自适应学习系统

自适应学习系统是一种先进的教育技术，它利用人工智能、机器学习、数据挖掘等技术手段，根据学习者的个体差异和学习需求，提供定制化的学习内容和学习路径35。这种系统能够根据学生的学习表现、进度和理解能力，推荐合适的学习材料和任务，从而让每个学生获得定制化的学习计划4。自适应学习系统的核心在于个性化学习路径规划、数据驱动决策、及时反馈支持以及学习内容个性化4。

自适应学习系统的发展可以追溯到20世纪90年代，Brusilovsky提出了自适应学习系统（也称AEHS, Adaptive Educational Hypermedia Systems）的通用模型，包括领域模型、学生（用户）模型、教学模型以及自适应引擎四个模块6。这些模块共同工作，以实现对学习者行为的分析和学习内容的动态调整。

自适应学习系统在智能教育环境下尤为重要，它关注学习者的个性化诉求，为实现个性化教育提供技术和方法支持7。自适应学习系统能够根据学习者的认知水平、学习能力等，动态调整教学资源与学习方式，提升学习效率，帮助学习者获得最佳发展8。

近年来，自适应学习系统的发展迅速，国内外已经出现了许多自适应学习系统产品1。这些系统被认为是实现个性化学习的最佳途径之一，并且逐渐成为教育技术领域的研究热点之一10。随着教育大数据、教育人工智能、学习分析技术的迅速发展，自适应学习技术作为教育人工智能的一个重要技术手段，其研究和应用前景广阔10。