为什么选择xAPI ?看完这些情景故事就知道了!

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最新一代的学习标准语言xAPI 由社群媒体使用的记录标准Activity Streams (AS, JSON-Based) 修改而来,成为适合描述学习记录的标准,包括社群学习(本来无法由AS 记录),它不像SCORM 只能记录默认的事件与结果,xAPI给学习设计者无限的空间,并可记录学习的过程,它的应用情境是如何呢?本文摘译自 TinCan API网站的文章,内容以不同角色的故事叙述来陈现xAPI 的优点及愿景,让您能更清楚了解为什么我们需要xAPI,以及,它能为我们做些什么。


xAPI Story-1 : 行动装置的故事


我是个行动装置,世人曾经对我和数字学习抱持很大的期望,但我们让大家失望了。不是我的错,而是因为旧的学习标准通常让学习者必须透过浏览器连到某个LMS 内去学习,而这让我的屏幕无法适当的呈现内容。再者,旧的学习标准必须在保持网络联机的情况下,才能把把学习活动记录到LMS。


xAPI 让我们重新燃起希望,不用再局限在只能透过浏览器学习,学习软件包、YouTube影片、应用程序(Apps),甚至是手机、平板、Wii、XBox 上的电玩游戏,全部都变成学习工具。而且,我只要偶而连上网络就可以把脱机期间所有的学习活动传给LRS,全世界所有的角落都变成学习场所了。


更不可思议的是,现在学习者可以交互使用计算机和我们兄弟(笔电、平板及手机)来完成同一件学习活动。有了xAPI,创作者可以充分利用所有我的特点,例如,加速度计、GPS、相机、罗盘、陀螺仪…….来加强学习经验。终于有人看到我真正的潜力了。


xAPI Story-2 : 救生员的故事


Julie 接受培训当一名救生员,她参加所有的CPR 训练课程,结训时笔试得到98%,CPR 假人实做测验得到97%,她取得了CPR 认证。Julie获得一个海滩救生员的工作。过去一年中,她对四个人进行CPR,成功挽救其中三人的生命。


xAPI 藉由“主词,动词,受词”(I did This) 可以详实记录及追踪Juile 的学习历程到LRS,例如,“Julie完成红十字会CPR 课程,出席率100%”…“Julie 完成红十字会CPR 假人实做测验,分数97%”….“Julie 完成实际CPR 救援,结果成功”…..


不同于以往的学习标准,xAPI最大的改变在于学习记录及追踪不再局限在课程上,它也纳入工作场所及现实生活上的学习经验及活动,学习履历不再只有学校或企业课堂内或在线课程所完成的才算,读了一本书、使用手机应用程序、透过社群网络从他人学习到知识、仿真训练….等等都算。


所有LRS 的记录未来都会继续跟着学习者,就像Julie 的例子一样,学习履历不再只是一大堆无法聚集在一起的片段。


xAPI Story-3 : 道路驾驶仿真器的故事


Mark 的父母安排他到驾驶学校上课以取得驾照,这可以为他们节省保险费。驾驶学校部份课程是在仿真器上完成的,仿真器仿真道路驾驶,Mark必须完成三阶段的模拟训练才能结业。


以往的学习标准着重追踪学习者透过浏览器所进行的学习活动,追踪记录你看过多少页、测验拿到多少分,这些学习标准无法记录仿真器所产生的数据,也无法对长时间的模拟进行追踪。


xAPI 让 LRS 可以记录及追踪仿真器所产生的数据。以Mark 的模拟驾驶为例,xAPI可以详实记录及追踪Mark 在仿真器上的行动,例如,“Mark系上安全带”…“Mark 完成右转,时速18 英里”….“Mark 通过第一阶段模拟驾驶课程”….“Mark 完成路边停车,结果成功”…..“Mark 通过第三阶段模拟驾驶课程”….


这些记录会一辈子跟着Mark,他的下一家保险公司也能看到,并且因他的优良学习记录给予保费折扣。


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驾驶仿真器


xAPI Story-4 : 教师的故事


Meredith 在一间具备xAPI 功能的教室担任老师,她每天进教室都不用点名,因为学生手上的平板有GPS 定位功能,学生出席状况会自动由系统汇送报告。(需要时可查询过去出勤记录)


学生跟老师使用各种不同的应用程序(教学、自学、评量、行为管理),但是所有学习历程都会被收集到同一个地方,以事先设定好的报告格式与指标(Metrics) 实时呈现。


Meredith 根据学生程度分派不同的功课,学生做作业或课堂实时评量,结果也都马上整合出报告(要查过去历年记录也可以),让她可以给予适时的介入指导。如果某位学生表现出色,Meredith马上可以拉出历程资料,知道他/她使用过什么资源,上网查过什么关键词,做过那些练习等等;即使是团队协作,也可能了解个别参与情形。


学习历程分析让 Meredith掌握每位学生的学习风格,强弱优缺点,帮助他更有效率给予个别化教育。


xAPI Story-5 : 一个数字学习游戏的故事


我的名字是Oregon Trail,一个诞生在1971 年的数字学习游戏。我可以在各型计算机、行动装置上玩,至今已经售出6,500 万套。


数字学习游戏是一种沉浸式及有效率的学习方式,我透过互动和有趣的学习来教育学习者。不幸的是以往的学习标准,我所创建的学习活动大部分无法被记录,我创造了宝贵的学习经验,但它们却无法被衡量。我希望我能像其他学习数据一样,以有效的方法追踪并找出有用的信息,发掘那些学习经验可以真正让学习者学到东西。然后,经由它们作出些有价值的判断来帮助学习者。


现在,新的xAPI 标准不仅允许在游戏中追踪任何你想要的信息,它让我产生的学习数据能与其他的学习数据储存在相同的系统中,一起被追踪,一起被分析。如此一来,教师可以经由分析报告看到学习与教学的所有面相,协助他们,让他们更容易找出有效率的方法来教育学习者。我很高兴,因为我不再只是个游戏。


xAPI Story-6 : 堆高机驾驶员的故事


Adam 刚被一家公司录取为堆高机驾驶,他首先得先去取得堆高机驾驶执照。他接受训练,完成笔试及实际驾驶测验,取得了执照并开始上班。


以往的学习标准并不会记录这类训练细节,但xAPI 不仅会记录而且可以巨细靡遗的记录,包含训练时数、测验分数,以及,每次成功装载,或是,操作错误等等。不仅如此,如果Adam 上网观看了一个如何操作堆高机的影片,xAPI也会记录下来。


xAPI 还会延伸到实际工作场所上,结合工厂的仓库管理系统,每次只要Adam 上载或卸除一个栈板的货品,xAPI都会记录下来。Adam操作堆高机驾驶的所有记录与他在公司内或公司外的其他学习活动都被一起放在LRS 内。


Adam 的老板或公司教育训练管理者可以根据LRS 所搜集到的信息,分析了解Adam 或是其他堆高机驾驶是否有需要加强训练或是改变操作方式的地方。


xAPI Story-7 : 学龄前孩童的故事


Abby 的父母跟其他家长一样,希望他们的小孩能在上学之前就能会一些简单的阅读,以免就学后落后给其他同学,输在起跑点上。所以他们让Abby 用计算机玩一些简单的阅读学习游戏,也让Abby 使用妈妈的iPad,玩些认识字母的Apps。


当Abby 上学后,因为已经认得一些字及其发音,她的表现在平均水平之上。问题是她的老师并不知道Abby 的阅读水平。每个学生的程度都是不相同的,有些需要协助,有些则不用。老师一视同仁按照原先安排的教案教导班上所有的学生,却又期望所有学生的表现都能达到预期的学习目标。


如果学龄前的学习活动能被记录并在就学后移转到学校的LRS。那老师就可以事先知道Abby 的强项及弱点,并依此给予Abby 个人化学习教材、进度及建议。


xAPI 可以做到这点,不止如此,Abby未来的所有学习活动都会继续被记录。她的下个年级或下个学校的老师都可以看到Abby 以往所有的学习记录,并据以给予更适当的教学指导及建议。唯有如此才能达到真正适性化教学与学习的目标。


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