個性化學習研究現狀與熱點

孫萌 劉軍

【摘 要】近年來，學生的個性化學習研究受到廣泛關注，本文使用CiteSpace軟件對中國知網（CNKI）核心數據庫中的個性化學習相關文獻進行可視化分析，通過對文章作者合作共現、關鍵詞共現和主題聚類，對其研究現狀和熱點進行探討，最后提出未來發展建議。在教育信息化時代，基于技術的個性化學習至關重要，應當有效應用信息技術促進學生的個性化學習。

【關鍵詞】個性化學習;研究現狀;可視化;CiteSpace

【中圖分類號】G434 ? 【文獻標識碼】B

【論文編號】1671-7384（2022）06-038-03

研究背景

教育家孔子最早提出“因材施教”，倡導教學要按需施教，按學生的能力施教。這種以學為主的教育思想一直滲透在教育領域，期望教學能夠向“以學習者為中心”靠近。同時，《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》中明確提出，教學變革一定要在改變學生學習的多樣性、個性化學習方面取得新的突破，[1]力求為所有學生提供個性化學習的信息化環境和服務。這為個性化學習帶來了新的曙光。在傳統教學中，個性化學習需要教師根據經驗和感知安排教學內容;而現在，個性化學習更多依賴信息技術，如隨時隨地在線自學、大數據精準反饋和評價等。目前許多學者對個性化學習進行了探究，本研究通過對CNKI核心數據庫中的個性化學習相關文獻進行可視化分析和內容分析，進而梳理出我國個性化學習研究現狀與熱點，并提出思考和建議。

數據來源與研究方法

本研究的文獻來源為CNKI核心數據庫，以“個性化學習”為關鍵詞，時間檢索從1999年1月至2022年1月，共有570篇文獻納入分析。首先對個性化學習研究的發文量和趨勢進行分析，然后使用CiteSpace軟件進行作者合作共現、關鍵詞共現和主題聚類，最后進行內容分析和深入思考，總結個性化學習研究熱點并提出相關建議。

可視化分析

1.文獻分布與趨勢

通過檢索發現，截至2022年1月，CNKI核心數據庫中共有570篇以“個性化學習”為關鍵詞的文獻。學者們在該領域的研究整體呈現上升趨勢，從1999年至2010年處于緩慢上升階段;2010年至2018年處于迅速發展階段;2018年至今有所下降，但整體處于較高水平。其中從2016年至2019年研究達到高潮，這可能源于教育改革和教育信息化的迅速發展，導致基于技術的個性化學習受到廣泛關注。總的來說，我國學者一直對個性化學習保持著持續的關注。

2.作者合作

使用CiteSpace軟件得到個性化學習相關研究的作者合作網絡，如圖1所示。從圖中可以看出，總體來說節點間連線較為疏松，即合作網絡比較簡單。其中，鐘紹春、唐燁偉等人連線較多，并形成了以鐘紹春為核心節點的聯系網。除此之外，其他作者之間的連線都比較少，僅僅形成了兩三個人的小團體合作網絡，剩下一些學者是獨立研究的。這表明作者間的合作較少，尤其缺乏跨團體合作。所以，學者們需要加強群體合作研究，從而擴大研究深度和廣度，高效推動個性化學習的研究開展。

3.關鍵詞共現

使用CiteSpace軟件得到關鍵詞共現網絡，如表1為高頻關鍵詞的頻次和初次出現的年份，可知人工智能、學習分析和大數據為本領域中前三名高頻詞匯。由此可以看出，2011年之后，信息技術的迅速發展極大地推動了個性化學習研究進展。同時，翻轉課堂和MOOC出現頻次較多，可見近年來混合式學習是比較重要的個性化學習模式。

早在1999年，推薦算法和知識追蹤就被學者們提出，成為個性化學習的開創性研究。這是實現個性化學習的關鍵技術，此后很多學者都圍繞這些核心技術進行了擴展和深入探究。

4.主題聚類

使用CiteSpace軟件對關鍵詞進行時間序列的主題聚類，如圖2所示，關于個性化學習的研究可以分為九大主題。

#0為學習分析，即挖掘學習中的大數據，對學習過程等進行分析。例如，教師可以對學生的作業提交、微課觀看情況等進行分析，從而了解學生的學習效率和學習需求。#1為學習評價，即個性化學習中的多元化評價。傳統學習評價往往通過考試進行總結性評價，但現在評價主體、方式和內容都更加多樣。#2為人工智能，人工智能技術為個性化學習提供了技術支撐。例如，一些教育信息化比較前沿的學校利用人工智能技術開展雙師課堂或智慧課堂教學。#3、#4和#5分別為翻轉課堂、遠程教育和電子學習。這是目前比較流行的教學模式，尤其在新冠肺炎疫情期間，發揮了巨大作用。#6為學生個性，即個性化學習要考慮學生的特點和學習風格等。#7為信息技術，Web 2.0時代的個性化學習更多地依托信息技術平臺或工具來實現。它們能夠提供傳統教學環境所沒有的功能，如前面說的學習分析、個性化推薦等。#8為學習方式，個性化學習不同于傳統的教授式教學，是一種新型的以學為主的學習方式。有效變革學習方式，才能從根本上解決傳統教學存在的問題，真正實現以人為本的個性化學習。

內容分析與思考

1.內容分析

通過對已有文獻進行深入分析發現，目前個性化學習的研究主要集中在以下幾個方面。

（1）教育理念和模式的創新變革對個性化學習的推動。技術滲透到教育領域，教學模式、教學結構和教學方式都需要發生創新性變革。從教育信息化到教育大數據、智慧教育，從全班面對面授課到CSCL、WebQuest和翻轉教學等，教學理念和模式不斷變革，這為實現個性化學習提供了助力。例如，翻轉教學允許學生根據自己的時間進行課前自學檢測;WebQuest滿足學生的自主網絡探究，鍛煉海量資源獲取和整合的能力。所以說，未來的課堂不再是“批量生產”，而是“私人訂制”，是讓學校適應學生，而不是學生適應學校[2]。

（2）學習資源和學習路徑的個性化推薦。目前在線學習是比較熱門的輔助學習方式。但網絡信息激增，知識超負荷，如何將適合學習者的資源和學習建議推薦給學生非常重要。一些學者利用算法挖掘教育大數據、刻畫學生畫像，從而分析學生的學習習慣和學習困難等，最后依托平臺自動推薦適合的資源。例如，一些平臺的彈窗功能可以提醒學生尚未完成的內容;很多平臺也具有推薦模塊，根據學生的經常瀏覽或檢索記錄，主動推薦其他類似內容。這些個性化推薦技術是教師進行精準教學的助手，也提高了學生的學習效率，有助于實現教師學生雙減負。

（3）個性化學習平臺或系統的開發。學習資源和路徑的推薦只是個性化學習平臺的一部分，學者們也對更復雜的個性化學習平臺進行開發。例如，有學者開發了智能導學系統，支持多種學習方式和學習服務。還有學者設計了智慧教學系統，并將個性化教學活動作為系統研發的重點。此外，一些比較成熟的信息化教學平臺也具備學習過程記錄、錯題自動反饋、多元評價等功能。個性化學習不是脫離教師的隨意性學習，對教師的教學設計和組織能力有很高的要求。這些個性化學習平臺可以幫助教師組織創新性的個性化學習活動。

2.思考與建議

（1）盡管個性化學習受到學者們的廣泛關注，但一線教師利用信息技術促進個性化教學的能力還有待提高。雖然技術不會完全替代教師，但不懂技術的教師將無法勝任未來的教學。學校應當重視信息技術教學培訓，幫助教師更快地融入大數據與技術時代。教師也應養成終身學習的習慣，不斷革新教育理念，提高自己的信息素養和技術應用能力。這樣才能更充分地利用各種智能教學平臺開展高效且精準化的個性化教學活動。

（2）作為面向21世紀的創新人才，學生應該提高自己的信息意識和自主學習能力。新時代的學習已經不同于以往，學習行為是更主動自由的，學生不應依靠和等待教師的教，而要積極主動的學;學習內容是豐富多元的，不再局限于課本知識;學習工具是更智能高效的，重復性機械性的工作都可以交給機器。未來的學生應提高自主學習能力和信息素養，自主利用各種個性化學習平臺和工具，提高學習效率。

（3）目前個性化學習的研究更多地關注理念和技術的發展，學者們未來應當深入探究如何將它們有效應用于教學實踐中。盡管個性化學習已經得到較多關注，但真正的主人公即教師和學生尚未形成較強的個性化教與學的能力。這需要教師和學生的努力，也需要學者們進行實踐層面的研究，為一線教師提供實踐指導，更好地讓個性化學習落地。

本研究通過對個性化學習相關文獻進行分析與總結，對其研究現狀與熱點有了全面的了解。總的來說，個性化學習研究領域繁榮發展，且強調技術支持。未來的教育是智慧型的教育，智慧教育就要充分發揮人的智慧和技術的智能性，使學生得到個性化的全面發展，所以個性化學習在未來勢必會受到更多地關注。

參考文獻

中華人民共和國教育部.教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）[EB/OL]. （2015-06-26）[2022-5-23].http：//moe.gov.cn/publicfiles/busi Ness/htmlfiles/moe/s3342/201203/xxgk_133322.html.

曹培杰. 未來學校變革： 國際經驗與案例研究[J]. 電化教育研究，2018（11）： 114-119.