人工智能支持下的智慧学习模型的构建及应用研究

引言

在数字化浪潮推动下，传统“一刀切”的学习模式已难以满足学习者多样化、个性化的需求。人工智能技术凭借数据处理、机器学习、自然语言处理等核心能力，为智慧学习的发展提供了关键支撑。构建科学、高效的人工智能智慧学习模型，不仅能实现学习过程的精准化管控与个性化服务，还能推动教育资源的优化配置与教育质量的提升。因此，研究人工智能支持下智慧学习模型的构建与应用，对促进教育现代化具有重要现实意义。

1 人工智能支持下智慧学习模型的核心构成要素

1.1 学习者画像模块

学习者画像是模型基础，依托 AI 采集分析学习者多维度数据，包括基本信息（年龄、学历、专业）、学习行为数据（学习时长、课程选择、答题记录）、学习能力数据（知识掌握度、思维与实践能力）及学习偏好数据（学习时间、方式、内容类型）。通过机器学习算法整合挖掘数据，构建动态更新的学习者画像，精准识别学习需求、薄弱环节与发展潜力，为个性化服务提供数据支撑。

1.2 学习资源库模块

学习资源库是内容载体，借 AI 实现资源智能化管理与优化，涵盖课程视频、课件、习题、案例、文献等。通过自然语言处理、计算机视觉技术对资源标签化，建立多维度索引体系；利用推荐算法动态更新分类资源，结合学习者画像与学习进度自动筛选适配资源，解决传统资源库“分散、匹配低效”问题，提升资源利用率[2]。

1.3 学习分析与决策模块

该模块是核心驱动，基于 AI 数据分析与预测能力管控学习过程。实时采集学习行为数据，用深度学习、统计分析算法处理，分析学习状态（专注度、是否有学习困难）、进度（是否滞后计划、知识掌握是否达标）及效果（答题正确率、知识迁移能力），结合学习者画像与目标，生成个性化建议与决策方案，如调整节奏、补充薄弱知识点、推荐资源。

1.4 个性化服务模块

此模块是模型输出端，依据分析决策结果提供定制服务，包括按能力与目标制定阶段性计划的个性化学习路径规划、基于偏好与薄弱环节推送资源的个性化资源推送、针对问题实时答疑指导的个性化辅导反馈。通过 AI 实现服务实时性与动态性，根据学习进展与反馈优化服务，确保服务贴合需求。

2 人工智能支持下智慧学习模型的构建路径

2.1 搭建多层级技术架构

智慧学习模型的技术架构采用“数据层-算法层-应用层”的多层级设计，确保模型的稳定性与高效性。数据层负责数据的采集、存储与预处理，通过物联网设备、学习平台、移动终端等多渠道采集学习者数据与资源数据，采用分布式数据库实现数据的安全存储，并通过数据清洗、去重、标准化等技术保障数据质量。算法层是模型的核心技术支撑，集成机器学习、深度学习、自然语言处理、推荐算法等多种人工智能算法，为学习者画像构建、学习分析、个性化推荐等功能提供算法支持。应用层面向学习者、教师与管理者提供具体应用服务，包括学习者端的个性化学习平台、教师端的教学管理平台、管理者端的教育决策平台，实现多角色需求的全覆盖[1]。

2.2 设计全流程功能模块

基于核心构成要素，设计“数据采集-画像构建-分析决策-服务输出-反馈优化”的全流程功能模块，形成闭环运行机制。首先，通过数据采集模块获取学习者与资源的多维度数据；其次，利用画像构建模块生成动态学习者画像；再次，借助分析决策模块对学习数据进行处理与分析，生成个性化决策方案；然后，通过服务输出模块为学习者提供定制化服务；最后，通过反馈优化模块收集学习者对服务的评价与建议，反哺数据层与算法层，实现模型功能的持续迭代优化，确保模型始终适配学习者需求

与教育场景变化。

2.3 建立动态运行机制

智慧学习模型的运行机制需具备动态性与适应性，依托人工智能技术实现“实时采集-实时分析-实时调整”的动态管控。在数据采集环节，通过实时数据传输技术确保学习者行为数据与学习状态数据的即时获取；在分析决策环节，采用实时计算框架对数据进行快速处理，及时生成学习建议与决策方案；在服务优化环节，根据学习者的实时反馈与学习进展，动态调整学习路径、资源推送与辅导内容。同时，建立模型更新机制，定期根据教育政策变化、学科知识更新、技术发展趋势优化模型算法与功能模块，确保模型的时效性与适用性。

3 人工智能支持下智慧学习模型的应用价值

3.1 优化学习者学习体验

智慧学习模型通过个性化服务显著提升学习者的学习体验。一方面，基于学习者画像制定的个性化学习路径，避免了传统学习中“盲目跟风”、“进度不适”的问题，让学习者能够按照自身节奏与能力开展学习，降低学习压力；另一方面，精准推送的适配资源与实时答疑辅导，帮助学习者快速解决学习困难，提升学习效率与成就感[3]。

3.2 提升教师教学效率

智慧学习模型为教师教学提供了高效辅助工具，减轻教师工作负担的同时提升教学质量。模型通过学习分析模块自动生成学习者的学习报告，帮助教师快速掌握班级整体学习进度、个体学习差异与共性问题，减少教师数据统计与分析的工作量；同时，模型推荐的个性化辅导方案为教师提供教学参考，使教师能够针对不同学习者制定差异化教学策略，实现“精准教学”。

3.3 推动教育资源优化配置

智慧学习模型依托人工智能技术实现教育资源的高效流转与精准分配，解决传统教育中“资源分布不均”、“供需错配”的问题。一方面，模型通过资源库的智能化管理，整合分散的教育资源，实现优质资源的跨区域、跨学段共享，让偏远地区或薄弱学校的学习者也能接触到优质教育资源；另一方面，基于学习者需求的精准资源推送，避免了资源的浪费，提升资源利用效率。

4 结语

在数字化浪潮推动下，传统“一刀切”的学习模式已难以满足学习者多样化、个性化的需求。人工智能智慧学习模型，具有强大的数据处理、机器学习、自然语言处理等核心能力，通过构建科学、高效的人工智能智慧学习模型，可以对学习过程实现精准化管控和个性化管理。本研究依据人工智能在数据采集、分析决策、个性化服务等环节的支撑作用，对人工智能支持下智慧学习模型的研究，明确了模型的核心构成要素、构建路径与应用价值。研究表明，智慧学习模型以学习者为中心，依托人工智能技术实现数据采集、画像构建、分析决策与个性化服务的闭环运行，能够有效解决传统学习模式中个性化不足、资源匹配低效、教学管理粗放等问题。在应用层面，该模型不仅能优化学习者学习体验、提升教师教学效率，还能推动教育资源优化配置与教育决策科学化，为教育数字化转型提供有力支撑。

参考文献：

[1] 基于人工智能的个性化学习模型的设计与实现究[D].程格平;谷琼;宁彬;熊启军;魏希三.电脑知识与技术，2023（22）

[2] 基于人工智能的个性化学习模型建构究[D].陈长玉;李明;罗力佳.重庆第二师范学院学报，2021（03）

[3] 学科知识图谱研究：由知识学习走向思维发展[D]. 范佳荣;钟绍春.电化教育研究，2022（01）本项目由人工智能支持下的智慧学习模型构建及应用研究S202510519061 资助。