人工智能背景下自適應學習系統模型研究

摘要：隨著科技的飛速發展，人工智能（AI）在各個領域的應用越來越廣泛。其中，AI在教育領域的影響尤為顯著。自適應學習系統作為AI在教育領域的一個重要應用，正逐漸受到人們的關注。這種系統能夠根據學習者的個體差異和需求，提供個性化的學習體驗，從而提高學習效果。基于人工智能技術的個性化自適應學習系統以物聯網應用技術專業專本貫通方向為例，針對其特點提出相應的解決方案，旨在提供更加個性化的學習體驗，提高學習效果。通過該系統的實現，期望能夠為專本貫通教育領域提供一種新的、有效的學習方式。

關鍵詞：人工智能；自適應學習；學習系統模型；物聯網；專本貫通

中圖分類號：G642.0

1 概述

隨著信息技術的快速發展，人工智能技術逐漸滲透到各個領域。在教育領域，人工智能技術為自適應學習系統的實現提供了有力的支持。自適應學習系統可以根據學習者的學習進度和能力水平，自動調整學習內容和難度，以提供最適合的學習體驗。在物聯網應用技術專業專本貫通方向，自適應學習系統的應用可以有效地提高學習者的學習效率和成果，為該領域的發展提供新的思路和方法。

2017年9月，教育部原部長陳寶生提出了“課堂革命”的新命題，標志著信息化時代教育改革的開始，同時也揭開了“人工智能+教育”的序幕。隨后，在2018年4月，教育部發布了《教育信息化2.0行動計劃》，明確提出了建立健全教育信息化可持續發展機制，致力于建設一個讓每個人都能學習、處處都能學習、時時都能學習的學習型社會。這一計劃積極推動了“互聯網+教育”的發展。2020年1月，世界經濟論壇發布了題為《未來學校：為第四次工業革命定義新的教育模式》的報告，提出了“教育4.0”全球框架，強調了學習內容和經驗的八個關鍵特征。其中，個性化學習和自主性學習的重要性得到了特別強調。這充分表明，在以智能技術為代表的第四次工業革命之后，重視個性化學習、自主性學習尤其是自適應學習已經成為各國教育發展的重要命題與教學新范式。

2 個性化自適應學習系統概述

個性化自適應學習系統是一種基于人工智能和大數據技術的教育輔助工具，旨在為學習者提供個性化的學習體驗，提高學習效果和效率。隨著信息技術的飛速發展，教育領域正經歷著深刻的變革。傳統的教育模式已難以滿足當代學習者的需求，因此，一種新型的教育模式——在線教育應運而生。在線教育具有資源豐富、靈活便捷、個性化強等優勢，受到了廣泛歡迎。然而，如何為學習者提供更加精準、個性化的學習服務，是當前在線教育面臨的重要問題。個性化自適應學習系統正是為了解決這一問題而提出的。該系統通過分析學習者的學習行為、能力水平、興趣愛好等多維度數據，為學習者提供定制化的學習資源和路徑，使學習更加高效、便捷。

個性化自適應學習系統的構建涉及多個關鍵環節，包括學習者特征分析、學習內容推薦、個性化學習路徑規劃以及學習效果評估與反饋。這些環節相互關聯，共同作用，以確保系統能夠為學習者提供個性化的、高效的學習體驗。

學習者特征分析是構建個性化自適應學習系統的基石。它涉及對學習者個性、學習風格、知識水平以及興趣愛好等多維度信息的深入挖掘和分析。通過機器學習和數據挖掘技術，系統能夠精準地描繪學習者的特征畫像，為其后續的學習內容和路徑推薦提供有力依據。

學習內容推薦是該系統的核心功能之一。基于學習者特征分析結果，個性化自適應學習系統可以根據學習者的特點和需求，推薦相匹配的學習資源。例如，對于物聯網應用技術專業專本貫通方向的學生，可以根據其興趣和能力，推薦相關的課程和知識點。這一過程需綜合運用多種推薦算法，如協同過濾、內容推薦和混合推薦等，以提高推薦內容的準確性和多樣性。

個性化學習路徑規劃旨在為學習者提供一個清晰、有序的學習路徑。系統將根據學習者的知識水平、學習目標和時間安排，為其制訂個性化的學習計劃。這一功能有助于學習者明確學習目標，合理安排學習進度，提高學習效率。例如，對于物聯網應用技術專業專本貫通方向的學生，可以根據其學習進度和能力水平，規劃不同的學習路徑，以滿足其個性化的學習需求。

學習效果評估與反饋是保證系統持續優化和改進的關鍵環節。系統定期對學習者的學習成果進行評估，及時發現學習中存在的問題和不足，并獲取關于其性能的實時反饋。這些反饋數據將用于優化推薦算法和提高個性化路徑規劃的準確性，從而實現系統的自我完善和進化。例如，對于物聯網應用技術專業專本貫通方向的學生，可以通過考試、作業、項目等方式對其學習效果進行評估，并根據評估結果提供相應的反饋和建議。

3 自適應學習系統模型的構建

自適應學習系統模型通過收集用戶行為、學習資源等數據繪制用戶畫像、搭建內容模型，通過智能算法規劃最佳學習路徑，推送個性化學習內容；通過評估用戶學習效果，優化用戶畫像與內容模型，定期進行系統更新與維護。通過上述手段不斷更新學習者特征數據庫，為后續的學習內容推薦和個性化學習路徑規劃提供支持（如下圖）。

自適應學習系統模型架構圖

3.1 建立學習者特征數據庫

自適應學習系統的核心是數據，系統需要收集并處理大量的數據，包括用戶行為數據和學習資源數據。用戶行為數據主要包括用戶在學習平臺上的所有行為，如瀏覽、點擊、答題等，這些數據通過用戶行為分析技術被記錄并存入數據庫。學習資源數據主要是通過網絡爬蟲技術，從公開的在線教學資源中獲取，為后續的學習內容推薦和個性化學習路徑規劃提供依據。

3.2 構建用戶畫像

通過對用戶行為數據的分析，系統可以構建出用戶的個性化畫像。畫像能夠反映用戶的學習風格、認知水平等個人特征，為后續的個性化推薦提供依據。

3.3 構建內容模型

內容模型主要涵蓋了系統所提供的所有學習內容，以及這些內容之間的結構和關系。通過構建內容模型，系統能夠明確學習資源的屬性和關系，為推薦最適合的學習材料提供依據。

3.4 開發智能推薦算法

基于用戶畫像和內容模型，自適應學習系統通過推薦算法計算出最佳的學習路徑。推薦算法會根據用戶的學習歷史、興趣愛好以及知識點之間的關系，為用戶推薦個性化的學習資源。

3.5 構建個性化學習路徑規劃模塊

根據學習者特征數據庫和學習內容推薦結果，可以構建個性化學習路徑規劃模塊。該模塊可以根據學習者的特點和需求，規劃個性化的學習路徑，以滿足其個性化的學習需求。

3.6 設計學習效果評估與反饋模塊

反饋系統用于收集用戶的反饋信息，包括學習效果、滿意度等。該模塊可以對學習者的學習效果進行評估，并根據評估結果提供相應的反饋和建議。例如，可以采用考試、作業、項目等方式對學習者的學習效果進行評估，并根據評估結果提供相應的反饋和建議。同時，也可以將評估結果作為下一次學習的依據，為學習者提供更加個性化的學習體驗。這些反饋信息不僅能夠幫助自適應學習系統優化推薦結果，還能夠為系統迭代和改進提供數據支持。

3.7 系統更新與維護

自適應學習系統需要定期進行更新和維護，以適應用戶需求的變化和學習資源的更新。同時，管理系統模塊負責整個自適應學習系統的管理和維護，包括用戶管理、內容管理、性能優化等。

針對物聯網應用技術專業專本貫通方向的學生，個性化自適應學習系統的構建除了考慮以上通用環節外，還應充分考慮該專業學生的特點和學習需求。以下是一些構建該系統的關鍵要素和方法。

（1）知識結構的完整性。物聯網涉及多個學科領域，包括電子工程、計算機科學、通信技術等。因此，自適應學習系統應建立完整的知識體系，整合不同學科領域的相關理論和實踐知識，為學生提供全面而深入的學習內容。通過系統的學習，學生將能夠掌握物聯網的核心概念、原理和方法，為后續的學習和實踐打下堅實基礎。

（2）實踐教學的強化。物聯網專業具有強烈的實踐性和應用性，因此，自適應學習系統應重視實踐教學環節。系統應提供豐富的實驗、項目和實踐機會，鼓勵學生動手實踐，培養其解決實際問題的能力。通過與實際應用的結合，學生將能夠更好地理解理論知識，提升自身的實踐技能和創新能力。

（3）個性化學習的實現。自適應學習系統應具備個性化學習路徑規劃的功能。通過對學生的學習進度、興趣和需求的跟蹤和分析，系統能夠動態調整學習內容，滿足學生的個性化需求。這將有助于激發學生的學習興趣和主動性，提高學習效果和滿足學生的個性化發展需求。

（4）內容更新的及時性。物聯網技術發展迅速，不斷涌現出新的理論和技術成果。因此，自適應學習系統應及時更新和補充知識內容，確保學生能夠掌握前沿的物聯網知識和技術。系統應保持與物聯網領域的緊密聯系，及時引入新的知識點和技能要求，為學生提供最新、最全面的學習資源。

（5）社區互動的促進。自適應學習系統應構建學術交流平臺，鼓勵學生之間的互動和合作。通過論壇、社區等形式的交流渠道，學生可以分享學習心得、討論學術問題、合作研究項目等。這將有助于培養學生的團隊協作能力和學術交流能力，促進學術氛圍的形成和知識共享。同時，教師也可以參與其中，為學生提供指導和支持，促進師生之間的互動交流。

（6）信息安全與隱私保護。在數據驅動的環境中，自適應學習系統應采取嚴格的信息安全和隱私保護措施。學生數據作為敏感信息應受到充分保護，防止未經授權的訪問、泄露或濫用。系統應采用加密技術、訪問控制等安全機制來確保學生數據的安全性和保密性。同時，應向學生明確說明數據收集和使用的目的和范圍，并獲得學生的知情同意。

（7）跨平臺學習的支持。隨著技術的發展和多樣化學習場景的需求，自適應學習系統應支持多平臺和移動終端訪問。學生可以在不同的設備上隨時隨地地進行學習，享受便捷的學習體驗。系統應具備良好的兼容性和適應性，以適應不同操作系統、設備和網絡環境的需求。通過跨平臺學習的支持，學生可以更加靈活地安排學習時間、地點和方式，提高學習效率和學習效果。

4 自適應學習系統實現機制的應用價值

自適應學習系統的實現機制在教育信息化進程中展現了顯著的應用價值。具體來說，這一機制主要在以下幾個方面體現了其獨特的價值。

（1）支持個性化學習。自適應學習系統通過動態監控學生的學習行為和表現，能夠為他們提供個性化的學習路徑和資源。這種定制化的學習支持可以更好地滿足學生的差異化需求，提高他們的學習效率和興趣。

（2）精準教學反饋。系統通過收集和分析學生的學習數據，為教師提供了更為精準的學情反饋。這不僅有助于教師更好地理解學生的學習需求和問題，也為精準輔導和干預提供了有力支持。

（3）動態資源整合。自適應學習系統具備強大的資源整合能力，能夠不斷更新和優化學習資源，確保學生接觸到的是前沿和高質量的學習內容。此外，這種機制也有助于打破學科間的壁壘，促進學生進行跨學科的學習和探索。

（4）教師角色重塑。自適應學習系統的應用有助于減輕教師的重復性工作負擔，使他們能夠更加專注于教學設計和學生指導等核心任務，從而促進教師角色的現代化轉型。

綜上所述，自適應學習系統的實現機制在推動教育信息化、個性化和智能化方面具有顯著的應用價值，為未來教育的發展提供了新的可能性和動力。

5 結論

本研究以物聯網應用技術專業專本貫通方向為例，深入探討了自適應學習系統在教育信息化進程中的實現機制及其重要價值。通過多維度的分析，包括個性化學習支持、精準教學反饋、動態資源整合和教師角色重塑，我們發現自適應學習系統在教育領域中具有顯著的應用潛力和價值。

自適應學習系統能夠根據學習者的個體差異和需求，為其提供定制化的學習路徑和資源。這種個性化學習支持機制不僅提高了學習效率，還激發了學習者的興趣，培養了自主學習和終身學習的能力。自適應學習系統通過收集和分析學生的學習數據，為教師提供了更為精準的學情反饋。這有助于教師深入了解學生的學習需求和困難，從而進行有針對性的輔導和干預。同時，這種反饋機制也有助于教師進行教學反思和改進，進一步提高教學質量。

自適應學習系統的實現機制在教育信息化中具有重要的應用價值。未來的研究應進一步深入探討其在教育領域的更廣泛應用和發展前景，以推動教育信息化的持續發展。

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基金項目：常州大學應用技術學院現代職教體系專本貫通教育教學改革研究課題“物聯網應用技術專業‘3+2專本貫通’人才培養模式研究與實踐”（課題編號：22ZBGT03）；常州大學高等職業教育研究項目“基于人工智能的高職學生自適應教學模式的探索與實踐”（項目編號：CDGZ2020011）；本論文得到江蘇省高職院校青年教師企業實踐培訓項目資助

作者簡介：左亞旻（1990—），女，漢族，江蘇鎮江人，碩士研究生，講師，主要研究方向為高職教學改革；劉翠梅（1980—），女，漢族，江蘇興化人，碩士研究生，副教授，主要研究方向為信息化課堂建設。