移动学习在学历继续教育中的应用现状与展望*

作者:□ 罗霄蒋玉石刘永中

【摘要】

国内移动学习的研究过程可分为三个阶段，移动学习的特点决定了其适用于学历继续教育并须满足综合性、集成性和兼容性等要求。运用大数据，从发展总体情况、资源建设以及使用度三方面对移动学习在学历继续教育中的应用现状进行分析，提出了加大课件资源开发、改革教学模式、运用大数据分析不断提高教学管理水平的意见和建议。

【关键词】移动学习；学历继续教育；大数据分析

【中图分类号】G420 【文献标识码】A 【文章编号】1009-458ｘ（2018）6-0068-7

习近平同志在党的十九大报告中把优先发展教育事业作为提高保障和改善民生水平、加强和创新社会治理的重要举措，要求“办好继续教育，加快建设学习型社会，大力提高国民素质”，他还提出要“办好学前教育、特殊教育和网络教育”。作为继续教育的重要组成部分，学历继续教育如何运用网络媒体推广普及移动学习这一新的学习形态，不断拓展继续教育的广度和深度，是学习贯彻十九大精神需要研究探索的一个重要课题。

根据中国互联网络信息中心2018年1月发布的第41次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2017年12月，我国网民规模达到7.72亿，普及率达到55.8%。手机网民规模达到7.53亿，占上网人群比例的97.5%。在线教育的用户规模达到15,518万人，较2016年增长12.7%；使用手机应用在线教育课程的用户数则为11,890万人，较2016年增幅为21.3%。运用手机、平板电脑等移动终端进行在线学习已经成为全民继续学习，特别是完成学历继续教育的一种新形态。

一、国内移动学习研究综述

（一）移动学习的概念及研究脉络

2000年，爱尔兰教育学家德斯蒙德·基更（Des⁃mond Keegan）发表了《从远程学习到电子学习再到移动学习》的论文，提出了移动学习（mobile learning,M-learning）的概念，认为可以通过将多媒体信息与电话相联结的形式实现在任何地方学习。这是业内较早提出关于移动学习的概念。此后十年，随着无线移动通讯终端和无线网络技术的发展，移动学习进入理论探索和早期应用实践阶段，我国教育界也开展了积极的探索。

国内移动学习的研究过程可分为萌芽、起步和爆发三个阶段。第一阶段始于2003年。随着WAP技术和短信的兴起，我国移动学习进入萌芽阶段。在这个时期，移动学习受到移动终端和浏览速度的限制，尚未形成有效的用户群体，移动学习的研究处于概念研究阶段。第二阶段始于2006年，以Symbian、Win⁃dows Mobile和MTK平台为代表的智能系统开始出现，智能手机逐步普及，移动学习也开始进入实践起步阶段。这个时期的移动学习主要以离线学习和工具类为主，用户通过个人电脑将移动学习软件或工具类软件下载并安装至智能手机，初步实现了移动学习。移动英语通、行学一族等应用软件是这一时期移动学习软件的代表。2010年以后进入第三阶段。随着Android和iOS设备在我国迅速普及，移动学习的App 开始爆发式地增长，我国的移动学习研究进入爆发阶段。特别是2012年以后，网络教育试点高校开始将移动学习引入日常教学管理中，使之正式成为学历继续教育的主要学习手段。

目前国内对移动学习的研究主要集中在以下三个领域：

1.移动学习定义的发展和变化

随着移动终端和无线互联网技术的发展，引入移动学习的领域逐步扩大，移动学习的定义也在不断拓展和完善。刘敏娜等（2016）通过对移动学习定义变迁的研究，分析了高等教育中影响移动学习的因素。部分学者（郭绍青,等, 2011;仝宇光,等, 2017）还对国内外移动学习发展的情况进行了研究和综述，并从政策视角对比了美国、韩国、丹麦等国家开展移动学习的情况（顾凤佳, 2017），讨论了移动学习理论和实践研究中的热点问题。

2.影响学习者接受移动学习的重要因素

部分研究者（邓小华,等, 2017;陈义勤, 2013）将移动学习理解为远程教育的扩展形式，对移动学习者的特征进行了分析，从“技术支持”“学习模式”“看法和态度”“习惯和能力”等方面提出了移动学习建设的目标。通过建立大学生采纳移动学习行为模型，研究了移动学习技术、学习任务以及大学生正确学习之间的关系（王金涛, 2015;王伟,等, 2009），提出成就价值、使用经验、感知娱乐性、绩效期望和社会影响是影响大学生接受移动学习的重要因素（许玲,等, 2013）。

3.制约移动学习发展的条件

对移动学习支持条件的研究包括移动网络的支持、移动电子设备、相关软件平台、人工智能技术等。研究者发现，随着移动学习的迅猛发展，制约移动学习发展的软硬件因素得到了很大改善。部分研究者对移动学习所需的硬件条件进行研究，陈玉等（2017）的调查表明，目前移动网络的覆盖面、网络速度以及资费等已经比较适宜，大学生拥有移动设备的比例较高，开展移动学习的技术条件已经具备。另一部分研究者则从课件资源的角度进行分析，薛建强（2014）以大学英语课程为例，探讨了移动学习模式的构建；李浩君等（2016）针对个性化移动学习路径优化策略提出了基于遗传算法的课件设计思路，并通过实证研究验证了该策略在移动学习中应用的可行性和有效性。

这些针对移动学习的研究逐步厘清了移动学习的概念，建构了移动学习的有关理论；积累了建设移动学习平台及资源的经验，对合作开发移动学习平台的机制也有了一定的探索（傅健,杨雪, 2009）。尽管如此，移动学习的研究仍处于较初级的阶段，尚未成为教育技术研究的重点（赵呈领,等, 2017），而针对移动学习在学历继续教育中的应用情况则涉及更少。

（二）移动学习的特点

一般认为，移动学习具有可以在任何时间、任何地点学习，能够个性化地制订学习内容并与课堂学习情景相融合，移动设备便于学生携带等优势（叶成林,等, 2004），是网络学习和分布式学习的一种延伸。移动学习的特征有：

1.交互性

移动学习系统可依托现代无线网络通信技术，在成熟的软硬件平台支持下实现良好的交互。在交互对象上，既能够实现人机交互，也能够实现与教师或其他学习者之间的交流。在实时性上，既可以通过即时通信技术进行实时沟通，又能够通过留言、发帖等方式进行非实时交流。在范围上，则可扩展到整个网络，能够与全世界相关人士进行讨论。

2.自主性

移动学习以学习者为中心，能够让学习者根据自己的实际情况选择合适的时间、地点学习。学习者还可以自主把握学习的进度，或是针对某一知识点反复学习。

3.泛在性

移动学习（M-Learning）与网络学习（E-Learning）相比具有更好的泛在性，能够摆脱有线网络、计算机和室内环境的约束，真正实现任何人（anyone）在任何时间（anytime）、任何地点（any⁃where）学习任何信息（anything）。

4.碎片化

移动学习泛在性的特点使得课程内容通常以信息量较小的知识点来呈现，即将完整的学习内容“碎片化”，能够让学习者在较短时间内完成一个知识点单元的学习。

以上特点决定移动学习十分适合学历继续教育。因为这种学习形式能够满足在职学生利用业余和碎片时间学习的需要，丰富了学习手段，提高了学习效率。但相对于单一类型的培训或课程学习，学历继续教育对移动学习的系统性和复杂性要求更高，涵盖资源建设、学习考核、管理服务等各个方面。因此，除须具备一般的特征外，在学历继续教育中应用移动学习还须满足以下三方面要求：

1.综合性

学历继续教育包括文科、理科和工科等不同专业，不同专业之间的教学要求差别很大。一个学校会开设多个专业，而一个专业有近二十门课程，故课程数量多；每门课程下分为若干章节，其下又有数量不等的知识点，所蕴含的信息量非常大。这不仅要求移动学习系统必须适应不同类别专业教学的特点，还对课程教学资源的开发建设、组织管理以及展现形式等提出了更高的要求。

2.集成性

高校通常要求移动学习系统纳入其原有教学管理体系，而不能孤立存在。移动学习作为高校开展学历继续教育的一种新手段，必须与学校原有教学管理体系融为一体。学生在使用移动学习系统时，既要能够看课件、做作业，处理各类报名、申请等教务活动，还要能够进行交流互动以及查看学校的各类通知、新闻等。例如，高校通常会把在移动设备中学习课件或完成作业等环节纳入形成性考核体系，故移动学习系统要能够实时、准确地记录学生的各种学习行为，并按高校教学管理的要求计算相应的成绩。这就要求移动学习系统必须具备相应的功能，使学生不必再回到传统个人电脑前去处理这些工作。

3.兼容性

在学历继续教育中，移动学习系统除了必须具备较完整的功能外，还需要在多种学习形式（如传统的个人电脑端的网络化学习）中做到无缝链接和自然过渡。这要求移动学习系统能够兼容原有的信息管理系统，必须具备良好的兼容性。

综上所述，我国目前对于移动学习的理论研究还比较薄弱，而在实践中学历远程教育领域对于移动学习的需求和实际应用已经远超过其他教育领域。对学历继续教育领域使用移动学习的情况进行调查研究，既能够为移动学习研究提供基础数据和分析素材，又能够填补学历远程教育领域对于移动学习研究的空白，对推动我国移动学习的研究与实践具有重要的现实意义。

二、研究设计

本研究采用统计法和历史研究法。

首先，通过大数据采集的方式收集移动学习的应用状况。本研究的数据样本采用了在学历继续教育移动学习领域市场占有率最高的苏州青颖飞帆软件科技有限公司提供的统计数据，时间跨度为2014—2016年。苏州青颖飞帆软件科技有限公司成立于2011年，主营业务是为高校学历继续教育提供移动学习环境和在线教育资源，先后与国内300余所高校建立了合作关系，服务学生超过100万人。本研究提取了该公司2014—2016年相应数据作为样本，具有一定代表性和普适性。其次，根据研究问题进行分类统计，重点研究移动学习发展的总体情况、移动学习资源建设情况以及学生对移动学习的使用度三方面，并通过历史比较的方法反映出移动学习在数据采集时间区间内的发展情况。最后，通过比较分析得出结论。

本研究的创新点在于采用大数据分析。以往针对移动学习的研究大多采用问卷调查法，样本空间有限导致较大局限。本研究中的数据全部来源于真实运行的移动学习平台，不仅数量大而且涵盖的范围广。通过研究，希望能够更直接、客观、准确地反映当前移动学习应用的现状及存在的问题，为进一步推动移动学习的建设和发展提供借鉴,为国内移动学习理论研究提供数据支撑。

三、研究结果

1.近3年移动学习使用数统计

近年来移动学习在学历继续教育中发展很快，无论是开始引入移动学习的高校数、采用移动学习的专业数，还是使用移动学习系统的学生数等，都呈井喷的发展态势。截至2016年年底，已经有236所高校在其开设的535个专业中应用了移动学习系统，有54万余名学生使用移动学习系统进行了学习。具体数据见表1。

2.移动学习终端类型

本项考察用于移动学习的终端类型。数据表明使用平板电脑的用户在2014—2016年的占比分别只有11.00%、6.61%和10.38%，远低于采用智能手机的用户，体现出智能手机更易于携带、使用频率更高的特点。具体数据见表2。

3.课件资源建设情况

与移动学习系统的应用情况相似，移动学习资源的建设在2014—2016年也得到了快速发展。现有可供移动学习的资源有两种来源：一种是由原来基于网页的课件转码而成；另一种是针对移动学习的特点新建。显然，新建课件更能发挥移动学习的特点，但截至2016年新开发课程仅占38.10%，总体比例还比较低。具体数据如表3所示。

4.移动学习课件时长分布

本项统计课件中一个教学单元播放时长的分布情况。结果显示，单个时长在15—20分钟的教学单元数量最多，为73,105个，占比47.95%；时长在10—15分钟的教学单元数量次之，为38,989个，占比25.57%。具体数据见图1。

5.课件资源的系统性

课件资源的系统性是指移动学习的课件是单一视频，还是带有可交互的作业评测系统，或是其他管理系统等，旨在考察移动学习系统的独立性和与原有系统的融合性。据统计，在1,974门移动学习课件中带有作业系统的为1,776门，占比89.97%；带有管理功能的课件仅有59门，占比2.99%。

6.移动学习系统子功能的使用频率

本项统计移动学习系统中各功能模块的使用频率，以考察学生对移动学习功能的需求。数据提取的时间范围为2017年9—10月，共收集了321所学校1, 028,229名学生的操作记录。在上述范围内，移动学习系统被启动了19,060,406次，对课程学习等12个较为常用的功能的使用次数进行排序，结果如表4所示。统计结果显示，使用移动学习系统看课件是学生最常使用的功能，其次是能够查看成绩、提交各类报名信息的教务管理功能。从参与学习的形式划分，以“听”“看”为主的功能使用频率较高；交流互动的功能，如课程讨论和社区交流使用频率则较低；使用最少的则是在线考试和课程作业两个模块，两者相加的比例仅为0.18%，几乎可以忽略不计。这反映目前学生对移动学习系统“学”的功能比较接受，而“评”“测”的功能接受度还不高，需要进一步加强。

7.移动学习使用者情况

本项统计移动学习使用者的基本情况，包括男女比例和各年龄段的分布。结果如表5所示。

对使用者年龄的分布情况进行统计，以每10岁作为一个分隔阶段。结果如图2所示。

综合上述两项统计可知，在使用移动学习系统的学生中男性比例要高于女性，年龄处于20—30岁的年轻群体又明显高于其他年龄段的学生。

8.使用移动学习系统的时间段分布

本项从两个角度进行统计：一是以周为单位，统计各天登录移动学习平台的次数；二是以天为单位，统计24小时内登录移动学习平台的次数。结果分别如表6和图3所示。

由统计可知，一周之内的星期二至星期四移动学习系统的使用量较大，而一天之内上午8点、下午16点和晚上19点左右的使用量又比其他时段高。

9.学习时长分布统计

本项用于统计一次登录后使用移动学习系统的时间长度。在1小时以内按5分钟为一个间隔，统计学习时间在相应时段的学生人数；1小时以上不再细分，合计超过该时段的全部学生人数。结果如图4所示。

结果显示，学习时间在25—30分钟和45—50分钟两个时段的人数最多，不足10分钟和超过1小时的人数都很少。

四、研究结论

1.在新的形势下移动学习具有广阔的发展前景

当前，互联网技术快速发展，信息消费已成为当前创新最活跃、增长最迅猛、辐射最广泛的经济领域之一，对拉动内需、促进就业和引领产业升级发挥着重要作用。在继续教育中广泛运用网络技术已经被国务院纳入发展规划。最近，国务院印发《关于进一步扩大和升级信息消费持续释放内需潜力的指导意见》，特别提出要提升信息技术服务能力，丰富数字创意内容和服务，壮大在线教育和在线医疗，进一步扩大电子商务服务领域。在这样的背景下，移动学习将因其固有的优势而具有广阔的发展前景。

2.移动学习发展迅速且仍有很大发展空间

由统计可知，近年来引入移动学习的高校数、移动学习覆盖的专业数以及使用移动学习系统的学生人数都有大幅增加。特别是引入移动学习的高校，2015年的增幅为840.00%，2016年的增幅为402.13%。这种每年翻几番的发展势头必然会带动专业课件资源和学生进入移动学习领域。统计结果也表明未来的发展空间还很大。目前，引入移动学习的高校与专业数量之比为1:2.27，与使用移动学习系统的学生人数之比为1:2, 289。而通常一个学校会开设十几个到几十个专业，在校生数几千到上万。以每个学校平均开设10个专业、拥有5,000名学生估算，未来移动学习覆盖的专业数将大幅上升，使用者将超过百万人。

3.专用课件资源较少限制了移动学习优势的发挥

由统计可知，现有移动学习平台上的课件大多为原有基于网页的课件转换而来，专门开发或经过优化的仅占38.10%，由此带来最直接的问题就是课程单元时间较长。有研究表明，学生普遍接受的移动学习资源长度宜控制在10分钟左右（陈义勤, 2013）。而现有课件中单一知识点超过10分钟的教学单元占比达到80.82%，不利于体现移动学习“碎片化”的特点。另一个值得关注的问题是移动学习的系统性。学历教育不同于单一知识点的培训，查询、学习和练习是学生学习的核心功能需求（王伟,等, 2009）。移动学习系统除了提供视频学习的功能外，还应集自测与评价于一体，并且能够与高校的学习管理系统无缝衔接。统计结果显示，尽管带有作业的课程比例达到89.97%，但有较完善管理功能的课件比例仅为2.99%，课件的独立性和功能性有待进一步增强。

4.移动学习系统的功能仍需完善

通过以上数据分析可知，学习者使用移动学习系统多集中在与“看”“听”相关的功能上，而进一步参与学习的“测”“评”等功能使用极少。移动学习信息输出和学习反馈极不平衡，不仅不利于学习者巩固知识，也不利于高校进行学习效果的评价，影响了移动学习的质量。造成这种情况的原因：一是目前移动学习系统功能还不够完善，特别是课程作业和在线考试等功能还很薄弱，亟待加强建设；二是移动设备固有的局限性，以智能手机和平板电脑为代表的移动学习设备在应对包括绘图、计算、推理等多元化的习题时仍显得不够方便，影响了用户的体验。

5.学生群体带有普适性的学习情况受综合因素影响

使用学习平台的学生以20—40岁的群体为主，并且男女比例相差不大。一方面是这个年龄段的学生对电子产品的接受度比较高，另一方面也是网络教育的学生构成所决定的，基本与预期一致。从学生使用移动学习系统的时间分布情况看，工作日的比例高于休息日，与之前的设想有一定差别。这反映出在职学生有较强的周末休息的需求，也表明除工学矛盾外，家学矛盾也不可忽视。学生每天登录以8点、16点和19点三个时段最高，在一定程度上体现出移动学习可以利用上下班或工休时间灵活学习的特点。学生使用移动学习系统的时间长度情况则反映出能够接受的学习时长在10—50分钟。

五、启示与建议

1.加强政策引导，以移动学习推动教学模式改革

总体而言，在学历继续教育中大规模采用移动学习还处于初级阶段，需要各级教育部门和高校大力扶持引导。尤其是学校领导，要充分认识到移动学习的重要性和优越性，用这种新型的教学手段优化甚至取代原有的函授教学形式。要以系统的眼光看待移动学习，认识到它带来的不仅仅是学习方式的改变，更是教学理念、教学方法、教学内容的转变。例如，传统的教学注重章节之间内容的衔接、连贯，而适用于移动学习且短小、简练的微课程则更多以离散的形式来展现知识要点，这就需要对教学内容重新做出设计，也要求学生能够适应这种新的变化，通过其他方式的补充学习来弥补知识点之间的空白。

2.加强资源建设，推出适用于移动学习的专用课件

在移动学习系统发展初期，受开发时间和成本的制约，只能把现有的学习资源转化为平板电脑可播放的课件。这种简单的转换未能充分发挥移动学习系统的优势，反而在一定程度上阻碍了移动学习的发展。因此，迫切需要进行移动学习专用课件的建设，以更好地体现移动学习方便、灵活、交互性强的特点。在进行资源建设时，一方面要注意学历教育的系统性，以专业为单位进行建设，打造满足专业教学需求的移动课程体系；另一方面要注重移动学习课件的功能完整性，要能够胜任独立支撑学生学习的需要，包括移动学习支撑程序、适用于移动学习的学习内容和完善的后台管理程序。只有当某一专业的课程资源全部实现移动化且单一课程资源的功能能够满足移动学习的需要时，学历继续教育的移动学习方能有效开展。

3.加强数据分析，不断提高移动学习的品质移动学习的设计者和管理者可以方便地收集大量学生使用的数据，这是传统的函授教学难以实现的。要做到全面地跟踪、记录、分析学习者的不同学习特点、学习基础和学习行为数据，获知学习者的学习需求，有效地为学习者提供精准的个性化教育服务，需要注意以下几个方面：一是建立数据支持的学习和绩效评价体系，改变传统总结性考试的单一考核方式；二是基于大数据和学习分析技术，收集和分析学生在移动学习活动中进行交互的大量信息，准确判断学生的学习需求，预测学生的下一个行为，实现智慧学习；三是基于数据分析采用更好的教学方法，提供更加个性化且有效的支持服务，让学生更加主动地学习，以利于知识内化与建构；四是将数据分析结果反馈到移动学习系统的设计、课件资源的开发乃至教学管理制度的制定上，不断优化和完善移动学习系统的建设。

4.创新开发机制，推动移动学习快速发展在新一轮的移动学习建设中，应大胆创新机制，特别是引入共建共享的理念。应避免网络教育初期各校独立自建学习平台和课件，导致单一课件投入少、水平不高且不同学校均开发相似课程的现象。应借鉴当前最为流行的“共享”理念，各高校既是资源的贡献者，同时也是获益者。例如，可以推行SaaS模式（Software as a service，软件即服务），由专业团队

负责软硬件条件建设、系统平台开发以及移动学习资源整合，这样才能推动移动学习又快又好地发展。

作为一种新的形式和业态，移动学习正在蓬勃发展，对学历继续教育产生了深刻影响，不仅仅是教学载体发生了变化，还带来了教学理念和教学方法的变化，拓宽了办学思路，增加了教学手段。本研究通过对移动学习现状进行数据分析，归纳了当前移动学习存在的问题，展望了发展前景，提出了加强和改进的建议，希望能够为学历继续教育领域推广应用移动学习提供借鉴。

[参考文献]

陈义勤.成人学习者移动学习现状调查与研究[J].中国远程教育[J]. 2013（10）：47-52.

陈玉，王迪，杨金明，胡梓君，姚落根. 2017.高校大学生移动学习现状调查：以广西高校为例[J].教育观察（2）：135-137.

邓小华，张梅琳，谢立. 2017.成人移动学习者学习现状分析：一项基于四川省成人学习者的网络调查[J].成人教育（03）：25-28.

傅健，杨雪. 2009.国内移动学习理论研究与实践十年瞰览[J].中国电化教育（7）：36-40.

顾凤佳. 2017.基于政策视角的国际移动学习趋势研究[J].成人教育（01）：80-86.

郭绍青，黄建军，袁庆飞. 2011.国外移动学习应用发展综述[J].电化教育研究（05）：105-109.

李浩君，徐佳程，房邵敏，谢苏超. 2016.个性化移动学习路径优化策略应用研究[J].网络教育与远程教育（6）.

刘敏娜，张倩苇. 2016.国际高等教育领域移动学习研究：回顾与展望[J]. 开放教育研究（12）：81-92.

仝宇光，张丽芳，张玉. 2017.国内外移动学习的研究进展及评价[J].教育与职业（1）：101-106.

王金涛. 2015.大学生采纳移动学习行为影响因素研究：以高等师范院校为例[J].中国远程教育（1）：49-54.

王伟，钟绍春，吕森林. 2009.大学生移动学习实证研究. 开放教育研究[J]. 2009（2）：81-86.