大數據時代個性化學習的技術曲解、本源廓清與突圍路徑

[摘? ?要] 大數據在教育教學領域的廣泛應用，讓人們對個性化學習的實現滿懷期待。然而，技術的濫用和誤用，將導致個性化學習被曲解為主體離席的被動性學習、層次薄弱的淺表化學習、路向規訓的預設性學習和交往斷裂的單子式學習。對個性化學習的完整理解，應以促進生命個性化發展為導向，強調學生主動參與、學習程度層級深化、學習過程開放生成、學習時空跨界混融，建構集個性化助學外系統和個性化學習內過程于一體的學習模式。個性化學習的實現不但需要借助建基于大數據的學習操作系統，更需要培育獨立于大數據的學習主體，打造超越大數據閉環的學習生態系統。

[關鍵詞] 個性化學習; 大數據; 學習模式; 學習主體; 學習生態系統

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 韓雪童（1996—），女，山東泰安人。博士研究生，主要從事課程與教學論、教育基本理論研究。E-mail：hanxuetongccnu@163.com。

一、引? ?言

作為現代信息技術研發重要分支的大數據（Big Data），因其具備的4V（Volume、Velocity、Variety、Value）特征而成為機器學習、人工智能的核心基礎。翻轉課堂（Flipped Classroom）、慕課（MOOC）、在線輔導（e-Learning）、智能學伴（Artificial Intelligence Learning Companion）等新型技術媒介對大數據的廣泛應用，讓小班化教學、一對一輔導、私人定制套餐等學習方式從“空中樓閣”變得“觸手可及”。其中，數據樂觀主義者更是提出，數據建構，尤其是對學生發展數據的收集、整理、分析，使得教師對學生潛能的發現與成長軌跡的追蹤變得易如反掌[1]等言論。

誠然，大數據以其高速存儲、智能分析和定制推送的優勢，試圖將學生從標準化的班級授課中解放出來，但極度的數據狂歡，轉而又可能將其拋入技術漩渦。大數據并非根治傳統教育癥結的錦囊妙計，如何讓技術與生命雙向互哺，如何實現學習目標從“個性化”向“化個性”的躍升，是面對大數據這柄雙刃劍時研究者應當審慎思考的問題。

二、個性化學習的雙重特質

人之為人的差異體現于個性之中。個性，可被譯為Personality或Individuality，是指“集興趣、愛好、情感、動機、信念、價值觀等思維方式、心理特征、心理品質于一體的個性人格”[2]。個性人格的生成，既源于先天的遺傳因素，又包括后天能力、氣質和性格的形塑。從“個性”概念入手，完整的“個性化學習”被賦予“目的—手段”“外圍保障與內生過程”雙重特質。

（一）個性化輔助學習系統：個性化學習的外圍保障與實然手段

“個性化”是對“個性”的動詞化，是指以學生為中心，借助個性化助學系統，滿足學生個性化學習需求和促進學生個性化發展的過程。個性化輔助學習系統為學生提供個性化學習時空、個性化學習診斷、個性化學情分析、個性化學習資源、個性化學習方法、個性化學習評價、個性化學習反饋等一系列外在的個性化學習服務。

相較于依靠傳統人力教師的因材施教，大數據以便捷有效的方式對每位學習主體的學習行為加以追蹤，進行數據畫像、創建數據檔案，“在充分考慮學習者基本屬性、學習方式、認知背景、學習結果的基礎上匹配學習路徑”[3]，以期幫助學生更加全面地認識自身。

（二）化育學生個性人格：個性化學習的內生過程與應然目的

“化個性”是“化育個性”的簡稱，尊重學生的個性差異，挖掘學生的個性潛能，引導生命獨立而完整的個性化生長是教育至關重要的目標之一。為實現化育個性的目的，學生需要在習得廣義的基礎知識之上，結合自身的興趣和特長走向“精而深”的個性化學習。

為實現化育個性的目的，個性化學習的“掌舵者”應當是學生而非技術。在存在主義看來，人的本質并不是事先給定的，而是因“存在”不斷創生的。同樣，人的本質也不能被大數據給定，人是自由選擇、自覺負責和自我超越的存在者。為實現化育個性的目的，學生既要具備獨立于大數據的主體性，也要充分利用技術手段，在個性化學習過程中漸臻個性化發展。

個性主要包括獨立性、獨特性和主體性。獨立性主要指獨立判斷、獨立選擇、獨立生活的能力，獨特性主要指獨特的思維方式、獨特的氣質品性、獨特的審美境界，主體性主要指選擇能力、創造能力和交往能力。個性是共性得以存在的條件，共性是對個性自由的倫理道德約束。學習內過程主要包括興趣激活與意向喚醒、理解吸收與經驗建構、反思創新與知識煉制，主體親身參與的學習活動、內化的學習內容、實踐的學習表現，才是將知識從符號轉化為經驗、素養和人格的關鍵，也是個性化學習成功與否的鎖鑰。

質言之，個性化學習是指以學生為中心，綜合個性化學習外系統和個性化學習內過程的、以培育具備個性人格的學習主體為目的的學習模式（如圖1所示）。

三、大數據對個性化學習的技術曲解

一味追逐個性化學習尖端系統研發的做法，是對個性化學習的概念曲解，導致目的—手段的分離，誘發人機關系錯位的風險。

（一）學習主體的離席：蟄居于數據洞穴的被動性學習

主體性衰微的學生將淪為大數據的被動附庸。王道俊指出主體性的人性假設：“人以社會實踐為中介與外部世界形成雙向互動的對象性關系，即主體客體化和客體主體化?！盵4]然而，大數據依托強大的技術優勢，頗有顛倒人機關系之勢，學生不僅喪失了對周遭生活環境的改造能力，放棄了選擇權，甚至退化為技術主宰的客體。

技術替代論消解了學生的選擇能力。一旦患上屏幕迷戀癥，低齡段兒童的思維敏銳度、理性判斷力和自覺意志力會下降，過度依賴數據信息，將學習的主動權交給技術，技術最終完全替代學生作出學習過程的階段性選擇和終結性決策。92391A63-24D9-4CB8-991C-12C615E30BB5

技術決定論蠶食了學生的質疑能力。個性化算法推薦借助大規模的數據分析，過濾掉它認為與學生無關的內容，對學生進行精準畫像，但是這種技術操縱下的“私人定制”卻以“個性化”名義斬斷了多元信息傳播通衢，讓學生生活在“回音室”中。學生被高精確性的技術理性俘獲后，在數據為王的時代作繭自縛、思維固化，惟技術是從。

技術權威論褫奪了學生的生命尊嚴。京特·安德斯（Gunther Anders）指出，新時代的技術革命讓人們陷入“普羅米修斯的羞愧”，在人類與機器的現代較量中，人因先天不足而理性自卑，更會在被技術排擠后因“羞愧得抬不起頭”而注定踴躍地“叛逃到機器的陣營之中”[5]。深陷數據權威論的學生正不斷為成為技術的一部分而拋卻生命尊嚴、消弭自我認同。

（二）學習層次的薄弱：蜷縮于數據圈層的淺表化學習

大數據力求將學生的學習表現分毫不差地轉錄到系統中，尼克·申克特曼（Nicole Shechtman）等更是研發出情緒儀表、姿勢分析座椅、壓力鼠標和無線皮膚傳導器以檢測學生學習情感指標[6]，試圖“對癥下藥”。盡管數據竭力剖析人類復雜的心理機能，但人類豐富的意義世界和精神空間豈能被簡化為單一的數字符號？倘若大數據支持下的學習僅僅是停滯在答案記憶和課業完成的淺表化學習，學生不但無法形成個性人格，更難以適應未來的智能社會。

技術萬能論加劇了學生的思維惰性?！爱斎藗兏叨鹊乇痪W絡自衍理路制約安排后，人們就愈來愈不需要智慧了，因為他不必跨越既有體系的自衍理路結構的溫室來尋找意外、偶發、創新的靈感為自己解決問題，甚至還要將意外偶發火花的機會都給剝奪掉?！盵7]日益精進的技術，既讓學習對難題迎刃而解，也讓學生用智能的解題App和搜索引擎取代了思維過程，以致西奧多·羅斯扎克（Theodre Roszak）聲嘶力竭地吶喊：“到處都是信息，唯獨沒有思考的頭腦?！盵8]

技術效率論阻礙學生高階能力的培養。為迎合應試達標的需求，依托于大數據的個性化學習被異化為一對一的智能考試輔導與課程補習，超前學習、過度學習、重復學習等“假學習”現象屢見不鮮?？v然考試達標是對學生基本知識的考核，但大數據輔助下的學習如若以應試效率而非發展效益作為最終目標，將無法讓學生對符號文字的低階識記能力蛻變為關照實踐創新的高階能力。

技術局限論束縛學生對學習意義的追尋?？枴の鲓W多·雅斯貝爾斯（Karl Theodor Jaspers）曾言：“所謂教育，不過是人對人的主體間靈肉交流活動（尤其是老一代對年輕一代），包括知識內容的傳授、生命內涵的領悟、意志行為的規范，并通過文化傳遞功能，將文化遺產教給年輕一代，使他們自由地生成，并開啟其自由天性?！盵9]無論大數據如何智能，它永遠只是“缸中腦”和“類人腦”，渴望通過數據分析對人類的意義世界進行清晰而真實的了解是不可能的。唯技術論的學習，以計算思維將知識背后的意義進行數據性簡化和符號性表達，難以實現“意義家園”的豐盈。

（三）學習路向的規訓：受困于模型操控的預設性學習

預設性學習是追求穩妥、低風險的學習，卻也是封閉性、單一性的學習。在米歇爾·?？拢∕ichael Foucault）看來，規訓的新穎之處在于“對人體的運作加以精心的控制，不斷地征服人體的各種力量，并強加給這些力量以馴順的關系”[10]。大數據時代，預設性的學習方案讓學生順從于大數據的“零敲散打”，踏上預先規劃好的“私人定制”航線。

技術還原論肢解了學生的整全生命。大數據將學習表現還原為數據模型，預測學生未來的學習路徑。一旦學生的學習選擇交由技術管控，他們的成長將遵從既定的道路前行，無須自己作出選擇。赫伯特·馬爾庫塞（Herbert Marcuse）曾言：“技術的解放力量轉而成為解放的桎梏，即迫使人也工具化，導致人的片面發展，成為單向度的人?！盵11]

技術泛化論侵犯著學生的隱私利益。大數據應用時空的泛化，使學生無時無刻不處于被隱性監控和記錄行為的“圓形監獄”中。居于中心瞭望臺的大數據管理者，一旦逾越技術倫理底線將學生的數據信息泄露給不良商家，別有用心的非法機構便會從中獲利。大數據對學生“時下”和“過時”的學習行為識別、編碼、錄入、匯總和分析，這種泛在監控的方式不免會讓學生對做出的每一個行為都誠惶誠恐，對犯下的每一個失誤都心生忌憚。

技術預測論限制著學生的發展閾限。信息技術竭力打開“學習的黑箱”，盡管人的發展具有一定的規律性和連貫性，但人的未完成性也預示著未來的可能性與非連續性，可是大數據卻將對未來的算法預測建基于過去和現在的行為之上，程序規則設置的“除允許之外都禁止”的限度，剝離了學生的創意和想象，緊閉起學生自由發展的生成性通道。大數據的算法歧視也讓學生在技術的驅動下陷入教育偏見，卻不能自知。

（四）學習交往的斷裂：游離于程序孤島的單子式學習

在佐藤學（Manabu Sato）看來，學習是與自身、與客觀世界、與他人互動性的對話，是從個體出發，經由與同伴的合作，又返回個體的過程[12]。數據為本的時代，網絡成為橫亙于師生之間的阻隔，人與人之間面對面的交往，逐漸被人機交往和虛擬交往所替代。

學生被禁錮在單調的數字園地。大數據對學生的圖譜分析和精準畫像，讓學生抽離生命的人文性、藝術性和多樣性，被包圍在由數據筑起的“鐵墻”之內。受近代自然科學的影響，理性自負的思想家試圖通過科學真理的探析發現超驗的終極實體，對人存在境況的關注越來越少。當學生被拋入無邊的數據汪洋時，他們卻未能從中尋找到價值根基，一旦課業任務完成，他們仍會不知所措。究其原因，乃是學生在學習中缺乏意義感，無從找尋適合自己的生命本質，難以在與自身的交往中實現人我和諧。

學生被分離在孤立的蛋蔞格間。馬丁·海德格爾（Martin Heidegger）在論述“此在”時，不僅揭示出其“在世之在”，更指明其“與他人共在”[13]的特征，后者致力于擺脫個人中心主義的唯我論困境。然而，大數據一對一的私人定制式服務，卻將個性化學習窄化為個別化學習，將學習主體分隔在各自的程序“孤島”。因大數據能夠全方位地給學生提供幫助，學生轉而將信任從同輩他人轉嫁到技術，甚至會排斥與教師和同學的合作，導致生生、師生的交往關系受阻。92391A63-24D9-4CB8-991C-12C615E30BB5

學生被棄置在虛幻的網絡世界。由大數據創設而成的網絡世界，讓缺乏自制力的學生沉溺其中而無法自拔。處于數字化生存狀態下的學生，在虛擬洞穴與社會現實的巨大裂隙的撕裂下，可能會因極強的不適感而日益疏離真實社會中的人際關系，“造成人情冷漠，歷史感、審美感和施愛力的喪失，引發人類精神文化空間里的生存危機”[14]。

四、大數據時代個性化學習的本源廓清

大數據時代的個性化學習，要持守生命關懷，以個性化學習系統為個性化發展服務，激發學習興趣、挖掘個性潛質，助力個性人格的涵育，讓學生成為獨一無二的完整生命體。

（一）跳脫信息陷阱：學習動機由技術驅動轉向意志主動

大數據時代的個性化學習不是技術崇拜式的被動學習，而是以學生意志為中心的主動學習;不是學生對技術的單向適應，而是生命與技術的雙向賦能。

個性化學習的第一重表現：指向興趣保全的主動學習。約翰·弗德里?！ず諣柊吞兀↗ohann Friedrich Herbart）將“多方面的興趣”視作教育的一般目的，并指出，“各種個性全部都包含在多面性中”[15]。約翰·杜威（John Dewey）提出，“談話和交際、探索與發現、制作與建造、藝術與表現是孩童本能的四種興趣”[16]。學生原初的興趣是寬泛而多樣的，大數據不應以“一刀切”的聚類劃分，將學習主體的興趣“化整合一”。自我意志激活的主動學習，是以培養學生多方面愛好和個性特長為旨歸的學習，大數據既要幫助學生尋找到適合其學習的特長領域，也要保全他們的業余愛好。

個性化學習的第二重表現：人機協同決策的主動學習。雖然大數據能夠為學生及時反饋學習進程中出現的問題，但大數據不能替代學生的學習決策。戴維·保羅·奧蘇貝爾（David Pawl Ausubel）曾以“有意義學習”直擊“機械學習”的痛點[17]，重申唯有學習的主動權掌握在自己手中，學生才能將新知與經驗建立起實質性聯系。面對來勢洶洶的大數據，學生要強化反思意識，以審辨式思維區分數據真偽，在審慎客觀地考慮數據分析結果后，于學習過程的關鍵節點自覺作出選擇，并對選擇負責。

個性化學習的第三重表現：注重知識創新的主動學習。自邁克爾·波蘭尼（Michael Polanyi）提出個體知識由“個人性、默會性與寄托三大支柱構成”[18]后，知識的范疇得以擴充，也為個體對知識的個性化理解、建構和煉制提供了可能。網絡社會以高速的流動性帶來超載信息和碎片化知識，將曾經被人們視如圭臬的知識權威一舉擊潰，結構松散的“軟知識”涌現卻難以一勞永逸地解決所有問題。為此，學生不能局限于接受式學習，而要將學習視作“零存整取、不斷重構、創新勝于繼承的過程”[19]。

（二）掙脫數據囹圄：學習層次由淺表化轉向縱深化

讓技術始終是人的延伸而非人類替代品的關鍵在于高階能力的發展，而高階能力的培養離不開深度學習。深度學習旨在讓學生通過知識符號感受其背后的思維邏輯和文化意義，活化為學生的認知方式和精神力量[20]。通過個性化的深度學習，學生建構起個性化的情感體驗和意義價值，打破過程異質、結果同質的閉環，讓每個人都能揚己所長。

“個性化的深度學習”首先是思維深度煉化的學習。層進思維是深度學習需要煉化的第一種思維。層進是指從對知識表面的符號認知，由易到難、由表及里、由淺入深地走入知識內涵的文化背景、學理邏輯和學科方法的過程，是對知識領會—解碼—建構—表達的思維過程。關聯思維是深度學習需要煉化的第二種思維。學習不是為了紙上談兵，而是為了培養解決問題的可行能力，關聯思維有助于學習主體在知識間由此及彼、由一及多、由近及遠地靈活遷移。

其次是情感深度體驗的學習?；跀祿幋a的動畫程序能夠生動、具象地再現知識的形成過程，卻無法替代學生基于過程實踐的具身體驗。人文性和藝術性知識的學習，只有通過具身體驗，學習主體才可能穿越歷史時空的局限，感悟到知識背后隱含著的文化情感;科學性知識的學習，只有通過具身體驗，學習主體才能在探究活動中領悟科學研究的嚴謹和堅持。

最后是意義深度創生的學習。蜻蜓點水式的學習無法觸及學生的心理結構，也無法促進其有效的發展。經大數據分析后的學習資源應讓學生借助補充資料加深對所學內容背后蘊含的時代精神的理解，幫助學生對知識賦予個性化意義。大數據助學系統支持下的個性化學習，不是平均主義式的學習，而是在達成知識和技能基本目標后，結合自身偏好后有所側重的縱深式學習。

（三）解脫算法枷鎖：學習路向由預設性轉向生成性

人本質上是一種動態變化的過程性存在，而非一成不變的流水線“產品”。例如：有些學生年少聰慧，有些學生卻大器晚成。為實現個性化學習，學生要從源自數據的學習走向容納數據的學習和超越數據的學習。

多元化學習內容是個性化學習走向生成的基礎。人之為人的復雜性莫過于成長中的未知性與非線性?？紤]到學生發展的過程性，大數據輔助下的個性化學習系統絕不可從片段性的學習記錄中對學生終身的成長路徑加以定型，反而應當為學生提供豐富的學習內容，以滿足學生多樣的學習興趣。

情境性學習方式是關鍵。學習存在規律性與境域性的張力，情境性學習是指學生在特定情境中，以情境中突發性事件為對象的學習。由于情境是無法實現預知的，學習主體要在參與大數據提供的預成性學習軌跡之外融入基于情境判斷的過程性學習。

表現性學習評價是保障。表現性學習評價，不是追求單一的評分或評級，而是對學生顯性和隱性、即時性和歷時性學習實踐的綜合性評價。隱性的學習體驗是難以被數據完全錄入和轉載的，表現性學習評價不只是根據算法程序將學生的學習結果劃分到不同的類別之中，還包含著全過程、多模態的整體性學習評價，以期指出學生的個性化缺點和改進策略。

（四）擺脫智能依賴：學習時空由虛擬網絡轉向跨界混融92391A63-24D9-4CB8-991C-12C615E30BB5

人類終究是社會關系的總和，身份形態不會永遠定格在“虛擬存在”，大數據時代的個性化學習，應從一維的虛擬時空轉向多維時空的跨界混融。生態意義上的“混融”不是“并存”“交替”，也不是“混合”，而是“交融”“和合”。

一方面，跨界混融式的個性化學習，跨越的是時間界限。迭代更新的信息技術，能夠讓學生實現異時、隨時的交往。個性化學習的跨界混融，不僅是學生學習時間的跨界，更是學習內容的時間跨界。大數據不能將學習資源的整合局限于對知識符號的還原，更要致力于將歷史文化以創新的方式帶入當下，活化與學習內容相關的背景知識，帶領學生走入人類文明的歷史長河。另一方面，跨越的是空間界限。大數據依托的云端平臺和電子檔案系統，將學生的選擇范圍聚攏于虛擬的網絡空間，盡管互聯網承載著海量的信息資源，但終究不是人類實然生存的空間。大數據時代的學習空間，應當是聯通虛實、匯通天地的雙線混融空間，學生既隸屬于網絡學習社區，也是線下學習共同體的一員。

跨界混融實際上跨越的是交往界限。盡管個性化學習是由學生興趣驅動下的學習，但它并不是形單影只的孤立式學習，而是交往性實踐活動。如果沒有真實的學習交往作為保障，大數據時代的個性化學習，只是嘩眾取寵，無法讓學生拓展理解視域，更無法建構起完整的個性人格。

五、大數據時代個性化學習的突圍路徑

大數據時代個性化學習若想真正實現，防止被技術綁架，就不應將砝碼全部抵押在技術的研發上。唯有從技術取向轉向育人取向，才能在生命與技術的雙向耦合中培育個性人格。

（一）培育獨立于大數據的個性化學習主體

大數據時代個性化學習系統的研究熱潮已經表明教育技術研究者對“學習”的關注，但卻缺少對學習背后之“人”的敏感與敬畏。破解“技術之于學習的神話”[21]的唯一出路在于依靠自身的主體性。

牢牢守護生命在數據面前的尊嚴?！斗此冀逃合颉叭蚬餐妗钡睦砟钷D變？》重申“尊重生命和人格尊嚴”[22]這一經典的人文主義理念。無論是教育技術研發者還是教育技術使用者，都應當時刻銘記，技術終究是人為的，也是為人的，鏡像化呈現的數據模型與真實的生命有著本質的區別。學生唯有擁有完整的自我認同，才會在大數據時代過上有意義、有尊嚴的生活。

強化信息素養，建構審慎而理智的學習勝任力。一方面，大數據時代的學習勝任力在涵蓋基礎的學習適應力、學習意志力、學習轉化力、學習遷移力和學習應用力之外，還應當格外凸顯旨在自我提升的學習動力，面對數據信息的學習審辨力、信息篩選力以及融入個人經驗的學習創造力;另一方面，大數據時代的學習勝任力，還表現在學生對知識背后蘊含的文化精神和道德價值的認知力，以及對審美、意義、智慧、自由的學習訴求。

重鑄元認知能力，掌握學習的主動權。學生只有借助技術對自身有充分的認識，具備優良的自我監控力和靈敏調節力，在厘清技術局限性的基礎上，將學習的主動權、調控權和決定權掌握在自己手中，根據自身的學習需要選擇個性化學習資源和參與個性化學習過程，才是大數據時代應當培育的學習主體。

（二）構筑建基于大數據的個性化學習操作系統

人類生命是完整的，人類自發的學習活動也是完整的。人類不應片面追求高精尖的助學系統研發，而應在生命與技術的交互共進中重構指向生命發展的個性化學習操作系統。

個性化學習操作系統是將外部助學系統與內部學習過程加以系統性整合，以期實現生命與技術雙向賦能的學習系統（如圖2所示），是對個性化學習模式的操作性應用。它發端于兩條邏輯線索：其一，由內而外的個性化學習興趣;其二，由外而內的個性化學情診斷。兩條線索并非截然對立的，而是相輔相成的，大數據助學系統要從資源推送轉向套餐推薦，為學生靈活的學習選擇和學習決斷服務。

依托于大數據的個性化助學系統主要由個性化學情咨詢系統、個性化學程推薦系統和個性化學習資源云端籌備系統三方面構成。為了給學生提供多元的學習套餐，個性化學習資源的籌備也不能僅僅停留于常規的學科課程，還可借助智庫擴展主題課程、域間課程、跨域課程與融和課程等。個性化學習評價反饋系統不能僅僅依托于程序預先設定好的成績等級，還要根據不同學生的學習狀況和性格特點給予差異性評語和鑒賞性選拔。

為實現建基于大數據的個性化學習模式，教育信息技術研發者一定要祛除技術“幻象”，清晰而透徹地看到使用和創造技術的“大寫的人”;大數據助學系統的使用者也應結合信息識別、信息判斷理智作出獨立的學習決策，以防技術凌駕于人類之上。

（三）打造超越大數據閉環的個性化學習生態系統

大數據時代的個性化學習，實際上是以測評為導向的分類式學習，“它不僅以數據標注、預測、評定、區隔學生，也激化了教育競爭與教育焦慮，加劇了教育的功利化和工具化”[23]。在信息技術橫行的時代，將學習完全寄望于技術研發的做法無疑是隔靴搔癢，個性化學習的實現需要全方位、多主體的協作互助、多元治理，共同營造超越大數據閉環的學習生態系統。

其一，超越大數據閉環的學習生態系統是和而不同、美美與共的學習生態系統。人類作為學習生態系統的核心生命，學習共同體的建立是助力其尊重差異、反對霸權、走向民主的可行路徑?！敖豁憳钒愕墓餐w”堅決駁斥“被迫的同一性”，主張在差異中讓音色、音階都不同的樂器和諧地奏響[24]。超越大數據閉環的個性化學習，已不單單是一種具象的學習系統，更是一種抽象的價值導向，需要全社會打造出理解個性、包容差異、和睦共生的學習生態系統。

其二，超越大數據閉環的學習生態系統是數字孿生、人機交互的學習生態系統。個性化學習的完整實現不能拘泥于虛擬的網絡空間，而應實現虛擬與現實、歷史與未來、科技與文化的跨界混融。技術時代人機關系應從相互博弈走向“聯合行動”，學習主體要在具備信息素質的前提下發揚自身的特長，既要個性化地充分利用數據信息習得概念類、科學類知識，更要在生活世界中個性化地主動學習技術無法完全呈現的人文類、藝術類和程序類知識，將技術變為人類的“延伸”，讓人更加像“人”。92391A63-24D9-4CB8-991C-12C615E30BB5

其三，超越大數據閉環的學習生態系統是治理規范、協同育人的學習生態系統。為實現更高質量、更加公平的新時代教育新期許，技術研發者和技術主管部門應盡快確立技術倫理規范和技術應用法則。掌握研發技術的信息化機構，也應遵守數據隱私保護的政策法規，嚴禁隨意泄露學生的數據資料。信息技術的出現，讓人類看到了個性化學習從幻想向實踐落地的希望，但前行的道路險阻且漫長，還需要學校、家庭、社會“三位一體”的協同合作。

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