信息技术个性化教学平台分析

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现阶段，“智慧学习”已经在我国多地的基础教育领域展开试点，但大部分地区的教育事业中，教师仍缺乏对智慧型教育软件的理解和应用，并且智慧型教育软件种类和功能的欠缺，也成为了制约“智慧学习”深入开展的主要难题。因此，应在新课程改革背景下，积极响应国家对信息技术发展的号召，依托大数据学习分析技术，构建实用性更强的个性化学习平台，从学习分析的动态采集、精准分析和有效反馈等方面，搭建出基于信息技术支持的个性化学习平台，让我国教育水平在信息技术支持下，得到有效提升。

1个性化学习分析理论概述

1.1个性化学习发展历程。个性化学习起源自20世纪80年代，主张发挥教学系统的智能性，充分结合计算机技术，让智慧教学替代教师的主体地位，并根据学生接受知识程度和学习基础等情况，进行整合分析，最终形成个性化教学的目标。随着泛在学习与移动学习理论的不断完善和补充，个性化学习也开始转向移动互联领域，并进一步拓展了个性化学习的应用情境。而近年来，我国推行的“智慧学习”理念，也为个性化学习提供了新型发展思路，通过识别学习者的个体化差异，并根据学习情况和接受程度，提供个性化学习诊断与学习服务，并对各流程、各节点的学习数据进行深入挖掘，还原学习轨迹，从而不断调整个性化学习策略，提升有效提升学生的学习效率。1.2个性化学习分析流程。个性化学习分析的流程主要为：数据收集、数据分析、学生学习、听众反馈与学习干预。数据收集包括学习平台的结构化数据与非结构化数据；数据分析是按照不同需求对数据进行不同维度的具体分析；学生学习是学习者在平台上的时间分配与学习路径等规划；听众反馈是将可视化分析结果，及时反馈给学生、教师及管理者；学习干预是根据分析结果，进行学习诊断，从而不断优化调整个性化学习内容。

2基于信息技术支持的个性化教学平台搭建策略

2.1系统工程框架设计。目前真正能实现自动干预的教学平台较少，对个性化教学的设计主要通过学习过程的评估方式，并且还需要教师对评估结果进行总结和干预，未能充分发挥个性化教学平台的信息技术优势。但随着信息技术的不断发展，个性化教学领域的信息技术支持也越来越高。因此，搭建个性化教学平台的系统工程框架，需结合大数据技术与分层教育理论。通过整合个性化学习要素，对学习者进行动态分层。整体系统框架以学习数据为核心，首先由学习者接受学习内容的传递模块，再根据学习情况和知识接受程度，进入自适应模块，当系统进行算法分析后，整合进学生信息系统和学习者数据库，并将最终结果进行可视化，呈现给教师与管理者。此外，系统还应增加Agent交互模块，经过Agent交互模块的智能处理，加强教师在个性化教学平台中的实时参与，并及时对学生反馈通知、鼓励和建议等个性化信息，鼓励学习者的学习动机。2.2运行流程设计。个性化教学平台的系统运行流程主要为：教学平台登录、数据时间戳统计、自适应模块预测、教师干预调整。学生在首次登录个性化教学平台的过程中，系统应根据学习风格和认知特点，对学习者进行能力量表和心理学量表的测定，并以平台内部算法为基础，构建学习者个性化的整体学习规划模型。当数据时间戳统计结束后，将整体学习规划模型存入学生数据库，预测模块会通过调用数据，根据不同算法和模型调整分析结果。自适应模块会根据学生在个性化学习平台的学习进度、阶段性学习成果和知识接受度等指标，对学生的学习状态和学习成果进行预测，将学习者按照相应指标进行分层。最后教师会根据可视化结果分析报告的内容，对学生的学习资源、学习方法和学习路径进行调整。个性化教学平台中分层教育理论的结合，通过对学生群体进行分组的方式，符合学生群体基础知识和学习效率的差异化。此外，教师还可根据可视化结果分析，调整自适应模块对学生的分层情况，提升个性化教学平台分组的准确性。管理人员与教师共享可视化结果报告信息，对个性化学习平台的管理活动进行及时调整和补充。学生也可以根据分析报告获得在线学习情况的详细数据，并在系统反馈建议下，对自身学习情况进行反思，还可与教师通过Agent模块进行实时沟通，对学习进度不断优化和调整。

3结语

综上所述，随着我国信息技术的不断提升，基于信息技术支持的个性化教学平台，更符合现代社会发展发展趋势。在构建过程中，首先设计系统工程框架。在设计中，以学生数据为中心，实现教学结果可视化。还应增加Agent交互模块，真正做到师生实时互动交流。最后，应设计运行流程。利用信息技术对学生的数据进行计算分析，最终形成可视化报告，为教师制定教学方案提供数据支持。个性化教学平台还应不断进行完善，从而推动我国教育事业的发展。

参考文献

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作者:田登峰 单位:江苏省徐州市中国矿业大学公教中心