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　　在社会学习中，智慧学习环境能够感知学习者所处的地点，根据地点和学习者的学习风格，主动推送与学习者所处环境相关的学习资源，实现自适应的泛在学习；在某些情况下，能根据学习者的位置进行分组，处于同一地点的学习者组成一组，满足学生真实情境的协作学习需要；能为学习者提供最合适的学习路径和最合适的学习方法。

　　对于成人及校外学习者，智慧学习环境能把正式学习和非正式学习有机融合，满足人类日益增长的终身学习的内在需求，适应学习者学校学习、家庭学习和社会学习的需要，从而真正实现"无缝学习"（SeamlessLearning)的理念。

　　三.智慧学习环境的构成要素和技术特征

　　国际上对学习环境构成要素的认识有Oliver和Hannafin(2001)的四要素说、Jonassen等（2002)的六要素说、Collins等（1989)的认知学徒说，而国内有陈琦等（2003)的学习生态说、钟志贤(2005)的七要素说等。黄荣怀（2010)认为技术促进学习（TEL)发生的条件要考虑数字化学习资源、虚拟学习社区、学习管理系统、设计者心理和学习者心理五个方面的因素。归纳起来，智慧学习环境的构成要素包括资源、工具、学习社群、教学社群、学习方式、教学方式六个组成部分。学习者与教师（设计者）通过学与教的方式与智慧学习环境相互作用。

　　1)智慧学习环境主要由学习资源、智能工具、学习社群、教学社群、学习方式和教学方式等要素构成。

　　2)学习者和教师通过学习方式和教学方式与其他四个要素相互关联、相互作用，共同促进学习者有效学习的发生。离开了学习方式和教学方式，智慧学习环境就不是学习环境了。

　　3)有效学习的发生是个体建构和群体建构共同作用的结果。学习社群强调学习者的互动、协作、交流;教学社群是教师共同学习、协同工作、寻求持续专业发展的统一体。

　　4)学习资源和智能工具同时为学习共同体和教学共同体提供支持。学习社群和教学社群的发展离不开资源和工具的共同作用，各类智能工具为学习环境的"智慧"提供了全面支持；同时，学习社群和教学社群为资源和工具的进化起到了促进作用。

　　智慧学习环境的技术特征主要体现在记录过程、识别情景、联接社群、感知环境等四个方面，其目的是促进学习者轻松、投入和有效的学习。

　　1)记录学习过程（Trackinglearningprocess):智慧学习环境能通过动作捕获、情感计算、眼动跟踪等感知并记录学习者在知识获取、课堂互动、小组协作等方面的情况，追踪学习过程，分析学习结果，建立学习者模型，这为更加全面、准确的评价学习者的学习效果提供了重要依据。

　　2)识别学习情景（Recognizinglearningscenario):智慧学习环境可根据学习者模型和学习情景为学习者提供个性化资源和工具，以促进有效学习的发生；智慧学习环境能识别学习情景，包括学习时间、学习地点、学习伙伴和学习活动，学习情景的识别为教学活动的开展提供支持。

　　3)感知学习物理环境（Awarenessofphysicalenvironment):智慧学习环境能利用传感器技术监控空气、温度、光线、声音、气味等物理环境因素，为学习者提供舒适的物理环境。

　　4)联接学习社群（Connectinglearningcommunity):智慧学习环境能够为特定学习情景建立学习社群，为学习者有效联接和利用学习社群进行沟通和交流提供支持。

　　5)促进轻松的、投入的和有效的学习（Easy,Engaged&Effectivelearning):智慧学习环境的目标是为学习创建可过程记录的、可情境识别的、可环境感知的、可社群联接的条件，促进学习者轻松、投入和有效的学习。

　　记录过程、识别情景、感知环境、联接社群，以促进学习者轻松的、投入的和有效的学习既体现了智慧学习环境的技术特征，也是其功能需求，可以简称TRACE3智慧学习环境功能模型。

　　四.技术发展对智慧学习环境的支撑

　　技术的发展为智慧学习环境的构建提供了有力支持。人工智能技术能够实现对学生学习过程的记录和学习情景的识别，传感器技术能够实现对学习情景和学习环境的感知，通信技术能够实现学习者的有效联接。

　　(一）人工智能技术对智慧学习环境的支持人工智能技术在教育领域的应用（ArtificialIntelligenceinEducation,简称AIED)伴随着人工智能的发展而成为学习技术的重要领域。在识别学习情境方面，人工智能技术的作用在于可以从各种数据中自动分析出学习者的特征信息，以及从大量的信息中检索出合适的学习资源，从而满足学习者的个性化学习需求。学习者建模技术和学习资源挖掘检索技术的新进展为新型学习环境建构提供了有力支撑。