論文｜基於雲計算的智慧學習環境探究
摘要：針對智慧學習環境建設的需求，文章首先解讀了雲計算和智慧學習環境的內涵，在此基礎上設計了基於 雲計算的智慧學習環境模型；隨後設計了基於雲計算的智慧學習環境架構，最後構建了基於雲計算的智慧學習環境建設機制，以分別為建設基於雲計算的智慧學習環境提供理論支持和技術支撐。基於雲計算的智慧學習環 境是信息時代智慧學習環境發展的新樣態，對開展雲計算和智慧學習環境的相關研究具有重要意義。
作者：楊 瀾1，2 曾海軍1 高步雲1
（1．北京師範大學 互聯網教育智能技術及應用國家工程實驗室，北京 100875； 2．北京師範大學 教育學部教育技術學院，北京100875）
基於雲計算的智慧學習環境（Smart Learning Environment based on Cloud Computing， SLECC）是信息時代智慧學習環境發展的新樣態。隨著信息技術的迅速發展和教育服務模式的 創新升級，雲計算已成為智慧教育發展的重要引擎。2016 年 6 月，教育部出台《教育信息化「十 三五」規劃》，提出要積極利用雲計算、大數據等新技術，創新管理平台的建設和應用模式[1]。 2017 年 3 月，工業和信息化部印發《雲計算髮展三年行動計劃（2017-2019 年）》，指出雲計算 是信息化發展的重大變革和必然趨勢，能為大數據、物聯網、人工智慧等新興領域的發展提供 基礎支撐[2]。而智慧學習環境是教育信息化發展進程中數字學習環境的高端形態，通過物理環境 與虛擬環境的融合來滿足學習者正式學習和非正式學習的需求，真正為學習者提供全方位、多 角度、自適應和個性化的學習支持與服務。
一 內涵解讀
1、雲計算
關於雲計算的界定主要從資源獲取、技術支持和獲取途徑等方面展開，如美國國家標準與技術研究院認為，雲計算是一種模式，能夠實現隨時隨地、快捷便利、隨需應變地從可配置計 算資源共享池獲取所需資源（如網路、伺服器、存儲、應用及服務等），這些資源能夠快速供應 並釋放，使管理工作量及與服務供應商的交互降到最低限度[3]；Youseff 等[4]指出，雲計算是面 向服務的架構、分散式計算、網格計算和虛擬化等多種技術融合的產物；IBM 提出，雲計算是 一種通過網路按需提供計算資源（從應用到數據中心都屬於計算資源）和按使用付費的基礎架 構[5]。綜上可知，雲計算擁有快速、彈性地提供資源的能力，能以最少的管理工作量或通過與服 務供應商的交互來快速部署和釋放資源。在雲計算背景下，雲和端都具有傳統模式所不可比擬 的優勢，但在使用進程中用戶的安全和隱私等問題也不容忽視。
2、智慧學習環境
對於智慧學習環境的內涵，學者紛紛提出了自己的不同理解。如吳洪艷[6]從技術角度對智慧學習環境進行了解讀，認為智慧學習環境的建設需要雲計算、分析技術、網路技術等信息技術 的支持，來最終實現學習者特徵的動態識別、資源及路徑的適應性推薦、過程數據的動態分析和學習成果的綜合評價，強調智慧學習環境建設的靈活性和互動性；黃榮懷等[7]從功能角度對智 慧學習環境進行了解讀，提出智慧學習環境可以實現學習情景感知、學習者特徵識別、學習資 源與便利互動工具的提供、學習過程的自動記錄和學習成果評測，強調最終目標是促進學習者 的有效學習，並認為學習方式是智慧學習環境的六大組成部分之一。
二 基於雲計算的智慧學習環境模型
基於對雲計算和智慧學習環境的內涵解讀，本研究設計了基於雲計算的智慧學習環境模型， 如圖 1 所示。
圖 1 基於雲計算的智慧學習環境模型
在基於雲計算的智慧學習環境模型中，智慧學習環境能夠實現物理環境與虛擬環境的融合， 促進學校、家庭與社會的無縫銜接，支持學習者的正式學習與非正式學習，並提供自適應與個 性化的學習支持及服務；虛擬現實、增強現實與全息投影等技術促進了物理環境的延展和虛擬 環境的沉浸，有利於智慧學習環境的建設；人工智慧技術的興起，使學習環境朝著更加個性化、 適應性、服務於終身學習的智能普適學習環境方向發展[8]；物聯網被大量應用於智慧學習環境（如 智慧教室等）的建設中，能夠實現人人互聯、人物互聯和物物互聯；大數據、學習分析與情感 計算能夠收集、分析、存儲、管理教學過程中產生的大量數據，並提供教學診斷和反饋結果， 幫助教師實現高質量的教學；機器人則可以實現「寓教於樂」的教育理念，促進學生與教師的 情感交流。
智慧教育依託智慧學習環境，旨在培養學習者的終身學習能力和創新創造能力。而在信息 技術高速發展的進程中，學習環境不斷發生變化，終身學習理念也隨之逐漸深入人心。在此背 景下，非正式學習逐漸得到重視和關注。基於雲計算的智慧學習環境在多種新興技術的支撐下， 能更好地支持場館學習、STEAM 教育、深度學習等非正式學習方式，並促進教學交互：場館學 習最初被稱為「博物館學習」，現指在博物館、科技館、圖書館等一系列非正式學習場景中發生 的學習；STEAM 教育架起了正式學習與非正式學習的「橋樑」，作為學習方式之一的 STEAM 教育正呼喚學習空間的變革，並致力於創新創造能力的培養；智慧學習環境中教學交互的根本 指向是引發深度學習的發生，而深度學習歷來被認為是學習結果的高級表現形式，其從認知層 面區別於淺層學習，是一種主動的、批判性的學習方式，並最終實現有意義學習[9]。
基於雲計算的智慧學習環境不僅可以提供給用戶便捷、按需的網路訪問和資源共享路徑， 還能在一定程度上滿足用戶個性化、智能化的學習需求——需指出的是，這裡的「用戶」並不 限於學生和教師。基於雲計算的智慧學習環境模型的提出，在一定程度上回應了社會信息化對 學習環境變革的訴求。此外，為了給基於雲計算的智慧學習環境建設提供理論支持與技術支撐， 本研究設計了基於雲計算的智慧學習環境架構、構建了基於雲計算的智慧學習環境建設機制。
三 基於雲計算的智慧學習環境架構設計
針對智慧學習環境建設的需要，本研究設計了包含基礎層、數據層、雲層、服務層和場域 層的基於雲計算的智慧學習環境架構，如圖 2 所示。
圖 2 基於雲計算的智慧學習環境架構
1 基礎層：基於雲計算的智慧學習環境的「基石」 基礎層包括教學過程中涉及的所有設施，它是基於雲計算的智慧學習環境的「基石」。其中，雲伺服器既是雲計算的重要組件，也是基於雲計算的智慧學習環境的必要設施。雲伺服器實現 了計算、存儲、在線備份、託管和帶寬等功能，是提供綜合業務的服務平台。攝像機、智能電 子白板、智能投影機、智能桌椅、音頻增強設備、中央控制系統等硬體設施和手提電腦、平板、 手機等移動設備，為教學活動的有效開展提供了平台支持和技術支撐。智創空間由 3D 印表機、3D 掃描儀和教育機器人等基本的創客構件組成，結合相關學習資源（如數字教材等），以跨平 台、跨屏幕等形式開展創客教育和 STEAM 教育[10]。基礎層較好地實現了雲和端的交互，提高 了師生互動的頻率，豐富了資源的獲取與呈現方式。
2 數據層：基於雲計算的智慧學習環境的「發動機」 數據層包含教學過程中產生的所有數據，是基於雲計算的智慧學習環境的「發動機」。大量的學生行為數據形成數據流，學生資料庫和學生行為數據以數據流的形式每時每刻都在進行 著傳輸、交換與釋放；學生和教師之間的交互產生過程數據——學生資料庫、學生行為數據與 過程數據構成了一個左循環。數據層的架構是高度對稱的，因此教師方數據傳輸、交換與釋放 的流程與學生方相同，並且教師資料庫、教師行為數據與過程數據構成了一個右循環。此外， 學生行為數據、教師行為數據與過程數據還構成了一個中循環。左、中、右三個循環通過數據 層本身的存儲、再生和診斷等功能，以數據流的形式，不間斷地為基於雲計算的智慧學習環境 提供全面的數據服務。
3 雲層：基於雲計算的智慧學習環境的「中樞系統」 雲層由資源雲、數據云和服務雲三部分組成，是基於雲計算的智慧學習環境的「中樞系統」。資源雲是校內資源和校外資源的集合，其中資源的內容、形式和種類不受限制。數據云 能夠支持數據的存儲、上傳、下載、交換和更新等。經由數據云，資源雲和服務雲可以進行信 息的交流與對話。雲層在整個架構設計中承擔著「承上啟下」的角色——服務雲承接服務層， 為教學過程提供精準服務和個性化推薦，而資源雲的資源被編碼成數據流向數據層。
4 服務層：基於雲計算的智慧學習環境的「主體」 服務層能夠滿足教師方備課、授課的基礎需求，同時能實現教學過程中學生方的協作與學習，是基於雲計算的智慧學習環境的「主體」。服務層的各個功能不分主次與先後，針對用戶 的需求被靈活取用。其中，服務層的反饋、管理功能可以有效調整並監控教學活動，個性化推 薦則豐富了教學方式。
5 場域層：基於雲計算的智慧學習環境與外界聯繫的「通道」 場域是物理學中「場」的概念引申到社會學而形成的術語，強調人與環境的作用[11]。場域層包括公共場所、家庭、學校、社區、工作場所等五大場域和教室、學區、場館、農村等四大 拓展場域[12]，是基於雲計算的智慧學習環境與外界聯繫的「通道」。場域層的設計理念符合 5A（Anyone、Anytime、Anywhere、Anydevice、Anyform）學習原則[13]，重點強調多樣的設備選擇和信息獲取方式。人工智慧（Artificial Intelligence，AI）、虛擬現實（Virtual Reality，VR）等 技術的發展，豐富了場域的內涵和維度。
四 基於雲計算的智慧學習環境建設機制
基於雲計算的智慧學習環境建設機制包含 3 層：基礎設施層、中間件層和雲門戶層，涉及基於雲計算的智慧學習環境建設機制所需的技術支撐，具體如圖 3 所示。
1 基礎設施層
本研究基於雲計算管理平台 OpenStack、分散式系統基礎架構 Hadoop 和虛擬化技術 Xen， 設計了基於雲計算的智慧學習環境的基礎設施層。其中，雲計算管理平台 OpenStack 由控制節 點、計算節點、網路節點、存儲節點四大部分組成[14]，而部署雲計算管理平台 OpenStack 四大節點的各組件包括鏡像服務管理組件 Glance、管理授權組件 Keystone、控制組件 Horizon，計算 組件 Nova，網路組件 Neutron，對象存儲組件 Swift 和塊存儲組件 Cinder。分散式系統基礎架構 Hadoop 包括分散式文件系統 HDFS、編程模型 MapReduce 和分散式存儲系統 Hbase。虛擬化技 術 Xen 被用來搭建高性能的虛擬化平台。在基礎設施層中，閑置資源被高效、便捷地上傳到「雲」 上，完成了整合應用與動態擴容。
圖 3 基於雲計算的智慧學習環境建設機制
2 中間件層
中間件層是連接基礎設施層和雲門戶層的「橋樑」，使基礎設施層和門戶層更易維護和擴展。中間件是一種計算機軟體，可以為操作系統無法直接使用的軟體應用提供服務，被比喻為「軟 件膠水」[15]。中間件由服務節點和資源節點組成——服務節點可以是安裝了 Linux 系統的服務 器，也可以是 PC；資源節點是具體完成操作任務的節點，可以採用 PC 機來搭建。中間件主要 採用 Shell、FTP、Web Service 等通信技術，在通信組件、遠程文件組件和資料庫組件的支持下， 利用 OpenStack 工具集和 MySQL 資料庫等工具完成對服務節點和資源節點的配置與部署，同時 在每個節點部署 Hadoop 來實現資源的創建、分析、下載、管理和存儲等。中間件層是對基礎設 施層功能的封裝，並向雲門戶層提供服務，實現用戶通過雲門戶層對中間件層資源的操作，同 時將雲門戶層的服務請求傳達至基礎設施層。
3 雲門戶層
雲門戶層建立在中間件層的基礎上，其建設需要滿足雲用戶和雲管理員的需求，同時也要滿足雲服務供應商的需求[16]。雲門戶層採用基於模型層（Model）、視圖層（View）和控制層（Controller）三個組件的 MVC 開發模式。雲門戶層利用 J2EE 架構和 Spring 框架搭建 Web 平 台，同時結合 Servlet 程序為雲用戶和雲管理員的操作提供便捷的介面。雲管理員可以對雲用戶 的身份和行為進行認證和管理[17]，以應對基於雲計算的智慧學習環境出現不穩定的情況。最終， 雲門戶層向雲用戶提供的是一個不用承擔雲服務供應商鎖定風險的、靈活的雲平台。
五 結語
本研究首先通過解讀雲計算和智慧學習環境的內涵，設計了基於雲計算的智慧學習環境模 型。隨後，本研究提出了包含基礎層、數據層、雲層、服務層和場域層的基於雲計算的智慧學 習環境架構設計，以便為建設基於雲計算的智慧學習環境提供理論支持。最後，本研究構建了 包含基礎設施層、中間件層和雲門戶層的基於雲計算的智慧學習環境建設機制，以便為建設基 於雲計算的智慧學習環境提供技術支撐。
值得一提的是，雲計算的安全問題不僅包含傳統信息管理系統存在的安全漏洞，也包含雲 計算運營和管理過程中產生的一系列安全隱患[18]。雲計算的運營安全和管理安全會直接影響基 於雲計算的智慧學習環境建設的安全性和穩定性。因此，各高校在建設基於雲計算的智慧學習 環境時應做好運營安全和管理安全的相關工作：一方面，應足夠重視建設過程中的雲計算安全 標準、安全技術和安全管理等問題[19]；另一方面，從源頭抓起，加強基於雲計算的智慧學習環 境建設過程中每一環節的數據安全監管，保護師生隱私。[20]
參考文獻
[1]教育部.教育信息化「十三五」規劃[OL].
<http://www.moe.edu.cn/srcsite/A16/s3342/201606/t20160622_269367.html> [2]信息化和軟體服務業司.工業和信息化部關於印發《雲計算髮展三年行動計劃(2017-2019 年)》的通知[OL].
<http://www.miit.gov.cn/n1146290/n4388791/c5570594/content.html>
[3]NIST. The NIST definition of cloud computing[OL]. <https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-145/final> [4]Youseff L, Butrico M, Silva D D. Toward a unified ontology of cloud computing[J]. Grid Computing Environments Workshop, 2008,(24):1-10.
[5]IBM. What is cloud computing?[OL].
<https://www.ibm.com/cloud-computing/learn-more/what-is-cloud-computing/> [6]吳洪艷.智慧學習視角下個性化在線學習系統設計與應用[J].中國電化教育,2015,(6):127-131.
[7] 黃榮懷, 楊俊鋒, 胡永斌. 從數字學習環境到智慧學習環境—— 學習環境的變革與趨勢[J]. 開放教育研 究,2012,(1):75-84.
[8]塔衛剛.學習科學視野下學習環境設計研究[J].現代教育技術,2018,(6):5-10. [9]張浩,吳秀娟.深度學習的內涵及認知理論基礎探析[J].中國電化教育,2012,(10):7-11、21. [10]王同聚.基於「創客空間」的創客教育推進策略與實踐——以「智創空間」開展中小學創客教育為例[J].中國電化 教育,2016,(6):65-70、85.
[11]庄榕霞,方海光,張穎,等.城市典型場域學習環境的發展特徵分析[J].電化教育研究,2017,(2):82-90. [12]黃榮懷,劉德建,樊磊,等.2016 中國智慧學習環境白皮書[R].北京:北京師範大學智慧學習研究院,2017:8. [13]郁曉華,張瑩淵,黃沁,等.基於 Cloud Card 的個人學習空間雲架構[J].中國電化教育,2016,(7):11-21. [14]高貴升.基於 OpenStack 的計算雲的研究與實現[D].成都:成都理工大學,2012:19. [15]吳泉源.網路計算中間件[J].軟體學報,2013,(1):67-76. [16]徐岳.面向智能手機終端的雲門戶系統研究與實現[D].成都:電子科技大學,2014:1.
[17]郭剛.基於雲計算的信息門戶平台系統[D].成都:電子科技大學,2013:25. [18]林闖,蘇文博,孟坤,等.雲計算安全:架構、機制與模型評價[J].計算機學報,2013,(9):1765-1784. [19]王琨,趙群,樊石,等.教育雲計算安全管理系統解決方案探索[J].自動化技術與應用,2016,(3):20-22、41. [20]楊現民,趙鑫碩,劉雅馨,等.網路學習空間的發展:內涵、階段與建議[J].中國電化教育,2016,(4):30-36.
Research on the Smart Learning Environment based on Cloud Computing
YANG Lan1,2 ZENG Hai-jun1 GAO Bu-yun1
(1. National Engineering Laboratory for Cyberlearning and Intelligent
Technology, Beijing Normal University, Beijing, China 100875
Abstract:Aiming at the needs of smart learning environment construction, this paper interpreted firstly the connotation of cloud computing and smart learning environment. Meanwhile, the model of smart learning environment based on cloud computing (SLECC) was constructed. Then, the architecture of SLECC was designed, and further the construction mechanism of SLECC was built, excepting to provid theoretical and technical support for the construction of SLECC, respectively. The SLECC was a new form of intelligent learning environment development in the information age, and was of great significance to carry out related research on cloud computing and smart learning environment.
Keywords:cloud computing; smart learning environment; architecture design; construction mechanism
基金項目：本文為北京師範大學教育學部學生科研基金資助項目「基於雲計算的智慧學習環境設計與應用研 究」（項目編號：1712106）的階段性研究成果。
作者簡介：楊瀾，在讀碩士，研究方向為教育技術基本理論、智慧學習環境、雲計算和大數據等，郵箱為 younglan@mail.bnu.edu.cn。
