距离“基于人工智能的智慧校园个性化学习推荐系统V1.0”正式发布已过去多日，这项由我国智慧校园技术领域知名专家陈燕清女士自主研发的创新成果，已在教育信息化领域引发持续反响。

相较于此前教育场景中常见的“平均式推送”与“模板式指导”，陈燕清女士研发的这一技术成果通过构建深度智能网络模型，能够基于学生的学习行为轨迹、认知反应模式与知识掌握结构，动态生成个体化学习路径与内容资源推荐。它不仅让“千人一面”的教育系统走向“千人千面”的个性引导，更为教育公平性、效率性和持续性提供了一套兼具智能性与系统性的现实路径。

“这不是在原有系统里加一个推荐模块，而是在构建一种全新的教学协同生态。”有教育技术专家在试用该技术成果后如是评价。据了解，该成果的技术底层集成了通过学生行为轨迹分析构建个性化标签算法、跨学科知识图谱关联薄弱知识点建模、卷积—注意力混合优化推荐算法等关键模块，可根据学生学习节奏动态调参，在某试点中小学落地后，学生课后内容完成率提升了23%，教师课业负担平均减少17%。

这并非陈燕清女士首次带来技术上的结构性突破。早在2018年，她就研发了“基于云计算的智慧校园管理系统V1.0”，提出和实现了“流程编码入云端”的理念，解决了当时不少学校系统堆叠却协同失效的结构性问题；2020年发布的“基于大数据分析的智慧校园教学质量评估系统V1.0”，则开创性地构建起数据+行为+结果的多维度质量诊断模型，成为教学质量动态监测的重要参考工具；2021年发布的“基于改进K-means聚类算法的智慧校园资源调度优化系统V1.0”，则在教育资源配置调度上实现了从静态排布到动态优化的跃升。

而今，“基于人工智能的智慧校园个性化学习推荐系统V1.0”的发布，标志了陈燕清女士在智慧校园技术领域完成了又一次关键突破。一位业内资深观察者评价：“过去几年，陈燕清女士始终聚焦在教育系统结构、功能与行为层的真实问题上，从未停留在概念包装。这种稳扎稳打的技术推动，才是真正推动行业进步的力量。”目前，这项技术成果已在广东多地的小学和职教类院校开启试点，并不断有来自全国的各类学校发来应用合作意向。

从流程治理到数据评估，从资源调度到个性推荐，陈燕清女士用连续四项自主研发的技术成果，为智慧校园的发展写下了厚重的章节。而这份持续性、系统性的研究投入，也成为当下浮躁的“教育技术热”中少有的冷静思考。

“我并不追求所有学校都一模一样地复制一套智慧校园系统，而是希望通过这些技术成果，帮助每一所学校都走出一条适合自己的数字化道路。”陈燕清女士说，“教育是面向未来的事业，我希望通过我的技术，能够为每一位学生提供更好的教育，为教育的未来添砖加瓦。”她的话语中充满了对教育事业的热爱和对未来的信心。

在教育数字化转型不断深入的今天，像陈燕清女士这样长期扎根教育一线、用技术真实服务教育本质的专家，正以静水流深的方式，推动中国校园治理、教学服务与资源配置的系统性升级，塑造着中国教育信息化的智慧明天。（郭承伟）