​​​来源 ｜ 中小学数字化教学

大数据、人工智能等技术正在让教育教学方式发生重大改变。智慧教育是新一代信息技术与教育教学深度融合、创新发展的教育新形态，为个性化教学的实践提供了可能。智慧教育环境由教学活动大数据、丰富的算法、海量的教学资源和个性化的课程四个要素构成。在智慧教育环境下，个性化教学的实施由“测—学—练—评—辅”组成教学策略的闭环，更加尊重学生个体差异，从而更好地促进学生个性化成长。

基于智慧教育环境的个性化教学策略研究
文 |  全文瑛
当今世界正经历百年未有之大变局，创新型人才已成为最重要的战略资源。大力培养创新型人才，成为各国增强国际竞争力的重要战略举措。
创新型人才的培养需要实施发挥学生天赋潜能的个性化教育，保障学生得到全面而有个性的发展。这就要求教师在教学实践中采取适合个人天赋以及个性化学习习惯的个性化教学策略。
随着智能时代的到来，以云计算、大数据、人工智能和物联网为代表的新一代信息技术的快速发展以及智能终端的普及，使得尊重个体价值、追求人的全面发展的个性化教学得以实现。

一、

问题的提出

我国政府高度重视学生的个性化教育，在教育政策中提出了明确的目标和要求。如，《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》指出，“注重因材施教，关注学生不同特点和个性差异，发展每一个学生的优势潜能”；《教育信息化2.0行动计划》 提出，“构建网络化、数字化、智能化、个性化、终身化的教育体系”，同时指出信息化条件是“实现差异化教学、个性化学习、精细化管理、智能化服务的典型途径” ；《中国教育现代化2035》把“加快信息化时代教育变革，利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合”作为推动我国教育现代化发展的一项重要战略任务。据此，关注学生个性化学习、促进学生个性化发展，是我国现阶段及未来教育教学改革实践的重要内容。
我国长期实行的班级授课制主要依据年龄特征将一定数量的学生编成班级。因而，每个班级的学生和课程、授课时间和顺序、教学目的和任务都是固定的，由教师对全班学生进行连续统一教学。从教育发展史看，班级授课制适应了工业社会发展的需要，在短时间内大幅提高人口素质，系统训练批量的劳动力。但其负面作用也是显而易见的，那就是具有个性的学生被磨平了棱角，不仅不能发挥其个性特点的优势，反而可能会抹杀个性特点背后的创造性。
迈入新时代，班级授课制在人才培养中的不足日渐凸显。个性化教学是一种创新的教育理念，更加凸显学生的学习主体地位，激发学生的内在学习动机。在基础教育改革中引入个性化教学方法，不仅是对教育公平原则的深度认知、对个体发展需要的尊重，更是多元化社会对创新型人才培养的内在需求，其紧迫性不言而喻。

二、

个性化教学的定义及内涵

在阐述个性化教学概念之前，我们要区分其与差异化教学、个别教学的差别。个性化教学与个别教学是数量上的差异，个别教学是教师针对个别学生的一种教学组织形式，其目的也是为了尊重学生的个性化差异，促进学生个性化成长。个性化教学与差异化教学是性质上的差异，差异化教学强调教师尊重学生的个性差异，没有强调教师的个性教学。笔者将个性化教学定义为：在智慧教育环境下，教师基于学生学习大数据进行学情分析，发现每个学生的学习动机、兴趣、风格、个性和特长等个性化学习特质；根据学生的个性化学习特质，为他们提供符合其自身需求的学习内容和针对性的学习路径，引导他们找到真正适合自己的学习方式，最终达到积极发展个性、促进潜能开发的目标。
对学生学习个性特征信息的收集处理是实施个性化教学的先决条件。在传统教育条件下，受技术手段的限制，教师难以对学生的个性化信息进行收集整理，因而个性化教学只是偶发的行为。随着智能技术的发展，新技术与教育教学有机融合，构建出全新的智慧教育环境，感知设备、测评系统等技术手段的引入，使得全面收集学生个性化数据成为可能，促使个性化教学由教师个体偶发的、经验取向的行为逐渐转为基于个体学习数据的、可被广泛使用的教学模式和学习方法。
通过信息化手段全过程、准确、系统地收集学生学习数据，依靠数据挖掘、机器学习等科学的数据处理技术，对数据进行关联性等相关统计处理，是构建个性化教学策略与路径的关键。而海量的、全覆盖的高质量教学资源，是个性化教学实施的基本保障。总体来看，个性化教学实施的主要步骤为：利用技术手段分析掌握每个学生的个性学习特征，并规划出符合学生个性特征的学习方法和路径；根据学生自主学习的需要，智能化教学系统为每个学生提供有针对性的课程资源、学习内容、学习评价及学习建议。

三、

智慧教育环境的构建要素

智慧教育环境是师生实施个性化教学的支撑环境，主要由数据、算法、资源和课程四个基本要素构成。
（一）教学活动大数据：为个性化教学奠定数据基础
智慧教育实施的核心思路是在数据的驱动下进行智能化适应。传统教学过程中由于技术手段的缺乏，数据收集大多仅限于对考试成绩等结果类数据的汇总统计，教学过程数据的收集存在严重缺失，更谈不上个性化教学数据的收集，也就无法实施智慧教育。
在新技术、新设备大爆发的背景下，各类信息采集设备开始进入教学环境中。人们得以通过感知设备和测评系统采集、存储、计算与分析教学活动的全过程数据。教学活动大数据为个性化教学活动的实施奠定了数据基础。它不仅包括校内线下教学活动产生的各类数据，也包括师生离校后在线教学所留下的大量碎片数据。只有对师生教学活动数据进行全过程、全覆盖的收集，才能保证算法生成决策的科学性和可靠性。
（二）丰富的算法：为实施个性化教学提供智慧支撑
丰富的算法是智慧教育环境为个性化教学提供智能化决策的核心能力。以往由于受软硬件条件限制，人们对数据的解读应用大多基于个人经验，关注点也严重受数据量和处理能力所限。随着技术的快速发展，强大运算能力引入教育应用，使丰富的算法为个性化教与学提供智慧支撑成为现实，如机器学习算法、遗传基因算法、数据挖掘算法等。这些算法根据不同的业务流程及对应的数据流进行处理和决策。各类算法的综合应用在让数据处理更加精细化的同时，还加强了数据间的横向关联性分析，为师生提供整体性更强的决策建议，推送的个性课程内容和学习路径也能更有效地支撑个性化教学活动。
（三）海量的教学资源：满足师生开展个性化教学的多样需求
由于教师之间、学生之间存在差异，智慧教育环境必须预备海量的教学资源，才能够保证所推荐的教学资源从多样性、丰富性和高质量等方面满足师生个性化教学活动的实际需求。教学资源的多样性主要体现在资源内容的类别上，在国家课程、地方课程及校本课程全部学科门类的基础上，还应包括各类拓展性资源。教学资源的丰富性主要体现在资源呈现的方式上，常见的有文字、图片，以及动态的音频、影像。教学资源的高质量则主要体现为资源的系统、全面和深入。系统，指的是资源在细致划分的基础上，应保证知识点之间的衔接关联自然流畅；全面，指的是资源应包含师生开展个性化教学活动所需的全部内容，避免因内容缺失而导致知识结构残缺；深入，指的是资源应能与师生纵深开展的教学活动相匹配，能引发学生的深度思考。
（四）个性化的课程：为学生提供路径选择
师生在实施个性化教学的过程中，除了肉眼可见的物理设备及软件系统环境外，与传统教学活动的根本差异在于，个性化教学活动必须对应个性化的课程内容。个性化的课程需要根据学生的差异性进行定制，个性化的课程内容主要包括差异化的课程内容及学习路径。
个性化的课程以学科课程内容为主，还包括融合课程和广域课程，为学生的知识构建与能力拓展提供全面的内容支撑。三类课程的组成、范围和性质有着明显的区别。学科课程必须保持学科自身知识结构的体系性，为学生建构完整的学科知识结构提供基础支撑，并针对学生的具体情况做强化训练，突破其学习难点。融合课程是由具有较强内在关联的多个学科内容融合而成的。它消除了过去学科间各自为战而造成的学生知识结构单一、综合应用能力偏弱的弊端。广域课程整合了更广领域的学科及实用领域的知识，具有更大的学科跨度和综合性。随着社会对综合类人才需求的不断增长以及高考改革的持续深入，跨越学科隔阂培养综合应用能力强的人才已成为教育教学改革的一个重要目标。
个性化课程内容和学习路径的产生，需要智慧教学系统通过大量的前测调查，对学生所掌握的知识和学习方法等信息进行长期收集，再运用各种算法分析挖掘数据，从而为学生智能推荐符合其个体特点的课程内容和最佳学习路径。学生可以根据系统推荐的学习路径与个人实时的学习情况，循序渐进地学习。相应地，教师也应该根据系统推荐的学习路径，实时调整教学顺序和课时比例，以更有效地落实教学目标。

四、

在智慧教育环境下个性化教学的实施策略

高速互联的网络、智慧教育平台、教学行为采集设备、学生平板等智慧教育软硬件环境为个性化教学的实施提供了强有力的支撑，使我们自古以来推崇的“因材施教”的教育理想有了实现的着力点。但仅靠智慧教育环境，还不能保证师生开展真正有效的个性化教学。我们必须通过科学有效的实施策略，确保个性化教学在实践中得以落实。这样的策略应以先行检测为起始点，以个性化辅导为终点，形成一个由“测—学—练—评—辅”构成的实施策略闭环，以覆盖全过程的检测数据及业务算法为基础，尊重学生个体差异，根据及时反馈推送有效教学内容及学习路径，从而促进教学目标达成，并更好地促进学生个性化成长。
（一）前测识别学情，智能推送个性化学习内容,精准助力教学设计
先行检测即通过少量的问卷和练习，提前了解学生的前需知识及目标知识的掌握情况。通过先行检测，教师可以根据学生差异利用智慧教育平台精准推送个性化的补缺内容，以及新知识的学习内容和学习路径。同时，教师在准确了解学生对知识点的掌握情况后，也能更有针对性地调整、组织自己在课内的教学内容，并初步界定最近发展区，为后续个性化教学提供数据支持。以某中学化学教师的“电解池”教学为例，课堂教学一开始，教师就利用智慧课堂的全班作答功能对全班做了一个调查，了解学生对本课实验现象的认识，从而对教学重点、教学方法等进行适当调整，以更好地满足学生需要。
（二）在多样化教学资源和即时化学习数据支持下开展生成性教学
智慧教育环境为师生提供了海量的教学资源。这些资源完成了对知识点的细化拆分，让教师拥有了灵活组织调整课堂教学进程的“武器”，而分布在教室内的各类教学观察设备、学生平板等及时收集处理的学习数据，为教师实施教学调整提供了科学的依据。智慧教育环境下的课堂教学改变了以往班级授课制教学中教师只根据教案预设教学而忽略课堂生成的情况，教师能够更有效地引导生成，最终达成教学目标。如七年级生物教师基于智慧课堂平台海量资源按需筛选后进行授课。首先，他以知识视频带领学生走进课堂“神经系统的组成”，让学生对神经系统形成初步认识。接下来，他对神经系统的组成进行知识点的分解，并结合教学场景，以趣味连线、随机选人和抢答等方式加深学生对知识点的印象，提高课堂积极性。他以随堂测评的方式检测学生的学习情况，并基于检测结果调整教学进程和教学重点。我们可以看到，基于智慧课堂的授课，学生的学习热情及学习氛围明显提高。
（三）个性化学情诊断,指导教与学路径规划
传统教学在练习布置过程中，多采用全班统一内容、重点内容多次重复的方式，导致练习有效性差，师生无效劳动增加。智慧教育平台能够根据学生在先行检测及课内检测中反映出的学习效果差异，有针对性地推送个性化练习，实时检测学生对知识的掌握情况，并对学生的练习数据进行智能化处理，将学生的知识掌握情况及时反馈给教师，以便教师对后续的教学进行调整，从而更加高效地推进个性化教学活动。以习题课为例，教师在课前根据学生对知识点掌握程度的不同，布置多份个性化学习作业。学生在习题课上完成做题后，教师当堂对学生有疑问的题目进行指导，加深了学生对知识点的理解。昆明市某中学的教务主任感叹道：“这种智能化、高效化、精准化的练习模式，让学生不必在题海中练习千篇一律的无效题目，还能让他们及时了解自己弱项并加以巩固，帮助学生更快速地成长。”
（四）构建精准化与个性化的教学评价体系
教学评价与反馈是教学活动的一个重要环节。智能技术的支持为精准化教学评价提供了条件，也改变了传统的以总结性评价为主的教学评价形态。在智慧教育环境下，一方面，学生的学习过程将被全景式地记录，依托大数据等技术的应用，能够直观展示学生的学习状态，为教学评价提供有力参考；另一方面，学生和教师之间建立反馈体系，学生可以在线提交作业，并将学习过程中遇到的困难反馈给教师，而教师可以在线反馈学生的学习情况，以便学生及时查漏补缺。基于过程性评价和总结性评价，教师能更好地掌握学生的真实学习状态。如，教师指导学生利用考试数据进行小题分析，查找学习的问题所在，课后通过推送微课和个性化作业，满足了不同学生的不同学习需求，减负提质的做法得到了家长和学生的高度认可。
（五）构建智能化、多元化的高效辅导体系
在传统教学活动中，由于教师精力有限，只有极少数学生能够得到有针对性的指导。这就容易造成学生基础辅导需求与教师精力间的供需矛盾。
优秀的智慧教育平台就是一位“智能教师”，能够分析出学生在练习过程中所遇到问题的具体情况，从而决定是推送练习给学生巩固知识还是推送相关知识的教学资源，供学生重新学习该知识点。如果学生通过“智能教师”的线上辅导依旧未能解决问题和疑惑，系统将提示真人教师，教师就可以有重点地开展线下辅导。线上线下相结合的精准细致辅导，进一步提升了教学效果，为个性化教学提供了有力保障。
因材施教的个性化教学是每个教育人心中的终极追求，也是中国实现教育现代化的必由之路。随着智能技术的创新发展及其与教育教学融合的不断深入，笔者相信，在教育同仁的不懈努力下，个性化教学将会在更大范围得以实施，从而为国家培养更多的创新型人才。
（作者系云南省昆明市五华区基础教育发展研究院信息中心主任）
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