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#2020年第1期
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作者简介：逯行，博士研究生，北京师范大学智慧学习研究院（北京 100875）；沈阳，博士后，北京师范大学智慧学习研究院、互联网教育智能技术及应用国家工程实验室（北京 100875）；徐晶晶，博士研究生，北京师范大学智慧学习研究院（北京 100875）；曾海军（通讯作者），博士，北京师范大学智慧学习研究院副院长（北京 100875）。
基金项目：教育部科技司委托项目“中国智能教育推进路径研究”（教技司〔2018〕477）；全国教育科学十三五规划项目“人工智能与未来教育发展研究”（ACA190006）。
引用：逯行,沈阳,徐晶晶,曾海军(2020).智能学习环境中主体需求冲突及其平衡研究[J].现代远程教育研究,32(1):51-60.
摘要：学习环境承载着学习和学习者需求的表达。学习环境的设计需要在终端用户（学生）和社会利益之间、在传统和创新之间不断平衡。当前以传统学校为代表的学习环境设计忽视终端用户和个体用户的主观需求，过于重视社会效益等客观需求。未来教育的实现和发展需要依托创新型学习环境设计的理论与实践进步。基于智能技术支持，以学习环境重构为引领的学校变革是未来学校发展的必然方向。通过在学习环境中融入适切性智能技术能够平衡学习环境中的人类需求冲突。智能学习环境的需求平衡模型是智能学习环境设计的重要组成部分，包含两个部分：（1）智能学习环境需求平衡解析模型——解析智能技术与学习环境内需求冲突之间的主体关系；（2）需求平衡关注度计算模型——计算学习环境的需求平衡程度，以及智能技术干预之后的学习环境的平衡结果。虽然该模型尚属于“概念型公式”，还需要进一步完善，但其提出为智能时代的学习环境设计，以及学习环境中需求冲突的测量和解决提供了理论指导。
关键词：智能学习环境；智能技术；学习环境；需求冲突；主体关系重构；需求平衡模型
人类需求的不断满足是时代进步的内驱动力，技术服务于人类需求是技术创新与发展的重要维度（荀琳等，2010）。技术的快速发展是推动学习环境研究的重要驱动和支撑（塔卫刚等，2018）。技术融入教育环境中，通过变革环境表征更好地满足环境用户的需求是智能技术在教育场景的重要切入点。另一方面，随着社会发展、科技进步，人们对教育赋予了越来越多的使命和任务。人们越来越不再满足于传统的学校建筑、教室布局、环境设计，从形式到内容不断地诟病旧工业时代诞生的这种以规模化学校学习环境为主的主流模式，开始积极探索更适应人类个体需求的个性化学习环境。现代教育迈向未来教育之路，要求在教学环境和学习环境的设计上有所突破，以承载更具创新意义的教学内容和课程活动。当前学习环境设计者和建设者的服务对象、对话方均是学校管理者，但是学习环境的最终使用者却是学生。这种设计与终端用户的脱节，直接导致了学习环境设计理念与实践进展缓慢。有研究者从生态学视角对在线学习环境进行分析，认为环境的给养与学习者的契合是影响学习效果的关键所在，但当下的学习环境缺乏与学习者的交互，缺乏适应性和弹性（李彤彤，2019）。未来教育的实现和发展需要依托创新型学习环境设计的理论与实践进步。学校设计需要在终端用户（学生）和社会利益之间、在传统和创新之间不断平衡。有研究者认为，融合了人工智能技术、传感器、通信技术等的智慧学习环境是数字学习环境的高端形态，能够较传统学习环境更好地提升学习效率（黄荣怀等，2012）。而知识、技术、策略和学习者是智慧学习环境中影响学习者认知的重要因素（高媛等，2017），随着人工智能技术的迅速发展，技术的影响作用越来越明显。智能学习环境是智慧学习环境在人工智能技术支持下的具体形态，是融入适切性智能技术、以实现智慧学习为目标而构建的智能时代的学习环境。研究者和实践者希望通过在学习环境中融入更多、更恰当的人工智能技术，提升学习环境的支持能力。但目前，将智能技术融入学习环境设计大多停留在理念层面的探讨，仅关注学习环境建设的“应然”问题，鲜有研究从环境用户需求的视角切入，并尝试构建理论指导层面的量化模型。本研究关注智能学习环境中，智能技术如何发挥作用以平衡各项用户需求之间的冲突，并尝试构建量化模型，以指导智能学习环境中需求平衡问题的解决。
实体环境是周遭环境与人类需求的表达（李亮聪等，2013），因此，学习环境承载着学习和学习者需求的表达。一直以来用户的个人需求被认为是主观不宜测量的，而社会需求却是客观存在、可以被测量的，因此在学习环境设计中过多地考虑了社会效益而忽视了学生用户的主体需求。有研究从建筑学的视角阐述，认为学校学习环境应当具备可持续性发展潜能、促进学生健康、体现现代技术、灵活且具有适应性、满足使用者群体需求与个性化需求等属性（Clements-Croome，2013）。学习环境的设计应努力在用户的主观需求与社会效益的客观需求之间寻求平衡。学习环境的设计者在前期应当与学生尽可能多地交流，了解学生对学习环境设计的想法以及他们结合自身学习支持条件对学习环境提出的诉求。设计者需要做的最主要的工作之一，就是平衡学生的主观需求与客观质量等评估指标。需要指出的是，学生的生理需求和心理需求同样重要，都不可忽视。相关研究能够佐证这一观点，如Oseland等人通过研究设计成功的工作场所，总结并验证了对其他环境设计同样具有启示意义的心理学理论，包括人格与动机理论、环境与进化心理学等，其中重点肯定了主观心理需求对环境设计的影响和价值（Oseland et al.，2009）。已经有许多国际组织正在为主客观需求之间的平衡付诸努力。英国政府建筑环境顾问委员会发布了《创建优秀小学——用户指南》（CABE，2010a），详细介绍了小学学习空间和学校环境应当如何设计，且特别关注到了学生体验中的主观问题，例如学生喜欢什么样的学校建筑、对环境的感觉如何等。苏格兰政府制定了《优秀建筑指南（2007）》，探索了学校课程对学校建筑设计的影响，将教育内容与学习环境设计进行了联系（CABE，2010b）。OECD颁布的学习环境评估计划（The Learning Environments Evaluation Programme，LEEP）旨在制定工具并提供分析方法，向学校管理者、研究人员、决策者和其他人普及学习环境投入（包括物理学习环境等）如何转化为改善教育、健康、社会福利等的支持条件，从而更加有效地利用教育资源以及相关信息（OECD，2017）。这些探索旨在提升个人体验需求、群体需求、管理机构需求以及社会效益之间的平衡。新一轮科技革命驱动教育变革，智能技术赋能教育成为时代命题（张慧等，2019）。技术对学习环境的变革从未停止。在理论研究方面，研究者从多个视角探讨了智能时代学习环境的应然和可能性。王竹立认为，智能时代的学校形态具有开放学习环境、创新工场与创客空间、网络学校以及实体学校等多种形式（王竹立，2018），其中开放学习环境是指在智能技术的支持下能够为学习者提供自主学习和自组织学习的学习环境。智能技术变革学习环境的实践并不落后于理论的发展。上海市市西中学通过智能手机将学生连接起来，构筑起自主学习网络；通过思维广场这一创新之举，在开放与半开放的学习环境中融入智能技术、融合丰富的课程资源、保障多样化学习方式，以此来重构学习环境，形成学习环境连续体和学习环境生态圈（董君武，2018）。基于智能技术支持，以学习环境重构为引领的学校变革是未来学校发展的必然方向，具有代表性的学校有瑞典的Vittra Telefonplan学校以及欧洲学校网络（European Schoolnet）的未来教室实验室（曹培杰，2018），通过打破传统学校空间设计的模式为学生创造了一种沉浸式的学习环境。关于智慧学习环境的研究边界与内容，已有不少研究者给出了自己的定义。有学者从学习体验的角度对智慧学习环境进行了分析，认为智慧学习环境应考量学习空间、信息技术及教学法三个维度（胡永斌等，2016）；从其所包含的学习场域的角度来看，是由学校、家庭、场馆协同联动机制作用下的“泛学习环境”（徐晶晶等，2018）。本研究所探讨的智能学习环境是以学习者为中心原点、以学习者的学习活动轨迹为空间轴、在学习活动过程中发生交互的学习环境，包含了采用智能技术实施教学的教师等组成的人的环境、社会场馆和学校物理空间等组成的物的环境、以及人工智能和互联网空间等信息技术组成的信息环境。其中，智能学习环境的边界和范围各异。例如，当探讨某一较为具体的学习环境如智慧校园、智慧教室时，场景的边界较为明确：以学习者的学习活动为轴线，学习环境涉及相对具体的交互场景、物理空间、信息空间等。“智能学习环境”是指将人工智能等智能技术融入学习环境设计，通过影响学习环境功能、表征、可持续发展能力等，所形成的一种智能时代的学习环境，是智能技术支持下线上学习环境与线下学习环境混合的环境。智能学习环境中存在学生群体、学生个体、教师以及管理者等多个用户主体。社会利益与终端用户（学生）的主客观利益交织在一起，形成一个统一的连续体，需要用系统思维方法来区分不同的个体特征和潜在模式。在进行学习环境设计前，需要考虑环境中的主体以及主体之间的关系，而智能学习环境设计的目的之一就是平衡这些不同主体的需求，协调元素间的复杂关系。不同主体间的交互关系构成了学习环境设计中需要考虑的重要关系图谱。有研究者从社会建构主义的理论视角出发，将以用户为中心的环境理论与环境决定论区分开，提出人类行为受到所处的环境影响，但并不由环境决定。在一定条件下，用户行为的构建不仅受到所处环境的影响，还受到他们的感受、意图、态度、期望和所参与的社会环境影响，是一个复杂系统综合影响的结果（Vischer，2008）。学习环境设计中需要考虑四个主体，包括“学生群体”“学生个体”“社会环境”以及“教师与管理者”；三类需求，包括控制性需求、异质性需求和自主性需求；两种学习环境，即实际的学习环境和需求的学习环境。如图1所示，这些主体、需求与学习环境之间构成了不同的交互关系。第一，社会环境、教师与管理者与终端用户的社会交互作用，形成控制性需求与异质性需求的交互，这要求学习环境设计时尽量协调不同主体的异质需求。第二，学生群体作为终端用户与“原子化”之后具有自主性的学生个体之间的交互作用，在某种程度上本身具有“冲突-平衡-协调”的属性。第三，学生群体作为终端用户与学习环境的交互作用。当前的学习环境设计实践中往往践行“不同群体、异质需求、统一标准、一个原则”，忽视了异质群体的异质需求。第四，学生群体作为终端用户的实际需求和潜在需求，与实际学习环境之间在物理环境层面形成交互作用。
图1 主体间交互作用关系
环境设计应满足人的生理需求、心理需求以及整体人的需求，即整合了生理需求与心理需求之后的系统性需求。从社会和终端用户的利益角度考虑，部分现有学习环境在设计时不加考虑地使用新技术，可能与终端用户的生理需求和心理需求相矛盾。应调整学习环境中各个元素，如AI技术、AR技术等，以适应学生的生理需求和心理需求，过滤负面因素，如不恰当的光线布置、有化学污染的家具等；同时强化正面因素，如有利于增强学生和环境交互的技术、恰当的采光设计等。终端用户的感官感受与自然环境息息相关，学习环境中的光线、技术融入、色彩、温度、湿度等都会影响学生的生理感受，进而影响其行为、健康、幸福感等，从而影响学习过程与结果。可见个体与环境之间的关系能够决定环境中的终端用户感受、表现以及与他人的互动，感官刺激、快乐体验以及持续的幸福感能够正向强化终端用户在该环境中的执行力（Frijda，1986）。心理需求与生理需求相互关联，物理环境与人的心理和生理之间存在交互作用关系。有研究认为，人类心理更适应非洲大草原而不是封闭的办公室环境，启发我们的环境设计应基于进化心理学，考虑用户的舒适度、安全体验、归属感及基本心理需求（Oseland，2015）。这对学习环境的设计具有重要的指导意义，指出学习环境的设计应当尽量避免封闭单一的机械化环境，尽可能地趋于人类本能需求的自然环境。有研究者关注生理、心理及其两者之间的相互作用，如Evans等人认为空间场所的隐私性、复杂性、可探索性、可识别性以及安全性等形成对生理、心理及其相互作用的综合影响因素（Evans et al.，1998）；Barrett等人认为，在环境设计中不能仅考虑对舒适度的改进，还应将健康、幸福、激发创造力和生产力等目标一同纳入环境设计中（Barrett et al.，2016）。上述研究综合起来为我们描述了心理（如认知）、生理（如感知觉）以及整体人之间的交互关系，如图2所示。这进一步说明人类的需求与生理、心理和整体人之间是分层关联的，人作为整体是在人的心理、生理各个层次之上的系统性整合，是需求满足的最高层次。
人类内外需求的动态平衡机制是学习环境设计的重要原则。学习者需求与学习环境形成交互，环境通过满足学习者需求来获得改变，学习者需求通过影响学习环境来获得满足。以物理学习环境为例，终端用户所接触的学习环境中的物理材料（如书桌材料、形状及表面温度）和社会情境（如师生交互）都有助于满足学生在特定的物理学习环境中的一种或多种需求。学生的主观体验、物理环境和社会情境形成连续统一体，一同作为学习环境设计的重要指标。有学者提出了一种基于不同人类需求理论的六边形通用人类需求模型，用以说明人类和空间环境之间的交互依存关系（De Vrieze et al.，2015），如图3所示。这一以需求为中心的框架提出了6个核心需求，即确定性、多样性、连接性、意义性、贡献性、增长性，与学习环境设计的物理环境和非物理环境均有关，解释了学习环境设计的根源问题，并通过分析潜在行为模式，为解决学习环境设计中的相关问题提供了新范式。这一设计原则遵循层次化且相互关联的生长路径，以实现内在需求与外在需求的交替满足。该六边形需求模型表达了人类需求的动态关联，这种关联机制被称为社会分形，本身具有自相似特征，从个体到上层组织群体都遵循这一需求框架，例如学生个体、学生群体、教师个体与群体、教育管理者、社群等。这种需求分析框架与学习环境中的多种因素有关，如课桌、教室、走廊、游乐场、学校以外的拓展环境、数字学习环境、场馆等，其中每一种学习环境均不同程度地与现代信息技术进行了结合。
“学生”作为人的一种主体表征，具备人类需求的基本属性及问题。学生个体是学生群体的“原子化”分割。以往的学习环境设计中往往将环境中的学生群体整体作为环境用户或体验主体，这是整体论指导下的学习环境设计的胜出，但容易忽视学生个体在学习环境体验中的主体性。本研究以“原子化”的学生个体作为关注对象，以解决学生个体这一主体在环境体验中的需求问题。当前已有的研究尝试从建筑学、人类学等视角揭示自然、个性化和刺激三个层次的因素对学习环境设计的重要性，但这对于指导智能时代的学习环境设计还不够。智能学习环境需要从环境心理学、人类需求关系理论等多个角度出发，厘清并解决向内、向外不同需求机制之间的冲突关系。同时，解决不同需求之间的冲突也是智能技术应用于学习环境、变革学习环境最重要的价值所在。不同学者在不同研究领域中对“需求冲突”均有界定，如莱斯从人类需求的物质性和文化性的角度对人类需求进行分析，提出如果购买行为中，在满足物质性的同时不能满足文化性，就会产生需求内部的冲突，即文化性需求与物质性需求的冲突（威廉·莱斯，1993）；教育活动中的利益主体间的需求冲突表现为参与教育活动的学生、政府、家长、雇主、高校等主体不同利益需求之间的冲突（孔凡琴，2010）。本研究中的需求冲突是指，当学习环境中的学习者需要同时满足x需求和y需求时，如果满足x需求会阻碍满足y需求，则称为该学习环境中存在学习者需求冲突。例如，当学习者对学习环境的个性化支持有较高需求时，环境就会呈现出排他性，不利于满足异质学习者之间的人际交往需求。从人类需求关系的理论方法出发，参照De Vrieze和Moll提出的“学习环境中人类需求基本要素”，结合本研究对需求冲突内涵的界定，研究提出人类需求在智能学习环境中存在社会性、发展性、自然性和个人性四个维度上的冲突，表现为“向上与向下导向”“向内与向外导向”的四种需求冲突。四种需求机制之间的冲突关系如图4所示。“发展需求”（如享受体验的动机）作为智能技术的干预因素，具有适当的向上与向内导向的需求水平（如增长的需要），可以贯彻在智能环境的整体设计中。“社会需求”作为智能技术干预的向外与向上需求，可通过辅助环境用户建立社交联系、表征身份、强化交互体验等角度切入。“个人需求”是个人特征在学习环境中的具体体现，通常是智能技术的直接干预因素，体现为向内与向下需求因素，可通过满足个人对意义的需要、提升个性化程度等来显现智能技术的干预价值。“自然需求”通常表现为用户对物理环境的具体需求，掺杂了对现实物理环境的需求以及对期望中的环境的诉求，是向下与向外导向的需求，具有确定性和可见性，是智能技术干预的重要因素，可通过对确定性需要（如自然材料或结构等）的智能化表达，在最直接的体验层面变革学习环境。由上可见，不同需求之间存在向内与向外（以“a”表示）、向上与向下（以“a'”表示）的需求冲突，几乎涵盖学习环境中用户需求表现的各个角度（如表1）。
智能技术变革学习环境最重要的作用之一是平衡内外不同需求机制之间的冲突。如图5所示，通过在学习环境中融入适切性智能技术能够平衡学习环境中的人类需求冲突。智能学习环境是学习环境发展的未来阶段，包含物理学习环境、虚拟学习环境、网络学习环境等多个形式的组成部分。网络心理学研究并预测了虚拟现实世界中学习环境的重要因素，认为环境用户的情绪、思维、行为决定与感官体验等联系在一起，共同决定了网络环境中的学习效果（Uhls et al.，2014）。有研究者认为，如果学习环境的设计具备无线传感网络、智能计量、物联网等智能技术多点并行的显著特点，对于传统学习环境来说将是一次革命性的变革（Mumovic，2015）。当前的智能技术使得泛在学习、混合学习等不断发展，未来教育和学习环境的设计从传统转向复杂技术支持的设计已经是确定性预测。学习环境缓慢向技术驱动的轴向转变体现在环境设计的各个方面，如建筑、软硬件设施、光线管理、湿度管理、数字学习资源供给等。此外，通过可穿戴设备等智能设备收集个性化数据，不断提高学习环境的异质适应性，是未来智能技术切入学习环境设计的重要角度（刘海韬等，2016）。
针对学习环境的已有研究目前主要聚焦于对传统学习环境、线上网络学习环境等数字化学习环境的关注。通过将智能技术应用于传统物理学习环境和数字学习环境，从而变革原有学习环境，已成为研究者的共识。同时网络学习环境已不再作为物理学习环境的延伸而存在，甚至在提高学习效果方面的作用已经开始优于物理学习环境。智能技术应用于改进传统学习环境设计方面涌现出越来越多的案例，如HEAD项目的“智能教室（Smart教室）”设计能够提供一些借鉴。该项目定量探讨了环境用户的主客观需求关系，认为学习环境的首要任务是满足环境用户感受体验的可互换性，从社会学对个体化因素的关注（如灵活性、所有权、联系等）、自然因素对环境用户的影响（如空气质量调节、光适切性调节、温度调节等）等方面规范了智能技术改造学习环境的进路（Barrett et al.，2015）。在理论建构方面，不少研究者提出了智能技术融入学习环境的构想，例如，智能学习环境的基础架构需要人工智能相关技术的支持，有学者在前人研究的基础上进一步提出了“基于智能技术整合的学习空间五层架构”，包括基础数据层、算法层、感知层、认知层和服务应用层（塔卫刚等，2018），为智能技术融入学习环境设计路径、实现“环境-技术-人类需求”的连续统一提供了框架层面的指导。智能学习环境的需求平衡模型是智能学习环境设计的重要组成部分，包含两个部分：（1）智能学习环境需求平衡解析模型——解析智能技术与学习环境需求冲突之间的主体关系；（2）需求平衡关注度计算模型——计算学习环境的需求平衡程度，以及智能技术干预之后的学习环境的平衡结果，为智能技术干预程度提供参考。将智能技术作为环境因素，以上述人类需求冲突作为智能技术平衡的任务基础。参考环境心理学的相关研究，Carr等人描述了物理环境需求向内、向外两个极性之间的紧张关系（Carr，1967）。Oblinger等人提出了学习空间中的需求冲突解决要素，即认知有效功能、社会支持功能、情感功能、物理情境功能（Oblinger，2006）。黄荣怀团队提出了智慧学习环境中，技术融入学习的几个维度，如物理环境等学习空间维度、资源获取和内容呈现等信息技术维度、人机交互和学习活动等教学法维度（胡永斌等，2016）。从减轻学习者认知负荷角度来看，智能技术融入学习环境主要体现在自主学习、移动学习、游戏化学习、沉浸式学习、基于计算机的模拟学习等方面（张慧等，2018）。本研究在上述研究的基础上，进一步确定智能技术的支持机制（如图6所示），提出在7种类型的需求冲突，分别以αi（i＝1，2，……，7）表示；形成4种智能技术需求冲突解决机制，分别是“智能化认知有效功能”“智能化社会支持功能”“智能化情感功能”以及“智能化物理情境功能”。
依据表1中不同需求的具体实例，需求之间在属性层面或具体操作层面存在冲突。智能技术的融入旨在降低属性之间的冲突水平，或通过提供多元化的操作场景降低需求之间的冲突。例如，贡献性需求是学习者需要在否定现实经验的基础上，解决超越真实实践经验的问题；而增长性需求是学习者需要获得多元化的真实实践经验，这两者之间存在认知需求冲突，可以通过智能化的认知有效功能解决需求冲突。如图6所示，“智能化认知有效功能”用以平衡环境用户“发展需求”中的增长性与“社会需求”中的贡献性这一内外需求冲突关系；“智能化社会支持功能”用以平衡“社会需求”中的连接性与“个人需求”中的多样性这一内外需求冲突关系，以及“社会需求”中的贡献性与“自然需求”中的确定性这一向上与向下导向的需求冲突关系；“智能化情感功能”用以平衡“个人需求”和“发展需求”的向上与向下导向需求冲突，以及“社会需求”中的连接性与“个人需求”中的意义性内外需求冲突；“智能化物理情境功能”用以平衡“社会需求”中的确定性和“个人需求”中的多样性内外需求冲突。目前已有相关研究开展基于主体需求平衡的智能学习环境设计，从理念和实践层面对具体场景中的智能学习环境设计进行研究。以“新工科”研究生智能学习环境的设计为例，智能学习环境需要突破传统工科研究生学习环境中对社会效益的过度关注，转向关注研究生学习者作为学习环境用户主体的个体体验（逯行等，2019）；强调学习环境应当与“新工科”研究生培养需求之间实现动态平衡，在充分考虑外界环境与研究生学习者内在体验的基础上，利用智能技术协调平衡产业发展需求、交叉融合实践需求、科研发展需求、个人需求等之间的冲突。如表2所示，以智能技术作为中介调节变量，通过提供智能化的认知有效功能、情感功能、物理情境功能、社会支持功能等，驱动“新工科”研究生学习和科研环境变革，包括建筑设计、软硬件设施、湿度管理等方面。表2 “新工科”研究生学习环境需求冲突与智能技术平衡机制
“需求平衡关注度”存在智能技术融入学习环境前、后的两种状态，该学习环境中需求冲突导致的不平衡需要引起研究者和实践者多大程度上的关注，如需求平衡关注度越高，说明不平衡状况越严重，需要获得越多的关注。综合上述分析，智能技术融入学习环境设计主要解决如图6中所示的7对需求冲突，将系统中各个因素进行量化。本研究主要参考需求量化的相关研究，如王丽娇等人的移民社会保险资金需求计算方法（王丽娇等，2016）、李婷的风电场优化目标的需求计算方法（李婷，2018），以及朱同先等人基于市场需求量化的规划研究（朱同先等，2017），从理论建构的层面，提出如下“需求平衡关注度计算模型”的“概念型”计算公式（见表３）。
其中，eqian和ehou均表示该智能学习环境的“需求平衡关注度”，取值范围均为（0~1）。其中，eqian表示增加智能技术干预之前学习环境中的需求冲突程度，即干预前需求平衡关注度，eqian值越大表示该系统越需要获得学习环境设计者的关注、越应当增加智能技术干预功能，以提升整个环境系统的平衡能力。ehou表示增加智能技术干预之后学习环境中的需求冲突程度，即干预后需求平衡关注度。αi表示该对需求冲突关系的不平衡系数，取值为（1~10），值越大表示该需求冲突越严重；βi为智能技术应用于该对需求冲突关系上的平衡能力系数，取值为（0~1）；n表示该系统中存在n对αi的需求冲突关系；wi为αi这一需求冲突关系对学习环境平衡度影响的权重值。因此可知，表示智能技术融入该系统对整体系统的影响系数；表示该系统中原始冲突需求关系对整个系统的影响系数。由于智能学习环境中主体需求平衡的相关研究还处于初始阶段，还不存在某个完全基于该理念设计的实践案例，因此，本研究通过举例说明的方式，尝试从过程演示的层面厘清上述“概念型公式”的应用。在后续研究中，需要逐步解决需求冲突值如何评估、某类需求冲突对学习环境整体影响的权重等一系列问题，逐步推动“概念公式”发展成为“实践指导公式”。假设当前存在一个X教室，该教室是一间传统普通教室，学生和教师普遍反映学习和教学体验不好，需要通过融入智能技术加以改造。经专家评估，X教室中存在2对α1=8的需求冲突、3对α2=7的需求冲突、3对α3=9的需求冲突、6对α4=5的需求冲突、1对α5=6的需求冲突、4对α6=4的需求冲突、以及5对α7=7的需求冲突。其中，α1到α7对X教室学习环境平衡度影响的权重分别为w1=0.14、w2=0.16、w3=0.27、w4=0.12、w5=0.13、w6=0.12、w7=0.06。加入智能技术用以平衡需求之间的冲突，以提升教师和学生的满意度，对应的智能技术的平衡能力系数分别为β1=0.74、β2=0.85、β3=0.66、β4=0.78、β5=0.94、β6=0.55、β7=0.83，则有：=2×8×0.14+3×7×0.16+3×9×0.27+6×5×0.12+1×6×0.13+4×4×0.12+5×7×0.06=2.24+3.36+7.29+3.6+0.78+1.92+2.1=2×8×0.74×0.14+3×7×0.85×0.16+3×9×0.66×0.27+6×5×0.78×0.12+1×6×0.94×0.13+4×4×0.55×0.12+5×7×0.83×0.06=1.6576+2.856+4.8114+2.808+0.7332+1.056+1.743由此可知，X教室的学习环境在增加智能技术干预之前，学习环境中的需求不平衡情况较为严重，达到0.9530（度）；针对性地增加智能技术干预之后，智能学习环境中的需求不平衡情况有所缓解，可降至0.2642（度），需求冲突得到了一定程度的解决。考虑到人类的确定性需求与不确定需求都需要通过物理环境表达，在设计智能技术支持下的学习环境时需要考虑因素的复杂性，因素与因素之间的衔接需要参照一定的设计原则进行协调。本研究针对上述设计模型提出了5条设计原则：一是明晰智能技术解决人类需求关系的适用范围。任何技术都有一定的局限性，不能适用于所有的情况。可依据多种因素探查智能技术的适用性，如外部物理环境的具体特征、不同年龄和性别的终端用户的心理和生理特征、满足用户向内需求和向外需求的动态平衡比例，以及是否可以解决需求冲突。二是剥离终端用户需求与社会需求。既需要满足社会视角对学习环境赋予的任务和使命，满足政府人员、区域管理者、学校领导的需求；同时，又需要满足用户视角的需求，考虑终端用户的体验需求和潜在诉求。三是个人需求与终端用户需求分离。终端用户作为用户的集合体通常包含多种个人需求，个人需求集合演化为终端用户需求的过程中通常会发生求取中间值、强化、弱化、忽视、遗忘等各种操作。四是明晰人类需求及其冲突关系的范围，考虑如何应用技术解决冲突关系的同时，满足人类生理、心理及作为整体人的需求。五是审视并保证个人终端用户与智能学习环境设计成果之间的衔接，避免设计结果跳过个人用户而直接关注群体用户。本研究提出的智能学习环境需求平衡模型，涉及许多主观评价的定量转化，如需求冲突关系对系统平衡的影响因子、智能技术对某对需求冲突的平衡能力系数、某一需求冲突关系对整个学习环境平衡度影响的权重等，这些定性因素的定量转化是接下来研究需要重点解决的问题。从可持续发展的角度来看，当今世界的发展瞬息万变，在未来学习环境中运用越来越多的智能技术将会是未来发展的趋势。而且随着智能技术的不断发展，人们对于利用智能技术变革未来学习环境更有信心。有学者曾经就未来学习环境的确定性进行过发问：教室可能是学校会保留到最后的学习环境吗（Hoare，2014）？可以看出，实体学校作为学习环境的重要组成部分，是所有研究学习环境的研究者避不开的内容。不可否认的是，学校环境作为当下最重要的学习环境的一部分，确实发挥着无可替代的作用，如教室等学校空间，承载着教师的教学活动和学生的学习活动。但随着智能技术的发展，类似于教室这类较为固定、可转换性较差的实体环境是否会永存，这是一个可能引起争议的话题。或许，利用智能技术取代任何实体的学习环境可以作为智能时代研究的未来方向。此外还应当注重协调人与技术协同中的伦理问题。避免教育由技术理性所主导，在生发逻辑、外在表征和价值诉求等层面都充斥着技术化特征，而忽略“人”化表征。因此，从评价这个角度来看，应当更加注重人文标准与技术标准的协同（吕鹏等，2019）。抛开智能技术，单纯考虑未来学习环境的进化和发展，除了考虑环境用户的体验和需求，还可以衍生出基于设计者偏好的多种设计模式，如以生物适应性为核心的模式、以高科技应用为核心的模式、以社会体验为核心的设计模式、以群体需求满足为核心的需求模式等。这些可以作为学习环境研究者的下一步关注方向。
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