PAGE

PAGE2

2025年场景化分析一种数据驱动下的学习行为解释性框架

问题提出

随着教育信息化进程的加速推进，2025年已成为全球教育体系转型的关键节点。在这一背景下，学习行为的复杂性与多样性日益凸显，传统教学模式难以精准捕捉个体学习轨迹的动态变化。尤其在人工智能与大数据技术深度融入教育场景的当下，海量学习数据的积累为行为分析提供了前所未有的机遇，但同时也暴露出解释性不足的核心矛盾。大量教育实践表明，单纯依赖数据预测模型往往陷入“黑箱”困境，教师与教育管理者无法理解行为背后的真实动因，导致干预措施缺乏针对性。例如，某省级教育云平台的监测数据显示，超过60%的个性化学习推荐系