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人工智能时代基于智适应的个性化学习模式研究

王智慧王朋娇王宁于昕孜

摘要：因材施教一直是个性化学习追求的价值取向，但如何解决传统学习模式忽略学习者主体性、差异性和发展性是个性化学习长久以来面临的挑战。作者提出，基于人工智能的智适应学习为解决上述问题提供了新的参照。智适应学习以人工智能为技术支持，以智适应学习系统为依托，将纳米级的知识点作为学习内容形态，对学习者进行知识点诊断、学习资源推送与学习路径指引，形成“测、学、练、测、辅”的个性化学习模式，为学习者提供智能、精准的个性化学习体验。

中图分类号：G434?文献标识码：A?论文编号：1674-2117（2022）07-0000-04

●个性化学习研究现状与智适应个性化学习

1.个性化学习研究现状

目前，我国个性化学习研究内容主要可以分为五类：技术支持的个性化学习、基于个性化学习理论的教学模式、个性化学习促进课程教学改革、个性化学习在具体教学中的应用以及个性化自适应学习研究。[4]总结分析关于个性化学习的已有研究可以发现，个性化学习的相关理论催生了新的教学模式，但在促进课程教学改革与教学实践的应用中还有待进一步深入。

2.智适应个性化学习

自适应学习是学习系统根据学习者的个人信息和行为数据等分析，将符合学习者知识水平及认知特点的学习内容推送给学习者，从而为学习者提供智能化的服务和个性化的学习体验。[5]但自适应学习的智能化程度比较低，无法精准诊断学习者对知识点的掌握情况，在学习资源推送以及学习路径规划等方面也无法全面满足学习者的学习需求。在自适应学习的基础上，人工智能技术支持下的智适应学习应运而生。智适应学习能够利用人工智能技术检测学生的认知水平与学习水平，从而智能地为学习者推荐最佳的学习内容和学习资源。

●人工智能支持下的智适应学习基本原理

1.智适应学习系统

智适应学习系统以知识空间理论和贝叶斯定理为技术支撑，主要包括学生信息系统、学习分析系统、智能化自适应引擎、学生情况跟踪、学生管理系统和学习内容及数据收集系统六个模块[6]，具体内容如下页图1所示。学生信息系统包含学习者个人信息、学习风格、知识水平和对学习内容的掌握程度等信息。学习分析系统对学习者学习过程进行记录，并对相关数据进行采集和格式化。智能化自适应引擎根据学习分析系统内产生的数据分析结果，为学习者提供个性化学习内容推荐、知识点精准测评以及个性化路径引导。学生情况跟踪系统主要对学习者的学习过程行为数据进行循环分析和持续跟踪，随着学习者学习能力的变化动态发展。学生管理系统主要跟踪学习者的学习情况，为学习者调整学习内容。学习内容及数据收集系统对学习者利用系统进行学习过程中产生的行为数据进行数据收集及分析。智适应学习系统的个性化体现在对学习者个体特征数据的收集与分析，智适应学习系统通过定位学习者的知识短板为学习者制订学习计划，推荐学习资源，从而使学习者高效学习。

2.人工智能赋能智适应学习

人工智能技术为智适应学习提供的支持体现在以下几个方面。

（1）激发学习兴趣与学习动机

学习兴趣影响着学习者学习的主动性与专注度，是个性化学习的前提保障。人工智能技术可以为学习者提供有针对性的服务，以此激发并维持学习者的学习兴趣。例如，运用智能有哪些信誉好的足球投注网站技术建立数据仓库，通过构建知识图谱为学习者提供合适的学习资源;运用人机交互、增强现实等技术将凌乱、复杂的学习资源以简洁直观的方式呈现给学习者，使其获得良好的学习体验;运用机器学习、深度学习、图像及语音识别等技术为学习者提供学习指导、问题解答、导航推荐等服务，并在此基础上分析学习者的学习方向和学习偏好，从而进一步激发学习者学习兴趣;运用可视化分析及在线算法等技术建立测评系统对学习者进行全面的、智能的评价，并针对评价结果实时地向学习者反馈合理建议。[7]

（2）助力新旧知识融合

新旧知识融合是学习者将学习内容内化吸收的前提保障，但在数字化、移动化的学习时代，学习者获得的知识内容往往是零散化、碎片化的，如果新旧知识连接不足则无法顺利实现知识的迁移与应用。而人工智能的图像及语音识别、智能感知等技术能够采集、分析学习者的学习行为，再利用信息提取、认知诊断、智能分析等技术准确快速地找到学习者的知识短板，在当前学习的基础上，运用关联分析技术在海量的知识内容中提取合适的学习资源推送给学习者，为学习者提供有针对性的鏈接知识，帮助学习者完善知识体系，为学习者拓宽新旧知识融合的渠道。

（3）助力思维及元认知能力提升

人机交互、虚拟现实、增强现实等人工智能技术可以为学习者提供可视化、直观化、真实化的学习场景，让学习者在切身体验中参与知识的系统构建，在自主学习的过程中锻炼逻辑思维能力。在信息搜集、知识学习的过程中，学习者可以与人工智能形成学习共同体并进行实时交互，人工智能的情感分析技术、表征学习等技术可以