一等奖小学数学AI赋能论文:AI融入小学数学课堂助力个性化作业设计的实践策略

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作者：微信文章

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AI融入小学数学课堂助力个性化作业设计的实践策略


摘要：人工智能背景下，小学课堂“一刀切”的作业模式难以适应学生的成长需求。人工智能融入小学数学课堂，在个性化作业设计和评价方面开展创新实践，有助于学生的全面成长以及未来发展。教师可通过AI驱动的个性化作业设计、跨学科融合的AI作业设计、基于大数据分析的动态分层作业设计、基于AI的作业四维评价四种实践策略，满足学生的个性化学习需求，为小学教学改革提供新思路。

关键词：小学数学；差异教学；大数据分析；个性化作业设计

在传统教育场景中，“全班统一作业本”曾被视为教育公平的象征，而这种工业流水线式的作业模式，在人工智能时代遭遇根本性质疑。当AI技术能够精准识别每一名学生的认知特征、知识漏洞和学习节奏时，教师是否还需要用相同的作业内容来对待学习能力、认知水平各异的学生？当下，教育领域正在发生的技术革命，使个性化作业设计逐渐形成了可操作的实践路径。

标准化作业体系建立在三个基本假设之上：相同年龄的学生具有同等的认知水平；统一的知识序列适用于所有学生；机械重复地学习能够有效巩固知识。但认知神经科学研究表明，小学阶段学生的知识吸收速度差异较大，而学生个体认知图式的建构路径更是千差万别。这种“一刀切”的作业模式导致部分学生陷入对知识的无效重复学习中，挫败感较为明显。

AI的介入从根本上重构了作业设计的逻辑框架。通过教育数据挖掘和学习分析技术，AI能够实时追踪学生的知识状态、思维模式和情感投入，AI支持的个性化作业系统使学生的有效学习时间大幅提升，知识留存率得以提高，充分验证了个性化干预的科学性。笔者从AI驱动的个性化作业设计、跨学科融合的AI作业设计、基于大数据分析的动态分层作业设计、基于AI的作业四维评价这四种实践策略出发，探索AI融入小学数学课堂，助力个性化作业设计的实践策略。

一、AI驱动的个性化作业设计

大数据时代下，“人工智能驱动、以错纠错”的个性化作业设计具有巨大的教育变革能量，其理论基础是知识图谱和错题归因分析。教师可以借助工具帮助学生细致分析知识点的掌握情况，形成高度贴合学生能力水平的个性化作业，再通过“知识掌握、思维能力、学习习惯、创新能力”四维评价体系，助力教师对学生进行全方位、精准的指导。

个性化作业设计旨在满足不同学生的学习需要。教师可根据学生的学习能力、知识水平和学习目标，将作业分为基础巩固型（A类）、综合应用型（B类）和创新实践型（C类）三个层次。基础巩固型作业主要聚焦核心知识点的掌握，旨在帮助学生夯实基础知识，熟练掌握基本技能。综合应用型作业强调跨学科知识点的融合，要求学生能够灵活运用所学知识解决综合性问题，提升知识的应用能力和思维能力。创新实践型作业注重真实情境问题的解决，鼓励学生发挥创新思维，运用所学知识进行实践探索，培养学生的创新能力和实践能力。

以小学数学“几何图形”单元作业设计为例，基础巩固型作业主要包括学生在答题过程中容易出错的题型，如书本图形的周长计算等内容；综合应用型作业则布置了实地测绘学校建筑的任务，要求学生不仅要运用数学学科的基础知识进行测量，还需结合语文学科的文字书写能力撰写测量报告，有效促进学科间的融合；创新实践型作业则布置了图形展开设计、Scratch编程操作并录制讲解视频的任务，要求学生在实践过程中全程使用英语表达观点、互动交流。在作业完成过程中，学生的空间想象力、动手能力、编程能力被有效激发，其不仅丰富了知识内涵，还拓宽了认知视野。

二、跨学科融合的AI作业设计

跨学科融合的AI作业设计以实际问题为导向，利用AI工具促进多学科的整合，更加注重学生综合应用能力的培养。教师可在个性化作业的基础上，融入跨学科教学，充分融合语文和英语等学科知识，实现多学科协同育人（见表1）。

表1跨学科融合的AI作业设计具体案例



三、基于大数据分析的动态分层作业设计

大数据技术为教育领域带来了全新的变革力量。该技术可以通过对学生的课堂学习行为、完成的练习、测试等全过程、实时性数据的收集，形成对学生学习状态的个性化动态画像，帮助教师详细掌握学生的学习情况，进而实施动态分层的作业设计，制定针对不同学生的个性化教学路径。

例如，教师基于大数据分析得出学生学习“几何图形”单元时的薄弱知识点，对学生进行分层后的差异化作业设计。基础层学生在巩固图形周长计算的基础上，需要完成用简单的英语图形描述词汇、语文思路表述等任务，教师通过AI提供相应的微课与辅导；提升层学生完成基础层的作业后挑战综合性学习任务，如学校建筑测绘等，AI则负责提供进阶的英语测量词汇、报告写作建议等；拓展层学生完成进阶任务，如参与图形展开设计与编程等高阶任务，AI根据其学习状况提供挑战性任务，同时提供参加数学建模等赛事推荐及相关英语学术表达、语文创意写作的建议，助力学生在恰当的学习节奏下实现全面发展。

四、基于AI的作业四维评价

传统的作业评价往往局限于判断答案的对错、分数的高低，难以全面反映学生的学习状况。而基于AI的作业四维评价则借助“知识掌握、思维能力、学习习惯、创新能力”四个维度，构建起学生全面的能力画像，实现了从简单的“对错评判”到深度的“能力画像”的转变。

仍以数学“几何图形”单元作业为例。在具体实践过程中，学生做完作业后将作业上传至“云教智学”系统，系统自动批改作业后会生成一份四维报告，呈现学生各方面的具体情况，如在知识掌握方面，能直观地呈现学生图形的周长、面积计算等知识情况；在思维能力方面，能分析学生在解答图形问题时的逻辑思维、空间思维等；在学习习惯方面，能判断学生做题时间的长短等；在创新能力方面，能分析学生图形展开设计能力以及运用编程来展示图形的动手能力等。



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