摘 ?要：個性化學習是實現(xiàn)學生全面發(fā)展的基礎，而“互聯(lián)網(wǎng)+教育”為個性化學習提供了有利條件。信息技術的發(fā)展驅動現(xiàn)代教育變革，技術的智能化催生了個性化學習的多樣性和可能性，助推職業(yè)教育環(huán)境下教學由規(guī)?；囊粚Χ嗟骄W(wǎng)絡化的多對多再到個性化的一對一轉變。基于此，結合職業(yè)教育實際，對個性化學習的內(nèi)涵進行界定，設計了由數(shù)據(jù)層、分析層、服務層和用戶層組成的個性化學習框架結構，提出環(huán)境可計算、學習者可理解、學習過程可表示、資源優(yōu)質(zhì)化、服務精準化的實踐路徑。

關鍵詞：職業(yè)教育;個性化學習;大數(shù)據(jù)分析

中圖分類號：G712 ? ? 文獻標識碼：A ? ?文章編號：2096-3769（2021）06-028-05

進化和發(fā)展是人類永恒的主題，教育也需要迭代更新。當前，以大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一輪信息技術浪潮正席卷而來，給新時代教育及教育信息化建設注入了新的活力，呈現(xiàn)出“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的新型態(tài)。“互聯(lián)網(wǎng)+教育”在拓展教育時空界限的同時，更加崇尚教育的個性化和創(chuàng)新性。2018年4月，教育部印發(fā)《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》《教育信息化2.0行動計劃》，強調(diào)利用人工智能實現(xiàn)因材施教、個性化教學，構建智能化、網(wǎng)絡化、個性化、終身化的教育體系，2019年2月，中央辦公廳、國務院印發(fā)《中國教育現(xiàn)代化2035》，要求利用現(xiàn)代信息技術，豐富并創(chuàng)新課程形式，實現(xiàn)規(guī)?；逃c個性化培養(yǎng)的有機結合。當前，“互聯(lián)網(wǎng)+”已實現(xiàn)與傳統(tǒng)行業(yè)的跨界整合，而教育也不例外，催生了“互聯(lián)網(wǎng)+教育”，推動教育實現(xiàn)系統(tǒng)性和革命性變革，具體包括教育環(huán)境、課程形態(tài)、教學范式、學習方式、評價模式、教育管理、教師發(fā)展、學校組織等變革[1]，同時也為創(chuàng)新性、個性化、復合型人才培養(yǎng)帶來新的契機?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+教育”打破時空局限，實現(xiàn)了教育服務供給的社會化，不同學習者通過在線網(wǎng)絡學習，產(chǎn)生了大量的學習數(shù)據(jù)，這些連續(xù)的、自動化生成的學習數(shù)據(jù)反映了學習的個性化，從而為教育服務供給的個性化提供了強大的支持。職業(yè)院校學生與本科學生相比，個性化更加突出：一是偏科嚴重，而且學習自信心不高，但是他們動手能力、表達能力較強;二是生源結構復雜，個性特征明顯。因此，在教學和學習中，如何深入挖掘職業(yè)院校學生的個性化元素和特征，并重點關注和培養(yǎng)，對學生的個性化發(fā)展和高質(zhì)量培養(yǎng)，具有重要的現(xiàn)實意義。

一、職業(yè)教育發(fā)展與個性化學習

（一）我國職業(yè)教育發(fā)展歷程

我國職業(yè)教育最初的形態(tài)是職業(yè)大學，采取“收費、走讀、不包分配、擇優(yōu)推薦”的辦學方式，1992年隨著我國社會主義市場經(jīng)濟體制的建立，企業(yè)需要大量技術技能人才，國家以多種形式、途徑和機制發(fā)展職業(yè)教育，為生產(chǎn)、服務和管理一線培養(yǎng)急需的技能實用型專門人才，主要由學校為在校學生提供一對多的職業(yè)教育，該階段可視作職業(yè)教育發(fā)展的第一階段，即計劃和市場融合下的職業(yè)教育。隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，1999年，國家下放高等職業(yè)教育管理權限，由省級人民政府主管，根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展需要確定招生專業(yè)和人數(shù)，體現(xiàn)了職業(yè)教育面向市場化辦學的理念。2005年，國家提出校企合作、工學結合的職業(yè)院校人才培養(yǎng)模式，確立了職業(yè)教育多元化辦學方式。2010年和2014年，國家分別下發(fā)了《關于進一步推進“國家示范性高等職業(yè)院校建設計劃”實施工作的通知》和《國務院關于加快發(fā)展現(xiàn)代職業(yè)教育的決定》，更加強調(diào)職業(yè)教育的產(chǎn)教融合和校企合作，以及校企雙主體育人。在此過程中，借助于網(wǎng)絡技術和信息化在教育中的應用，職業(yè)教育邁向第二個發(fā)展階段，即現(xiàn)代化的職業(yè)教育，職業(yè)教育向規(guī)?；蜆藴驶D變，同時隨著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”誕生、發(fā)展和壯大，不斷豐富的網(wǎng)絡教學資源為學習者提供了突破時空限制的網(wǎng)絡化學習模式。伴隨著信息技術與職業(yè)教育的深度融合，以及“人工智能+教育”的發(fā)展，未來將是智能化的職業(yè)教育，借助人工智能技術，重構職業(yè)教育生態(tài)，賦予人工智能的智慧元素，最終實現(xiàn)個性化、智能化和終身化的職業(yè)教育，如圖1所示。

不同的形態(tài)代表不同的時代背景、國家政策和辦學定位，體現(xiàn)出不同的職業(yè)教育特性。如果說第一形態(tài)的職業(yè)教育反映政府主導的一對多供給模式，那么第二形態(tài)的職業(yè)教育反映了職業(yè)教育面向產(chǎn)業(yè)行業(yè)，由供給模式轉向以市場為主的多對多需求模式，而第三形態(tài)的職業(yè)教育既反映了面向市場為主的需求模式，又反映了運用人工智能技術賦能教育供給側結構改革的精準一對一供給模式。

（二）個性化學習的特點

讓每個學習者都能發(fā)揮學習潛能，激發(fā)學習者內(nèi)在的學習動機、興趣是深度學習的起點，而個性化學習正是以學習者為中心，根據(jù)學習者的個性化特征設計和定制學習內(nèi)容、教學策略、學習方式等。因此，個性化學習強調(diào)差異化和個體化，強調(diào)主動性和參與性，強調(diào)教學策略的靈活性[2]。因此，個性化學習不僅是學生自主性的學習，也包括教師教學的支持，教師和學生協(xié)同配合，同時，個性化學習無論是在學習目標、角色定位、學習支持，還是在考核評價、學習空間等方面，都與傳統(tǒng)學習存在本質(zhì)差別。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的應用和推廣，學習者通過在線學習積累了海量的學習數(shù)據(jù)，從而為個性化學習提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。通過對學習數(shù)據(jù)的分析，可以分析學習者個性的化特征和需求，提供適切性的學習資源和學習路徑，促進學習者個性成長，最終激發(fā)學習者的個體創(chuàng)新思維?？梢?，個性化學習是以人為本的教育理念，充分認同和尊重學習者的個體差異，讓個性得到充分尊重，最終實現(xiàn)高質(zhì)量的育人目標。

目前，關于個性化學習的研究主要體現(xiàn)在五個方面：一是從理論層面探討個性化學習的內(nèi)涵、特征、影響因素、服務機制等;二是針對個性化學習平臺的技術研究，充分發(fā)揮其學習分析技術、大數(shù)據(jù)技術、人工智能技術的優(yōu)勢，構建支撐個性化學習的平臺，通過學習平臺捕獲學習者的個性化元素，進而促進其個性化成長;三是個性化學習模型的設計應從學習者自身特點出發(fā)，如基本信息、學習過程、認知模式、情感狀態(tài)等，并融入學習場景、時空變量等，建立學習者模型，刻畫學習者畫像;四是個性化學習資源的推薦，根據(jù)個性化學習特點，從海量的學習資源中匹配適合學習者個性特點的學習資源;五是精準教學，基于個性化學習，實施精準化的指導和教學，彌補規(guī)模化教學的不足，達到因材施教、以人為本、全面發(fā)展的目的。

二、職業(yè)教育環(huán)境下個性化學習的框架設計

（一）技術支撐

1.網(wǎng)絡化的學習平臺和環(huán)境

網(wǎng)絡化的學習平臺和環(huán)境是開展數(shù)據(jù)化學習的基礎，學習者通過對平臺和環(huán)境中數(shù)字化學習資源的學習，會產(chǎn)生學習的行為數(shù)據(jù)，例如觀看了哪些視頻、視頻學習時長、學習的時間、學習的次數(shù)、學習過程中的互動交流等，這些可能是結構化的關系型數(shù)據(jù)，也可能是非結構化的其他數(shù)據(jù)，總之詳細記錄和反映了學習者的學習過程。這些學習數(shù)據(jù)為分析學習者的學習模式、學習偏好，挖掘學習者的個性化特點具有重要的作用和價值。

2.大數(shù)據(jù)分析技術

海量的學習數(shù)據(jù)為分析學習者的個性化特點奠定了基礎，但需要依賴大數(shù)據(jù)分析技術，具體包括存儲技術和處理技術。大數(shù)據(jù)分析技術應用在教育領域具體有預測（分類、回歸、潛在知識評估）、結構挖掘（聚類分析、因子分析、社會網(wǎng)絡分析、領域結構發(fā)現(xiàn)）、關系挖掘（關聯(lián)規(guī)則挖掘、相關性分析、時序模式挖掘、因果數(shù)據(jù)挖掘）、可視化技術等[3]。

（二）個性化學習框架結構

個性化學習是建立在教育大數(shù)據(jù)基礎上的，旨在滿足學習者個性化、精準化和智能化的學習需求[4]。為了準確刻畫個性化學習的生成機制，結合職業(yè)教育實際，本文設計了個性化學習框架，從下往上依次是數(shù)據(jù)層、分析層、服務層和用戶層，如圖2所示。

1.數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層是構建個性化學習模型的基礎，具體包括學習者方方面面的數(shù)據(jù)，如基本信息數(shù)據(jù)、通過學習平臺和環(huán)境生成的學習行為數(shù)據(jù)、參與實習實訓的過程性及結果數(shù)據(jù)、參加不同級別的技能競賽訓練和獲獎數(shù)據(jù)、獲得專業(yè)和非專業(yè)的培訓認證數(shù)據(jù)，等等。這些數(shù)據(jù)分層次、多維度反映了學習者的學習過程和結果，為分析層的分析提供數(shù)據(jù)支持。

2.分析層

分析層主要有兩個模塊，分別是學習者模型和個性化學習服務引擎。前者基于數(shù)據(jù)層構建用以反映學習者的個性模型，具體有知識模型、能力模型、認知模型和情感模型。后者包括各種適配器、生成器和規(guī)則庫等，也是建立在數(shù)據(jù)層基礎上的，同時融合了學習者模型，從而為服務層提供分析支持。

3.服務層

服務層是個性化學習服務，具體包括知識能力服務、情境感知服務和自適應匹配服務。知識能力服務根據(jù)學習者在知識、能力方面的興趣推薦適合的知識資源和能力成長指導。情境感知具體借助學習時間和空間因素，在個性化服務中融合情境特性，推薦相應的學習資源。自適應匹配服務結合學習者當前的學習環(huán)境，以及歷史學習經(jīng)歷，為其推薦和匹配最佳的個性化資源。

4.用戶層

用戶層是面向特定環(huán)境的所有學習者，是個性化學習的最終消費者。

三、職業(yè)教育環(huán)境下個性化學習的路徑

要實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的個性化學習，在研究層面就是要求教育情境（如物理環(huán)境、虛擬場景、知識背景等）可計算、學習主體可理解、學習服務可定制（如知識供給、精準服務、智能導學）[5]。在實踐層面，要樹立“以學習者為中心”理念，構建聚合中心（賦權學習者主體實踐）、構建資源中心（賦權學習者主體實踐）、構建服務中心（賦權學習者個體成長）[6]。結合上述研究成果，以當前職業(yè)教育“互聯(lián)網(wǎng)+教育”實際，本文提出以學習者為中心，構建環(huán)境可計算、學習者可理解、學習過程可表示、資源優(yōu)質(zhì)化、服務精準化的實踐路徑。

（一）環(huán)境可計算

環(huán)境可計算是開展個性化學習的基礎，是指學習者的學習場所（包括物理和虛擬）、資源空間都是可以感知和計算的，這樣一方面可以感知和定位學習者的學習情境，一方面可以感知學習者獲取和學習了哪些資源。環(huán)境可計算涉及到智慧教室、智能便攜式設備、物聯(lián)網(wǎng)技術、跨空間資源整合與構建、教育場景邊緣計算等。

（二）學習者可理解

在規(guī)?；逃h(huán)境中，對學習者的理解是建立在平均認知基礎上的，而個體差異卻是未知的。更好地認識教育主體，精準把握學習者的行為和水平，是開展個性化學習和“因材施教”的前提。而建立在環(huán)境可計算的學習平臺中，學習者的學習行為會被準確記錄，通過大數(shù)據(jù)分析可以準確把握學習者的學習規(guī)律和特性，從而可以為學習者畫像，準確得到學習者的差異和優(yōu)勢、不足。因此，借助教育大數(shù)據(jù)可以做到學習者可理解，每一個學習者的學習特點都會被記錄和分析，從而更加精準開展個性化學習和教學。

（三）學習過程可表示

學習行為和過程可以被記錄，最終以特定的格式來表示和反映，這就需要形成一種標準和機制。目前，xAPI（experience API）已經(jīng)取代SCORM，成為存儲和訪問學習經(jīng)歷的技術規(guī)范，其強大之處在于擁有一個儲存學習記錄的倉庫（LRS），并能兼容之前的SCORM，這就為個性化學習提供了標準化的技術規(guī)范。使用xAPI記錄學習者的學習活動，具有可量化、可分享和可跟蹤特性，目前已經(jīng)應用在移動設備APP（xAPI statement viewer）、網(wǎng)絡學習軟件（NextGen e-Learning Software）中。同時，xAPI也為基于交互式內(nèi)容的H5P提供了良好的支持。

（四）資源優(yōu)質(zhì)化

在線學習打破了時空界限，為學習者提供了便利的學習方式，使得學習者利用豐富的碎片化時間不斷學習。同時吸引學習者在線學習還須要有優(yōu)質(zhì)的學習資源。因此，在線教學平臺以及網(wǎng)絡學習空間中，優(yōu)質(zhì)資源永遠是第一位的。根據(jù)學習者的基本學情以及課程的特點，結合信息化的學習模式和特點，重構學習資源，并結合現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)行業(yè)發(fā)展，適時動態(tài)更新。

作為職業(yè)教育，要充分發(fā)揮產(chǎn)教融合、校企合作的優(yōu)勢，由學校課程負責人、企業(yè)專家、技術能手等共同參與，開發(fā)適合學習者學習的資源，一方面體現(xiàn)教育性，另一方面體現(xiàn)職業(yè)性，同時需要滲透工作情境。這樣，學習者通過學習會逐步由受教育的學習者向走入工作崗位的職業(yè)者過渡，最終成為適合地方經(jīng)濟社會發(fā)展的技術技能人才。

（五）服務個性化

個性化學習就是要發(fā)掘和關注學習者獨特的天資。因此，學校在助力個性化學習的目標導向上，要提供面向個性化成長的各種服務。首先，需要搭建組織架構，體現(xiàn)學習者不同的知識能力水平，形成不同層次不同類別的“鄰近發(fā)展區(qū)”，這樣，學習者在學習過程中根據(jù)個人的實際，尋求最近發(fā)展區(qū)域，通過努力，從一個能力水平躍升到另一個能力水平，讓學習者能體驗到通過努力實現(xiàn)能力提升的成就感。其次，個性化學習和成長要面向生產(chǎn)生活實際，通過實際問題和實踐驅動學習者個性化學習，這就需要政府、學校、企業(yè)、行業(yè)等通過多元協(xié)同發(fā)揮彼此優(yōu)勢，提供面向生產(chǎn)和生活的土壤，讓學習者從生產(chǎn)和生活中找教育，在實踐中總結和提升，在此過程中激發(fā)學習者的思考能力和探索精神。

個性化學習是以人為本的教育理念，也是未來教育及智慧教育的永恒追求。個性化學習尊重個體差異，助推人的全面發(fā)展，讓職業(yè)教育環(huán)境下的每一個學習者都能“人人皆可成才、人人盡展其才”。本文在深入分析職業(yè)教育發(fā)展及應對教育形態(tài)的基礎上，指出個性化學習未來智能技術賦能教育的必然趨勢。在界定個性化學習內(nèi)涵、特征的基礎上，設計了個性化學習框架結構，以數(shù)據(jù)層為基礎，構建包含學習者模型和個性化服務引擎的分析層，并向上層的服務層提供知識能力、情境感知以及自適應匹配等支持，最終為頂層的用戶層提供精準化、個性化、智能化的學習服務。從個性化學習實現(xiàn)的視角提出環(huán)境可計算、學習者可理解、學習過程可表示、資源優(yōu)質(zhì)化、服務精準化的實踐路徑。事實上，本文的研究是從當前的“互聯(lián)網(wǎng)+教育”以及職業(yè)教育信息化角度探討個性化學習，而真正個性化學習與個性化教育的實現(xiàn)要依賴人工智能技術。因此，在后續(xù)的研究中，將從個性化學習的相關理論、“人工智能+教育”以及智能教育賦能職業(yè)教育的發(fā)展變革等問題作深層次研究。

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The Connotation， Framework and Path of Personalized Learning in Vocational Education under the Context of Internet+ Education

CHENG Guang-sheng

（Ningxia Vocational College of Finance and Economics， Yinchuan 750021， China）

Abstract： Personalized learning is the basis of all-round development for students and Internet + education provides favorable conditions for it. The development of information technology drives the reform of modern education. The intelligence of technology has given birth to the diversity and possibility of personalized learning and boosted the vocational education transformation from the traditional mode of one-to-all， networked all-to-all to future personalized one-to-one. Based on the above mentioned situation， combined with the realities of vocational education， this paper gives the connotation of personalized learning， and designs the framework in which data ， analysis， service and user are the basic structure. Finally it puts forward the execution path on which the learning environment is computable， learners can be understood and analyzed， the learning process can be recorded， the learning resources can be optimized and the service can be personalized.

Key words： Vocational Education; Personalized Learning; Big Data Analysis

收稿日期：2021-08-31

作者簡介：程光勝（1981），男，甘肅靜寧人，講師，碩士，研究方向為職業(yè)教育、數(shù)據(jù)科學、軟件工程。

此文為2020年度寧夏哲學社會科學（教育學）規(guī)劃項目“人工智能環(huán)境下精準學習者模型及系統(tǒng)構建研究”（課題編號：20NXJC07，主持人：程光勝）的研究成果。