本研究认为，智能教材是以深度交互、学习画像和自适应为主要特征，为学生提供个性化学习、评价和规划等学习服务的智能化数字教材。在交互性方面，现有数字教材仅提供笔记、标注、答题、播放等弱交互功能，智能教材能提供智能答疑、协作学习、即时反馈、实践操作（如虚拟仿真实验和编程实践）等深度交互功能。在学生画像方面，现有数字教材仅能实现对学生作业和测试的评价，而智能教材可以采集和分析学生与教材交互产生的细粒度学习行为数据（如阅读、练习、操作等），利用人工智能算法进行学习画像。在自适应方面，现有数字教材因缺少学生画像而无法实现自适应学习，智能教材可基于学习画像提供个性化学习服务，如个性化学习资源推荐和学习路径规划。对于智能教材，深度交互、学习画像、自适应缺一不可。深度交互是建立学生精准学习画像的前提，学习画像又是自适应的必备条件。智能教材提供的深度交互功能可产生大量能够反映学生真实学习状态的学习过程数据，通过自动采集、深度挖掘和精准分析此类数据，支撑算法模型识别学生对教材内容的理解水平和知识水平，构建符合学生最近发展区的学习支架，推荐符合学生认知特征和能力水平的学习资源。

一、深度交互

  智能教材的深度交互主要体现在智能问答、即时反馈的互动练习以及集成虚拟实验环境等方面。首先，根据预训练自然语言知识库、学科知识库和教材内容，通过理解、综合和推理，结合知识表示、问答技术和自然语言生成技术，智能教材能在特定范围回答学生的问题并生成推荐的问题供学生选择。其次，智能教材提供即时反馈的互动练习。例如，面向计算机与编程学科开发的智能教材可供直接运行、编辑和修改代码。智能教材还可以利用自动化评分技术对代码进行评分并提出修改建议，大大节省教师的工作量。结合具体学科需求，智能教材集成虚拟仿真实验环境和虚拟学具，支持学生随时随地开展科学实验等探究活动。例如，化学教材中可直接嵌入大量不便于实体操作的化学实验，并结合情景化技术，在教材中构建虚拟仿真实验系统。最后，智能教材可记录学生与教材的所有交互数据，分析学生的高亮、画线、注释、笔记等操作，自动提取其中蕴含的知识本体或概念，判断学生知识掌握水平，推荐相应学习支架或辅助学习资源。此外，智能教材也能够基于学生的注释和翻页行为，不断完善教材，如基于频繁出现的翻页模式，构建不同页面的直接联系，为学生提供自动翻页。

二、学习画像

  智能教材借助学习分析技术和人工智能算法，根据学生细粒度的学习交互数据，生成学生的知识、行为、情感和认知等维度的学习画像。例如，智能教材可动态可视化个人的阅读进度，并与他人对比，把握学生的教材使用情况。随着教材交互数据、笔记数据、测试数据的积累和分析，智能教材能够判断学生的知识掌握水平，预测学生的学习结果，并根据预测结果推荐学习资源。它也可通过分析教材使用过程中产生的细粒度操作数据，构建学生情感特征和行为特征的评估模型，以解读学习表现背后的深层次原因。同时，智能教材可根据学生在学习过程中的兴趣、情绪和态度的改变，判断不良的学习态度、倾向和行为，并发出预警。现阶段学生的学习画像基于教室场景或在线场景，信息采集不太全面，智能教材可突破学习场景的界限，贯穿学习全过程，能积累多场景、多维度、多模态、高质量、细粒度的学习过程数据，生成更全面、客观、有深度的学习画像。

三、自适应

  自适应是智能教材的核心特征，也是区别于传统数字教材的主要功能。基于深度交互产生的数据、学习画像生成的学生特征，智能教材可推荐个性化学习资源和规划学习路径。智能教材可根据学习画像，将学习内容、学习支架、学习资源以符合学生自身知识、情感和认知特点的形式呈现。在学习过程中，智能教材可根据学生的阅读行为判断学生对当前内容的理解水平，智能推荐学习支架，提供学习规划。例如，智能教材可收集学生在每个页面的回看行为，记录每人的回跳页面，再基于知识图谱建立内容之间的关联。当其他学生阅读该页面时，智能教材可通过自动化即时提问的方式促进其对学习内容的反思，或提供自动化翻页提示等服务。在学习结束后，智能教材可分析学生的学习日志，结合学生画像，生成个性化学习评价和反馈，并基于人工智能算法推荐外部学习资源。智能教材还可根据学生偏好、学习风格以及期望的学习结果，构建个性化教材知识库。