以某中學生為例，他的家與學校相距6公里，每天需要花費20分鐘從家坐公車到學校，可以采用基于移動互聯(lián)網(wǎng)的學習方式，利用其碎片化時間開展學習活動。采取基于移動互聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模學習方式的適宜環(huán)境要求是，學習者應該處在一個較為寬松、溫度適宜的物理環(huán)境，融洽的社會環(huán)境且具有合適的網(wǎng)絡學習平臺的網(wǎng)絡環(huán)境。首先，針對這三個方面，對該學生所處環(huán)境進行分析，見表3?？梢钥闯鰧嶋H的環(huán)境比較嘈雜，網(wǎng)絡環(huán)境相對穩(wěn)定，同時，周圍人對該學生的學習態(tài)度處于漠不關心的狀態(tài)[6]。

表3 應用案例的學習環(huán)境分析

結合該學生的實際情況，可以針對移動互聯(lián)網(wǎng)進行環(huán)境分析，見表4?？梢钥闯觯搶W生擁有可以支持流量和無線的移動終端，并且數(shù)據(jù)充足且流暢、無線穩(wěn)定且流暢，同時，平臺支持視頻、電子教案、在線測試以及討論等學習活動?？紤]到大規(guī)模學習生態(tài)環(huán)境中存在的家長以及教師對學生使用移動終端學習的管控問題，圖4、圖5分別是家長和教師端對該學生手機移動終端的時間管控和應用管控的情況，實現(xiàn)家長和教師對學生學習的時間段和平臺使用的管理，保障了手機學習服務生態(tài)環(huán)境的完整性。

表4 應用案例的移動互聯(lián)網(wǎng)的分析

圖4 應用案例的手機時間管控圖    圖5 應用案例的手機應用管控

基于移動互聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模學習服務生態(tài)環(huán)境方式對環(huán)境要求比較嚴格，學習活動設計為高內(nèi)聚低耦合的細粒度學習單元，該學生學習服務智能推薦了基礎性、碎片化的知識進行學習。如圖6、圖7所示，分別是該學生在這20分鐘的在線測試和討論的學習活動。

圖6 應用案例的手機討論學習活動 圖7 應用案例的手機在線測試學習活動

本研究從大規(guī)模學習服務生態(tài)環(huán)境出發(fā)，以移動互聯(lián)網(wǎng)的典型特點為基礎，設計了基于移動互聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模學習服務生態(tài)環(huán)境模型并設計了智能學習場景，分析了基于3M模型的移動互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模學習環(huán)境。根據(jù)應用案例可以總結基于移動互聯(lián)網(wǎng)的中小學大規(guī)模學習生態(tài)環(huán)境存在以下明顯特征：

一是移動終端的便捷性。首先，從外觀上來看，移動終端屏幕較小便于攜帶。其次，從工作時間來看，移動終端的耗電量更少，工作時間更長，便于長時間學習使用。最后，從學習功能上看，移動終端不僅可以實現(xiàn)學習者在搜索資源平臺上進行任意學習資源的瀏覽和學習，還可以實現(xiàn)隨時隨地學習的功能。面對任何問題時，移動終端能夠充分發(fā)揮其便捷性來幫助學習者搜索所需資源，來進行答疑解惑。

二是移動終端的參與性。移動終端的參與性是指家長的參與，強調(diào)家長要積極參與到學校的教學活動中，與教師共同監(jiān)督和引導學生的學習。移動終端打破了學校這種物理環(huán)境的局限性，實現(xiàn)了學生、教師、家長以及管理者之間的相互作用和聯(lián)系。

三是移動終端的即時通訊。移動終端的即時通訊功能允許用戶之間互相添加好友，這主要實現(xiàn)了學生、教師以及家長三者之間的即時聯(lián)系。對于教師而言，可以添加自己的學生、同事和學生家長為好友。這樣可以方便課下督促和指導學生學習；可以方便與同事交流教學心得或向名師請教教學經(jīng)驗；可以方便與學生家長進行溝通，即時了解學生的學習情況。對于家長而言，可以添加教師和自己的孩子為好友，可以從教師那里快速便捷地了解到自己孩子的在校表現(xiàn)情況。

四是移動終端的云服務。移動終端的云服務功能實現(xiàn)了學習者與終端的緊密捆綁，通過云計算處理技術，將學習者的基礎信息、學習路徑、學習評測等內(nèi)容，以教育大數(shù)據(jù)的形式儲存在云端上。使用終端邊緣計算對學習者學習內(nèi)容大數(shù)據(jù)的處理、分析，為從事教育研究工作的專家學者提供了便利，對某個教育現(xiàn)象或趨勢進行判定，力求引領教育領域向更先進的方向發(fā)展。

【參考文獻】

[1] 方海光，仝賽賽，杜婧敏，李一迪. 基于區(qū)塊鏈技術的智能學習機器人設計研究——面向大規(guī)模學習服務系統(tǒng)的智能學習機器人[J]. 遠程教育雜志，2017，35（4）：42-48.

[2] 方海光，王紅云，黃榮懷. 基于移動互聯(lián)網(wǎng)的學習的系統(tǒng)環(huán)境路線圖——國內(nèi)外基于移動互聯(lián)網(wǎng)的學習研究與應用案例研究專欄綜述篇[J]. 現(xiàn)代教育技術，2011，21（1）：14-20.

[3] 吳吉義，李文娟，黃劍平，章劍林，陳德人. 移動互聯(lián)網(wǎng)研究綜述[J]. 中國科學：信息科學，2015，45（1）：45-69.

[4] 唐燕兒，龐志堅，蘇寶華. 移動互聯(lián)網(wǎng)時代下漢語國際教育碩士教育模式探析[J]. 電化教育研究，2015，36（8）：34-39.

[5] 方海光，劉泮，黃榮懷.面向電子書的移動學習系統(tǒng)環(huán)境應用及趨勢研究[J].現(xiàn)代教育技術，2011，21（12）：18-23.

[6] 方海光，劉靜，黃榮懷，李玉順.基于學習對象化的基于移動互聯(lián)網(wǎng)的學習資源自適應引擎的研究[J].中國電化教育，2009（7）：51-55.

[7] 劉邦奇. 區(qū)域大規(guī)模學習生態(tài)系統(tǒng)構建與運行模式研究[J]. 中國教育信息化，2017（3）：59-63.

[8] 曾祥躍. 網(wǎng)絡遠程教育生態(tài)系統(tǒng)結構及模型研究[J]. 電化教育研究，2011（9）：45-50.

[9] 朱俊，吳砥，周鵬. 基于云服務的區(qū)域教育生態(tài)構建研究——以武漢教育云為例[J]. 中國電化教育，2016（4）：21-29.

[10] 趙秋錦，楊現(xiàn)民，王帆. 智能教育環(huán)境的系統(tǒng)模型設計[J]. 現(xiàn)代教育技術，2014，24（10）：12-18.

[11] 北京師范大學智慧學習研究院.2015中國智慧學習環(huán)境白皮書[EB/OL]. [2018-12-20]. http://sli./a/yanjiuchengguo/yanjiubaogao/2016/0425/168.html.

[12] 楊現(xiàn)民，余勝泉. 智能教育體系架構與關鍵支撐技術[J]. 中國電化教育，2015（1）：77-84，130. 

Research on Large-scale Learning Service Ecological Environment 

Based on Mobile Internet

FANG Haiguang1, LIU Jiaqi1, WEI Wenya2, WANG Shichong1

(1.College of Educational, Capital Normal University, Beijing 100048;

2.Teacher Education School, Capital Normal University, Beijing 100048)

[Abstract] Different from the traditional education model and emerging Internet education model, with the development of 5G network and terminal industry, the mobile internet-based large-scale learning service ecological environment will become a new mode of learning service for next generation. Among them, how to realize the closed loop environment of learning service and accurate service among students, teachers and parents at any time and anywhere becomes the primary concern. Taking education subject and education environment as the core, and combined with the components of mobile Internet, this study creates a mass learning service ecological model based on mobile Internet (3M Model for short), which expounds the learning service ecological environment for next generation from learning space, learning media, learning resources, learning support and learning platform, and five typical intelligent learning scenarios based on the 3M model are analyzed: unmanned intelligent learning environment, IOT collaborative learning environment, intelligent terminal learning environment, multi-dimensional spacial learning environment, intelligent teaching robot. Then, this study constructs an intelligent learning center service algorithm ILCSA based on learning scenario division. Finally, a case of mobile terminal application of large-scale learning in primary and secondary schools is used for verification.

[Keywords] Mobile Internet Education; Mobile Terminal; Educational Big Data; Learning Service; Ecological Environment