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精准干预下的智慧教育：以学习者画像为核心的动态教学应用探索

摘要：随着教育信息化的发展，智慧教育和个性化教学需求日益增长，精准教学被视为提升教育质量的有效途径。该研究通过梳理学习者画像的理论模型和应用现状，明确了学习者画像在智慧教育中的重要地位及其对提升教学质量的重要性，构建了一套基于数据驱动的动态教学干预模型，并通过实证研究验证了模型在智慧课堂环境下实施的有效性和可行性。通过精细化的学习数据分析和实时的教学反馈，展示了如何通过学习者画像实现教学内容、教学路径和教学方法的个性化调整以及如何有效提高学生的学习成效，以期为智慧教育实践提供理论指导和应用策略，为未来教育技术的发展提供新视角。

关键词：教育信息化；智慧教育；学习者画像；精准教学；教学干预

随着教育信息化的发展，数字技术在教育领域中的应用逐渐成熟，智慧教育正逐步改变传统教学模式，促进教育资源的优化配置和教学方法的创新。在此背景下，精准教学，特别是基于学习者画像的教学干预策略，被视为提升教育质量的有效途径。学习者画像能够综合分析学习者的基础信息、学习行为、学习成效等多维度数据，为开展个性化教学提供支持。然而，如何准确构建学习者画像、如何基于学习者画像进行有效的教学干预和教学评价，仍是当前教育技术领域面临的重要挑战。

本研究对国内外学习者画像与精准教学干预的相关研究进行了广泛的文献回顾和总结，明确了学习者画像、精准教学及教学干预的概念内涵，并界定了研究的理论基础；通过分析学习者特征要素，构建了适应智慧学习环境的学习者画像理论模型，并在此基础上设计了一系列精准教学干预策略；通过在智慧课堂环境中的实证研究，验证了基于学习者画像的精准教学干预模型在改善学习者的行为表现、提高学习者的知识水平和语言能力等方面的有效性；对教学干预效果进行了量化和质性评价，为教学干预的改进和精准教学的进一步推广提供建议和策略。本研究旨在为智慧教育领域提供深入的理论分析和实践指南，以推动教育技术的进步和教学模式的创新，最终实现教育个性化和精准化发展。

一、学习者画像的构建与分析

（一）学习者画像的理论模型

学习者画像模型体现了学习者画像标签，能够反映教学活动的共性特征，在以往的研究中，研究者基于不同的环境与目的构建出了不同的画像模型［1］。构建一个有效的学习者画像模型，需要从多个维度全面收集和分析学习者的数据，这些维度共同构成了画像的核心框架，为教育者提供了一个多角度、立体的学习者认知图谱。学习者画像基于不同的核心要素建模，具体如下页表1所示。

动态适应的学习者画像是一种随着学习者的发展、学习环境的变化以及教育目标的调整而持续更新和优化的模型，动态特征主要指学习者的行为特征，比如参与度、交互度等，随着在线学习、智慧课堂的出现，行为特征分析逐渐成为研究的主流［2］。在高职院校中，这种动态性尤为关键，因为它需要紧密结合学生的职业核心素养培养需求。对高职学生而言，学习学术知识固然重要，掌握职业技能和在实际工作场景中运用职业技能也非常关键。动态适应的学习者画像模型应能够实时收集学生的学习数据、实训表现和工作场景反馈，包括技能掌握程度、项目参与情况、工作态度等，以确保画像能够反映学生必威体育精装版的学习情况和发展状况。高职教育要培养学生适应行业需求的职业核心素养。因此，学习者画像模型应当根据行业趋势和市场需求的变化，及时调整教育内容和教学策略。高职学生的背景、兴趣和职业目标多样，动态适应的学习者画像模型应能够基于学生的画像提供个性化的学习路径规划。随着学生能力的提升和学生职业目标的明确，学习路径可以相应调整，确保学习内容和职业发展目标紧密对接。基于此，本研究构建学习者画像的理论模型（如图1所示）。

（二）学习数据的收集与预处理

在构建动态适应的学习者画像模型的过程中，学习数据的收集与预处理是基础且关键的步骤，它直接关系到学习者画像的准确性和可靠性。

1.数据来源与分类

学习数据来源广泛，包括但不限于学习管理系统记录、在线学习平台活动、实体教室互动、社交媒体、问卷调查、考试和评估成绩、面试或观察反馈、实习报告等。在高职院校中，实训设备的使用数据、项目作业和工作场景模拟等也是重要的数据来源。数据可以根据其性质分为定性数据和定量数据［3］。定量数据（如考试分数、学习时间、完成任务的数量等）容易量化和分析；定性数据（如学习者的反馈意见、面试记录、心理状态等）较为复杂，需要通过专业的方法进行分析和理解。

2.数据清洗与转化

数据清洗是确保数据质量的关键步骤，包括但不限于去除重复记录、纠正错误和不一致性、处理缺失值等［4］。经过数据清洗后，为保证量纲的一致，还需要进行Min-Max归一化处理，方便后期数据分析与对比。在高职教育领域中，数据清洗还需要特别注意技术和职业技能相关数据的准确性和实时性。为了便于分析，原始数据需要转化成更适合建