个性化学习报告
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个性化学习报告范文第1篇
【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097 (2008) 10―0093―04
引言
教与学是一对不可分割的共同体，大多数学生不可能摒弃基于课堂的集体学习，但这种学习方式受到诸多条件的限制。一方面，由于时空的局限性和师资的有限性，学生很难根据自己的基础和能力进行创造性学习；另一方面，教师在教学中精力有限，不能按照学生的学习基础和学习能力来为他们差异性的安排课程。那么，如何让在学习基础和学习能力上存在差异的学生有效率地进行自主学习；如何让教师个性化地了解学生从而针对学生的不同特点来重新组织与调整教学；如何根据学生自身的认知特点及学习兴趣个性化的安排相应水平的学习资源，以上问题都已成为教育技术领域的重要课题[1]。
许多教学科研机构已经认识到个性化学习的重要性[2,3]，尤其是在英国，2007年1月4日，由英国政府委托的“2020年教与学评议”专家组了题为《2020愿景：2020年教与学评议组的报告》，描述了在2020年实现个性学习的教育愿景[4]，提出了个性化学习中亟待解决的问题。就当前已有技术解决方案来看，基本上离教学理论所诉求的“因材施教”存在着相当的距离，并没有实质性地利用计算机与互联网的特性进行教育资源与服务的重新整合、互动以及对个性知识需求的重构与再构[5]；依然没有办法长期跟踪、分析、评价并反馈个体学生的学习状况；依然没有办法为教师、家长和学生提供相对合理的需求分析与指导方针，依然没有办法根据需求给出相应的个性化学习解决方案[6]。因此，本文将教师作为个性化学习平台中一个重要角色，并充分利用计算机技术的辅助功能，使二者结合为学生提供个性化学习服务，为教师和家长指导学生进行复习提供依据，基于此，研究与开发了一个师生共建的个性化学习服务平台ISI（Individualized System of Instruction），并进行了商业化推广，命名为文曲星家教新干线[7]。
一 平台描述
ISI学习服务平台是一个基于测试、诊断、评价与反馈的、运行于互联网、移动通信网间的个性化学习平台，它通过对学习资源信息和学生行为信息进行收集、统计与分析，最终为教师设计个性化教学方案提供帮助，为学生提供精确、省时、高效的个性化课后复习方案。下面将此平台从功能结构、软件结构和物理结构三个方面进行描述。
1 功能结构
ISI平台的整体功能模型如图1所示，此平台将用户分为管理员、学生、教师三种角色，而家长一般只是通过邮件的形式获得测控分析的结果。管理员的职责是实现平台的一般性日常管理，如教师管理、学生管理、资源管理等。
学生通过知识梳理功能复习章节的疑难知识点，通过同步测控来诊断学习能力和知识薄弱环节，通过智能训练来弥补知识薄弱环节，实现因材施教、个性化学习。通过测控分析为学生提供一个自我诊断报告，为自己的进一步复习提供依据。
教师通过测控分析功能来了解班级学生的整体学习状况（包括：整体水平、成绩起伏、共同错题等），以及每个学生的具体学习情况（包括：学习能力、知识薄弱环节、遗忘规律等），从而修改自己的教学策略，为需要帮助的学生提供个性化诊断报告。再通过通过试卷搜索和智能组卷功能来干预学生的复习路径，提供更个性化的学习方案，从而构建了一个教师参与的个性化学习平台。
2 软件结构
ISI个性化学习服务平台的核心结构（如图2所示）主要由学习资源库、学生模型、教师模型、测试模块和教学控制模块、学生行为监控模块构成。学习交互处理\测试交互处理和人机界面是辅助结构，它们负责将教学内容和试题呈现给学生，并负责对学生的交互行为进行反应。下面主要介绍核心部件。
学习资源库由教学内容、测试题和知识关系库三部分组成，其中知识关系将教学内容和测试题关联起来，作为学习过程和测试过程的纽带。
学生模型是对学生能力和学习情况的建模，包括学生档案、学生的认知能力（包括知识、理解、应用、分析、综合、评价六个层次）、学习历史（包括学习方式、学习速度等）、练习历史（包括练习题号、分数、时间等）及每个题目的详细记录。学生档案信息是由学生自己输入的，它作为学生认知能力的起点，以后通过学习来逐渐修改学生的认知能力。学习历史是指在学生学习完后，系统自动的将其学习内容记录到学习历史库中，来检测学生是否学过某个知识的必备知识。当学生学习完某一章节后，系统自动为学生抽取试题进行测试，根据测试情况来修改学生的认知能力，同时将测试结果存储到测试历史库中。
教师模型是对学生能力的评估和教学策略的推荐，包含学生行为评定、学生能力测定、试题评定、教学策略选择等模块。学生行为评定模块根据专家知识库中的测试题目信息及学生的回答情况，给出分析结果及相应认知能力层次的分数比重，为制定相应的教学策略提供依据。学习能力测定模块主要负责评价学生的学习能力，通过评价取得反馈信息以修正、完善教学计划，为教师模型制定正确的教学策略提供条件，保证教学的顺利完成。试题评定模块主要是对试卷的要求进行综合评价，包括测试题目是否符合教学大纲的要求，试题分数的比例是否符合难度比例、认知层次比例和各章节的分配比例。教学策略选择模块负责依据测评结果选择学习方案和继续测试方案。
教学控制模块负责分析、解释知识库中的教学规则，选择相应的教学内容和教学策略，建立和修改学生模型的某些信息，控制教学的进行。在本框架中，教学策略分为三个层次：系统级和对象级、专家级。系统级策略是由经验丰富的教学专家提供，是不同科目之间的一般性教学规则，它们在系统开发时已经加入到系统中。对象级策略由系统根据学生模型自动生成，是形成个性化教学的依据。专家级策略主要是由系统中的教师进行策略设计，形成学习和测试方案，它的级别最高，是保证教学方案更有效的方法。
测试模块主要负责智能组卷和判卷。它根据学生的当前认知能力和学生的学习历史随机生成试卷，要求题目保持合适的认知能力和难度。然后学生对试题进行解答，由测试模块进行判卷，同时把测试过的试题和测试结果存入测试历史数据库中。
学习行为监控负责学习过程中交互行为的捕捉，完成对学生行为的跟踪，跟踪内容将包括学习的知识点，起始时间，持续时间，浏览次数，测试的题目，知识点，起始时间，持续时间，修改次数等。它们将作为学习能力、学习效果测评的依据。
3 物理结构
物理结构则从网络分布上描述了ISI个性化学习服务平台（如图3），形成了客户\服务器式的体系结构，主要包括用户认证管理服务器系统、学习资源管理服务器系统、自适应学习管理服务器系统、教学辅导与管理服务器系统、学习行为数据分析管理系统和阀值信息管理服务器系统六大服务器和客户端：平台应用终端系统。
（1） 用户认证管理服务器系统，主要包括连接、分配、验证、计费等部分，负责通过网络对用户进身份识别、权限识别、并根据用户终端类型和分布式服务器的状况合理安排由哪一站点对用户提供服务，同时验证用户的收费情况，管理用户的权限有效期等。
（2） 学习资源管理服务器系统，主要包括学习资源元数据管理程序、学习资源元数据库、学习资源元数据挖掘程序、学习资源数据库和学习测评资源数据库。系统管理者利用两个程序实现对学习资源管理服务器内三套数据库的建设与管理。
（3） 自适应学习管理服务器系统，主要包括用户信息收集程序，学生学习历史库，学习评价管理程序，学生认知信息库，学生测试历史信息库，个性学习资源提取程序，个性学习资源数据库。负责进行学生信息的收集、整理、智能评价、反馈以及根据学生行为及评价信息智能安排与学生能力及状态相适应的学习资源。
（4） 教学辅导与管理服务器系统，主要包括问题信息管理程序，学习资源检索程序，学生状态分析及定位程序，学习评价信息查询管理程序，学习资源布置程序，教学诊断库，教学策略库。它主要负责帮助教师及时了解学生的学习进度与程度，查询教学参考内容，及时给学生以决策评价。
（5） 学习行为数据分析管理系统，包括学习者数据分析管理程序，学习者模型建模程序（通过学生对反馈的评价建模），它主要负责分析学习资源与学生行为之间的关系，分析教师行为与学生行为之间的关系，分析教师行为与学生结果之间的关系，是一个对学生与教师建模的工作，是把心理学观点引入系统的关键部分。
（6） 阀值信息管理服务器系统，主要包括阀值信息管理程序与阀值信息程序，负责把学生的测评报告反馈给学生本人、其指导教师或者家长，从而对学生起到及时督促、鼓励、矫正的作用。
（7） 平台应用终端系统，平台应用终端分为四种类型，分别安装至各学生、教师、机构用户以及系统管理者的计算机上，供他们操纵所需内容，如个人基本资料、教学或学习资料、测评报告、组卷等。
二 分析与讨论
鉴于教学中日益增加的个性化需求，ISI个性化学习服务平台利用网络把学生、教师以及管理者联系起来，通过对学生数据的收集、统计与分析，提供一套测试、诊断、分析、评价相结合的学生行为评定机制，使得教师和学生可以在ISI个性化学习服务平台上进行有针对性的高效交流与互动，能快速、简单、精确、高效地满足对教与学的个性化需求，从而克服教与学的盲目性，合理地调配时间。这种交流与互动不仅有助于基于网络的教与学，而且也有助于面对面的教与学。
针对现有的教育服务机制只能提供粗放型教育资源的缺点，ISI个性化学习服务平台通过定义学习资源元数据对学习资源进行描述，使学习资源属性能够被唯一确定并且单位最小化，从而有利于对知识体系进行快速有效地组合、重组与管理，为个性化教学提供资源基础。通过对学生个人学习行为的跟踪和教师富有针对性的干预，ISI提供了一套学生状态定位系统，通过把学生信息与学习资源进行关联，建立学生的学习能力属性，使得每一个学生学习状态模型能够被快速建立、定位、分析、统计与比较，从而为个性化复习方案提供技术基础。
ISI个性化学习服务平台也提供一套新型的互动教育模式，便得教与学的互动不再只基于过去传统模式中“一问一答”的状况，教师不仅可以随时掌握学生的学习状态，而且可以随时给出指导意见并可干预学生的学习路径，帮助学生制定更准确的个性化学习方案。ISI也是一个学习内容测评分析平台，通过对学习测评内容的信度、效度、难度、区分度以及相关性等数据的评价，教师可以为学生个体或班级提供有针对性的个性指导与计划调整，使学生和家长能精确、快速地把握学生学习动态，起到良好的教育配合作用。ISI个性化学习服务平台具有内容无关性与平台无关性，学习内容可以在PC机、手持式设备（手机、PDA、学习机）等多种交互设备上呈现，学生可以依据自身需要选择交互设备和信息呈现方式，从而实现设备层的个性化。
在此平台开发和商业化过程中，邀请了北京师范大学亚太实验学校等多所中学对平台的个性化学习能力进行了实验研究，在学习效率、成绩提高程度、学生对平台的评价等多方面进行了问卷调查和系统自动跟踪，通过统计分析，得出如下结论：此平台通过记录分析学生易出错知识点的相关试题，并依据它们进行个性化复习与测验使得学生学习具有针对性，从而使学习效率平均提高了31%，学习成绩每科平均提高5-10分；同时，95.3%的受访学生认为此平台能有效控制自己的复习进度，符合他们的个人学习能力水平。
三 结论
ISI个性化学习服务平台是一项提高教师教学效率与学生学习效率的一个双向互动的教学服务平台，教师可以依据学生的学习情况以及自己的判断修改平台提供给学生的个性化学习方案，使得教学策略更具有效性和实用性。实践表明，师生共建个性化学习平台对学生和教师都有很大的帮助。
参考文献
[1]Won Kim. Starting Directions for Personalized E-Learning [J].Lecture Notes in Computer Science, 2008, 4823:13-19.
[2]沈孝山.自适应学习平台的设计与开发[DB/OL].省略/grid20/detail.aspx?QueryID=2&CurRec=1, 2006-09-11/2008-07-16.>
[3]王志平.基于数据挖掘技术的个性化学习系统研究[DB/OL].省略/grid20/detail.aspx?QueryID=113&CurRec=1, 2007-10-25/2008-07-16.>
[4]2020 Vision: Report of the Teaching and Learning in 2020 Review Group [EB/OL].
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[5]Rosa G. J.Paredes, Hiroaki Ogata, Yoneo Yano, et al．A Multi-Model Approach for Supporting the Personalization of Ubiquitous Learning Applications [A]. Hiroaki Ogata, Mike Sharples, Kinshuk, Yoneo Yano. Proceedings of Third IEEE International Workshop on Wireless and Mobile Technologies in Education[C], USA: IEEE Computer Society, 2005: 40-44.
个性化学习报告范文第2篇
【关键词】初中化学 个性化作业 设计技巧
【中图分类号】G 【文献标识码】A
【文章编号】0450-9889（2016）11A-0072-01
作业是学生巩固学习成果最直接、最有效的方式，教师在设计学生作业时，要依据教材文本展开深度解析，针对学生的学力做出科学合理的设计，以提高作业的有效性。化学认知与学生生活有诸多联系，教师要结合学生的生活实际设计作业，促使学生的学习认知与生活积累相融合，形成重要的学习探究激发点。
一、依据教材设计，体现作业科学性
教材文本知识点多，教师在设计作业时，要对学生的学习实际展开学情调查，只有明确学生的学习维度，才能为学生提供最适合的训练内容，并依据教材完成作业设置，体现作业设计的科学性。
在学习《我们周围的空气》中“空气”一节内容时，教师设计作业：①选择题：生活中的下列物质，属于纯净物的是（ ）。A. 矿泉水 B. 白酒 C. 米醋 D. 干冰 ②列举题：空气中比较固定的成分有哪些？③分析题：某市空气质量周报，是环保部门对某地区空气污染所进行的检测报告、检测结果分析，如空气中含有：总悬浮颗粒物二氧化硫、氮的氧化物。这是由哪种情况直接引起的结果呢？④根据本地空气质量报告数据，分析不同月份空气质量的特点，比对空气质量高低指数，形成较为完善的认知。学生根据教师设计的作业展开自主探究学习，查阅相关资料、阅读文本教材、展开自发讨论。作业完成后，教师给出具体评价。从学生作业完成情况来看，其正确率是非常高的。
教师从学生的学习认知基础展开设题，无论是选择题、列举题，还是分析题，都需要学生对教材文本展开再学习、再探究。学生经过一番操作之后，大多数能够顺利完成相关任务，这说明教师设计的适合度是很高的。
二、联系生活设计，关注作业契合性
化学知识与学生生活有诸多联系，为了让学生对化学认知有更直观、更深刻的认识，教师要注意关联学生的生活认知，让学生在生活中发现化学知识，通过作业的形式展开有针对性的训练。学生在生活中具有个性化的特质，而化学知识具有共性特点，如何将学生的个性认知与化学的共性认知有机结合，这是教师需要重点考量的课题。教师应展开多元挖掘，对生活中的化学因素信息进行搜集、整合、筛选、优化，以获取最有价值的作业设计材料。
在进行《燃烧与灭火》作业设计时，教师充分结合学生的生活展开：①选择题：A. 酒精、味精、液化石油、食糖、汽油、火柴，这些物质中属于易燃易爆的物品是（ ）。B. 下列各组气体混合后不会发生爆炸的是（ ）。a.一氧化碳和空气b.氢气和氧气c.天然气和空气d.氖气和氧气。②填空题：根据生活经验，人们在生活中通常用哪种方式灭火。油锅灭火采用（ ）、森林灭火采用（ ）、煤炉灭火采用（ ）。③简答题：对着一支燃烧的蜡烛吹气，蜡烛熄灭，而同样对着一支点燃的蚊香吹气，为何燃烧更旺？④列举题：生活中有哪些燃烧现象难以控制？
从作业设计的构成情况看，教师充分挖掘学生的生活知识积累，学生对这些内容有一定的认知基础，在具体操作中，因为题目设计紧紧围绕学生生活认知基础展开，作业个性化特点得以鲜明的体现出来。
三、结合实践设计，注重作业操作性
在化学作业设计中，教师要有意识地为学生动手实验操作创造更多的机会，让学生在主动参与实践活动中获得学习认知。化学实验活动需要较高标准的操作环境，教师要注意对化学作业进行改进，利用一切可以利用的教学辅助手段，以提高实践性作业的可操作性，满足学生的实践需要。
在《常见的酸和碱》作业设计中，教师给出一项更具挑战性的任务：某学校成立环保小组，负责监测周边工厂的污水污染情况。在具体操作过程中发现，有一个造纸厂继续向河里排放无色碱性污水，请你根据所学知识，设计两个实验来证明造纸厂有违规行为。学生根据教师布置的作业任务展开讨论学习。有学生建议：可以取少量排放的污水做水样，然后加入几滴酚酞试液，如果溶液变成红色，则说明溶液呈现碱性。也有学生认为：也可以先取少量污水水样，用pH试纸来检验，如果pH值大于7，就说明溶液呈现碱性。教师对学生表现给出积极评价。
个性化学习报告范文第3篇
一、微课教学与传统教学的互补性提供了学生个性化学习的条件
传统教学是以班级授课制为主，采用讲解――接受的教学模式，这种模式主控权在教师，有助于学生在一定时间内掌握大量教学知识，但学生始终处于被动接受知识的地位，满堂灌、标准化、一刀切，阻碍了对知识的理解、消化甚至升华，扼杀了学生创造力、思考力等个性化发展潜质的形成。
微课是指以视频为主要载体，记录教师在课堂内外教育教学过程中围绕某个知识点（重点、难点、疑点）或某个教学环节而开展的教与学活动全过程。在此过程中，教师运用5-10分钟的时间将某个知识点或某个教学环节讲清，讲透，学生通过移动终端（电脑、手机、平板电脑）在线反复查看，实现自主预习、复习和知识消化、巩固的个性化学习效果；遇到不会不懂的，教师梳理、汇总，线下答疑、解惑。
这种在互联网下的微课教学是符合课改新理念“自主、合作、探究”的，它为我们提供了一套“一教一辅一测评，一看两想三跟踪，线上线下双互动”的有效教学模式，将学校课堂教学与网络在线学习更好地深度融合在一起，让教育从封闭走向开放，让教师和学生成为学习的伙伴和引导者，引导学生自主学习，提升其个性化学习能力，从而推动教育教学质量的提高。
二、微课教学促进学生个性化学习能力的形成
构建主义学习理论认为，学生的学习应该是在一定情境下，基于个人认知结构的一个主动构建的过程。学生的学了符合普遍的学习规律外，还具有较强的差异性。人的差异性是客观存在的，如智力因素、非智力因素，具体到心理素质、性格特点、遗传因素、已有知识结构和经验认识等方面，造成了个人对事物的理解、认识有偏差，导致学习能力不同。古人云：授之以鱼不如授之以渔。学习能力的培养其实就是好的学习方法的掌握和学习素养的形成过程。它对学生一生的学习、工作产生重大影响。在培养学习兴趣的基础上，我们通过课堂教学到微课教学（知识视频呈现、自主学习、在线测评、线下指导、全程跟踪）的整个教学过程，有针对性的指导学生自主学习，诊断学生学习能力，反馈学生学情报告，使学生养成“主动学习，及时消化、巩固知识”的良好习惯，提高其发现问题，解决问题的能力。
叶圣陶说过：“教材无非是个例子”，我理解为教材是具有教育普遍性的，是范例，是让我们来参照学习的，而微课教学就是借助短视频，将学校课堂知识浓缩成某个知识点，作为范例放在网上，供学生自己动手、动脑反复思考、领悟，最后形成个性化学习过程。微课教学下的个性化学习过程中，除了新知识的预习、理解和复习外，还将学生过往知识体系中缺失或不扎实的部分强化起来，满足学生对不同知识的个性化学习，按需选择学习，既可查漏补缺，扫除知识盲点，又能注重知识间的相互联系，作为传统课堂学习的一种重要补充和拓展，最终搭建和完善自己的知识体系。线下学校可以设立专职教师，挖掘学生潜能，激发自主学习兴趣；帮助解读知识点，纠正自主学习误区。根据学生个性特点，分析学生各种行为习惯和学习习惯，提出针对性的解决方案，辅助学生形成良好的个性化学习习惯，并监测学生知识体系的准确性和完整性。
三、微课教学对学生个性化学习的现实意义
1.实现了教育公平性。国家一直以来提倡要实现义务教育均衡发展的目标，而我们面临的教育发展不平衡因素众多，如中西部经济发展不平衡、城乡优质教育资源分配不均、城市化与边远山区发展不平衡、优质教育资源过度集中等等。现代远程教育为我们打开了一扇门，一堂课同时面向数千数万人开放，山西的学生同样可以聆听北京、上海等地的名师授课。并且，在线教育减轻了家长的经济负担，使众多学生不受时间、空间在线自主学习，将有限的优质教育资源辐射到更多、更远的地区，实现了教育优质资源共享，达到了教育均衡发展的目标。微课教学作为远程教育之一，更是将优质网络教育资源精准定位，让学生在自主学习过程中，能够以最短的时间、最有效的方式，学习精品内容，缩短了学习时间，节约了学习成本。
个性化学习报告范文第4篇
一、形成个性化的阅读形态
罗杰斯曾说：自由程度愈高的学习，身心投入的程度就愈高。阅读教学不应是步调一致的“集体性阅读”，而是一种开放式的学生个性化的阅读，是一种学生愉悦的精神享受。学生以无拘无束的心态走进课文，自由阅读吸取，自由思考探索，自由表达交流，自由展示练习，在学习过程中自然而然地得到思想的陶冶、个性的释放、知识的积累、能力的训练和习惯的养成。只有这样的阅读，课堂才会成为一种各尽所能、各取所需的天地。
1.挑选自己喜欢的。学生是学习活动的主体。教学中，教师应给学生自由活动的时间和空间，让学生主动地学，教师只是学习的组织者和促进者。学生自由取舍学习对象，有利于促进学生的个性发展。如教学《秋姑娘的信》一课，文中写秋姑娘给大雁、松鼠、青蛙、小朋友写的四封信，结构相似。教学中，教师和学生共同选定一个学生最感兴趣的其中一封信进行学习，掌握学习方法，然后让学生自由选择一封信加以细细体味，最后拓展说话练习：冬去春来，美丽的春姑娘从头上摘下迎春花的花瓣，会给哪些好朋友写信呢？这样自选自读，自读自悟，自想自说，主动将课文语言内化为自己的语言，丰富自身的知识储备。
2.选择自己合适的。“语文教学应鼓励学生选择适合自己的学习方式”。不同学生由于学习习惯、生活经验和语文积淀是不同的，因此采用的学习方式也有差异。因此，我们在教学中必须尊重学生的个性差异，让学生自己选择最佳方式学习。如教学《颐和园》一课时，为了让学生领略颐和园景色优美，教师可以引导学生自选方法，如自读自悟法，交流资料法，读画结合法，导游介绍法，读写结合法，等等。这样变阅读为经历生活，变感受情感为自我流露情感，最大限度地缩小学生与文本之间的认知差、情感差、心理差。更重要的是他们在角色定位中找到了适合自己的学习方式。学生在自主参与、汇报交流的过程中，才能得到充分展示，个性得到张扬，人人都能获得成功。
3.展示自己拿手的。教师在设计和布置习题时，也应考虑到学生之间的差异，设计有层次性的作业，允许学生在作业的数量和深度上有一定的选择度，展示自己拿手的作业。可设计必做题和选做题两类，必做题是基本题，每位学生必须完成;选做题可根据学生自身实际而挑选。如教学《北京》一课时，可设计：①画一画，画自己最喜欢北京的一处名胜古迹;②看一看，看有关北京的图片、VCD片;③查一查，查找有关北京名胜古迹的资料;④写一写，宣传北京的广告词。
二、展示个性化的阅读交流
心理学告诉我们，自由能使人的个性潜能得到最大限度的发挥。罗杰斯认为：一个人的创造力只有在他感觉到“心理安全”、“心理自由”的条件下，才能获得最优秀的表现和发展。人在压抑、恐惧、紧张的心理状态下是很难有所创新，有所发展的。因此，在阅读教学中，我们要给学生营造自由学习的环境，自由活动的空间，以及自由展示的舞台。
1.给予多元解读的自由。阅读是学生的个性化行为，每位学生在阅读过程中，产生对文章的感情，必然会有不同，带有浓厚的个性化倾向。所谓“有一千个读者，就有一千个哈姆雷特”。这是因为，每一个学生认识水平、阅读经历不同，自然会产生不同感受和看法。如学习《坐井观天》一课时，我让学生探讨：小鸟和青蛙谁错？在交流汇报中，有的学生说：“青蛙错了，他把天看成井口大。”有的学生说：“小鸟错了，他不该笑青蛙，青蛙住在井底，看到的天只有井口大，青蛙说的是真话。”有的学生说：“小鸟错了，他明知青蛙错了，应该帮助青蛙跳出井口。”这样多元解读文本，展示不同体验，你的感受，我的认识，他的想法在相互碰撞，相互补充，相互融合，产生良好的交流效应。
2.给予丰富活动的自由。活动是人类生命、能力、个性的形成与发展的本源。阅读教学既是认识过程，又是活动过程。因此，要充分利用教材的活动因素，拓展活动时空，丰富活动的形式，把紧张的学习过程转变为引人入胜的愉快的学习活动，形成多渠道、多方位、多形式的综合化立体大课堂。如教学《搭石》一课时，我组织开展了“我阅读、我发现”的报告活动，有的学生报告：“我发现每当山村的人们上工时，走搭石的情景，给人画一般的美感”;有的学生报告：“这里的村民很淳朴，处处为别人着想”;有的学生报告：“搭石、春、夏、秋、冬，成了这山村一道亮丽的风景”;还有的学生报告：“山里人心地善良、乐于助人”……教学《威尼斯小艇》、《比尾巴》等课文时，可开展“课本剧表演”活动;教学《美丽的小兴安岭》等课文时，可开展“诵读比赛”活动;教学《七颗钻石》、《桂林山水》等课文时，可开展“群文阅读”活动。通过开展活动，既锻炼学生语文能力，又让学生个性飞扬。
三、开放个性化的阅读评价
传统教学中评价往往是老师的特权，学生则很少有自我评价的机会。现代教学论认为：学生是学习的主体，是具有主观能动性的人。因此，教师要把评价的主动权还给学生，让学生开展自我评价和相互评价，把评价过程当做培养学生对自己的学习行为负责、自我调控的过程，让学生在评价中学会正确对待他人、正确对待自我。
个性化学习报告范文第5篇
School of One
约翰·佩雷斯是美国纽约布鲁克林区八十八中的一位七年级学生。他每天到学校后，第一件事情就是打开学习终端，领取一份个人学习日程表。这份日程表的课程安排与他的同伴不一样，因为约翰最近一次的代数练习只得到了B，所以今天的时间表上安排了他参加一个小组讲座，补修昨天有问题的内容。事实上，约翰的每位同学得到的日程表安排都不一样。这是由于八十八中正在实施一个叫做School of One的项目——纽约市教育部门的一项初中数学教改项目。School of One采用了一项最新的技术，能自动为每位学生提供个人学习计划。因此，根据自己的学习需求和优势，每位学生都能获得独特的每日时间表；且每个时间表和教学计划都是自动调整以适应每位学生能力和最成功的学习方法。由于School of One以学生为中心，把技术和课程整合，并在学校提供一种混合式学习环境，满足了每位学生的个性化学习需求，所以在2009年《时代》杂志评选的50项最佳发明中，该项目是获此殊荣的唯一一项教育创新。2011年，美国教育发展中心的儿童和技术中心对该项目2010年的实施进行了独立评估，结果显示：参与学生的数学成绩显著跑赢非参与的学生。
综述
优秀教师的做法
每位学生的学习都是独特的。优秀教师的做法是对学生的学习情况进行适应性分析，根据学生的家庭背景、兴趣和爱好，以及知识基础、学习能力、学习方式等，在每次学习之前，在每次作业或测验后，为不同学生提供不同的辅导策略、补救措施和对应的学习材料。采取这种适应性教学法（个别化教学和差异化教学），使学生在教师的帮助下能进行定制化学习。
不过，即便是最优秀的教师也很难完成面面俱到的分析，许多教师只是做到了在某些方面适应性分析，而且不是每位学生都会受到如此的照顾。因为，没有现代信息技术技术的帮助，要做到这一点需要极大工作量。
斯金纳的机器教学
在20世纪50年代，哈佛大学教授、心理学家B.F.斯金纳根据自己创立的新行为主义理论发明了教学机器，并以此来进行程序化教学。其原理就是：把教学材料分解成按循序渐进原则有机联系的几百甚至几千个问题框面组成的程序；在学生回答问题过程中，教学机器根据学生的薄弱环节呈现教学材料进行提示，直到学生回答正确后再进行下一个内容的学习。
课堂上采用斯金纳的教学机器，与传统的班级教学相比较有许多优点。第一，教学机器能即时强化正确答案，学习效果的及时反馈能加强学习动力。而在传统班级教学中行为与强化之间间隔时间很长，因而强化效果大大削弱。第二，教学机器使学生学习行为得到积极强化，力求获得正确答案的愿望成了推动学生学习的动力，提高了学习效率。传统的教学消极强化，会导致学生失去学习兴趣。第三，采用教学机器，一个教师能同时监督全班学生尽可能多地完成作业。第四，教学机器允许学生按自己的速度循序渐进地学习，这能使其对教材掌握得更牢固，提高他们的学习责任心。第五，采用教学机器，教师就可以按一个极复杂的整体把教学内容安排成一个连续的顺序，设计一系列强化列联。第六，教学机器可记录错误数量，从而为教师修改程序提供依据，结果是提高了教学效果。第七，学习时手脑并用，能培养学生自学能力。
但是由于缺乏对认知心理学的借鉴、教学内容媒体形式和机器功能单一等不利因素，使机器教学实践并没达到预想效果。实践中缺乏师生间的及时交流；过细分割教学内容导致学生缺乏对知识的整体认知；学生盲目地追求学习进度、猜想问题的答案和不求甚解。不过，教学机器是一种自适应学习系统萌芽，初步实现了量身定制的教学，并努力让学习者从信息的被动接受者转变为教育过程的合作者。
计算机智能化教学
20世纪70年代后，结合计算机技术和认知心理学发展起来的人工智能逐渐成熟，用于教育的各种智能教学系统也相继被开发出来。智能教学系统是利用计算机为学习者提供及时性和定制化的教学和反馈的适应性支持系统，它的结构包括四个基本组成部分：认知模型、学生模型、教师模型、界面模型（Charles P. Bloom， R. Bowen Loftin）。
认知模型决定问题解决可能需要的所有步骤。更具体地说，这种模式包含要学习领域的概念、规则和解决问题的策略。它的主要实现功能为：专业知识库，学生表现或检测错误的评价标准等。学生模型跟踪和模拟学生的认知、情感状态以及随着学习进程的发展出现的变化。
教师模型根据认知模型和学生模型的信息选择教学的策略和行动。界面模型实现人机交互的所有功能。
随着计算机智能化教学研究和实践的深入，学界逐渐总结出了设计和开发的八项原则和四个阶段。智能教学系统的设计以使学生成功解决问题为总原则，并辅以这八项原则：①模拟学生的能力。②表现传递目标结构是问题解决的基础。③在解决问题的环境中提供教学。④深化对解决问题的知识的抽象理解。⑤最大程度减少学习过程中的记忆负荷。⑥对错误提供即时反馈。⑦为学习调整教学容量。⑧帮助学生循序渐进地达成目标技能。
智能教学系统的开发和大多数的教学设计过程大致相同，包括四个迭代阶段：①需求评估。②认知任务分析。③初始教学的实施。④评价。
由于得益于行为主义和认知心理学的优势互补，相比教学机器，智能教学系统显然是较高级的自适应学习系统。它能更准确地分析判断学生的学习情况，提供的教学方法、学习材料和评估方式也更多样化。
在20世纪80～90年代，智能教学系统在学校教育、企业培训和军事训练中得到了较多应用，成功的个案主要体现在数学、健康科学、语言习得等领域的教学。不过，由于智能教学系统开发和实施成本昂贵，导致其最终没有得到广泛的推广和应用。此外，以下两个缺点也为业界所诟病：智能教学系统主要是用预设因素来对学生的学习进行适应性分析和模拟匹配，因此不能全面地把握学生的学习需求和特征；智能教学系统仍然是以教师为中心（这里的教师是计算机系统）来实现个别化教学或差异化教学。这种从模拟认知—自适应教学的模式，主要受到当时教育、学习科学和计算机数据挖掘处理技术的发展限制。
自适应个性化学习
进入21世纪，Web2.0、语义网和云计算等新技术相继被开发出来，互联网应用日趋丰富。在此基础上发展起来的在线学习得到了长足的发展，到了2012年出现了爆发式的增长。特别是计算机网络数据的挖掘和处理技术的成熟使自适应学习技术重新被重视和开发，并认为是大规模在线教育发展的重要基础。2008年，结合新的教育和学习理论的研究，学界提出了利用自适应技术服务于个性化学习的新观点——自适应个性化学习。综合多方的论述，自适应个性化学习被认为是在学习分析的基础上，采用自适应技术动态连接课程资源，以满足学生个性化学习需求的一种学习技术。它从智能教学系统发展而来，在设计和开发上二者有很多相通之处，不同之处是个性化自适应学习是以学生为中心，并有自身独特的十条法则（Nish Sonwalkar）：
（1）“一刀切”方式在网络教育中是行不通的。
（2）信息不是教育——当前基于网络的学习正导致信息过载。
（3）学习需要一个对多种媒体内容的认知过程。
（4）不同个体的学习，涉及学习内容和学习路径的不同。
（5）基于认知的发展和对新知的消化吸收进度，每个人有不同学习策略。
（6）个性化的学习是达到更高的完成率和更快的学习的一种方式。
（7）学习是四维的，其中包括：多种媒体，认知策略，交互性和社会化学习。
（8）唯一有意义的评估是帮助学习者提高，并达到所需的能力。
（9）用正确的学习策略和学习的步伐，任何人都可以达到即定的学习目标。
（10）教师最大的作用是引导学生如何学习，而不是学习什么。
自适应个性化学习的特征
1.学习分析技术
采用新的学习分析技术，能全面掌握学生的学习情况。通常做法是对学生进行课前的形成性评估来完成学习分析。自适应个性化学习采用的学习分析技术是基于学生的“大数据”，利用特殊的算法来得出学生的学习需求和学习特征。这项技术得益于商业智能的发展，即对大量商业数据源的统计、评估和识别，可以帮助企业做出更明智的决策。同样，学校对大量学生信息的搜集、管理和分析，能帮助学校和教师实施提高学习效果和更利于学生发展的教育教学行为。
学生参与在线学习后，会留下大量的数据碎片，学习分析系统通过对这些数据的跟踪、搜集和统计，分析出学生活动和学习成果之间的相关性，识别促进和阻碍学生学习的因素，并把这些数据转化为教育工作者能理解的知识呈现出来。
在学校中，这些被称为“大数据”的大量数据碎片，主要来自学生信息系统、学习管理系统、数字内容管理系统评估和成绩管理系统。从这些系统中搜集了学生的家庭背景、兴趣和爱好，以及访问的内容、停留的时间、学习的进度、获得的评价和成绩单等数据；还有，学生在互联网上访问的社会化媒体（博客、微博、图片和视频分享网站等）也留下了大量的数据；最近兴起的MOOCS和数字教科书也能搜集学生的学习数据。而每个学生知识基础、学习能力、学习方式和学习步伐就蕴含在这些数据中。通过学习分析技术就能把这些重要的知识显现出来，为教育教学提供有力的参考。
2.自适应学习路径
采用新的自适应技术，生成学生个性化学习路径。学习分析结果不但能为教育工作者提供了解学生的管道，还被用于自适应分析来帮助学生实现个性化学习。自适应技术能动态连接学习分析结果和课程体系，为每位学生自动生成一个独特的学习路线图。每个路线图可能会包含时间安排、方法推荐、课程和学习材料的推送等，并能给予学生充分的自主性，能让学生知道学什么、如何学习以及自己掌控学习。
在借鉴智能教学系统结构模型的基础上，自适应技术采用了复杂的统计和概率学算法，分析出学科知识的结构和难易程度，以及对应课程和学习材料的层次和呈现风格，匹配学生已有的学习特征和对当前知识的掌握程度，最终形成每位学生的个性化学习路径。
这一学习路径不是一成不变的，而是会根据学生每段时间的学习活动及评估报告做动态的调整。当然，自动匹配的学习路径并非真正完美契合每个学生，因此学生自己可以通过每天的学习心理状态自我评估或选择性接受系统的学习活动安排，以及参考教师的反馈来对学习路径进行修正。
3.课程内容多样化
提供多样化的课程和学习材料，支持学生的独特的认知需求。要实现个性化学习，就应该满足学生对不同课程、环境，以及学习方法、节奏、教师选择的需要。因此，自适应个性化学习系统中为学生提供了以下多样化的课程：
对同一学科的课程内容多样化体现在：不同的教材，不同的起点，不同的环境以及不同的评价手段。不同的环境包括：大组讲授（12～24人），小组讲授（6～12人），小组合作（3～6人），在线讲座，实时远程辅导，独自学习，实践活动等。不同评价手段：学习需求诊断，每日学习进步评估，统一测验，教师和同学给予的人工评价，学生自我学习状态评估等。
学习材料的多样化指的是：图文、音视频、3D材料、动漫、游戏等。
个性化学习路径生成后对课程和学习材料的推送也不是单一化的。学生可采用系统最优推荐，或自主挑选喜爱的学习内容，以及在受困时及时更换学习材料，这样才能最大限度符合个性化学习的特征，实现无障碍学习。
自适应个性化学习案例
1.Knewton
Knewton（纽约市的一家网络培训公司）是较早进入自适应个性化学习领域的公司之一，他们声称开发了行业内“最强大的自适应学习引擎”，其“连续适应性能力能满足每个学生每天的教育内容定制”。该算法能判断用户实际水平，并为用户提供与其水平相适应的课程。Knewton通过不断的提问和测试，判断使用者的真实水平，再为用户提供与之水平相对应的课程辅导；并强调用即时反馈、社区协作和游戏化促进学生个性化和快速地学习。2012年夏天，亚利桑那州立大学数学系超过2000名学生使用Knewton两个学期后，缺勤率下降了56％，合格率从64％上升至75％，45％的学生能够提前4周完成学习任务。（网址：http：//）
