AI輔助的個性化學習路徑設計在混合式教學中的探索

引言

當代教育正迎來技術賦能變革，個性化學習成為應對學習者差異的關鍵。教育大數據與人工智能（AI）融合為個性化教學創造了新可能。傳統個性化教學依賴教師經驗，缺乏科學性[1-2]。本文聚焦混合式教學環境下的AI輔助個性化學習路徑，基于學習者畫像與自適應算法的技術框架，構建混合式教學環境實施路徑，旨在為教育工作者提供實踐指南，促進教育質量與公平協同發展。

1.AI輔助個性化學習路徑設計的關鍵技術

1.1學習者畫像構建技術

學習者畫像是個性化學習的基礎工程，利用多維數據構建學習者的全面特征模型，現代畫像技術整合認知特征、學習風格、知識水平、興趣偏好等多維信息，形成動態更新的學習者個體模型[3]。深度學習與知識圖譜技術使學習者畫像精度大幅提升，從單一靜態描述發展為多項指標的立體模型，使學習效率與滿意度顯著提高。畫像構建過程涉及數據采集、特征提取、模型訓練及持續優化，已從傳統的問卷調查發展為結合眼動追蹤、面部表情識別等生物特征分析技術，極大提高了學習者特征捕捉的精確度與實時性，為后續個性化學習路徑規劃奠定了堅實基礎[4]。

1.2自適應學習路徑算法技術

自適應學習路徑算法是連接學習者畫像與教學資源的核心橋梁，基于知識圖譜和強化學習理論，實現學習內容與學習者特征的智能匹配。主流算法模型采用貝葉斯網絡結構，結合蒙特卡羅樹搜索方法，對學習路徑進行動態規劃與實時調整。算法評估函數整合各要素生成最優學習序列，即

式中， w_i 表示知識點權重， k 表示知識掌握度， D 為難度調節系數，T為時間因素。該技術能根據學習結果不斷自我優化，為學習者提供“恰到好處”的學習挑戰，實現認知負荷的最佳平衡。

1.3學習行為數據分析技術

學習行為數據分析技術是優化個性化學習路徑的驅動力，通過挖掘海量交互數據揭示學習規律。現代分析系統整合學習軌跡追蹤、語義分析和情緒識別技術，構建全維度學習行為模型，分析學習行為，可顯著提高學習路徑的預測準確率。先進系統能分析超過200種學習行為指標，包括點擊頻率、停留時間、作答速度和錯誤模式等，以循環神經網絡（recurrentneuralnetwork，RNN）為核心的算法能捕捉時序依賴性強的學習行為特征5。學習投入度計算公式量化了學習專注程度，即

式中， C 表示第i次交互的認知價值， T_i 為該次交互的持續時間，T為總學習時間， C_may 為最大認知價值。該技術已從簡單的完成率統計發展為深度學習行為理解，探測學習瓶頸與認知障礙，從而促使個性化學習路徑不斷迭代優化，形成數據驅動的持續改進機制。

2.混合式教學環境下的個性化學習路徑實施策略

2.1線上線下教學資源整合方案

線上線下教學資源整合是構建個性化學習路徑的基礎，應遵循“資源互補、無縫銜接、數據共享”原則。科學整合的混合課程能有效提高學習成效，為個性化學習提供更多可能性。本研究提出的AI輔助混合式教學模式是一種優質方案，該模式將知識傳授遷移至線上，協作探究保留在線下，形成“線上知識獲取 .+ 線下深度應用”模式。實施時教學資源按認知難度與交互需求分類映射，構建關聯矩陣，教學平臺支持數據實時推送，教師據此調整教學活動。該模式中的課程采用微單元設計，將90分鐘拆分為 6～8 個微單元，設置線上線下銜接點，確保學習體驗連貫性。

2.2教師角色轉變與教學設計

教師角色轉變與教學設計革新是AI輔助個性化學習成功的關鍵。教師角色由知識傳授者轉向學習設計師、引導者、數據分析師。教學設計采用“AICDR模型”（分析-整合-創建-部署-反思），將AI分析結果融入教學全周期。教師需掌握數據解讀能力，對AI推薦路徑進行二次優化，關注隱性學習障礙。課堂組織形式轉向基于AI預測的分組協作與個別化指導混合模式，干預時機由經驗判斷轉向數據驅動，教師發展項目包含技術應用、數據素養和設計思維三大核心模塊，助力數字化轉型。

2.3多元化評價體系構建

多元化評價體系為個性化學習路徑提供保障，打破傳統單一評價模式，融合診斷性、形成性、終結性評價，構建全景式360度評價模型。科學的評價體系設計采用“4P評價法”，即過程評價（process）、產品評價（product）、進步評價（progress）、潛能評價（potential），確保評價維度全面。評價權重分配采用動態調整公式，即

W=（α×S+β×T+γ×P）×K_t

式中， s 為自評成分， T 為他評成分， P 為平臺數據評價， K_ι 為時間調節因子。評價過程中，AI算法實時分析學習行為數據生成過程性評價報告，捕捉微小進步。評價結果通過數據可視化呈現學習軌跡與能力發展，為學習者提供精準反饋指導后續學習，形成持續改進閉環，促進元認知能力發展[8]。

3.案例分析與實證研究

3.1研究設計與實施過程

由西北工業大學2024年第11期信息化簡報可知，西北工業大學在智能教育領域具有領先研究條件和完善的數字化教學環境，將其作為研究對象更有利于驗證本研究模型的有效性。因此，本文選取西北工業大學計算機基礎課程開展為期16周的試驗，采用隨機對照試驗方法。將6個班級272名學生隨機分為試驗組和對照組（各3個班級136人），試驗組在實施混合式教學模式的基礎上采用AI輔助個性化學習路徑，對照組使用傳統混合式教學。

試驗前進行前測和學習風格問卷調查構建初始學習者畫像。研究分為準備期（1＼～2周）完成資源數字化和系統部署；實施期（3＼～14周）依據AI推薦的個性化路徑開展教學，并每兩周進行形成性評估調整；評估期（15＼～16周）進行后測和綜合評價。試驗組學生平均每周在線學習5.7小時、線下學習4.3小時，教師平均每周干預調整學習路徑43次。

對照組學生采用統一的學習路徑，教師僅根據班級整體表現調整教學進度。平均每周在線學習4.2小時、線下學習5.1小時。

3.2數據收集

研究通過多元途徑收集數據：學習平臺數據記錄學習行為軌跡、資源訪問和作業完成情況；6次單元測試及前測、后測；學習動機和滿意度問卷；對24名學生和6名教師的訪談。分析采用混合研究方法，定量數據用SPSS26.0處理，定性數據用NVivo12編碼分析，運用方差分析、層次聚類和時間序列分析等方法[10]。數據收集概況及樣本量如表1所示。

3.3實驗實施效果分析

如表2所示，AI輔助個性化學習

對多方面產生積極影響：試驗組知識掌握率 86.40% ，比對照組高17.30個百分點， Plt;0.01 ；試驗組學生成績提升幅度為 23.70% ，對照組僅 11.20% ，Plt;0.01 ；試驗組內在學習動機為4.27分，對照組3.82分， Plt;0.01 。試驗組平臺平均停留時間42分鐘/次，資源點擊深度4.30層，均高于對照組的28分鐘/次和2.7層， Plt;0.01 ，表明個性化路徑提高了學習參與度。

此外，本文于2024年3＼～4月對參與試驗的272名學生和12名教師進行問卷調查，采用自制“AI輔助個性化學習實施挑戰評估問卷”。學生問卷回收率 96.3% ，有效率 93.0% （253份）；教師問卷回收率和有效率均為 100% 。如表3所示，數據安全與倫理擔憂是首要問題， 75.6% 學生擔憂數據被過度收集；教師操作困難，占比是 42.8% ；第三難題是學習路徑須手動干預，占比24.3% ，未來須針對不同挑戰優化算法設計。

結語

智能技術正重塑教育領域，個性化學習成為改革方向。基于學習者特征分析、智能適配算法和行為數據的個性化學習路徑能提升學習成效和動機。混合式教學環境中，資源整合、教師角色轉變和多元評價是關鍵。未來需提升算法透明度、增強教師數據應用能力、優化路徑設計，平衡教育公平與個性化發展。

參考文獻：

[1]韓佰軍.基于人工智能（AI）的繼續教育混合式教學實踐進路研究[J].

齊齊哈爾大學學報（哲學社會科學版），2024（7）：160-163.

[2]張娟，何明慧.AI技術輔助電商數據分析能力培養的教學模式探索].商展經濟，2024（22）：165-168.

[3]強勝，劉琳莉，劉宇婧.以實驗為主體線上線下混合式自主學習教學模式改革的課程教學設計[J].中國大學教學，2025（1）：23-27.

[4]肖潔.基于學習通的食品分析課程混合式教學設計與實踐[J].食品界，2025（1）：23-25.

[5]朱利霞，常云霞，胡春紅.基于超星學習通平臺的生態學課程混合式教學設計[J].安徽農學通報，2025，31（4）：123-127.

[6]陳玉歡.人工智能輔助下個性化學習路徑優化研究[].中文科技期刊數據庫（全文版）教育科學，2025（1）：105-108.

[7]許秋蕓.基于云平臺的初中歷史混合式教學研究[J].中國新通信，2024，26（16）：233-235.

[8]李鑫，周巍，段哲民，高永勝．“電路基礎”課程三位一體教學改革與實踐——以西北工業大學為例[Ⅲ].工業和信息化教育，2024（6）：15-20.

[9]西北工業大學.有歷史，向未 來！我校開展AI教學歷程初探[EB/OL]. （2024-03-12）[2025-05-06].https：//www. nwpu.edu.cn/info/1198/80988.htm？utm_ source L= chatgpt.com.

[10]孫劉蓮.基于多媒體技術的幼兒教育個性化學習路徑研究[].中文科技期刊數據庫（文摘版）教育，2025（3）：45-47.

作者簡介：史小琴，碩士研究生，工程師，lxykjtb@163.com，研究方向：計算機技術；劉璐，碩士研究生，講師，研究方向：計算機技術；朱妮，碩士研究生，副教授，研究方向：智能信息系統。

課題項目：陜西省“十四五”教育科學規劃2024年度課題——線上線下混合式教學在高校計算機基礎教學中的應用（編號：SGH24Y2161）。