劉楚文　周憲德

摘要：隨著移動互聯網，智能手機以及應用程序的豐富和普及，移動學習被廣泛應用。LBS具有位置敏感性，能實現從用戶的角度出發(fā)，結合用戶周圍時空環(huán)境信息及個人興趣偏好信息，為用戶提供最貼切、最合適的服務?；贚BS的英語學習APP即軟件能自動感知用戶地點，從而判斷出用戶所處的情境，并進一步推測用戶的實際或潛在學習需求，篩選并推送用戶需要的知識，從而實現基于情境的英語學習。

關鍵詞：LBS；移動學習；POI；推送技術

1.背景

據CNNIC統計數據，截至2016年12月，我國網民規(guī)模達Z31億，普及率達到53.2%，超過全球平均水平3.1個百分點，超過亞洲平均水平7.6個百分點。智能手機等新媒體同傳統的筆、紙這類媒體一樣，已不可能把它和人的學習能力進行切割而討論腳，以手機為代表的新媒體為學習者的泛在學習提供了設備支持，使學習行為無處不在。隨著移動互聯網，智能手機以及應用程序的豐富和普及，移動學習被廣泛應用。

基于位置的服務具體是指移動終端利用各種定位技術獲得當前位置信息，再通過無線網絡得到某項服務。LBS具有位置敏感性，能實現從用戶的角度出發(fā)，結合用戶周圍時空環(huán)境信息及個人興趣偏好信息，自適應地提取和推薦當前用戶需要的信息，從而為用戶提供最貼切、最合適的服務。當前，LBS在商業(yè)領域已獲得了成功的應用，例如大眾點評、滴滴打車、墨跡天氣等應用。但是，國內鮮有關于LBS應用于英語移動學習的研究，暫時未發(fā)現有基于LBS的英語學習APP。因此，研究位置服務技術（LBS）與移動學習相結合，實現個性化知識推送、知識分享等應用，具有現實意義。

2.現狀和適切性分析

2.1國內英語學習APP的現狀分析

在國內主流安卓應用市場，對教育、學習、培訓類APP，以“英語”、“學習”為關鍵字進行APP搜索，結果如下：截至目前，360應用市場有512個，安智應用市場有580個，安卓應用市場有500個，豌豆莢市場有418個，應用匯市場有1500個。從功能角度分析，這些APP涵蓋了單詞記憶、口語訓練、聽力訓練、英語考試、考試輔導、詞典、電子書、翻譯工具等方面，但尚未有將LBS應用于英語知識學習的APP。

2.2基于LBS的英語學習APP的適切性分析

1）英語學習APP的普及

隨著科技的發(fā)展，學生學習英語的方法也日益多樣化，單純地依賴紙質媒介和課堂教學已經不能滿足人們的需求。移動學習基于移動電子設備，具有靈活、便攜、自主、個性等特點，與傳統的課堂教學模式有很強的互補性。有別于傳統教學模式，移動學習打破時空對教學的限制，學習與教學的時間空間更加靈活，使學生能夠變被動的學習模式為主動的學習。

移動學習應用于大學英語詞匯學習的理論基礎有Paivio的雙重編碼理論、Buddeley的工作記憶理論和Nation的詞匯學習理論。國外的移動學習已經滲入到大、中、小學教育階段，還有一些國家做了移動學習在課堂教學中的實驗研究，取得了較好的研究成效。國內也有不少研究表明，越來越多學生喜歡利用APP輔助英語學習，并取得不錯的學習效果。由Ambientlnsight公司發(fā)布的全面市場分析報告稱，在線英語學習產品獲得的收益將出現爆炸性增長。該研究報告預計，在未來5年折現產品的全球收入年復合增長率可達11.1%，從13億元增長到38億元，并估計移動App學習人數會持續(xù)增加。

2）LBS和移動學習結合可實現基于情境的英語學習

情境指一個人在進行某種行動時所處的社會環(huán)境，它是人們社會行為產生的具體條件。情境感知研究專家Dey對隋境感知的定義為：系統具備依據用戶認為的需求，使用情境向用戶提供相關信息和服務的能力。依據對這一定義的理解，筆者認為基于LBS的英語學習APP即軟件能自動感知用戶地點，從而判斷出用戶所處的情境，并進一步推測用戶的實際或潛在學習需求，篩選并推送用戶需要的知識，從而實現基于情境的英語學習。

為用戶推薦包含知識點的資源時，為了提高相關度與貼切度，除了需要結合用戶當前所處的情境和個人興趣愛好外，還需要對資源進行很好的組織，以便有效地利用資源，提高學習效率?，F實中的活動場所，可以根據進行的社會活動進行分類，從而定義出不同的情境，例如餐廳、超市、機場、圖書館等。這些情境還可以細分，例如餐廳又可再分為西餐廳、中餐廳、咖啡廳等。將這些情境與具體位置信息關聯（可通過數據庫及LBS提供的興趣點查詢服務實現），便可實現自動情境感知。

對于每種情境，軟件根據英語知識學習的需要，建立相應情境的英語知識庫，包括英語單詞、短語和句子。系統一旦感知到用戶所處的情境，就自動從隋境知識庫中抽取出相關的英語知識，然后根據用戶的個人興趣愛好及歷史信息等因素，智能篩選出最終需要推薦給用戶學習的英語知識。通過消息推送服務，系統及時地將英語知識推送給用戶進行非正式學習。例如進入西餐廳，軟件會自動推送“beef”、“hotdog”等單詞及相關句子；如果進入服裝商店，自動推送“color”、“size”等單詞及相關句子等。用戶接收到系統推送的英語知識后，可以進行反饋，比如是否喜歡等。

3.系統設計

系統采用分層設計，從上往下依次為數據層、業(yè)務層、服務層和數據層。應用層通過手機獲取用戶當前位置提交給業(yè)務層，實時接收從業(yè)務層推送過來的與當前隋境相關的英語知識并呈現給用戶和交互。業(yè)務層調用服務層的位置服務和POI查詢服務，根據用戶當前位置進行情境分析，在感知到用戶情境變化后進行情境相關的英語知識查詢，然后調用服務層的消息推送服務將要推薦給用戶學習的英語知識推送給用戶。服務層包含位置查詢服務、POI查詢服務和消息推送服務。位置查詢服務和POI查詢基于第三方的LBS，消息推送服務基于第三方的消息推送平臺。數據層包括情境知識庫，以及情境和用戶配置文件。情境配置文件和情境知識庫為用戶提供有情境有關的英語知識，用戶配置文件旨在為用戶提供個l生化的學習服務。系統架構如圖1所示。

4.系統實現

整個系統分由兩個部分組成，分別是APP前端和后臺。APP前端供用戶安裝使用，提供用戶界面，方便用戶使用，并通過API訪問系統后臺。前臺開發(fā)平臺為Android Studio。系統后臺為APP提供業(yè)務邏輯及API，以及所需的后臺管理功能，方便對數據進行管理。后臺開發(fā)平臺為MyEclipse+Hibernate+struts2.0，數據庫采用Oracle。

APP運行主界面如圖2、圖3所示。根據用戶所在的環(huán)境，軟件會自動推送相關的英語單詞（短語）和句子，通過界面的“詞”、“句”懸浮按鈕，可以切換單詞和句子兩種不同的展示方式。