精准干预下的智慧教育：以学习者画像为核心的动态教学应用探索

陈茜

摘 要：随着教育信息化的发展，智慧教育和个性化教学需求日益增长，精准教学被视为提升教育质量的有效途径。该研究通过梳理学习者画像的理论模型和应用现状，明确了学习者画像在智慧教育中的重要地位及其对提升教学质量的重要性，构建了一套基于数据驱动的动态教学干预模型，并通过实证研究验证了模型在智慧课堂环境下实施的有效性和可行性。通过精细化的学习数据分析和实时的教学反馈，展示了如何通过学习者画像实现教学内容、教学路径和教学方法的个性化调整以及如何有效提高学生的学习成效，以期为智慧教育实践提供理论指导和应用策略，为未来教育技术的发展提供新视角。

关键词：教育信息化；智慧教育；学习者画像；精准教学；教学干预

中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：0450-9889（2024）12-0019-06

随着教育信息化的发展，数字技术在教育领域中的应用逐渐成熟，智慧教育正逐步改变传统教学模式，促进教育资源的优化配置和教学方法的创新。在此背景下，精准教学，特别是基于学习者画像的教学干预策略，被视为提升教育质量的有效途径。学习者画像能够综合分析学习者的基础信息、学习行为、学习成效等多维度数据，为开展个性化教学提供支持。然而，如何准确构建学习者画像、如何基于学习者画像进行有效的教学干预和教学评价，仍是当前教育技术领域面临的重要挑战。

本研究对国内外学习者画像与精准教学干预的相关研究进行了广泛的文献回顾和总结，明确了学习者画像、精准教学及教学干预的概念内涵，并界定了研究的理论基础；通过分析学习者特征要素，构建了适应智慧学习环境的学习者画像理论模型，并在此基础上设计了一系列精准教学干预策略；通过在智慧课堂环境中的实证研究，验证了基于学习者画像的精准教学干预模型在改善学习者的行为表现、提高学习者的知识水平和语言能力等方面的有效性；对教学干预效果进行了量化和质性评价，为教学干预的改进和精准教学的进一步推广提供建议和策略。本研究旨在为智慧教育领域提供深入的理论分析和实践指南，以推动教育技术的进步和教学模式的创新，最终实现教育个性化和精准化发展。

一、学习者画像的构建与分析

（一）学习者画像的理论模型

学习者画像模型体现了学习者画像标签，能够反映教学活动的共性特征，在以往的研究中，研究者基于不同的环境与目的构建出了不同的画像模型［1］。构建一个有效的学习者画像模型，需要从多个维度全面收集和分析学习者的数据，这些维度共同构成了画像的核心框架，为教育者提供了一个多角度、立体的学习者认知图谱。学习者画像基于不同的核心要素建模，具体如下页表1所示。

动态适应的学习者画像是一种随着学习者的发展、学习环境的变化以及教育目标的调整而持续更新和优化的模型，动态特征主要指学习者的行为特征，比如参与度、交互度等，随着在线学习、智慧课堂的出现，行为特征分析逐渐成为研究的主流［2］。在高职院校中，这种动态性尤为关键，因为它需要紧密结合学生的职业核心素养培养需求。对高职学生而言，学习学术知识固然重要，掌握职业技能和在实际工作场景中运用职业技能也非常关键。动态适应的学习者画像模型应能够实时收集学生的学习数据、实训表现和工作场景反馈，包括技能掌握程度、项目参与情况、工作态度等，以确保画像能够反映学生最新的学习情况和发展状况。高职教育要培养学生适应行业需求的职业核心素养。因此，学习者画像模型应当根据行业趋势和市场需求的变化，及时调整教育内容和教学策略。高职学生的背景、兴趣和职业目标多样，动态适应的学习者画像模型应能够基于学生的画像提供个性化的学习路径规划。随着学生能力的提升和学生职业目标的明确，学习路径可以相应调整，确保学习内容和职业发展目标紧密对接。基于此，本研究构建学习者画像的理论模型（如图1所示）。

（二）学习数据的收集与预处理

在构建动态适应的学习者画像模型的过程中，学习数据的收集与预处理是基础且关键的步骤，它直接关系到学习者画像的准确性和可靠性。

1.数据来源与分类

学习数据来源广泛，包括但不限于学习管理系统记录、在线学习平台活动、实体教室互动、社交媒体、问卷调查、考试和评估成绩、面试或观察反馈、实习报告等。在高职院校中，实训设备的使用数据、项目作业和工作场景模拟等也是重要的数据来源。数据可以根据其性质分为定性数据和定量数据［3］。定量数据（如考试分数、学习时间、完成任务的数量等）容易量化和分析；定性数据（如学习者的反馈意见、面试记录、心理状态等）较为复杂，需要通过专业的方法进行分析和理解。

2.数据清洗与转化

数据清洗是确保数据质量的关键步骤，包括但不限于去除重复记录、纠正错误和不一致性、处理缺失值等［4］。经过数据清洗后，为保证量纲的一致，还需要进行Min-Max归一化处理，方便后期数据分析与对比。在高职教育领域中，数据清洗还需要特别注意技术和职业技能相关数据的准确性和实时性。为了便于分析，原始数据需要转化成更适合建模的格式。这可能包括数据规范化、特征提取、维度缩减等步骤。例如，将学习者的不同互动行为转化为标准化的活动指标，或将开放式回答转化为可量化的情感得分。

通过对学习数据的细致收集、严格清洗、转化以及在确保数据安全与伦理的前提下进行处理，可以提高学习者画像的准确性和应用价值［5］，能为高职院校提供更加精准和有效的个性化教育支持。

（三）学习者特征分析与画像生成

在构建学习者画像的过程中，特征分析和画像生成是核心环节，直接影响教育干预的针对性和有效性。

1.学习行为的分析

需要分析学习者在平台上的互动（如讨论区活跃度和作业提交情况）及在教学中的实训参与（如机器操作和技能应用）。通过统计和机器学习，识别行为模式的对象（如积极学习者和可能退学者），并进行教学干预。同时，利用历史数据预测学习者的未来学习行为，辅助早期识别学习难题并规划支持措施。

2.学习成果的量化

对学习者的考试和评估成绩进行统计分析，包括考试、评估、技能认证以及竞赛表现。评估职业技能水平，结合实操和专家评价，识别学习者技能短板和优势。整合多源反馈（如教师评价和同学评价），提供全面学习成果视图，包括学术表现和职业素养表现。

3.个体与群体画像的对比

构建个体画像，利用多维数据了解每一名学生的需求和优势［6］。将多维度的数据分析贯穿于全过程的学习支持服务中，开展学习质量评估，关注学生个体，进行群体特征分析，聚类学习者以识别共性，并考虑高职教育领域的专业和技能分类。通过对比分析个体与群体，揭示差异和发展潜力，以支持个性化需求识别。

通过上述学习行为分析、学习成果量化以及个体与群体画像的对比，可以生成精细的、动态的学习者画像。学习者画像不仅能够为教育者提供深入的学习者理解，而且能够为学习者的自我认知和职业发展规划提供参考。在高职院校中，这样的画像生成机制尤为重要，它直接关联学生的专业技能培养、职业素养提升和最终就业质量。

二、精准干预策略的设计与实施

（一）精准教学干预原则与框架

精准教学干预是根据学生的学习风格、行为特征和学习成果，综合利用学习者画像判断学习者当前的状态，并据此制订和实施精准的教学干预计划。干预的设计与实施需要预先考虑现实条件以及应用的最终呈现效果，因此要遵循以下原则：精准性原则，在精确诊断个体学习问题的基础上制订干预计划；科学性原则，以数据驱动的方式验证干预效果；动态性原则，根据学生的实时反馈调整教学策略；系统性原则，确保干预措施与整体教学体系相协调；可行性原则，考虑实际条件以保证干预计划的实施［7］。

在实际操作中，实施精准教学干预首先要进行干预需求分析，了解学生的具体需求。其次要基于分析结果，制订个性化的干预计划，包括教学内容、教学方法和时间安排等。在实施阶段，教师根据干预计划开展教学活动，同时监控学生的反应和学习进展，必要时调整教学策略。最后要从考试成绩、学生反馈和行为变化等多方面评估干预效果，并据此进行优化和迭代。

基于学习者画像的精准教学干预框架是一个理论模型，更是一种实践策略，它强调以学生为中心，通过科学的方法实现教学的个性化和精准化，最终提高教学效果和学生满意度。根据3P教学模式确定目标、过程和结果三个层次，将干预嵌入三个层次下五个环节（目标设定、自驱学习、知识内化、技能转移、评估回馈）的教学中，从而实现对学习者认知、行为、能力的干预。每个环节对应主要的干预要素，根据画像输出反映的问题，在教学的各个环节设计适用于整体、类群、个体的干预策略。干预实施后需要对干预效果进行评估，主要是通过学习者画像的动态调整变化再次进入分析，根据分析结果开展循环干预。图2展示了这一过程的各个关键步骤。

（二）教学干预的实施过程

教学干预的实施是一个复杂的动态过程，它需要精确地识别和响应每个学习者的独特需要。教学目标的确定是教学干预实施过程的起点，也是指导教学活动的核心。首先，基于智慧教育环境，教师或教学系统需要充分理解和分析学习者的基础能力、知识背景、学习风格以及学习动机等，这些信息通常通过学习者画像获得。随后，结合课程标准和教学大纲，教师应该制订具体、可测量、可达成、相关性强且时间限制明确的教学目标。教学目标明确后，根据学习者画像设计并实施个性化的教学干预策略。这些策略通常包括个性化内容递送、互动式教学活动、即时反馈与指导、情感支持与激励［8］。在实施过程中，教师或教学系统需不断地监测学习者的反应，灵活调整教学方法和内容，确保教学活动与学习者的需求保持一致。

为了确保教学干预的有效性，需要对干预效果进行实时监控和评估。通过学习管理系统（LMS），实时监控学习者的学习进度和表现（如任务完成率、学习时长和错误率）。定期进行测试以评估学习者的知识掌握情况，及早发现问题。同时，收集并分析学习者反馈，以评估干预效果并指导改进。基于实时监控的结果，教师或教学系统可以调整教学策略，如重新设定学习目标、修改教学内容、改进教学方法等，以更好地满足学习者的需求和提升教学效果。

（三）干预效果的评估与反馈

在精准教育下，干预效果的评估与反馈是确保教学质量和持续改进的关键环节［9］。量化评估是对教学效果进行客观衡量的过程，它涉及对学习成果的具体、可测量的评价。设置评估指标通常包括但不限于学习者的学习成绩、作业和测试的完成质量、参与度以及课程完成率等。通过学习管理系统（LMS）等工具收集相关数据，运用统计和数据分析方法处理数据，以得出可靠的结论。例如，通过成绩的变化趋势分析学习者的学习效果，或者通过错误率的变化评估学习者对某一特定知识点的掌握情况。此外，考虑到教学效果受多种因素影响，量化评估通常需要结合多种数据和方法，以确保评价的全面性和准确性。

有效的反馈机制能够促进学习者的自我调整和教师的教学改进。要确保反馈是及时的，这意味着学习者在完成学习任务后能够迅速获得评价和建议［10］。反馈还应该是具体的和具有建设性的，不仅能指出学习者的不足，而且能提供改进的方法和方向。应构建多维度反馈系统，既包括教师对学习者的反馈，也包括学习者自我评价和同伴评价等。干预效果的评估与反馈是一个动态且持续的过程，它要求教师不断地收集和分析数据，及时调整教学策略，同时鼓励学习者积极参与，共同促进教学的改进［11］。通过精心设计和实施有效的评估与反馈机制，可以显著提升教学的质量和效果，更好地实现精准教育的目标。

三、实证研究与分析

（一）实验设计与方法

本研究通过准实验研究法设计并执行了一项精准教学干预对比实验，旨在评估基于学习者画像的精准教学干预对提升高职学生学习效果的实际影响［12］。实验采用单因素非对等两组前后测准实验模式。自变量为教学干预策略，包括两种类型：一是实验班的基于学习者画像的精准教学干预；二是对照班的传统教学干预。在实验班中，依据学习者画像分析学生的学习风格、行为、结果数据，划分类群并构建画像，随后设计并实施精准的教学干预策略。在对照班中，主要依据教师的经验，实施传统的教学干预策略。此次实验的因变量是学习者的专业核心课程学习效果，具体包括课程学习行为表现、学业成绩和专业技能。行为表现通过课堂互动频率、学习投入度等行为指标测量；学业成绩通过统一的技能水平测试成绩获取；专业技能通过实训能力测试量表结合课程标准和企业对专业技能的划分测量。此次实验的干扰变量包括学生的基础技能水平、教师的教学方式、教学内容与进度等。为保证实验的效度，采取以下措施控制干扰变量：确保实验班和对照班的学生基础技能水平大致相同；由同一位教师授课，保持课时安排基本一致；确保两班教学内容和进度一致。

在实验班中，根据学习者画像实施目标分层策略，将学生分为几个类群，每个类群针对不同的教学目标执行不同的教学干预策略。这些策略包括但不限于课前预习、资源推荐、理解内化以及应用迁移等，旨在提高学生的学习参与度、促进知识的深入理解与应用。对照班继续采用传统教学模式。

实验结束后，通过前后测对比、学习者满意度问卷调查、教师访谈等方式，评价干预策略的效果，并收集反馈信息。首先，通过对比实验前后学习者的学习行为、学业成绩和专业技能变化，评估干预的效果；其次，通过问卷调查和访谈了解学生和教师对干预策略的体验和看法；最后，进行数据综合分析，验证实验假设的准确性，总结干预策略的成效和不足，为后续的教学实践和研究提供参考。

（二）实验结果与分析

通过深入分析和比较实验前后的数据，评估基于学习者画像的精准教学干预对高职学生专业核心课程学习效果的影响，从量化评价、质性评价、实验结果等方面进行具体分析。

1.实验结果的量化评价

量化评价主要通过收集和分析行为数据和结果数据来进行［13］。在实验班和对照班中，研究对比了学习行为表现的各项指标（如学习资源访问次数、线上交互次数、作业提交质量等）和学习成效（如课堂练习成绩和期末考试成绩）。通过SPSS软件进行配对样本T检验，分析干预前后的显著性差异。结果显示，实验班学生的学习行为表现和学业成绩在干预后有显著提升，证明了基于学习者画像的精准教学干预的有效性。

2.实验结果的质性评价

质性评价主要通过绘制后期学习者画像、教师访谈和学生问卷调查来实施［14］。通过后期学习者画像的具体表现，可以直观地观察到学生学习行为和学习成效的变化。在教师访谈中，了解到学习者画像在辅助教师理解学生和设计教学策略方面的有用性，并获得了教师对精准教学干预策略实施效果的反馈。学生问卷调查则收集了学生对学习者画像和精准教学干预的满意度和适应性的反馈，以及他们对改善学习过程的具体建议。

3.实验班与对照班的对比分析

通过具体的数据分析，发现实验班学生在参与度、交互度和专注度方面都有显著提高。特别是在课堂交互和作业质量方面，实验班学生表现出更高的活跃度和更好的成绩。此外，教学后期实验班学生的平均练习得分和作业质量得分也高于对照班学生，这进一步证实了精准教学干预的有效性。

4.课堂互动行为的分析

采用iFIAS互动分析系统对实验班和对照班的课堂互动行为进行了详细分析。从教师语言、学生语言、教师操作技术和学生操作技术四个方面进行数据收集（如图3所示）。从图3中可以观察到：对照班的教师语言占比（66.04%）显著高于实验班（39.19%），表明在对照班中教师的讲授和指导占据了更多的课堂时间。相比之下，实验班的学生语言占比（42.27%）高于对照班（28.16%），这说明在实验班中由于精准教学干预的促进，学生更活跃地参与课堂讨论和交流。在教师操作技术方面，教师更频繁地使用技术工具进行教学，对照班的比率（8.25%）稍高于实验班（4.35%）。实验班的学生操作技术占比（6.96%）远高于对照班（0.75%），说明在实验班中，学生更多地被鼓励或有机会操作技术工具，这是教学干预的一部分，旨在增加学生的参与和技术利用。实验班学生在课堂上主动发言、讨论和展示作品的频率远高于对照班学生，表现出较高的学习主动性和互动性。同时，实验班教师更多地使用开放性问题和情感交互，促进了学生的深入思考和积极参与。

（三）实验反思与改进

通过实施和分析以学习者画像为核心的动态教学干预，本研究获得了一系列有价值的发现和经验。实验结果表明精准教学干预在提升学生的学习行为和学业成绩方面具有显著效果，通过学习监督、预警策略和动态学习习惯培养，引导学生不断提升自我监督和管理的能力，能有效提升学生的参与度与自我管理能力。

在实验过程中，技术的应用对构建学习者画像和实施精准教学策略起到了关键作用。然而，技术的有效运用并非一帆风顺。在未来的教学实践中，应持续优化技术的应用，如增强系统的用户友好性，扩展功能以支持更加精细化的教学干预［15］。同时，教师和学生都应接受相应的技术培训，以充分利用技术优化教学。此外，个性化学习的推动是精准教育的核心，教师应根据学生画像，采用目标分层、任务分层策略，为学生定制个性化学习路径，并推荐符合学生学习需求的资源，进一步激发学生的主动学习意识和自我认知。

通过本次实验，教师和研究者深刻认识到精准教学干预的潜力与挑战。在实验结束后的访谈中，授课教师肯定了学习者画像的有用性和精准教学干预的应用效果。未来，教师和研究者应继续深入探讨如何更有效地实施精准教学，如采用更加精细化的学习者画像、更加灵活多样的教学策略和更加先进的技术实施精准教学。同时，应定期收集和分析学生的学习数据和反馈，持续改进教学策略。此外，未来的研究可以扩展到更多学科、不同年龄段的学生以及不同文化背景下的教育环境，以进一步验证和丰富精准教学干预的理论和实践。

四、结论与建议

本研究通过构建基于智慧课堂系统数据的动态多维学习者画像，探讨并验证了精准教学干预策略在智慧教育背景下的有效性。研究表明，学习者画像能够为教师提供可靠的个性化教学依据，实现学生学习行为的积极改变、学业成绩的显著提升及专业技能的全面发展。本研究强调教师在智慧教育环境中的角色转变，认为教师需提高信息技术运用能力，精细化管理学生数据，同时应注重策略的灵活性与针对性，根据学习者画像及时调整教学策略。同时，指出了智慧教育平台的优化需求，呼吁教育技术提供商与一线教师加强合作，以技术支持教学质量的提升。对未来的研究方向，本研究建议进一步细化和丰富学习者画像的构建，探索更多先进技术在智慧教育中的应用可能，对精准教学干预长期效果进行跟踪研究，以期在理论层面和实践层面为教育个性化和智慧化发展提供更深入的洞见和策略。