<?xml version="1.1" encoding="utf-8"?>
<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">EST</journal-id><journal-title-group><journal-title>Educational Science Theory</journal-title></journal-title-group><issn>2995-4835</issn><eissn>2995-4843</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/EST.2025110017</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>生成式人工智能在教育领域的创新应用：以个性化学习为例</title><url>https://artdesignp.com/journal/EST/3/11/10.61369/EST.2025110017</url><author>程珊珊</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>3</volume><issue>11</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-11-20</published-time></date></history><abstract>生成式人工智能正深刻推动教育教学新范式的发展，尤其在个性化教育领域展现出巨大潜力。随着教育模式从&amp;ldquo;以一概全&amp;rdquo;向&amp;ldquo;因材施教&amp;rdquo;转型，传统教育体系受到了前所未有的冲击。而生成式人工智能所具备的自然语言理解、机器学习等核心技术，能够精准捕捉学生的个体需求、学习习惯与技能水平，进而实现课程内容与教学策略的实时个性化定制。本文深入探究生成式人工智能在教与学中的创造性应用路径，分析其对个性化学习的实践意义与应用效果。提出将生成式人工智能融入教与学的全过程，不仅能够驱动教育范式的整体变革，更能真正落实 &amp;ldquo;因人而异、因材施教&amp;rdquo;的理念，为每位学习者提供专属的知识供给方案。实践表明，生成式人工智能不仅可以有效提升学习效率，还能充分激发学生的学习兴趣与主动性，为进一步促进教育公平、提升教育质量注入了新的动力。</abstract><keywords>生成式人工智能,个性化教育,教育范式变革,因材施教,教育质量</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 蒋志辉. 教师赋能教育数字化转型的现实追问与行动路径[J]. 教育与教学研究,2024,38(1):50-60.[2] 黎加厚, 邢星. 如何用好数字化教育资源[J]. 人民教育,2022(10):35-38.[3] 郑艺龙. 英国拟利用水管向偏远地区提供千兆宽带[J]. 中国教育网络,2021(9):5.[4] 何维保.2021 年中华美国学会年会暨&amp;rdquo;疫情下的美国与世界&amp;rdquo;学术研讨会综述[J]. 美国研究,2021,35(3):155-160.[5] 郑旭东, 范小雨. 欧盟公民数字胜任力研究: 基于三版欧盟公民数字胜任力框架的比较分析[J]. 比较教育研究,2020,42(6):26-34.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
