智慧教育平台在高中古诗文教学中的个性化推荐策略研究

随着人工智能技术与教育深度融合，国家智慧教育平台为高中古诗文教学提供了全新的个性化学习路径。本文聚焦平台个性化推荐系统的构建与优化，旨在解决传统古诗文教学中存在的“一刀切”问题，还将结合教育数据挖掘技术与语文学科特性，验证推荐系统对学生文言理解能力、文学鉴赏水平及文化传承意识的影响，为新课标背景下古诗文教学模式的转型提供实践参考，最终实现“因材施教”与“以文化人”的双重教育目标。

一 基于多维度用户画像的古诗文学习需求精准识别

在人工智能与教育深度融合的背景下，国家智慧教育平台为高中古诗文教学提供了实现个性化学习的全新可能。当前高中古诗文教学普遍面临一个关键矛盾：一方面，古诗文教学需要兼顾文言知识的掌握、文学鉴赏能力的培养以及文化精神的传承；另一方面，传统课堂受限于时间和空间，往往采用统一的教学内容和进度，难以满足学生个性化的学习需求。

智慧教育平台的优势在于能够采集多维度的学习行为数据，包括但不限于资源浏览记录、在线测试表现、作业完成情况以及互动交流数据。这些数据通过教育数据挖掘技术的处理，可以构建出动态更新的学生画像。具体到古诗文学习领域，学生画像的构建需要特别关注三个关键维度：首先是语言基础维度，重点评估学生的文言解码能力；其次是文学鉴赏维度等方面的理解水平；最后是文化认知维度，关注学生对作品所承载的思想观念、价值取向的领悟程度。

以《赤壁赋》的教学为例，平台可以通过分析学生在预习环节对课文中"壬戌之秋"等时间表述的查询频率，判断其对古代纪年法的熟悉程度；通过监测学生在"白露横江，水光接天"等写景句段的停留时长，推测其审美关注点；通过统计学生在讨论区关于"客"这一形象的分析深度，评估其文化解读能力。这些细颗粒度的学情数据，配合自然语言处理技术对学生作答文本的语义分析，能够突破传统评价的局限，实现对学生古诗文学习需求的精准把握。

在实践层面，基于多维度用户画像的精准识别面临着数据质量、算法偏差、隐私保护等多重挑战。这就要求研究者在技术实现过程中，既要保证数据采集的全面性和代表性，又要建立科学的特征提取和权重分配机制，还要遵循教育伦理规范，确保数据使用的合法性和透明度。只有解决好这些问题，才能真正发挥智慧教育平台在古诗文个性化教学中的支持作用，让技术真正服务于学生的文化素养提升。

二 融合学科逻辑的个性化推荐模型构建

在推进智慧教育平台与高中古诗文教学深度融合的过程中，构建符合语文学科特性的个性化推荐模型是实现精准教学的核心环节。当前主流的推荐算法多源于电子商务领域，其底层逻辑侧重于用户兴趣与商品特征的简单匹配，若直接移植到古诗文教学场景，极易陷入"技术本位"的误区，导致推荐内容与教学目标脱节。

古诗文作为特殊的教学文本，其学习过程具有鲜明的层级性和系统性：从文言字词的基础解码，到文学手法的审美鉴赏，再到文化内涵的深度理解，构成了一个循序渐进的能力发展链条。因此，有效的推荐模型必须突破传统协同过滤算法的局限，建立与学科逻辑深度耦合的智能推荐机制。

以《劝学》和《师说》的对比推荐为例，模型不仅要识别两篇文章在"比喻论证""排比句式"等表达方式上的共性，更要揭示其分别代表的儒家"积善成德"与"尊师重道"的不同思想维度，从而为学生提供既有语言训练价值又有思维发展意义的阅读组合。为实现这种深度的内容匹配，推荐模型的算法设计需要引入教育领域的专业先验知识。

在特征工程阶段，应邀请语文教育专家参与特征标注，确定不同语言知识点的认知难度系数，各类文学手法的鉴赏复杂度，以及文化主题的理解层级。在算法选择上，可结合深度神经网络与符号推理的优势：前者用于挖掘海量学习行为数据中的潜在规律，后者则确保推荐结果符合语文教学的基本原理。

例如，对文言基础薄弱的学生，模型应优先推荐包含课文注释的平行文本，采用基于内容的推荐方法强化语言知识的复现；对鉴赏能力较强的学生，则可运用协同过滤算法推荐具有相似审美特质但不同朝代的诗词组合，拓展其文学比较视野。

这种与教学节奏同步的推荐逻辑，既尊重了语文学习的认知规律，又发挥了智慧平台的技术优势。模型的评估指标同样需要体现学科特质，除了常规的点击率、完成度等行为指标外，更应关注推荐内容对语文核心素养发展的促进作用。

通过这种融合学科逻辑的推荐模型构建，智慧教育平台才能真正从"信息推送工具"升级为"认知发展支架"，在保留古诗文教学人文温度的同时，赋予其精准育人的科技力量。

三 推荐效果的多模态评价与动态优化

在智慧教育平台支持下的高中古诗文个性化推荐系统中，推荐效果的科学评价与持续优化机制构成了确保系统有效运行的关键闭环。当前教育技术应用普遍存在重建设轻评估的倾向，许多智能推荐系统仅以点击率或完成率等表层指标作为效果评判标准，这种单一维度的评价方式难以真实反映推荐内容对学生古诗文学习深度的影响。

古诗文教学的特殊性在于，其价值不仅体现在知识获取的效率层面，更关乎审美体验的丰富性和文化认同的建构性，这就要求推荐效果的评价必须突破传统学习分析框架，建立兼顾认知发展、情感体验和行为改变的多模态评价体系。在认知维度，需要通过形成性评价追踪学生在文言解码、文学鉴赏和文化理解三个层面的进步轨迹。

具体而言，对文言解码能力的评估不应局限于选择题式的词义辨析，而应结合学生在线翻译文言句段的准确度、对特殊语法现象的注释完整性等表现性指标；文学鉴赏能力的测评则需要关注学生在讨论区对作品艺术特色的分析深度；文化理解层面的评价则可通过开放式问答。这些认知评价数据应与平台收集的行为数据进行多源融合，通过机器学习算法建立不同推荐策略与学习成效的关联模型。

在实践层面，动态优化机制需要处理好算法迭代与教学稳定性的辩证关系。短期优化应建立在实时反馈的基础上，当系统检测到某位学生在《项脊轩志》的推荐阅读中多次中断或反复查询同一词汇时，可自动调低文本难度或插入文言词汇讲解卡片；中期优化则需要结合单元测验和教师评价，对推荐策略进行阶段性调整；长期优化则涉及推荐模型的版本升级。

值得注意的是，优化过程必须保持教师的主体地位，系统应提供可视化分析工具，让教师能够直观了解推荐逻辑，并根据教学经验手动修正推荐结果，避免算法黑箱带来的教育风险。这种"机器智能+人类智慧"的双轮驱动模式，既保证了推荐的精准性，又守住了教育的人文性。

本文系 2024 年度镇江市教育信息化课题《基于中小学国家智慧教育平台的高中语文学习应用研究》（ZJX0103005）阶段性成果之一