近年来，昆明市盘龙区双龙中心学校利用信息技术弥补优质教学资源差距。图为该校三年级学生正在用树鱼智师上英语课。资料图片

    从古至今，许多大教育家都提出了因材施教的教学主张，无论是我国古代的孔子，还是近代捷克的夸美纽斯。因材施教反对“一刀切”式的教育，主张教师根据学生的认知特点、知识水平等差异，采用有针对性的教学策略指导学生，促进学生个性化发展。倘若说因材施教体现了一种理想的教育生产关系，那么自适应学习（adaptive learning）则是实现因材施教的教育生产力。自适应学习是“人工智能+教育”的典型应用，它通过在线学习数据收集、学情分析和内容推荐三个过程，采用人工智能对学生的认知、动机或情感状态进行建模，对学习者的各种反应进行实时反馈，动态调整学习路径，不断优化学习者的学习过程，真正实现规模化的因材施教，被认为是在线教育的发展趋势。

    2019年6月，中共中央、国务院印发《关于深化教育教学改革 全面提高义务教育质量的意见》，再次强调要“精准分析学情，重视差异化教学和个别化指导”。自适应学习以规模化个性化教育见长，势必成为推动我国人才培养模式改革、优化教学方式的重要技术手段。不仅如此，自适应学习能够精准诊断学生薄弱知识点，减少对已掌握知识点不必要的重复练习，从而提高学习效率，契合了我国教育部门三令五申的中小学减负政策。

    美国是最早研究自适应学习的国家之一，自适应学习的商业应用也趋于成熟，诞生了一些自适应学习服务独角兽企业，它们的平台在美国的K12学校有着广泛应用，拥有数千万教师和学生用户。斯坦福大学国际研究所（SRI）和哈佛大学教育政策研究中心（CEPR）的数据分析均表明：自适应学习能够有效提高K12学生在国家或州教育质量监测评估中的成绩。一些案例研究也表明：自适应学习对薄弱学区教育质量的提升成效显著。可见，自适应学习已成为改善美国基础教育质量、促进教育公平的重要技术手段。

    我国的自适应学习研究起步虽晚，但商业应用发展迅速，许多在线教育企业纷纷推出自适应学习产品，抢占教培市场，导致自适应学习呈现“校内课堂冷、课外培训热”的怪状。那么，如何针对我国自适应学习应用中存在的问题，借鉴美国自适应学习应用中的先进经验，提出有针对性的改造建议，从而最大化发挥自适应学习的技术红利？我们认为，需要做好三个方面的“回归”。

    自适应学习应回归学校，立足课堂

    美国的基础教育历来重视素质教育、强调学生个性化发展。尤其是2015年底，奥巴马政府签署《每一个学生都成功》法案，决定从2018年到2020年，每年投资16亿美元用于打造支持学生个性化学习的数字化环境，激活了自适应学习的商业研发和推广。一些自适应学习产品迅速与全美各个学区合作，由各地方政府购买自适应学习服务，学区内各学校自主使用，每间教室的学生平板上都能访问自适应学习平台，教师既可以在课堂上组织学生使用自适应学习系统，也可以将自适应学习的任务延伸到课下和课外。

    相反，我国中小学生面临巨大升学压力，许多家长不得不在校外寻求提升学生成绩的路径，由此，一些成熟的自适应学习产品并不直接与学校对接、走进课堂，而是与教培企业合作、深耕教辅市场。尽管这些产品有效提高了参训学生的考试成绩，却进一步固化了应试教育格局。不仅如此，已有自适应学习产品受限于巨大的研发投入和地推经营成本，往往只能下沉到三四线城市，广大乡镇和农村地区的学生无法享受到先进的技术服务，这又无疑加剧了城乡教育差距，形成教育信息化普及过程中的次生数字鸿沟。

    为了践行素质教育、确保教育均衡发展，一方面我国应综合利用税收等政策积极支持企业研发更先进的自适应学习产品，鼓励企业开展面向学校的自适应学习捐赠项目，采用“入校免费—驻校客服—见效购买—深度定制”的策略推广自适应学习；另一方面，县级以上政府可采用购买服务的方式，将成熟的自适应学习产品纳入政府采购目录，建立“智慧教育示范区”，借助试点和示范效应，逐步将自适应学习产品引入到中小学校，在课堂中推广应用，促进我国基础教育的均衡发展。

    自适应学习应回归课标，立足素养

    美国的基础教育属于“达标”教育。美国联邦政府和州政府为K12阶段的每个学科制定了统一的核心内容标准，明确规定了各学科在每个学段学生必须达到的学习绩效指标（必备的素养水平），要求所有八年级、十二年级学生对各自学段内容标准的掌握程度达到熟练水平，并根据学校达到该水平的学生比例情况确定财政拨款数额，这种绩效拨款体制导致“达标”成为学区和学校管理层最为关心的问题。正因如此，美国自适应学习产品紧扣内容标准，重视学习资源和练习题对标准的覆盖程度，为学生提供的诊断报告也以内容标准为参照，测评题目以素养为导向，不超纲也不追求难度。

    相反，我国的自适应学习科技公司深耕教辅培训行业，瞄准期末考试和升学考试，根据考点将历年考试题目作为核心资源，重视题目所考查的知识点、题目难度、题型、线索、错因等因素，为学生提供的诊断报告也以考点为参照，以解题技巧为导向。尽管我国也颁布了统一的课程标准（相当于美国的内容标准），但它们很少作为自适应学习产品研发的核心依据。显然，这种脱离课标的自适应学习产品难以彰显课程标准中的核心素养，不利于推动新课改的实施，难以取得进入学校课堂的“合法性”。

    为了弱化应试教育导向，给下一步自适应学习产品在学校课堂中的推广应用铺平道路，我国的自适应学习产品应该回归课程标准，以诊断学生对课标规定的能力素养而非考点的掌握为导向。为此，自适应学习科技企业需要不断吸引课标专家和一线教师参与自适应学习系统的开发与完善，建立产品迭代计划。

    自适应学习应回归教师，立足协同

    作为一项新兴教育技术，自适应学习需要走进课堂、为一线教师所掌握，成为教师优化课堂、融合创新的重要技术力量。在国外许多主流自适应产品都支持教师将自适应学习整合到自己的课程教学中，尤其重视对教师应用自适应学习技术的能力培训。比如，有的系统向教师提供的教学策略支持功能，能够根据学生的实时数据，向教师提供下一步该如何操作的教学建议，包括课堂教学和线上教学，还为教师提供关于在线教学和混合教学的职业发展课程。

    相比之下，我国目前主流的自适应学习主要面向教辅市场，校内教师很少有机会接触自适应学习。但可以预见，随着我国自适应学习科技企业转向与学校合作、走进课堂、回归课标，自适应学习终将成为教师手中的教学利器。彼时，一线教师的职业发展将围绕自适应学习技术的教学整合展开。余胜泉教授曾指出，人工智能时代的教学一定是人机协同。如何与自适应学习协同育人，将成为未来教师职业发展的重要内容。

    根据修订版的布卢姆认知目标分类，记忆、理解、应用属于低阶认知目标，而分析、评价和创造属于高阶认知目标。低阶认知的知识范畴可以依赖自适应学习系统，而高阶知识和能力培养，则更依赖人类教师开展多样化的教学创新。可以看到，在课堂有限的时间内，学习结果不再是简单的低阶认知目标的达成，而更多的是高阶知识和能力的不断提升，这与当前所倡导的基础教育应当注重基于学科核心素养的教育主张不谋而合。我们应当借鉴国外平台和教学实践融合的设计思维，为自适应学习下一步融入校园和课堂留有一定的对接口，“智慧”地收集、分析学习数据、导向以国家课程标准为核心的学习路径，科学地评价学习成果。

    （作者单位分别为山西师范大学教育科学学院，华南师范大学教育信息技术学院）