编者按：借助于技术的个性化学习(Personalized learning)是教育公司都希望实现的目标。在美国，从2009年的iNACOL专题研讨会开始就在探讨如何用混合式的学习方法实现个性化教育，结合教育技术实现更好的教学效果。如今7年过去了，美国的实际教学情况有什么因此发生了改变，而又什么还等待被改变。而美国这些实际应用的情况或许可以给国内提供参考。
进步迹象
1. 明确了帮助实现个性化教学的混合式学习的定义。
克里斯滕森研究所 (Christensen Institute) 给出了得到最广泛认可的混合式学习的定义，该定义强调了一体化、语音和选择。4年前成立的“学习加速器”(Learning Accelerator) 旨在推动混合式学习，该机构制作了一个框架，阐明了如何运用数据让学习变得个性化以及由能力决定学习进度。
2. 学校培养模式改变。
越来越多的网络和地区正在将个性化学习和基于项目的学习结合起来，从而让个人化技能培养更加务实，和社会的实际需求相关联，且常常以团队为基础提供支持。
个人教师的大量工作可以满足个人学生的需求，但是越来越多的优秀学校提倡通过密切的团队合作来采取共同做法和多年进度。更多的学区学校正在加入NAF和“新技术网络”(New Tech Network) 等网络，以便从共同的做法、课程和工具。
3. 教学平台化、社交化。
平台已经改变了美国经济，并且开始让包括混搭内容、社交学习和学员支持在内的个性化学习变得越来越容易实现。
4. 大量自适应学习辅助工具出现。
自适应学习工具 (比如Dreambox、i-Ready)、协作创作工具 (Google docs、Office 365)、开源资源 (CK-12、Gooru) 和大量移动应用正在大大拓展学习机会。
5. 微证书。
最近有篇论文讨论了微证书，这种数字证书表明某人表现出了在某组特定技能上的能力。作为一种进度跟踪和信号系统，微证书在教育领域越来越受欢迎，因为它们为个性化、面向能力的专业学习提供了一种大有前途的方法。
依旧没有逾越的阻碍
1. 所谓的个性化都基于了同一个教学框架，这本身就是狭隘的。
大多数个性化都是在一个教学框架之上进行差异化。我们才刚刚开始了解更加宽广的框架可产生怎样的影响——这种框架考虑到了认知因素和贫困造成的伤害。Digital Promise的一份最新报告提出了一种更加宽广的框架。
2. 考核与培养之间仍然脱节。
虽然大多数学生都会受益于一些自适应的、嵌入课程的、教师打分以及一些基准评估，但是，把这些反馈应用到易于使用的实时信息中仍是一件困难的事情。也就是反馈和实时教学还是有脱节的部分。
3. 缺乏对情感培养、创造性的衡量标准。
对于社会情感学习和创造性思维模式，我们还没有通用的词汇和衡量方法。我们可以采用新的方法来“寻找”。
4. 外部政策的限制。
联邦政策和州政策(拨款、评估、担责)以及高校录取政策都加强了传统做法，并减少了对由能力决定学习进度的激励。
5. 技术困难。
开发一种采用个性化学习方式的学校模式，在设计上面临巨大的挑战;让它与一体化的技术系统相匹配仍是令人望而却步的艰巨任务。(以平台为中心的学校网络将会有助于解决这个问题。)
6. 社区参与。
教育领导者需要新的协议制作工具来支持创新实践的试点和规模化。在下列方面，我们需要利益相关方更好地参与：
毕业生应当知道什么以及能够做什么;
我们为何、如何、处于何种目的使用科技，以及我们如何保护隐私;
社区的抱负和社区看重的学习选择;
我们如何对成长进行监测，以及学生如何取得进步。
我们在过去5年中大有进步，但是我们仍处在个性化学习革命的初期阶段。
