基于AI的个性化学习路径设计在计算机教学中的应用探索

数字化时代对计算机人才的需求向专业化、分层化升级，而传统计算机教学统一化模式与学习者个体差异、企业需求间的矛盾日益凸显，导致教学适配性不足、人才供需错配等问题。中共中央、国务院发布的《深化新时代教育评价改革总体方案》中强调，“创新评价工具，利用人工智能、大数据等现代信息技术，探索开展学生各年级学习情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价。”人工智能技术的发展为破解这一困境提供了新路径，基于AI的个性化学习路径设计可通过数据驱动精准匹配学习需求，重构教学流程。本文围绕传统教学瓶颈、AI技术机制、教学实践价值及实践成效展开研究，旨在为计算机教学改革提供理论参考与实践范式，助力提升人才培养质量。

一、传统计算机教学的现实瓶颈与改革需求

在数字化教育发展进程中，计算机教学作为培养信息技术人才的核心载体，长期面临教学标准化与学习者差异化的核心矛盾，这一矛盾在教学实践中呈现多维度困境。从教学模式来看，传统计算机教学普遍采用统一教材、统一进度、统一考核的标准化范式，该范式以知识传递为核心目标，忽视学习者在知识储备、学习能力、认知风格上的个体差异，导致教学适配性不足——基础薄弱者易因知识接受节奏滞后产生学习焦虑，逐步丧失学习动力；学有余力者则因内容重复陷入低效学习状态，难以实现能力深度提升。

从教学反馈机制来看，传统计算机教学依赖作业批改、阶段性考试等滞后性评价方式，教师难以实时捕捉学习者的知识掌握盲区与能力短板，当发现学习者存在知识断层时，教学进程已进入后续阶段，导致补学补教缺乏时效性，进一步加剧学习效果的分化。从人才培养与市场需求对接来看，企业对计算机人才的能力需求呈现分层化、专业化特征，不同岗位对编程开发、数据分析、网络安全等能力的要求存在显著差异，而传统教学的通用化培养模式无法精准匹配企业个性化需求，导致学习者毕业后需额外投入时间弥补能力缺口，增加就业适配成本。

二、AI驱动个性化学习路径设计的技术机制

基于AI的个性化学习路径设计，通过“数据采集—画像构建—路径生成—动态调整”的闭环技术体系，为破解传统计算机教学困境提供系统性解决方案，其核心机制体现在多维度数据整合与智能化决策支持两个层面。

AI在情感计算的过程中，需要对语言、文本、图像、视频等多种模态的数据进行联合分析，在数据采集环节，AI系统突破传统教学单一数据来源的局限，构建多维度数据采集框架：从知识掌握维度，通过前置能力测试、课堂互动答题、课后作业完成情况等数据，量化评估学习者对计算机学科核心知识点的掌握程度；从学习能力维度，通过课程资源访问轨迹、作业完成效率、实验操作过程数据，分析学习者的信息接受速度、问题解决能力与自主学习能力；从发展需求维度，通过兴趣调研、职业规划问卷等数据，结合行业岗位能力标准数据库，明确学习者的专业发展倾向与能力培养重点。多维度数据的整合，为后续精准画像构建奠定基础。

在画像构建与路径生成环节，AI系统借助机器学习算法对采集数据进行深度分析，构建学习者的立体学习画像，该画像不仅包含知识与能力现状的静态描述，还涵盖学习潜力与发展需求的动态特征。基于学习画像，AI系统依据计算机学科知识体系的逻辑结构与能力培养规律，自动生成个性化学习路径：针对知识薄弱型学习者，路径设计以夯实基础为核心，优先安排核心知识点的精讲内容与基础实践任务，设置阶梯式能力提升目标；针对能力进阶型学习者，路径设计以拓展深化为导向，减少基础内容重复，增加综合性实践任务与前沿知识模块；针对有明确职业倾向的学习者，路径设计融入岗位所需的专项能力训练模块，实现教学内容与职业需求的提前衔接。

在动态调整环节，AI系统通过实时监测学习者的学习行为数据与任务完成效果，持续优化学习路径：当系统检测到学习者在某一知识点存在理解偏差时，自动增加该知识点的强化训练内容与辅助学习资源；当学习者的能力提升速度超出预期时，动态调整后续任务难度与内容深度；当学习者的职业倾向发生变化时，及时更新路径中的能力培养模块，确保学习路径始终与学习者的实际需求保持一致。

三、AI个性化学习路径设计的教学实践价值

将基于AI的个性化学习路径设计应用于计算机教学，不仅重构了教学流程，更从教学质量提升、能力培养精准度优化、人才供需对接效率改善三个维度，凸显出实践价值。

在教学质量提升层面，AI个性化学习路径设计实现教学模式从以教为中心向以学为中心的转变。通过精准匹配学习者的认知水平与学习需求，AI系统有效提升学习者的学习参与度与自主学习能力——学习者可根据自身节奏开展学习，避免因教学进度不适配导致的学习挫败感，同时，系统推送的个性化学习资源与任务，能够激发学习者的探索兴趣，推动其从被动接收向主动探究转变，进而提升知识掌握的深度与牢固度。此外，AI系统对教学过程数据的实时分析，为教师提供精准的教学决策支持，教师可基于系统反馈的学习者群体共性问题与个体特殊需求，调整教学策略与资源配置，实现精准教学与个性化指导的协同。

在能力培养精准度优化层面，AI个性化学习路径设计遵循计算机学科能力发展的递进规律，通过模块化、分层化的路径设计，确保学习者在不同阶段聚焦于核心能力提升。对于基础阶段学习者，路径重点培养计算机学科的基本思维与基础技能（如代码编写、数据处理）；对于进阶阶段学习者，路径侧重培养问题解决能力与创新思维；对于职业导向型学习者，路径针对性培养岗位所需的专项能力，实现能力培养与发展目标的精准匹配。（王荣、渭南师范学院）