摘要：人工智能技术正推动高职教育个性化转型。本研究融合机器学习与深度Q网络等技术，构建"动态画像-路径优化-实时反馈"智能框架，实现个体特征精准识别与教学策略动态调整。研究表明，该框架能有效协调教学目标与学习者需求，解决标准化教学与个性发展矛盾。建议从数据治理体系、智能素养提升、人机协同机制三方面推进，构建可持续迭代的数字化教育生态。

关键词：人工智能；个性化学习路径；职业教育

1 引言

在"互联网+教育"背景下，高职教育亟需破解传统模式与个性化需求的矛盾。本研究基于AI技术构建个性化学习路径优化模型，通过机器学习算法实时分析学习行为数据，结合深度Q网络实现动态路径规划，显著提升教学适配性。针对当前存在的数据孤岛、算法优化不足等问题，重点突破跨平台数据整合、智能路径推荐等关键技术，建立"数据采集-智能分析-动态调整"的闭环系统，为职业教育数字化转型提供实践方案。

2 相关研究综述

2.1 人工智能与个性化学习的融合发展

近年来，人工智能在教育领域的深度应用正推动教学模式向智能化、个性化方向转型。研究表明，AI系统通过采集学习行为、测评结果等多维数据构建的学习者画像，不仅能精准识别个体特征，还能动态调整教学策略与内容推荐，实现"千人千面"的个性化教学支持。这种基于数据驱动的智能适配机制，既解决了传统教育标准化与个性化需求的矛盾，也为构建自适应学习系统提供了技术路径，成为当前教育数字化转型的核心研究方向。

2.2 高职教育中的挑战与AI赋能路径

高职教育亟需突破传统统一教学模式，以应对学生个性化发展需求。研究团队通过AI技术提出创新解决方案：赵团队整合认知诊断、能力评估与知识图谱，开发出动态学习路径生成模型；罗团队首创职业导向优化机制，将就业能力培养融入路径规划。这些突破性研究构建了"知识掌握-职业发展"双维度的智能教学体系，为高职教育个性化转型提供了关键技术支撑。

2.3 深度学习模型在路径优化中的应用

近年来，强化学习在个性化推荐系统中被广泛应用。Peng 与 Guo 提出了基于深度Q网络（DQN）的学习路径推荐系统，通过建立学习状态空间与奖励机制，动态预测最优路径，有效提升学习效率。该类算法的引入为路径优化提供了可行的技术支撑，也拓展了高职教育个性化教学的研究边界。

3 研究方法设计

3.1学生画像建构

学生画像是学习路径个性化构建的基础。本文基于以下维度进行学生建模：

（1）认知能力指标：历史考试成绩、错题分布、能力趋势分析。

（2）行为习惯指标：学习频率、资源访问路径、任务完成时间。

（3）学习偏好特征：视频/文字偏好、互动倾向、反馈反应。

（4）职业发展意向：专业方向选择、实训项目意愿、岗位匹配度。

上述数据通过学习管理系统（LMS）实时采集，并利用协同过滤与聚类算法进行建模，最终形成多维向量画像。

3.1 AI学习路径优化模型

在路径推荐与优化方面，本文构建一个基于深度Q网络（DQN）的优化框架，核心包括：

（1）状态空间设计（S）：定义学生在不同知识点、掌握水平下的学习状态。

（2）动作空间（A）：定义系统可推荐的下一个学习内容或学习策略。

（3）奖励函数（R）：基于学生测试成绩提升、完成率、满意度设定反馈奖励。

（4）策略函数（π）：利用DQN学习策略以最大化长期学习效益。

模型流程如下：

学生数据采集 → 画像建模 → 状态评估 → 路径推荐 → 实时反馈调整 → 模型自优化

该模型可实现实时动态调整学习路径，确保教学内容与学生当前状态高度匹配，并支持持续优化。

4 案例分析与实验模拟

为验证所提出的个性化学习路径优化模型在高职教育中的实际应用效果，本文构建一组模拟实验环境，并以“大数据技术”专业学生为案例，展开模型测试。

4.1 实验设置

实验模拟平台基于Python构建，核心采用TensorFlow实现DQN算法。设定如下条件：

学习内容：涵盖5个模块（程序设计基础、数据采集、大数据平台部署与运维、数据分析、数据可视化）

学生画像：随机生成100名虚拟学生，模拟其初始认知水平、行为偏好与目标岗位（如大数据运维、大数据开发等）

训练过程：设定每位学生完成路径推荐任务20轮，系统基于状态反馈不断更新策略。

4.2 模拟结果

在实验过程中，系统分别对比以下三种路径策略：

实验表明，AI路径优化模型显著提升学生学习完成度和满意度。系统智能采用"先易后难"策略，优先推荐中等难度模块建立信心，再过渡到高难度内容，有效促进学习效果。该模型展现出良好的适应性和教学价值。

4.3 教学应用价值

虽然本实验为模拟环境，但其设计与数据结构可在实际教学平台中复现。尤其在职业技能实训中，该模型可结合课程资源与岗位能力模型，实现学生到岗位的“精准训练”路径，有望提升高职教育的岗位契合度与毕业生质量。

5 结论与未来展望

5.1 研究结论

本研究基于深度Q网络（DQN）算法构建了高职院校个性化学习路径优化模型，通过多维度学习行为数据构建学生画像，实现了个体学习特征的精准识别和动态路径规划。研究表明，该模型通过"实时反馈-路径调整"的闭环机制，有效提升了学习完成率并缩小了成绩差异，验证了AI技术在教育个性化中的实践价值。但当前研究仍存在三方面不足：模型验证局限于虚拟数据、学生画像维度不够全面（缺乏情感和职业动机等特征）、算法与现有教育平台兼容性有待提升。未来研究将重点突破三个方向：建设跨院校教育数据平台以支持大规模实证；整合多模态数据（如眼动追踪、语音情感）丰富学生画像；采用边缘计算优化系统架构，推动模型在实际教学场景中的落地应用，最终实现"数据驱动-智能决策-人机协同"的智慧教育新模式。

参考文献：

[1]云岳， 代欢， 张育培， 尚学群， 李战怀. 个性化学习路径推荐综述[J]. 软件学报， 2022， 33（12）： 4590-4615.

[2]谭阳. 基于人工智能的高校个性化教学研究[J]. 新加坡图文科学出版社， 2023.

[3]王静. 高职思政教育个性化学习路径在数字化视域下的创新发展[J]. 教育教学研究， 2024， 2（5）： 123-125.

[4]Peng & Guo （2025）. Personalized learning path planning and optimization methods of vocational education combined with DQN.

2024年度科研课题研究项目“基于人工智能的高职院校学生个性化学习路径优化研究”

（项目编号：2024KYYB48）