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引言
在人工智能算法的支撑下，将采集的数据转化为结构化画像模型，实现对学习者知识能力和行为模式的定量描述。画像是动态更新的，随着学习过程的推进，系统能够实时调整学习策略，使学习内容和方法能够不断适应学习者的变化需求。
在实践中，个性化学习体系仍面临数据采集难度大、算法模型复杂、学习者适应性差异显著等挑战。如何平衡技术干预与学习自主性、确保数据安全及系统可持续发展，也是体系建设必须重点关注的问题。
高校需要加大在人工智能技术基础设施方面的投入，建设先进的计算平台、数据存储系统和智能化教学设备，保证智能化教育项
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