基于智慧环境的常态化教学的个性化学习模式设计

一、引言

个性化学习是当下教育领域关注的重点之一，从人才培养与终身学习的角度看，个性化学习是培养创新型人才的关键因素，也是学习型社会具备终身学习能力的迫切需求[1]。数字化浪潮席卷，信息技术手段在教育领域愈加广泛深入地应用，极大地改变了教学环境，深刻地影响着课堂教学，影响着执教者的理念与教学方式，智慧教育已成为教育领域的重要发展方向，智慧环境支持的个性化学习将成为新时代教育改革发展的必然趋势。

《教育信息化十年发展规划（2011-2020）》明确提出“要为每一名学习者提供个性化学习的信息化环境和服务”[2]，体现对信息化环境下个性化学习的高度重视。在智慧环境下，如何将个性化学习落地于常态化教学中，真正落实以学生为中心，在真实的课堂场景中给学生提供更多的个性化学习的空间与机会，引导并促进学生个性发展，是当前教育实践中值得思考和探索的问题。本文主要探讨如何设计常态化教学的个性化学习模式，以满足不同学生的学习需求，提高教学效果。

二、智慧环境的界定

概括地说，智慧环境是以现代信息技术为支撑的智能化教学环境体系。它突破了传统教室的物理边界，是智慧教室功能的拓展与延伸，既支持校内的课内课外教学，也支持校外的课内课外教学。从系统论视角看，智慧环境本质上是一个融合物理空间、数字资源和技术服务的多维生态系统，包括教室中的多媒体平台、收发终端设备、网络接口、常态化教学中使用的智慧教室等物理环境，海量的数字教学资源、网络学习空间（人人通）、教育资源公共服务平台等资源环境，网络大数据、云计算、智慧教室、知识图谱技术、智学网以及微信、QQ 等记录学习过程、支持学习智慧化实现的技术环境等。智慧环境具有互动性、智能性和适应性等特点，能够为个性化学习提供支撑服务。

从学习者中心的角度看，智慧环境也可看作是智慧学习环境。这里借用祝智庭教授对智慧学习环境的定义，对智慧环境作如下界定：智慧环境是依托现代信息技术，凭借智慧学习工具，依赖智能学习资源，以先进的“个性学习、高效教学、智能管理和有效利用”的思想和理论为指导，深入挖掘学习者的历史数据，有效鉴别学习者的个性特点，创设个性化的智能学习情境，灵活生成最佳适配的学习任务和活动的一种能够有效激发智慧行动出现、促进智慧能力发展的新型教学环境[3]。

三、个性化学习模式

个性化学习模式是指在学习理论指导和智能技术支持下，以学生个人差异和学习需求为出发点，充分利用学习理论、学习数据、学习资源等各个要素，支持学生进行个性化学习并获得良好学习体验的新型教与学结合的模式[1]。

对于个性化学习模式的构成要素，学界存在多元观点。余胜泉认为，个性化学习模式主要由学习内容、学习诊断的动态组织和学习策略三个要素构成[4]；蒋志辉认为，个性化学习模式主要包括明确个性化学习需求、制订个性化学习计划、选择个性化学习内容、选择个性化学习方式与策略、检测与评价个性化学习结果五部分[5]；王小根等提出包括知识内容、学习目标、学习进度、学习策略、学习环境、多元评价等六大学习要素的个性化体验式学习模式[6]；姜宛彤等提出由一个内核（学习者）、一个中心（学习需求）、四个基点（学习内容、学习过程、学习资源、学习评价）、十个支撑点以及四个支持（国家、社会、学校、教育者）组成的P-N-CRPE 个性化学习模型[7]，等等。

本文所设计的个性化学习模式，基于蒋志辉的研究框架，构建包含五大核心环节的闭环系统：需求诊断环节，通过多模态数据采集建立学习者数字画像；计划制订环节，基于认知诊断制定个性化学习路径图；内容配置环节，依托知识图谱实现资源的智能推荐；策略选择环节，提供多样化的学习脚手架和交互方式；评价反馈环节，采用过程性评价与增值性评价相结合的方式。这种设计既保持了与传统课堂的兼容性，又通过智能技术的嵌入实现了教学个性化的升级。

四、常态化教学的个性化学习模式设计

基于现在班级授课的教学形态，学生在日常的学习中，除了完成各科教学相应的学习任务（作业）外，用于自主学习的时间相对有限，也就是说，学生很难留出专门的时间用于个性化学习。同时，家长对孩子电子设备使用时间等的管控，与利用数字教学资源、智能学习平台等进行个性化学习的需求存在着一定的矛盾。这种现实情况要求我们必须将个性化学习模式的设计根植于常态化教学之中，通过优化课前、课中、课后三个阶段的教学设计，为学生创造更多个性化学习的机会和空间。就课堂而言，个性化学习的核心在于“在更多维度以及可自由选择的情况下，更高质量地进行分层教学，以引导学生个性化的发展，提升‘知识’学习的效率。”[8]要实现这一目标，需要构建一个完整的个性化学习模式体系，包括学习特性分析、学习内容定制、效果评估与反馈、数据收集与分析和资源推送等关键环节。

图 基于智慧环境的常态化教学的个性化学习模式

（一）学习特性分析：个性化学习的基础

设计有效的个性化学习模式，首要任务是对学生的学习特性进行深入的分析，以明确学生的个性化学习需求。这种分析应该是一个动态的、持续的过程，需要关注以下几个关键维度：

1.认知能力分析：认知能力包括学生的知识储备水平、思维发展程度、学习迁移能力等。通过诊断性测试和形成性评价，教师可以准确把握每个学生的“最近发展区”，为后续教学设计提供科学依据。

2.学习风格评估：根据现代教育心理学研究，学生的学习风格大致可分为视觉型、听觉型和动觉型三大类。视觉型学习者偏好图表、图像等视觉信息；听觉型学习者更适应讲解、讨论等听觉刺激；而动觉型学习者则需要通过实践操作来强化学习效果。了解这些差异对教学设计至关重要，它能使教学设计更具针对性。

3.兴趣动机测评：学习兴趣和学习动机是内在驱动力的重要来源。通过兴趣调查、学习日志分析等方式，教师可以掌握学生的学科偏好和职业倾向，从而设计更具吸引力的学习活动。

4.元认知能力评估：元认知能力包括学生的自我监控能力、学习策略运用水平等。这种能力直接影响学生自主学习的有效性。

为获取这些数据，教师可以综合利用智慧教室的实时反馈系统、智学网的学习行为分析功能，以及课堂观察、问卷调查等多种方法，尽可能地了解把握学生的学习特性，并据此给出预习建议，更有针对性地设计课中的教学活动，提高学生的学习兴趣和参与度，引导他们主动探索、积极学习。

（二）学习内容定制：个性化学习的核心环节

基于学习特性分析的结果，教师需要进行精准的学习内容定制。这一过程包括三个关键步骤：

1.差异化目标设定：学习目标设定应兼顾不同学习特性的学生，并能有效促进不同学生的知识建构和能力提升。根据最近发展区理论，学习目标应该设置在学生现有水平与潜在发展水平之间。具体操作上，可以采用“基础目标+拓展目标”的模式，确保所有学生都能获得适切的学习挑战。

2.多元化活动设计：学习活动应该与学生的学习风格相匹配。例如， 针对视觉型学习者，可以设计信息图表解读、思维导图构建等活动；针对听觉型学习者，可以组织辩论、口头报告等语言交流活动； 针对动觉型学习者，可以安排实验操作、角色扮演等实践性活动。

3.弹性化任务安排：学习任务单应该具有选择性，允许学生在教师指导下自主决定任务难度和完成方式。例如，数学作业可以设置必做题和选做题，语文阅读可以提供不同难度的文本选择。通过可选择性的学习任务和活动，引导学生主动参与、积极探究、合作交流，以满足不同学生的学习与发展的需求。

（三）效果评估与反馈：个性化学习的质量保障

科学的效果评估体系是个性化学习持续优化的重要保障。评估应该坚持多元、动态、发展的原则，具体包括：

1.多维评估方式：评估方式主要包括自我评估、形成性评估、总结性评估等。自我评估，即引导学生进行学习反思和元认知监控；形成性评估，主要通过课堂观察、学习日志等方式持续跟踪学习进展；还可以利用单元测试、项目展示等检验学习成果，进行总结性评估。

2.即时反馈机制：借助智慧教室的 IRS 实时反馈系统，教师可以在课堂中快速获取学生的学习情况数据，及时调整教学节奏和内容。每堂课建议留出一定的时间，对学习效果进行即时测量与反馈。以文言文教学为例，可以以选择题或判断题的方式对一词多义、古今异义、词类活用、特殊句式等常见的文言现象进行即时检测，当检测到多数学生对某个文言现象理解不深时，可以立即进行补充讲解或调整教学策略。

3.个性化指导：根据评估结果，教师应该为每个学生提供针对性的学习建议。这些建议不仅要指出知识漏洞，还应该包括改进学习策略、调整学习计划等元认知层面的指导。

（四）数据收集与分析：个性化学习的技术支撑数据驱动的教学决策是个性化学习模式的重要特征。完整的数据分析应该覆盖教学全过程：

1.课前数据准备：通过预习检测、前测等方式收集学生的先备知识数据，为教学设计提供依据。这些数据可以帮助教师确定教学起点和重点，确定教学活动与问题链的设计。

2.课中实时监控：利用智慧教室的互动系统记录学生的课堂参与度、答题正确率等实时数据。这些数据可以即时反映教学效果，支持教师进行教学调整和优化。

3.课后深度分析：整合智慧教室、智学网等平台的学习行为数据，运用学习分析技术挖掘潜在规律，为后续的资源推送提供数据支持。例如，通过分析学生的作业完成时间和正确率的关系，可以发现学生的学习效率问题；通过错题追踪，可以识别学生的知识薄弱环节。

（五）资源推送：个性化学习的延伸支持

基于数据分析的精准资源推送是个性化学习的重要延伸。资源推送应结合学生的学习特性，体现作业分层，并为学生提供复习备考建议或进阶建议。资源推送应该遵循以下原则：

1.差异化原则：根据学生的学习水平和需求提供不同难度的资源。例如，对基础薄弱的学生推送巩固性练习，对学有余力的学生推送提升性练习或推荐拓展阅读材料。

2.多样性原则：资源形式应该丰富多样，包括：文本类，如，电子书、文章精选等；视听类，如，教学视频、播客等；互动类，如，在线实验、模拟软件等，以多样化的学习资源提高资源与学生的适切性。

3.选择性原则：允许学生在一定范围内自主选择资源类型和数量，培养其自主学习能力。

4.及时性原则：资源推送应该与学习进度同步，在学生最需要的时候提供最合适的支持。

五、结语

个性化学习模式的设计与实施是一个动态优化的系统工程。在实践中，教师需要不断收集学生反馈，分析教学数据，持续调整和优化各个环节的设计。未来，随着人工智能技术的发展，个性化学习将更加智能化和精准化。但无论技术如何进步，教育的本质不会改变。这就要求教师在运用技术的同时，始终保持教育敏感性和人文关怀，在标准化与个性化之间找到最佳平衡点，做到尊重每个学生的独特性，促进其全面发展。

【注】本文系2023 年度福建省教育信息技术研究课题“智慧环境下个性化学习模式的构建与应用研究”（立项号：KT23012）阶段性研究成果

参考文献:

[1]饶翔.智慧教室支持下个性化学习模式的构建与应用研究[D].贵州师范大学，2022.

[2]教育部发布《教育信息化十年发展规划（2011-2020 年）》[EB/OL].[2012-03-28].

http://www.moe.gov.cn/s78/A16/s5886/xtp_left/s5889/201204/t20120416_134096.html.

[3]祝智庭，彭红超.智慧学习生态系统研究之兴起[J].中国电化教育，2017（6）：1-10,23.

[4]余胜泉.适应性学习：远程教育发展的趋势[J].开放教育研究，2000（3）：12-15

[5]蒋志辉.网络环境下个性化学习的模式建构与策略优化[J].中国远程教育，2013（2）：48-51，95.

[6]王小根，王心语，任春兰.混合式学习环境下个性化的体验式活动设计模式研究[J].现代远距离教育，2017（5）：22-29

[7]姜宛彤，王翠萍，唐烨伟.基于系统论的P-N-CRPE 个性化学习模型建构研究[J].电化教育研究，2017（5）：53-58

[8]李习华,曹云波.融入常态化教学的个性化学习模式探索[J].人工智能,2022(02):88-95

[9]刘家亮，彭旭，潘堂贤.智慧学习环境下个性化学习模式设计[J].中国教育技术装备，2020（10）：47-49