基于信息技術支持的個性化教學平臺

文/田登峰

現階段，“智慧學習”已經在我國多地的基礎教育領域展開試點，但大部分地區的教育事業中，教師仍缺乏對智慧型教育軟件的理解和應用，并且智慧型教育軟件種類和功能的欠缺，也成為了制約“智慧學習”深入開展的主要難題。因此，應在新課程改革背景下，積極響應國家對信息技術發展的號召，依托大數據學習分析技術，構建實用性更強的個性化學習平臺，從學習分析的動態采集、精準分析和有效反饋等方面，搭建出基于信息技術支持的個性化學習平臺，讓我國教育水平在信息技術支持下，得到有效提升。

1 個性化學習分析理論概述

1.1 個性化學習發展歷程

個性化學習起源自20世紀80年代，主張發揮教學系統的智能性，充分結合計算機技術，讓智慧教學替代教師的主體地位，并根據學生接受知識程度和學習基礎等情況，進行整合分析，最終形成個性化教學的目標。隨著泛在學習與移動學習理論的不斷完善和補充，個性化學習也開始轉向移動互聯領域，并進一步拓展了個性化學習的應用情境。而近年來，我國推行的“智慧學習”理念，也為個性化學習提供了新型發展思路，通過識別學習者的個體化差異，并根據學習情況和接受程度，提供個性化學習診斷與學習服務，并對各流程、各節點的學習數據進行深入挖掘，還原學習軌跡，從而不斷調整個性化學習策略，提升有效提升學生的學習效率。

1.2 個性化學習分析流程

個性化學習分析的流程主要為：數據收集、數據分析、學生學習、聽眾反饋與學習干預。數據收集包括學習平臺的結構化數據與非結構化數據；數據分析是按照不同需求對數據進行不同維度的具體分析；學生學習是學習者在平臺上的時間分配與學習路徑等規劃；聽眾反饋是將可視化分析結果，及時反饋給學生、教師及管理者；學習干預是根據分析結果，進行學習診斷，從而不斷優化調整個性化學習內容。

2 基于信息技術支持的個性化教學平臺搭建策略

2.1 系統工程框架設計

目前真正能實現自動干預的教學平臺較少，對個性化教學的設計主要通過學習過程的評估方式，并且還需要教師對評估結果進行總結和干預，未能充分發揮個性化教學平臺的信息技術優勢。但隨著信息技術的不斷發展，個性化教學領域的信息技術支持也越來越高。因此，搭建個性化教學平臺的系統工程框架，需結合大數據技術與分層教育理論。通過整合個性化學習要素，對學習者進行動態分層。整體系統框架以學習數據為核心，首先由學習者接受學習內容的傳遞模塊，再根據學習情況和知識接受程度，進入自適應模塊，當系統進行算法分析后，整合進學生信息系統和學習者數據庫，并將最終結果進行可視化，呈現給教師與管理者。此外，系統還應增加Agent交互模塊，經過Agent交互模塊的智能處理，加強教師在個性化教學平臺中的實時參與，并及時對學生反饋通知、鼓勵和建議等個性化信息，鼓勵學習者的學習動機。

2.2 運行流程設計

個性化教學平臺的系統運行流程主要為：教學平臺登錄、數據時間戳統計、自適應模塊預測、教師干預調整。學生在首次登錄個性化教學平臺的過程中，系統應根據學習風格和認知特點，對學習者進行能力量表和心理學量表的測定，并以平臺內部算法為基礎，構建學習者個性化的整體學習規劃模型。當數據時間戳統計結束后，將整體學習規劃模型存入學生數據庫，預測模塊會通過調用數據，根據不同算法和模型調整分析結果。自適應模塊會根據學生在個性化學習平臺的學習進度、階段性學習成果和知識接受度等指標，對學生的學習狀態和學習成果進行預測，將學習者按照相應指標進行分層。最后教師會根據可視化結果分析報告的內容，對學生的學習資源、學習方法和學習路徑進行調整。個性化教學平臺中分層教育理論的結合，通過對學生群體進行分組的方式，符合學生群體基礎知識和學習效率的差異化。此外，教師還可根據可視化結果分析，調整自適應模塊對學生的分層情況，提升個性化教學平臺分組的準確性。管理人員與教師共享可視化結果報告信息，對個性化學習平臺的管理活動進行及時調整和補充。學生也可以根據分析報告獲得在線學習情況的詳細數據，并在系統反饋建議下，對自身學習情況進行反思，還可與教師通過Agent模塊進行實時溝通，對學習進度不斷優化和調整。

3 結語

綜上所述，隨著我國信息技術的不斷提升，基于信息技術支持的個性化教學平臺，更符合現代社會發展發展趨勢。在構建過程中，首先設計系統工程框架。在設計中，以學生數據為中心，實現教學結果可視化。還應增加Agent交互模塊，真正做到師生實時互動交流。最后，應設計運行流程。利用信息技術對學生的數據進行計算分析，最終形成可視化報告，為教師制定教學方案提供數據支持。個性化教學平臺還應不斷進行完善，從而推動我國教育事業的發展。