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摘要：本研究利用软件对国内外智慧教室领域的1386篇中文论文和739篇英文论文进行关键词分析。结果表明，智慧/智慧教室、智慧/智能学习环境、智慧学习/教育、数字化学习、翻转课堂、大数据、电子书包是近年来研究的热点；智慧教室的研究热点经历了从硬件设备到学习方法再到认知过程的三个阶段。基于以上结果，本研究认为，我国智慧教室建设应加强顶层设计，注重学习数据采集与分析技术、学习方法的创新设计。
关键词：智慧课堂；未来的学校；数字校园
一、研究背景
大量研究表明学习环境与学生技能获取之间存在很强的相关性，因此在21世纪技能彩虹桥中，学习环境被认为是关键的支撑系统。如今，技术已完全融入学习环境，研究表明，技术增强的学习环境对学生的学习具有重大而积极的影响，独立于其他因素（课程材料、作业、时间表和考试）。 [1]这种学习环境更容易激发学生的学习动机[2]，有利于学生获取知识[3][4]，有助于取得更好的学业成绩[5]，特别是有利于提高技能的各个方面[6][7]。鉴于此，利用现代技术建设新的学校或教室已成为创新学校教育系统的趋势，如北京师范大学未来课堂体验中心、华中师范大学混合现实智慧教室、龙跃等。北京十一校实验中学、北京中关村第三小学、成都七中都从不同角度探索了未来学校课堂的发展方向和路径。
随着智慧教室的探索，一些问题和疑惑也随之出现。例如，与现有的数字教室相比，智慧教室的核心特点是什么？智慧教室应如何推动相关技术的教育应用？我国现有的智慧教室虽然特色鲜明，但建设规模较小，应用不够丰富，不足以为上述问题提供系统的解决方案。因此，本研究试图从现有智慧教室研究中寻找规律性发现，为当前我国智慧教室建设提供参考和指导。
研究采用“智慧/智慧/未来课堂”、“科技强化/丰富课堂”、“智慧/智慧学习环境”、“智慧/智慧学习空间”、“智慧//”“/丰富”、“智慧/ ”和“智能/空间”。采用“”等关键词收集2000年至2018年与未来学校相关的中英文论文，并进行分析。中文论文来自CNKI期刊数据库，英文论文来自Web of core数据库。经过检索和筛选，最终获得中文论文1386篇，英文论文739篇。研究的重点是分析论文的关键词。主要结果如下。
2.国内外智慧教室研究与分析
(一)国内外研究概况
检索智慧教室中英文论文发表情况得知，2000年至2018年间，国际上平均每年发表智慧教室论文50篇，没有明显波动；国内对未来学校的研究经历了重大变化，可分为三个阶段。 2000年至2009年，发表文章数量较低。 2010年至2014年，发表文章数量开始增加。从2015年到2015年，发表的文章数量开始增加。年初以来发表文章数量大幅增加，表明智慧教室、智慧校园受到广泛关注。
中，通过计算关键词的中心度和共现频率，代表一段时间内研究者一直关注的问题，即研究热点。如果中心性超过0.1，则表明该研究具有较强的影响力。关键词的共现频率越高，中心性越高，意味着该关键词在该领域越重要。研究将时间片设置为1年，每个时间片以引文分析中排名前50的论文为代表，并绘制了2000年至2018年的关键词共现图。研究选取了前10个关键词，及其频率中心性如表1所示。如表1所示，智慧/智慧教室、智慧/智慧学习环境、智慧学习/教育等是国内外共同的研究热点。国际上。国内关注度较高的是智慧校园、翻转课堂、大数据、电子书包等，国际上关注较多的是环境感知、数字化学习等。
突发术语用来表示一个时期内研究关注的主要问题和研究主题，从中可以看到该领域研究热点的转变。本研究筛选出爆率较高的关键词，如表2所示。
2011年之前，国内研究主要集中在多元智能和智慧教室理论方面，研究相对单一。从英文论文来看，同期国际研究热点有不少变化，但其共同点是侧重于计算机技术在教育环境中的应用场景探索，如传感器网络、智能传感、普适计算等。 、移动机器人等
2013-2018年期间，国内研究多元化趋势较为明显，从关键词来看，电子书包、翻转课堂、个性化学习等智慧课堂应用模式的探索十分明显。国际研究也有类似的趋势，学习分析被视为近年来国内外的研究热点。
1.智慧学习环境与环境感知
分析显示，虽然中英文论文中存在“智慧学习环境”、“智慧教室”、“智慧校园”、“智慧空间”等不同关键词，但其含义基本相同，都是关于未来学习发生的地方。定义和描述，本研究认为智能学习环境是最普遍的。
黄荣怀等.将智慧学习环境定义为数字化学习环境的高端形式。具有感知学习情境、识别学习者特征、提供合适的学习资源和便捷的交互工具、自动记录学习过程、评估学习结果等功能，能够促进学习者轻松、投入、有效地学习。 [8]金舒克()等人也将态势感知视为智能学习环境的重要特征。 [9]
智慧学习环境的具体表现形式是智慧校园或智慧教室。严健等人结合物联网技术提出了可操作的智慧教室系统架构设计，主要包括感知层（如温湿度传感器、PM2.5传感器、亮度传感器等）、传输层和应用层（如服务器、一卡通、智能终端等）。 [10]该系统架构与现有数字教室相比最大的特点是环境感知功能。通过对比研究中的新兴词汇分析发现，2006年至2011年，“传感器网络”、“智能传感”、“普适计算”等与环境感知密切相关的技术也是国际相关研究的热点话题。
结合上述分析结果，本研究认为利用物联网技术设计具有环境感知的学习环境是智慧教室的重要特征和趋势之一。
2、智慧教育（学习）和电子书包
“智慧教育”、“智慧学习”是对未来学校教学形态的概括，而“未来课堂”、“翻转课堂”、“个性化学习”则体现了未来教学形态的具体实施方式和方法。价值导向，以“电子书包”为代表的各类智能终端是智慧教室配备的重要学习工具。
从目前的研究可以看出，电子书包具有便携性、交互性、无线接入互联网等技术特点，使其能够支持各种教学活动的开展。郑晓丹等人对利用手机、平板电脑、电子书包等各类智能终端开展翻转课堂的策略进行了研究。 [11]利用移动互联网和各类智能终端，将课前的微课学习与测试、课中的问答与解题、课后的复习拓展等多种学习活动有机地结合起来。借助智能终端，可以部分替代教师传授知识的角色，重新调整传统课堂中知识获取、知识应用、学习评价等重要学习环节的顺序和组合，实现定量化。学习评估和资源准确推荐。为贯彻和落实以学生为中心的教学理念提供了技术基础。电子书包的环境传感技术还可以轻松支持合作性和探索性学习活动。例如，可以根据学生的位置信息推荐合作学习伙伴；可根据采集样品的温湿度信息进行科学探究活动； ETC。
3. 大数据与学习分析
“大数据”和“学习分析”是近年来的研究热点。分析结果显示，近五年来，国内外研究都将“学习分析”作为智慧课堂研究领域的重要课题。如上所述，教育的对象是具有鲜明特征的个体。过去受到师资水平和教育技术的限制。学生性格的发现主要依靠教师的观察和经验，缺乏客观性和科学性。同时，由于班级教学的组织形式，因材施教的教育目标只能停留在理念层面，无法落到实处。
终端技术与学习过程的结合，可以捕获并记录学习过程中的大量数据，从而生成教育大数据。通过学习分析技术对数据的挖掘和解读，可以准确表征学生的特征，从而预测个体的学习表现并提供相应的学习干预。从而在智慧教室中实现因材施教的个性化学习。
（三）智慧教育研究发展路径分析
本文在分析国内外智慧课堂研究热点问题的基础上，认为学术界智慧教室的建设与应用经历了三个紧密联系、相互支撑的阶段。
一是通过升级技术设备，建设有别于多媒体数字教室的智慧教室。最有特色的是环境传感技术和个人终端技术的装备。环境感知技术使学习空间本身成为未来学习的资源和教学管理的手段。例如：通过感知教室的亮度，可以调节教室的照明水平，保证学习者处于舒适的学习状态；通过检测教室中的二氧化碳浓度，可以了解学生的注意力程度；等等。 [12]个人终端技术让学习者在获取知识的过程中摆脱对教师的依赖，可能会改变长期的讲授式教学模式，产生各种新的教学方法，获取各种学生的行为。 。
二是技术装备支持下的学习方式创新。如上所述，个人终端部分取代了教师传授知识的功能，教师和学生可以有更多的时间和机会开展翻转课堂、个性化学习、小组学习、问题导向学习等各种学习活动。学习的方式不断被创造。这仍然是目前各国智慧教室探索的热点领域。
三是重视学习过程。各种学习过程都可以数字化表达和记录。基于大数据和学习分析技术，不断揭示认知过程，并有意识地应用于学习策略的设计，提高学习的效率和效果。这一阶段未来将会受到越来越多的关注和探索。
三、我国智慧教室建设的启示
（一）明确智慧教室建设目标
目前，一些学校的智慧教室建设往往以科技为导向。许多配备可移动桌椅和平板电脑的教室被称为智慧教室。有的教室建成后很少使用，处于“展示”状态。显然，这是教育资源配置的巨大浪费。从现有研究可以看出，未来课堂、智慧课堂等新型课堂形态是在培养学生核心能力的背景下产生和构建的，其形态没有固定模式。在智慧教室建设中，首要任务应结合学校的教育理念和学科特点来定位学校智慧教室建设的目标和计划。例如，语言学科的学生需要更多的机会展示自己的能力并进行对话和交流，对设备的移动性和便携性有更高的要求。因此，平板电脑教室的设计可以支持这种类型的学习，同时培养学生的协作沟通能力。 [13]在科学学科中，学生需要更多的观察和实践的机会，对课堂空间设计、仪器设备的可用性、信息呈现的真实性和交互性有更高的要求，因此可以利用增强现实、虚拟现实、大屏幕渲染等技术设计沉浸式智慧教室。
在信息社会中，数据是重要的生产资料。智慧教育时代，数据也是学校的核心教育资产。数据分析可以帮助我们诊断和预测学生的各种学习行为。但目前我国大部分智慧教室都是基于相对单一类型的数据进行分析，比如学生在课堂上的练习成绩。这种类型的分析可以提供的教育信息是有限的。与单一数据相比，多模态学习数据可以在更加复杂和开放的学习环境中掌握学生的学习轨迹。
因此，学校在设计智慧教室时，应对学习数据采集进行专门规划。内容不仅应包括学生的学习效果和学习行为，还应包括学习情绪和学习环境数据。这些多模态数据应该综合用于定义学生。行为促进教学。 [14]目前，文本分析、语音分析、笔迹分析、草图分析、动作和手势分析、情绪状态分析、神经生理学分析、眼睛注视分析等在智能学习环境中具有很大的应用潜力，有利于更好地掌握学生学习状况，分析学生需求，制定学习计划，精准提供学习者需要的内容。此外，中小学生正处于认知发展最快的阶段。把握学习发生和发展的关键时期和典型行为至关重要。智慧教育应该提供适合长时间的学习分析技术，例如收集超过一学期或一学年的数据。 ，提供更加稳定、深入的教育指导。
听课、练习等相对被动的学习方式很难有效培养学生的核心能力。因此，智慧教室应通过学习环境的设计来促进学习的实际发生。比较表明，翻转课堂占据了我国智慧教室学习活动设计的主要形式；而国外智慧课堂的学习活动则更加多元化，包括基于真实项目的探索性学习、基于智能导师系统的自适应学习、基于代理协作学习等学习模式的虚拟学习层出不穷。一方面，这种学习活动将学校学习与现实世界联系起来。另一方面，它们不断触发学生、学习内容和学习同伴之间的互动和反馈行为，从而提供适当的学习干预。 。
因此，本研究认为，我国智慧教室的教学应用可以从以下几个方面进行设计：一是基于真实情境的学习设计，通过网络接入和传感器，将课堂学习与外部世界连接起来，培养学生的学习能力。对世界的认识，处理现实问题的能力；二是在技术丰富的环境中学习，利用各种技术设备的中介作用，设计更多互动的学习活动，提高学生的学习参与度，促进学习的社会化；第三，循证学习管理和干预，通过为教师提供各种可视化的数据分析结果，方便教师作为自己教学决策的依据。
参考：
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李保平（1976-），女，陕西安康人，博士，硕士生导师，研究方向智慧学习环境设计与评价；
宁方静（1997-），男，山东泰安人，硕士，研究方向智能学习环境；
李胜（1979-），男，江西宜春人，高级工程师，研究方向教育信息化与移动学习；
董艳（1973—），女，河南焦作人，教授、博士生导师。研究方向包括教育信息化、科学教育、项目学习。 |
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