趋势3：教学活动适性化

为学生提供个性化学习服务，是教学改革的诉求，也是公认的教学变革的难题。之所以难，是因为在规模化教育制度（如班级授课制）中探究个性化培养的路径，存在着统一化与个性化的矛盾。

技术赋能教育后，破解这一难题成为可能。大数据技术和人工智能技术支持的个性化学习系统/平台，能够基于学习全记录数据探析学生的偏好、风格、特长与薄弱环节，所作的个性化服务决策（如适性资源推荐、个性路径规划等）还能够根据学生的这些特征适性调整（机器学习），甚至诸如学习路径都是根据学生的现状即时生成的。技术赋能个性化教学的最大优势即“适性”，学生得到的个性化服务，随着学生的发展变化适性调整。(https://www.daowen.com)

这种技术赋能满足个性化需求的同时，也造成学生学习路径的繁杂多样，为教师的群体教学新增了挑战。通过技术实现“帮学”，帮助学生开展同侪学习。针对个性问题，技术支持监测学生的实时状况，为教师出谋划策，甚至可以“自己”直接为学生“解惑”；对于学生的共性问题，技术只要做好统计与归纳，即时反馈给教师即可。从这个角度看，人机协同除了与教师的“人机共教”，更重要的是与学生的“人机帮学”。