AI輔助的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)在混合式教學(xué)中的探索

引言

當(dāng)代教育正迎來技術(shù)賦能變革，個(gè)性化學(xué)習(xí)成為應(yīng)對(duì)學(xué)習(xí)者差異的關(guān)鍵。教育大數(shù)據(jù)與人工智能（AI）融合為個(gè)性化教學(xué)創(chuàng)造了新可能。傳統(tǒng)個(gè)性化教學(xué)依賴教師經(jīng)驗(yàn)，缺乏科學(xué)性[1-2]。本文聚焦混合式教學(xué)環(huán)境下的AI輔助個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，基于學(xué)習(xí)者畫像與自適應(yīng)算法的技術(shù)框架，構(gòu)建混合式教學(xué)環(huán)境實(shí)施路徑，旨在為教育工作者提供實(shí)踐指南，促進(jìn)教育質(zhì)量與公平協(xié)同發(fā)展。

1.AI輔助個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)

1.1學(xué)習(xí)者畫像構(gòu)建技術(shù)

學(xué)習(xí)者畫像是個(gè)性化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)工程，利用多維數(shù)據(jù)構(gòu)建學(xué)習(xí)者的全面特征模型，現(xiàn)代畫像技術(shù)整合認(rèn)知特征、學(xué)習(xí)風(fēng)格、知識(shí)水平、興趣偏好等多維信息，形成動(dòng)態(tài)更新的學(xué)習(xí)者個(gè)體模型[3]。深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜技術(shù)使學(xué)習(xí)者畫像精度大幅提升，從單一靜態(tài)描述發(fā)展為多項(xiàng)指標(biāo)的立體模型，使學(xué)習(xí)效率與滿意度顯著提高。畫像構(gòu)建過程涉及數(shù)據(jù)采集、特征提取、模型訓(xùn)練及持續(xù)優(yōu)化，已從傳統(tǒng)的問卷調(diào)查發(fā)展為結(jié)合眼動(dòng)追蹤、面部表情識(shí)別等生物特征分析技術(shù)，極大提高了學(xué)習(xí)者特征捕捉的精確度與實(shí)時(shí)性，為后續(xù)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)[4]。

1.2自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑算法技術(shù)

自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑算法是連接學(xué)習(xí)者畫像與教學(xué)資源的核心橋梁，基于知識(shí)圖譜和強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容與學(xué)習(xí)者特征的智能匹配。主流算法模型采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合蒙特卡羅樹搜索方法，對(duì)學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行動(dòng)態(tài)規(guī)劃與實(shí)時(shí)調(diào)整。算法評(píng)估函數(shù)整合各要素生成最優(yōu)學(xué)習(xí)序列，即

式中， w_i 表示知識(shí)點(diǎn)權(quán)重， k 表示知識(shí)掌握度， D 為難度調(diào)節(jié)系數(shù)，T為時(shí)間因素。該技術(shù)能根據(jù)學(xué)習(xí)結(jié)果不斷自我優(yōu)化，為學(xué)習(xí)者提供“恰到好處”的學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)認(rèn)知負(fù)荷的最佳平衡。

1.3學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析技術(shù)

學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析技術(shù)是優(yōu)化個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的驅(qū)動(dòng)力，通過挖掘海量交互數(shù)據(jù)揭示學(xué)習(xí)規(guī)律?，F(xiàn)代分析系統(tǒng)整合學(xué)習(xí)軌跡追蹤、語義分析和情緒識(shí)別技術(shù)，構(gòu)建全維度學(xué)習(xí)行為模型，分析學(xué)習(xí)行為，可顯著提高學(xué)習(xí)路徑的預(yù)測準(zhǔn)確率。先進(jìn)系統(tǒng)能分析超過200種學(xué)習(xí)行為指標(biāo)，包括點(diǎn)擊頻率、停留時(shí)間、作答速度和錯(cuò)誤模式等，以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrentneuralnetwork，RNN）為核心的算法能捕捉時(shí)序依賴性強(qiáng)的學(xué)習(xí)行為特征5。學(xué)習(xí)投入度計(jì)算公式量化了學(xué)習(xí)專注程度，即

式中， C 表示第i次交互的認(rèn)知價(jià)值， T_i 為該次交互的持續(xù)時(shí)間，T為總學(xué)習(xí)時(shí)間， C_may 為最大認(rèn)知價(jià)值。該技術(shù)已從簡單的完成率統(tǒng)計(jì)發(fā)展為深度學(xué)習(xí)行為理解，探測學(xué)習(xí)瓶頸與認(rèn)知障礙，從而促使個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑不斷迭代優(yōu)化，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的持續(xù)改進(jìn)機(jī)制。

2.混合式教學(xué)環(huán)境下的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑實(shí)施策略

2.1線上線下教學(xué)資源整合方案

線上線下教學(xué)資源整合是構(gòu)建個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的基礎(chǔ)，應(yīng)遵循“資源互補(bǔ)、無縫銜接、數(shù)據(jù)共享”原則?？茖W(xué)整合的混合課程能有效提高學(xué)習(xí)成效，為個(gè)性化學(xué)習(xí)提供更多可能性。本研究提出的AI輔助混合式教學(xué)模式是一種優(yōu)質(zhì)方案，該模式將知識(shí)傳授遷移至線上，協(xié)作探究保留在線下，形成“線上知識(shí)獲取 .+ 線下深度應(yīng)用”模式。實(shí)施時(shí)教學(xué)資源按認(rèn)知難度與交互需求分類映射，構(gòu)建關(guān)聯(lián)矩陣，教學(xué)平臺(tái)支持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)推送，教師據(jù)此調(diào)整教學(xué)活動(dòng)。該模式中的課程采用微單元設(shè)計(jì)，將90分鐘拆分為 6～8 個(gè)微單元，設(shè)置線上線下銜接點(diǎn)，確保學(xué)習(xí)體驗(yàn)連貫性。

2.2教師角色轉(zhuǎn)變與教學(xué)設(shè)計(jì)

教師角色轉(zhuǎn)變與教學(xué)設(shè)計(jì)革新是AI輔助個(gè)性化學(xué)習(xí)成功的關(guān)鍵。教師角色由知識(shí)傳授者轉(zhuǎn)向?qū)W習(xí)設(shè)計(jì)師、引導(dǎo)者、數(shù)據(jù)分析師。教學(xué)設(shè)計(jì)采用“AICDR模型”（分析-整合-創(chuàng)建-部署-反思），將AI分析結(jié)果融入教學(xué)全周期。教師需掌握數(shù)據(jù)解讀能力，對(duì)AI推薦路徑進(jìn)行二次優(yōu)化，關(guān)注隱性學(xué)習(xí)障礙。課堂組織形式轉(zhuǎn)向基于AI預(yù)測的分組協(xié)作與個(gè)別化指導(dǎo)混合模式，干預(yù)時(shí)機(jī)由經(jīng)驗(yàn)判斷轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，教師發(fā)展項(xiàng)目包含技術(shù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)素養(yǎng)和設(shè)計(jì)思維三大核心模塊，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2.3多元化評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

多元化評(píng)價(jià)體系為個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑提供保障，打破傳統(tǒng)單一評(píng)價(jià)模式，融合診斷性、形成性、終結(jié)性評(píng)價(jià)，構(gòu)建全景式360度評(píng)價(jià)模型?？茖W(xué)的評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)采用“4P評(píng)價(jià)法”，即過程評(píng)價(jià)（process）、產(chǎn)品評(píng)價(jià)（product）、進(jìn)步評(píng)價(jià)（progress）、潛能評(píng)價(jià)（potential），確保評(píng)價(jià)維度全面。評(píng)價(jià)權(quán)重分配采用動(dòng)態(tài)調(diào)整公式，即

W=（α×S+β×T+γ×P）×K_t

式中， s 為自評(píng)成分， T 為他評(píng)成分， P 為平臺(tái)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)， K_ι 為時(shí)間調(diào)節(jié)因子。評(píng)價(jià)過程中，AI算法實(shí)時(shí)分析學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)生成過程性評(píng)價(jià)報(bào)告，捕捉微小進(jìn)步。評(píng)價(jià)結(jié)果通過數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)學(xué)習(xí)軌跡與能力發(fā)展，為學(xué)習(xí)者提供精準(zhǔn)反饋指導(dǎo)后續(xù)學(xué)習(xí)，形成持續(xù)改進(jìn)閉環(huán)，促進(jìn)元認(rèn)知能力發(fā)展[8]。

3.案例分析與實(shí)證研究

3.1研究設(shè)計(jì)與實(shí)施過程

由西北工業(yè)大學(xué)2024年第11期信息化簡報(bào)可知，西北工業(yè)大學(xué)在智能教育領(lǐng)域具有領(lǐng)先研究條件和完善的數(shù)字化教學(xué)環(huán)境，將其作為研究對(duì)象更有利于驗(yàn)證本研究模型的有效性。因此，本文選取西北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程開展為期16周的試驗(yàn)，采用隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)方法。將6個(gè)班級(jí)272名學(xué)生隨機(jī)分為試驗(yàn)組和對(duì)照組（各3個(gè)班級(jí)136人），試驗(yàn)組在實(shí)施混合式教學(xué)模式的基礎(chǔ)上采用AI輔助個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，對(duì)照組使用傳統(tǒng)混合式教學(xué)。

試驗(yàn)前進(jìn)行前測和學(xué)習(xí)風(fēng)格問卷調(diào)查構(gòu)建初始學(xué)習(xí)者畫像。研究分為準(zhǔn)備期（1＼～2周）完成資源數(shù)字化和系統(tǒng)部署；實(shí)施期（3＼～14周）依據(jù)AI推薦的個(gè)性化路徑開展教學(xué)，并每兩周進(jìn)行形成性評(píng)估調(diào)整；評(píng)估期（15＼～16周）進(jìn)行后測和綜合評(píng)價(jià)。試驗(yàn)組學(xué)生平均每周在線學(xué)習(xí)5.7小時(shí)、線下學(xué)習(xí)4.3小時(shí)，教師平均每周干預(yù)調(diào)整學(xué)習(xí)路徑43次。

對(duì)照組學(xué)生采用統(tǒng)一的學(xué)習(xí)路徑，教師僅根據(jù)班級(jí)整體表現(xiàn)調(diào)整教學(xué)進(jìn)度。平均每周在線學(xué)習(xí)4.2小時(shí)、線下學(xué)習(xí)5.1小時(shí)。

3.2數(shù)據(jù)收集

研究通過多元途徑收集數(shù)據(jù)：學(xué)習(xí)平臺(tái)數(shù)據(jù)記錄學(xué)習(xí)行為軌跡、資源訪問和作業(yè)完成情況；6次單元測試及前測、后測；學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和滿意度問卷；對(duì)24名學(xué)生和6名教師的訪談。分析采用混合研究方法，定量數(shù)據(jù)用SPSS26.0處理，定性數(shù)據(jù)用NVivo12編碼分析，運(yùn)用方差分析、層次聚類和時(shí)間序列分析等方法[10]。數(shù)據(jù)收集概況及樣本量如表1所示。

3.3實(shí)驗(yàn)實(shí)施效果分析

如表2所示，AI輔助個(gè)性化學(xué)習(xí)

對(duì)多方面產(chǎn)生積極影響：試驗(yàn)組知識(shí)掌握率 86.40% ，比對(duì)照組高17.30個(gè)百分點(diǎn)， Plt;0.01 ；試驗(yàn)組學(xué)生成績提升幅度為 23.70% ，對(duì)照組僅 11.20% ，Plt;0.01 ；試驗(yàn)組內(nèi)在學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)為4.27分，對(duì)照組3.82分， Plt;0.01 。試驗(yàn)組平臺(tái)平均停留時(shí)間42分鐘/次，資源點(diǎn)擊深度4.30層，均高于對(duì)照組的28分鐘/次和2.7層， Plt;0.01 ，表明個(gè)性化路徑提高了學(xué)習(xí)參與度。

此外，本文于2024年3＼～4月對(duì)參與試驗(yàn)的272名學(xué)生和12名教師進(jìn)行問卷調(diào)查，采用自制“AI輔助個(gè)性化學(xué)習(xí)實(shí)施挑戰(zhàn)評(píng)估問卷”。學(xué)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(shù)據(jù)安全與倫理擔(dān)憂是首要問題， 75.6% 學(xué)生擔(dān)憂數(shù)據(jù)被過度收集；教師操作困難，占比是 42.8% ；第三難題是學(xué)習(xí)路徑須手動(dòng)干預(yù)，占比24.3% ，未來須針對(duì)不同挑戰(zhàn)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)。

結(jié)語

智能技術(shù)正重塑教育領(lǐng)域，個(gè)性化學(xué)習(xí)成為改革方向。基于學(xué)習(xí)者特征分析、智能適配算法和行為數(shù)據(jù)的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑能提升學(xué)習(xí)成效和動(dòng)機(jī)。混合式教學(xué)環(huán)境中，資源整合、教師角色轉(zhuǎn)變和多元評(píng)價(jià)是關(guān)鍵。未來需提升算法透明度、增強(qiáng)教師數(shù)據(jù)應(yīng)用能力、優(yōu)化路徑設(shè)計(jì)，平衡教育公平與個(gè)性化發(fā)展。

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作者簡介：史小琴，碩士研究生，工程師，lxykjtb@163.com，研究方向：計(jì)算機(jī)技術(shù)；劉璐，碩士研究生，講師，研究方向：計(jì)算機(jī)技術(shù)；朱妮，碩士研究生，副教授，研究方向：智能信息系統(tǒng)。

課題項(xiàng)目：陜西省“十四五”教育科學(xué)規(guī)劃2024年度課題——線上線下混合式教學(xué)在高校計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)中的應(yīng)用（編號(hào)：SGH24Y2161）。