泛在计算技术（共7篇）
泛在计算技术 篇1
一、普适计算概述
1、普适计算的定义
普适计算 (pervasive computing) 的概念是由PARC的Mark Weiser于20世纪90年代初提出的, 他把普适计算描述为:“最有深远意义的技术是那些似乎消失的技术, 它们和我们的生活紧密地编织在一起, 使我们无法分辨”。普适是指在我们周围的环境中嵌入许多微型的计算芯片、装置或系统, 不仅可完成预定的计算功能, 还可主动向计算机的使用者提供信息, 以便使用者无论在何处都能与周围的环境进行动态通信, 充分获取环境信息, 实现信息空间与物理空间的融合。
普适计算的特征有:动态性、透明性、普适性、自适应性和永恒性。
2、普适计算的研究领域
(1) 上下文感知 (context aware) 计算:感知上下文计算是利用与用户任务相关的上下文信息向用户提供高效率的信息交互, 并提高服务的针对性。上下文信息可以包括时间、地点、温度、场景等环境信息, 也可以包括用户身份、性格特点、情绪状态等用户信息, 甚至可以包括屏幕大小等设备信息。
(2) 可穿戴计算 (wearable computing) :可穿戴计算是将计算机等交互设备容纳在个人空间, 方便用户可随身携带、始终开机和随时可用。
(3) 智能空间 (Smart Space) :智能空间是嵌入了计算、信息设备和多模态的传感装置的空间, 具有自然便捷的交互接口, 以支持人们方便地获得计算机系统的服务。在智能空间中, 人机交互完全是以第一类的自然数据 (如语言、姿态和书写等) 与计算机系统进行交互, 用户可以更加高效地单独工作或与他人协同工作。
二、普适计算技术支持下的泛在学习
泛在学习 (U-Learning) 是指任何人 (anyone) 在移动计算设备帮助下, 能够在任何时间 (anytime) 、任何地点 (anywhere) 获取任何资源与信息 (anything) 进行学习的4A学习方式。就泛在学习的本质特点而言, 它是“以人为中心, 以学习任务本身为焦点”的学习。在泛在学习环境下, 学习是一种自然或自发的行为。学习者可以积极主动地进行学习。
1、多维交互的智能学习环境
可穿戴计算机可以将图形、文字、声音及超文本等叠加于真实环境之上, 提供附加信息, 从而实现提醒、提示、注记、注释及解释等辅助功能, 使学生从多维角度去构建知识体系;学习者可以带上头戴显示器从而进入某一时空世界中, 成为其中的一个角色, 并参与到既熟悉又陌生的探索活动中。学习者获得浸润感, 从而将内心的信息带入到真实的生活中, 在复杂的、具有挑战性的环境中重构信息。
2、个性化学习和自适应学习
上下文感知计算通过传感器收集有关学生和环境的上下文信息, 通过分析这些信息来为学习者提供适应性和个性化的学习服务。学生的上下文信息包括学生当前所处位置、学生的心跳和血压、学生的手势和言语行为、学生与设备之间的交互情况等;环境的上下文信息包括位置、温度、湿度以及学生接触过的那些物体等。这些信息被收集之后进入服务器模块, 服务器模块中存有学生模型数据库, 其中记录着学生的课程安排、每个学生的先前知识与课程进展等情况, 综合分析学生与环境的上下文信息以及数据库中的学生模型信息, 获知学习者的知识水平、学习风格、认知能力、学习动机、所处环境、心理特征和自身兴趣, 并根据学生的需求及表现情况, 为学生提供适应性与个性化的学习内容、学习资料、学习活动和学习指导, 从而引导学生进行更有意义的学习。
3、可感知的协作学习
智能空间技术为协作学习提供了更为便捷的平台。在基于智能空间的远程教育系统中教师既可面向学生进行教学, 同时又可充分地享受信息访问和交互的服务。通过各种设备和虚拟环境, 学习参与者共同构成一个高效的学习共同体, 远程学生可以和教室中的学生一样参与课堂教学, 如同时参与一个共享数据对象 (文字、图形, 媒体等) 在任何位置的编辑和修改、保证用户的行为不受限制, 任何一个用户在这个任务中做出的动作, 都可以及时地被其它用户感知, 学习者也不必知道这种感知是如何实现的, 从而为协作学习的所有参与者提供一个全透明的教室和多样的学习形式。
上下文感知计算可以判别课堂当前的焦点, 自动地将合适镜头的视频传送给远程的学生。讲课过程还可被自动记录成为可检索的复合多媒体文档, 作为现场课件使用。
总结
普适计算技术使计算机的应用得到了前所未有的拓展, 人们可以更方便的获取资源。将普适计算技术应用到教育中, 构建泛在学习环境, 必将会引起教育理论和模式的深刻变革, 打开终身教育的希望之门。
参考文献
[1]Mark Van’t Hootf著, 夏天译:《普适计算推动数字技术在教育中的应用》, 《中国电化教育》, 2007, (240) :8
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[3]王曙霞、郑艳君:《浅议普适计算的发展田》, 《福建电脑》, 2007, (3) 67。
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泛在计算技术 篇2
普适计算(UbiquitousComputing)技术对人们的物理环境与信息环境产生变革,信息空间与物理空间融合;普适计算技术变革了传统的计算与信息服务模式,构建了一个充满计算和通信能力的环境。在这个充满计算和通信能力的空间里,人们可以随时随地、自由获取任何所需要的信息、计算、通信、娱乐等服务。随之,一种新的学习理念———泛在学习 (UbiquitousLearning)开始进入 人们的视野。泛在学 习已成为 当前也是 未来相当 长一段时 间内[1]教育技术学领域关注和研究的热点,并被认为是未来主流的学习方式。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》明确指出“信息技术对教育发展具有革命性影响,必须予以高度重视”,并提出“到2020年,基本实现教育现代化,基本形成学习型社会,进入人力资源强国行列”的战略目标。因此,深入挖掘普适计算技术支持下的泛在学习潜力,“努力为每一名学生和学习者提供个性化学习、终身学习的信息化环境和服务”非常重要。
1普适计算概念
泛在学习由“普适计算”演变而来,普适计算为泛在学习提供技术环境条件。为了更好地理解泛在学习,我们有必要首先了解一下普适计算。
1.1普适计算的提出[2]
普适计算最早起源于1988年XeroxPARC实验室的一系列研究 计划。泛在 计算的思 想最早于1991年由MarkWeiser在《ScientificAmerican》的“TheComputerforthe21stCentury”中提出。1999年,IBM也提出普 适计算(IBM称之为PervasiveComputing)概念。1999年欧洲研究团体ISTAG提出了与普适计算概念类似的环境智能(AmbientIntelligence)概念。同年,召开了第一届Ubicomp国际会议,2000年,召开了第一届PervasiveComputing国际会议。2002年,IEEEPervasiveComputing期刊创刊。
1.2普适计算概念
普适计算又称泛在计算、普存计算或普及计算,强调把计算机嵌入到环境或日常工具中去,让计算机本身从人们的视线中消失,把人们注意的中心回归到要完成的任务本身。对于普适计算,目前尚未有明确定义。马克·威士(MarkWeiser)指出,普适计算是指无所不在的、随时随地可以进行计算的一种方式。清华大学徐光祐教授等的定义是:“泛在计算是信息空间与物理空间的融合,在这个融合的空间中人们可以 随时随地、透 明地获得 数字化的 服务。”按照徐光祐教授对普适计算的定义,普适计算的特征主要体现在“随时随地”和“透明”,并且相对“随时随地”的特性,“透明”是普适计算与桌面计算模式最本质的区别。普适计算的目的是建立一个充满计算和通信能力的环境,同时使这个环境与人们逐渐地融合在一起,在这个融合空间中人们可以随时随地、透明地获得数字化服务。
2泛在学习
2.1泛在学习概念
泛在学习,U-Learning,英文全称 为UbiquitousLearning,不同的学者又称其为泛在的学习、普适学习、无缝学习、无处不在的学习等。付道明、徐福荫[3]认为泛在学习是指在信息空间与物理空间相融合的空间里,学习的发生、学习的需求以及学习资源无处不在,学习者可以随时随地得到普适计算环境的支持。梁瑞仪、李康[4]认为,泛在学习指学生在基于无缝连接的信息环境中随时随地自由化学习,强调的是社会发展到一定程度的个人学习状态。石慧慧、刘奎[5]认为无缝学习是真正意义上的以人为本的学习环境。在充满计算和通信能力的环境中,人们可以随时随地、利用任何终端获取所需要的任何信息。综合以上学者的观点,可归纳出泛在学习的界定主要有以下几种:1泛在学习是一种学习方式;2泛在学习是一种学习状态;3泛在学习是 一种学习 环境。虽然理 解的角度 不同,但都认为泛在学习是一种无处不在、不受限制的学习,其主要表现是:学习的发生无处不在,学习的需求无处不在,学习的资源无处不在。
2.2泛在学习特征分析
泛在学习是数字化学习与移动学习的延伸和集中体现,优化了数字化学习与移动学习的特点。随着对泛在学习理解的不断深 入,泛在学习 的特性从 “3A”的学习到“4A”的学习,现又有“7A”学习。关于泛在学习的特点,笔者综合了国内外有关学者观点,结合自己的理解,概括出以下几个特性:泛在性、持续 性、易获取性、即 时性、交互性、主动性、适应性、协作性、情境性、以学习者为中心等,见表1。
2.3泛在学习与数字化学习、移动学习
U-learning是E-learning(数字化学习)的延伸(丁钢,2008),其相对E-learning和M-learning(移动学习)来说是一种飞跃(胡智标,2013),也有学者认为U-learning是为了克服E-learning的缺陷或者限制而提出的。虽然 这些说法都不十分确切,但笔者通过对泛在学习发展轨迹的研究,发现泛在学习是在数字化学习的基础上,基于移动学习的特性提出的。数字化学习缺乏移动性,移动学习缺乏情境性,而泛在学习是一种基于普适计算的形式,把学习融入到人们的日常 生活情境 中,强调任何 人在任何 时间、任何地点、基于任何计算设备获取所需的任何学习资源,享受无处不在的学习服务。泛在学习区别于数字化学习与移动学习,最显著的特点就是其“服务”理念,借助智能化设备,可在智能化 环境中获 取任何所 需的信息 和服务。
2.4泛在学习实现
现代信息技术条件下,物联网、云计算、移动技术等为泛在学习奠定了环境基础,各种智能终端为泛在学习提供了设备依托,基于这些智能终端的应用系统为泛在学习提供了接口和平台,人们可随时随地与外界网络连接,获取任何所需的信息与服务。因此,从技术上来看,实现泛在学习必须满足3个条件:1要具有能够感知、显示、存储的智能终端;2要有将所 有智能终 端连接在 一起的网 络(泛在网络);3要有实现泛在学习的应用系统支撑[6]。郭成等[7]提出了一个包括泛在技术环境、泛在学习环境、泛在管理环境3大模块的泛在学习(U-learning)系统,见图1,其中U-learning技术环境是U-learning学习的基 础环境,而U-learning管理环境 是U-learning学习环境 的保障。
2.5泛在学习引发的教育变革
泛在学习不仅仅是一种学习方式,作为一种更加人性化的学习理念,它涵盖了学习方式、学习状态、学习资源以及学习环境的构建等多层面、理想化的学习观念[8]。泛在学习所具备的巨大潜 能主要源 自适当的 时间、合适的 地点,以正确的方式获取 学习内容 和学习支 持环境的 可能性[9]。下面对泛在学习的优越性进行探讨。
2.5.1泛在学习为解决问题提供了便利
泛在学习最大的特点 就在于其 泛在性,学习的发 生是泛在的,学习需求是泛在 的,学习资源 也是泛在 的,即随时随地地学习。传统意义上的学习一般指发生在学校内,固定的时间段、固定的教室,而普适计算技术支持下,学习者可以基于自身需求,在任何时间、任何地点以任何方式获取任何学习支持。学习者在学习或工作中通常会遇到各种问题,普适计算技术 为即时解 决问题提 供了方便。
2.5.2实现了以学习者为中心
泛在学习更有利于以学生为中心学习,给当前以教师为中心的课堂教学带来了巨大挑战。从传统课堂学习到数字化学习(E-learning)到移动学 习(M-learning)再到泛在学习(U-learning),学习环境 发生了翻 天覆地的 变化。泛在学习构建了智能化环境,可以让学习者更加充分地获取学习信息与服务,随时随地、利用任何终端进行自主学习或协作学习。泛在学习过程是一个根据学习者需要、自我导向的过程,是真正以人为中心、以学习任务和事件为焦点的学习。泛在学习者自主发现、探索、建构知识,选择适合自身的个性化学习方式,实现更有效的“学生中心”教育。
2.5.3泛在学习能更好地支持远程开放学习
远程教育时,教师和学生在时空上相对分离,学生自学为主、教师助学为辅,教与学的行为通过各种教育技术和媒体资源实现联系、交互和整合(丁兴富,2002)。普适计算技术支持下的泛在学习,克服了数字化学习和移动学习的局限性,创造了一种真正不受时空限制、高度自主、以学习者为中心的崭新的学习环境[10]。泛在学习与传统的远程学习相比有很多优势:泛在学习需求、学习的发生、学习的资源无处不在,学习更加自由,没有时空限制;泛在学习模式更加灵活、更加实用、更具情境性,贴近人们的生活,学习变成一种日常行为;泛在学习环境更加智能化,教与学真正不受地域、时间以及学习者自身条件的限制。
2.5.4泛在学习为终身学习开辟了新的路径
泛在学习作为未来主流的学习方式,对构建终身学习型社会意义深远,它超越了目前学校教育的孤立状态,将学习融入日常生活中,与工作场所、社区、家庭相关联,随时随地方便地提供学习所需要的内容,获取所需要的各种知识,具有灵活的学习支持服务等[11]。从理念上,基于普适计算技术的泛在学习倡导学习无处不在,与终身学习的理念不谋而合[12],泛在学习的泛在性、持续性、适应性、情境性等与终身学习的终身性、全民性、灵活与实用性等相互对应;从实践上,普适计算技术为终身学习的实现提供了技术支持和保障,使不同学习起点、不同需求的学习者都能在任何时间、任何地点,根据自身需求参与到学习中,给学习者提供了更优良的学习环境和更多的学习选择性。
3结语
泛在计算技术 篇3
1.1 普适计算
美国的马克·威瑟于1988年首次提出普适计算的思想。普适计算又称普存计算、普及计算, 从字面意义上理解, 普适计算是一种普遍适用的计算概念, 它具有普遍性, 也具有适用性。它的普遍性表现在人人、时时、处处都可以使用;它的适用性表现在对于任何群体都适用。普适计算的本质是计算机已完全融入人们的生活空间, 以至于人们根本无法察觉它的存在。普适计算技术主要有三大研究领域:上下文感知计算、可穿戴计算、智能空间。
1.2 泛在学习
广义的泛在学习是指在一个广阔的学习场域里, 学习者能够随时随地获得自己所需的任何学习资源。狭义的泛在学习是指在泛在技术支持下, 学习者根据自己的学习内容和学习目标, 积极主动地随时随地利用易获取的资源来进行的各种学习活动。一般认为, 泛在学习是指任何人 (Anyone) 在任何时间 (Anytime) 、任何地点 (Anywhere) , 通过任何设备 (Any device) , 就可以获得任何所需要信息 (Anything) 的5A学习方式。
1.3 泛在学习环境
泛在学习环境是这样一种学习环境:在这一环境中, 学习资源无处不在、学习工具无处不在, 学习行为无处不在。在泛在学习环境中, 学习资源触手可得, 人很自然地和计算机交互, 这意味着在泛在学习中, 学习者不用再花任何心思去寻找一些运算设备, 比如计算机、PDA、平板电脑、智能手机等 (这些设备广泛地存在于学习者周围) , 从而可以让学习者腾出更多的精力放在学习任务本身。
2 泛在学习特征
2.1 泛在性
泛在性是指学习行为、学习资源、学习服务的泛在化, 如同一双鞋子, 当它真正合脚的时候, 人们很难察觉出它的存在, 但又确实存在。在普适计算建立的融合空间中, 由于计算能力的泛在化, 信息空间将与人们生活的物理空间融为一体, 人们可以“随时随地”和“透明”地获得信息化的服务。
2.2 智能交互性
在普适技术的支持下, 人与人、人与运算设备、运算设备之间等三类交互主体进行日常交互, 且都是智能化的、自然的、和谐的。在泛在学习环境中, 计算机设备可以感知周围的环境变化, 从而根据环境的变化来为学习者提供最好的学习选择。
2.3 永久性
泛在学习的永久性体现在两个方面:第一, 在学习过程中, 学习者的每一次学习记录都会被完好无损地保存下来, 以便于学习者日后的回顾和复习;第二, 在学习行为上, 只要学习者愿意, 学习活动便可以永远持续下去。泛在学习的出现为实现终身学习提供了可能。
2.4 教学活动的情境性
计算机完全融入到人们的日常生活中, 使学习者感受不到它的存在。学习者所遇到的问题或所需的知识通过最有效、最自然的方式呈现出来, 有助于学习者关注问题情境的特征, 并作出与之相关的反应。整个学习进程是无缝变换的, 学习者甚至感受不到学习环境的存在。
3 普适计算技术支持下的泛在学习环境设计
3.1 学习需要分析
学习需要分析包括学习内容分析、学习者特征分析、学习任务分析。普适计算技术主要包括三大技术:上下文感知计算技术、可穿戴计算技术、智能空间技术。利用这三大技术可以为学习者设计最高效能的泛在学习环境。比如利用泛在学习环境具有上下文感知的特性, 可以自动感知学习者的地点、所处的环境信息、正在进行的学习活动、学习者与他人或环境的交互情况等信息, 并经过分析处理形成对学习者行为和需求的理解, 据此来分析学习内容、学习任务以及学习者的特性。
3.2 学习策略设计
根据学习策略覆盖的成分, 迈克卡等人将学习策略概括为认知策略、元认知策略、资源管理策略。学习者能不能很好地运用学习策略直接影响到学习效果的好坏且直接关系到有意义学习行为的发生。首先, 学习策略设计要以学生为主体, 从学生最根本的需求出发, 学生需要哪些策略, 就相应地设计这样一些策略;其次, 在制定学习策略时, 要做到因人而异, 针对不同的学习者采用不同的学习策略。比如, 针对小学低年级的学习者, 由于在他们的头脑中还未建立起完善的知识结构, 理解力相对较弱, 因此, 应该更多地使用认知策略中的复述策略。这有助于可穿戴计算技术为他们创设运用复述策略的泛在学习环境, 运用复述策略在大脑中重现刺激, 以便将注意力维持在学习材料上。
3.3 学习资源、认知工具设计
在有关泛在学习的研究中, 学习资源设计是众多研究者最为关注的问题。信息时代, 各种信息层出不穷, 几乎到了信息泛滥的地步, 但同时也为人们提供了丰富的学习资源。如此丰富的学习资源并不一定能产生相应的学习效果, 因此在学习资源的建设上, 首先要以学习者为中心, 要基于学习者的学习需求来建设资源;其次, 在资源的建设上必须遵循一定的原则, 比如多样化、智能化、微型化等原则;再次, 要处理好不同类型学习资源建设的关系, 例如非正式学习资源和正式的课程学习资源建设方式、承载的媒体、传送方式以及呈现方式都是有区别的, 最关键的问题是要使建设与应用不能出现脱节现象。为实现真正意义上的泛在学习, 各学习资源节点相互关联形成基于语义的可无限扩展的内容网络, 为泛在学习的发生提供资源保障。
认知工具是一种支持、指引、扩充学习者思维过程的心智模式和设备。认知工具设计是为学习者探索学习、协作学习等提供帮助, 建立学习的桥梁。如可利用智能空间技术来设计知识库、语义网络等认知工具。智能空间是嵌入了计算机设备、通信设备以及传感设备的物理空间和信息空间, 具有方便自然的交互接口, 以支持人们方便地获得所需的学习、工作、休闲、娱乐等服务。利用智能空间技术不仅可以建立一个相互融合的物理空间和信息空间, 使之成为一个庞大的知识库, 同时还可以建立一些恰当的语义网络, 来帮助学习者更好地进行关联学习, 有助于学习者知识结构的完善。
3.4 学习模式设计
学习模式是指一定的教育思想、教学理论和学习理论的指导下, 在某种环境中展开的学习活动进程的稳定结构形式。目前, 泛在学习的实现主要通过3种模式:信息设备模式、可穿戴计算模式、智能交互空间模式。
信息设备模式就是将计算、感知资源集成到人们熟悉的日常生活中的各种工具设备 (比如信息设备、智能电器等) 中, 使这些设备增强为人机交互的接口, 这是最初级也是最容易实现的一种泛在学习模式。可穿戴计算模式是将计算资源、感知设备嵌入到人们的衣物、手提包、腰带、手表、首饰或其它饰物中, 以保证自然、持续的人机交互, 是一种微观层面的泛在学习模式。智能交互空间模式将计算、信息设备和多模态的传感装备嵌入到人们的日常生活、学习、工作、休闲空间中去, 它是一种宏观层面的泛在学习模式。
3.5 学习情境设计
学习情境主要指在学习过程中通过想象、口述、手工、图形等手段使获知达到高效, 通常这种情景伴随时代的进步会有不同程度的创新。泛在学习更加注重学习活动的情境性, 在泛在学习环境中, 学习情境的创设要与当前的主题尽可能相关并且尽可能地真实自然。情境设计要依据不同的学习内容选择不同的表现手段。泛在学习环境最突出的特性就是利用上下文情境感知技术为学生提供个性化的、适宜的学习服务。建立在支持上下文交互基础上的系统平台, 通过对情境信息获取、分析和处理, 可以更详细、更准确地参照学生过往的学习历程、学习水平、学习习惯等, 更好地提供个性化的学习服务。学习环境中的情境设计必须有利用学习者对所学知识进行意义构建。
3.6 评价设计
教学评价是依据教学目标对教学过程及结果进行价值判断并为教学决策提供服务的活动。根据评价在教学活动中发挥作用的不同, 可把教学评价分为诊断性评价、形成性评价和总结性评价3种类型。泛在学习的评价设计与传统学习的评价设计既有区别也有联系。首先, 在泛在学习环境中, 教学评价是动态的、随时随地的;其次, 泛在学习的教学评价是多元的, 表现在评价方式、评价内容、评价标准的多元化;最后, 泛在学习的教学评价更多地倾向于学习者的自我评价, 在泛在学习环境中, 发生的是一种自主的、个性化的、探究的学习, 所以教学评价大多是一种自我评价。通过评价、反馈与修订, 使得学习环境趋向更健康、更合理。
4 结语
虽然目前的技术和环境还不能实现真正意义上的泛在学习, 但是不可否认, 泛在学习必将成为未来最主要的学习模式。本文首先界定了普适计算、泛在学习、泛在学习环境的概念, 然后简要分析了泛在学习的特征, 最后详细探析了普适计算技术支持下的泛在学习环境设计。期望笔者的这些探索, 能够为当下泛在学习环境的研究和建设提供一定的参考和借鉴。
参考文献
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基于云计算的泛在学习研究 篇4
云计算是一种虚拟服务器作为新的计算模型的核心, 分布式处理技术的发展, 是网格计算的进一步运用, 它把各种软硬件和平台作为一种服务提供给单个和集体用户的一种技术。它是程序服务、基础架构服务、平台服务的集合。
云计算的主要特征如下:一是弹性伸缩。云计算的资源可以随用户的规模动态伸缩以满足用户的应用和用户规模变化的需要。二是快速部署。也可称作灵活性, 足以适应各个开发和部署阶段的各种类型和各种需求。供应商可以部署资源, 及时根据用户的需求, 并且用户可以选择所需的资源。三是资源抽象。用户在使用这些资源和服务的时候不知道这些资源和服务的具体物理地址, 用户不知道资源的地址, 但是用户身处不同的地方却可从云上获得连续的资源, 这里的资源主要指云上的资源。四是自治性。云计算系统里的系统的软硬件和资源存储可以自动配置, 具有极大的自动性, 使得用户能够获取所要求的服务。五是高性价比。云计算的所有运算和对资源的管理都是在云上, 是以虚拟的方式来运作的, 对物理资源要求比较低, 投入成本低, 获得效益大。
二、泛在学习概述
泛在学习所指的是一种无处不在, 无时不在的学习, 使用者无论在什么时间什么地点对学习有需求, 都可通过适当的工具及时获取所需的信息。学习者对自己的学习内容和学习任务的选择都是自主的, 资源和信息唾手可得。泛在学习具有以下特点:一是泛在性。泛在性是泛在学习的首要特点, 泛在性的意思是学习的发生是泛在的, 学习者所从事的学习活动是存在于广泛的生活和生产空间中。二是易获取性。泛在学习环境下学习资源的访问与获取将不再是困难的, 人们可以用身边的任何内嵌计算机的物体或智能终端获取自己所需的学习资源。三是交互性。学习者可以在任何地方使用在智能终端同学习伙伴甚至不同的教师, 专家进行同步和异步通信, 有用的信息是直接从环境中反馈来的, 学习者和这些教师、专家、学习伙伴可以通过泛在网络互相交流。四是情景性。在泛在环境下学习者意识不到计算机设备的存在, 人不是和计算机进行对话, 更多的是关注人与人、人与信息的交流, 学生在真实的情境中即可体验学习和完成学习任务。五是以现实问题为核心。将学习者在现实中遇到的困难转化为问题来解决, 学习者解决的是实际生活中遇到的问题, 是以实际中遇到的问题为核心, 进而引导学习者来解决问题, 以此达到在实际生活中获取知识的目的。
三、云计算下的泛在学习环境的构建
(一) 硬件环境构建。
构建泛在学习环境, 最普遍的组成部分是硬件系统, 这就需要泛在网络技术、无线通讯技术、微型计算机技术、服务器和智能终端等技术的结合运用。在云计算技术下, 这些设备通过技术整合都可以和云进行连接, 使各个硬件设备之间可以共享信息和软件程序。泛在学习环境下的硬件设备包括目前各种计算设备、穿戴式设备、移动智能终端, 在未来周围的各种物体也将嵌入各种大小的计算机, 而且这些计算机和各种设备都是和云互联的。
(二) 软件环境的构建。
软件环境是硬件环境和使用者之间真正的连接平台, 是使用者和虚拟世界的纽带, 是泛在学习的关键一环。由于云计算技术可以提供虚拟的平台, 所以开发者可以在云计算提供的虚拟平台上开发各类适用的软件, 云计算是一个十分开放的平台, 所以软件平台的构建需要考虑网络连接的安全性、稳定性、异构性, 考虑学习者数据的多样性和交互性、学习者身份的层次性, 地域的广泛性等诸多因素, 而且开始向个性化和情境感知方向发展, 以期为学习者提供基于单个学习者特点的专业服务。目前国内外的许多研究项目都在朝这样的方向发展, 如:美国MIT大学的MWOW项目;欧洲也在开发一个基于云计算平台的在线语言学习系统。清华大学正在开发名为智能课堂的项目, 目的是追求现实环境的智能化, 该系统能智能感知师生上课的动作和需求, 然后作出相应的反应来帮助教学。
四、云计算在泛在学习中的作用
泛在学习作为未来学习模式发展的主流趋势, 虽然目前还处在探索阶段, 但在云计算技术的支撑下将会得到长足发展。
(一) 解决学习资源的配置问题。
互联网上的教育学习资源十分丰富, 由于资源来自各种权威的和不权威的组织和个人, 所以资源的分布和优化是个问题, 用户将信息共享到云上, 云平台会对用户的学习资源进行分类、存储、优化, 以此可以最大效度地提高学习效率。学习者可以共享资料到云上, 通过云平台将各种资源进行合理配置以方便用户查找使用, 学习效率明显提高。
(二) 提供应用和平台, 减轻终端的配置和硬件负荷。
虽然在泛在环境下, 各种计算机嵌入到各种物体中, 但是受技术和自身存储的限制, 各种智能终端的存储空间和处理速度都有限, 利用云计算, 用户通过从云上获取应用软件, 节省了空间, 减小了投入和维护成本。而通过云服务商提供的开发环境可以为用户开发各种软件, 这些软件通过云平台提供给学习使用者。对于开发者来说减少了开发和维护程序的成本, 对学习者而言, 可以自由从云上面获取自己所需的应用软件, 提高学习的效率。
(三) 实现对学习资源的整合。
1. 学习内容的整合。
泛在学习环境下, 学习内容和各种学习信息将十分丰富。泛在学习资源不仅仅是学校的教育资源, 而是云网络下拥有的所有信息资源, 乃至整个社会和自然界都可为学习的资源, 凡是有益于人们获取知识的地方都可纳入学习场所之内。云服务器根据客户的个性化要求来整合有益的信息并为学习者保存学习内容和学习任务, 学习资源通过云得到扩展和跟进, 学习者在没看到计算过程的同时获得学习任务的调整, 当学习者移动, 学习内容保存在云上也随之移动, 当学习者有需要的时候只要运用身边的智能终端就可以继续保存在云上的学习内容和任务进度, 保证了学习的连续性, 实现了无缝对接。
2. 学习活动的整合。
基于云计算的非正式活动可以更加自由地为学习者提供符合个人意愿的学习活动。学习者可选择自己喜欢的且适合自己的学习活动, 而不受教育者的束缚。
3. 学习共同体的整合。
学习共同体指的是学习者和人的交互, 而这些人的角色各异, 有专业的教育者, 也有业余的知识提供者等, 以此组成学习共同体。而云计算技术可以让学习者和学习共同体之间的交流更加便捷、自由, 有利于提高学习者的学习效率和学习质量。
4. 学习交互。
学习交互的概念是指学习者可以和云上的学习内容、学习伙伴、学科专家、甚至环境中的任何物体进行无缝的交互。学习中遇到的问题可以通过云平台和伙伴探讨, 经验心得可以通过云平台交互共享, 也可以向云平台上的专家寻求帮助, 无论学习者身置何处, 都能通过基于云计算的泛在环境里获得来自云上的帮助和云上的资源, 从而促进学习的提高。
5. 学习服务。
云平台可以提供各种各样的云服务, 包括云软件, 云信息。结合云技术在泛在学习环境下, 学习者可以随时随地获取各种支持服务。学习服务主要包括智能型学习服务、远程教育服务、教育资源供给服务等, 在云计算技术下还可以个性化定制各种服务, 以满足学习者个性学习的需求。
五、结语
总而言之, 云计算概念的提出和云计算技术的飞速发展, 为解决泛在环境的构建和泛在环境下学习资源的配置提供了新的解决思路, 云计算将计算及存储任务放在云服务器中进行, 学习者通过移动和固定的云设备, 在云平台和云程序的支持下, 随时共享和获取学习资源, 使得学习资源得到最大的整合。通过云计算, 学习者还可按需定制和设置自己的学习任务以及自我选择学习环境等, 使得学习者随时随地可根据自身的学习需要来获取学习信息。
摘要：云计算概念的提出和云计算技术的飞速发展, 为解决泛在环境的构建和泛在环境下学习资源的配置提供了新的解决思路, 云计算将计算及存储任务放在云服务器中进行, 学习者通过移动和固定的云设备, 在云平台和云程序的支持下, 随时共享和获取学习资源, 使得学习资源得到最大的整合, 通过云计算学习者还可按需定制和设置自己的学习任务以及自我选择学习环境等, 使得学习者随时随地可根据自身的学习需要来获取学习信息。
关键词：计算机技术,云计算,泛在学习,学习资源
参考文献
[1] .潘基鑫.泛在学习理论研究综述[J].远程教育杂志, 2010
泛在计算技术 篇5
1 计算机文化基础实验教学现状分析
1.1 学生起点不同
学生的计算机基础起点不同已经是普遍存在的问题,计算机基础知识水平不在同一层上,如果都是统一的教学内容和实验内容,不仅无法实现教学的因材施教也容易造成部分学生厌学,因此不能每个实验都是完全相同的实验任务。
1.2 教学方式不够丰富
实验教学过程中的教学方式比较单一,基本上都是任务驱动式。实验教学仍然停留在对理论知识的巩固、回顾、练习阶段,并没有提高的、拓展的、创新的实验课程设计,特别是对于有基础的学生会造成很大的厌学情绪。教师在实验过程中采用巡回方式指导,这种单一的实验教学模式中,教师只能辅导那些喜欢问问题的学生,教师并不能全面的掌握学生的整体学习情况。
1.3 时间和机房的局限
每班每周1次理论课1次实验课,计算机文化基础属于实践性很强的课程,有的学生上课时间没有完成作业或者因为操作不熟练希望再次练习,却局限于自己没有空课时间或者机房没有开放或者没有任课教师评价作业,无法实现随心随时的继续学习。
2 实现“泛在学习”的必备条件
2.1 初识教学平台
“泛在学习”需要一个学习交流的网络平台,本校在2011年就完成了基于moodle的网络教学创新平台的搭建,并且获得校级课题优秀成果二等奖,目前学校有34门精品课程在平台良好运行。在平台搭建和应用的同时还开发了基于安卓系统的客户端,学生可以下载安装在自己的网络移动终端,便于开展今后的“泛在学习”。在计算机文化基础理论课堂上,教师会给新生介绍平台的简单用法和基本功能。学生第一次上机课时,教师引导学生登录moodle网络教学创新平台,注册账号加入课程,然后根据课程设计做关于计算机应用水平调查的问卷和计算机教学分层次等级测试如图1所示。
针对学生的基础知识掌握水平的不同,进行合理的调节再次分组,为以后的小组实验教学做好准备。在此笔者仅以2013级针灸推拿2班(以下简称为:2013针推2班)为例。本班级共有57人,参加调查问卷的57人,通过如下图2的部分数据表可以看出本班的计算机基础应用水平掌握情况。
从图2中可以了解到57人的自然班级,有13人从没接触过计算机,针对office的学习情况也是一目了然,学和没学的学生比例接近1:1。计算机教学分层次等级测试分数在50-70分以上的学生人数为35人,基本吻合计算机应用水平调查问卷的综合值。有了这些数据为今后更好的进行计算机文化基础教学奠定了基础。
2.2“泛在学习”简介
“泛在”一词是源于拉丁文“Ubiquitous”,“Ubique”(到处,处处)牛津词典解释其为:处处呈现、出现或被发现[1]。U-Learning就是Ubiquitous Learning,意为“无处不在”的学习,也称为泛在学习[2]。泛在学习环境就是指学习者在任何时间、任何地方、任何方式的泛在学习。泛在学习是泛在计算机技术在学习中的应用,是对学习活动无处不在的支撑[3]。其本质含义是4A(Anyone,Anytime,Anywhere,Anydevice)式学习,即学习者能够在任何时间,任何地方,利用信息技术使用手边可以取得的科技工具来随时进行学习活动[4]。通过计算机应用水平调查问卷得到下列数据如图3,2013针推2班学生的上网方式。
从图3中不难看出,学生可以随时随地利用身边通信工具上网有48人,占全班人数的84.21%,只有9人是网吧方式上网,没有人从来不上网。这说明上网已经是学生学习生活的一部分,另外此数据也表明本班级学生学习形式为“泛在学习”的实现提供了可行性条件,同时这也是实现新时代的学习模式的必备条件。
3“泛在学习”背景下的实验教学实践
3.1 分组原则
鉴于2013针推2班的计算机应用水平掌握情况以“互补”的形式分两大组,学号1-30为第一大组,31号以后的同学为第二大组,每个大组中3-4人为一小组,每小组都有计算机基础稍微好的学生1-2人,选其一担任小组长,此分组原则主要是起到“一点带面”的作用。实验课上不仅采用任务驱动式教学方式、还有案例分析学习、小组合作学习等个性化学习模式,最后采取小组总评分排名方式呈现在moodle平台总评里面。这个分组原则不是千篇一律的,而是根据每个班级的实际情况分组,分组依据就是计算机应用水平调查问卷和计算机教学分层次等级测试的成绩。
3.2 实验内容分层次
实验教学的实验内容尽量贴近学生生活,充分引起学生兴趣,激发学生的求知欲望,让学习变的更加生动有趣。实验教学任务根据难易程度基本可以分为A、B、C三个等级,其中A级为简单基础知识,B级为中等综合知识,C级为较难拓展知识,正确完成A、B两项即为合格,A、B、C三项都正确完成即为优秀,每章节的实验内容在moodle平台里都有具体呈现。例如Excel电子表格章节,电子表格的各种数据输入、填充、格式化数据表等知识属于A级简单基础知识,电子表格数据表的排序、筛选、条件格式、分类汇总等属于B级中等综合知识,数据表的高级筛选、合并计算等属于C级较难拓展知识,C级较难也为选作内容,无论做与否都有相应的评分。每个实验课上教师都会针对本次实验的重点难点演示具体的实验操作步骤,然后进行任务驱动式、小组内协作学习为主教师辅导为辅的上机模式。学生的基础不同,完成实验内容的速度也有很大差别,对于有计算机基础知识的学生来说,A和B都是比较容易完成的知识,C级的知识是每个章节的难点给有基础的学生一个发展的空间,没有基础的学生AB项或者仅A项就需要整个实验课都不一定能完成。在实验内容上实现的分层次教学,既拓展了课本知识又可以充分锻炼学生的创新和自学能力。基础差的学生可以在自愿的原则下利用更多的课外时间把未完成的实验内容依次完成。基于平台的关于教学内容的分层次教学就这样实现了。
3.3 实验的完成形式
每个实验就是上机课的时间,有基础的学生还是可以勉强完成全部实验内容的或者剩下C级的选作实验,总有剩余部分需要课外学习。目前在“泛在学习”的背景支持下,实验内容的完成不仅仅局限于上机课的时间或局限于机房,“泛在学习”的方式彻底改变了以往的学习方式。学生在任何时间、任何地方都可以通过手边比较容易获取的科技工具来登录moodle平台进行学习活动,随时随地都可以去完成上课中未完成的内容,或者复习巩固以前的内容,或者进行新的知识预习等各种学习活动。“泛在学习”就是让学生可以在不限时间、不限地方、随时学习的方式表达的淋漓尽致,学生也可以利用很琐碎的时间去完成实验作业,比如晚上睡前半小时想做计算机文化基础的章节测试,即可在网络和信技术工具的支持下顺利的满足学习欲望。每次实验完成周期为一周,无论在哪学、在什么地方学都必须在一周时间内完成本周的实验内容,并且moodle平台可以记录学生的登录时间、完成时间、完成进度以及相关章节测试分数等学习记录,这个学习记录只要教师管理员不删除,它会一直存在,非常详细的记录了每个学生的学习过程。学生不仅可以根据自己的实际情况进行某些章节的单项或全面的训练,还可以下载或者阅读相关章节课件、教案、实验素材、章节测试等学习资源(如图4所示)。在完成某章节的学习后,学生需要根据自己实验的完成情况书写实验报告,以便巩固加深掌握知识。
3.4 教师辅导与评价方式的多样化
实验教学中教师主要起到一个辅导的作用,但是有部分同学不愿意问问题,他们就会在小组内部相互询问解决遇到的学习问题,实在解决不了的问题,因为有小组评比的压力,小组内部就会指派学生代表针对问题询问教师解决方法。避免了以前的单一实验教学模式,辅导不全面等问题。教师也可以全面掌握学生的学习情况。教师还可以当堂评价部分学生的作业,但是评价数量是非常有限的,主要是因为完成作业的学生数量有限,现在学生在“泛在学习”方式的支撑下登录平台完成并提交作业后,教师会根据作业的完成情况进行逐一评价,将评价结果反馈到E-mail中或用QQ、微信等方式通知学生,另外学生与教师可以在线针对某些问题进行交流,这样的“泛在学习”方式让每个学生都有被重视的感觉,能充分的引起学生的学习兴趣,从而达到提高教学质量的目的。
4 综合考评成果
学校在期末时组织学生统一参加山东省非计算机专业计算机教学应用能力测试(简称应用能力测试),应用测试考试成绩占学生期末总成绩的80%,学生在基于moodle平台“泛在学习”的学习记录占期末总成绩的20%。2013针推2班的期末成绩分析表如下图5。总人数57人,优秀5人,良好27人,中等22人,及格3人,不及格0人。这样的成绩分析表是对目前教学方式的认可,也是对教学过程的一个良好反馈。
5 小结
计算机文化基础课程中实验教学具有不可忽视的重要作用,必须不断改进教学方式才能取得良好的教学效果。笔者利用基于moodle平台开展的“泛在学习”,为学生提供了一种全新的学习方式,目前“泛在学习”仍然处于研究的初级阶段,但随着计算机技术、信息技术、网络技术的发展,“泛在学习”将是人们广泛接受的学习方式。本平台的应用符合“泛在学习”的基本特点,在201级有了良好的应用,笔者在本学期有6个自然班,小班授课,分别进行理论和实验授课,2013针推2班只是其中的一个,本学期学生对教师教学效果评价满意度达97.6%,参评学生是6个自然班的全部学生,总人数为312人。实践证明教学效果还不错,有继续研究探索的必要性,今后可以继续努力让“泛在学习”成为更多学生的学习方式。
摘要：计算机文化基础是一门实践性很强的信息素养课,实验教学是课程的重要组成部分,也是提高学生计算机基础应用能力的重要方式。该文分析了目前的实验教学现状,提出了利用本校moodle网络教学平台开展的“泛在学习”环境下的实验教学探讨,实践证明“泛在学习”可以激发学生的学习兴趣,有助于提高本课程的教学质量。
泛在学习及其关键技术 篇6
泛在(Ubiquitous)的技术发展,给教育领域带来了深刻的影响,最具代表性的就是泛在学习(Ubiquitous Learning)的出现。泛在学习又称为无处不在的学习,是通过进一步发展的信息通信技术,创造出不受时空限制的、创意性的、高度自主的、以学习者为中心的终身教育环境。
2 主要特征
2.1 易获取性
在整个学习过程中,主体是学习者,可以随时随地按需获取文档、数据或者视频资源进行学习。
2.2 即时性
任何人可以在任何时间使用开放环境中的任何计算设备,用户配备的移动设备可以使用无线通信技术与环境中的任何一台计算机连网。
2.3 交互性
泛在网络学习环境下,学习者通过同步或异步的交流方式,实现与学习伙伴、教师进行交互,从而更加顺利地完成学习任务。
2.4 适应性
泛在学习环境通过传感器收集有关学生和环境的上下文信息,并根据学生的需求及表现情况,为学生提供适应性与个性化的学习指导,引导学生进行更有意义的学习。
2.5 协作性
泛在学习环境中的每个学习者节点都是对等的,学习者既作为客户端又作为服务器,每个人都可以从同伴那里获取资源或为同伴提供资源,以共享社会认知过程,完成知识的构建。
3 技术支持
泛在学习环境包括泛在的学习资源、泛在的学习服务和泛在的支撑技术3个部分。泛在学习环境模型如图1所示。其中,以感知技术为代表的先进技术为实现泛在学习环境的适应性与个性化学习服务提供了强有力的支撑。
3.1 上下文感知计算
在泛在学习环境中,人会连续不断地与不同的计算设备进行隐性交互,这时需要系统能感知在当时的情景中与交互任务有关的上下文,使学习环境更好地理解学习者的行为以及真实世界的环境参数的变化,从而为学习者提供符合情境的资源与服务。因此,上下文感知计算是实现泛在学习环境中新型人机交互的基础。上下文感知计算是指系统能发现并有效利用上下文信息(如用户位置、时间、环境参数、邻近的设备和人员、用户活动等)进行计算的一种计算模式。上下文感知计算主要包括4个方面的内容:上下文的获取、上下文的建模、上下文推理和上下文的存储与管理。
3.2 宽带网络技术
建立泛在网络的基础是高带宽接入,这是泛在环境得以维持的基础。学习内容的传递、学习交互的发生、学习伙伴的沟通和学习服务的提供都建立在高带宽网络基础之上。
3.3 微处理计算技术
带有记忆功能的微处理器被内置于任何物体和设备中,每个微处理器所记忆的是有关所附实体的信息。当学生接触这些物体或设备时,传感器检测他们的相关境脉并且开始向学生的学习终端中传输相关的学习内容。
3.4 服务器模块
服务器模块包括学习资源库、教学策略分析单元和学习者模型数据库,用于管理网络学习资源及存储上下文信息,为学习者提供动态和积极的帮助,促进学生通过交互和反馈来加深理解。分析学生对测验的反应,并在学生需要时提供更多的信息。
3.5 无线技术
无线技术能够保证移动学习设备之间的通信以及传感器和服务器之间的通信。如蓝牙和WIFI技术。
4 结语
泛在学习环境能够为学习者提供适应性与个性化的服务,并可以在更大范围内实现学习资源的共享。但目前感知技术还没有完全深入到生活,泛在学习环境的构建之路还任重道远,相信在泛在学习视野下,教育领域会发生重大变革,为我国建立终身教育体系提供新的机会。
参考文献
[1]李卢一,郑燕林.泛在学习环境的概念模型[J].中国电化教育,2006,(12):3-6.
[2]Vicki Jones and Jun H.Jo,Ubiquitous learning environment:An adaptive teaching systemusing ubiquitous technolog,http://www.ascilite.org.au/conferences/perth04/procs/pdf/jones.pdf.
泛在计算技术 篇7
问：为何说物联网现在还没有成熟?
答：回顾计算与应用的三次发展浪潮，第一次浪潮始于大型机时代，产生于上世纪80年代。第二阶段以PC机为主，始于上世纪90年代初，由于PC互联，诞生了互联网。第三个阶段是无处不在的泛在计算，产生了物联网。
但物联网的成熟还要有个过程，估计需要一二十年才会有相应的应用模式。首先，90年代末，我们谈论嵌入式系统(后PC),2009年提出了智慧地球、物联网。预计应该再过七八年才会出现今天互联网一样的成功商业模式。
我们可以回顾第二次浪潮是怎么走过来的：PC机出现十年后才有了互联网;Yahoo开创了互联网运营的成功商业模式，后来Google和阿里巴巴等成功运行了这种商业模式，前后历时十左右。因此要诞生一种成功的商业模式需要时间。在物联网发展中，首先要发现物联网的雅虎，找到成功的商业模式。
问：物联网为嵌入式系统带来哪些机会?
答：物联网包括感知层、网络层和应用层。实际上，最下面的感知层在物联网产业链里只占8%，感知层包括RFID、传感器等物理设备。网络层，即系统集成的费用、价值只占20%～30%。因此，物联网里硬设备/看得到的东西在产业链里只占30%～40%，真正的产业效应是在应用和服务，即软件产业上。可见，物联网产业不是生产型的产业，而是信息服务的产业，这是物联网的本质。例如，提出智慧地球的公司不是芯片公司，而是做信息服务的IBM公司。
问：物联网有哪些关键技术?
答：物联网是信息和物理的融合。美国把CPS(信息融合物理系统,Cyber-Physical Systems)作为计算机的一个颠覆性的革命而提出来。因为现在有了计算机，它的处理对象是数字的。而物联网/CPS要处理的对象是连续的，跟时间有关，原有的计算体系实际上已不适合物联网/CPS。
问：CPS有何特征?
答：CPS融合了3C：计算、通信和控制。尤其控制很重要，因为所有的设备都要控制，因此需要嵌入式系统。
但是难点有几个：⒈对象现在不是静态的，而是动态的。⒉嵌入式设备要连起来，这不是一件简单的事情。很多人一定还记得，比尔盖茨在90年代末曾提出了维纳斯计划，要实现智能家庭/智能冰箱/智能洗衣机等联网，最后以失败告终。这其中有两个原因，第一是不合时机;第二，一些设备本身不具备联网、浏览器等功能。这怎么办?人们在总结了这些功能之后，就提出了信息平台的中间件OSGi(Open Service Gateway Initiative)架构，由众多公司和机构组成了开源组织——OSGi联盟，针对汽车电子、家庭网络、移动设备和工业环境等特定领域的与互联网连接的中间件。
问：成功的物联网应该是什么样?
答：必定有一朵“云计算”;否则将会是一堆废铜烂铁。同时，云计算要有地上具体应用的对象;否则将是一朵浮云。
目前云计算已在日本落地。汽车已成信息终端：通过云计算平台GAE(Google App Engine)实现汽车远程信息服务;还有新型急救医疗系统、电力银行和电影院的实况转播等。如果物联网没有后面的云计算，也就没有后面的60%、70%的真正的应用，同样道理，如果云计算不落地，永远只是一个流云。日本自认为有三朵云落地—车联网、智能电网、混合云。所以物联网和云是分不开的。
嵌入式系统新理念——Smart System
问：有的公司的战略叫Smart System，有的叫Intelligent System，它们有区别吗?
答：都是一样的。2011年4月，Intel、微软、通用汽车、高通、飞思卡尔、ARM、TI和三星等公司在旧金山联合成立了“Smart技术世界”。Smart system(智能系统或智慧系统)的特点是：⒈处理器不是我们以前用的最简单的8位处理器了，而是32位处理器或SoC。⒉内含高层次的嵌入式操作系统。⒊有联网功能，彻底解决原先嵌入式系统的孤岛现象。
新理念带来新技术
问：这会对嵌入式系统带来哪些新的技术革命?
答：嵌入式设计要从面相对象到面相角色转变，物联网的计算是跟时间有关的。第二，需要软硬件协同设计技术。第三，需要嵌入式软件建模、自动分析和验证技术。
问：难点是哪些?
答：嵌入式系统是面向特定应用的专用系统。因此，可用软硬件协同设计把该特定应用的多余的软硬件裁减掉，其中也包括OS。
另外，从动车事故等看出，可靠性是嵌入式系统最大的问题，但嵌入式系统的很多设计是在开源上完成的，需要把开放的嵌入式系统改造成封闭的专用系统。甚至于你可以到把OS裁到不像OS，甚至没有OS的这一历史，那么为什么嵌入式系统还要有OS呢?我的对象目标都已经定了，还要有文件调度，所以这个方式已经失去了意义，应该向无操作系统(演变为Event驱动)的嵌入式系统方向发展。
第三，要有一些新的建模、自动分析和验证技术。特点是具有形式化描述和图形化建模;自动生成TML级代码，进行相应系统的仿真;自动分析、评估和测试;Cofluent(汇合的)建模和验证工具，涵盖多核、实时嵌入式系统等。
新的建模、自动分析和验证工具优势明显。据Arthur D.Little公司的调研项目显示，使用基于模型的设计，开发成本大大低于传统的开发方式。例如英国BAE Systems公司的两个小组，分别使用两种模式开发同一个软件无线电(SDR)项目，结果基于模型的设计流程比传统的流程节省了约80%的时间。
目前物联网业还没探索出成功的商业模式，因此不会像现在很多人鼓吹的是一个大产值的产业。为此，我们要保持清醒的头脑。
——陈章龙
我个人认为，现在搞的云计算都不是一个真正的云计算的产业，只不过是把老的一些所谓的计算中心的东西重新组合、包装。真正的云计算是要落地的，是要对一个具体的目标进行服务，进行实验整合。