个性化学习是具有自觉性、主动性、探究与合作性的学习方式，是一种独具特色的学习风格。信息技术的推陈出新，使个性化学习成为可能，它打破了统一的学习内容、学习时间、学习进度、学习方式和学习目标等；信息技术在教学方法、学习资源及学习工具、学习评价方式等方面的创新应用为个性化学习提供了新的途径与思路，为个性化学习从理想变成现实提供了技术支撑。

（一）个性化学习

大数据在教育领域有其潜在的巨大发展空间，有待人们不断探索与实践。大数据分析技术一般按照“数据采集—数据分析与统计—数据可视化描述”流程进行。大数据使教师能够了解每个学生的真实情况，从而为其提供个性化的学习资源、学习活动、学习路径、学习工具与服务等。有学者认为，大数据对实现个性化学习的价值体现在五方面：完善个性化的学生档案、分析预测个性化的学习行为、优化个性化的教育决策、改善个性化的学习评估、提供个性化的学习反馈及建议。

基于大数据的个性化学习体系框架从下到上共分为基础数据层、统计描述层、教育测评层与应用服务层四个层次。

1.基础数据层是整个框架体系结构的最底层。数据是大数据分析技术的前提和基础要素，其功能是从各种基础数据库，如学习平台数据库、人口基本信息资料库、行为数据库等采集、提取相关数据并为上一层提供基础数据的支撑作用。

2.统计描述层将从基础数据库中提取的精准数据进行大数据挖掘和分析，形成各类信息（如行为模式、教育内容、学习成果等）的统计描述，为上层测评提供数据统计源。

3.教育测评层基于统计描述层的统计结果利用大数据分析技术对学生的能力、态度、学习风格、社交等方面进行多元评价，为上层的个性化服务提供评价结果数据源。

4.应用服务层是本体系框架的最高层，是面向终端的一个层次，为学生实施个性化学习服务，包括优化个性化学习策略、提供个性化学习反馈与建议、预测个性化学习行为及完善个性化学生档案等。

纵观基于大数据的个性化学习体系框架，每个层次都是以数据为基础，每层使用下层的数据并为上层提供数据服务，这就是大数据分析技术的核心所在。同时，该框架也充分体现了上述提到的大数据分析技术流程。

（二）情境学习(www.daowen.com)

近年来，情境学习成为学习科学领域研究的重要内容之一。情境学习理论认为知识是学生在一定的情境中通过活动获得的，知识具有情境性，学习是一种情境化的活动。知识与活动是不可分离的，活动不是学习与认知的辅助手段，它是学习整体中的一个有机组成部分，可以理解为学生在情境中通过活动获得了知识，学习与认知本质上是情境性的。情境学习具有以下特点：①提供能反映知识在真实运用中的真实情境；②提供真实的活动；③提供专家作业和过程模式化的通路；④提供多样化的角色和问题情境；⑤支持知识的合作建构；⑥在临界时刻提供指导和支撑，即搭建支架；⑦促进反思，以便有可能形成抽象；⑧促进清晰表达，以便使缄默知识成为清晰的知识；⑨在完成任务时，提供对学习的整体评价。

随着信息技术的发展，研究者越来越关注如何利用虚拟现实技术开展情境学习。利用虚拟现实技术可以为学生创设虚拟学习情境，模拟、再现真实情境，为学生扮演各种角色、参与社会化活动提供技术支撑。在“创设学习环境”的教学隐喻下，真实的任务情境、丰富的资源工具成为教育和教育技术界研究的热点问题。其中，情境可以是真实的工作场景，或者高度真实，或真实工作环境的“虚拟”的替代品，如影像或多媒体程序。

目前，联网、超文本、虚拟现实等技术给情境认知与学习提供了更为丰富的支持，可以以现实和虚拟的方式与他人进行交流；可以更好地表达和展示学习收获。虚拟现实技术为情境学习的发生提供了技术的支持，利用仿真技术创设出高度逼真的场景，学生在场景中，在与师生、资源、媒体的交互作用过程中习得知识，获得技能，增强学生的学习积极性和学习沉浸感。虚拟现实技术能够提供丰富的感知线索以及多通道（如听觉、视觉、触觉等）反馈，帮助学生将虚拟情境的所学迁移到真实生活中，满足情境学习的需要。

（三）适应性学习

目前，世界各国政府提倡以实现个性化学习为教育最终目标，而个性化学习被认为是人类面临的困难挑战，而适应性学习技术是实现个性化学习的有效途径。适应性学习技术是利用适应性学习系统中的软件技术和平台支持对学生进行个性化、适应性学习。适应性学习指的是以学生为中心，依据学生个性化的学习特征、学习风格，满足学生自身学习需求、促进自身发展的一种学习形式。它是学生以主动自觉的学习态度，自我制订学习计划、自我选择学习策略、自我掌控学习进度并进行自我监督和自我评价的学习过程。适应性学习是以个性化学习为核心的基于资源的学习，教学资源（包括文本、图像、声音、视频、CAI软件等）可以适应各种学生的需要和背景而进行不同的组合；适应性学习还需要高级的数字化技术及智能技术的支持。适应性学习对学习环境的要求可归纳为丰富的媒体表现形式、良好的适应性、敏感的反馈系统和便捷快速的通信。这就必然要求教师在学习环境中广泛应用多媒体、人工智能、网络通信等高新技术。由此可知，利用人工智能、大数据等先进技术为适应性学习提供依据学生不同需求能够进行资源智能组合、最优资源推送；依据学生学习风格及学习困难能够进行学习策略、学习方法等智能推荐；针对学习结果能够进行智能评价及智能补救等一系列的智能学习支持服务。虽然目前适应性学习技术还处于初步研究阶段，但是随着人工智能、教育大数据等先进技术的推进与融合，必将为学生提供更加精准、智能化的个性化学习服务。

（四）非正式学习

随着信息技术的快速发展，“学习无处不在”已逐渐成为现实，非正式学习也日益成为教育领域关注的热点话题。非正式学习是相对正式学习而言的。正式学习是目前主流的学习形态，主要是指通过学校正规教育，有目的、有计划、系统习得知识、技能的学习形态。所以，非正式学习主要是指发生于正规教育或继续教育之外的能接受新知的学习形式。非正式学习具有个体自主性、学习方式灵活多样性等特点。学习的含义和形式随着时代的变迁与技术的发展而变化。

非正式学习已不再单纯成为正式学习的补充，而是终身教育体系的组成部分。基于博物馆的场馆学习便是非正式学习的重要表现形式。在博物馆、展览馆、纪念馆、科技馆等公共场所发生的非正式学习统称为“场馆学习”。场馆学习具有环境轻松惬意、资源丰富直观、时间灵活随意、学习时间自由支配等特点。

与场馆学习最具有相关性的信息技术主要分为三种，即移动技术、智能与虚拟现实技术、资源开发与知识管理技术。移动技术的创新应用极大地展现了场馆学习的非正式特征，智能与虚拟现实技术充分释放了场馆学习的体验性，资源开发与知识管理技术则为场馆学习提供了丰富的数字资源与有效的管理架构，三者结合在一起，有力地推动了场馆学习的数字化转向。综上所述，基于场馆的非正式学习已成为教育技术学者关注的焦点，并相继开展了理论层面和实践层面的相关研究。