“人工智能+”時代的個性化學習理論重思與開解

摘要

個性化學習是技術與教育深度融合在高級階段的表現形式，以機器學習和深度學習為關鍵支撐的人工智能技術的回歸，對個性化學習進行了重塑和再造。在“人工智能+”時代，個性化學習應具備“一個中心、三個導向”的理論支撐，即以學習者為中心，以目標、過程和評價為導向。個性化學習的應然特征包括心智分析性、服務差異性和目標導向性三個層面。個性化學習首先要把握學習者的心智特征，并在此基礎上為其全學習過程提供符合其個性需求的內容、活動、路徑和評價，最終在學習目標上實現自我導向的有意義學習，在成長目標上培育自主發展的核心素養。個性化學習服務的確立應當以基于人工智能技術的智能教育云服務平臺為支持，以需求本位的個性化學習內容推送、能力本位的個性化學習路徑生成和掌握本位的個性化學習評價為服務方向。

關鍵詞：“人工智能+”時代；人工智能技術；學習行為；個性化學習；掌握學習；教育云服務

一、“人工智能+”時代的個性化學習

長期以來，培養學生的創新精神和實踐能力是國民素質教育的重點，《中國學生發展核心素養》研究成果指出，核心素養以培養“全面發展的人”為核心，其培養目標分為文化基礎、自主發展、社會參與三個方面，綜合表現為人文底蘊、科學精神、學會學習、健康生活、責任擔當、實踐創新六大素養[1]。

可以看出，培育學生學會學習并促使其自主發展是核心素養的實施要義。在教育信息化發展進入到以有效支持教與學、促進學生個性化發展為核心訴求的新階段之時，需要為學習者提供滿足其個性需求的新型學習方式以支持其自主發展。個性化學習作為技術與教育深度融合的高級階段，能夠促使學習者的能力與個性在學習活動過程中得到充分、自由、和諧的發展。

近年來，人工智能技術在不斷成熟，人工智能向社會各個領域的滲透與影響不斷加大，“人工智能+”猶如工業社會的電力一樣被日益廣泛應用。教育領域亦不例外，隨著“人工智能+”時代的來臨，在整合教育大數據、機器學習、學習分析等先進技術的基礎上，智能教育云服務可以為學習者提供個性化學習服務，以支持其自主發展，這破解了教育在個性培養方面不足的難題。目前，基于“人工智能+”時代視角的個性化學習研究成果尚不多見，本文將作初步探討。

二、現有個性化學習研究述評

隨著大數據、學習分析、計算科學等技術的深入發展，個性化學習在實踐層面有了可實現的契機。為了更好地把握個性化學習的發展方向，明晰其實現路徑，有必要厘清個性化學習的研究脈絡，以進一步結合人工智能技術，描繪其服務模式。

我們通過對國內外數字化學習環境下的個性化學習相關文獻的梳理和分析，發現目前針對個性化學習的研究主要集中在以下三個方面：（1）個性化特征分析及其對網絡學習行為研究；（2）個性化學習教學模式與服務策略研究；（3）個性化網絡學習系統與平臺設計研究。

（一）個性化特征分析及其對網絡學習行為影響研究

通過對網絡環境下學習者的個性化特征信息進行分析，并對其網絡行為的影響進行探索，我們可以看到，比較有代表性的研究有，孫海民對當前關于學習者個性特征對網絡學習行為影響研究存在的問題進行梳理，并提出解決問題的關鍵是構建學習個性模型、基于活動理論的網絡學習行為的分類以及基于Apriori的數據挖掘算法[2]。

Susanne Narciss等分析了網絡環境下學生的性別、先前知識、動機特點對學習結果和反饋策略的影響，結果表明：性別是影響反饋效率的一個重要因素，在所有反饋策略中，相對于女生，男生更容易獲取淺層次知識[3]。

（二）個性化學習教學模式與服務策略研究

一些學者對如何建立個性化網絡學習教學模式以及如何提供相關支持服務進行探索。例如，鄭云翔從學習者特征分析、學習環境、學習資源與工具、學習活動和學習評價等五個方面對大學生個性化學習的教學設計進行分析討論，并提出了五種典型的個性化學習教學模式[4]。等通過對網絡環境下個性化學習的歷史發展和基本概念作分析，列舉了傳統自上而下個性化學習模式的缺點，并提出了“學習者驅動、自下而上”的方法來設計個性化學習，在該環境下學習者可以查看個人學習活動以及同伴之間的學習情況[5]。

（三）個性化網絡學習系統與平臺設計研究

一些學者介紹了相關個性化網絡學習平臺的系統設計和分析。比較有代表性的研究有：張丹陽利用以知識點為導向的數據挖掘技術，構建了一種智能化的個性化網絡學習系統，用來滿足對學習者有針對性的教育需求[6]。ChanMin Kim介紹了在網絡數學補救學習中設計了虛擬變化代理的原則，以更好地支持學生的情感和動機需求，在設計原則中他強調自動化、動態和個性化支持。虛擬變化代理的可用性和個性化，能夠滿足學生的實時交互和定制需求[7]。

目前，關于在數字學習環境下的個性化學習研究主要集中于個性化學習內容分析、個性化學習教學模式與服務策略以及網絡學習系統平臺設計上。相較而言，現有的分析平臺缺少人工智能和自適應技術的支持。在學習分析層面上，將學習內容與之相對應的學習行為進行關聯并開展分析的研究較少，特別是基于學習分析和教育大數據進行個性識別、平臺設計和服務模式的探索較少。因此，迫切需要站在人工智能大背景下，在整合教與學理論思想的基礎上，對個性化學習內涵及特征作進一步的梳理總結，進而設計以學習者為中心的個性化學習服務模式。

三、數據集驅動的人工智能技術供給側支持

近年來，人工智能作為較早出現的技術科學，得到商業、科研機構、政府等不同組織群體的高度關注。人工智能是研究通過計算機來模擬人的思維過程和智能行為的學科，因此，它需要以大數據技術為支撐的數據源和以機器學習與深度學習為支撐的分析方法作為技術保障。在應用層面，各類技術從個體生物特征、內容和行為三個層面提供服務支持。整體而言，人工智能通過“兩個底層、三層服務”實現了技術供給側支持。

（一）以機器學習與深度學習為支撐的底層關鍵技術

機器學習和深度學習是人工智能研究中的兩項關鍵技術。美國白宮科技政策辦公室在2016年10月發布的《為人工智能的未來做好準備》報告中指出，人工智能的技術手段包括機器學習、深度學習，自主、自動化和人機合作。其中，機器學習是利用大數據分析推導出規則或流程，用于解釋和預測數據；深度學習則是利用數據在大量類似神經元組件構成的多層網狀結構之間進行第次輸人和輸出[8]。在應用領域上，百度云在系統架構上將上述兩項技術作為底層技術支撐，為語音識別、人臉識別、文字識別、自然語言等感知服務提供了分析支持。

（二）面向體征服務的語音識別與情感計算技術

在面向個體服務時，首先需要采集個體生物特征信息。該層面數據類型包括聲音、表情、運動、心智等體征數據，通過語音識別與合成、人臉檢測與對比、情感計算等技術，對上述數據進行處理分析，解析出充滿差異的個性學習者言行特征，為后續的智能推送提供基礎模型數據支持。該層面技術的教育應用場景包括：以學習資料語音搜索、語音閱讀書城、寫作文本語音輸人等為代表的語音識別應用；以網絡學習身份驗證、學習情緒識別、學習生理模式識別等為代表的人臉識別和情感計算應用。整體而言，該層面技術多用于處理分析個性生物特征數據，構造感知和情緒系統，刻畫學習情緒肖像。

（三）面向內容服務的自然語言處理技術

自然語言處理技術是對人類自然語言進行分析、理解、生成、翻譯，實現自然的人機對話交互。其分析方向包括詞法分析、詞向量表示、文本相似度計算、評論觀點抽取等；服務對象主要是文本內容。該技術通過機器學習和訓練的方法，將文本中的詞映射成長度固定的向量，不同的詞向量構成一個向量空間，借助分析模型實現文本的可計算。該層面技術的教育應用場景包括：中英文寫作批改、外語翻譯評閱、論壇互動內容觀點挖掘、互動文本情感識別等。

通過文本內容分析，一方面，能為學習情感識別提供輔助數據支持；另一方面，可對學習者生成內容進行評閱和計算。

（四）面向行為服務的自適應學習技術

2017年新媒體聯盟發布的《地平線報告》（高等教育版）在影響高等教育的重要發展部分中指出，自適應學習技術是在近一年內被廣泛采用的關鍵技術[9]。自適應學習技術通過監控一系列學習過程行為及數據，基于個人能力和技能水平動態調整課程內容以進一步適應和提高學習者表現，實現教學的自動干預。該技術已經在新型網絡學習平臺中得到應用，如，KNEWTON個性化網絡學習平臺、Smart Sparrow自適應網絡學習平臺、Acrobatiq智能網絡學習平臺等。該層面技術的教育應用場景包括：個性化學習特征分析、學習內容和測評智能推送、個性化學習路徑推薦、學習結果預測等，通過對學習行為的智能分析，為學習者提供個性化學習服務。

四、個性化學習的理論支撐與特征

（一）個性化學習內涵探索

在個性化學習概念的分析上，國內外研究者開展了較為廣泛的探索。我們通過對相關文獻的搜集和分析，得出不同研究者對個性化學習概念和特征的解釋

從國內研究者定義來看，前三位研究者主要從傳統環境下分析個性化學習的內涵，基于學習者個性特征為其提供合適的方法、策略、內容和評價，側重個性化學習環境的創設。而最后一位研究者主要在MOOC環境下對個性化學習進行分析，為學習者提供差異化的學習活動和學習路徑，側重個性化推送。

相對于國內的分析維度，國外研究者和學術團體進行了較為深入和較多維度的探索。E.D.Jackman和Fred S.Keller較早開始探索區別于傳統教學流程的學習特點和實踐方式。之后，英國教育與技能部、美國課程監督和發展委員會、新媒體聯盟等研究者和學術組織對個性化學習的內涵、特征、政策進行了分析。

其中，The Bill和Melinda Gates Foundation等組織提出的關于個性化學習的四大支柱（包括學習者檔案袋、個人學習路徑、靈活的學習環境和基于競爭力的進度），明確了數字化學習環境下個性化學習的工作定義。該定義是對新媒體環境下關于個性化學習的較為成熟的分析，其特色是基于學習分析技術為學習者提供定制化路徑，促使其達成目標。

通過對國內外個性化學習概念探索的梳理，我們可知，研究者在以下三個方面存在共識：（1）分析起點：以學習者個性特征分析為基礎；（2）服務支持：提供適切的學習內容、學習策略和學習評價；（3）環境創設：教學、管理、課程、時空等要素的再組織與整合）

基于上述分析，我們期望結合互聯網和人工智能技術，對當下的個性化學習所應具備的特征和服務進行探析，并形成具有方向指導和實踐應用性的系統理論。

（二）個性化學習的理論支撐

個性化學習的目標是要實現有意義學習，在學習過程中通過個體、行為、環境多維聯動，實現多向交互反饋，在結果中通過是否掌握內容及其所處目標層級判別其是否達成目標。其理論支撐概括為“一個中心、三個導向”，一個中心指以學習者為中心的設計，三個導向包括目標、過程和評價。

1、以學習者為中心的設計

該理論包括以學習者為中心的環境設計和教育平臺工具設計。其中，以學習者為中心的學習環境提供了互動的、鼓勵性的活動，能滿足個人獨特的學習興趣和需求，實現在不同復雜程度下的學習，并加深對學習的理解。在該環境下學習者積極建構意義，外部學習目標可以被確立，但學習者依據個體的需要，由在思想形成和檢驗過程中產生的問題來決定如何前進[23]。

在方法論層面，為使計算機和互聯網對學習產生積極的影響，教育平臺和工具應該圍繞學習者的目標、需求、活動和教育情境來設計[24]。開展個性化學習的邏輯起點應以學習者為中心，在環境設計、內容提供、應用服務等方面圍繞學習者展開，并提供個性化反饋。

2、目標導向的有意義學習理論

戴維?奧蘇貝爾認為，學生的學習如果要有價值的話，應盡可能地有意義。他根據學習材料與學習者認知結構中已有知識的關系，將學習分為機械學習和有意義學習。其中有意義學習包含兩個先決條件：

（1）學生表現出一種有意義學習的心向，即一種在新學的內容與自己已有的知識之間建立聯系的傾向；（2）學習內容對學生具有潛在意義，即能夠與學生已有的知識結構聯系起來[25]。

戴維?喬納森認為，教育的未來應該把焦點放在有意義的學習上，并假設所有級別教育的主要目標都應指向促使學生進行有意義的學習。他認為有意義學習包含五種屬性，如圖1所示，各屬性之間交互關聯[26]

個性化學習作為未來的一種重要學習方式，在應用成效上需要一定的目標導向，即把支撐有意義的學習作為目標，通過人工智能技術幫助學習者開展主動的、建構的、有意圖的、真實與合作的學習。

3、過程導向的交互決定理論

環境決定論認為，行為是受作用于個體的環境刺激控制的，其公式是B=f（E）。而個人決定論認為，本能、驅力和特質等內部事件驅使個體按照某些固定的方式行事，其公式是B=f（P，E）[27]

在班杜拉看來，這兩種觀點都是以單向決定論為特征的。而越來越多的實驗證據表明，環境與個體的影響是雙向的。班杜拉認為，行為是起相互作用的決定因素，而不是在個體和情境的相互影響中不起作用的一個超脫的副產物。在此基礎上，他提出交互決定論，即把行為、個體和環境看作是相互影響地聯結在一起的一個系統。Bell Gredler將班杜拉的交互決定論進一步描述為三向關系

該理論對個性化學習的指導意義在于，要從個性特征、學習行為數據和學習環境要素三個方面整合分析學習過程：在個性特征方面，需要對學習者的個性優勢進行分析；在學習行為分析方面，要以學習者的個性特征信息為基礎，對學習者參與的知識內容進行記錄；在環境要素方面，基于學習過程和結果為學習者提供即時的反饋信息，以更好地改善當前的學習狀態和結果。

4、評價導向的掌握學習理論

個性化學習在應用效果層面要落到實處，需要促使學習者達成目標，針對目標的達成需要掌握學習理論作為指導，針對目標的測量則需要學習目標分類作為依據。研究者Rex Heer在教學目標分類理論基礎上，從認知維度和知識維度對該理論進行了修訂[29]。其中，認知維度包括知道、領會、應用、分析、評價、創造；知識維度包括事實性的、概念性的、過程性的和元認知。兩個維度分類呈現層級排列：在認知維度上，從低階思維技能到高階思維技能；在知識維度上，從具體知識到抽象知識，各分類縱橫交錯，從初始的事實性記憶知識到最高層的創造性學習。

在掌握學習理論上，布魯姆（Benjamin Bloom）認為學習的時間量包括教學質量、學習者理解教學能力、能力傾向（即在適應教學質量和理解教學之后學習所需的時間）三個方面。學習者要達到掌握的水平，關鍵在于花在學習上的時間量。

該理論對個性化學習的指導意義包括：（1）設計基于掌握的個性化學習系統，將時間作為一個變量，學習作為一個衡量，學習者只有掌握核心概念之后才能進入下一個知識點，在學習評價節點上以知識掌握為導向，而非以時間為導向；（2）根據個性特征，引導學習者從知識和認知兩個維度向抽象的創造性知識學習方向發展，并基于概念掌握逐步達成設定的學習目標。

（三）個性化學習的應然特征

通過對個性化學習的概念脈絡和理論支撐進行分析，我們可以知道，個性化學習是為解決當前教育系統問題逐漸生成的，其在教育模式、學習步調、時間和地點選擇、師生角色等方面都與當前教育有明顯區別

 

個性化學習的目標是要滿足學生的需求和興趣，以確保其實現最大化發展。研究者Peggy Grant和Dale Basye認為，成功的個性化學習包括以下七個方面特點[31]：（1）將學生的興趣和能力融入到真實世界的活動中，以促進他們在內容領域的標準下學習；（2）教師充當促進者和教練的角色而不止于傳播知識；（3）學習者控制他們的學習路徑，并自定學習目標，建立自我效能感；（4）技術能夠支持學習者對所學內容、如何學習以及如何展示他們的學習進行選擇；（5）通過數字化工具的支持，將形成性評價貫穿于整個學習周期，幫助教師和學習者了解其優勢和缺點；（6）通過展示學習者的技能和理解來測量在學科內容上的進步；（7）通過教師和學習者的經驗來整合技術，以更好地支持學習。

結合前面對個性化學習內涵和學習系統的分析，我們從學習論視角對個性化學習的特征進行總結，包括心智分析性、服務差異性和目標導向性三個層面

個性化學習首先要把握學習者的心智特征，并在此基礎上為整個學習過程提供符合其個性需求的內容、活動、路徑和評價，最終在學習目標上實現自我導向的有意義學習，在成長目標上培育學習者的自主發展核心素養。

首先，心智分析性是個性化學習在學習起點上的特征體現。在學習開始前需要把握學生的心智特征，包括個性優勢、個性需求、個性偏好、學習能力、知識經驗等，確立學習者先前的記憶、需求、推理、解決問題、獲取新知識的能力。在學習過程中，學習者因自身經驗引發了在行為、能力和心理傾向上的比較持久的變化[32]。因此，個性化學習需要基于學習者個性特征提供相應服務支持，以促使其行為發生持久變化。

其次，服務差異性是個性化學習在過程中的特征體現。只有把學習者帶到學習任務中，將已有知識和觀念作為新學習的起點，并給予學生不同學習過程服務和建構的機會，才能促進學生的學習。依據個性化學習分析結果，只有為學習者提供從學習內容、學習方式、學習路徑到學習評價等一體化的差異性學習服務，才能促進學生進行自我調控和知識生成。

最后，目標導向性是個性化學習在結果上的特征體現。學習者的知識基礎和學習能力的差異性決定了其要自主定義目標并自我監控學習過程來達到學習目標，以此來控制自己的學習。在目標驅動下，基于個人理解和概念掌握完成程序化學習活動和任務，并逐步完成學習目標。目標導向有助于個體形成對學習原理更本質的理解，并幫助他們成為自我維持的終身學習者。

五、基于智能的個性化學習服務支持

智慧學習環境的逐步完善、自帶設備的日漸普及以及人工智能技術的深度突破，使得個性化學習的服務模式變得清晰，并逐漸嘗試初步的探索。當前，個性化學習服務實現可以通過“一個平臺、三項服務”進行應用實踐，即在智能教育云服務平臺支撐下，基于學習需求推送個性化學習內容；基于學習能力生成個性化學習路徑；基于知識掌握進行個性化學習評價。

（一）基于人工智能技術的智能教育云服務平臺支持

我們以智能教育云服務平臺為實體依托，以電子學檔系統記錄的學生個性化信息為分析對象，以個性化分析模型為理論指導，以人工智能為技術支撐，設計了支持個性化學習的智能教育云服務平臺系統流程 

1、教育云服務平臺模塊

該模塊包括電子教材系統、作業與考試系統、數字資源系統、互動交流系統、電子學檔系統和學習管理系統。

電子教材系統主要是對電子教材的發布、下載進行管理，保存和管理學員從客戶端傳送的學習記錄；作業與考試系統主要是支持課后作業的發布、完成、批閱和展示整套流程，以及為學習過程和學習結果提供評價服務；數字資源系統是為教育云服務平臺提供資源基礎，以基于資源的學習為設計理念，系統的核心在于資源的積累與共享，以及對個人知識管理的支持；互動交流系統是為學生在課堂內外開展的互動答疑提供支持，同時為學生之間的課外交流提供學習社區，以促進學生圍繞興趣主題展開深度交流從而形成虛擬學習共同體；電子學檔系統與電子教材系統、作業與考試系統、數字資源系統和互動交流系統相互關聯，該系統記錄了關于學生的個性化信息，如，電子教材學習情況、作業完成情況、互動交流情況等，使家長和教師能夠清晰地了解學生的學習情況與個性化特點；學習管理系統主要是融合各個子系統的功能，支持教師和學生開展各項教與學活動。

2、個性化信息記錄與分析模塊

該模塊包括個性化分析模型、個性化信息中心和人工智能技術服務中心。個性化分析模型可依據學生個性化特征建立的分析信息模型[33]。個性化信息中心可依據學生的個性化分析模型對信息進行分類存儲。其中，電子教材和資源庫主要用來記錄學生的個性化學習內容；作業庫和考試庫主要用來記錄學生的個性化學習評價信息；互動答疑和學習社區主要用來記錄學生的個性化學習方式信息。

這些數據記錄了學習者在學習路徑中的節點屬性信息，包括結構化、半結構化、非結構化等數據。雖然，通常非結構化數據本身是無法分析的，然而其仍可以通過特定方式進行結構化處理，從而得到可以直接進行分析的結構化結果[34]。人工智能技術服務中心主要是基于個性化信息數據進行情緒識別、情感計算、自然語言處理和自適應學習分析等，為后面的個性化學習服務提供智能支持。

3、個性化學習服務與自我導向學習模塊

該模塊包括個性化學習服務中心和自我導向學習模塊。個性化學習服務中心主要依據人工智能技術提供的分析結果，從學習內容、學習評價和學習路徑三個方面為學習者提供個性化學習內容推送、個性化學習評價反饋以及個性化學習路徑生成等學習服務。自我導向學習是學習者在個性化學習服務中心支持的基礎上，依據初始學習目標，通過應用個性化學習服務中心提供的服務，選擇合適的學習資源和學習策略，完成學習目標并進行自我評價，通過個性化評價結果了解學習者學習的不足之處，進而產生學習需要，實現自我導向學習。

（二）需求本位的個性化學習內容推送

學習需要是教學系統設計中的前端分析之一，當學習者目前狀態與所期望達到狀態或應該達到的狀態產生差距時，就會產生學習需要。由于個體之間在認知能力、認知結構、知識基礎和學習動機等方面存在差異，因此，需要根據個性需求設定目標，進一步發揮其個性優勢，促使其能力得到發展。基于個性化需求采用智能推送技術，提供個性化學習內容，例如，采用協同過濾推薦技術為學習者推送符合其學習需求的微課程；采用支持向量機技術推送拓展學習資源"采用最近鄰推薦系統推送電子教材內容等。

當前，較為成熟的個性化推薦系統包括協同過濾推薦、基于內容的推薦和基于知識的推薦。然而，各推薦系統在用戶記錄及前后數據、群體數據、知識模型等方面構造不同，這使得系統推送機制和效果存在差異。個性化學習推薦系統需要學習者模型、學習行為數據和群體數據共同作為支撐，而已有的推薦系統算法并不能完全應用于所有數據資源，因此，需要設計混合式推薦系統，針對學習年級、學科內容、學習目標等不同情境進行推送，發揮不同推薦系統的功能，以達到最優效果，從而使推送內容更加個性和精準。

（三）能力本位的個性化學習路徑生成

學習路徑是學習者在學習過程中選擇或被選擇的一系列概念和活動的序列集合[35]。當前，在教育系統中的學習路徑是由教學設計者預前設定好的，缺少個性化學習特征和能力分析[36]。要使學習者都能實現有意義學習和高效學習，就需要基于學習者知識和能力基礎，分析其學習過程特征，生成滿足其能力發展的個性化學習路徑。該路徑實現了對學習內容和學習活動的智能序列組合，滿足學習者最近發展區需求，并由教育云服務平臺推送給學習者，由其自定步調進行學習。

隨著自適應學習系統的深入發展，已有研究者開始從實踐層面探索基于學習者能力模型生成的個性化學習路徑，并進行應用評價[37]。在整合理論、技術、數據等資源的基礎上，未來智能教育云服務平臺將根據學習狀態動態生成學習路徑，實現個體能力的精確增長。

個性化學習路徑在實踐應用過程中，具有自組織性、連續性、實施評估性、動態更新性等特征。在組織上，基于學習目標、知識基礎和個性特征對視頻學習、文本學習、互動討論、測評練習等模塊內容進行自組織，以符合學習偏好和需要；在流程上，依據學習活動和知識掌握，形成連續、線性的學習路線，以使學習過程循序漸進；在評價上，對所學內容按難度級別和學習狀態進行實時評估，為學習內容調整提供依據；在路徑調整上，基于學習進度和學習結果對學習活動內容進行動態更新，智能匹配最合適的學習任務，讓學習過程既具挑戰性又富有成就感，提高學習者的學習動機。

（四）掌握本位的個性化學習評價反饋

學習評價是教與學活動中的一個重要環節，評價內容以及如何評價，在一定程度上影響著教學過程[38]。在學習科學中，為學生設定的目標一達到深度理解，這種理解超出了對事實和程序的簡單回憶，它包括把概念和策略組織到一個層級框架中，用于解決以怎樣的方式在何時，把知識應用于理解新材料，并解決相關問題。

要實現這種深度理解目標，需要以掌握學習為評價導向，從知識學習和認知發展兩個方面對學習結果進行個性化評價，確定其所達到的層級，并結合學習過程給予學習補救反饋，以指導學習者開展新一輪學習活動。因此，基于掌握的個性化學習評價可以讓學生自定學習步調，在足夠時間投人的情況下實現深層理解。

將個性化學習評價反饋在數據收集上，不僅需要對網絡學習平臺中的學習活動數據進行匯聚，還要采用智能錄播技術和圖像識別技術對學習者在課堂中的知識學習、即時測評、互動討論等學習活動表現，以及在課后的作業、考試、學習任務單等紙質測評數據進行了數字化處理，整合學習者線上和線下數據對學習表現進行綜合評判。

在評價反饋機制上，首先，基于學科特性和個人學習表現對學習者在知識點掌握、錯題難度、成績進退步、偏科情況等方面進行評價診斷，并通過可視化方式呈現給師生。之后，基于學習薄弱點和掌握情況為學習者提供學習補救建議報告，并結合推薦系統從知識點學習、自主練習、考試測驗等方面提供內容推送，實現從精準分析到精準干預的轉化。

六、結語

人工智能在關鍵技術和研究算法上的逐步突破，使得其成果開始應用到社會生活中。當前的“互聯網％教育”創新了教育服務模式，學習者可以在任何時間學習其所需要的學習內容。而“人工智能+教育”則進一步為學習者提供個性化學習服務模式，實現因學定教和精準教學。

本研究對“人工智能+”時代的個性化學習及其研究進行了初步分析，對其應然特征和服務實現路徑進行了闡釋。隨著深度學習、機器學習和自適應學習技術的逐步成熟，在智能教育云服務平臺的支持下，應用下一代學習管理系統可以為學習者提供更精確的個性分析、智能推送和精準反饋服務。未來將通過實踐應用探索，形成能夠有效支持學生自主發展和能力提升的個性化學習服務模式。