【AI赋能】小学数学论文:AI驱动的多元评价在小学数学情景化作业设计中的应用——以“千米的认识”为例

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AI驱动的多元评价在小学数学情景化作业设计中的应用


——以“千米的认识”为例


摘要：本文针对传统数学作业“情境脱离生活、评价维度单一、反馈滞后”的痛点，探究了AI驱动多元评价与情景化作业的融合路径。通过分析二者适配性，从生活类、游戏类、项目式、互动类四类作业场景切入，构建了“AI创设情境—多元评价赋能—即时反馈优化”的作业设计路径，旨在激发学生学习兴趣，提升学生“用数学眼光观察、思维思考、语言表达”的核心素养。

关键词：AI驱动；多元评价；小学数学；情景化作业

《义务教育数学课程标准（2022年版）》将“三会”（会用数学的眼光观察现实世界、会用数学的思维思考现实世界、会用数学的语言表达现实世界）确立为数学核心素养框架，明确要求设计真实情境的数学作业，通过多元评价促进学生全面发展。在“千米的认识”教学中，长度单位的抽象性与小学生具象思维的矛盾突出，传统作业多以“单位换算、计算题”为主，学生难以建立“1千米”的实际长度感知，且评价仅关注正确率，忽视“实践应用、数学表达”等素养维度，反馈滞后导致学生无法及时修正认知偏差。然而AI可通过AR、自然语言处理等技术创设沉浸式情景，同时采集作业过程数据，从“知识、能力、情感”多维度生成评价报告，实现“作业—评价—反馈”的闭环。

一、AI驱动多元评价与情景化作业适配性分析

（一）AI技术构建情景化作业“沉浸式体验”场景

“千米的认识”的教学难点在于让学生建立“1千米”的长度表象，而传统作业无法还原现实测量场景。AI技术可通过两大路径破解这一难题：一是AR增强现实技术，将学生所处的校园、社区转化为“长度测量实验室”，学生用平板扫描操场，屏幕实时标注“跑道200米/圈”“教学楼间距100米”，直观感知“5圈跑道、10个楼间距为1千米”；二是虚拟仿真场景，针对“无法实地测量的长距离”，AI生成3D虚拟场景，学生可模拟“步行、乘车”体验1千米的距离与耗时。这种沉浸式场景不仅贴近学生生活，更能通过AI记录“测量步骤、参照物选择”等过程数据，为后续多元评价提供客观依据，解决传统作业“重结果、轻过程”的问题。

（二）多元评价适配“千米的认识”核心素养目标

“千米的认识”的核心素养目标可拆解为“知识掌握、实践应用、数学表达、情感态度”四个维度，AI驱动的多元评价能实现“目标—评价”的精准对应：在知识维度，AI自动批改“千米与米的换算”题目，统计正确率并分析错误类型，如“进率混淆”“单位误用”；在实践应用维度，通过AR场景中“估算1千米长度”的操作数据，如误差率、参照物合理性，评估学生将知识转化为能力的水平；在数学表达维度，利用自然语言处理技术，判断学生“描述生活中千米场景”的准确性，如“‘从家到学校2千米’需补充‘步行约20分钟’才完整”；在情感态度维度，采集作业时长、重试次数、互动频率，如是否主动探索AR场景中的其他距离，分析学生参与数学实践的主动性。这种多维度评价覆盖了核心素养的关键节点，避免了传统评价“唯分数”的局限。

（三）AI反馈机制解决传统评价“滞后性”问题

传统作业评价依赖教师逐份批改，反馈周期通常为1—2天，学生难以在遗忘前修正错误。AI驱动的评价机制可实现“即时反馈+精准指导”：一方面，学生完成情景化作业后，AI立即生成个性化报告。如“你的千米与米换算正确率达90%，但‘估算小区周长’时误差超过30%，建议以‘每栋楼间距50米’为参照重新推算”，同时推送“非标准参照物估算”的微视频讲解；另一方面，AI向教师输出班级整体分析数据，如“35%的学生对‘1千米=1000米’的进率掌握牢固，但40%的学生无法用千米描述跨社区距离”，助力教师精准调整课堂教学重点。这种“即时化、个性化”的反馈，有效缩短了“学习一纠错一提升”的周期，实现了“以评促学、以评促教”的双向赋能。

二、AI驱动多元评价的情景化作业设计实践

（一）生活类情景化作业设计

生活类情景化作业以“数学源于生活、用于生活”为核心理念，将抽象的“千米”概念与学生熟悉的生活场景，如出行、购物、运动结合，引导学生在真实情境中感知长度单位的意义。AI的价值可以通过定位服务、图像识别技术，将学生的生活经历转化为可评价的作业数据，同时利用自然语言处理技术分析学生对“千米”的描述准确性，实现“生活场景—数学认知—多元评价”的衔接，帮助学生建立“数学与生活”的关联意识。

以“我的1千米生活日志”作业为例，具体设计与评价流程如下：第一，作业情景创设。AI通过平板或手机端推送电子作业单，核心任务为“记录3个生活中与‘千米’相关的场景”，并要求：①拍摄场景照片，如“小区到超市的路”“爸爸开车的导航界面”；②录制1分钟口头描述，说明“为什么这个场景用‘千米’描述，你是如何判断距离接近1千米的”。第二，AI数据采集与评价。知识维度：AI识别照片中的关键信息，如导航显示“2.5千米”，判断学生是否明确“千米用于描述较长距离”，若出现“用千米描述铅笔长度”的错误，直接标注“单位误用”并提示；表达维度：利用自然语言处理技术分析口头描述的完整性，如“从家到学校2千米’需补充‘步行约20分钟’或‘公交车1站路’等参照信息，否则描述不完整”，并按“完整性、准确性”评分；情感维度：

统计作业提交时长、场景类型丰富度，生成“生活应用评分”。第三，反馈与优化。AI向学生推送评价报告，如“你的‘导航显示5千米’场景记录准确，但‘描述缺少参照信息’，建议补充‘开车需要8分钟’”；向教师推送班级数据，如“60%的学生记录了‘出行场景’，但仅20%的学生能补充参照信息，需在课堂中加强‘用参照物描述距离的练习”。

（二）游戏类情景化作业设计

游戏类情景化作业基于“寓教于乐”理论，将“千米”的知识目标，如单位换算、长度估算融入闯关游戏、竞速比赛等互动形式，通过即时奖励、梯度挑战激发小学生的学习兴趣。AI的核心作用体现在：一是构建动态游戏场景，根据学生的答题情况调整关卡难度，如“换算正确率高则进入估算关卡，正确率低则重复基础关卡”；二是实时采集游戏数据，如用时、正确率、重试次数，生成“知识掌握+能力发展”的多维评价报告，同时通过“错题微讲解”实现“游戏—学习—纠错”的即时闭环，解决小学生“畏惧数学作业”的问题。



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