□杨卓

随着数字时代的到来，教育领域正在发生着巨大的变化，传统的教学方式正在逐步转向以学生为主体的个性化学习。个性化学习路径设计的目标是根据学生的特殊兴趣、能力和学习需要，量身定做，包括选课、推荐资源、追踪学习进度的学习方案，从而提高学习效果。本文深入剖析基于人工智能的个性化学习路径设计，对实施效果进行多维度分析，以期为促进我国教育个性化的发展提供理论和现实支持。

关键词：人工智能；个性化学习路径；学习效果

引言

在科学技术迅猛发展的今天，人工智能已经深入包括教育在内的所有领域。传统的“一刀切”的教学方法，不能很好地适应学生多样化的学习需要，从而影响了一些学生的学习热情，影响了他们的学业成绩。在学习方式、兴趣爱好、知识基础和接纳能力上，每位学生都是独特的个性。个性化学习路径的设计，就是为了满足每一个学生的需要，使他们能够最大限度地开发他们的潜能。

基于人工智能的个性化学习路径设计关键要素

数据收集与分析。要达到精确的个性化学习路径，首先要做的就是对学生进行全方位的数据采集。其中包括了学习平台的浏览记录、家庭作业的完成情况、考试分数，学习时间、和学习资源的互动等。然后利用先进的数据挖掘技术，对这些海量的数据进行深度分析，可以将学生的兴趣偏好、知识掌握情况和学习中的难点和弱点进行挖掘。从数据挖掘中得到的这些信息，将为个性化学习路径的个性化定制奠定了良好的数据基础，使其更贴近学生的实际需求。

学习者画像构建。在搜集并分析学生资料的基础上，利用人工智能算法，建立详尽、精确的学生画像。学习者画像是学生学习特点的一个数字地图，它可以将学生的学习方式、能力、兴趣领域和学习目的等重要的信息表现出来。精确的学习者特征分析可以帮助教育工作者和学习系统洞察到每一个学生的特殊学习需要，并为个性化的学习路径设计明确指导。

个性化学习内容推荐。在对学习者进行建模和分析的基础上，采用人工智能的推荐算法，针对不同的学习者进行个性化的学习内容的推送。推荐算法将学生的知识水平、学习进度、兴趣爱好和学习目的等多个方面的因素都考虑进去。从海量的教学资源库中选出最适合学生的课程、教材和习题。

基于人工智能的个性化学习路径实施与效果分析

学习过程跟踪与数据更新。在学生根据初始的学习路径进行学习的同时，学习系统会对学生的学习进度、学习行为和学习内容的掌握状况进行实时追踪，并对有关的数据进行采集和更新。比如，对每一单元的学习时间，完成作业的质量，以及对不同知识点的重复学习情况进行了统计。通过实时更新的数据，可以将学生在学习中的真实成绩与存在的问题及时地反馈出来，从而对学习途径进行动态调整。通过不断的数据采集和更新，可以更加精确地掌握学生的学习状况，并根据学生的实际情况，制定适合学生学习过程的个性化学习路径，持续提高学习成效。

学习路径动态调整与优化。人工智能算法可以对学生的学习情况进行全面评估，如果学生在某一点或某一环节遇到了问题，或者是出现了落后的情况，那么该算法就会自动地对学习路线进行动态的调整与优化。比如，如果学生在学习数学功能时经常出现错误，那么该系统可以为该部分添加相应的讲解资源，并推荐更多有针对性的习题。通过这一动态调节优化机制，使个性化的学习路径总是与学生的实际学习状况相吻合，保证学生在最适宜的学习轨迹上取得进步。

总结

基于人工智能的个性化学习路径设计在教育方面产生了革命性的变化，通过数据收集与分析、学习者画像构建以及个性化学习内容推荐等关键要素，能准确地掌握学生的个性需要，为他们设计适合他们的学习路线。从初始学习路径生成，到学习过程中的跟踪与数据更新，再到学习路径的动态调整与优化，此一系列的执行过程构成闭环式的适应性学习支撑体系。这样的个性化学习路径的设计，可以有效地提高教学的效率，调动他们的学习兴趣和热情，提高他们的学习成绩，帮助每一位学生都能最大限度地开发他们的潜能。

参考文献：

[1]唐雯谦,覃成海,向艳,等.智慧教育与个性化学习理论与实践研究[J].中国电化教育,2021(005):124-137.

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[3]刘斌,王孟慧.人工智能时代的个性化学习:内涵,技术支持与实现路径[J].教育探索,2021(7):80-83.

（作者单位：滇西应用技术大学，671000）