近年来，伴随着现代信息技术的迅猛发展，以人工智能为代表的新兴技术在教育领域得到了广泛应用，引发了学习理念和方式的深刻变革.在这种大背景下，在线学习超越了时空的限制，为学习者“随时随地”学习提供了更多的可能性，从而得到了蓬勃发展.然而，在线学习中师生时间、空间分离的特征，导致教师无法及时掌握学生的学习状态，一定程度上制约了在线学习中教学质量的提升.面对多元化的学习需求及海量学习资源，如何迅速完成学习目标、降低学习成本、合理分配学习资源等问题成为限制个人和时代发展的重大问题.然而，传统的“一刀切”的教育模式已经不能满足人们获取知识的需求了，需要一个更高效、更科学的个性化教育模式，以帮助学习者以最小的学习成本最大限度地完成学习目标.基于以上背景，如何自动高效识别学习者特征，高效地组织和分配学习资源，为每一位学习者规划个性化路径，成为面向个体的精准化教育资源匹配机制研究中亟待解决的问题.系统地综述并分析了当前个性化学习路径推荐的研究现状，并从多学科领域的角度分析了对于同一问题的不同研究思路，同时也归纳总结了当前研究中最为主流的核心推荐算法.最后，强调当前研究存在的主要不足之处.

“大规模教育”与“个性化学习”是教育中的一对传统矛盾。近年来，在线学习平台在大规模输出优质教学内容的同时，为积累学习行为数据，感知学情，提供个性化学习服务奠定了基础。这也是实现我国古人“有教无类”和“因材施教”的前所未有的机遇。然而，传统互联网应用采用的基于数据的用户画像和个性化推荐方法并不能简单地移植到在线学习平台上。如何融合学习规律，特别是知识体系和教学体系，是实现大规模教育和个性化学习的挑战性问题。报告将介绍我们在编程思维教育中基于在线学习平台开展的实践探索，并讨论经验和教训。

介绍“101计划”中计算机网络教材建设过程，突出教材中的核心知识点的凝练，核心知识点的关联关系梳理，思政元素的提取等，介绍教材配套资源的建设，包括人工智能在本课程建设中的应用等。

王宏宁《人工智能辅助教育在清华大学的探索与实践》 ：介绍清华大学于2023年秋季学期启动的“人工智能赋能教学试点课程工作方案”，为8门试点课程根据其不同学科特点开发基于多模态大模型的智能体助教系统，所建系统均已投入学校的真实教育教学中。其研究主要集中在机器学习和信息检索的交叉领域，着眼于创立具有完备理论性质与高效实用性能的强化学习方法以解决个性化决策问题。范纯龙《面向课程的精准管理能力建设》 ：借鉴企业管理和软件研发中的成熟度思想，构建面向定量度量、模型驱动、数字化支撑的教学过程精准管理体系，探索人才培养质量保障的工程化方法，支撑规范、高效、科学的人才培养需要。

报告围绕人工智能驱动职业教育数字教材转型升级展开探索，依托知识图谱技术完成专业知识点梳理、知识关联网络搭建，将静态教材升级为可交互、可追踪学情的智能化教学载体。通过采集学习者学习行为数据实现常态化认知诊断，依据不同学习者的知识薄弱点、学习进度动态调整教材内容与练习模块，落地自适应学习模式。同时分享数字教材在实训教学、分层教学中的应用经验，为各类院校打造 AI 驱动的新型教学资源、开展个性化教学提供实践参考。

《人工智能导论（师范类）》博约通识课基于OBE教育理念进行教学设计，以师范生培养需求为导向，构建了“三位一体”的教学体系。首先，通过系统讲解大模型、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与知识图谱等人工智能核心技术原理，结合教育场景中的智能批改、个性化推荐等案例，传递机器对人类感知能力和认知能力的模拟等知识，帮助师范生构建课程的知识图谱。其次，指导学生开发教育智能体辅助备课、教学设计等，设计课堂行为分析系统完善评价过程，培养师范生的数据思维与AI思维，提升AI+教育的技术迁移能力和教育创新思维。最后，围绕“AI时代的教师角色”开展专题研讨，设计人机协同教学模式，启发学生树立AI伦理观，培养学生运用技术促进教育公平的社会责任感，启迪师范生利用人工智能技术解决教育问题的智慧。