隨著社會的發展和進步，傳統填鴨式教學已經不符合時代發展需求，但由于教師精力有限，家長也并無足夠時間陪伴學生，個性化學習很難真正實現，這也成為教育個體中心化發展瓶頸。而人工智能等信息技術的發展，為解決這一問題提供了新的思路。借助大數據、云計算、互聯網、人工智能等技術構建個性化學習系統，可以通過數據來分析學生在學習上的優勢和劣勢，從而有針對性地提出解決方案，以滿足學生的個性化學習需求，從而實現全面發展。

　　一、個性化學習研究進展與問題

　　人工智能技術為個性化學習的實現提供了可能，國內外研究者也紛紛從人工智能的角度去探索個性化學習路徑的構建。國外學者從各種角度提出構建個性化學習的途徑，如有學者認為學生有必要深入了解課程主題和教學大綱，認為這是建立個性化學習的有效方式，可以促使學生主動選擇個性化學習[1];Acampora在研究中發現采取可視化技術、內容圖譜、語義本體等方式可以幫助學生建立知識地圖，這有利于學生在原有知識、新學知識和其他知識之間建立起自己的邏輯關系，為其做出學習路徑決策提供客觀科學的依據。

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　　以上兩種方法都是從知識圖譜角度去分析問題，為個性化學習提供了解決路徑，但這些方式的智能化程度并不高，還需要學生自己摸索掌握學習路徑。依據奧蘇貝爾有意義學習理論，Ahmad提出可以依據學生的知識結構尋找有共同特點的學習群體，借助蟻群優化算法來獲取合適的學習資源，這被稱為CO-MAP學習路徑[2]。還有學者提出可以利用學生的課程歷史記錄作為資源，構建適應性的決策樹，這樣學習者便可根據決策樹模型來對學習資源的適配性進行排序。Idris等認為自組織神經網絡算法是構建個性化學習路徑的有效手段，可以幫助學習者與學習資源之間建立起需求匹配關系，并且可以從學習目標、學習風格、知識層級等幾個維度進行推送和匹配學習資源，以實現個性化學習的目的。

　　另外，還有的國外研究者從圖論算法、遺傳算法以及免疫算法等角度提出構建個性化學習的路徑，這也表明了人工智能在實現個性化學習過程中所發揮的巨大作用。不過上述國外研究者的側重點在于學習資源，認為對學習資源的智能選擇是形成個性化學習的重中之重，這也就相對的淡化了學習活動序列在個性化學習中的重要性。

　　近幾年來，隨著國內智能技術的快速發展，國內研究者也開始紛紛涉足個性化學習路徑的研究領域。如牟智佳在研究中闡述了數據挖掘技術對個性化學習的支持，并從個性化學習特征的角度提出了路徑生成模式。陳智慧則認為構建學習者個性化學習路徑的關鍵在于明確學習者的特征，目前個性化學習路徑構建準確率較低的原因在于學習者特征把握不精準。

　　黃志芳等研究者在個性化學習路徑構建上提出了新思路，從情境感知角度出發構建了個性化學習路徑模型框架，在基于情境感知技術和領域本體技術基礎上，構建適應學習者情緒和認知的個性化學習路徑。也有學者利用遺傳算法來優化個性化學習路徑，并考慮到學習者的特征、情境因素、移動學習環境等，在此基礎上構建了移動個性化學習路徑模式。此外，國內學者還有從認知水平、在線學習等角度分析個性化學習，并提出相關構建路徑。國內外研究者對個性化學習路徑的構建分析角度不一，但都為之后的相關研究和實踐提供了更多思考的方向。總體來說，國外研究者分析個性化學習路徑的構建更多是從自動構建和知識導航的角度出發，更偏向實現流程的研究探索。

　　但顯而易見的是，自動構建相當于是對學習資源進行拼接序列，忽視了協作、討論等活動對于學生知識深度構建的重要作用，因此據此形成的個性化學習路徑并不完善;知識導航的模式需要學習者去主動尋找匹配合適的資源，并確定學習活動的序列，這對學習者來說依然有較大的壓力和負擔，學習者很難通過個性化學習來提升學習質量。國內學者的個性化學習路徑構建更偏向于理論研究和應用模型的構建，較少學者關注個性化實踐。可以說，目前關于個性化學習路徑的構建依然處于起步探索的階段，盡管已經基于智能化應用進行了一些闡釋，但在二者的適應程度上還需要進行拓展和延伸。

　　二、人工智能對個性化學習的技術支撐

　　(一)模式識別現階段模式識別技術算法主要有模板匹配法、統計模式法、神經網絡法等，其中統計模式法是應用最廣的算法。最近幾年隨著神經網絡算法的落地，對此在模式識別研究中基于多層神經網絡構建起的深度學習與深度神經網絡體系備受矚目。這種深度學習神經網絡算法進一步提升了語音、圖像及情感模式識別的精確度。目前，模式識別系統的構建總共由四部分組成，其分別是數據采集、預處理、提取特征與選擇分類。實現個性化學習服務的首要條件就是獲得學習者的語音、情感等具有體征性的數據，隨后系統對這些數據進行有效分析并歸類為不同類型數據庫，為人工智能教學體系模式識別提供有效的數據支持，以便實現個性化學習。

　　(二)自然語言理解計算機對自然語言的理解主要由三部分組成，其一將所要研究的問題轉換為數學形式;其二是將數學形式轉換為算法，其三根據算法完成程序的編寫，并通過計算機來實現。自然語言理解最早是一套產生式系統、規則系統，現如今已經發展成為了統計模型、機器學習等系統。人工智能教育中最早應用自然語言理解技術的目的是實現語法錯誤檢測，隨著算法的不斷優化，自然語言理解在人工智能教育體系中得到了更充分的應用。據不完全統計，目前自然語言理解在各大人工智能教育平臺中的應用共計分為四部分，其分別是文本分析與知識管理，例如機器批改作業、機器翻譯;人工智能系統交互;教育工具中的語料庫構建與語料檢索系統;語言教學的研究。

　　(三)深度學習和機器學習機器學習是人工智能的一個子分支，它通過收集不同場景中的經驗數據來提升系統的能力，機器學習借助算法來分析數據，并從數據中抓取知識，據此進行決策;而深度學習是一種特殊的機器學習，它模擬人類決策能力的神經網絡，它可以從少量的有限樣例中，借助算法總結出一般性的規律，并能夠將這一規律舉一反三，應用到未知的數據上，實現智能的學習和決策，如人工智能學習平臺可以從學生錯題規律中總結出學生的思維邏輯誤區，這樣當出現新的錯題，人工智能便可以用總結的規律來分析學生可能存在的解題思路問題。

　　三、基于人工智能的個性化學習維度構建本文從數據環境、方法、時間、目的、利益相關者五個方面討論基于人工智能的個性化學習維度構建。

　　四、人工智能背景下個性化學習的實踐應用分析

　　(一)“跟它學”系統“教”的實踐樣態

　　根據上述理論，研究組應用“跟它學”系統進行了實踐，該系統從課前、課中到課后是在人工智能體系下所形成的智能化教學新模式，其系統“教學”實現結構如圖2所示。課前教學通過智能備課將學習目標、個性化學習內容推送到學生學習空間中，以便學生進行自主預習。課中階段，教師首先摸清學生預習情況，并且根據學生具體預習情況實現精準性教學。課后輔導階段，主要是學生對學習到的新知識進行消化及解決課堂中存在疑問的知識，“跟它學”系統是對每位學生存在的知識難點進行準確分析，并提供針對性的輔導教學。

　　參考文獻：

　　[1]Acampora,G.,Gaeta,M.,&Loia,V.etal.OptimizingLearningPathSelectionThroughMemeticAlgorithms[C].HongKong:IEEE,2008:3869-3875.

　　[2]陳智慧.基于學習分析的適應性學習路徑推薦系統設計與開發[D].武漢:華中師范大學,2016.

　　[3]宋靈青,許林.人工智能教育應用的邏輯起點與邊界——以知識學習為例[J].中國電化教育,2019(6):14-20.

　　作者：唐雯謙1,2，覃成海