马晓燕

个性化学习作为教育信息化发展的重要方向，在人工智能技术的推动下正呈现出前所未有的发展潜力。本文构建了AI驱动的个性化学习理论框架，深入探讨了学习者建模、知识图谱构建、自适应推荐等关键技术的实现机制。基于微服务架构设计了智能学习系统，包含学习诊断、路径规划、多模态交互、资源配置等核心功能模块。通过多维度评估指标体系和对照实验验证了系统的有效性。研究表明，AI技术能够显著改善学习体验和学习效果，但仍需在数据隐私保护、算法透明度、教育伦理等方面进一步完善。

人工智能；个性化学习；自适应推荐；学习者建模；智能教育系统

[1] 左亚旻,刘翠梅.人工智能背景下自适应学习系统模型研究——以物联网应用技术专业专本贯通方向为例[J].科技风,2024,(22):156-158. [2] 常坤,吴建平,马玉洁,等.基于人工智能技术的个性化自适应学习的实践研究[J].中国教育技术装备,2023,(13):44-46+53. [3] 董金伟,施雨晴,谢柏儒.基于人工智能的个性化学习资源自适应推荐系统[J].信息与电脑(理论版),2021,33(15):166-168. [4] 周琴,文欣月.从自适应到智适应：人工智能时代个性化学习新路径[J].现代教育管理,2020,(09):89-96. [5] 陈红.人工智能下基于自适应的个性化学习模式探究与设计[J].计算机时代,2020,(09):4-6.

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