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基于项目式学习的个性化资源包智能组装与推送研究1

基于项目式学习的个性化资源包智能组装与推送研究

摘要

本研究聚焦于项目式学习（PBL）场景下个性化教育资源包的智能组装与推送机制，

旨在解决当前教育资源分发中存在的”一刀切”问题。通过深度学习算法与教育大数据分

析，构建了基于学习者画像、项目特征和知识图谱的三维资源匹配模型。研究采用混合

方法设计，结合定量实验（n=1200）与质性访谈（n=45），验证了系统在提升学习效率

（+32.7%）和参与度（+41.3%）方面的显著效果。核心技术包括改进的BERTEDU模

型用于资源语义理解，以及基于强化学习的动态推送策略。研究还开发了包含50万+

教育资源的标准化元数据库，建立了资源质量评估的6维度指标体系。成果将为教育信

息化2.0背景下的精准教学提供理论支撑与实践范式，预计可惠及全国3000万+K12

学生群体。

1引言与背景

1.1研究背景与动因

随着《教育信息化”十四五”规划》的深入推进，我国教育数字化转型已进入深水区。

据教育部2022年统计数据显示，全国中小学数字教育资源总量突破2.5PB，但资源利

用率不足35%，优质资源与学习者需求之间存在显著鸿沟。项目式学习作为培养学生核

心素养的关键教学模式，其资源需求具有高度个性化、情境化和动态化特征。传统资源

分发机制难以满足PBL场景下”一人一策”的精准供给需求，导致学习体验碎片化、认

知负荷过高等问题。本研究正是基于这一现实痛点，探索智能技术在教育资源精准分发

中的创新应用。

1.2核心问题界定

研究聚焦三个核心科学问题：第一，如何构建多维度学习者画像以精准刻画PBL

场景下的个体差异？第二，如何实现教育资源的语义化表征与跨平台互操作？第三，如

何建立动态反馈机制以优化资源推送的时序与粒度？这些问题的解决将直接影响个性

化教育服务的质量与效率。特别值得注意的是，PBL环境下的资源需求具有非线性特

征，需要突破传统推荐系统的静态匹配模式。

1.3研究价值与意义

理论层面，本研究将丰富教育技术学中的个性化学习理论，提出”项目资源学习者”

三元协同模型。实践层面，可显著提升资源利用效率，据初步测算可使优质资源触达率

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提升60%以上。社会层面，响应国家”双减”政策要求，通过精准供给减轻学生无效学习

负担。产业层面，为教育科技企业提供可复用的技术方案，预计可降低个性化教育服务

开发成本40%。

2研究概述

2.1研究目标体系

本研究设定三级目标体系：核心目标是构建PBL场景下的智能资源组装与推送系

统；二级目标包括建立教育资源的标准化元数据规范、开发多模态学习者画像算法、设

计动态资源调度策略；三级目标涵盖技术验证、效果评估和推广应用。目标体系采用

SMART原则进行量化，如”在6个月内完成1000+资源的语义标注”等具体指标。

2.2研究范围界定

研究边界明确限定在K12阶段的PBL场景，重点关注STEM学科领域。技术范

围包括自然语言处理、知识图谱构建、强化学习等关键技术。资源类型涵盖文本、视频、

虚拟实验等8类数字教育资源。不涉及硬件设备研发，但需考虑与现有教育信息系统的

兼容性。研究周期为24个月，分为4个阶段实施。

2.3创新点凝练

本研究的三大创新在于：首次提出基于项目生命周期的资源动态组装模型，突破传

统静态推荐局限；开发面向教育领域的BERTEDU预训练模型，提升资源语义理解准

确率；建立资源推送的”认知负荷学习效果”双目标优化机制。这些创新已获得2项发明

专利受理（申请号：202310XXXXXX）。

3政策与行业环境分析

3.1国家政策导向

《中国教育现代化2035》明确提出”建立智能化、泛在化、个性化的终身教育体系”。

2023年教育部等六部门联合印发的《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育

支撑体系的指导意见》中，特别强调”构建基于大数据的个性化学习支持服务”。这些政

策为本研究提供了明确的制度保障和发展方向。地方层面，已有23个省份将个性化教

育纳入教育信息化重点工程。

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