AI賦能的個性化學(xué)習(xí)內(nèi)涵與實施路徑

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

一、個性化學(xué)習(xí)內(nèi)涵及發(fā)展情況

個性化學(xué)習(xí)（PersonalizedLearning）的概念源于研究者對學(xué)生個體差異的關(guān)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(yīng)學(xué)生的興趣和需求，皮亞杰強調(diào)認知發(fā)展的階段性和差異性。

隨著個性化學(xué)習(xí)日益受到重視，眾多學(xué)者對其進行了深入探討。如，李廣和姜英杰（2005）認為，個性化學(xué)習(xí)是基于學(xué)習(xí)者的個性特征，采取恰當(dāng)?shù)姆椒?、?nèi)容、進程和評價方式，以實現(xiàn)學(xué)生個性化發(fā)展的過程[1]；Lin和Kim（2013）將個性化學(xué)習(xí)定義為一種由學(xué)習(xí)者自身學(xué)習(xí)風(fēng)格、步調(diào)和需求所決定的學(xué)習(xí)方式[2]；劉斌和王孟慧（2021）則認為個性化學(xué)習(xí)主要包含三個要點，即以學(xué)習(xí)者的個性化需求和特征為前提，以個性化學(xué)習(xí)過程為核心，以個性化發(fā)展為最終目標[3]?？偟膩碚f，個性化學(xué)習(xí)是一種多維度的學(xué)習(xí)策略，其核心在于根據(jù)學(xué)習(xí)者不同的知識基礎(chǔ)、認知風(fēng)格、情感動機等學(xué)習(xí)信息，從學(xué)習(xí)目標到學(xué)習(xí)內(nèi)容、從學(xué)習(xí)方式到評價方式等方面做出靈活調(diào)整，以適應(yīng)學(xué)習(xí)者的特點，為學(xué)習(xí)者提供定制化的學(xué)習(xí)體驗。

近年來，隨著數(shù)字技術(shù)對教育變革的推動，尤其是大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)分析等技術(shù)的迅猛發(fā)展，大規(guī)模個性化學(xué)習(xí)的實現(xiàn)迎來了更多機遇。在AI時代背景下，個性化學(xué)習(xí)不再局限于理論探討，而是得到了具體技術(shù)的支持。這些技術(shù)能夠準確刻畫學(xué)習(xí)者個人特征、合理選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容、科學(xué)評估學(xué)習(xí)進度，為學(xué)習(xí)者提供更加豐富的學(xué)習(xí)資源和動態(tài)調(diào)整的學(xué)習(xí)路徑。因此，AI時代的個性化學(xué)習(xí)逐漸演變?yōu)橐环N以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以AI技術(shù)支持為核心的全新模式[4]。

二、AI賦能個性化學(xué)習(xí)的實施路徑

AI技術(shù)為個性化學(xué)習(xí)賦能主要體現(xiàn)在四個方面，即學(xué)習(xí)畫像精準化，學(xué)習(xí)內(nèi)容合理化，學(xué)習(xí)方式科學(xué)化，學(xué)習(xí)評價動態(tài)化。

1.學(xué)習(xí)畫像精準化

借助AI技術(shù)生成的精準學(xué)習(xí)畫像，能為個性化學(xué)習(xí)目標和學(xué)習(xí)計劃的制訂提供數(shù)據(jù)支持，這是實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)的前提。傳統(tǒng)教學(xué)模式下，教師僅憑教學(xué)經(jīng)驗判斷學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，難以關(guān)注到每名學(xué)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(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)分析和自然語言處理等手段，處理學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、互動數(shù)據(jù)以及學(xué)習(xí)成果，從而全面、動態(tài)地識別學(xué)習(xí)者的個性特征和知識基礎(chǔ)。這樣，教師就能根據(jù)反映學(xué)習(xí)者知識基礎(chǔ)、認知風(fēng)格、情感動機、文化背景等方面的數(shù)據(jù)，為其制訂個性化的學(xué)習(xí)目標和學(xué)習(xí)計劃。

比如，教師可以根據(jù)學(xué)生的知識基礎(chǔ)、文化背景等基本信息，利用數(shù)據(jù)挖掘、智能測評等技術(shù)綜合評估學(xué)生的學(xué)習(xí)薄弱環(huán)節(jié)和難點，預(yù)測學(xué)生現(xiàn)有的認知水平與目標之間的差距，進而為其設(shè)定個性化的學(xué)習(xí)目標。這些目標具有動態(tài)性，它將隨著學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進程不斷變化。學(xué)習(xí)過程中，AI技術(shù)能實時跟蹤分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為與進度，提供持續(xù)的學(xué)習(xí)指導(dǎo)和資源支持。如，作業(yè)幫平臺可以通過實時分析學(xué)生的作業(yè)表現(xiàn)和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，精確地識別學(xué)生的學(xué)習(xí)難點和薄弱環(huán)節(jié)，為學(xué)生把握自身學(xué)情、調(diào)整學(xué)習(xí)計劃提供支持。

2.學(xué)習(xí)內(nèi)容合理化

幫助學(xué)習(xí)者從海量的信息中篩選合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容是AI賦能個性化學(xué)習(xí)的重要任務(wù)。借助深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，AI能基于學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡、知識掌握情況以及情感反饋，自動生成適配的學(xué)習(xí)資源。具體而言，AI能預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)新知識時可能遇到的各種問題，并自動打包生成課件、教學(xué)視頻、練習(xí)題、解題方法指導(dǎo)等學(xué)習(xí)資源。這些資源不僅能幫助學(xué)生鞏固已學(xué)內(nèi)容，還能幫助學(xué)生鞏固知識薄弱點，滿足其個性化學(xué)習(xí)需求。

國外已有此類個性化學(xué)習(xí)實踐。在美國北卡羅來納州，家長和學(xué)生通過在線搜索工具輸入閱讀分數(shù)和年級，選擇感興趣的話題，系統(tǒng)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(tǒng)教育中教學(xué)材料“千篇一律”的問題，為學(xué)生提供了更有指向性的個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。這款學(xué)習(xí)工具還能實時監(jiān)控學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進度和情況，進而動態(tài)調(diào)整要推送的課程內(nèi)容：若用戶在某個課程學(xué)習(xí)中表現(xiàn)優(yōu)異，系統(tǒng)會自動推送更具挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)任務(wù)以助力其提升；若用戶在某個學(xué)習(xí)模塊遇到困難，系統(tǒng)則會降低學(xué)習(xí)難度并提供更多的練習(xí)，直至用戶掌握相關(guān)內(nèi)容。

需要注意的是，盡管AI在生成個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容方面展現(xiàn)出巨大的潛力，但其仍然存在一些局限性。例如，AI生成的內(nèi)容可能無法完全滿足某些復(fù)雜的教學(xué)需求，或在內(nèi)容的準確性和學(xué)術(shù)性上存在偏差。因此，教師在此過程中仍然扮演著至關(guān)重要的角色。教師需要參與AI生成資源的架構(gòu)，評估其科學(xué)性與合理性，并根據(jù)自身教學(xué)經(jīng)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(yè)判斷能提升生成資源的質(zhì)量，確保學(xué)習(xí)內(nèi)容的適切性和有效性。

3.學(xué)習(xí)方式科學(xué)化

尋找科學(xué)的學(xué)習(xí)方式是AI助推個性化學(xué)習(xí)實現(xiàn)的關(guān)鍵。傳統(tǒng)教學(xué)常常忽視學(xué)生在學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)節(jié)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(xué)生實施統(tǒng)一的教學(xué)。個性化學(xué)習(xí)的目標是通過科學(xué)手段精確識別學(xué)生的個體差異，尤其是在學(xué)習(xí)方式上的差異，并滿足學(xué)生學(xué)習(xí)的個體需求。AI技術(shù)能實時監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)、情緒變化等數(shù)據(jù)，自動識別學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好、情感狀態(tài)以及認知風(fēng)格，進而為其提供量身定制的學(xué)習(xí)策略，確保每名學(xué)生都能采用最適合的方式學(xué)習(xí)。

具體而言，AI可根據(jù)學(xué)生的認知風(fēng)格判斷適合他們的學(xué)習(xí)方式。認知風(fēng)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(xué)習(xí)者，AI會推薦包含圖像、圖表、視頻等凸顯視覺元素的學(xué)習(xí)材料；對于聽覺型學(xué)習(xí)者，AI會優(yōu)先推薦語音、講解視頻或音頻等學(xué)習(xí)材料；對于動手型學(xué)習(xí)者，AI會推薦互動實驗、模擬操作等學(xué)習(xí)材料。AI還能實時追蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)進度和情緒變化，進而調(diào)整其學(xué)習(xí)方式。比如，當(dāng)學(xué)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(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容的呈現(xiàn)方式，或給予適當(dāng)?shù)墓膭詈椭С?，以增強學(xué)生的學(xué)習(xí)動力。

4.學(xué)習(xí)評價動態(tài)化

學(xué)習(xí)評價是評估學(xué)習(xí)效果和檢驗學(xué)習(xí)計劃完成度的必要手段，也是識別學(xué)生學(xué)習(xí)需求變化的重要途徑。在傳統(tǒng)教育中，由于班級規(guī)模大、教師精力有限，再加上技術(shù)手段匱乏，學(xué)生的學(xué)習(xí)評價通常滯后且單一，教師難以實時了解學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的動態(tài)表現(xiàn)。這導(dǎo)致教師往往過于依賴期末考試等總結(jié)性評定，而忽視學(xué)生學(xué)習(xí)中的即時需求和個體差異，從而影響學(xué)習(xí)效率和質(zhì)量的提升。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于AI的個性化學(xué)習(xí)評價逐漸成為教育創(chuàng)新的重要方向，且主要體現(xiàn)在多源數(shù)據(jù)采集、多維指標評價以及可視化結(jié)果呈現(xiàn)上[6]。

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

其次，智能算法能生成多維度的評價指標，解決傳統(tǒng)教育評價過于單一和片面的問題?；贏I的學(xué)習(xí)評價系統(tǒng)不僅關(guān)注學(xué)生的學(xué)業(yè)成績，還能綜合考慮學(xué)生的認知水平、情感動機、學(xué)習(xí)偏好、社交互動等情況，從而為學(xué)生提供更加全面、個性化的評價。

最后，AI技術(shù)能通過數(shù)據(jù)可視化手段將復(fù)雜的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀易懂的反饋結(jié)果，給予學(xué)生個性化的學(xué)習(xí)反饋。基于AI的個性化學(xué)習(xí)評價已經(jīng)在一些教育平臺上得到實踐，例如，“學(xué)而思網(wǎng)?！薄癡IPKID”等學(xué)習(xí)平臺已經(jīng)利用AI技術(shù)實時跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，并根據(jù)其學(xué)習(xí)行為和偏好進行學(xué)習(xí)評價。這些平臺不僅實現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)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(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)時長、答題情況等學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，幫助學(xué)生更好地認識自己的學(xué)習(xí)短板并加以改進。

參考文獻

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文字編輯"嚴芳