教育公平，關(guān)乎國計民生。中華人民共和國成立70 余年以來，取得的教育成果舉世矚目。當(dāng)前教育領(lǐng)域的主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)槿嗣袢罕妼Ω篮媒逃男枨笈c不平衡、不充分的教育發(fā)展之間的矛盾。教育公平的終極目標(biāo)是尊重主體的差異性，為每個學(xué)生提供個性化的指導(dǎo)。追求“公平而有質(zhì)量”，實現(xiàn)大規(guī)模的個性化教育，成為新時代的教育使命。

互聯(lián)網(wǎng)具有開放共享、跨越時空、擴大教育服務(wù)供給的優(yōu)點。盡管我國在線教育體系基本實現(xiàn)了讓師生看得見、聽得著的一般性教學(xué)供給需求，但是仍然不能完全解決優(yōu)質(zhì)教育資源和師資資源的稀缺問題，難以同時為超大規(guī)模的學(xué)生群體提供個性、精準(zhǔn)、高質(zhì)量的指導(dǎo)，而這其實也成為在線教育的最關(guān)鍵痛點之一。

創(chuàng)設(shè)高沉浸式的環(huán)境，提升學(xué)習(xí)的體驗感

以人為本，給學(xué)生創(chuàng)造美好的學(xué)習(xí)體驗，是技術(shù)之于教育的重要價值。在線教育誕生了一個網(wǎng)絡(luò)流行詞語——網(wǎng)課學(xué)困生。網(wǎng)課學(xué)困生是指那些“一上課網(wǎng)速就不好，沒有攝像頭；一提問就時不時傳來游戲聲音”，不愿上網(wǎng)學(xué)習(xí)的學(xué)生。此類調(diào)侃的緣由之一是在線學(xué)習(xí)環(huán)境中“師生教學(xué)兩不觸碰”，由于交互性不強、操作復(fù)雜等技術(shù)缺陷，常使得學(xué)習(xí)者產(chǎn)生孤獨感和無助感，影響了學(xué)生學(xué)習(xí)體驗。

智能技術(shù)有利于攻克現(xiàn)行在線教育由技術(shù)限制而帶來的難題，助推虛擬實驗室、沉浸式學(xué)習(xí)系統(tǒng)等智能學(xué)習(xí)環(huán)境的創(chuàng)設(shè)，著力提升在線學(xué)習(xí)環(huán)境的交互性、操作性、技能性，以此激發(fā)學(xué)習(xí)者的參與積極性，增強他們的在線學(xué)習(xí)臨場感。利用智能感知、虛擬仿真等技術(shù)開發(fā)交互式教育資源，為學(xué)習(xí)者構(gòu)建一種高度情境化的學(xué)習(xí)環(huán)境，使其產(chǎn)生置身其中的感覺，最大限度激發(fā)學(xué)習(xí)者的探究欲望。如北京師范大學(xué)利用多年來建設(shè)積累的虛擬仿真教育資源，為在線教學(xué)提供了成熟的數(shù)字化歷史教學(xué)內(nèi)容和技術(shù)支撐。

此外，還可以將虛擬現(xiàn)實技術(shù)引入直播教學(xué)中，通過互聯(lián)網(wǎng)將虛擬現(xiàn)實終端與內(nèi)容服務(wù)器連接起來。為學(xué)習(xí)者提供實時、互動的全景視頻服務(wù)，讓學(xué)習(xí)者在虛擬場景里感受世界各地的文化氣息，接收到面對面教學(xué)都可能無法體驗到的信息傳遞感。

依據(jù)每個學(xué)生的學(xué)情診斷進行精準(zhǔn)畫像

世界上沒有兩片完全相同的樹葉。每個學(xué)生的初始能力和學(xué)習(xí)風(fēng)格都是不盡相同的。因此，開展個性化教育的前提，首先就是要精準(zhǔn)掌握學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)個人特征。在當(dāng)前的在線教育環(huán)境中，由于師生在物理層面處于準(zhǔn)分離狀態(tài)，學(xué)生的個體學(xué)習(xí)特征還很難被實時捕捉，而且教師的精力有限，無法實現(xiàn)大規(guī)模地對每個學(xué)生進行個性化的觀察診斷。

其實在線教育中每個學(xué)習(xí)者的一切行為數(shù)據(jù)都是有跡可循、能被記錄下來的，而這背后隱含了巨大的有待開發(fā)的教育潛在價值。大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)分析等技術(shù)能夠全方位收集、深挖學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)資源，進而幫助教師高效地“讀懂”每一個學(xué)生。

首先，在大數(shù)據(jù)等技術(shù)的加持下，在線學(xué)習(xí)平臺能夠“伴隨式采集”學(xué)習(xí)者信息，高效匯聚來自教育全過程的數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)時長、資源的瀏覽量、師生互動交流情況、作業(yè)或作品的完成進度以及測試結(jié)果等碎片化的學(xué)習(xí)行為軌跡數(shù)據(jù)，并利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)對這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行深度挖掘，形成“學(xué)習(xí)者的在線大數(shù)據(jù)”。

其次，學(xué)習(xí)分析技術(shù)能抽取學(xué)生特征并對其進行標(biāo)簽化處理，抽象出學(xué)生的信息全貌進而形成精準(zhǔn)畫像，建立起互聯(lián)化、一體化的學(xué)生信息全息圖。

最后，基于學(xué)生畫像，多角度、全方位、精細化地分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)水平、知識背景等個人特征，并將其作為教育教學(xué)決策的基礎(chǔ)支撐和重要依據(jù)。

智能高效推送學(xué)習(xí)資源，實現(xiàn)資源找人

我們淹沒在信息的海洋中，卻飽受著知識的饑渴。由于線上教育資源數(shù)量眾多，存儲分散，且質(zhì)量參差不齊，使得學(xué)生在面臨海量的學(xué)習(xí)資源時，常常不知該如何選擇。傳統(tǒng)的在線教育技術(shù)還缺乏有效的資源匹配機制，僅憑借學(xué)生的檢索情況和平臺自帶的推薦功能，將資源發(fā)送給學(xué)生。這種“粗放式”的推送方式，造成了教學(xué)資源投放的精準(zhǔn)度不高、同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重等問題，也讓學(xué)生在選擇資源時浪費了大量的時間。

首先，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，在線學(xué)習(xí)平臺能夠?qū)⒔逃Y源結(jié)構(gòu)化和碎片化，建立起資源推送與學(xué)生特征精準(zhǔn)匹配的智能體系，有效保證了資源的推送效率。

其次，在線學(xué)習(xí)平臺可以采集學(xué)習(xí)者的資源使用偏好，并結(jié)合對學(xué)生學(xué)情的精準(zhǔn)診斷來自動查找、匯聚推薦適合的學(xué)習(xí)資源。

最后，平臺根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)偏好、風(fēng)格等個性化特征，對其資源選擇傾向做出預(yù)測性的分析，從而逐步提高智能推送機制的精確度，促使資源推送由原來的“被動反饋”向“主動預(yù)測”過渡，實現(xiàn)“資源找人”。

但是目前也存在突出問題，即每位教師在開展在線教學(xué)時，往往要同時面對幾十個乃至幾百個學(xué)生，巨大的在線工作量讓教師們感到分身乏術(shù)、筋疲力盡。

隨著大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)分析、智能測評等技術(shù)在在線教育領(lǐng)域的應(yīng)用，學(xué)習(xí)支持服務(wù)會逐漸從“人工” “標(biāo)準(zhǔn)”走向“智能”“多樣”，作業(yè)布置與批改、常見問題答疑等此類枯燥任務(wù)將交由人工智能接管，教師將從繁重的機械性工作中解脫出來。

在線教育的差異化服務(wù)過程是通過綜合運用學(xué)習(xí)分析、智能測評等技術(shù)來實現(xiàn)的。在線學(xué)習(xí)平臺對學(xué)習(xí)者的訪問量、作業(yè)得分、討論發(fā)帖數(shù)等學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進行收集，精準(zhǔn)記錄他們的學(xué)習(xí)軌跡，最終形成學(xué)習(xí)全過程數(shù)據(jù)鏈，多維、客觀、個性化地分析學(xué)習(xí)者需求，并根據(jù)分析結(jié)果向?qū)W習(xí)者推送與其相適應(yīng)的學(xué)習(xí)服務(wù)。

目前，智能技術(shù)支持的在線學(xué)習(xí)支持服務(wù)已經(jīng)有了一定的實踐，如美國佐治亞理工大學(xué)啟用一款名為吉爾·沃特森的機器人作為助教，代替教授回復(fù)學(xué)生們在論壇中提出的問題，幫助畢業(yè)生們解決畢業(yè)論文中遇到的問題。又如，中國大學(xué)MOOC（慕課）等在線教育平臺采用的智能互評技術(shù)，能夠自動為每位學(xué)習(xí)者分配其他同伴的作業(yè)，學(xué)習(xí)者們也可以根據(jù)評分規(guī)則來為他人打分，這在一定程度上減輕了教學(xué)團隊的工作量，為學(xué)習(xí)服務(wù)的多樣化供給提供了巨大賦能。

為學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)繪制路線圖

學(xué)習(xí)有法，但無定法，貴在得法。規(guī)劃出與每個學(xué)生的特征和需求相吻合的學(xué)習(xí)路徑，是幫助學(xué)生實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)的前提。在線教學(xué)中，“齊步走”的方式無法適用于每位學(xué)習(xí)者。人工智能等技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，使大規(guī)模的個性化在線學(xué)習(xí)路徑的規(guī)劃成為可能。

首先，結(jié)合初步構(gòu)建的學(xué)生畫像，在充分考慮學(xué)習(xí)者初始能力、學(xué)習(xí)風(fēng)格、任務(wù)完成程度等個性化特征的基礎(chǔ)上，預(yù)測學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)，為其量身定制與其匹配的學(xué)習(xí)內(nèi)容與活動，并以序列組合的方式推薦給學(xué)習(xí)者。

其次，學(xué)習(xí)者根據(jù)自身需求自主選擇適合自己的學(xué)習(xí)序列組合開展學(xué)習(xí)。同時，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集學(xué)習(xí)者全過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，并實時更新學(xué)習(xí)者畫像，通過不斷地迭代生成，實現(xiàn)對個性化學(xué)習(xí)路徑的動態(tài)跟蹤與調(diào)控。

總之，“公平而有質(zhì)量”，是在線教育朝更高水平發(fā)展的命題，而實現(xiàn)大規(guī)模的個性化在線教育則為破題的關(guān)鍵要義。當(dāng)個性化的在線學(xué)習(xí)需求成為人民群眾的普遍期待時，回應(yīng)和滿足這些期待則成為政府和教育工作者的使命。新一代智能技術(shù)的崛起和發(fā)展，有助于從粗放幫助走向精準(zhǔn)幫扶，助力解決教育發(fā)展的“不平衡”；有助于從標(biāo)準(zhǔn)化供給到追求多樣化的優(yōu)質(zhì)供給，助力解決教育發(fā)展的“不充分”，這為實現(xiàn)大規(guī)模的個性化在線教育提供了技術(shù)可能。

但是，我們?nèi)匀灰庾R到，技術(shù)對于教育的價值并非由技術(shù)來決定，而是由設(shè)計者和使用者決定。因此，如何借助智能技術(shù)的力量繪制在線教育的發(fā)展藍圖，實現(xiàn)“公平而有質(zhì)量”的在線教育，依然任重道遠。