吳金紅

摘 要：量化自我是利用穿戴式傳感器等技術(shù)手段來記錄人的行為、生理信息，通過這些數(shù)據(jù)來了解人類的智能、心理和行為的一種社會運動。量化自我能夠幫助認(rèn)識學(xué)習(xí)者的個體差異，為實現(xiàn)真正意義上的個性化學(xué)習(xí)帶來了新的契機(jī)。文章首先從緣起、基礎(chǔ)、手段和數(shù)據(jù)等方面解析了量化自我的含義，進(jìn)而探討了量化自我支持的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其特征，最后從數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)發(fā)掘和教學(xué)模式等三個方面，分析了量化自我在個性化學(xué)習(xí)中應(yīng)用面臨的問題與挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：量化自我；個性化學(xué)習(xí)；移動學(xué)習(xí)；大數(shù)據(jù)

中圖分類號：G40-057 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-8454（2015）19-0042-04

科技的發(fā)展拓展了人類認(rèn)識世界的能力，而穿戴式傳感器、智能手機(jī)等移動智能終端的普及，則帶來了一種新趨勢——量化自我。量化自我是采用技術(shù)手段來認(rèn)識自我的新嘗試，與隨時隨地掌握個體差異的功能與教育倡導(dǎo)的個性化不謀而合，量化自我成為深化發(fā)展個性化學(xué)習(xí)的新契機(jī)。2014年，美國新媒體聯(lián)盟發(fā)布《NMC地平線報告》，在報告中指出量化自我將取代可穿戴技術(shù)，成為未來4～5年在高等教育領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)鍵技術(shù)。[1]目前對于量化自我如何與教育教學(xué)相結(jié)合成為一個研究熱點，本文在解析量化自我的基礎(chǔ)之上，探討了量化自我支持的個性化學(xué)習(xí)體系及其特征，最后分析了量化自我在個性化學(xué)習(xí)中應(yīng)用面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

一、量化自我的含義

量化自我并不是最近一兩年才出現(xiàn)的新概念，早在上個世紀(jì)70年代，就有人提出人本主義計算（Humanistic Computing）的理念，提倡運用穿戴式傳感器等技術(shù)手段來記錄人的行為、生理信息，通過這些數(shù)據(jù)來了解人類的智能、心理和行為。[2]由于當(dāng)時的信息技術(shù)限制，可穿戴裝備尚處于概念階段，這種通過數(shù)據(jù)量化自我的理念并未受到人們的重視。近年來，隨著智能手表、智能手環(huán)和電子項鏈等微型可穿戴設(shè)備的發(fā)展，使收集自身數(shù)據(jù)、觀察身體狀態(tài)變化等復(fù)雜的過程變得輕松、簡便和廉價，量化自我再次進(jìn)入人們的視野，并逐漸成為了一種社會運動。2007年，《Wired》雜志主編凱文·凱利（Kevin Kelly）正式提出了“量化自我（Quantified self）”的概念：“運用技術(shù)手段，對個人生活中有關(guān)生理吸收（Inputs）、當(dāng)前狀態(tài)（Status）和身心表現(xiàn)（Performance）等方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取?！盵3]之后，人們從不同的角度對量化自我進(jìn)行了闡釋，也有人將量化自我稱作“自我跟蹤”（Self-tracking）、“生理數(shù)據(jù)”（Body Data）或者“生活駭客”（Life Hacking）等。[4]

目前對于量化自我的研究尚屬起步階段，筆者以量化自我為關(guān)鍵詞，搜索WOS和CNKI，得到為數(shù)不多的幾篇論文。梳理這些論文和當(dāng)前量化自我的實踐，我們可以從以下幾個方面來理解量化自我：

1.量化自我的緣起

量化自我緣起于人類對自我探索的渴望和對健康的追求。自古以來，人們對了解自身、認(rèn)識自我就有很強(qiáng)的探索欲望。社會的進(jìn)步，財富的積累，使人們越來越關(guān)注自身的健康。而同時，專業(yè)體育和醫(yī)療領(lǐng)域基于身體數(shù)據(jù)測量與觀察的成功案例，也讓普通人產(chǎn)生了強(qiáng)烈的量化自我欲望。

2.量化自我的基礎(chǔ)

信息技術(shù)的發(fā)展和智能可穿戴設(shè)備的普及是量化自我的基礎(chǔ)。普適計算、云計算、移動計算等新一代計算技術(shù)，讓量化過程無處不在。移動網(wǎng)絡(luò)、無線網(wǎng)、傳感網(wǎng)等泛在網(wǎng)絡(luò)，讓量化數(shù)據(jù)隨時隨地可以無障礙傳輸；電子化的手表、手環(huán)、項鏈、體重秤、眼鏡、手機(jī)等移動智能終端，讓數(shù)據(jù)收集無處不在；Fitbit、Jawbone UP、Nike Fuelband、Bodymedia、樂瘋跑等基于IOS或者Android的APP，讓量化自我簡便易行。

3.量化自我的手段

總體上看，量化自我的主要手段是穿戴式傳感技術(shù)與大數(shù)據(jù)挖掘。前者帶來了數(shù)據(jù)獲取范圍和方式的變革，后者帶來了認(rèn)知模式的變革。通過可穿戴式傳感器，隨時隨地感知身體和周圍的環(huán)境變化，自主地獲取人體數(shù)據(jù)并且不打擾個體。而大數(shù)據(jù)則讓人的認(rèn)知模式發(fā)生了變革，運用數(shù)據(jù)挖掘從大數(shù)據(jù)中提煉出對事物本質(zhì)與規(guī)律的認(rèn)識，人們的認(rèn)知模式由經(jīng)驗驅(qū)動變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動的量化認(rèn)知模式。

4.量化自我的數(shù)據(jù)

量化自我的數(shù)據(jù)包括個體數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù)兩大部分。個體數(shù)據(jù)是個體生理行為的數(shù)據(jù)，如體重、計步、睡眠時間、消耗食物卡路里、空氣質(zhì)量、壓力指數(shù)、皮膚電導(dǎo)、血氧飽和度等數(shù)據(jù)。[5]量化自我最初的目的就是通過對這些數(shù)據(jù)、可視化、交叉引用分析，來研究分析自身。社會數(shù)據(jù)是個體與其周圍環(huán)境交互的數(shù)據(jù)，包括文字、照片、聲音、視頻、地理位置和消費記錄等數(shù)據(jù)。

二、量化自我支持的個性化學(xué)習(xí)

個性化學(xué)習(xí)是一種以反映學(xué)生個性差異為基礎(chǔ)，以促進(jìn)學(xué)生個性發(fā)展為目標(biāo)的學(xué)習(xí)范式，是教育學(xué)一直提倡和追求的目標(biāo)。然而效果一直不夠理想，追究其原因，就是對于學(xué)習(xí)者的個性化差異把握不夠。量化自我采用一種數(shù)據(jù)化的方式來認(rèn)識自我，為學(xué)習(xí)系統(tǒng)實時提供學(xué)習(xí)者個性化的學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)狀態(tài)和學(xué)習(xí)情境，建立個性化的學(xué)習(xí)興趣模型。圖1是量化自我支持的個性化學(xué)習(xí)體系的概念圖。

量化自我支持的個性化學(xué)習(xí)體系是一個網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通過教學(xué)網(wǎng)、知識網(wǎng)、學(xué)習(xí)網(wǎng)和社交網(wǎng)將學(xué)習(xí)者、教學(xué)者、知識社區(qū)和學(xué)習(xí)資源等各個主體平等地連結(jié)在一起。學(xué)習(xí)者通過量化自我工具實時地收集自身及周遭的生物信息、生理信息、運動信息、遷移信息等，并將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中；大數(shù)據(jù)系統(tǒng)借助云計算和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建學(xué)習(xí)者的個體學(xué)習(xí)模型，并結(jié)合學(xué)習(xí)者個性化的學(xué)習(xí)需求、實時化的學(xué)習(xí)狀態(tài)和特殊化的學(xué)習(xí)情境，向教學(xué)工作者反饋學(xué)習(xí)者的興趣、狀態(tài)和適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)建議；[6]教學(xué)工作者根據(jù)學(xué)習(xí)者量化的自我數(shù)據(jù)，實時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法，并反饋到學(xué)習(xí)者的移動學(xué)習(xí)終端；同時，學(xué)習(xí)者通過無所不在的社交網(wǎng)絡(luò)，與知識社區(qū)中的其他人進(jìn)行交流，獲得支持和更多的知識。

量化自我支持的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)中心起到關(guān)鍵的作用。這實質(zhì)上反映了當(dāng)前教育理念的變革：由任務(wù)導(dǎo)向轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)導(dǎo)向。以往的學(xué)習(xí)由一個個教學(xué)任務(wù)構(gòu)成，教學(xué)資源、教學(xué)大綱、教學(xué)內(nèi)容都圍繞著完成教學(xué)任務(wù)，卻忽略了教學(xué)中最重要的組成部分——學(xué)習(xí)者。量化自我的個性化學(xué)習(xí)用量化數(shù)據(jù)來監(jiān)測學(xué)習(xí)者的狀態(tài)、能力，由個性化的數(shù)據(jù)來驅(qū)動教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方案和教學(xué)資源的運用。與傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)模式相比，它具有以下一些優(yōu)勢：

1.量身定制的因材施教

因材施教一直是為人所樂道的教學(xué)圣典，因為它能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)識、能力和狀態(tài)來安排教學(xué)的內(nèi)容。個性化學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是要達(dá)到這種因材施教的效果。以往的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)通常采用用戶建模的方式，由學(xué)生自行選擇或輸入自己的興趣愛好，生成模板，然后為學(xué)習(xí)者提供相對應(yīng)的學(xué)習(xí)資源。這種生成的靜態(tài)模板不能包含動態(tài)變化的學(xué)習(xí)狀態(tài)。我們知道，學(xué)習(xí)狀態(tài)對學(xué)習(xí)的效果影響很大，同一個人在不同壓力不同環(huán)境下學(xué)習(xí)的效果相差巨大?，F(xiàn)實生活中，有經(jīng)驗的教學(xué)者會根據(jù)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)狀態(tài)的變化，在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)強(qiáng)度、教學(xué)方法方面做出針對性的調(diào)整，實現(xiàn)因材施教的目標(biāo)。

而在量化自我的情境下，通過量化自我的工具，教學(xué)者可以隨時隨地收集到與學(xué)習(xí)者生活方式、學(xué)習(xí)方式、知識結(jié)構(gòu)以及外部學(xué)習(xí)環(huán)境相關(guān)的情境數(shù)據(jù)，通過分析集成，幫助教學(xué)者制定有針對性的、個性化的教學(xué)方案。同時，可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的生理數(shù)據(jù)，推斷出學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)、精神壓力，實時地調(diào)整教學(xué)進(jìn)程、教學(xué)強(qiáng)度和教學(xué)方法。最主要的是，這種學(xué)習(xí)狀態(tài)變化是以一種很容易理解的方式表征出來，不需要多少經(jīng)驗就可以覺察得到。

2.目標(biāo)明確的自我超越

技術(shù)是人類的延伸，量化自我無限擴(kuò)展了人的感知本能，人獲得了對身體、意識、行為和環(huán)境的全視能力，那些非意識領(lǐng)域的不可知都通過數(shù)據(jù)呈現(xiàn)為可知，同時，通過數(shù)據(jù)的實時記錄和歷史記錄，讓認(rèn)知過程突破時間性。[7]量化自我借助于信息技術(shù)手段來認(rèn)識自我，將一個個復(fù)雜的模糊的過程通過數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來，成為人可以超越的明確目標(biāo)。人與動物的區(qū)別就是在不斷的超越中得到進(jìn)步，并且在這種超越中獲得成就和愉悅。比如，對于期望通過跑步來增強(qiáng)體質(zhì)的人來說，能夠堅持的距離反映著身體的健康程度。身體健康程度用跑步的距離進(jìn)行量化，這樣多跑100米就是一種超越，就會感到身心愉悅，甚至?xí)谏缃籄PP上與好友分享這種喜悅。

學(xué)習(xí)也一樣。南京大學(xué)的桑新民教授指出，“學(xué)習(xí)的本質(zhì)是人類個體和人類整體的自我意識與自我超越”。量化自我與學(xué)習(xí)過程相結(jié)合有助于幫助學(xué)習(xí)者清楚地認(rèn)識自身的知識水平，激發(fā)學(xué)習(xí)者內(nèi)心的學(xué)習(xí)動機(jī)，獲得成功的喜悅，實現(xiàn)不斷的自我超越。比如，背單詞的APP會記錄學(xué)習(xí)者每天學(xué)習(xí)的單詞數(shù)，給出學(xué)習(xí)者單詞量的評估，對于學(xué)習(xí)者來說，這些量化的數(shù)據(jù)都是自己要超越的目標(biāo)，也是繼續(xù)學(xué)習(xí)的激勵因素之一。量化自我為自主學(xué)習(xí)提供了一個新的認(rèn)知模式，過程量化、目標(biāo)量化、效果量化，復(fù)雜模糊的學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變成目標(biāo)明確的自我超越過程。

3.認(rèn)知領(lǐng)域的無限擴(kuò)展

無所不在的泛在網(wǎng)絡(luò)將學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、知識網(wǎng)絡(luò)、教學(xué)網(wǎng)絡(luò)和社交網(wǎng)絡(luò)連結(jié)起來，為量化自我的學(xué)習(xí)者提供了一個無限的知識空間。在這個知識空間中，相互抱團(tuán)，形成興趣聯(lián)盟；教師、公司職員、圖書館館員或其他人員、機(jī)構(gòu)等自發(fā)形成動態(tài)的知識社區(qū)；MOOCs、可汗學(xué)院、精品課程、微課程等通過泛在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建無所不在的學(xué)習(xí)資源網(wǎng)絡(luò)。任何感興趣或者必需的知識都可以通過無所不在的泛在網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、知識網(wǎng)絡(luò)得到學(xué)習(xí)資源，任何時候都可以通過協(xié)作性社交網(wǎng)絡(luò)與興趣同盟進(jìn)行交流。更為重要的是，知識空間中的所有個體相互學(xué)習(xí)、協(xié)作和幫助，并且在學(xué)習(xí)過程中不斷聚合，自發(fā)形成知識導(dǎo)師（不一定是教師），“認(rèn)知孤島”將不復(fù)存在，讓學(xué)習(xí)者的認(rèn)知領(lǐng)域得到無限擴(kuò)展。

4.極具智慧的學(xué)習(xí)智能

在量化自我支持的個性化學(xué)習(xí)中，技術(shù)和設(shè)備將深度參與到教學(xué)和學(xué)習(xí)中來?？纱┐髟O(shè)備、大數(shù)據(jù)挖掘、泛在計算等相互協(xié)作，每時每刻都在關(guān)注著學(xué)習(xí)者的動態(tài)，探測和判斷學(xué)習(xí)者的行為。量化自我工具隨時隨地記錄學(xué)習(xí)者的顯性數(shù)據(jù)（如體征數(shù)據(jù)）和隱性數(shù)據(jù)（如情緒數(shù)據(jù)），大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崟r集成和發(fā)掘?qū)W習(xí)者的學(xué)習(xí)規(guī)律和學(xué)習(xí)狀態(tài)，提出適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)指導(dǎo)、干預(yù)、追蹤和反饋；泛在計算則不斷優(yōu)化學(xué)習(xí)資源和知識資源的提供路徑，為學(xué)習(xí)者提供最適合的知識支持。

現(xiàn)代技術(shù)的深度參與為學(xué)習(xí)者提供強(qiáng)大精確的學(xué)習(xí)智能，將極大限度地提升教學(xué)和學(xué)習(xí)效果。例如，通過對學(xué)習(xí)者的分析，可以發(fā)現(xiàn)其學(xué)習(xí)習(xí)慣中存在的問題，及時地給予技術(shù)或者行動上的指導(dǎo)；在學(xué)習(xí)過程中，根據(jù)學(xué)生的體征數(shù)據(jù)，計算學(xué)生的情緒狀態(tài)，及時幫助教師調(diào)整教學(xué)強(qiáng)度和教學(xué)方法等。另外，與以往技術(shù)促進(jìn)教學(xué)不同的是，這種技術(shù)的深度參與卻不會干擾學(xué)生，所有的過程都是在悄無聲息地自動進(jìn)行，不會分散學(xué)生的注意力。

三、面臨的挑戰(zhàn)

量化自我將學(xué)習(xí)者徹底融入到學(xué)習(xí)過程之中，有望實現(xiàn)真正的基于個體差異化的個性化學(xué)習(xí)。然而，作為一項跟蹤或進(jìn)行分析個體數(shù)據(jù)的一種“新運動”和“新潮流”，要廣泛應(yīng)用到個性化學(xué)習(xí)之中，還面臨著眾多的現(xiàn)實問題，其中最為困難的有以下幾個方面：[8]

1.數(shù)據(jù)隱私問題

量化自我支持的個性化學(xué)習(xí)，重點在于將量化自我工具收集的自我數(shù)據(jù)應(yīng)用到個體差異分析中，也就是說要分享個人的隱私數(shù)據(jù)。量化自我的數(shù)據(jù)存入個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，成為一筆不可多得的寶貴財富。就像錢存入銀行，如何處理它就由銀行來決定一樣，量化自我數(shù)據(jù)能否應(yīng)用到合法的途徑，能否被保護(hù)不被肆意傳播，成為個性化學(xué)習(xí)首先要解決的問題。

目前，個人隱私數(shù)據(jù)安全問題不是個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)獨有的挑戰(zhàn)，同樣是整個大數(shù)據(jù)時代都要面臨的挑戰(zhàn)，各國也在加強(qiáng)對互聯(lián)網(wǎng)隱私的研究和立法。以美國為例，早在1970年，美國就通過了《公平信用報告法》法案，該法案主要是為了應(yīng)對大型主機(jī)對隱私的威脅，規(guī)定個人財務(wù)信息只能用于信用、保險以及就業(yè)等三個方面。1986年頒布了《電子通訊隱私法案》，禁止電子通信服務(wù)供應(yīng)商將服務(wù)過程中產(chǎn)生的通訊內(nèi)容提供給任何未經(jīng)批準(zhǔn)的實體。2014年5月，美國白宮發(fā)布2014年度“大數(shù)據(jù)”白皮書，其中專章解讀“美國隱私法案與國際隱私法框架”以及“大數(shù)據(jù)對隱私法的啟示”，意在對已有隱私法更新完善。[9]

2.數(shù)據(jù)發(fā)掘問題

信息系統(tǒng)理論里有一個GIGO（Garbage In，Garbage Out）原則，即輸入的是垃圾數(shù)據(jù)，輸出的同樣也是無價值的信息。這個原則同樣適用于量化自我支持的個性化系統(tǒng)。要使用有效、高質(zhì)的量化自我數(shù)據(jù)，首先要解決多源數(shù)據(jù)的整合問題，如果不能有效地整合，就無法全面、精確地解讀學(xué)習(xí)者，不能真正表征出個體的差異性，就更不能實現(xiàn)真正意義上的個性化學(xué)習(xí)。目前市面上的量化自我工具五花八門，量化自我的數(shù)據(jù)類型也多種多樣，有文本、圖形、圖像、聲音、視頻等多種類型。

其次要解決的是量化自我數(shù)據(jù)的挖掘問題。個性化學(xué)習(xí)需要的不是單獨的數(shù)據(jù)，而是從量化自我數(shù)據(jù)中挖掘出反映個體差異性的特征，那么如何才能挖掘出有價值的知識，又如何評判哪些是有價值的知識呢？同時，個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要近乎實時地獲得這些個體差異特征，那么如何從海量的量化自我大數(shù)據(jù)中，實時地解讀出個體差異性特征以及這些特征的動態(tài)變化呢？

3.教學(xué)模式問題

個性化的關(guān)鍵在于對學(xué)習(xí)行為的建模、分析與預(yù)測，根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)識、能力和學(xué)習(xí)狀態(tài)，及時在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)強(qiáng)度、教學(xué)方法方面做出針對性的調(diào)整，從而為每個學(xué)生打造一個量身定做的學(xué)習(xí)規(guī)劃。那么如何在教學(xué)過程中讓學(xué)生既要學(xué)習(xí)體系化的知識，又要在教學(xué)中恰到好處地調(diào)整教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)強(qiáng)度和教學(xué)方法呢？國外有學(xué)者做了一些探索性的研究，如華盛頓大學(xué)的研究者 Consolvo 等嘗試以游戲的方式來吸引學(xué)生參與到健康活動之中。[10]研究中，Consolvo教授設(shè)計了一個虛擬花園，他巧妙地將花園中的鮮花長勢與量化自我數(shù)據(jù)結(jié)合起來，量化數(shù)據(jù)來自學(xué)習(xí)者，量化自我數(shù)據(jù)越高，虛擬花園中的鮮花越茂盛。為了鮮花越長越好，學(xué)生不斷加強(qiáng)鍛煉，既身心愉悅，也達(dá)到了教學(xué)目的。

四、結(jié)束語

量化自我是人類認(rèn)識自我的一種數(shù)據(jù)化探索，將自我量化數(shù)據(jù)融入到學(xué)習(xí)體系之中，能實時自動感知學(xué)習(xí)者的個體差異，實現(xiàn)真正的個性化學(xué)習(xí)和教育。本文探討了量化自我支持的個性化學(xué)習(xí)的含義、基本體系及主要優(yōu)勢，分析了當(dāng)前量化自我在學(xué)習(xí)中應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)。量化自我無疑給教育和學(xué)習(xí)模式帶來了全新的沖擊，如何將這種“時尚”和“潮流”正確地引入到教學(xué)之中，尚需要深入的研究。相信在不久的將來，智能的可穿戴設(shè)備和強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)技術(shù)必將給我們的學(xué)習(xí)帶來更加可供決策的數(shù)據(jù)和創(chuàng)新，我們的教育教學(xué)方式也會越來越精準(zhǔn)，越來越精彩。

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（編輯：王天鵬）