无处不在的学习(或泛在学习)是移动学习和电子学习的结合,这通常意味着按照自己的节奏学习。没有任何限制,可以随时随地学习,无论是咖啡馆还是野餐。技术创新使任何人都可以在不需要书籍或图书馆的情况下继续学习。需要的一切现在触手可及。访问数字信息的便利性也有助于人们忘记图书馆和学校的重要性。泛在学习的优点和缺点可以衡量这个过程并权衡其利弊。
泛在学习的优势/优点
顾名思义,泛在学习是不受时间或地点限制的学习过程。只要有时间,就会充分利用它并从任何可用的来源收集知识。只需要智能手机/平板电脑甚至笔记即可访问 Internet 上或离线可用的完整信息。泛在学习有很多优点,这里讨论一些。
1. 远程学习
在 Covid-19 大流行期间,世界已转向在线或电子学习,泛在学习也成为许多学生的学习偏好之一。许多大学还提供针对不同课程的远程学习计划。可以在舒适的家中学习并完成学位,而无需通勤或搬迁。有支持互联网的技术可以完成剩下的工作。
2. 架构免费
不需要每天通勤到大学去教室和其他人一起上课。不受学校/大学学习的约束,可以投入 7 到 5 个小时。如果出勤不影响表现,为什么不利用泛在学习这样的优势呢?
3. 自由是泛在学习的共同优势之一
无处不在的学习不仅让可以自由地在家学习或工作,还可以让人在不妨碍学习过程的情况下保持移动。例如,如果是一名旅行爱好者,获取知识可能会有所帮助,并且可以利用相同的专业知识在渴望的职业中前进。
4. 无限信息
泛在学习方法中可用的信息量是无限的,因为可以在网络和图书馆中获得有关各种主题的信息。可以根据需要识别和搜索信息,其余的将由互联网处理。
此外,还可以找到其他知名学者的研究论文、论文甚至学术著作,这可以帮助理解概念vsdiffer。大量的知识和基于研究的研究绝对是无处不在的学习享受的一些好处。
5. 访问实时更新
由于可以了解不同的事物,因此可以访问与当前主题相关的信息。如今,所在国家和世界正在发生的事情通过数字新闻媒体和社交媒体进行分享。保持在线,可以连接到亲人并获取更新的详细信息并保持趋势。
泛在学习的缺点
尽管泛在学习的好处似乎超过了可能的局限性,但对于下一代学习方法,仍有一些事情需要考虑
。每个人都有权以任何方式接受教育,而现代化在学习过程中发挥着巨大的作用。同样的因素也带来了泛在学习技术的弊端。1. 不真实的来源
随着越来越多的网站呈现类似信息,很难指出其实际来源。而且,手稿和论文会随着时间的推移而修改,这是最大的麻烦。没有人知道它的真实性,因为他们对特定信息的来源一无所知。
除非它是由具有真实研究和证据的领先组织手写或发布的,否则无法得出关于信息的可信度的结论。
2. 缺乏信息
即使互联网是最大的图书馆,可以想象它仍然没有关于每个主题的完整信息。网络无法提供有关特定主题或主题的每一个小细节,这会让人有些沮丧。但是,另一方面,图书馆是获得足够知识所需的终极场所。
3. 不存在实践知识
实用知识不会增加在职业方面的机会,还可以磨练技能。这就是为什么实验室实践是高中和大学的必修课。互联网和书籍可能会让人在理论上听起来不错,但要学习动手技能并将学习应用到工作环境中,必须实时学习。
4. 没有纪律处分是泛在学习的最大劣势
没有限制意味着可以自由选择学习时间。当还是个孩子的时候,一定有过不想上学的情况,但父母却让人这样做。
无处不在的学习给人一种自由感,而这种自由感是许多人无法利用的。房子内外有很多分散注意力的东西来吸引注意力。是最喜欢的话题;将很难专注于它。如果无法应对,也可能对它失去兴趣。
5. 没有讨论
传统的学习空间涉及许多学生讨论事物并得出结论。头脑风暴可以帮助在周围保持好学的氛围和竞争力。另外,遇到问题时,还有老师的朋友可以帮助。缺乏所有这些因素主要导致了泛在学习技术的缺点。
泛在学习的利弊结论
无法判断泛在学习过程的独特性。然而,对于多年前无法获得知识的人来说,他们现在一定已经体验过泛在学习的许多好处。就限制而言,它们是可控的。
泛在学习常见问题
泛在学习的意义是什么?
U-learning(泛在学习)一词具有更广泛的含义:它指的是随时随地发生的任何学习。该词的定义是指使移动学习设备能够随时随地通过无线网络访问教育和培训内容的任何学习环境。
泛在学习的优势是什么?
无处不在的学习的美妙之处在于,学生可以在任何他们想去的地方。与之前在教育中使用技术的努力不同,学习者不受限于特定地点。
泛在学习如何影响传统的学习模式?
无处不在的学习环境让学生可以在任何时间、任何地点获得无缝且具有情境意识的学习体验。它们还帮助消费者将真实和数字教育资源联系起来,以获得更加个性化的体验。
为什么计算机技术无处不在?
泛在计算(或 ubicomp)是软件工程、硬件工程和计算机科学中的一个术语,指的是让计算随时随地出现的想法。与桌面计算相比,普适计算可以在任何时间以任何格式使用任何设备完成。
泛在学习的缺点是什么?
由于成本和时间限制,一个特定知识领域的最大范围是有限的。
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