【摘"要】個性化學(xué)習(xí)作為教育改革的重要方向，近年來倍受矚目。隨著全球AI與教育融合趨勢的日益加強，AI技術(shù)為個性化學(xué)習(xí)的實施開辟了新路徑。在此背景下，本文回顧并分析個性化學(xué)習(xí)的內(nèi)涵及AI賦能個性化學(xué)習(xí)的相關(guān)研究成果，并從學(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)化和學(xué)習(xí)評價動態(tài)化四個方面，詳細闡述AI賦能個性化學(xué)習(xí)的實施路徑。

【關(guān)鍵詞】人工智能；個性化學(xué)習(xí)；實施路徑

AI技術(shù)的迅猛發(fā)展推動了教育領(lǐng)域課堂學(xué)習(xí)模式的變革，其中，學(xué)生學(xué)習(xí)方式的轉(zhuǎn)變尤為明顯。AI從教師、學(xué)伴、課程、資源等方面為課堂教學(xué)賦能，促使學(xué)生的學(xué)習(xí)方式從“個體化”學(xué)習(xí)走向“個性化”學(xué)習(xí)，并向“個性化-合作”學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變。如何在個性化學(xué)習(xí)過程中有效融合合作學(xué)習(xí)手段呢？筆者借助AI技術(shù)構(gòu)建了“個性化-合作”學(xué)習(xí)模型，并深入探討其實踐應(yīng)用方式，以推動智慧教育與傳統(tǒng)教育優(yōu)勢深度融合。

一、AI背景下“個性化-合作”學(xué)習(xí)的產(chǎn)生

在傳統(tǒng)課堂教學(xué)模式中，學(xué)習(xí)過程的個體化特征顯著，學(xué)生常被鼓勵獨立完成學(xué)習(xí)任務(wù)。隨著AI技術(shù)的興起和數(shù)據(jù)資源的豐富，研究者開始關(guān)注學(xué)生認知起點、學(xué)習(xí)態(tài)度、個性特征等個性因素對學(xué)習(xí)效果的影響。盡管個體化學(xué)習(xí)特征依然存在，但此時的學(xué)習(xí)是在教師精心指導(dǎo)下進行，教師可借助智能工具評估學(xué)生的學(xué)習(xí)特征為其提供定制化的學(xué)習(xí)計劃和資源，學(xué)生可依據(jù)自身興趣和能力自主選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容、調(diào)整學(xué)習(xí)進度。AI為個體學(xué)習(xí)者提供了諸多工具和技術(shù)，如交互式學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù)（需要多人協(xié)同合作）等[1]，使學(xué)習(xí)的“個性化-合作”特征日益明顯。

“個性化-合作”學(xué)習(xí)既關(guān)注學(xué)生個人成長目標(biāo)，又強調(diào)小組目標(biāo)和成就對個體的影響[2]。該模式融合了個體化學(xué)習(xí)的自主性、個性化學(xué)習(xí)的獨特性和合作學(xué)習(xí)的互動性，能識別和適應(yīng)學(xué)生的獨特需求，促進學(xué)生間的有效互動和協(xié)作。

在現(xiàn)行課堂教學(xué)實踐中，教師在關(guān)注個性化需求時，有時會忽視學(xué)生間的合作互動，而在強調(diào)合作學(xué)習(xí)時又可能忽略學(xué)生的個體差異性。在“個性化-合作”學(xué)習(xí)模式下，教師的角色轉(zhuǎn)變?yōu)橹笇?dǎo)者和促進者，他們借助AI技術(shù)分析學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，為每名學(xué)生定制學(xué)習(xí)路徑和資源，并設(shè)計和引導(dǎo)合作學(xué)習(xí)活動，確保學(xué)生在小組中發(fā)揮自身所長，學(xué)習(xí)他人優(yōu)點。這種融合的學(xué)習(xí)方式不僅有助于學(xué)生發(fā)展個人能力，還能培養(yǎng)學(xué)生的團隊合作能力和社交能力，為他們未來的職業(yè)發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)。

二、AI賦能“個性化-合作”學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建

通過AI技術(shù)賦能，傳統(tǒng)的教學(xué)模式正在逐步向智能化、個性化方向變革。在AI賦能的課堂中，教師角色由課堂的主講人轉(zhuǎn)變?yōu)檩o助者，課堂中還同時配備AI教師講解知識內(nèi)容、指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)、組織課堂活動[3]；合作學(xué)習(xí)可以是學(xué)生與“智慧學(xué)伴”AI機器人共同參與學(xué)習(xí)活動，也可以是學(xué)生與在線或線下真實同伴開展學(xué)習(xí)互動[4]；課程方面，教師能夠借助AI平臺為學(xué)生提供優(yōu)質(zhì)的課程資源、個性化學(xué)習(xí)路徑以及針對性教學(xué)反饋；資源由單一教學(xué)資源轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字化、互動式的個性化AI學(xué)習(xí)資源[5]?；诖?，筆者構(gòu)建了如圖1所示的AI賦能“個性化-合作”學(xué)習(xí)模型（AI-PCL）。

AI-PCL模型圍繞學(xué)生的學(xué)習(xí)過程設(shè)計相關(guān)要點：一是以“個性化學(xué)習(xí)”為核心，根據(jù)學(xué)生的個體特征、興趣風(fēng)格、學(xué)習(xí)動機開展學(xué)習(xí)活動；二是以“合作學(xué)習(xí)”為主要手段，即學(xué)生需通過團隊協(xié)作和小組活動進行交互；三是學(xué)生在“個性化-合作”學(xué)習(xí)模式下逐漸掌握知識，實現(xiàn)知識的意義建構(gòu)（螺旋曲線上由小變大的小球表征的就是這層含意）；四是“人類教師+AI教師”“同桌學(xué)伴+AI學(xué)伴”“普通課程+AI課程”“學(xué)習(xí)資源+AI資源”共同作用，形成統(tǒng)一體，真正促進AI賦能“個性化-合作”學(xué)習(xí)的實現(xiàn)。

三、AI賦能“個性化-合作”學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用

AI賦能“個性化-合作”學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用指向教師、學(xué)伴和資源等維度，旨在構(gòu)建一個更加高效、互動和個性化的學(xué)習(xí)環(huán)境，以促進學(xué)生深度學(xué)習(xí)、全面發(fā)展。其應(yīng)用策略如下。

1.AI賦能“雙師”：動態(tài)反饋“個性化-合作”學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)

在AI-PCL模型中，“人類教師+AI教師”組合通過動態(tài)反饋機制，實時獲取學(xué)生在“個性化-合作”學(xué)習(xí)過程中的數(shù)據(jù)。AI教師憑借大數(shù)據(jù)分析技術(shù)實現(xiàn)課前、課中、課后的全流程數(shù)據(jù)分析，包括學(xué)生的興趣偏好、認知水平、掌握情況等，同時綜合分析學(xué)生的互動行為、學(xué)習(xí)成果和反饋信息，動態(tài)采集學(xué)生學(xué)習(xí)資源的大數(shù)據(jù)，以制定個性化的教學(xué)路徑和內(nèi)容，滿足不同類型學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。這為人類教師提供了精準(zhǔn)的教學(xué)決策支持，使其能及時調(diào)整教學(xué)策略，確保教學(xué)活動與學(xué)生個體化需求的精準(zhǔn)對接，進而提升教學(xué)效果。如，在數(shù)學(xué)教學(xué)中，AI教師可以根據(jù)學(xué)生在解決幾何問題時的錯誤類型和頻率調(diào)整教學(xué)重點，提供針對性練習(xí)題和生動的視覺輔助（如動畫展示圖形比例的大小或變化），以強化學(xué)生對幾何概念的理解和技巧運用。同時，人類教師根據(jù)AI教師反饋的數(shù)據(jù)，組織和開展個性化的小組合作討論，幫助學(xué)生理解知識、探究問題，確保學(xué)生在“個性化-合作”學(xué)習(xí)中提高解決問題的能力。

2.AI賦能“雙伴”：自主挑選“個性化-合作”學(xué)習(xí)伙伴

在AI-PCL模型中，學(xué)生可根據(jù)自身學(xué)習(xí)需求自主選擇同桌學(xué)伴和AI學(xué)伴。同桌學(xué)伴有助于促進學(xué)校課堂中的合作學(xué)習(xí)活動。學(xué)生在選擇同桌學(xué)伴時會充分考慮個人學(xué)習(xí)目標(biāo)和團隊合作需求，從而在“個性化-合作”學(xué)習(xí)模式下實現(xiàn)最優(yōu)團隊組合。AI學(xué)伴的選擇則依賴智能技術(shù)，即通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格、知識結(jié)構(gòu)和合作傾向，推薦合適的協(xié)作伙伴。AI學(xué)伴可以及時了解學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)習(xí)進度等實際情況，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)陪伴和情感激勵[6]，AI學(xué)伴和同桌學(xué)伴共同作用能有效提高學(xué)生在課前、課中和課后的學(xué)習(xí)效果。如在項目式學(xué)習(xí)中，學(xué)生可根據(jù)各自在項目管理、研究設(shè)計和數(shù)據(jù)分析方面的特長，選擇互補的同桌學(xué)伴形成團隊，共同完成復(fù)雜的項目任務(wù)。在課后自主學(xué)習(xí)階段，AI學(xué)伴可智能分析課上項目式活動的不足及未完成的任務(wù)，鼓勵學(xué)生將其當(dāng)作可靠的學(xué)習(xí)伙伴進行溝通，克服真人同伴學(xué)習(xí)時可能遇到的空間限制或其他因素的影響，對學(xué)習(xí)者狀態(tài)和學(xué)習(xí)環(huán)境進行全程、實時地感知和支持。

3.AI賦能課程：精準(zhǔn)適配“個性化-合作”學(xué)習(xí)過程

AI-PCL模型能基于AI技術(shù)精確捕捉學(xué)習(xí)者群體特性，準(zhǔn)確闡釋“個性化-合作”學(xué)習(xí)的構(gòu)成要素與體系結(jié)構(gòu)，并科學(xué)構(gòu)建積極的、互相依賴的成員關(guān)系。在此過程中，AI需關(guān)注學(xué)生個體的學(xué)習(xí)效果，同時兼顧學(xué)生群體的合作學(xué)習(xí)進展，以便在課程實施中精準(zhǔn)地將各學(xué)科知識內(nèi)容分配給不同層次的學(xué)生。在AI的輔助下，教師可以將學(xué)生科學(xué)分組，實施組內(nèi)依次翻轉(zhuǎn)、組間交叉輪詢等小組學(xué)習(xí)策略，幫助學(xué)生不斷適應(yīng)各階段的學(xué)科學(xué)習(xí)內(nèi)容并深度研討。這既能個性化地夯實學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，又能確保合作實踐的有效落地。如在信息技術(shù)課“個性化-合作”學(xué)習(xí)中，學(xué)生需整合計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、城市規(guī)劃等學(xué)科知識完成“智慧城市”項目學(xué)習(xí)。項目學(xué)習(xí)中，AI-PCL模型的作用體現(xiàn)在兩方面：一是賦能組內(nèi)同質(zhì)化合作——AI系統(tǒng)能分析學(xué)生的優(yōu)勢學(xué)科，為其推薦個性化學(xué)習(xí)資源，如編程教程、數(shù)據(jù)分析和可視化工具等，并推薦同等能力的學(xué)習(xí)伙伴，共同探討項目問題，在發(fā)現(xiàn)小組討論不夠深入時提示教師介入；二是賦能組間異質(zhì)化合作，如安排編程困難的學(xué)生與擅長編程的同學(xué)互助合作。通過AI的精準(zhǔn)適配，學(xué)生能夠與合作伙伴共同形成整體化的創(chuàng)新方案，解決“智慧城市”項目學(xué)習(xí)中的實際問題。

4.AI賦能資源：智能生成“個性化-合作”學(xué)習(xí)資料

在AI-PCL模型中，AI能自動生成和整合豐富的課程和學(xué)習(xí)資源，滿足學(xué)生的多樣化發(fā)展需求和個體發(fā)展需求，以更好地提升學(xué)生“個性化-合作”學(xué)習(xí)效果。

一是AI可以賦能資源的生成。通過深度學(xué)習(xí)和自然語言生成技術(shù)，AI能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進度和興趣，自動生成個性化的學(xué)習(xí)資源包和相關(guān)課程微課。這不僅包括傳統(tǒng)的文本和圖像，還可以是互動式的問題、模擬實驗和視頻講解，以適應(yīng)不同學(xué)生在小組合作過程中的學(xué)習(xí)偏好。如在學(xué)生參加小組合作學(xué)習(xí)時，AI會根據(jù)每組學(xué)生的興趣生成不同的項目主題，同時創(chuàng)建一個虛擬的協(xié)作空間，其中包含各種工具和資源，如在線白板、文檔共享、實時聊天和視頻會議功能，以支持小組成員之間的互動和合作。

二是AI可以賦能資源的整合。AI可以整合和分享各種個性化學(xué)習(xí)資源，如在線課程、教學(xué)視頻、學(xué)習(xí)社區(qū)等，以支持學(xué)生的合作學(xué)習(xí)。同時，AI系統(tǒng)能夠自動識別最新的學(xué)術(shù)研究和行業(yè)動態(tài)，及時將這些信息整合到已有學(xué)習(xí)資料中，確保在合作學(xué)習(xí)過程中根據(jù)學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)進度和反饋，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容的難度和深度，使學(xué)習(xí)內(nèi)容更加符合學(xué)生的實際水平。如在學(xué)生“個性化-合作”學(xué)習(xí)的過程中，AI可以通過語音和文本分析技術(shù)評估學(xué)生的參與度和溝通質(zhì)量，及時提供反饋和建議，動態(tài)整合資源的難度和深度，生成適配性的課后習(xí)題和小組任務(wù)，以保證該任務(wù)對小組成員具有一定的挑戰(zhàn)性和趣味性。

參考文獻

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文字編輯"嚴(yán)芳