Page 191 - 现代信息技术应用及教学创新研究

第五章 信息科学与技术

标注和评价，构建教育资源和学科知识点之间的动态映射关系，以此为教育资源
的跨平台迁移、系统化重组和个性化推荐提供支持。三是面向学生知识水平的智
能化教育资源推送。以学科知识图谱为依据，构建“学习者—知识—资源”之间
的关联分析模型，以此实现教育资源和学习需求之间的智能匹配，根据具体的教

育情境和学习者的知识水平、学习风格等特征实现精准化的资源推送。
（三）智慧学习环境构建关键理论与技术
智慧学习环境的构建是人工智能教育应用的重要环节，其应用主要包括智慧
教室、智慧校园、智慧图书馆、智慧博物馆等。智慧学习环境的构建主要通过多

样化智能工具的应用、智能服务的推送和智慧教学的开展，为学习者提供智能增
强、虚实融合、人机协同的学习环境。其一，利用虚拟现实、增强现实、全息影
像、数字孪生、元宇宙、数字人等技术提升学习环境的临场感和沉浸感，为学习
者呈现各种真实的学习场景、创设真实自然的学习体验，提高学习者的学习兴趣

和学习动机。其二，利用多样化的智能感知设备实现教育情境的智能感知与融合
计算，对学习空间中学习者、教师、教学资源、教学媒体、教学环境等要素的表
征状态和演化模式进行精准刻画，帮助机器理解学习的发生过程、探究学习的发
生机制，以此为教学服务的推送和教学模式的优化提供有效支持。其三，构建面

向智慧学习环境的智能化教与学模式，实现智能化的学习服务支持、教学活动组
织，帮助学习者在与教师、同伴、资源、环境、机器的多元交互过程中强化知识
建构、提升高阶思维、培养创新意识，促进自身认知水平和学习素养的有效提升。
（四）个性化学习支持服务关键理论与技术

个性化学习支持服务的供给是智能技术教育应用的核心，主要利用数据建模
的方式对学习者的个体特征进行智能诊断和精准判别，并通过个性化学习方案的
设计实现精准干预。
目前关于学习者个性化学习支持服务的相关研究主要涉及以下三个层次：一

是面向学习者学业水平提升的精准化学情诊断和资源推荐。通过对学习者学业测
评数据和学习行为数据的采集分析，对学习者的知识掌握程度和认知发展状况进
行精准分析，以此构建学习者和学习资源之间的精准匹配机制，充分考虑学习者
的先验知识、认知水平、学习风格、学习偏好等特征，为学习者提供个性化的资

源推荐和学习路径规划服务。二是面向学习者综合素质培养的精准化教学活动设
计。根据学习者的年级、兴趣、能力等特征，对学习者进行个性化的分组，设计

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