AI驱动下的个性化学习路径生成与实践研究——以物联网应用技术专业为例

汪耀辉、杨代坤

天府新区通用航空职业学院

摘要：针对物联网应用技术等新兴专业教学中“一刀切”模式的局限性，本文旨在构建并实践一个由AI驱动的个性化学习路径生成模型。该模型整合了学习者画像、领域知识图谱与智能推荐算法，能够为每位学生动态规划出符合其认知水平与兴趣特点的学习路径。通过在物联网专业的教学实践对比研究，结果表明，该模型能显著提升学生的知识掌握度、学习效率与自主学习意愿，相较于传统教学模式优势明显。本研究为AI技术与专业教育的深度融合提供了可行的技术方案与实践参考。

关键词：人工智能；个性化学习；学习路径；知识图谱；物联网；教育技术

一、引言

以物联网应用技术为代表的新兴交叉学科，其知识体系呈现出高度网络化、动态化的特征，对传统线性教学范式构成了根本性挑战。学习者在先验知识与认知能力上的异质性，与标准化教学供给之间的矛盾日益凸出。个性化学习理论为此提供了方向性指引，而人工智能的演进则为其规模化实现提供了技术可能。因此，本研究旨在以物联网专业为一个具代表性的“范式案例”，探索并建构一个具有普适性的AI驱动个性化学习路径生成理论模型，并对该模型的有效性进行实践层面的确证。

二、理论基础与框架前溯

本研究构建的理论模型，植根于建构主义学习理论，即认为学习是学习者主动建构意义的过程，这确立了个性化干预的必要性。在技术层面，我们整合了人工智能教育应用领域的三种主流研究范式：一是基于知识图谱的“知识表征范式”，为学习的逻辑顺序提供本体论基础；二是基于学习者建模的“认知评估范式”，通过知识追踪等理论对学习者状态进行动态量化；三是基于强化学习的“教学决策范式”，将教学过程抽象为寻求长期收益最大化的序贯决策问题。现有研究多聚焦于单一范式，缺乏一个能将三者有机整合的理论框架。本研究的贡献即在于弥合此理论裂隙，提出一个整合性的动态模型。

三、模型架构与核心机理

我们建构的个性化学习路径生成模型由三大核心机理驱动。其一，学习者认知状态的动态表征机理。该机理通过实时追踪学习者在知识图谱各节点上的认知状态（知识掌握概率），并结合行为数据（如任务耗时）推断其认知负荷等非认知因素，构建一个多维度的动态学习者模型。其二，领域知识的网络化建构机理。此机理通过知识图谱技术，将物联网专业的复杂知识体系解构为由概念节点与语义关系构成的认知网络。该网络为学习路径的生成提供了认知脚手架与逻辑约束，确保了学习的科学性。其三，教学策略的序贯优化机理。这是模型的核心，它将路径生成问题形式化为一个马尔可夫决策过程（MDP）。在此过程中，学习者的认知状态是“状态”，系统推荐的学习内容是“动作”，知识掌握度的提升量构成“奖励”。通过强化学习算法，模型在与学习者的持续交互中，学习到一个最优化的教学“策略”，即在任何状态下都能推荐出预期长期收益最大的学习内容，从而实现路径的智能规划与动态演化。

四、范式案例研究：物联网领域的应用与确证

任何理论模型的生命力均需通过实践加以确证。我们以物联网应用技术专业的核心课程作为本理论模型的“范式案例”，进行了一项教学实践研究，旨在展示理论模型在真实教学情境下的可操作性与有效性。研究中，我们部署了一套承载上述模型的智能学习系统，并采用准实验设计，对比了在该系统支持下的实验组与接受传统教学的对照组。核心发现与模型的理论预期高度一致：1）实验组展现出显著更高的知识增益，验证了模型在提升知识建构深度上的有效性；2）实验组的学习效率显著提升，确证了模型在优化认知资源配置上的价值；3）实验组的学习动机与自主性显著增强，表明个性化范式更能激发学习者的内在驱动力。这一案例研究虽局限于特定领域，但其结果为我们所构建理论框架的外部效度提供了有力的经验主义支持。

五、讨论：理论意涵与内在张力

本研究提出的理论框架，其深层意涵在于推动了对“教”与“学”关系的重新概念化。它将教学设计从一种基于经验的静态艺术，转变为基于数据与算法的动态科学决策过程。同时，它重塑了教师与技术的关系，AI不再是辅助工具，而是深度嵌入教学过程的“智能教学伙伴”，教师的核心价值将更多地体现在学习生态的设计、复杂问题的引导以及人文精神的关怀上。然而，该理论框架内部亦存在着内在张力，如最优路径与探索自由的张力：高度优化的学习路径是否会抑制学习者自发的知识探索行为？以及算法理性与教育人文的张力：如何确保算法决策的透明性、公平性与伦理合规性？这些问题指向了未来智能教育理论必须严肃面对的哲学与伦理议题。

六、结论与展望

本文以物联网专业为实践场域，系统地建构并论证了一个AI驱动的个性化学习路径生成理论框架。该框架通过整合三大核心机理，为如何应对复杂知识域的教学挑战提供了一个系统性的、可操作的理论方案。范式案例研究初步确证了该框架的实践有效性。本研究的理论贡献在于，它为个性化学习从宏观理念走向微观机制的设计提供了桥梁。展望未来，该理论框架的深化应在以下方向展开：一是将元认知策略的培养融入模型，使系统不仅优化“学什么”，更能引导“如何学”；二是引入社会性学习的维度，探索如何在个性化路径中智能地嵌入协作环节；三是发展可解释性AI在教育中的应用，力求在技术的高效性与教育的人本性之间达至更高层次的和谐统一。