大數據時代個性化自適應學習模式

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【摘要】互聯網的普及不斷催生著新的技術革命，現在已經進入了大數據時代，技術更新也促進了教育技術的發展。當下信息的傳播方式和知識的獲取方式也隨著大數據時代的到來發生了巨大變化，教育行業的傳統教育方式亟待改善。個性化自適應學習模式以學習者為主導，正好適應了現代化的先進教育理念，迅速成為了教育行業改革的核心趨勢。本文以大數據的視角，對個性化自適應學習模式的學習理念、發展現狀、具體做法進行了探究，希望能夠為教育改革提供一些參考。

【關鍵詞】大數據時代;個性化自適應學習模式;學習理念;教育改革

傳統的教育模式存在著難以忽視的弊端，比如，以教師為主導的標準化課堂模式，忽略了學生的教學主體地位，很大程度上剝奪了學生參與課堂教學的權利。同時，信息技術的革新，為學習行為的改變提供了機會。在線學習、網絡獲取、碎片化學習等新的學習方法拓展了學習者的學習時間和空間。人工智能、大數據等新技術的出現，一方面促進教育向著個性化發展，另一方面為個性化自適應學習提供了強大的技術支持。

一、個性化自適應學習模式的需求

當前，我國正處于社會經濟轉型升級的階段，需要大量具備個性化、創新性的人才。

1、從教育者角度來看。每個學習者天生就具有個性特征的差異，這些差異導致學習者擁有不同的發展潛能和天賦。每個人從小就有不同的興趣愛好和理解能力，學習者的智能在每個學習階段都不是均衡發展的，教師需要全方面的觀測學生，才能幫助學生找到自身的潛能。針對多元化的潛能因材施教，采用個性化的教育模式才能真正幫助學生提高知識水平。信息的傳播和知識的獲取方式在大數據時生著變化，建立新型的學習系統能夠對學生的學習興趣、認知能力和學習過程進行信息采集和大數據分析。大數據技術正是建立個性化自適應學習系統的基礎，為教育者監測學習者潛能提供了技術支持。

2、從學習者角度來看。學習應當是自發的、主動獲取知識，并通過學習者原有認知理解、吸收，從而轉變為自身知識和技能的過程。學習者主動獲取的信息一定是自身感興趣的，因而各人的學習需求是不同的。個性化自適應的學習模式正好符合學習者的這一特性，各類網絡教學、在線學習、遠程教學等平臺不斷增多，為個性化自適應學習提供了場所和手段。

二、個性化自適應學習系統的構建

1、學習者特征模型。個性化自適應學習的基礎就是要準確的掌握學習者的個性特征，這就需要根據學習者的認識水平、興趣方向、情感特點進行大數據采集，再通過大數據算法分析得出結論。傳統的教育方法無法精確的獲取學習者的知識水平和認知能力，導致因材施教難以真正發揮作用。知識水平指學習者已經獲取的知識內容和知識掌握水平。認知能力包含了學習者的學習興趣、理解能力、記憶能力、思維方式等多方面的內容。各大網絡教育平臺運用了大數據的技術，能夠廣泛的收集和存儲學習者的學習特征，并通過科學的算法從多重維度對數據進行分析計算，得出較為準確的結論。

2、知識模型。互聯網技術的快速發展，豐富了教育資源形式。在傳統教材、參考資料、PPT的基礎上，新增了音頻、視頻、微課等新的形式，還在進一步向虛擬現實技術發展。現代的很多教育軟件能夠利用圖表形式，清晰展示各個知識點的前者內容、后者內容以及相關內容，建立起各個知識點之間的關聯，還可以進行新舊知識的聯系、類比，為學習者動態的展示知識內容。

3、自適應系統。自適應系統包含了學習者模型中的多重維度和知識模型中各個知識點的關聯關系，并制定了修改和調整這兩種模型的規則。根據自適應系統制定的規則實現了知識內容和學習方式的組裝、展示，并且可以根據學習行為的變化修改和維護對應的模型和系統規則。靜態自適應是自適應系統的一種形式，能夠根據學習者之前的學習信息和個性特征智能的為學習者推薦學習起點、知識內容、制定相應的學習計劃。動態自適應是另一種自適應系統的形式，主要功能是根據學習者行為記錄或知識的變化，實時動態的更新模型，修改學習計劃，實現學習者個性特征和知識內容的動態匹配。

三、結束語

本文從需求和系統構建兩個大的方面，論述了大數據時代個性化自適應學習的應用空間和具體建設方法。建立在大數據基礎之上的個性化自適應學習模式可以完整、準確的獲取學習者的學習信息并進行智能分析，為其推薦最適合的學習方式和學習內容。該系統獲取到的信息和分析結論也能夠為課堂教學所用，幫助教師優化教學模式。這種新型的智慧教育模式能夠真正的實現因材施教，促進學習者的個性化學習，提高教育質量，為社會培養個性化的創新型人才。

參考文獻

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作者:劉琴琴 單位:南通理工學院