发布日期：2025-11-24 15:56
一、人工智能在职业教育个性化教学中的关键技术
1.学习分析系统
学习分析系统犹如职业教育个性化教学的“数据大脑”，通过全方位采集学生在学习过程中产生的各类数据，如学习行为轨迹（包括学习时间、资源浏览顺序、操作频次等）、学习成果表现（作业完成情况、考试得分、项目完成质量等）以及学生的背景信息（入学成绩、专业类别、兴趣爱好倾向等），运用数据挖掘、机器学习等前沿技术手段，深度剖析数据背后的隐藏信息，构建起精准的学生学习模型。借助该模型，系统能够精准预测学生的学习走向，提前发现潜在的学习困难学生群体，并为教师优化教学决策提供有力的数据支撑，如适时调整教学进度、优化教学内容的深度与广度等，从而实现教学活动的前瞻性与针对性。
2.智能辅导系统
智能辅导系统依托人工智能领域的自然语言处理技术与专家系统架构，搭建起学生与知识之间的智能交互桥梁。当学生在学习过程中遭遇困惑时，可随时向智能辅导系统发起提问。系统凭借强大的自然语言理解能力，精准解析学生问题的语义内涵，并在海量知识库中迅速匹配与之相关的知识要点和解答策略，为学生提供即时、精准且个性化的学习辅导与疑难解答服务。此外，智能辅导系统还能依据学生的学习历史记录与提问模式，主动推送契合其当前学习需求的拓展性学习资源和针对性练习题目，助力学生巩固所学知识，逐步提升职业技能水平，实现学习效果的螺旋式上升。
3.个性化推荐引擎
个性化推荐引擎在职业教育个性化教学中扮演着“智能学习管家”的角色。它基于对学生个体学习兴趣、目标、进度以及长远职业规划等多维度信息的深度分析，运用协同过滤算法、内容推荐算法等先进技术，精准筛选并向学生推荐个性化的学习内容（如专业课程资料、行业前沿资讯等）、课程资源（线上线下优质课程）、学习路径（从基础到高阶的学习序列规划）以及实践项目（与职业岗位紧密关联的实操任务）。通过挖掘学生群体间的学习行为相似性以及学习资源之间的内在关联性，实现学习资源与学生需求的完美匹配，极大地提高了学生获取学习资源的效率和学习的针对性，激发学生的学习热情和主动性，促进其个性化学习进程的高效推进。
二、基于人工智能的职业教育个性化教学模式构建
1.学生画像构建：个性化教学的基石
学生画像构建是实现职业教育个性化教学的首要环节和核心基础。通过整合多源异构数据，如学生的基本身份信息、学习历程数据、课堂内外行为数据以及职业意向表达等，运用数据标签化技术对数据进行精细化处理与分类标注，为每一位学生绘制出一幅全面、立体且动态更新的“学习画像”。画像涵盖学生的学习能力层级评估（从初学者到熟练者的多等级划分）、知识掌握图谱（详细呈现各专业课程模块的熟练程度与薄弱环节）、学习风格偏好洞察（视觉型、听觉型、动觉型或混合型学习风格判断）、兴趣爱好领域探测以及职业目标岗位定位等多维度信息。借助学生画像，教师能够深入洞察每一位学生的学习特质与需求，为后续的精准教学干预提供坚实依据，如同为每位学生量身定制了一把开启个性化学习之门的钥匙。
2.精准教学内容推送：因材施教的关键举措
基于学生画像和学习分析系统的深度洞察，教师借助个性化推荐引擎，针对不同学生的特点与需求，实现教学内容的精准推送。对于学习基础较为薄弱的学生，推送体系化的基础知识讲解模块、简单易懂且具有代表性的案例分析以及基础技能训练任务，帮助他们夯实基础，逐步建立学习自信；而对于学有余力、学习能力较强的学生，则推送具有前瞻性和挑战性的拓展性知识专题、行业前沿技术应用案例剖析以及综合性、创新性实践项目，激发他们的探索欲和创新思维，助力其在专业领域深入钻研。例如，在职业教育的计算机网络技术专业教学中，针对网络基础薄弱的学生，推送网络拓扑结构、IP地址分配等基础知识的动画演示和互动式学习资源；对于已熟练掌握基础网络知识的学生，则推送云计算网络架构、网络安全攻防实战等进阶内容，并根据学生的学习风格偏好，以视频讲解、文本资料、实践操作演示等多样化形式呈现教学内容，确保每位学生都能接收到最适合自己的学习“营养套餐”。
3.个性化学习路径规划：通向职业目标的定制路线
依据学生画像所揭示的学生学习起点、能力水平、兴趣倾向以及职业发展愿景，为每位学生精心规划独一无二的个性化学习路径。该路径充分考虑学生的现有知识储备与学习能力，结合专业课程体系的内在逻辑和职业岗位能力要求，确定从基础课程到专业核心课程再到实践拓展课程的最优学习顺序，合理安排学习时间节点，并巧妙穿插实践环节，实现理论学习与实践操作的有机融合与相互促进。以职业教育的酒店管理专业为例，对于立志从事酒店前厅管理岗位的学生，其学习路径可从酒店服务礼仪、前厅接待基础知识等入门课程起步，逐步进阶到客房管理、餐饮管理等关联课程学习，期间穿插酒店前厅实习、客户关系管理实践等项目，最后参与酒店综合运营管理实训，通过循序渐进、环环相扣的学习路径设计，使学生在积累知识与技能的过程中，逐步明晰职业发展方向，提升职业竞争力，犹如为学生铺就了一条通往理想职业岗位的专属“高速公路”，确保其在职业教育的学习旅程中高效前行。
4.智能评估与反馈：教学相长的动态循环
在学生的整个学习过程中，借助人工智能技术搭建的智能评估与反馈机制，犹如为教学活动装上了“智能导航仪”，实时监测学生的学习进展与成效。通过自动批改作业系统、在线考试平台以及实践操作考核系统等工具，广泛收集学生的学习成果数据，学习分析系统运用大数据分析技术对这些数据进行深度挖掘与实时分析，精准评估学生对专业知识和职业技能的掌握程度，敏锐洞察学生在学习过程中暴露的薄弱环节与错误模式。例如，在职业教育的服装设计专业中，通过对学生设计作品的评估，分析其在款式设计、色彩搭配、面料选择等方面的创意与技巧运用情况；在服装制作实践考核中，记录学生的裁剪、缝制、整烫等操作步骤与工艺质量数据。基于评估结果，智能辅导系统为学生提供个性化的学习反馈与改进建议，如针对学生在服装设计创意方面的不足，推送相关的时尚潮流资讯、创意启发案例以及设计技巧培训资源；针对服装制作工艺的缺陷，推荐专业的操作视频教程、工艺改进方法讨论社区等，同时将评估结果及时反馈给教师，教师据此灵活调整教学策略、优化教学重点，实现以评促教、以评促学的良性教学相长循环，确保教学活动始终紧密贴合学生的学习需求与发展动态。
（节选自《河北能源职业技术学院学报》2025年第3期，作者：高猛，池丹丹）
供稿部门：教务处
初审：周安安
复审：张明哲
终审：李涛
编辑：索玲娟
