5G%2BAI：终身学习发展的新动力、新范式和新实践.pdf

第 期（总第 期）成人教育 ：终身学习发展的新动力、新范式和新实践钱小龙，张奕潇（南通大学 教育科学学院，江苏 南通 ）【摘要】面对党和国家完善全民终身学习体系的迫切要求，能够扮演至关重要的角色。能够让提供终身学习的 网络和设备更完善，能够让 驱动的终身学习体验更完美。通过回顾 至 时代的 技术迭代，在现有理论与模型的基础上，提取学习者、边缘设备、工具与技术、体验、协作五个要素，建构了 赋能的分布式终身学习模型。基于该模型，可以分析语言学习应用程序 和 内容流式处理平台 应用于终身学习的实践流程。通过提供全息教师和课程资源，为基于混合现实学习平台的远程教育铺平道路。通过流式传输 内容，为终身学习者提供身临其境的增强体验。展望未来，可有效服务于终身学习，以面对诸多的机遇与挑战。【关键词】；终身学习；分布式学习；边缘设备【中图分类号】；【文献标识码】【文章编号】（）【收稿日期】【基金项目】国家社科基金一般项目“全民终身学习视野下的国家在线教育体系发展研究”，项目编号为 【作者简介】钱小龙（），男，江苏南通人，教育学博士，南通大学教育科学学院教授，硕士生导师，未来教育研究所所长，美国加州大学欧文分校访问学者，研究方向为开放教育资源、国际比较教育；张奕潇（），女，江苏南通人，南通大学教育科学学院硕士研究生，研究方向为开放教育资源。一、问题的提出终身学习作为一种现代政策理念，兴起于 世纪下半叶。它既包括正规教育，又包括非正规教育，发生于学校、家庭、工作场所、休闲场所等各种环境，打破了时间、年龄、社会经济地位等因素造成的限制，在人类生活中发挥着至关重要的作用。近年来，通过修订和修正，终身学习这一概念越来越多地融入国家政策之中。中国教育现代化 将“建成服务全民终身学习的现代教育体系”列为首要发展目标。中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议 强调“完善终身学习体系，建设学习型社会”。习近平总书记在教育文化卫生体育领域专家代表座谈会上指出，要“构建方式更加灵活、资源更加丰富、学习更加便捷的终身学习体系”。在当前互联移动设备普及的情况下，无线技术、互联网和智能工具的使用克服了传统教室中明显存在的时间与空间限制，使终身学习比以往任何时候都更加可行。借助人工智能、等新兴技术的发展及国家政策的支持，改革传统的教育体系，既能够满足社会变革与创新要求下个人职业发展与自我实现的需求，又顺应了党和国家构建服务全民的终身学习体系的要求，是推进教育信息化改革的重要手段。终身学习代表着一种范式转变，即从一刀切的传统正规教育到适应学习者兴趣或目标的个性化学习。在这种范式转变下，尽管正规、非正规与非正式学习之间越来越相互依赖，为更加开放、灵活和个性化的学习系统铺平了道路，但是基础设施建设、网络空间数据安全、工具使用与技术创新等方面仍然存在许多不足之处，影响终身学习者的体验，阻碍了终身学习的可持续发展。作为近几十年最具颠覆性的两种技术，和 的开发、部署与应用为终身学习带来全新的发展机遇，与 的融合有望成为终身学习发展的新动力。因此，应掌握 与 技术的特点，使其能够更好地服务于终身学习的发展。在当前现有的第四代移动通信网络已经无法满足工业自动化、远程诊断、智能家居等新技术和新应用的超可靠和低延迟需求的情况下，作为第五代移动通信系统的 技术，承诺提供超低延迟、超高吞吐量、超高可靠性、超低能耗和海量连接，从而为远程传输、增强现实和虚拟现实等新型应用铺平道路，为此受到世界各国的青睐。人工智能在增强自我管理功能方面发挥着重要作用，能够满足 网络运营和管理自动化的复杂需求，降低运营成本和人为错误的风险。考虑到日益广泛的网络威胁，传统的服务和管理解决方案已经不足以应对 技术应用潜在的挑战，而人工智能能够从大量时变的多维数据中发现影藏的模式并作出更快更精确的决策，因此，有望采用人工智能实现智能、自适应和自主的安全管理。与 如何优势互补、共赢共生是其服务于终身学习发展的关键。没有信息与通信技术的支持，终身学习生态系统就无法发展。“互联网”时代，以人工智能为代表的新兴技术的发展使人们能够利用通信设备和应用软件进行在线学习，基于人工智能的教育产品的全球市场规模也在迅速增长，为终身学习者提供了开放、多元、个性化的学习服务。有学者认为，人工智能可以在实现联合国可持续发展目标方面发挥指导性作用，其中第四个目标就是人工智能确保包容、公平和优质的教育，并保证所有人都有终身学习的机会，即通过创新和互动的大规模在线开放课程和工具、智能知识系统、机器教学和个性化学习技术来支持更好的教育，增加学习的趣味性、交互性、个性化。同时，帮助教育工作者接管耗时的管理和评估任务，以便其可以花更多时间改进教学材料、备课和指导学生。而 技术服务于终身学习，主要依靠其核心技术 边缘计算。引入边缘计算的主要目的是解决云计算的延迟和其他网络问题。它将合理规模的计算资源部署在用户附近，并与用户的移动和可穿戴设备（例如边缘设备）直接通信。这大大提高了内容的传输速率，使终身学习者能够即时访问数据内容而不会感到传输延迟，终身学习设备的电池寿命也能得到极大提升。总之，技术有可能为当代终身学习者带来更好的学习体验。尽管我国非常重视 、与终身学习的发展，服务于终身学习的研究也已取得了较为丰富的成果，而关于 如何服务于终身学习，尤其是 如何服务于终身学习的研究仍然较为缺乏。因此，研究 如何服务于终身学习，顺应了党和国家完善全民终身学习体系的迫切要求，能够带给广大终身学习实践者、有关技术人员和管理者以启示，服务于教育信息化改革的推进，打造处处可学、人人在学、时时可学的智能教育环境。二、：终身学习发展的新动力在互联网 时代，各类信息技术的发展与应用使终身学习的特征得到最大程度的发挥。人工智能凭借其强大的训练与推理能力，为终身学习者提供个性化的学习服务；技术凭借其低时延、低功耗和高速率，为终身学习者带来舒适的设备端学习体验。与 的融合能够通过优势互补为终身学习发展提供新的动力。（一）让提供终身学习的 网络和设备更完善将人工智能应用于 网络和设备将带来更高效的无线通信、更长的电池寿命和更强的用户体验。人工智能作为一门科学学科，涵盖机器学习等多种方法和技术，能够在给定复杂目标的情况下，通过数据采集感知环境、解释收集的结构化或非结构化数据、基于数据进行推理或处理从这些数据中得出的信息，并决定实现给定目标的最佳行动。在过去的几年里，人工智能领域取得了巨大的进步。利用人工智能改进 应用效果、让 更好地服务于人类生产生活需要的关键是掌握 所需应对的挑战。这里的挑战既是难以用传统途径解决的，又是非常符合机器学习的优势的（见表 ）。具体而言，一方面，人工智能对 网络管理产生积极影响。这主要体现在加强服务质量、简化部署、提高网络安全和效率等四个方面。例如，人工智能能够进行用户行为和需求预测，识别用户情绪和偏好，为 网络和设备用户带来更精确的服务。人工智能还可用于通过检测异常频谱使用来检测网络流量中诸如泛洪攻击或冒充攻击等异常情况。另一方面，端侧人工智能改进 端到端系统，这也是研究者们较少讨论的领域。而无线电感知是人工智能改进 端到端系统的核心，提高无线电意识，将由先进的端侧人工智能算法来实现，即利用频谱传感与存取、上下文感知和环境传感等技术，增强用户的设备使用体验、改进系统性能并增强无线电的安全性。第一，人工智能技术能够实现更好的光束管理，结合位置、速度、环境和应用程序感知的其他方面提高网络稳定性和吞吐量，还能利用设备上更好的上下文感知技术来平衡性能与功耗之间的关系，从而减少电池损耗。第二，干扰源位置感知与预测可以提高系统吞吐量和频谱效率，以实现更好的链路适配；端侧 推理减少了需要通过网络发送的原始数据量，从而减少网络负载；利用端侧 和传感器进行用户设备为中心的移动性管理，以实现更无缝的移动性。总之，加强 应用效果的人工智能研究领域十分丰富，无论是定位、无线资源分配、优化、检测，还是频谱感知、环境感知、安全性、节电、波束管理和优化等其他方面的研究，都能充分发挥 的优势，让提供终身学习的 网络和设备更加完善。表 赋能的 的挑战 的优势难以建模的问题计算最优解的不可行性高效的调制解调器参数优化非线性处理为难以建模的问题确定适当的表示寻找近乎理想且可计算实现的解决方案非线性函数建模（二）让 驱动的终身学习体验更完美 的低延迟和高容量将允许 处理分布在设备、边缘云和中央云之间，从而为更高速率、更低时延、更强沉浸式的网络体验提供灵活的系统解决方案。这种无线边缘架构具有适应性，可以进行灵活的调整来确定如何分配工作负载以达到特定应用程序所需的延迟或计算要求。边缘计算作为一种新兴的计算范式，通过将计算和存储资源从云推到离用户或数据源更近的地方，在靠近移动设备的网络边缘提供诸如计算、存储和缓存的云功能，最终使用户可以在资源有限的移动设备上体验高质量的服务，它也是 及更高版本无线系统的核心。这种模式减轻了核心网络的回程利用率和计算功耗，对于实现低延迟、高带宽和敏捷的移动服务至关重要。就终身学习而言，技术如何为终身学习者带来更完美的学习体验？研究者们进行了大量的实验以探索 网络在现实环境中的真实表现，发现 技术在下载时提供 至 的比特率，在上传时提供 左右的比特率。就队列使用而言，解决了 技术下访问 内容受限的问题。实际上，在 比特率下，每 发送一条 字节的数据报文，远小于 中 的报文间隔。因此，数据传输的可靠性和延迟得到保证，消息不必等待传输。也就是说，增强学习者的终身学习体验主要通过大容量、超高可靠性和低延迟、连接超大量设备这三方面的能力来体现。第一，学习者通过即时连接和低延迟获得非常高的数据速率，信息不必等待传输，避免服务器上资源丢失的可能，使学习资源能够永久存储。第二，学习者共享同一区域的网络时，连接不再受限，即使在旅行或通勤途中，也能享受高质量的学习服务。这将人们与社会和外部环境联系起来，使学习活动打破时空限制，融入人们的生活当中，并逐渐成为一种生活方式。第三，和 技术将结合在一起，教师可以使用这些技术，以更好的沉浸式方式传授知识，有助于学习者达到更好的学习效果。三、：终身学习发展的新范式在过去的几十年里，移动无线通信网络经历了显著的变化，在系统、速度、技术、频率、数据容量、延迟等方面实现了较大的改进与提升，每一代都呈现新的特性、标准和能力，使其与前一代有所不同。随着移动通信技术的发展，技术也进行了多次迭代，从过去 和 时代 训练与 推理在中央云中进行的云端 （），到 时代在设备端进行 推理的部分分布式 （），以及未来在 时代即将实现的能够终身在设备上进行 训练的完全分布式 （），技术的迭代使在源头处理数据逐渐成为可能，“”为终身学习发展创建了新的范式。（一）互联网时代的 技术迭代 和 时代的云端 和 分别是第二代和第三代移动通信技术的简称。相较于基于模拟型号的 网络，开始使用数字无线电信号，能够传输经数字加密的消息，拥有更高的频谱效率。时代则是无线通信和其他通信技术相结合的时代，支持更加多样化的多媒体技术。和 时代的人工智能是云端人工智能，训练和 推理都在中央云中进行，对用户设备的要求最低。云端 提供较大的存储以及高计算能力。在这种传统的云计算范式中，以云为中心的架构模型需要将终端设备生成的大量数据传输到中央云中进行人工智能模型训练，如果终端节点距离中央云有很大的网络距离，这会消耗大量数据传输资源，决策过程可能产生较长的延迟。因此，在某些情况下，云端 对延迟敏感的移动应用程序来说可能并不理想。随着物联网设备数量的迅速增长，收集的大量数据很难由中央云管理，给云基础设施带来巨大的工作负载，同样可能增加数据传输的不可靠性，并且延迟的时间可能更长。此外，云端数据管理还存在信息丢失、网络钓鱼等各种安全性问题，对组织的信息和软件系统造成严重威胁。时代的部分分布式 是第四代移动通信技术，于 年首次引入芬兰，是移动通信技术的一次演进。它克服了 的局限性，将 与固定互联网相结合，支持无线移动互联网，并且增加了带宽，降低了资源成本。在 时代，部分分布式 进入人们视野，它允许设备在将数据传递到云进行聚合分析之前对其进行细化，即人工智能服务是“分布式”的，因为实际的训练和推理计算被分成更小的并发计算。这种部分分布式 将人工智能处理分布在中央云、边缘云和设备上，能够满足用户的即时性、低能耗、隐私和安全方面的要求。时代的完全分布式 是第五代移动通信技术，具有超高的频谱利用率和能效。相较于前一代网络，的无线覆盖性能、传输时延、系统安全性有显著提升，并且能够同时连接更多的设备。时代有望实现完全分布式 ，这种完全分布式 架构能够直接在终端设备上部署 模型，从而降低由于数据传输而产生的通信成本。然而，这对终端设备的存储能力、计算能力等提出了严格的要求。为此，可以利用设备端的分布式 推理，即通过分布式计算框架实现多个设备之间的协作，边缘设备间进行通信并交换它们所学习的模型，而不是它们设备上私有的数据。这种完全分布式 有诸多优势，可以概括为：（）并非将所有数据发送到云端进行 推理，只有在需要额外处理时才会将数据发送到云端；（）在设备上本地执行 推理，减少了将设备生成的数据发送到云中进行预测的时间延迟和成本；（）以非常低的延迟获得推理结果，使边缘设备能够快速响应本地事件；（）训练数据不被记录在云上，而是保存在每个设备上，使用户隐私得到有效的保护；（）通过使用用户生成的大量数据样本进行训练，使推理结果更加精准。（二）：分布式终身学习的模型建构 理论基础基于自组织理论（）、学习社区（）、代理技术（）和 技术，罗伯科佩尔等人构建了一种以学习者为中心、学习者控制的分布式终身学习模型，但是该模型中的需求只得到了部分实现，关于如何提供更多反馈、随时随地访问等问题还有待进一步研究。考虑到当前学习分析流程严重依赖于学习者在当前机构中留存的数据，而忽略其过去的学习经历，帕特里克奥乔亚等人提出了分布式终身学习模型的原型框架，以实现跨机构、跨平台的学习者模型连接，解决当前学习系统在连接来自多个学习环境的日志方面的局限性。但该框架还停留在理论阶段，并没有进行具体实施，因此，框架中的某些元素与流程有待进一步修订。此外，分布式学习模型，强调通过混合学习解决方案来促进协作学习，也能够为分布式终身学习的模型建构提供有益的参考。要素解读模型主要包含学习者、边缘设备、工具与技术、体验、协作五个要素。其中，学习者涵盖所有社会成员，并且不受年龄、性别、种族和职业限制。边缘设备指的是用于终身学习的智能终端设备，包括智能手机、笔记本电脑、平板等，可以用于 环境下的分布式计算。工具与技术包括增强现实（）、虚拟现实（）、扩展显示（）、混合现实（）、社交网络技术、移动通信技术等。体验指的是学习者在使用各种媒体的过程中获得的学习体验，在此模型中，学习体验主要通过碎片化学习、学习视频、专家指导、学习者协作等得到增强。协作这一要素包含各种能够增强学习者社会存在的协作活动，例如，创建一个开放式的互动空间、创建一个支持性的学习社区、为团队成员共享资源提供工具。功能概述端侧 的下一步发展是在边缘设备上训练，因此，有望在未来实现设备端的分布式终身学习。从图 可知，在建构的分布式终身学习模型中，学习者选择用于学习的智能终端设备，在 网络下运用增强现实、移动通信等工具或技术来进行终身学习，通过观看学习视频等活动以获得终身学习体验，并在整个学习过程中相互协作。相较于传统的终身学习模型，赋能的分布式终身学习模型将为终身学习者带来低延迟、网络稳定、保护数据隐私和安全、个性化的优质学习体验。第一，中央云或边缘云向设备发送最先进的 模型。第二，终端设备收集个人数据并在个人设备端训练 模型。由于大规模训练的计算量非常大，因此一直在云中完成。而通过在较小的数据集上进行小规模训练，将不用担心内存优化和速度问题，工作负载变得更易于管理。此外，随着算法和软件的改进，端侧 的性能将呈指数级增长。接下来，需要迭代和改进 模型。在此阶段，如何保证在不将原始数据发送到云端的情况下，既实现个人隐私保护又成功地改进 模型成为需要解决的问题。这时，个人设备可以进行以下操作：对 模型的参数施加扰动，即通过给参数添加噪声来混淆数据；压缩参数；对压缩的模型加密；将 模型更新好的部分发送到云端。第三，云会根据设备端输入的数据更新 模型，并将改进后的 模型再次发送到个人设备上。这样的循环会不断迭代，以便 模型不断改进。事实上，端侧 训练的优势是极其明显的，尤其表现在规模、个性化和隐私这三个方面。在规模上，通过将处理分散到许多设备（例如数百万部智能手机）上，可以利用其极高的计算能力。在个性化上，将学习者自己的数据用于设备训练，模型的本质即是个性化定制。在隐私上，原始数据一直保持存储在个人设备上的状态，而不会被输送到云端。通过在个人设备上使用数据进行训练，可以充分挖掘数据本身的价值，个人数据隐私安全也得到了较为完备的保障。四、：终身学习发展的新实践技术创新是实现终身学习可持续发展的重要途径。随着 、等技术的发展与成熟，不少应用程序或工具被开发用于教育途径，促进传统教学改革。和 作为 技术开发应用于教育领域的代表，是 服务于终身学习发展的新实践，能够为终身学习者带来趣味、真实、个性化的学习体验。（一）为基于混合现实学习平台的远程教育铺平道路 是芬兰好奇技术有限公司（）开发的语言学习应用程序，基于该应用程序，学习者除了利用手机、电脑等智能移动设备进行语言学习，还能与 、和 这三种人形 机器人进行面对面的互动交流。通过这种方式，可以充当物理世界和数字世界之间的桥梁，促使终身学习达到新的生产力水平。机器人应用程序包括英语、西班牙语、法语、意大利语、德语、中文、芬兰语等多种不同语言和技能水平的课程，且课程均由经验丰富的教师开发。根据分布式终身学习模型的元素构成，可以对 加以分析。第一，的学习者可以是任何有语言学习需求的社会成员。该应用程序的使用对用户的阅读或写作技能要求较低，可以根据用户的母语提供指令，并且可以调整语音和语速以配合学习者的技能水平。由于该应用程序提供文本到语音转换的功能来帮助学习者审查书面文本的发音，使学习者可以根据发音来更正自己输入的文本内容，因此，还能够满足阅读障碍人群的学习需求。第二，可以在智能手机、平板和笔记本电脑等智能终端设备上访问。第三，使用的工具与技术主要包括语音识别技术和人工智能技术。语音识别技术用于机器人识别用户的声音以作出回应，人工智能技术则用于机器人与用户的互动。具体来讲，语音识别能够准确判断学生的发音情况，即使发音与原声不完全一致，机器人仍然能够通过舞蹈、欢呼或改变眼睛的颜色来提供积极有效的反馈。第四，通过 ，用户可以获得趣味的体验。一方面，通过有趣的教学策略，增强用户的学习积极性。该应用程序不仅包括歌曲、舞蹈、故事、游戏等多种学习形式，还提供趣味动作按钮，使机器人通过跳舞、唱歌和弹吉他来娱乐学习者。另一方面，机器人能够提供有效的互动。除了与课程相关的口语练习外，学生还可以通过与机器人自由聊天来练习自己的沟通与反应能力，并且该应用程序的聊天功能正在不断朝多样化发展与更新。通过按下应用程序的有趣动作按钮，机器人通过跳舞、唱歌和弹吉他来娱乐学习者。第五，协作主要依靠用户与机器人交互的形式来实现，在未来可以开发互动社区等功能模块，供用户之间共享知识与经验。此外，提供不同的主题课程模块，为学习者丰富颜色、季节、情感等主题的课外知识。教师也能根据教学需要来自由修改课程内容，以开发出更能促进学生进步的课程。可见，应用程序既能够作为辅助工具，以强大的功能和丰富的教学手段增强正规教育场景的学习效果，又可以作为功能强大的语言学习资源，满足非正规与非正式教育场景下终身学习者随时随地的个性化学习需求。（二）为终身学习者提供身临其境的增强体验 通信的进步在实时渲染和快速交付高质量沉浸式内容方面显示出巨大潜力，将高消耗的数据计算迁移到云端能够降低对终端硬件的要求。主要得益于云处理能力的巨大进步以及 网 络 的 出 现。是 英 伟 达 公 司（）开发的一种混合边缘计算架构，能够在边缘提供高质量的增强现实（）、虚拟现实（）和混合现实（）内容，并利用动态服务质量机制在 网络上流式传输。此外，该平台还为添加 特性和功能引入了新的可能性。因此，打破了传统 和 的局限，在 环境下利用 平台，允许用户将学习资源流式传输到远程 和 设备，并且使传输 内容不再受复杂的连接线限制。依据分布式终身学习模型的元素构成，可以掌握 的基本架构。第一，面向的学习者可以是任何社会成员。第二，可以访问该工具的设备包括 、和 支持的客户端设备。用户利用具有 虚拟化软件的 和 驱动的服务器，可以在不需要任何连接线的情况下，通过 网络从服务器远程连接这些设备以运行复杂的 和 内容。这使学习者能够打破时空局限，随时随地以更加便捷的方式访问 内容。第三，使用的工具与技术主要是 、流媒体技术、技术和虚拟化技术。提供的 使 软件的开发人员能够相对简单地操作 。流媒体技术使用户在无需实际连接到终端设备工作站的情况下，将 内容传输到无连接线的头戴式显示器。虚拟化技术使在云中运行的 应用程序能够最大限度地利用可用的硬件资源。利用 虚拟化技术，能够对视觉效果进行编码并从任何 应用程序流式传输 内容。基于此，可最大限度地提高图像质量和帧速率，同时最大限度地减少传输延迟和卡顿。第四，通过 ，终身学习者可以获得安全、即时和身临其境的体验。的最大优势就是让用户访问增强现实、虚拟现实和混合现实内容，以获得沉浸式的学习体验。此外，在保证学习体验的安全性和即时性上也有较大优势。一方面，将 边缘计算平台的性能与 虚拟工作站软件相结合，以获得较高的安全性，能够有效避免学习者网络空间数据丢失或泄露。另一方面，除了 网络提供的超低延迟特性，虚拟化还允许多个虚拟机在工作负载较轻时访问一个 ，从而优化用户密度和运营成本。当大量学习者同时访问同一图像时，能够有效避免加载缓慢或加载失败的问题出现。第五，尽管目前并未找到基于 工具的用户协作案例，但随着未来该工具的不断改进与创新，有望在边缘设备实现基于 的协作，以促进终身学习者的社会性互动。五、服务于终身学习发展的机遇与挑战构建服务全民终身学习的教育体系是党和国家建设学习型社会的迫切要求，也是国家治理体系与治理能力在教育领域的重要体现。在这样一个技术驱动型社会，终身学习的发展是必然趋势，互联网与信息技术的不断创新为终身学习注入了新的活力。人工智能一直被视为在教育中使用以促进教育变革创新的工具，其中，智能教学系统和智能推荐系统作为最受欢迎的两大终身学习与人工智能商业产品在教育领域发挥着举足轻重的作用。然而，可靠性与速度一直是当前 教育应用面临的挑战。技术的出现，有望解决这一系列问题。区别于上一代网络的主要特征是超低延迟、超高吞吐量、超高可靠性、超低能耗和大规模连接，能够支持真正意义上的分布式 ，尤其在基于 和 技术的沉浸式教学上有了较大的突破，让 驱动的终身学习体验更加完美。而事实上，与 的融合是相互促进、优势互补的过程，归功于 在增强智能、自适应和自主管理等方面的巨大潜力。将人工智能应用于 网络和设备能够为终身学习带来更高效的无线通信、更长的电池寿命，让提供终身学习的 网络和设备更完善，为用户带来更完美的学习体验。也就是说，网络提供的超快速和超低延迟连接，加上物联网收集的大量数据和人工智能技术的上下文推理和决策能力，将使教育体系拥有新的转型能力，通过技术创新加快实现构建服务全民终身学习的教育体系的愿景，为终身学习者带来惊人的速度、无处不在的服务、超实时和可靠的连接以及最佳的体验。然而，机遇与挑战并存，服务于终身学习发展的研究仍然处于起步阶段，未来将面临诸多挑战。需要更好地利用信息与通信技术进步带来的优势，挖掘其促进终身学习发展的无限潜能。事实上，赋能的终身学习欲达到更加理想的效果，其重点在于对 网络下无线分布式学习的研究，从而实现设备端的终身学习。第一，可能存在数据访问量有限的问题，这也是从云端 转向设备端 的一个主要缺点。低曝光率和低存储量的设备可能无法积累丰富的数据集，导致设备上的 训练可能会失去泛化能力，如果同时存在动态数据，可能导致更长的访问延迟。当下载容量较大的教学资源或者访问基于 的沉浸式教学资源时，将影响学习者的学习体验。第二，可能存在数据隐私相关的问题。学习者的个人设备上包含隐私或敏感的信息，尽管用于 训练的数据只是模型参数并且采用额外编码、引入噪声和交换冗余信息等解决方案来进一步增强隐私保护，但这些隐私保护措施容易导致处理延迟、推断准确性降低和通信延迟等额外的挑战。同时，可能存在通信效率低的问题。受限于有限的带宽，随着网络规模的扩大，通信效率容易受到高干扰和间歇性连接的影响，向网络引入更多的带宽不能有效解决这一问题，从而导致确保终端设备的可靠和低延迟连接的难度呈指数级增长。第三，可能存在信道条件较差的情况。设备端的分布式学习依赖于无线链路上的设备间通信，设备之间的通信会受到不良信道条件和传输噪声的影响，从而导致 训练的延迟增加以及推理精准性的降低。为了解决上述问题，可以尝试探索分布式学习的高级拓扑结构。传统的分布式学习系统通常采用星型拓扑或者分散式设备到设备（）拓扑结构，未来的研究可以探索点对点、多云和分层的拓扑结构，并进行比较，以得出性能最佳的网络拓扑结构。由此可见，如何服务于终身学习尚处于探索阶段，但有着良好的发展前景。在未来的研究中，需要进一步改进与完善分布式终身学习的模型建构。此外，如何增强设备端的隐私保护、如何提高 训练的效率和 推理的可靠性、如何加强个性化服务等，从而为学习者带来更加安全、可靠、高效的终身学习体验，都是值得重点关注的问题。【参考文献】：，（）：，（）：，：，：，（）：，：，（）：，：，（）：，：，（）：，：，（）：“”：，：，（）：，：，（）：，：，：，（）：，（）：，：，（）：，（）：，（），（）：，（）：，（）：，（）：，：，：，：，：，：，：，（）：，：（）：，：，（）：，：，（）：，（）：，：，（）：，（）：，：，（，）【】，（）（），【】；（编辑 乔瑞雪）