元宇宙赋能大规模个性化学习的系统框架探索
引言
中共中央、国务院印发的《中国教育现代化2035》指出：“利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合。”这就要求，一方面要培养大规模高质量人才，促进国家人才整体水平的提升；另一方面要建立能够满足不同需求的人才个性化培养模式。但现有的教育培养模式迫切需要借助现代技术进行改革，以解决规模化教育和个性化培养之间的矛盾。2最新的元宇宙技术以虚拟现实、区块链、人工智能等为基石，为解决上述矛盾提供了有效的途径。本文从元宇宙技术赋能教育的角度出发，探索大规模个性化学习的系统框架，对扩充新时代的个性化教育理论，具有重要的意义和参考价值。
元宇宙赋能大规模个性化学习的技术优势
“大规模”的概念源自在线开放课程，将超过150人的学习群体定义为“大规模”。[4“个性化学习”是针对不同学习者的专属个性、学习兴趣、学习风格等特征[5-，形成适合每个学习者的学习模式、学习策略、学习路径和学习方法等，从而满足学习者的个性化需求。大规模个性化学习的目标是面向人员数量大的学习者，构建适应每个学习者的个性化需求的学习模式，但存在以下挑战：①学习者的认知和能力水平相异，需要的学习资源、学习内容是不同的，而面对大量的学习者，满足所有学习者的资源需求开销是不能承受的。②教师难以全面了解全部学习者情况，不能有针对性地进行个性化辅导及情感疏导。③个性化分析学习过程中的数据，无法保证学习者的隐私信息不被滥用或者泄露。④大规模学习者的过程性评价缺乏及时性，不能充分发挥以评促学的作用。
近年来，元宇宙技术在教育领域的应用受到了研究者的广泛关注，如利用虚拟现实构建沉浸式个性化学习空间、采用区块链保证教育数据安全性和可靠性、引入人工智能精准分析学习者的个性化特征并推荐适合的学习路径与学习方式等。以上应用为应对大规模个性化学习中的挑战提供了技术可行性，具体表述为：①提供多模态个性化学习资源。元宇宙根据学习者的学习目标、知识能力水平等特征自适应地匹配学习资源，并以此构建沉浸式的学习空间，既满足对理论知识的掌握，又可以在不受时空限制的实训空间中开展具身学习。②为大规模学习者提供个性化辅导。在元宇宙空间中，学习者和教师以真实、自然的方式进行交互和交流，同时，采用智能技术可以塑造虚拟教师，提供一对一的辅导，这种方法既能缓解规模化教学中教师的压力，又能提供个性化的知识引导、情绪调节等服务。为学习过程数据提供可信保障。作为元宇宙支撑的区块链技术，具有去中心化、可追溯、不可篡改等特征，可以采用访问控制方法设置权限，构建智能合约自动执行个性化分析流程，建立数据回溯机制有效保护学习成果。[9]④为大规模学习者提供智能化的学习评价。在元宇宙学习空间中，智能终端设备可以采集全面的多模态过程数据，通过人工智能技术分析每个学习者的学习状态、知识掌握、能力变化等，实时获知过程性评价[0-1，其评价结果及时反馈给学习者，随之调整其学习进度，促进学习者更加高效地学习。
元宇宙赋能大规模个性化学习的系统框架
基于元宇宙的技术优势，设计大规模个性化学习的系统框架，其设计原则包括以下四条。①沉浸性：学习者能够深度参与、沉浸式体验适合其能力水平的学习活动。②引导性：通过感知学习者的学习状态，为不同学习者提供与之相匹配的线索，触发学习者对相关知识的联想和应用。③智能性：根据学习者的能力和需求，自适应地组织学习资源，实现学习资源与学习者能力的实时动态匹配。④可信性：个性化学习中的过程数据能够安全可靠地存储。基于以上原则构建的以数据层、知识层和空间层为核心的系统框架如下图所示。
元宇宙赋能大规模个性化学习的系统框架
1.数据层
采用5G网络、沉浸式设备和终端智能设备采集学习者的学习数据，包括行为、生理、心理和虚拟身份等数据，并对数据进行分析和存储。其主要分为以下三个模块：
①数据感知模块。负责获取学习者的初始特征数据，包括基本信息、知识背景、学习目标、学习风格、学习偏好等，同时感知学习过程中的学习状态、情绪状态等数据。
②数据分析模块。采用不同角度对感知数据进行深入分析。引入人工智能技术分析学习者的行为数据；通过与虚拟教师的交互数据，分析学习者学习需求的改变；以深度学习技术分析情绪状态数据，洞悉学习者的情感需求。
③数据存储模块。构建基于P2P的区块链网络，设计以节点可信度算法为核心的数据区块生成方法，以及一系列区块操作，包括时间戳验证的计算函数、打包区块的选择算法、判断区块是否被接受的共识策略等。同时，设置不同的数据存取权限，建立基于智能合约的共享机制，保障学习数据的可信性。
元宇宙赋能数据层的构建，通过感知学习者多模态特征数据，提升个性化特征分析的准确性。同时，区块链技术为提高数据感知过程的安全性提供了有