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摘 要 在网络学习过程中运用推荐服务，可以使信息过载的问题得到有效解决，达到提升学习效率的目的。对当前资源推荐系统的不足，在借鉴个性化研究框架的基础上，主要分析学习资源推荐情境中的学习位置情境信息，大胆设想运用位置情境信息来构建起个性化学习资源推荐框架。针对不同的学习位置情境信息为用户提供合适的学习资源，这种基于学习位置情境的资源推荐机制，有利于提高学生的学习效率。
关键词 资源推荐；情境信息；学习位置情境；个性化学习；学习资源；智慧校园
中图分类号：G652 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2018）06-0044-03
Study of Resources Recommend based Learning Location Con-text//ZHAO Dawei， JING Yongjun
Abstract In the process of network learning， the use of recommended
services can effectively solve the problem of information overload and achieve the purpose of improving learning efficiency. Based on the study of the individual research framework， this paper mainly analyzes the learning position information in the situations of the recommended learning resources， and boldly envisages the use of the
location context information to construct the recommended frame-work of personalized learning resource. It is helpful to improve the
learning efficiency of the students by providing the appropriate lear-ning resources in term of the different learning location context.
Key words resource recommendation； situational information； lear-ning location context； personalized learning； learning resources； wis-
dom campus
1 问题的提出
21世纪被称为信息时代，人们获取信息不再受到时间与空间的限制，却遭遇信息超载的尴尬，学生在高度泛滥的信息面前无所适从，难以在短时间内获取有利信息。为了摆脱信息超载的困境，在此背景下，有人提出个性化信息推荐服务的概念，随即在多个领域得到应用，成为解决信息过载问题最有效的途径，因而受到教育界的广泛关注，成为最新的研究话题[1]。但从现阶段情况来看，个性化推荐系统存在诸多问题，究其原因，在于系统感知能力较差，无法准确把握用户个性化信息需求情况。怎样帮助学生在最短的时间内找到适合学习的资源，已成为目前个性化推荐应用中的主要问题。
鉴于此，以情境信息作为切入点，为学生提供个性化信息，是解决信息过载、学习效率不高等问题最有力的手段。个性化推荐技术，就是要依据用户的兴趣点和实际需求，将有价值的资源适时推送到用户面前[2]，具有较高的可行性。但在信息爆炸的环境中，学生的需求日益呈现出多元化的显著特征，具有较强的敏感性[3]，对信息提出更高、更具体的要求，仅从学生、推荐资源两个方面考虑问题具有局限性。基于情境信息的资源推荐，可以为用户提供高品质、精准化的信息服务，为用户的学习提供有力保障。同时能在最短时间内使用户获得需要的信息，满足他们在不同地理环境、不同时间段的学习需求，使他们适应新的学习环境。
2 资源推荐技术研究现状
学习资源推荐情境分析 移动环境下，学习者的学习情境具有明显的复杂性，怎样根据不同的情境向他们提供合适的资源，引起研究者的深思。眾所周知，学习者对资源的要求会伴随着学习情境的不同而产生变化，再加上不同学习者的个人知识储备、学习基础、知识背景、兴趣爱好等情况也不尽相同，即使在相同环境中，也会对学习资源提出不同的要求。对于同一个学习资源来说，如果被使用的时间、用户的身份、用户的认知结构、当前工作任务等因素产生变化，这个学习资源的价值也会发生改变，甚至会由一个价值极高的资源变成干扰资源。学习位置情境信息可以是学习资源推荐情境的一个子集，也可以在现有资源推荐情境的基础上进一步扩展其属性[4]，详情见图1。所以，在向用户推荐高质量信息时，要充分考虑用户的位置、资源描述、学习环境等因素。
学习资源推荐应用中的情境由四大因素构成，分别为学习者、学习资源、领域知识、学习位置情境。每一个情境都与学习者的个人情况息息相关，如学习者处于哪个阶段、喜欢的学习风格、需要理解的知识点、周围的学习环境等。四个情境中都涵盖了多个元素，即情境元素。本文中主要研究的是对于学习位置情境的资源推荐。
基于用户位置的推荐技术研究现状 基于情境的信息推荐研究在国外起步较早，已经卓见成效。研究者根据不同的情境为学习者提供高品质的个人推荐服务，并将此成果应用于不同的领域。如Kim[5]等人将其运用于健康服务领域，构建起情境感知模型，将个性化推荐与情境感知二者的优势发挥得淋漓尽致，先在系统内输入用户的基本资料，有针对性地提供服务。同时，许多教育界的专家学者也致力于成果转化，最有代表性的当属Yau[6]等人。他们充分考虑到学习环境中的地理位置、学习时间等元素，为用户推送恰当的资源，为移动环境中资源推荐提供了借鉴。 总体而言，基于情境信息的推荐引起西方发达国家的足够重视，使多个领域内切实存在的问题得到有效解决，给用户带来方便。在实践运用过程中，系统对用户需求的感知力不断提升，会依照不同的情境元素为用户推荐个性化信息。这足以说明，本课题的研究具有深远意义。
相较而言，国内这方面的研究时间并不长，但专家学者一致认为，情境元素会对个性化推荐信息起到至关重要的影响。应中云[7]基于用户情境元素，构建起个性化资源推荐框架，尝试将其运用于论坛中，在获取用户情境元素的基础上设置用户情境框架、主題情境框架，在第一时间内成功地向学习者推荐信息。这引起许多研究者的注意，与之类似的研究成果相继出现。这充分表明，为了实现个性化的资源推荐，研究者付出不懈的努力，从现阶段的研究情况来看，倾向于结合情境元素进行资源推荐，先对学习者的不同情境元素进行分析，根据分析结果推送学习资源，与学习者的需求相吻合。
位置服务在校园中的应用 现代信息技术的迅猛发展使教育领域掀起巨大变革，智慧校园成为教育信息化的新潮流，对教育的发展起到积极引领的作用。智慧校园起源于校园网，通过物联网与互联网技术的融合，对校园各处室的环境进行监控与管理，以信息化的角度对教学资源及配套服务进行管理。智慧校园的核心内容为环境感知，需要得到视频和传感器的支持，随时敏锐地捕捉人与设备的最新信息，并能将信息进行汇总、反馈；学生的学习情境则成为最关键的内容，包括学习位置、学习活动等。所以，在移动学习、校园网建设过程中，位置服务起到重要作用。
3 基于学习位置的资源推荐应用过程
学习位置的获取 学习位置采集，一般是利用GPS或移动终端等传感设备，获取每个学生的行为信息并进行跟踪，充分把握不同学生的特征信息，如兴趣爱好、位置、知识基础等。位置信息又分两类：
1）静态信息，具有稳定性较强的特点，在某一周期内会保持不变，采集加工难度较低；
2）动态信息，会伴随学生的不同位置而发生改变，如乘坐公交车、火车等。
资源推荐流程 学习位置情境是推动学习资源精确推荐的核心。通过学生的学习位置来准确判断他们身处何种情境之中，依据不同的情境特征来把握学习需求。在进行资源推荐过程中，用户情境与学习需求的匹配程度成为最关键的一环。学习资源的个性化推荐框架将资源推荐流程进行划分，与各个模块的功能融会交织，分别为数据收集、数据筛选、合理推荐、反馈更新四个阶段，具体推荐流程如下：
第一步，数据收集，通过不同的渠道获取不同学习者的全面信息；
第二步，数据筛选，根据不同学习者的位置信息特征，进行识别与过滤处理，准确把握最贴近学习者需求的信息；
第三步，合理推荐，以最快速度将目标资源推送给学习者；
第四步，更新反馈，对学习者、学习资源两个维度的信息进行更新，一个学习资源的推送至此结束。
学习位置的资源推荐形式 通过学习位置的资源推荐服务，其核心内容就是准确找到与学习位置情境相贴近的学习资源，进而推荐相关信息资源。在资源推荐过程中，对学习者当前情境进行准确描述，把握用户对资源的需求情况，这一任务由情境模式承担，在经过识别处理后，为用户提供得宜的信息。表1直观地表明资源推荐的主要流程，获取并筛选学习位置情境成为最重要的前提，在此基础上对情境信息进行描述，并快速检索到相关信息，经过甄别与筛选后将资源荐列表发送给学习者。参考国内的几种基于情境信息的个性化推荐，设计出表1中的一些资源集合，根据学习位置情境下的学习位置特点，给学习者选择适合的学习资源，从而提高学习效率。
4 结论
通过基于学习位置的资源推荐方式，改变了教与学的方式，促进学生进行有意义学习、主动建构知识。本文研究的翻转课堂模式下的教学资源设计，大大提升了学生对学习资源的满意度，随着信息技术的发展和教学实践的深入，以及教学媒体的多元化、学生学习的多样化，给教学资源设计提出更高要求。通过资源推荐四大类情境信息，即学习者情境信息、学习资源情境信息、领域知识情境信息、学习位置情境信息。本文主要研究的是学习位置情境信息。在基于学习位置的情境信息方面，综合考虑学生所处的学习环境因素，以及学生在环境中场所、网络、设备等因素，通过对学习位置定位给学生进行资源推荐。这样一来，可以使学生无须面对海量信息，避免出现“迷航”现象，为提高学习效率做好铺垫。
参考文献
[1]袁静，焦玉英.基于情景信息的学习资源个性化推荐[J].情报理论与实践，2009（7）：116-119.
[2]洪亮，冉从敬，吴志强.移动环境下基于共同兴趣的情境感知信息推荐研究[J].情报理论与实践，2014（11）：124-128.
[3]周朴雄，陶梦莹.移动网络环境下情景敏感的个性化信息推荐系统研究[J].图书情报工作，2012（19）：80-84.
[4]余平，管珏琪，徐显龙，等.情境信息及其在智慧学习资源推荐中的应用研究[J].电化教育研究，2016（2）：54-61.
[5]Kim J， Lee D， Chung K Y. Item recommendation based
on context-aware model for personalized u-healthcare
service[J].Multimedia Tools and Applications，2014（2）：
855-872.
[6]Yau J Y K， Joy M. A Context-Aware Personalised M-
learning Application based on M-learning Preferences
[J].International Journal of Mobile Learning and Orga-
nisation，2011（1）：1-14.
[7]应中运.基于用户情境的论坛个性化推荐模型研究[D].重庆：西南大学，2014.
关键词 资源推荐；情境信息；学习位置情境；个性化学习；学习资源；智慧校园
中图分类号：G652 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2018）06-0044-03
Study of Resources Recommend based Learning Location Con-text//ZHAO Dawei， JING Yongjun
Abstract In the process of network learning， the use of recommended
services can effectively solve the problem of information overload and achieve the purpose of improving learning efficiency. Based on the study of the individual research framework， this paper mainly analyzes the learning position information in the situations of the recommended learning resources， and boldly envisages the use of the
location context information to construct the recommended frame-work of personalized learning resource. It is helpful to improve the
learning efficiency of the students by providing the appropriate lear-ning resources in term of the different learning location context.
Key words resource recommendation； situational information； lear-ning location context； personalized learning； learning resources； wis-
dom campus
1 问题的提出
21世纪被称为信息时代，人们获取信息不再受到时间与空间的限制，却遭遇信息超载的尴尬，学生在高度泛滥的信息面前无所适从，难以在短时间内获取有利信息。为了摆脱信息超载的困境，在此背景下，有人提出个性化信息推荐服务的概念，随即在多个领域得到应用，成为解决信息过载问题最有效的途径，因而受到教育界的广泛关注，成为最新的研究话题[1]。但从现阶段情况来看，个性化推荐系统存在诸多问题，究其原因，在于系统感知能力较差，无法准确把握用户个性化信息需求情况。怎样帮助学生在最短的时间内找到适合学习的资源，已成为目前个性化推荐应用中的主要问题。
鉴于此，以情境信息作为切入点，为学生提供个性化信息，是解决信息过载、学习效率不高等问题最有力的手段。个性化推荐技术，就是要依据用户的兴趣点和实际需求，将有价值的资源适时推送到用户面前[2]，具有较高的可行性。但在信息爆炸的环境中，学生的需求日益呈现出多元化的显著特征，具有较强的敏感性[3]，对信息提出更高、更具体的要求，仅从学生、推荐资源两个方面考虑问题具有局限性。基于情境信息的资源推荐，可以为用户提供高品质、精准化的信息服务，为用户的学习提供有力保障。同时能在最短时间内使用户获得需要的信息，满足他们在不同地理环境、不同时间段的学习需求，使他们适应新的学习环境。
2 资源推荐技术研究现状
学习资源推荐情境分析 移动环境下，学习者的学习情境具有明显的复杂性，怎样根据不同的情境向他们提供合适的资源，引起研究者的深思。眾所周知，学习者对资源的要求会伴随着学习情境的不同而产生变化，再加上不同学习者的个人知识储备、学习基础、知识背景、兴趣爱好等情况也不尽相同，即使在相同环境中，也会对学习资源提出不同的要求。对于同一个学习资源来说，如果被使用的时间、用户的身份、用户的认知结构、当前工作任务等因素产生变化，这个学习资源的价值也会发生改变，甚至会由一个价值极高的资源变成干扰资源。学习位置情境信息可以是学习资源推荐情境的一个子集，也可以在现有资源推荐情境的基础上进一步扩展其属性[4]，详情见图1。所以，在向用户推荐高质量信息时，要充分考虑用户的位置、资源描述、学习环境等因素。
学习资源推荐应用中的情境由四大因素构成，分别为学习者、学习资源、领域知识、学习位置情境。每一个情境都与学习者的个人情况息息相关，如学习者处于哪个阶段、喜欢的学习风格、需要理解的知识点、周围的学习环境等。四个情境中都涵盖了多个元素，即情境元素。本文中主要研究的是对于学习位置情境的资源推荐。
基于用户位置的推荐技术研究现状 基于情境的信息推荐研究在国外起步较早，已经卓见成效。研究者根据不同的情境为学习者提供高品质的个人推荐服务，并将此成果应用于不同的领域。如Kim[5]等人将其运用于健康服务领域，构建起情境感知模型，将个性化推荐与情境感知二者的优势发挥得淋漓尽致，先在系统内输入用户的基本资料，有针对性地提供服务。同时，许多教育界的专家学者也致力于成果转化，最有代表性的当属Yau[6]等人。他们充分考虑到学习环境中的地理位置、学习时间等元素，为用户推送恰当的资源，为移动环境中资源推荐提供了借鉴。 总体而言，基于情境信息的推荐引起西方发达国家的足够重视，使多个领域内切实存在的问题得到有效解决，给用户带来方便。在实践运用过程中，系统对用户需求的感知力不断提升，会依照不同的情境元素为用户推荐个性化信息。这足以说明，本课题的研究具有深远意义。
相较而言，国内这方面的研究时间并不长，但专家学者一致认为，情境元素会对个性化推荐信息起到至关重要的影响。应中云[7]基于用户情境元素，构建起个性化资源推荐框架，尝试将其运用于论坛中，在获取用户情境元素的基础上设置用户情境框架、主題情境框架，在第一时间内成功地向学习者推荐信息。这引起许多研究者的注意，与之类似的研究成果相继出现。这充分表明，为了实现个性化的资源推荐，研究者付出不懈的努力，从现阶段的研究情况来看，倾向于结合情境元素进行资源推荐，先对学习者的不同情境元素进行分析，根据分析结果推送学习资源，与学习者的需求相吻合。
位置服务在校园中的应用 现代信息技术的迅猛发展使教育领域掀起巨大变革，智慧校园成为教育信息化的新潮流，对教育的发展起到积极引领的作用。智慧校园起源于校园网，通过物联网与互联网技术的融合，对校园各处室的环境进行监控与管理，以信息化的角度对教学资源及配套服务进行管理。智慧校园的核心内容为环境感知，需要得到视频和传感器的支持，随时敏锐地捕捉人与设备的最新信息，并能将信息进行汇总、反馈；学生的学习情境则成为最关键的内容，包括学习位置、学习活动等。所以，在移动学习、校园网建设过程中，位置服务起到重要作用。
3 基于学习位置的资源推荐应用过程
学习位置的获取 学习位置采集，一般是利用GPS或移动终端等传感设备，获取每个学生的行为信息并进行跟踪，充分把握不同学生的特征信息，如兴趣爱好、位置、知识基础等。位置信息又分两类：
1）静态信息，具有稳定性较强的特点，在某一周期内会保持不变，采集加工难度较低；
2）动态信息，会伴随学生的不同位置而发生改变，如乘坐公交车、火车等。
资源推荐流程 学习位置情境是推动学习资源精确推荐的核心。通过学生的学习位置来准确判断他们身处何种情境之中，依据不同的情境特征来把握学习需求。在进行资源推荐过程中，用户情境与学习需求的匹配程度成为最关键的一环。学习资源的个性化推荐框架将资源推荐流程进行划分，与各个模块的功能融会交织，分别为数据收集、数据筛选、合理推荐、反馈更新四个阶段，具体推荐流程如下：
第一步，数据收集，通过不同的渠道获取不同学习者的全面信息；
第二步，数据筛选，根据不同学习者的位置信息特征，进行识别与过滤处理，准确把握最贴近学习者需求的信息；
第三步，合理推荐，以最快速度将目标资源推送给学习者；
第四步，更新反馈，对学习者、学习资源两个维度的信息进行更新，一个学习资源的推送至此结束。
学习位置的资源推荐形式 通过学习位置的资源推荐服务，其核心内容就是准确找到与学习位置情境相贴近的学习资源，进而推荐相关信息资源。在资源推荐过程中，对学习者当前情境进行准确描述，把握用户对资源的需求情况，这一任务由情境模式承担，在经过识别处理后，为用户提供得宜的信息。表1直观地表明资源推荐的主要流程，获取并筛选学习位置情境成为最重要的前提，在此基础上对情境信息进行描述，并快速检索到相关信息，经过甄别与筛选后将资源荐列表发送给学习者。参考国内的几种基于情境信息的个性化推荐，设计出表1中的一些资源集合，根据学习位置情境下的学习位置特点，给学习者选择适合的学习资源，从而提高学习效率。
4 结论
通过基于学习位置的资源推荐方式，改变了教与学的方式，促进学生进行有意义学习、主动建构知识。本文研究的翻转课堂模式下的教学资源设计，大大提升了学生对学习资源的满意度，随着信息技术的发展和教学实践的深入，以及教学媒体的多元化、学生学习的多样化，给教学资源设计提出更高要求。通过资源推荐四大类情境信息，即学习者情境信息、学习资源情境信息、领域知识情境信息、学习位置情境信息。本文主要研究的是学习位置情境信息。在基于学习位置的情境信息方面，综合考虑学生所处的学习环境因素，以及学生在环境中场所、网络、设备等因素，通过对学习位置定位给学生进行资源推荐。这样一来，可以使学生无须面对海量信息，避免出现“迷航”现象，为提高学习效率做好铺垫。
参考文献
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[7]应中运.基于用户情境的论坛个性化推荐模型研究[D].重庆：西南大学，2014.