习近平总书记指出“加强党对高校的领导，加强和改进高校党的建设，是办好中国特色社会主义大学的根本保证。”中央全面深化改革委员会第九次会议上审议通过的《国家产教融合建设试点实施方案》指出，深化产教融合，是推动教育优先发展、人才引领发展、产业创新发展的战略性举措。

智慧学习工场，作为产教融合的新载体、科教融合的新设计、未来教育的新探索，推动着产教融合向着试点更广泛、要素更聚集、模式更灵巧、载体更丰富、内涵更兼蓄、创新更协同的方向演化升级。

今天，作为智慧学习工场百科系列的开篇，我们将集中阐释智慧学习工场的十大特征之“因需而智”。

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自2017年10月以来，教育部学校规划建设发展中心已经在多个层面开展了多种类型的智慧学习工场创新实验，并同步启动了智慧学习工场2020系列标准的研究制定工作。

教育部学校规划建设发展中心日前在北京隆重召开发布会，颁布《智慧学习工场2020建设标准指引》，从技术上兼容各类相关国家标准，并填补了现有国家标准体系的空白。近两年里，智慧学习工场建设标准的内容不断优化升级，其适用性和有效性也持续得到检验和证明。

教育部学校规划建设发展中心将以《智慧学习工场2020建设标准指引》发布会为契机，持续推进智慧学习工场大讲堂、智慧学习工场百科系列宣介活动。

智慧学习工场为何能“因需而智”？

作为未来高等学校和职业院校的核心单元，智慧学习工场强调唤醒和凸显学生的主体意识，驱动激励学习者自主学习，重点放在学习者的心智、能力、学习行为、成效反馈等流程、机制和方式等全要素上，为学习者灵巧学习和终身学习提供条件。

智慧学习工场是在万物互联、虚拟现实、大数据、人工智能、区块链等新一代技术推动下，学校形态变革的重要内涵，牵引学校以更开放的融合的姿态，以学习者为中心，构建个性化智慧学习空间。

如何体现个性化学习的本质特征？

教育的终极目的是实现人的个性化全面发展。定制学习又称个性化学习，是针对个体学习者特定的学习需求、学习基础、学习风格以及文化背景而提供一系列有针对性的教学方法和技术支持服务。其本质是在尊重个性基础上对学习方式的一种创新与实践，主要分为基于移动终端、个人学习空间和智慧课堂的三种个性化学习形式。定制学习已形成专业的系统模型、适应性机制与策略等典型研究成果。通过个体行为偏好、特征的大数据分析与跟踪，确定学习者所需的学习资源类型，建立个性化的学习模式，通过智能化的评价反馈系统记录每个学习者的学习基础、学习速度、学习进度以及交互情况，使系统内部、系统之间、系统和外部环境之间建立畅通无阻的控制与反馈渠道，为学习者提出进一步的高效学习建议。这种基于大数据和人工智能的学习分析能够对学习者的学习效果进行过程控制和隐性评价，改变传统的以分数为核心去向的单一结论性评价。

以“可汗学院”为例的个性化学习模式

互联网线上教学的模式不是对传统教学模式的取缔，而是对教育的完善。可汗学院（Khan Academy）是由美国萨尔曼•可汗（Salman Khan）创立的一家非营利性质的教育机构，打破了以往老师在课堂上将新课进行讲授，学生在下面聆听、理解，下课或回家之后再完成所学内容的相应作业以此来掌握学习内容的以老师单向传递知识为主的传统教学模式。

可汗学院的翻转课堂凸显学生中心地位，学生由教学过程中的客体转变成为主体，教师扮演引导者角色，教学是师生双方对话、交流和共同探究的过程。强调学生是教育主体，倡导个性化教育，重视培养学生自主性、探索性和实践性能力。

可汗学院将学生需要的知识录制成有趣并且简洁的视频，采用自主学习的方式，让每个学生找到适合自己的学习节奏。如果学生能够轻松地理解一个概念，那么他可以加快节奏，摆脱无聊的等待。如果某个知识点非常难，学生可以按下暂停键或者回头复习一下，尽可能多做练习，这样做不仅可以让学生不再因跟不上节奏而感到难堪，还不会拖慢整个课堂的节奏。而那些能够真正掌控自学进度的学生需要另一种资源：对于已学过的课程，学生必须有易于获得且源源不断的复习资源。与传统的课本和学习资料相比，互联网学习在这方面具有很大优势。这些课程可以重复利用，永远都不会消失。这种随时随地学习和自主掌控节奏能够从根本上激发学生学习的热情与兴趣。

以“可汗学院”为例的智能评价反馈系统

可汗学院的翻转课堂中教师通过智能分析技术明晰学习者的疑难点和主要问题，通过反馈更加有针对性地指导学生，从而增强学习者的学习体验。学习者在整个学习过程中体验到学习的乐趣，获取知识锻造能力。

可汗学院在线平台的学习分析统计功能提供了学生使用平台开展学习的详实的数据，这些数据为平台根据学生的特点更好地做出个性化适应提供了基础，也为教师把握学生的学习情况，进而设计下一步的课堂活动策略提供了有力的依据。

可汗学院在线平台的学习分析统计功能主要包括：学习起点分析、学习问题诊断，以及学习活动分析统计。

学习起点分析主要通过前测来实现。平台根据目标知识与技能，自动抽取有关测试题，再根据学习者完成测试题的情况，评定学习者掌握相关知识与技能的程度，进而判定学习起点。

学习问题诊断主要由平台记录学生完成练习和测试的全过程，再由教师和学生根据记录的数据进行分析。平台记录学生练习和测试的过程性数据包括：题目题干、答对题数与答错题数、作答时间等。通过记录和回放学生的作答过程，学生和教师将能有效分析错题原因，进而找出学生学习的困难所在。

学习活动分析和统计通过对学习者学习活动类型（观看视频、练习、参与讨论等）、序列与时间的实时分类分析，教师可以有效掌握学生的学习行为，帮助学生进行更好的个性化学习。

作为实现终身学习的新载体-智慧学习工场，设计体现了学习者中心，立足每个人的发展需求，设计每个学习者的能力图谱和流线，为学习者的多样化、个性化成长建立教育供应链体系，以学习者为中心配置学习资源，设计教育流程，因需而智、终身服务。

（通讯员  张景胤）