《多域时代中维持弹性军事训练：挑战与机遇》

现代多域战场中战争的快速发展，必然要求军事训练与教育的相应变革。21世纪的战场日益复杂，技术与作战环境在陆、空、海、网络和太空所有领域以前所未有的速度变化。正在持续的俄罗斯乌克兰战争，鲜明地揭示了现代战场的动态挑战，并凸显了对既具有弹性又具备适应性的军事指导体系的需求。本文探讨了“在作战中训练”这一概念，将其作为应对军事教育与训练领域挑战与机遇的范式，强调学习必须是持续的、适应性的，并融入作战活动之中。分析了高级分布式学习在教育和训练中日益增长的作用，强调了合作对于构建和维持训练弹性的必要性，并审视了受精益制造、大规模定制、个性化学习和按需内容生产等领域启发的创新教学方法。

随着冲突演变和新威胁的出现，在战时维持有效军事训练与教育的能力对于军事成功和国家安全变得至关重要。这需要更新训练内容，并调整训练方法与平台，以有效利用新技术。挑战在于创建足够灵活的训练系统，能够快速整合新技术，同时确保军事行动所需的基本技能和知识不会在追求最新创新的过程中丢失。

在此背景下，“在作战中训练”的概念已成为现代军队的关键范式。这一方法认识到，在现代战争快节奏、不断变化的环境中，训练不能局限于与作战部署分开的专门时段。相反，训练必须是持续的、适应性的，并无缝融入作战活动之中。支撑“在作战中训练”概念的技术必须尽可能具有弹性。本文审视了当前军事训练环境中的障碍，重点介绍了正在开发和实施以应对这些障碍的尖端解决方案。文章还分析了高级分布式学习在教育和训练中的作用，探索了受精益制造原则启发的创新方法，并考虑了多国合作对于构建和维持训练弹性的必要性。

高级分布式学习（ADL）

ADL正在彻底改变军队构思和实施教学的方式。电子学习在军事教育与训练中的主流化，反映了过去几十年的快速技术进步。ADL最初专注于将传统的课堂课程转化为数字格式，如今已扩展到涵盖广泛的技术和方法，旨在提供有效、可访问和适应性强的训练解决方案。将ADL整合到军事训练系统中，可以从多个方面显著增强其弹性：

• 降低对物理基础设施的依赖。ADL系统支持远程和分布式学习，减少了与集中式训练设施相关的脆弱性。

• 快速更新内容。数字学习内容可以快速更新和传播，以反映战术、装备或威胁态势的变化。人工智能工具也能促进极其快速的内容创建和更新。

• 持续学习。ADL允许人员即使在部署期间或在简陋环境中也能持续进行技能发展和知识获取。

• 增强互操作性。标准化的ADL系统可以促进多国部队间的训练，提高互操作性并促进共同理解。

• 数据驱动的洞察。ADL系统可以收集和分析学习数据，以持续提升训练效果并识别需要关注的领域。

ADL生态系统通常围绕用于交付、跟踪和管理训练内容的平台——学习管理系统——构建，并利用智能手机和平板电脑等移动设备，随时随地提供训练内容。分布式学习可以包括模拟和虚拟现实，创建沉浸式训练环境，使得无需物理资源即可进行逼真的场景演练。它还融合了微学习：简短、专注的学习模块，可以在作战间隙轻松完成。像美国陆军的“STEEL-R”等项目，展示了ADL如何越来越多地利用人工智能和适应性学习来定制个性化的学习体验，并提供智能辅导。

有大量证据支持分布式学习作为一种教学工具的有效性。一项于2020年进行的关于移动学习的荟萃分析发现，其对学习成果有显著的积极影响。类似地，美国教育部于2010年进行的一项荟萃分析显示，在线学习的学生表现优于接受面对面教学的学生，特别是当在线学习与协作或教师指导的方法相结合时。此外，美国教育部于2022年进行的一项元荟萃分析证明了在线学习在广泛研究范围内具有持续优势。其他荟萃分析也确定了关键电子学习组成部分的积极效果，包括多媒体设计原则、用于教学的模拟游戏，以及许多ADL系统所促进的自我调节学习。