1.2　人工智能时代移动学习现状

人工智能时代的到来，机器学习等人工智能技术与云计算、大数据等深入应用对教育助推作用更加明显，人们的学习方式也更加多样化；同时以智能终端、无线通信技术、移动互联网、虚拟现实等为核心的信息技术应用也日益完善，这些都为移动学习发展奠定了基础。移动学习能为学习者提供一种自由自在、随时随地学习的新型学习服务方式。作为对传统学习方式的有力补充，移动学习能突破传统课堂讲授学习的时空限制，赋予学习者更大的学习空间和内容选择自由度。发挥移动学习终端设备易用性和易访问性优势，不仅具有学习便携性、实时性、互动性、情境性、个性化以及低成本等优点，而且在情境化教学思想融合学习过程中，学习过程适应性得到大大加强，解决学习者学习个性化带来的学习需求差异化问题，激发移动学习者的学习主动性、互动积极性以及思考创造性。因此，移动学习越来越受到学习者的欢迎，正深刻影响着人们的学习、工作以及生活。习近平主席在2015年首届国际教育信息化大会上寄语：“因应信息技术的发展，推动教育变革和创新，构建网络化、数字化、个性化和终身化的教育体系，建设‘人人皆学、处处能学、时时可学’的学习型社会，培养大批创新人才，是人类共同面临的重大课题。”本节从移动学习发展变革、移动学习理论基础、移动学习研究内容以及移动学习应用四个方面，介绍人工智能时代的移动学习发展。

1.2.1　移动学习发展变革

回溯移动学习发展，是计算机技术、无线网络技术和在线教育发展交相作用的过程。自1994年美国卡耐基·梅隆大学Wireless Andrew研究项目启动后，全球对移动学习研究随之兴起，移动学习逐渐成为一个多学科融合、多领域交叉的综合性研究领域。移动学习发展变革经历了三个阶段。

第一阶段：项目引领视角下移动学习起步探索阶段。1994年，美国卡耐基·梅隆大学实施了移动学习领域的首个研究项目——Wireless Andrew项目，该项目运用无线网络技术为学生创设一个高效、便利的移动学习环境。Sharples（2000）提出了利用手持式设备来开展移动学习，启动了面向终身学习的HandLeR项目。斯坦福大学实验室开展了基于移动终端的语言教学项目研究；爱立信、诺基亚等商业公司开展了移动学习与传统课堂教学整合项目研究（叶成林等，2004）。此外，美国加州大学伯克利分校于2000年启动了“Mobile Education”项目、欧盟牵头实施了“From e-Learning to m-Learning”和“MOBIlearn行动”移动学习研究项目、英国学习技能发展处开展了“m-Learning”项目（刘建设等，2007）。芬兰坦佩雷理工大学开展了基于PDA的游戏学习项目，以游戏形式呈现学习内容，学生之间可以相互交流和帮助，研究者可以使用PDA测量学生的学习效果（Ketamo，2002）。芬兰赫尔辛基大学进行了虚拟环境学习项目实验，设计灵活的教学方案，通过使用SMS系统和WAP移动设备来观察学习者的学习情况（Seppälä，2003）。

移动学习在国内研究发展的进程相对较晚，2002年，北京大学现代教育中心开始进行移动学习项目的试点，主要承担了“移动教育理论与实践”项目，该项目共开发了四个学习服务平台，分别是基于GSM网络和移动设备的移动教育平台、基于移动网络的教育平台、基于本体的教育资源制作发布与浏览平台、教育语义网络平台（刘建设等，2007）；同年5月，北京大学现代教育中心成立了第一个与移动学习相关的实验室——移动教育实验室（傅健等，2009）；2006年，国内首家移动学习专业服务网站——移动学习资讯网正式上线，助推国内移动学习研究和产业发展（刘建设等，2007）。2013年，由北京大学等三所高校共同承担的教育部“移动教育”项目开始实施，其目标是以“移动教育”为核心，建立信息网和服务站体系。2015年，由南京大学等三家单位共同研发的多媒体移动教学网络系统CALUMET投入运行，该系统利用先进移动互联网技术和多媒体技术，借助校园网实现随时随地学习。

第二阶段：应用驱动视角下移动学习实践研究阶段。国外学者聚焦移动学习技术研究、基础理论、应用服务等方面。2008年，Triantafillou等（2008）通过移动设备对CAT系统进行了开发和评估。Churchill等（2008）重点关注了移动设备终端屏幕的尺寸大小对学习有效性的影响，认为小尺寸的屏幕不仅会对清晰度产生不利影响，还会对移动技术在教育中的接受度和整合产生负面影响。2010年，Kirbis等（2010）介绍了具备电子眼睛手势识别功能的移动嵌入式系统设计、操作模式以及眼睛手势识别的使用方法。移动学习开发应用主要包括学习平台系统开发、学习模型及框架设计、学习环境创设等。Shen等（2010）详细介绍了上海交通大学数字化学习实验室开发的移动学习系统，该系统允许学习者根据他们收听广播的时间和地点来定制内容接收方式，还支持短消息和即时民意调查。另外，移动学习系统平台的开发多以自适应技术为基础，通过导航，学习者能够获取适合的学习材料。因此，移动学习系统平台通常用于户外的非正式学习，如博物馆中的RFID技术、包含二维码引导下的自助导游系统（Hsu et al.，2011）。高效的移动学习环境有助于提升学习者的学习效率，Tan等（2007）针对户外教学存在的问题，提出了一种集射频识别（RFID）、互联网、普适计算、嵌入式系统和数据库技术的学习环境（EULER）。在移动学习应用研究方面，涉及领域包括学科教学、特殊教育、社会（Chenet al.，2008）和医疗服务（Dai et al.，2010）等方面。学科教学主要涉及语言学习（Hao etal.，2010）、英语（Hsu et al.，2008）、数学（Roschelle et al.，2010）、历史（Chenet al.，2010）、地理（Robinson et al.，2010）、心理健康教育（Uzunboylu et al.，2009）等学科。

国内学者主要围绕移动学习理论、移动学习终端选择、学习活动设计、移动学习应用模式等方面进行研究。理论方面，黄荣怀（2008）在《移动学习——理论·现状·趋势》书中对移动学习定义进行了归纳总结。移动学习终端选择方面，王晓东等（2007）验证了基于手机短信服务的移动学习系统结构的合理性，认为手机等移动终端与教育的结合促进了移动学习的发展。詹青龙等（2009）提出，移动学习终端的发展路径是从通用走向专用，并且阐述了以学习者需求为中心的移动终端的设计方法。学习活动设计方面，朱守业（2008）从课程的内容设计、媒体设计、交互设计三方面进行分析，提出了有效的移动学习课程设计方法。黄荣怀等（2009）构建了移动学习活动设计模型（MLADM模型），并详细阐述了模型中的“需求、学习者、学习场景、技术环境、约束条件和学习支持服务”六个方面的关系问题。程志等（2011）基于活动理论的视角，提出了微型移动学习活动的设计框架。移动学习应用模式方面，余胜泉（2007）按照教学模式的特点，将移动学习的发展过程分为知识传递、知识建构以及情境认知三个阶段。李兴敏（2009）分析了移动学习系统应用于外语教学时的利弊，并指出适用于外语移动教学的对象应该是没有接受过良好教育但想要学习的成人大学生。甘文凝等（2010）则从播客技术视角，探讨了移动学习在大学英语教学中的有效性。

第三阶段：融合创新视角下的移动学习主动服务研究。2012年至今，移动学习研究进入主动服务阶段，国外学者聚焦融合创新视角下移动学习新理论、新服务等内容。Gikas等（2013）认为移动学习是学习者通过手持移动计算设备随时随地在真实情境下进行学习，具有情境性、移动性、交互性。Tan等（2014）将移动学习定义为使用智能手机、PDA、MP3、MP4设备、平板电脑和其他便携式设备等移动设备进行学习。Viberg等（2017）探讨了高等教育领域中语言学习的移动应用程序的设计，并调查学生如何使用移动技术以及他们如何看待这些技术在实践中促进自身语言学习。移动学习的应用还拓展至旅游、工程、考试、医疗（护理以及用药知识的学习）及其他教育领域（特殊教育、健康教育、环境教育、教师职前培训以及天文知识等）。Jung（2015）基于技术接受模型，研究即时连接性、兼容性、相互作用、内容丰富度以及自我效能对移动学习的影响。

国内学者对移动学习的理论与应用研究也在不断深入，刘刚等（2014）认为移动学习是一种新型的数字化学习方式，学习者以满足自身的弹性学习需求为目的，依托无线移动通信网络和移动终端主动获取学习资源。王嘉琦（2013）将强化理论应用到移动学习中，结合移动技术研发出成语资源推送平台，为学习者提供可以随时随地学习的新工具。李青等（2013）将增强现实技术应用于移动学习工具研发领域，并对该技术的应用效果开展实证研究。王萍（2013）在对Hype Cycle模型与地平线报告相关内容分析基础上，阐述增强现实技术的现状与发展趋势，并且以Specht的学习模式为基础，研发了基于增强现实的移动学习系统设计与开发模型。程志等（2013）将手机作为增强现实技术实践的平台，从情境感知、科学探究以及参与模拟学习等方面分析移动学习的应用效果。赵学铭等（2016）基于HTML5技术开发了交互式移动学习平台。李浩君等（2013）将概念图理论应用于移动学习资源设计中，结合面向职业学校服装设计专业销售实习环节设计了移动学习系统软件；同年，利用ANFIS（自适应神经模糊推理系统）技术提出移动学习资源自适应呈现策略（李浩君，2013）。王小根等（2017）将知识元概念融入到移动学习资源组织模式构建中，经实践证明该模式在知识检索、知识推荐以及知识可视化等领域可以有效应用。移动学习影响因素研究主要聚焦于不同群体对移动学习使用意愿、接受度等方面，许玲等（2013）基于TAM模型和UTAUT模型构建了大学生使用移动学习影响因素模型，研究表明成就价值、绩效期望等五个因素对结果有显著影响；鲍日勤（2017）研究表明，影响开放教育学习者使用移动学习的因素有感知趣味性、个人创新、社会影响、绩效期望，而性别、年级、专业对学习者使用移动学习不存在显著影响。

1.2.2　移动学习理论基础

移动学习作为一个持续近二十年的研究热点领域，受到了国内外研究者的普遍关注。非正式学习理论、情境认知与学习理论、活动理论、分布式认知理论等学习基础理论为移动学习相关研究提供了理论指导。

1. 非正式学习理论

非正式学习是指学习者不受任何时间、空间、学习环境的限制，以自身学习为动力需求，进行知识获取的学习形式。同时，它具有学习动机自发性、学习时空随意性、学习方式多样性、学习内容情境性、学习效果自评性这五个主要特征。Livingstone（2001）认为，非正式学习是发生在学校等正规教育机构课程之外的学习活动。Vadeboncoeur（2006）认为，非正式学习是蕴藏于日常生活的活动之中的，学习者自己获得知识和技能。余胜泉等（2005）提出，“非正式学习”不同于学校等正规教育和继续教育，而是指在日常生活、社交活动等非正式学习场合进行新事物学习的行为，例如读书沙龙、聚会、球类运动等，它强调做中学、玩中学、游中学。在实践方面，吴丽娟等（2009）设计构建了高校教育技术培训模型；黄荣怀等（2008）发现非正式学习可以满足个体在工作或学习中70%以上的需求，并且与实践密切相关，可以让人获得实践所需的知识与技能。

非正式学习理论是移动学习重要的理论基础。当今社会，学习者进行非正式学习的机会和时间日益递增，移动学习作为便捷性、高效性的学习方式，突破时间和空间的限制，让学习者根据自身的需求，使学习效益最大化。非正式学习理论促进了移动学习的广泛应用，同时，移动学习使非正式学习理论转化为实践，移动学习应用也进一步完善和丰富非正式学习理论。

2. 情境认知与学习理论

1989年，Brown等在题为《情境认知与学习的文化》论文中比较系统地阐述了情境认知与学习理论。认知来源于情境，情境是一切学习活动的基础。知识是具有情境性的，知识是活动、背景和文化产品的一部分，知识在活动、情境以及文化中不断被运用和发展。情境认知与学习理论强调的是个体进行知识建构的过程，个体在特定的情境下，获取知识，从而构建自己的认知。

Qu等（2008）指出，学习是知识的建构，而情境认知则是将个体认知置身于更大的物理和社会的情境脉络中。余胜泉（2007）指出，移动学习研究应侧重于移动设备的情境感知、无缝学习空间的设计这两个方面，学习理论的研究范式也发生转变，从传输及行为主义范式过渡到建构性认知范式，最终转变为情境认知范式。崔允漷等（2012）从“认知学徒制”“实践共同体”“合法的边缘性参与”这三个核心概念深度剖析了情境学习理论的内在机理，继而诠释情境学习理论与学习的关系：学习是一个融入情境的过程，真实的社会情境、实践情境、文化情境都是创造有利学习条件的重要情境。袁宇翔等（2015）在情境认知理论指导下，阐述了移动情境学习环境的概念和特征，同时构建了移动情境学习环境模型，核心要素分别是教师、学习资源、支持服务以及关键技术。Hwang等（2011）以情境感知环境为背景，开展了关于移动学习准实验研究，实验结果表明学生处于与学习内容相关的真实场景中，不但可以激发学生的学习兴趣、改变学生的学习态度，而且可以提高学生的学习成绩。周靖毅（2017）认为建立在传统学习理论基础上的教师培训模式已经不能满足教师学习的需求，“情境认知”“合法的边缘参与”“实践共同体”等情境学习理念的推广使得教师培训模式“从个体孤立的学习”转变为“共同体中相互支持的学习”教师培训模式。杨志超等（2019）从认知学习理论的视角，对高职院校教学范式的核心要素，即思想理念、课程设计和教学策略等方面进行研究。新的教学范式要遵循以学为中心的价值取向，注重普适性与教学情境性，以培养技术技能人才为目标，激发学习者自我效能，最终促进人的全面发展。

3. 活动理论

活动理论认为活动系统是基本的分析单位、活动具有层次结构、活动的内化和外化体现了活动发展与心理发展的辩证统一。活动理论是移动学习活动设计的理论依据。移动技术可以认为是起到中介作用的工具。移动学习活动存在学习者主体、共同体以及客体。结合移动学习活动情境特征，移动学习活动可以实现内外部转化。在活动理论指导下开展移动学习活动模型建构，包括依据活动理论层次模型建构移动学习活动层次模型；依据活动理论系统要素观，通过对移动学习活动设计要素分析建构移动学习活动组成要素模型；依据教学设计和活动理论相关理论建构移动学习活动设计模型。

詹青龙（2010）考虑到移动学习活动具有复杂性和多样性的特点，从活动理论和教学设计两个理论层面，构建出非线性式、可检查、可评价和反思的新型框架。刘清堂等（2014）将活动理论应用于MOOC的学习活动设计中，提出了“以教学目标为中心，并从学习任务设计和分工的准备阶段到对学习过程、学习者行为监测、学习交互环节设计的实施阶段，最后到综合运用形成性评价和诊断性评价的评测阶段，由内向外三层次闭环”的新设计模式。余亮等（2014）认为活动理论与协作学习活动存在密切联系，通过对活动系统六个基本要素的分析，归纳出活动理论视角下的协作学习活动的四大要素，分别是资源、角色、任务和时序。毛刚等（2016）研究了活动理论在网络协作学习活动中的应用，在网络学习环境中，学习者个体与协作学习小组在一定的规则下互动交流或利用网络工具、系统平台进行学习任务的自主学习。该模型在研究生网络课程进行试点，取得了较好的效果。郑晓蕙等（2016）提出了基于活动理论的中学生物课程学习活动设计流程，并在课堂教学、网络平台等方面进行活动实践，实践表明，学生参与活动的意愿显著增强，对该课程也有了更深刻的认识，不仅提升了理论水平，还加强了实践能力。朱珂等（2017）探索活动理论与STEM学习活动的关系，设计出“以学习问题为核心，包括准备、实施、评价、反思四个阶段”的动态模型，并结合高中生物课内容“拯救土豆”开展实证研究。结果表明，问题意识在STEM教学中起到重要作用。

4. 分布式认知理论

分布式认知理论的核心观点是，认知存在于一切社会要素之中，包括个体、媒介、环境、文化和时间等，它强调各个要素之间的交互性，其本质是认知现象分布在认知主体和环境之间。以分布式认知理论为基础的学习观为移动学习实践提供了理论基础，对移动学习设计指导作用主要体现在三个方面：一是在移动学习中个体认知过程不仅涉及认知个体与其他个体之间的交互作用，而且也涉及认知个体与移动设备之间的交互作用，移动设备的使用拓展了人的智能，提供了认知工具和认知资料，从而使学习更有效率；二是在移动学习活动认知过程中，认知主体不仅与社会情境相互作用，而且还存在于社会情境中；三是认知活动不仅存在于学习者大脑中，认知活动也对设备、情境有一定的依赖性。

陈锦昌等（2016）以分布式认知理论为指导，在进行移动学习游戏设计的过程中，发现两者存在高度的一致性，进而阐述以背景层、直观层、飞跃层为核心的层级关系，并重点介绍三个层级关系对应的移动学习游戏设计原则，其中知识设计原则属于背景层，技能设计、记忆设计原则属于直观层，而飞跃层对应的是动机激励设计和社交设计原则。张立新等（2018）以分布式认知理论为基础，对网络学习空间中的学习活动过程进行了分析，并从搭建有效的社会互动平台、创建知识创生有效路径以及为学习者提供沉浸型学习支持系统三个方面，探讨了个人网络学习空间中保障学习有效进行的基本路径。娄惠茹（2018）认为，分布式认知理论运用于高职院校ESP教学有助于转变和更新教学观念、丰富教学方法、完善和充实教学内容、优化教学和学习环境，从而达到高质量的高职院校ESP教学效果。

1.2.3　移动学习研究内容

移动学习提出以来，受到国内外学者的广泛关注，随着人工智能时代新技术的应用，国内外学者对移动学习的研究也更加深入。目前，移动学习相关研究不仅是概念、理论等基础性内容，而且还包括移动学习框架构建、移动学习活动设计、移动学习影响因素分析以及移动学习新技术应用等内容。其中，基础研究领域聚焦探索和阐述移动学习概念、内涵以及相关理论；框架研究聚焦移动学习系统框架、移动学习活动体系以及自适应系统等内容；设计研究聚焦移动学习系统设计、教学设计以及资源设计等内容；移动学习影响因素研究是从量化研究模型构建视角来探讨影响移动学习的因素；新技术应用研究主要探究人工智能时代移动学习前沿技术融合应用策略。

1. 移动学习基础研究

虽然国内外对于移动学习研究已经有二十余年，但是因为移动设备以及信息技术的不断发展，使得移动学习的学习方式、学习内容等也在发生变化，且移动学习包含的要素也越来越多，因此目前仍没有统一的关于“移动学习”的定义描述。国外比较有代表性的观点有，Quinn（2000）将移动学习描述为移动计算与数字化学习的交互部分，无论身在何处，都可访问资源，都可以使用计算设备进行学习，计算设备拥有强大的搜索功能和丰富的交互性，并且可以开展基于移动设备的绩效评估工作。Georgiev等（2004）认为，移动学习是数字化学习的一部分，使用移动和便携式设备实现随时随地学习，而且个人数字助理（PDA）、手机、便携式计算机以及平板电脑能提供教育信息，并能实现学生和教师之间的双边信息交流。Traxler（2007）提出，移动学习是手持设备支持下的学习。Kearney等（2015）认为，移动学习是通过智能手机、平板电脑和游戏机等手持设备支持下开展的学习过程，移动学习具有协作性、个性化和真实性三个教学特征。国内有代表性的观点包括，黄荣怀等（2009）强调时间、地点、学习环境、学习方式的任意性，指出移动学习是在非正式场所，学习者使用移动设备进行任意形式的交互式学习，形式包括自学、团队协作、混合学习等；刘刚等（2014）认为，移动学习是一种新型的数字化学习方式，学习者以满足自身的弹性学习需求为目的，依托无线移动通信网络和移动终端主动获取学习资源。

综上所述，国内外研究者对移动学习理解是一个循序渐进的研究过程，从最初根据移动技术和硬件定义移动学习是由手持设备和移动技术协同支持下的学习过程，转变为考虑情境以及学习过程的移动性，强调学习者、移动技术、环境三者的交互性。该研究过程凸显了由表及里、由浅及深，逐步探索移动学习的本质。目前，绝大多数研究者认为，移动学习是指学习者在移动互联网、移动技术等相关技术支持下，使用智能移动终端设备，不受时间和空间的限制，开展学习和交流的一种新型学习方式。

2. 移动学习框架研究

王梦如等（2013）提出，以OSI模型为隐喻的移动学习系统架构，该架构基于计算机网络OSI模型，为移动学习系统构建创设了新视角，该模型中每层完成一定的功能，每层都直接为其上层提供服务，并且所有层次都互相支持，而服务之间信息交流则可以自上而下或者自下而上双向进行。李小文等（2018）为解决目前移动学习资源推荐不准确、学习者满意度低以及资源利用率低下等问题，对个性化学习支持服务进行深入系统的研究，提出了具有适应性服务能力的移动学习服务框架——PMKS框架（如图1-4所示），该框架包含四个要素：学习主体、移动工具、知识或者服务、情境。其中，学习者是移动学习的主体，处于PMKS框架的核心地位；移动工具是学习者和学习内容交互的中介；知识是移动学习过程中的另一个核心，既包括了传统认知中的智力知识，也包括了学习系统提供的智能服务；情境分为时空情境、物理情景、设备情境、学习情境、教学情境。

黄荣怀等（2009）提出了移动学习活动设计模型框架（如图1-5所示），并详细阐述模型中的“需求、学习者、学习场景、技术环境、约束条件和学习支持服务”六个方面的关系问题。

Kinshuk等（2012）提出了基于位置识别的移动学习系统5R自适应框架。2009年提出的5R自适应概念着重强调时间、位置、设备、学习者、学习内容的适当性。历时三年，5R自适应概念将这五个核心要素与自适应过程融合，深入开展自适应移动学习研究。面向移动学习的5R自适应框架如图1-6所示。

3. 移动学习设计研究

移动学习设计研究包括移动学习系统设计、移动学习资源设计以及移动学习教学设计等研究领域。移动学习系统设计是指研究者设计和开发适合课程的学习系统来辅助学习，在进行移动学习系统设计时，应注重与新技术结合，重视系统的功能性。目前，移动学习系统主要分为基于知识的学习系统、基于人工智能的个性化系统、与教育游戏融合型系统以及辅助数字化学习平台的系统。移动学习资源设计主要分为三类情况，第一类是基于HTML5、Web、RFID、ANFIS、云计算等移动学习技术进行的移动学习资源设计与开发，张田等（2012）基于云计算技术对移动学习资源进行开发，认为云计算技术的使用尽可能满足学习者对学习资源的需求，真正做到“以学习者为中心”。第二类是基于微信、App等软件的移动学习资源设计与开发，杨叶等（2014）基于主流跨平台开发工具PhoneGap对移动学资源的设计与开发做了研究。第三类是与概念图理论、泛在学习理论、分布式认知理论、强化理论等与移动学习相关理论结合的移动学习资源设计与开发，李浩君等（2013）将概念图理论与移动学习资源设计相结合，研发了一款面向职业学校服装设计专业的服装销售移动学习系统，并制作了配套的学习资源。关于教学设计方面的研究，朱世美等（2008）以ADDIE和ASSURE两种教学设计模式为基础，提出了“以学习者为中心，包含教学情境、移动学习资源、移动学习技术、教学策略、实施结果评价五个基本要素”的移动学习教学设计新模式。武丽娜等（2016）开发了成人学位英语单词大冲关手机App，测试成人使用App进行移动学习的效能，结果表明，成人学位英语单词大冲关手机App在提高成人学位英语通过率上效果显著。

4. 移动学习影响因素研究

移动学习影响因素研究主要是基于文献分析，结合基础模型提出与研究内容相关的假设模型，进行数据分析、模型验证，最终找出与研究内容关系密切的影响因素，并提出合理建议。常用到的基础模型有技术接受模型（TAM）、整合型技术接受与使用理论模型（UTAUT）、信息系统持续使用模型。许玲等（2013）基于TAM模型和UTAUT模型构建了大学生使用移动学习影响因素模型，研究表明成就价值、绩效期望等五个因素对结果有显著影响。陈美玲等（2014）旨在研究用户持续使用移动学习行为的关键性因素，通过优化信息系统持续使用模型确定影响因素，结果显示，满意度、感知移动性价值、期望确认度是影响用户移动学习行为持续使用的主要因素。李锐等（2016）基于期望确认模型，研究大学生持续使用朗文交互英语平台的主要影响因素。程姗姗等（2016）在整合技术使用和接受模型（UTAUT）以及信息系统（IS）成功使用模型的基础上提出了移动学习的接受度与影响因素理论框架。鲍日勤（2017）基于UTAUT模型，对开放教育者移动学习的使用意向进行分析，结果表明，感知趣味性、个人创新社会影响、绩效期望是正向影响因素，努力期望是负向影响因素。

5. 移动学习新技术应用研究

移动学习研究离不开技术的发展，技术的发展促使移动学习服务更便捷化、智能化、个性化。人工智能时代，移动学习技术不断升级，出现了一系列新技术。Chu等（2010）提出一种利用射频识别（RFID）技术来侦测和检视学生真实学习行为的移动学习系统，同时在自然科学课程的植物学习活动中提出一种提供个性化指导的双层测试方法。Huang等（2012）提出了一种自适应移动学习系统（AMLS），该系统根据学习者的知识水平、学习方式和异构学习设备为其提供自适应内容，旨在为使用不同设备的学习者提供适应性的学习环境。该系统利用贝叶斯网络和内容自适应技术，实现学习者和设备自适应，最终使所有学习者都能自主搭建一个个性化的自适应学习环境。Ahmed等（2013）运用移动学习技术在学校科学中演示诱拐理论，通过自己设计的移动学习应用程序“thinknlearn”，帮助高中生在诱拐调查中生成假设，并对使用“thinknlearn”促进学生学习的有效性进行评估。

刘红霞等（2013）利用无线网络技术，发挥移动学习便捷、高效的优势，改变了传统课堂的教学方式，同时将二维码技术与纸质教材相结合，为学习者提供了数字化的课堂学习环境。实践表明，此类学习方式受到学生高度认可，数字化的学习环境有利于学习任务的高效完成，提升了团队协作能力。宋巍（2014）将H.264编码技术应用到基于Android设计的移动学习平台中，为学习者如何高效使用移动学习资源提供了切实可行的解决方案。赵学铭等（2016）基于HTML5技术开发了交互式移动学习平台。颜磊等（2017）通过Android平台，开展大数据挖掘技术的研究：首先进行用户特征聚类分析，其次进行个性化资源推荐，形成推荐列表，最后预测出学习资源需求量并上传符合要求的资源。葛福鸿等（2018）提出了iRPD（iPad Apps的研究、实践和设计）框架，并依据该框架开发设计了iPad Apps，旨在探索相关教育研究和Apps的应用前景，并为国内市场上教育类Apps的设计和开发提供借鉴。

1.2.4　移动学习应用领域

随着移动网络技术的不断发展，移动学习的应用范围也在不断扩大，移动学习的应用领域已经涉及到社会的各个层面，本节将移动学习应用分为三大领域，分别是不同教育学段领域、具体学习领域以及社会领域，如图1-7所示。其中，不同教育学段领域探讨的是移动学习在中小学教育、高等教育中的应用；具体学习领域主要包括移动学习在语言学习领域、非正式学习和终身学习领域中的应用；社会领域包括职业培训、博物馆、医疗、导游等众多领域。

1. 移动学习在中小学教育中的应用

本着以学习者为中心的思想，引导学习者进行参与式学习，真正实现学习的个性化。移动学习应用的方式有：手机进入课堂、电子书包、诺亚舟“掌上思维英语”与“英语教学”等。国外有学者设计和开发了一种主要适用于4～6岁儿童的Belajar Bersama Dino移动学习应用程序，该程序通过跟踪应用程序中集成的26个不同内容，帮助用户了解基本字母和拼写，用户可以随时随地沉浸在学习环境中（Yahayaa et al.，2014）；Hao等（2019）研究了移动学习在初中英语中的应用，研究发现不仅能为学生从个体学习转向合作学习提供一条可行的途径，而且也能增强学生的学习信心，激发学生学习外语的兴趣，变被动学习为主动学习。

2. 移动学习在高等教育中的应用

随着移动通信技术的发展和移动设备的普及，高等教育已经成为移动学习应用的主要领域。相关调查发现，使用移动设备最多的用户群体是年龄为18～29岁的人，Kobus等（2013）在一项调查中，指出96%的学生至少拥有其中一台移动IT设备（即笔记本电脑、平板电脑或智能手机）。Evans（2008）以博客的形式对移动学习在高等教育本科生教学中的有效性进行了研究。相对于传统的讲座或教科书，使用博客学习可以不受时间、地点的约束，学生更愿意接受博客形式的学习材料。Al-Fahad（2009）研究了移动学习在大学学习和教学环境中的应用，目的是更好地了解和衡量大学生对移动学习有效性的态度和看法。Hargis等（2014）运用SWOT分析方法，分析了大学教师对iPad应用于教学的看法，结果显示，移动技术应用于教学有助于教师提升自己的专业能力，促进教学方法的多样化。在移动学习系统的设计和开发方面，Mamatah等（2013）利用Java编程语言设计和开发了移动学习应用程序，帮助学生开展网络课程学习，学生可以随时随地以自己的速度进行学习，该程序旨在弥补现有的传统课堂和数字化学习系统的不足。Sandberg等（2014）将移动学习系统与游戏结合，开展了一项关于游戏融合于移动学习应用的智能适应性学习研究。Wu（2015）开发了一款智能手机应用程序，开展大学生英语学习有效性研究，研究表明，使用该程序的学生在获得新词汇方面明显优于未使用该程序的学生。

国内移动学习在高等教育领域应用主要包括移动技术在课堂教学中的运用、移动学习系统开发等。甘文凝等（2010）研究了博客技术在大学本科外语教学中的应用。研究发现，学生愿意使用播客进行外语学习，并且取得了不错的学习效果。王伟等（2011）认为，移动学习对外语教学有重要作用，因此构建了智能化的大学英语词汇移动学习系统，该系统具有微游戏性、个性化、人性化等特点。卓毅等（2014）探讨了智能手机在大学生移动学习过程中的应用，分析了大学生利用智能手机进行移动学习的优势，并对如何使用智能手机学习提出了建议。李懿等（2015）从信息素养视角，结合移动学习的特点，按初级、中级、高级三层次构建高校信息素养教育的应用体系。

3. 移动学习在语言学习中的应用

斯坦福学习实验室（Stanford Learning Lab）探索了手机在语言学习中的应用，开发了第一个将手机应用于语言学习的项目；Thornton等（2005）开发了在日本大学利用手机进行教授英语的创新项目；Chinnery（2006）认为移动技术能辅助学生语言学习，他对移动技术辅助语言学习的发展趋势、挑战做了分析。他认为移动设备的便利性、可移动性有助于语言学习。Chen等（2014）两位学者依据项目反应理论和学习记忆周期规律，设计了个性化移动英语词汇学习系统。该系统通过判断学习者的词汇水平和记忆规律，推荐适合学习的英语词汇；Azara等（2014）两位学者探究了伊朗英语学习者运用移动技术辅助语言学习对听力理解的有效性。国内学者李艳平（2012）研究了移动技术在大学英语听力中的应用，结果表明，技术有助于增加学生听力学习的兴趣，学生可以充分利用课余时间，巩固知识，从而提升学习效果。李青等（2016）以C-MALL协作行为和协作模式的分类法为核心，通过分析两者之间的相关性，并对其评价，从而推测其协作效能。杨兵等（2017）从情境视角出发，基于位置情境和模糊推荐技术，设计了M-Oral辅助英语学习系统。该系统做到了移动通信技术与英语情境教学的有机结合，让学生在情境中学习英语，提高英语的应用水平。

4. 移动学习在非正式学习和终身学习领域中的应用

移动学习自由、随意的特点与非正式学习不谋而合，根据非正式学习理论，有70%的学习发生在教学课堂以外的场景中，是通过发送学习内容、与同伴学习或者通过学习活动反思来学习的。非正式学习已成为大多数人了解世界、学习新知识的主要方式。移动学习从提出之日起就不是专门为课堂内面对面教学形式所服务的。移动学习促进了非正式学习发展，学习者在各种非正式环境下都会产生学习需求，移动设备以及移动通信技术的快速发展使得非正式学习的发生成为可能。另外，移动学习可以为非正式学习提供各种即时的知识来源。大部分移动学习应用均是非正式学习应用，在中小学教育或者高等教育领域中的许多应用也属于非正式学习应用。比较典型的应用案例有：魔方英语、粉笔网（社区式互联网教育平台）、Tappestry等。

5. 移动学习在社会领域的应用

移动学习新方式助力社会多领域共同发展。职业培训是移动学习一个重要的应用领域。职业培训主要包括企业员工培训、在职人员培训等。其中，企业员工培训与学习教育不同，企业人员离岗接受学习的时间和机会都比较有限，学习内容的实践性较强，因此，移动学习作为一种高效、便捷的学习方式，给企业员工培训带来了极大的便利性。移动学习使得培训地点不局限于教室，也无须在固定时间集中授课，学习的形式更是突破了面授指导的传统模式，变被动学习为主动学习。在职人员的职业培训又可以分为入职前培训、岗位培训、技能培训等。移动学习支持随时随地的学习和碎片化的学习，常见的应用案例有基于微信的微培训、基于培训软件的线上培训等。博物馆导学通常被认为是移动学习的另一个应用领域，利用GPRS、射频等前沿信息技术进行定位导学。有学者提出了一个自适应导航支持系统，用于在博物馆中进行上下文感知的普适性学习（Chiou et al.，2010）。伦敦的维多利亚和阿尔伯特博物馆中学生可以通过手持设备访问博物馆数字资源，从而设计出基于网络的大学级PDA博物馆（Reynolds et al.，2010）。另外，移动学习还被应用于导游、医疗、社工服务、信息管理等社会服务领域。