四、教育领域：智能穿戴关注个性化学习生活

学习是一件伴人终身的事情。随着各方面的竞争压力越来越大,社会对人的知识、能力、素质等方面的要求也越来越高。作为人类获取知识、交流情感的主要方式,学习的效率、效果等普遍受到人们的重视。实际上,人们对学习的方法、工具、环境、主体、对象等的研究和改进也从未停止过。就目前而言,最受欢迎和提倡的学习方式当属个性化学习。

个性化学习是指通过对特定个体的全方位评价发现其在学习上的特点,找到学习过程中的问题,用量身定制的学习策略和方法,或克服困难,或扬长避短,充分发挥其天赋,提升学习的能力。美国著名教育家约翰·杜威在他的 《明日的学校》一书中着重描写了更加灵活、以学生为中心的学习方式。2006 年7 月,新西兰教育部部长史蒂夫·马哈雷在其以 《个性化学习：把学生置于教育的中心》为题的演讲中强调个性化学习的重要性,希望针对不同的学生采取不同的教学方法,发掘每一个学生的天资。^[14]

如今,个性化学习的需要为智能穿戴设备深入教育领域提供了广阔的市场前景。

一是对自我的了解和探索欲望激发了自我量化的迫切需求。个性化学习的重要前提是个体的差异性,正因为每个人都与众不同、独一无二,才会产生因人而异、因势利导的个性化学习方式。而要更好地发挥每个人的优势,提高学习效率,就需要对每个个体的具体状况有深入详细的分析和数据呈现,即自我量化。

自我量化的概念并不是最近才出现的,早在20世纪70年代,就有人提出通过使用传感器技术记录人的行为、生理和心理等信息来了解人的生理和心理状态,但由于当时的技术限制,相应的产品仍大多处于“纸上谈兵”的状态。^[15] 随着物联网、大数据、云计算、小型化电池等一系列技术的发展,阻碍感知和记录个体状态的壁垒已逐渐被打破,作为技术集大成者的智能穿戴产品面临着广阔的市场前景。

二是传统的学习辅助产品难以满足个性化学习的需要。传统的工具书、检索工具等学习辅助产品存在要么内容收录跟不上信息更新换代的速度,要么操作过于复杂造成较高的使用门槛等问题。在这种情况下,学习辅助产品反而加大了个体的学习难度,耗费了过多的精力和时间。降低使用难度、扩大内容广度、提高使用效率成了学习辅助产品的发展趋势。现在的智能可穿戴产品基于物联网、大数据、云计算等一系列技术,极大地扩展了信息量,降低了使用难度,提升了携带的便利性,正逐渐成为学习者的不二之选。

冠义科技打造的“腕语”智能手表(如图6-7所示)便是这样一款可穿戴的学习辅助工具。“腕语”智能手表的主推功能是“外语轻学习”。该设备将辞典装在手表上,内置翻译功能,包括14种语言的语音互译、详细的单词释义,采取语音输入的方式进行单词查询。除此之外,该手表还内置了诸如喜马拉雅之类的音频内容,可让学习者不携带任何工具资料书便能随时随地随心学习。在基础功能上,“腕语”智能手表与其他智能手表的功能大致无异,具备各种花式时间表盘、智能定位、心率监测、计步等功能。^[16]

图6-7 “腕语”智能手表^[17]

三是固定班级授课与发扬个性、多样化学习之间的冲突使得智能穿戴设备进一步与教育学习相融合。当前,我国绝大部分学校实行的依然是固定班级授课的教育模式,一名老师面对着十几名乃至几十名学生,形成了固定的班集体,并在固定的地方进行授课。这不仅使得老师无法很好地照顾到每一名学生的情况,也压抑了学生的个性,既不利于发掘学生的天赋,也不利于学生学习效率的提升和学习能力的强化。多样化的智能穿戴产品可以帮助学生实现远程听课、进行针对性复习、激发学习兴趣等,满足学生的各种学习需求,并有助于未来学习方法与模式的改变。

在2018年未来学校发展与创新研讨会上,华创互联科技公司将智能穿戴与教育相结合,畅谈了物联网、大数据、云服务等新技术支撑下的未来教育创新与改革方式。华创互联公司产品经理杨浩在演讲中谈及未来的教育和学习都是终身的。未来的教与学不再是固定的课堂上课模式,而是将可穿戴设备与慕课、直播等结合起来,借助于互联网共享平台,打造个性化学习方式,实现学校教学空间与网络学习空间的融合互通,从而最大限度地发挥优质教师、教育资源的作用,实现更加逼真、沉浸式的学习。同时,基于大数据的采集、分析与处理,未来教育与可穿戴设备的结合还可以使得教师在教育教学方面的决策变得更加具备科学性和有效性。^[18]

尽管当前市场上智能穿戴产品种类、厂商繁多,技术发展较快,但仍面临着一些问题和困境。主要体现在以下几个方面。

电池续航能力和产品功能之间的矛盾问题。当前智能穿戴产品均追求小巧易携带,导致电池容量较小、续航能力不强,电量消耗过快与高耗电功能陆续添加之间的矛盾越来越凸显。改进电池技术,研发体型更小巧而容量更大的电池,成为当前迫切需要解决的问题,这一问题在未来会成为影响甚至是决定产品体验的重要因素。

数据隐私的保护问题。智能穿戴学习产品会事无巨细地记录穿戴者的生理与心理数据,在为学习者提供学习资源和便利的同时,也让如何保护个人的隐私不被泄露的问题日益凸显。生产厂家如何进一步提升智能可穿戴学习产品的安全性以及自身的信誉度会成为消费者选购智能学习产品时考虑的重要因素。

丰富学习模式和方法的问题。虽然智能穿戴产品承载着个性化学习的发展趋势,但目前的智能穿戴产品的功能尚停留在记录、反馈数据,提供信息检索等方面,满足不了消费者对于个性化学习的需求。如何对学习行为进行建模、分析与预测,根据学习者的学识、能力和学习状态及时在教学内容、教学强度、教学方法方面做出针对性的调整,从而为每个学习者打造量身定做的学习规划,既提供完整的知识体系,也给予各种各样的达到学习目标的路径,发掘每个人身上的天赋,会成为未来智能穿戴产品研发的重要指向。

对自我量化数据的精准、有效性追求方面的问题。要使用有效、高质量的自我量化数据,首先要解决多源数据的整合问题,其次是发掘问题。如果不能有效地整合学习者个人相关的信息资源,就无法全面、精确地解读学习者,不能真正表征出个体的差异性,更不能实现真正意义上的个性化学习。如果不能发现学习者真实的个体化特征,就不能顺利实现个性化学习。而目前已经研发或者正在研发的智能穿戴学习产品在这方面的功能仍然不够。对于这方面功能的开发仍然是未来可穿戴产品融入学习教育值得关注的问题。

总之,智能穿戴产品有助于个性化学习的实现。在未来,智能穿戴产品的体型更小巧而电池容量更大,强大的数据隐私保护和新的学习模式将极大地推动个性化学习的发展。