大数据时代个性化自适应学习模式

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【摘要】互联网的普及不断催生着新的技术革命，现在已经进入了大数据时代，技术更新也促进了教育技术的发展。当下信息的传播方式和知识的获取方式也随着大数据时代的到来发生了巨大变化，教育行业的传统教育方式亟待改善。个性化自适应学习模式以学习者为主导，正好适应了现代化的先进教育理念，迅速成为了教育行业改革的核心趋势。本文以大数据的视角，对个性化自适应学习模式的学习理念、发展现状、具体做法进行了探究，希望能够为教育改革提供一些参考。

【关键词】大数据时代;个性化自适应学习模式;学习理念;教育改革

传统的教育模式存在着难以忽视的弊端，比如，以教师为主导的标准化课堂模式，忽略了学生的教学主体地位，很大程度上剥夺了学生参与课堂教学的权利。同时，信息技术的革新，为学习行为的改变提供了机会。在线学习、网络获取、碎片化学习等新的学习方法拓展了学习者的学习时间和空间。人工智能、大数据等新技术的出现，一方面促进教育向着个性化发展，另一方面为个性化自适应学习提供了强大的技术支持。

一、个性化自适应学习模式的需求

当前，我国正处于社会经济转型升级的阶段，需要大量具备个性化、创新性的人才。

1、从教育者角度来看。每个学习者天生就具有个性特征的差异，这些差异导致学习者拥有不同的发展潜能和天赋。每个人从小就有不同的兴趣爱好和理解能力，学习者的智能在每个学习阶段都不是均衡发展的，教师需要全方面的观测学生，才能帮助学生找到自身的潜能。针对多元化的潜能因材施教，采用个性化的教育模式才能真正帮助学生提高知识水平。信息的传播和知识的获取方式在大数据时生着变化，建立新型的学习系统能够对学生的学习兴趣、认知能力和学习过程进行信息采集和大数据分析。大数据技术正是建立个性化自适应学习系统的基础，为教育者监测学习者潜能提供了技术支持。

2、从学习者角度来看。学习应当是自发的、主动获取知识，并通过学习者原有认知理解、吸收，从而转变为自身知识和技能的过程。学习者主动获取的信息一定是自身感兴趣的，因而各人的学习需求是不同的。个性化自适应的学习模式正好符合学习者的这一特性，各类网络教学、在线学习、远程教学等平台不断增多，为个性化自适应学习提供了场所和手段。

二、个性化自适应学习系统的构建

1、学习者特征模型。个性化自适应学习的基础就是要准确的掌握学习者的个性特征，这就需要根据学习者的认识水平、兴趣方向、情感特点进行大数据采集，再通过大数据算法分析得出结论。传统的教育方法无法精确的获取学习者的知识水平和认知能力，导致因材施教难以真正发挥作用。知识水平指学习者已经获取的知识内容和知识掌握水平。认知能力包含了学习者的学习兴趣、理解能力、记忆能力、思维方式等多方面的内容。各大网络教育平台运用了大数据的技术，能够广泛的收集和存储学习者的学习特征，并通过科学的算法从多重维度对数据进行分析计算，得出较为准确的结论。

2、知识模型。互联网技术的快速发展，丰富了教育资源形式。在传统教材、参考资料、PPT的基础上，新增了音频、视频、微课等新的形式，还在进一步向虚拟现实技术发展。现代的很多教育软件能够利用图表形式，清晰展示各个知识点的前者内容、后者内容以及相关内容，建立起各个知识点之间的关联，还可以进行新旧知识的联系、类比，为学习者动态的展示知识内容。

3、自适应系统。自适应系统包含了学习者模型中的多重维度和知识模型中各个知识点的关联关系，并制定了修改和调整这两种模型的规则。根据自适应系统制定的规则实现了知识内容和学习方式的组装、展示，并且可以根据学习行为的变化修改和维护对应的模型和系统规则。静态自适应是自适应系统的一种形式，能够根据学习者之前的学习信息和个性特征智能的为学习者推荐学习起点、知识内容、制定相应的学习计划。动态自适应是另一种自适应系统的形式，主要功能是根据学习者行为记录或知识的变化，实时动态的更新模型，修改学习计划，实现学习者个性特征和知识内容的动态匹配。

三、结束语

本文从需求和系统构建两个大的方面，论述了大数据时代个性化自适应学习的应用空间和具体建设方法。建立在大数据基础之上的个性化自适应学习模式可以完整、准确的获取学习者的学习信息并进行智能分析，为其推荐最适合的学习方式和学习内容。该系统获取到的信息和分析结论也能够为课堂教学所用，帮助教师优化教学模式。这种新型的智慧教育模式能够真正的实现因材施教，促进学习者的个性化学习，提高教育质量，为社会培养个性化的创新型人才。

参考文献

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作者:刘琴琴 单位:南通理工学院