web 3. 0技术通过对Web 2. 0产生的杂乱的“微内容”继续分解，将词义标准化、结构化，提取“微内容”的元数据构成“微信息”，通过资源的聚合与推荐，实现“微信息”之间的互通互联，最终实现基于“微信息”的个性化、智能化服务，从而减少学习者用于搜集、选择信息所需的时间，帮助学习者建构个性化学习环境。所以Web 3. 0将是更加智能化、情境化和个性化的互联网络。
四、基于社交网络的个性化学习环境构建
  自从计算机诞生以来，人类一直寻求利用其对人类世界生活方式、工作方式和学习方式进行模拟。社会性网络模型—社交网络(Social NetworkingServices，简称SNS)就是计算机对人类生活和社会关系的网络模拟。因此，运用社交网络构建新型的个性化学习环境是教育研究的重要发展方向。社交网络起源于美国著名社会心理学家米尔格伦(Stan-ley Milgram)二十世纪六十年代提出的六度分割理论。 2003年，基于该理论的社会性网络软件问世。社交网络模拟人类社会交往与互动的方式，在学习理念契合了社会建构主义、关联主义、分布式认知主义等，更加符合网络时代学习的社会性、关联性、分布性、碎片化、个性化等特征。传统的学习管理系统以课程为中心，其构建的学习环境“以教为中心”，而要实现学习环境设计向“以学为中心”的转变，必须采用新的学习理念和新兴技术，特别是社交网络技术重构网络学习环境。
马克思指出，人的本质是一切社会关系的总和。社交网络实现了由网络互联到人的互联，人及其知识都成了网络的节点，极大地方便了人与人、人与资源之间的关联与分享。社交网络提供的个人空间可以实现“网络学习空间人人通”;社交网络在交互层面能够促进学习者与内容的深层互动;在通讯方面具有便利的个性化学习资源聚合与分享机制;在信息加工方面可以记录学习过程，可以通过对学习行为数据的分析获得集体智慧，然后根据集体智慧推荐符合学习者个性兴趣的学习资源。同时，在社交网络中每个个体都是平等的，可以自由地与其他个体进行交往、沟通，这也符合民主、平等的教育思想。因此，可以采用社交网络模型作为新一代学习环境的设计模型，构建更加个性化的学习环境，适合教育发展的要求。下文对基于社交网络的学习环境的构建要素进行分析。
(一)个人学习空间
《教育信息化十年发展规划(2011一2020年)》提出要“充分发挥现代信息技术独特优势”，促进“教学方式与教育模式不断创新’‘推动信息技术与教育深度融合”。其近期建设目标被概括为“三通两平台”，其中“网络学习空间人人通”凸显了对个J险化学习的关注(祝智庭等，2013)0 2012年，教育部副部长杜占元在“全国教育信息化工作现场研讨会”上指出“网络学习空间人人通”代表了教育信息化深入应用的未来发展方向。
社交网络模型最重要的特征在于能够为学习者提供个性化的学习空间，实现“网络学习空间人人通”。人类的感觉器官具有单向性、选择性和记忆性，大脑能排除大量无关信息的干扰，进行有效的信息加工。因为有记忆功能，大脑才有信息加工的材料和场所，才能把以前的知识和经验提取出来和新信息一起加工，从而产生新的认知结构。而在网络学习过程中，个人学习空间的知识是经过学习者筛选保留下来的信息，所以个人学习空间也可以看作是人在“网络的记忆空间”。而存储信息可以加快信息检索与传输，因为存储的东西比尚待搜索的东西更易于提取(麦克卢汉，2000)。因此，学习者通过个人学习空间对学习资源进行个性化关联、聚合、管理与分享，可以实现知识利用价值最大化。
基于社交网络的学习环境能够为每个学习者提供个性化的网络学习空间，提供资源聚合的机制，帮助学习者把学习资源关联、聚合到自己的学习空间中。关联主义认为“学习就是知识的连通”，知识的连通就是将知识聚合到个人学习空间(PersonalLearning Space，简称PLS)的过程，从而实现知识在大脑内部和外部的分布式加工，实现分布式协同学习。社交网络模型符合知识的关联和分布式学习特征，可以作为新一代学习环境设计的基本框架。
祝智庭等(2013)通过对个人学习环境和传统的虚拟学习环境(VLEs)的比较，认为个人学习空间(PLS)作用于个人学习环境与虚拟学习环境的中部(见图2)，旨在实现“混合学习”。而个人学习空间一方面弥补个人学习环境的无组织性，为学习者提供学习支架和模板的指导;另一方面解决了因虚拟学习环境的机构控制性而导致的学习者参与受限问题，给予学习者足够的学习空间以便开展自主学习，让他们感到自己正在控制学习过程。
但个人学习环境中的“个人学习空间”是一个松散、模糊的概念，因为各种软件工具本身的无组织性，导致不可能有学习者完全可控的个人学习空间;而且每个学习者构建的个人学习空间采用的技术工具不同，各个空间之间的互联互通也存在问题，不能真正实现“学习空间人人通”。所以实现“学习空间人人通”必须为学习者提供统一的基于社交网络模型的学习平台，为每个学习者提供个人学习空间，学习者通过对学习资源的关联、聚合与分享实现对知识的管理、加工与协作，进而构建个人学习网络( Personal Learning Network，简称PLN)，实现个性化学习。
同时，个人学习空间与协同学习理论(祝智庭等，2006)提出“场”理论有相似之处。协同学习理论认为传统的课堂教学环境是一对多的单项信息流动模式，导致教育过程中知识流的单向性和师生之间信息传递的不对称;而信息技术可以使得学生的个体信息得到即时表达，实现信息的多向传播，信息资源可以快速聚合到统一的“场”或“空间”中，为协同学习提供保证。本研究认为，这个“场”或“空间”就是“个人学习空间”。如果每个学习者都有自己的“场”或“空}可，‘场”与“场”之间互相连通、互相影响，那么通过关联与分享等互动就能够形成更大的“场”—学习共同体，这就能形成协同增效的学习效果。因此，个人学习空间是内容管理系统(Con-tent Managment Systems，简称CMS)、学习管理系统( Learning Managment Systems，简称LMS)发展的新阶段，是实现学习环境从“以教为中心”向“以学为中心”转变的重要途径;是实现知识管理、“网络学习空间人人通”、个性化学习、终身教育的必由之路。研究构建基于社交网络的新型个性化学习环境，对教育信息化发展具有重要的理论意义和实践价值。
(二)基于社交网络的资源聚合模式
在基于社交网络模型的学习环境平台中，各种碎片化对象都可以成为互联互通的节点，学习者可以对这些碎片化知识，根据自己的需求“以不同的方式进行联通、重组和再造”(祝智庭，2012b)，关联的目的最终会形成学习环境内外的个性化学习网络。拥有个人学习网络的每个个体又可以基于爱好、兴趣组建网络学习共同体，通过分布式认知加工完成知识的协同建构，真正实现“网络学习空间人人通”的构想。知识、人、资源的关联与聚合可以产生“协同增效”效果，最终实现知识的融合与创新。基于社交网络的学习资源聚合模式不仅能够把学习环境之外的资源聚合到学习平台中，而且能够在学习平台中通过关联、分享、收藏等方式构建个人学习空间(见图3)。
外部学习资源的聚合主要有两种方式，一是采用机器聚合技术把学习平台之外的网络资源汇聚到学习平台;另一种是学习环境中用户(学习者或教师)的社会化聚合与分享，主要是学习者分享的通过网络采集的资源和学习者自主创建的资源等。外部学习资源的聚合相当于前面谈到的个人学习环境的功能(图3左半部分)，学习者可以采用各种网络工具把学习环境之外的学习资源汇聚到学习环境。在学习平台内部，每个学习者都有一个个性化的学习空间，可以方便地把学习环境内外部、自己喜欢的资源聚合到个人学习空间(图3右半部分)，这些资源不仅包括内容，还包括人—其他学习者或教师。由于采用了统一的社交网络框架平台，所有学习者都在同一平台，不仅减少了学习者构建学习环境的认知负担，而且学习空间之间可以互联互通，达到多场互动的效果，有利于学习共同体进行知识的协同建构。
(三)基于社交网络的个性化推荐引擎构建
网络学习环境中碎片化知识的快速增长会给学习带来负面影响，海量知识会淹没真正有价值的智慧，学习者要找到需要的知识会变得越来越困难。因此，新型个性化学习环境不仅要构建进行知识管理的个人学习空间，还要根据学习者个性特征推荐符合其偏好的学习资源。社交网络可以记录学习者学习过程中的交互数据，如每个人发布了什么资源，关联了谁的资源，跟谁成了朋友，分享了谁的资源等，这些学习行为数据构成了学习环境中学习分析所需的大数据，为学习分析奠定了基础。利用社交网络中用户交互的过程信息可以进行社会化推荐。社会化推荐假设相似的用户会分享共同的兴趣( Guy } et al. } 2009 )，这样一方面可以利用用户的社交网络信息为用户推荐个性化资源，另一方面可以给用户推荐可能的好友。社交网络提倡用户的参与和贡献，而用户的参与行为代表了用户的偏好选择，这些行为背后隐含了用户的偏好。
个性化推荐引擎的构建首先要根据学习者的元数据(用户注册等信息)和学习状态属性(学习风格等)提取学习者的特征向量;其次，通过对学习资源的分析(分类、标签、内容提取等)获取学习资源的特征向量;第三，通过学习者对学习资源的学习行为(学习者的分享、关联等)构建学习者对资源的行为权重表，作为推荐排序的基础。在以上信息的基础上，我们可以构建推荐引擎，计算学习者对学习资源的偏好程度，然后根据偏好排名为学习者推荐符合其个性的学习资源。大数据通过对海量数据的分析，可以获得新的认识和更强的洞察力。推荐引擎根据学习者特征和风格进行个性化资源的推荐，可以协调资源在学习环境中合理流动与配置，促进学习者与学习资源的深度互动，进而促进附在资源之上的人的社会性互动，促进学习共同体的形成和知识的协同建构。