一、引言 个性化学习是创新人才培养的重要依托，也是教育数字化转型和教育智能化变革的重要目标，有助于完善人才培养模式、提升学生学习效率、提高教育教学效能，为每位学习者打造个性化的学习方案，促进教育目标的有效落实。进入教育改革发展新时期，智能技术的快速发展和智能教育产品的逐渐成熟推动了智能技术与教育教学融合程度的不断加深，也为个性化学习的实现提供了重要保障。但与此同时，相关研究也容易陷入“技术决定论”的误区。因此，在智能教育产品越发成熟和逐渐普及的背景下，对个性化学习实践误区和应然形态进行系统梳理和重新审视，对于未来个性化学习实践研究的开展具有极强的现实意义。 二、智能时代个性化学习的现实困境 从当前阶段我国个性化学习的研究现状来看，大多数学者对于个性化学习的研究聚焦在学习资源推荐、学习路径规划、个性化学习平台和系统的开发[1-2]，以及用于支持个性化学习的学习者特征挖掘与智能建模、教育资源组织与聚合、个性化学习支持服务关键理论与技术等方面[3]。近年来，随着“人工智能+教育”热度的不断攀升，学界对于个性化学习的推崇也达到了前所未有的高度，期待利用人工智能技术实现对学习者知识结构、认知水平和情感态度的多元测评，并通过对学习资源的智能化标注和结构化建模，构建学习资源和学习者之间的智能匹配机制，以此为学生提供精准的“学习资源推荐”和“学习路径规划”服务，助力于学生个性化学习的实现。但此种观点对于个性化学习的解读过于“片面”，在很大程度上认可了只要机器能够针对学生的薄弱知识点，为其推荐适宜的学习资源和学习路径就能够实现个性化学习，将个性化学习等同于“学情分析”“资源推荐”和“学习路径规划”。此种论断的问题在于：其一，将学习的本质简化为学生对学习资源的选择、浏览和加工，认为只要为学生提供了个性化的学习资源和学习路径就是实现了个性化学习，忽视了学生学习动机、学习策略、认知水平、学习习惯、思维模式等认知和非认知要素对于学习过程和学习结果的影响；其二，默认了机器通过数据建模和算法分析得出的学习资源和学习路径就一定是学生需要的，盲目迷信“数据”和“算法”的价值，忽视了学生对机器智能服务的接受度；其三，忽视了学生在学习中的“主体”作用，在学习主体“离席缺位”的背景下，“学生如何学习”以及“学生的学习效果和学习体验如何”在很大程度上被研究者所忽视，更谈不上“个性化”学习。 (一)“片面化”的智能诊断，无法为学业问题的解决提供可靠保障 就目前个性化学习的实现机制来讲，其大多通过对多源异构学习数据的全方位采集和智能分析，对学生内在的认知结构进行表征，并以此为依据对学生潜在的学习问题和学习需求进行诊断和预测。但一方面，学生的认知结构较为复杂，当前智能教育领域关注较多的知识图谱、认知诊断、知识追踪、最近发展区等关键理念和技术，往往都是基于特定的数理逻辑试图对学生内在的认知结构进行表征，相关研究虽然取得了长足发展，但仍然无法对学生内在的认知结构进行确切、合理的解释。另一方面，智能教育产品试图利用多模态数据来表征学习过程和学习结果，依托数据密集型科学的研究范式来挖掘学生潜在的认知和非认知特征、构建精准化的学习者模型[4]，但现有产品往往只能实现面向特定维度的学习数据采集与分析(如学业测评数据、学习行为数据)，学生对智能教育产品的使用时长也较为有限，数据的维度和体量无法满足对学生进行复杂建模和深层次分析的实际需要，也无法为学业问题的诊断和学习需求的预测提供有效支持。由此可见，智能教育产品现有的个性化学习服务是基于对有限数据的浅层次分析，对学生学业问题的诊断存在不确定性，推送的学习资源和学习路径与学生真实的学习需要之间能否实现精准适配，仍然有待探索和验证。因此，盲目迷信机器提供的个性化学习方案，会为学习活动的开展带来较大的潜在风险。 (二)“程式化”的教育干预，造成学生的“单线条”发展 现有智能教育产品中个性化学习的实现往往是遵循学科专家预设的特定规则，或是依据基于机器学习算法的智能分析引擎，其本质上实现的是一种“程式化”推荐，即通过特征的匹配和数据的运算得出适用于学生学业发展的特定学习资源和学习路径。但机器的智能分析和精准推荐往往带有一定的“算法偏见”，若一味遵照机器提供的干预措施开展学习活动，则在很大程度上会造成学生的“单线条”发展。比如说机器通过一段时间的监测分析，认为在科目层面，学生偏爱数学学科；在学习资源方面，学生偏爱视频类型的学习资源。但若机器一味为学生推荐数学学科的学习内容和视频类的学习资源，那一方面会造成学生的“偏科”现象，另一方面会削弱学生对于文字、图像等资源的信息加工能力，造成学生认知风格的“单一化”。从学生的成长历程来看，个体的学习风格、思维习惯、学习兴趣是在对外界信息不断鉴别、选择和加工的过程中形成的，只有经过长时间、多样化的尝试，才能够辨别出自身学习的兴趣、特长、偏好所在，而机器则会在一定程度上替代学生进行学习内容的选择和学习计划的制定，依据学生短时间内的学业表现和学习倾向为学生定制“个性化”的学习方案，容易为学生打造一个以“智能化”“个性化”为伪装的“知识茧房”，有偏向性地将学生引入一条“狭长”的成长道路，打乱了学生的自由成长过程。
