13 浏览摘要
随着人工智能技术的快速发展，AI赋能已成为推动高职教育转型与创新的重要力量。个性化教学通过基于学生个体差异进行精准化教学设计，可有效提升学生学习效果与学习满意度。然而，目前高职院校教师在个性化教学实践中面临技术素养不足、资源匮乏与教学模式固化等挑战，难以充分发挥AI技术优势。本文首先阐述AI赋能个性化教学能力的内涵与作用机理，分析高职教师当前个性化教学能力现状与主要障碍，进而提出在数据平台建设、师资培训、资源整合与教学设计四个方面的提升策略。最后，通过典型案例分析，验证策略实施效果，为高职院校教师实现AI赋能个性化教学能力提升提供实践参考。
关键词：人工智能；个性化教学；高职教师；能力提升；教学创新
一、引言
在产教融合和新工科建设的大背景下，高职教育承担着为技术技能型人才培养提供精准化教学服务的重任。传统教学模式往往难以兼顾学生个体差异，导致学习效果参差不齐。人工智能技术的兴起为实现个性化教学提供了技术支撑，通过对学生学习行为与能力数据的采集与分析，能够实现精准学情诊断与个性化资源推荐。如何让高职教师具备基于AI技术进行个性化教学的能力，成为提升高职教育质量的关键。本文立足高职院校教师视角，从能力提升需求出发，系统探讨AI赋能下教师个性化教学能力构建路径，为高职教师教学创新提供实践指导。
二、AI赋能个性化教学能力的内涵与作用机理
（一）能力内涵
AI赋能个性化教学能力，是指教师在AI技术支持下，能够基于学习数据进行学生画像构建、教学设计、资源推荐与动态反馈的综合素质。具体而言，首先是数据素养能力，教师需掌握学生学习数据的采集、清洗与可视化方法；其次是技术应用能力，教师能够运用AI学习分析平台实现学情诊断与资源智能推荐；第三是个性化教学设计能力，教师能够针对不同学习群体设计差异化教学路径与学习任务；第四是动态反馈与改进能力，教师可借助AI平台对学生学习状态进行实时监控并实施精准辅导；最后是教学评价能力，教师能够结合AI评测工具对教学效果进行多维度评价，从而持续优化个性化教学策略。
（二）作用机理
从作用机理来看，AI赋能个性化教学能力主要通过以下路径发挥作用：
数据驱动精准评估。AI平台实时采集学生在线学习、虚拟仿真、课堂测验等多源数据，利用机器学习与统计模型对学生认知水平与学习进度进行精准评估，为教师提供真实可靠的学情诊断依据。
智能推荐学习资源。基于学生画像与学习需求，AI可自动匹配适宜的学习内容与练习题库，有针对性地推送微课视频、仿真练习与习题资源，帮助教师实现资源的差异化分发。
实时反馈与教学调整。通过对学生学习行为的实时监测，AI平台可在学生出现知识盲点或误区时生成预警，并推送相应的纠错提示或补救练习，教师据此及时调整教学进度与辅导策略。
多维度教学评价与改进。AI赋能的评价系统能够结合学习数据与技能操作数据，对学生掌握程度、学习态度与实践技能进行多维度测评，为教师提供教学改进建议，并促进个性化教学的闭环迭代。
三、高职教师个性化教学能力现状与挑战
（一）数据素养与技术应用能力欠缺
调查显示，多数高职教师对AI与大数据技术的了解停留在概念层面，缺乏使用学习分析平台进行数据提取与可视化的能力。同时，仅有少数教师能够熟练应用AI学习分析工具进行学情诊断，更多人对平台功能存在不信任或误解，造成技术资源难以在教学实践中充分利用。
（二）教学资源整合与管理不足
高职院校虽建设了在线教学平台、虚拟仿真系统与MOOC课程资源，但资源多分散于不同系统，教师在获取资源时需跨平台检索，缺乏统一的资源管理与智能推荐机制。部分教师因资源检索效率低，无法即时为学生提供符合其知识水平与兴趣偏好的学习素材，影响个性化教学的实施效果。
（三）个性化教学设计经验缺乏
在教学设计层面，多数高职教师仍主要采用“统一进度、统一内容”的传统模式，仅在少数理论知识环节尝试分层辅导。由于缺乏基于数据的差异化分组与任务设计经验，教师难以在教学中实现真正意义上的个性化分发与服务。
（四）动态反馈与评价机制不完善
尽管个性化教学需要及时对学生学习过程给予反馈，但多数教师往往集中于期中期末考试或实训考核，缺乏对学习过程的动态监控与即时评价手段。此外，AI赋能的评价系统尚未在高职课堂内广泛普及，教师对多维度评价指标与数据分析结果的理解能力不足，导致个性化教学的改进不够及时与精准。
（五）制度与激励机制缺失
当前，高职院校在教师评价与考核中对AI赋能个性化教学的支持力度有限，缺少针对技术应用与教学创新的专项激励政策。教师在参与AI相关培训及教学实践时，既要承担繁重的教学任务，又无额外的绩效激励，难以形成持续投入与探索的动力。
四、提升AI赋能个性化教学能力的策略
（一）构建完善的数据平台与技术支撑体系
建立统一的教学数据中心。整合教务系统、在线学习平台、虚拟仿真系统与学生管理系统数据，构建涵盖学习成绩、在线行为与技能操作的多源数据仓库，实现数据共享与调用。
引入AI学习分析与可视化工具。与教育技术企业或研发部门合作，搭建基于机器学习与深度学习算法的学习分析平台，提供学情诊断、知识图谱与资源智能推荐等功能模块，并通过可视化仪表盘展示关键数据，方便教师快速掌握学生学习动态。
完善技术维护与更新机制。设立校内技术支持团队，定期对AI学习平台进行功能升级与安全检测，确保平台稳定运行，并根据教师反馈优化数据指标与推荐算法，提高平台的实用性与用户体验。
（二）加强师资培训与技术能力培养
分层分类开展AI与个性化教学培训。针对新手教师、骨干教师与信息技术教师分别设计培训课程：新手教师聚焦AI基础概念与平台操作；骨干教师重点培训学习分析算法与个性化教学设计；信息技术教师则深入学习AI模型开发与数据挖掘技术，以便提供技术支持与二次开发。
推行“线上+线下”混合培训模式。线上培训提供AI技术与个性化教学案例库，教师可自主学习；线下培训采用项目驱动方式，让教师在真实教学场景中进行平台操作与个性化教学实践，并邀请行业专家进行教学设计指导。
建立校企联合研修机制。与智能教育企业、行业科研机构共建教师研修基地，让高职教师参与AI项目建设与应用实践，在真实环境中提升技术应用能力与教学创新思维。
（三）构建智能化多维度教学资源库
整合校内外优质资源。将校内线上课程、虚拟仿真案例与校外MOOC/SPOC等资源进行类别标签化管理，并按照专业、知识点与技能模块进行分类，构建便于检索与调用的资源库。
引入智能推荐系统。结合学生画像与学习需求，开发资源推荐引擎，自动向教师与学生推送适宜的教学内容与练习素材，减少教师在资源检索与筛选方面的时间成本。
定期更新与评估。制定资源更新机制与评价体系，对资源使用频率与学生反馈进行统计分析，剔除过时或低效资源，保证资源库持续活跃与实用。
（四）创新个性化教学设计与实施模式
构建数据驱动的教学设计流程。教师在课程备课阶段，通过AI学习平台获取学生学习画像与学情报告，根据不同能力层次划分学生群体并制定差异化教学路径，形成“先行诊断—分层设计—课堂实施—跟踪反馈”的闭环流程。
推广翻转课堂与项目式教学。在课前通过AI平台布置自学任务、在线测评与视频微课，系统自动生成学生预习报告；课堂上主要进行案例研讨、项目实践与协作学习；课后通过仿真平台与在线平台实现动态辅导与答疑，打造“线上+线下”“自学+实践”的混合式教学模式。
强化动态反馈与实践指导。教师可实时查看AI平台生成的学生学习数据与技能操作报告，发现学习瓶颈时及时推送补救资源或进行个别辅导；在虚拟仿真实训中，系统自动识别操作误区并生成提示，教师据此调整实训方案，保障教学过程的精准化与即时性。
（五）完善多维度教学评价与持续改进机制
建立多元化评价指标体系。在原有知识考核基础上，融入学习态度、协作能力与实践技能等维度，通过AI系统自动采集在线行为数据与虚拟实训数据，结合教师课堂观察与同伴互评，形成包含认知、能力与素养三层次的评价体系。
实施阶段性诊断与个性化反馈。教师通过AI评测结果为学生生成学情报告，指出其优劣势与个性化学习建议，学生据此调整学习策略，教师据此优化后续教学内容与形式，实现实时反馈与精准干预。
开展教学反思与研讨。以学期为单位组织教师开展教学案例研讨会，分享个性化教学实践经验与AI应用心得，分析教学数据与改进策略，共同提升教学水平。通过教研成果撰写与案例库建设，实现教学经验的沉淀与推广。
六、典型案例分析
某省职业技术学院电子信息专业在“嵌入式系统开发”课程中开展AI赋能个性化教学试点。首先，学生通过在线学习平台观看微课视频并完成AI测评系统推送的自测题，AI系统根据答题正确率与学习时长生成学习画像，将学生分为基础薄弱组、基础一般组与优秀提升组三类。其次，教师针对基础薄弱组设计了由浅入深的习题集与仿真项目案例，通过虚拟仿真平台进行分步演练；对基础一般组推送常规模块练习及扩展阅读资源；对优秀提升组设置挑战性项目任务，并由AI平台自动推荐高阶学习资源以巩固深度知识。课堂上，教师通过互动系统实时查看学生在线测验情况与仿真操作数据，对出现共性问题的环节进行集中讲解，对个别学生进行针对性指导。过程中，AI学习分析平台持续跟踪学生学习进度与操作准确度，并实时更新反馈报告，为教师精准干预提供依据。期末考核结果表明，个性化教学试点班学生平均成绩较对照班提升了15%，实践技能操作合格率提高20%，学生学习满意度与参与度显著提升。
通过该案例，可见AI赋能个性化教学不仅提升了学生的学习效果，也促使教师在教学设计与实施中更加关注学生个体差异，形成了数据驱动与持续改进的教学闭环，为高职院校其他课程推广提供了可复制的经验与模式。
七、结论与展望
本文围绕高职院校教师AI赋能个性化教学能力提升进行系统研究，阐明了个性化教学能力的内涵、作用机理与提升需求，分析了当前教师在数据素养、资源整合、教学设计与评价机制方面存在的短板，提出了完善数据平台建设、加强师资培训、构建智能资源库、创新教学设计与实施以及完善多维度评价的五大策略。案例验证表明，AI赋能个性化教学能够有效提升学生学习效果与教师教学水平，为高职院校教学创新提供了有益借鉴。
展望未来，随着人工智能与教育技术的持续融合，AI赋能个性化教学将更加智能化、场景化与精准化。高职院校需持续完善技术基础设施，深化师资培训与平台研发，推动教学理念与模式的变革。同时，应加强产教融合，与企业共建虚拟仿真与AI应用实验室，为教师与学生提供更丰富的实践场景。通过政策扶持与教研支持，激发教师自主创新与跨学科协作，形成“数据驱动—个性化设计—动态反馈—持续改进”的教学生态，全面提升高职教育质量，为培养符合新时代产业需求的技术技能型人才提供强大保障。
