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在教育数字化转型的浪潮中，人工智能技术被广泛应用于教育领域，尤其是个性化作业推送服务。然而，当前所谓的“个性化”作业推送，往往只是传统“题海战术”的电子化，缺乏深度分析预定义的推送逻辑无法深入分析学习者的错误原因，只是简单地增加练习量，导致错题越多的学习者获得的练习量越大，加剧了学习压力。未能真正实现因材施教，反而加剧了学习者的负担。本文将结合智慧学习环境中的服务模式，剖析这一现象背后的问题，并探讨如何通过生成式人工智能(GAI)技术实现真正的个性化教育。
一、当前“个性化”作业推送的现状
(一)预定义的服务模式
当前的个性化作业推送服务与资源和工具深度耦合，服务功能局限于已创设好的内在配置和交互机制。预定义的逻辑规则、模型算法和资源工具等，使得服务缺乏自主优化的能力，无法根据学习者的实际表现进行动态调整。当学习者在某一问题答错之后，系统会推送更多相同类型或知识点的题目。这种推送逻辑看似“个性化”，但实际上是基于预定义的算法规则，未能深入挖掘学习者的实际错因，导致治丝益棼。
(二)问题与挑战
1. 缺乏深度分析
预定义的推送逻辑无法深入分析学习者的错误原因，只是简单地增加练习量，导致错题越多的学习者获得的练习量越大，加剧了学习压力。例如，一个学生在解答数学几何题时出现错误，可能是因为对某个几何定理的理解不够深入，也可能是空间想象能力不足，还可能是简单的计算失误。但目前的“个性化”作业推送系统，往往无法精准地识别这些不同的错因，只是机械地推送大量同类题目，这就好比用一把钥匙试图打开所有锁，却忽略了每把锁的构造和开锁原理可能完全不同。
2. 缺乏个性化支持
这种服务模式未能提供真正个性化的支持，无法根据学习者的不同需求和能力水平提供针对性的辅导和资源，无法高效弥补薄弱环节。每个学生的学习风格、认知水平、兴趣爱好等都是不同的，而这种“个性化”作业推送却忽视了这些个体差异，只是简单地根据答题结果进行题目推送。这就好比用同一套衣服去适应所有人，而不考虑每个人的身材、气质和喜好，显然是不合理的。长期下去，可能会导致学生对学习产生抵触情绪，甚至对人工智能教育产生误解和反感。
3. 结果评价而非过程评价
当前的个性化作业推送服务主要依赖结果性数据，忽视了过程性数据的重要性。例如，课堂中很多过程性评价数据无法实时获得，只能在课后给予总结性评价，忽略了评价的细节性和完整性，无法洞察真实教育过程。这种结果评价而非过程评价的方式，无法全面了解学生的学习状态和进步情况，导致推送的作业缺乏针对性和有效性。
二、生成式人工智能(GAI)的解决方案
(一)自适应的服务模式
1. 自然语言交互
GAI技术通过自然语言交互动态感知学习者的需求，提供多维度、多层次、多模态、多任务的个性化教育服务。服务不再局限于预定义的逻辑规则，而是根据学习者的实时表现和反馈进行动态调整。例如，学习者可以通过自然语言与系统进行交互，表达自己的学习困惑和需求，系统能够实时理解并提供相应的辅导和资源。
2. 多模态支持
整合文本、图像、音频等多种模态资源，提供丰富的学习内容和互动方式，满足不同学习风格的需求。例如，通过语音和图像识别技术，系统可以更准确地理解学习者的错误原因，并提供相应的辅导资源。对于视觉型学习者，系统可以提供丰富的图像和视频资料;对于听觉型学习者，系统可以提供音频讲解和语音互动功能。
3. 个性化路径
根据学习者跨模态、全场景学习过程无感产生的数据，发现学生的兴趣爱好特点，生成个性化的学习路径和任务。系统会根据学习者的错误原因提供针对性的辅导和资源，帮助学习者高效提升优势，弥补薄弱环节。例如，如果学习者在某个知识点上多次出错，系统会分析其错误原因，提供相关的辅导材料和练习题目，并逐步引导学习者掌握该知识点。
(二)实践路径
1. 数据驱动的资源生成
利用GAI技术生成高质量的教育资源，确保资源的多样性和适切性。系统可以根据学习者的具体需求，动态生成个性化的练习题目和辅导材料。例如，基于学习者的学习数据和错误分析，系统可以生成针对性的练习题目，帮助学习者巩固薄弱知识点。同时，系统还可以生成丰富的辅导材料，如视频讲解、图文解析等，为学习者提供全方位的学习支持。
2. 智能工具的集成
将多种教育工具集成到一个统一的平台上，提供一站式解决方案，减少教师和学生的负担。例如，将智能辅导工具、作业推送系统和学习分析工具集成在一起，实现资源的高效整合和协同工作。教师可以通过平台统一管理学生的作业和学习情况，学生也可以在一个平台上完成所有学习任务，提高学习效率。
3. 人机协同的教学模式
教师与人工智能协同工作，教师负责引导和情感支持，人工智能提供数据支持和个性化辅导，实现优势互补。教师可以利用系统提供的数据分析结果，更好地了解学习者的学习情况，提供更有针对性的指导。例如，教师可以根据系统生成的学习报告，了解学生的学习进度、知识掌握情况和学习难点，从而在课堂上进行针对性的讲解和辅导。同时，人工智能系统可以为学生提供实时的个性化辅导，帮助学生解决学习中的问题。
三、结论
(一)当前“个性化”作业推送的问题
当前的个性化作业推送服务只是传统“题海战术”的电子化，未能真正实现因材施教，反而加剧了学习者的负担。预定义的推送逻辑无法深入分析学习者的错误原因，只是简单地增加练习量，无法高效弥补薄弱环节。这种服务模式忽视了学生个体差异，未能提供真正个性化的支持，导致学生对学习产生抵触情绪，甚至对人工智能教育产生误解和反感。
(二)GAI技术的解决方案
GAI技术通过自然语言交互动态感知学习者的需求，提供多维度、多层次、多模态、多任务的个性化教育服务，真正实现因材施教。利用GAI技术生成高质量的教育资源，确保资源的多样性和适切性，提供个性化的学习路径和任务，帮助学习者高效弥补薄弱环节。通过智能工具的集成和人机协同的教学模式，实现资源的高效整合和协同工作，提升学习效果，减轻学习负担。
结 语
在教育数字化转型的背景下，真正的个性化教育不应只是传统“题海战术”的电子化，而应通过生成式人工智能技术实现服务模式的自适应转变。通过自然语言交互、多模态支持和个性化路径生成，GAI技术能够为学习者提供真正个性化的教育服务，提升学习效果，减轻学习负担。教育决策者和教育机构应充分认识到这一点，科学构建智慧学习环境，推动教育的高质量发展。
参考文献
•武法提，夏志文，高姝睿. 以生成式人工智能重塑智慧学习环境：从要素改进到生态重构[J]. 电化教育研究，2025，46(1)：54-63.
• 智慧学习环境服务个性化与生成式人工智能的应用 - Kimi.ai
