一、问题提出 实现个性化学习既是人类古老的教育梦想，也是当前教育改革的重要方向和目标。近些年，大数据、云计算与人工智能的发展，特别是计算机视觉、自然语言处理、机器学习、认知与推理技术的飞速迭代，为教育场景中的行为探测、学习分析以及智能推送和测评等关键技术奠定了基础，建基于此的个性化学习获得了前所未有的发展机遇与可能。智能技术支持下的个性化学习可以根据学生学习的个性化特征与需求，动态定制并精准推送学习内容、规划学习路径，进而助推教育改变长期以来的标准化、同质化困境。例如，当前已有一些个性化学习系统(如KLSAS)能够根据学习者的测试表现和动态偏好进行定期更新，使每位学习者都能选择适合自己的学习内容和路径。为此，英国学者塞尔登(Anthony Seldon)在论述第四次教育革命时，着重强调了个性化学习的重要性，并将个性化学习称为人工智能教育的“圣杯”。[1] 从政策报告层面来看，近些年诸多关于未来教育的国际研究与政策报告，不断对智能时代的个性化学习进行渲染与宣传。从教育实践层面来看，随着智能教育的国家政策、市场声量、用户态度等外部条件的不断利好，智能技术支持下的个性化学习俨然已成为各大资本力量投资布局的“风口”，涌现出一大批相关的教育企业，例如针对个性化学习全场景服务的科大讯飞，致力于自适应学习的松鼠AI、Knewton等。不仅如此，在严肃且富有批判性的教育研究中，智能时代的个性化学习也成为了不容忽视的热点话题，相关学术论文近些年呈现井喷之势。有学者对国际教育核心期刊和相关研究报告进行元分析，发现已有研究正在不断建构一个从传统规模化学习到大规模个性化学习的发展图景。[2] 虽然很多人热衷于鼓吹智能时代的个性化学习，但仍有部分学者对此保持着冷静的思考和应有的警惕。他们认为试图用智能技术去变革和重构学习是靠不住的诺言[3]，指出当前智能技术支持的个性化学习陷入了过分依赖系统对学生的帮扶、查漏补缺加重薄弱生的学习负担、将自定步调重复学习视为个性化学习的实践误区[4]。有学者从大数据教育应用的限度[5]、人工智能教育应用的算法风险[6]、数字化技术的“量纲化”问题[7]等方面，论证了智能时代的个性化学习在学习数据挖掘、学习内容和路径推荐等关键环节上存在的诸多问题与局限。也有学者从学习主体、学习层次、学习路向和学习交往等方面批判了智能时代个性化学习的技术曲解。[8] 概念既是思维的工具，也是思维的材料。探讨智能时代的个性化学习究竟是一种教育革命还是一种虚幻神话，首先需要明晰何为智能时代的个性化学习。许多学者将智能时代的个性化学习与技术支持的因材施教[4]、精准教学[9]、适应性教学[10]等联系在一起，通过精准识别学习者学习状态进而为教师决策提供数据支持成为此类研究的关注重点。也有学者指出智能时代的个性化学习与因材施教存在实践主体的差异[11]，智能时代的个性化学习是个体在自适应系统支持下结合自身需求、兴趣与能力的自主学习[12]，是在技术环境下结合自身学习兴趣及个人经历自主安排学习进度和选择学习方法的活动[13]。无论从哪种角度来理解，已有研究大多将个性化学习中的“个性化”视为一种“手段”，但智能时代的个性化学习应是作为“手段”的个性化辅助系统和作为“目的”的化育学生个性人格的统一。[8]不仅如此，已有研究多基于技术导向审视智能时代的个性化学习[14]，但智能时代的个性化学习不仅是一个技术问题，更是一个教育问题，需从教育视角进一步探讨。虽然也有相关研究从个性化学习的理念和特质[8]出发探究此问题，但对于个性化学习的起点、过程和结果是什么，以及这些本质特征对智能时代的个性化学习将会产生何种指引与规约等关键性问题仍缺乏系统性探讨。 本研究认为，推动并完善智能时代的个性化学习，需要穿过纷繁复杂的“技术丛林”，重回何为个性化学习这一思维原点。因为，“一项新技术能否重塑教育的关键在教育自身，而不在技术这个外在力量。某种技术是否能够重塑教育、促进教育的革命性变革，主要看这种技术是否是基于某种教育现象、教育规律所形成的”[15]。智能时代的个性化学习作为智能技术支持的个性化学习，无论智能技术在其中发挥的作用有多大、其形态发生的变化有多大，都无法忽视智能时代的个性化学习首先是一种个性化学习的本体定位，也无法磨灭智能时代的个性化学习必须符合个性化学习本质特征的必然要求。因而，本研究尝试从探讨个性化学习在起点、过程和结果等方面的本质特征及其对智能时代个性化学习的指引与规约出发，剖析智能时代的个性化学习在实践中是否存在违背个性化学习本质特征的偏误，并对可能产生的风险进行批判性审视。 二、起点审视：智能时代个性化学习中的“狭隘裁剪” 个性化学习的起点是个性，智能时代的个性化学习能否完整还原学生在学习中的个性化特征，并以此为基础来设计与规划学生的学习，在起点上拷问着个性化学习的“神话”。
