自宋代朱熹在《论语》的注解中指出：“孔子教人，各因其材。”因材施教在我国已有2000多年的历史，孔子更是践行者中的典范。

所谓因材施教，是指教师要从学生的实际情况、个别差异出发，有的放矢地进行有差别的教学，使每个学生都能扬长避短，获得最佳的发展。

因材施教是现代教学必须坚持的原则，对培养适应时代需要的创新型人才具有非常重要的现实意义。

但在我国应试教育大环境下，根据学生不同的认知水平、学习能力以及自身素质来制定个性化学习方案，真是说易行难。

面对统一制定的目标、做同样的练习、要求同样的步伐，学生犹如被填充的容器，失去了原有的个性，从“我要学”变为“要我学”，丧失学习的主动性。前苏联赞科夫说：“要求一律，就会压制个性，从而也就压制了学生的精神力量。”

而当大数据+人工智能等尖端科技进入教育领域时，因材施教不再是一句空谈，个性化教育有两条实现途径。

一是构建知识图谱

构建和优化内容模型，建立知识图谱，让学生可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。

国外这方面的典型应用是分级阅读平台，推荐给学生适宜的阅读材料，并将阅读与教学联系在一起，文后带有小测验，并生成相关阅读数据报告，老师得以随时掌握学生阅读情况。

举例|松鼠AI七-九年级初中数学知识图谱

Newseal将新闻与英语学习融为一体。通过科学算法衡量读者英语水平，抓取来自《彭博社》《华盛顿邮报》等主流媒体的内容，由专人改写成不同难度系数的版本。LightSail也是相同应用，不过她的阅读材料是出版书籍，它收集了适合K12学生阅读的来自400多个出版商的8万多本图书。

2015年底Newseal用户量超过400万，LightSail和纽约市教育局、芝加哥公立学校等机构达成了合作，而目前我国没有如此规模、与官方达成合作的个性化阅读学习平台。

二是自适应学习

可以从大量的学生中收集数据，预测学生未来表现，智能化推荐最适合学生的内容，最终高效、显著地提升学习效果。当一个学生阅读材料并回答问题时，系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题，什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息，以便未来能给学生带来更多的帮助。

自适应学习示意图

《未来地图》一书作者吴霁虹认为，用人工智能指导教学，没有标准内容，每个学生都可以个性体验。从学生界面到AI提供的个性化定制学习材料，AI需要对学生进行学习画像，然后转变为学习代理，再进入学习内容管理系统，编制成学习材料。AI的这个过程，经过频繁的互动，将会变得越来越快速智能。

大数据+人工智能还可以对教学体系进行反馈和评测。

试想一个场景，当某学生在查询自己期末成绩的时候，他看到的不仅仅只是一个简单的分数，还附有一份“诊断报告单”。通过这份报告，他不但可以了解到自己知识点和能力点的掌控情况，还能看到对自己的优势、不足的科学分析。

这就是借助大数据+人工的帮助，通过对学生学习成长过程与效果的数据“画像”，诊断出学生知识、能力结构和学习需求的不同，以帮助学生和教师获取真实情况。学生可以清楚看到问题所在，学习更高效；教师也可对症下药，选择不同的教学目标和内容，实施不同的教学方式，进一步提高教与学的个性化、精准化和有效性。

苏霍姆林斯基在《教育艺术》中认为：

在人的心灵深处有一种根深蒂固的需要，就是希望自己是一个发现者、研究者、探索者。在儿童的精神世界中，这种需要特别强烈。

教育从业者要敢于打破传统的教学模式，运用现代教育技术培养真正适应于经济社会发展的创新型和国际化人才！

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