基于生成式人工智能的个性化学习，学习过程中更加凸显个体学习者的“高自主性”，即学习者和内容资源具有“高生成性”的生成式人工智能之间，通过提问与追问等高频互动，形成不同的学习路径，满足个性化需求。

在国家持续深入推进教育数字化转型的背景下，生成式人工智能因其自然语言理解、基于人类反馈的强化学习、深度神经网络模型等技术特点，能够动态生成学习内容、优化学习路径，并支持学生的“按需学习”，为大规模个性化学习提供了新的可能性。

当前，一线教学中部分中小学积极主动地将生成式人工智能用于课堂教学，比如今年以来，教育智能体在北京、上海、深圳等地区学校不断涌现，生成式人工智能走进课堂教学的背后，是生成式人工智能技术促使教学系统内部各要素逐渐走向融合，并逐步形成基于生成式人工智能的个性化学习新样态。
推动学生自我引导式学习：

基于生成式人工智能的个性化学习，最明显的改变之一就是学生角色的改变。经典的个性化学习依赖教师提供的资源和引导。大数据技术支持的个性化学习强调基于不同学习知识水平等状态，精准推送个性化资源来优化学习。而基于生成式人工智能的个性化学习，则是强调主体性的自我引导式学习。

学习中，生成式人工智能犹如一位耐心的导师，通过自然对话帮助学生厘清思路、通过对学生提问与追问分析，理解学生的深度学习需求。如学生可以随时向AI提问，通过反复交流，把那些“只可意会”的想法或需求渐渐地表达出来，AI会根据学生的不同需求，灵活调整解答方式。

在这个过程中，学生不仅能获得需要的知识，还能学会自主调整学习规划和进度，真正实现自我导向的按需学习。在人机关系的处理上，生成式人工智能可视为人的“外脑”，具有高数据处理能力和智能泛化能力，可以高效完成常见的甚或较为复杂的任务；而人脑作为“内脑”具有创造性思维能力、情感表达能力、人文关怀精神等，可以负责把握方向及工作目标。