人工智能驱动下个性化学习路径的构建与实践研究

一、引言

在 “互联网 + 教育” 与教育数字化战略推动下，学习场景向线上线下融合延伸，学习者需求呈现多元化、差异化特征。传统 “一刀切” 教学模式难以兼顾个体差异，超 75% 学习者期待 “针对性学习指导” 以提升效果。人工智能技术凭借数据处理与智能分析能力，为构建个性化学习路径、解决教学矛盾提供新方案。本文梳理人工智能与个性化学习的关联，提出个性化学习路径构建流程，结合实践案例总结成效与问题，为教育数字化转型提供参考。

二、核心概念与技术支撑

2.1 核心概念界定

个性化学习是以学习者为中心，依据知识基础、能力、兴趣及目标差异，提供适配内容、策略与支持的教学模式，核心是 “以学定教”。个性化学习路径是其核心载体，指为学习者规划的有序学习序列，涵盖内容选择、顺序安排、时长分配与方法指导，需具备动态调整特性以匹配实时需求。

2.2 人工智能技术支撑

大数据分析技术可采集学习时长、答题数据、行为偏好等多维度信息，经清洗与挖掘提取关键特征（如通过错题分布定位知识薄弱点），为适配提供数据基础。机器学习技术是路径动态调整核心，依托协同过滤、深度学习等推荐模型，基于历史数据预测需求（如学习者某模块正确率低于 60% 时，自动调整内容难度与任务量）。自然语言处理技术通过语音识别、语义理解实现智能交互（如答疑机器人解析疑问），同时丰富学习者数据。知识图谱技术以 “节点 - 关系” 构建学科知识体系，明确知识点逻辑与依赖顺序，保障学习路径有序性。

三、人工智能驱动下个性化学习路径的构建流程

基于上述技术，个性化学习路径构建形成 “数据采集 - 画像构建 - 路径生成 - 动态调整” 闭环流程，具体步骤如下：

3.1 构建多维度学习者画像

学习者画像是路径构建起点，需结合静态与动态数据。静态数据（年龄、年级、知识基础、学习目标）通过问卷、入学测试采集；动态数据（实时学习时长、答题情况、行为偏好、互动频率）由智能平台自动获取。画像核心维度包括知识维度（掌握程度、结构完整性）、能力维度（学习能力、效率时段）与偏好维度（内容形式、策略倾向），经技术分析形成数字化描述（如 “初二学生，数学代数掌握 70%、几何 50%，逻辑推理强，偏好动画教学，下午 3-5 点效率最高”）。

3.2 分解个性化学习目标

学习目标是路径构建导向，需根据学习者画像分层细化。将总体目标（如 “中考数学提分 30 分”）分解为长期（学期末掌握全知识点、模拟考 105 分）、中期（每月掌握 2-3 个薄弱知识点）与短期（每周完成 1 个知识点学习，正确率 80% 以上）目标，结合知识与能力基础匹配难度，避免目标过高导致挫败。

3.3 适配学习内容与策略

以知识图谱为基础，结合学习者薄弱点与短期目标选择内容（如针对 “几何薄弱” 且目标为 “掌握三角形全等判定定理” 的学习者，提供定义视频、分层练习题及应用案例）。依据能力与偏好推荐策略（如 “记忆力弱” 者采用 “间隔重复记忆法”，“逻辑推理强” 者采用 “问题导向学习法”），并根据效率时段安排重点内容学习。

3.4 动态调整学习路径

智能平台实时采集学习数据（目标完成情况、时长达标度、新薄弱点），反馈至机器学习模型。模型依据预设规则调整路径：短期目标达标且正确率超 90%，则加快进度、提升难度；未达标或正确率低于 60%，则增加基础复习、减缓进度；出现新薄弱点，立即插入相关内容（如学习者英语语法正确率持续偏低时，系统自动增加基础语法复习，减少高难度任务）。

四、人工智能驱动个性化学习路径的实践案例与成效

4.1 实践案例

某中学初中数学智能教学系统为 800 名初一学生提供服务：通过入学测试与问卷采集数据构建画像，结合中考目标分解为学期、月度与周度任务，依据知识图谱与偏好推荐内容及策略，实时分析数据动态调整路径（如“代数基础弱” 学生优先学习一元一次方程基础，采用 “例题讲解 + 分层练习” 策略，重点安排在上午效率高峰时段）。

某在线英语学习平台面向成人学习者，以 “雅思提分” 为目标构建路径：通过模拟测试定位薄弱点，结合学习时间偏好（如夜间）规划每日任务，利用自然语言处理技术提供作文批改与口语反馈，机器学习分析数据（如听力 “细节题” 正确率低时，自动增加专项训练）。

4.2 实践成效

学习效率方面，学习者完成同等知识点平均时长缩短 20%-30%，中学数学作业完成率从 75% 提升至 92%，在线平台学习者每日学习坚持率提高 40%。学习效果方面，中学学生数学平均分提升 15%，薄弱知识点正确率提高 25%；在线平台学习者雅思平均提分 0.5-1 分，听力与写作进步显著。学习体验方面，83% 学习者认为路径 “贴合自身需求”，78% 表示 “学习焦虑减少”，更愿主动参与学习。

五、人工智能驱动个性化学习路径面临的问题与展望

5.1 面临问题

数据安全与隐私保护方面，学习者数据含个人信息与学习特征，部分平台存储不规范、权限管理松散，存在泄露风险，且相关法规对教育数据采集与使用界定不细。技术适配性不足方面，部分地区缺智能平台所需硬件与网络支持，且机器学习模型对数据质量要求高，小样本或偏差数据会降低推荐精度（如偏远地区学生数据少，系统难准确构建画像）。教师角色定位模糊方面，部分教师 “过度依赖技术” 或 “忽视技术价值”，影响教学效果。

5.2 未来展望

技术优化上，加强数据安全技术研发（如加密存储），完善法规明确数据边界；优化机器学习模型，结合迁移学习提升小样本处理能力，增强适配性。教育生态构建上，明确教师 “引导者” 与 “监督者” 角色，通过培训提升其技术应用能力，推动 “技术赋能教师、教师主导教学” 模式；加大偏远地区硬件与网络投入，促进教育资源均衡。路径优化上，融入 “情感因素”，采集学习情绪数据调整内容难度与节奏（如情绪低落时减少任务量、推荐趣味内容），实现 “认知 + 情感” 双重个性化。

六、结论

人工智能技术为个性化学习路径构建提供关键支撑，通过 “画像构建 - 目标分解 - 内容适配 - 动态调整” 流程，可为学习者提供适配学习序列，有效提升学习效率与效果。实践案例表明，个性化学习路径在缩短时长、提高成绩与改善体验方面成效显著，但面临数据安全、技术适配与教师角色定位问题。未来需通过技术优化、生态构建与路径完善，推动人工智能与个性化学习深度融合，助力教育数字化转型，实现 “千人千策”教育目标，为学习者提供更优质、精准的学习支持。

参考文献

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