开放教育学习者自主学习能力提升路径研究

1 引言

随着信息技术的飞速发展，开放教育打破时空限制，为社会成员提供了多样化的学习机会，在构建终身教育体系中发挥着关键作用，但在学习资源精准推送、学习者数字技能培养、学习支持服务响应等方面仍存在短板。因此，深入探索数智化学习支持服务与自主学习能力提升的融合路径，对推动开放教育提质增效，具有重要的理论价值。

2 数智化学习支持服务视角下开放教育学习者自主学习能力提升的挑战

2.1 个性化学习资源匹配不足

第一，学习资源分类体系缺乏精准性，现有开放教育平台多依据学科、课程类型进行基础分类，未充分考虑学习者知识储备、认知水平、学习风格等个性化特征，导致同一课程资源面向不同基础学员时，出现内容过深或过浅的情况。第二，资源推荐算法单一化，部分平台仅依赖学习者历史浏览记录进行推荐，忽视学习目标、职业需求等动态因素，形成信息茧房，难以满足多样化学习诉求。第三，缺乏动态化资源更新机制，课程内容与教学案例未能及时结合行业发展、技术迭代进行更新，新入学学员与进阶学习者被迫使用同质化资源，无法实现分层递进学习。第四，资源形式适配度低，未针对不同终端设备（如手机、平板、电脑）优化呈现方式，也未兼顾视障、听障等特殊群体需求，导致部分学习者难以获取适配的学习资源。

2.2 数字平台使用技能参差不齐

第一，学习者初始数字技能存在显著差异，开放教育学员涵盖不同年龄、职业群体，老年学员对智能设备操作生疏，部分偏远地区学员缺乏基础网络使用经验，难以独立完成课程注册、视频播放等基础操作。第二，平台功能引导机制缺失，新上线的学习平台或更新后的功能模块未提供详细操作指南，仅以弹窗提示或简短说明告知学习者，导致学员错过关键功能，无法充分利用平台资源[1]。第三，缺乏分层式技能培训体系，现有数字技能培训多采用统一标准与内容，未针对初学者、进阶者设计差异化课程，既无法满足零基础学员的入门需求，也难以提升高阶学员的技术应用能力。第四，实践操作场景不足，技能培训以理论讲解为主，缺少模拟操作、项目实践等环节，学习者难以将所学技能转化为实际平台操作能力。第五，技术问题响应滞后，学习者在使用平台过程中遇到视频卡顿、登录异常等技术故障时，缺乏即时反馈渠道，客服响应周期长，影响学习连续性与积极性。

2.3 学习支持服务覆盖面不均衡

第一，区域间服务资源分配差异显著，发达地区依托优质教育资源与充足财政投入，可提供丰富的线上直播辅导、线下学习中心等支持服务，而偏远地区因基础设施薄弱、师资匮乏，仅能维持基础课程资源供给，缺乏实时答疑、学习进度跟踪等深度服务。第二，跨机构学习服务协同困难。在开放教育体系中，学员常常需要在不同教育机构、学习平台间切换获取资源与服务 。但目前各机构平台间缺乏有效协同机制，学分互认体系不完善，学习成果难以在不同机构间无缝衔接。比如学员在某开放大学完成部分课程学习后，转学至另一机构，过往学习记录与学分认定流程繁琐，甚至不被认可，阻碍学员持续学习进程。第三，特殊群体服务保障缺失，针对残障学员、高龄学员等特殊群体，未开发适配的辅助学习工具与专属服务通道，手语翻译、大字幕模式等无障碍服务尚未普及，限制特殊群体参与学习。第四，新兴学习场景支持滞后。随着元宇宙、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新兴技术在教育领域的探索应用，新的学习场景不断涌现 。但开放教育在这些新兴学习场景的支持服务上明显滞后，缺乏适配的课程资源、技术指导与学习环境搭建。例如，部分院校虽引入 VR 设备用于实践课程教学，但缺乏配套的教学引导、设备维护服务，学员面对设备不知如何有效利用开展学习。

3 数智化学习支持服务视角下开放教育学习者自主学习能力提升的路径

3.1 提升智能推荐与资源适配能力

第一，构建多维学习资源分类体系，结合认知科学理论与教育心理学研究成果，依据学习者知识储备、认知风格、职业目标等要素，建立涵盖基础、进阶、高阶的三级内容框架，同步细化课程难度、学习时长、适用人群等标签体系，实现资源的精细化分类管理。第二，优化智能推荐算法模型，融合协同过滤、基于内容的推荐和深度学习技术，不仅分析学习者历史学习行为，还纳入学习目标调整、职业发展规划等动态数据，通过多维度数据交叉分析，生成个性化资源推荐列表，并根据实时学习反馈动态调整推荐策略[2]。第三，建立资源动态更新机制，组建由行业专家、学科教师和技术人员构成的资源维护团队，定期跟踪行业前沿动态与技术发展趋势，按季度对课程内容、教学案例进行更新，确保资源始终贴合时代需求。第四，推进资源形式适性化改造，运用响应式设计技术，针对不同终端设备优化资源呈现方式，开发图文、音频、视频等多模态学习资源；同时引入无障碍技术，为特殊群体提供语音播报、屏幕阅读器适配等专属功能。

3.2 提供数字素养提升培训方案

第一，开展分层式数字技能测评，开发覆盖基础操作、软件应用、信息处理等维度的在线测评工具，根据学员测评结果划分初级、中级、高级三个技能等级，为后续培训提供精准依据。第二，设计差异化培训课程体系，针对初级学员开设智能设备基础操作、学习平台入门指南等课程；为中级学员设置数据分析、在线协作工具使用等进阶内容；面向高级学员开发人工智能应用、编程基础等前沿课程，满足不同层次学员需求。第三，创新培训教学模式，采用“理论讲解+模拟实操+项目实践”三位一体教学法，搭建虚拟学习环境，让学员在模拟场景中练习平台操作，通过完成课程设计、小组协作等项目任务，强化技能应用能力。第四，建立实时技术支持通道，在学习平台设置智能客服，运用自然语言处理技术实时解答常见问题；同时开通专家在线答疑窗口，安排技术教师定时在线，解决学员复杂技术难题。第五，实施技能提升跟踪管理，通过学习平台记录学员培训进度与实操成绩，生成个性化技能成长图谱，智能推送薄弱环节强化课程，并定期进行技能复测，动态调整培训方案。

3.3 强化学习支持服务体系建设

第一，构建覆盖全域的服务网络，依托5G 网络与云计算技术，在偏远地区部署边缘计算节点，保障学习平台低延迟、高稳定性运行；同步增设线上虚拟学习中心，提供 7³24 小时实时答疑、课程辅导等服务，弥补地域资源差异。第二，促进跨机构学习服务协同。由教育主管部门牵头，制定统一的学分互认标准与学习成果转换规范，明确不同机构间课程学分的换算方式与学习成果认定流程。开发跨机构通用的学习档案系统，学员在各机构的学习记录、成绩、证书等信息实时同步更新，转学或跨机构学习时，新机构可便捷获取学员过往学习情况，快速完成学分与成果认定。鼓励机构间开展课程共建与资源共享合作，共同开发跨机构选修课程，整合优质资源，丰富学员学习选择，增强学习服务的连贯性与协同性[3]。第三，打造特殊群体专属服务矩阵，开发无障碍学习平台，集成语音交互、盲文转译等功能；为高龄学员设立“学习伙伴”制度，安排志愿者进行一对一设备操作指导；针对残障学员组建跨学科支持团队，提供定制化学习方案。第四，强化新兴学习场景支持。开放教育院校与科技企业深度合作，共同开发适配元宇宙、VR、AR 等新兴技术的课程资源，如打造沉浸式虚拟实训课程、互动式 AR 知识讲解模块等。建立新兴技术学习服务团队，为学员提供设备使用培训、技术问题解答等支持；定期开展新兴学习场景体验活动，帮助学员熟悉新环境，提升学习兴趣与参与度。设立新兴学习场景研究专项基金，鼓励教师开展相关教学实践研究，探索有效的教学方法与模式，不断完善新兴学习场景下的支持服务体系。

本研究聚焦数智化学习支持服务视角，系统剖析开放教育学习者自主学习能力提升面临的挑战，并提出系列针对性提升路径，对推动教育公平与终身学习体系建设，具有重要现实意义。

参考文献：

[1]潘苇.开放教育基于自主学习能力培养的教学模式探究[J].教育现代化，2019，6（76）：40-41.

[2]张震.提高远程开放教育学生自主学习能力的对策与建议[J].智库时代，2018，（43）：210+216.

[3]周灵.开放教育中学生自主学习能力的培养[J].现代职业教育，2017，（16）：157.