摘 ?要：個性化學(xué)習(xí)是實現(xiàn)學(xué)生全面發(fā)展的基礎(chǔ)，而“互聯(lián)網(wǎng)+教育”為個性化學(xué)習(xí)提供了有利條件。信息技術(shù)的發(fā)展驅(qū)動現(xiàn)代教育變革，技術(shù)的智能化催生了個性化學(xué)習(xí)的多樣性和可能性，助推職業(yè)教育環(huán)境下教學(xué)由規(guī)?；囊粚Χ嗟骄W(wǎng)絡(luò)化的多對多再到個性化的一對一轉(zhuǎn)變?；诖?，結(jié)合職業(yè)教育實際，對個性化學(xué)習(xí)的內(nèi)涵進行界定，設(shè)計了由數(shù)據(jù)層、分析層、服務(wù)層和用戶層組成的個性化學(xué)習(xí)框架結(jié)構(gòu)，提出環(huán)境可計算、學(xué)習(xí)者可理解、學(xué)習(xí)過程可表示、資源優(yōu)質(zhì)化、服務(wù)精準(zhǔn)化的實踐路徑。

關(guān)鍵詞：職業(yè)教育;個性化學(xué)習(xí);大數(shù)據(jù)分析

中圖分類號：G712 ? ? 文獻標(biāo)識碼：A ? ?文章編號：2096-3769（2021）06-028-05

進化和發(fā)展是人類永恒的主題，教育也需要迭代更新。當(dāng)前，以大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一輪信息技術(shù)浪潮正席卷而來，給新時代教育及教育信息化建設(shè)注入了新的活力，呈現(xiàn)出“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的新型態(tài)。“互聯(lián)網(wǎng)+教育”在拓展教育時空界限的同時，更加崇尚教育的個性化和創(chuàng)新性。2018年4月，教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》《教育信息化2.0行動計劃》，強調(diào)利用人工智能實現(xiàn)因材施教、個性化教學(xué)，構(gòu)建智能化、網(wǎng)絡(luò)化、個性化、終身化的教育體系，2019年2月，中央辦公廳、國務(wù)院印發(fā)《中國教育現(xiàn)代化2035》，要求利用現(xiàn)代信息技術(shù)，豐富并創(chuàng)新課程形式，實現(xiàn)規(guī)?；逃c個性化培養(yǎng)的有機結(jié)合。當(dāng)前，“互聯(lián)網(wǎng)+”已實現(xiàn)與傳統(tǒng)行業(yè)的跨界整合，而教育也不例外，催生了“互聯(lián)網(wǎng)+教育”，推動教育實現(xiàn)系統(tǒng)性和革命性變革，具體包括教育環(huán)境、課程形態(tài)、教學(xué)范式、學(xué)習(xí)方式、評價模式、教育管理、教師發(fā)展、學(xué)校組織等變革[1]，同時也為創(chuàng)新性、個性化、復(fù)合型人才培養(yǎng)帶來新的契機。“互聯(lián)網(wǎng)+教育”打破時空局限，實現(xiàn)了教育服務(wù)供給的社會化，不同學(xué)習(xí)者通過在線網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，產(chǎn)生了大量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，這些連續(xù)的、自動化生成的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)反映了學(xué)習(xí)的個性化，從而為教育服務(wù)供給的個性化提供了強大的支持。職業(yè)院校學(xué)生與本科學(xué)生相比，個性化更加突出：一是偏科嚴(yán)重，而且學(xué)習(xí)自信心不高，但是他們動手能力、表達能力較強;二是生源結(jié)構(gòu)復(fù)雜，個性特征明顯。因此，在教學(xué)和學(xué)習(xí)中，如何深入挖掘職業(yè)院校學(xué)生的個性化元素和特征，并重點關(guān)注和培養(yǎng)，對學(xué)生的個性化發(fā)展和高質(zhì)量培養(yǎng)，具有重要的現(xiàn)實意義。

一、職業(yè)教育發(fā)展與個性化學(xué)習(xí)

（一）我國職業(yè)教育發(fā)展歷程

我國職業(yè)教育最初的形態(tài)是職業(yè)大學(xué)，采取“收費、走讀、不包分配、擇優(yōu)推薦”的辦學(xué)方式，1992年隨著我國社會主義市場經(jīng)濟體制的建立，企業(yè)需要大量技術(shù)技能人才，國家以多種形式、途徑和機制發(fā)展職業(yè)教育，為生產(chǎn)、服務(wù)和管理一線培養(yǎng)急需的技能實用型專門人才，主要由學(xué)校為在校學(xué)生提供一對多的職業(yè)教育，該階段可視作職業(yè)教育發(fā)展的第一階段，即計劃和市場融合下的職業(yè)教育。隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，1999年，國家下放高等職業(yè)教育管理權(quán)限，由省級人民政府主管，根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展需要確定招生專業(yè)和人數(shù)，體現(xiàn)了職業(yè)教育面向市場化辦學(xué)的理念。2005年，國家提出校企合作、工學(xué)結(jié)合的職業(yè)院校人才培養(yǎng)模式，確立了職業(yè)教育多元化辦學(xué)方式。2010年和2014年，國家分別下發(fā)了《關(guān)于進一步推進“國家示范性高等職業(yè)院校建設(shè)計劃”實施工作的通知》和《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代職業(yè)教育的決定》，更加強調(diào)職業(yè)教育的產(chǎn)教融合和校企合作，以及校企雙主體育人。在此過程中，借助于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息化在教育中的應(yīng)用，職業(yè)教育邁向第二個發(fā)展階段，即現(xiàn)代化的職業(yè)教育，職業(yè)教育向規(guī)?；蜆?biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)變，同時隨著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”誕生、發(fā)展和壯大，不斷豐富的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源為學(xué)習(xí)者提供了突破時空限制的網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)模式。伴隨著信息技術(shù)與職業(yè)教育的深度融合，以及“人工智能+教育”的發(fā)展，未來將是智能化的職業(yè)教育，借助人工智能技術(shù)，重構(gòu)職業(yè)教育生態(tài)，賦予人工智能的智慧元素，最終實現(xiàn)個性化、智能化和終身化的職業(yè)教育，如圖1所示。

不同的形態(tài)代表不同的時代背景、國家政策和辦學(xué)定位，體現(xiàn)出不同的職業(yè)教育特性。如果說第一形態(tài)的職業(yè)教育反映政府主導(dǎo)的一對多供給模式，那么第二形態(tài)的職業(yè)教育反映了職業(yè)教育面向產(chǎn)業(yè)行業(yè)，由供給模式轉(zhuǎn)向以市場為主的多對多需求模式，而第三形態(tài)的職業(yè)教育既反映了面向市場為主的需求模式，又反映了運用人工智能技術(shù)賦能教育供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的精準(zhǔn)一對一供給模式。

（二）個性化學(xué)習(xí)的特點

讓每個學(xué)習(xí)者都能發(fā)揮學(xué)習(xí)潛能，激發(fā)學(xué)習(xí)者內(nèi)在的學(xué)習(xí)動機、興趣是深度學(xué)習(xí)的起點，而個性化學(xué)習(xí)正是以學(xué)習(xí)者為中心，根據(jù)學(xué)習(xí)者的個性化特征設(shè)計和定制學(xué)習(xí)內(nèi)容、教學(xué)策略、學(xué)習(xí)方式等。因此，個性化學(xué)習(xí)強調(diào)差異化和個體化，強調(diào)主動性和參與性，強調(diào)教學(xué)策略的靈活性[2]。因此，個性化學(xué)習(xí)不僅是學(xué)生自主性的學(xué)習(xí)，也包括教師教學(xué)的支持，教師和學(xué)生協(xié)同配合，同時，個性化學(xué)習(xí)無論是在學(xué)習(xí)目標(biāo)、角色定位、學(xué)習(xí)支持，還是在考核評價、學(xué)習(xí)空間等方面，都與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)存在本質(zhì)差別。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的應(yīng)用和推廣，學(xué)習(xí)者通過在線學(xué)習(xí)積累了海量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，從而為個性化學(xué)習(xí)提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。通過對學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析，可以分析學(xué)習(xí)者個性的化特征和需求，提供適切性的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑，促進學(xué)習(xí)者個性成長，最終激發(fā)學(xué)習(xí)者的個體創(chuàng)新思維?？梢姡瑐€性化學(xué)習(xí)是以人為本的教育理念，充分認(rèn)同和尊重學(xué)習(xí)者的個體差異，讓個性得到充分尊重，最終實現(xiàn)高質(zhì)量的育人目標(biāo)。

目前，關(guān)于個性化學(xué)習(xí)的研究主要體現(xiàn)在五個方面：一是從理論層面探討個性化學(xué)習(xí)的內(nèi)涵、特征、影響因素、服務(wù)機制等;二是針對個性化學(xué)習(xí)平臺的技術(shù)研究，充分發(fā)揮其學(xué)習(xí)分析技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，構(gòu)建支撐個性化學(xué)習(xí)的平臺，通過學(xué)習(xí)平臺捕獲學(xué)習(xí)者的個性化元素，進而促進其個性化成長;三是個性化學(xué)習(xí)模型的設(shè)計應(yīng)從學(xué)習(xí)者自身特點出發(fā)，如基本信息、學(xué)習(xí)過程、認(rèn)知模式、情感狀態(tài)等，并融入學(xué)習(xí)場景、時空變量等，建立學(xué)習(xí)者模型，刻畫學(xué)習(xí)者畫像;四是個性化學(xué)習(xí)資源的推薦，根據(jù)個性化學(xué)習(xí)特點，從海量的學(xué)習(xí)資源中匹配適合學(xué)習(xí)者個性特點的學(xué)習(xí)資源;五是精準(zhǔn)教學(xué)，基于個性化學(xué)習(xí)，實施精準(zhǔn)化的指導(dǎo)和教學(xué)，彌補規(guī)?；虒W(xué)的不足，達到因材施教、以人為本、全面發(fā)展的目的。

二、職業(yè)教育環(huán)境下個性化學(xué)習(xí)的框架設(shè)計

（一）技術(shù)支撐

1.網(wǎng)絡(luò)化的學(xué)習(xí)平臺和環(huán)境

網(wǎng)絡(luò)化的學(xué)習(xí)平臺和環(huán)境是開展數(shù)據(jù)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)者通過對平臺和環(huán)境中數(shù)字化學(xué)習(xí)資源的學(xué)習(xí)，會產(chǎn)生學(xué)習(xí)的行為數(shù)據(jù)，例如觀看了哪些視頻、視頻學(xué)習(xí)時長、學(xué)習(xí)的時間、學(xué)習(xí)的次數(shù)、學(xué)習(xí)過程中的互動交流等，這些可能是結(jié)構(gòu)化的關(guān)系型數(shù)據(jù)，也可能是非結(jié)構(gòu)化的其他數(shù)據(jù)，總之詳細(xì)記錄和反映了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程。這些學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)偏好，挖掘?qū)W習(xí)者的個性化特點具有重要的作用和價值。

2.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

海量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為分析學(xué)習(xí)者的個性化特點奠定了基礎(chǔ)，但需要依賴大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，具體包括存儲技術(shù)和處理技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用在教育領(lǐng)域具體有預(yù)測（分類、回歸、潛在知識評估）、結(jié)構(gòu)挖掘（聚類分析、因子分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析、領(lǐng)域結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)）、關(guān)系挖掘（關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、相關(guān)性分析、時序模式挖掘、因果數(shù)據(jù)挖掘）、可視化技術(shù)等[3]。

（二）個性化學(xué)習(xí)框架結(jié)構(gòu)

個性化學(xué)習(xí)是建立在教育大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的，旨在滿足學(xué)習(xí)者個性化、精準(zhǔn)化和智能化的學(xué)習(xí)需求[4]。為了準(zhǔn)確刻畫個性化學(xué)習(xí)的生成機制，結(jié)合職業(yè)教育實際，本文設(shè)計了個性化學(xué)習(xí)框架，從下往上依次是數(shù)據(jù)層、分析層、服務(wù)層和用戶層，如圖2所示。

1.數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層是構(gòu)建個性化學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)，具體包括學(xué)習(xí)者方方面面的數(shù)據(jù)，如基本信息數(shù)據(jù)、通過學(xué)習(xí)平臺和環(huán)境生成的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、參與實習(xí)實訓(xùn)的過程性及結(jié)果數(shù)據(jù)、參加不同級別的技能競賽訓(xùn)練和獲獎數(shù)據(jù)、獲得專業(yè)和非專業(yè)的培訓(xùn)認(rèn)證數(shù)據(jù)，等等。這些數(shù)據(jù)分層次、多維度反映了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程和結(jié)果，為分析層的分析提供數(shù)據(jù)支持。

2.分析層

分析層主要有兩個模塊，分別是學(xué)習(xí)者模型和個性化學(xué)習(xí)服務(wù)引擎。前者基于數(shù)據(jù)層構(gòu)建用以反映學(xué)習(xí)者的個性模型，具體有知識模型、能力模型、認(rèn)知模型和情感模型。后者包括各種適配器、生成器和規(guī)則庫等，也是建立在數(shù)據(jù)層基礎(chǔ)上的，同時融合了學(xué)習(xí)者模型，從而為服務(wù)層提供分析支持。

3.服務(wù)層

服務(wù)層是個性化學(xué)習(xí)服務(wù)，具體包括知識能力服務(wù)、情境感知服務(wù)和自適應(yīng)匹配服務(wù)。知識能力服務(wù)根據(jù)學(xué)習(xí)者在知識、能力方面的興趣推薦適合的知識資源和能力成長指導(dǎo)。情境感知具體借助學(xué)習(xí)時間和空間因素，在個性化服務(wù)中融合情境特性，推薦相應(yīng)的學(xué)習(xí)資源。自適應(yīng)匹配服務(wù)結(jié)合學(xué)習(xí)者當(dāng)前的學(xué)習(xí)環(huán)境，以及歷史學(xué)習(xí)經(jīng)歷，為其推薦和匹配最佳的個性化資源。

4.用戶層

用戶層是面向特定環(huán)境的所有學(xué)習(xí)者，是個性化學(xué)習(xí)的最終消費者。

三、職業(yè)教育環(huán)境下個性化學(xué)習(xí)的路徑

要實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化學(xué)習(xí)，在研究層面就是要求教育情境（如物理環(huán)境、虛擬場景、知識背景等）可計算、學(xué)習(xí)主體可理解、學(xué)習(xí)服務(wù)可定制（如知識供給、精準(zhǔn)服務(wù)、智能導(dǎo)學(xué)）[5]。在實踐層面，要樹立“以學(xué)習(xí)者為中心”理念，構(gòu)建聚合中心（賦權(quán)學(xué)習(xí)者主體實踐）、構(gòu)建資源中心（賦權(quán)學(xué)習(xí)者主體實踐）、構(gòu)建服務(wù)中心（賦權(quán)學(xué)習(xí)者個體成長）[6]。結(jié)合上述研究成果，以當(dāng)前職業(yè)教育“互聯(lián)網(wǎng)+教育”實際，本文提出以學(xué)習(xí)者為中心，構(gòu)建環(huán)境可計算、學(xué)習(xí)者可理解、學(xué)習(xí)過程可表示、資源優(yōu)質(zhì)化、服務(wù)精準(zhǔn)化的實踐路徑。

（一）環(huán)境可計算

環(huán)境可計算是開展個性化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，是指學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)場所（包括物理和虛擬）、資源空間都是可以感知和計算的，這樣一方面可以感知和定位學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情境，一方面可以感知學(xué)習(xí)者獲取和學(xué)習(xí)了哪些資源。環(huán)境可計算涉及到智慧教室、智能便攜式設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、跨空間資源整合與構(gòu)建、教育場景邊緣計算等。

（二）學(xué)習(xí)者可理解

在規(guī)?；逃h(huán)境中，對學(xué)習(xí)者的理解是建立在平均認(rèn)知基礎(chǔ)上的，而個體差異卻是未知的。更好地認(rèn)識教育主體，精準(zhǔn)把握學(xué)習(xí)者的行為和水平，是開展個性化學(xué)習(xí)和“因材施教”的前提。而建立在環(huán)境可計算的學(xué)習(xí)平臺中，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為會被準(zhǔn)確記錄，通過大數(shù)據(jù)分析可以準(zhǔn)確把握學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)規(guī)律和特性，從而可以為學(xué)習(xí)者畫像，準(zhǔn)確得到學(xué)習(xí)者的差異和優(yōu)勢、不足。因此，借助教育大數(shù)據(jù)可以做到學(xué)習(xí)者可理解，每一個學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特點都會被記錄和分析，從而更加精準(zhǔn)開展個性化學(xué)習(xí)和教學(xué)。

（三）學(xué)習(xí)過程可表示

學(xué)習(xí)行為和過程可以被記錄，最終以特定的格式來表示和反映，這就需要形成一種標(biāo)準(zhǔn)和機制。目前，xAPI（experience API）已經(jīng)取代SCORM，成為存儲和訪問學(xué)習(xí)經(jīng)歷的技術(shù)規(guī)范，其強大之處在于擁有一個儲存學(xué)習(xí)記錄的倉庫（LRS），并能兼容之前的SCORM，這就為個性化學(xué)習(xí)提供了標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)規(guī)范。使用xAPI記錄學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動，具有可量化、可分享和可跟蹤特性，目前已經(jīng)應(yīng)用在移動設(shè)備APP（xAPI statement viewer）、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)軟件（NextGen e-Learning Software）中。同時，xAPI也為基于交互式內(nèi)容的H5P提供了良好的支持。

（四）資源優(yōu)質(zhì)化

在線學(xué)習(xí)打破了時空界限，為學(xué)習(xí)者提供了便利的學(xué)習(xí)方式，使得學(xué)習(xí)者利用豐富的碎片化時間不斷學(xué)習(xí)。同時吸引學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)還須要有優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)資源。因此，在線教學(xué)平臺以及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中，優(yōu)質(zhì)資源永遠(yuǎn)是第一位的。根據(jù)學(xué)習(xí)者的基本學(xué)情以及課程的特點，結(jié)合信息化的學(xué)習(xí)模式和特點，重構(gòu)學(xué)習(xí)資源，并結(jié)合現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)行業(yè)發(fā)展，適時動態(tài)更新。

作為職業(yè)教育，要充分發(fā)揮產(chǎn)教融合、校企合作的優(yōu)勢，由學(xué)校課程負(fù)責(zé)人、企業(yè)專家、技術(shù)能手等共同參與，開發(fā)適合學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的資源，一方面體現(xiàn)教育性，另一方面體現(xiàn)職業(yè)性，同時需要滲透工作情境。這樣，學(xué)習(xí)者通過學(xué)習(xí)會逐步由受教育的學(xué)習(xí)者向走入工作崗位的職業(yè)者過渡，最終成為適合地方經(jīng)濟社會發(fā)展的技術(shù)技能人才。

（五）服務(wù)個性化

個性化學(xué)習(xí)就是要發(fā)掘和關(guān)注學(xué)習(xí)者獨特的天資。因此，學(xué)校在助力個性化學(xué)習(xí)的目標(biāo)導(dǎo)向上，要提供面向個性化成長的各種服務(wù)。首先，需要搭建組織架構(gòu)，體現(xiàn)學(xué)習(xí)者不同的知識能力水平，形成不同層次不同類別的“鄰近發(fā)展區(qū)”，這樣，學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中根據(jù)個人的實際，尋求最近發(fā)展區(qū)域，通過努力，從一個能力水平躍升到另一個能力水平，讓學(xué)習(xí)者能體驗到通過努力實現(xiàn)能力提升的成就感。其次，個性化學(xué)習(xí)和成長要面向生產(chǎn)生活實際，通過實際問題和實踐驅(qū)動學(xué)習(xí)者個性化學(xué)習(xí)，這就需要政府、學(xué)校、企業(yè)、行業(yè)等通過多元協(xié)同發(fā)揮彼此優(yōu)勢，提供面向生產(chǎn)和生活的土壤，讓學(xué)習(xí)者從生產(chǎn)和生活中找教育，在實踐中總結(jié)和提升，在此過程中激發(fā)學(xué)習(xí)者的思考能力和探索精神。

個性化學(xué)習(xí)是以人為本的教育理念，也是未來教育及智慧教育的永恒追求。個性化學(xué)習(xí)尊重個體差異，助推人的全面發(fā)展，讓職業(yè)教育環(huán)境下的每一個學(xué)習(xí)者都能“人人皆可成才、人人盡展其才”。本文在深入分析職業(yè)教育發(fā)展及應(yīng)對教育形態(tài)的基礎(chǔ)上，指出個性化學(xué)習(xí)未來智能技術(shù)賦能教育的必然趨勢。在界定個性化學(xué)習(xí)內(nèi)涵、特征的基礎(chǔ)上，設(shè)計了個性化學(xué)習(xí)框架結(jié)構(gòu)，以數(shù)據(jù)層為基礎(chǔ)，構(gòu)建包含學(xué)習(xí)者模型和個性化服務(wù)引擎的分析層，并向上層的服務(wù)層提供知識能力、情境感知以及自適應(yīng)匹配等支持，最終為頂層的用戶層提供精準(zhǔn)化、個性化、智能化的學(xué)習(xí)服務(wù)。從個性化學(xué)習(xí)實現(xiàn)的視角提出環(huán)境可計算、學(xué)習(xí)者可理解、學(xué)習(xí)過程可表示、資源優(yōu)質(zhì)化、服務(wù)精準(zhǔn)化的實踐路徑。事實上，本文的研究是從當(dāng)前的“互聯(lián)網(wǎng)+教育”以及職業(yè)教育信息化角度探討個性化學(xué)習(xí)，而真正個性化學(xué)習(xí)與個性化教育的實現(xiàn)要依賴人工智能技術(shù)。因此，在后續(xù)的研究中，將從個性化學(xué)習(xí)的相關(guān)理論、“人工智能+教育”以及智能教育賦能職業(yè)教育的發(fā)展變革等問題作深層次研究。

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The Connotation， Framework and Path of Personalized Learning in Vocational Education under the Context of Internet+ Education

CHENG Guang-sheng

（Ningxia Vocational College of Finance and Economics， Yinchuan 750021， China）

Abstract： Personalized learning is the basis of all-round development for students and Internet + education provides favorable conditions for it. The development of information technology drives the reform of modern education. The intelligence of technology has given birth to the diversity and possibility of personalized learning and boosted the vocational education transformation from the traditional mode of one-to-all， networked all-to-all to future personalized one-to-one. Based on the above mentioned situation， combined with the realities of vocational education， this paper gives the connotation of personalized learning， and designs the framework in which data ， analysis， service and user are the basic structure. Finally it puts forward the execution path on which the learning environment is computable， learners can be understood and analyzed， the learning process can be recorded， the learning resources can be optimized and the service can be personalized.

Key words： Vocational Education; Personalized Learning; Big Data Analysis

收稿日期：2021-08-31

作者簡介：程光勝（1981），男，甘肅靜寧人，講師，碩士，研究方向為職業(yè)教育、數(shù)據(jù)科學(xué)、軟件工程。

此文為2020年度寧夏哲學(xué)社會科學(xué)（教育學(xué)）規(guī)劃項目“人工智能環(huán)境下精準(zhǔn)學(xué)習(xí)者模型及系統(tǒng)構(gòu)建研究”（課題編號：20NXJC07，主持人：程光勝）的研究成果。