个性化教学的问题与挑战

现阶段，仍以集中教学为主，个性化教学还较难实现。对于学生潜力的发掘，尤其是对于高资质学生潜质的进一步开发仍是欠缺的。个性化教学难以实施主要存在以下两个方面的问题：一方面是学习需求的个体差异性难以满足，没有有针对性的学习计划。受学校教育时间和空间的限制以及教师资源的限制，如果做到照顾到每个学生的辅导需求，教育成本将非常高。统一教学、统一考核标准也是高效的必然要求。另一方面通过人工方式进行个体差异性评估较难细化。目前教师综合评估一个班级内学生个体差异时，主要依据学生的各科学习成绩进行粗略的评估，对于学生对各知识点的掌握程度、特长与弱点以及其他各项综合素质能力（如组织沟通能力、演讲能力等），还只能通过教师本人对于学生的了解进行主观评判，整体尚未有完整详细的评估体系，同时伴随学生的不断成长，一个教师需要不断面向新的学生人群，原有学生的历史学习行为轨迹难以保存下来。

已经有数年发展积累的网络教育为个性化教学提供了一些基础，即个人用户学习过程的数据积累。人工智能算法可以对海量多维度大数据进行结构化分析，提升了实时反馈效率和准确性。更重要的是，对于个体积累的数据进行分析，就可以提出针对个体的个性化教学方案。个性化教学可以通过个性化学习软件、学习网站/平台或智能教学系统实现，一般分为三步。

第一步是数据库的积累和整合，包括学习资源库和学生个体行为库。学习资源库包括题库、知识库、知识点关系库、学习方法库、解决方法库和学习路径库等，不仅是整合，还需结构化处理；学生个体学习行为库主要是指针对每一个学生的学习状况、考试状况、兴趣、偏好、学习需求及对于每一个知识点的掌握程度等维度的实时数据记录库。两类数据共同构成个性化学习的大数据分析基础。

第二步是针对第一步积累和实时更新的数据库利用人工智能算法和模型进行结构化处理，并进行分析，形成推荐系统，为学生匹配适合个人的学习计划和学习教材及下一步的学习重点。(www.xing528.com)

第三步是学生针对第二步中的推荐学习内容进行实施，整个学习实施的效果数据将反馈到第一步。同时，系统利用深度学习技术，根据内容推荐和学生学习效果对比反馈，辨别处理，进行自主学习优化和知识调整。在这个过程中，个性化推荐系统变得越来越聪明，内容推荐越来越精准。

整体来看，个性化教学不再是单一的教师主导制，整个教学过程以学生为主，学习过程由单向灌输变成双向互动学习，不仅能减轻教师负担、提高教学效率，也能提高学生学习效率和学习的积极性。

国内机构爱乐奇已经积累了做过的8亿道题，为个性化教学提供了充分的依据^[31]。加上人工智能深度学习技术上的突破和发展，我们已经可以试点应用个性化教学，例如国外的Knewton、国内的智学网，都是为学生提供个性化学习的平台。