摘要：随着人工智能技术的飞速发展，教育领域正经历着前所未有的变革。在这一背景下，大学生的自主学习模式也面临着新的挑战与机遇。本研究旨在深入探讨人工智能时代大学生自主学习模式的现状，并在此基础上提出深度构建的策略与方法。进一步揭示了人工智能技术在自主学习中的应用潜力，以及其对大学生学习效率、个性化发展及创新能力培养等方面的影响。研究结果表明，构建基于人工智能技术的自主学习模式，不仅有助于提升大学生的学习效率，还能促进其综合素质的全面发展。

关键词：人工智能；大学生；自主学习模式

人工智能技术的广泛应用，正在深刻改变着人类社会的各个方面，教育领域也不例外。在这一背景下，大学生的自主学习模式成为了教育改革的重要议题。自主学习作为大学生学习的重要方式，对于培养其独立思考、创新能力和终身学习的习惯具有重要意义。然而，传统自主学习模式存在诸多局限性。因此，如何利用人工智能技术，构建符合时代需求的大学生自主学习模式，成为了当前教育领域亟待解决的问题。

一、人工智能时代大学生自主学习模式现状分析

（一）技术依赖与自主学习能力下降

人工智能技术的普及，大学生在学习过程中越来越依赖于智能设备和算法推荐的学习资源。这种依赖可能导致学生的自主学习能力下降，因为学生可能不再愿意主动寻找和筛选学习材料，而是更倾向于接受算法推荐的内容。长期下去，学生可能会失去独立思考和判断的能力，影响学生的学习深度和广度。

（二）个性化学习方案实施困难

虽然人工智能技术为个性化学习提供了可能，但在实际操作中，制定和实施个性化学习方案仍面临诸多困难。一方面，学生的个性化需求难以准确捕捉和量化，导致学习方案往往无法完全贴合学生的实际情况。另一方面，即使制定了个性化的学习方案，由于学生的学习习惯、兴趣和能力差异较大，方案的执行效果也会因人而异。再者，个性化学习方案需要持续更新和优化，以适应学生的学习进展和需求变化，这在实际操作中也是一项艰巨的任务。

（三）跨学科融合与创新能力培养不足

人工智能时代，跨学科融合与创新能力是大学生必备的重要素质；然而，当前的自主学习模式往往侧重于单一学科的学习，缺乏跨学科的知识整合和实践机会。这导致学生难以形成全面的知识体系和解决问题的能力，限制了学生的创新潜力。同时，自主学习模式中的学习资源往往侧重于理论知识的传授，缺乏实践性和创新性的学习内容，这也不利于学生创新能力的培养。

二、人工智能时代大学生自主学习模式的深度构建

（一）构建智能化学习生态系统

智能化学习生态系统集成了先进的技术手段与丰富的教育资源，旨在为学生提供个性化、高效且全面的学习体验。智能化学习生态系统利用大数据、云计算和人工智能等前沿技术，实现了学习资源的智能分类、精准推荐和动态更新。例如，系统能够根据学生的历史学习数据、兴趣偏好以及学习目标，智能推送与之匹配的课程资料、学习工具和在线讨论组。这种个性化的资源推送不仅提高了学习效率，还激发了学生的学习兴趣和动力。在生态系统的构建中，互动性和社区感同样至关重要。系统应支持学生与教师、同伴之间的实时交流，形成学习社群，促进知识共享与问题解决。通过在线讨论、小组合作和虚拟实验室等功能，学生可以跨越地理界限，与全球的学习者共同探讨学术问题，拓宽视野。另一方面，智能化学习生态系统还强调学习成果的评估与反馈。系统能够实时跟踪学生的学习进度，提供个性化的学习报告，帮助学生了解自己的学习成效，及时调整学习策略。同时，通过引入机器学习和自然语言处理技术，系统能够对学生的作业、论文等学习成果进行智能批改和反馈，提高评价的准确性和及时性。智能化学习生态系统的构建为大学生自主学习提供了强有力的技术支持和资源保障，使学习变得更加灵活、高效和有趣[1]。

（二）制定与实施个性化学习方案

个性化学习方案的制定基于对学生学习风格的深入理解，每个学生都有自己的学习习惯、兴趣点和优势领域，因此，制定方案时需要充分考虑这些因素。例如，对于喜欢视觉学习的学生，可以提供更多的图表、视频和动画资源；对于偏好动手操作的学生，则可以设计更多的实验和实践项目。在实施个性化学习方案时，灵活性和适应性是关键。学生的学习需求会随着时间的推移而发生变化，因此，方案需要能够动态调整，以适应学生的学习进展和兴趣变化。这要求教育者或技术平台能够持续跟踪学生的学习情况，及时收集反馈，并根据需要进行调整和优化。另一方面，个性化学习方案的实施还依赖于丰富的学习资源和工具。这些资源和工具应涵盖各个学科领域，包括在线课程、电子图书、虚拟实验室等，以满足学生多样化的学习需求。还应提供学习管理、时间规划和自我评估等工具，帮助学生更好地管理自己的学习进程。在实施过程中，鼓励学生积极参与和主动探索也是至关重要的。

（三）培养跨学科融合与创新能力

跨学科融合与创新能力的培养不仅关乎学生未来的职业发展，更是推动社会进步与创新的重要力量。跨学科融合意味着学生需要跨越传统学科界限，将不同领域的知识与技能进行整合与应用。在自主学习模式中，学生可以通过选修跨学科的课程、参与跨专业的项目或研究，来拓宽自己的知识视野。例如，一个计算机科学专业的学生可以学习一些心理学或经济学的知识，以更好地理解用户行为和市场趋势，从而开发出更加人性化的产品或服务。创新能力则是学生在面对复杂问题时，能够提出新颖、有价值的解决方案的能力。在自主学习过程中，学生应被鼓励进行批判性思维，勇于挑战现有观念，探索未知领域。通过参与创新竞赛、创业项目或社会实践等活动，学生可以将自己的创新想法转化为实际行动，并在实践中不断迭代与优化。为了有效培养跨学科融合与创新能力，自主学习模式还需要提供丰富的学习资源和支持。例如，学校可以建立跨学科的研究中心或实验室，为学生提供跨领域的交流平台和实践机会。同时，教育者也应鼓励学生进行自主学习与探究，引导学生学会如何整合不同学科的知识，如何运用创新思维解决问题[3]。跨学科融合与创新能力的培养是大学生自主学习模式深度构建的重要组成部分，通过提供丰富的学习资源和支持，鼓励学生进行跨学科的学习与实践，可以培养出更多具备创新精神和跨学科素养的未来人才。

三、结论

本研究通过对人工智能时代大学生自主学习模式的深入分析与探讨，提出了基于人工智能技术的大学生自主学习模式深度构建策略与方法。研究结果表明，构建基于人工智能技术的自主学习模式，有助于提升大学生的学习效率，促进其个性化发展与创新能力培养。未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，大学生自主学习模式将呈现更加多元化、个性化与智能化的特点。因此，教育者应紧跟时代步伐，不断探索和创新自主学习模式，为大学生的全面发展提供有力支持。

参考文献：

[1]肖丽艳.混合式学习背景下的大学生深度自主学习路径研究[J].湖北开放职业学院学报，2024，37（08）：171-173.

[2]宋权华，廖守琴，白静华，张超.基于智慧学习环境的大学生自主学习模式构建与实践研究[J].中国医学教育技术，2023，37（06）：682-688.

[3]余艳艳，赵亮.大学生自主学习能力评价体系构建与提升策略探究[J].职业，2023，（16）：74-76.

课题项目：本文系徐州工程学院校级教研课题《人工智能时代大学生自主学习模式深度构建》（课题编号：YGJ2210）研究成果。