关于职业学校个性化学习研究的文献综述

    夏翼 朱晨晖

    摘 要：近年来，国内外研究者对于个性化学习展开激烈讨论，从核心素养培养到终身学习体系研究，从教育信息化发展到学校一线分层教学，关于个性化学习的研究，经历了从理论到实践，逐步具体的发展过程。今后，个性化学习教育改革仍会继续深入开展，尤其是在越来越注重创新能力培养的职业学校。关于个性化学习的诊断评价、过程干预、课程融合等一系列问题也有待研究者进一步讨论。

    关键词：个性化学习;个性化教育;职业学校分层教学;网络学习平台;个性化学习空间

    近年来，教育領域关于教学的改革越来越意识到个性化学习的重要性，“个性化学习”的研究与我国教育改革发展息息相关。如今大数据分析、学习分析、自适应技术、计算科学等先进技术的发展与成熟，个性化学习进入到技术与教育深度融合的高级阶段。

    总体来看，关于职业学校学生个性化学习研究可以分为两条主线，一是促进学生个性化学习过程的网络学习平台建设与应用，二是促进职业学校学生个性发展的课程教学模式创新。除此之外，关于“个性化学习”的内涵、与现代信息技术的融合等一系列问题也贯穿其中。

    一、职业学校学生个性化学习方式

    个性化学习，是针对学生发展潜能和个性特征而采取适合的方法、手段、内容、起点、进程、评价方式，促使学生个体获得充分、自由、和谐成长的过程。[1]个性化学习既是一种学习理念，又是一种学习方式，既是目的，又是手段。这种学习方式能够满足全体学生的学习需求，能够做到以学生为中心;个性化学习也是一种学习方法，这种学习方法是学生结合自身学习兴趣及个人经历自主安排和选择的;它又是一种学习范式，这种学习范式以学生个性差异为基础，以促进学生个性发展为目标。[2]职业学校学生的个性化学习方式指的是职业学校学生在进行个性化学习活动时所表现出的具有偏好性的行为方式与行为特征，反映出的个体差异。

    《中国制造2025》提出，坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，我国要由制造大国到制造强国转变，职业教育作为现代国民教育体系的重要组成部分，亟须走出“技能至上”、“工具理性”的传统理念，以培养“核心素养”为抓手，创新人才培养模式，职业学校核心素养培育与普通学校有所不同，从学生的职业道德、职业技能、个性发展培养三大方面入手，其核心素养中“学会学习”和“实践创新”能力的培养都离不开个性化学习模式的支持。

    国内关于职业学校学生个性化学习方式的研究，从文献资料、实地调研和教学实践等方面发现，研究数量不多且不够深入，主要集中在三个方面。一是分层教学的开展;二是个性化教学活动的设计;三是个性化教学模式的创新。杨丽青《基于微信公众平台的分层教学模式的设计与研究》中总结在实施分层教学时出现的一些问题，比如分层依据单一;在学习过程中如何动态调整分层;怎样解决弹性分层带来的教师工作量的增加;如何避免因分层带来学困生自卑感加重的问题等。肖碧芳的《职业学校实施个性化教育的研究》对现阶段职业学校个性化教学模式创新步伐缓慢的原因探讨得非常全面具体，它提出职业学校教育教学过程中重统一轻个性、重知识技能轻情感意识的模式，其教学方式体现出的缺乏灵活性、针对性和自主性，评价标准单一等问题和矛盾日益突出。张彦通、武哲等人的《强化主体意识 促进个性发展—个性化教育体系的整体设计与改革实践》中提到一系列个性化教学活动，从课后的个性化辅导到举办个性化的学科竞赛，从设置个性化的特色课程到开放式实验管理制度。这些研究促进了教师对学生的个别指导，但这些指导无法结合学生的个性化特征，那么这种指导实际上与集体教学无异，仅仅是教学内容的简单重复。部分研究停留在理论层面，把“个性化学习”理解得有些表面，未将教育的双手触及到学生实质的个性化学习过程中去，对学生学习的促进收效甚微。

    国外关于职业学校学生个性化学习方式的研究，起步比较早，相对比较成熟。自20世纪80年代以来的德国职业教育，个性化学习方法的改革集中在改变传统的课堂讲授方式为“习明纳”“参与”以及“自我设计”的自主学习方式。瑞士职业教育在体制上注重个性化职业人才的培养，实行企业、职业学校和培训中心三元制职业教育。日本建立了在一个职业高中学校设置多种职业学科，并允许学生跨学科选修课程的“综合选修制高中”，学生在主修某个学科的基础上，可根据自己的兴趣、能力、发展方向，跨学科选择学分课程。[3]这些做法值得我们借鉴，但国外对个性化学习平台与个性化学习方式相互紧密融合的研究不是太多。

    二、基于学习平台的个性化学习

    国内基于学习平台的个性化学习研究大致分为三个阶段：第一阶段，是研究网络学习平台作为资源共享和协同交互的载体功能。学生借助网络学习平台获得大量的学习资源和平等交流合作机会，为课前先学提供帮助，为课堂研学、课后迁移奠定基础。平台帮助学生抛却了单一和被动的传统学习模式，提倡学生能够根据学习需求选择、控制自身的学习过程，但此类学习平台只提供信息化的学习环境，不满足个性化学习的需求，缺少对学生学习规律、学习方法和学习习惯的诊断和评价，尚未触及对学生个性化学习过程的实质性改变。第二阶段，是以大数据技术、学习分析技术为支撑的数据源的研究。通过采集学生在平台上学习的数据，建立学习过程分析模型，学习分析过程模型的数据来源有两类：一类是学习者在学习平台、移动终端、教学管理系统等进行的操作记录，这些数据反映了学习者与这些平台的交互过程，利用这些数据可分析学习者的学习方法、学习行为等;另一类是学习资源、课程等与学习者学习相关的数据。[4]学习平台数据包括：访问量、学习时长、初访时间、知识点测试的完成率和掌握率、测评成绩等。这类学习平台为驱动学情分析，为教师的教学工作、行政部门的管理工作提供帮助，促使学生养成良好的学习习惯，掌握好的学习方法。第三阶段，是以机器学习与深度学习为支撑的分析方法的研究。学习平台对学生学习面貌和学习特征进行更加微观细致的诊断与评价，从而为学生提供个性化的学习建议和学习路径，比较有代表性的是自适应学习平台的出现。基于自适应学习平台的个性化学习对学生的学习兴趣、问题抛弃率和尝试次数等方面都有明显正向影响。[5]自适应平台的应用也对职业学校技能实训课程开展研究性学习实现了有力支持和推进，教师发现和解决课堂共性问题的时间缩短，可以将更多时间精力去指导学生的个性化和深度学习。

    国外基于学习平台的个性化学习研究，相对于国内仍处于优势地位。尤其是美国的大型个性化学习平台Knewton平台最受瞩目。“Knewton”作为自适应学习系统的代表，其典型特征就是为不同的学习者用户提供不同的学习支持服务，即实现系统对学习者学习的自适应服务。自适应的学习支持服务主要通過三个环节来实现：数据收集与处理、学习分析、学习推荐。[6]Knewton学习平台对一些概念层面的专业化数据做了相应的处理，如学习效率、投入程度及活跃时间等等，并且在专业化数据和学习时产生的信息之间建立了相关映射，其专业化数据功能非常庞大，既能够适时地评价学生具体的学习收获，又可以推知学生学习时的情绪状态、知识水平及学习的策略与方法等，并可以展现出学生学习水平变化的图表。近两年的美国新媒体联盟（NMC）《地平线报告》（高等教育版）指出，个性化学习最大的障碍是如何开发出有教学理论指导的自适应学习系统。现有研究侧重于技术和实践，有关自适应学习的理论基础、教学方法和学习策略等研究很少。同时自适应学习要考虑学习者的起点能力、学习风格和情感状态等，且要与学习者的学习目标相结合，这些数据的获取可能涉及学习者的隐私，学习数据的隐私保护、学习数据获取的易得性和安全性，及学习数据的有效使用都是值得关注和研究的问题。[7]

    综上所述，关于个性化学习的研究和讨论离不开现代信息技术支持手段的研究，对于研究学校班级授课制下的个性化学习，离不开各类学习平台的支持。目前各种智慧型学习平台的使用，确实对职业学校的教学和管理工作起到了推动作用，但学习平台对学生个性化学习的促进还不够明显，学习平台对学生学习数据的采集，主要集中在学生作业完成情况、浏览学习资源的情况、在线测试游戏积分等结果性数据，但学生技能操作的进度，习惯，方法等过程性数据不够完善，使得学生个性化学习的过程性评价不全面，无法全方位地描述学生的学习面貌，而且学习平台与课程教学模式的融合程度还不够高。以上这些现状给我们后期研究留下一些空间：如何通过优化各学校现有学习平台的采集数据不够全面、评测机制单一、学习干预不够智能、学习资源单一等情况，以及平台与课程教学模式充分地融合，去有效地帮助教师全面分析每位学生的个性差异，细致监督学生的学习全过程;去有效地帮助学生合理选择学习资料、优化学习路径、改善学习方法、养成良好的学习习惯，从而解决目前职业学校“探究式学习”课堂中出现的教师辅导不及时、学生自主性不高和评价标准单一等问题，精准提升探究式学习的效果，帮助职业学校学生在个性化学习过程中补足学习短板、跨越学习障碍，优化学习方法和习惯，促进他们的个性发展，进一步推进职业学校的“三教”改革，促进教学相长。

    参考文献：

    [1]刘翠红.浅析个性化学习[J].北方文学（下旬刊），2013（01）.

    [2]卞延竹.基于在线教育平台的美国中小学个性化学习探究——以爱达荷州可汗学院项目为例[D].西安外国语大学，2018（01）.

    [3]肖碧芳.职业学校实施个性化教育的研究[D].湖南师范大学，2004（03）.

    [4]高艳艳.基于大数据分析的中小学生个性化学习诊断模型研究——以石家庄子衿在线家教辅导平台为例[D].河北师范大学，2016（01）.

    [5]周海波.基于自适应学习平台促进学生个性化学习的研究[J].电化教育研究，2018（04）.

    [6]李玲静，汪存友.Knewton：学习分析支持下的自适应学习平台[J].成人教育，2019（07）.

    [7]崔向平，徐娟.自适应学习技术的应用、问题及趋势——访美国俄亥俄州立大学大卫·斯坦恩教授[J].开放教育研究，2019（05）.