智能教育背景下個性化學習特征及保障機制

范 蔚,孫榕謙,楊 霞

(西南大學 教育學部，重慶 400715)

0 引 言

智能教育(Intelligence Education,簡稱IE),即人工智能技術在教育中的直接應用[1].2017年7月,中華人民共和國國務院頒布《新一代人工智能發展規劃》(以下簡稱《發展規劃》),《發展規劃》指出:要完善人工智能教育體系,利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革,構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系[2].《發展規劃》明確了我國智能教育的發展方向,標志著我國智能教育時代正式開啟.智能教育時代序幕的開啟,以迅雷不及掩耳之勢顛覆了傳統教育觀念,眾多智能教育技術、教育產品等悄無聲息地加入了智能教育時代的行列,為智能教育的持續深入發展發揮積極作用,使人們對其寄予美好憧憬與期待.比如,人工智能技術可以像“訂餐式”一樣,根據不同學習者的學習特征提供不同的個性化學習服務[3].從這個意義上講,智能技術使得個性化學習變成現實.

個性化學習是完善人才培養體系的關鍵路徑.當前,世界各國普遍將個性化學習作為教育改革創新的重點,與美國、英國等國家相比,我國的教育創新和改革面臨一系列艱巨的挑戰,如用戶數量龐大、學習環境復雜、資源供給規模巨大、學習服務多樣等問題.如此一來,如何提供大規模、高精度以及個性化的學習服務問題顯得尤為迫切[4].

然而,隨著智能技術的高速發展和智能技術對個性化學習資源的推送、個性化學習評價的全方位追蹤等方面的能量釋放,人們更愿意將個性化學習的深入發展寄希望于智能技術.在智能教育背景下重新思考個性化學習問題,更好發揮智能技術對個性化學習的浸潤作用,實現個性化學習的高質量發展,已成為智能教育時代的重要議題.基于此,本研究將智能教育作為賦能個性化學習發展的重要手段,嘗試厘清個性化學習發展歷史及基本內涵,闡明智能教育背景下個性化學習的基本特征,并進一步提出智能教育背景下個性化學習的保障機制,以期為智能教育背景下個性化學習的高質量發展提供理論借鑒.

1 個性化學習的本質

本質,即事物的根本屬性.現象只是本質的外在表現,只有正確認識了事物的本質,才能真正去認識事物本身.個性化學習也是如此,唯有正確認識個性化學習的本質,才能進一步全面把握個性化學習,以使其發揮重要作用.為進一步探明個性化學習的本質,筆者將嘗試從個性化學習的歷史發展及基本內涵兩方面開展.

1.1 個性化學習的歷史回溯

彰往而察來,而微顯闡幽.個性化學習自被人們所提及,發展至當下已成為教育的一個重要領域,一共經歷了以下幾個階段:

1.1.1 基于美好幻想的思想萌芽階段

查閱以往文獻,筆者發現“個性化學習”并不是一個新鮮詞,個性化學習思想影響深遠.對其進行溯源,發現個性化學習思想,最早可以追溯到我國古代教育家孔子提出的因材施教時期[5].早在兩千多年前,孔子就提出教育要根據學生的個性特點,從具體實際出發,有的放矢,采取不同的策略[6].孔子的這一重要思想為個性化學習思想的進一步發展、完善提供了重要基礎.在此之后,一系列關于個性化學習的思想不斷出現,譬如以人為本教育理念,強調優質的教育必然是個性化的教育,以人為本的教育要關注個體的個性發展[7],“以人為本”教育理念的推廣為個性化學習創設了良好的社會文化背景與氛圍[8].1972年,聯合國教科文組織在《學會生存》報告中也指出:要把“促進人的個性全面和諧發展”作為當代教育的基本宗旨.但由于受當時技術條件等因素的限制,這一基本宗旨只成為了一種美好幻想[9].

1.1.2 基于技術發展的實踐探索階段

信息技術的高速發展,使得個性化學習的美好幻想變成了現實,個性化學習不再僅僅只是空中樓閣.一方面,在線教育的發展為個性化學習提供了廣闊平臺.在線教育的出現,以其獨特的網絡學習平臺、先進的技術等優勢,掀起了個性化學習的一股浪潮.如2012年MOOC的出現為學習者個性化學習提供了廣闊平臺[10].2013年創立的Alt School構建了個性化學習平臺,聯結學生、教育者以及家長并收集學生數據實現個性化學習.另一方面,各種技術手段的出現,為個性化學習的實現提供了便捷工具.如學習分析技術能進一步觀察、記錄、分析學習者的學習行為、學習特征等,并得出詳細數據,幫助學習者進一步完善自己的學習行為.

1.1.3 基于現實隱憂的反思提升階段

近年來,人們在看到信息技術不斷滲入教育領域、為個性化學習服務的同時,也逐漸意識到單靠技術并不能根治教育頑疾.越來越多的學者開始反思當前依托技術手段或技術產品下的個性化學習背后所存在的現實隱憂,并進一步剖析成因、提出解決對策,以期更好促成技術與個性化學習的相互耦合,相互作用.如有學者提出,學習者在強大的技術裹挾下,深深陷入技術漩渦,難以從技術漩渦中脫離出來.具體表現為:盲目追逐個性化學習頂尖系統的研發,曲解了個性化學習的根本概念,有可能會導致人機關系錯位.學習者學習主體地位受到挑戰,逐漸演變為被動性學習;技術的局限也可能會導致學習者的學習層次僅僅停留在淺層,難以實現對學習者高階思維能力的培養;技術手段提前預設了學習者的發展限度,導致學習者長期受困于模型操控的預設性學習;學習者被遺棄在技術虛擬世界[11],虛擬生存的存在,會使人可能過著非人的生活,在承受生理負重的同時也遭受精神的動蕩[12].正是學者們看到了技術支持個性化學習背后的弊端,使得人們越來越清醒看待技術與個性化學習的關系,不斷反思提升,促進個性化學習的更好實現.

1.2 個性化學習的基本內涵

縱觀以往研究,發現不少學者從不同角度對“個性化學習”做了界定.如認為個性化學習實則是一種學習方式,是一種更加關注兒童個體發展、幫助兒童挖掘自身潛力、獲得學習成就、以便未來積極融入社會并走向成功的學習方式[13].還有學者認為個性化學習是一種學習范式,一種以尊重學習者個體差異為前提,旨在促進學習者個性發展的學習范式[14].也有學者認為個性化學習是針對個體學生特定的學習需求、興趣、意愿或者文化背景等因素而推出的一系列教育項目、學習經驗、教學方法和學術支持策略[15].綜上,筆者認為個性化學習是一種學習者依據自身實際特點、個人興趣及發展需求等因素,自發調整學習計劃,以實現自身全面發展的學習過程.

盡管不同學者對個性化學習的定義略有差異,但不管是把個性化學習當成一種學習范式,亦或是將個性化學習視為一種教育項目、學習經驗、教學方法等,都存在以下幾方面共性:

首先,從學習目標來看,個性化學習強調學習者學習的過程既是學習者追求自我、實現自我的過程,也是學習者自身發展的過程.個性化學習的目標是為了促進學生個體的發展.社會的不斷進步引起社會對人才的需求呈現出多樣化趨向,為進一步適應這種多樣化趨向以及滿足個體的生存需求,需改變以往同質化的學習要求.每個人都是時代的積極建設者,在這個凸顯個性的時代,我們都應找準屬于自己的“賽道”,深耕自己.

其次,從邏輯起點看,個性化學習強調需遵循學生的個體差異,采取恰當的手段,促進學生的發展.早在兩千多年前,我國古代著名教育家孔子就提出“因材施教”原則.時至今日,“因材施教”原則仍受世人所推崇,足以證明因材施教對促進個體發展的重要性.美國當代著名心理學家霍華德·加德納也認為,人類的思維及認識方式是多元的,即存在多元智能.每個人的智力都有其特有的表現形式,只要為學生提供相適應其智力的教育及訓練,就能實現學生的發展[16].

再次,從學習形式來看,個性化學習強調可以采用多元化學習形式促進學習目標的實現.當今社會是一個崇尚個性、張揚個性的時代,故此,學習形式也應多元化.多元化的學習形式為學習者拓展了學習空間,能夠激發學習者的潛能,便于不同學習者找到屬于自己的個性化學習方式,滿足不同學習者的學習需求.

最后,從學習動機來看,強調學習主要是由學習者的內驅力驅動完成.學習動機是推動學習者學習的重要因素.根據學習動機的動力來源對學習動機進行分類,可以分為內部動機和外部動機兩種.內部動機的主要特征為對活動本身的注意和興趣[17].個性化學習主張學習者要遵循自身特點與發展需求等,主動開展學習活動.

2 智能教育背景下個性化學習的顯著特征

智能教育背景下,智能技術的快速發展與智能產品的日漸成熟完善,為學生個性化學習的實現提供了良好的物質支撐[18],為個性化學習的滋生與傳播提供了溫床.智能教育背景下,個性化學習呈現出以下幾個顯著特征:

2.1 學習分析可預測性

因材施教是個性化學習的根本與前提,個性化學習強調要挖掘每一位學習者身上的潛能,使得學習者能得到最大限度的發展.從這個意義上講,對學習者的學習分析是個性化學習的邏輯起點.一方面,智能化學習分析能夠通過對學習者知識水平、能力素養、行為規律、興趣愛好等方面特征的多模態綜合分析,并進一步運用預測分析等技術,為學習者提供與之相匹配的學習路徑選取、學習資源推送、學習問題干預等服務,為學習者個性化學習賦能.另一方面,智能化學習分析,能夠進一步完善學習者的評價指標體系,實現學習者評價系統的全面升級.智能化學習分析能夠實現從縱向上動態追蹤學習者的學習軌跡,讓數據參與進入學習者的學習全過程,彌補因主觀判斷而遺漏的重要數據,促進評價更具科學性、全面性.

2010年,美國新媒體聯盟的《地平線報告》首次提出學習分析技術,之后,學習分析技術引起各國的廣泛關注.George Siemens教授認為學習分析能夠通過應用智能化數據、學習者數據與分析模型,實現對信息與社會的挖掘,并為學習者提供預測與建議[19].換言之,借助高清攝像、物聯感知等數據采集技術,能夠從多角度、全過程等深度層面獲取學習數據.利用所獲取的數據,預測學習者在學習中的進步和表現,預測其未來表現以及發現潛在問題.故此,智能教育背景下,學習分析呈現出可預測性特征.

譬如多模態學習分析(簡稱MMLA),是指通過多種分析技術,對學習者在學習情境中產生的多模態學習行為數據進行同一化整合處理及建模分析,來預測學習者的學習行為風險,為學習者和教師提供導學服務和教學支持,以進一步優化學習過程,解釋學習機理[20].換句話說,多模態學習的工作原理即透過學習者在學習情境中的表層數據,剖析數據背后學習者的內在蘊涵,并進一步預測學習者的學習潛能,以輔助學習者進一步調整自己的學習行為,優化學習過程.

2.2 資源推送有針對性

時代的加速前行,促使各式各樣的學習資源呈爆炸式增長趨勢.在紛繁復雜的學習資源中,如何將資源顆?；?便于每一位學習者選取與之相適宜的學習資源,是這個時代必須深入思考的一個關鍵問題.以往對教育資源的管理更加注重系統性,而對學生真實所需資源的關注度不夠高[21].而智能教育時代,信息技術和互聯網的快速發展為個性化學習資源推送提供了有效載體,各種信息技術的加入,能進一步基于學習者的實際需求進行個性化推送,使得個性化學習資源推送更具針對性.

一方面,有針對性的資源推送有助于進一步提高學習者的學習效率.隨著網絡資源的爆炸增長,學習者也逐漸陷入“信息過載”“學習迷航”等泥潭,無法自拔.在這一局促背景下,學習者難以選取與自身實際相符合的學習資源.然而,智能化資源推送的出現在很大程度上能夠化解這一尷尬局面.智能化資源推送旨在為學習者提供精準適宜的學習資源,使得學習者的學習活動由“人找資源”的單一模式轉變為“人找資源、資源找人”的雙向互動模式,能夠有效降低學習者“信息過載”“學習迷航”等風險,很大程度上提升了學習者的學習效率.另一方面,有針對性的資源推送有利于更好提升學習資源的使用、開發效率.由于學習者的認知水平、認知能力以及興趣偏好等因素存在差異,如若針對不同學習者進行批量化學習資源推送,很容易造成學習資源重復推送、使用效率不佳等問題,智能化資源推送針對學習者的個性特點精準推送,有助于提升對學習資源的高效率使用及開發.

基于協同過濾算法的學習資源推薦模型便是有針對性資源推送運用到實踐的一種具體成果.協同過濾推薦算法指的是找到與目標用戶相似的用戶群組,將相似用戶偏好的學習資源、學習路徑等推薦給目標用戶[22].其實質是找尋到與目標用戶偏好的學習資源,對其進行加工、過濾.我國學者覃忠臺認為,根據學習用戶的屬性進行學習資源個性化推薦,也即基于協同過濾算法的學習資源推薦,能夠有效緩解傳統推薦技術中存在的數據稀疏、冷啟動等問題.覃忠臺還進一步構建出基于協同過濾算法的學習資源推薦模型,結合目標學習者的屬性特征信息推薦與之相適應的學習資源給目標學習者[23].通過與傳統推薦算法模型進行比較,發現該模型在一定程度上確實略勝一籌.

2.3 學習診斷精準性

學習診斷作為一項重要的學習支持服務,是學習者個性化學習目標是否達成的關鍵要素.在智能教育高速發展的背景之下,學習者面對的是冗余的學習資源及繁雜的學習方式等多種選擇,不同的選擇對學習者產生的影響是不同的.故此,在學習者個性化學習進程中,迫切需要對學習者開展精準性學習診斷.

學習者對自身的精準學習診斷,往往能進一步幫助學習者依據自身的學習實際,做出相應調整,實現個性化學習目標的達成.智能教育背景下,智能技術與智能教育產品的加入,使得學習診斷呈現精準性特征.一方面,精準性學習診斷賦予學習診斷更具科學化.傳統學習診斷往往僅依據學習者的試卷得分、比賽名次等結果的變化進行分析,忽視了學習者答錯抑或是下降的深層次原因.智能化學習診斷往往采用高技術手段,深層次剖析、診斷學生學習,使其更具科學化.另一方面,精準性學習診斷賦予學習診斷更具針對性,有效指導學習者個性化學習.智能化學習診斷系統通常會全方位、全過程監測學習者的學習,借助一系列數據客觀分析所監測學習者的學習問題,并依據疏漏給出具體原因,幫助學習者進一步補救、完善.

在我國,精準性學習診斷同樣已被引用至教育領域,如個性化英語學習診斷與指導網絡系統,即“Personalized English Learning Diagnosis and Advice System”,(簡稱PELDAS).PELDAS是由西安交通大學外國語學院及其網絡教育研究所合作研發而成,從學習者個體差異等因素入手,以“個性化學習”理念為基礎,融合運用智能CAI技術、計算機多媒體技術等多種智能技術,以認知學習心理學等一系列專業理論為指導,旨在為學習者提供全面、系統的個性化學習指導的網絡平臺.其中,學習者自我診斷模塊主要包含卡特爾16PE測評、學習風格測評與指導、學習動機測評與指導、學習觀念測評與指導、學習策略測評與指導五個部分.學習者只要完成其中任意一項測試,系統便會給出相應的反饋與評估[24],整個診斷過程都是基于學習者的自身特點,對學習者開展精準化學習診斷,便于學習者意識到自身所存在的實際問題.

2.4 學習評價科學性

個性化學習評價是當前學習評價改革的重要發展趨勢,對實現個性化學習具有不可忽視的重要作用.智能教育背景下,人工智能所具備的智能識別、智能分析與處理、智能測評等技術優勢為實施個性化學習評價提供了重要支撐[25].學習評價科學性是智能教育背景下的重要特征,也是時代所追求的重要目標.

一方面,科學性學習評價有利于多角度考察學生,促進學生核心素養發展.2022年4月,我國義務教育課程方案(2022年版)和義務教育課程標準(2022年版)頒布.2022年義務教育課程方案以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導,落實立德樹人的根本任務,聚焦中國學生的核心素養,旨在培養中國學生能夠適應未來發展的正確價值觀、必備品格和關鍵能力[26].相較于傳統紙筆測驗,科學性的學習評價能夠依托智能技術,將多樣化評價指標內置于學習者的學習空間內,重視從多角度考察學生,促進每一位學習者的個性發展,促進學習者核心素養的養成.另一方面,科學性的學習評價有助于實現學習者學習全過程數據化,進一步完善評價體系,提升評價質量.智能教育背景下,借助物聯網感知等數據采集技術,使得以往難采集,無法采集的信息變得可采集、可量化,為學習者開展自身全面評價奠定了良好基礎,促進評價體系不斷完善.

我國學者陳敏、楊現民等人提出基于過程性信息的個性化學習評價系統.該系統主要由兩方面組成:提供個性化的評價方案以及基于過程性信息進行評價.通過對學習者的全部過程性信息整理歸類并納入評價標準之中,然后依據學習者不同的知識水平及學習目標,為學習相同內容的學習者提供個性化的評價標準.換言之,也就是依據學習者的個性化特征選擇不同的過程性信息,納入評價標準,構成專屬其個人的個性化評價方案,對學習者進行評價,以得出對當前學習者的情況反映[27].

3 智能教育背景下的個性化學習保障機制

智能教育背景下,智能技術的回歸,為個性化學習的邏輯起點、資源支撐、過程治理、結果分析等方面進行了重塑和再造.然而,個性化學習的實現是一個復雜的過程,要從本質上實現智能技術對個性化學習的賦能,促進智能教育與個性化學習的深度內嵌,需從進一步建立規范化的個性化學習體系、創設完備的個性化學習設施體系、構建個性化學習協同共同體以及進一步探索高效個性化學習路徑等方面著手.

3.1 完善相關教育制度,建立規范化個性化學習體系

促進智能教育背景下個性化學習的更好實現,一個重要的路徑便是完善相關教育制度,確立規范化個性化學習體系.這也是教育高質量發展的必然要求.隨著智能化、數字化進程的加快,智能化個性化學習不斷細化、深入,規范化個性學習體系對個性化學習的發展指引以及縱深發展有著重要意義.具體可從以下兩方面著手:

一方面,要有效銜接現行智能教育制度,健全個性化學習體系.在《教育信息化2.0行動計劃》《新一代人工智能發展規劃》《中國教育現代化2035》等一系列強調智能技術與教育深度融合的教育文件的引領下,智能技術對教育教學問題得到有效治理,對學習者學習方式轉變等方面的作用愈加明顯,利用智能技術為教育增添活力這一愿景逐步開始進入了人們的視野.在個性化學習層面,也隨處可見智能教育技術、教育產品的蹤影.然而,當人們試圖找尋一個專門的、有針對性的規定、引導智能技術為個性化學習服務的體系時,卻稍顯吃力.殊不知要從根本上實現個性化學習,需建立科學、完備、成熟的制度體系.在此背景下,應積極銜接現行教育制度,厘清智能技術賦能個性化學習的技術定義與適用場景,明確個性化學習技術、個性化學習服務提供者的信息安全主體責任,延伸智能技術服務個性化學習的治理思路,給出個性化學習服務安全管理樣板,建立一套完整的個性化學習體系.

另一方面,要加強對人工智能技術、服務、內容、平臺的綜合治理.在看到智能技術對個性化學習的重要作用時,也不容忽視人工智能技術目前面臨的現實難題.人工智能是否能引領個性化學習的發展,關鍵在于如何加強對人工智能的綜合治理.對人工智能的綜合治理要從技術、服務、內容、平臺四方面著手.要引領智能技術對促進個性化學習產業的健康有序發展,引領相關信息產業落地應用;落實社會監督和申訴渠道暢通,貫徹智能技術服務全過程監管模式;完善內容篩選制度,保障人工智能所生成的內容真實、準確、客觀;加強智能監管技術,研究安全可控智能技術保障方案,建設面向網絡全域監管的檢測管理平臺.

3.2 夯實教育新基建創設,創設完備個性化學習設施體系

教育新基建,也即教育新型基礎設施,是以新發展理念為引領,以信息化為主導,面向教育高質量發展需要,聚焦信息網絡、平臺體系、數字資源、智慧校園、創新應用、可信安全等方面的新型基礎設施體系.教育新基建是國家新基建的重要組成部分,是信息化時代教育變革的牽引力量,是加快推進教育現代化、建設教育強國的戰略舉措[28].智能教育背景下,教育新基建也是個性化學習得以實現的重要抓手及充要條件,要進一步夯實教育新型基礎設施建設,創設完備的個性化學習設施體系.

一方面,要堅持需求導向,堅持統籌兼顧,全面、有序建立教育新基建.教育新基建的建立是為更好地為教育服務,為個性化學習體系服務.不同區域、不同學校的特征不同,故此,教育新基建的創設要因地制宜、因校制宜,遵循區域間、學校間的區域差異,有針對性地創設教育新基建.另外,還要合理統籌傳統基建與新基建,避免基建的重復建設,造成資源浪費.

另一方面,教育新基建創設要適當向農村地區傾斜.黨的二十大報告強調,要加快義務教育優質均衡發展和城鄉一體化,優化區域教育資源配置[29].加快推進鄉村新型基礎設施建設,有利于進一步縮小教育差距,促進鄉村教育的發展.要加強農村地區學校公共基礎設施建設,打造“新基建”下的教育教學環境,積極消除數字“鴻溝”,保障農村地區學校信息化設施安全運行、流暢使用.

3.3 優化教育生態體系,構建個性化學習協同共同體

共同體既是人類集體的自然存在形式,也是一種社會存在形式.馬克思曾認為:個體只有在共同體中,才能獲得促進自身全面發展的手段[30].為更好實現學習者個性化學習,形成個性化學習的閉環服務,需要構建以學習者本身為出發點,以家庭、學校、社會三方重要主體為依托的個性化學習協同共同體,優化教育生態體系,助力學習者個性化學習實現.

家庭是教育生態體系的重要組成部分.隨著《中華人民共和國家庭教育促進法》的出臺,表明家庭教育不僅僅是家事,更已經上升為國事.家庭是學習者的第一所學校,父母是學習者的第一任老師,對學習者行為習慣的影響起著重要作用.學習者個性化學習更加強調學習者的內驅力驅動.故此,家長要嚴格要求學習者,培養學習者的自主學習能力,培養學習者的自律性,讓學習者學會時間管理,掌握自主學習這一終身受用的能力,使學習者養成良好的學習習慣.

學校始終是為學習者的未來社會生活做準備的.努力實現每一位學習者的個性化學習,以促進學習者應對未來社會生活是當前學校應面對的重要問題.瑞典的“知識學?！闭J為:所有學習者都是獨一無二的,學習者以不同的方式和不同的速度學習,學校的責任就是對學生實行個性化的教育.研究發現從知識學校畢業的學生不僅更加獨立,而且具有很強的規劃能力[31].這也對我國學校教育改革具有重要啟示.學校管理人員要主動學習個性化學習教育理念,堅持系統思維,從育人理念、培養目標、課程設置等方面凸顯對學習者的個性化培養;學校教師要從學習者出發,針對每一位學習者并正視學習者之間的差異,設計高質量個性化學習課堂并不斷實施、改進.

社會是學習者個性化學習的最終歸宿點,故此,社會也應當積極參與進學習者個性化學習實現過程.一方面,政府、企業等要推動智能教育產品的創新研發,提升個性化學習基礎設施質量,優化個性化學習環境創新.另一方面,社會各界要加強對智能教育產品及服務的監管,加強對學習者數據安全的隱私保護,重視對智能教育產業的監管與引導,為學習者打造一個全民學習、全民監督的良好社會氛圍.

3.4 尊重學習者個性特征,探索高效個性化學習路徑

個性化學習的最終目標是為了促進學習者自身的發展,因此,探索高效的個性化學習路徑也必須從學習者自身出發,尊重學習者的個性特征.從尊重學習者個性特征出發,探索高效個性化學習路徑可以從以下幾方面開展:

首先,個性化學習方案的制定需遵循“學習者自主規劃為主”原則.個性化學習方案對指引學習者個性化學習的實現具有指引作用,也即個性化學習方案引領學習者個性化學習的實現.然而,在個性化學習方案制定過程中,要注意遵循“學習者自主規劃為主”的原則.學習者才是個性化學習的主體,只有學習者自身依據自身特點、興趣特征等制定出的方案,學習者才會進一步積極遵守.另一方面,培養學習者的自主規劃能力,引導學習者制定學習規劃,改變學習者學習被動性,對學習者自身成長有著不可小覷的意義.

其次,學校教師、家庭成員與學習者共同制定學習規則并遵守.無規矩,不成方圓.規則是制約行為的重要依據.相較成年人,學習者由于心智發展特點、人生閱歷等限制,難免會對學習持懈怠、畏難等消極情緒.此時,就需要學校教師、家庭成員等主體與學習者共同商討制定出共同的學習規則,制定學習規則的雙方進一步遵守,以促進個性化學習的實現.

最后,要制定科學、合理的個性化學習評價方案.學習評價方案的意義在于學習者清晰檢驗自己的學習成效,以進一步改進、優化自身的學習方法、學習過程.因此,學習者及其學校教師、家長等應依據學習者的實際特點,制定科學、合理的個性化學習評價方案,檢測學習者的學習成效.