融合人工智能的个性化信息科技教学设计研究

0 引言：

个性化教学设计会按照学习者认知特点、能力水平以及学习需求来制定差异化教学方案。人工智能技术给它提供了强大的技术支撑。借助数据挖掘、模式识别以及智能推荐等技术手段，能够达成教学内容的精准推送和学习路径的动态调整。“寻找信息科技”课程知识结构的层次性十分明显，学生的认知起点存在显著差异，这为验证人工智能融合个性化教学设计的效果提供了理想研究对象。构建智能化个性化教学设计模式来实现教学内容和学习者特征的精准匹配，对提升信息科技教学质量有着重要意义。

1 个性化信息科技教学设计中的人工智能技术应用框架

人工智能和个性化信息科技教学设计相融合是基于适应性学习理论以及多元智能理论的，通过运用学习者建模技术来构建多维的学习者画像，借助知识图谱技术组织课程内容的结构。其核心技术架构涵盖用聚类算法进行学习者分类、靠协同过滤算法实现资源推荐、利用强化学习算法优化教学策略。该系统采用四层架构设计，数据采集层负责收集学习行为数据，智能分析层进行学习特征提取，决策生成层制定个性化教学方案，交互呈现层提供差异化学习界面，由此形成完整的人工智能融合个性化教学设计技术体系[1]。

2 "寻找信息科技"课程个性化教学设计的人工智能实现

2.1 基于智能评估的个性化学习目标设定

“寻找信息科技”课程的个性化教学设计借助智能评估技术精准识别学习者特征，构建起多维度的学习者画像。前置评估系统通过开展交互式测试，收集学生在信息技术认知水平与数字设备操作经验以及学习兴趣倾向等方面的数据，利用自然语言处理技术分析学生语言表达来识别其对信息科技概念的理解程度。人工智能系统依据评估结果对学习者进行分类，针对信息技术基础扎实的学生制定深度理解信息科技发展历程和应用原理的学习目标，对技术基础薄弱的学生设定建立基础认知并进行直观体验的学习目标，为中等水平学生平衡认知深度与应用广度方面的学习要求，以此确保每位学生都能获得适宜的学习挑战和个性化成长体验。

2.2 智能化个性化学习活动设计与内容推送

智能化个性化学习活动设计依靠推荐系统和内容推送算法达成教学内容跟学习者特征的精准匹配。在“寻找身边的信息科技应用”活动当中，系统按照学习者画像生成具有差异化的探索任务，针对认知能力较强的学生推送分析智能设备工作机制的探究型任务，面向认知起点较低的学生设计观察和描述信息技术应用现象的体验型活动。在“发现身边的数字设备”这个环节当中，智能推送机制会从电子手表、手机、数码相机、打印机等设备里面依据学生认知水平和学习进度去个性化选择识别对象，内容推送算法会综合考虑设备复杂度、学生能力水平、学习兴趣等多重方面的因素，以此确保推送内容难度能够与学习者当前能力水平达到最佳适配，进而提升学习活动的针对性和有效性。

2.3 实时学习监测与个性化反馈调节

利用多模态数据采集技术对学生学习过程和认知状态变化进行全程跟踪，语音识别技术通过分析学生在课堂讨论中的表达内容来评估其理解程度，行为识别技术借助观察学生的设备操作过程判断其技能掌握情况，情感计算技术用于识别学生的学习情绪和参与状态。智能反馈系统会依据实时监测结果来提供个性化学习支持，要是检测到学生在特定环节出现理解困难就自动触发干预机制，针对视觉学习者会提供图形化反馈内容，对于听觉学习者会给予语音方面的指导。面向动手操作型学习者会给出实践性的反馈信息，借助差异化的反馈形式和及时的过程性指导来助力学生调整学习策略，进而优化其个性化的学习路径。

3 个性化信息科技教学设计效果评估与智能化优化

3.1 基于学习分析的个性化教学设计效果评估

基于学习分析的个性化教学设计效果评估会构建多维度智能评估体系，通过知识测试、技能操作、问题解决等多种方式，收集学生在认知理解、技能应用、创新思维方面的表现数据。学习分析技术会对评估数据进行深度挖掘以识别个性化教学设计对不同类型学习者的影响模式，过程性评估会记录学生点击行为、停留时间、交互频次等数据并运用数据挖掘技术分析学习模式和参与程度[2]。针对“寻找信息科技”课程的评估显示个性化教学设计显著提升学生信息科技认知深度和设备识别能力且有效缩小不同层次学生间的学习差异。

3.2 人工智能驱动的个性化教学设计持续优化机制

人工智能驱动的个性化教学设计持续优化机制依靠机器学习算法自我学习能力，通过对教学反馈数据进行分析，不断优化学习者建模准确性以及个性化推荐精准度。深度学习技术借助大规模教学数据训练提升教学策略生成的智能化水平，知识图谱动态扩展能够支持新知识点实现快速整合，自然语言生成技术可达成个性化学习资源自动生成[3]。质量保障机制涵盖算法公平性检验以防止偏见产生影响，通过对教学效果持续监测为优化策略提供数据支撑，依靠收集用户反馈推动界面设计和交互模式持续改进。

4 结语

人工智能技术能给个性化信息科技教学设计提供强有力的技术支撑与实现路径，通过“寻找信息科技”课程实践验证，可知智能化个性化教学设计可精准识别学习者特征，能动态调整教学内容和策略从而有效提升教学针对性与学习效果。此模式在促进学生信息科技素养发展、满足个性化学习需求以及提高教学质量等方面展现出显著优势，未来要在技术完善与应用深化以及标准建设等方面持续推进，为构建智能化个性化教育生态系统提供有力支撑。

参考文献

[1] 刘建银,黄子倚.人工智能时代中小学师生互动的时空变革、伦理风险与共同在场路径[J].当代教师教育,2025,18(01):28-36.

[2] 刘骥,钱禹辰,郭桂真,等.2024 年国际教育数智化转型的十大趋势[J].中国教育信息化,2025,31(03):12-30.

[3] 张世波.义务教育信息科技课程数字教研室建设:内涵、价值与机制[J].宁波教育学院学报,2024,26(06):42-47.