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生成式人工智能赋能个性化导学重构：机制转变与应用创新
刘桐
上海外国语大学新闻传播学院
顾小清
华东师范大学教育信息技术学系
上海数字化教育装备工程技术研究中心
姜冰倩
华东师范大学教育信息技术学系
上海数字化教育装备工程技术研究中心
随着生成式人工智能（GAI）的快速发展，个性化导学正经历由规则驱动、模板化设计到生成驱动、动态适配的深刻转型。传统个性化导学依托静态与预设策略，在标准化任务中表现稳定，但在开放性情境、跨领域知识整合与学习动机激发方面存在明显局限。
本文基于个性化导学系统的四模型结构——领域模型、学生模型、教学模型与交互模型，分析了GAI技术在知识网络构建与动态更新、情境化学生状态追踪、生成式教学策略设计以及多模态沉浸式交互等方面的赋能路径，并由此提出了三种具代表性的应用形态——虚拟助手模式、成长陪伴模式与人智共创模式，以期为生成式人工智能在教育领域的合理应用提供理论参考与实践启示。
引言
近年来，个性化导学被视为实现大规模“因材施教”的重要途径，其核心功能依赖于学习者建模、个性教学策略与交互优化等技术。然而，个性化导学长期以来多依托预设规则或静态知识库，它在应对标准化任务时虽然表现稳定，但在开放性学习情境中常显不足。特别是在内容生产、情境适配与跨领域知识整合方面，传统个性化导学存在明显局限。与此同时，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）的快速发展，为个性化导学带来了新的可能。GAI能够基于海量数据与强大的生成模型，实现内容即时生成、情境化适配与多模态交互，这样既有可能突破个性化导学的技术瓶颈，也将深刻重塑学习支持的模式与理念。
本文旨在探讨GAI技术对个性化导学的深层影响。具体而言就是，以个性化导学系统的“四模型”为分析基础，剖析GAI在各模块中的赋能路径，由此提出面向未来的人机协同导学范式与设计建议，以期为GAI在教育中的合理应用提供理论参考与实践启示。
个性化导学系统的核心概念
经典的个性化导学系统通常由四个核心模型构成（如右图），即领域模型、学生模型、教学模型与交互模型。这四个模型在系统中各司其职，同时又相互作用，形成完整的教学决策与交互闭环。
领域模型是个性化导学系统的知识核心，负责存储和组织特定学科领域的知识点、概念结构、技能要求以及相关资源。在传统系统中，领域模型多通过专家人工构建或基于教材内容抽取而成，优点是内容权威且结构严谨，但存在知识更新周期长、覆盖面受限的问题。
学生模型用于刻画学习者的个体特征、学习状态与发展轨迹，是实现个性化教学的关键模块。它通常包含学习者的知识掌握程度、错误模式、学习速度、兴趣偏好等信息，甚至还会引入情感、动机等非认知特征，以更全面地反映学习者的状态。
教学模型是个性化导学系统的“决策中枢”，负责根据领域模型和学生模型提供的输入，选择、组合并执行最适合当前学习者的教学策略。在传统架构中，教学模型多采用基于规则的策略引擎，能够在标准化任务中稳定运行，但在开放性任务和动态情境中往往表现出适应性不足。
交互模型是连接学习者与系统的接口，负责设计和实现人机交互的方式与内容呈现形式。传统交互模型主要依赖文本输入、菜单选择等模式，功能相对有限，难以支持多模态交互和高参与度的学习体验。
GAI赋能个性化导学机制重构
随着GAI技术的广泛应用，个性化导学系统正呈现出以智能体（Agent）为核心的发展形态。这类系统不再严格依赖传统的“四模型”以显性、模块化的方式分别构建，而是将领域知识、学生建模、教学策略与交互功能深度整合到一个可持续学习、持续优化的智能体之中。通过引入大语言模型，智能体具备了“思考引擎”的属性，可在与学习者的实时交互中，不断更新自身的领域知识网络，细化和修正学生画像，优化教学策略，并动态调整交互方式，实现系统的自我进化。
1.领域适应：走向动态知识网络
传统的个性化导学系统创建过程一般以领域模型构建为起始点，采用概率模型预测学生学习状态，由此推荐相关学习资源。构建领域模型的关键是建立已有知识、题目、视频等资源之间的语义关联。在这一过程中，领域模型构建通常由学科专家与开发团队共同编制知识点清单、概念关联、题库和案例库，需要通过人工知识编码、概念图绘制、关系数据库录入等方式实现。
而利用大语言模型的语义解析能力，现有个性化导学系统可从教材、学术论文、在线课程等多源文本中识别核心概念、属性和上下位关系，并结合实体链接技术将同义、近义及跨语境的概念进行归并，从而构建覆盖面广、语义一致性高的知识节点集合。在此基础上，进一步生成多层级、多关系的关联边，包括先修依赖关系、概念蕴含关系、应用情境关联等，并通过概率推断和图结构优化确保知识图谱的连贯性与可扩展性。此外，还可借助多模态生成模型，为知识图谱的每一节点配备相应的图像、动画或模拟实验链接，实现视觉与文本的双重表征，增强其教学可用性。
同时，针对个性化导学中的知识更新和信息增量，如新教材、科研成果、学习者交互日志等，可通过GAI技术以增量式语义解析与关系抽取方式，将新知识自动嵌入现有图谱结构中。
2.语义理解：情境追踪学生状态
在个性化导学机制中，洞察学生状态是提供精准支持的前提。在传统做法中，研究者通常通过对已有学习者行为数据的分析，建立反映知识掌握度、错误类型和学习速度的参数化模型，常见方法包括贝叶斯知识追踪与规则推理机制。这类方法能够较好地刻画学生在特定知识点上的掌握变化，但对学习过程中的情境因素捕捉不足，难以反映学习者在不同任务、不同交互环境下的状态差异。
借助GAI技术，学生模型的构建可以突破单一的答题日志分析，能够直接处理包括作业文本、口语录音、课堂对话甚至面部表情视频等在内的多模态数据，并结合情境语义分析实现状态追踪。系统可通过大语言模型对交互过程进行上下文解析，识别任务背景、学习目标与学生所处的认知阶段，再结合学习者在当前情境下的行为模式（如答题路径、提问方式、反应延迟等），推断其理解深度、策略选择和情感倾向。
3.启发教学：引导走向深度学习
在精准预估学生状态的基础上，系统可基于教学理论与专家经验，人工设定策略规则，如“若某知识点错误率超过一定阈值，则推送强化训练模块”。这种规则驱动的教学策略在标准化任务环境中具有较高的可控性和稳定性，但在面对学习者多样化的认知特点、情感状态和学习目标时，灵活性和覆盖面不足。
在教学模型构建中，GAI的生成能力显著降低了策略设计的门槛，使策略从人工编写的大规模规则集合，转向由生成模型驱动的即时生成与动态调控。借助GAI技术，系统能够根据学生模型的即时信息（如知识掌握曲线、策略使用偏好、情绪变化）与既定的教学目标，自动生成差异化的策略方案。例如，它能够为知识掌握薄弱的学习者设计循序渐进、由浅入深的问题链，引导其构建稳固的知识框架；能够为动机不足的学习者生成贴近兴趣主题的探究任务，提升其学习投入度；在跨文化环境中，能够生成符合目标语言习惯与认知节奏的教学话术，降低语言与文化障碍带来的认知负荷。
4.优化体验：多模态沉浸式交互
在个性化导学系统中，交互模型是学习者感知系统功能的直接界面。传统系统多依赖前端设计工具等技术实现界面交互，呈现形式以固定模板、菜单选择、填空答题及预设反馈为主，它虽然在信息传递的准确性与可控性上表现稳定，但缺乏自然性与情境适配性，难以充分激发学习者的参与感与探究动机。GAI的引入，使交互模式由指令式、反应式转向自然化、多模态化与生成化，显著拉近了系统与人类导师式互动体验的距离。
借助大语言模型的上下文理解与对话生成能力，学习者可以以接近日常交流的自然语言与系统进行多轮对话，无需遵循严格指令格式，从而降低使用门槛并增强沉浸感。当与多模态生成技术结合后，系统能够在文字、语音、图像、视频等媒介之间灵活切换与融合，如在讲解几何定理时同步生成动态示意图与口头讲解，在外语口语训练中利用虚拟人物进行实时对话，并即时纠正发音。这种多模态呈现不仅丰富了学习体验，还更好地契合了不同学习风格与感官偏好。
GAI赋能的个性化导学应用模式
1.虚拟助手模式
虚拟助手模式可为学习者提供即时、精准且上下文相关的学术支持，其核心是依托GAI实现对学习者需求的快速响应与任务生成。不同于传统依赖固定题库和预设规则的智能导学系统，GAI驱动的虚拟助手可在获取学习者的历史记录、即时表现及多模态行为数据后，动态生成符合认知水平、兴趣偏好与学习目标的学习任务链与反馈内容。例如，在数学学习中，系统可基于学习者错误模式生成带有现实应用情境的问题；在语言学习中，则可在对话训练中动态引入学习者熟悉的文化元素以增强参与度。
2.成长陪伴模式
成长陪伴模式强调导学系统在较长时间跨度内与学习者建立连续、动态的互动关系，不仅关注短期任务完成，更注重学习习惯、策略与自我调节能力的培养。GAI在该模式中不仅承担信息与任务生成的功能，还通过情感计算与多模态交互实现心理支持与动机激发。例如，系统可在学习者遇到挫折时生成鼓励性反馈，并结合学习目标重构任务路径；在阶段性评估后，它以叙事化的方式呈现学习进步轨迹，让学习者对自身成长有清晰感知。与传统导学系统单一的成绩反馈不同，成长陪伴模式利用GAI的语义生成与故事化表达能力，将学习过程转化为个性化的成长叙事。
3.人智共创模式
人智共创模式强调人类学习者与人工智能在学习与创造过程中的平等协作，形成知识构建与创新成果的共同生产。在该模式下，GAI不仅是辅助工具，更是与学习者共同思考、推演与创造的伙伴，参与从问题识别、方案设计到成果产出的全链条过程。例如，在科学探究中，系统可与学习者共同设计实验方案，生成不同条件下的模拟数据，并协同分析结果以优化实验设计；在人文学科中，系统可与学习者共同构建历史事件的多视角叙事，模拟不同立场的辩论情境，推动深度反思与跨文化理解；在艺术与设计领域，系统可与学习者一同迭代创意作品，从草图生成、风格迁移到三维建模，持续提供灵感与多元化的改进建议。该模式的核心价值在于发挥“人”的创造力与批判性思维优势，以及“智”的知识整合与生成能力，实现认知拓展与跨领域创新的协同提升。
4.群智协作模式
群智协作模式强调多智能体之间的分工协作与群体智慧的形成，以支持复杂、开放和跨学科的个性化导学任务。在该模式下，GAI不再局限于单一智能体的响应与辅助，而是通过多个具备不同功能的智能体在统一环境中协同工作，共同完成从知识讲解、学习规划到作业批改与情绪支持的全链条过程。这种模式通过任务分解、信息共享与结果仲裁，实现了教学支持的多维化与稳健性。例如，在跨学科项目学习中，知识讲解智能体提供学科背景与关键概念，学习规划智能体根据学生画像生成任务链，作业批改智能体对学生成果进行自动化评价，情绪支持智能体则在过程中给予激励性反馈，最终由治理智能体对各方意见进行整合，从而形成完整的“虚拟教师团队”。
总结与展望
GAI技术的兴起不仅为个性化导学系统注入了前所未有的生成能力与适配性，也正在推动其机制与应用形态的系统性重构。GAI技术打破了传统四模型架构在知识更新、学生建模、策略设计与交互体验上的边界，使系统能够在运行中实现持续学习与自我优化。
然而，GAI赋能并非无条件的技术红利。生成内容的准确性与可验证性、学生数据的安全与隐私保护、算法过程的可解释性，以及技术使用过程中的公平性与可及性，都是未来必须正视的问题。为此，个性化导学系统的设计需在技术创新与教育伦理之间找到平衡点，构建多层次质量控制与风险防范机制，并引入人类教师在关键环节的监督与引导。
本文作者：
刘桐
上海外国语大学新闻传播学院
顾小清
华东师范大学教育信息技术学系
上海数字化教育装备工程技术研究中心
姜冰倩
华东师范大学教育信息技术学系
上海数字化教育装备工程技术研究中心
文章刊登于《中国信息技术教育》2026年第05期
引用请注明参考文献：
刘桐，顾小清，姜冰倩.生成式人工智能赋能个性化导学重构：机制转变与应用创新[J].中国信息技术教育，2026（05）：5-9.
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