精準干預下的智慧教育：以學習者畫像為核心的動態教學應用探索

陳茜

摘 要：隨著教育信息化的發展，智慧教育和個性化教學需求日益增長，精準教學被視為提升教育質量的有效途徑。該研究通過梳理學習者畫像的理論模型和應用現狀，明確了學習者畫像在智慧教育中的重要地位及其對提升教學質量的重要性，構建了一套基于數據驅動的動態教學干預模型，并通過實證研究驗證了模型在智慧課堂環境下實施的有效性和可行性。通過精細化的學習數據分析和實時的教學反饋，展示了如何通過學習者畫像實現教學內容、教學路徑和教學方法的個性化調整以及如何有效提高學生的學習成效，以期為智慧教育實踐提供理論指導和應用策略，為未來教育技術的發展提供新視角。

關鍵詞：教育信息化；智慧教育；學習者畫像；精準教學；教學干預

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：0450-9889（2024）12-0019-06

隨著教育信息化的發展，數字技術在教育領域中的應用逐漸成熟，智慧教育正逐步改變傳統教學模式，促進教育資源的優化配置和教學方法的創新。在此背景下，精準教學，特別是基于學習者畫像的教學干預策略，被視為提升教育質量的有效途徑。學習者畫像能夠綜合分析學習者的基礎信息、學習行為、學習成效等多維度數據，為開展個性化教學提供支持。然而，如何準確構建學習者畫像、如何基于學習者畫像進行有效的教學干預和教學評價，仍是當前教育技術領域面臨的重要挑戰。

本研究對國內外學習者畫像與精準教學干預的相關研究進行了廣泛的文獻回顧和總結，明確了學習者畫像、精準教學及教學干預的概念內涵，并界定了研究的理論基礎；通過分析學習者特征要素，構建了適應智慧學習環境的學習者畫像理論模型，并在此基礎上設計了一系列精準教學干預策略；通過在智慧課堂環境中的實證研究，驗證了基于學習者畫像的精準教學干預模型在改善學習者的行為表現、提高學習者的知識水平和語言能力等方面的有效性；對教學干預效果進行了量化和質性評價，為教學干預的改進和精準教學的進一步推廣提供建議和策略。本研究旨在為智慧教育領域提供深入的理論分析和實踐指南，以推動教育技術的進步和教學模式的創新，最終實現教育個性化和精準化發展。

一、學習者畫像的構建與分析

（一）學習者畫像的理論模型

學習者畫像模型體現了學習者畫像標簽，能夠反映教學活動的共性特征，在以往的研究中，研究者基于不同的環境與目的構建出了不同的畫像模型［1］。構建一個有效的學習者畫像模型，需要從多個維度全面收集和分析學習者的數據，這些維度共同構成了畫像的核心框架，為教育者提供了一個多角度、立體的學習者認知圖譜。學習者畫像基于不同的核心要素建模，具體如下頁表1所示。

動態適應的學習者畫像是一種隨著學習者的發展、學習環境的變化以及教育目標的調整而持續更新和優化的模型，動態特征主要指學習者的行為特征，比如參與度、交互度等，隨著在線學習、智慧課堂的出現，行為特征分析逐漸成為研究的主流［2］。在高職院校中，這種動態性尤為關鍵，因為它需要緊密結合學生的職業核心素養培養需求。對高職學生而言，學習學術知識固然重要，掌握職業技能和在實際工作場景中運用職業技能也非常關鍵。動態適應的學習者畫像模型應能夠實時收集學生的學習數據、實訓表現和工作場景反饋，包括技能掌握程度、項目參與情況、工作態度等，以確保畫像能夠反映學生最新的學習情況和發展狀況。高職教育要培養學生適應行業需求的職業核心素養。因此，學習者畫像模型應當根據行業趨勢和市場需求的變化，及時調整教育內容和教學策略。高職學生的背景、興趣和職業目標多樣，動態適應的學習者畫像模型應能夠基于學生的畫像提供個性化的學習路徑規劃。隨著學生能力的提升和學生職業目標的明確，學習路徑可以相應調整，確保學習內容和職業發展目標緊密對接?；诖耍狙芯繕嫿▽W習者畫像的理論模型（如圖1所示）。

（二）學習數據的收集與預處理

在構建動態適應的學習者畫像模型的過程中，學習數據的收集與預處理是基礎且關鍵的步驟，它直接關系到學習者畫像的準確性和可靠性。

1.數據來源與分類

學習數據來源廣泛，包括但不限于學習管理系統記錄、在線學習平臺活動、實體教室互動、社交媒體、問卷調查、考試和評估成績、面試或觀察反饋、實習報告等。在高職院校中，實訓設備的使用數據、項目作業和工作場景模擬等也是重要的數據來源。數據可以根據其性質分為定性數據和定量數據［3］。定量數據（如考試分數、學習時間、完成任務的數量等）容易量化和分析；定性數據（如學習者的反饋意見、面試記錄、心理狀態等）較為復雜，需要通過專業的方法進行分析和理解。

2.數據清洗與轉化

數據清洗是確保數據質量的關鍵步驟，包括但不限于去除重復記錄、糾正錯誤和不一致性、處理缺失值等［4］。經過數據清洗后，為保證量綱的一致，還需要進行Min-Max歸一化處理，方便后期數據分析與對比。在高職教育領域中，數據清洗還需要特別注意技術和職業技能相關數據的準確性和實時性。為了便于分析，原始數據需要轉化成更適合建模的格式。這可能包括數據規范化、特征提取、維度縮減等步驟。例如，將學習者的不同互動行為轉化為標準化的活動指標，或將開放式回答轉化為可量化的情感得分。

通過對學習數據的細致收集、嚴格清洗、轉化以及在確保數據安全與倫理的前提下進行處理，可以提高學習者畫像的準確性和應用價值［5］，能為高職院校提供更加精準和有效的個性化教育支持。

（三）學習者特征分析與畫像生成

在構建學習者畫像的過程中，特征分析和畫像生成是核心環節，直接影響教育干預的針對性和有效性。

1.學習行為的分析

需要分析學習者在平臺上的互動（如討論區活躍度和作業提交情況）及在教學中的實訓參與（如機器操作和技能應用）。通過統計和機器學習，識別行為模式的對象（如積極學習者和可能退學者），并進行教學干預。同時，利用歷史數據預測學習者的未來學習行為，輔助早期識別學習難題并規劃支持措施。

2.學習成果的量化

對學習者的考試和評估成績進行統計分析，包括考試、評估、技能認證以及競賽表現。評估職業技能水平，結合實操和專家評價，識別學習者技能短板和優勢。整合多源反饋（如教師評價和同學評價），提供全面學習成果視圖，包括學術表現和職業素養表現。

3.個體與群體畫像的對比

構建個體畫像，利用多維數據了解每一名學生的需求和優勢［6］。將多維度的數據分析貫穿于全過程的學習支持服務中，開展學習質量評估，關注學生個體，進行群體特征分析，聚類學習者以識別共性，并考慮高職教育領域的專業和技能分類。通過對比分析個體與群體，揭示差異和發展潛力，以支持個性化需求識別。

通過上述學習行為分析、學習成果量化以及個體與群體畫像的對比，可以生成精細的、動態的學習者畫像。學習者畫像不僅能夠為教育者提供深入的學習者理解，而且能夠為學習者的自我認知和職業發展規劃提供參考。在高職院校中，這樣的畫像生成機制尤為重要，它直接關聯學生的專業技能培養、職業素養提升和最終就業質量。

二、精準干預策略的設計與實施

（一）精準教學干預原則與框架

精準教學干預是根據學生的學習風格、行為特征和學習成果，綜合利用學習者畫像判斷學習者當前的狀態，并據此制訂和實施精準的教學干預計劃。干預的設計與實施需要預先考慮現實條件以及應用的最終呈現效果，因此要遵循以下原則：精準性原則，在精確診斷個體學習問題的基礎上制訂干預計劃；科學性原則，以數據驅動的方式驗證干預效果；動態性原則，根據學生的實時反饋調整教學策略；系統性原則，確保干預措施與整體教學體系相協調；可行性原則，考慮實際條件以保證干預計劃的實施［7］。

在實際操作中，實施精準教學干預首先要進行干預需求分析，了解學生的具體需求。其次要基于分析結果，制訂個性化的干預計劃，包括教學內容、教學方法和時間安排等。在實施階段，教師根據干預計劃開展教學活動，同時監控學生的反應和學習進展，必要時調整教學策略。最后要從考試成績、學生反饋和行為變化等多方面評估干預效果，并據此進行優化和迭代。

基于學習者畫像的精準教學干預框架是一個理論模型，更是一種實踐策略，它強調以學生為中心，通過科學的方法實現教學的個性化和精準化，最終提高教學效果和學生滿意度。根據3P教學模式確定目標、過程和結果三個層次，將干預嵌入三個層次下五個環節（目標設定、自驅學習、知識內化、技能轉移、評估回饋）的教學中，從而實現對學習者認知、行為、能力的干預。每個環節對應主要的干預要素，根據畫像輸出反映的問題，在教學的各個環節設計適用于整體、類群、個體的干預策略。干預實施后需要對干預效果進行評估，主要是通過學習者畫像的動態調整變化再次進入分析，根據分析結果開展循環干預。圖2展示了這一過程的各個關鍵步驟。

（二）教學干預的實施過程

教學干預的實施是一個復雜的動態過程，它需要精確地識別和響應每個學習者的獨特需要。教學目標的確定是教學干預實施過程的起點，也是指導教學活動的核心。首先，基于智慧教育環境，教師或教學系統需要充分理解和分析學習者的基礎能力、知識背景、學習風格以及學習動機等，這些信息通常通過學習者畫像獲得。隨后，結合課程標準和教學大綱，教師應該制訂具體、可測量、可達成、相關性強且時間限制明確的教學目標。教學目標明確后，根據學習者畫像設計并實施個性化的教學干預策略。這些策略通常包括個性化內容遞送、互動式教學活動、即時反饋與指導、情感支持與激勵［8］。在實施過程中，教師或教學系統需不斷地監測學習者的反應，靈活調整教學方法和內容，確保教學活動與學習者的需求保持一致。

為了確保教學干預的有效性，需要對干預效果進行實時監控和評估。通過學習管理系統（LMS），實時監控學習者的學習進度和表現（如任務完成率、學習時長和錯誤率）。定期進行測試以評估學習者的知識掌握情況，及早發現問題。同時，收集并分析學習者反饋，以評估干預效果并指導改進?；趯崟r監控的結果，教師或教學系統可以調整教學策略，如重新設定學習目標、修改教學內容、改進教學方法等，以更好地滿足學習者的需求和提升教學效果。

（三）干預效果的評估與反饋

在精準教育下，干預效果的評估與反饋是確保教學質量和持續改進的關鍵環節［9］。量化評估是對教學效果進行客觀衡量的過程，它涉及對學習成果的具體、可測量的評價。設置評估指標通常包括但不限于學習者的學習成績、作業和測試的完成質量、參與度以及課程完成率等。通過學習管理系統（LMS）等工具收集相關數據，運用統計和數據分析方法處理數據，以得出可靠的結論。例如，通過成績的變化趨勢分析學習者的學習效果，或者通過錯誤率的變化評估學習者對某一特定知識點的掌握情況。此外，考慮到教學效果受多種因素影響，量化評估通常需要結合多種數據和方法，以確保評價的全面性和準確性。

有效的反饋機制能夠促進學習者的自我調整和教師的教學改進。要確保反饋是及時的，這意味著學習者在完成學習任務后能夠迅速獲得評價和建議［10］。反饋還應該是具體的和具有建設性的，不僅能指出學習者的不足，而且能提供改進的方法和方向。應構建多維度反饋系統，既包括教師對學習者的反饋，也包括學習者自我評價和同伴評價等。干預效果的評估與反饋是一個動態且持續的過程，它要求教師不斷地收集和分析數據，及時調整教學策略，同時鼓勵學習者積極參與，共同促進教學的改進［11］。通過精心設計和實施有效的評估與反饋機制，可以顯著提升教學的質量和效果，更好地實現精準教育的目標。

三、實證研究與分析

（一）實驗設計與方法

本研究通過準實驗研究法設計并執行了一項精準教學干預對比實驗，旨在評估基于學習者畫像的精準教學干預對提升高職學生學習效果的實際影響［12］。實驗采用單因素非對等兩組前后測準實驗模式。自變量為教學干預策略，包括兩種類型：一是實驗班的基于學習者畫像的精準教學干預；二是對照班的傳統教學干預。在實驗班中，依據學習者畫像分析學生的學習風格、行為、結果數據，劃分類群并構建畫像，隨后設計并實施精準的教學干預策略。在對照班中，主要依據教師的經驗，實施傳統的教學干預策略。此次實驗的因變量是學習者的專業核心課程學習效果，具體包括課程學習行為表現、學業成績和專業技能。行為表現通過課堂互動頻率、學習投入度等行為指標測量；學業成績通過統一的技能水平測試成績獲??；專業技能通過實訓能力測試量表結合課程標準和企業對專業技能的劃分測量。此次實驗的干擾變量包括學生的基礎技能水平、教師的教學方式、教學內容與進度等。為保證實驗的效度，采取以下措施控制干擾變量：確保實驗班和對照班的學生基礎技能水平大致相同；由同一位教師授課，保持課時安排基本一致；確保兩班教學內容和進度一致。

在實驗班中，根據學習者畫像實施目標分層策略，將學生分為幾個類群，每個類群針對不同的教學目標執行不同的教學干預策略。這些策略包括但不限于課前預習、資源推薦、理解內化以及應用遷移等，旨在提高學生的學習參與度、促進知識的深入理解與應用。對照班繼續采用傳統教學模式。

實驗結束后，通過前后測對比、學習者滿意度問卷調查、教師訪談等方式，評價干預策略的效果，并收集反饋信息。首先，通過對比實驗前后學習者的學習行為、學業成績和專業技能變化，評估干預的效果；其次，通過問卷調查和訪談了解學生和教師對干預策略的體驗和看法；最后，進行數據綜合分析，驗證實驗假設的準確性，總結干預策略的成效和不足，為后續的教學實踐和研究提供參考。

（二）實驗結果與分析

通過深入分析和比較實驗前后的數據，評估基于學習者畫像的精準教學干預對高職學生專業核心課程學習效果的影響，從量化評價、質性評價、實驗結果等方面進行具體分析。

1.實驗結果的量化評價

量化評價主要通過收集和分析行為數據和結果數據來進行［13］。在實驗班和對照班中，研究對比了學習行為表現的各項指標（如學習資源訪問次數、線上交互次數、作業提交質量等）和學習成效（如課堂練習成績和期末考試成績）。通過SPSS軟件進行配對樣本T檢驗，分析干預前后的顯著性差異。結果顯示，實驗班學生的學習行為表現和學業成績在干預后有顯著提升，證明了基于學習者畫像的精準教學干預的有效性。

2.實驗結果的質性評價

質性評價主要通過繪制后期學習者畫像、教師訪談和學生問卷調查來實施［14］。通過后期學習者畫像的具體表現，可以直觀地觀察到學生學習行為和學習成效的變化。在教師訪談中，了解到學習者畫像在輔助教師理解學生和設計教學策略方面的有用性，并獲得了教師對精準教學干預策略實施效果的反饋。學生問卷調查則收集了學生對學習者畫像和精準教學干預的滿意度和適應性的反饋，以及他們對改善學習過程的具體建議。

3.實驗班與對照班的對比分析

通過具體的數據分析，發現實驗班學生在參與度、交互度和專注度方面都有顯著提高。特別是在課堂交互和作業質量方面，實驗班學生表現出更高的活躍度和更好的成績。此外，教學后期實驗班學生的平均練習得分和作業質量得分也高于對照班學生，這進一步證實了精準教學干預的有效性。

4.課堂互動行為的分析

采用iFIAS互動分析系統對實驗班和對照班的課堂互動行為進行了詳細分析。從教師語言、學生語言、教師操作技術和學生操作技術四個方面進行數據收集（如圖3所示）。從圖3中可以觀察到：對照班的教師語言占比（66.04%）顯著高于實驗班（39.19%），表明在對照班中教師的講授和指導占據了更多的課堂時間。相比之下，實驗班的學生語言占比（42.27%）高于對照班（28.16%），這說明在實驗班中由于精準教學干預的促進，學生更活躍地參與課堂討論和交流。在教師操作技術方面，教師更頻繁地使用技術工具進行教學，對照班的比率（8.25%）稍高于實驗班（4.35%）。實驗班的學生操作技術占比（6.96%）遠高于對照班（0.75%），說明在實驗班中，學生更多地被鼓勵或有機會操作技術工具，這是教學干預的一部分，旨在增加學生的參與和技術利用。實驗班學生在課堂上主動發言、討論和展示作品的頻率遠高于對照班學生，表現出較高的學習主動性和互動性。同時，實驗班教師更多地使用開放性問題和情感交互，促進了學生的深入思考和積極參與。

（三）實驗反思與改進

通過實施和分析以學習者畫像為核心的動態教學干預，本研究獲得了一系列有價值的發現和經驗。實驗結果表明精準教學干預在提升學生的學習行為和學業成績方面具有顯著效果，通過學習監督、預警策略和動態學習習慣培養，引導學生不斷提升自我監督和管理的能力，能有效提升學生的參與度與自我管理能力。

在實驗過程中，技術的應用對構建學習者畫像和實施精準教學策略起到了關鍵作用。然而，技術的有效運用并非一帆風順。在未來的教學實踐中，應持續優化技術的應用，如增強系統的用戶友好性，擴展功能以支持更加精細化的教學干預［15］。同時，教師和學生都應接受相應的技術培訓，以充分利用技術優化教學。此外，個性化學習的推動是精準教育的核心，教師應根據學生畫像，采用目標分層、任務分層策略，為學生定制個性化學習路徑，并推薦符合學生學習需求的資源，進一步激發學生的主動學習意識和自我認知。

通過本次實驗，教師和研究者深刻認識到精準教學干預的潛力與挑戰。在實驗結束后的訪談中，授課教師肯定了學習者畫像的有用性和精準教學干預的應用效果。未來，教師和研究者應繼續深入探討如何更有效地實施精準教學，如采用更加精細化的學習者畫像、更加靈活多樣的教學策略和更加先進的技術實施精準教學。同時，應定期收集和分析學生的學習數據和反饋，持續改進教學策略。此外，未來的研究可以擴展到更多學科、不同年齡段的學生以及不同文化背景下的教育環境，以進一步驗證和豐富精準教學干預的理論和實踐。

四、結論與建議

本研究通過構建基于智慧課堂系統數據的動態多維學習者畫像，探討并驗證了精準教學干預策略在智慧教育背景下的有效性。研究表明，學習者畫像能夠為教師提供可靠的個性化教學依據，實現學生學習行為的積極改變、學業成績的顯著提升及專業技能的全面發展。本研究強調教師在智慧教育環境中的角色轉變，認為教師需提高信息技術運用能力，精細化管理學生數據，同時應注重策略的靈活性與針對性，根據學習者畫像及時調整教學策略。同時，指出了智慧教育平臺的優化需求，呼吁教育技術提供商與一線教師加強合作，以技術支持教學質量的提升。對未來的研究方向，本研究建議進一步細化和豐富學習者畫像的構建，探索更多先進技術在智慧教育中的應用可能，對精準教學干預長期效果進行跟蹤研究，以期在理論層面和實踐層面為教育個性化和智慧化發展提供更深入的洞見和策略。