近年來，教育領域普遍探討個人化學習的相關技術和機制。以下是一些相關的網路搜尋結果，提供有關動態生成個人化內容的學習和研究目的的技術和機制。
根據個人學習者的特徵系統化地調整教學的個人化教育已經成為長期追求的目標之一。這篇文章綜述了實驗室、教室和數字學習環境中進行的個人化教育研究。發現在所有的學習環境中，當相關的學習者特徵被充分考慮時，個人化學習是最成功的[1]。
人工智慧角色可用於創建適合各個年齡段的引人入勝的學習材料，從在教室中傳遞內容到在博物館、歷史古蹟等地點與內容互動[2]。
教師、學校、區域、州和技術開發人員致力於為學生量身定制學習體驗，但個人化學習(PL)的定義不同，設計常常涵蓋多個組件。定義和實施的差異使得研究個人化學習和設計如何利用學生特徵可靠地實現目標學習變得復雜[3]。
個人化學習在這個技術豐富的環境中蓬勃發展，但單獨使用是不足以革新學生的課堂體驗。另一方面，教師更重要[4]。
本章討論使用技術創建個人化學習路徑。這些應用適用於任何課堂格式，這些應用程序提供了建立能力、促進深入和主動學習以及賦予教師數據驅動的決策能力的解決方案[5]。
關鍵詞：個人化內容推薦、學習風格、學習對象、專家系統、適應性教育系統。簡而言之，教學中使用電腦作為教學學習資源的發展，允許教師和學生使用電腦進行學習和教學。目前，即使教師沒有高級技能[6]，也可以透過這些技術來進行個人化學習。
適應性學習技術為各個學科和情境下探索了以新方式個性化內容和教育體驗的選擇。 2018年NMC高等教育地平線報告將適應性學習技術定義為監測學生進度並使用數據修改指導的技術。[7]
技術是解決問題的工具或系統。在教育中，這意味著“用於支持教學和學習的東西或工具”(貝茨，2015)。根據這個定義，教育技術 - 作為工具 - 可以包括軟件（如文字處理器）、系統（如學習管理系統）、服務（如YouTube或...）[8]。
總之，動態生成個人化內容的學習和研究目的的技術和機制有許多不同的應用和定義。這些技術和機制可以使用數據分析、專家系統、人工智慧等技術來實現個人化學習和研究目的。值得注意的是，教師在個人化學習中扮演著重要的角色，因為他們可以為學生提供更多的支持和指導，並根據學生的特徵和需求進行個性化的教學設計。這些技術和機制也可以應用於不同的學科和情境，從教室教學到博物館和其他地方的學習體驗都可以透過這些技術來提升學習效果[2][7]。
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