【摘要】为构建基于大数据驱动的个性化学习模式，本文提出了一种结合学习者画像、知识图谱、智能学习路径设计和实时反馈机制的创新方法，与现有的传统学习模式相比，本研究的个性化学习模式通过大数据分析提供了更加精准的学习路径推荐和实时反馈，从而显著提升了学习效果与平台性能。 研究结果表明：本文提出的个性化学习模式不仅优化了学习效率和用户体验，还提升了平台的响应速度与并发处理能力，有效解决了传统方法在数据处理时延和系统稳定性方面的瓶颈。 与现有方法相比，本文的创新之处在于基于学习者行为实时动态调整学习内容和路径，进一步推动了教育模式的创新与发展，为个性化学习提供了更加灵活和高效的解决方案。