《表1 学习者模型的特征属性》

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《智能教育场域中的学习者建模研究趋向》

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随着智能技术的发展，学习者特征要素的构成也在逐渐发生变化。2002年，教育部教育信息化技术标准研究委员会制定的“网络学习者模型标准”（CELTS-11），将学习者信息分为八类：个人信息、学业信息、管理信息、关系信息、安全信息、偏好信息、绩效信息和作品集信息[31]，偏向于对在线学习过程中学习者基本信息和行为信息的采集。随着自适应学习平台的发展、网络学习平台的普及以及大数据和人工智能技术的应用，为学习者模型的构建提供了更广泛的理论和技术支持。研究者们对于学习者模型的构建，逐渐深入到学生的认知和情感层面（如表1所示），关注学习者的知识、行为、认知、情感、交互等方面的发展变化情况，用以挖掘学习者在自我效能感、学习偏好、认知水平、学习态度、学习价值观等方面的深层次特征。这些研究，对学习者的特征要素进行了全方位、深层次的挖掘分析，推动了学习者模型的广泛应用。