随着互联网技术在教育教学中应用,存储记录下的学习数据将成为学习者学习表现的有效证明。而个性化教学立足于学习者的个性特征与个体差异,是当前的教学趋势,也是教育发展的重要内容,因此利用学习数据绘制精准的学习者画像将为个性化教学的顺利开展提供客观依据。然而当前对学习者画像的研究主要集中于阐述学习者画像的设计流程以及特征标签的构想,很少能结合实际教学情况,绘制学习者画像,并应用于该学科进行个性化教学。基于以上问题,本文主要研究如何设计学习者画像,并利用学习者画像进行个性化教学,以提高学习者学习质量。以《现代教育技术》课程为例,以金华市某职业院校学前教育专业学生为研究对象,前半学期通过收集学习者的行为数据,包括基本信息、课堂教学数据、线上自主学习数据、测试与作业数据、问卷投票数据等,利用Microsoft Visual Studio、Unity软件,以C#编程语言,从媒体偏好、学习风格、学习投入以及知识点掌握水平四个维度设计出学习者画像。其中媒体偏好包括以下四种类型:文本、图片、音频、视频;学习风格为实用者、行动者、反思者、理论者四种类型;学习投入从行为、情感和认知三方面将学习者分为三个层次,分别是低度投入组、中度投入组、高度投入组;知识点掌握水平从陈述性知识、程序性知识和策略性知识三方面将学习者分为差、一般、良好、优秀四个等级。最后根据个体画像相关数据,利用R语言进行K-均值聚类,细分出整体学习情况为优秀、良好、较差的3类学习者群体。后半学期首先通过学习者画像了解每个学习者的学习状态;其次根据教学内容将课程分为技能操作类、独立实践类与理论原理类三种类型,设计个性化的教学流程;最后将学习者画像与教学设计应用到教学中,并将后半学期数据与前半学期进行对比分析,可知这种教学方式有助于提高学生的行为投入度与课堂参与度,提高学生的学习质量。