大学英语“翻转课堂”的教学模式对满足学习个性化需求的效果与影响分析

从大学英语翻转课堂教学模式设计背景出发,结合不同学生学习需求的具体表现,从而探析实施这一教学思路对满足学生个性化需求的具体效果与影响。

数字化时代书院制学习个性化的价值取向——以江苏省苏州中学书院制学习实践为例

数字化时代给书院制育入模式带来新的生机，基于“互联网＋”的可订制课程班、交互学习平台、自主学习策略、国际互联成果，让学〉--j内容、渠道、方法和评价更趋个性化，体现了数字云时代生本学习个性化的价值取向。

混合式学习环境下远程学习个性化导学研究

随着远程教育的不断深入发展,在远程学习中,传统学习方式的优势和E-learning的优势结合得越来越紧密,远程学习范式也走向了混合式。在探讨混合式学习的定义及模式的基础上,研究了基于混合式学习建立面向远程学习者的网络学习支持服务工具集,重点介绍了基于混合式学习模式的网络学习支持服务中的关键工具——开放式个性化导学工具的设计与实现。

强化学习反思力培养,促进学生历史学习个性化

在历史教学中，只有以学生个性发展为核心，才能培养出有个性的人才。为此，中学历史教学必须培养学生对自己学习或思考的方向、途径与方法的控制与选择，强化理解、反思与体验的培养，即学习反思力的培养，从而调动学生学习的积极性，培养其自主探究精神、研究能力和与他人合作交流的能力，促进学生的认知水平和能力的提高，形成历史学习的个性化。

大学非英语专业学生英语学习个性化策略研究

统一的教材、统一的教学模式和教学手段以及统一的评估标准等极大地束缚了学生个性化学习的发展。个性化的学习是一种自主学习,能够满足学生个性化发展的需要,促进学生学习效果的提高。实现学生英语个性化的学习,教师角色的转变是前提,课程设置应体现多元化的特征,教学手段要与传统结合,学习方法应多元化,对学生学习效果的评估应保持其动态性。

基于本体的大学英语移动学习个性化研究

随着移动终端的普及和无线网络的飞速发展,移动学习成为一个研究热点。针对传统学习资源利用率低、用户针对性不强、个性化学习不够突出等问题,提出了改进大学英语移动学习的方案。该方案充分利用4G网络环境下的学习资源,实现随时随地高效率、个性化的学习。将云技术应用到4G移动学习中,利用本体论,设计用户的兴趣模型,满足大学生英语学习的个性化需求。结合本体理论,研究本体类层次结构和语义推理的理论方法,设计专家本体用户兴趣模型。

下一代个性化学习:生成式人工智能增强智能辅导系统

长期以来,教育技术领域的研究者致力于利用计算机开展个性化自适应教学。智能辅导系统作为这一领域的核心,其目标是通过计算机技术提供个性化学习体验和支持。近年来,生成式人工智能,尤其是大语言模型的发展,为智能辅导系统带来了突破性机遇,为个性化学习开辟了新的路径。本文回顾了研究者为实现个性化学习所作的努力及其成果和局限,探讨了大语言模型在个性化学习中的潜力和影响,介绍了“苏格拉底游乐园”——一个基于对话的智能辅导系统,如何利用大语言模型实施苏格拉底式教学,揭示了生成式人工智能如何革新个性化学习方式。针对大语言模型的潜在误用,文章提出了相应的建议,并构建了框架,旨在引导研发者在生成式人工智能和大语言模型范式下开发高效的智能教育应用。

基于反向迭代教学设计与个性化学习相结合的程序设计实验教学模式探索

针对程序设计实验教学中存在的问题,分析反向迭代教学设计与个性化学习的概念内涵和适用性,构建一个基于该模式的程序设计实验教学模型,并以大学一年级非计算机专业学生的“程序设计语言Python”课程为案例,介绍实施过程,最后通过效果分析,说明该模式能够有效提高学生的实验成绩、课程满意度和自主学习能力。

智慧教育环境下个性化在线学习模式构建

以构建个性化在线学习模式的重要性和方法为基点,介绍了智慧教育的概念和特点以及个性化学习的含义和重要性,提出在智慧教育环境下构建个性化在线学习模式的关键要素:学习目标的设定、学习资源的个性化配置、学习内容的个性化呈现、学习评估的个性化方法和学习支持的个性化服务等,探讨了实施个性化在线学习模式的策略,包括数据分析与挖掘技术的应用、人工智能技术的运用、教师角色的转变与培训,以及学习环境的优化和支持。讨论了构建个性化在线学习模式过程中可能面临的挑战,并提出了相应的对策,以期为智慧教育环境下,实现“因材施教”“因人施教”提供解决方案。

基于“POA”大学生个性化自主学习能力发展为中心的大学英语智慧课堂构建

“POA”即“产出导向法”是一种具有中国特色的外语教学理论,其对于学生综合能力的提升和英语教学质量的强化都有一定的促进作用和积极的影响。基于“POA”,设计以学生学习为中心“学生选择”的支架任务清单,并贯穿于“Top-down”模式支架任务清单驱动的个性化自主学习为主的智慧课堂,以及“Bottom-up”模式支架任务清单促成的以多样化、个性化语言输出实践活动为主的课堂教学,实现了课前、课中、课后无缝连接,体现了教师主导地位和学生主体地位的融合,有助于发展学生个性化自主学习能力,促成学生个性化自主学习模式下较好的英语学习效果。

基于知识图谱的个性化学习资源构建研究

将知识图谱等人工智能技术应用于教育领域,实现人才的个性化培养,是未来教育改革的重要方向。课题对知识图谱和个性化学习的发展现状进行了梳理总结,对个性化学习普遍存在的问题进行了分析,在此基础上提出采用职业岗位能力、教学能力双标准为知识图谱可信数据源建立学科知识图谱,并探讨个性化学习资源构建方法与个性化学习开展方法。课题对传统教育开展数字化转型,构建更高质量的未来教育具有重要意义。

基于多模态数据的个性化学习精准干预研究

多模态数据建模已成为洞察学习规律的新范式。随着信息与传感技术的发展,采集学生的多模态数据成为可能,基于各种学习者数据对学生进行全面而综合性建模的综合模型应用是大势所趋。文章在学习者画像与多模态数据的基础上,构建了多模态数据个性化学习研究框架,包括多模态信息采集、多模态特征提取、多模态特征融合分析等。最后,文章探讨了真实协作场景中多模态教育数据,实现多维度、立体化、动静结合的个性化学习推荐,实现智能教育精准决策。

基于高职教学资源库提升个性化学习效果的策略研究

高职教学资源库作为一种集成了丰富教学资源和先进教学技术的平台,具有资源共享、交互性强、适应性广等特点。随着高职教育的普及与深入,如何提升学生的学习效果,特别是实现个性化学习,成为教育领域的重点研究方向。高职教学资源库作为一种新型的教育资源平台,汇集了大量优质的教学素材与案例,为个性化学习提供了坚实的基础。本研究旨在探讨如何利用高职教学资源库,结合学生的个性化需求,实现学习效果的提升。

听障儿童个性化学习辅助技术应用与挑战的系统性综述

技术的进步革新了听障儿童的教育方式,为满足其个性化学习需求和应对挑战提供了新的研究视角。文章基于国际研究视角采用系统性文献综述法,选取SciFinder、Elsevier、Springer、Web of Science四个数据库中2019-2024年的14篇高度相关文献进行统计分析,旨在系统综述听障儿童在个性化学习过程中遇到的困难和需求,有哪些辅助技术能够有效促进听障儿童的个性化学习及这些辅助技术的特点。研究发现,听障儿童在个性化学习中面临的主要困难包括:学校缺乏无障碍学习支持,导致听障儿童使用辅助技术进行个性化学习存在困难;缺乏针对性的分层教学设计、学习工具和资源,无法为听障儿童提供有效的个性化学习支持。针对这些问题,本研究总结了目前可应用在听障儿童个性化学习中的辅助技术:人工智能技术、虚拟沉浸技术、大数据技术、自适应学习技术、基于网络的软件技术和移动技术等,以及个性化辅助技术的特点:交互性、包容性、个性化、易用性、灵活性和沉浸性等,以期解决听障儿童在个性化学习过程中的难题,帮助他们充分发挥自身潜能。

高校智慧体育课堂中基于个性化学习路径的设计与实施研究

该文探讨了高校智慧体育课堂中个性化学习路径的设计与实施,为构建更智能、个性化的体育教育环境提供理论和实践指导。个性化学习路径设计能够提升学生学习效果,激发学生学习兴趣,同时具有一定的挑战和限制。未来应注重技术创新与教育改革的结合,推动个性化学习路径设计的发展,并强调个性化学习路径对高校智慧体育课堂的持续影响和积极意义。

发挥学术资源优势,利用人工智能技术提升大学图书馆支撑个性化学习的能力

大学的使命和任务在发展中不断地变化和丰富,但人才培养作为大学的中心任务并没有发生变化。大学图书馆为大学人才培养提供了强有力的学术资源支持,促进了知识传承与创新,推动了学生自主学习与研究能力的提升。人工智能,特别是大语言模型技术可以基于个性化需求对学术资源进行再加工,突破学术资源的传统使用模式,丰富学习资源,改变呈现方式和组织模式,提升图书馆学术资源的使用成效和学生的学习效率。结合图书馆的学术资源优势和人工智能等新一代信息技术发展和应用趋势,立足高校图书馆支撑人才培养的使命,以学生学习为中心,学习和发展成效为驱动,提出了改变图书馆服务模式、学术资源组织模式和使用方式,支撑学生开展个性化学习的设想和思路。

面向个性化学习的认知诊断实践探索

针对目前开展混合式教学的现状,提出将知识图谱引入到教学中,利用知识图谱构建课程的知识结构,对课程的在线平台资源进行标注,以数据结构与程序设计课程为例,阐述如何针对学生在线平台上练习的结果,选择合适的认知诊断技术进行分析,获得学生各个知识点的掌握情况,为个性化学习的开展提供有力支撑。

个性化学习路径下的初中数学校本作业的设计与实施研究

本研究旨在探讨个性化学习路径下的初中数学校本作业的设计与实施.通过分析现有文献、研究方法和实践案例,文章提出了一种针对初中数学教学的个性化学习路径设计框架,并介绍了其在实际教学中的应用.研究结果表明,个性化学习路径可以提高学生的学习兴趣和学习表现,有望为初中数学教育带来新的发展方向.

基于双流神经网络的个性化联邦学习方法

经典的联邦学习(FL)算法在数据高度异构的场景下难以取得较好的效果。个性化联邦学习(PFL)针对数据异构问题,提出新的解决方案,即为每个客户端“量身定做”专属模型,这样模型会拥有较好的性能;然而同时会引出难以将FL扩展到新客户端上的问题。针对PFL中的性能与扩展的难题展开研究,提出基于双流神经网络结构的联邦学习模型,简称FedDual。双流神经网络模型通过增加一个用于分析客户端个性化特征的编码器,既能拥有个性化模型的性能,又便于扩展到新客户端。实验结果表明,相较于经典联邦平均(FedAvg)算法,FedDual在MNIST和FashionMNIST等数据集上的准确率有明显提升,而在CIFAR10数据集上的准确率提升了10个百分点以上,且面对新客户端保持准确率不下降,实现了“即插即用”,解决了新客户端难以扩展的问题。

兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习

近年来,由于联邦学习中的通信参数(或梯度)会给参与方本地敏感数据带来重大的隐私泄露风险,联邦学习隐私保护引起了广泛的关注.然而,梯度交换频繁、数据分布异构、参与方本地硬件资源受限等一系列不可避免的因素给联邦学习隐私保护增加了挑战难度.为了以一种统一的方式同时有效地解决数据隐私、模型效用、通信效率以及参与方数据非独立同分布等四个方面的问题,本文提出了一种新的兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习(Communication-efficient and Utility-aware Adaptive Gaussian Differential Privacy for Personalized Federated Learning,CUAG-PFL)方法.具体而言,本文提出一种动态层级压缩模型梯度的方案先为通信模型梯度每一层动态生成特定的压缩率,再根据压缩率构造对应的确定性二进制测量矩阵去除梯度冗余信息.随后,通过同时优化裁剪阈值、敏感度和噪声尺度等隐私相关参数来对压缩的模型梯度执行自适应高斯差分隐私操作.此外,本文对CUAG-PFL进行了严格的隐私分析.为了验证CUAG-PFL在隐私、效用、通信效率以及个性化四个方面的优势,本文在CIFAR-10和CIFAR-100两个真实联邦数据集上进行了大量实验模拟、对比和分析,结果表明CUAG-PFL能够提高参与方本地数据隐私性、通信效率和模型效用,同时解决了数据非独立同分布的问题.特别地,即使在隐私预算仅为0.92且上行通信量减少68.6%时,CUAG-PFL因隐私保护和梯度压缩所引起的模型效用损失仅为1.66%.