通信世界网消息（CWW）进入数智时代，人工智能（artificial intelligence，AI）技术实现跨越式发展，并持续迭代创新。如今，人工智能在教育领域中的应用日益广泛，其对教学模式与人才培养体系的系统性变革，既为提升教学效率、促进教育公平提供了可行路径，也为个性化教育的普及与发展带来了前所未有的机遇。

人工智能技术赋能个性化教育教学，是将智能技术作为核心支撑工具的新型育人模式，可实现人工智能与人类智能的深度协同：学生依托智能系统获取定制化学习支撑，教师借助创新技术完成角色转变，从知识的传授者升级为学习、成长的引导者，助力学生真正实现个性化、自主性、探究式的深度学习。人工智能赋能个性化教育，必将为人类教育事业的长远发展创造更高价值。

研究概述

研究背景

近年来，人工智能应用日益普及并融入各行各业，成为行业发展的助推器，只有真正理解AI的底层运行机制，才能发挥人类的创造性。人工智能自1956年诞生以来，先后经历专家系统、深度学习等发展阶段，目前已迈入大模型时代。大模型具备多模态生成能力，ChatGPT是该阶段的典型应用。当前国家大力推进教育数字化，出台人工智能相关教学指南，推动人工智能深度赋能教育变革。

高校生源天然存在差异化特征，民办本科院校涵盖普通类、艺术类、体育类等招生类型，采用统一标准授课易产生“教学壁垒”，教师应实施差异化教学设计并动态调整。在传统教学模式下，教师需要耗费大量精力处理考勤统计、作业批改等事务性工作。人工智能赋能个性化教育，可缓解教师的事务性工作压力，构建人机协同的教学模式，让教师聚焦教案设计与教学创新，以满足学生的个性化学习需求。

研究目的与意义

随着智能技术与教育的深度融合，人工智能为个性化教育教学的纵深发展提供了有力支撑，既丰富了个性化教育的理论体系，也实现了对教育教学全流程的覆盖，重塑传统教育教学模式，构建人机协同的新型教育范式，为教育改革创新提供理论与技术支撑。在全球数字化浪潮推动下，人工智能的快速演进已成为驱动科学教育变革的重要力量。其对科学教育的赋能并非表层工具叠加，而是深度重塑传统科学教育的底层逻辑，精准适配学生的个性化学习路径，为实现更高质量、更具个性化、资源更均衡的教育提供了全新可能。

人工智能技术可以系统性提升教育教学质量，促进学生德、智、体、美、劳全面发展，在大幅度提升教学效率的同时，也对教育公平起到了很大的推动作用。人工智能通过赋能教师开展精准数字诊断，助力教育教学管理智慧化升级，为教师提供了全新的教学工具和教育理念指引。

研究的方法与思路

本文从文献梳理、案例分析、实地调查等研究方法入手，深度解析个性化教育教学的现状，针对性探讨优化策略，厘清实践过程中遇到的挑战并提出应对方案。

人工智能与个性化教育教学的理论基础

个性化教育教学

个性化，区别于大众化；个性化产品，亦即定制化产品，是根据个体专属特性设计出的差异化商品或服务形态，包括定制服饰、个性化服务、专属教学辅导等。伴随数智化技术的快速发展，社会对个性化定制服务的需求持续扩大且呈现精细化趋势，其中个性化教育教学的应用场景已十分广泛，它基于学生的个体差异，满足多样化学习需求，推动教师从单纯的知识传授者，转变成为学生学习的引导者与成长陪伴者，相比传统教学模式，具备更强的针对性、灵活性与多元性特征。

人工智能技术的应用

中共中央、国务院于2023年印发《数字中国建设整体布局规划》，明确提出要推动数字技术全面融入我国经济、政治、文化、社会、生态文明建设各领域全过程。人工智能涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等先进技术，其应用优势体现在数据快速处理、智能研判分析、精准个性化推荐等方面。

人工智能与个性化教育教学的契合点

人工智能为个性化教育的落地提供技术支撑，可精准研判学生学习的真实情况，动态适配个性化学习路径。系统可基于学生的个性特质、学习进度等制定专属学习计划，并根据学习过程中的实时反馈持续迭代优化方案，为学生自主探究式学习提供全流程服务，同时辅助教师在教学管理中发挥更大的作用。

人工智能赋能个性化教育教学的现状

在国内，人工智能在教育教学领域的落地应用，主要集中于智慧课堂、在线学习平台等场景。例如，作业帮、小猿搜题等工具借助图像识别技术，为学生提供实时解题反馈；科大讯飞推出的智能学习机，可结合学生所处年级智能出题，同步完成错题归因分析；依托语音识别与图像分析技术，“考试星”系统实现了自动出题与阅卷的全流程闭环。除此以外，清华大学在200余门课程中部署AI助教，实现了24小时个性化答疑。

在国外，人工智能已形成成熟的技术应用范式并取得丰富的实践经验，Khanmigo、DreamBox、Smart Sparrow等平台可实时捕捉、分析学生的学习反馈，动态调整课程内容与教学节奏，让每个学生都能按照适合自身的进度掌握知识；Notta等语音识别工具能够将课堂口授转录为结构化文本；Gradescope等作业评阅工具能够输出统一、客观的作业评分结果；Knewton Alta等平台持续跟踪学生多维度学习指标的表现，辅助教师发现学习差距并针对性调整教学策略；HMH Classcraft借助人工智能实现游戏化课堂管理，动态追踪学生课堂行为并正向激励积极表现，助力营造高效活跃的课堂氛围；Turnitin等工具可精准核验学生提交作业的原创性；Edthena等平台则聚焦教育工作者的职业目标和教学需求，为其量身定制发展规划。

人工智能深度赋能个性化教育教学的发展策略

精准学生画像构建

教师唯有全面、系统地了解学生，才能实现因材施教。人工智能利用数据挖掘与机器学习技术构建动态化精准学生画像，助力教师完整把握学生的多维度特征，为后续开展个性化教学提供科学依据。

个性化学习内容推荐

依托学生认知模型构建AI成长助手，可为学生提供全流程学习支持，涵盖多项核心教育服务功能。其中，个性化学习内容推荐可精准适配不同学生的多元学习需求，有效提升学习效率，其核心技术支撑来自人工智能领域的协同过滤算法与基于内容特征的推荐算法体系。

个性化学习路径规划

利用人工智能的智能规划算法与动态调整机制，可有效引导学生开展自主探究式学习，显著提升学习效果。系统围绕学生的学习能力、学习进度、兴趣度等生成针对性路径规划，辅助学生高质量完成学习任务。

个性化教学干预与支持

在日常教学场景中，人工智能技术可辅助教师高效完成各类课堂事务性工作。例如在课前考勤环节，可利用人工智能图像识别技术，自动统计全体学生的出勤状态并生成分析图表，帮助教师快速全面掌握学生的到课情况；再如，智能辅导系统、虚拟助教、学习分析工具等技术载体，可帮助学生突破学习难点，稳步提升自主学习能力。

教师角色转变与能力提升

人工智能技术为教师的职业迭代提供核心支撑，助力其实现从单向知识输出者向学生学习全流程引导者的关键角色转变。高校可以通过开展教师专项培训、提供专业发展规划等活动，系统性培养教师角色转变与适应能力，如人工智能应用能力、数据分析能力等。

人工智能赋能个性化教育教学面临的挑战

数据隐私与安全问题

人工智能在赋能个性化教育的过程中，也面临信息泄露、数据篡改等风险。我们在充分享受数智化时代技术红利的同时，也要筑牢网络安全防护屏障：一方面，通过数据加密、匿名化脱敏等技术手段强化防护措施；另一方面，面向师生定期开展数据安全专题培训，充分发挥法律法规的保障作用。技术本身具备双面属性，良性发展可赋能社会进步，若不能有效防控其负面影响则可能引发系列风险，比如师生对人工智能工具产生过度依赖，数据隐私泄露、跨平台资源共享失序等问题都可能随之显现，因此需要提前布局应对方案，构建规范有序的治理体系。

数据隐私与网络安全是全世界共同关注的话题。我国自2016年《中华人民共和国网络安全法》、2021年《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》相继颁布以来，已在国家层面搭建起覆盖网络空间治理、个人信息防护、全维度数据安全的系统化法律保障体系。此外，2021年发布的《教育部等七部门关于加强教育系统数据安全工作的通知》，进一步明确了教育领域数据治理的基本原则与发展方向。

技术应用的局限性

目前，人工智能技术还无法模拟教师为学生提供的情感支持和人文关怀，难以妥善处理学习场景中的社交互动类问题。如何让技术赋能教育的过程兼具人文温度，是当下需要思考和解决的问题，也是未来需要长期直面的考验。

人工智能为教育领域带来的变革是巨大的，随之而来的也有一些隐忧，如学生在使用AI工具时，往往可以跳过思考推导过程，直接获取所需的最终结果。若学生长期绕开过程性学习的必要环节，便会失去关键能力培养的完整路径。

因此，学生仍需要在教师的引导与监督下合理使用人工智能技术，不断提升学习效率与自主学习能力，强化自身发现问题、分析问题与解决问题的素养。驱动学生成长和能力提升的核心，始终是教师在教育全过程中发挥的引导作用，学生通过学习不同任课教师传授的内容，不断丰富自身的知识与能力体系；而技术的本质是辅助性工具，我们要辩证地看待新技术与教育场景的融合。

总结与展望

研究总结

人工智能在教育场景中展现出的技术赋能优势是显而易见的，尤其是在个性化教育细分领域发挥了不可替代的作用，也取得了显著成效。

依托深度学习算法等AI大模型，系统可根据学生的学习进度、知识掌握程度等，精准匹配个性化练习题目；借助智能反馈技术，可实现对学生作业、作文等各类学习成果的实时自动批改；通过整合多类智慧教学平台，汇聚优质学习视频、文本资料等资源，为师生提供24小时不间断的智能教育服务。

推行个性化教育教学模式后，学生的整体学习效率显著提升，内在学习兴趣被充分激发，获取学习资源的途径不断丰富；教师则逐步从传统的单向知识传授者转型为学生成长的引导者，学生的自主规划式学习能力由此得以强化。

通用人工智能（artificial general intelligence，AGI）是人工智能领域的终极发展目标，旨在研发出能够跨领域、跨任务解决问题的智能系统，类似于人类的大脑。目前，AGI尚处于初级阶段，距离实现真正意义上的通用人工智能还有很长的路要走。据专家预测，AGI的实现至少需要5至10年，因其高度依赖海量数据积累与核心技术突破。

未来展望

随着数字技术持续迭代升级，教育领域正经历深刻的结构性变革。未来教育的发展方向是人工智能技术与教育实践深度融合，更加注重个性化的教育服务，这就要求教育工作者牢牢掌握数字化教育的主导权，让人工智能技术服务于个性化育人目标。

首先，人工智能与教育的深度融合将大幅拓展学生获取知识的多元路径，让学生得以在丰富的知识资源中自主探索，逐步养成多角度思维的习惯，提升发现问题、分析问题、解决问题的能力，强化学生的自主学习控制力，为其将来实现高质量就业筑牢基础。

其次，人工智能技术将成为个性化教育发展的重要支撑。个性化教育是未来教育的发展方向，AI系统可围绕学生的个性化需求，结合其性格特质、身心状态、思维模式、专注特征等定制专属培养方案，为每一位学生的个性化成长提供智能支撑，最终推动不同禀赋的学生都能在自身热爱且擅长的领域实现价值。

最后，人工智能赋能个性化教育仍需持续优化技术应用细节，不断完善教育生态。教育工作者要牢牢把握教育数字化转型的主动权，通过过程性引导充分激发学生学习的内驱力，推动个性化教学模式全面落地，完成自身的角色升级。

1.基金项目：陕西省哲学社会科学重大理论与现实问题研究项目（2021HZ1141），西安市社会科学规划基金项目（23JX72）。 ↑