随着移动终端技术、无线网络、传感器技术的迅猛发展，以及大数据的迅速流行，一种被称之为“量化自我”的技术受到人们的普遍关注。它被认为是“将科学技术引入日常生活中的技术革命”。凯文•凯利在预测未来20年科技的发展趋势时，第一个提到的就是“量化的自我”。在美国新媒体联盟2014年度《地平线报告》中，将“量化自我”罗列为“四到五年内将采用的技术”。

其实，量化自我已经开始进入我们的生活。

甚至可以这样说，几乎每天早上，我都会量化自我一次。

什么是量化自我？

所谓量化自我(Quantified Self, 有时简称QS)，是指运用各种带有传感器的简单仪器，测试、量化和记录个人身体状况及各项健康指标，再通过蓝牙或网络将这些数据及时传输到用户手机、电脑或网络上，以方便用户即时查看、记录、跟踪或进行分析数据的一种“新运动”和“新潮流”。

最初，它是由美国《连线》（WIRED）杂志的编辑 Gary Wolf 和 Kevin Kelly 发起的，当时，量化自我被称之为“通过自我追踪进行自我认知的工具开发者和用户兴趣小组”，并于2011年5月在美国加州召开了第一次全球化的量化自我大会。

“量化生活”有时也被称作“自我跟踪”(self-tracking)、“生理信息”(body data)、或者“生活数据化骇客”(life hacking)等等。

为什么要量化自我？

随着科技的发展，人们能够方便地借助可穿戴设备、移动App以及云服务，来实时追踪自己日常生活中的各种数据。目前,“量化自我”设备所量化的数据主要是个人的身体状态数据，常见的包括心跳、体温、血压、心理状态、每天吃的食物、睡眠品质和时间等等。

这些数据非常有价值，也非常有意思，它们除了可以用来帮助用户养成健康的饮食习惯，保持良好的睡眠周期，积极地主动地改善自己的健康和体能状态，而且还可以在疾病发生时，帮助用户或医疗人员提早有所警觉，甚至回头追踪出致病的源头。随着越来越多的人依靠移动设备来监控他们的日常活动，个人数据正在成为日常生活的一大组成部分。因此，在运动与健身、保健与形体训练、临床医疗等诸多领域，有着广阔而深远的应用前景。

如何量化自我？

量化生活的主要方法学就是数据收集、数据可视化、交叉引用分析和数据相关性的探索。数据收集主要是依赖各种类型的传感器技术，数据传输常见的使用蓝牙和无线网络，借助智能手机及其他移动终端或APP的硬件化，实现所采集的数据可视化、交叉引用分析以及其他的数据相关性探索。借助移动终端的各种移动应用程序，可以很方便地为用户提供易于阅读的可视化数据表。而帮助用户和消费者采集（量化）、查看(可视化)和分析（意义化）他们的个人指标，构成了量化自我核心。

随着现代科技的发展，传感器、移动设备、无线连接和电池续航等相关技术都有了大幅度的发展，并且，在价格上越来越低廉，可供用户选择和使用的量化自我的硬件产品越来越多。在市场上，目前已经出现了许多的可穿戴式设备，如手表，手环和项链、体重秤等，这些设备都被设计成为一种自动收集数据，以帮助人们管理自己的健康、睡眠、生理周期和饮食习惯等。

与此同时，也涌现出来了大量的、各式各样的量化自我的软件。现在，已经有很多基于IOS或者Andriod的应用供我们选择来量化自我了！比如，Google眼镜、智能脂肪测量仪、血压和心率设备等等，以及Runkeeper和乐疯跑之类的跑步APP、Runtanstic所提供的十五种健身APP等等。

量化自我与学习

量化自我使得现在越来越多的人依靠这些技术，来改善他们自己的生活方式和健康状况，量化自我在帮助我们养成良好、健康的生活方式方面已经取得了很好的成果，那么，在学习方面呢？它有哪些应用前景？

在2014年《地平线报告》中，科技预测家们指出，量化自我将会在未来4-5年在高等教育领域内广泛应用。

那么，量化自我到底会有哪些教育教学应用前景呢？它对于学习有哪些实际的意义？我们不妨进行一次大胆地设想：

1．量化自我本身就是一种学习的测量和监控

对于一个正在减肥的人来说，通过“智能脂肪测量仪”和与之配套的“乐心健康”的APP，每天清晨，在运动完之后，只要站在这款“智能脂肪测量仪”上，体重和脂肪数据就立刻被“量化”，并通过蓝牙或网络传输到放置在不远处的智能手机上的“乐心健康”的APP上，这个用户的体重数据以及变化趋势、脂肪率及其变化数据，就会一目了然。

对于试图通过运动，来减轻自己体重和脂肪率的人来说，每天坚持运动，每天坚持量化自我，这本身不仅是一项测量。不仅如此，这些测量的数据可以作为用户制定健身方案的依据和参考。此外，通过自己的努力，不断地改变自己，这本身就是学习的内在要义之一。

2.量化自我帮助学习者不断地自我意识与自我超越。

在论及“学习究竟是什么”的时候，南京大学的桑新民教授曾经指出，““学习的本质是人类个体和人类整体的自我意识与自我超越”。的确，人和动物的一个重要区别，就在于人能够不断地自我意识，不断地自我超越。而这就是人的学习，就是最好的教育形式，即自我教育。

在我们的日常生活实践中，我们需要不断地自我意识和自我超越。我非常清楚地知道，吸烟是有害健康的，我应该戒掉香烟。可是，长期的习惯，对香烟的生理依赖和心理依赖，使得戒烟变成了一件极为困难的事情。但是，我终究是要改变自己的这个习惯，而改变习惯本身也是学习。

事实上，我已经通过一款名为QuitNow 的APP，以及借助这款APP上的伪“量化自我”（数据是估计的，而不是科学测量的），成功地帮助我戒掉了香烟。

3.量化自我能为学习者提供个性化的针对性服务

经常使用“亚马逊”、“淘宝”、“京东”的朋友们一定深有感触，因为这些电子商务平台似乎总能“知道”我们想买什么，我们还会对什么感兴趣。这种基于用户习惯和兴趣的数据而提供的个性化推送。设想一下，如果这种服务在教育上应用呢？那么，学习者的个性化服务将会指日可待！

借助量化自我工具，教育工作者可以收集与学习者生活方式、学习方式、或者外部学习环境相关的数据，然后借助学习分析，收集与学习者学习结果有关的数据，这些数据无疑有助于帮助教育工作者了解学习者的问题解决策略以及学习者的认知风格，从而帮助教育工作者制定个性化的、有针对性的学习辅导。

不仅如此，借助这些学习者学习行为的“量化自我”，一些学习系统和平台能够记录学习者在学习时的相关生理、心理数据，比如，学习者在观看某一内容时候的眼动规律，这些数据不仅可以用来帮助课程设计者、系统分析师、及平台开发者在后续修改课程、设计及平台时参考，而且，这些学习者学习时的生理、心理数据可以用于对学习者进行智能的、个性化辅导服务及学习支持，推送学习者感兴趣的课程与内容，提供处于学习者最近发展区的课程和材料，选择学习者喜欢和习惯的学习材料表征方式，从而实现个性化的、定制的、智能的和高效的学习。

展望未来，量化自我技术将会逐渐地参透到日常的学习和学校教学情境之中，参与到在线学习与混合学习实践，通过不断提供实时获取的学习者数据，进而不断地提升学习的个性化。这一趋势，将会日益显现出来。

让我们拭目以待！