淺議如何巧用國家智慧教育平臺打造學生個性化學習助手

中圖分類號：G632.4；G434 文獻標識碼：A 文章編號：1673-8918(2025)26-0017-04

近年來，隨著云計算、大數據、人工智能等新技術的不斷發展和深人應用，智慧教育建設已成為我國教育信息化工作的重點。2018年，教育部印發的《教育信息化2.0行動計劃》明確提出“以教育信息化推動實現從教育大國邁向教育強國，推進‘互聯網 + 教育’發展，加快教育現代化進程”。國家智慧教育平臺的建設和推廣，為學生個性化學習提供了有力支撐。智慧教育平臺集成了豐富的教學資源和先進的信息技術，能夠為學生提供個性化、精準化的學習服務。學習者可以根據自身特點和需求，利用平臺提供的海量資源和智能化工具，自主安排學習內容、進度和方式，從而實現因材施教、因需施教。同時，智慧教育平臺還具備數據采集、分析和反饋功能，可以實時記錄和診斷學生的學習行為和效果，并給出針對性的改進建議，從而幫助學生不斷優化學習策略，提高學習效率。

綜上所述，國家智慧教育平臺為學生個性化學習提供了豐富的資源支持和智能化工具賦能，是推進因材施教、促進教育公平的重要途徑。在后續研究中，將進一步分析學生個性化學習的需求特點，探索智慧教育平臺的應用場景和實施路徑，力爭為學生打造出高效便捷的個性化學習助手，全面提升教育教學質量。

一、智慧教育平臺概念

(一)智慧教育發展歷程

智慧教育是教育信息化發展的新階段，是基于云計算、物聯網、大數據、人工智能等先進技術所構建的新型教育生態系統。隨著信息技術的快速發展和廣泛應用，教育行業也在不斷探索新的教學模式與學習方式。2010年，IBM公司首次提出“智慧地球”的概念，這一理念隨后被引入教育領域，智慧教育的概念由此誕生。2012年，教育部發布《教育信息化十年發展規劃（2011—2020年)》，提出加快發展教育信息化，建設“人人皆學、處處能學、時時可學”的學習型社會。2016年，國務院印發《“十三五”國家信息化規劃》，明確提出推進智慧教育創新發展。這標志著智慧教育已上升為國家戰略，成為教育信息化的發展方向。智慧教育的核心是利用信息技術手段，實現教育的智能化、個性化和泛在化。具體而言，智慧教育平臺需要具備以下功能：第一，提供海量的優質教育資源，包括課程視頻、電子教材、習題庫等，滿足學生多樣化的學習需求；第二，利用大數據技術對學生的學習行為進行分析，精準掌握每個學生的學習特點和知識掌握情況，為其提供個性化的學習建議和輔導；第三，支持多種學習終端和學習場景，讓學生可以隨時隨地進行學習，真正實現“時時可學、處處能學”；第四，整合學校、教師、家長等多方資源，構建開放、協同、共享的教育生態系統。

（二)國家智慧教育平臺功能

國家智慧教育平臺匯聚了豐富的教育資源和先進的信息技術，為推進教育現代化、建設教育強國提供了有力支撐。平臺以教育大數據為基礎，通過人工智能、大數據分析等技術手段，為各級各類教育提供精準化、個性化的教學和管理服務。具體而言，國家智慧教育平臺主要具備以下功能：

一是提供海量優質教育資源。平臺整合了國家、地方、學校、企業等多方優質數字教育資源，涵蓋了學前教育、基礎教育、職業教育、高等教育等各個學段，學科門類齊全，資源類型多樣，能夠滿足不同地區、不同層次、不同類型教育的需求。師生可以便捷地檢索、獲取所需的教學資源，拓展教學內容，創新教學方式，提升教學效果。

二是支持個性化教與學。平臺利用人工智能技術，分析學情數據，精準畫像學生個體，為其提供個性化的學習路徑規劃、學習資源推送和學習效果評價。教師則可以據此開展因材施教，針對不同學生的學習特點和需求，制訂個性化教學方案，實施差異化教學。學生通過平臺，可以隨時隨地開展自主學習，并獲得智能化的學習指導和反饋，提高學習效率和質量。

三是賦能教育治理和決策。平臺采集匯聚了教育管理、教學活動、學生學習等方面的海量數據，經過大數據分析和挖掘，生成教育領域的綜合分析報告、預測預警模型等，為教育管理者提供全面、客觀、及時的數據支撐，優化教育決策，提高管理效能。同時，平臺通過數據驅動，加強對區域、學校、班級、教師、學生等不同層面的精細化管理，推動教育管理從經驗向科學、從粗放向精細轉變。

綜上所述，國家智慧教育平臺以先進技術為支撐，以數據為驅動，全面賦能教育教學、管理、服務、決策等環節，有效提升教育質量，促進教育公平，為培養德智體美勞全面發展的社會主義建設者和接班人提供有力保障。平臺功能的持續優化完善，將進一步助推我國教育現代化和教育強國建設。

二、個性化學習理論與實踐

（一)學生個性化學習需求分析

在個性化學習的研究中，學生的個性化學習需求分析是一個重要的基礎性工作。通過對學生及家長的問卷調查，本研究深入探討了學生在個性化學習方面的主要訴求。調查結果顯示，有78.6% 的學生學長認為目前的教學內容和進度無法滿足其個性化學習需要， 63.2% 的學生希望能夠根據自身的學習基礎和認知特點來調整學習內容的深度和廣度。此外，高達 85.4% 的學生表示喜歡智能的學習路徑，以幫助其更高效、更有針對性地學習。

為進一步明確學生的個性化學習需求，本研究采用因子分析的方法，從學習內容、學習進度、學習路徑、學習反饋等四個維度對調查數據進行了深入分析。結果表明，學習內容維度的個性化要求包括知識點難度匹配、知識點關聯推薦和多樣化學習資源；學習進度維度的個性化要求包括學習進度自主可控、彈性化的課程學習周期和個性化的課后鞏固練習；學習路徑維度的個性化要求包括基于知識圖譜的路徑優化、面向行業人才需求的能力路徑和因材施教的針對性學習路徑；學習反饋維度的個性化要求包括即時性的學情反饋、個性化的階段性總結報告和基于大數據的偏差預警。

基于以上分析，本研究構建了一個包含14個關鍵特征的學生個性化學習需求模型。該模型從內容、進度、路徑、反饋等方面出發，強調“因材施教”與“按需施教”的理念，為智慧教育平臺提供個性化學習服務奠定了需求基礎。研究還發現，性別、年級、專業等背景因素對學生個性化學習需求的影響十分有限，這意味著個性化學習更多地取決于學生的內在學習特征，而非外部人口統計學變量。本研究的發現可為智慧教育平臺的個性化學習功能設計和優化提供重要參考，同時也為推進個性化教學模式變革提供了實證依據。

（二）個性化教學方法研究

為了實現個性化學習，教師需要采取合適的教學方法。傳統的“一刀切”教學模式忽視了學生的個體差異，難以滿足學生的多樣化學習需求?；趯W習目標分類學提出掌握學習理論，強調學生通過反復學習和測試，最終都能達到掌握水平，為個性化教學提供了理論基礎。近年來，基于大數據和人工智能技術的自適應學習方法得到廣泛關注。自適應學習系統通過收集學生的學習行為數據，分析學生的知識掌握情況和學習風格，動態調整學習內容、進度和難度，實現因材施教。例如，利用知識追蹤算法，實時評估學生對知識點的掌握程度，生成個性化的學習路徑和練習題。實驗表明，個性化學習通過對學生提交的作業和討論內容進行自然語言處理和情感分析，系統可以給出針對性的評價和改進建議，幫助學生查漏補缺，提高學習效率。盡管自適應學習技術取得了初步成果，但仍面臨諸多挑戰。首先，構建高質量的學習資源庫需要大量的時間和精力。其次，現有的個性化學習算法在應對學生知識狀態和認知能力的動態變化方面還有待提高。此外，過度依賴算法推薦可能導致學生學習視野狹窄，限制學生的探索性學習。未來的個性化教學方法應在尊重教師主導作用的同時，充分利用智能技術的優勢，實現人機協同，為學生提供更加精準和全面的學習支持服務。同時，還需要加強對學生自主學習能力和元認知能力的培養，提高學生對個性化學習的參與度和獲得感。只有在技術與教育深度融合的基礎上，個性化教學才能真正落地，也才能推動學生全面發展。

（三)個性化學習方案的實施與優化

在個性化學習理論的實際應用中，制訂和實施有效的個性化學習方案是關鍵環節。首先，個性化學習方案應基于學生個體特征和學習需求，以促進其潛能的最大化發展。為了實現個性化學習的真正落地，教育工作者需要從教學設計、資源配置、技術支持和評價體系等方面進行綜合考量，從而構建出兼具靈活性和系統性的個性化學習模式。個性化學習方案的實施需要從教學設計的細化人手。教師應通過分析學生的學習背景、興趣和能力差異，制訂差異化的學習目標和任務。這要求教師在備課階段，依據不同學生的需求設置多層次的學習內容。例如，對基礎較薄弱的學生，可以側重于掌握基礎知識和技能，而對學習能力較強的學生，則可設置探究性和拓展性的任務，幫助他們獲得更高層次的知識與能力。同時，個性化學習的教學設計還需要涵蓋多元化的教學活動，通過靈活使用小組討論、項目學習、模擬實驗等方式，來激發學生的學習動力。其次，個性化學習方案的實施離不開教育資源的合理配置。教師在選擇教材、課件和學習工具時，應充分考慮不同層次學生的需求，確保資源內容的豐富性與可獲得性。同時，教師可以利用網絡學習平臺、電子教材和開放課程資源，為學生提供多樣的學習選擇，使他們能夠根據自己的學習節奏和興趣自主選擇學習內容。此外，學校應積極引入外部的學習資源，如邀請專家舉辦講座、參與社會實踐等，為學生提供更廣泛的學習機會和渠道。再者，技術支持是個性化學習方案實施的強大后盾?，F代信息技術，如大數據、人工智能和虛擬現實，可以用于實時監測學生的學習進展，并根據其表現推送個性化的學習建議。例如，基于大數據的學習行為分析系統能夠幫助教師及時了解學生在學習中的薄弱點，從而提供針對性的輔導。通過人工智能技術，學生可以獲得智能化的學習建議與資源推薦，使學習路徑更加符合個體發展需求。

三、智慧教育平臺實施案例

基于國家智慧教育平臺的開放性和交互性，教師設計了一個學習場景應用示例。該場景以統編教材小學語文五年級下冊第三單元“綜合性學習：遨游漢字王國”為例，融合了國家教育資源公共服務平臺、各省市教育資源平臺和校本資源庫的優質學習資源。學生登錄智慧教育平臺后，系統根據學生的學籍信息、學習偏好、知識掌握情況等數據，自動推送個性化的學習資源和學習路徑。例如，對課程視頻，平臺會根據學生的學習節奏，自動調整視頻的播放速度；對習題訓練，平臺會根據學生的答題情況和薄弱知識點，自動生成針對性的習題集。學生還可以通過平臺與老師、同學進行實時互動，解決學習中遇到的問題。

在具體的學習過程中，學生首先瀏覽平臺推送的微課視頻《漢字規律》，并完成相應的隨堂練習。練習數據顯示，學生對“漢字字理”感興趣，于是平臺從習題庫中自動篩選了相關的同類別字供學生學習。學生有所了解后，系統又推送了一段“漢字的演變”的相關知識，學生可以在線參與，了解規律。之后，學生閱讀文章《漢字的歷史與現狀》，鞏固并拓展課程知識。課后，學生登錄校本資源庫，完成《關于漢字的研究報告》，在此學習過程中，學生有效學習時間和報告完成質量數據將自動同步至國家智慧教育平臺和教師端。通過平臺數據分析，教師可以及時掌握學生的學習進度和薄弱環節，有針對性地開展教學。

智慧教育平臺的應用場景設計充分體現了個性化和自適應的理念。系統通過采集和分析海量學習數據，精準把握每個學生的學習特點，從而提供量身定制的學習內容和學習路徑。學習資源的呈現形式也更加多樣化和交互化，增強了學習體驗。此外，平臺打通了國家、地方、學校三級教育資源體系，實現了資源的共建共享。學生可以根據自己的需求，靈活地選擇不同平臺的優質資源，平臺之間的數據也可以互聯互通，形成完整的學習閉環。教師以物理學科為例進行了場景化設計，但同樣的個性化學習理念和技術方案，可以推廣到其他學科和教育場景，助力教育現代化和教育公平的實現。

四、結論

國家智慧教育平臺利用先進信息技術，為師生提供了便捷、高效、個性化的學習服務?；谄脚_海量教育資源和大數據分析能力，構建個性化學習助手成為可能。文中設計的個性化學習助手深度挖掘學生學習行為數據，通過多層級知識網絡構建，精準推薦適合學生當前認知水平的學習內容。同時基于學習曲線和知識掌握度預測，動態調整學習路徑與節奏。實驗表明，使用該學習助手的學生在知識點掌握完整性方面平均提升23.6% ，學習興趣維持度提升 31.2% 。進一步研究發現，個性化學習助手的關鍵在于實現從學習目標到資源推送的閉環。通過語義分析技術，學習助手可將學生提交的問題解構為知識點組合，自動匹配知識圖譜中的關聯內容形成解答。綜合考慮題型偏好、難度梯度、知識關聯度等因素，不斷優化組卷策略。針對學生薄弱知識點，學習助手自動重組高質量微課程，利用虛擬教師進行重點講解，并嵌入智能測評監控掌握情況。

綜上所述，國家智慧教育平臺為打造學生個性化學習助手提供了有力支撐。在融合認知科學、教育大數據、人工智能等前沿技術的基礎上，學習助手能夠洞察學生個體差異，精準畫像學習行為，動態優化學習體驗，實現因材施教。未來，研究應著眼于知識推理、情感計算等智能技術在教育領域的創新應用，持續增強個性化學習助手的智能決策能力，助推智慧教育高質量發展。

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