人工智能视域下个性化学习路径推荐：机理、演进、价值与趋势.pdfVIP

现代远距离教育２０２３年第３期总第２０７期

教育信息化

人工智能视域下个性化学习路径推荐：

机理、演进、价值与趋势

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郑雅倩，李新，李艳燕，王德亮，包昊罡

（１．北京师范大学，北京１０００８９；２．江苏师范大学，江苏徐州２２１１１６；

３．香港大学，香港９９９０７７；４．中国教育科学研究院，北京１０００８８）

【摘要】个性化学习路径推荐是智能技术驱动教育服务智能升级的关键力量，是实现大规模个性化教育的重

要驱动。然而，目前个性化学习路径推荐的研究与实践仍未成熟，难以满足学习者因人而异、因时而变的个性化需

求。个性化学习路径推荐的主流推荐框架包括基于机器学习、基于进化计算和基于知识图谱三种方式，具有不同

的模型机理和适用的教育场景，经历了起步探索、预测推理、改进优化和融合创新的技术演进历程。其对教育的价

值导向体现在赋能课堂教学、助力因材施教，优化在线学习、驱动服务升级，支持场馆学习、增强智能感知，改善游

戏学习、优化交互体验，为破解大规模与个性化相结合的应用难题提供了重要支撑。随着智能技术的迭代升级及

深入应用，未来个性化学习路径推荐呈现四大发展趋势，即关注信息要素的深度融合、迈向全方位多尺度的形式化

建模，融合多种技术优势、构建以知识为主导的高性能推荐框架，注重可视化呈现和动态感知、推动个性化服务模

式的优化升级，重视全景性应用策略研究、促进推荐技术与真实教育情境的紧密耦合。

【关键词】个性化学习路径推荐；模型机理；技术演进；价值导向；发展趋势

【中图分类号】Ｇ４３【文献标识码】Ａ【文章编号】１００１－８７００（２０２３）０３－００３９－０９

径序列一经设定就不能改变，难以满足学习者因人而

一、引言

异、因时而变的个性化需求。

在人工智能时代，如何利用新一代信息技术赋能近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于计

大规模个性化的教育服务供给、促进教育服务能力和算机自动生成的学习路径推荐系统不断涌现，在海量

质量全面提升，已成为智能教育研究领域关注的核心资源和推荐效率之间形成了良性的平衡。但现有的

议题。个性化学习路径推荐作为构建智能教育服务研究成果仍处于原型阶段，未能很好地破解教育规模

的关键技术，旨在利用学习者、学习资源、领域知识特化覆盖和个性化需求满足的重要议题。为了更好地

征等信息为学习者量身定制一个符合教育认知规律把握这一议题的发展脉络，使其更有效地改善教育服

［１］

且能实现其既定学习目标的最优学习单元序列，能务，有必要深度分析个性化学习路径推荐领域的模型

够有效促进学习者对知识的主动建构、内化及迁移，机理、技术演进、价值导向和发展趋势，探索其发展轨

助力提升适应性学习效果和满意度。传统的推荐方迹并厘清其研究取向。鉴于此，本研究从技术视角切

法以人工生成为主，通过教师等权威人士根据自身的入，深入剖析三种主流推荐框架（即基于机器学习、基

教学经验及其对知识结构的理解与认识为学习者设于进化计算和基于知识图谱的推荐框架）的模型机

［２］

定导航学习路径，但这种方式往往以多数学习者的理，系统梳理推荐技术的演进与发展历程，并进一步

共性需求为牵引，仅能完成预定资源的统一推送且路探析其赋能教育场景的价值导向，最后展望了该领域

【基金项目】国家自然科学基金面上项目“融合多模态学习分析的协