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LMS系统中Scorm和Xapi的区别

智能手机的兴起让学习随时随地都在发生,但要如何才可以收集和衔接所有相关的学习经验呢?今天我们来谈谈为这个目的而建立的一套标准 – Experience API (也称为的 xAPI 或 Tin Can API)(API 是应用程式界面 (Application Programming Interface) 的缩写)。因为旧标准 SCORM 明显不符现代学习环境所需,在过去几年网路资源与 Web 2.0 工具快速多样化与去中心化,移动运算的发展与移动设备的全面普及,可穿戴科技也开始崭露头角,所以采用全新概念的新标准 xAPI 相应而生。

学习资料无法整合

我们现在每天都可以看到很多新工具的出现,让教育工作者可以用来创建学习内容和活动,有些是针对教育用途的,有些不是。虽然众多工具可以创造丰富性、多样性和创造性的教学内容与学习体验,但同时也产生了一个严重的问题 — 数据分散储存。学习会产生资料,例如学过哪些课程、评量的结果等等。这些数据在趋近个人化学习的过程中是如此珍贵,但它们现在被锁在多个工具里面,就像构成一张完整拼图的成千上万张小图片无法被放在一起一样。如果个别工具或者学习管理系统的学习数据无法整合交流,每个用户的学习体验也只是散落在各处的片段而已。

学习并非只限于传统的课程学习

不管是在学校或是职场,学习不可能只局限在各学校或企业的学习管理系统 (LMS) 所提供的课程内。以职场上为例,学习还可能发生在像是 腾讯学堂、WordPress 、企业内部知识库、专案开发、各型研讨会、甚至是 微信、QQ 等等众多社交媒体与资讯平台。以上都是所谓的非传统的学习系统。企业或学校要如何收集及分析学习者在这些非传统学习场所所进行的学习经验与数据呢?

70/20/10 模型

如果你是企业学习与发展 (L&D,Learning and Development) 专业人员,你应该早已熟悉 70/20/10 模型,一种已经被许许多多全球知名大企业所采行用于制定员工学习与发展策略的模型。也就是说,企业员工只有 10% 的学习来自企业所建构好的培训课程 (Courses,包括线上课程在内),其它 90% 的学习则来自工作经验 (Experience,70%) 以及主管及同仁的指导 (Coaching,20%)。如果不能记录及分析这 90% 的学习经验与资料,企业就没有线索来提升员工的能力及工作绩效。

XAPI 的诞生

xAPI 跟 SCORM 一样都是由美国国防部 (DoD,Department of Defense) 和白宫国家科学和技术政策办公室 (OSTP,Office of Science and Technology Policy) 在 1997 年所成立的“高阶分散式学习”计划 (ADL (Advanced Distributed Learning) Initiative,以下简称 ADL) 所建立的标准。SCORM 在 2001 年推出后,到 2009 年间陆续推出许多更新版本。在 2010 年前后,ADL 意识到需要定义一个更新的标准,来克服许多 SCORM 所面临的限制。SCORM 的局限是只能追踪特定的“课程导向”的学习数据,例如观看了哪些课程页面、考试成绩以及完成哪些课程单元等等。新的 xAPI 标准让我们可以设计新型态的学习计划,它可纳入的不仅仅是制式的课程及评估测验,还有所有可能会发生或预期之外的学习经验 (包含在线或离线学习)。

xAPI 是如何运作的?

xAPI 的运作是根据活动流 (Activity Streams) 的概念,Activity Streams 源自社交网络并且被众多知名社交网站,如 Facebook、 Twitter 和 Google+,所使用。

  • 人们借由与其他人或内容互动过程来学习,这些学习活动可以透过 xAPI 记录下来。不管这些学习活动是在哪里发生的,xAPI 都可以把它们记录储存下来。
  • 当一项活动需要被记录下来时,xAPI 就会送出以“主语,动词,宾语” (Noun,Verb,Object) 或者 “我做了这件事” (I did this) 格式的报告到学习记录储存区 (LRS,Learning Record Store)。
  • LRS 记录所有的活动报告,这些报告资料可以被传送给其他 LRS、LMS 或是报告工具 (Reporting Tool)。LRS 可以单独存在,或是存在一个学习管理系统 (LMS) 内。

xAPI 对我有什么意义?

有了 xAPI,学习者所有学习经验,包含制式的课程以及游戏、移动设备应用程序、社交网站等非传统学习方式,都能被记录、追踪与分析。

有了 xAPI,学习活动创作者可以设计原生应用程序 (Native Apps),当移动设备在线时,它可以下载内容与活动到应用程序内,将它们存储在移动设备上。学习者可以在离线状态下执行这些学习活动,移动设备记录这些学习活动与资料,并在设备再度联网时将 xAPI 报告传送给 LRS。学习者甚至可以在一台电脑上启动学习活动,然后在移动设备上完成它,完全不会有衔接上的问题。这让随时随地都可以学习的理念得以实现。

社交学习、移动学习、无缝学习、非正式学习都是过去旧标准无法记录的,如果无法追踪学习过程,学习设计无疑是空口说白话,现在 xAPI 将可以满足这些需求。

xAPI 可以对学习体验做更细腻的追踪记录,进而可以对学习活动与学习者做更深入的剖析,例如向课程设计者提供反馈,可据此针对目标学习者调整内容与教学,而对于学习者的习惯、风格、行为模式的解析,让个性化的学习得以实现。

让学习数据从学习系统、工具和内容中解放出来,可说是一大革命性的观念,储存在 LRS 内的数据稍后可以在不同 LRS 之间流动,完全不会被锁死,而 LRS 可以存在于任何地方,手机上、工厂机房内、值勤岗位的管理系统内等,学习者的整体图像将更为完整。当学习者在使用新工具或内容、选修新课程、转换工作时,所有累积的记录都带得走,新环境不会对他一无所知。

我们已经有太多学习理论或假说告诉我们要这样做、要那样做,似乎每个都有道理、都有帮助,但是到底每一个对趋近学习目标帮助多少? 可以量化吗? 我们订了几十项的评量项目,但是除了考试分数外,其它都是老师的主观分数,可以更客观更有系统吗? 企业花费大笔经费做人员培训,到底对绩效与事业指标有无帮助? 哪些方案有帮助? 哪些无益? 如何调整可以改进? 高效的学习者与员工有怎样的行为模式? 如何有效利用社交学习对每个学习者带来正面的帮助?

将 xAPI 比喻为接通资料与数据的水管十分洽当,这个开放的标准希望能够让我们观察到任何需要监测的过程,经由数据的解析,不断地、即时地、更有效地反馈给学习者、教师、学习设计者及教育单位。事实上,学习分析(Learning Analytics) 并非新的东西,大数据 (Big Data) 的采矿与分析在企业管理与商业界也行之有年,您在使用那些社交媒体的同时,所有动作都被记录下来,以供反馈与调整使用经验或开发第三方应用程序,但是如果我们继续让学习记录锁在每个分散的内容与工具内,教育或培训就无法善用数据!

以上内容主要来自数位学习无国界,作者做了部分调整和优化语言。

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