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

一、個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)涵及發(fā)展情況

個(gè)性化學(xué)習(xí)（PersonalizedLearning）的概念源于研究者對(duì)學(xué)生個(gè)體差異的關(guān)注，其理論淵源可追溯至20世紀(jì)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(qiáng)調(diào)認(rèn)知發(fā)展的階段性和差異性。

隨著個(gè)性化學(xué)習(xí)日益受到重視，眾多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了深入探討。如，李廣和姜英杰（2005）認(rèn)為，個(gè)性化學(xué)習(xí)是基于學(xué)習(xí)者的個(gè)性特征，采取恰當(dāng)?shù)姆椒?、?nèi)容、進(jìn)程和評(píng)價(jià)方式，以實(shí)現(xiàn)學(xué)生個(gè)性化發(fā)展的過(guò)程[1]；Lin和Kim（2013）將個(gè)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(rèn)為個(gè)性化學(xué)習(xí)主要包含三個(gè)要點(diǎn)，即以學(xué)習(xí)者的個(gè)性化需求和特征為前提，以個(gè)性化學(xué)習(xí)過(guò)程為核心，以個(gè)性化發(fā)展為最終目標(biāo)[3]。總的來(lái)說(shuō)，個(gè)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(shí)基礎(chǔ)、認(rèn)知風(fēng)格、情感動(dòng)機(jī)等學(xué)習(xí)信息，從學(xué)習(xí)目標(biāo)到學(xué)習(xí)內(nèi)容、從學(xué)習(xí)方式到評(píng)價(jià)方式等方面做出靈活調(diào)整，以適應(yīng)學(xué)習(xí)者的特點(diǎn)，為學(xué)習(xí)者提供定制化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

近年來(lái)，隨著數(shù)字技術(shù)對(duì)教育變革的推動(dòng)，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(gè)性化學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)迎來(lái)了更多機(jī)遇。在AI時(shí)代背景下，個(gè)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(zhǔn)確刻畫學(xué)習(xí)者個(gè)人特征、合理選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容、科學(xué)評(píng)估學(xué)習(xí)進(jìn)度，為學(xué)習(xí)者提供更加豐富的學(xué)習(xí)資源和動(dòng)態(tài)調(diào)整的學(xué)習(xí)路徑。因此，AI時(shí)代的個(gè)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(gè)性化學(xué)習(xí)的實(shí)施路徑

AI技術(shù)為個(gè)性化學(xué)習(xí)賦能主要體現(xiàn)在四個(gè)方面，即學(xué)習(xí)畫像精準(zhǔn)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(píng)價(jià)動(dòng)態(tài)化。

1.學(xué)習(xí)畫像精準(zhǔn)化

借助AI技術(shù)生成的精準(zhǔn)學(xué)習(xí)畫像，能為個(gè)性化學(xué)習(xí)目標(biāo)和學(xué)習(xí)計(jì)劃的制訂提供數(shù)據(jù)支持，這是實(shí)現(xiàn)個(gè)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(yàn)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(gè)性特征，因此很難真正做到因材施教。在人工智能時(shí)代，我們可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)分析和自然語(yǔ)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(dòng)數(shù)據(jù)以及學(xué)習(xí)成果，從而全面、動(dòng)態(tài)地識(shí)別學(xué)習(xí)者的個(gè)性特征和知識(shí)基礎(chǔ)。這樣，教師就能根據(jù)反映學(xué)習(xí)者知識(shí)基礎(chǔ)、認(rèn)知風(fēng)格、情感動(dòng)機(jī)、文化背景等方面的數(shù)據(jù)，為其制訂個(gè)性化的學(xué)習(xí)目標(biāo)和學(xué)習(xí)計(jì)劃。

比如，教師可以根據(jù)學(xué)生的知識(shí)基礎(chǔ)、文化背景等基本信息，利用數(shù)據(jù)挖掘、智能測(cè)評(píng)等技術(shù)綜合評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)薄弱環(huán)節(jié)和難點(diǎn)，預(yù)測(cè)學(xué)生現(xiàn)有的認(rèn)知水平與目標(biāo)之間的差距，進(jìn)而為其設(shè)定個(gè)性化的學(xué)習(xí)目標(biāo)。這些目標(biāo)具有動(dòng)態(tài)性，它將隨著學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進(jìn)程不斷變化。學(xué)習(xí)過(guò)程中，AI技術(shù)能實(shí)時(shí)跟蹤分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為與進(jìn)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(tái)可以通過(guò)實(shí)時(shí)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(shí)別學(xué)生的學(xué)習(xí)難點(diǎn)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(jì)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(gè)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(shí)掌握情況以及情感反饋，自動(dòng)生成適配的學(xué)習(xí)資源。具體而言，AI能預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)新知識(shí)時(shí)可能遇到的各種問(wèn)題，并自動(dòng)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(shí)薄弱點(diǎn)，滿足其個(gè)性化學(xué)習(xí)需求。

國(guó)外已有此類個(gè)性化學(xué)習(xí)實(shí)踐。在美國(guó)北卡羅來(lái)納州，家長(zhǎng)和學(xué)生通過(guò)在線搜索工具輸入閱讀分?jǐn)?shù)和年級(jí)，選擇感興趣的話題，系統(tǒng)便會(huì)推薦合適的書籍。家長(zhǎng)還能利用智能書籍推薦功能做進(jìn)一步篩選，定制個(gè)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(wèn)題，為學(xué)生提供了更有指向性的個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。這款學(xué)習(xí)工具還能實(shí)時(shí)監(jiān)控學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進(jìn)度和情況，進(jìn)而動(dòng)態(tài)調(diào)整要推送的課程內(nèi)容：若用戶在某個(gè)課程學(xué)習(xí)中表現(xiàn)優(yōu)異，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)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(gè)學(xué)習(xí)模塊遇到困難，系統(tǒng)則會(huì)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(gè)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(wú)法完全滿足某些復(fù)雜的教學(xué)需求，或在內(nèi)容的準(zhǔn)確性和學(xué)術(shù)性上存在偏差。因此，教師在此過(guò)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(píng)估其科學(xué)性與合理性，并根據(jù)自身教學(xué)經(jīng)驗(yàn)修改和補(bǔ)充自動(dòng)生成的資源，進(jìn)一步細(xì)分知識(shí)顆粒，以提升個(gè)性化推送的精準(zhǔn)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(gè)性化學(xué)習(xí)實(shí)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(rèn)知需求上的個(gè)體差異，采用“一刀切”的方式對(duì)所有學(xué)生實(shí)施統(tǒng)一的教學(xué)。個(gè)性化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過(guò)科學(xué)手段精確識(shí)別學(xué)生的個(gè)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(gè)體需求。AI技術(shù)能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)、情緒變化等數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好、情感狀態(tài)以及認(rèn)知風(fēng)格，進(jìn)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(rèn)知風(fēng)格判斷適合他們的學(xué)習(xí)方式。認(rèn)知風(fēng)格涉及個(gè)體在信息加工以及知識(shí)吸收、理解和記憶等方面的偏好，如視覺(jué)型、聽覺(jué)型、動(dòng)手型等。對(duì)于視覺(jué)型學(xué)習(xí)者，AI會(huì)推薦包含圖像、圖表、視頻等凸顯視覺(jué)元素的學(xué)習(xí)材料；對(duì)于聽覺(jué)型學(xué)習(xí)者，AI會(huì)優(yōu)先推薦語(yǔ)音、講解視頻或音頻等學(xué)習(xí)材料；對(duì)于動(dòng)手型學(xué)習(xí)者，AI會(huì)推薦互動(dòng)實(shí)驗(yàn)、模擬操作等學(xué)習(xí)材料。AI還能實(shí)時(shí)追蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和情緒變化，進(jìn)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(dòng)時(shí)，AI能感知他們的焦慮或沮喪，進(jìn)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?lì)和支持，以增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力。

4.學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)動(dòng)態(tài)化

學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)是評(píng)估學(xué)習(xí)效果和檢驗(yàn)學(xué)習(xí)計(jì)劃完成度的必要手段，也是識(shí)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(jí)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(píng)價(jià)通常滯后且單一，教師難以實(shí)時(shí)了解學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中的動(dòng)態(tài)表現(xiàn)。這導(dǎo)致教師往往過(guò)于依賴期末考試等總結(jié)性評(píng)定，而忽視學(xué)生學(xué)習(xí)中的即時(shí)需求和個(gè)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(gè)性化學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)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(biāo)評(píng)價(jià)以及可視化結(jié)果呈現(xiàn)上[6]。

首先，在學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)來(lái)源上，AI技術(shù)可實(shí)時(shí)采集學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)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(shí)間、點(diǎn)擊頻率、觀看視頻時(shí)長(zhǎng)等）、互動(dòng)數(shù)據(jù)（如參與討論、回答問(wèn)題等）以及情感和認(rèn)知狀態(tài)數(shù)據(jù)（如通過(guò)面部表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)分析學(xué)生的情緒波動(dòng)）。這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為學(xué)生提供了學(xué)習(xí)情況的全方位監(jiān)測(cè)，有利于突破傳統(tǒng)教育模式下僅依賴課堂觀察和測(cè)試結(jié)果的單一評(píng)價(jià)方式。通過(guò)多源數(shù)據(jù)的集成，AI可以生成內(nèi)容更加豐富和真實(shí)的學(xué)生畫像，為個(gè)性化學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

其次，智能算法能生成多維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，解決傳統(tǒng)教育評(píng)價(jià)過(guò)于單一和片面的問(wèn)題。基于AI的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)不僅關(guān)注學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)，還能綜合考慮學(xué)生的認(rèn)知水平、情感動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)偏好、社交互動(dòng)等情況，從而為學(xué)生提供更加全面、個(gè)性化的評(píng)價(jià)。

最后，AI技術(shù)能通過(guò)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(gè)性化的學(xué)習(xí)反饋?；贏I的個(gè)性化學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)已經(jīng)在一些教育平臺(tái)上得到實(shí)踐，例如，“學(xué)而思網(wǎng)?！薄癡IPKID”等學(xué)習(xí)平臺(tái)已經(jīng)利用AI技術(shù)實(shí)時(shí)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(jìn)行學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)。這些平臺(tái)不僅實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的采集和綜合分析，還能以雷達(dá)圖、排行榜等方式可視化呈現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、答題情況等學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，幫助學(xué)生更好地認(rèn)識(shí)自己的學(xué)習(xí)短板并加以改進(jìn)。

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文字編輯"嚴(yán)芳