AI賦能的個性化學習內涵與實施路徑

隨著教育改革的不斷深入，個性化學習已成為教育領域的重要議題。《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010—2020年）》《中國教育現代化2035》等均明確將“提供適合的教育”“實現優質的個性化學習”作為重要發展目標。然而，在傳統教育環境下，受班級授課制局限及技術支持不足的影響，個性化學習的理想難以充分實現。在全球范圍內AI與教育融合的趨勢下，探析個性化學習的內涵及發展情況、提煉個性化學習的特征、探索AI賦能個性化學習的實施路徑具有重要意義。

一、個性化學習內涵及發展情況

個性化學習（PersonalizedLearning）的概念源于研究者對學生個體差異的關注，其理論淵源可追溯至20世紀初的研究，如杜威提倡教育要適應學生的興趣和需求，皮亞杰強調認知發展的階段性和差異性。

隨著個性化學習日益受到重視，眾多學者對其進行了深入探討。如，李廣和姜英杰（2005）認為，個性化學習是基于學習者的個性特征，采取恰當的方法、內容、進程和評價方式，以實現學生個性化發展的過程[1]；Lin和Kim（2013）將個性化學習定義為一種由學習者自身學習風格、步調和需求所決定的學習方式[2]；劉斌和王孟慧（2021）則認為個性化學習主要包含三個要點，即以學習者的個性化需求和特征為前提，以個性化學習過程為核心，以個性化發展為最終目標[3]。總的來說，個性化學習是一種多維度的學習策略，其核心在于根據學習者不同的知識基礎、認知風格、情感動機等學習信息，從學習目標到學習內容、從學習方式到評價方式等方面做出靈活調整，以適應學習者的特點，為學習者提供定制化的學習體驗。

近年來，隨著數字技術對教育變革的推動，尤其是大數據、學習分析等技術的迅猛發展，大規模個性化學習的實現迎來了更多機遇。在AI時代背景下，個性化學習不再局限于理論探討，而是得到了具體技術的支持。這些技術能夠準確刻畫學習者個人特征、合理選擇學習內容、科學評估學習進度，為學習者提供更加豐富的學習資源和動態調整的學習路徑。因此，AI時代的個性化學習逐漸演變為一種以數據為基礎、以AI技術支持為核心的全新模式[4]。

二、AI賦能個性化學習的實施路徑

AI技術為個性化學習賦能主要體現在四個方面，即學習畫像精準化，學習內容合理化，學習方式科學化，學習評價動態化。

1.學習畫像精準化

借助AI技術生成的精準學習畫像，能為個性化學習目標和學習計劃的制訂提供數據支持，這是實現個性化學習的前提。傳統教學模式下，教師僅憑教學經驗判斷學習者的學習基礎，難以關注到每名學生的個性特征，因此很難真正做到因材施教。在人工智能時代，我們可以通過機器學習、學習分析和自然語言處理等手段，處理學習者的學習行為數據、互動數據以及學習成果，從而全面、動態地識別學習者的個性特征和知識基礎。這樣，教師就能根據反映學習者知識基礎、認知風格、情感動機、文化背景等方面的數據，為其制訂個性化的學習目標和學習計劃。

比如，教師可以根據學生的知識基礎、文化背景等基本信息，利用數據挖掘、智能測評等技術綜合評估學生的學習薄弱環節和難點，預測學生現有的認知水平與目標之間的差距，進而為其設定個性化的學習目標。這些目標具有動態性，它將隨著學習者的學習進程不斷變化。學習過程中，AI技術能實時跟蹤分析學生的學習行為與進度，提供持續的學習指導和資源支持。如，作業幫平臺可以通過實時分析學生的作業表現和學習數據，精確地識別學生的學習難點和薄弱環節，為學生把握自身學情、調整學習計劃提供支持。

2.學習內容合理化

幫助學習者從海量的信息中篩選合適的學習內容是AI賦能個性化學習的重要任務。借助深度學習和數據挖掘，AI能基于學生的學習軌跡、知識掌握情況以及情感反饋，自動生成適配的學習資源。具體而言，AI能預測學生學習新知識時可能遇到的各種問題，并自動打包生成課件、教學視頻、練習題、解題方法指導等學習資源。這些資源不僅能幫助學生鞏固已學內容，還能幫助學生鞏固知識薄弱點，滿足其個性化學習需求。

國外已有此類個性化學習實踐。在美國北卡羅來納州，家長和學生通過在線搜索工具輸入閱讀分數和年級，選擇感興趣的話題，系統便會推薦合適的書籍。家長還能利用智能書籍推薦功能做進一步篩選，定制個性化的閱讀清單[5]。這種做法有效解決了傳統教育中教學材料“千篇一律”的問題，為學生提供了更有指向性的個性化學習內容。這款學習工具還能實時監控學習者的學習進度和情況，進而動態調整要推送的課程內容：若用戶在某個課程學習中表現優異，系統會自動推送更具挑戰性的學習任務以助力其提升；若用戶在某個學習模塊遇到困難，系統則會降低學習難度并提供更多的練習，直至用戶掌握相關內容。

需要注意的是，盡管AI在生成個性化學習內容方面展現出巨大的潛力，但其仍然存在一些局限性。例如，AI生成的內容可能無法完全滿足某些復雜的教學需求，或在內容的準確性和學術性上存在偏差。因此，教師在此過程中仍然扮演著至關重要的角色。教師需要參與AI生成資源的架構，評估其科學性與合理性，并根據自身教學經驗修改和補充自動生成的資源，進一步細分知識顆粒，以提升個性化推送的精準度。教師的專業判斷能提升生成資源的質量，確保學習內容的適切性和有效性。

3.學習方式科學化

尋找科學的學習方式是AI助推個性化學習實現的關鍵。傳統教學常常忽視學生在學習方式、學習節奏以及認知需求上的個體差異，采用“一刀切”的方式對所有學生實施統一的教學。個性化學習的目標是通過科學手段精確識別學生的個體差異，尤其是在學習方式上的差異，并滿足學生學習的個體需求。AI技術能實時監測學生的學習表現、情緒變化等數據，自動識別學生的學習偏好、情感狀態以及認知風格，進而為其提供量身定制的學習策略，確保每名學生都能采用最適合的方式學習。

具體而言，AI可根據學生的認知風格判斷適合他們的學習方式。認知風格涉及個體在信息加工以及知識吸收、理解和記憶等方面的偏好，如視覺型、聽覺型、動手型等。對于視覺型學習者，AI會推薦包含圖像、圖表、視頻等凸顯視覺元素的學習材料；對于聽覺型學習者，AI會優先推薦語音、講解視頻或音頻等學習材料；對于動手型學習者，AI會推薦互動實驗、模擬操作等學習材料。AI還能實時追蹤學生的學習進度和情緒變化，進而調整其學習方式。比如，當學生遇到困難而情緒波動時，AI能感知他們的焦慮或沮喪，進而調整學習內容的呈現方式，或給予適當的鼓勵和支持，以增強學生的學習動力。

4.學習評價動態化

學習評價是評估學習效果和檢驗學習計劃完成度的必要手段，也是識別學生學習需求變化的重要途徑。在傳統教育中，由于班級規模大、教師精力有限，再加上技術手段匱乏，學生的學習評價通常滯后且單一，教師難以實時了解學生在學習過程中的動態表現。這導致教師往往過于依賴期末考試等總結性評定，而忽視學生學習中的即時需求和個體差異，從而影響學習效率和質量的提升。隨著人工智能技術的發展，基于AI的個性化學習評價逐漸成為教育創新的重要方向，且主要體現在多源數據采集、多維指標評價以及可視化結果呈現上[6]。

首先，在學習評價的數據來源上，AI技術可實時采集學生學習過程中產生的多源數據。這些數據包括學習行為數據（如學習時間、點擊頻率、觀看視頻時長等）、互動數據（如參與討論、回答問題等）以及情感和認知狀態數據（如通過面部表情、語音語調分析學生的情緒波動）。這些實時數據為學生提供了學習情況的全方位監測，有利于突破傳統教育模式下僅依賴課堂觀察和測試結果的單一評價方式。通過多源數據的集成，AI可以生成內容更加豐富和真實的學生畫像，為個性化學習評價奠定堅實基礎。

其次，智能算法能生成多維度的評價指標，解決傳統教育評價過于單一和片面的問題。基于AI的學習評價系統不僅關注學生的學業成績，還能綜合考慮學生的認知水平、情感動機、學習偏好、社交互動等情況，從而為學生提供更加全面、個性化的評價。

最后，AI技術能通過數據可視化手段將復雜的學習數據轉化為直觀易懂的反饋結果，給予學生個性化的學習反饋。基于AI的個性化學習評價已經在一些教育平臺上得到實踐，例如，“學而思網校”“VIPKID”等學習平臺已經利用AI技術實時跟蹤學生的學習數據，并根據其學習行為和偏好進行學習評價。這些平臺不僅實現了多源數據的采集和綜合分析，還能以雷達圖、排行榜等方式可視化呈現學生的學習時長、答題情況等學習數據，幫助學生更好地認識自己的學習短板并加以改進。

參考文獻

[1]李廣，姜英杰.個性化學習的理論建構與特征分析[J].東北師范大學學報：哲學社會科學版，2005（3）：152-156.

[2]LinYJ，KimCM.Professionaldevelopmentforpersonalizedlearning（PD4PL）guidelines[J].EducationalTechnology，2013（3）：21-27.

[3]劉斌，王孟慧.人工智能時代的個性化學習：內涵、技術支持與實現路徑[J].教育探索，2021，（07）：80-83.

[4]李福灼，覃延鑫.人工智能技術賦能學生個性化學習：基本方略與實踐圖景[J].中國成人教育，2024，（05）：66-72.

[5]但金鳳，王正青.教育大數據如何驅動個性化學習——美國中小學的踐行路徑與運行保障[J].比較教育學報，2022，（06）：85-96.

[6]冷靜，付楚昕，路曉旭.人工智能時代的個性化學習——訪國際著名在線學習領域專家邁克·沙普爾斯教授[J].中國電化教育，2021，（06）：69-74.

文字編輯"嚴芳