超短脉冲时代是从1960年代末1970年代初提出激光锁模技术时开始的，短短的20年后，出现了主动锁模，被动锁模，脉冲碰撞锁模（CPM），相加脉冲锁模等，锁模技术可以将脉冲缩短到皮秒是10-12秒甚至飞秒10-15秒。在1980年开云网址 kaiyun官方入口代中期出现的自锁模技术和非线性啁啾脉冲放大技术，使我们真正进入了超短脉冲的时代。利用这种技术可以产生一个高密度，高强度和高温高压领域是实验室天体物理在极端条件下，光与物质相互作用的极端物理条件，并提供了一个强大的高亮度X射线产生的重大科学研究手段。
此外，在第二十世纪90年代末，还发现飞秒激光的介质效应产生的长脉冲激光的独特性质有所不同，如区域、热效应小，空间选择性的作用，这些独特的性能，在许多领域有重要的应用价值，如微型光子器件的制造，医药，精细操作，三维度的光存储，纳米生物技术，纳米医学，这些应用已经引起了国内外的广泛关注[1]。
第三阶段是飞秒激光的发展，主要是以碰撞锁模染料激光器的飞秒激光脉冲宽度为代表，线秒）阶段。飞秒激光脉冲的色散，嘀啾，自相位调制效应再不能被忽略了，平衡这些效应的结果产生了使物理学界震惊的事件――理论上早已预言的孤子（soilton）首先在光学领域实现了――光孤子 （Optical Soliton）。飞秒光脉冲的出现还伴随生长出许多新的光学技术。
第四个阶段是从90年代初开始的。而它主要特征是表现在产生飞秒激光介质的新的突破。自从70年代初期开始，一直是有机染料为介质的激光器领导飞秒激光新潮流。到了90年代，以掺钦蓝宝石为代表的固体介质激光器突然闯入了飞秒激光领域，并大有一举取代飞秒染料激光器之势。简单，实用和性能更优越是固体飞秒激光技术的鲜明特点。
1981年美国贝尔实验室的合作者及其Fork利用被动锁模原理在染料激光器中首次获得了激光脉冲。使输出激光脉冲宽度第一次进入了飞秒量级，并且成功的研制出了碰撞锁模（colliding pulse mode-locking，简称CMP）染料激光器[4]。从此激光技术发展开始步入了飞秒激光阶段。到1985年，他们在染料激光器中获得了27fs的超短脉冲[5]。
在第二十世纪80年代末出现了大量的热传导性能好，固体荧光带宽增益值，最具代表性的是掺钛蓝宝石（Ti：Sap-phire，Ti：S）。它有一个宽的荧光光谱（660-1100nm），优良的热传导性，上能级和寿命长，光学均匀性好，广泛吸收光谱（600nm）和高硬度等诸多优点[6]。此后染料激光器逐渐由固体飞秒激光器来取代并成为了飞秒激光技术发展的重要方向。
飞秒脉冲能够在核物理及高能物理方面得到关注是因为它在超强电场的应用，不仅能够能对原子和分子直接“加工”而且还非常容易地产生相对电子。研究发现，当激光强度达到太瓦级，很容易产生的非线性现象和低强度的飞秒激光脉冲照射下的光电阴极，将产生飞秒电子脉冲，将成为一个高亮度电子源。也可以改变由干扰引起的轻瓦斯大气气溶胶的观测特征，可以自动改变折射率和光。
“飞秒激光”手术比传统的板层刀手术有以下几方面优势：（1）“飞秒激光”手术过程中可对同一患处进行多次手术，大幅降低手术风险，安全性大大提高。（2）可避免了因使用板层刀而导致的金属碎屑残留。（3）避免医源性角膜板层刀辅助可能发生的畸变，更完美视觉质量。有效避免了板层刀制瓣可能出现的医源性像差，使视觉质量更完美。（4）使手术过程中发生交叉感染的情况就成为了历史，使人类第一次在角膜手术上离开了板层刀。（5）跟板层刀相比精确度提高百倍。（6）不受角膜曲率的影响，矫治范围更广泛。
大家都知道，身体的物质的温度上升是非常敏感的，如果身体的温度上升到42度，然后将凝固和蛋白质生物功能的丧失。而飞秒激光的热效应是最小的，不易损伤其他组织，这是用它做的手术刀的主要原因。因此对心肌梗塞及脊髓手术飞秒激光是理想的选择。此外，激光可以控制细胞。飞秒激光在一个很小的点迹融合，激光冲击波实验的细胞分裂的产生已成功[7]。
近年来，激光等离子体物理在物理学和激光领域的一个研究热点，等离子体物理和高功率飞秒激光诱导的研究几乎是两年。当高功率飞秒激光聚焦到一个固体材料界面，材料是离子在飞秒时间的范围，与电加热到很高的温度。在这样短的时间内，等离子体的流动力学膨胀是来不及的，所以一层高温高密度的等离子体便在材料的表面形成，并且其界限是非常陡的：在远远小于一个光波波长的距离内，电子密度从真空陡增到固体密度，这种极端陡的等离子体界面是飞秒等离子体的显著特点，它和长脉冲激光产生的等离子体具有完全不同的性质。此功能允许我们对等Kaiyun体育官方网站 开云登录网站离子体，等离子体的非线性特性，深入分析研究的动态过程。这项工作是相当新的，甚至与一个完整的数学模型可以描述飞秒激光等离子体[8]。
电脉冲飞秒激光超短光脉冲技术产生飞秒光电导。它比用常规电子学技术产生的电脉冲要短几个数量级。这种利用超短光脉冲来产生超短电脉冲的技术很快在超快逻辑电路、超快光电计算、超高速超高频电子器件等领域中获得应用，并于80年代后期形成了一门新的学科一超快光电子学（Ultrafast Optoclectronics）。它是超快光子学和超快电子学相结合的产物。在超快光电子学领域中，利用飞秒激光脉冲产生具有1012Hz重复率的电磁辐射的研究方向特别引人瞩目。它是利用高功率飞秒激光照射在光电导组成的无线s ，宽度为飞秒量级的强电磁辐射，由此构成微波和毫米波雷达。用于地下调查这种雷达的探测深度和分辨率目前其他技术是无法比拟的，称为电磁导弹，它是使用在上面非常重要的潜在军事用途可以用宽带脉冲雷达[3]。
飞秒激光给人类提供了不同于其他技术的研究工具，因此超强超短的飞秒激光将是人类追求的目标，尤其是泽瓦太瓦激光，给我们展示了一些最惊人，而又非常高能量的天体物理现象。虽然我们才刚刚接触了的表面科学的主题，但对泽瓦甚至可能更极端的科学进行探索的同时对更高功率的激光的发展感到惊喜。激光还可以把很多学科前沿的现代物理，核物理，相对论等离子体和原子物理，超高压物理学，量子物理学，天体物理学，宇宙学，非线性理论和粒子物理等都汇聚在一起。虽然开展工作很艰巨，需要付出非凡的努力，但由于其他科学形成如此重大的影响，所以我们应该更注重强场的科学研究，决不能松懈。
1.1构造。区域内构造以褶皱和断层两种形式出现。北东向构造为本区的主干构造，波及全区，北西向构造次之，北北东向构造零星发育。北西向构造和北北东向构造形成较晚，错切北东向构造。北东向构造表现为相互平行排列的褶皱和逆断层、挤压带和片理化带。该构造组合为中酸性矿化岩体的主要控岩构造。区域上位于位于江绍拼合带的北西侧，处于萧（山）-球（川）深大断裂与下庄-石柱大断裂之间，总体区域构造为一复式向斜。矿床位于复式向斜中部的次级背斜的南东翼（南华山背斜）。南华山背斜轴向北东东80°左右，向北东东方向倾伏，枢纽产状72°∠20°，轴面略向北西侧伏，产状343°∠86°。南华山背斜核部地层为震旦系休宁组，两翼由南沱组、陡山沱组、板桥山组及寒武系、奥陶系地层组成。
矿区分布杜格坑-大石塘次级向斜，轴向40-70°，核部地层为奥陶系上统长坞组，两翼依次为黄泥岗组、砚瓦山组、胡乐组、宁国组和印渚埠组。由于受后期北北东向断层F301影响，东盘右行逆冲，向上抬升，核部出露黄泥岗组。在大石塘一带由于受北西向F201的影响，北东盘（上盘）大幅度下降，故该向斜变为极宽阔。断层主要方向为NE向、NNE向、NWW向及EW向（图1）。
1.2地层。矿区主要出露地层为奥陶系、除此外出露极少量南华系、寒武系、志留系。地层走向北东南西向，地层总体形成以南华山-开化一线以震旦系为核部的复背斜和以球川-叶家塘一线以石炭系为核部的复向斜。褶皱的两翼大多为奥陶纪地层，矿区南西和南东侧有少量的寒武系及奥陶系地层出露，沟谷及河滩多被第四系地层覆盖。主要的赋矿地层为奥陶纪的印渚埠组（O1y）和长坞组（O3c），印渚埠组（O1y）的含灰岩薄层及灰岩透镜体的细碎屑岩，与岩体接触部位普遍发生围岩蚀变，矿化受蚀变影响较大，其中斑岩型矿化与泥岩、粉砂岩中的角岩化及石英绢云母化蚀变有关；矽卡岩型矿化与灰岩或钙质泥岩中的矽卡岩化有关。地层由老到新有：印渚埠组（O1y）、宁国组（O1n）、胡乐组（O2h）、砚瓦山组（O3y）、黄泥岗组（O3h）、长坞组（O3c）。
2.1矿体特征。桐村钼铜矿床主要由宋家庄、将军坞、大鱼塘、花山底、黄柏坑等五个矿段组成，其中宋家庄矿段达到详查阶段，圈定两个矿体。其他矿段矿化分散、连续性差，仅有少量工程控制，矿体规模及形态未完全确定，论文以宋家庄矿段为主要研究对象。矿体类型主要为层状、似层状、裂隙中的脉状矿体及岩体、接触带、石英脉、碳酸盐脉中的网脉状、侵染状、细脉侵染状矿体为主。矿体受岩体接触带及断层控制明显，矿化类型分为斑岩型及矽卡岩型矿化，侵染状斑岩型矿化多广泛分布于岩体内外接触带，其具有分布面积大，但品味普遍较低开采难度低；矽卡岩型矿化与矽卡岩化范围一致，尤其受断裂控制较明显，在斜切岩体断层两侧发育矽卡岩型矿化。主要工业矿体为侵染状、细脉状的铜矿体，铜矿体普遍连续性较差；细脉状、面状钼矿体，钼矿体厚度薄。工业钼矿体及铜矿体在空间分布无确定关系、不同岩体及围岩岩性差异在矿体类型及规模上也有差异，以宋家庄矿段将军坞岩体矿化最好，角岩裂隙中以钼矿体为主、矽卡岩中钼铜矿体都有发育，未蚀变碎屑岩中矿化不明显，为少量黄铁矿化。一般钼矿体较铜矿体离岩体距离远。
2.1.1Ⅰ号矿体特征。矿体呈似层状、透镜状产出，矿体总体产状为95°～105°∠20°～25°，并向北侧伏。矿体走向大致与北东向断裂一致，地表形态呈长条状，产出长坞组和印渚埠组的泥岩中。地表控制走向长度约260m，控制斜深620m，岩体与钙质泥岩的接触部位发生矽卡岩型矿化。另外在岩体的内外接触带围岩蚀变带中发育斑岩型矿化。在石英脉或石英团块周边矿化也较明显，裂隙面上也有钼矿化，矿化受南北向断裂控制，可能又含矿热液沿断裂运移矿化形成。矿体厚度较大并出现多层工业矿体和低品位矿体相间出现。工业矿体平均品位0.103%；低品位矿体平均品位0.04%，将Mo工业矿体和低品位工业矿体合并计算，则平均铅直厚度为57.53m，平均品位为0.074%。
2.2.3矿物成分。通过镜下观察鉴定，矿石中主要金属矿物由金属硫化物、金属氧化物及少少量次生含铜、钼风化矿物；非金属矿物以石英、绢云母、长石等为主，及少量矽卡岩矿物（石榴子石、透辉石）、绿泥石组成。自然镍及砷镍硫化物的发现意味着有深源物质物质参与。铋铅钼合金属首次发现，其指示深部相对还原的环境。
围岩蚀变类型主要为矽卡岩化、钾长石化、硅化、绢云母化、高岭土化、碳酸盐化等，局部发育叶腊石化、绿泥石化，主要发育在矿体及其顶、底板，围岩蚀变具明显的分带现象，离岩体的距离由近至远蚀变由强变弱。钼、铜矿化主要与硅化、绢云母化、矽卡岩化、方解石化、绿泥石化关系密切。硅化主要以团块状或微细脉至细脉状石英为主充填在裂隙中；长石、黑云母及泥质物常产生绢云母化、高岭土化，少量发生绿泥石化；碳酸盐化多呈团块状或细脉状充填在裂隙中；部分花岗岩类矿石中的长石发生叶腊石化，在顶底板附近发育类似的蚀变。
在成矿过程中由于成矿热液及流体所处的物化条件差异造成其含矿热液成分及热液运移形式的不同，进而形成不同类型的矿物组合及结构构造，成矿期次的划分主要根据反映在金属矿物特征的差异来划分不同的矿化时期，成矿期可细分为成矿阶段。桐村铜钼矿床金属矿物类型简单，金属矿物以金属氧化物、金属硫化物为主，金属硫化物矿物中黄铜矿、辉钼矿为重要的工业矿石类型。桐村铜钼矿床具有高-中低温的矿物组合出现，其中磁铁矿、赤铁矿等金属氧化物属高温热液产物、黄铜矿、辉钼矿、闪锌矿等矿物属中低温热液矿物。各成矿期及成矿阶段特征及矿物组合简述如下（表1）：
（1）岩浆热液期。① 氧化物阶段：该阶段形成的金属矿物主要为磁铁矿、赤铁矿，脉石矿物主要为热液充填贯入形成的石英，该阶段热液温度较高，热液烘烤交代泥质、粉砂质围岩产生角岩化。② 硫化物阶段：该阶段为主要的成矿期，形成一系列中低温热液金属矿物，有黄铁矿、黄铜矿、辉钼矿、方铅矿、闪锌矿，主要形成的脉石矿物有方解石、绢云母、绿泥石、石榴石、透辉石等。该阶段伴随热液的活动形成岩体和围岩的蚀变带，蚀变带为金属矿物矿化提供空间，同时在泥灰岩或夹灰岩瘤泥岩部位发生矽卡岩型矿化。
燕山早期钦杭结合带在伸展裂陷的背景上发生较强的陆内收缩，华夏古板块开始向扬子古板块压缩[1]，上地幔沿钦杭结合带发生俯冲，并伴随着萍乡-绍兴深断裂相对向北仰冲，在该陆内造山的环境下，随着两大板块的碰撞挤压作用下在深大断裂的控制下产生了次级的北东向及北西向的断裂，燕山中晚期（180～160Ma），先后发生了多旋回的岩浆活动。印支运动后，由于太平洋板块向欧亚板块俯冲，造成扬子地台向华夏板块的俯冲碰撞，使得固化地台再次活动，北东向的基底断裂活化并产生了北西方向的次级断裂，并形成浙江境内的断陷盆地，上述强烈的碰撞造山挤压造成地壳加厚加上俯冲板块带来的热量和动力使下地壳发生重熔，由于上述作用形成的有幔源物质混染的岩浆沿断裂侵入奥陶纪地层，岩浆热液混合其他形式热液在有利部位成矿。
桐村、宋家庄、将军坞等岩体由燕山期（168～165 Ma）同一岩浆活动不同期次侵入形成，也属陆内造山环境下由壳幔混合作用形成的钾玄质岩浆，燕山期的中酸性岩浆侵入奥陶纪印渚埠组和长坞组的泥岩中，一部分为埋藏深部的中间岩浆房，另一部分为高位的蘑菇体[2][3]。岩浆房不断将富含成矿物质的岩浆热液补给蘑菇体，当热液聚集到一定程度是产生体积膨胀对蘑菇体和围岩产生破裂，形成网脉状裂隙含矿热液充填裂隙形成早期细脉浸染状矿化，随着热液的不断上升不断有天水和地下水的加入循环，成矿早期以岩浆热液为主，晚期为混合热液作用为主，这样随着热液的扩散其成分和温度逐渐变化，形成自内向外的围岩蚀变和不同温度的金属矿化组合。桐村矿床的铜钼矿化主要出现在石英-绢云母化带，部分含矿热液与围岩中灰岩夹层或钙质泥岩作用产生矽卡岩化，并伴随有矽卡岩型铜铅锌矿化。
在燕山早中世（168～165Ma），桐村矿床所在的浙西地区与区域整体构造环境一致处于碰撞挤压的环境下， S、Pb同位素都指示其含矿热液来源于具壳幔混合特征的岩浆。显示桐村花岗斑岩形成于板块碰撞俯冲消减环境下，由于俯冲板块的下插，导致地壳增厚重熔，形成初始含矿岩浆，含矿岩浆以地壳为主混入地幔成分，在岩浆上升侵位过程中分离出汽水热液，汽水热液交代围岩成分并有大气水加入循环形成含矿热液。
含矿热液（162Ma）以充填、交代成矿作用为主，在岩体顶部及接触带形成细脉浸染状的钼、铜矿体，同时伴随石英-绢云母化蚀变。气水热液沿接触带构造、裂隙构造在奥陶系围岩中产生交代作用，产生矽卡岩化，与之同时在岩体与围岩接触带、围岩层间断裂中形成透镜状、似层状矽卡岩型铜铅锌矿体，构成了桐村矿床钼铜铅锌成矿系列
桐村斑岩-矽卡岩型钼矿床主要的赋矿地层为奥陶系印渚埠组（O1y）和长坞组（O3c），岩性主要为含灰岩瘤和钙质结合的泥岩、粉砂岩。主要的控岩构造为北东向的断裂和褶皱；控矿断裂为北东向和北北东向断裂，其中北东向控岩断裂主要控制斑岩型矿化，北北东向的断裂斜切北东向断裂，在北北东向断裂控制矽卡岩型矿化。桐村钼铜矿床成矿过程大致为：燕山早期在区域北西南东向挤压碰撞环境下，伴随产生北东东向走滑断层和褶皱，挤压使得地壳厚度增加，进而发生熔融形成岩浆，岩浆形成深度较大具有壳-幔混源特征。岩浆沿北东向断裂向上运移侵入奥陶纪地层形成三个浅成酸性小岩株，在岩体就位过程中围岩发生接触变质及爆破角砾岩化，后期热液在蚀变带及爆破角砾岩及裂隙中充填形成斑岩型矿化，同时岩体被后期北北东向断裂切穿，矿化热液沿后期断裂运移过程中发生接触变质并产生矽卡岩型矿化。
目前，“智慧学习”（Smart Learning）潜流涌动、呼之欲出。2010年9月，在韩国召开的e-Learning Week2010会议，曾将“Smart Learning”作为其关键议题。相关文献初步显示，韩国[1]、马来西亚[2]、澳大利亚[3]、日本 [4]以及全球名企IBM[5] [6]对 “智慧学习”关注较多，尤以韩国为甚。国内仅有少数学者关注“智慧学习环境”[7] [8]和“智慧教室”[9]，但专门针对“智慧学习”的研究却较为鲜见。在我国教育信息化正在全面实现由“初步应用融合阶段”（2015年以前）向“全面融合创新阶段”（2015―2020年）跨越的关键时期，一方面要认线年来教育信息化的经验教训，对好的思想和成功做法进行有效提炼、及时推广和持续完善；另一方面还要密切追踪世界发达国家教育信息化的成功案例与实践经验，从中反思与借鉴那些有着积极影响和现实意义的新思路、新技术和新方法。为此，本文拟就“智慧学习”的本质内涵、演进历程与基本趋向作初步探讨。
对于“智慧学习”内涵的理解，各国学者仁智各见，未有定论。马来西亚开放大学Kaur认为，智慧学习就是指“利用技术（多媒体、互联网、技术）以增强、丰富和加速学习过程”。[10]韩国成均馆大学Hwang认为，“智慧学习”是指通过利用开放教育资源、智能信息技术（Smart IT）和国际标准，使学习者的能力（基于行为改变）得以增强的一种较为灵活的学习。[11]Rho认为，智慧学习是指一种学习者自我导向、以人为本的学习方式。它整合了智能信息技术（Smart IT）与学习活动，让学习者容易取用（Access）到资源信息；它能够支持学习者与学习者之间或与教师之间的有效交互；它设计了自我导向的学习环境。[12]首尔国立教育大学Koo认为，“智慧学习”是一种面向实践的自主学习，它利用基于无线网络的、便捷的移动计算机，克服时间和空间限制，即刻完成个人或合作的学习活动。他进一步指出：从技术角度看，“智慧学习”是对21世纪的学习者进行“放权（Empowerment）”的一种智能化的个性化学习系统。它是变革教育系统的一种力量。从人的视角看，“智慧学习”是指在利用智能设备（Smart Device）和社会网络来检查他的需求和创建可以取得最佳结果（Optimal Results）的学习过程之时，由学习者发展自我启动的（Self-Initialized）创造性学习能力的一种学习途径。[13]这里显然关注的是“聪慧的学习者”（Smart Learner）。韩国汉阳大学Kwon等人认为，“智慧学习”是指学生在课堂内外使用便携式和无线手持设备，让他们能够在一个拥有强处理器、丰富内存、较大屏幕和开放式操作系统的平台上安装和操作各种应用程序。[14]
在中英文语境中对“Smart”一词的不同“界定”，在某种程度上导致了人们在理解“Smart Learning”基本内涵上尚存困扰。资料显示，国内学者多将“Smart”译为“智慧的”。于是，Smart Learning、Smart Learning Environment、Smart Education分别被译作“智慧学习”、“智慧学习环境”、“智慧教育”。即便如此，也不宜将“Smart”与“智慧”等量齐观。比如，在英文语境中，剑桥和牛津两大在线词典对“Smart”[15][16]共同解释是：“聪明的（Clever）”、“迅速的（Quick）”、“时尚的（Stylish）”、“计算机控制的（Computer-Controlled）”等意思。在中文语境中，“智慧”是“迅速、灵活、正确地理解事物和解决问题的能力”。[17]由此可见，中文语境中的“智慧”侧重于指人又快、又巧、又好、又省的理解能力和做事能力，而英语语境中的“Smart”具有“双指”特性，它既可以指人的聪慧（如能力）、敏捷（如行为）、新颖（如，观念），也可以指物的轻巧（如重量）、智能（如功能）、新潮（如交互方式）、时尚（如外观）。显然，“Smart”与“智慧”在内涵与外延上均存在较大的交叉重叠关系，但也不尽相同。
如何合理地翻译“Smart”一词呢？在虑及“Smart”自身语义的丰富性、使用语境差异以及当前语用习惯的基础之上，本文认为：当“Smart”一词用于表征“人”的属性时，可译为“智慧”、“聪敏”或“机智”（取“机智敏捷”、“明智聪慧”之义）；当用来表征“物质设备”和“环境”属性时，可译为“灵巧”或“智能”（取“小巧”、“轻巧”、“精巧”之义，如智能/灵巧终端、智能手机、智能学习环境）。
目前，学界对“智慧学习”的认识尚未达成一致，因而有必要从人与技术环境本身及其关系等多种视角来理解其基本内涵。首先，从学习者视角，“智慧学习”是一种学习者自我积极参与、以学习者为中心、具有完整（Whole）学习体验的新型学习范式；它有助于学习者进行富有成效的社会协作，施展灵活多样的学习方法，定制个性化学习服务以及回溯反思完整的学习历程。其次，从技术视角，“智慧学习”广泛利用了轻巧、智能、新潮、时尚和顺手的“智能设备”（如Smartphone、iPad、iPhone等）、社会网络（Social Networks）（如Web2.0、Web3.0等）、传感器（Sensor）（如压力传感器、温度传感器等）等架构起新型的智能学习环境，能够支持情境觉知（Awareness of Context）、学习过程记录、学习数据分析、学习服务推护、学习诊断与评价等诸多重要功能。从人―技术环境关系视角，“智慧学习”旨在充分利用智能设备无缝接入，自由订制个性化服务、参与学习活动，从而培养具有良好价值取向、较高思维品质和较强思维能力的人才。换言之，学习者通过有选择地参与智能学习环境中的各种活动，使其在没有智能技术环境支持的某些学习（如移动式协作学习）由不能转化为可能、由小能转化为大能，从而培养出更多“聪慧”的学习者。这种人―技术的互动互惠关系可以简述为：在智慧学习环境/空间中，学习者可以借助智能终端，通过无缝接入方式泛在访问互联网络，快捷提取所需的知识信息，选择适宜的网络服务，将有限的注意力和心理资源投入到更需要它们的、更有价值的学习任务之中，直接参与到问题定义、快速形成解决方案和灵活采取行动的过程中，不断发展学习者应变复杂情境和问题的智慧能力[18]。可见，智能技术与“智慧”发展关系紧密，这与Koo的观点存在某种相似性。比如，国际著名教育技术专家Prensky率先提出“数字智慧”[19]的概念。他认为，技术本身无法取代人的内在能力，数字时代的聪慧者应当能够把心智能力和数字技术恰当结合。鉴于此，如何通过“智慧学习”来促进学习者智慧发展也成为我们关注的焦点之一。
相关机构和研究人员分别从不同角度剖析了“智慧学习”的基本特征。其中，影响最大的要数韩国教育科学技术部（MEST，The Korean Ministry of Education， Science and Technology）推出的观点。MEST认为，智慧学习的特点有：自我导向的、有动机的、适应的、资源丰富的和技术嵌入的。[20]Lee和Son认为它的特点包括：学生中心、自我指导、交互、智能、非正规学习、实体感（A Sense of Reality）等。[21]Kwon等人认为智慧学习的特点应包括：Web2.0（开放、参与、共享、协作）、移动性、泛在性、即时性、易访问性。[22]Hwang认为，“智慧学习”的关键因素包括：灵活性、开放访问、交互性、互操作性、自主性、学习模式设计（Design of Learning Models）等。[23]日本千叶工业大学的Nakabayashi教授指出，“智慧学习”可以充分利用（Exploit）开放的技术、内容和知识；允许在质量和数量方面的快速推进；满足学习者的多样化需求；可能对传统教育产生颠覆性创新。[24]
其次，两层均由五片“花瓣”组成一个整体。图1中用连接“花瓣”的“线条”表示“整体性”，示意相关的五个关键要素是不可分割的整体，任何时候均需要对它们进行通盘考量。在“学习者”层中，每片“花瓣”如同一个透镜（Lens），折射出“学习者”自身在实施“智慧学习”时要重点关注的五个关键要素。同样，在“学习空间/技术环境”层中的每片“花瓣”，表征了技术环境需要关注的五个关键因素。它们与“学习者”的五大要素相互“啮合”，是对“人―技术”生态关系的直接呼应。
习者提供的以师生或学生之间的人际面授和基于技术媒体的双向通信交流为主的各种信息的、资源的、人员的和设施的支助服务的总和，但它一般不包括课程资源的开发与发送[25]。学习支架“作为学习支持服务的概念框架”[26]，尤其值得重点关注。支架是在学习活动之初提供的支持，随着认知和理解的发展，后来将连续周期性地消隐（Fade）。Hannafin将支架分为概念支架、元认知支架、程序性支架和策略支架。[27]支架的数量和频次将随着学习者个体、遭遇的问题和特定境脉的需要而有所不同。
人性化境脉（huManized context）：社会的、文化的、历史的情境是人们从信息解释到意义创建的重要基础[28]。境脉是对时间、地点、人物、事件、景物、线索（如原因、结果、启示）等若干要素及其（全部/部分）组合关系进行有意义的描述或表征[29]。它是真实的、熟悉的和易于理解的，除了能提供丰富的认知线索之外，还应建立在学习者原有知识经验基础之上，能够激发学习者的求知欲、学习动机和认知体验。
从整个技术进化路线来看，“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（见表1）。狭义的e-Learning主要指在正规教育情境下利用计算机和互联网进行学习。“移动学习”与“数字学习”的唯一区别在于使用“移动设备”和“无线技术”。另外，较之于“数字学习”，“移动学习”在学习地点、设备成本、易用性和及时应用方面有着较大提高。泛在学习让学生随时随地使用各种终端进行学习，不受时间、空间和环境的限制[30]。“移动学习”更多地强调学习者与移动设备的交互，强调学习者通过移动设备与学习内容的交互以及与其他人的社会互。“泛在学习”不但支持上述交互类型，而且支持学习者与现实世界（物理环境）的交互[31]。智慧学习是在泛在学习基础上新增了“智能分析（Smart Analytics）”，意在对学习者所产生的大范围数据中的“隐含意义”进行挖掘，为评估学习过程、预测未来表现和发现潜在问题提供服务。智慧学习较好地支持了多模态情境觉知、学习过程实时记录、学习数据智能分析、学习服务定制推送以及学习诊断评价等。
从“技术助力学习”的角度来看，狭义的e-Learning通常能让学习者自由安排学习时间，让他们在“任何时间”（1A：anytime）都能够学习。然而，这种学习内容较为固定、学习形式较为单一、学习交互较为肤浅，学习者基本处于被动状态。m-Learning借助移动设备（如PDA、手机、便捷式电脑）与无线通讯技术，让“学习地点”的自主选择成为可能，也让任何人都可能成为学习者。因此，任何学习者都能够在任何时间和地点（3A：anyone，any time，any place）进行移动学习。由于“传感技术”的引入，泛在学习系统能随时觉知到与学习者相关的个人信息、环境信息、知识信息等，并将信息空间中与当前情境最匹配的信息反馈给学习者，这样就自然而然地完成了一次“透明”的交互。如此反复，u-Learning可以让任何学习者在任何时间、地点，以任何方式学习任何内容（5A：anyone，any time，any place，in any way，any content），学习者处于较为主动的状态。由于“智能计算”需要实时记录、分析和处理大数据，主动发掘数据背后的“意义”，为学习者推送最适配的服务，以满足学习者的个性化需求。同时，智能学习环境还支持各种学习终端的无缝接入和泛在连接。因此，s-Learning能够让任何人在任何时间、地点，以任何方式学习任何内容，并可获取任何学习支持（6A：anyone，any time，any place，in any way，any content，any learning support）。“智慧学习”经常发生在真实的生活情境中，学习者主动参与完整的学习过程，主动管理学习任务并为之承担责任，学习的主动性和自由度得到最大程度的提升。其间，“智能设备”和“社会网络技术”的助力作用不容小觑。所谓“智能设备”是指无线的、可移动的、联网的（通过WiFi， 3G， 4G）的电子设备，它能够语音视频通信、上网、地理定位（Geolocation，针对搜索的目的和基于位置的服务），也能在一定程度上自主运行[32] [33][34]。当前，教育领域最新旨趣是利用“智能设备”和“社会网络服务”作为教育手段以支持社会学习 [35]。在社会学习过程中，学习者能借助“社会网络服务”共享知识，通过标注和分享他们创建的多媒体内容与教师发生联系。有效利用SNS是学习者在互惠合作中弥补e-Learning不足的一个极其重要的因素。建立在SNS基础上的社会关系创造出不同于传统老套（Stereotype）的人际关系的社会生态系统。
在计算模式方面，狭义的e-Learning主要基于“个人计算”。个人计算关系是个人的、甚至私密的（Intimate）[36]。由于需要投入相当多的注意力来操作个人计算设备（通常是PC机），每当执行个人计算时，人就不能做其他任何事情。在“个人计算”模式下，计算机与人之间还存在某种“隔离”，它只能充当一种不太好用的工具，无法真正融入学习和工作。“移动计算”是指在移动过程中不间断地完成计算工作，需要随时随地访问所需的信息和服务[37]。移动计算的重要意义与其说是在于所使用的设备，还不如说是在于利用掌上电脑（Palm）轻松访问“蜂窝网络”和功能齐全的工具（Fully-Featured Tools）的能力[38]。随着易用性和速度的不断提高，“移动计算”让世界每个角落都可以通过不断扩增的蜂窝网络成功访问互联网。“泛在计算”是信息空间和物理空间的融合，在这个融合的空间中人们可以随时随地、透明地获得数字化服务。“随时随地”是指人们可以在生活和工作现场就能获得的服务，而不需要离开这个现场去电脑跟前。“透明”是指获得这种服务不需要太多注意力，是以一种十分自然的访问进行的，即隐式交互 [39]。泛在计算意味着我们每个人将会享用许多计算机。其中一部分可能是在几分钟上网时间内所造访的几百台计算机，另外一部分可能被嵌入（不可见）墙壁、椅子、衣物、照明开关、汽车等一切事物之中。泛在计算根本特征是“世间万物因计算而联接” [40]。“智能计算”是硬件、软件和网络技术的新一代集成，它为信息技术系统提供对现实世界的实时觉知和高级分析，以帮助人们做出有关替代方案与行动的更为明智的决定，从而优化业务流程、消除业务负担[41]。IBM认为，智慧计算的三个关键维度是流程（Process，是核心的业务流程）、数据（Date，是业务决策时所基于的信息）和基础架构（Infrastructure，是支撑数据和流程的计算资源）[42]。业务流程大致可以分为效用流程（Utility Process）、操作流程（Operational Process）和传送流程（Delivery Process）。对三类流程的关注点存在差异：效用流程关注的是成本与效率；传送流程关注的是创新与适应性；就操作流程而言，既需要在标准化与降低成本之间保持平衡，也需要在创新与灵活性之间保持平衡。“灵巧”意指在现有技术基础上增添了实时情境感知和自动分析等新的功能[43]。这样做的结果是，技术可用于感知周围世界发生了什么，分析有关风险和可能的新信息，提供选择方案以及采取行动。有人将智能计算关键技术由5A增至7A：[44]觉知（Awareness）――包括传感器、GPS、RFID、 GPS、机器对机器的通信和社会智能工具；分析（Analysis）――包括实时分析和大数据；备择（Alternatives）――包括业务流程管理、规则引擎和工作流；接入（Access）――充分利用移动设备（如智能手机和平板电脑）；汇聚（Assembly）――聚焦于协作活动（如协作环境、动态案例管理、项目档案管理、供应商风险和绩效管理、业务流程管理）；行动（Actions）――对流程应用程序的当前组合，以最终落实解决方案；审计（Auditability）――较少地与技术相关，而是更多地从错误中学习的实践，以调整其他6A并让它们下次变得更加灵巧。“智能计算”的关键创新是利用觉知技术（RFID、传感器等）、实时分析、协作平台等，给计算系统赋以新的“智能”维度 [45]。
一种范式意味着共同体成员共享着共同的信仰、价值观、行为方式和技术方法等文化传统。作为一种面向未来的新型学习范式，“智慧学习”蓄聚着聪慧、敏捷、新颖、灵活、轻巧、智能、时尚等“文化信念”。它主张要为学习者提供人性化境脉、丰富的活动支架和顺手的工具终端，支持个性化定制，鼓励自我积极参与。它是知识经济时代对“以学习者为中心”、“自主与协作学习”和“利用技术促进学习者智慧发展”思想的最新注解（“秀外慧中”之喻）。
“智慧学习”使人们将更多精力聚集于学习主题，默会地借助各种智能终端设备，无缝接入移动的泛在学习空间，灵活定制和透明访问最适宜、最便捷的资源服务，实现自我导向的主动学习。学习者全力关注的是学习目标和任务本身而非外在的学习设备或学习环境。只有这样，学习者才能成为学习舞台上的“主演”。同时，从技术架构的学习生态来看，即便种种技术设备可能分布于不同的生态位（Niche），但由于技术不能完全代替人类思维活动，因此它无法取代学习者的主体地位，因此只能扮演“暗”中相“助”的角色。技术对人而言，会是一种角色，甚至不用让学习者注意到；技术会成为一种自然存在，不再增加学习者的认知负担[46]。智慧学习支持多模态情境觉知，能够及时捕捉完整学习历程中动态生成的重要数据，在对学习者相关数据（静态的或动态的）进行智能分析基础上，有针对性地配送个性化学习服务，并提出相应的学习策略与建议。可见，技术的“助力”作用十分重要、不可或缺。要设法保持人―技术环境之间良性互动，“快捷、灵巧、恰好”地运用技术设备和学习环境，培养勇于创新、善于合作、敏于变通、心智健全的智慧型、实践型人才。
随着新兴技术和设备的不断涌现及其向学习领域的全面渗透，必将引发一系列争论与思考，其中不乏触及学习技术本质的问题。某种新兴技术的优势是什么？如何利用这些优势？它适用于哪些学习情境？最佳实践案例是如何展开的？学习者需要具备哪些能力才能用好这种新技术？若想准确回应这些问题，需要从整体角度和关系角度对各种先进技术进行方案设计、系统部署、学习应用、运维管理和绩效评估，必然改变技术支持下的学习路径，助推学习技术的整体变革（而不是局部的、零散的、随意的）。2003年，由斯坦福大学著名学习科学专家Pea带领的工作组向美国国家研究院（NRC，National Research Council）提交的《为了实现教育与学习技术两种转变的规划》的报告中指出这两个转变是：（1）为了美国的每一位学生，要将便宜、快捷、强大的计算机整合到教学中；（2）将“学习科学”（Learning Sciences）中的进展与信息技术能力（IT Capabilities）联合起来，显著地改善学生学习[49]。Pea还提出了“聚合（Convergence）”概念，它是指合并了不同信息通信技术（ICT）的进程。这些技术包括计算、通信、出版、广播媒Kaiyun体育官方网站 开云登录网站体、消费类电子产品、摄影、视频和音乐。比如，电脑与电话通讯（Telephony）的“聚合”将会产生像手机一样的轻型设备，它们能够保持恒久连接，功能比今天的PC机更为强大。
如何利用技术构建有效学习环境是学习技术整体变革的重要体现。在美国国家研究院2000年的《人是如何学习的（扩展版）》报告中指出，在构建有效学习环境方面可以：（1）利用视频、演示、模拟以及与具体数据和工作中的科学家（Working Scientist）联网，把现实世界中的问题带进课堂。（2）在他们的理解路径基础上，提供支架以增强学习者的做事能力和推理能力。支架允许学习者参与复杂的认知行为，如科学可视化、基于建模的学习。如果没有技术支持，这是比较困难甚至不可能的。（3）为学习者增加从软件导师、教师和同侪处获取反馈的机会、参与反思自己的学习过程、接受面向进取式修正（Progressive Revision）的指导，改善他们的学习和推理。（4）建立包括教师、管理者、学生、家长和其他感兴趣的学习者在内的地区性和全球性共同体。（5）为教师学习扩增机会，如在线实践共同体、最佳案例研究。[50]
以苹果iPad、三星Galaxy、索尼Tablet S和亚马逊Kindle Fire为代表的平板电脑，融合了智能手机和膝上电脑的特征，可以始终联网并提供丰富的应用（Apps）。比起它的前辈――智能手机，平板电脑拥有更大的屏幕、更高分辨率和更丰富的“基于手势的界面”。对任何人而言，平板电脑都易于使用、视觉冲击力强、高度移动性，因而可作为分享内容、视频、图片和演示文件的理想工具[51]。平板电脑更像是一个便携式的个性化学习环境，用户可以无缝地加载成套的应用程序及其所选内容。
智能学习环境是以先进的学习（如学习心理、学习科学）、教学（如建构主义教学观、学习环境设计理论）、管理（如知识管理）、利用（如可用性工程、人因工程）的思想和理论为指导，以适当的（现代）信息技术、学习工具、学习资源和学习活动为支撑，通过对“情境觉知”中获得的新数据（如环境信息、设备信息、用户信息等）、学习过程中生成的新数据（如案例、讨论主题、论坛跟帖、博文、微博信息等）以及系统数据库中原始数据信息（如用户信息、课程信息等）进行科学分析和数据挖掘，能够识别学习者特性（如学习能力、认知风格、学习偏好等）和学习情境，灵活生成最佳适配的学习任务和活动，引导和帮助学习者进行正确决策（如提供适当决策或决策选择方案），有效促进智慧能力发展和智慧行动出现的新型学习环境[52]。例如，在智能计算环境中，任何人在任何时候都可以使用那些嵌入在公共环境中任何地方的计算机，通过无线通信技术和移动设备连接上任意一台计算机来访问网络。同样，计算机和智能设备也能识别他们的行为，并根据用户所处的环境、移动终端的性能和网络带宽等提供多样化的服务。
从实践层面看，“电子书包”可作为智能学习环境的重要代表。电子书包并非单指学习机、手机、笔记本、电子阅读器等硬件产品，而是包含着学习资源、学习工具、服务平台和智能终端的完整体系。电子书包作为云端个人学习环境，重在实现学生对资源、工具和服务的个性化订阅；实现资源、工具和服务向学生的推送[53]。学习者可以借助无缝接入的任何智能终端，随时、随地、随需地访问“信息空间”中的相关资源，灵活选择和定制网络服务，主动参与问题定义、形成方案和实践体验的完整学习过程。
就“智慧”而言，至今难以取得较为一致的定义。但是，如果我们将智慧解构到不同的专业应用领域中，就可较好地揭示“智慧”的多个构面。在某一领域中，如果具有完整的“可预知、可达成、可定义”的三项能力，就说拥有该领域的智慧[54]。美国著名心理学家Sternberg在其“实践智力”的基础上引申出“智慧”概念。他认为，智慧（Wisdom）是指：为了在对环境境脉（Environmental Contexts）的三种反应（适应和塑造现有的以及选择新的环境境脉）中取得平衡，以获得共同助益（Common Good）的价值观为中介，通过平衡个体内部的（Intrapersonal）、个体之间的（Interpersonal）、个体之外的（Extrapersonal）短期或长期利益，而对默会知识（Tacit Knowledge）的应用。[55]在综合国内外文化语境差异的基础上，祝智庭等人认为：智慧是一种高阶思维能力和复杂问题解决能力；智慧的精神内核是伦理道德和价值认同；智慧是面向实践的，强调文化、认知、体验、行为的圆融统整。[56]
如何利用先进技术有效促进学习者实践创新能力、社会协作能力、机智反应能力和良好伦理道德等方面的和谐发展日益成为学界的关注热点。著名科学家钱学森早在1997年开始倡导“大成智慧学”，其英译名称为“Science of Wisdom in Cyberspace”。他强调“大成智慧”的特点是沉浸在广阔的信息空间里所形成的网络智慧；“大成智慧”是在知识爆炸、信息如潮的时代里所需要的新型的思维方式和思维体系[57]。他认为，“智慧”由“量智”和“性智”组成，须臾不可分离。从思维方式来看，“量智”与“性智”都是逻辑思维与形象思维的“结合体”，但前者倾向于逻辑思维方式，后者倾向于形象思维方式。随着技术设备逐步迈向智能化、泛在化、感知化，智能终端和泛在网络的计算速度与精度远胜于人脑，因而比较善于分担“量智”工作，但对于“只可意会，难以言传”的默会知识，或者需要运用形象思维、求异思维、直觉、灵感进行创造性工作时，它们却显得“疲软乏力”，难以表现出“性智”能力。因而，要“充分利用计算机、信息网络，人―机结合优势互补的长处，使人能够不断及时获得和集成广泛而新鲜的知识、信息与智慧，从而迅速提高人的智能，培养创新的能力”[58]。这里足见钱老预见到信息化对智慧发展的关键作用。
“聪慧（Smartness）”似乎成为当代教学的追求之一。机智就是要比他人更加迅捷和机灵（Cleaver），它意味着效率和巧妙（Efficiency and Cunning），而不是深思熟虑（Deliberation）。机智的学习者会选用工具，付出最少的努力、以讨巧或愉悦（Ingenuity or Enjoyment）的方式完成大量工作[59]。既然，“人的智慧不只来自于人脑，还有计算机和信息网络，是人机结合的智慧”[60]，那么，智慧学习就有理由将“合理有效地利用智能技术促进学习者智慧能力发展和智慧行为出现”作为其创新性目标之一。Prensky的“数字智慧”就是一个很好的例子。Koo就曾指出，“Smart”一词除了包含“智能设备”和“个性化学习服务”之外，还包含学习者的“聪慧”，即关注造就“聪慧的学习者”。[61]如果“聪慧”成为一个重要约定（Important Agreed）的教育目标，使用移动设备支持自我导向学习，似乎是实现该目标最有前途的方式[62]。反过来，作为机智聪慧的学习者，他们学习目标明确、价值取向正确、感知思维敏锐、学习手段灵活、行动反应迅捷，他们可以“透明”地活用各种先进设备和技术，能够实时监控自己的学习过程并根据学习情境变化随之作出明智的反应。正是因为大脑具有巨大可塑性，数字技术才足以增强我们的心智，通向更大的智慧。反之，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。因此，如何高效便捷地“善用”技术以促进学习者智慧发展理应成为智慧学习的又一关注热点。
学习是发生在一定社会文化情境中的个体建构、实践参与和社会交往的过程。社会性、情境性、实践性、共享性和默会性是当代学习的本质特征。“学习共同体”是指分享着共同的情感、价值观和信念的群体，他们习惯性地一起积极参与相互学习。学习共同体大致可分为虚拟/在线学习共同体（Virtual Learning Community）、真实/离线学习共同体（Real-world Learning Community）和混合学习共同体（HLC，Hybrid Learning Community）等三大类。虚拟学习共同体的社会交互主要发生在技术架构的虚拟信息空间之中，人们主要借助数字技术访问网络空间的信息资源开展互动学习；真实学习共同体的社会交互主要发生在真实的物理环境中的面对面会话交流过程中，主要借助语言、动作、观察等模拟技术来增强学习，因而也被称作面对面学习共同体。虚拟学习共同体的主要优点是容易跨越时空界限、共享信息资源、开展远程会话与协作，主要缺点是缺少情感支持和深入互动，难于建立身份、信任和声誉的验证程序（Authentication Procedures）。真实学习共同体的优缺点则与之基本相反。因此，混合式学习共同体是将传统面对面学习共同体与在线学习共同体有机结合，旨在促进优势互补、消除不足，充分发挥HLC的灵活性、适应性和协同性，为智慧学习提供重要的社会智力与情感支持。比如，HLC丰富了他们感兴趣领域的境脉；吸收更宽更广的专长知识；允许新成员与更有经验、更加高级的教师和专家建立联系；学习者与学习者之间、学习者与环境之间的频繁互动，使他们能迅速应对不可预知、不常碰见的请求；对如何处置专长领域中的议题获得直觉性理解（Intuitive Understanding）。
“智慧学习”，作为一种面向21世纪的新型学习范式，是知识爆炸、技术发展和学习需求共同助推的结果。它体现了聪慧、机智、敏捷、灵活、精巧、智能、时尚等“文化信念”，希冀借助多种智能技术在情境觉知、智能分析、辅助决策和学习服务等方面的优势，让学习者能够将有限的注意力和绝大部分心理资源投入学习活动与任务之中，引导学习者作出深度思考、社会协商、明智决策、科学实践和批判反思。
韩国制定了振兴（Vitalize）“智慧学习”国家战略，目前已进入实践阶段[63]。近些年，韩国MEST任命了大批“泛在学习研究学校”，并在u-Learning研究学校行动成果的基础上，提出了振兴“智慧学习”的途径。台湾地区的K12教育中，正在利用移动型智能设备，如SmartPhone、PDA、iPad，大力开展“情境感知的泛在学习”（Context-Aware u-Learning），其核心理念与“智慧学习”基本一致。
“智慧学习”的未来发展之路，将重点围绕“学习实践与创新应用（智能设备技术和社会网络服务的有效结合）”、“情境觉知与智能分析”和“资源服务的用户定制”等三个方面展开。首先，“智慧学习”要瞄准“学习实践与创新应用”这一目标不动摇。目前，“应用驱动，共建共享”是我国《教育信息化十年发展规划》的基本工作方针之一。只有将先进技术植根于学习实践和教学应用的沃土之中，切实改善学习者的思维品质，提高复杂情境下的处置力、应变力和适应力，不断创新学习流程和学习模式（特别是社会协作学习、认知学徒制等），提高技术设备的应用水平，智慧学习才能获得强劲的生命力。其次，智能设备和各种传感器要能主动感知情境信息，如学习者信息、环境信息、知识信息等，并利用多源数据进行智能分析。智能分析是对系统原始数据和最新采集或生成数据进行数据挖掘，发现数据背后潜在的“意义模式”，并给出合理解释或建议。技术系统的感知类似于“输入”，智能分析类似于“内部信息加工”，而反馈建议相当于“输出”。学习者接收到技术系统的“输出”，结合自己的经验体会，最终作出明智的决策和行动。由于智能终端小巧便捷、自然舒适，学习者可能默会或透明地使用它而不至于分心。因而在最大程度上确保决策行动的敏捷性、灵活性、高效性。比如，学习者将RFID标签粘贴在真实对象后对其标注和共享。利用RFID阅读器，对学习者周围的对象进行检测，即刻为学习者提供情境中的正确信息[64]。第三，“智慧学习”范式提供了一种定制化服务，学习者可以随意选择定制与自己学习相关的资源与服务，最大限度满足个人需求、认知风格和能力水平。由于传统教育通常难于做到教学的个体化（Individually），因而“定制学习”凸显了“智慧学习”的独特优势，让学习动机倍增并更加持久。
“智慧学习”具体较为广泛的应用前景。Kaur指出，在远距离学习方式中，智慧学习的当前趋势有：播客（Podcasts）、移动学习、非正规学习、云计算、社交游戏、智能。[65]智能技术环境能为学习者提供人性化境脉、丰富的活动支架和顺手的工具终端，支持个性化定制，鼓励自我积极参与。正因如此，学习者才会成为知识的创造者，而非搬运工！