xAPI 的诞生

xAPI 跟 SCORM 一样都是由美国国防部 (DoD,Department of Defense) 和白宫国家科学和技术政策办公室 (OSTP,Office of Science and Technology Policy) 在 1997 年所成立的「高阶分散式学习」计划 (ADL (Advanced Distributed Learning) Initiative,以下简称 ADL) 所建立的标準。SCORM 在 2001 年推出後,到 2009 年间陆续推出许多更新版本。在 2010 年前後,ADL 意识到需要定义一个更新的标準,来克服许多 SCORM 所面临的限制。SCORM 被局限只能追踪特定的”课程导向”的学习资料,例如观看了那些课程页面、考试成绩以及完成那些课程单元等等。新的 xAPI 标準让我们可以设计新型态的学习计划,它可纳入的不仅仅是制式的课程及评量测验,还有所有可能会发生或预期之外的学习经验 (包含连线或离线学习)。

xAPI 是如何运作的?

xAPI 的运作是根据活动流 (Activity Streams) 的概念,Activity Streams 源自社群网路并且被众多知名社群网站,如 Facebook、 Twitter 和 Google+,所使用。

  • 人们藉由与其他人或内容互动过程来学习,这些学习活动可以透过 xAPI 记录下来。不管这些学习活动是在那里发生的,xAPI 都可以把它们记录储存下来。
  • 当一项活动需要被记录下来时,xAPI 就会送出以”主词,动词,受词” (Noun,Verb,Object) 或者 “我做了这件事” (I did this) 格式的报告到学习记录储存区 (LRS,Learning Record Store)。

20140508 Who did something (Chinese)

  • LRS 记录所有的行为事件历程,这些历程资料可以被传送给其他 LRS、LMS 或是报告工具 (Reporting Tool)。LRS 可以单独存在,或是存在一个学习管理系统 (LMS) 内。

xAPI 对我有什麽意义?

有了 xAPI,学习者所有学习经验,包含制式的课程以及遊戏、行动装置应用程式、社群网站等非传统学习方式,以及新科技带来的新型态学习经验都能被记录与分析。xAPI 可以对学习经验做更细腻的追踪记录,所以可以对学习活动与学习者作更深入的剖析,例如提供课程设计者的反馈,可据此针对目标学习者调整内容与教学,而对於学习者的习性、风格、行为模式的解析,让个别化的学习得以实现。

我们已经有太多学习理论或假说告诉我们要这样做、要那样做,似乎每个都有道理、都有帮助,但是到底每一个对趋近学习目标帮助多少? 可以量化吗? 我们订了几十项的评量项目,但是除了考试分数外,其它都是老师的主观分数,可以更客观更有系统吗? 企业花费大笔经费做人员培训,到底对绩效与事业指标有无帮助? 那些方案有帮助? 那些无益? 如何调整可以改进? 高效的学习者与员工有怎样的行为模式? 如何有效利用社群学习带来对每个学习者正面的帮助? 如果无法追踪学习过程收集證据,学习设计无疑是空口说白话,现在 xAPI 将可以满足这些需求。

让学习数据从学习系统、工具、内容解放出来,可说是一大革命性的观念,储存在 LRS 内的数据稍後可以在不同 LRS 之间流动,完全不会被锁死,而 LRS 可以存在於任何地方,手机上、工厂机台内、值勤岗位的管理系统内…… 等,学习者的整体图像将更为完整。当学习者在使用新工具或内容、选修新课程、转换工作时,所有累积记录都带得走,新环境不会对他一无所知。(这对服务提供者也是相当有利的,可解决 cold start 问题,有效率地提供个人化服务)

xAPI 的目标是建立 Training & Learning Architecture(TLA) ,如下图所示,xAPI 是其中一个关键要素,由 xAPI 数据可以建立学习者历程档案(Profile)、与内容推荐(Content Brokering) 的根据基础,运用资料分析技术协助学习者根据能力地图(Competency Network),适性地逐步前进,包括所谓的硬实力与软实力。

Training and Learning Architecture(TLA) vs SCORM (image credit Craig Wiggins)
Training and Learning Architecture(TLA) vs SCORM (image credit Craig Wiggins)