從我開始開發企業E-Learning系統到現在已經四年了。這四年實在是有很多槽要吐，因此以下是一些胡言亂語。莫怪。 學習所產生的變化來源于兩個方面，第一是教授，第二是體驗。顯然，“教育”僅僅是學習變化來源的一個方面。但是，目前的學習系統的著眼點大部分還是放在“教育”層面。即，在特定的場所（如果我們將E-Learning系統也可以看作為一個場所），通過特定的數目的材料和策略（一般情況下是LMS和LCMS提供），輔助達成目標的系統。實際上是一個“教育”系統。或者我們可以稱為E-Educating System。 學習系統除了目標導向的教育系統功能之外，應當更加注重“體驗”。但是，這種“體驗”的獲得往往是特定場所和特定數目的材料所不能夠提供的。即便我們可以假設特定場所和特定數目的材料對于個體而言遠遠超過了其能夠涉獵的范疇，但是系統卻沒有充分記錄和理解用戶的“體驗”過程。

從我開始開發企業E-Learning系統到現在已經四年了。這四年實在是有很多槽要吐，因此以下是一些胡言亂語。莫怪。

幾乎每個E-Learning系統均打著“隨時”，“隨地”學習的旗號，并聲稱這是網絡化的學習方式。但是我認為大部分的E-Learning系統僅僅作為教學系統，而不是一個學習系統而存在。

教育

《說文解字》的解釋，“教，上所施，下所效也”；“育，養子使作善也”。現代漢語中“教育”一詞的通行，與中國教育的現代化聯系在一起，期望從“以學為本”向“以教為本”的現代性轉變。

在西方，教育一詞源于拉丁文educate。本義為“引出”或“導出”。從詞源上說，西文“教育”一詞是內發之意。強調教育是一種順其自然的活動，旨在把自然人所固有的或潛在的素質，自內而外引發出來，以成為現實的發展狀態。

學習

學習是指學習者因經驗而引起的行為、努力和心理傾向的比較持久的變化。這些變化不是因成熟、疾病或藥物引起的，而且也不一定表現出外顯的行為。

學習系統

學習所產生的變化來源于兩個方面，第一是教授，第二是體驗。顯然，“教育”僅僅是學習變化來源的一個方面。但是，目前的學習系統的著眼點大部分還是放在“教育”層面。即，在特定的場所（如果我們將E-Learning系統也可以看作為一個場所），通過特定的數目的材料和策略（一般情況下是LMS和LCMS提供），輔助達成目標的系統。實際上是一個“教育”系統。或者我們可以稱為E-Educating System。

學習系統除了目標導向的教育系統功能之外，應當更加注重“體驗”。但是，這種“體驗”的獲得往往是特定場所和特定數目的材料所不能夠提供的。即便我們可以假設特定場所和特定數目的材料對于個體而言遠遠超過了其能夠涉獵的范疇，但是系統卻沒有充分記錄和理解用戶的“體驗”過程。

這種問題一部分是因為管理者以“教育者”而非“學習者”的身份出現造成的。

為了界定用戶的知識層次，目前除了進行特定的目標限制（例如通過考核）之外沒有特別有效的方法。但是達到目標實質上只是建立在現有的經驗基礎上，在使用者從開始學習到達到特定目標的過程中，管理者、系統本身，并沒有從中得到任何的益處，甚至用戶本身是否真正的達到了特定的知識層次也未可知。

中國有成語叫“教學相長”：“是故學然后知不足，教然后知困。知不足然后能自反也，知困然后能自強也。故曰教學相長也。” 意為教和學兩方面互相影響和促進，都得到提高。我認為這句話同樣適用于E-Learning系統的設計：E-Learning系統是一個學習系統，他能夠引導用戶通過各種體驗達到特定的知識層次，同時根據不同用戶的學習體驗使管理者和系統更加成熟。即E-Learning系統是一個教學反饋系統。

反饋的手段

大部分E-Learning系統是通過問卷來獲得反饋信息的。在網絡環境下，除非你的問卷填寫可以和特定的利益掛鉤，或者做到完全社會化，否則大部分情況下你獲得的信息很可能是沒有代表意義的。

不論從客觀的角度還是從成本的角度出發，獲得用戶針對某一個目標的活動軌跡應當是一個比較有效的反饋手段。但是這種手段的有效性必須有一個前提就是E-Learning系統中有足夠廣泛的資料以至于使用者很少需要自己去尋找材料。目前除了企業E-Learning系統之外（企業本身技術的保密性以及網絡訪問的限制），可能鮮有系統能夠做到這一點。但是我們仍然有能力通過羅列引用資料網址來間接的達到這個效果。

從架構上來說，E-Learning設計者應當對用戶的活動信息給予足夠的重視，從某種意義上講，這些活動信息比記錄用戶某一個課程，某一個考試得到了多少分數更重要。應當將用戶的活動數據作為一等數據進行對待。

用戶活動的信息是一種日志形式的記錄，其包含四個部分，即“主體”在“什么時間”，對“什么資料”進行了“何種操作”。這非常類似于Web Analytic的記錄形式。接下來便是從這些資料的處理。處理分為三個階段。

第一個階段是根據這些資料判定用戶是否達到了某一個活動目標。由于這種處理方式類似傳統的“考試是否通過”的概念，因而應當使用所有而不是局部的數據得出結論。雖然用戶活動信息樣本數量很龐大，但是由于這種數據往往有固定的模式而非常容易被快速選擇出來（例如，對于大多系統仍然使用考核的方式進行目標達成的確認，那么判定用戶是否達成了目標我們只需要關注類似“用戶，對XX試卷的XX問題進行了作答，答案為XX。”的記錄，而這些記錄可以通過“何種操作”的索引進行快速的篩選）。

第二個階段則是數據挖掘。如果說第一個部分還是“E-Education”的話，那么這個部分則是著重于用戶的“體驗”。從用戶的“體驗”中對其學習經驗進行總結。例如，用戶從開始學習到達成目標過程中，從其接觸的資料的信息（例如難度，種類，學科相關性），順序的先后，關注時間的長短等等角度總結用戶達成目標的所有路線圖，對路線進行聚類劃分，發現學習資料之間新的相關性）。

第三個部分是嘗試將第二階段的經驗總結進行有目的的應用。但其目的是為了剔除第二階段中的錯誤結論。如果在應用一段時間之后，通過同樣的分析途徑，得出和前一次數據挖掘相比正系數的增長，且這個正系數大于一個設定值，則認為者中應用獲得了積極的正反饋效果。可以正式將其納入經驗庫。

E-Learning的局限

當我們認識到上述分析的方式后，可以發現，E-Learning系統實際上更像是社區網站。用戶的行為比起系統中的資料更具價值。但是反觀目前的E-Learning系統，不論從系統設計到資料標準（例如SCORM，QTI，AICC等）都具有非常強烈的封閉性。他從根本上提高了學習成本（資料形式并不是主流的資料保存形式，如頁面，PDF文檔，PPT講義，音視頻資料。往往都需要重新制作或者打包），限制了學習活動（必須依托E-Learning平臺，例如學習活動必須在LMS中管理和發起）。并且不利于形成統一的知識表述體系。可以說這是網絡化學習的開放性本質和E-Learning系統形式的封閉性之間的矛盾。

打破矛盾：API和學科分類

鑒于學習活動的復雜性，不可能從一個非常精細的角度統一E-Learning。但是從大的角度考慮有兩點是一定會逐步實現的：

（1） 學習行為的記錄：“誰”在“什么時候”對“什么資料”做了“何種操作”這種流水賬似的行為記錄將成為學習系統中最重要的部分。而這個部分完全有能力從API上進行統一。（目前TinCan API朝著這個方向邁出了堅實的一步。）

（2） 統一的學科分類表述：社會化學習的興起存在共享經驗的需求（這和搜索引擎營銷一樣，應當具備商業前景）。經驗的共享需要在準確的知識表述的前提下完成，因此標準化的學科分類表述會逐步實現（目前比較豐富的例如Wiki的分類）。

E-Learning作為功能存在

總之，我認為E-Learning實質上并不是系統一級的，而是附加在系統之上的“功能”模塊。我相信封閉的E-Learning系統構造終將被打破，E-Learning會像病毒一樣附加在個個社會或者個人網站上，廣泛的傳播，聯系，融入網絡的方方面面。