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■ 王胜 刘娟 关洪波
随着信息技术的迅速发展和教育理念的持续更新，传统班级授课制下，教师难以针对每个学生的知识基础、学习节奏和认知特点提供真正适配的教学内容与方法，导致学生学习效率差异较大。近年来，AI（人工智能）技术在自然语言处理、机器学习、大数据分析等领域取得显著进展，教师可借助这一技术更好地感知学生学习状态、理解其个性化需求，并据此提供自适应学习支持。基于此，本文将系统梳理AI驱动个性化学习系统的构建路径，明确关键实施策略，旨在助力教育工作者更好地理解和运用人工智能技术，推动教育领域向更个性化、智能化、人性化的方向发展。
构建动态化学习者数据画像体系，夯实个性化学习基础
动态化学习者数据画像体系的构建能够为教育者制定个性化教学方法提供依据。这一体系的构建首先需要采集学习者在整个学习过程中产生的各类数据，包括考试成绩、作业完成情况、视频观看完成率、练习题正确率模式、重复犯错的类型特征等；同时，还应收集学习者的互动数据，包括讨论区发言质量、提问频率、与同学合作学习的表现等。所有数据需按照统一标准进行清洗和分类存储，再运用先进的数据分析技术构建动态更新的学习者画像模型。该模型能够从知识掌握维度、能力发展维度、学习风格维度描述学习者特征：知识掌握维度需精确到每个细分知识点和技能点，不仅记录是否掌握，还需标注掌握程度与稳定性；能力发展维度要关注学生分析问题、创新思维、合作交流等能力；学习风格维度需识别学生最适合的学习方式（如偏好视觉型或听觉型材料），为个性化学习奠定坚实数据基础。
研发自适应学习资源推荐引擎，实现针对性内容适配
AI驱动下，个性化学习系统的构建还需研发自适应学习资源推荐引擎，建立精细化学习资源标注体系。每个学习资源（无论是视频、文本、习题）都需打上多层次、多维度标签：知识维度标签明确资源涉及的知识点、技能点及与课程标准的对应关系；难度维度标签标识资源难易程度，区分基础、巩固、拓展等不同层次；教学法维度标签说明资源采用的教学方法。资源标注需由学科专家、教学专家和技术人员共同完成，确保标注的科学性与实用性，为精准推荐筑牢基础。基于完善的资源标注体系和动态的学习者画像，推荐引擎可根据学生情况推荐基础讲解类资源以夯实基础，或推荐拓展提高类资源以促进深度学习；同时，需根据学生对推荐资源的实际使用效果持续优化推荐策略，形成越用越智能的良性循环。
设计AI赋能的个性化学习
路径规划与动态调控机制
设计AI赋能的个性化学习路径规划，要建立科学的学习路径生成模型。该模型需基于学科知识图谱，明确各知识点之间的先后依赖关系与逻辑联系，再根据学习者的知识掌握程度、能力水平、学习偏好等特征，为其生成从当前状态到目标状态的最优学习路径。路径应具备一定灵活性，允许学生在合理范围内自主选择学习内容的顺序、深度与广度；系统需为路径上的每个节点设置明确的学习目标和评估标准，让学生清晰知晓各阶段达标要求，增强学习的方向感与成就感。当学生在某个知识点学习中遇到困难时，系统应自动调整后续路径，增加必要的复习巩固环节或提供替代性学习方案；当学生学习进展超出预期时，则推荐加速或深化学习的路径分支。除自动调控外，系统还应为教师提供干预接口，允许教师根据专业判断手动调整学习路径，确保每个学生始终处于最适合自己的学习状态，最大限度提升学习效率与效果。
搭建多维度安全与伦理保障体系，确保系统合规
AI驱动的个性化学习系统还应注重合规性，不得侵犯学生与教师隐私，具体需对数据采集、传输、存储、使用和销毁作出明确规定：数据采集遵循最小必要原则，仅收集与学习直接相关的数据，并获得学生和家长的明确授权；数据传输采用加密技术，防止数据在传送过程中被窃取或篡改；数据存储采取分级分类管理办法，敏感数据（如生物识别信息）单独加密存储，严格控制访问权限。除技术措施外，还需加强相关人员的安全意识培训，明确数据安全责任，从管理与技术两个层面共同构筑坚固的数据安全防线。在伦理保障方面，算法决策需具备可解释性，让学生和教师能够理解系统推荐的依据；系统设计应尊重学生自主权，允许学生在一定程度上控制自己的数据与使用体验；特别关注对学生心理健康的影响，避免过度竞争，设置学习时长和强度的合理上限。通过这些措施，确保AI教育系统不仅高效智能，而且负责任、可信赖，真正服务于学生的健康成长。
构建动态化学习者数据画像、自适应资源推荐引擎、个性化学习路径规划及多维度安全保障体系，有助于破解传统教育规模化与个性化之间的矛盾，显著提升学习效率与质量。随着人工智能技术的持续演进，个性化学习系统将更加注重情感计算与认知科学的结合；同时，也需要持续加强技术应用过程中的伦理规范与教育公平性研究，推动智能教育健康、可持续、包容发展。
（作者单位：湖南工学院）
【项目名称】本文系湖南省教育厅教改项目（编号：Y2024944、202502001630）的成果。
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