国际泛在学习领域知识图谱研究，本文主要内容关键词为：图谱论文,领域论文,知识论文,国际论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1009-5195(2016)01-0085-11 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2016.01.011 移动学习是随着无线通信技术与移动设备的出现与发展应运而生的一种新型学习模式，它的出现掀起了一场学习方式的革命，大大拓展了学习者的学习空间，使随时随地学习成为可能。泛在学习作为第三代移动学习，除了继承移动学习方式所有的优势以外，更加关注移动设备的情境感知和无缝学习空间的设计，被认为是能够真正实现“5A”(Anytime，Anywhere，Anyone，Anydevice，Anything)的理想学习模型。泛在学习(U-Learning)就是利用信息技术为学习者创设一种学习环境，在此环境中学习者可以随时、随地、随意地使用手边的数字设备或工具进行各种学习活动。作为一种新型的学习方式，泛在学习被认为对个性化学习环境的创设，学习资源的共享，学习方式与教育模式的变革具有独特优势，是促进教育公平、提高民众素质和推动学习型社会的构建与形成的重要手段之一，成为国内外众多学者研究的焦点。当前国内外泛在学习研究已取得了不少成果，但是研究现状如何？理论发展的脉络怎样？研究关注的热点与前沿是什么？这些问题都亟待解决。 传统教育理论研究中对上述问题的解答通常采用“思辨”等定性研究方法，这种方法由于其自身逻辑推理的严密性在学科理论研究中有其独特的优势，但是不足之处在于容易出现研究的主观性问题，对同一问题会出现“见仁见智”的现象。为了弥补定性研究的不足，我们认为教育理论研究中应注重引入“数字化科研”的思路，结合当代教育研究的“大数据”，采用量化与技术化的方法来分析教育领域的一些基本理论问题(蔡建东等，2013)。本研究综合运用文献计量法和科学知识图谱等方法，以Web of Science(WOS)数据库中的泛在学习论文数据为基础，对泛在学习领域研究的时间分布、国家(地区)分布、期刊、作者、关键节点文献和关键词等进行分析，以期对当前泛在学习领域的研究现状、发展脉络及其研究热点和前沿问题有一个大致的把握。 二、研究设计 1.研究思路与方法 本研究综合运用文献计量法和科学知识图谱方法，对检索到的文献进行不同层次的分析和可视化研究。首先，利用WOS数据库中的“分析”功能从文献的出版年、国家/地区、机构等层面进行分析；其次运用“作者”分析和“来源出版物名称”分析功能，结合可视化分析软件Citespace3.0.R5对泛在学习研究领域的作者、期刊进行分析；最后利用可视化分析软件Citespace3.0.R5对泛在学习领域的发展脉络、研究热点与前沿问题进行研究。 2.数据来源 研究以WOS数据库为数据源，以“Ubiquitous Learning” or “U-Learning”为主题词进行检索，检索时间为“所有年限”(截至2014年4月8日)，文献类型为“ARTICLE”和“PROCEEDING”，共检索到1679条来源文献，包括作者、标题、来源出版物、摘要、关键词、参考文献、作者单位等字段。
图1 U-Learning领域研究时间分布图 3.研究工具 本研究使用的研究工具有可视化分析软件Citespace3.0.R5、统计软件Excel 2007，以及WOS数据库自带的“分析”功能。 三、泛在学习领域的研究现状分析 1.时间分布 运用WOS数据库中“出版年”分析功能对检索到的数据进行分析，得到年份分析报告，由此可知泛在学习研究最早始于1991年。将1991-2013年(2014年数据不满一年未被统计)的文献数据输入Excel表格中，制成U-Learning领域研究时间分布图(如图1)。由图1可以看出，1998年以前国际上有关泛在学习的研究较少，但是有小幅度增加的发展趋势。1998-2003年间虽然有关泛在学习的研究逐渐增多，却仍处于一种低迷的状态。这主要与技术的发展有关。泛在学习的实现需要相关计算设备对学习者周围环境进行感知，而实现这种感知运算的技术如无线射频识别技术、无线网技术几乎都是近几年才发展起来的(魏雪峰等，2012)。2003年以后，泛在学习受到一些研究者的关注，出现了大幅度的增长。究其原因，一方面与普适计算技术的快速发展有关，更多的研究者开始关注利用普适计算技术来促进学习者学习；另一方面还与各国政府的政策制定与项目计划的引导有关。从2004年开始，一些发达国家包括韩国、日本、美国和欧洲部分国家相继推出各自的泛在学习项目或计划，并把“泛网”作为国家科技发展策略的一项重要指标(潘基鑫等，2010)。到2008年，泛在学习研究达到了顶峰，年度发文量高达211篇，说明泛在学习受到了广泛的关注。2008年以后虽然偶有波动，但仍能维持较稳定的状态，说明泛在学习经历了较迅速的发展阶段以后，开始稳步发展。从整个发展趋势上看，国际泛在学习研究呈现一种稳步上升的发展势头，正处于不断深入发展的状态。 2.国家(地区)分布 对文献的国家或地区进行分析能够大致反映不同国家或地区在特定领域研究上所作的贡献。运用WOS数据库的“国家/地区”分析功能对检索到的数据进行分析，发现总文献量排在前10位的国家(地区)如表1所示。其中，美国在泛在学习研究上占据着绝对的优势，发文总量位居世界第一，共发表了461篇文献，占总数的27.457%。紧随其后的是中国台湾，其在泛在学习领域研究方面比较活跃，具有较强的国际学术水平。中国大陆发文量有90篇，位于第7位。其他对泛在学习较为关注的国家分别是韩国、日本、英国、德国、加拿大、西班牙和澳大利亚。总体上看，前10个国家(地区)的累计发文量占总数的80.23%，说明国际上大部分泛在学习的研究都集中在这10个国家(地区)。从区域发文量看，亚洲地区有4个国家(地区)位于前10位，发文总量占总数的29.60%，说明亚洲地区在泛在学习研究领域有较强的研究能力。
3.研究机构分析 根据WOS数据库“机构”分析报告，总发文量排在前10位的研究机构如表2所示。从研究机构类型上看，国际泛在学习的研究主要由各国家(地区)的大学来承担。从研究机构分布的角度看，我国台湾地区、日本、韩国与美国部分高校在泛在学习研究上有较集中的研究成果。从单个研究机构上看，“国立”台湾大学发文量位列第1，日本的德岛大学，台湾的“国立中央”大学、“国立”台湾科技大学，韩国的庆熙大学，台湾的淡江大学位列2-6位，美国的麻省理工学院位居第7位。这说明美国虽然整体上研究能力较强，但单个研究机构的研究能力并不占绝对优势。前10名研究机构中有5个来自台湾，3个来自美国，说明整体上我国台湾和美国的研究机构在泛在学习研究上能力较强。
4.核心期刊分析 引文分析法是一种从文献被利用的角度来辨别核心期刊的常用方法(刘敏等，2012)。本研究从载文量和被引频次两个方面综合选择泛在学习的核心期刊。根据WOS数据库的“来源出版物名称”分析得到期刊载文量分析报告。依据布拉福德定律，刊载文献总数占到所研究领域期刊文献总数的前33%的期刊为核心期刊(许炜，2009)，初步确定泛在学习领域核心期刊为期刊载文量分析报告中的前40种，第40种期刊的载文量为5篇。利用Citespace3.0.R5对被引期刊进行分析，得到被引期刊共现网络图谱。综合运用期刊载文量分析报告和被引期刊共现网络图谱，选择载文量大于5篇、被引频次大于50次的期刊，共有10种(如表3)。这10种期刊不仅载文量多，而且被引频次也相对较高，可以认为是泛在学习领域的核心期刊。 其中《计算机科学讲义》的出版地在德国，主要研究方向为计算机科学、信息技术；《教育技术与社会》是美国教育技术领域的核心期刊，出版地在美国，主要研究方向为信息技术在教育的应用、教育系统的设计与开发、网络社区等；《计算机与教育》出版地为英国，主要研究方向为计算机应用、信息科学以及计算机科学，其中有教育技术研究的模块；《个人与普适计算》的出版地在英国，主要涉及的方向为普适计算技术的开发、设计与应用，个人与普适计算等；《计算机辅助学习》的出版地在英国，主要研究方向为计算机在教学和学习中的应用；《英国教育技术杂志》是国际教育技术领域的权威期刊，出版地在英国，偏重的研究方向为教育与培训、教育技术、教育传播等。另外，一些著名的综合性期刊对泛在学习研究也较为关注，如《美国国家科学院院刊》和英国的《自然》等刊物刊登了不少相关文献。值得注意的是，泛在学习在心理学和脑科学研究上也比较广泛，如美国的《神经科学杂志》和《计算机在人类行为研究中的应用》等也刊登了相当数量的文章。
5.核心作者分析 核心作者作为学科领域研究的先行者和推动者，对学科领域发展具有举足轻重的作用。在文献计量学中评定某学科领域核心作者的标准有两个，一是发文量，二是被引量(钟文娟，2012)。因此核心作者不仅发文量要多，并且论文质量也要高，即被引频次也要高。 运用WOS数据库中“作者”分析功能对作者的发文量进行分析。根据普赖斯理论，核心作者发表的论文量至少要达到N篇，N的计算公式为：N=0.749(ηmax)[1/2](ηmax为发文量最多作者发表的论文数量)(闫伟东，2012)。由分析报告可知，单个作者发文量最大值为30篇，通过公式计算得到N近似等于4.10，说明泛在学习领域核心作者的最低发文量应为5篇。取发文量5篇(包括5篇)以上的作者为核心作者，共有55位作者。运行Citespace3.0.R5，得到被引作者共现网络图谱，图谱中作者的被引频次在一定程度上能反映该作者在某领域的被认可程度。综合利用被引作者共现网络图谱和WOS数据库创建的作者发文量分析报告，筛选被引频次超过15次，并且发文量大于5篇的作者(如表4所示)。从表4可以看出，这10位作者不仅发文量较多，被引量也较高，可以认为是泛在学习领域的核心作者。
其中Hwang Gwo-Jen是“国立”台湾科技大学的讲座教授，同时也是国际期刊《移动学习与组织》和《数字学习技术》的执行主编，主要研究方向为泛在学习、移动学习、计算机测试、专家系统和知识工程等。Ogata Hiroaki是日本九州大学的教授，主要研究兴趣有教育技术、新媒体、数字化技术、ICT在教育中的应用以及教学设计等。Yano Yoneo是日本德岛大学的名誉教授，从事教育与学习系统、合作学习、人工智能和泛在学习相关研究，发表了大量研究成果。Chu Hui-Chun是我国江苏大学计算机科学与信息管理学院的教授，她的主要研究兴趣有移动学习与泛在学习、基于游戏的学习、信息技术应用于教学和计算机辅助教学设计等几个方面。Huang Yueh-Min是台湾“国立”成功大学的特聘教授，他的主要研究兴趣有数字化学习、多媒体通信、无线网络与人工智能等。Chen Gwo-Dong是台湾“国立中央”大学计算机科学与信息工程学院的讲座教授，他的主要研究领域为学习环境、计算机支持的合作学习和网络学习社区等。Liu Tsung-Yu是台湾“国立中央”大学的助教，研究方向有软件工程与计算机教育。Yang Stephen Jen-Hwa也是台湾“国立中央”大学的特聘教师，主要从事移动学习、泛在学习、计算机教育与社会学习的研究。El-Bishouty Moushir M是加拿大阿萨巴斯卡大学的博士后研究员和导师，他曾作为外国研究员在日本德岛大学学习，以助理教授的身份发表许多作品，主要研究兴趣有技术促进学习、泛在学习与移动学习、适应性和个性化研究以及知识意识和人工智能等。Chen Nian-Shing是台湾“国立”中山大学的特聘教授，他目前的研究兴趣包括E-Learning课程的评估、同步教学与学习、移动学习与泛在学习、机器人促进学习等方面。
图2 U-Learning研究领域关键节点文献时区分布图 四、泛在学习理论发展脉络 Citespace是美国陈超美博士开发的知识可视化分析软件，该软件能够对学科领域理论的发展脉络进行可视化分析，直观地显示学科理论的演进路径，探测与识别当前学科领域的研究热点和前沿(Chen，2004)。运行Citespace3.0.R5，绘制出U-Learning研究领域关键节点文献时区分布图，如图2。 结合图2，通过文献分析，将国际泛在学习理论发展脉络大致分为三个阶段： 第一阶段，酝酿期。从图2看，2000年以前提取出的2篇关键节点文献距离正式提出泛在学习理念的时间较远，可以看做是泛在学习的理论基础或思想根源，这一时期也可以认为是泛在学习理论发展的酝酿期。Brown等人1989年在其撰写的《Situated Cognition and the Culture of Learning》(中点度0.10)一文中提出了情境学习的思想，认为知识是情境化的，是实践、情境与所在文化相互作用的产物；学习是一种文化适应的过程，知识只有经过社会化的实践活动才可以得到充分的理解(Brown et al.，1989)。Mark Weiser在1991年撰写的《The Computer for the 21st Century》(中点度0.16)一文对新世纪的计算机发展进行了展望，提出了“泛在计算”的理论，认为“泛在计算”是未来计算机技术发展的一个方向，并对泛在计算的工作原理和实现条件进行了阐述(Weiser，1991)。情境学习与泛在计算等理论不是U-Learning领域率先提出的，但是两大理论却在U-Learning的酝酿期从学习和技术支持两个层面为U-Leaning的知识发展奠定了理论基础。 第二阶段，起步期。2000-2005年间提取出来的5篇关键节点文献出现在漫长的酝酿期以后，且距离泛在学习理念提出的时间较近，因此这一时期可以被认为是泛在学习理论发展的起步期。Anind K.Dey是这一时期研究的代表人物。从知识图谱中可以看出，他自己撰写或与他人合作撰写的三篇文献均成为了U-Learning领域知识发展的关键节点文献。在《Towards a Better Understanding of Context and Context-Awareness》(中心度0.08)一文中，Dey等人界定了情境与情境感知应用程序的含义、种类与特征，为泛在学习环境设计中如何选择情境提供了理论指导(Dey et al.，2000)。在《Understanding and Using Context》(中心度0.12)一文中，Dey设计了一个情境感知应用程序概念框架，为泛在学习环境(系统)的创建提供了一种理论模型(Dey，2001)。在《A Conceptual Framework and a Toolkit for Supporting the Rapid Prototyping of Context-Aware Applications》(中心度0.19)一文中，Dey等人构建了情境工具包，并对该情境工具包在复杂环境中的运用进行了诠释。情境工具包的出现为如何创建泛在学习环境提供了一种可操作的方法(Dey et al.，2001)。总的来说，Anind K.Dey等人对情境与情境感知应用程序的研究大大促进了情境感知理论与技术的发展，而情境感知理论是泛在学习重要的理论基础，情境感知技术是智能化泛在学习环境创建的重要技术之一，因此Anind K.Dey等人的研究间接地为泛在学习环境(系统)的开发与智能化泛在学习支持服务的设计做出了贡献。 Alfred Kobsa等人在《Personalised Hypermedia Presentation Techniques for Improving Online Customer Relationships》(中心度为0.10)一文中详细阐述了个性化超媒体系统的构建过程与方法，为泛在学习智能化学习支持服务的发展提供了重要借鉴(Kobsa et al.，2001)。Hiroaki Ogata在《Context-Aware Support for Computer-Supported Ubiquitous Learning》(中心度0.09)会议论文中阐述了计算机支持的泛在学习(USCL)的内涵、特征和学习理论基础，并以JAPELAS和TANGO两个泛在语言学习系统为例，对泛在学习的运行机制进行了分析(Ogata，2004)。他对泛在学习内涵、特征、理论基础及其运行机制的解读基本确立了泛在学习的理论框架，成为了后续研究中重要的理论依据。 第三阶段，形成发展期。2006年后提取出来的3篇关键节点文献都出现在泛在学习理念正式提出以后，主要关注泛在学习环境构建、相关标准与策略的建立和实践的探讨，这一时期被认为是泛在学习理论的形成发展期。Stephen J.H.Yang撰写的《Context Aware Ubiquitous Learning Environments for Peer-to-Peer Collaborative Learning》(中心度0.11)一文，从客户和服务的视角对泛在学习环境的基本构成进行了分析，认为泛在学习环境应由内容自适应系统、个性化注释管理系统和多媒体实时讨论系统三部分组成，并对各部分的工作机制进行了阐述(Yang，2006)。Yang研究中的“代理服务”思想促进了泛在学习的实时交互，为“泛在学习网络”的出现奠定了基础，在很大程度上促进了泛在智能化学习支持服务的发展。Hwang Gwo-Jen等人在《Criteria， Strategies and Research Issues of Context-Aware Ubiquitous Learning》(中心度0.09)一文中，关注情境感知泛在学习环境标准与策略的研究，提出了构建情境感知泛在学习环境的5条标准和设计泛在学习活动的12种策略(Hwang et al.，2008)。这些标准与策略的提出为泛在学习环境的创建提供了重要的理论依据和策略方法。Chris Evans在《The Effectiveness of M-Learning in the Form of Podcast Revision Lectures in Higher Education》(中心度0.09)一文中对播客形式泛在学习的有效性进行检验，发现播客在研究生教育中有很大的发展潜力(Evans，2008)。Evans的研究虽然仅以研究生教育中的泛在学习有效性进行研究，但却积累了重要的实践经验，为其他教育中的泛在学习实践奠定了基础。 总的来说，泛在学习研究仍处于初步发展的阶段。虽然启蒙较早，可以追溯到上世纪八十年代，但是真正发展开始于新世纪以后的这几年，因此无论是理论研究，还是项目实践都还处于初步发展、探索应用的时期。
图3 U-Learning研究领域关键词时区分布图 五、泛在学习的研究热点与前沿分析 1.研究热点 研究热点是“在某一段时间内，有内在联系且数量相对较多的一组论文所探讨的科学问题”(Chen，2004)。对研究热点的分析能够更好地把握某学科领域知识理论发展过程中所关注的焦点，通常通过词频统计的方法确定某领域的研究热点。对特定研究领域一段时间内的关键词进行聚类分析，可以揭示出该研究领域的发展特征与发展脉络。运行Citespace3.0.R5，对泛在学习领域的关键词进行聚类分析，得到U-Learning研究领域关键词时区分布图(如图3)。 结合图3，选择被引频次≥15次的关键词，按照年限顺序把U-Learning领域研究热点演进分为以下四个阶段： 第一阶段，1991-1999年，探讨理论基础，主要关注学生的学习及其行为，并对未来学习进行展望。学习是U-Learning的一个上位概念，因此在泛在学习发展的早期一定会从学习理论中寻求支持，该关键词出现的频次自然会高。U-Learning的服务对象是学生，因而学生及其行为成了关注的另一个焦点。另外一些研究还对未来学习的发展潜能进行研究，如Brown等人对学习的文化进行解析，提出了情境学习的思想。 第二阶段，2000-2004年，开始尝试构建学习系统，主要研究普适计算技术支持下的学习系统的构建，并关注其绩效的评价。“普适计算”、“系统”和“绩效”等高频关键词的出现说明了泛在学习研究领域开始探索构建普适计算技术支持下的学习系统，如日本礼貌用语的学习辅助系统(JAPELAS)和标签添加学习对象系统(TANGO)等两个语言学习系统就是这一时期的研究成果。这一时期研究虽然不多(由图1可知)，但是对学习系统研究的尝试却对后续研究影响很大。 第三阶段，2005-2008年，提出了泛在学习的理念，开始对泛在学习的基本理论和泛在学习环境(系统)的构建进行探讨。“泛在学习”、“移动学习”、“电子学习”、“机器学习”和“合作学习”等高频关键词的出现，说明泛在学习作为一种新的学习理念提出以后，注重借鉴先前学习理论的研究成果构建其基本理论。“情境感知”、“环境”、“模型”、“设计”、“网络”、“技术”、“分类”、“框架”等关键词的出现，表明泛在学习环境(系统)的构建仍然是泛在学习领域研究的重点。“记忆”关键词的出现，表明泛在学习研究在关注泛在学习环境的同时，还注重对学生认知记忆等心理问题的研究。 第四阶段，2009-2013年，在持续研究学习环境(系统)的同时，还对教育(学习)资源进行探索，并关注学生在泛在学习环境(系统)中的认知与行为。“环境”、“人工智能”、“环境感知”和“移动”等高频关键词的出现说明学习环境(系统)的建设仍是泛在学习领域研究的焦点，不过开始考虑运用一些新技术如人工智能和移动技术来构建学习环境。“教育”、“信息”、“可塑性”、“知识”等关键词的出现，说明泛在学习研究在构建学习环境(系统)的同时，开始对教育(学习)资源进行研究。另外，“认知”高频词的出现表明学生的认知行为也是这一时期研究的一个热点。 2.研究前沿 一般把研究前沿看做是“科学研究中最先进、最新的、最有发展潜力的研究主题或研究领域”(陈仕吉，2009)，对研究前沿的把握能够明确领域未来的发展方向。选择Pathfinder算法，运行Citespace3.0.R5得到6个突变词(如图4所示)。 由图4可以看出，泛在学习研究的前沿领域有以下几个方面：普适计算、长期潜能、学习、代理、移动手机和突触可塑性等。通过阅读关键节点文献发现，本世纪以前的泛在学习处于理论酝酿期，寻求理论支持是其研究的重点。从上位概念学习理论中寻求支撑，并探讨其长期发展的可能性或潜能是那个时期主要研究的问题，因此“学习”与“长期潜能”是新世纪以前泛在学习研究的前沿。新世纪初期技术得到了快速发展，特别是普适计算技术和代理技术的出现，为泛在学习环境的构建提供了必要的技术支持，相应出现了许多基于普适计算技术和代理技术构建泛在学习环境(系统)的研究，成为了当时的一个研究前沿。泛在学习离不开泛在学习终端的支持，移动手机作为一种新的工具问世。由于其普遍性和强大的功能可以大大拓展泛在学习的空间，因此基于移动手机的泛在学习研究成为泛在学习研究一个前沿。另外，近年来泛在学习研究开始借鉴神经科学的研究成果，从图谱中可知出现最晚的一个突现词为“突触可塑性”，它是神经学上的一个术语，被认为是构成记忆和学习的重要神经化学基础。由此可见，近年来泛在学习的研究开始关注学生的记忆和认知行为，这成为当下研究的又一前沿。
图4 U-Learning研究领域突变词时区分布图 六、研究结果与思考 本研究综合运用文献计量学和科学知识图谱的方法，对WOS数据库中2014年前有关泛在学习的文献进行了不同层次的分析和可视化研究。从分析结果中发现：泛在学习研究最早开始于1991年，但是2003年以前泛在学习的研究一直处于较低迷的发展状态，2003年以后得到快速发展，直到2008年达到顶峰，泛在学习得到大范围的关注。目前泛在学习研究正处于稳步发展、趋向深入研究的状态。美国是泛在学习研究的领头羊，亚洲地区的研究发展也较为迅速，具备了一定的研究能力(发文量前10个国家(地区)中，中国台湾、韩国、日本分别位于2-4位，中国大陆位于第7位)。泛在学习的研究主要由各国家(地区)的大学来承担，我国台湾地区、日本、韩国与美国部分高校在泛在学习研究上有较集中的研究成果，我国台湾地区与美国在泛在学习研究上有较强的能力。泛在学习核心期刊主要分布在国外，主要以美国、英国和德国等国家为主，特别是美国和英国的教育技术一直在国际研究中处于领先地位。核心作者主要以中国台湾和日本的学者为主，中国大陆和加拿大的一些学者在泛在学习研究上崭露头角。从发展脉络上看，泛在学习的发展经历了酝酿期、起步期和形成发展期三个阶段。目前泛在学习理论研究仍处于初步发展的状态，实践也正处于项目试验的阶段。从研究热点与前沿来看，泛在学习环境的构建和学习资源的建设是目前泛在学习研究的热点；基于移动技术的泛在学习研究和泛在学习中学生的记忆、认知等心理研究是目前泛在学习研究的前沿。另外，在研究中我们还发现了一些问题，引发了一些思考： 1.学习终端、学习资源与学习支持服务的“智能化”是当前泛在学习研究必须攻克的难关 泛在学习是继数字化学习、移动学习以后，人类学习方式的又一次变革与创新，具有广阔的前景。但是就目前而言，泛在学习仍处于初步发展的阶段，有许多问题亟待解决。 第一，设备终端问题。虽然目前各种各样的学习终端为泛在学习的实现创造了便利，但是如何实现各种学习终端对泛在学习资源的智能适应仍是泛在学习环境开发的一个难题。 第二，学习资源问题。泛在学习需要情境的、自适应的学习资源，这种情境性与自适应性主要包含两个方面：一是对学习终端的智能适应；二是对学习内容的智能适应，即以最合适的组织形式、表现形式被学习者获得。当前的学习资源标准通常采用线性或树状组织形式对资源的通用属性进行静态描述，无法根据不同的学科和应用情景给予详尽描述，这使得如何组织学习资源来满足泛在学习的按需学习要求成了又一亟待解决的问题。 第三，学习支持服务问题。泛在学习是一种按需学习，因此泛在学习的发生需要智能化服务的支持。这种智能性主要体现在：一是能够对周围情境进行正确感知；二是能够智能化地处理感知到的信息并为学习者提供个性化的支持服务。近年来虽然语义技术和基于本体论方法的发展，使泛在学习设备的情境感知能力有所增强，但是如何智能化地收集、处理情境感知的信息，为学习者提供个性化的支持服务仍然是泛在学习实施上的一个十分棘手的问题。 2.重视技术因素，而轻视人为因素是当前泛在学习研究的弊端 泛在学习作为一种新型的学习方式，其根本目的是促进人的学习。但从泛在学习的发展脉络和研究热点上看，当前泛在学习研究重在从技术层面探讨泛在学习系统的设计与开发，包括在硬件技术上关注学习终端与基础支持环境的建设，软件技术上关注学习资源与学习服务等问题，但缺乏从人的角度对泛在学习方法与策略进行研究。从技术应用的角度上讲，决定技术应用与否或者应用程度如何的因素不在技术本身，而在于人。泛在学习是一种新的学习技术，目前其应用与实践还不太成熟，其研究过程中更应该注重对人为因素的关注。 3.真正意义上的泛在学习实现还任重而道远 纵观当前泛在学习的理论与实践发展，理论研究还不太成熟，许多问题亟待解决；实践应用中虽然有关实验已经实现了泛在学习的部分功能，但并未达到能够使用任何计算设备进行按需学习的要求。因此，要想实现真正意义上的泛在学习，不仅需要技术的不断发展与计算设备或终端的持续更新，还需要国内外研究者与实践者在实际研究和实践中不断地对泛在学习的功能设计和实现技术进行进一步的改进与完善。泛在学习的“实现之路”还任重而道远。
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