学习情景识别的目标，是根据可获取的情景信息推断出未知的情景要素，并识别学习情景类型、诊断学习者问题和预测学习者需求，以使得学习者能够获得个性化的学习资源、找到能够相互协作的学习伙伴、接受有效的学习活动建议。学习情景识别涉及学习者特征分析、传感器技术和自动推理等方面的综合应用，是一个跨领域的研究方向。我们之所以要进行学习情景识别，就是为了让学习环境能够更有效地服务学习者。新时代的学习者对学习环境提出了新的诉求，其所需的学习环境逐渐从数字学习环境过渡到智慧学习环境。具体来说，智慧学习环境是一种能感知学习情景、识别学习者特征、提供合适的学习资源与便利的互动工具，自动记录学习过程和评测学习成果，以促进学习者有效学习的学习场所或活动空间。智慧学习环境的技术特征主要体现在记录学习过程、识别学习情景、联结学习社群、感知物理学习环境这四个方面。

那么学习情景识别的基本原理是什么呢？首先，实现学习情景识别需要构建学习者模型、学习目标模型、学习活动模型、领域知识模型、时空模型与情景模型这六种不同模型；其主要涉及信息采集、动态建模和情景推理三个功能模块。

1.信息采集

信息采集指从物理环境或信息系统中获取学习情景识别所需的各种原始数据与信息。从物理环境采集信息指通过传感器设备从客观环境中采集数据，如学习活动现场中与学习者相关的物理环境信息、视音频监控信息以及各种传感器信息；从信息系统采集信息的方法是指从可访问的信息系统中获得和过滤所需信息，如学习档案、互联网资源、常识知识库、已有的学习情景要素模型等。需要说明的是，早期对学习过程的记录手段十分匮乏，即使收集到了一定量的信息和数据，也不能为教学活动提供深入的分析意见和建议。物联网的快速发展离不开“人”这个因素，随着教学环境中的终端（如电子白板、点阵数码笔）和传感器数量的与日俱增，通过应用程序或传感器能够积累到丰富的学习习惯和学习偏好数据，当这些数据积累到定的量级，就能够为学习者学习情景的精准识别提供足够的分析基础。

2.动态建模(www.daowen.com)

动态建模的任务是构建或更新学习情景识别的各种条件要素的模型，包括构建情景模型和学习者模型、活动模型、领域知识模型和时空模型。模型的构建是按一定的规则，将信息采集模块所得到的原始数据和信息映射为符合模型结构的抽象表示。例如，对于学习者模型的构建，需要采集学习者在活动现场的行为表现，以及检索已有的学习者信息，并通过一定的学习者建模方法，初始化学习者模型或更新已有的学习者模型。

3.情景推理

情景推理是指依据采集到的各类学习情景信息，根据动态建构的要素模型，通过一定的推理机制，给学习者推送相关个性化知识。情景推理模块包括数据驱动和目标驱动两种基本的运行机制。在数据驱动机制下，动态建模根据模型的更新情况，驱动情景推理模块更新推理结果，以及发现新的学习支持方法，这个过程一般会基于物联网技术展开。在目标驱动机制下，推理模块根据学习支持列表，调动建模模块更新各种条件要素模型，从而主动判断各种学习支持是否适合当前学习情景。学习情景推理的结果以知识推送的方式予以提供，如学习资源、学习伙伴和学习活动建议等。

从以上内容可以看出，在学习情景的感知与识别过程中，物联网技术是其中较为基础的一环，能够在一定程度上提升学习情景识别的效率，使学习情景识别的过程更加“智能”。除此之外，学习情景识别还要依赖于更加严密的模型和算法对收集到的数据进行处理和分析，以形成能够为学习者推荐个性化学习路径和推送个性化学习资源的建议。