“智慧教育”環境中個性化教學的實施策略

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2018年教育部印發的《教育信息化2.0行動計劃》提出了“我們要注重因材施教，關注學生不同特點和個性差異，發展每一個學生的優勢潛能”的發展目標，也說明了信息化條件是“實現差異化教學、個性化學習、精細化管理、智能化服務的典型途徑”。在2019年中共中央、國務院印發的《中國教育現代化2035》中把“加快信息化時代教育變革，利用現代技術加快推動人才培養模式改革，實現規?；逃c個性化培養的有機結合”作為推動我國教育現代化發展的一項重要戰略任務。據此，關注個性化學習，促進學生個性化發展，是我國現階段及未來教育現代化發展及教育教學改革實踐的重要內容。

一、個性化教學的定義及內涵

個性化教學是指通過在教學全過程中，對學生進行全方位監測，發現學生存在的差異化的學習問題，根據每位學生的興趣、個性和特長，為他們提供符合其自身需求的學習內容和針對性的學習路徑，引導學生找到真正適合自己的學習方式。

在傳統教育條件下，因為條件限制，教師收集整理學生的個性化信息非常困難，因而個性化教學只是偶發的極個別行為。隨著信息技術的發展，新技術不斷與教育教學有機融合，構建出了全新的“智慧教育”環境。“智慧教育”環境中感知設備、測評系統等技術手段的引入使全面收集學生個性化數據成為可能，這為廣泛實施個性化教學提供了必要條件。

個性化教學實施的主要步驟有兩個。首先通過技術手段分析掌握每名學生的學習特點，在此基礎上，制定出符合學生個性特征的學習方法和途徑;然后根據學生自主學習的需要，通過智能化的教學系統，為每位學生提供強針對性的課程資源、學習內容、學習評價和學習建議。

二、“智慧教育”環境的構建要素

“智慧教育”環境是師生實施個性化教學的支撐環境，主要由數據、算法、資源和課程四個基本要素構成。

一是海量的教學資源。由于教師之間、學生之間差異性的存在，“智慧教育”環境必須預備海量的教學資源，才能保證所推薦的教學資源從多樣性、豐富性和高質量等方面滿足師生個性教學活動的實際需求。

教學資源的多樣性主要體現在資源內容的類別上，在國家課程、地方課程和校本課程全部學科門類的基礎上，還應包括各類拓展性資源。

教學資源的豐富性主要體現在資源呈現的方式上，內容常見的呈現方式可以是文字、圖片或動態的音頻、影像。教學資源的高質量性則主要體現在資源體系性、全面性和深度性三個方面。體系性是指資源在細致劃分的基礎上，應保證知識點之間的銜接自然流暢;全面性是指資源應包含師生開展個性化教學活動所需的全部內容，避免因為內容的缺失導致知識結構的殘缺;深度性是引導師生教學內容縱深開展的關鍵，是能否誘發學生深度思考的關鍵。能否提供滿足上述三性的教學資源是師生進行個性化教學的基礎。

二是個性化的課程。師生在實踐實施個性化教學的過程中，除了肉眼可見的物理設備及軟件系統環境外，個性化教學活動和傳統教學活動的根本差異在于，個性化教學活動必須對應個性化的課程內容。個性化的課程需要根據學生的差異性進行定制，個性化的課程內容主要包括：差異化的課程內容及學習路徑。

個性化課程在以本學科課程內容為主的基礎上，還包括了融合課程和廣域課程，為學生的知識構建及能力拓展提供全面的內容支撐。三類課程的組成、范圍和性質有著明顯的區別，學科本位課程必須保持學科自身知識結構的體系性，提供學生建構完整學科知識結構的基礎支撐，針對個體學生的具體情況進行重難點強化。融合課程是由具有較強內在關聯的多個學科內容融合而成，打破了過去學科間各自為戰造成的學生知識結構單一，綜合應用能力弱的弊病。廣域課程，整合了更廣領域的學科及實用領域的知識，具有更大的學科跨度和綜合性。隨著社會對綜合類人才需求的不斷增長，高考改革的持續深入，跨越學科隔閡培養綜合應用能力強的跨學科人才已經成為教育教學改革的一個重要目標。

個性化課程內容和學習路徑如何產生？通過大量的前測調查對學生的知識和學習方法信息進行長期收集，運用各種算法分析挖掘信息數據，從而推薦符合學生個體特點的課程內容和最佳學習路徑。學生可以根據系統推薦的學習路徑，根據實時的學習情況，循序漸進地進行學習，教師為了更有效地實現教學目標，也應該相應調整學習順序和課時比例。

三是豐富的算法。豐富的算法是“智慧教育”環境為個性化教學提供智能化決策的核心能力。在之前的教育信息化發展過程中，由于軟硬件條件的限制，參與者對數據的解讀應用大多基于過往的個人經驗，同時關注點也嚴重受數據量和處理能力限制。隨著技術的不斷發展，強大運算能力的引入，使豐富的算法為教學活動參與者提供教與學的智慧支撐成為現實。如機器學習算法、遺傳基因算法、數據挖掘算法等。這些算法根據不同的業務流程及對應的數據流進行處理和決策。各類算法的綜合應用使數據處理更加精細，同時加強了數據間的橫向關聯，為使用者提供整體性更強的決策建議，使推送的個性課程內容及學習路徑能更有效地支撐個性化教學活動。

四是海量的大數據?！爸腔劢逃睂嵤┑暮诵乃悸肥窃跀祿尿寗酉逻M行智能化的適應。傳統教學活動過程中由于手段的缺乏，數據收集大部分時候僅限于對各類考試成績等這類結果數據的收集統計，教學過程數據的收集嚴重缺失，更談不上個性化教學數據的收集。

在新技術、新設備大爆發的背景下，隨著教育投入的持續增加，各類采集設備進入到教學環境中，使得全過程、全覆蓋的教學數據采集、存儲、計算、分析成為可能，海量的教學活動數據無疑為個性化教學活動實施奠定了數據基礎。

三、“智慧教育”環境的實施策略

高速網絡、智慧教育軟件平臺、教室內的教學行為采集設備、學生平板等“智慧教育”軟硬件環境為個性化教學提供強有力的實踐支撐，使得在班級授課制下難以實施的因材施教的理想教育有了著力點。但這些并不足以保證師生進行真正個性化教學，還必須有科學有效的實施策略確保各環節的有效性。這樣的策略需以先行檢測為起點，以個性化輔導為終點，形成一個由“測—學—練—評—輔”構成的實施策略閉環，以覆蓋全過程的檢測數據和業務算法為基礎，尊重學生個體差異，及時反饋推送有效教學內容和學習路徑，從而促進教學目標達成。

一是先行檢測，掌握學情。通過少量的問卷和練習，對學生進行前需知識和目標知識的掌握情況進行了解。對學生學情的提前了解，是保障教學順利開展和個性化教學的先行準備。根據先行檢測教師可以利用智慧教育平臺針對學生差異精準推送個性化的補缺內容和新知識的學習內容、學習路徑。同時教師在準確了解學生對知識點的掌握程度后也能更有針對性地調整、組織自己在課內的教學內容，并初步界定最近發展區，為后續個性化教學提供數據支持。

二是依據海量教學資源，靈活組織課堂教學?！爸腔劢逃杯h境為師生提供了海量的教學資源，這些資源完成了對知識點的細化拆分，使得教師有了靈活組織、調整課堂教學進程的條件，而分布在教室內的各類教學觀察設備，學生平板等及時收集處理的學習數據為教師實施教學調整提供科學的依據。改變了以往班級制教學中教師只根據教案預設進行教學而忽略課堂生成的情況，教師能夠更有效地引導學生達成教學目標。

三是以個性化練習來監測、鞏固知識點?！爸腔劢逃杯h境的軟件平臺能夠根據學生在先行檢測及課內檢測中反映出的學習情況，有針對性地推送個性化練習，來實時檢測學生對知識的掌握情況，并對學生的練習數據進行智能化處理，將學生的知識掌握情況及時反饋給教師，以便教師對后續的教學進行調整，更加高效地推進師生的個性化教學活動。

四是構建多元化的高效輔導體系。傳統教學活動中多數學生在學習過程中所遇到的問題本身并不難，只要能得到及時的輔導就能得以解決。但是教師個人精力有限，這就構成學生基礎輔導需求與教師精力間的供需矛盾。

優秀的“智慧教育”環境的軟件平臺就是一位智能“線上教師”，能分析學生在練習過程中出現問題的具體情況，從而決定是推送練習給學生鞏固知識，還是推送相關知識的教學資源供學生重新學習該知識點。如果學生通過智能“教師”的線上輔導依舊未能解決存在的問題，系統將提示真人教師，這時教師就可以有重點地開展線下輔導。

個性化教學是每一個教育人心中的終極追求，也是中國實現教育現代化的必由之路。隨著信息技術的不斷創新發展和其與教育融合的不斷深入，相信個性化教學將在更大范圍得以實施，從而為國家培養更多的創新型人才。