本书以学习者画像为主题，从该领域的发展历史、前沿理论和技术方法、应用场景以及未来展望四个部分展开论述，旨在研究智能时代富媒体学习技术与环境中的学习行为，通过学习行为分析、意图理解、认知状态追踪等方法，实现学习认知过程的多维度、跨学科跟踪，建立智能时代的学习者画像，为学习者的能力诊断和评估、个性化服务提供依据。本书内容通俗易懂，对于教育领域的从业者和对在线学习行为分析、智能测评感兴趣的读者理解学习者模型的核心概念、特征及建模方法具有启发意义。

胡艺龄，华东师范大学教育信息技术学系副教授，中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会副秘书长。研究的主要领域为：教育数据挖掘、在线学习行为分析与建模等。在SSCI与CSSCI期刊发表文章二十余篇，出版专著一部。

一 学习者画像的前世今生
为何所有人都在谈论画像
到底什么是学习者画像
学习者画像的应用领域
本章小结
二 如何对学习者画像进行建模
从跨学科视角思考：学习者画像的建模思想
通常我们该怎么做：画像标签体系构建
让技术帮助我们形成洞察：画像的主要构建方法
本章小结
三 学习者画像的应用场景
课堂中的“因材施教”：基于学习者画像的个性化教学
学习成长中的红灯：当你的画像变得有点奇怪
在线学习中的智能推荐：它比你更了解你自己
本章小结
四 当学习者画像遇到人工智能
凡走过必留下痕迹：人工智能让你的画像更生动
多模态数据整合：建模技术的突飞猛进
学习者画像的未来：每一位学习者的虚拟名片
参考文献

人类已经进入智能时代
。以互联网、大数据、云
计算、区块链特别是人工
智能为代表的新技术、新
方法，正深刻改变着人类
的生产方式、通信方式、
交往方式和生活方式，也
深刻改变着人类的教育方
式、学习方式。
人类第三次教育大变革
即将到来
3000年前，学校诞生，
这是人类第一次教育大变
革。人类开启了有目的、
有计划、有组织的文明传
递历史进程，知识被有效
地组织起来，文明进程大
大提速。但能够接受学校
教育的人数在很长时间里
只占总人口数的几百分之
一甚至几千分之一，古代
学校教育是极为小众的精
英教育。
300年前，工业革命到
来。工业化生产向每个进
入社会生产过程的人提出
了掌握现代科学知识的要
求，也为提供这种知识的
教育创造了条件，这导致
以班级授课制为基础的现
代教育制度诞生。这是人
类第二次教育大变革。班
级授课制极大地提高了教
育效率，使得大规模、大
众化教育得以实现。但是
，这种教育也让人类付出
了沉重的代价，
人类教育从此走上了标
准化、统一化、单一化道
路，答案标准、节奏统一
、内容单一，极大地限制
了人的个性化和自由性发
展。尽管几百年来人们进
行了各种努力，力图通过
学分制、选修制、弹性授
课制等多种方式缓解和抵
消标准化班级授课制带来
的弊端，但总的说来只是
杯水车薪，收效甚微。
今天，网络化、数字化
特别是智能化，为实现大
规模个性化教育提供了可
能，为人类第三次教育大
变革创造了条件。
人工智能助力实现教育
个性化的关键是智适应学
习技术，它通过构建揭示
学科知识内在关系的知识
图谱，测量和诊断学习者
的已有水平，跟踪学习者
的学习过程，收集和分析
学习者的学习数据，形成
个性化的学习画像，为学
习者提供个性化的学习方
案，推送最合适的学习资
源和学习路径。在反复测
量、推送、跟踪学习、反
馈的过程中，把握学习者
的最近发展区④，为每个
人提供最适合的学习内容
和学习方式，激发学习者
的学习兴趣和学习热情，
使学习者获得成就感、增
强自信心。
智能教育将是未来十年
人工智能发展的“风口”
人工智能正在加速发展
。从人工智能概念的提出
，到人工智能的大规模运
用，花费了50年的时间。
而从深蓝(Deep Blue)到阿
尔法狗(AlphaGo)，再到阿
尔法虎(AlphaFold)，人工
智能实现三步跨越只用了
22年时间。
1997年5月，IBM的电脑
深蓝在一场著名的人机对
弈中首次击败了国际象棋
大师加里·卡斯帕罗夫
(Garry Kasparov)，证明了
人工智能在某些情况下有
不弱于人脑的表现。深蓝
的主要工作原理是用穷举
法，列举所有可能的象棋
走法，并利用为加速搜索
过程专门设计的“象棋芯片”
，采用并行搜索策略进一
步加速，在搜索广度和速
度上战胜了人类。
2016年3月，谷歌机器
人阿尔法狗第一次击败职
业围棋高手李世石。阿尔
法狗的主要工作原理是“深
度学习”。深度学习(deep
learning)是一种复杂的机
器学习算法，它试图模仿
人脑的神经网络建立一个
类似的学习策略，进行多
层的人工神经网络和网络
参数的训练。上一层神经
网络会把大量矩阵数字作
为输入，通过非线性加权
和激活函数运算，输出另
一个数据集合，该集合作
为下一层神经网络的输入
，反复迭代构成一个“深度”
的神经网络结构。深度学
习本质上是通过大数据训
练出来的智能，其最终目
标是让机器能够像人一样
具有分析学习能力，能够
识别文字、图像和声音等
数据。
……
智适应学习的研究和运
用目前也尚处于知识教学
的层面，与全面育人的理
念和教育功能相差甚远。
从知识学习拓展到能力养
成、情感价值熏陶，是更
大的目标和更大的挑战。
研发3D智适应学习系统，
即通过知识图谱、认知图
谱、情感图谱的整体开发
，实现知识、能力、情感
态度教育的一体化，提供
有温度的智能教育个性化
学习服务。促进学习者快
学、乐学、会学，促进学
习者成长、成功、成才，
是“教育+人工智能”的出发
点，也是华东师范大学上
海智能教育研究院的追求
目标。
培养智能素养，实现人
机协同
人工智能不仅正进入各
行各业，深刻改变所有行
业的面貌，而且影响到我
们每个人的生活；不仅为
智能教育的发展创造了条
件，也提出了提高教师运
用智能教育技术改进教学
方式的能力的要求，提出
了提高全民智能素养的要
求。关键的一点是学会人
机协同。在智能时代，能
否人机互动、人机协同，
直接关系到一个人的工作
效能，关系到学生学习、
教师教学的效能和价值，
也关系到每个人的生活能
力和生活质量。对全体国
民来说，提高智能素养，
了解人工智能的基本原理
、功能和产品使用，就如
同工业革命到来以后，了
解现代科学的知识一样，
已成为每个公民的必备能
力和基本素养。为此，我
们组织编写了这套“人工智
能与智能教育丛书”。
本丛书聚焦人工智能关
键技术和方法，及其在教
育场景应用的潜在机会与
挑战，提出智