形象行为系统论文

“培育交通廉政生态，共创交通美好未来”是交通廉政文化建设的共同愿景。交通廉政文化以其“润物细无声”的建设效果可使廉洁内化为人们自觉自愿的行为，通过系统内各个主体的相互作用，在内外环境的影响下，发挥系统的整体功能，最终在交通领域形成循环有序、良性互动、自我平衡的交通廉政生态。以下是小编精心整理的《形象行为系统论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

形象行为系统论文 篇1：

基于学习过程的课堂交互分析研究

[摘 要] 当前课堂交互分析将教学视为行为系统或信息系统,注重师生外显行为，没有关注学生思维过程。课堂交互本质上是认知过程，本文基于学习科学的研究成果，提出了从学习过程的角度对课堂交互进行分析的方法，在此基础上以中学（七年级）数学课堂《从不同方向看》为研究对象，选取典型课堂交互，利用CAUT模型对问答过程进行分析，并在ACT-R中实现了模拟。通过学习过程分析对课堂教学提出了三点建议，帮助教师更加有效地设计教学来促进学生学习。

[关键词] 学习过程； 课堂交互； 认知模型

[作者简介] 魏雪峰（1981—），男，山东莱芜人。讲师，博士研究生，主要从事课堂交互、问题解决等研究。E-mail：weixfeng@gmail.com。

2000多年前孔子（公元前551—前479）的“启发式”和苏格拉底（Socrates，公元前470—前399）的“产婆术”，是教学中经典的提问方法，通过提问不断引导学生思考，最终实现预期“学习结果”。仔细分析孔子和苏格拉底的师生交互会发现：从次序上看，提问内容具有一定的顺序性；从内容上看，前后内容之间具有严密的逻辑推理；从认知逻辑上看，符合学生学习的认知规律。

目前看来，课堂教学依然是学校教育的主要形式，课堂交互（Classroom Interaction）是课堂教学的重要组成部分。课堂教学是认知活动的竞技场，[1]最近关于学习的研究表明，发生在教师和学生之间的课堂交互本质上是社会认知过程。[2][3][4][5]本文从行为系统和信息系统两个角度对已有课堂交互分析方法进行了总结，在此基础上尝试利用脑科学、认知神经科学、心理学、人工智能等相关研究成果，从学习过程的角度对课堂交互进行分析，并在ACT-R中模拟，以期更好地揭示认知过程，帮助教师深入理解学习过程，进而设计有效教学帮助学生学习。

一、已有课堂交互分析方法

（一）行为系统视角

从行为系统的角度对教学分析的研究，大致关注两个方面，一方面是研究特定行为的教学价值。有研究者关注成人学习者的学习持久性与教学交互之间的关系，研究发现26%的学习者认为，异步讨论对他们的坚持学习有促进作用。[6]Wai King Tsang考察了非母语英语课堂中教师反馈与学生举手发言之间的交互关系，研究发现：重做可能会引发其他类型的反馈；尽管重做和明确修改对于拼写错误有作用，讨论协商更有利于语法错误的纠正。[7]Judith Kleine等研究者关注不同类型的交互（不使用计算机的面对面交流、基于计算机的协作异步交流、在计算机辅助下的面对面交流）与学习效果的关系，研究表明，计算机介入的交互更加规则，与计算机介入的交互相比，面对面的交互能发生更多的学习。[8]

从行为系统的角度对教学分析的研究关注的另一方面是对交互进行细致解释学分析。人们关注的主题有：确定对话结构和特征的有效可靠的方法、通过对话交互分析确认对话角色、智能教育系统中对话的运算模型。[9]Joi L等人研究发现，质量越好的交互所达到的层次越高。[10]

典型的课堂交互分析方法有：弗兰德互动分析系统（Flanders Interaction Analysis System，FIAS）和学生—教师（Student-Teacher，S-T）分析法。弗兰德互动分析系统是美国明尼苏达大学弗兰德（Flanders）在20世纪60年代提出的一种课堂行为分析技术，用于记录和分析课堂中师生语言交互过程及影响。该系统大致由三个部分构成：（1）一套描述课堂互动行为的编码系统；（2）一套关于观察和记录编码的规定标准；（3）一个用于显示数据，进行分析的矩阵。[11]宁虹等采用弗兰德互动分析系统对一堂中学物理课进行了分析，并针对FIAS存在的缺点进行了改进。[12]S-T分析法主要用于对课堂交互的定量分析。S-T分析法将教学中的行为分为S（学生）行为和T（教师）行为两类。它将教学分为四种不同的教学模式：练习型、讲授型、对话型和混合型。[13]S-T的分析结果可以用S-T图表示。单迎杰采用S-T分析法对陕西师范大学教育技术学专业“教育技术学研究方法”、“电视原理”等六门专业课的教学过程进行了分析。[14]

（二）信息系统视角

在教学分析领域，国内外有些学者认为教学是一个信息流动的过程。李克东教授对教学系统中认知学习过程进行了信息流向分析，并采用功能模拟的系统科学研究方法来分析教学系统。[15]美国学者豪恩斯坦（A.Dean Hauenstein）把系统的观点引入教学，并明确提出，任何一个系统都是由输入、过程、输出和反馈构成的封闭回路，他明确提出教学系统是一个信息系统。[16]

杨开城教授也认为教学系统从本质上讲是信息系统。教学系统的分析实际上是用另外一种编码体系来表征自然语言表征的教学系统，把教学分析建立在信息系统视角之上，从教学系统整体功能机制出发，把以信息系统为视角的教学分析的观点引入实际的分析操作。[17]他提出了IIS（Instructional Information Set）图分析法。[18]林凡等通过严谨的实证研究证明了目标知识点的激活量与学习效果正相关。[19]

（三）对已有分析方法的评述

弗兰德互动分析系统（FIAS）多使用固定时间单位（如每三秒钟）进行采集，容易造成“意义单元”的切分；观察量表仅是对教师和学生的语言行为进行量化，对于整个课堂交互过程来说显得过于粗糙，不能反映一堂课中的所有交互行为；更多的关注教师（或学生）的语言行为，如教师、学生言语所占比例，教师提问次数，学生回答次数等，分析仅停留在外显行为层面。

S-T分析法中，S、T行为界定粗糙。通过S-T分析图我们能够清楚地看到师生各自的行为发生了多少、所占比例、发生的时间，却无法界定他们做了什么动作。可以判断教学模式，但对教学过程的评价处于一个模糊状态。

IIS图分析法比行为系统的分析更近了一步，更加关注教学内容，通过分析课堂交互过程中知识点的激活量来预测教学效果。然而，IIS图分析法关注的是教师、学生的输入和输出，认为内部的信息处理是透明的、不可见的，即没有关注学生内部的信息处理过程。

二、基于学习过程的课堂交互分析

（一）学习科学的兴起

目前，许多国家大力支持脑与学习科学的研究工作。美国国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）执行总裁阿登·贝蒙特（Arden Bement）认为“关于学习的基础研究非常重要。在当今复杂和快速变化的环境中，对学习过程的基本理解有助于我们发展知识基础，这种知识基础对于永远处于变化当中的世界的繁荣是非常必要的”。[20]我国北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室和东南大学学习科学研究中心正在从事这方面的研究。

随着学习科学（Learning Sciences）的诞生和发展，为有效研究学习提供了新的视野。学习科学是一个跨学科的研究领域，“它吸收了有关人的科学的多种理论视野和研究范式，以便弄清学习、认知和发展的本质及其条件”。[21]“学习科学研究的目标，首先是为了更好地理解认知过程和社会化过程以产生最有效的学习。其次便是为了用学习科学的知识来重新设计我们的课堂和其他学习环境，从而使学习者能够更有效和深入地学习”。[22]学习科学对学习的研究主张将学习置于多学科研究的广泛视野，涉及信息科学、脑科学、认知科学、心理学及教育学等众多研究领域，通过在心智、脑科学和教育（Mind、Brain and Education）之间建立桥梁，将脑科学的最新成果应用于学习和教育过程。

美国教育部教育技术办公室（Office of Educational Technology）在2010年3月5日发布了《2010国家教育技术规划》（National Educational Technology Plan 2010，以下简称“规划”），题目为“改变美国教育：技术使学习更强大”。在规划中多处出现了“学习科学”这一术语，认为学习科学的最新研究成果所揭示的人是如何学习的过程为教育技术的应用提供了重要的理论基础。规划也承认：当前的教育系统在对学生进行评估时过多地注重学习结束后事实性知识的掌握，而没有关注学生在学习过程中即时学习的反馈和改进，即很少关注学生的思维过程，这种情况在我国的教育系统中也普遍存在。学习科学的不断兴起，为我们从学习过程的角度研究课堂交互提供了重要基础。

（二）CAUT模型

根据目前心理学和认知神经科学的研究成果，[23][24][25][26]提出了CAUT（a Cognitive Architecture of Human Thinking）模型，[27]如图1所示。

CAUT模型关注学生的思维过程，重视对学习过程的理解。该模型包括以下几部分：感觉器官、感觉控制、对象编码、长时陈述性记忆、长时程序性记忆、活动对象（工作记忆）、控制与决策、情境/目标、运动控制、效应器、外回路、内回路等。为了表述清晰，可以将其分为以下八个模块：（1）E/I（External Loop/Internal Loop）：内部回路或外部回路；（2）IO（Internal Object）：内部的对象；（3）MC（Declarative Memory Retrieval Check）：陈述性记忆提取，判断感知的对象是新对象还是旧对象；（4）LTDMO（Long Term Declarative Memory Operation）：对长时陈述性记忆的认知操作；（5）AO（Active Object Buffer）：激活对象集合，包括看到和听到的对象，是工作记忆（Working Memory）的一部分；（6）AADM（Active Action buffer and Decision Making）：包括激活的动作、决策及相关部分；（7）CGE（Context,Goal, Expectance）：与当前任务相关的情景、目标、预期；（8）Action：动作模块，包括运动控制和效应器。因此，CAUT模型可以表示为如图2所示。

当我们感知到（看到或听到）外部对象时，通过视觉或听觉通道编码表示为内部对象，然后判断内部对象是否存储于长时陈述性记忆中，如果已经存储就激活相应的对象进入到活动对象中，如果没有存储就不停复述、直接进入到活动对象（工作记忆的一部分）中（如现实生活中我们记一个陌生的电话号码需要不停地重复）。工作记忆中的活动对象会激活长时程序性记忆中的相应动作，激活的动作可能不止一个，通过决策选择一个动作执行。

与其他认知结构如ACT-R、[28]SOAR、[29]CLARION[30]等模型相比，该模型具有以下特点：

（1）在效应器和感觉器官之间增加了内部言语回路，如默读等，回路的存在已经在认知神经科学中得到证明；[31][32][33]

（2）长时记忆进一步区分为陈述性记忆（Declarative Memory）和程序性记忆（Procedural Memory），并与学习过程中的知识和技能相对应；

（3）强调记忆的巩固。最近研究表明，在学习或其他认知过程对长时记忆的使用与记忆的巩固是分开的，记忆的巩固发生在认知过程之后。[34][35]

（三）典型课堂交互分析

1．研究对象

我们选取七年级（上学期）一节数学课，讲授内容为第一章《丰富的图形世界》中的第四节《从不同方向看》。所用教材为北京师范大学出版社出版的义务教育课程标准实验教科书，七年级上册数学（2005年5月第四版），授课教师为济南育英中学唐鲁军。

2．典型课堂交互序列

出于研究的需要，先将课堂视频转换为文本。在观看录像过程中，我们发现，初中数学课堂中教师经常使用实物（或教具）及多媒体课件来帮助学生理解，因此在转换过程中不仅要把教师的课堂话语转换为文本，对于课堂教学中所用的实物展示及大屏幕所展示的内容，通过加标注、注释等方法记录下来。

在研究中采取“教学目标—教学子目标”的方法对课堂交互文本进行分类。教学目标的确立依据布卢姆的教育目标分类学（修订版），[36]从知识和认知过程两个维度进行分析。我们对《从不同方向看》课堂交互文本中的教学活动进行分类，按照时间序列得到了9种教学活动。我们选取了讲解概念的交互序列，如图3所示。

3．交互序列认知过程模拟

ACT-R（Adaptive Control of Thought-Rational）是美国卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）著名认知心理学家安德森（John R. Anderson）领导的认知科学实验室多年研究的国际上著名认知仿真工具。其内部架构、参数设定都是根据大量的认知心理学实验数据得到的，很多数据是通过核磁共振实验精确验证过的。其外在表现是一种编程语言，使用这种编程语言编写的程序就符合了ACT-R内部的认知预设，从而能够和真人实验的认知过程一致，达到仿真的效果。它已经被广泛使用来模拟人类认知行为的不同方面，例如汉诺塔问题、语言理解、模式识别、记忆、简单几何证明等。

学习过程的模拟是非常复杂的，需要对每一句话在特定的情境下进行分析。图3给出了一个典型的课堂交互序列，限于篇幅，本文只选取“教师提问—学生回答”的课堂交互序列进行模拟分析，提供课堂交互分析的一种方法。交互序列如下所示，其中T表示教师（Teacher），S表示学生（Student）。

T：那么，我从正面看到的就叫做什么？

S：主视图。

利用CAUT模型对选取的课堂交互序列进行分析，分析的结果转换为能在ACT-R中执行的程序（.lisp格式），从而实现学习过程模拟。

教师在提问之前已经讲述了“主视图”的概念，即假定学生长时陈述性记忆中存储“从正面看到的图叫做主视图”。下面把教师提问—学生回答的认知过程描述如下。

（1）学生听到教师的话语：“那么，我从正面看到的叫做什么？”分词后由听觉通道进入大脑（如威尼克区）并进行相应的神经编码；（2）编码后的词激活长时陈述性记忆（LTDMO）中心理词典（mental lexicon）中相关对象并进入活动对象集合（AO）；（3）活动对象集合（工作记忆的一部分）中的内容，经过语义理解，设定该句话的目标为搜索问题，搜索三元组（从正面看到的叫做什么）；（4）活动对象激活长时程序性记忆中的产生式，并产生相应的动作；（5）激活的动作可能不止一个，通过“决策”来选择其中的一个动作执行；（6）以三元组的形式（从正面看到的叫做什么）在长时程序性记忆中搜索；（7）只有一个与之匹配的答案“主视图”，搜索结束；（8）学生说出答案。

为了形象直观地表示学生听到“那么，现在我从正面看到的就叫做什么”后，回答“主视图”的认知过程，用M行8列的认知矩阵来表示，如图4所示。其中，左侧的数字表示行号，每行代表认知逻辑步骤（Cognitive Logic Step），并非实际执行的步骤，最后一行表示认知结束。8列与图2中的8个模块相对应。从图4中分析看出，第7行设定目标，直到第9行理解老师的话，第12行给出答案，即达到目标，认知任务结束。

ACT-R提供了抽象的认知结构，仅从功能的角度对认知模型进行了描述。在研究需要根据认知矩阵的分析过程，编写能够在ACT-R中模拟的程序，编写的程序为.lisp格式，模拟结果如图5所示，最小时间间隔为0.05秒（默认值）。

通过模拟可以发现，学生在回答问题时首先要确定目标（Goal），突出目标的重要性，这与加涅提出的“九大教学事件”中的“告知学习者目标”教学事件相一致。根据活动集合中的对象，激活了相匹配的产生式（Proceduction-Fired），并在长时陈述性记忆中开始提取（Start-Retrieval）；当有多个产生式同时被激活时，会采取冲突解决（Conflict-Resolution）策略，选择其中的一个产生式执行；0.015秒时，其中的一个产生式被激活，在长时陈述性记忆中搜索，找到与之匹配的内容，达到目标，认知过程结束。

4.模拟结果分析

通过上述模拟深入研究学生回答问题的内部认知过程，并通过ACT-R将这种内部认知过程展现出来，将该学习活动所涉及的陈述性知识和程序性知识提取出来。教师根据不同的知识类型采用不同的教学方法。如主视图、左视图、命题等概念，这些陈述性知识主要通过教师讲解来记忆；而像算术计算、解方程、几何证明等程序性知识需要学生在实际的做题过程中不断训练才能获得。

该模型还可以分析师生的交互是否有效促进了学生的认知，是否符合学生的认知规律。例如，两种不同的提问方式“从正面看到的叫做什么”和“主视图是从正面看到的吗”属于两种不同的问题，前者是搜索问题，后者是判断问题。在ACT-R中模拟回答这两类问题的认知过程是不同的，学生在回答这两类问题时所需要的程序性知识也不同。

三、学习过程分析对课堂教学的启示

通过以上分析可以发现，不同的课堂交互会产生不同的学习过程，进而产生不同学习结果，因此，教师在课堂教学中应该注意以下三点：

（一）精心设计课堂提问，促进学生深度理解

在中小学课堂中，提问依然是课堂交互的一种常用方法。然而，从实际课堂观察可以发现，教师往往为了课堂表面的热闹而简单、随意甚至重复地提问，部分提问缺乏科学依据和科学设计，课堂提问问题层次较低，纯粹记忆性问题过多地抑制了学生思维的发展，不易于教学内容的深度理解。教师应该根据学生认知特点和所讲内容特点，精心设计有效课堂提问，使学生在回答问题的过程中，自动建立新旧知识之间的联系，加深对所学内容的理解。从上述模拟过程可以看出，关于“主视图”的不同提问“从正面看到的叫做什么”和“主视图是从正面看到的吗”，产生的认知过程是不同的。卢正芝提出了有效课堂提问的标准，[37]为教师设计有效课堂提问提供了参考。

（二）合理提供反馈，让学生积极参与学习过程

在课堂教学中，教师对于学生的回答往往采用“好”、“对”、“错误”等简单评价，提供的反馈方式单一，尤其是对于学生回答错误或不完全正确的情况，缺乏进一步的启发和诱导。对于教师的提问，不可能所有学生都回答正确，合理的启发和反馈非常有必要；即使对于学生回答正确的情况，也可以对学生做出该回答的过程进行询问，如“你是怎么得出这个答案的”、“为什么这么回答”等，帮助学生更多地关注学习过程，建立新旧知识之间的联结，养成“知其然更要知其所以然”的习惯。

（三）科学设计教学过程，帮助学生养成良好的思维习惯

在中小学阶段帮助学生养成良好的思维习惯比简单的获取知识更为重要。良好的思维习惯能使学生遇到相似问题或新问题时，顺利地实现知识迁移，甚至创造性地解决问题。思维习惯是隐性知识的重要内容，也是程序性记忆的重要组成部分，其养成是一个长期的过程。思维习惯的养成要与具体学科知识教学相联系，这就要求教师在上课过程中针对知识点设计典型的问题进行讲解，讲解过程的每一步都要有意识地训练学生的思维能力，更加重视问题解决的过程，让学生在问题解决的过程中不断养成良好的思维习惯。例如：在讲解小学五年级数学（下册）“众数”概念时，通常的方法是给出问题和数据，然后告诉学生“一组数据中出现次数最多的数是这组数据的众数”。与之不同的另一种方式是呈现现实问题，如“我们班明年举办生日庆祝活动，给某月出生的同学过生日，如果你是班主任，会选哪个月”，贴近学生生活实际，学生自己能收集数据并作出选择，根据统计结果会选择过生日最多的月份，然后引出“众数”的概念。虽然两种不同的教学过程，学生都能学会“众数”概念，但概念理解程度和运用“众数”概念解决实际问题的能力是有差异的。教师在课堂教学中应帮助学生养成运用数学知识解决实际问题的思维习惯。

四、总结与展望

本文在总结已有课堂交互分析的基础上从学习过程的角度对课堂交互进行了分析。根据脑科学、认知心理学、认知神经科学的研究成果，选择典型课堂交互序列利用CAUT模型进行了分析，并在ACT-R中模拟。根据课堂交互的分析过程，为课堂教学提出了三点建议，帮助教师设计更加有效的教学。

然而，在基于学习过程的课堂交互分析过程中，本文仅选取了一小段进行了分析，认知程序的编写需要对学习过程有具体而深刻的理解，如何利用CAUT模型自动生成认知程序，并在ACT-R中实现对整堂课的模拟，需要我们进一步的研究。

[参考文献]

[1] 钟启泉.“课堂互动”研究：意蕴与课题[J].教育研究，2010，（10）:73~80.

[2] Judith L, Gregory Camilli, Patricia B. Elmore. Green. Handbook of Complementary Methods in Education Research[M].American Educational Research Association，2006.

[3] Baruch Schwarz,Tommy Dreyfus and Rina Hershkowitz. Transformation Knowledge Through Classroom Interaction[M].Routledge Teylor& Francis Group，2009.

[4] Asa Wedin.Classroom interaction: Potential or problem? The case of Karagwe[J].International Journal of Educational Development,2010,（30）:145~150.

[5] Bernard J. Baars, Nicole M. Gaga. Introduction to cognitive neuroscience: Cognition, Brain, and Consciousness[M].Elsevier Ltd, 2007.

[6] Steven F Tello. An Analysis of Student Persistence in Online Education[J].International Journal of Information and Communication Technology Education,2007,（3）:47~60.

[7] Wai King Tsang.Feedback and Update in Teacher-Student Interaction:An Analysis of 18 English Lessons in Hong kong Secondary Classrooms[J].RELC Journal,2004,（35）:187~209.

[8] Judith Kleine，Staarman，Karen Krol，Henny vander，Meijden Peer. Interaction in Three Collaborative Learning Environments[J].The Journal of Classroom Interaction,2005,（4）:29~39.

[9] Rachel Pilkington.Analysing Educational Dialogue Interaction:Towards Models that Support Learning [J].International Journal of Artificial Intelligence in Education，2001,（12）:1~7.

[10] Joi L. Moore，Rose M. Marra. A Comparative Analysis of Online Discussion Participation Protocols[J].Journal of Research on Technology in Education, 2005,38（2）:191~212.

[11] Freiberg,H.Jerome. Three Decades of the Flanders Interaction Analysis System[J].Journal of classroom interaction,1981,16（2）:1~7.

[12] 宁虹，武金虹.建立数量结构与意义理解的联系——弗兰德互动分析技术的改进运用[J].教育研究，2003，（5）：23~27.

[13] 傅德荣，章慧敏.教育信息处理[M].北京:北京师范大学出版社，2001.94~108.

[14] 单迎杰.以S-T分析法分析教育技术专业课课堂教学问题[J].现代教育技术，2008，（10）:29~31.

[15] 李克东.系统科学方法在教学系统研究中的应用[J].教师教育研究，1990，（4）:56~60.

[16] 马兰，盛群力.教育目标分类新架构——豪恩斯坦教学系统观与目标分类整合模式评述[J].中国电化教育，2005，（7）:20~24.

[17] 杨开城.教学系统分析技术的初步研究[J].中国电化教育，2007，（8）:1~5.

[18] 杨开城，林凡.教学系统的IIS图分析法及其实证研究[J].中国电化教育，2010，（2）:31~34.

[19] 林凡.教学系统分析IIS图方法研究[D].北京:北京师范大学，2009.

[20] Arden Bement. Learning about Learning: NSF Awards $36.5 Million for Three Centers to Explore How Humans, Animals and Machines Learn [DB/OL].http://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=100454&org=NSF&from=news.

[21] Sasha A. Barab. Using Design to advance learning Theory, or Using Learning Theory to Advance Design[J].Educational Technology, 2004,（3）:16~19.

[22] Robert Keith Sawyer. Introduction: The New Science of Learning. The Cambridge Handbook of The Learning Sciences[C].Cambridge University Press,2006.5~6.

[23] Zoltan Torey. The Crucible of Consciousness: An Integrated Theory of Mind and Brain[M].Cambridge：MIT Press,2009.

[24] Stephen M Wilson,etc.Listening to Speech Activates Motor Areas Involved in Speech Production[J].Nature Neuroscience,2004,（7）:701~702.

[25] Karim Nader，Oliver Hardt. A Single Standard for Memory：the Case for Reconsolidation[J].Nature Reviews Neuroscience,2009,（10）:224~234.

[26] William P. Banks.Encyclopedia of Consciousness[M].Oxford: Elsevier, 2009.389~402.

[27] Cui Guangzuo, Wei Xuefeng,ect. A Cognitive Model of Human Thinking[C].7th International Conference on Natural Computation, ICNC 2011, Shanghai, China.

[28] Anderson, J. R., Bothell, D., Byrne, M. D., Douglass, S., Lebiere, C., & Qin, Y . An Integrated Theory of the Mind[J].Psychological Review,2004,（4）:1036~1060.

[29] Laird，J.E.，Newell,A.，and Rosenbloom，P.S.Soar: An Architecture for General Intelligence[J]．Artificial Intelligence,1987,（1）:1~64.

[30] R.Sun and I.Naveh. Simulating Organizational Decision Making With a Cognitive Architecture CLARION[J].Journal of Artificial Society and Social Simulation, 2004,（3）:1~39．

[31] NORBERT WILEY.Inner Speech asa Language:A Saussurean Inquiry[J].Journal forthe Theory of Social Behavior,2006,（36）:319~341.

[32] Sophie K.Scott, Carolyn McGettigan and Frank Eisner. A Little More Conversation, a Little Less Action—Candidate Roles for the Motor Cortex in Speech Perception[J].Nature Review Neuroscience,2009,（10）:295~302.

[33] Friedemann Pulvermüller and Luciano Fadiga.Active Perception: Sensorimotor Circuits as a Cortical Basis for Language[J].Nature Review Neuroscience,2010,（11）:351~360.

[34] Susanne Diekelmann and Jan Born. The Memory Function of Sleep[J].Nature Reviews Neuroscience, 2010,（11）:114~126.

[35] Pierre Maquet. The role of Sleep in Learning and Memory[J].Science, 2001,（294）:1048~1052.

[36] L.W.Aderson，等.布卢姆教育目标分类学（修订版）[M].蒋小平，等译.北京:外语教学与研究出版社，2009.

[37] 卢正芝，洪松舟.教师有效课堂提问:价值取向与标准建构[J].教育研究，2010，（4）:65~69.

基金项目：国家社会科学基金“十一五”规划2010年度教育学一般课题“课堂交互产生学习结果的认知模型与仿真研究”（课题编号：BCA100023）

作者：魏雪峰 崔光佐 李莉 段元美

形象行为系统论文 篇2：

交通廉政生态：交通廉政文化建设的共同愿景

“培育交通廉政生态，共创交通美好未来”是交通廉政文化建设的共同愿景。交通廉政文化以其“润物细无声”的建设效果可使廉洁内化为人们自觉自愿的行为，通过系统内各个主体的相互作用，在内外环境的影响下，发挥系统的整体功能，最终在交通领域形成循环有序、良性互动、自我平衡的交通廉政生态。

一、生态主义的启示

20世纪70年代以来，自然生态系统解决复杂问题的能力开始受到高度重视。自然生态系统是一个多成分的复杂的大系统，由生产者、消费者、分解者和非生物环境四部分组成。所有的这些组成成分之间是互相联系、相互制约、相互依赖的，是系统的有机整体。它们在维护生态平衡的过程中，通过合力作用来发挥整体功能，维持生态系统的正常运行。那么用生态学的观点与方法指导廉政建设是否可行？答案是肯定的，因为交通廉政文化建设与生态系统的生态属性与特征具有高度的契合性，这是在交通廉政文化建设上借鉴生态主义理论主张的基础。

1.交通廉政文化建设必须满足系统内各要素的多样性要求。从自然生态学角度看，多样性是生态系统的一个主要特征，这种多样性既包括生物圈内生态系统的多样性，也包括了生物群落、生存环境等的多样性。而物种的多样性，即物种的数目和种类关系到生态系统的稳定和发展，是构成生态系统多样性的基础。考察交通廉政文化建设，一方面，良好的交通廉政文化由价值文化、制度文化、物质文化等组成。同时，交通廉政系统中还不可避免地存在着一些不良文化。所有这些共同构成交通文化的多样性，也说明交通廉政文化建设具有长期性和艰巨性。另一方面，交通廉政生态系统中的各组成要素也均具有多样性的特点，如在交通廉政内生态系统中，生产者即具有多样性的特点：从纵向分，生产者包括中央交通决策机关和地方交通决策机关；从横向分，生产者包括交通决策机关、交通执行机关等。多样性也是交通廉政文化建设的基础，因此，在交通廉政文化的建设中，必须努力培育更多先进性的系统要素，保持系统要素的多样性。

2.交通廉政文化建设必须满足生态系统的结构特征。交通廉政生态系统内的各组成要素必须按照一定的结构结合在一起，具备组织结构的生态机能。因此，在交通廉政文化建设中，要总结把握好各要素间相互作用的客观规律，使它们能相互依存、互为影响、协调运作，达到互补、共生、一体化的结构状态。

一是分布地域的连续性。这是生态系统存在和长久维持的重要条件。廉政文化建设涉及的领域也具有分布广泛且连续的特点，从交通系统的个人到群体到单位到整个行业，从水路到公路到铁路到航空等等，涵盖了交通系统的方方面面。因此，交通廉政文化建设同样是一个复杂的、多子系统、多层次的系统工程。

二是生物组成的协调性。在交通廉政文化建设中，也必须遵循系统的协调性原则，内部各要素的协同运动才能保障交通廉政文化建设的顺利进行。通过整合各种资源和力量，使其协调有序地运转。而协调性的实现，也即交通廉政生态系统和谐的实现。

三是环境条件的匹配性。交通廉政生态系统是一个奠定于相应物质基础和法治基础之上的开放系统，它既取决于自身的顺利运行，又根源于外部整体环境的优化。同自然生态系统具有地域性一样，交通廉政文化建设在不同的行政区域、不同交通系统部门（公路、港口、水运、规划等），都具有不同的地区特色与部门特色。因此，交通廉政文化建设要从各地区、各部门的具体情况出发，增加与内部环境条件和外部环境条件的匹配性，使交通廉政文化建设经济效益、社会效益与生态效益齐发展。

二、交通廉政生态系统的构成要素

与自然生态系统相类似，作为整个社会的一部分，交通廉政生态既是文化生态系统的组成部分，自身又构成一个独立的子系统。交通廉政生态系统由交通廉政内生态系统和交通廉政外生态系统组成。交通廉政内生态系统是在交通系统内构建的，交通系统内各个要素有机结合并与系统内环境相互影响，构成了独立的子系统。而交通廉政外生态系统则是将交通行业置于整个社会的大环境中构建廉政生态系统。内外两个生态系统良性互动、和谐统一，实现整个交通廉政生态系统的动态平衡的基础。

交通廉政内生态系统的基本构成要素为：（1）生产者。这里的生产者是指交通系统的决策者，即交通系统内具有决策权的部门和领导干部。他们通过做出相关决策，在生态系统中为人们提供公共服务的同时，还指引着交通系统建设的方向。交通系统内的决策者维持着交通廉政内生态系统物质和能量的需求，他们是交通廉政内生态系统所要研究的基本对象。（2）消费者。这里的消费者是指交通系统的执行者，主要指交通行业的广大职工。他们接受并按照决策者的指示进行活动，是交通廉政内生态系统的基本单位，也是交通廉政建设的基础力量。（3）分解者。这里的分解者是指交通系统的监督者，主要指以生产者为重点监督对象的纪委、司法、监察、审计、财务、预防腐败局等对交通系统具有专门监督职能的部门。他们分解掉交通系统内人们的腐败思想、腐败倾向、腐败行为等污染物，通过调整、整合和反馈作用来净化系统的内环境。（4）环境。这里的环境主要是指对交通系统影响较大的交通行业内部环境，具体包括内部价值环境、内部制度环境和内部物质环境。内部价值环境主要指由影响交通系统内干部、职工清正廉洁的从政理念、思想认知、职业道德、文化品位、价值取向、社会风气、习惯等价值因素构成的环境。内部制度环境主要指由人们在交通系统的工作实践中形成的，能反映交通廉政核心价值理念，并由以此为指导原则的交通系统的规章制度、行为习惯、职业道德规范等所构成的环境。内部物质环境是交通廉政建设的物化形态，包括交通廉政文化生态景观、交通廉政建设网站等技术环境。

交通廉政外生态系统在具体构成要素方面与内生态系统有所不同：（1）生产者。这里的生产者是指为社会提供公共交通服务的整个交通系统。在整个社会的大系统中，交通系统处于生产者的位置，它为社会公众提供公共服务，同时又接受来自多方的监督。它是整个外生态系统的物质转换、能量流动的基础，同时也是交通廉政文化建设的主要对象。（2）消费者。这里的消费者是指接受交通系统提供的公共服务的社会公众。他们是交通廉政文化建设的参与者，更是维持外生态系统平衡的坚实力量。（3）分解者。这里的分解者是指整个社会的监督力量，具体包括人大、政府、司法、新闻媒体、社会舆论等等的监督力量。运用全社会的监督力量来分解、清除掉交通系统内诸如腐败等不良文化因素，调整、规范交通系统广大干部职工的思想与行为，可以提升整个交通行业的良好形象。（4）环境。在把交通廉政外生态系统作为研究对象时，不能仅限于交通系统特有的环境，也要研究系统之外的大环境。也就是说，必须将交通廉政生态系统置于整个的社会大系统中，即整个廉政文化的环境中加以考察。交通廉政外生态环境包括宏观环境与微观环境。宏观环境是整个外生态系统必不可少的组成因素，具体包括政治环境、经济环境、社会环境等等，微观环境主要包括外部价值环境、外

部制度环境、外部物质环境等。

三、交通廉政生态各要素的运作机理

1.交通廉政生态中生产者、消费者、分解者的运作机理。在交通廉政生态系统中，各个子系统以及组成子系统的各个要素在生态系统中都不可或缺，均具有重要的价值。从生态学角度看，生态系统的生产者、消费者、分解者相互之间体现的是物种之间的关系，三者相互依存。

一是生产者与消费者的关系。生产者在交通廉政文化建设的过程中，为消费者与分解者提供公共服务。此外，它还从整个国家和社会利益、地方利益、部门利益的高度出发，提出、制定或贯彻实施有关交通廉政文化的方针政策和制度措施等等。生产者做出的有关政策举措和制度建设，是交通廉政文化建设的先导，引导交通廉政文化建设的方向，生产者的积极作为是交通廉政文化建设取得成功的有力保证。而消费者一方面接受生产者所提供的一系列服务，另一方面也必须全身心地投入到交通廉政文化的建设中，将号召落实于实践，努力建设具有部门特色、地方特色的交通廉政文化。同时，消费者还有权监督生产者。消费者是交通廉政文化建设最扎实的主力阵容，是交通廉政文化建设取得成功的基础保证。

二是生产者与分解者的关系。在交通廉政生态系统中，生产者与分解者的关系主要体现为监督与被监督。生产者是分解者主要的监督对象，消费者、分解者都有权监督生产者，比如消费者、分解者针对生产者制定的方针政策、制度的行为或是交通执法等部门行为进行监督，检查其是否具有合理、合法性。分解者运用其监督职能，充分发挥监督力量，对生产者的行为进行调整、纠偏、修复，使人们异化的思想和错位的行为回复到正常的状态中。与消费者的监督相比，分解者的监督是部门监督、专门监督。在监督过程中，分解者还将相关情况反馈给生产者，其中，纪检监察的监督是内反馈，社会监督是外反馈。通过反馈，生产者能及时了解掌握动态信息，使生产者制定有关交通廉政文化的方针政策、制度时更加准确、及时且具有针对性，增强交通廉政文化建设的成效。

三是消费者与分解者的关系。分解者以其专门的监督职能，对消费者也发挥监督作用。通过监督交通系统内广大的干部职工及其社会公众，规范他们的行为，使其更好地投入到廉政建设的大潮中。而且消费者是联系生产者与分解者的桥梁，分解者对生产者的监督，更多地是通过消费者来启动的。特别是在交通廉政内生态系统中，系统内广大的干部职工与生产者接触最多，联系最紧密，容易掌握生产者的动态，获得第一手资料。一旦发现生产者出现违法乱纪等行为时，可以反馈给分解者，运用其专门的职权加以惩处。有了消费者的配合，分解者对生产者的监督就更方便、及时与有效。

2.交通廉政生态中环境的运作机理。在自然生态系统中，环境的恶化会导致生态系统的严重危机。这一原理同样作用于交通廉政生态中，在良好的交通廉政环境氛围中，交通廉政文化建设才会拥有深厚的群众基础，才会取得事半功倍的效果。因此，交通廉政生态环境建设是交通廉政文化建设的基础工程。

考察交通廉政生态系统中生产者、消费者、分解者与环境间的关系，可以看到交通廉政环境是生产者、消费者、分解者存在的基础，生产者、消费者、分解者之间所有的活动都取决于价值环境、制度环境、物质环境及其政治、经济环境等有力的保障。交通廉政生态系统生产者、消费者、分解者也能动地作用于内外部环境，维护着它们之间的相互关系，并对整个生态系统进行修复和优化。

在宏观环境中，政治、经济、社会等环境要素对交通廉政生态系统影响重大。政治法律为生态系统提供良好的社会基础，经济基础为生态系统提供坚实的物质基础，社会环境为生态系统提供强大的精神动力和智力支持。

近年来，我国交通廉政建设的宏观环境大有改善。例如，廉政理念渐渐确立、权力配置日趋合理、制度安排日益健全。但不可否认，交通廉政文化建设的宏观环境在某些方面还存在缺陷，较为常见的是“应付”现象，很多单位、部门为了建设而建设，使交通廉政文化建设表面化、形式化，存在光打雷不下雨、雷声大雨点小等情况。此外，我国相关部门监督权力的配置不尽合理，容易造成单位领导尤其是主要领导的权力缺乏有效制约。究其原因，一是交通廉政文化建设忽视了生态彼此之间的有机联系，因而存在头痛医头、脚痛医脚的现象。二是忽视了系统的自净功能，忽视了生态系统的双向作用和横向作用。

因此，在宏观环境的建设中，要处理好交通廉政文化建设与政治、经济、社会结构以及历史传统间的相互关系，使社会有机体中的政治、经济结构向合理化方向发展，使生态系统内的其他要素与外部环境达到互补互摄、相辅相成的作用效果。只有依托良好的环境系统，交通廉政文化建设的目标才有实现的可能。

在对交通廉政生态系统产生影响的环境因素中，价值因素处于核心地位，良好的交通廉政价值环境的构建关系到整个交通廉政生态系统的和谐发展。它在很大程度上决定了人们对廉洁与廉政的态度，引导人们选择正确的价值取向，为人们提供巨大的精神动力和舆论支持。

交通廉政制度环境是保障。交通廉政生态系统的形成、维护和改变都依赖于交通系统的活动。交通廉政文化建设的目的是规范交通领域工作人员，特别是领导干部的行为，让他们用好自己手中的权力，促使整个交通系统养成廉洁、廉政的行业风尚。所有的这些都必须依靠建立良好的制度系统来加以保障，以制度来建构体系，以体系来规范行为，以行为来体现廉政，这就是制度环境在交通廉政文化建设中的重要体现。因此，交通廉政文化建设要进行合理的制度设计，使正式制度与非正式制度完美地结合在一起，分工明确，配合默契。同时，还要从多途径、多角度、多层面进行制度创新，为建立健全惩治和预防交通腐败体系提供较为完善的制度环境。

交通廉政物质环境是基础。交通廉政物质环境是廉政文化建设的物质载体，是价值环境、制度环境的物化形态。只有借助于具体形象的物质表达，廉政的知识、理念、思想才能得以传播，廉政廉洁的意识才能得以形成。同时，随着人们廉政意识的提高，交通廉政的物质载体才能不断丰富，物质条件才能不断改善。

总之，价值环境与制度环境是交通廉政文化建设的静态表现，而物质环境是交通廉政文化建设的动态表达。价值环境是核心，是最重要的环境要素。制度环境是保障，物质环境是基础，三者构成交通廉政生态系统的微观环境。在对主体成分发挥作用的同时，它们之间也相互依存、互为影响。

四、交通廉政内生态与外生态之间的能动关系

交通廉政内生态系统与外生态系统既有区别又有联系。形象地说，交通廉政外生态系统是将交通系统不断缩小，使其成为外生态系统的组成要素后，与社会大众、整个监督力量及外环境等等按照一定结构共同组成较为完整的系统。交通廉政内生态系统则是将交通系统内的诸要素不断扩大，并视之为相对独立的生态系统要素的结果。但是，仅仅由于组成要素的不同还不足以使我们重视交通廉政内、外生态系统的存在，关键的问题在于两者在解决不同问题上的能力差异与和谐运动。

1.交通廉政内生态与外生态互为条件，相互依存。任何一个生态都以对方的存在为条件，交通廉政内、外生态系统也是相互联系的。内生态系统是外生态系统的组成要素，其自身的良性循环是整个外生态系统平衡的基础，而外生态系统的动态平衡可以优化其内部各要素，反过来促进、加快了内生态系统的良性运行。

通常情况下，交通廉政内生态系统作为一个独立的子系统，其内在的自我调节功能，使决策者、执行者、监督者相协调，在内环境的作用下可维持自身的平衡。同时，当内生态系统组成要素出现一般异常情况时，其内在的自我控制机能，可以解决系统局部失衡的问题。相对于外生态系统而言，内生态系统在解决交通行业廉政建设问题时具有迅速、及时、效果好、成本低及有利于维护整个交通部门良好形象等诸多优点。

因此，培育交通廉政生态首先应着眼于交通廉政内生态系统的建构，将问题尽可能纳入到内生态系统中加以解决。同时，要发展、依托好内、外生态系统间的关系，从理论上找依据，从制度上寻创新，从技术上求突破，使两个系统形成良性互动。

2.交通廉政内生态与外生态互为补充，相互纠错。交通廉政内生态系统在解决系统内问题方面具有诸多优点，但我们也不能忽视交通廉政外生态系统的构建。由于系统的自我调整功能有限，总是存在整个内生态系统失衡的风险。这时，其内在的控制、制衡机制处于紊乱状态。为此，就需要突出外生态系统的重要作用。当外生态系统出现失调危险时，内生态系统也会尽量调整自己，通过净化内外部环境，使外生态系统恢复到平衡状态。可见，内、外生态系统必须共同发挥生态的分解作用，互为补充、相互纠错，才能实现子系统之间乃至整个交通廉政生态的平衡。

这里，比较典型的是外生态系统对内生态系统的调整与纠错。实际上，由于我们的监督机制和责任机制要么缺失，要么形同虚设，因而，现有的内生态系统对于那些处于系统高端的生产者来说，无法发挥有效的制衡作用。这时，一个健全的、优质的外生态系统是不可或缺的。

五、结语

自然生态是一种系统的和谐结构，自然生态的理论化、抽象化和系统化产生了自然生态主义理论（自然生态学），文化生态学的产生是运用自然生态主义理论与方法的结果，交通廉政生态则是在交通廉政文化建设中，借鉴、吸收、运用自然生态学、文化生态学的理论与分析方法，在此基础上通过价值导向、制度建设、物质表达所形成的动态平衡的系统。

与自然生态一样，交通廉政生态系统的构建过程也是一个不断发展和完善的动态过程。我们相信，在交通廉政文化建设的推动下，通过内生态系统与外生态系统之间良性的平衡互动，交通廉政生态系统内在的价值含量、制度含量和技术含量会不断提高，并能最终培育出一个优质高效的交通廉政生态系统。□

作者：刘小冰　宋伶俐　邱　萍

形象行为系统论文 篇3：

虚与实：“物联网特展”中的物联网

摘 要 近年来，随着物联网及其相关技术的发展，各行各业特别是服务业，积极从“信息化”转向“智能化”，这个潮流顺势也带起台湾岛内博物馆的诸多改变。物联网、大数据、人工智能等为博物馆群带来了创新展示教育的机会与愿景。是故，2017年11月—2018年10月，台湾科学工艺博物馆配合“智慧博物馆计划”推出了“爱的万物论——探索物联网特展”，以互动叙事的方式将日新月异的信息技术与科技教育、日常生活连接，并在特展当中设置了一套“虚实整合参观民众行为系统”，实时撷取观众的参观行为。对我们来说，如何将“虚”拟网络透过“实”体展示，在互动展项的内容转化、叙述手法的择定及数据库系统的建构上都是考验。通过展场内所安装的系统进行数据收集与分析，从14 960名观众的资料中发现，98.4%的观众对本特展抱持满意的态度，总体参观时间平均为92 min，参与程度平均为22.35分，落在“高参与”等级，无“低参与”等级，可见本特展确已发挥教育的功能。

关键词 物联网 博物馆展示 互动叙事

0 引言

“物联网”产生了有史以来最重大的生活革命，它已经成为21世纪最重要的关键词。英国科幻小说家阿瑟·克拉克（Arthur Clarke）曾说过：“任何先进的科技都会带来像魔法一样的效果。”没错，当冰箱、桌子、咖啡机等物体都被施上科技魔法时，它们会变得有意识且“善解人意”，这就是物联网所创造的世界。

科技发展以近乎摩尔定律的速度前进，几乎每天都有让人惊喜的技术产生，或许你无法第一时间“更新”，但一定要记得“跟上”。而博物馆一向被视为社会的“创新典范”，千万不能小看这股锐不可当的科技洪流。2015年，台湾开始着手推动新兴科技发展政策，并在博物馆群里展开为期四年的“智慧博物馆计划”（2017—2020年），期望利用博物馆的丰沛资源及创新行动，对当前的科学应用及技术发展进行宣传。因此，台湾科学工艺博物馆举办了“爱的万物论——探索物联网特展”，以寓教于乐的展示手法，将虚拟的物联网诠释为普罗大众可以亲身体验的实体展示，并在特展当中设置了一套“虚实整合参观民众行为系统”实时记录观众的参观行为。在将知识转化为展示的过程中，如何建立信息技术与科技教育、日常生活的连接，成为本特展设计的重要工作。人类普遍存在着“听故事”的行为模式，借由故事性的述说方式，将使沟通变得更容易。而如何以互动叙事的方式把主题活泼化，引发观众的好奇心，进而融入展示，理解展览的内容，则是策划本特展的一项挑战。

1 物联网的发展

1995年，美国微软公司创始人比尔·盖茨（Bill Gates）在《拥抱未来——“资讯高速公路”未来新蓝图》[1]一书中，展开对智能家居的狂想，擘画关于人类未来生活的图像，成为物联网概念的滥觞。1999年，美国麻省理工学院自动识别中心主任凯文·爱斯顿（Kevin Ashton）提出“物联网”一词，认为“物联网是互联网通过无处不在的传感器连接到物理世界的系统”。全球化的网络基础建设，透过数据撷取以及通信能力，链接实体对象与虚拟数据，提供侦测及控制服务，从此这个名词广泛流传。归功于计算机的发明，促成电子、半导体、光电、生物科技等产业的结合，进而构造了覆盖世上万事万物的“物联网”。这是一个代表着逻辑计算和信息通信的技术革命，被誉为下个数码时代的浪潮。

物联网是在计算机网络的基础上，利用射频识别、红外感应、全球定位、激光扫描等感测设备，按不同的网络协议，将物品与网络相连接，进行信息交换，以实现智能化读取、追踪和监控。随着物联网及其相关技术的发展，掀起了“第四次工业革命”。各国为提升竞争力，竞相培育跨领域、跨科别人才，也顺势带起博物馆的诸多服务从“信息化”向“智能化”转变。

据此，台湾在2015年的新兴科技发展政策中提出了“以智慧科技打造永续成长的幸福社会”的美好愿景，并制定了为期四年的“智慧博物馆计划”，以博物馆群为场域，推动数码智能与移动科技的创新应用，导入5G、云计算、智能感知、大数据、物联网、增强现实、虚拟现实、穿戴式装置等前沿技术。从观众的角度出发，提供创新便捷的贴心服务，增进人们对最新科技的了解与认同，重塑新时代的博物馆形象，创设融合人文、科技与生活的全方位智能学习场域。为纪念台湾科学工艺博物馆成立20周年，我们策划设计了“爱的万物论——探索物联网特展”，旨在透过多元的展示手法，让公众知晓物联网技术的实际应用及其对未来的影响。

2 以虚实整合诠释物联网

众所周知，物联网是无数科学技术演进发展后累积形成的产物，它的出现代表着人类走入数字化、信息化、智能化的时代。就某个层面而言，物联网其实不单只是标志着一种新兴科技的崛起，另一方面也预示了人类文明的进程，这个脉络正是“爱的万物论——探索物联网特展”的叙事主轴。近年来，在博物馆空间设计中加入叙事要素，成为博物馆行业的整体趋势。展示可以像一出戏，在空间中展开，曲折变化，各有不同的氛围，有低潮，有高潮，有起承转合。[2]叙事注重的是对作品的诠释及观众的体验。从物到事，从欣赏到理解，当代博物馆日益重视“怎么展”，而不同于以往的“展什么”，展示叙事被提到了更突出的位置。对大部分人来说，对物联网的直观感受就是，“滑一滑移动设备，就万物连网，云端传输、分析计算后便可响应需求”。肉眼看不见它的“动作”，整个过程是“虚无缥缈”的。因此，一个以物联网为主题的展览到底怎么展？如何叙述这一技术？利用不同的展示手法，透过“实”体的展示搭起与“虚”拟世界的沟通桥梁，说一个易于公众理解的“物联网的故事”，成了我们的重要任务。互动叙事是当代博物馆陈列艺术的新形式，讓观众与展项之间适时发生交互关系，通过主动参与的方式展示所要表现的内容。[3]

2.1 展示故事

人们可以通过“叙事”的方式来理解未知的事物，就好比孩子可以通过听故事的方式来理解世界，用大脑中已有的知识结构来拼凑想象中的一切。综上所述，本特展的叙事脉络从“我（I）”到“信息技术（Information Technology，IT）”“信息与通信（Information and Communication，ICT）”“物联网”（Internet of Things，IOT），贯穿了“工业1.0～4.0”的发展轨迹，展示的核心理念是建构一个“人与人、人与物、物与物”组成的未来世界，以两段故事来论述“虚”与“实”，体现物联网精神。

（1）“虚”拟金币兑换“实”体商品

以虚实整合的展示方式，建设智能城市。物联网的基本架构为感知层、网络层及应用层。在此基础上，本特展将“在线游戏”与“现场展示”相结合，让观众通过自己的移动设备搭配专属App及展场中布置的感测节点来认识何谓物联网。此外，观众还可以借助App来累积虚拟金币，在展场当中的好“实”机上兑换自己喜欢的商品，收获“使用虚拟货币购买实体物品”的物联网体验。

（2）“虚”“实”整合，追踪“实”际参观行为

物联网的目的是期望透过感测组件对所收集的数据进行分析，最终做到预测与应对。为了达到这一展示目标，让本特展更为名副其实，台湾科学工艺博物馆在展场当中建置了“虚实整合参观民众行为系统”，以追踪观众的实际参观行为。该系统以iBeacon室内定位技术为核心，搭配现场的互动单元，记录观众对展示内容的需求、认知与理解，建立参观本特展的学习履历。除了得出展览的叙述手法是否适切并加以改善外，也为博物馆累积了观众的参观行为大数据，可作为各项活动及服务规划的日后参考。

2.2 展示架构与铺陈

15世纪博物馆的展示呈现口语化的故事述说，这是博物馆展示的原形。自19世纪，科学性的知识理论成为博物馆展示的叙事基础与实质，观众在展示空间中沿着橱窗摆设、年谱箭头前进。自20世纪，当代博物馆的展示有了新的改变——以人为本，从心理、生理等角度入手寻找适合人们的最佳陈列手段。在不断的探索中，各种材料、灯光、多媒体等现代科学技术充斥着博物馆的展厅内部。

（1）展示架构

综上所述，可以发现博物馆展示的叙述活动，由直接的口语叙述逐渐转变为媒介和手法的运用。如表1所示，本特展分为6个区域：“现在就是未来”“0与1颠覆世界”“天涯若比邻”“跨界物语”“智能城市”“体验物联网的力量”。展示信息的发出者即博物馆策展人，隐身在各种展示媒体之后，将信息有效地传递给观众。[2]

（2）展示铺陈

在“现在就是未来”展区，通过机器人剧场阐述蒸汽、电力、信息技术、人工智能四次工业革命的发展历程。如果没有计算机，我们现在所做的工作需要四千多亿人力才能完成。接着前往“0与1颠覆世界”展区，学习与计算机沟通，认识计算机产业的发展及技术的演进。20世纪，计算机与网络的结合写下了人类在通信史上的辉煌成就，以倍数的杠杆效果，让知识发挥了最大的作用。我们相信“连上网络，连上未来”，上网就像呼吸一样简单，网络资源的共享令“天涯若比邻”，不出家门便可知天下事。“跨界物语”展区探讨了物联网的定义，介绍了快速发展的关键技术及迫切面对的问题与挑战。如果将物联网比作人体，感知层如同皮肤及五官受到外界的刺激，而透过神经网络来传导则是网络层的任务，位于云端的主机执行应用层，仿佛人类的大脑中枢，接收大量的信息，经过大数据分析后，作出正确的反应并给各装置发布相对的指令。欢迎来到“智能城市”，我们仿真了一系列互动装置，邀请观众体验其对衣食住行的改变。如果数十亿个对象可以感觉、流通和分享信息，那么通过对数据的收集、分析和使用，就能帮助我们管理、决策和实施。当所有的对象透过网络随时随地地连接，变得可识别、可定位、可控制，无缝地整合到虚拟世界中，这里将成为实现物联网应用的重要场域。然而科学家口中的物联网真的好吗？每项技术的开发都是为了让这个社会更加进步，但物联网给我们带来便利的同时也可能会侵犯我们的隐私。是时候反思一下“体验物联网的力量”，它会是美丽的新世界还是被监控的圆形监狱？当机器人与人类共存时，我们又该信任谁？自然万物或许各有所长，但不要忘了人类的独特之处就在于爱的能力，这是现阶段所有科学家都无法破解的程序。

3 “物联网特展”中的物联网

“虚实整合参观民众行为系统”运用iBeacon室内定位技术，在多媒体互动软件中嵌入程序节点，化被动为主动，以自动化的规则去撷取数据，让数据成为有用的信息。同时通过信息反馈系统建立双向互动平台，实现观众与博物馆的实时对话。观众只需下载随展App，配对标识符后，启动并操作互动单元，即可收集与其相关的信息，包括基本数据、意见反馈及参观行为的综合表现等。

按照本特展的展示规划书，编写与设计互动单元的展示内容及目标，并检视展项的交互形式及学习成效。如表2所示，為每个指标行为设定等级标准，依据观众参与程度的高、中、低，分别给予3分、2分、1分，以便互动软件执行判断节点。本特展共有11个互动展项，故观众参与程度最低为11分，最高为33分，再依据级距分列“低参与”（1～11分）、“中参与”（12～22分）及“高参与”（23～33分）。[4]

2017年11月10日—2018年2月28日，我们共收集了14 960名观众的资料。然而数据本身并不具备意义，唯有经过分析之后才会产生意义。研究发现，98.4%的观众对本特展抱持满意的态度（非常满意的占57.2%，满意的占41.2%）。其中，最受欢迎的展项是“Maker网络线”（占32.6%），其次为使用虚拟现实技术设计的“体验智能车”（占22.5%）及“虚拟购物乐”（占14.4%）。在参观行为的综合表现部分，观众的参观轨迹并无特定的路线，总体参观时间平均为92 min，每个展项的停留时间平均为8.36 min，参与程度最低达15分，最高达29分，平均为22.35分，落在“高参与”等级，无“低参与”等级。这表明观众在参观本特展时，愿意了解展示内容，尝试参与互动，而不是随意按钮或转动展项。

4 结语

回顾过去的20年，台湾大举投入科技研发，推动了不少技术的跨越式发展，蕴涵着许多承前启后的意义，因此借着“爱的万物论——探索物联网特展”的契机，我们试图提出一种全新的展示模式，把观众的参观行为数据库融入展示架构中，打造一个虚实整合的智慧博物馆，让物联网特展中也有物联网，透过实际执行，记录与评量参观行为及学习形态。

未来的博物馆要朝向智能化管理，根据目标观众的偏好准确定位，为不同年龄、职业的人量身定做个性化的展示及教育活动。依靠大数据支撑，获取家庭、地区乃至全国的博物馆观众群体特征，帮助博物馆作出前瞻性的决策。例如，如何组织、实施活动？如何精准营销进而进行推广？[6]而这也是物联网技术的最终目的。

参考文献

[1]比尔·盖茨，纳桑·米佛德，彼得·雷诺生.拥抱未来——“资讯高速公路”未来新蓝图[M].王美音，译.台北：远流出版社，1996.

[2]吴语心.博物馆展示与电影之叙事比较：以“西仔反——清法战争与台湾”特展与《怒海争锋：极地征伐》为例[D].台南：台南艺术大学，2004.

[3]金海鑫，吴诗中，陈奕君.当代博物馆陈列设计的叙事性艺术特征[J].艺术研究快报，2015（4）：65-70.

[5]苏芳仪.虚实整合：以Beacon技术探析博物馆参观民众行为[J].博物馆与文化，2018（15）：43-64.

[5]Stephen Bitgood. Designing effective exhibits： Criteria for success， exhibit design approaches， and research strategies[J]. Visitor Behavior. 1994（4）： 4-15.

[6]李林.网络时代的真实社交：博物馆展览社交设计初探[J].东南文化，2018（3）：101-107.

作者：苏芳仪