2020年以來，突發的新冠疫情迫使世界各國全面開展超大規模在線教育，基于互聯網的居家個性化學習受到社會普遍關注。在后疫情時代，要抓緊謀劃教育的未來發展，充分利用智能技術賦能教育，圍繞多樣化創新人才培養需要，促進因材施教落地，加速推進大規模個性化教育。

智能時代多樣化人才培養急需大規模個性化教育

個性化教育是實現人的全面發展的必由之路。人的全面發展的基本內容主要包括人的能力的全面發展、人的社會關系的全面發展、人的需要的全面發展和人的個性的全面發展等方面。個性化教育是以培養人的完美個性為根本目的，充分尊重學生的個體差異，發揮學生的主動性和創造性的教育。個性化教育承認學生在智力、才能、情感、特長和愛好等方面存在著差異性，教育只有適應這種差異性，才能使每個人得到發展。正如聯合國教科文組織《學會生存——教育世界的今天和明天》報告中指出的：“教師的任務是培養一個人的個性并為他進入現實世界開辟道路，培養人的自我生存能力，促進人的個性全面發展，并把它作為當代教育的基本宗旨。”

個性化教育是深入貫徹素質教育的客觀要求。我國上個世紀末開啟的素質教育改革目前進入全面深化發展階段。素質教育的落腳點在于對于人潛能的開發，促進人的素質全面發展，而個性是人綜合素質的一種體現。素質教育本質上就是個性化教育，是一種以人為本、充分尊重學生主體性和差異性、發展學生潛能的教育。在基礎教育領域，教育界積極開展了“成功教育”“愉快教育”“和諧教育”“情境教育”“創造教育”等多方面的素質教育改革實驗，強調通過個性與和諧的教育，達到全面提高學生素質的目標。《基礎教育課程改革綱要》明確指出，要使學生在普遍達到基本要求的前提下實現有個性的發展，教學中應關注學生個體差異，滿足不同學生的學習需要，使每個學生都能得到充分的發展。

個性化教育是智能時代教育變革的必然趨勢。21世紀是發展個性的世紀，智能時代背景下人才培養的需求發生了重大變化，大規模、個性化、自動化的智能制造模式需要培養大批有創新能力、多樣化和個性特長的人才。近年來，以機器學習、人工神經網絡等為支撐的新一代人工智能技術的發展，對個性化學習進行了重塑和再造。人工智能技術可以為學習者個性化學習提供技術支撐，促進學習者“21世紀能力”的獲得。《教育信息化十年發展規劃（2011—2020年）》提出：“要為每一名學習者提供個性化學習的信息化環境和服務。”因此，新時代要借助智能科技，將標準化、專業化的工業化教育全面轉型為個性化、多樣化的智能化教育。

用技術賦能破解現實難題，實現“可因材施教”

個性化教育的核心是因材施教。推進大規模個性化教育，迫切需要探索規模化教育與個性化培養有機結合的路徑。以學習者為中心的個性化教育，本質上就是要去除標準化、程序化、批量化，普及個性化、定制化，實現因材施教。因材施教與個性化教育的人才培養目標是相一致的，都強調尊重學生的個體差異性，使學生朝著全面、個性、自由、健康的方向發展。正如顧明遠先生指出的，“人是有差異的，社會需要的人才是多樣的，因此一定不能忘記差異性的教育。要特別重視因材施教”。《中國教育現代化2035》明確提出，要更加注重因材施教，利用現代技術加快推動人才培養模式改革，實現規模化教育與個性化培養的有機結合。

厘清規模化因材施教面臨的難題。在教育改革實踐中，“學校規模化教學”與“學生個性化需求”之間的矛盾仍然是我國當前面臨的教育主要矛盾之一。現代學校教育由于應試升學要求高、班級人數規模大、學生課業負擔重等原因，難以準確把握每個學生的個性特征和差異，難以為不同的學生實施不同的教學。同時，長期以來人們對“因材施教”概念及其屬性的理解也復雜多樣，比如教育思想、教學原則、教學方法策略、教育方針法則、教學模式等。這反映了“因材施教”是歷史沉淀的重要教學思想和寶貴財富，但在實踐中往往難以把握，缺乏可操作的實踐模式和方法手段。急需從“因材施教”走向“可因材施教”。

智能技術賦能助力實現“可因材施教”。人工智能、大數據等智能技術的融合應用與創新發展，帶來了資源的多樣化、數據的規模化和計算的智能化，有助于破解傳統班級授課模式下個性化教與學的難題。由于智能技術的介入，使得教學活動監測、數據獲取與分析變得便捷、高效，根據數據分析結果精準教學決策，真正實現個性化學習。利用智能技術為學生提供智能化、個性化、泛在化的新型教與學環境，助力實現學習主體可理解、學習服務可定制、教學情境可計算的因材施教的智能化教學，構建基于智慧課堂、自適應學習、大數據精準教學等技術的多類型因材施教教學模式，使得智能時代的規模化因材施教真正落地應用。

基于智能技術打造個性化、智能化教育新形態

樹立新時代教育理念。在人才觀上，從基于工業時代封閉式、規模化、程序化教育模式下培養標準化、嚴格服從的人才，向依托智能時代開放式、個性化、多樣化教育模式下培養具有創新能力和個性特長的人才轉變。在資源觀上，從數字化、信息化向數據化、智能化轉變，從一般的數字教育資源共享服務向資源智能生成、個性化定制和推薦轉變。在教學觀上，樹立以學習者為中心的理念，從傳統的班級授課、封閉式課堂教學向個性化學習、開放式教學轉變。

實行差異化教學模式。利用教育數據挖掘和智能分析技術使得差異化教學得以真正實現。通過課前、課中、課后全過程動態學習數據采集、記錄和分析，教師教學決策從基于經驗轉向基于教學數據。通過數據測量、數據統計、數據挖掘等方法，直觀呈現學生個體或群體分析，為教師提供實時動態學情分析服務，準確把握學生的個體特征和差異，進行差異化教學；基于智能技術精準分析教學中的問題，及時反饋，為教師提供改進意見，實現精準施教。

實施個性化學習方式。基于數據精準描繪學習者畫像，按需定制個性化學習方案，為學習者規劃最適合的學習路徑。借助語音交互、圖像識別、AR等技術，創設適切性學習情境，驅動個性化學習體驗。通過對作業與考試進行自動識別和批改，開展全過程、多維度數據采集和分析評價。綜合利用行為建模、經歷建模、知識圖譜構建和學習分析等技術，對學習者的學習行為和過程進行智能測評和診斷，及時掌握學生學習情況，促進個性化學習改進。

重構多元化評價體系。在評價標準上，致力于學習者全面而個性的發展，實行以學習者的需求和滿意度為核心的價值評定。在評價內容上，涵蓋知識學習、問題探究、自主學習、合作交流能力等多個層面。在評價方式上，基于學習過程、學習行為數據記錄，通過數據挖掘分析，對每個學生的學習行為、學習效果、學習態度等進行準確判斷和把握。同時，采取線上線下立體式反饋，可視化的數據呈現，使得評價反饋更加立體化、個性化。

推動智能化管理決策。在學校管理中，運用智能技術精簡、優化和重構管理流程，消除管理中的“信息孤島”，利用智能排課助手、教務智能代理等手段，幫助教師為學生選課、制定個性化的課表，提升管理工作效能。在區域教育行政管理和教育公共服務中，建立區域教育大數據中心，采集、匯聚區域內各類用戶、教育教學與管理的全流程數據，進行科學的數據統計和挖掘分析，實現基于數據的管理決策和個性化的教育服務，提升區域教育治理水平。