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         整合技术的学科教学知识(TPACK)是一种特殊的、高价值的、面向21世纪的教师知识。密歇根州立大学的MatthewJ.Koehler和PunyaMishra，在Shulman学科内容知识（CK,ContentKnowledge)与教学法知识（PK，PedagogicalKnowledge)分类基础上引入技术知识（TK，TechnologyKnowledge)，并在这三部分知识复杂作用基础上提供了TPACK的概念。TPACK是一种超越了三个核心成分（Content,Pedagogy,Technology)的新的知识形态。TPACK是利用技术进行有效教学的基础，这需要理解：应用技术的概念表征，以建设性方式开展教学的教学技术，让概念变得容易（或难以）学习以及技术如何帮助解决学生面临的问题的知识，关于学生先前知识和认识论的知识，如何在现有知识基础上利用技术来发展新的认知论或改善旧的认识论的知识。[30]TPACK是教师应当具备且必须具备的全新知识；TPACK涉及学科内容、教学法和技术等三种知识要素，但并非这三种知识的简单组合或叠加，而是要将技术“整合”到具体学科内容教学的教学法知识当中去；TPACK是整合了三种知识要素以后形成的新知识，由于涉及的条件、因素较多，且彼此交互作用，是一种“结构不良”（Ill-Structured)知识。[31]

　　参照TPACK的思维框架，智慧教学法也应该从教学一内容一技术以及这三者交互部分（重叠）加以探讨。21世纪的教学法应该在以下几个方面有所作为：个性化学习、赋能学习者(EnableLearner)、洞察学习的人际本质、有利于建构学习共同体。[32]智慧教学法也不例外，但它更加强调信息技术在促进教学方式和教学过程变革，建构文化共享（伦理、责任、价值认同、利益观）的学习共同体，提供丰富的学习内容、学习工具和实践机会等方面发挥重要作用。智慧教学法主要体现为：根据特定的教学/学习情境（如问题情境、教学内容、学生的认知风格与偏好、学生人数、施教环境、师生的信息素养、现有设备、服务人员等）的特点和约束条件，教师要善于利用TPACK思维框架，保持技术、学科知识和教学法三者的动态平衡，并智慧地、灵活地、富有张力地选择应用怡当的教学法、学科内容以及支持技术，促进学习者智慧学习的发生和智慧行为的涌现。例如，教师可运用整合技术的教学法知识（TPK)建构互动系统（如Blog、BBS或WebQuest)，了解学习者的先前经验，便于学习者在学习期间提问讨论、获取反馈；运用整合技术的学科内容知识(TCK)加深对学科内容的理解（如主题动画、图片资料等）；在教学活动与过程设计方面，可以运用整合技术的学科教学知识(TPACK)建构适宜的智慧学习空间。总之，智慧教学法是对具体教学情境中技术与学科知识、教学方法的复杂关系的平衡与权变，反映了教师对它们之间互动关系的审视与反思，为敏锐地寻求最为妥当的教学处理方案提供一种可能。这本身就是一个充满智慧的反思、探索、发现的长期实践过程。

　　4.智慧教育以智慧学习为根本基石--学习者视角

　　(1)智慧学习旨在通过怡当地利用技术促进智慧学习在学习者身上有效地发生。我们认为，由于大脑具有巨大的可塑性，数字技术足以增强我们的心智，获取更多的智慧。换言之，对于未予增强的人来说，他们的感知有限，并受到人类大脑处理能力和功能的限制。随着21世纪脚步向前迈进，所有的人都会在数字技术环境中成长，Prensky提出“数字智慧”（DigitalWisdom)-词来描述人们之间的重要差别，并用“数字智人”或“数字人类”（HomoSapiensDigital,orDigitalHuman)来称呼数字化能力不断增强的新一代人。数字智慧是数字时代人们以信息技术为中介参与现实活动，或者是与信息技术支撑的数字环境相互作用过程中出现的一种新的智慧形态。这种智慧不是数字技术与心理能力简单相加，而是在人一技术（作为一种中介或者一种环境而存在）的共生性交互过程中出现的一种新质。

　　(2)智慧教育的关键在于学习者学会如何利用富有智慧的信息技术支持学习和实践。学习是学习者的事--学习者需要获得更多的真实感、拥有感、责任感、安全感和平衡感。这从根本上要求所有的学习内容和学习方式按照生活情境中的真实案例及其活动形式来展开，缩短“认知鸿沟”和“经验鸿沟”，从而充分调动学习主体的情感动力系统和认知意动投入。智慧具有动词和名词的“双重词性”，它既是学习的目的，也是学习的手段。当代学习理论（如社会共享认知、情境学习、日常认知和日常推理、活动理论、生态心理学、分布式认知以及基于案例的推理等）的主要观点认为，学习是积极的意义建构、社会的协作交流和日常的实践参与的过程。“意义制定、社会过程和（学习/实践）共同体”是学习研究的三大动向。[33]智慧学习就是要主动灵活地运用适当的技术促进学习者建构意义、合作共赢和创新实践，不断改善优化和适应环境。

　　(3)智慧学习的基本理解。GyuRho认为，智慧学习是一种学习者自我指导的以人为本的学习方式，它通过智慧信息技术与学习活动整合让学习者容易访问到资源信息，以支持学习者之间或者学习者与教师之间的有效交互，同时还需要设计自我指导的学习环境。[34]智慧学习是继数字学习（e-Learning)、移动学习（m-Learning)、泛在学习（u-Learning)之后的第四次浪潮。智慧学习可以从以下几个方面加以理解。首先，智慧学习是对合作学习的实践，并通过合作学习而不是单方面知识的传播，最大限度地提高学习效果，尤其是利用社会网络进行社会学习的理念是智慧学习的关键。其次，它可以有助于形成设计自我导向学习的环境。第三，智慧学习是对非正规学习的实践，打破了曰常生活、工作、娱乐和学习之间的壁垒。第四，智慧学习不仅要求“真”，更要求“善”、“美”（目前，国际上所谓的SmartLearning似乎对Wisdom有所忽视或关注不够），即智慧学习需要认识和把握事物的基本事实和客观规律（主观符合客观）、运用知识技能创造符合自己一他人一社会需求的制品（客观符合主观），促进学习者与环境的相互影响、彼此塑造、双向适应（主客体相互符合达到自由的境界）。

   （4）智慧学习分析。《地平线报告（2012 高等教育）》预测，学习分析（LearningAnalytics)将在2~3年内成为学习、教学与创造性探究领域中被采纳的主流技术。[35]学习分析是指对学习者产生的大范围数据的解释，这些数据用于评估学术过程、预测未来表现和发现潜在问题。数据可以从学习者的外显行为中收集，如完成作业和参加考试；也可以从内隐行为中收集，如在线社会交互、课外活动、论坛跟帖等。学习分析的关键技术主要有：网络分析法、会话分析法、内容分析法等。随着数据日益智能化（如语义数据、关联数据），学习者数据（LearnerData)、用户信息（ProfileInformation)、课程数据（CurricularData)可以以某种分析形式相互结合。这些重要数据在被分析之后，成为预测（Prediction)、干预（Intervention)、个性化(Personalization)和适应（Adaptation)的基础。Gsiemens认为，学习分析要利用智能数据（IntelligentData)、学习者生产的数据（Learner-ProducedData)和分析模型(AnalysisModels)来发掘信息和社会关系，对学习作出预测并给出建议。[36]

　　台湾学者黄国祯提出基于网络的学习行为常用指标及其基本算法，[37]如学习效率（EfficiencyofLearning)、耐心度（Patience)、专心度（Concentration)、闲置度（Idleness)、理解度（Comprehension)、聊天状态(Chat)等。有趣的是，全球知名的社交网站YouTube提出了情绪墙（Woodwall)[38]的概念。情绪墙就是在YouTube网站上的视频预览图。其中视频类型包括“趣味的”（Funny)、“辉煌的”（Brilliant)、“创意的”(Creative)，等等。它方便YouTube用户根据当时的意愿选择视频。