簡述云計算的主要特征精選(九篇)

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第1篇：簡述云計算的主要特征范文

關鍵詞：飛秒；激光；應用

超短脈沖時代是從1960年代末1970年代初提出激光鎖模技術時開始的，短短的20年后，出現了主動鎖模，被動鎖模，脈沖碰撞鎖模（CPM），相加脈沖鎖模等，鎖模技術可以將脈沖縮短到皮秒是10-12秒甚至飛秒10-15秒。在1980年代中期出現的自鎖模技術和非線性啁啾脈沖放大技術，使我們真正進入了超短脈沖的時代。利用這種技術可以產生一個高密度，高強度和高溫高壓領域是實驗室天體物理在極端條件下，光與物質相互作用的極端物理條件，并提供了一個強大的高亮度X射線產生的重大科學研究手段。

此外，在第二十世紀90年代末，還發現飛秒激光的介質效應產生的長脈沖激光的獨特性質有所不同，如區域、熱效應小，空間選擇性的作用，這些獨特的性能，在許多領域有重要的應用價值，如微型光子器件的制造，醫藥，精細操作，三維度的光存儲，納米生物技術，納米醫學，這些應用已經引起了國內外的廣泛關注[1]。

飛秒激光其超短脈沖，超強峰值功率和高聚焦能力，因能夠實現超精細和維微加工的特點獲得了廣泛關注和深入研究，所以飛秒激光技術發展迅速[2]。

一、飛秒激光簡介

激光曾被人類視為神秘之光并已被廣泛使用。飛秒激光是近年來科學家們通過探究發現的更特殊的激光，簡稱FS是一種近紅外光以脈沖形式運行，很短的時間，是衡量時間的標準尺度的長度。1飛秒只有1秒的一千萬億分之一，即10-15秒。

飛秒激光有以下三個特點：1、利用飛秒激光獲得的脈沖要比利用電子學方法獲得的最短脈沖還短幾千倍。2、具有比目前全世界發電總功率還要多出百倍的瞬時功率，可達百萬億瓦。3、空間區域可以集中到比頭發的直徑還要小，使周圍的核力量的電場強度比其他電子還高幾倍。

二、飛秒激光的發展歷史

飛秒激光的發展可分為四個階段，目前已經歷了前三個階段正在進入第四個階段。

60年代中后期的10-9～10-10s第一階段是飛秒激光的早期階段，其主要特點是建立鎖模的理論和實驗研究的各種各樣的夾緊方法。

第二階段是基于各種各樣的鎖模逐漸趨向于成熟的理論和方法為主要特征的70年代的10-11～10-12s，這個階段皮秒（10-12）初步應用于化學和物理的領域。

第三階段是飛秒激光的發展，主要是以碰撞鎖模染料激光器的飛秒激光脈沖寬度為代表，真的進入了飛秒（10-15秒）階段。飛秒激光脈沖的色散，嘀啾，自相位調制效應再不能被忽略了，平衡這些效應的結果產生了使物理學界震驚的事件――理論上早已預言的孤子（soilton）首先在光學領域實現了――光孤子 （Optical Soliton）。飛秒光脈沖的出現還伴隨生長出許多新的光學技術。

第四個階段是從90年代初開始的。而它主要特征是表現在產生飛秒激光介質的新的突破。自從70年代初期開始，一直是有機染料為介質的激光器領導飛秒激光新潮流。到了90年代，以摻欽藍寶石為代表的固體介質激光器突然闖入了飛秒激光領域，并大有一舉取代飛秒染料激光器之勢。簡單，實用和性能更優越是固體飛秒激光技術的鮮明特點。

在短短的20幾年內飛秒激光經歷了四個發展階段，脈沖寬度壓縮了5～6個量級，并在光通訊，化學，物理，生物學等眾多領域中得到了廣泛應用。其縱向發展速度之快橫向擴展范圍之廣在自然科學史上是罕見的。

20多年的飛秒激光的發展，特別是近10年的發展，促進基礎學科的發展，如物理、化學、生物學研究的超快過程，也興起了許多新學科的崛起，如超快非線性光學、光孤子通信和飛秒激光物理、飛秒激光飛秒化學、光電等[3]。

三、飛秒脈沖激光器的發展

1981年美國貝爾實驗室的合作者及其Fork利用被動鎖模原理在染料激光器中首次獲得了激光脈沖。使輸出激光脈沖寬度第一次進入了飛秒量級，并且成功的研制出了碰撞鎖模（colliding pulse mode-locking，簡稱CMP）染料激光器[4]。從此激光技術發展開始步入了飛秒激光階段。到1985年，他們在染料激光器中獲得了27fs的超短脈沖[5]。

在第二十世紀80年代末出現了大量的熱傳導性能好，固體熒光帶寬增益值，最具代表性的是摻鈦藍寶石（Ti：Sap-phire，Ti：S）。它有一個寬的熒光光譜（660-1100nm），優良的熱傳導性，上能級和壽命長，光學均勻性好，廣泛吸收光譜（600nm）和高硬度等諸多優點[6]。此后染料激光器逐漸由固體飛秒激光器來取代并成為了飛秒激光技術發展的重要方向。

隨著飛秒激光技術的發展，飛秒激光已廣泛應用于許多領域，如醫療診斷，早在體內檢測和疾病，具有獨特的、不可替代的作用，也可以使用飛秒激光產生高功率放電通道，從而實現人工排水射線大氣擊穿特性火箭，避免損傷，以及由于自然災害如飛機雷擊。

四、飛秒激光在基礎理論研究中的應用

（一）超強度的應用

飛秒脈沖能夠在核物理及高能物理方面得到關注是因為它在超強電場的應用，不僅能夠能對原子和分子直接“加工”而且還非常容易地產生相對電子。研究發現，當激光強度達到太瓦級，很容易產生的非線性現象和低強度的飛秒激光脈沖照射下的光電陰極，將產生飛秒電子脈沖，將成為一個高亮度電子源。也可以改變由干擾引起的輕瓦斯大氣氣溶膠的觀測特征，可以自動改變折射率和光。

（二）超快的應用

飛秒激光的超高速（超快）性能的使用可以形成質異常單量子態，以及分子的可用光和直接控制的運動。目前的研究工作已達到。在光場中飛秒脈沖的幾十個，只有幾個周期的脈沖電場，所以控制階段可以控制原子分子反應[7]。

五、飛秒激光在醫學中的應用

（一）飛秒激光醫療近視原理

飛秒激光醫療近視原理主要有以下兩個：1、光爆破原理：首先產生光爆破的前提是激光脈沖聚焦到角膜組織中。每一個光爆破都會產生一個微離子并會蒸發大約1微米的眼角膜組織；同時該組織會產生擴展的水泡和CO2氣泡并被眼角膜組織吸收使之因此而被分離，形成飛秒激光的切削面。

2、光傳輸原理：把患者的手術資料和基本信息輸入到計算機操作，“激光”的操作是為了保持準確的距離與激光在角膜組織激光焦點的距離，角膜壓扁錐透鏡。飛秒激光機根據激光脈沖傳輸醫生設定模式，角膜是靶向切割。

“飛秒激光”手術比傳統的板層刀手術有以下幾方面優勢：（1）“飛秒激光”手術過程中可對同一患處進行多次手術，大幅降低手術風險，安全性大大提高。（2）可避免了因使用板層刀而導致的金屬碎屑殘留。（3）避免醫源性角膜板層刀輔助可能發生的畸變，更完美視覺質量。有效避免了板層刀制瓣可能出現的醫源性像差，使視覺質量更完美。（4）使手術過程中發生交叉感染的情況就成為了歷史，使人類第一次在角膜手術上離開了板層刀。（5）跟板層刀相比精確度提高百倍。（6）不受角膜曲率的影響，矯治范圍更廣泛。

（二）激光治療

大家都知道，身體的物質的溫度上升是非常敏感的，如果身體的溫度上升到42度，然后將凝固和蛋白質生物功能的喪失。而飛秒激光的熱效應是最小的，不易損傷其他組織，這是用它做的手術刀的主要原因。因此對心肌梗塞及脊髓手術飛秒激光是理想的選擇。此外，激光可以控制細胞。飛秒激光在一個很小的點跡融合，激光沖擊波實驗的細胞分裂的產生已成功[7]。

六、飛秒激光現狀與發展趨勢

眾所周知，飛秒激光技術逐漸成為許多新興學科的生長點，下面僅把近幾年來新發展起來的某些相關學科做一簡述。

（一）飛秒等離子體物理

近年來，激光等離子體物理在物理學和激光領域的一個研究熱點，等離子體物理和高功率飛秒激光誘導的研究幾乎是兩年。當高功率飛秒激光聚焦到一個固體材料界面，材料是離子在飛秒時間的范圍，與電加熱到很高的溫度。在這樣短的時間內，等離子體的流動力學膨脹是來不及的，所以一層高溫高密度的等離子體便在材料的表面形成，并且其界限是非常陡的：在遠遠小于一個光波波長的距離內，電子密度從真空陡增到固體密度，這種極端陡的等離子體界面是飛秒等離子體的顯著特點，它和長脈沖激光產生的等離子體具有完全不同的性質。此功能允許我們對等離子體，等離子體的非線性特性，深入分析研究的動態過程。這項工作是相當新的，甚至與一個完整的數學模型可以描述飛秒激光等離子體[8]。

（二）飛秒光電子學

電脈沖飛秒激光超短光脈沖技術產生飛秒光電導。它比用常規電子學技術產生的電脈沖要短幾個數量級。這種利用超短光脈沖來產生超短電脈沖的技術很快在超快邏輯電路、超快光電計算、超高速超高頻電子器件等領域中獲得應用，并于80年代后期形成了一門新的學科一超快光電子學（Ultrafast Optoclectronics）。它是超快光子學和超快電子學相結合的產物。在超快光電子學領域中，利用飛秒激光脈沖產生具有1012Hz重復率的電磁輻射的研究方向特別引人矚目。它是利用高功率飛秒激光照射在光電導組成的無線列陣上，產生周期小于1012s ，寬度為飛秒量級的強電磁輻射，由此構成微波和毫米波雷達。用于地下調查這種雷達的探測深度和分辨率目前其他技術是無法比擬的，稱為電磁導彈，它是使用在上面非常重要的潛在軍事用途可以用寬帶脈沖雷達[3]。

七、結論

飛秒激光給人類提供了不同于其他技術的研究工具，因此超強超短的飛秒激光將是人類追求的目標，尤其是澤瓦太瓦激光，給我們展示了一些最驚人，而又非常高能量的天體物理現象。雖然我們才剛剛接觸了的表面科學的主題，但對澤瓦甚至可能更極端的科學進行探索的同時對更高功率的激光的發展感到驚喜。激光還可以把很多學科前沿的現代物理，核物理，相對論等離子體和原子物理，超高壓物理學，量子物理學，天體物理學，宇宙學，非線性理論和粒子物理等都匯聚在一起。雖然開展工作很艱巨，需要付出非凡的努力，但由于其他科學形成如此重大的影響，所以我們應該更注重強場的科學研究，決不能松懈。

參考文獻：

[1]陳國夫.飛秒激光產生與放大技術[J].紅外與激光工程，2008，37（2）：195-199.

[2]李永強，黃存友.飛秒激光在微加工領域的研究及其應用[J].激光雜志，2013，34（4）：3.

[3]王清月.飛秒激光技術其新興相關學科[J].量子電子學，1994，11（4）：212-214.

[4]Fork，R.L；Greene，B.I；Shank，C.V.Appl.Phys.Lett[J].1981，38，671.

[5]Valdmanis.J.A；Fork，R.L；Gordon，J.P，Opt lett 1985，10，131.

[6]Moulton.P.F.J，Opt Soc. AM..B.1986，3，125.

第2篇：簡述云計算的主要特征范文

[關鍵詞]鉬銅礦 地質特征 成礦過程 浙西桐村

[中圖分類號] F416.1 [文獻碼] B [文章編號] 1000-405X（2014）-4-96-2

1區域地質

桐村斑巖型鉬銅礦床位于欽杭成礦帶東段，開展的工作以區域基礎地質工作為主。由于其緊鄰贛東北大型礦集區，具有良好的成礦地質背景和地質條件。

1.1構造。區域內構造以褶皺和斷層兩種形式出現。北東向構造為本區的主干構造，波及全區，北西向構造次之，北北東向構造零星發育。北西向構造和北北東向構造形成較晚，錯切北東向構造。北東向構造表現為相互平行排列的褶皺和逆斷層、擠壓帶和片理化帶。該構造組合為中酸性礦化巖體的主要控巖構造。區域上位于位于江紹拼合帶的北西側，處于蕭（山）-球（川）深大斷裂與下莊-石柱大斷裂之間，總體區域構造為一復式向斜。礦床位于復式向斜中部的次級背斜的南東翼（南華山背斜）。南華山背斜軸向北東東80°左右，向北東東方向傾伏，樞紐產狀72°∠20°，軸面略向北西側伏，產狀343°∠86°。南華山背斜核部地層為震旦系休寧組，兩翼由南沱組、陡山沱組、板橋山組及寒武系、奧陶系地層組成。

礦區分布杜格坑-大石塘次級向斜，軸向40-70°，核部地層為奧陶系上統長塢組，兩翼依次為黃泥崗組、硯瓦山組、胡樂組、寧國組和印渚埠組。由于受后期北北東向斷層F301影響，東盤右行逆沖，向上抬升，核部出露黃泥崗組。在大石塘一帶由于受北西向F201的影響，北東盤（上盤）大幅度下降，故該向斜變為極寬闊。斷層主要方向為NE向、NNE向、NWW向及EW向（圖1）。

1.2地層。礦區主要出露地層為奧陶系、除此外出露極少量南華系、寒武系、志留系。地層走向北東南西向，地層總體形成以南華山-開化一線以震旦系為核部的復背斜和以球川-葉家塘一線以石炭系為核部的復向斜。褶皺的兩翼大多為奧陶紀地層，礦區南西和南東側有少量的寒武系及奧陶系地層出露，溝谷及河灘多被第四系地層覆蓋。主要的賦礦地層為奧陶紀的印渚埠組（O1y）和長塢組（O3c），印渚埠組（O1y）的含灰巖薄層及灰巖透鏡體的細碎屑巖，與巖體接觸部位普遍發生圍巖蝕變，礦化受蝕變影響較大，其中斑巖型礦化與泥巖、粉砂巖中的角巖化及石英絹云母化蝕變有關；矽卡巖型礦化與灰巖或鈣質泥巖中的矽卡巖化有關。地層由老到新有：印渚埠組（O1y）、寧國組（O1n）、胡樂組（O2h）、硯瓦山組（O3y）、黃泥崗組（O3h）、長塢組（O3c）。

2礦床地質特征

礦區內含礦巖體主要有桐村巖體、將軍塢巖體、黃柏坑巖體，三巖體都屬小規模的巖株，屬同期侵入，由北東向斷裂控制。平面形態分別呈近圓狀、透鏡狀、不規則狀，少量酸性和基性巖脈在礦區也有分布。

2.1礦體特征。桐村鉬銅礦床主要由宋家莊、將軍塢、大魚塘、花山底、黃柏坑等五個礦段組成，其中宋家莊礦段達到詳查階段，圈定兩個礦體。其他礦段礦化分散、連續性差，僅有少量工程控制，礦體規模及形態未完全確定，論文以宋家莊礦段為主要研究對象。礦體類型主要為層狀、似層狀、裂隙中的脈狀礦體及巖體、接觸帶、石英脈、碳酸鹽脈中的網脈狀、侵染狀、細脈侵染狀礦體為主。礦體受巖體接觸帶及斷層控制明顯，礦化類型分為斑巖型及矽卡巖型礦化，侵染狀斑巖型礦化多廣泛分布于巖體內外接觸帶，其具有分布面積大，但品味普遍較低開采難度低；矽卡巖型礦化與矽卡巖化范圍一致，尤其受斷裂控制較明顯，在斜切巖體斷層兩側發育矽卡巖型礦化。主要工業礦體為侵染狀、細脈狀的銅礦體，銅礦體普遍連續性較差；細脈狀、面狀鉬礦體，鉬礦體厚度薄。工業鉬礦體及銅礦體在空間分布無確定關系、不同巖體及圍巖巖性差異在礦體類型及規模上也有差異，以宋家莊礦段將軍塢巖體礦化最好，角巖裂隙中以鉬礦體為主、矽卡巖中鉬銅礦體都有發育，未蝕變碎屑巖中礦化不明顯，為少量黃鐵礦化。一般鉬礦體較銅礦體離巖體距離遠。

2.1.1Ⅰ號礦體特征。礦體呈似層狀、透鏡狀產出，礦體總體產狀為95°～105°∠20°～25°，并向北側伏。礦體走向大致與北東向斷裂一致，地表形態呈長條狀，產出長塢組和印渚埠組的泥巖中。地表控制走向長度約260m，控制斜深620m，巖體與鈣質泥巖的接觸部位發生矽卡巖型礦化。另外在巖體的內外接觸帶圍巖蝕變帶中發育斑巖型礦化。在石英脈或石英團塊周邊礦化也較明顯，裂隙面上也有鉬礦化，礦化受南北向斷裂控制，可能又含礦熱液沿斷裂運移礦化形成。礦體厚度較大并出現多層工業礦體和低品位礦體相間出現。工業礦體平均品位0.103%；低品位礦體平均品位0.04%，將Mo工業礦體和低品位工業礦體合并計算，則平均鉛直厚度為57.53m，平均品位為0.074%。

2.1.2Ⅱ號礦體特征。Ⅱ號礦體主要分布在將軍塢巖體南東側內、巖體外接觸帶，礦體呈浸染狀礦化，除鉬礦化外共伴生黃鐵礦化、黃銅礦化，平均Mo品位0.048%～0.051%。含礦巖石為二長花崗斑巖、細粒閃長巖和壓碎角巖。該礦化帶厚度大，控制程度低。

2.2礦石特征

2.2.1礦石結構 。桐村鉬銅礦礦石主要結構有：它形晶結構、半自形晶結構、自形晶結構、交代結構、顯微鱗片結構、壓碎結構、假象結構。礦物結晶顆粒受后期的應力作用發生碎裂所形成的結構，主要見于硬度較高的黃鐵礦。

2.2.2礦石構造。桐村鉬銅礦礦石主要結構有：浸染狀構造、脈狀-細脈浸染狀構造、塊狀構造。

2.2.3礦物成分。通過鏡下觀察鑒定，礦石中主要金屬礦物由金屬硫化物、金屬氧化物及少少量次生含銅、鉬風化礦物；非金屬礦物以石英、絹云母、長石等為主，及少量矽卡巖礦物（石榴子石、透輝石）、綠泥石組成。自然鎳及砷鎳硫化物的發現意味著有深源物質物質參與。鉍鉛鉬合金屬首次發現，其指示深部相對還原的環境。

2.3圍巖蝕變

圍巖蝕變類型主要為矽卡巖化、鉀長石化、硅化、絹云母化、高嶺土化、碳酸鹽化等，局部發育葉臘石化、綠泥石化，主要發育在礦體及其頂、底板，圍巖蝕變具明顯的分帶現象，離巖體的距離由近至遠蝕變由強變弱。鉬、銅礦化主要與硅化、絹云母化、矽卡巖化、方解石化、綠泥石化關系密切。硅化主要以團塊狀或微細脈至細脈狀石英為主充填在裂隙中；長石、黑云母及泥質物常產生絹云母化、高嶺土化，少量發生綠泥石化；碳酸鹽化多呈團塊狀或細脈狀充填在裂隙中；部分花崗巖類礦石中的長石發生葉臘石化，在頂底板附近發育類似的蝕變。

3成礦過程

3.1成礦期、成礦階段

在成礦過程中由于成礦熱液及流體所處的物化條件差異造成其含礦熱液成分及熱液運移形式的不同，進而形成不同類型的礦物組合及結構構造，成礦期次的劃分主要根據反映在金屬礦物特征的差異來劃分不同的礦化時期，成礦期可細分為成礦階段。桐村銅鉬礦床金屬礦物類型簡單，金屬礦物以金屬氧化物、金屬硫化物為主，金屬硫化物礦物中黃銅礦、輝鉬礦為重要的工業礦石類型。桐村銅鉬礦床具有高-中低溫的礦物組合出現，其中磁鐵礦、赤鐵礦等金屬氧化物屬高溫熱液產物、黃銅礦、輝鉬礦、閃鋅礦等礦物屬中低溫熱液礦物。各成礦期及成礦階段特征及礦物組合簡述如下（表1）：

（1）巖漿熱液期。① 氧化物階段：該階段形成的金屬礦物主要為磁鐵礦、赤鐵礦，脈石礦物主要為熱液充填貫入形成的石英，該階段熱液溫度較高，熱液烘烤交代泥質、粉砂質圍巖產生角巖化。② 硫化物階段：該階段為主要的成礦期，形成一系列中低溫熱液金屬礦物，有黃鐵礦、黃銅礦、輝鉬礦、方鉛礦、閃鋅礦，主要形成的脈石礦物有方解石、絹云母、綠泥石、石榴石、透輝石等。該階段伴隨熱液的活動形成巖體和圍巖的蝕變帶，蝕變帶為金屬礦物礦化提供空間，同時在泥灰巖或夾灰巖瘤泥巖部位發生矽卡巖型礦化。

（2）表生期。該期為主成礦階段結束后，原生金屬礦物風化、淋濾作用下形成少量次生金屬礦物，如銅藍、鉬華、孔雀石、褐鐵礦等。

3.2成礦過程分析

燕山早期欽杭結合帶在伸展裂陷的背景上發生較強的陸內收縮，華夏古板塊開始向揚子古板塊壓縮[1]，上地幔沿欽杭結合帶發生俯沖，并伴隨著萍鄉-紹興深斷裂相對向北仰沖，在該陸內造山的環境下，隨著兩大板塊的碰撞擠壓作用下在深大斷裂的控制下產生了次級的北東向及北西向的斷裂，燕山中晚期（180～160Ma），先后發生了多旋回的巖漿活動。印支運動后，由于太平洋板塊向歐亞板塊俯沖，造成揚子地臺向華夏板塊的俯沖碰撞，使得固化地臺再次活動，北東向的基底斷裂活化并產生了北西方向的次級斷裂，并形成浙江境內的斷陷盆地，上述強烈的碰撞造山擠壓造成地殼加厚加上俯沖板塊帶來的熱量和動力使下地殼發生重熔，由于上述作用形成的有幔源物質混染的巖漿沿斷裂侵入奧陶紀地層，巖漿熱液混合其他形式熱液在有利部位成礦。

桐村、宋家莊、將軍塢等巖體由燕山期（168～165 Ma）同一巖漿活動不同期次侵入形成，也屬陸內造山環境下由殼幔混合作用形成的鉀玄質巖漿，燕山期的中酸性巖漿侵入奧陶紀印渚埠組和長塢組的泥巖中，一部分為埋藏深部的中間巖漿房，另一部分為高位的蘑菇體[2][3]。巖漿房不斷將富含成礦物質的巖漿熱液補給蘑菇體，當熱液聚集到一定程度是產生體積膨脹對蘑菇體和圍巖產生破裂，形成網脈狀裂隙含礦熱液充填裂隙形成早期細脈浸染狀礦化，隨著熱液的不斷上升不斷有天水和地下水的加入循環，成礦早期以巖漿熱液為主，晚期為混合熱液作用為主，這樣隨著熱液的擴散其成分和溫度逐漸變化，形成自內向外的圍巖蝕變和不同溫度的金屬礦化組合。桐村礦床的銅鉬礦化主要出現在石英-絹云母化帶，部分含礦熱液與圍巖中灰巖夾層或鈣質泥巖作用產生矽卡巖化，并伴隨有矽卡巖型銅鉛鋅礦化。

在燕山早中世（168～165Ma），桐村礦床所在的浙西地區與區域整體構造環境一致處于碰撞擠壓的環境下， S、Pb同位素都指示其含礦熱液來源于具殼幔混合特征的巖漿。顯示桐村花崗斑巖形成于板塊碰撞俯沖消減環境下，由于俯沖板塊的下插，導致地殼增厚重熔，形成初始含礦巖漿，含礦巖漿以地殼為主混入地幔成分，在巖漿上升侵位過程中分離出汽水熱液，汽水熱液交代圍巖成分并有大氣水加入循環形成含礦熱液。

含礦熱液（162Ma）以充填、交代成礦作用為主，在巖體頂部及接觸帶形成細脈浸染狀的鉬、銅礦體，同時伴隨石英-絹云母化蝕變。氣水熱液沿接觸帶構造、裂隙構造在奧陶系圍巖中產生交代作用，產生矽卡巖化，與之同時在巖體與圍巖接觸帶、圍巖層間斷裂中形成透鏡狀、似層狀矽卡巖型銅鉛鋅礦體，構成了桐村礦床鉬銅鉛鋅成礦系列

4結論

浙西燕山期巖漿巖大體沿北東-南西區域主要構造方向成帶分布，浙西巖漿大規模活動時期處燕山晚期早階段（145～120Ma），多為中-淺成的中酸入巖，以巖株、巖枝為主。

桐村斑巖-矽卡巖型鉬礦床主要的賦礦地層為奧陶系印渚埠組（O1y）和長塢組（O3c），巖性主要為含灰巖瘤和鈣質結合的泥巖、粉砂巖。主要的控巖構造為北東向的斷裂和褶皺；控礦斷裂為北東向和北北東向斷裂，其中北東向控巖斷裂主要控制斑巖型礦化，北北東向的斷裂斜切北東向斷裂，在北北東向斷裂控制矽卡巖型礦化。桐村鉬銅礦床成礦過程大致為：燕山早期在區域北西南東向擠壓碰撞環境下，伴隨產生北東東向走滑斷層和褶皺，擠壓使得地殼厚度增加，進而發生熔融形成巖漿，巖漿形成深度較大具有殼-幔混源特征。巖漿沿北東向斷裂向上運移侵入奧陶紀地層形成三個淺成酸性小巖株，在巖體就位過程中圍巖發生接觸變質及爆破角礫巖化，后期熱液在蝕變帶及爆破角礫巖及裂隙中充填形成斑巖型礦化，同時巖體被后期北北東向斷裂切穿，礦化熱液沿后期斷裂運移過程中發生接觸變質并產生矽卡巖型礦化。

The geological characteristics and the Mineralization Process of TongCun Molybdenum Copper deposit inWestern ZheJiang Province

Liu bo1， Zhang yao1， liangyu1

（1. Geological minerals exploration institute of hydrological engineering group of metallurgy and geological exploration bureau of Sichuan， Sichuan Pixian 611730，China）

Abstract： TongCun porphyry molybdenum copper deposit is located in the eastern of Qin-Hang metallogenic belt. The study area is close to ore concentrating area of north east JiangXi Province and have excellent geology mineralization condition. Focus on the tectonic setting of yanshanian magmatic and the diagenesis and mineralization process of TongCun deposit. This area have great resource potential. The study of TongCun deposit is contribute to the recognize of mineralization regularity.

Keywords： Molybdenum Copper deposit； Geological characteristics； Process of mineralizati-on； TongCun in Western of ZheJiang

參考文獻

[1]楊明桂，梅勇文.欽-杭古板塊結合帶與成礦帶的主要特征[J]. 華南地質與礦產. 1997（3）： 52～59.

第3篇：簡述云計算的主要特征范文

[關鍵詞] 智慧學習； 智能設備； 社會網絡技術； 內涵； 展望

[中圖分類號] G434 [文獻標志碼] A

[作者簡介] 賀斌（1973―），男，重慶人。副教授，博士研究生，主要從事教育技術基本理論、學習技術與心智發展研究。E-mail：。

一、引 言

目前，“智慧學習”（Smart Learning）潛流涌動、呼之欲出。2010年9月，在韓國召開的e-Learning Week2010會議，曾將“Smart Learning”作為其關鍵議題。相關文獻初步顯示，韓國[1]、馬來西亞[2]、澳大利亞[3]、日本 [4]以及全球名企IBM[5] [6]對 “智慧學習”關注較多，尤以韓國為甚。國內僅有少數學者關注“智慧學習環境”[7] [8]和“智慧教室”[9]，但專門針對“智慧學習”的研究卻較為鮮見。在我國教育信息化正在全面實現由“初步應用融合階段”（2015年以前）向“全面融合創新階段”（2015―2020年）跨越的關鍵時期，一方面要認真總結和汲取國內近20年來教育信息化的經驗教訓，對好的思想和成功做法進行有效提煉、及時推廣和持續完善；另一方面還要密切追蹤世界發達國家教育信息化的成功案例與實踐經驗，從中反思與借鑒那些有著積極影響和現實意義的新思路、新技術和新方法。為此，本文擬就“智慧學習”的本質內涵、演進歷程與基本趨向作初步探討。

二、內涵與特征

（一）基本內涵

對于“智慧學習”內涵的理解，各國學者仁智各見，未有定論。馬來西亞開放大學Kaur認為，智慧學習就是指“利用技術（多媒體、互聯網、技術）以增強、豐富和加速學習過程”。[10]韓國成均館大學Hwang認為，“智慧學習”是指通過利用開放教育資源、智能信息技術（Smart IT）和國際標準，使學習者的能力（基于行為改變）得以增強的一種較為靈活的學習。[11]Rho認為，智慧學習是指一種學習者自我導向、以人為本的學習方式。它整合了智能信息技術（Smart IT）與學習活動，讓學習者容易取用（Access）到資源信息；它能夠支持學習者與學習者之間或與教師之間的有效交互；它設計了自我導向的學習環境。[12]首爾國立教育大學Koo認為，“智慧學習”是一種面向實踐的自主學習，它利用基于無線網絡的、便捷的移動計算機，克服時間和空間限制，即刻完成個人或合作的學習活動。他進一步指出：從技術角度看，“智慧學習”是對21世紀的學習者進行“放權（Empowerment）”的一種智能化的個性化學習系統。它是變革教育系統的一種力量。從人的視角看，“智慧學習”是指在利用智能設備（Smart Device）和社會網絡來檢查他的需求和創建可以取得最佳結果（Optimal Results）的學習過程之時，由學習者發展自我啟動的（Self-Initialized）創造性學習能力的一種學習途徑。[13]這里顯然關注的是“聰慧的學習者”（Smart Learner）。韓國漢陽大學Kwon等人認為，“智慧學習”是指學生在課堂內外使用便攜式和無線手持設備，讓他們能夠在一個擁有強處理器、豐富內存、較大屏幕和開放式操作系統的平臺上安裝和操作各種應用程序。[14]

在中英文語境中對“Smart”一詞的不同“界定”，在某種程度上導致了人們在理解“Smart Learning”基本內涵上尚存困擾。資料顯示，國內學者多將“Smart”譯為“智慧的”。于是，Smart Learning、Smart Learning Environment、Smart Education分別被譯作“智慧學習”、“智慧學習環境”、“智慧教育”。即便如此，也不宜將“Smart”與“智慧”等量齊觀。比如，在英文語境中，劍橋和牛津兩大在線詞典對“Smart”[15][16]共同解釋是：“聰明的（Clever）”、“迅速的（Quick）”、“時尚的（Stylish）”、“計算機控制的（Computer-Controlled）”等意思。在中文語境中，“智慧”是“迅速、靈活、正確地理解事物和解決問題的能力”。[17]由此可見，中文語境中的“智慧”側重于指人又快、又巧、又好、又省的理解能力和做事能力，而英語語境中的“Smart”具有“雙指”特性，它既可以指人的聰慧（如能力）、敏捷（如行為）、新穎（如，觀念），也可以指物的輕巧（如重量）、智能（如功能）、新潮（如交互方式）、時尚（如外觀）。顯然，“Smart”與“智慧”在內涵與外延上均存在較大的交叉重疊關系，但也不盡相同。

如何合理地翻譯“Smart”一詞呢？在慮及“Smart”自身語義的豐富性、使用語境差異以及當前語用習慣的基礎之上，本文認為：當“Smart”一詞用于表征“人”的屬性時，可譯為“智慧”、“聰敏”或“機智”（取“機智敏捷”、“明智聰慧”之義）；當用來表征“物質設備”和“環境”屬性時，可譯為“靈巧”或“智能”（取“小巧”、“輕巧”、“精巧”之義，如智能/靈巧終端、智能手機、智能學習環境）。

目前，學界對“智慧學習”的認識尚未達成一致，因而有必要從人與技術環境本身及其關系等多種視角來理解其基本內涵。首先，從學習者視角，“智慧學習”是一種學習者自我積極參與、以學習者為中心、具有完整（Whole）學習體驗的新型學習范式；它有助于學習者進行富有成效的社會協作，施展靈活多樣的學習方法，定制個性化學習服務以及回溯反思完整的學習歷程。其次，從技術視角，“智慧學習”廣泛利用了輕巧、智能、新潮、時尚和順手的“智能設備”（如Smartphone、iPad、iPhone等）、社會網絡（Social Networks）（如Web2.0、Web3.0等）、傳感器（Sensor）（如壓力傳感器、溫度傳感器等）等架構起新型的智能學習環境，能夠支持情境覺知（Awareness of Context）、學習過程記錄、學習數據分析、學習服務推護、學習診斷與評價等諸多重要功能。從人―技術環境關系視角，“智慧學習”旨在充分利用智能設備無縫接入，自由訂制個性化服務、參與學習活動，從而培養具有良好價值取向、較高思維品質和較強思維能力的人才。換言之，學習者通過有選擇地參與智能學習環境中的各種活動，使其在沒有智能技術環境支持的某些學習（如移動式協作學習）由不能轉化為可能、由小能轉化為大能，從而培養出更多“聰慧”的學習者。這種人―技術的互動互惠關系可以簡述為：在智慧學習環境/空間中，學習者可以借助智能終端，通過無縫接入方式泛在訪問互聯網絡，快捷提取所需的知識信息，選擇適宜的網絡服務，將有限的注意力和心理資源投入到更需要它們的、更有價值的學習任務之中，直接參與到問題定義、快速形成解決方案和靈活采取行動的過程中，不斷發展學習者應變復雜情境和問題的智慧能力[18]。可見，智能技術與“智慧”發展關系緊密，這與Koo的觀點存在某種相似性。比如，國際著名教育技術專家Prensky率先提出“數字智慧”[19]的概念。他認為，技術本身無法取代人的內在能力，數字時代的聰慧者應當能夠把心智能力和數字技術恰當結合。鑒于此，如何通過“智慧學習”來促進學習者智慧發展也成為我們關注的焦點之一。

（二）主要特征

相關機構和研究人員分別從不同角度剖析了“智慧學習”的基本特征。其中，影響最大的要數韓國教育科學技術部（MEST，The Korean Ministry of Education， Science and Technology）推出的觀點。MEST認為，智慧學習的特點有：自我導向的、有動機的、適應的、資源豐富的和技術嵌入的。[20]Lee和Son認為它的特點包括：學生中心、自我指導、交互、智能、非正規學習、實體感（A Sense of Reality）等。[21]Kwon等人認為智慧學習的特點應包括：Web2.0（開放、參與、共享、協作）、移動性、泛在性、即時性、易訪問性。[22]Hwang認為，“智慧學習”的關鍵因素包括：靈活性、開放訪問、交互性、互操作性、自主性、學習模式設計（Design of Learning Models）等。[23]日本千葉工業大學的Nakabayashi教授指出，“智慧學習”可以充分利用（Exploit）開放的技術、內容和知識；允許在質量和數量方面的快速推進；滿足學習者的多樣化需求；可能對傳統教育產生顛覆性創新。[24]

上述某些觀點在一定程度突出Smart Learning的主要特征，但尚缺乏一種整體感、層次感和結構感。本文將從“學習者”的視角，以“學習者―技術環境”彼此造就的“生態關系”為出發點，嘗試勾勒出“智慧學習”的SMART-STAIR（智慧階梯）概念框架（見圖1）。

該框架的構建思路和基本意蘊簡釋如下。

首先，該模型主要由內外兩層組成。其中，里層（白色）代表“學習者”，外層（彩色）代表技術環境（學習空間）層。

其次，兩層均由五片“花瓣”組成一個整體。圖1中用連接“花瓣”的“線條”表示“整體性”，示意相關的五個關鍵要素是不可分割的整體，任何時候均需要對它們進行通盤考量。在“學習者”層中，每片“花瓣”如同一個透鏡（Lens），折射出“學習者”自身在實施“智慧學習”時要重點關注的五個關鍵要素。同樣，在“學習空間/技術環境”層中的每片“花瓣”，表征了技術環境需要關注的五個關鍵因素。它們與“學習者”的五大要素相互“嚙合”，是對“人―技術”生態關系的直接呼應。

再者，由內外兩層的關鍵因素的首寫英文字母，組成了Smart-STAIR概念模型。現將這些關系特征作簡要說明。

1. Smart（學習者）

拉取學習服務（Service-Pulled）：學習服務是為學

習者提供的以師生或學生之間的人際面授和基于技術媒體的雙向通信交流為主的各種信息的、資源的、人員的和設施的支助服務的總和，但它一般不包括課程資源的開發與發送[25]。學習支架“作為學習支持服務的概念框架”[26]，尤其值得重點關注。支架是在學習活動之初提供的支持，隨著認知和理解的發展，后來將連續周期性地消隱（Fade）。Hannafin將支架分為概念支架、元認知支架、程序性支架和策略支架。[27]支架的數量和頻次將隨著學習者個體、遭遇的問題和特定境脈的需要而有所不同。

人性化境脈（huManized context）：社會的、文化的、歷史的情境是人們從信息解釋到意義創建的重要基礎[28]。境脈是對時間、地點、人物、事件、景物、線索（如原因、結果、啟示）等若干要素及其（全部/部分）組合關系進行有意義的描述或表征[29]。它是真實的、熟悉的和易于理解的，除了能提供豐富的認知線索之外，還應建立在學習者原有知識經驗基礎之上，能夠激發學習者的求知欲、學習動機和認知體驗。

積極的自我（Active Self ）：以學習者為中心的、自我指導的學習，具有完整的學習體驗；學會將所學知識靈活運用到生產和交往的實踐中去。

資源定制化（Resource customization）：學習者根據自己需要、個好以及能力水平，自主定制相應的資源內容與服務。

順手的工具/終端（Tool & Terminal-easy）：無論是智能學習環境中內置的各種學習工具，還是手持式、便捷式終端設備，應當輕巧靈活、易于上手、透明使用。

2. STAIR（技術環境）

推送學習服務（Service-pushed）：學習支持服務的種類較多，如信息服務、存儲服務、計算服務、設施服務等。其中，由于學習支架是學習活動得以順利展開的必要條件，因此需要設計多種支持供學習者選擇。

技術無縫聯通（Technology-seamless）：各種異質終端設備能無縫連接，流暢接入網絡，支持知識共享與信息交換。

情境覺知（Awareness of context）：多模態地覺知豐富的境脈信息，有效支持數據挖掘和分析決策。

交互（Interaction）：包括學習者與學習者、教師和專家之間，學習者與內容之間，內容與內容之間等多種形式的交互。

資源關聯（Resource-connected）：將學習者所需資源（包括靜態和動態）建立起有意義關聯，然后再發送給相應學習者。

此外，Smart Learning的基本目標指向是培養富有智慧的學習者（Smarter Learner）。

最后，根據社會文化歷史觀可知，“人”是社會的、文化的、歷史的人，“智慧學習”必然受到特定時空的社會文化的影響（用最外圈層表示）。當然還要重視學習者所在學習共同體中“亞文化”的影響。

三、動態演進

隨著人類（逐漸）步入了Web2.0、Web3.0的時代，在先進技術和智能設備的強力推動下，“智慧學習”作為一種新的學習范式破繭而出。

從整個技術進化路線來看，“智慧學習”是繼“數字學習（e-Learning）”、“移動學習（m-Learning）”、“泛在學習（u-Learning）”之后的第四次浪潮（見表1）。狹義的e-Learning主要指在正規教育情境下利用計算機和互聯網進行學習。“移動學習”與“數字學習”的唯一區別在于使用“移動設備”和“無線技術”。另外，較之于“數字學習”，“移動學習”在學習地點、設備成本、易用性和及時應用方面有著較大提高。泛在學習讓學生隨時隨地使用各種終端進行學習，不受時間、空間和環境的限制[30]。“移動學習”更多地強調學習者與移動設備的交互，強調學習者通過移動設備與學習內容的交互以及與其他人的社會互。“泛在學習”不但支持上述交互類型，而且支持學習者與現實世界（物理環境）的交互[31]。智慧學習是在泛在學習基礎上新增了“智能分析（Smart Analytics）”，意在對學習者所產生的大范圍數據中的“隱含意義”進行挖掘，為評估學習過程、預測未來表現和發現潛在問題提供服務。智慧學習較好地支持了多模態情境覺知、學習過程實時記錄、學習數據智能分析、學習服務定制推送以及學習診斷評價等。

從“技術助力學習”的角度來看，狹義的e-Learning通常能讓學習者自由安排學習時間，讓他們在“任何時間”（1A：anytime）都能夠學習。然而，這種學習內容較為固定、學習形式較為單一、學習交互較為膚淺，學習者基本處于被動狀態。m-Learning借助移動設備（如PDA、手機、便捷式電腦）與無線通訊技術，讓“學習地點”的自主選擇成為可能，也讓任何人都可能成為學習者。因此，任何學習者都能夠在任何時間和地點（3A：anyone，any time，any place）進行移動學習。由于“傳感技術”的引入，泛在學習系統能隨時覺知到與學習者相關的個人信息、環境信息、知識信息等，并將信息空間中與當前情境最匹配的信息反饋給學習者，這樣就自然而然地完成了一次“透明”的交互。如此反復，u-Learning可以讓任何學習者在任何時間、地點，以任何方式學習任何內容（5A：anyone，any time，any place，in any way，any content），學習者處于較為主動的狀態。由于“智能計算”需要實時記錄、分析和處理大數據，主動發掘數據背后的“意義”，為學習者推送最適配的服務，以滿足學習者的個性化需求。同時，智能學習環境還支持各種學習終端的無縫接入和泛在連接。因此，s-Learning能夠讓任何人在任何時間、地點，以任何方式學習任何內容，并可獲取任何學習支持（6A：anyone，any time，any place，in any way，any content，any learning support）。“智慧學習”經常發生在真實的生活情境中，學習者主動參與完整的學習過程，主動管理學習任務并為之承擔責任，學習的主動性和自由度得到最大程度的提升。其間，“智能設備”和“社會網絡技術”的助力作用不容小覷。所謂“智能設備”是指無線的、可移動的、聯網的（通過WiFi， 3G， 4G）的電子設備，它能夠語音視頻通信、上網、地理定位（Geolocation，針對搜索的目的和基于位置的服務），也能在一定程度上自主運行[32] [33][34]。當前，教育領域最新旨趣是利用“智能設備”和“社會網絡服務”作為教育手段以支持社會學習 [35]。在社會學習過程中，學習者能借助“社會網絡服務”共享知識，通過標注和分享他們創建的多媒體內容與教師發生聯系。有效利用SNS是學習者在互惠合作中彌補e-Learning不足的一個極其重要的因素。建立在SNS基礎上的社會關系創造出不同于傳統老套（Stereotype）的人際關系的社會生態系統。

在計算模式方面，狹義的e-Learning主要基于“個人計算”。個人計算關系是個人的、甚至私密的（Intimate）[36]。由于需要投入相當多的注意力來操作個人計算設備（通常是PC機），每當執行個人計算時，人就不能做其他任何事情。在“個人計算”模式下，計算機與人之間還存在某種“隔離”，它只能充當一種不太好用的工具，無法真正融入學習和工作。“移動計算”是指在移動過程中不間斷地完成計算工作，需要隨時隨地訪問所需的信息和服務[37]。移動計算的重要意義與其說是在于所使用的設備，還不如說是在于利用掌上電腦（Palm）輕松訪問“蜂窩網絡”和功能齊全的工具（Fully-Featured Tools）的能力[38]。隨著易用性和速度的不斷提高，“移動計算”讓世界每個角落都可以通過不斷擴增的蜂窩網絡成功訪問互聯網。“泛在計算”是信息空間和物理空間的融合，在這個融合的空間中人們可以隨時隨地、透明地獲得數字化服務。“隨時隨地”是指人們可以在生活和工作現場就能獲得的服務，而不需要離開這個現場去電腦跟前。“透明”是指獲得這種服務不需要太多注意力，是以一種十分自然的訪問進行的，即隱式交互 [39]。泛在計算意味著我們每個人將會享用許多計算機。其中一部分可能是在幾分鐘上網時間內所造訪的幾百臺計算機，另外一部分可能被嵌入（不可見）墻壁、椅子、衣物、照明開關、汽車等一切事物之中。泛在計算根本特征是“世間萬物因計算而聯接” [40]。“智能計算”是硬件、軟件和網絡技術的新一代集成，它為信息技術系統提供對現實世界的實時覺知和高級分析，以幫助人們做出有關替代方案與行動的更為明智的決定，從而優化業務流程、消除業務負擔[41]。IBM認為，智慧計算的三個關鍵維度是流程（Process，是核心的業務流程）、數據（Date，是業務決策時所基于的信息）和基礎架構（Infrastructure，是支撐數據和流程的計算資源）[42]。業務流程大致可以分為效用流程（Utility Process）、操作流程（Operational Process）和傳送流程（Delivery Process）。對三類流程的關注點存在差異：效用流程關注的是成本與效率；傳送流程關注的是創新與適應性；就操作流程而言，既需要在標準化與降低成本之間保持平衡，也需要在創新與靈活性之間保持平衡。“靈巧”意指在現有技術基礎上增添了實時情境感知和自動分析等新的功能[43]。這樣做的結果是，技術可用于感知周圍世界發生了什么，分析有關風險和可能的新信息，提供選擇方案以及采取行動。有人將智能計算關鍵技術由5A增至7A：[44]覺知（Awareness）――包括傳感器、GPS、RFID、 GPS、機器對機器的通信和社會智能工具；分析（Analysis）――包括實時分析和大數據；備擇（Alternatives）――包括業務流程管理、規則引擎和工作流；接入（Access）――充分利用移動設備（如智能手機和平板電腦）；匯聚（Assembly）――聚焦于協作活動（如協作環境、動態案例管理、項目檔案管理、供應商風險和績效管理、業務流程管理）；行動（Actions）――對流程應用程序的當前組合，以最終落實解決方案；審計（Auditability）――較少地與技術相關，而是更多地從錯誤中學習的實踐，以調整其他6A并讓它們下次變得更加靈巧。“智能計算”的關鍵創新是利用覺知技術（RFID、傳感器等）、實時分析、協作平臺等，給計算系統賦以新的“智能”維度 [45]。

四、基本趨向

（一）構建一種面向未來的新型學習/教育范式

一種范式意味著共同體成員共享著共同的信仰、價值觀、行為方式和技術方法等文化傳統。作為一種面向未來的新型學習范式，“智慧學習”蓄聚著聰慧、敏捷、新穎、靈活、輕巧、智能、時尚等“文化信念”。它主張要為學習者提供人性化境脈、豐富的活動支架和順手的工具終端，支持個性化定制，鼓勵自我積極參與。它是知識經濟時代對“以學習者為中心”、“自主與協作學習”和“利用技術促進學習者智慧發展”思想的最新注解（“秀外慧中”之喻）。

“智慧學習”使人們將更多精力聚集于學習主題，默會地借助各種智能終端設備，無縫接入移動的泛在學習空間，靈活定制和透明訪問最適宜、最便捷的資源服務，實現自我導向的主動學習。學習者全力關注的是學習目標和任務本身而非外在的學習設備或學習環境。只有這樣，學習者才能成為學習舞臺上的“主演”。同時，從技術架構的學習生態來看，即便種種技術設備可能分布于不同的生態位（Niche），但由于技術不能完全代替人類思維活動，因此它無法取代學習者的主體地位，因此只能扮演“暗”中相“助”的角色。技術對人而言，會是一種角色，甚至不用讓學習者注意到；技術會成為一種自然存在，不再增加學習者的認知負擔[46]。智慧學習支持多模態情境覺知，能夠及時捕捉完整學習歷程中動態生成的重要數據，在對學習者相關數據（靜態的或動態的）進行智能分析基礎上，有針對性地配送個性化學習服務，并提出相應的學習策略與建議。可見，技術的“助力”作用十分重要、不可或缺。要設法保持人―技術環境之間良性互動，“快捷、靈巧、恰好”地運用技術設備和學習環境，培養勇于創新、善于合作、敏于變通、心智健全的智慧型、實踐型人才。

（二）新興技術設備的全面滲透助推學習技術的整體變革

“學習技術”（LT，Learning Technologies）是指在各個領域或境脈中，用于促進人類學習的技術[47]。它是為了增強教學、學習和評估的技術應用。它包括計算機輔助學習、多媒體資源、網絡應用、通訊系統、人機交互等，用它們來支持學習[48]。

隨著新興技術和設備的不斷涌現及其向學習領域的全面滲透，必將引發一系列爭論與思考，其中不乏觸及學習技術本質的問題。某種新興技術的優勢是什么？如何利用這些優勢？它適用于哪些學習情境？最佳實踐案例是如何展開的？學習者需要具備哪些能力才能用好這種新技術？若想準確回應這些問題，需要從整體角度和關系角度對各種先進技術進行方案設計、系統部署、學習應用、運維管理和績效評估，必然改變技術支持下的學習路徑，助推學習技術的整體變革（而不是局部的、零散的、隨意的）。2003年，由斯坦福大學著名學習科學專家Pea帶領的工作組向美國國家研究院（NRC，National Research Council）提交的《為了實現教育與學習技術兩種轉變的規劃》的報告中指出這兩個轉變是：（1）為了美國的每一位學生，要將便宜、快捷、強大的計算機整合到教學中；（2）將“學習科學”（Learning Sciences）中的進展與信息技術能力（IT Capabilities）聯合起來，顯著地改善學生學習[49]。Pea還提出了“聚合（Convergence）”概念，它是指合并了不同信息通信技術（ICT）的進程。這些技術包括計算、通信、出版、廣播媒體、消費類電子產品、攝影、視頻和音樂。比如，電腦與電話通訊（Telephony）的“聚合”將會產生像手機一樣的輕型設備，它們能夠保持恒久連接，功能比今天的PC機更為強大。

如何利用技術構建有效學習環境是學習技術整體變革的重要體現。在美國國家研究院2000年的《人是如何學習的（擴展版）》報告中指出，在構建有效學習環境方面可以：（1）利用視頻、演示、模擬以及與具體數據和工作中的科學家（Working Scientist）聯網，把現實世界中的問題帶進課堂。（2）在他們的理解路徑基礎上，提供支架以增強學習者的做事能力和推理能力。支架允許學習者參與復雜的認知行為，如科學可視化、基于建模的學習。如果沒有技術支持，這是比較困難甚至不可能的。（3）為學習者增加從軟件導師、教師和同儕處獲取反饋的機會、參與反思自己的學習過程、接受面向進取式修正（Progressive Revision）的指導，改善他們的學習和推理。（4）建立包括教師、管理者、學生、家長和其他感興趣的學習者在內的地區性和全球性共同體。（5）為教師學習擴增機會，如在線實踐共同體、最佳案例研究。[50]

以蘋果iPad、三星Galaxy、索尼Tablet S和亞馬遜Kindle Fire為代表的平板電腦，融合了智能手機和膝上電腦的特征，可以始終聯網并提供豐富的應用（Apps）。比起它的前輩――智能手機，平板電腦擁有更大的屏幕、更高分辨率和更豐富的“基于手勢的界面”。對任何人而言，平板電腦都易于使用、視覺沖擊力強、高度移動性，因而可作為分享內容、視頻、圖片和演示文件的理想工具[51]。平板電腦更像是一個便攜式的個性化學習環境，用戶可以無縫地加載成套的應用程序及其所選內容。

（三）智能學習環境為智慧學習提供最為重要的技術支撐

智能學習環境是以先進的學習（如學習心理、學習科學）、教學（如建構主義教學觀、學習環境設計理論）、管理（如知識管理）、利用（如可用性工程、人因工程）的思想和理論為指導，以適當的（現代）信息技術、學習工具、學習資源和學習活動為支撐，通過對“情境覺知”中獲得的新數據（如環境信息、設備信息、用戶信息等）、學習過程中生成的新數據（如案例、討論主題、論壇跟帖、博文、微博信息等）以及系統數據庫中原始數據信息（如用戶信息、課程信息等）進行科學分析和數據挖掘，能夠識別學習者特性（如學習能力、認知風格、學習偏好等）和學習情境，靈活生成最佳適配的學習任務和活動，引導和幫助學習者進行正確決策（如提供適當決策或決策選擇方案），有效促進智慧能力發展和智慧行動出現的新型學習環境[52]。例如，在智能計算環境中，任何人在任何時候都可以使用那些嵌入在公共環境中任何地方的計算機，通過無線通信技術和移動設備連接上任意一臺計算機來訪問網絡。同樣，計算機和智能設備也能識別他們的行為，并根據用戶所處的環境、移動終端的性能和網絡帶寬等提供多樣化的服務。

從實踐層面看，“電子書包”可作為智能學習環境的重要代表。電子書包并非單指學習機、手機、筆記本、電子閱讀器等硬件產品，而是包含著學習資源、學習工具、服務平臺和智能終端的完整體系。電子書包作為云端個人學習環境，重在實現學生對資源、工具和服務的個性化訂閱；實現資源、工具和服務向學生的推送[53]。學習者可以借助無縫接入的任何智能終端，隨時、隨地、隨需地訪問“信息空間”中的相關資源，靈活選擇和定制網絡服務，主動參與問題定義、形成方案和實踐體驗的完整學習過程。

（四）促進學習者智慧能力發展和智慧行為出現是智慧學習的創新性目標之一

就“智慧”而言，至今難以取得較為一致的定義。但是，如果我們將智慧解構到不同的專業應用領域中，就可較好地揭示“智慧”的多個構面。在某一領域中，如果具有完整的“可預知、可達成、可定義”的三項能力，就說擁有該領域的智慧[54]。美國著名心理學家Sternberg在其“實踐智力”的基礎上引申出“智慧”概念。他認為，智慧（Wisdom）是指：為了在對環境境脈（Environmental Contexts）的三種反應（適應和塑造現有的以及選擇新的環境境脈）中取得平衡，以獲得共同助益（Common Good）的價值觀為中介，通過平衡個體內部的（Intrapersonal）、個體之間的（Interpersonal）、個體之外的（Extrapersonal）短期或長期利益，而對默會知識（Tacit Knowledge）的應用。[55]在綜合國內外文化語境差異的基礎上，祝智庭等人認為：智慧是一種高階思維能力和復雜問題解決能力；智慧的精神內核是倫理道德和價值認同；智慧是面向實踐的，強調文化、認知、體驗、行為的圓融統整。[56]

如何利用先進技術有效促進學習者實踐創新能力、社會協作能力、機智反應能力和良好倫理道德等方面的和諧發展日益成為學界的關注熱點。著名科學家錢學森早在1997年開始倡導“大成智慧學”，其英譯名稱為“Science of Wisdom in Cyberspace”。他強調“大成智慧”的特點是沉浸在廣闊的信息空間里所形成的網絡智慧；“大成智慧”是在知識爆炸、信息如潮的時代里所需要的新型的思維方式和思維體系[57]。他認為，“智慧”由“量智”和“性智”組成，須臾不可分離。從思維方式來看，“量智”與“性智”都是邏輯思維與形象思維的“結合體”，但前者傾向于邏輯思維方式，后者傾向于形象思維方式。隨著技術設備逐步邁向智能化、泛在化、感知化，智能終端和泛在網絡的計算速度與精度遠勝于人腦，因而比較善于分擔“量智”工作，但對于“只可意會，難以言傳”的默會知識，或者需要運用形象思維、求異思維、直覺、靈感進行創造性工作時，它們卻顯得“疲軟乏力”，難以表現出“性智”能力。因而，要“充分利用計算機、信息網絡，人―機結合優勢互補的長處，使人能夠不斷及時獲得和集成廣泛而新鮮的知識、信息與智慧，從而迅速提高人的智能，培養創新的能力”[58]。這里足見錢老預見到信息化對智慧發展的關鍵作用。

“聰慧（Smartness）”似乎成為當代教學的追求之一。機智就是要比他人更加迅捷和機靈（Cleaver），它意味著效率和巧妙（Efficiency and Cunning），而不是深思熟慮（Deliberation）。機智的學習者會選用工具，付出最少的努力、以討巧或愉悅（Ingenuity or Enjoyment）的方式完成大量工作[59]。既然，“人的智慧不只來自于人腦，還有計算機和信息網絡，是人機結合的智慧”[60]，那么，智慧學習就有理由將“合理有效地利用智能技術促進學習者智慧能力發展和智慧行為出現”作為其創新性目標之一。Prensky的“數字智慧”就是一個很好的例子。Koo就曾指出，“Smart”一詞除了包含“智能設備”和“個性化學習服務”之外，還包含學習者的“聰慧”，即關注造就“聰慧的學習者”。[61]如果“聰慧”成為一個重要約定（Important Agreed）的教育目標，使用移動設備支持自我導向學習，似乎是實現該目標最有前途的方式[62]。反過來，作為機智聰慧的學習者，他們學習目標明確、價值取向正確、感知思維敏銳、學習手段靈活、行動反應迅捷，他們可以“透明”地活用各種先進設備和技術，能夠實時監控自己的學習過程并根據學習情境變化隨之作出明智的反應。正是因為大腦具有巨大可塑性，數字技術才足以增強我們的心智，通向更大的智慧。反之，對于未予增強的人來說，他們的感知有限，并受到人類大腦處理能力和功能的限制。因此，如何高效便捷地“善用”技術以促進學習者智慧發展理應成為智慧學習的又一關注熱點。

（五）混合式學習共同體為智慧學習提供社會智力與情感支持

學習是發生在一定社會文化情境中的個體建構、實踐參與和社會交往的過程。社會性、情境性、實踐性、共享性和默會性是當代學習的本質特征。“學習共同體”是指分享著共同的情感、價值觀和信念的群體，他們習慣性地一起積極參與相互學習。學習共同體大致可分為虛擬/在線學習共同體（Virtual Learning Community）、真實/離線學習共同體（Real-world Learning Community）和混合學習共同體（HLC，Hybrid Learning Community）等三大類。虛擬學習共同體的社會交互主要發生在技術架構的虛擬信息空間之中，人們主要借助數字技術訪問網絡空間的信息資源開展互動學習；真實學習共同體的社會交互主要發生在真實的物理環境中的面對面會話交流過程中，主要借助語言、動作、觀察等模擬技術來增強學習，因而也被稱作面對面學習共同體。虛擬學習共同體的主要優點是容易跨越時空界限、共享信息資源、開展遠程會話與協作，主要缺點是缺少情感支持和深入互動，難于建立身份、信任和聲譽的驗證程序（Authentication Procedures）。真實學習共同體的優缺點則與之基本相反。因此，混合式學習共同體是將傳統面對面學習共同體與在線學習共同體有機結合，旨在促進優勢互補、消除不足，充分發揮HLC的靈活性、適應性和協同性，為智慧學習提供重要的社會智力與情感支持。比如，HLC豐富了他們感興趣領域的境脈；吸收更寬更廣的專長知識；允許新成員與更有經驗、更加高級的教師和專家建立聯系；學習者與學習者之間、學習者與環境之間的頻繁互動，使他們能迅速應對不可預知、不常碰見的請求；對如何處置專長領域中的議題獲得直覺性理解（Intuitive Understanding）。

五、未來展望

“智慧學習”，作為一種面向21世紀的新型學習范式，是知識爆炸、技術發展和學習需求共同助推的結果。它體現了聰慧、機智、敏捷、靈活、精巧、智能、時尚等“文化信念”，希冀借助多種智能技術在情境覺知、智能分析、輔助決策和學習服務等方面的優勢，讓學習者能夠將有限的注意力和絕大部分心理資源投入學習活動與任務之中，引導學習者作出深度思考、社會協商、明智決策、科學實踐和批判反思。

韓國制定了振興（Vitalize）“智慧學習”國家戰略，目前已進入實踐階段[63]。近些年，韓國MEST任命了大批“泛在學習研究學校”，并在u-Learning研究學校行動成果的基礎上，提出了振興“智慧學習”的途徑。臺灣地區的K12教育中，正在利用移動型智能設備，如SmartPhone、PDA、iPad，大力開展“情境感知的泛在學習”（Context-Aware u-Learning），其核心理念與“智慧學習”基本一致。

“智慧學習”的未來發展之路，將重點圍繞“學習實踐與創新應用（智能設備技術和社會網絡服務的有效結合）”、“情境覺知與智能分析”和“資源服務的用戶定制”等三個方面展開。首先，“智慧學習”要瞄準“學習實踐與創新應用”這一目標不動搖。目前，“應用驅動，共建共享”是我國《教育信息化十年發展規劃》的基本工作方針之一。只有將先進技術植根于學習實踐和教學應用的沃土之中，切實改善學習者的思維品質，提高復雜情境下的處置力、應變力和適應力，不斷創新學習流程和學習模式（特別是社會協作學習、認知學徒制等），提高技術設備的應用水平，智慧學習才能獲得強勁的生命力。其次，智能設備和各種傳感器要能主動感知情境信息，如學習者信息、環境信息、知識信息等，并利用多源數據進行智能分析。智能分析是對系統原始數據和最新采集或生成數據進行數據挖掘，發現數據背后潛在的“意義模式”，并給出合理解釋或建議。技術系統的感知類似于“輸入”，智能分析類似于“內部信息加工”，而反饋建議相當于“輸出”。學習者接收到技術系統的“輸出”，結合自己的經驗體會，最終作出明智的決策和行動。由于智能終端小巧便捷、自然舒適，學習者可能默會或透明地使用它而不至于分心。因而在最大程度上確保決策行動的敏捷性、靈活性、高效性。比如，學習者將RFID標簽粘貼在真實對象后對其標注和共享。利用RFID閱讀器，對學習者周圍的對象進行檢測，即刻為學習者提供情境中的正確信息[64]。第三，“智慧學習”范式提供了一種定制化服務，學習者可以隨意選擇定制與自己學習相關的資源與服務，最大限度滿足個人需求、認知風格和能力水平。由于傳統教育通常難于做到教學的個體化（Individually），因而“定制學習”凸顯了“智慧學習”的獨特優勢，讓學習動機倍增并更加持久。

“智慧學習”具體較為廣泛的應用前景。Kaur指出，在遠距離學習方式中，智慧學習的當前趨勢有：播客（Podcasts）、移動學習、非正規學習、云計算、社交游戲、智能。[65]智能技術環境能為學習者提供人性化境脈、豐富的活動支架和順手的工具終端，支持個性化定制，鼓勵自我積極參與。正因如此，學習者才會成為知識的創造者，而非搬運工！

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