专题｜数智技术支持下科技场馆学习实践路径研究

作者：尹小楠 郑娅峰

（北京师范大学）

2023年2月，习近平总书记在中共中央政治局第三次集体学习时强调在教育“双减”中做好科学教育加法。科学教育成为当前科技创新人才培养、科学素养提升的重要支撑学科。新发展阶段如何丰富科学教育资源，拓展科学实践活动，回应高质量科学教育体系建设的迫切需求成为当前科学教育改革的重要议题。

在实际的教学场景中，学校的科学教育受到时间、空间、师资等多方面因素的限制，部分课程内容难以有效落实。科技场馆具有灵活多样、种类多元的学习资源和活动形式，成为了提供校外教育资源的重要学习场所。然而，当前科技场馆学习相关研究和实践仍处于初级阶段，需要深入探索。例如，科技场馆对有效学习资源的挖掘不够，资源使用仍以参观为主。科技场馆的数智化程度不高，交互体验形式较为单一。科技场馆缺乏对学情的精准把握，因而不能提供针对性的学习支持等。

教育数字化转型的背景下，数智技术为科技场馆学习的高质量发展提供了新的途径。数智技术是新一轮科技革命中以移动互联网、大数据、云计算、人工智能和物联网为代表的新兴信息技术的有机整合，是以数据和算法为中枢，以网络平台为载体，数字化和智慧化一体交融、万物互联、人机协同的新型技术形态。数智技术融合了人工智能、大数据分析、机器学习等技术，通过对数据的深度挖掘和分析能够实现智能化决策和预测。

建构主义认为：知识是通过学习者在特定情境中与信息互动主动构建的，而数智技术提供了丰富的交互式学习环境，支持学习者通过探索、实验和问题解决来构建知识。此外，数智技术能够提供多样化的学习资源和工具，满足不同学习者的需求，促进学习者多元智能的发展。通过个性化学习路径和自我导向的学习活动，数智技术又能支持学习者的自我发展和内在动机的培养。

因此，将数智技术引入科技场馆学习，不仅能够增强学习过程的交互性，且可以通过实时数据采集和分析，为交互环境下的学习过程提供科学决策和个性化学习支持。基于此，本文深入探讨数智技术赋能科技场馆学习的关键要素、实践形式等，为未来科技场馆学习的深化发展提供有益参考。

（一）科技场馆学习

科技场馆是以展览为呈现，科普传导为主的功能性教育机构，是实施非正式科学教育的主要平台。科技场馆主要包括科学中心、科学博物馆、创意空间等，是具备教育和娱乐功能的开放性科技学习场所。科技场馆为学习者提供了一个开放和富有启发性的学习环境。学习者可以借助丰富的场馆资源和虚实结合的场馆环境开展小组协作、深化科学观念，从而提高其科学素养和创新能力。因此，科技场馆学习是通过实地参观和体验促进科学认知、情感和行为发生转变的学习形式，具有自主性、探究性、实践性特征。

与校内科学学习相比，科技场馆学习具有很多优势。科技场馆丰富的多学科领域资源有助于学习者建立跨学科思维，形成良好的问题解决能力。学习者可以通过亲身体验和操作展品，加深对科学原理和应用的理解。随着数字技术的发展，科技场馆逐步智能化，单一的科学原理展示变为生动趣味的沉浸式参与；传统静置的展品、晦涩的文字变为寓教于乐、易于理解的互动内容，极大地增强了学习的具身性体验。从宏观视角，当前技术支持下的科技场馆学习依托技术支持的多元呈现促进了科普教育的规模化覆盖。从微观视角，数智技术对学习行为数据的即时收集和分析处理可以使个性化学习得到更好的满足。

（二）技术支持的科技场馆学习研究

在理论研究上，当前科技场馆学习领域关注场馆自身教育功能的研究、场馆与其合作者的研究以及数字时代下场馆教育变革的研究，主要体现在场馆中学习行为的研究、场馆教育活动的组织策划研究、场馆与学校的合作研究等方面。如郑永和等构建了科技馆助力科学教育的实践框架和实施路径；周丹华等借鉴国际场馆创新教育的先进经验，构建依托科技馆平台开展科技创新后备人才培养的行动路径；孟祥鑫等提出提升科技馆观众满意度的对策建议。除此之外，“数字化”情境下场馆推进公众终身学习、传统场馆适应数字化学习情境的自我调整与转型等也受到研究者的关注。

在实践研究上，研究者初步探索了利用数字化赋能场馆学习的路径措施，关注了数字化赋能下学习者科学素养等培养目标的实践方案。如上海科技馆以数字化赋能场馆，致力于构建创新开放、共建共享的科学教育生态体系；故宫博物院“清明上河图3.0”互动艺术展演将原作细节和历史背景进行数字化,实现科技与文化艺术的完美融合；绍兴科技馆创新“馆校结合”模式，在探索项目化学习和实践多元化科普等方面做出新的尝试。但总体上，目前有关数智技术赋能场馆学习的研究和实践较为分散，缺少系统完整的示范路径，不利于科技场馆学习的进一步发展。

（三）数智技术赋能科技场馆学习的实践问题

完整的实践路径是教育理念落地的重要前提。当前有关科技场馆学习的实践研究常聚焦于一些具体学科或某个教学环节，尚未形成系统完整的实施路径。在学习空间上，科技场馆与学校之间缺乏协商和信息共享，因此学生在校的学情信息及场馆学习的学习情况难以协同共用。在资源形式上，许多科技场馆的展览内容相对单一，缺乏多样性、互动性和及时反馈，使学生很难获得全面的科技知识和体验。在技术支撑上，数智技术尚未充分发挥其在实时追踪和有效分析数据方面的作用，导致当下的科技场馆缺乏对学情的精准把握，因而不能为学习者提供一套量身定制的学习方案，缺乏针对性较强的学习支持。

科技场馆作为科学普及和教育的重要场所，其应用数智技术的方式与文史类博物馆有所不同。大型科技场馆，如中国科学技术馆拥有丰富的资源和空间，能够实施诸如虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，为参观者提供沉浸式体验。而小型或地区性科技馆可能更多依赖移动应用和社交媒体平台进行教育推广和互动。科技场馆需要根据其目标受众的特点，如儿童博物馆侧重于互动性和游戏化学习，科学中心则可能利用数据分析支持复杂的科学实验和研究项目。同时，不同科技场馆在技术适应性上也存在差异，一些场馆可能更倾向于使用成熟的技术，而其他场馆可能更愿意尝试前沿技术。

科技场馆在整合数智技术时可能会遇到技术兼容性、安全性以及与现有系统的无缝对接问题。此外，高级数智技术需要显著的前期投资和持续的维护成本，这对于资源有限的科技场馆来说是一个挑战。用户接受度和培训也是关键问题，需要为教育工作者和观众提供必要的培训，以提高他们对数智技术的理解和使用能力。与此同时，数据隐私和安全问题也需要得到妥善处理。

场馆学习是发生在自然情境中的非正式学习行为，其学习效果受到个体特征、社会交互及物理环境多重情境因素的影响。面向场馆学习的“情境学习模型”为研究和解释这些关键要素的复杂关系提供了理论基础。该模型认为个人情境、物理情境和社会情境等多个元素的相互作用构成了互动体验的本质。这些元素相互联系、相互作用，共同影响着学习者的学习体验和学习效果。

基于此，研究依托情境学习模型提出数智技术赋能科技场馆学习实施模型，从物理空间，数据与虚拟空间，认知、行为与心理空间，社会空间四个维度阐述数据的流转形式以及不同角色之间的相互作用。物理空间包含设备层和数据采集层，为其他维度提供基础数据来源、学习支持以及实践平台；数据与虚拟空间主要包括分析层、控制层、存储层，是对物理空间的资源拓展，与物理空间共同提供学习支持；认知、行为与心理空间包括学生画像层和行为层，负责数据上云和回传，学习者的自身特征和背景影响对社会空间的感知利用；社会空间包含交往层与资源层，为学习者提供互动环境，其需求驱动物理空间的发展（见图1）。

（一）物理空间

物理空间包含设备层和数据采集层。设备层主要包括展品、交互式屏幕、虚拟现实和增强现实设备、实验操作台，学习者通过这些设备进行科学观察、实验互动。设备层是进行科学认知的物理基础，学习者的学习行为经由设备层产生行为数据，然后进入数据采集环节。数据采集层的作用是收集和获取数据，为后续的数据分析、建模和应用提供数据基础。它确保了数据的可用性和准确性，并为数据集成和整合提供了基础。数据采集层的硬件设备包括平板或其他便携的移动端、各类传感器、近场通讯设备。数字身份卡是识别学习者身份的唯一凭证，数字人通过身份卡调取学习者相关信息并配备相应的学习方案供学习使用。数据采集层的设计和实施能够支持实时或批处理的数据采集和处理需求，为数据驱动的决策和业务提供及时和准确的数据基础。

（二）数据与虚拟空间

数据与虚拟空间主要包括分析层、控制层、存储层。数据分析层的设备包括边缘计算设备、数据存储设备、数据处理设备、数据分析软件工具、数据处理平台以及网络设备。这些设备共同协作，为数据分析提供强大的计算和存储能力，并支持从大规模数据中提取洞察和生成有价值的信息。边缘计算设备构成分析层，能够在网络边缘处理数据和执行计算，在数据产生的地方直接进行数据处理和分析，减少数据传输延迟和网络拥塞，提高数据处理效率和安全性。控制层是数据架构中的一部分，它主要负责管理和控制数据的访问、安全性、完整性和质量等方面，包括数据访问控制、数据安全性、数据质量控制、数据合规性和监管以及数据治理等。智慧云端完成数据存储任务，同时，云端数据会与其他有权限的访问者共享，最终服务于科技场馆学习。

（三）认知、行为与心理空间

学生画像层和行为层构成了认知、行为与心理空间。学生画像包含学生的认知风格、学习需求和已有经验等信息，完整的学生画像可以帮助追踪学生信息，观察成长路径。行为层包括过程性的学习行为数据和最终的学习效果检验。学习行为数据是指学习者在学习过程中产生的各种行为和活动相关的数据，这些数据对于实现个性化学习支持、监控与评估学习进程、改进学习策略、进行数据驱动的决策制定，以及推动教育研究和创新都具有重要意义，是教育研究和实践中用于分析和理解学习者行为的重要信息。学习效果检验是评估学习者在特定学习阶段或课程结束时所达到的知识掌握程度和技能水平的过程。利用数智技术，学习效果检验变得更加精准和高效。智能系统能够实时分析学习者的表现，提供针对性反馈，同时预测学习成果，指导个性化教学和资源配置。

（四）社会空间

在社会空间中，主要包含交往层与资源层，社会空间为学习者提供丰富的学习机会和互动环境，而学习者的自身特征和背景塑造了他们对社会空间的感知和利用。社会交往分为群体内的交往和群体外的交往两类。在科技场馆内，同一参观团体或同一参观小组内成员之间会进行交往。这种交往通常是基于共同的兴趣、目的或参观主题，成员之间会分享观点、互相交流信息、共同观摩科技展品等。群体外的交往指的是跨越不同参观团体或不同参观小组之间成员之间进行的交往。这种交往可能是在展厅中的个体之间的互动，也可能是不同团体之间的合作、交流或竞争。社会资源包括政府、高校科研机构、社会企业、学校、家庭以及其他科技场馆等，各种社会资源为科技场馆提供支持和帮助，促进科技场馆的发展和运营，推动科学教育的普及和科技创新的发展。

科技场馆作为重要的校外学习场所，在实践中应与学校、家庭形成合力，共同践行家校社协同育人理念。以场馆为载体、学校为主导、家庭和社区为依托建立家、校、社共育空间。从家、校、社协同育人理念出发，基于数智技术赋能科技场馆学习实施模型，提出全链条的实践路径，以云课堂为核心，向场馆、学校和家庭提供学习资源，学习者在场馆、学校和家庭场景中的学习行为数据上传云端（见图2）。

在场馆学习情境中，学习者首先通过数字人扫描身份卡，数字人获得学习者基本信息，涵盖学习者的年龄、性别、参观动机和期望、先前知识经验、兴趣、学习风格等数据。随后，学习者手持移动设备来到展品处，通过近场通讯技术将当前的位置信息即时传输给数字人，数字人结合学习者基本信息及当前展品内容下发量身定制的学习单，满足个性化学习需求。根据展品设计的不同，学习者可以进一步或同时体验场馆中的交互屏幕、VR/AR设备、实验操作台等设施，相应的学习行为数据经过处理通过边缘计算设备实时反馈给数字人。数字人依据学习者学习行为的变化，动态调整学习单，这种动态变换的学习单会在学习者手持的移动端更新。学习者在场馆中的学习表现数据通过云端与学校和家庭实现共享和协同。

在数智时代，没有任何一所学校能教会我们一生所需要的全部知识与技能。场馆教育的教育逻辑与现代学习理论一致，不再接受教师对学习行为和结果的绝对干预，而是强调学习者和经验提供者之间的动态互动。数智技术赋能科技场馆学习的本质是更加注重学习者与技术的对话，学习者始终处在学习活动的中心，重视学习者个性化学习需求的满足程度。数智技术的应用不仅改变了学习者与科技场馆资源的互动方式，也为个性化和智能化的学习提供了可能的非正式教育的学习场景。然而，为了确保科技场馆能够有效利用数智技术，并最大化其教育价值，我们需要深入理解数智技术相较于其他教育技术和方法的独特优势及潜在挑战。

数智技术在科技场馆学习中的应用，相较于传统教学方法，能够提供更加个性化的学习路径和实时反馈，从而增强学习的灵活性和互动性，但这种技术依赖性也意味着对设备和数据管理提出了更高的要求。与多媒体教学相比，数智技术通过增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等沉浸式技术，为学习者提供了更高层次的参与度和互动性，这要求科技场馆投入更多的资源来维护和更新这些技术，如来自设备兼容性和稳定性问题的挑战。因此，科技场馆在采纳数智技术时，需要综合考虑这些因素，以确保技术的有效应用和学习体验的优化。

科技场馆应根据自身特点和需求定制数智技术的应用方案，强化自身的科技特性。充分运用数智技术以彰显科学的吸引力和创新潜力，通过技术的应用为学习者提供深入的科学学习体验，进而培养科学素养，如开发模拟实验的虚拟实验室，让参观者在安全的虚拟环境中进行科学实验。