王娩娩+張家年

摘要：[目的/意義]在“互聯(lián)網(wǎng)+”生態(tài)環(huán)境下，信息偶遇是的一種重要而又高效的信息獲取方式，信息偶遇后的學(xué)習(xí)（偶遇學(xué)習(xí)）更具有意義。[方法/過程]在對信息偶遇概念、相關(guān)理論及其模型進(jìn)行梳理的基礎(chǔ)上，以聯(lián)通主義和新建構(gòu)主義的角度解析偶遇學(xué)習(xí)，并構(gòu)建偶遇學(xué)習(xí)模型，提出促進(jìn)偶遇學(xué)習(xí)的相關(guān)對策。[結(jié)果/結(jié)論]偶遇學(xué)習(xí)模型包括信息偶遇、偶遇信息管理、學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)結(jié)果和學(xué)習(xí)分享六大要素。促進(jìn)偶遇學(xué)習(xí)的相關(guān)對策有：改善信息素養(yǎng)教育、完善技術(shù)生態(tài)圈、設(shè)計社群信息架構(gòu)。

關(guān)鍵詞：“互聯(lián)網(wǎng)+”生態(tài) 信息偶遇 偶遇學(xué)習(xí) 模型構(gòu)建

分類號：G420

引用格式：王娩娩， 張家年. 信息偶遇理論視角下“偶遇學(xué)習(xí)”模型構(gòu)建[J/OL]. 知識管理論壇， 2017， 2（1）： 69-76[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/1/100/.

1 引言

在“互聯(lián)網(wǎng)+”生態(tài)環(huán)境下，人人都能成為信息的創(chuàng)造者、傳播者、接受者，加之信息的生產(chǎn)、交流、傳播、利用等過程所產(chǎn)生的累積效應(yīng)，新技術(shù)產(chǎn)生、傳遞信息的能力已遠(yuǎn)超出人們同化信息的能力。因而，人們在享受便捷的信息獲取和信息充盈的同時，也遇到了許多問題，一方面，個體的認(rèn)知資源有限，當(dāng)獲取的信息量超出其接收、處理信息的能力范圍時，易形成信息超載、認(rèn)知過載；另一方面，在獲取的信息中，由于存在信息污染、信息噪聲、信息冗余等，使得符合用戶信息需求或能解決問題的信息往往又匱乏不足。

在Web 2.0應(yīng)用和移動互聯(lián)網(wǎng)普及的今天，信息偶遇（information encountering）是一種人們在網(wǎng)絡(luò)或日常生活中非常普遍而又十分有效的信息獲取方式，它正潛移默化地影響著人們的信息獲取、傳遞、共享過程。我們假設(shè)一種情境：A同學(xué)想了解B同學(xué)最近動態(tài)，通過B同學(xué)的微信朋友圈或QQ空間發(fā)現(xiàn)B分享了一篇《關(guān)于信息檢索方法與技巧》的文章，A通過點擊鏈接進(jìn)入頁面獲取到該信息。這是A同學(xué)感興趣的主題（或是曾經(jīng)想學(xué)習(xí)的內(nèi)容或要解決的問題），但又不是原先（當(dāng)下）要尋覓的信息，這即是一個典型的信息偶遇情形。對于信息偶遇的研究，目前主要是圖書情報學(xué)領(lǐng)域的專家學(xué)者居多，而且研究者大多關(guān)注的是偶遇信息的獲取階段，鮮有學(xué)者對信息偶遇后的學(xué)習(xí)有所關(guān)注。這種學(xué)習(xí)是指主體對偶遇信息進(jìn)行拓展、再檢索、理解、應(yīng)用，進(jìn)而內(nèi)化到已有知識結(jié)構(gòu)中，形成相應(yīng)的知識、信仰、態(tài)度，最后利用媒介，將相關(guān)主題性知識傳播并共享。以興趣和問題為主導(dǎo)的“基于信息偶遇的學(xué)習(xí)（information-encountered-based learning）”有助解決信息超載、信息浪費、信息碎片化等問題。因此，本文擬在對當(dāng)前信息偶遇研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理的基礎(chǔ)上，試圖建構(gòu)偶遇學(xué)習(xí)模型，并就如何促進(jìn)偶遇學(xué)習(xí)提出相應(yīng)對策。

2 信息偶遇研究綜述

2.1 信息偶遇概念溯源

人們從網(wǎng)絡(luò)或日常生活尋找信息的過程中并不完全是“理性用戶”，會伴隨大量偶遇情況。信息偶遇這一概念最早由S. Erdelez提出，并由潘曙光在2008年引入國內(nèi)。迄今為止，國內(nèi)外學(xué)者對信息偶遇的概念并未形成統(tǒng)一界定[1-2]，S. Erdelez[3]將其界定為：在信息檢索情境下 “意外發(fā)現(xiàn)有用或有趣信息的一種難忘的經(jīng)歷”，這些信息與潛意識中的背景問題相關(guān)。在這一過程中（見圖1）包括對偶遇信息的注意、停頓、檢驗與獲取，并將偶遇信息劃分為與問題（過去、現(xiàn)在、未來）相關(guān)的信息和與興趣相關(guān)的信息[4]。

其他學(xué)者從不同角度對信息偶遇進(jìn)行界定，如張倩、鄧小昭[2]認(rèn)為信息偶遇是用戶在低參與、無計劃和預(yù)期狀態(tài)下獲取到有用或有趣的信息。K. Williamson[5]指出信息偶遇是當(dāng)用戶進(jìn)行其他活動時，無預(yù)期地發(fā)現(xiàn)某些信息。

綜上所述，信息偶遇的本質(zhì)是用戶在低參與和無預(yù)期狀態(tài)下的一種非線性、被動的信息行為，普遍存在于物理環(huán)境（如圖書館）、虛擬環(huán)境（如社群、數(shù)字搜索、瀏覽）及日常生活信息尋找（ELIS）中。通常發(fā)生于兩種假設(shè)情景： 基于當(dāng)前信息需要的主動信息搜索（有目的、積極地信息尋找），如E. Erdelez等[6]所說的當(dāng)尋找A時意外發(fā)現(xiàn)了B；被動尋找信息時（無目的、消極地信息尋找，純屬幸運或機(jī)遇），如漫無目的地瀏覽、掃描、搜尋時，某些信息導(dǎo)致令用戶激動、興奮、受益的結(jié)果（因偶遇信息類型不同，亦可能是沮喪、失望等）。信息偶遇的特征有：他目的或無目的、低預(yù)期、出乎意料、不可預(yù)測等，受用戶、環(huán)境、信息、時間等影響，能提高用戶的信息獲取能力和興趣、節(jié)省時間，幫助設(shè)計和完善信息系統(tǒng)。

2.2 信息偶遇在信息行為中的位置

T. D. Wilsom[7]通過對現(xiàn)有研究模型進(jìn)行分析整合，提出了信息行為的嵌套模型（見圖2左側(cè)）。該模型闡釋了信息行為（information behavior）、信息尋找（information seeking）、信息搜索（information searching）三者間的關(guān)系，將基于網(wǎng)絡(luò)的信息搜索嵌于信息尋找中，而信息尋找又是信息行為的一部分。該模型雖然將信息偶遇行為“隱含”在信息尋找中，卻沒明確解釋該行為。N. K. Agarwal[8]認(rèn)為意外偶遇獲得的信息在信息行為模型中經(jīng)常被忽略，他在T. D. Wilsom嵌套模型的基礎(chǔ)上將信息偶遇嵌入信息行為中，提出了拓展信息行為嵌套模型，見圖2右側(cè)。

2.3 信息偶遇相關(guān)模型

不同學(xué)者從不同角度提出了信息偶遇模型。針對用戶對信息偶遇的感知，J. Lawley和P. Tompkins[9]提出了信息偶遇感知步驟模型，將信息偶遇的感知劃分為6個不同的階段，用E（即Encountering表示偶遇）表示分別為：E-1、E、E+1、E+2、E+3、E+4。E-1表示偶遇發(fā)生的前一感知狀態(tài)，E+1表示偶遇的后一感知狀態(tài)，這6個階段分別描述了用戶在偶遇前的思想準(zhǔn)備、偶遇發(fā)生、感知偶遇信息的潛在作用、進(jìn)一步確認(rèn)其作用、采取行動、評估信息偶遇，其中“E+1→E+2→ E+3”是交互循環(huán)過程，即對偶遇信息作用的反復(fù)感知和確認(rèn)。

以信息偶遇的發(fā)生為視角，S. Erdelez[4]、L. Mclay-Peet和E. G. Toms[10]、L. Dantonio、S. Makri和A. Blandford[11]提出了信息偶遇的過程模型。S. Makr和A. Blandford[12]通過改進(jìn)其先前提出的信息偶遇過程模型，討論了信息偶遇過程的拓展模型，偶遇過程如下：在無預(yù)期情境和個人洞察力影響下發(fā)生偶遇、用戶將信息與其問題或興趣相連接、預(yù)測信息價值、探索其價值、產(chǎn)生有益結(jié)果；并進(jìn)一步探索了如何設(shè)計數(shù)字信息環(huán)境來支持信息偶遇。M. P. E. Cunha[13]在其組織層面的信息偶遇發(fā)展模型中，認(rèn)為信息偶遇過程是用戶在尋找A問題的答案時，在促成條件和雙向聯(lián)想作用下，無意中發(fā)現(xiàn)了解決問題B的答案。

從信息偶遇的影響因素和特征出發(fā)，T. Jiang[14]運用定性分析和關(guān)鍵事件技術(shù)構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)信息偶遇的整合模型，包括3個階段：信息偶遇環(huán)境（瀏覽、搜索、社交）、信息偶遇發(fā)生的3個步驟（注意、檢驗、獲取）、信息偶遇的進(jìn)一步利用（存儲、自用、分享）；同時分析了信息偶遇的三大影響因素： 用戶（情緒、態(tài)度等）、信息（類型、質(zhì)量等） 、環(huán)境（時間、界面等）。田立忠和俞碧飏[15]以個人、情景和信息為影響因素，闡述了針對科研人員的學(xué)術(shù)解惑類的偶遇發(fā)生機(jī)制。俞碧飏[16]根據(jù)無目的或他目的的核心特征，給出了信息偶遇特征模型。

2.4 信息偶遇研究中存在的不足

目前國內(nèi)對信息偶遇的研究尚處于起步階段，其研究主要是引進(jìn)國外學(xué)者的研究成果，國外則主要研究了信息偶遇的理論框架、概念界定、特征分析、過程模型、要素模型等?？偨Y(jié)國內(nèi)外信息偶遇的研究現(xiàn)狀，不難發(fā)現(xiàn)其中存在的問題與不足：①人們主要關(guān)注并停留在偶遇信息的獲取階段，而對偶遇后的深度學(xué)習(xí)、遷移運用鮮有重視。實際上，在“互聯(lián)網(wǎng)+”生態(tài)環(huán)境下偶遇學(xué)習(xí)更具價值，對于完善信息主體的知識體系、提高其能力結(jié)構(gòu)以及問題解決實踐來說意義更大。而且，信息偶遇并非人們信息行為的全部，信息偶遇僅是一種信息獲取行為，而基于信息偶遇的學(xué)習(xí)則是我們應(yīng)予以重視的。②現(xiàn)有信息偶遇相關(guān)模型存在路徑或過程性缺陷，沒有把偶遇后的再檢索、理解、學(xué)習(xí)、分享等行為納入到模型中，形成完整性、系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)模型。③信息偶遇學(xué)習(xí)在“互聯(lián)網(wǎng)+”生態(tài)環(huán)境下與教育如何融合？人們?nèi)绾卫眯畔@取和學(xué)習(xí)方式的變革及新信息技術(shù)，將偶遇信息通過學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)化為知識、技能，進(jìn)而內(nèi)化為能力、智慧？以“偶遇學(xué)習(xí)”或“基于信息偶遇的學(xué)習(xí)”為關(guān)鍵詞和以“Information-encountered-based Learning”為主題在中國知網(wǎng)和谷歌學(xué)術(shù)上進(jìn)行檢索，并未發(fā)現(xiàn)深度闡述偶遇學(xué)習(xí)的文獻(xiàn)，因此，筆者試圖建構(gòu)偶遇學(xué)習(xí)模型，并提出偶遇學(xué)習(xí)提升策略，對以上問題進(jìn)行解答。

3 基于信息偶遇的學(xué)習(xí)

3.1 偶遇學(xué)習(xí)的概念

本文將“基于信息偶遇的學(xué)習(xí)”簡稱為“偶遇學(xué)習(xí)”。偶遇學(xué)習(xí)可理解為：基于用戶的問題（過去、現(xiàn)在、未來）和興趣，對通過信息偶遇所獲得的偶遇信息的學(xué)習(xí)，進(jìn)而發(fā)展成個性化知識、能力和智慧。偶遇學(xué)習(xí)與微學(xué)習(xí)、移動學(xué)習(xí)一樣，是一種非正式學(xué)習(xí)、社會化學(xué)習(xí)、無所不在的學(xué)習(xí)，但其最大的特征是從被動到主動再到自動的學(xué)習(xí)過程，即被動地偶遇到有用信息，主動對偶遇信息進(jìn)行管理和學(xué)習(xí)，因偶遇學(xué)習(xí)帶來的有價值結(jié)果而內(nèi)化成一種自動化學(xué)習(xí)習(xí)慣或方式。偶遇學(xué)習(xí)是在信息偶遇前提下才可能發(fā)生的學(xué)習(xí)行為，是一種對偶遇信息的深度學(xué)習(xí)，其學(xué)習(xí)期望由用戶自身的問題困惑和志向興趣所驅(qū)動，因此，其學(xué)習(xí)的主觀動機(jī)非常強(qiáng)烈，具有無縫式的持續(xù)學(xué)習(xí)過程、內(nèi)容完整性、分享性、創(chuàng)新性的特點。

3.1.1 從信息偶遇與知識共享的關(guān)系解析偶遇學(xué)習(xí)

在“互聯(lián)網(wǎng)+”生態(tài)支持的數(shù)字信息環(huán)境下， 任何人在任何時空都可能經(jīng)歷信息偶遇，而信息偶遇是信息共享的主要途徑之一，用移動終端在知乎、微信、QQ等社交媒體或網(wǎng)站上注冊賬號，便可意外偶遇并分享各類信息、各種奇思妙想。相同信息在不同人的“視界”里可能會成為偶遇信息，總有某類信息與你的思維發(fā)生感應(yīng)和關(guān)聯(lián)，即經(jīng)歷信息偶遇。在新一代信息技術(shù)支撐下，信息偶遇既能拓展視野，又可實現(xiàn)信息紅利、信息共享，但從知識建構(gòu)的角度看，信息偶遇并未實現(xiàn)個體對偶遇信息學(xué)習(xí)后的知識分享，并未將偶遇信息內(nèi)化成知識、智慧，甚至創(chuàng)意和靈感。信息偶遇、知識共享、偶遇學(xué)習(xí)三者間關(guān)系。如圖3所示：

3.1.2 聯(lián)通主義視角下的偶遇學(xué)習(xí)

在“互聯(lián)網(wǎng)+”生態(tài)環(huán)境下，學(xué)習(xí)的概念已從能記住重復(fù)信息，轉(zhuǎn)變?yōu)槟馨l(fā)現(xiàn)并有效利用信息，以知識貫通型為主的信息化學(xué)習(xí)方式，通過偶遇學(xué)習(xí)，離散分布的數(shù)據(jù)、信息能有效轉(zhuǎn)化為信息網(wǎng)絡(luò)、知識體系，實現(xiàn)知識的融會貫通。聯(lián)通主義[17]認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)世界各節(jié)點（信息源）能自主精煉、再造和解釋知識，并且知識以動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)和生態(tài)的形式加以組織；學(xué)習(xí)是連續(xù)連接各節(jié)點并形成內(nèi)部知識網(wǎng)絡(luò)的過程，包括創(chuàng)建外部網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和形成內(nèi)部智能學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（一種知識結(jié)構(gòu)），個體會不斷對其調(diào)整、重塑；學(xué)習(xí)是為了聯(lián)通與聚合各節(jié)點，從而保持知識的時代性，并聯(lián)通新知識。新技術(shù)生態(tài)下，各類信息源形成了網(wǎng)絡(luò)化知識網(wǎng)絡(luò)，且這些信息源均涵蓋大量的信息、知識，但其是以片段形式存在。在每一節(jié)點處無時無刻不發(fā)生信息偶遇，而個體通過利用超媒體、移動互聯(lián)、云計算等技術(shù)，在多個節(jié)點處主動聯(lián)通和偶遇學(xué)習(xí)，從而在大的知識網(wǎng)絡(luò)里形成個人的個性化、動態(tài)化知識網(wǎng)絡(luò)，并不斷調(diào)整，以適應(yīng)信息更替。

3.1.3 新建構(gòu)主義視角下的偶遇學(xué)習(xí)

新建構(gòu)主義[17]認(rèn)為，學(xué)習(xí)是根據(jù)自己的興趣和需要創(chuàng)造性地多重建構(gòu)的過程，主張個體以問題解決和個人需要為中心選擇信息，以避免信息超載。偶遇是對信息的變相選擇，偶遇學(xué)習(xí)即是通過偶遇選擇與個人需要和問題（非當(dāng)前意識）相關(guān)的信息，并對其進(jìn)行深度加工和多重建構(gòu)。因此，通過個性化的偶遇學(xué)習(xí)能建構(gòu)獨特的個人知識體系，基于個人需要的偶遇學(xué)習(xí)將偶遇信息與已有知識結(jié)構(gòu)融合，有助于產(chǎn)生靈感和創(chuàng)意。

從聯(lián)通主義和新建構(gòu)主義角度看偶遇學(xué)習(xí)，其體現(xiàn)出個體學(xué)習(xí)的社會化和個性化的平衡，亦體現(xiàn)出“互聯(lián)網(wǎng)+”融合創(chuàng)新、重塑結(jié)構(gòu)、連接一切等特征。聯(lián)通主義強(qiáng)調(diào)知識的廣度，新建構(gòu)主義強(qiáng)調(diào)知識的深度，而偶遇學(xué)習(xí)能實現(xiàn)從聯(lián)通到創(chuàng)新，實現(xiàn)從知識的深度到廣度3。

3.2 偶遇學(xué)習(xí)模型的建構(gòu)

通過對國內(nèi)外有關(guān)信息偶遇的研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理，以信息偶遇的現(xiàn)有模型為基礎(chǔ)，結(jié)合對偶遇學(xué)習(xí)的分析，建構(gòu)偶遇學(xué)習(xí)模型。如圖4所示：

3.2.1 信息偶遇

“互聯(lián)網(wǎng)+”連接一切的特性加上新一代技術(shù)生態(tài)，信息偶遇已成為一種必然，從信息偶遇到偶遇學(xué)習(xí)，中間要有一個管理偶遇信息的過程。信息偶遇是個體在社群（BBS、知乎、微信、微博等）、信息搜索、瀏覽網(wǎng)站或ELIS中，被動、輕松地偶遇到了與自己興趣和問題（過去、當(dāng)前、未來）相關(guān)的信息，當(dāng)這些需求與個體需要自動匹配之后（偶遇信息的獲?。?，即進(jìn)入到偶遇信息的管理環(huán)節(jié)，其中個人、環(huán)境、信息、需要等會影響信息偶遇的發(fā)生。大腦是一個多任務(wù)、多問題的存儲系統(tǒng)，經(jīng)驗影響指個體非當(dāng)前意識中的興趣、問題即過去經(jīng)驗轉(zhuǎn)換到意識層面，從而對當(dāng)前的信息行為產(chǎn)生影響，是偶遇學(xué)習(xí)發(fā)生的先決條件。

3.2.2 偶遇信息管理

在偶遇信息管理階段又存在兩種情況： ①當(dāng)偶遇信息不能滿足用戶對某個主題深刻理解的情況下，學(xué)習(xí)者將在信息化環(huán)境中主動利用技術(shù)工具進(jìn)一步定向、網(wǎng)狀式地搜索相關(guān)信息和知識，以完善偶遇學(xué)習(xí)的不足。但不排除例外情況：用戶在搜索時有可能進(jìn)入另一主題的信息偶遇及其學(xué)習(xí)。②當(dāng)偶遇信息能滿足用戶興趣和需求時，借助現(xiàn)代信息技術(shù)管理偶遇信息，包括存儲、分類、組織等。

3.2.3 偶遇學(xué)習(xí)策略

基于興趣和問題需要的偶遇信息會激發(fā)用戶進(jìn)一步探索的期望和動機(jī)，并驅(qū)動著整個偶遇學(xué)習(xí)過程，促使個體使用傳統(tǒng)學(xué)習(xí)策略（認(rèn)知、元認(rèn)知、資源管理策略）和網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)策略[17]（零存整取內(nèi)讀法、包容性思考、拆散與重組等策略）學(xué)習(xí)偶遇信息。

3.2.4 偶遇學(xué)習(xí)過程

偶遇學(xué)習(xí)是在聯(lián)通主義、新建構(gòu)主義等網(wǎng)絡(luò)時代的新學(xué)習(xí)理論指導(dǎo)下的學(xué)習(xí)，包括3個階段：①探索與吸收階段。主要是從偶遇信息和數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的部分，并借助信息技術(shù)和學(xué)習(xí)策略進(jìn)行研究探索、消化吸收。②聯(lián)通與建構(gòu)階段。包括偶遇信息內(nèi)部的聯(lián)通以及偶遇信息與原有知識結(jié)構(gòu)的聯(lián)通。僅通過聯(lián)通擴(kuò)大知識網(wǎng)絡(luò)的廣度還不行，必須通過多重選擇、多重建構(gòu)增加知識網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的深度，類似從低級到高級、從單純到復(fù)雜的疊瓦片過程，對知識網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行個性化“修剪”，從而形成基于偶遇信息的知識、能力。③反思和評估階段。經(jīng)過這一階段，知識、能力在信息技術(shù)支持下發(fā)展為個人智慧。從信息偶遇到偶遇學(xué)習(xí)過程，均存在技術(shù)和服務(wù)的智能推送。

3.2.5 偶遇學(xué)習(xí)結(jié)果

偶遇學(xué)習(xí)結(jié)果包括形成外顯知識： 困惑解答（個體意識到不懂且未解答的問題）、 新知識結(jié)構(gòu)（過程、比較、分類等） 、經(jīng)驗解釋（個體未意識到不懂，通過偶遇使其意識到并得到解答）創(chuàng)意、靈感；內(nèi)隱知識指通過偶遇學(xué)習(xí)將偶遇信息內(nèi)化到個體的態(tài)度、行為、情感系統(tǒng)中，個體可能意識到或并未意識到這種變化。

3.2.6 偶遇學(xué)習(xí)分享

偶遇學(xué)習(xí)結(jié)果通過社群、網(wǎng)站等可實現(xiàn)知識的共享，促進(jìn)自己、他人或群體的信息偶遇學(xué)習(xí)，在整個過程中，智慧經(jīng)歷著從群體-個人-群體的變動，當(dāng)這種偶遇學(xué)習(xí)方式成為一種無意識習(xí)慣，即達(dá)到自動化程度時，亦回歸了信息偶遇的本質(zhì)。

學(xué)習(xí)結(jié)果與學(xué)習(xí)分享會強(qiáng)化信息偶遇經(jīng)歷，當(dāng)學(xué)習(xí)結(jié)果及分享得到個人滿意、群體響應(yīng)或稱贊時，當(dāng)信息轉(zhuǎn)換為知識的效費比（即成本/效益值）越小時，越容易促使個體形成偶遇思維，經(jīng)歷更多的信息偶遇和偶遇學(xué)習(xí)。偶遇學(xué)習(xí)本身就是對其學(xué)習(xí)結(jié)果的評估，成功的偶遇學(xué)習(xí)會增強(qiáng)個體的自我效能感和偶遇動機(jī)。

4 新技術(shù)環(huán)境下促進(jìn)偶遇學(xué)習(xí)的策略

4.1 改善信息素養(yǎng)教育

你可能會有這種經(jīng)歷：當(dāng)面對某一情景時，腦海中會自動浮現(xiàn)某些曾在無意間瀏覽過的相關(guān)信息，或?qū)δ承┬畔ⅰ八圃嘧R”，卻忘記具體來源和內(nèi)容。若輕松“撞到”的偶遇信息未能被很好地組織和存儲，則其未來不能被有效利用。大多數(shù)用戶網(wǎng)上信息偶遇頻繁，但卻沒有捕獲這些信息并利用。S. Erdelez、J. Basic和D. D. Levitov[18]調(diào)查發(fā)現(xiàn)美國中小學(xué)校普遍以5種信息素養(yǎng)模型為培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)，但沒有一種模型明確地將信息偶遇包含在內(nèi)，然而這些模型都有“整合”信息偶遇的自調(diào)節(jié)能力。

將信息偶遇、個人偶遇信息管理和偶遇學(xué)習(xí)整合到信息素養(yǎng)模型中，能促進(jìn)教師信息素養(yǎng)的整體提高，通過評估信息的信度、效度和相關(guān)度，并用數(shù)字技術(shù)對其搜集、檢索、組織、存儲，能使學(xué)生提高偶遇信息的管理和學(xué)習(xí)水平。設(shè)置信息素養(yǎng)課程，不僅要將信息素養(yǎng)課程加入學(xué)校正規(guī)課程體系中，而且隨著MOOCS、微課、開放大學(xué)、遠(yuǎn)程教育等高質(zhì)海量網(wǎng)絡(luò)資源的不斷普及和開放，還應(yīng)將信息素養(yǎng)課程納入到網(wǎng)絡(luò)課程中，以培養(yǎng)在校師生及企業(yè)工作人員的偶遇思維和偶遇習(xí)慣，教個體深度分析個人需要并與偶遇信息建立聯(lián)系，用“What、How、Why”等模式激發(fā)其對偶遇信息的探索欲望，提高偶遇學(xué)習(xí)的意識。

4.2 完善技術(shù)生態(tài)圈

Web 2.0時代，信息技術(shù)雖令人眼花繚亂，但其本質(zhì)都是機(jī)械化、程序化的圖靈機(jī)模型，未來需開發(fā)更為智能的技術(shù)，并設(shè)計數(shù)字信息環(huán)境，以促進(jìn)信息偶遇的發(fā)生和偶遇學(xué)習(xí)的便利。在信息系統(tǒng)改進(jìn)上，如按1：3的比例推送不相關(guān)信息和相關(guān)信息、將用戶可能感興趣的潛在信息置于水平或垂直劃分的1/3分割線處、提高信息的質(zhì)量和可視化程度、優(yōu)化交互界面等；在用戶方面，異化搜索路徑、保持信息偶遇的好心情和思想準(zhǔn)備等，增加信息偶遇和偶遇學(xué)習(xí)的概率。技術(shù)有為用戶創(chuàng)造信息偶遇經(jīng)歷的潛在可能，且能激發(fā)他們采用必要的策略增加信息偶遇頻率?？傊晟萍夹g(shù)生態(tài)圈，以信息技術(shù)為支撐，提高信息偶遇的有利影響因素，全面感知不同用戶所處的物理情景（濕度、亮度、溫度等）、社會情境（社群、人際、經(jīng)濟(jì)等）、心理情景（信息尋找能力、興趣、偏好等），經(jīng)過整合分析提供針對性強(qiáng)的偶遇信息搜尋扶助，以及偶遇學(xué)習(xí)所需技術(shù)和服務(wù)的個性化智能推薦。

4.3 設(shè)計社群信息架構(gòu)

社交媒體是信息偶遇發(fā)生的有利環(huán)境。在數(shù)據(jù)驅(qū)動學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)時代，各種搜索引擎如百度、谷歌、搜狗等記錄并存儲了用戶的完整化、非完整化的信息行為數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析剖析個體信息尋找中的搜索足跡和歷史數(shù)據(jù)，對于搜索頻率超過一定數(shù)量的信息，由搜索系統(tǒng)自動生成一個同類信息的搜索用戶組成的社群，根據(jù)關(guān)注度將這些社群進(jìn)行排序，利用智能感知和智能推送技術(shù)向不同年齡階段的用戶定向推送潛在相關(guān)信息，將用戶的信息行為數(shù)據(jù)與社交媒體相整合。并在現(xiàn)有的社交媒體中添加“信息推送板塊”，或者由系統(tǒng)自動生成社群，均可提高用戶在娛樂、聊天時的偶遇頻率。

5 結(jié)語

從未來教育更為開放、自主、真實和移動的特征可見，偶遇學(xué)習(xí)將會是人們未來學(xué)習(xí)知識、生成智慧的重要方式之一，偶遇學(xué)習(xí)增加了信息、知識的廣度、深度和自由度，有利于促進(jìn)信息化進(jìn)程，形成自我導(dǎo)向的學(xué)習(xí)環(huán)境圈?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”推動了數(shù)字向智能并進(jìn)一步向智慧的演進(jìn)，在這一進(jìn)程中，信息偶遇傳遞信息、知識，而偶遇學(xué)習(xí)則獲得并開發(fā)智慧，偶遇學(xué)習(xí)的研究可幫助用戶有效利用偶遇信息。但目前對其研究尚處于起步階段，未來的研究應(yīng)重點放在如何開發(fā)技術(shù)支持偶遇學(xué)習(xí)，如何將整合了偶遇學(xué)習(xí)的信息素養(yǎng)教育付諸實踐等。

參考文獻(xiàn)：

[1] 潘曙光. 不同情境下的信息偶遇研究[J]. 情報探索， 2012（8）： 15-18.

[2] 張倩， 鄧小昭. 偶遇信息利用研究文獻(xiàn)綜述[J]. 圖書情報工作， 2014， 58（20）： 138-144.

[3] ERDELEZ S. Information encountering： a conceptual framework for accidental information discovery[C]// Proceedings of an international conference on Information seeking in context. London： Taylor Graham Publishing， 1997： 412-421.

[4] ERDELEZ， S. Information encountering： its more than just bumping into information[J]. Bulletin of the American Society for Information Science and Technology， 1999， 25（3）： 26-29.

[5] WILLIAMSON K. Discovered by chance： the role of incidental information acquisition in an ecological model of information use[J]. Library & information science research， 1998， 20（1）： 23-40.

[6] FISHER K E， ERDELEZ S， MCKECHNIE L. Theories of information behavior[M]. New York： Information Today， 2005： 179-184.

[7] WILSON T D. Models in information behavior research.[J]. Journal of documentation， 1999， 55（3）： 249-270.

[8] AGARWAL N K. Towards a definition of serendipity in information behaviour[J]. Information research ： an international electronic journal， 2015， 20（3）： 1-16.

[9] LAWLEY J， TOMPKINS P. Maximising serendipity： the art of recognising and fostering potential[DB/OL].[2016-04-20]. http：//www.cleanlanguage.co.uk/articles/articles/224/1/Maximising-Serendipity/Page1.html.

[10] MCCAY-PEET L， TOMS E G. The process of serendipity in knowledge work[C] //Proceedings of the third symposium on Information interaction in context. New York： ACM， 2010： 377-382.

[11] DANTONIO L， MAKRI S， BLANDFORD A. Coming across academic social media content serendipitously[J]. Proceedings of the American Society for Information Science & Technology， 2012， 49（1）： 1–10.

[12] MAKRI S， BLANDFORD A， Woods M， et al. “Making my own luck”： serendipity strategies and how to support them in digital information environments[J]. Journal of the Association for Information Science & Technology， 2014， 65（11）： 2179–2194.

[13] CUNHA M P E. Serendipity： why some organizations are luckier than others[DB/OL]. [2016-09-08]. http：//fesrvsd.fe.unl.pt/WPFEUNL/WP2005/wp472.pdf.

[14] JIANG T. Online information encountering： modeling the process and influencing factors[J]. Journal of documentation， 2015， 71（6）： 1135-1157.

[15] 田立忠， 俞碧飏. 科研人員信息偶遇的影響因素研究[J]. 情報科學(xué)， 2013（4）： 71-77，85.

[16] 俞碧飏. 信息偶遇概念與特點的實證辨析：以科研人員為例[J]. 情報學(xué)報， 2012， 31（7）： 759-769.

[17] 王竹立. 關(guān)聯(lián)主義與新建構(gòu)主義： 從連通到創(chuàng)新[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志， 2011， 29（5）： 34-40.

[18] ERDELEZ S， BASIC J， LEVITOV D D. Potential for inclusion of information encountering within information literacy Models[J]. Information research， 2011， 16（3）： 1-10.

作者貢獻(xiàn)說明：

王娩娩：撰寫論文和修改。

張家年：提出論文思路和修改意見。

Information-encountering-based Learning Model Construction from the Perspective of Information Encountering Theories

Wang Wanwan Zhang Jianian

School of Education， Huaibei Normal University， Huaibei 235000

Abstract： [Purpose/significance] Under the “Internet +” ecology， information encountering is an important and efficient way to solve the problem of information acquisition. Therefore， the learning （encountered-information-based learning or EI-learning） after information encountering is more meaningful. [Method/process] On the basis of literature review of information encountering theories and its models， this paper analyzed EI-learning from the perspective of Unicom and New-constructivism to build the EI-learning model and provided related countermeasures. [Result/conclusion] The EI-learning model includes six elements： information encountering， encountered information management， learning strategy， learning process， learning outcomes and learning to share. And this paper puts forward related countermeasures to promote the EI-learning， including： improving information literacy education， perfecting technology ecosystem， designing information community.

Keywords： “Internet+” ecology information encountering information-encountering-based learning model construction