人工智能背景下自适应学习系统模型研究

摘要：随着科技的飞速发展，人工智能（AI）在各个领域的应用越来越广泛。其中，AI在教育领域的影响尤为显著。自适应学习系统作为AI在教育领域的一个重要应用，正逐渐受到人们的关注。这种系统能够根据学习者的个体差异和需求，提供个性化的学习体验，从而提高学习效果。基于人工智能技术的个性化自适应学习系统以物联网应用技术专业专本贯通方向为例，针对其特点提出相应的解决方案，旨在提供更加个性化的学习体验，提高学习效果。通过该系统的实现，期望能够为专本贯通教育领域提供一种新的、有效的学习方式。

关键词：人工智能；自适应学习；学习系统模型；物联网；专本贯通

中图分类号：G642.0

1 概述

随着信息技术的快速发展，人工智能技术逐渐渗透到各个领域。在教育领域，人工智能技术为自适应学习系统的实现提供了有力的支持。自适应学习系统可以根据学习者的学习进度和能力水平，自动调整学习内容和难度，以提供最适合的学习体验。在物联网应用技术专业专本贯通方向，自适应学习系统的应用可以有效地提高学习者的学习效率和成果，为该领域的发展提供新的思路和方法。

2017年9月，教育部原部长陈宝生提出了“课堂革命”的新命题，标志着信息化时代教育改革的开始，同时也揭开了“人工智能+教育”的序幕。随后，在2018年4月，教育部发布了《教育信息化2.0行动计划》，明确提出了建立健全教育信息化可持续发展机制，致力于建设一个让每个人都能学习、处处都能学习、时时都能学习的学习型社会。这一计划积极推动了“互联网+教育”的发展。2020年1月，世界经济论坛发布了题为《未来学校：为第四次工业革命定义新的教育模式》的报告，提出了“教育4.0”全球框架，强调了学习内容和经验的八个关键特征。其中，个性化学习和自主性学习的重要性得到了特别强调。这充分表明，在以智能技术为代表的第四次工业革命之后，重视个性化学习、自主性学习尤其是自适应学习已经成为各国教育发展的重要命题与教学新范式。

2 个性化自适应学习系统概述

个性化自适应学习系统是一种基于人工智能和大数据技术的教育辅助工具，旨在为学习者提供个性化的学习体验，提高学习效果和效率。随着信息技术的飞速发展，教育领域正经历着深刻的变革。传统的教育模式已难以满足当代学习者的需求，因此，一种新型的教育模式——在线教育应运而生。在线教育具有资源丰富、灵活便捷、个性化强等优势，受到了广泛欢迎。然而，如何为学习者提供更加精准、个性化的学习服务，是当前在线教育面临的重要问题。个性化自适应学习系统正是为了解决这一问题而提出的。该系统通过分析学习者的学习行为、能力水平、兴趣爱好等多维度数据，为学习者提供定制化的学习资源和路径，使学习更加高效、便捷。

个性化自适应学习系统的构建涉及多个关键环节，包括学习者特征分析、学习内容推荐、个性化学习路径规划以及学习效果评估与反馈。这些环节相互关联，共同作用，以确保系统能够为学习者提供个性化的、高效的学习体验。

学习者特征分析是构建个性化自适应学习系统的基石。它涉及对学习者个性、学习风格、知识水平以及兴趣爱好等多维度信息的深入挖掘和分析。通过机器学习和数据挖掘技术，系统能够精准地描绘学习者的特征画像，为其后续的学习内容和路径推荐提供有力依据。

学习内容推荐是该系统的核心功能之一。基于学习者特征分析结果，个性化自适应学习系统可以根据学习者的特点和需求，推荐相匹配的学习资源。例如，对于物联网应用技术专业专本贯通方向的学生，可以根据其兴趣和能力，推荐相关的课程和知识点。这一过程需综合运用多种推荐算法，如协同过滤、内容推荐和混合推荐等，以提高推荐内容的准确性和多样性。

个性化学习路径规划旨在为学习者提供一个清晰、有序的学习路径。系统将根据学习者的知识水平、学习目标和时间安排，为其制订个性化的学习计划。这一功能有助于学习者明确学习目标，合理安排学习进度，提高学习效率。例如，对于物联网应用技术专业专本贯通方向的学生，可以根据其学习进度和能力水平，规划不同的学习路径，以满足其个性化的学习需求。

学习效果评估与反馈是保证系统持续优化和改进的关键环节。系统定期对学习者的学习成果进行评估，及时发现学习中存在的问题和不足，并获取关于其性能的实时反馈。这些反馈数据将用于优化推荐算法和提高个性化路径规划的准确性，从而实现系统的自我完善和进化。例如，对于物联网应用技术专业专本贯通方向的学生，可以通过考试、作业、项目等方式对其学习效果进行评估，并根据评估结果提供相应的反馈和建议。

3 自适应学习系统模型的构建

自适应学习系统模型通过收集用户行为、学习资源等数据绘制用户画像、搭建内容模型，通过智能算法规划最佳学习路径，推送个性化学习内容；通过评估用户学习效果，优化用户画像与内容模型，定期进行系统更新与维护。通过上述手段不断更新学习者特征数据库，为后续的学习内容推荐和个性化学习路径规划提供支持（如下图）。

自适应学习系统模型架构图

3.1 建立学习者特征数据库

自适应学习系统的核心是数据，系统需要收集并处理大量的数据，包括用户行为数据和学习资源数据。用户行为数据主要包括用户在学习平台上的所有行为，如浏览、点击、答题等，这些数据通过用户行为分析技术被记录并存入数据库。学习资源数据主要是通过网络爬虫技术，从公开的在线教学资源中获取，为后续的学习内容推荐和个性化学习路径规划提供依据。

3.2 构建用户画像

通过对用户行为数据的分析，系统可以构建出用户的个性化画像。画像能够反映用户的学习风格、认知水平等个人特征，为后续的个性化推荐提供依据。

3.3 构建内容模型

内容模型主要涵盖了系统所提供的所有学习内容，以及这些内容之间的结构和关系。通过构建内容模型，系统能够明确学习资源的属性和关系，为推荐最适合的学习材料提供依据。

3.4 开发智能推荐算法

基于用户画像和内容模型，自适应学习系统通过推荐算法计算出最佳的学习路径。推荐算法会根据用户的学习历史、兴趣爱好以及知识点之间的关系，为用户推荐个性化的学习资源。

3.5 构建个性化学习路径规划模块

根据学习者特征数据库和学习内容推荐结果，可以构建个性化学习路径规划模块。该模块可以根据学习者的特点和需求，规划个性化的学习路径，以满足其个性化的学习需求。

3.6 设计学习效果评估与反馈模块

反馈系统用于收集用户的反馈信息，包括学习效果、满意度等。该模块可以对学习者的学习效果进行评估，并根据评估结果提供相应的反馈和建议。例如，可以采用考试、作业、项目等方式对学习者的学习效果进行评估，并根据评估结果提供相应的反馈和建议。同时，也可以将评估结果作为下一次学习的依据，为学习者提供更加个性化的学习体验。这些反馈信息不仅能够帮助自适应学习系统优化推荐结果，还能够为系统迭代和改进提供数据支持。

3.7 系统更新与维护

自适应学习系统需要定期进行更新和维护，以适应用户需求的变化和学习资源的更新。同时，管理系统模块负责整个自适应学习系统的管理和维护，包括用户管理、内容管理、性能优化等。

针对物联网应用技术专业专本贯通方向的学生，个性化自适应学习系统的构建除了考虑以上通用环节外，还应充分考虑该专业学生的特点和学习需求。以下是一些构建该系统的关键要素和方法。

（1）知识结构的完整性。物联网涉及多个学科领域，包括电子工程、计算机科学、通信技术等。因此，自适应学习系统应建立完整的知识体系，整合不同学科领域的相关理论和实践知识，为学生提供全面而深入的学习内容。通过系统的学习，学生将能够掌握物联网的核心概念、原理和方法，为后续的学习和实践打下坚实基础。

（2）实践教学的强化。物联网专业具有强烈的实践性和应用性，因此，自适应学习系统应重视实践教学环节。系统应提供丰富的实验、项目和实践机会，鼓励学生动手实践，培养其解决实际问题的能力。通过与实际应用的结合，学生将能够更好地理解理论知识，提升自身的实践技能和创新能力。

（3）个性化学习的实现。自适应学习系统应具备个性化学习路径规划的功能。通过对学生的学习进度、兴趣和需求的跟踪和分析，系统能够动态调整学习内容，满足学生的个性化需求。这将有助于激发学生的学习兴趣和主动性，提高学习效果和满足学生的个性化发展需求。

（4）内容更新的及时性。物联网技术发展迅速，不断涌现出新的理论和技术成果。因此，自适应学习系统应及时更新和补充知识内容，确保学生能够掌握前沿的物联网知识和技术。系统应保持与物联网领域的紧密联系，及时引入新的知识点和技能要求，为学生提供最新、最全面的学习资源。

（5）社区互动的促进。自适应学习系统应构建学术交流平台，鼓励学生之间的互动和合作。通过论坛、社区等形式的交流渠道，学生可以分享学习心得、讨论学术问题、合作研究项目等。这将有助于培养学生的团队协作能力和学术交流能力，促进学术氛围的形成和知识共享。同时，教师也可以参与其中，为学生提供指导和支持，促进师生之间的互动交流。

（6）信息安全与隐私保护。在数据驱动的环境中，自适应学习系统应采取严格的信息安全和隐私保护措施。学生数据作为敏感信息应受到充分保护，防止未经授权的访问、泄露或滥用。系统应采用加密技术、访问控制等安全机制来确保学生数据的安全性和保密性。同时，应向学生明确说明数据收集和使用的目的和范围，并获得学生的知情同意。

（7）跨平台学习的支持。随着技术的发展和多样化学习场景的需求，自适应学习系统应支持多平台和移动终端访问。学生可以在不同的设备上随时随地地进行学习，享受便捷的学习体验。系统应具备良好的兼容性和适应性，以适应不同操作系统、设备和网络环境的需求。通过跨平台学习的支持，学生可以更加灵活地安排学习时间、地点和方式，提高学习效率和学习效果。

4 自适应学习系统实现机制的应用价值

自适应学习系统的实现机制在教育信息化进程中展现了显著的应用价值。具体来说，这一机制主要在以下几个方面体现了其独特的价值。

（1）支持个性化学习。自适应学习系统通过动态监控学生的学习行为和表现，能够为他们提供个性化的学习路径和资源。这种定制化的学习支持可以更好地满足学生的差异化需求，提高他们的学习效率和兴趣。

（2）精准教学反馈。系统通过收集和分析学生的学习数据，为教师提供了更为精准的学情反馈。这不仅有助于教师更好地理解学生的学习需求和问题，也为精准辅导和干预提供了有力支持。

（3）动态资源整合。自适应学习系统具备强大的资源整合能力，能够不断更新和优化学习资源，确保学生接触到的是前沿和高质量的学习内容。此外，这种机制也有助于打破学科间的壁垒，促进学生进行跨学科的学习和探索。

（4）教师角色重塑。自适应学习系统的应用有助于减轻教师的重复性工作负担，使他们能够更加专注于教学设计和学生指导等核心任务，从而促进教师角色的现代化转型。

综上所述，自适应学习系统的实现机制在推动教育信息化、个性化和智能化方面具有显著的应用价值，为未来教育的发展提供了新的可能性和动力。

5 结论

本研究以物联网应用技术专业专本贯通方向为例，深入探讨了自适应学习系统在教育信息化进程中的实现机制及其重要价值。通过多维度的分析，包括个性化学习支持、精准教学反馈、动态资源整合和教师角色重塑，我们发现自适应学习系统在教育领域中具有显著的应用潜力和价值。

自适应学习系统能够根据学习者的个体差异和需求，为其提供定制化的学习路径和资源。这种个性化学习支持机制不仅提高了学习效率，还激发了学习者的兴趣，培养了自主学习和终身学习的能力。自适应学习系统通过收集和分析学生的学习数据，为教师提供了更为精准的学情反馈。这有助于教师深入了解学生的学习需求和困难，从而进行有针对性的辅导和干预。同时，这种反馈机制也有助于教师进行教学反思和改进，进一步提高教学质量。

自适应学习系统的实现机制在教育信息化中具有重要的应用价值。未来的研究应进一步深入探讨其在教育领域的更广泛应用和发展前景，以推动教育信息化的持续发展。

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基金项目：常州大学应用技术学院现代职教体系专本贯通教育教学改革研究课题“物联网应用技术专业‘3+2专本贯通’人才培养模式研究与实践”（课题编号：22ZBGT03）；常州大学高等职业教育研究项目“基于人工智能的高职学生自适应教学模式的探索与实践”（项目编号：CDGZ2020011）；本论文得到江苏省高职院校青年教师企业实践培训项目资助

作者简介：左亚旻（1990—），女，汉族，江苏镇江人，硕士研究生，讲师，主要研究方向为高职教学改革；刘翠梅（1980—），女，汉族，江苏兴化人，硕士研究生，副教授，主要研究方向为信息化课堂建设。