（北京交通大学系统科学学院  北京  100044）

[摘 要]随着教育技术的发展，混合式学习模式成为越来越受关注的教育形式。通过构建一个新的理论框架，综合多种教育策略及其在自适应学习技术应用中的优劣，并在此基础上，提出一系列具有针对性的个性化教育策略建议，涉及课程设计、教学方法、学习资源、评估与反馈等方面。这些策略旨在帮助教育工作者更有效地利用自适应学习技术来实现混合式学习模式下的个性化教育。有望为教育工作者在自适应学习技术应用中提供有益的指导和建议，推动混合式学习模式下个性化教育的发展。

[关键词]自适应学习技术；混合式学习模式；个性化教育；教育策略

[基金项目] 2023年度北京交通大学人才基金项目资助“基于交通流量和速度估计的多类型交通检测器位置优化研究”（2023XKRC026）。

[作者简介]付豪（1994-），男，河南新乡人，博士，北京交通大学系统科学学院副教授，主要研究方向为智能交通系统。

[中国分类号] G642.0(高等教育)  [文献标识码]A  

一、 引言

随着信息技术的迅速发展，教育领域在不断地开发更有效的教育教学模式，以适应社会和个体的多样化需求。混合式学习作为一种结合传统面授教学和在线教学的教学模式，已经在全球范围内得到广泛关注^[1-3]。同时，个性化教育作为一种根据学生的兴趣、能力和学习风格调整教育内容和方式的教学策略，也在教育界受到越来越多的重视^{[4, 5]}。自适应学习技术正是这两大趋势的结合，它利用大数据和人工智能等技术实现对学生学习行为的实时跟踪和分析，从而为学生提供拥有个性化的学习资源和环境^{[6, 7]}。然而，尽管自适应学习技术在理论上具有很大的潜力，但在实际应用中还面临着诸多挑战，如教育资源的配置、教学设计的优化以及评估与反馈的改进等。

因此，本研究旨在探讨基于自适应学习技术的混合式学习模式下的个性化教育策略。具体而言，本研究将通过文献回顾、理论框架构建和现有文献的深入分析，提出针对性的个性化教育策略建议，以期为教育工作者在混合式学习模式下实现个性化教育提供有益的指导。通过本研究，教育工作者将更好地理解混合式学习模式下个性化教育策略的重要性，以及自适应学习技术在实现个性化教育方面的潜力和挑战。本研究有望为教育工作者提供有益的指导和建议，推动混合式学习模式下个性化教育的发展。

本文的结构如下：首先，回顾混合式学习、个性化教育和自适应学习技术的相关理论与实践；然后，构建一个理论框架，探讨混合式学习、自适应学习技术和个性化教育之间的关系；随后，进行研究分析，给予教育策略上的建议；最后，总结研究的主要发现，并指出研究的不足之处和可能的研究方向。

二、 文献综述

此部分重点回顾混合式学习、个性化教育和自适应学习技术的相关理论和实践。我们将根据学者的研究成果，结合实际应用场景，分析这三个方面的发展现状和趋势。

混合式学习能够有机地融合传统的面授教学和在线学习的新兴教学模式，近年来备受教育界关注。冯晓英等（2019）从认识论和方法论的角度研究了社区模型和混合式教学动态支架模型，探讨了混合式学习在“互联网+”时代的学习理论基础和教学方法基础^[1]。戴朝霞和曹燕（2019）指出混合式学习模式不仅注重形式上的两种不同学习模式的有效融合，还强调多种学习要素的混合，例如学习理念和学习参与者的融合，逐步完善混合式学习^[2]。郭丹（2011）基于混合式学习模式的可行性，建议了实际课堂中应用混合式学习的方法和途径，为混合式学习的落地提供了宝贵的借鉴^[8]。

个性化教育是根据学生的兴趣、能力和学习风格调整教学内容和方式的教学策略。冯建军（2004）指出在教育教学过程中，要充分尊重个体的个性化和差异，发挥学生的自主性和选择性，使个性发展成为自由自主的过程^[4]。刘献君（2018）认为个性化教育是对教育真谛的深刻领悟，适应高等教育大众化的需求，有利于培养创新创业能力，促进教育公平^[9]。刘继勇和邓敏（2001）强调个性化教育的重要性和必要性，认为对大学生进行个性化教育是培养创新能力的根本途径^[10]。

自适应学习技术是一种根据学生的学习行为、能力和需求，动态调整教育资源和教学策略的技术手段。吴南中（2016）探索了包括情境感知技术、大数据背景、互联网技术等多种新兴技术为基础的二代在线教育，更加强调针对不同学生的个性化学习，将在线学习范式从传统的自主范式逐步向自适应范式引导^[6]。姜强等（2016）详细阐述了个性化自适应学习的概念、研究历程以及取得的成就和影响力，强调基于学生个性化地自适应学习模式在当今大数据计算机技术的快速发展的时代中学习的新方向^[7]。

综上所述，混合式学习、个性化教育和自适应学习技术是当今教育领域的热点问题，学者针对这三个方面开展了大量的研究工作。通过对上述文献的综述，我们可以看出混合式学习、个性化教育和自适应学习技术在提高教育质量和满足学生需求方面具有积极作用。

三、 理论框架

为了深入探讨如何在混合式学习模式下，利用自适应学习技术实现个性化教育，本研究结合文献分析结果，对混合式学习、个性化教育和自适应学习技术的内涵、特点和关系进行理论推导，提出一个基于自适应学习技术的混合式学习个性化教育模型。

本研究的理论框架基于文献综述，旨在探讨混合式学习、自适应学习技术和个性化教育之间的关系。理论框架的构建如图1所示，其包括以下三个部分：

图1 理论框架

(一) 混合式学习模式的特点

混合式学习模式有机融合了传统的面授教学和新兴的在线学习各自的强势之处，以提高教育教学质量，充分满足不同学生的个性化需求。其特点包括：

Ÿ 灵活性：学生可以参考个人的学习进度和学习需求选择适合自己的学习内容和方式，实现时间和空间的自主安排。

Ÿ 互动性：在线学习平台可以提供丰富的互动工具，如论坛、聊天室和协作工具，促进师生和同学之间的沟通与交流。

Ÿ 个性化：教师可以根据学生的特点和需求设计不同的教学活动和评价标准，实现教学的个性化。

Ÿ 数据驱动：在线学习平台可以利用数据库中的海量数据，收集分析在线学生的学习行为，为指导教师提供及时反馈，为学生提供合适的指导。

(二) 自适应学习技术的原理和应用

自适应学习技术是一种基于学生模型的智能教育技术，通过对学生的学习行为、成绩和需求进行实时分析，为学生提供适合自己特色的个性化的学习资源和学习方法。其原理和应用包括：

Ÿ 学生模型：通过对学生的学习数据进行分析，构建学生的知识状态、能力水平和学习风格等多维度的学生模型。

Ÿ 自适应内容推荐：根据学生模型，为学生推荐适合其知识状态和能力水平的学习资源，实现个性化学习。

Ÿ 自适应学习路径：通过分析学生的学习进度和成绩，为学生推荐合适的学习任务和顺序，实现个性化教学。

(三) 利用自适应学习技术实现个性化教育

在混合式学习模式下，利用自适应学习技术实现个性化教育的关键环节包括：

Ÿ 整合在线和面授教学：将自适应学习技术应用于在线学习环节，为学生提供适合自己特色的个性化的学习资源和学习方法；在面授教学环节，教师根据学生的学习情况和需求进行针对性的指导和互动。

Ÿ 课程设计与教学策略：教师在课程设计时，应充分考虑学生的个性化需求，设计灵活的学习任务和多样化的教学策略。同时，教师可以根据自适应学习技术提供的学生模型和分析结果，调整教学内容和方法，以满足学生的个性化需求。

Ÿ 学习评价与反馈：在混合式学习模式下，学习评价应关注学生的个性化发展，采用多元化的评价方式，如形成性评价、同伴评价和自我评价等。此外，教师和学生应充分利用自适应学习技术提供的数据分析和反馈功能，及时了解学习进度和问题，促进学生的个性化成长。

综上所述，本研究的理论框架通过分析混合式学习模式的特点、自适应学习技术的原理和应用，以及如何利用自适应学习技术实现个性化教育，为教育工作者在课堂实践教学的过程中提供有效的指导和参考。

四、 研究分析

本研究通过对现有文献进行深入分析，综合多种教育策略及其在自适应学习技术应用中的优劣。结合前文所构建的理论框架，我们提出关于混合式学习模式下个性化教育策略的以下建议：

（1）教学内容的个性化设计：

根据学生的学习模型和个性化需求，灵活设计和调整教学内容，以满足学生的学习兴趣和能力水平。提供多样化的学习资源，包括文本、图像、视频、互动模拟等，以满足不同学生的学习偏好和学习方式。

（2）学习任务的个性化安排：

结合自适应学习技术，根据学生的学习进度和学习成果，个性化地安排学习任务的难度和顺序，以促进学生的逐步发展和深入学习。引入个性化的学习路径，根据学生的兴趣和能力进行学习路线的定制，使学生在自主选择的情况下能够更好地开发自己的能力。

（3）反馈与评价的个性化：

提供实时的学习反馈并针对不同学生的特色开发个性化的评价指标，让学生了解自己的学习进展和需求，及时调整学习策略和目标。引入同伴评价和自我评价的机制，让学生从多个角度对自己的学习进行评价和反思，培养自主学习和自我管理的能力。

（4）教师角色的转变：

教师应扮演导师和指导者的角色，通过对学生的学习数据和学习模型的分析，提供个性化的学习支持和指导。教师需要不断提升自己的教学能力和技术素养，熟练掌握自适应学习技术的应用，将其融入到教学实践中，为学生提供更好的个性化教育服务。

（5）协作与社交学习的个性化支持：

利用自适应学习技术，为学生提供个性化的协作和社交学习支持，促进他们在团队合作和社区互动中的个人成长。提供个性化的合作学习机会，根据学生的兴趣和技能匹配合作伙伴，以促进有效的知识共享和互助学习。

（6）情感与动机因素的个性化管理：

结合学生的情感状态和动机因素，采用个性化的激励和情感管理策略，帮助他们建立积极的学习情绪和动力。提供个性化的学习挑战和奖励机制，根据学生的兴趣和能力水平设置适当的学习目标和奖励措施，激发他们的学习动机和自主学习能力。

（7）数据分析与决策支持：

利用自适应学习技术提供的学习数据分析和决策支持，教师可以更好地了解学生的学习情况和需求，为个性化教育提供科学依据。教师可以利用学习分析结果，识别学生的学习障碍和潜在需求，并采取针对性的教学策略和措施来帮助学生克服困难和提高学习效果。

通过以上建议，我们可以更全面地探讨混合式学习模式下个性化教育策略的实施和效果。这些策略将有助于提高学生的学习参与度、学习效果和学习满意度，为每个学生提供适合他们个体需求的教育体验。

五、 总结与展望

本研究旨在探讨混合式学习模式下的个性化教育策略，并通过综合文献分析和理论框架构建，提出了一系列可行的建议。通过对现有文献的深入分析，我们发现个性化教育对学生学习成果、学习动机和学习满意度的提升具有重要作用。在混合式学习环境中，利用自适应学习技术可以更好地实现个性化教育。

根据本文的研究分析，以下是关于混合式学习模式下个性化教育的主要结论：首先，个性化教育需要教学内容的个性化设计。根据学生的学习模型和个性化需求，灵活设计和调整教学内容，提供多样化的学习资源，以满足不同学生的学习偏好和学习方式。其次，个性化教育需要学习任务的个性化安排。通过自适应学习技术，根据学生的学习进度和学习成果，个性化地安排学习任务的难度和顺序，引入个性化的学习路径，以满足学生的兴趣和能力水平。此外，个性化教育需要提供实时的学习反馈和个性化的评价机制。通过个性化的反馈和评价，学生可以了解自己的学习进展和需求，并及时调整学习策略和目标。同时，教师应扮演导师和指导者的角色，利用自适应学习技术提供的学习数据分析和决策支持，为学生提供个性化的学习支持和指导。最后，个性化教育需要教师角色的转变。教师应不断提升自己的教学能力和技术素养，熟练掌握自适应学习技术的应用，将其融入到教学实践中，为学生提供更好的个性化教育服务。

综上所述，混合式学习模式下的个性化教育策略具有重要的理论和实践意义。通过合理的教学设计、个性化的学习支持和反馈机制，以及教师的积极参与，我们可以更好地满足学生的个性化学习需求，促进学生的学习成长和发展。

[参考文献]

[1] 冯晓英, 孙雨薇, 曹洁婷. “互联网+” 时代的混合式学习: 学习理论与教法学基础 [J]. 中国远程教育, 2019, 2.

[2] 戴朝霞, 曹燕. 学习者视角下的混合式学习模式若干要素的融合 [J]. 中国成人教育, 2019, (2): 7-9.

[3] 黄荣怀, 马丁, 郑兰琴, 张海森. 基于混合式学习的课程设计理论 [J]. 电化教育研究, 2009, (1): 9-14.

[4] 冯建军. 论个性化教育的理念 [J]. 教育科学, 2004, 20(2): 11-4.

[5] 崔瑞锋, 钞秋玲. 个性化教育: 内涵及辨析 [J]. 现代教育科学: 高教研究, 2006, (4): 10-1.

[6] 吴南中. 论在线学习范式的变迁: 从自主学习到自适应学习 [J]. 现代远距离教育, 2016, (2): 42-8.

[7] 姜强, 赵蔚, 李松, 王朋娇. 个性化自适应学习研究——大数据时代数字化学习的新常态 [J]. 中国电化教育, 2016, (2): 24-32.

[8] 郭丹. 混合式学习有效性研究 [J]. 中国成人教育, 2011, (7): 153-6.

[9] 刘献君. 个性化教育的内涵和意义 [J]. 西北工业大学学报 (社会科学版), 2018, 38(1): 15-21.

[10] 刘继勇, 邓敏. 个性化教育: 大学生创新能力培养的根本途径 [J]. 江西社会科学, 2001, (5): 129-31.

Personalized Education Strategies in the Blended Learning Mode Based on Adaptive Learning Technology

FU Hao

(School of Systems Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044)

Abstract: With the development of educational technology, blended learning has become an increasingly prominent form of education. This study develops a novel theoretical framework to integrate various educational strategies and evaluate their advantages and disadvantages in the application of adaptive learning technology. Based on this framework, a series of targeted recommendations for personalized education strategies are proposed, covering aspects such as curriculum design, teaching methods, learning resources, assessment, and feedback. These strategies are intended to assist educators in effectively utilizing adaptive learning technology to achieve personalized education in the blended learning mode. This study is expected to provide valuable guidance and recommendations for educators in the application of adaptive learning technology, promoting the development of personalized education in the blended learning mode.

Keywords: Adaptive Learning Technology, Blended Learning Mode, Personalized Education, Education Strategies