基于AI的高校個性化學習路徑優化與探索

摘要：人工智能（AI） 技術的快速發展，推動高校個性化學習路徑優化成為教學改革的重點。該研究基于多維度學習者畫像構建，采用智能推薦算法實現教學資源精準匹配，通過自適應學習進程設計和混合式教學模式創新，為醫學生提供精準的學習支持。研究證實，AI賦能的個性化學習路徑能顯著提高醫學生的學習效率和知識獲取能力，有效增強學習動機并促進自主學習行為的養成。同時，針對不同學科特點探索個性化學習路徑應用策略，為高校教育教學改革提供了新思路與實踐參考。

關鍵詞：人工智能；個性化學習；學習路徑；高校教育；教學改革

中圖分類號：G642" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0021-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

數字化發展持續推動教育變革，使個性化學習成為高等教育的必然走向。傳統的統一教學模式難以滿足學生個性化發展的實際需求，人工智能技術則為教育創新提供了全新的可行路徑。AI技術于教育領域的深度應用，達成了學習者特征識別、教學資源匹配和學習路徑優化的精準化。探索AI賦能的高校個性化學習路徑優化策略，對提升教學質量以及促進學生個性發展具有重要的理論和實踐價值。

1 AI賦能高校個性化學習的意義與價值

人工智能技術在醫學教育中的應用，為個性化學習提供了技術支撐。知識圖譜和智能算法能夠精準分析醫學生的知識結構與認知特征。借助構建醫學專業知識圖譜，可實現教學資源的智能匹配和動態推送。在基礎醫學和臨床醫學課程中，AI可追蹤學習軌跡，繪制進度曲線，結合課程成績分析學習效果，進而提供個性化學習建議[1]。智能化學習平臺可以識別醫學生在理論學習和臨床實踐中的個體差異，通過自適應調節教學內容難度，助力學生構建完整的醫學知識體系。AI驅動的個性化學習路徑正在改變傳統醫學教育“一刀切”的模式，推動醫學教育從知識傳授向能力培養轉變。智能技術支持下的個性化學習能夠激發醫學生的自主學習積極性，并培養其臨床思維和創新意識。

2 高校個性化學習路徑構建的現實困境

2.1 學生個體差異識別與教學資源匹配挑戰

醫學院校通常面臨學生規模龐大與優質教學資源相對不足的矛盾。智能監測系統雖能采集醫學生在理論知識掌握度、臨床思維能力和實踐操作水平等相關數據，但在數據采集的全面性與深度方面依然存在不足?，F有知識圖譜難以精準定位學生的認知起點及學習過程中遇到的障礙。醫學教學資源體系規模龐大且更新迅速，其中涵蓋基礎醫學和臨床醫學等交叉學科領域。智能推薦算法在教學資源顆粒度劃分和質量評估方面還需要進一步完善，導致資源與學習者需求匹配的精準度不高。在基礎醫學課程（如解剖學、生理學和病理學） 的學習過程中，學生對核心知識點的理解深度存在顯著差異，當前智能推送系統難以滿足不同認知層次學生的個性化需求[2]。在臨床實踐環節中，學生在病史采集、體格檢查和臨床思維訓練等方面的表現差異明顯，現有教學資源難以實現精準定位及動態調整。醫學教育資源的智能化改造程度不足，缺少高質量的微課和虛擬仿真等數字化資源，且知識圖譜對醫學知識體系的深度挖掘和關聯分析不夠充分，這些因素制約了學習者特征畫像的精準構建和動態優化。

2.2 傳統教學評價體系與個性化學習的適應性矛盾

目前，醫學教育評價體系存在多方面局限性，這與個性化學習的需求形成了矛盾，如表1所示。智能化學習平臺產生了大量學習行為數據，卻未能有效整合并應用于現有評價體系，諸如“課程綜合成績單”等嘗試，其實際效果尚不理想?；A醫學課程的現行評價機制難以有效激發學生的創新思維和自主探究意識。臨床實踐技能考核過度強調標準化流程，在一定程度上忽視了學生的個性化發展特征與潛能。針對醫學生在復雜問題解決和批判性思維等高階能力的培養，尚缺乏科學有效的評估工具和方法，使得評價結果難以指導個性化學習路徑的優化。智能評價工具應用不足導致學習數據采集與分析效率不高，無法實現問題的即時診斷和針對性反饋，影響個性化學習效果的持續提升。

2.3 教師角色轉變與教學模式創新的阻力

部分醫學院校教師對AI技術在教學中應用的認知尚顯不足，未能充分理解和準確把握各類智能化教學工具的功能特點及其適宜的應用場景。在傳統醫學教育中，以教師為中心的講授式教學模式仍占據主導地位，部分教師對個性化教學理念的認同度有待提升，且在設計個性化學習任務、開展混合式教學等方面的創新意識與實踐能力較為薄弱。首先，教師信息化教學能力的培訓體系尚不完善，導致教師在智能教學平臺的應用水平上參差不齊，這直接影響了個性化教學的實施效果。其次，在教學實踐層面，部分基礎醫學教師仍習慣于傳統的系統性知識講授，對學生個性化學習特征的關注度不足；而臨床課程教師則常因繁重的醫療工作壓力，難以投入足夠精力進行教學模式創新。再次，醫學教育信息化基礎設施建設相對滯后，智能化教學環境的支持力度有限，也在一定程度上制約了教師開展個性化教學的積極性。最后，從管理與激勵機制來看，現有的教學管理機制對個性化教學改革的激勵措施不足，教師職業發展評價體系對教學創新的重視程度亦有待提高，這些因素共同削弱了教師投身個性化教學模式改革的熱情與動力[3]。

3 基于AI的高校個性化學習路徑優化策略

3.1 多維度學習者畫像構建與學習需求精準分析

應基于知識圖譜技術建立醫學生學習特征數據采集體系。通過智能化監測平臺記錄醫學生的學習行為軌跡并分析其多維度特征，涵蓋基礎醫學知識掌握程度、臨床思維能力以及實踐操作水平等方面。智能評測系統應動態跟蹤評估醫學生在解剖學、生理學和病理學等核心課程的學習表現，結合課程成績單等數據，繪制個性化認知地圖與能力發展曲線[4]?？衫蒙疃葘W習算法分析醫學生在臨床實踐中病史采集、體格檢查和臨床思維訓練等環節的表現數據，精準識別學習困難點和能力短板。構建醫學生學習風格評估模型，整合課堂互動、在線學習和技能訓練等場景數據，建立包含知識儲備、學習方法、認知特點、興趣偏好和情緒狀態的多維度動態學習者畫像。運用數據挖掘技術分析學習者需求的變化趨勢并預測可能的學習障礙，為制定和調整個性化學習方案提供依據。例如，系統可以分析醫學生在PBL（Problem-Based Learning） 教學和CBL（Case-Based Learning） 臨床案例討論中的表現，結合形成性評價數據，構建立體的學習者畫像，實現對個體認知特征的精準把握和持續追蹤。

3.2 智能化學習內容推薦與學習進程自適應調整

知識圖譜技術能夠深度解構醫學專業課程體系，對知識點的內在關聯進行細致梳理，構建起結構化的醫學知識網絡，實現教學資源的精細化標注與智能化高效組織。智能推薦算法可依據醫學生的個性化學習需求與特征，從多元化、高質量的資源庫中篩選出匹配度最高的微課、虛擬仿真實驗、臨床案例分析等學習內容，動態生成適合學生的個性化學習資源包。在基礎醫學課程的學習過程中，系統可按照知識點的內在關聯度和認知難度梯度，智能推送序列化的學習資源，幫助學生構建系統且扎實的知識體系。在進行臨床技能訓練時，系統可根據學生的實際操作熟練度、錯誤類型及原因，精準推薦有針對性的強化練習，促進學生臨床技能的穩步提升。學習進程自適應系統會實時監測學生的任務完成情況，結合即時學習效果評估，自動調整后續學習內容的難度、數量與推送頻率，使學生保持在最佳學習狀態。智能診斷系統可定期綜合分析學生的階段性學習效果，精準識別其知識薄弱環節或認知瓶頸，動態優化其個性化學習路徑。在醫學影像學習期間，系統可整合PACS影像資源庫，根據學生對不同疾病類型、不同難度病例影像的識別準確率和判讀效率，智能推送難度適宜且循序漸進的學習資料與病例分析任務，以專項提升學生的影像診斷核心能力。

3.3 師生協同的混合式個性化教學模式創新

在醫學教育實踐過程中，應將智能化教學工具的輔助功能和教師的專業引領作用進行有機融合，以此構建線上線下一體化的混合式個性化教學模式。教師應借助智能備課系統，基于學情分析來設計差異化的教學方案，進而優化教學內容與教學策略。智能教學平臺能夠幫助教師為不同需求的學生提供差異化的指導。基礎醫學課程可使用智能工具輔助課堂互動與即時評估，教師再根據反饋情況調整授課方式。臨床課程可推行“智能案例庫推送與教師深度點評”相結合的混合式教學，以此強化臨床思維能力的培養。智能助教能夠輔助個性化答疑及學習診斷，從而實現精準高效的教學指導[5]。教師應組織小組協作學習，引導學生運用智能工具開展自主探究活動，以此培養創新思維與問題解決能力。應構建人機協同的智能化評價體系，結合智能評測數據和教師專業評價，全面、動態地評估學習過程與結果。臨床實習可使用移動學習平臺與智能病例管理系統，幫助帶教教師掌握學生接診病例的情況，有效指導學生積累經驗并組織疑難病例討論。

4 個性化學習路徑的應用效果評估

4.1 學習效率與知識獲取能力提升分析

本研究以某醫學院2021級眼視光學專業85名大三學生為研究對象，隨機分為實驗組（n=43） 和對照組（n=42） 。在2024—2025學年第二學期的雙眼視覺學課程教學中，實驗組學生采用基于AI技術的個性化學習路徑，對照組學生則沿用傳統的教學模式。為保證研究的可比性，在研究開始前對兩組學生的入學成績、上學期GPA以及計算機應用能力等因素進行了同質性檢驗（P＞0.05） ，結果顯示兩組在各項指標上不存在顯著性差異。在整個教學過程中，兩組學生由同一位教師授課，教學內容、課時安排和考核標準完全一致，唯一的區別在于教學模式的不同。綜合運用課程結束時的知識測驗（百分制） 、技能考核（百分制） 以及學習過程中的形成性評價（5點量表） 等多元化方式，全面收集學生的學習效果數據（如圖1所示） 。通過智能學習平臺的數據分析發現，與對照組相比，實驗組學生在知識點關聯分析能力測試（85.6±7.2分 vs. 75.3±8.1分，P＜0.01） 和知識整合應用能力（82.4±6.8分 vs. 73.5±7.4分，P＜0.01） 方面的表現顯著更優，完成學習任務的平均用時也縮短了25.3%（P＜0.001） 。在PBL教學和臨床案例討論環節，實驗組學生在診斷方案設計（4.3±0.3分 vs. 3.7±0.4分，P＜0.01） 等方面取得了更大的進步。此外，形成性評價數據也進一步印證了實驗組學生在課堂參與度（提升46.5%，P＜0.001） 、團隊協作能力（提升38.7%，P＜0.01） 等方面表現更優。

4.2 學習動機與自主學習行為變化研究

為深入探究實驗組和對照組學生在學習動機強度及自主學習行為特征等方面的差異，本研究創新性地綜合運用學習動機量表問卷調查與學習行為數據自動追蹤兩種方法開展對比分析。所采用的學習動機問卷涵蓋學習興趣、學習投入度、自我效能感及成就目標等多個核心維度，分別在學期初（即基線） 、學期中和學期末三個時間點對兩組學生進行匿名施測，具體得分變化趨勢如圖2所示。

通過智能學習平臺記錄的客觀行為數據發現，與對照組或學期初自身情況相比，實驗組學生主動查閱各類學習資源的頻次提高了45.7%（P＜0.01） ，平均在線學習時長延長了35.2%（P＜0.01） ，課外自主學習的參與度增加了41.3%（P＜0.01） 。進一步對平臺互動數據進行深度分析后揭示出，實驗組學生無論是在知識探究的主動性、參與問題討論的深度與廣度，還是在同伴互助的頻率與質量等方面均呈現更為積極的態勢，初步形成了良性的自主學習生態系統。學習策略問卷的結果也表明，實驗組學生在靈活選擇學習方法、有效管理學習時間以及運用元認知策略等方面展現出更強的自主性與效能感。

5 結束語

AI賦能的個性化學習路徑優化為高校教育教學改革開辟了新的發展方向。智能化、自適應的學習支持體系能深度變革傳統教學模式，并真正實現因材施教。

本研究初步證實，精心設計的個性化學習路徑可顯著提升教學效果，激發學生學習積極性，培養自主學習能力。但研究仍存在樣本有局限性、實驗周期較短等不足，且AI技術在醫學教育特定場景的應用深度有待拓展。未來可擴大研究范圍，開展長期追蹤研究，深化AI技術在醫學特色場景的應用，并探索構建完善的智能評價體系。隨著AI技術與教育領域的持續深度融合以及個性化學習生態系統的不斷完善，必將為培養創新型、實踐型高素質醫學人才提供堅實支撐。

參考文獻：

[1] 崔行臣.數字化轉型下高校在線教育高質量發展的現實困境與實踐路徑[J].高等繼續教育學報，2024，37（3）：32-37.

[2] 陳美容.信息化時代高校師生信息素養提升路徑研究[J].創新創業理論研究與實踐，2023，6（18）：115-117，164.

[3] 李雙.基于知識圖譜的個性化學習路徑推薦關鍵技術研究[D].南京：東南大學，2022.

[4] 楊子巖，張翔，趙晶.AI教材在生物化學教學中的應用[J].生命的化學，2025，45（1）：179-190.

[5] 劉清海，劉廷廷，朱凌，等.機器學習在口腔醫療診斷中的應用進展[J].中國口腔頜面外科雜志，2024，22（6）：605-610.

【通聯編輯：謝媛媛】