1、问题提出

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升为国家战略，设定“三步走”目标，部署六大重点任务，重视基础研究、产业融合与伦理规范建设。2024年，教育部发布通知，计划到2030年在中小学基本普及人工智能教育，要构建课程体系等。同年1月，湖南也发布相关指导意见，推广智能教学工具。自2017年起，国家政策围绕“战略部署—技术攻关—产业融合—伦理治理”推进，2025年强化立法与跨行业应用。

在物联网技术快速发展，产生海量数据的当下，物联网专业教育面临挑战，传统教学模式难满足学生个性化学习需求。现代教育虽强调个性化学习，却缺乏有力支持。人工智能可通过数据分析和模式识别，识别学生学习行为与知识掌握情况，生成适配学习路径。本课题聚焦人工智能赋能物联网专业学生个性化学习路径生成机制，旨在借助创新模型提供针对性学习建议与资源配置，提升学习效率与效果，兼具理论与实践意义。

2、总体框架

构建“理论模型-数据驱动-智能应用-实证优化”四维框架，研究人工智能赋能物联网专业学生个性化学习路径生成机制。

理论模型构建：基于认知科学与教育大数据理论，建立“智能画像-路径生成-动态优化”三层模型，解析物联网专业知识图谱，构建核心模块的能力评估体系。

数据驱动分析：搭建多模态数据采集平台，整合学习行为、认知特征、职业素养三类数据，运用神经网络分析学习轨迹，识别12个高频知识痛点，构建动态能力矩阵。

智能路径生成：基于课程难度、学生能力、产业需求三维参数优化路径，生成包含MOOC资源、虚拟仿真实训、企业项目实战的个性化方案，如为智能家居方向学生推荐“边缘计算+NB-IoT”课程包。

实证优化体系：通过“双盲对照”实验，在3所院校开展教学实践，运用眼动追踪、脑电波监测等技术评估认知负荷，结合结构方程模型验证路径有效性，建立10项指标的动态评估系统，实现实时诊断与迭代优化。该框架形成“数据采集-智能决策-效果验证-持续优化”闭环系统，为物联网专业人才培养提供可复制的解决方案。

重点探索利用人工智能技术为物联网专业学生生成个性化学习路径，通过精确分析学生的学习行为和需求，提供符合其学习能力、兴趣和职业目标的路径。人工智能借助数据挖掘、学习分析和智能推荐等技术，动态调整路径以优化学习效果。

难点包括：准确获取和分析学生的个性化数据（如学习风格、知识掌握程度、兴趣倾向），需强大的数据处理能力；设计实时调整路径的智能系统，要求算法具备高度自适应性和灵活性；确保路径既个性化又符合物联网专业教育标准和行业需求，对系统设计提出更高要求。技术实现层面，需有效整合人工智能技术与教育理论，开发兼具实用性与创新性的路径生成机制。具体算法的选择和模型训练需大量实验验证，以确保其在不同学习情境下的适用性和有效性。

3、主要目标

通过人工智能技术为物联网专业学生构建个性化学习路径生成机制，主要目标包括：设计并实现基于AI的学习路径生成模型，根据学生的个体特征、学习偏好和进度，智能推荐并动态调整学习路径，以最大化学习效果。通过个性化路径，帮助学生高效掌握专业知识和技能，缩短学习时间，提高课程通过率和知识掌握程度，同时增强学习兴趣和动机。此外，课题注重培养学生的自主学习能力，使其能够根据需求自主选择学习内容和方法，提升自我管理和学习自主性。开发评估和反馈机制，监测学习进展并提供定期反馈，帮助学生调整策略，同时为教师提供数据支持。课题还探索人工智能驱动的教育教学模式创新，为其他领域教育改革提供参考。通过总结项目经验和成功案例，形成可推广的解决方案，推动教育技术革新。最终，通过优化学习路径，提升学生的专业水平和职业竞争力。

4、思路方法

研究从理论到实践，系统展开。首先分析现有人工智能技术与物联网专业学习路径，明确个性化学习路径生成的痛点与难点。通过文献回顾和现状调查，结合物联网专业学生特点，提出基于人工智能的个性化学习路径生成框架。其次设计并构建集成人工智能和物联网特性的学习路径生成系统，结合机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术，开发智能推荐算法，动态调整学习路径，确保个性化学习的精准性和科学性。实验阶段选取物联网专业学生进行系统测试，评估系统有效性和稳定性，分析学习路径推荐的准确性和学生学习效果。数据分析与模型优化采用多维度评估方法，结合定量与定性分析，优化推荐模型，提升系统智能化水平。最终构建一套高效的人工智能赋能物联网专业学生个性化学习路径生成机制，并在实际教学中推广应用，验证其普适性和实用价值。

5、研究方法

研究采用文献研究法、实验研究法、问卷调查法和案例分析法，系统探讨人工智能赋能物联网专业学生个性化学习路径生成机制。

文献研究法：通过查阅国内外学术资料，梳理人工智能在个性化学习路径生成中的应用现状及趋势，分析物联网专业学生学习特点与需求，为研究提供理论支撑和改进方向。

实验研究法：设计实验，利用人工智能算法生成个性化学习路径，对比分析不同路径的效果。选取代表性学生，设置控制组和实验组，运用数据挖掘和机器学习技术处理实验数据，评估学习效果，验证方法的可行性和有效性。

问卷调查法：设计科学问卷，调查学生的学习习惯、需求及对个性化路径的期望，涵盖基础知识水平、自主学习能力、学习兴趣等方面。通过大样本数据分析，了解学生实际需求，为路径设计提供依据。

案例分析法：选取国内外成功案例，深入分析其在人工智能技术应用、路径设计、效果评估等方面的经验与教训，结合物联网专业特点，提出改进方案。

6、结束语

主要用于提升物联网专业学生的个性化学习体验，并在教育领域和社会层面产生积极的影响。通过人工智能赋能的学习路径生成机制，学生可以根据自身的学习进度和兴趣爱好获得定制化的学习方案，从而提高学习效率和效果。这一成果可以被职业院校应用于课程设计和教学管理，帮助教育者更好地理解和支持学生的个性化学习需求。（供稿单位：邵阳职业技术学院，刘辉）