個性化智能教學模式研究

楊怡環 蒙莉莎 海燕 呂文雅

摘 要：隨著大數據與人工智能的發展，個性化智能教學也逐步走向成熟。精銳個性化依托科學技術與人文服務，成為業內代表性品牌。在科學技術方面，主要通過學習力測評、智能錯題、可視化報告外顯學生的個性;在人文服務方面則通過定制課堂、陪讀課堂、追蹤反饋、心理輔導等方面讓學生獲得專屬學堂。

關鍵詞：個性化教學;智能教學;精銳個性化

中圖分類號：G64? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1673-9132（2019）11-0191-02

DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2019.11.172

每個學生都有自己的特點，而傳統的班級授課制，很難顧及不同學生的差異，因此個性化教育尤為必要。量身定制學習內容、學習方法和學習計劃，做到因材施教就變得格外重要。

一、精銳教育概述

精銳教育成立于2008年，2018年3月在美國紐交所掛牌上市。精銳個性化是精銳教育旗下的特色品牌，也是國內個性化教育的代表與縮影。“經歷里十余年的發展，目前精銳個性化聚焦一對一和一對三教學，因材施教，專注個性化，為客戶量身定制國內外升學方案和全方位的學習方案。”智能科技與人文服務的雙重支撐，使得精銳個性化在教育行業有著獨特的優勢。在智能科技方面，精銳個性化依托AI智能、大數據等高新技術，結合精銳的“學習力”理念，初步實現教學的智能化、可視化。企業研發的PLI智能測評、可視化學習進度報告、智能錯題等產品為個性化的實現，提供了強有力的技術支持。在人文服務方面，精銳個性化成熟的教學體系，使因材施教得以實現。對精銳個性化智能教學模式的分析，能夠為國內個性化教學的發展提供一個案例。

二、科技外顯個性

（一）學習力測評

“‘學習力一詞一般公認源于組織管理理論，是學習型組織管理理論中的核心理念，最早源于彼德·圣吉的導師—美國人弗瑞斯特于1965年發表的一篇文章。”20世紀80年代，學習力研究開始在教育領域興起，其主要對教師和學生的學習力因素研究，以促進學生學會學習提高學習效率。

“學習力應該是包括學習動力、學習態度、學習方法、學習效率、創新思維和創造能力的一個綜合體?！本J教育率先推出“PLI學習力智能測評”，“它是精銳學習力研究團隊與華東師范大學心理測量研究人員經過多年探索，參照國際權威智力因素、學習風格等經典測評量表，將學習力轉化成各項可以用數據衡量的指標?！本J教育的“PLI學習智力測評”主要分為三大板塊十三個維度：第一板塊學習動力下有學習興趣、學習目標、追求成功、回避失敗四個維度;第二個板塊學習毅力下設自覺性、果斷性、自制性、堅持性四個維度;第三個板塊學習能力下有預習能力、聽課能力、復習能力、考試能力、時間管理能力四個維度。選擇精銳個性化教育的學生在入學前都會使用“PLI學習智力測評”系統進行學前診斷，它能夠從動力、能力、毅力三個方面13個維度全方位分析學生類型，抓住學生特點。通過學習力測評反映的數據，教師可以精準地定位學生的學習水平和學習風格，以便設計最適合學生的輔導方案。

（二）智能錯題

整理錯題是教學中非常有價值的環節，但是使用傳統的整理方法——手抄錯題，學生整理的錯題本往往都是雜亂無章，或者是由于惰性而無法堅持。因此，精銳教育為了減輕學生、教師的負擔，提高學習效率，開發了可視化教學系統電子智能錯題本。學生只要把錯題拍下來上傳到可視化智能錯題系統，系統就能智能地為學生歸類錯題量身定制錯題庫，并且教師可以在系統中隨時根據學生上傳的錯題進行答疑。學生錯題庫還提供錯題打印功能，方便學生對錯題的重新練習和鞏固。生成個人定制錯題本，它可以將錯題按照類型自動歸類，教師也可以根據學生的電子錯題本安排教學計劃，對學生進行對癥下藥式的教學?？梢暬虒W系統電子智能錯題本可以準確定位每個學生的學習盲區，讓學生、家長、教師及時了解學生的薄弱點并及時改正，它起到了學生課后練習追蹤的作用，能夠進一步挖掘學生成績提升的空間。

（三）可視化報告

精銳教育利用大數據信息技術推出可視化報告，定期對學生測評，分析學生的學習情況。以往傳統的學生學情測驗方式，往往是教師憑借經驗選題組卷，由學生進行試卷作答，教師通過繁重的閱卷工作來了解學生的學習情況。大部分教師對學生學情的了解還停留在閱卷時的記憶，很難做到對學生精準化、個性化的學情了解。新型的學情分析能夠一目了然對學習行為進行跟蹤，創建學習大數據，經過系統智能分析，形成多維度可視化數據圖表，分析數據作為教師實施個性化教學和分層教學的科學依據，可以讓教師查看整體或個體的學習情況，及時了解學生的疑難點。教師和學生將學習過程數據上傳到大數據平臺，進行數據分析和信息共享，通過學情分析，教師可以及時作出反饋，動態調整教學內容，對學生進行個性化的指導，因材施教，真正實現個性化教學。

三、人文服務發展個性

（一）定制課堂

精銳個性化教育的教學方式主要是一對一或一對三的面授，包含語文、數學、英語、物理、化學、生物、歷史等K12教育所涉及的學科。學生在選擇輔導的科目后，會進行“PLI學習力測評”和二十道題的學科測評，從測評中反映的數據機構會根據學生的具體特點，提供相應的教師進行教學。一對一學、一對三的教師授課，更能夠根據測評后的可視化報告數據為學生制定專屬教案，讓授課更具有針對性，教學過程中采用趣味式互動，讓學生在愉快的環境中學習，以提高學習效率。從教學環境看，精銳個性化教育用不同顏色給不同學科劃分區域范圍，顏色的布局分配與合理的學科相對應，可以在環境上助于提高學習效率。其中每一個授課教室都是借鑒美國哈佛大學風格打造的，是一個輕松舒適的學習環境。

（二）陪讀課堂

精銳設置了專門的陪讀課堂，與個性化面授互為補充。學生在接受個性化面授輔導之余，可以在陪讀教室內鞏固復習， 陪讀教師會在一旁陪伴學生完成課業安排，并隨時解答學習疑難。精銳個性化的陪讀課堂借鑒了學校自習的形式，但在細節上又有所創新。首先，學生在進入陪讀課堂之前，需要填寫陪讀登記表，記錄學習任務和需要的時間，這樣教師就能夠了解到每位同學的自習情況，提升自習效果。其次，校區同時安排文科方面和理科方面兩位教師為學生答疑解惑，促進學生主動思考。陪讀課堂針對每位學生的疑惑來答疑，突出教學環節中學生的“學”，加強了學生的主體性。

（三）追蹤反饋

班主任教師負責全程追蹤學生學習狀況，以實現良好家校互動。班主任的跟蹤督導工作主要有撰寫學生的學習日記和成長檔案箱?！霸诟櫠綄У倪^程中，經教育顧問同意，班主任可根據實際情況對學生的部分項目進行靈活調整，自由選擇適合該學生的教師以及培養方案。”追蹤的結果主要以當面溝通的形式傳遞給學生家長，另外教育顧問還會綜合學生學習、測評的情況在系統中添加相應評語，以便班主任和學科教師共享。追蹤反饋能夠與依托大數據的可視化報告互為補充，更精準地反映每一位學生的學習情況。

（四）心理疏導

在“學習力”的統領下，精銳教育還設置了心理疏導這一環節，幫助學生最大限度發揮智力潛能、動力潛能、興趣潛能，最終達到提升學習能力的效果。我們從身邊和新聞中都可以看到，現在的很多學生面對升學壓力，會出現各種不適應的現象，成績也會受到一定的影響，精銳教育心理疏導幫助了學生們去克服一些壓力，他們在學習中一定要注意調節，適當地去放松。精銳教育的教師會專門針對升學的學生調節學習上的壓力以及學習的內容，讓學生更快地去提升。

四、個性化智能教學的優勢與局限

（一）個性化智能教學的優勢

與傳統的網絡教學模式相比較，個性化智能教學具有更多的優勢，首先，個性化智能教學有針對性。從精銳教育一對一和一對三的教學模式中可以發現，其區別于學校的教學模式之處在于，不是通才教學，而是因材施教。通才教學是目前常見的方式，符合以及適合絕大部分學生的學習需要，是社會上必須存在的，而精銳教育的教學法，正是對通才教學模式的一個拾遺補缺;其次，個性化智能教學模式更加高效。精銳教育為學生設置定制課堂和陪讀課堂并且對學生的學習情況進行追蹤，能夠“根據學生的需求和能力，為學生設計合適的教學任務，從而減少一些學習能力較差的學生的學習時間，提高這部分學生的學習效率;”對于學習能力強的學生也能進行相應的拓展，做到高效學習;最后，個性化智能教學模式教學結果可視化。教師將學生的學習數據上傳到大數據平臺，進行數據分析。教師根據可視化報告的結果不斷調整學習策略和教學內容，使得學生掌握教學目標。

（二）個性化智能教學的局限性

個性化智能教學模式的優勢是傳統網絡教學模式無法比擬的，但依舊有其局限性。首先，個性化智能教學模式對教師的要求極高。區別于常見的傳統教學模式，個性化智能教學模式要有目的性和針對性地授課，要根據每個學生的不同情況和接受程度制定學習目標，考驗了教師的能力。另外，個性化智能教學模式的成本較高，不易普及，這種教學模式目前主要還是在一些大城市中使用，在經濟發展水平相對落后的地區還比較罕見。

（三）建議

首先得肯定個性化智能教學模式的優勢，這一教學模式對很多學生的發展有一定幫助。所以，我們認為個性化智能教學在不影響教學質量的前提下，改進和完善方法，減少成本，普及到更多的地區去，讓更多的學生接觸到這一先進的教學模式，讓每個學生都能找到適合自己的學習方法。其次，在經濟相對落后的地區，更應該加強對個性化智能教學模式的宣傳，讓家長和學生們能夠認識和了解什么是個性化智能教育模式。另外，學生的個性分析需要強大的數據來支撐，我們建議加大數據的收集力度，完善和改進數據網，提高個性外顯的準確性，真正做到根據每個學生的個性去設計教學目的和教學內容。最后，我們前面提到個性化智能教學模式對教師的要求較高，因此還需要更多的教師來從事這一行業，怎么樣才能讓優秀的教師隊伍加入，也值得深思。我們認為需要一個更完善的制度，讓更多優秀的教師去主動選擇這一行業。

精銳教育以科技和人文服務為依托的個性化教學已經取得了初步成效，精銳個性化的成功在于它重視學生的本體性、技術創新以及人文服務，探索出了跟班級授課制互為補充的個性化智能教學模式，做到因材施教，注重學生的個性化需求。智能教育是現代教育行業的趨勢，在科技的推動下，個性化教育一定會更加成熟，越來越多的學生會接受新型的個性化教育。教育的進一步變革，一定會有科技作為驅動力量。

參考文獻：

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[責任編輯 谷會巧]

作者簡介：楊怡環（1997.4—? ），女，侗族，貴州黔東南人，研究方向：漢語言文學。