武法提　殷寶媛　黃石華

關(guān)鍵詞：學習習慣;動力學;大數(shù)據(jù);學習分析;規(guī)模個性化教育

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

文章編號：1006-9860（2019）01-0070-07

一般來說，一個有價值的研究均會置于宏偉的時代和專業(yè)背景下，指向一個亟需解決的現(xiàn)實問題，而這個現(xiàn)實問題又具有深刻的歷史和社會根源?！敖逃夹g(shù)學定位于用新理念、新技術(shù)和新方法破解教育問題，推動教育變革的創(chuàng)新實踐領(lǐng)域”。學習習慣動力學則是在當代教育訴求規(guī)模個性化教育發(fā)展的時代背景下，從學習習慣（學習者個性化的標簽之一）這一微觀視角切入，試圖運用基于大數(shù)據(jù)的學習分析等新的理論和技術(shù)，破解學習習慣的數(shù)字化表征和學習習慣進化動力機制這兩個學習習慣動力學的關(guān)鍵問題，從而進一步探尋技術(shù)破解教育問題，推動教育變革的宏大時代命題。

一、學習習慣動力學的研究背景

（一）規(guī)模個性化教育的時代發(fā)展新需求

教育與人的發(fā)展原理告訴我們，對于個體而言，受教育的目的之一就是使個體得到最大程度的發(fā)展，這種發(fā)展對應(yīng)的結(jié)果就是個性化。古往今來，個性化教育一直是教育的理想和訴求，從“因材施教”到“個別化教育”，教育實踐者做出了大量的探索，但個性化教育卻仍然是教育實踐的難題。尤其是進入了需要大量專業(yè)技術(shù)勞動力的工業(yè)時代后，班級授課制脫穎而出，成為了普及高效的教育模式。班級授課制雖然有利于教育的規(guī)?；l(fā)展，但也導致了教育“以班級為中心、以課堂為中心、以教材為中心”的近乎刻板的“三中心”教學模式，成為一種“同質(zhì)化”教育。因此，社會開始呼吁關(guān)注個性化教育。

國家非常重視個性化教育，出臺了一系列的政策和規(guī)劃，如：2010年發(fā)布的《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要》（2010-2020年）、2012年發(fā)布的《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011-2020年）》、2016年印發(fā)《教育信息化“十三五”規(guī)劃》等文件中都有加強個性化教育的要求。這些政策和規(guī)劃，充分反映了個性化教育的重要性和迫切性，同時為實施個性化教育指明了方向。然而，個性化教育一直是教育實踐的難題，如何實施個性化教育、支持個性化學習，尚缺少成熟的理論和系統(tǒng)的方法。破解個性化教育的難題，也成為時代發(fā)展的重要命題。實施個性化教育就是要放棄以班級授課制為代表的規(guī)?；逃龁?？歷史的經(jīng)驗告訴我們，答案當然是否定的。這不僅因為個性化教育是一種教育成本很高的活動，更在于教育至少需在兩個層面上進行：一是在互動層面上，不同學習者之間的互動以及學習者與教師之間的互動;二是在共同體層面上，這包括參與公共知識的社會化過程以及認識公共知識系統(tǒng)形成的機制，班級成員可以通過互動達成一個學習共同體。因此，我們必須放棄“非此即彼”的選擇思路，探求個性化教育發(fā)展的第三條可行道路，這條道路應(yīng)該在新的時代背景下，將個性化教育與規(guī)?；逃膬?yōu)勢結(jié)合起來，以適應(yīng)信息時代的個性化發(fā)展需求，這個就是規(guī)模個性化教育。

個性化教育之所以難以破解，是因為無法對“材”進行細致的分析，并與匹配的“教”相結(jié)合。因此，個別化教育是在教育資源不充分的情況下，個性化教育的實施形態(tài)。進入了信息時代，大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等新技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用，為大規(guī)模個性化教育的實施創(chuàng)造了條件，尤其是學習分析技術(shù)的發(fā)展，我們可以通過對學生學習行為數(shù)據(jù)的采集和處理，從而對“材”進行細致分析;通過人工智能等技術(shù)，讓計算機自動匹配“教”，為教育教學提供支持，從而擴大個性化教育的規(guī)模。因此，面向全體學生的規(guī)模個性化教育，是信息時代個性化教育的理想形態(tài)。新技術(shù)（尤其是大數(shù)據(jù)、學習分析等技術(shù)）的出現(xiàn)，為實現(xiàn)規(guī)模個性化教育提供了可能性，那么如何運用這些新技術(shù)來支持規(guī)模個性化教學，成為了新時代教育必須要回答的問題，這也是學習習慣動力學研究的出發(fā)點。

（二）教育研究范式由經(jīng)驗主義向數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學主義轉(zhuǎn)變

時代變遷呼喚教育的變革，科學技術(shù)逐漸成為教育變革的內(nèi)生動力，在科學技術(shù)的助力下，教育的內(nèi)容、教與學的方式、教育評價的方式、教育治理等方面均將發(fā)生巨大的變革。教育規(guī)律研究從經(jīng)驗主義向科學主義轉(zhuǎn)變是教育變革的趨勢之一，也將是教育研究范式的一個轉(zhuǎn)變。

“范式是一種公認的模型和模式，是常規(guī)科學的理論基礎(chǔ)和實踐規(guī)范，是研究者在從事科學研究時共同遵守的世界觀和行為方式，是共同接受的一組假說、理論、準則和方法的總和”。通常認為科學研究經(jīng)歷了四次范式的轉(zhuǎn)變：第一范式是經(jīng)驗或?qū)嶒灴茖W，以觀察和實驗來描述自然現(xiàn)象;第二范式是理論科學，以建模和歸納來系統(tǒng)地解釋現(xiàn)象或事實;第三范式是計算科學，以計算和模擬來解釋現(xiàn)象或事實;第四范式是數(shù)據(jù)密集計算型范式，核心是強調(diào)計算機不僅能做模擬仿真，還能進行總結(jié)分析，形成理論。四次范式的理論雖源于自然科學的研究，但也被引入到社會科學的領(lǐng)域，開拓了社會科學研究的視野。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，人類開展社會科學研究的思維方式開始迅速演進。教育領(lǐng)域也是一樣，“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)給教育領(lǐng)域的發(fā)展帶來了新的活力。然而，“互聯(lián)網(wǎng)+教育”作為一種新型的教育形態(tài)，與傳統(tǒng)教育相比，在教學組織方式、師生地位、教學資源應(yīng)用等方面有著很大的不同。傳統(tǒng)教育學的解釋范式無法清晰地闡釋這些新的教育現(xiàn)象，尤其是教育大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，我們預見到未來教育獲得學生全息數(shù)據(jù)的可能性，這急需一套能解釋這些新的教育現(xiàn)象的方法體系。在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，這種基于自然科學的研究范式，對于我們認識教育教學的新常態(tài)提供了新的認識思路。在這樣的背景下，教育范式開始由基于經(jīng)驗感知的階段轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)分析的階段發(fā)展。

（三）數(shù)字原住民學習習慣的變化

教育是什么？往簡單方面說，只需一句話，就是要養(yǎng)成良好的習慣。人從出生就開始通過學習來了解這個世界，學習作為一種獲取知識和交流的方式，已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ畹闹匾M成部分。同樣，人在通過學習與世界交互的過程中，其思維習慣、生活習慣和學習習慣等方面也深受世界的影響，從而打下了時代的烙印。正如Bruce D.Perry博士所說：“不同的經(jīng)歷產(chǎn)生不同的大腦認知結(jié)構(gòu)”，技術(shù)在推動人類社會由工業(yè)社會向信息社會過渡的同時，也改變著不同年代學習者的學習習慣。

20世紀80年代及以前出生的學習者，經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)從無到有，被喻為數(shù)字時代的移民;20世紀90年代以后出生的學習者，因其從小就“浸潤”在互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)環(huán)境中，被喻為數(shù)字原住民或數(shù)字土著。由于數(shù)字土著具有伴隨信息技術(shù)成長的經(jīng)歷，因此造就了他們與數(shù)字移民不同的學習習慣。當前在校的中小學生均為數(shù)字土著，他們的個體學習習慣和群體學習習慣與數(shù)字移民相比，發(fā)生了很大變化，呈現(xiàn)出新的特征，因此，研究和探索這些新特征對于教學改革、因?qū)W施教，實現(xiàn)從規(guī)?；逃蛞?guī)模個性化教育轉(zhuǎn)變具有重要意義。

二、學習習慣動力學的研究定位

學習習慣是學習者的個性化標簽，是影響個性化學習服務(wù)精準化的重要因素。因此，揭示“互聯(lián)網(wǎng)+教育”背景下學生的個體學習習慣和群體學習習慣發(fā)展的規(guī)律和途徑，是破解規(guī)模個性化教育難題的重要內(nèi)容。

傳統(tǒng)學習習慣的研究在以下三個方面取得了進展：一是學習習慣培養(yǎng)的方法和策略研究。研究者在長期的教學實踐中積累了大量的針對具體學科、具體學段的學習習慣培養(yǎng)方法和策略，包括針對具體學科的學習習慣培養(yǎng)和概括的（不針對具體學科）學生學習習慣的培養(yǎng)兩方面。針對具體學科的學習習慣培養(yǎng)，如佟士凡列舉的語文學習習慣有獨立思考的習慣等七種習慣等。概括的學生學習習慣的培養(yǎng)，如白文飛提出培養(yǎng)中小學生良好的學習習慣的語言激勵性評價、分層激勵性評價和情感激勵性評價等激勵性評價方法;趙麗霞從主要原則、基本環(huán)節(jié)、內(nèi)容體系、測評方法方面人手探討小學生良好學習習慣的培養(yǎng)對策等;二是從心理學角度分析學習習慣的形成機制，主要有目標促進論、環(huán)境促進論、態(tài)度促進論三種觀點。目標促進論認為，目標在習慣形成過程中起到關(guān)鍵的作用，如Verplanken等提出“習慣是一種目標導向的自動化反應(yīng)行為，認為行為目標的激活可以直接引發(fā)習慣行為的表現(xiàn)”。態(tài)度促進論認為，態(tài)度在習慣形成過程中起到重要的作用，如Aarts H等提出習慣形成模型，該模型將習慣形成分成了需求、感知（希望、社會壓力、行為控制）、意圖、態(tài)度、評估（經(jīng)驗的滿意度）、形成習慣等階段。環(huán)境促進論認為，環(huán)境對習慣行為形成有重要影響作用，如Neal等提出“直接背景觸發(fā)模型”，認為只要知覺到背景特征線索就會觸發(fā)聯(lián)結(jié)反應(yīng);三是解構(gòu)不同學段學生學習習慣的維度，如田瀾對問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)進行探索性因素分析和驗證性因素分析，將小學生學習習慣分為七個維度;McDermot將青少年的學習習慣分成能力動機、學習態(tài)度、注意力或堅持性、策略或靈活性四個維度;Cakiroglu，Unal將大學生在線學習習慣分成家庭環(huán)境、目標計劃、專注習慣、準備考試、通常的習慣和態(tài)度、學校環(huán)境等。

然而，以往學習習慣研究的場景，大多是基于傳統(tǒng)的課堂教學環(huán)境，近幾年開始出現(xiàn)基于混合環(huán)境和在線環(huán)境的研究;以往學習習慣的研究，定性研究范式一直占據(jù)著主導，定量方法僅是通過自編學習習慣問卷來測量。這種測量方式主要采取自我報告法和反應(yīng)頻率測量法。但自我報告法和反應(yīng)頻率測量法本身都存在一定的缺陷，從而導致誤差。如自我報告法容易受到近因效應(yīng)或突出效應(yīng)的影響，從而產(chǎn)生一定的回憶偏差;反應(yīng)頻率法則需要在他人幫助下進行測量和統(tǒng)計被試的反應(yīng)頻率，這不利于個人隨時隨地的對習慣進行檢測與管理。可見，已有的學習習慣的研究方法難以準確描述學生學習習慣的變化，也難以發(fā)掘新型學習環(huán)境下學習習慣發(fā)展的規(guī)律。因此，構(gòu)建科學有效的學習習慣測量模型以描述學習習慣的動態(tài)變化，探索學習習慣進化的動力學機制以發(fā)現(xiàn)學習習慣形成的規(guī)律，是深層次挖掘“互聯(lián)網(wǎng)+教育”背景下學習習慣發(fā)展規(guī)律的兩個關(guān)鍵問題。

本研究嘗試將學習分析方法和大數(shù)據(jù)分析方法融合到學習習慣研究，以破解這兩個關(guān)鍵問題。學習分析通過收集無干預的用戶軌跡數(shù)據(jù)，對學習行為進行定量化分析，提供了學習習慣診斷、預測和干預的方法。大數(shù)據(jù)分析為行為規(guī)律的挖掘提供了研究思路和技術(shù)方法，是發(fā)現(xiàn)學習習慣的基礎(chǔ)和重要保障。基于此，本文提出基于大數(shù)據(jù)的學習習慣動力學，意圖從學習者的學習行為分析出發(fā)，通過采集海量的學習行為軌跡數(shù)據(jù)（如：課堂表現(xiàn)行為軌跡、課前預習行為軌跡、作業(yè)表現(xiàn)行為軌跡、考試表現(xiàn)行為軌跡、交流討論行為軌跡等數(shù)據(jù)類型），構(gòu)建一個可重用的多粒度數(shù)據(jù)共享模型。在此基礎(chǔ)上，融合學習分析和大數(shù)據(jù)分析方法，深層次分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律，構(gòu)建一個六維（聽課、交流、自學、作業(yè)、考試、復習）的學習習慣測量模型，并基于該學習習慣測量模型設(shè)計一個精準化的學習習慣干預模型，探索基于教育大數(shù)據(jù)的學習習慣動力學機制，溯源學生在“互聯(lián)網(wǎng)+教育”環(huán)境下學習習慣發(fā)展的規(guī)律。

三、學習習慣動力學的研究目標和關(guān)鍵科學問題

（一）研究目標

本研究的目標是探索數(shù)字化學習環(huán)境下學生學習習慣發(fā)展的新規(guī)律和新途徑，通過建立基于大數(shù)據(jù)的學習習慣數(shù)據(jù)采集模型，構(gòu)建有效的學習習慣測量模型，探索并設(shè)計學習習慣干預模型，以揭示數(shù)字時代個體和群體學習者學習習慣形成的動力學機制，從而豐富個性化教育理論，提高教育服務(wù)的精準化水平，為實現(xiàn)規(guī)模個性化教育提供理論和實踐支持。

（二）關(guān)鍵科學問題

1.學習習慣的數(shù)據(jù)化表征

學習習慣的數(shù)據(jù)化表征，即建立學習習慣的測量模型，動態(tài)表征學習習慣及其變化。數(shù)據(jù)驅(qū)動的學習習慣量化研究，與傳統(tǒng)基于經(jīng)驗的定性研究范式相比，具有更高的精確性，特別是在大數(shù)據(jù)的助力下，學習習慣的數(shù)據(jù)化表征有利于建立學習習慣與其他學習變量之間的數(shù)據(jù)關(guān)系，探索學習的規(guī)律，從而使教育研究走向數(shù)據(jù)驅(qū)動的精確化、科學化研究，破解規(guī)模個性化教育的難題。

2.學習習慣進化的動力學機制

學習習慣進化的動力學機制，即在數(shù)據(jù)驅(qū)動下，探索學習習慣朝著預期方向發(fā)展的系統(tǒng)所包含的要素、各要素的功能及要素之間的相互關(guān)系。在“互聯(lián)網(wǎng)+教育”環(huán)境下，探索數(shù)據(jù)作為動力能源，技術(shù)作為動力引擎的學習習慣進化的動力學機制，是建立動態(tài)實時的學習習慣模型，研究學習習慣的進化規(guī)律。

四、基于大數(shù)據(jù)的學習習慣動力學的研究內(nèi)容

（一）基于大數(shù)據(jù)的學習習慣數(shù)據(jù)采集模型研究

分析數(shù)字時代的學生常態(tài)化學習的學習習慣，首先需要采集學生學習行為數(shù)據(jù)，這就需要異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間的共享和聯(lián)通，而這種互連、互通的基礎(chǔ)，需要將數(shù)據(jù)規(guī)范化，構(gòu)建多粒度的數(shù)據(jù)采集模型。

如圖1所示，構(gòu)建學習習慣數(shù)據(jù)采集模型主要分為學習軌跡數(shù)據(jù)的監(jiān)測、學習習慣數(shù)據(jù)的感知、數(shù)據(jù)的規(guī)范化、數(shù)據(jù)的形式化描述、多粒度數(shù)據(jù)模型的生成等五個階段。第一階段是學習軌跡數(shù)據(jù)的監(jiān)測，主要利用互聯(lián)網(wǎng)的情境感知工具監(jiān)測學習情境（包括靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)），清洗和存儲學習情境變化的相關(guān)數(shù)據(jù);第二階段是學習習慣數(shù)據(jù)的感知，即根據(jù)第一階段的情境變化，運用感知設(shè)備識別學習者場景要素（如空間、行為等）的變化，并對這些要素賦予分類語義信息，便于生成規(guī)范化的數(shù)據(jù);第三階段是數(shù)據(jù)的規(guī)范化，主要是將采集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可被機器直接讀取和識別的結(jié)構(gòu)化、標準化的通用數(shù)據(jù)格式，生成的規(guī)范化數(shù)據(jù)，其數(shù)學公式為LC=T×L×D×E={（t，1，d，e）lt∈T，l∈L，d∈D，e∈E}，其中，t為時間集合T的元素，l為位置集合L的元素，d為設(shè)備集合D的元素，e為事件集合E的元素;第四階段是數(shù)據(jù)的形式化描述，即將規(guī)范化后的數(shù)據(jù)進行形式化描述，生成xAPI的學習記錄語句，存儲到學習記錄庫中，便于生成多粒度數(shù)據(jù)模型;第五階段是多粒度數(shù)據(jù)共享模型的生成，主要是基于前面四個階段的運算結(jié)果，根據(jù)不同的場景要素，構(gòu)建不同維度的數(shù)據(jù)立方體，生成可共享、可重用的多粒度數(shù)據(jù)模型，以滿足異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間按需傳輸?shù)囊蟆?/p>

（二）學習習慣測量模型研究

建立學習習慣的測量模型是描繪學習習慣動態(tài)變化的基礎(chǔ)，是對學習習慣進行診斷、預測和干預的前提。如圖2所示，動態(tài)化的學習習慣建模研究分為四個環(huán)節(jié)：第一個環(huán)節(jié)是學習習慣模型維度的確定，通過收集和分析國內(nèi)外關(guān)于學習習慣維度分類的文獻，初步確定學習習慣維度的關(guān)鍵詞;通過問卷訪談，補充學習習慣維度的關(guān)鍵詞，建立學習習慣維度的關(guān)鍵詞集;通過文本分析法和德爾菲法，初步確定學習習慣維度的構(gòu)成，并用數(shù)據(jù)檢驗維度之間的結(jié)構(gòu)效度;第二個環(huán)節(jié)是維度測量指標的劃分，通過對每—個維度指標的調(diào)研分析，初步確定維度的測量指標集;通過歸類分析、因子分析等方法生成最終的測量指標集;第三個環(huán)節(jié)是特征值的計算，運用分層聚類、頻繁序列等挖掘算法，將測量指標集從學習習慣規(guī)范化數(shù)據(jù)集中挖掘出來，生成各個維度的頻繁序列集;運用各個維度的特征值，計算方法生成各個維度的特征結(jié)果集，從而得到個體學習習慣模型;第四個環(huán)節(jié)是學習習慣模型的生成，個體學習習慣模型通過單個維度分群計算得到，群體學習習慣模型通過多個維度組合計算得到。

（三）學習習慣的干預模型研究

學習習慣的干預模型是學習習慣進化的動力引擎。模型的干預機制是根據(jù)學習習慣的診斷結(jié)果，提供不同的支持策略，具體包括兩類支持策略。如圖3所示，對于不良學習習慣，提供主動干預策略;對于良好學習習慣和個性化學習習慣提供自適應(yīng)服務(wù)策略。主動干預策略的實施包括兩個環(huán)節(jié)：學習習慣的形成機制和干預的匹配機制。學習習慣的形成機制即對于某一不良學習習慣進行描述，分析習慣的形成機制，剖析主要原因，從而生成不良學習習慣的成因集。干預的匹配機制是通過識別不良學習習慣，從策略庫中選擇干預策略進行適配，并提供干預的方式和干預的時機，通過一段時間的干預后，對干預的效果進行分析，如果效果不理想，再動態(tài)修正干預的策略、方式和時機。自適應(yīng)服務(wù)策略實施包括兩個環(huán)節(jié)：服務(wù)推送引擎和適應(yīng)性內(nèi)容的呈現(xiàn)策略。服務(wù)推送引擎根據(jù)學習者個性化的學習習慣或良好的學習習慣的特征，匹配學習資源（如：學習進度、學習內(nèi)容、學習伙伴、學習活動等），在此基礎(chǔ)上，采用Multi-agent的協(xié)同過濾推送算法，選擇適配的推送策略（如：推送的時機、推送的方式、推送的內(nèi)容等），生成最恰當?shù)馁Y源推送列表。適應(yīng)性內(nèi)容的呈現(xiàn)策略是基于生成的資源推送列表，匹配學習者的學習策略，對生成的資源列表進行匯聚重組，選擇學習者適配的內(nèi)容呈現(xiàn)策略，主動地推送給學習者合適的學習資源。

（四）學習習慣動力學機制研究

學習習慣動力學機制，即研究促進學習習慣進化的系統(tǒng)所包含的要素、各要素的功能及要素之間的相互關(guān)系。如圖4所示，學習習慣的數(shù)據(jù)采集模型收集和存儲學生學習行為的數(shù)據(jù)，給學習習慣的量化提供了原動力，是整個系統(tǒng)的基礎(chǔ);學習習慣的動態(tài)測量模型是動態(tài)描繪學習習慣發(fā)展變化的前提，是對學習習慣進行干預的保障;學習習慣的干預模型是促進學習習慣進化的動力引擎，是整個動力學機制的核心;效果分析部分給整個系統(tǒng)提供反饋，促使各要素動態(tài)修正，保證系統(tǒng)朝著正確的方向發(fā)展即學習習慣朝著預期方向進化。

五、研究意義

學習習慣動力學的研究對于探索數(shù)字時代學生學習的內(nèi)在規(guī)律、提升個性化學習服務(wù)的精準度、形成規(guī)模個性化教育理論具有重要的理論和實踐價值。通過挖掘?qū)W生日常學習行為數(shù)據(jù)，無干預地發(fā)現(xiàn)真實的學生，理解、分析、預測學生的學習習慣，為具有不同學習習慣的學習者提供個性化學習服務(wù)，并為具有不良學習習慣的學生提供有針對性的指導，從而為學生的自我學習監(jiān)控、教師的教學決策和教育機構(gòu)的管理決策提供科學依據(jù)。

學習習慣動力學的研究提供了認識教育教學新常態(tài)的新方法和新思路。學習習慣動力學的研究定位與傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗的教育研究范式不同，是數(shù)據(jù)驅(qū)動下的定量研究范式，這種運用建模與數(shù)據(jù)挖掘的方法描繪學習習慣發(fā)展的動態(tài)變化，為教育研究走向科學化和精準化奠定了科學基礎(chǔ);而數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究范式，通過將勤奮度轉(zhuǎn)化為可測量的指標，運用數(shù)據(jù)建模和挖掘算法，構(gòu)建動態(tài)表征學習者學習投入狀態(tài)的測量模型，并與學習結(jié)果等變量建立聯(lián)系，使得分析結(jié)果更科學、更準確。

學習習慣動力學的研究為教育政策的制定提供科學的依據(jù)?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+教育”環(huán)境下學習者個體和群體學習習慣的變化是推動教育變革的基礎(chǔ)。學習習慣動力學認為，群體習慣的“爆發(fā)”其背后必有動力學機制，通過其動力學機制分析，會發(fā)現(xiàn)這種群體習慣爆發(fā)的原因和規(guī)律，為教育政策的制定提供科學的依據(jù)。通過描述學習習慣模型的時空偏好維度，從技術(shù)和文化變遷等角度解釋其爆發(fā)的動力學機制，這對設(shè)計基于個體和群體時空偏好的學習環(huán)境（如智慧學習環(huán)境的設(shè)計）提供了重要的指導，也給教育信息化規(guī)劃和教育供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提供了依據(jù)。