□米橋偉 楊現(xiàn)民 李康康

一、引言

網(wǎng)絡(luò)學習資源是“互聯(lián)網(wǎng)＋”教育的核心要素，關(guān)乎高質(zhì)量教育體系的可持續(xù)發(fā)展。隨著《教育信息化“十三五”規(guī)劃》《中國教育現(xiàn)代化2035》《關(guān)于推進教育新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)構(gòu)建高質(zhì)量教育支撐體系的指導意見》等系列文件的出臺與實施，網(wǎng)絡(luò)學習資源的建設(shè)進入了高質(zhì)量發(fā)展階段。

然而，當前網(wǎng)絡(luò)學習資源質(zhì)量良莠不齊，資源雖多但不夠用、不好用，原因之一便是網(wǎng)絡(luò)學習資源的進化不足（楊現(xiàn)民等，2016；楊現(xiàn)民等，2022）。網(wǎng)絡(luò)學習資源進化是指在網(wǎng)絡(luò)學習環(huán)境中，學習資源為了滿足學習者的各種動態(tài)、個性化的學習需求而進行的自身內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的完善與調(diào)整的動態(tài)過程（楊現(xiàn)民等，2011）。舉例而言：一條“新冠病毒科普知識”的資源產(chǎn)生后，有學習者開始閱讀、評論、留言并與作者協(xié)同完善該條資源，同時該條資源與疫情防護主題的資源逐步建立關(guān)聯(lián)，被越來越多的用戶檢索并瀏覽，自身質(zhì)量也逐步提高，這個過程便是資源的進化。網(wǎng)絡(luò)學習資源進化具有匯聚群體智慧與力量的功能，能夠促進網(wǎng)絡(luò)學習資源發(fā)生內(nèi)容和關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)上的迭代與優(yōu)化，進而達到動態(tài)提升網(wǎng)絡(luò)學習資源質(zhì)量的目標。

目前，研究者已在學習資源進化影響因素（何向陽，2015）、模式（楊現(xiàn)民等，2011）、動力（徐劉杰等，2018）、質(zhì)量控制機制（楊現(xiàn)民，2015）以及進化規(guī)律（陳耀華等，2016；Ruprechter et al.，2019）等方面取得了積極的進展，但對于網(wǎng)絡(luò)學習資源進化狀態(tài)的劃分及其量化表征仍缺乏探索，難以支撐網(wǎng)絡(luò)學習資源進化預(yù)警、進化發(fā)展規(guī)律識別等研究的深入開展，同時也不利于資源管理者實時、可視化地掌握資源發(fā)展狀態(tài)，給網(wǎng)絡(luò)學習資源的高效管理帶來了挑戰(zhàn)。為此，本研究以信息生態(tài)學理論為指導，嘗試劃分網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的狀態(tài)，并基于“信息體量”的視角，設(shè)計一種網(wǎng)絡(luò)學習資源進化狀態(tài)的量化表征方法，以期為“十四五”時期我國高質(zhì)量數(shù)字教育資源建設(shè)與管理提供借鑒與指導。

二、理解網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的新視角：信息生態(tài)學

信息生態(tài)學是綜合生態(tài)學和信息科學的理論與方法來研究“人—信息—環(huán)境”三者之間的相互作用，發(fā)現(xiàn)與預(yù)測整個生態(tài)系統(tǒng)的生成、演變與發(fā)展規(guī)律的科學（婁策群等，2013），目的是促進人、社會組織、信息環(huán)境乃至整個人類信息社會的可持續(xù)發(fā)展與穩(wěn)定（宮啟生等，2008）。信息生態(tài)學為理解網(wǎng)絡(luò)學習資源進化提供了一種新的視角和思路，即以生態(tài)聯(lián)系的、動態(tài)演化的、系統(tǒng)的觀點來看待網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的過程。

1.信息生態(tài)系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)學習資源進化

信息生態(tài)學理論強調(diào)信息生態(tài)系統(tǒng)是具有一定組織性和社會屬性的有機整體，包含信息人、信息、信息環(huán)境三大基本要素。從信息生態(tài)學視角看，開放知識社區(qū)或網(wǎng)絡(luò)學習資源平臺也是一個具有信息人、網(wǎng)絡(luò)學習資源和信息環(huán)境的信息生態(tài)系統(tǒng)（以下統(tǒng)稱資源平臺信息生態(tài)系統(tǒng)）。

信息人主要指向用戶（即學習者），既可以是個體也可以是團體或組織。信息人是系統(tǒng)的核心主體，是系統(tǒng)中唯一具有信息行為的“物種”。系統(tǒng)中的所有要素都要以信息人的需求與活動為中心進行設(shè)計和運轉(zhuǎn)。網(wǎng)絡(luò)學習資源是信息人進行信息活動時的核心參與者，通過汲取信息人信息活動過程中產(chǎn)生的價值（信息）（楊夢晴，2020），并轉(zhuǎn)化成自身發(fā)展的物質(zhì)與能量，實現(xiàn)自身的進化與成長。信息環(huán)境是支撐信息人開展信息活動的空間與載體，不僅包括系統(tǒng)功能的技術(shù)架構(gòu)（如支持信息人對資源進行評論、協(xié)同編輯、點贊、收藏、轉(zhuǎn)發(fā)、關(guān)聯(lián)等交互行為），還包括系統(tǒng)的運行機制、管理機制等。

在信息人、網(wǎng)絡(luò)學習資源、信息環(huán)境三者的相互作用、相互支持下，資源平臺信息生態(tài)系統(tǒng)不斷地從平衡到非平衡再到新的平衡。網(wǎng)絡(luò)學習資源進化與資源平臺信息生態(tài)系統(tǒng)的平衡狀態(tài)密切相關(guān)。當網(wǎng)絡(luò)學習資源的供給與信息人的學習需求產(chǎn)生矛盾時，資源平臺信息生態(tài)系統(tǒng)就會失衡，逐漸出現(xiàn)信息污染、信息超載或信息綜合癥（陳曙，1995）等問題。此時需要尋求網(wǎng)絡(luò)學習資源的進化才能重新建立系統(tǒng)的平衡，且進化的方向必須是信息人學習資源需求發(fā)展的方向。

2.信息生態(tài)位與網(wǎng)絡(luò)學習資源進化

生態(tài)位表示個體或種群在生態(tài)系統(tǒng)中所占據(jù)的位置和狀況（尚玉昌等，1992），代表生態(tài)系統(tǒng)中每種生物生存所必需的最小閾值。隨著生態(tài)學與其他學科的交叉融合，生態(tài)位的概念逐漸在自然、社會、工程、經(jīng)濟等多個領(lǐng)域普及與應(yīng)用，如企業(yè)生態(tài)位

（何郁冰等，2020）、技術(shù)生態(tài)位（Lopolito et al.，2022）、社會經(jīng)濟生態(tài)位（黃甜等，2022）等。一切類似于生命體的事物在特定的生態(tài)系統(tǒng)中都擁有自身生存的生態(tài)位。同樣，對于信息生態(tài)位的界定也不應(yīng)該局限于真正生命體（信息人）這一概念，信息生態(tài)系統(tǒng)中的各要素都應(yīng)占有一定的信息生態(tài)位（柯健等，2013），反映了要素在信息生態(tài)系統(tǒng)中的功能、地位以及相互關(guān)系等。

網(wǎng)絡(luò)學習資源的信息生態(tài)位是其生存和發(fā)展的必要條件。本文將網(wǎng)絡(luò)學習資源擁有的信息生態(tài)位稱作資源信息生態(tài)位，反映了網(wǎng)絡(luò)學習資源與信息人之間信息活動開展的情況。換言之，就是網(wǎng)絡(luò)學習資源的應(yīng)用水平。網(wǎng)絡(luò)學習資源的應(yīng)用水平越好，信息生態(tài)位就越寬，競爭力也越強；反之則越窄，擁有越低的競爭優(yōu)勢。

網(wǎng)絡(luò)學習資源進化是資源信息生態(tài)位反復(fù)“拓展—壓縮（轉(zhuǎn)移）—拓展”的過程。具有相似資源服務(wù)功能的網(wǎng)絡(luò)學習資源會因為信息生態(tài)位的重疊產(chǎn)生競爭，優(yōu)勢的一方會逐漸壓縮吞并弱勢一方的信息生態(tài)位。當資源信息生態(tài)位壓縮至某一閾值時，資源難以維持生存狀態(tài)，走向死亡。弱勢資源想要拓寬自己的信息生態(tài)位，重新獲得生存空間，一方面，可以通過進化，提升自身的質(zhì)量，發(fā)展自己的競爭優(yōu)勢；另一方面，可通過信息生態(tài)位的轉(zhuǎn)移，即將自身內(nèi)容與結(jié)構(gòu)進行重構(gòu)或變異創(chuàng)新，發(fā)展特色的資源服務(wù)，在新的網(wǎng)絡(luò)學習資源體系中獲得生存必需的資源信息生態(tài)位。

3.信息生態(tài)鏈與網(wǎng)絡(luò)學習資源進化

生物的生存與活動和周圍環(huán)境密切相關(guān)。每一個生物為保持自身的生存穩(wěn)定與發(fā)展，都需要時刻與外界環(huán)境進行物質(zhì)與能量的交換。生態(tài)鏈就是生物之間的連接以及物質(zhì)能量的交換關(guān)系。信息生態(tài)鏈是在生態(tài)鏈的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，是指在特定信息生態(tài)系統(tǒng)中各生態(tài)要素節(jié)點之間的連接和信息的傳輸與交換關(guān)系。

在網(wǎng)絡(luò)學習資源進化過程中，信息生態(tài)鏈是一種連接信息人、網(wǎng)絡(luò)學習資源和信息環(huán)境的鏈式結(jié)構(gòu)，主要負責信息的傳輸和能量的轉(zhuǎn)化。首先，信息人通過對網(wǎng)絡(luò)學習資源進行編輯、評論、點贊、轉(zhuǎn)發(fā)、關(guān)聯(lián)等操作產(chǎn)生信息（價值），信息生態(tài)鏈通過鏈條管道將信息傳遞給網(wǎng)絡(luò)學習資源，并在鏈條末端轉(zhuǎn)化成資源進化所需要的物質(zhì)與能量。其次，網(wǎng)絡(luò)學習資源借助信息生態(tài)鏈將自身提供的資源服務(wù)信息傳遞給信息人，并在鏈條末端轉(zhuǎn)化成信息人發(fā)展與成長的能量。

網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的效率與信息生態(tài)鏈的“健壯性”、規(guī)模密切相關(guān)。首先，信息生態(tài)鏈的“健壯性”影響著信息傳輸?shù)摹皫挻笮　焙退俣?，關(guān)系著能量轉(zhuǎn)化的效率。其次，信息生態(tài)鏈的規(guī)模則影響著網(wǎng)絡(luò)學習資源進化能量的來源渠道，鏈條網(wǎng)越廣泛，資源進化的能量來源渠道也更加靈活，抗風險能力也越強，不會由于某個節(jié)點或是鏈條的故障、斷裂，影響信息的傳輸和能量的轉(zhuǎn)化，進而影響網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的效率。

4.信息熵與網(wǎng)絡(luò)學習資源進化

熵的概念最早起源于物理學，在熱力學中用來表征物質(zhì)的狀態(tài)，即體系的混亂程度。一般來說，正熵代表了體系內(nèi)的無序性，負熵則是系統(tǒng)有序的一個量度（Yang et al.，2007）。任何封閉的系統(tǒng)，其熵總是自發(fā)地朝著熵增加的方向（即無序的狀態(tài)）發(fā)展，且這個過程是不可逆的，但在一定的時間和空間里可將原來的無序狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)橛行虻臓顟B(tài)（Cooke，1996）。而要使得系統(tǒng)從混沌狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)樵跁r間、空間或功能上的有序狀態(tài)的關(guān)鍵在于系統(tǒng)可以持續(xù)不斷地與外界進行互動，引入能夠促進自身進化的負熵，抑制自身體內(nèi)正熵的增長速度，進而使得自己獲得更好的發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)學習資源也不例外，吸收負熵也是資源發(fā)生進化的必要且決定性條件。網(wǎng)絡(luò)學習資源與外界環(huán)境互動的過程也是資源被用戶應(yīng)用的過程，而用戶與資源的交互行為是產(chǎn)生負熵的主要途徑。倘若資源只是被創(chuàng)建但缺乏應(yīng)用，很快就會因為體內(nèi)熵值過高而衰老、死亡。

信息與熵一樣，都可用于表征事物的狀態(tài)發(fā)展與變化情況，區(qū)別是信息是消除了不確定性的東西（Shannon，1948），是熵的對立面（張守鳳等，2021）。信息可以看作熵的消除或負熵（陳昌曙，2001）。1948年，香農(nóng)把熵的理念與信息量的大小相互結(jié)合，提出了一種測度信息量大小的工具——信息熵。信息熵也是反映系統(tǒng)有序與無序狀態(tài)的重要指標，信息熵與信息量的大小成反比關(guān)系，且信息量越大，系統(tǒng)越有序。可見，信息量可看作減少熵的程度或可理解為負熵的大小。用戶與網(wǎng)絡(luò)學習資源的交互過程中產(chǎn)生的信息可理解為資源進化所需吸收的負熵，信息量的大小代表了資源吸收的負熵值。

無論是資源信息生態(tài)位的擴張還是信息生態(tài)鏈的健壯，都需要負熵才能得以發(fā)展和維持。只有不斷地提升網(wǎng)絡(luò)學習資源的應(yīng)用水平，才能為資源提供源源不斷的負熵，保證資源的可持續(xù)進化和蓬勃發(fā)展。

三、網(wǎng)絡(luò)學習資源進化狀態(tài)的質(zhì)性描述

1.網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的特征

網(wǎng)絡(luò)學習資源進化與其具有類似生物的生命屬性是分不開的。生命都是在進化中存在和發(fā)展的，“物競天擇”“適者生存”“優(yōu)勝劣汰”是生命存在和發(fā)展的基本法則。在進化法則的驅(qū)使下，網(wǎng)絡(luò)學習資源進化呈現(xiàn)選擇性、漸進性、群智性以及循環(huán)性四項特征。

（1）選擇性

網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的選擇性可分為外部選擇和內(nèi)部選擇。外部選擇主要體現(xiàn)在用戶選擇和關(guān)聯(lián)選擇兩個方面。首先，符合用戶需求的網(wǎng)絡(luò)學習資源會被不斷地選擇與應(yīng)用，進而獲得更多的能量與物質(zhì)，快速生長與進化。其次，網(wǎng)絡(luò)學習資源往往會選擇高質(zhì)量的其他資源進行關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)的優(yōu)質(zhì)資源越多、越全面，資源的質(zhì)量也就相對越高。內(nèi)部選擇主要表現(xiàn)為資源內(nèi)容要素和關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的選擇。在資源內(nèi)容被不斷修訂、編輯、關(guān)聯(lián)的過程中，優(yōu)質(zhì)的要素和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點會被選擇遺傳下來（寧德鵬等，2020），使得資源具有自身的專長和優(yōu)勢，以區(qū)別其他資源而存在。

網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的選擇性具有創(chuàng)造的作用，它不僅表現(xiàn)為單純地保留高質(zhì)量資源或淘汰劣質(zhì)資源，而且還能加強和積累網(wǎng)絡(luò)學習資源中優(yōu)良的基因和特性，使之朝著一定的方向發(fā)展，改善與提升整個網(wǎng)絡(luò)學習資源群的質(zhì)量。

（2）漸進性

生物進化是由低級到高級、由簡單到復(fù)雜的發(fā)展過程。網(wǎng)絡(luò)學習資源的進化同樣是一個不斷走向復(fù)雜與高質(zhì)量的過程。從內(nèi)容上來看，資源不斷被用戶編輯、更新，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)資源的積累，資源形態(tài)和資源組織模式逐漸趨合用戶需求，最終實現(xiàn)自身內(nèi)容的進化。從結(jié)構(gòu)上來看，資源在剛被創(chuàng)建時，關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)上僅有自身一個節(jié)點，通過不斷地與其他資源建立關(guān)聯(lián)，逐步擴大自身的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，形成龐大復(fù)雜的“資源云”，實現(xiàn)自身關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)的進化（楊現(xiàn)民等，2011）。資源正是通過不斷地優(yōu)化內(nèi)容和關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，才能適應(yīng)外界環(huán)境的需要與變化，不斷提升自身的競爭力。

（3）群智性

基于信息生態(tài)理論可知，網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的關(guān)鍵因素是信息人，信息人的“智慧”決定了資源進化的效率和質(zhì)量。以往，網(wǎng)絡(luò)學習資源的更新頻率以及質(zhì)量往往由最初的創(chuàng)建者決定。資源被創(chuàng)建后，由于缺乏及時動態(tài)的更新，導致無法滿足用戶的現(xiàn)實需求，最終被淘汰。隨著技術(shù)的快速發(fā)展，一些具有開放性、共建性的平臺（如維基百科、百度百科、學習元）為網(wǎng)絡(luò)學習資源進化注入了群體智慧。網(wǎng)絡(luò)學習資源的每一次進化都是集體智慧的體現(xiàn)。當網(wǎng)絡(luò)學習資源無法滿足用戶的需求時，用戶之間會通過編輯、評論、點贊、關(guān)聯(lián)等方式進行互動交流、協(xié)商對話和反思改進。在多方思想碰撞中，資源將群體智慧轉(zhuǎn)化成進化發(fā)展的能量進而實現(xiàn)自身的發(fā)展進化，極大地增強了網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的有效性和合理性。

（4）循環(huán)性

循環(huán)性是指網(wǎng)絡(luò)學習資源進化是一個不斷“出生—死亡—出生”的周而復(fù)始的過程。雖然網(wǎng)絡(luò)學習資源的類生物屬性決定其必然經(jīng)歷出生、生長、衰老、死亡等階段，但與真正生命體的演化不同，網(wǎng)絡(luò)學習資源具有“復(fù)活”的特質(zhì)，表現(xiàn)為死亡狀態(tài)的資源會重新獲得新生，進入新一輪的進化階段。網(wǎng)絡(luò)學習資源重獲新生的途徑主要有兩種：一是通過人為干預(yù)的方式對死亡狀態(tài)的資源進行重組或者創(chuàng)新；二是外界環(huán)境的突變或人類認識的改變也可以激活死亡態(tài)資源的組織活力，重新獲得生命。網(wǎng)絡(luò)學習資源的“復(fù)活”時間，取決于人為干預(yù)的時間或人類認識改變的時間等。

2.網(wǎng)絡(luò)學習資源進化狀態(tài)的劃分與描述

網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的選擇性、漸進性、群智性和循環(huán)性決定了網(wǎng)絡(luò)學習資源的進化過程更加復(fù)雜多變，但總體趨勢仍然遵循生命發(fā)展的一般軌跡。楊現(xiàn)民等（2011）認為泛在學習環(huán)境中學習資源的演化過程可分為產(chǎn)生、成長、成熟、消亡4 個階段；徐劉杰等（2018）將泛在學習資源的進化過程分為正發(fā)展狀態(tài)、平衡狀態(tài)以及淘汰狀態(tài)；趙蔚等（2012）則將數(shù)字學習資源的發(fā)展分為組織階段、生長階段、進化階段以及演變階段；孫振領(lǐng)（2011）將知識的進化過程分為孕育、產(chǎn)生、成長、成熟和衰老5個狀態(tài)。本研究以信息生態(tài)學為指導，借鑒以上學者對于學習資源生命周期的劃分，將網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的狀態(tài)分為起始態(tài)、成長態(tài)、穩(wěn)定態(tài)、衰退態(tài)和死亡態(tài)5種類型。

（1）起始態(tài)

起始態(tài)即網(wǎng)絡(luò)學習資源剛被創(chuàng)建的階段。該階段的網(wǎng)絡(luò)學習資源由于缺乏用戶的使用，資源與用戶之間并未建立起物質(zhì)循環(huán)、能量流動和信息傳遞的信息生態(tài)鏈，雖具有一定的資源信息生態(tài)位，但競爭力較弱。此時，網(wǎng)絡(luò)學習資源面臨的主要問題是如何營造促進自身應(yīng)用水平提升的有利條件，有效汲取生存所需要的各種因子，以獲得充足的生存條件與空間（劉志峰等，2009）。

（2）成長態(tài)

用戶一旦發(fā)生了編輯、評論、關(guān)聯(lián)等交互行為，該網(wǎng)絡(luò)學習資源便進入了成長態(tài)。在這個時期，由于資源不斷地與用戶進行選擇、更新、點贊等互動，資源質(zhì)量不斷提高，資源的應(yīng)用水平日漸提升，獲得的負熵逐漸增加（徐劉杰等，2018），信息生態(tài)鏈形成且不斷健壯擴大，信息生態(tài)位持續(xù)拓展。此時的網(wǎng)絡(luò)學習資源內(nèi)容不斷豐富與優(yōu)化，資源關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)不斷由簡單走向復(fù)雜，競爭優(yōu)勢逐漸提升，輻射效應(yīng)日漸擴大。而成長態(tài)的資源同樣面臨著發(fā)展問題，例如，如何增加穩(wěn)定的黏性用戶數(shù)量，如何保持自身持續(xù)的成長，以及如何盡快進入穩(wěn)定態(tài)等。

（3）穩(wěn)定態(tài)

隨著用戶資源的不斷儲備以及信息生態(tài)鏈的逐漸健壯穩(wěn)定，網(wǎng)絡(luò)學習資源步入了發(fā)展的黃金時期，即穩(wěn)定態(tài)。在這個階段，網(wǎng)絡(luò)學習資源保持較高且持續(xù)的應(yīng)用水平（楊現(xiàn)民等，2022），能夠保障持續(xù)穩(wěn)定的負熵攝入。此時，網(wǎng)絡(luò)學習資源不僅具備高質(zhì)量的內(nèi)容，其內(nèi)容的呈現(xiàn)形態(tài)、組織模式等符合絕大多數(shù)用戶的偏好和要求，其關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)也可以滿足用戶非線性和拓展學習的需求。此時的資源在相似資源體系中具有較強的競爭力，受到用戶的持續(xù)關(guān)注與使用，呈現(xiàn)欣欣向榮的態(tài)勢。

（4）衰退態(tài)

隨著外界環(huán)境或人類認識的改變，學習資源提供的服務(wù)與用戶的資源需求出現(xiàn)供需失衡的現(xiàn)象，而網(wǎng)絡(luò)學習資源優(yōu)化速度又趕不上學習者需求的變化，網(wǎng)絡(luò)學習資源便進入了衰退態(tài)。此階段，由于資源被用戶選擇與應(yīng)用的頻率逐漸降低（徐劉杰等，2012），資源所吸取的負熵也不斷減少，信息生態(tài)鏈日益松動、老化，信息生態(tài)位逐漸被其他競爭資源壓縮，生存空間日益減小。對于衰退態(tài)的資源來說，如何尋求變化與創(chuàng)新，重新適應(yīng)用戶的需求是其亟需解決的關(guān)鍵問題。

（5）死亡態(tài)

若處于衰退態(tài)的網(wǎng)絡(luò)學習資源未被改變或干預(yù)，資源最終會被用戶舍棄（徐劉杰等，2018），攝入的負熵幾乎沒有或為零，信息生態(tài)鏈崩潰瓦解，信息生態(tài)位小于生存閾值，走向死亡。對于死亡態(tài)的資源來說，亟需解決的關(guān)鍵問題在于如何重新激活組織活力，獲得新生命。

理論上而言，網(wǎng)絡(luò)學習資源作為類似于生物生命體的事物，從創(chuàng)建開始，會隨時間的流逝依次經(jīng)歷初始態(tài)、成長態(tài)、穩(wěn)定態(tài)、衰退態(tài)和死亡態(tài)。但是由于其從根本上而言還是人工系統(tǒng)，并不完全遵循生命體進化的演化規(guī)律，我們可以通過人工干預(yù)的方式實現(xiàn)資源進化狀態(tài)的跳躍與反復(fù)。例如，做好目標用戶學習需求的調(diào)研或者采用有效的推廣手段等，可以使資源一被創(chuàng)建就直接進入穩(wěn)定態(tài)；還可以通過對衰退態(tài)和死亡態(tài)的資源進行“變異”創(chuàng)新，重新激活網(wǎng)絡(luò)學習資源活性，使其回到成長態(tài)或穩(wěn)定態(tài)。

四、網(wǎng)絡(luò)學習資源進化狀態(tài)的量化表征

1.量化表征的總體設(shè)計思路

由信息生態(tài)學可知，網(wǎng)絡(luò)學習資源的應(yīng)用水平與資源所吸取的負熵息息相關(guān)。資源的應(yīng)用水平越高，資源獲得的負熵也就越多，進化的狀態(tài)也相對越好。而網(wǎng)絡(luò)學習資源的應(yīng)用水平又由附著在網(wǎng)絡(luò)學習資源上的信息體量決定。資源應(yīng)用的越好，附著在資源上的信息體量也就越大，資源所吸收的負熵量也就越多。

“應(yīng)用為王，服務(wù)至上”是新時期教育信息化工作開展的基本原則，網(wǎng)絡(luò)學習資源進化狀態(tài)的量化表征方法亦應(yīng)遵循此原則進行設(shè)計?；诖?，研究從信息體量的角度出發(fā)，通過信息體量的變化速度以及趨勢來判定網(wǎng)絡(luò)學習資源的進化狀態(tài)，主要包括以下5 個步驟：（1）基于文獻和實際調(diào)研確定信息體量指標體系；（2）計算網(wǎng)絡(luò)學習資源進化信息體量與擬合曲線；（3）基于信息體量計算資源某時刻或某時間段的資源進化力；（4）基于資源進化力計算網(wǎng)絡(luò)學習資源當前進化力相對于前一時間段進化力的增長率；（5）融入時間屬性，綜合信息體量、資源進化力和資源進化力增長率量化判定網(wǎng)絡(luò)學習資源的進化狀態(tài)，如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)學習資源進化狀態(tài)量化表征方法設(shè)計思路

2.信息體量指標體系的確定

在確定總體的量化思路后，最重要的就是構(gòu)建科學合理的網(wǎng)絡(luò)學習資源進化信息體量指標體系?；趫F隊前期對泛在學習資源概念模型、資源進化模式以及資源進化評價指標的研究成果，同時對國內(nèi)20 多個區(qū)縣智慧教育云平臺的調(diào)研，初步提煉出了4類一級指標（包括內(nèi)容更新信息、資源關(guān)聯(lián)信息、資源使用信息和資源評論信息）和9個二級指標（如表1所示）。

表1 網(wǎng)絡(luò)學習資源進化信息體量指標體系

3.信息體量及其擬合曲線

（1）指標權(quán)重的確定

用戶與資源的不同交互行為對網(wǎng)絡(luò)學習資源進化程度的促進效果是不同的，因而每類指標能為資源進化提供負熵的程度也是有差異的，因此必須先確定信息體量指標的權(quán)重，才能科學、合理地計算網(wǎng)絡(luò)學習資源的信息體量。由于每個一級指標下的二級指標為平行指標，且對于資源進化的影響差異不大，只做計數(shù)處理，不賦予權(quán)重。

一級指標的權(quán)重通過層次分析法（AHP）進行確定。研究選取了13 位數(shù)字教育資源領(lǐng)域?qū)＜遥捎?～9 級評價等級對一級指標進行重要性對比。最后，綜合13 位專家的評價矩陣生成群決策綜合矩陣，綜合矩陣隨機一致性比率CR＝0.0071＜0.1，說明權(quán)重分配合理，具體如表2所示。

表2 信息體量一級指標權(quán)重

（2）信息體量的計算

信息體量表示附著在資源個體上所有的信息量總和（用RG表示），由4類一級指標的信息量加權(quán)之和表示。計算公式如下：

其中，RG 表示信息體量；m 表示一級指標個數(shù)；Ej表示每類一級指標的信息量大小，計算方式為信息條數(shù)的累加，如表1所示；Wj為每類一級指標的權(quán)重。

（3）信息體量曲線擬合

通常情況下，采集到的由信息體量（RG）和時間（T）所組成的數(shù)據(jù)集是離散的，不能充分反映兩組數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，也難以觀察和預(yù)測信息體量的變化趨勢。因此，需要采用曲線擬合的方式，選用合適的模型（或者稱為數(shù)學函數(shù)），將離散的數(shù)據(jù)擬成平滑且連續(xù)的曲線，得到資源信息體量隨著時間變化的增長曲線函數(shù)RG（T）。

網(wǎng)絡(luò)學習資源進化信息體量的增長曲線屬于典型的“S”型曲線，而最常用的3種“S”型擬合模型為Logistic函數(shù)模型（Verhulst，1845）、Gompertz函數(shù)模型（Gompertz，1825）和Von Bertalanffy 模型（Von Bertalanffy，1938），具體應(yīng)用時可根據(jù)擬合度（R2）的大小進行選?。≧2越接近1 越好）。3 種模型的表達式如表3所示。

表3 3種“S”型模型表達式

4.資源進化力與增長率

隨著網(wǎng)絡(luò)學習資源的不斷進化，其信息體量也不斷增加。但僅通過信息體量的多少難以精準判定網(wǎng)絡(luò)學習資源所處的進化狀態(tài)，故研究引入資源進化力和資源進化力增長率兩個關(guān)鍵性指標，結(jié)合信息體量綜合量化與判定網(wǎng)絡(luò)學習資源的進化狀態(tài)。

（1）資源進化力

資源進化力是資源壽命時長的決定因子（用REP表示）。從熵的視角來看，資源進化力即網(wǎng)絡(luò)學習資源吸收負熵的能力，體現(xiàn)了資源在某時刻或某時間段內(nèi)資源進化的能力和趨勢。從應(yīng)用的視角來看，資源進化力代表了網(wǎng)絡(luò)學習資源能夠支持用戶個性化學習乃至社會發(fā)展的能力。資源進化力的大小可由資源信息體量的增加速度表示，計算公式如下：

資源的活性強度與資源進化力的大小密切相關(guān)，資源進化力的大小直接反映了資源的活性度?；谛畔⑸鷳B(tài)學可知，網(wǎng)絡(luò)學習資源從起始態(tài)到穩(wěn)定態(tài)的發(fā)展過程中，資源進化力不斷增強，穩(wěn)定態(tài)時保持動態(tài)穩(wěn)定，而衰退態(tài)時又逐漸減小，當小于某一閾值（a）時，進入死亡態(tài)。同時，考慮到網(wǎng)絡(luò)學習資源處于穩(wěn)定態(tài)時，其資源進化力大小并非穩(wěn)定不變，而是呈現(xiàn)波浪式浮動，研究規(guī)定當資源進化力大于穩(wěn)定態(tài)閾值（b）時，則資源處于穩(wěn)定態(tài)。

資源進化力閾值（a 與b）的確定，要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)學習資源的特點以及平臺的實際情況（例如資源平臺的管理與運行機制、平臺的用戶流量以及技術(shù)架構(gòu)等），選擇合適的方法進行設(shè)定。一般來說，可采用以下4 種方式進行閾值設(shè)定（殷寶媛等，2020）：一是根據(jù)資源管理者或?qū)＜业慕?jīng)驗進行設(shè)定；二是采用或改良已有研究規(guī)定的閾值；三是通過對大量數(shù)據(jù)集的訓練，最終由模型計算出閾值；四是對于類似于正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，可以將閾值確定為REPmax±?（即最大REP 加減任一個數(shù)）。

為避免不可控的因素使網(wǎng)絡(luò)學習資源在某段時間內(nèi)無法被用戶獲取和使用（如平臺維修或自然災(zāi)害等），導致資源在該段時間內(nèi)RG一直為0或REP始終小于a而被誤判為起始態(tài)和死亡態(tài)的現(xiàn)象，研究定義RG等于0的時長（DT1）小于等于K（具體由管理者確定）時，資源處于起始態(tài)，否則為死亡態(tài)；當REP小于a的時長（DT2）小于等于Z（具體由管理者確定）時，則定義該時間段內(nèi)資源為衰退態(tài)，否則為死亡態(tài)。

（2）資源進化力增長率

資源進化力的增長率也稱作資源進化力的增長速度，指的是當前信息體量的增加速度與原來信息體量增加速度之間的比例關(guān)系（用r表示）。增長率體現(xiàn)了資源進化力的變化方向，可以反映資源進化的整體發(fā)展趨勢。當資源處于成長態(tài)時，資源進化力的增長率為正；當資源處于衰退態(tài)時，資源進化力的增長率為負。計算公式如下：

5.資源進化狀態(tài)的量化表征與判定

基于上述概念，得到網(wǎng)絡(luò)學習資源5種進化狀態(tài)的量化表征形式，如表4所示。

表4 網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的量化表征形式

由表4 可知，結(jié)合時間屬性，綜合信息體量RG、資源進化力REP、資源進化力增長率r 3個變量對網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的狀態(tài)進行量化表征與判定的標準如下。

（1）起始態(tài)。此時的信息體量在規(guī)定時長（K）內(nèi)為零，量化表征為RG＝0&DT1≤K。

（2）成長態(tài)。此時信息體量不斷增加，資源進化力增長但小于穩(wěn)定態(tài)閾值，且資源進化力正向增長，量化表征為RG＞0&0＜REP＜b&r＞0。

（3）穩(wěn)定態(tài)。此時信息體量穩(wěn)定增加，且資源進化力達到穩(wěn)定態(tài)閾值，量化表征為RG＞0 &b≤REP。

（4）衰退態(tài)。衰退態(tài)的網(wǎng)絡(luò)學習資源信息體量依然增加，但是具有兩種情況：一是資源進化力減至穩(wěn)定態(tài)閾值下但依然大于等于活性最低閾值，且資源進化力成負向增長，量化表征為RG＞0&a≤REP＜b&r＜0；二是資源進化力小于最小活性閾值，但時長小于等于規(guī)定時間（Z），量化表征為RG＞0&REP＜a&r≤0&DT2≤Z。

（5）死亡態(tài)。死亡態(tài)的網(wǎng)絡(luò)學習資源也有兩種不同的情況：一是資源進化力小于活性閾值的時間超出規(guī)定時長（Z），量化表征為RG＞0&REP＜a& r≤0 & DT2＞Z；二是信息體量為零的時長超出規(guī)定時長（K），量化表征為RG＝0&DT1＞K。

五、網(wǎng)絡(luò)學習資源進化狀態(tài)量化表征方法的應(yīng)用案例

1.學習資源案例選取

為了更加清晰地展示量化表征方法的應(yīng)用過程，研究從學習元平臺中選取了“職業(yè)探索”（創(chuàng)建于2017 年11 月12 日）資源作為案例對象，對2017 年11 月13 日—2017 年12 月22 日期間的進化狀態(tài)進行量化判定。選取該案例的理由：一是學習元平臺是基于“生成”“進化”“連接”等理念（余勝泉等，2009）構(gòu)建的一種新型知識開放社區(qū)，可支持收集信息體量指標體系中的所有數(shù)據(jù)；二是該資源可收集到的數(shù)據(jù)量較為充足；三是該資源可展示進化的5種狀態(tài)。

2.量化表征方法應(yīng)用

（1）信息體量計算及曲線擬合

首先，運用信息體量計算公式得到“職業(yè)探索”資源在該段時間內(nèi)的信息體量數(shù)據(jù)，結(jié)果如表5所示。其中T1表示時間為2017年11月13日，T40表示時間為2017年12月22日，每個時間段相隔1天。

表5 “職業(yè)探索”資源的信息體量

其次，分別采用Logistic、Gompertz 和Von Bertalanffy 模型對表5 中的數(shù)據(jù)進行非線性擬合。擬合結(jié)果表明，以上三種模型對于資源進化信息體量的增長曲線擬合效果均比較合理，其中Von Bertalanffy 模型擬合效果最佳，R2＝0.980。因此，本案例采用Von Bertalanffy 模型對“職業(yè)探索”資源的信息體量數(shù)據(jù)進行擬合，得到RG 與T 的函數(shù)關(guān)系為RG（T）＝2171.013（1-0.718e-0.131T）3，并運用Python繪制出“職業(yè)探索”資源的信息體量增長曲線，即RG（T）函數(shù)曲線，如圖2所示。

圖2 “職業(yè)探索”資源的信息體量增長曲線

根據(jù)增長曲線可知，學習資源“職業(yè)探索”的信息體量在初始階段增長較緩，隨后逐漸加速，最后趨于某一定值。

（2）資源進化力計算

對函數(shù)RG（T）求導，得到資源進化力函數(shù)REP（T），其變化曲線如圖3所示。由變化曲線可知，該資源的資源進化力前期逐漸增加，達到最大值后逐漸減小，最后趨于零。

圖3 “職業(yè)探索”資源的資源進化力變化曲線

（3）資源進化力增長率的計算

由圖3可知，資源進化力在峰值之前的增長率大于0，峰值之后的增長率小于0。經(jīng)計算，當T約為6時，資源進化力達到峰值?！奥殬I(yè)探索”資源在11月13日—11月18日期間，資源進化力增長率為正值；11月19日—12月22日期間，資源進化力增長率為負值。

（4）資源活性閾值和時長的設(shè)定及資源進化狀態(tài)的判定

本案例中資源進化時長K、Z 由資源管理者根據(jù)實際情況進行設(shè)定，該案例設(shè)定為K＝Z＝7（天）。資源進化力活性閾值a，b 根據(jù)前文中的一和四兩種方法，同時結(jié)合團隊前期的實踐經(jīng)驗和成果進行綜合設(shè)定，設(shè)定結(jié)果為a 為20，b 為110。經(jīng)計算，當T處于4～9天時，資源處于穩(wěn)定態(tài)，當T＞32天時，資源進入死亡態(tài)，具體如表6所示。

表6 “職業(yè)探索”資源進化狀態(tài)時間段

綜上，資源“職業(yè)探索”被創(chuàng)建后，經(jīng)歷了3天的成長態(tài)后進入穩(wěn)定態(tài)，但只保持了短短6天的穩(wěn)定態(tài)，而后逐漸走向衰退。雖然該學習資源在后續(xù)的時間里仍然有信息體量的增加，但是活性值依然較低。資源管理者應(yīng)該以此為依據(jù)，深入分析該資源快速進入穩(wěn)定態(tài)，又快速衰退的原因，以為其他資源的進化干預(yù)提供借鑒和指導。

3.量化表征方法應(yīng)用建議

本研究提出的量化表征方法在具體應(yīng)用時需要根據(jù)實際情況進行適當調(diào)整，主要建議有：（1）本研究中所提出的信息體量指標體系相對完整，但在實際的資源平臺中能采集到的數(shù)據(jù)不盡相同，故在量化表征網(wǎng)絡(luò)學習資源進化狀態(tài)的過程中，需要根據(jù)實際能夠采集到的數(shù)據(jù)情況對信息體量指標體系進行增刪。（2）研究針對初擬的信息體量指標體系，采用層次分析法（AHP）對一級指標的權(quán)重進行了設(shè)定。但由于資源平臺的特征以及平臺建設(shè)的側(cè)重點不同，在具體的應(yīng)用過程中，可以適當調(diào)整指標權(quán)重。（3）需要選擇合適的方法確定資源進化力的閾值和時長。

六、結(jié)語

本研究以信息生態(tài)學為指導，將網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的狀態(tài)劃分為起始態(tài)、成長態(tài)、穩(wěn)定態(tài)、衰退態(tài)和死亡態(tài)，并從“信息體量”的視角出發(fā)，設(shè)計了一套網(wǎng)絡(luò)學習資源進化狀態(tài)的量化表征方法。這是網(wǎng)絡(luò)學習資源進化研究領(lǐng)域的新探索，有助于提升各地智慧教育云平臺的資源管理效能。

量化表征方法有望服務(wù)于三個場景：一是網(wǎng)絡(luò)學習資源的智能化管理。通過運用量化表征方法，管理者可以實時掌握平臺中每個資源的進化程度以及未來的發(fā)展趨勢，據(jù)此設(shè)定自動化的管控流程，在減少人力和物力的同時提升網(wǎng)絡(luò)學習資源的管控效率。二是個性化網(wǎng)絡(luò)學習資源推薦。通過量化表征方法，系統(tǒng)可對匹配篩選出的網(wǎng)絡(luò)學習資源序列進行狀態(tài)判定（即二次篩選排序），優(yōu)先推薦進化狀態(tài)優(yōu)良的資源；同時，還可以保障推薦出去的網(wǎng)絡(luò)學習資源具有前瞻性，避免學習者還未完成學習任務(wù)，學習資源就已衰退或死亡，影響學習者的學習體驗和效果。三是量化表征方法為網(wǎng)絡(luò)學習資源進化預(yù)警和群體進化規(guī)律識別研究提供了基礎(chǔ)的數(shù)學模型，可以服務(wù)于網(wǎng)絡(luò)學習資源進化的進一步研究。

本研究主要存在兩方面不足：一是本文定義的各類權(quán)重、閾值等參數(shù)值是在結(jié)合專家意見和團隊前期實踐成果基礎(chǔ)上初步擬定的，并不一定適用于所有平臺，在具體的應(yīng)用過程中需要管理者根據(jù)平臺情況進行調(diào)整；二是量化表征方法還尚未在實際的資源平臺中進行進一步的測試和驗證。后續(xù)，團隊將依托學習元、彭城課堂、智慧教育云平臺等強化網(wǎng)絡(luò)學習資源進化量化表征方法的應(yīng)用實踐，進一步提升量化表征結(jié)果的精度，擴大量化表征方法的應(yīng)用范圍和實踐價值，以更好地支撐開放環(huán)境下大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)學習資源的高質(zhì)量發(fā)展。