AI赋能的个性化学习内涵与实施路径

随着教育改革的不断深入，个性化学习已成为教育领域的重要议题。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》《中国教育现代化2035》等均明确将“提供适合的教育”“实现优质的个性化学习”作为重要发展目标。然而，在传统教育环境下，受班级授课制局限及技术支持不足的影响，个性化学习的理想难以充分实现。在全球范围内AI与教育融合的趋势下，探析个性化学习的内涵及发展情况、提炼个性化学习的特征、探索AI赋能个性化学习的实施路径具有重要意义。

一、个性化学习内涵及发展情况

个性化学习（Personalized Learning）的概念源于研究者对学生个体差异的关注，其理论渊源可追溯至20世纪初的研究，如杜威提倡教育要适应学生的兴趣和需求，皮亚杰强调认知发展的阶段性和差异性。

随着个性化学习日益受到重视，众多学者对其进行了深入探讨。如，李广和姜英杰（2005）认为，个性化学习是基于学习者的个性特征，采取恰当的方法、内容、进程和评价方式，以实现学生个性化发展的过程[1]；Lin和Kim（2013）将个性化学习定义为一种由学习者自身学习风格、步调和需求所决定的学习方式[2]；刘斌和王孟慧（2021）则认为个性化学习主要包含三个要点，即以学习者的个性化需求和特征为前提，以个性化学习过程为核心，以个性化发展为最终目标[3]。总的来说，个性化学习是一种多维度的学习策略，其核心在于根据学习者不同的知识基础、认知风格、情感动机等学习信息，从学习目标到学习内容、从学习方式到评价方式等方面做出灵活调整，以适应学习者的特点，为学习者提供定制化的学习体验。

近年来，随着数字技术对教育变革的推动，尤其是大数据、学习分析等技术的迅猛发展，大规模个性化学习的实现迎来了更多机遇。在AI时代背景下，个性化学习不再局限于理论探讨，而是得到了具体技术的支持。这些技术能够准确刻画学习者个人特征、合理选择学习内容、科学评估学习进度，为学习者提供更加丰富的学习资源和动态调整的学习路径。因此，AI时代的个性化学习逐渐演变为一种以数据为基础、以AI技术支持为核心的全新模式[4]。

二、AI赋能个性化学习的实施路径

AI技术为个性化学习赋能主要体现在四个方面，即学习画像精准化，学习内容合理化，学习方式科学化，学习评价动态化。

1.学习画像精准化

借助AI技术生成的精准学习画像，能为个性化学习目标和学习计划的制订提供数据支持，这是实现个性化学习的前提。传统教学模式下，教师仅凭教学经验判断学习者的学习基础，难以关注到每名学生的个性特征，因此很难真正做到因材施教。在人工智能时代，我们可以通过机器学习、学习分析和自然语言处理等手段，处理学习者的学习行为数据、互动数据以及学习成果，从而全面、动态地识别学习者的个性特征和知识基础。这样，教师就能根据反映学习者知识基础、认知风格、情感动机、文化背景等方面的数据，为其制订个性化的学习目标和学习计划。

比如，教师可以根据学生的知识基础、文化背景等基本信息，利用数据挖掘、智能测评等技术综合评估学生的学习薄弱环节和难点，预测学生现有的认知水平与目标之间的差距，进而为其设定个性化的学习目标。这些目标具有动态性，它将随着学习者的学习进程不断变化。学习过程中，AI技术能实时跟踪分析学生的学习行为与进度，提供持续的学习指导和资源支持。如，作业帮平台可以通过实时分析学生的作业表现和学习数据，精确地识别学生的学习难点和薄弱环节，为学生把握自身学情、调整学习计划提供支持。

2.学习内容合理化

帮助学习者从海量的信息中筛选合适的学习内容是AI赋能个性化学习的重要任务。借助深度学习和数据挖掘，AI能基于学生的学习轨迹、知识掌握情况以及情感反馈，自动生成适配的学习资源。具体而言，AI能预测学生学习新知识时可能遇到的各种问题，并自动打包生成课件、教学视频、练习题、解题方法指导等学习资源。这些资源不仅能帮助学生巩固已学内容，还能帮助学生巩固知识薄弱点，满足其个性化学习需求。

国外已有此类个性化学习实践。在美国北卡罗来纳州，家长和学生通过在线搜索工具输入阅读分数和年级，选择感兴趣的话题，系统便会推荐合适的书籍。家长还能利用智能书籍推荐功能做进一步筛选，定制个性化的阅读清单[5]。这种做法有效解决了传统教育中教学材料“千篇一律”的问题，为学生提供了更有指向性的个性化学习内容。这款学习工具还能实时监控学习者的学习进度和情况，进而动态调整要推送的课程内容：若用户在某个课程学习中表现优异，系统会自动推送更具挑战性的学习任务以助力其提升；若用户在某个学习模块遇到困难，系统则会降低学习难度并提供更多的练习，直至用户掌握相关内容。

需要注意的是，尽管AI在生成个性化学习内容方面展现出巨大的潜力，但其仍然存在一些局限性。例如，AI生成的内容可能无法完全满足某些复杂的教学需求，或在内容的准确性和学术性上存在偏差。因此，教师在此过程中仍然扮演着至关重要的角色。教师需要参与AI生成资源的架构，评估其科学性与合理性，并根据自身教学经验修改和补充自动生成的资源，进一步细分知识颗粒，以提升个性化推送的精准度。教师的专业判断能提升生成资源的质量，确保学习内容的适切性和有效性。

3.学习方式科学化

寻找科学的学习方式是AI助推个性化学习实现的关键。传统教学常常忽视学生在学习方式、学习节奏以及认知需求上的个体差异，采用“一刀切”的方式对所有学生实施统一的教学。个性化学习的目标是通过科学手段精确识别学生的个体差异，尤其是在学习方式上的差异，并满足学生学习的个体需求。AI技术能实时监测学生的学习表现、情绪变化等数据，自动识别学生的学习偏好、情感状态以及认知风格，进而为其提供量身定制的学习策略，确保每名学生都能采用最适合的方式学习。

具体而言，AI可根据学生的认知风格判断适合他们的学习方式。认知风格涉及个体在信息加工以及知识吸收、理解和记忆等方面的偏好，如视觉型、听觉型、动手型等。对于视觉型学习者，AI会推荐包含图像、图表、视频等凸显视觉元素的学习材料；对于听觉型学习者，AI会优先推荐语音、讲解视频或音频等学习材料；对于动手型学习者，AI会推荐互动实验、模拟操作等学习材料。AI还能实时追踪学生的学习进度和情绪变化，进而调整其学习方式。比如，当学生遇到困难而情绪波动时，AI能感知他们的焦虑或沮丧，进而调整学习内容的呈现方式，或给予适当的鼓励和支持，以增强学生的学习动力。

4.学习评价动态化

学习评价是评估学习效果和检验学习计划完成度的必要手段，也是识别学生学习需求变化的重要途径。在传统教育中，由于班级规模大、教师精力有限，再加上技术手段匮乏，学生的学习评价通常滞后且单一，教师难以实时了解学生在学习过程中的动态表现。这导致教师往往过于依赖期末考试等总结性评定，而忽视学生学习中的即时需求和个体差异，从而影响学习效率和质量的提升。随着人工智能技术的发展，基于AI的个性化学习评价逐渐成为教育创新的重要方向，且主要体现在多源数据采集、多维指标评价以及可视化结果呈现上[6]。

首先，在学习评价的数据来源上，AI技术可实时采集学生学习过程中产生的多源数据。这些数据包括学习行为数据（如学习时间、点击频率、观看视频时长等）、互动数据（如参与讨论、回答问题等）以及情感和认知状态数据（如通过面部表情、语音语调分析学生的情绪波动）。这些实时数据为学生提供了学习情况的全方位监测，有利于突破传统教育模式下仅依赖课堂观察和测试结果的单一评价方式。通过多源数据的集成，AI可以生成内容更加丰富和真实的学生画像，为个性化学习评价奠定坚实基础。

其次，智能算法能生成多维度的评价指标，解决传统教育评价过于单一和片面的问题。基于AI的学习评价系统不仅关注学生的学业成绩，还能综合考虑学生的认知水平、情感动机、学习偏好、社交互动等情况，从而为学生提供更加全面、个性化的评价。

最后，AI技术能通过数据可视化手段将复杂的学习数据转化为直观易懂的反馈结果，给予学生个性化的学习反馈。基于AI的个性化学习评价已经在一些教育平台上得到实践，例如，“学而思网校”“VIPKID”等学习平台已经利用AI技术实时跟踪学生的学习数据，并根据其学习行为和偏好进行学习评价。这些平台不仅实现了多源数据的采集和综合分析，还能以雷达图、排行榜等方式可视化呈现学生的学习时长、答题情况等学习数据，帮助学生更好地认识自己的学习短板并加以改进。

参考文献

[1]李广，姜英杰.个性化学习的理论建构与特征分析[J].东北师范大学学报：哲学社会科学版，2005（3）：152-156.

[2]Lin Y J，Kim C M.Professional development for personalized learning（PD4PL）guidelines[J].Educational Technology，2013（3）：21-27.

[3]刘斌，王孟慧.人工智能时代的个性化学习：内涵、技术支持与实现路径[J].教育探索，2021，（07）：80-83.

[4]李福灼，覃延鑫.人工智能技术赋能学生个性化学习：基本方略与实践图景[J].中国成人教育，2024，（05）：66-72.

[5]但金凤，王正青.教育大数据如何驱动个性化学习——美国中小学的践行路径与运行保障[J].比较教育学报，2022，（06）：85-96.

[6]冷静，付楚昕，路晓旭.人工智能时代的个性化学习——访国际著名在线学习领域专家迈克·沙普尔斯教授[J].中国电化教育，2021，（06）：69-74.

文字编辑  严芳