前言：在信息化、智能化的时代背景下，高职教育面临着前所未有的挑战和机遇。传统的教育模式已难以满足学生个性化、多样化的学习需求。人工智能技术的兴起，为高职教育带来了新的思路和方法。自适应学习模式作为人工智能与教育深度融合的产物，能够根据学生的学习特点、学习风格和学习能力，为其量身定制学习方案，从而实现高效、精准的教学。因此，本文旨在探讨人工智能背景下高职教育自适应学习模式的可行性及其发展路径，以期为高职教育的改革与发展提供理论支持和实践指导。

一、人工智能背景下自适应学习模式的特点

（一）个性化教学

人工智能背景下的自适应学习模式利用先进的人工智能技术，能够深入了解每位学生的学习特点、学习风格、学习进度以及兴趣爱好，从而为学生量身定制个性化的学习方案。在个性化教学中，自适应学习系统通过收集和分析学生的学习数据，能够精准地识别出学生的学习难点和薄弱环节。基于此，系统能够自动调整教学内容和难度，确保学生能够在适合自己的学习路径上不断进步^[1]。系统还会根据学生的学习反馈和表现，动态地调整教学策略和方法，以满足学生的个性化需求。个性化教学不仅提高了学生的学习效率，也激发了学生的学习兴趣和动力。在自适应学习模式下，学生可以根据自己的节奏和兴趣进行学习，避免了传统教学中“一刀切”的教学模式所带来的问题。这种以学生为中心的教学方式，有助于学生更好地掌握知识和技能，培养学生的自主学习能力和创新精神。

（二）智能化辅助

通过分析学生的学习行为、知识水平、兴趣爱好等数据，智能推荐系统可以为每个学生提供个性化的学习资源、学习路径和学习策略。例如在学习过程中，系统会根据学生的答题正确率、观看视频的时长等数据，动态调整推荐的学习内容，确保学生始终处于最适合自己的学习状态；智能问答系统可以为学生提供实时、准确的解答，减轻教师的工作负担。当学生在学习过程中遇到问题时，可以通过智能问答系统寻求帮助。系统会根据问题的内容，从知识库中检索出最佳答案，并以文字、语音或图像等形式呈现给学生，提高学生的学习效率；人工智能技术可以根据学生的学习进度、成绩和需求，为学生提供个性化的辅导。例如在学习某个知识点时，系统会根据学生的掌握程度，提供不同难度级别的练习题，帮助学生巩固所学知识。系统还可以为学生制定合适的学习计划，确保学生按照既定目标进行学习。

（三）数据驱动

在人工智能的背景下，自适应学习模式的数据驱动特点正成为教育领域的一大亮点。这种模式通过收集和分析学生的学习数据，如学习时间、答题记录、观看视频的时长等，全面了解学生的学习状况、知识水平和学习需求。这些详尽数据帮助教师更准确地把握学生的学习情况，为每个学生提供个性化的教学策略。数据驱动的自适应学习模式还能通过分析学生的作业成绩、测试成绩等数据客观评估教学效果^[2]。该模式可以准确了解学生对知识点的掌握程度，为教师提供即时反馈，助力教学方法和策略的持续优化。此外，数据驱动的自适应学习模式通过分析学生的学习数据，能够为学生推荐最优的学习路径。系统会根据学生的答题正确率、学习时长等数据，动态调整学习内容的顺序和难度，确保学生沿着最适合自己的路径前进。

二、人工智能背景下高职教育自适应学习模式的可行性分析

（一）技术支持

在人工智能背景下，高职教育实施自适应学习模式在技术支持方面的可行性得到了显著提升。详见如下：①技术成熟度：随着人工智能技术的快速发展，自适应学习模式所需的技术支持已逐渐成熟。目前市场上已有许多成熟的自适应学习平台和工具，如智能推荐系统、虚拟助教、在线学习管理系统等，为高职教育实施自适应学习模式提供了有力支持。②硬件设施：高职院校普遍具备一定的硬件设施，如计算机实验室、校园网络等，可以支持自适应学习模式的应用。随着移动互联网的普及，学生可以通过智能手机、平板电脑等移动设备随时随地进行学习，为自适应学习提供了便利条件^[3]。③软件平台：目前市场上已有许多功能强大的自适应学习软件平台，可以满足高职教育的需求。这些平台通常具备学习数据分析、个性化推荐、智能评估等功能，能够为教师和学生提供全方位的支持。

（二）师资培训

在人工智能背景下，高职教育实施自适应学习模式的可行性分析中，师资培训是一个关键因素。需要注意以下几个重要方面：①教育技术能力：高职院校的教师普遍具备一定的教育技术能力，熟悉在线教学、多媒体制作等工具。通过专门的培训和实践，教师可以进一步提升自己的技术水平，更好地运用自适应学习模式进行教学。②自适应学习理念：教师需要理解和接受自适应学习模式的理念，即个性化教学、学生为中心等。通过培训，教师可以了解自适应学习的原理和优势，从而更好地将其应用于教学实践中。③技能培训：教师需要掌握如何使用自适应学习平台和工具进行教学。这包括如何创建和发布学习资源、如何设置个性化学习路径、如何进行学习数据分析等。通过专门的培训和实践，教师可以熟练掌握这些技能。

（三）学生适应性

高职学生普遍具备一定的自主学习能力，能够独立完成学习任务和解决问题。自适应学习模式强调学生的个性化学习，需要学生具备自主学习的能力，通过自我驱动和自我管理来掌握知识和技能；现代高职学生对新技术的接受度较高，熟悉使用计算机、智能手机等设备^[4]。自适应学习模式通常需要学生使用电子设备和在线学习平台，学生的高技术接受度有助于学生快速适应和有效利用自适应学习工具；自适应学习模式要求学生根据个性化学习路径进行学习，可能需要学生调整原有的学习习惯。学生需要适应在线学习、自主学习等新的学习方式，通过积极调整学习习惯来更好地适应自适应学习模式。

三、人工智能背景下高职教育自适应学习模式的发展路径

（一）完善技术支持体系

高职院校需要持续升级硬件设施，包括计算机实验室、校园网络、移动设备等，以满足自适应学习模式的需求。确保学生能够方便地访问和使用这些设备，为自适应学习提供良好的物质基础。其次，高职院校应选择适合的自适应学习软件平台，并对其进行定制化和扩展，以满足不同学科和课程的需求。平台应具备学习数据分析、个性化推荐、智能评估等功能，为教师和学生提供全方位的支持。学校还应与技术服务商建立紧密的合作关系，提供及时的技术支持和维护服务。包括系统升级、故障排查、用户培训等，确保自适应学习平台的正常运行和用户的良好体验^[5]。最后，随着学习数据的不断积累，学校需要加强对数据的安全保障。包括数据加密、访问控制、备份恢复等措施，确保学生和教师的隐私得到保护，数据的安全性和可靠性得到保障。

（二）加强师资队伍建设

高职院校应定期组织教育技术培训，帮助教师掌握自适应学习平台和工具的使用方法。培训内容可以包括多媒体制作、在线教学、学习数据分析等，提升教师的教育技术能力。教师需要理解和接受自适应学习模式的理念，即个性化教学、学生为中心等。学校可以通过研讨会、工作坊等形式，引导教师转变教育教学观念，适应自适应学习的需求。还应鼓励教师尝试新的教学方法，如项目式学习、混合式学习等，以适应自适应学习的需求^[6]。学校可以设立教改项目，支持教师进行教学方法创新和实践、建立教师学习社区，促进教师之间的经验分享和交流。学校可以定期组织研讨会和培训活动，为教师提供持续的学习和提升机会。在自适应学习模式中，教师的角色将从传统的知识传授者转变为学习引导者和辅导者。

（三）优化课程设置

人工智能技术能够分析学生的学习习惯、知识水平和兴趣爱好，从而为每个学生提供个性化的学习路径。课程设置应该允许学生根据自己的需求和兴趣选择不同的学习模块，实现真正的个性化学习。结合线上和线下教学资源，创建混合式教学环境，可以让学生根据自己的学习节奏进行学习。线上平台可以提供丰富的学习资源，包括视频、模拟实验和互动讨论区，而线下教学则可以侧重于实践技能的培养和面对面交流。通过项目式和案例学习，学生可以在真实或模拟的工作环境中应用所学知识，解决实际问题。这种学习方法鼓励学生主动探索和合作，也能够增强学习的实用性和趣味性。在课程内容上，除了专业技能的培养，还应该重视学生的综合素养，如批判性思维、创新能力、沟通能力等的培养。

（四）推动产学研合作

高职院校可以与行业企业紧密合作，共同开发和优化课程内容。企业可以提供最新的行业知识和实际案例，学校则根据企业需求培养具备实际工作能力的人才。这种合作有助于确保教学内容的前瞻性和实用性。学校可以与企业共建实践教学基地，为学生提供实习实训机会。学生可以在真实的工作环境中应用所学知识，提高实践能力和就业竞争力^[7]。企业也可以通过实践教学基地选拔和培养潜在的人才。鼓励教师到企业进行实践和交流，了解企业的最新技术和需求。这有助于教师将实际工作经验和案例融入教学，提高教学的实用性和针对性。教师也可以帮助企业解决技术和管理难题，促进产学研合作的双向互动。

结束语：

本文通过分析人工智能背景下高职教育自适应学习模式的可行性及发展路径，得出了以下结论：首先，自适应学习模式能够充分利用人工智能技术的优势，为学生提供个性化、精准化的学习支持；其次，高职教育应该积极探索和实践自适应学习模式，以提高教学效果和人才培养质量；最后，未来高职教育的发展需要不断创新和完善自适应学习模式，以适应社会和技术的发展变化。总而言之，自适应学习模式是高职教育改革与发展的重要方向之一，值得各界进一步深入研究和探索。

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2022年江苏省高校哲学社会科学研究项目  课题编号2022SJYB0915

2023年江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师资助项目