“人工智能+大數據”在初中數學教學中的應用

隨著教育領域綜合改革工作的全面推進，信息技術的不斷發展給我們的教學工作改革帶來了全面挑戰，同時也迎來了良好的契機。人工智能及大數據與教育的結合成為時代發展的必然要求。教育大數據的建設與發展逐步引起了教育管理部門、學校、教育研究者以及企業的廣泛關注。

國務院印發的 《新一代人工智能發展規劃》中明確指出，要將 “人工智能”及 “大數據”與教育教學相融合，建立以學習者為核心的教育環境；另一方面，李世石與阿爾法狗、柯潔與法爾法狗的世紀大戰引發了人們普遍關注的同時，如何將人工智能及大數據更好地應用到教育教學中，也值得教育工作者深思。下面就以初中數學的教學為例，談談自己的幾點看法。

一、先學后教，因材施教

傳統課堂往往以教師為中心，強調知識傳授，學生單方面的接受教師的想法和思路，自主思考很少，而新課改和國家政策都要求要轉變傳統教學轉變為以學生為中心強調能力培養；從傳統多媒體教學的 “望屏解讀”向師生共同使用技術轉變，師生、學生之間的溝通交流更加立體化、即時化；學習資源實現富媒體化、智能化、碎片化，按需推送、實時同步。課堂教學進程從 “先教后學” 到 “先學后教” “以學定教”，通過智能評測、評測分析實現教學有的放矢，分層教學，通過分組討論、精講點評、分層練習等方式組織更加個性化的課堂教學、發布個性化的作業，真正實現個性化教學和因材施教。

首先，因材施教的前提是要能夠充分掌握班級學情，詳細了解每個學生的學習情況。要想充分掌握學情，實現精準把脈，依托于傳統的手段顯然是做不到的，必須要借助于大數據和人工智能等信息技術來實現。例如，八年級數學 “因式分解”這一課，在上課前筆者會提前錄制一篇微課，同時準備2-3道預習、練習題發給學生，由學生在上課的前一天完成自主學習。利用大數據和人工智能技術可直接將學生提交的預習作業進行自動批閱和結果統計，并將結果實時反饋出來，筆者便可以直接根據學生的預習結果進行第二天新授課的備課和教學策略的制定。

其次，因材施教更加關注如何針對班級學情開展個性化教學。在教學環節，我們需更多地關注立體化的課堂互動交流，及時化的評價反饋。在課堂上主要利用小組協作的方式，根據學生的學習檔案及每位學生的特性，安排相應的小組學習模式，一般可選擇組員為2～6人，將學生分成多個合作學習小組。筆者將把學習內容分成幾個模塊，小組成員合理分工，每個人負責其中的一個模塊，同時展開資料收集、歸類梳理等學習工作，討論各自的觀點和想法。在討論的過程中，每個小組的討論結果會及時反饋出來，筆者便可根據結果及時地調整教學策略和講解重點，有效地提高課堂效率。

最后，個性化作業及資源的智能推送使因材施教形成閉環。在大數據和人工智能技術的背景下，每個學生都會有一個個人知識能力圖譜，每堂課結束后，筆者會根據學生知識能力差異與個性化學習特點，智能推送 （包括自動推送、自主訂閱等方式）相關學習資料或者分層作業，滿足學生富有個性化的學習需求，實現符合學生個性化成長規律的智慧發展。而課后學習和分層作業的結果又會為下一次新授課和復習課提供依據，幫助筆者進行備授課，最終將整個教學過程形成閉環。

二、聚焦薄弱知識點，實現減負增效

中小學生負擔過重已引起了國家及各級教育行政部門的高度重視， “減負”已成了教育界刻不容緩的頭等大事，上至國家，下至教育主管部門，歷經多年，嘗試了多種方法，但 “減負增效”從未真正實現。在傳統大班教學機制下，如何減輕學生的課業負擔，如何減輕教師的工作負擔，如何全面提高教育教學質量？新一代大數據、人工智能技術的出現為 “減負”提供了新思路，為 “增效”提供了新方法。

首先，我們應該明確什么是減負增效。 “減負”是減去超出學生生理和心理發展能力以外的學習任務，減去學習活動中機械重復而對開發學生智能無用的作業練習。而要實現減負，就必須讓學生有目的有規劃地完成學習，要想讓學生有目的地學習，就必須要精準掌握每個學生的薄弱點。在這里，利用人工智能技術就可以實現，通過對時間段內歷次學生的考試、練習的結果進行分析整理，便可構建起每個學生的知識圖譜，精準地分析出每個學生的薄弱知識點及前驅后繼的知識點掌握情況。由此，老師便可根據每個學生的學習情況布置個性化的作業和考試，讓學生利用有限的時間只做自己不會的題，真正實現減負。

其次，正確把握 “減”與 “加”的關系，減負并不是只減不加，而是有所減和有所加的辯證統一。在教學層面，我們要減掉學生重復不必要的學習動作，適當增加一些課外知識的拓展，提升學生的綜合素質。例如，在課后，筆者會根據每個學生的情況智能化的推送個性化作業，作業的數量較原來減少了一半；另外，老師還會額外布置一篇課外拓展閱讀或課外活動的作業來增加學生的學習興趣。通過一學期的實驗和觀察，筆者所帶班級的學生，作業時間較之前減少了30%，課外活動時間較之前增加了50%，學生的焦慮情緒較之前減少了80%。由此可見，精準的聚焦每個學生的薄弱點，可實現真正的減負增效。

三、考后講評，有的放矢

考試的目的一方面是為了考查教師教學、學生學習的效果，另一方面是為了發現問題、解決問題，考后講評課是數學教學非常重要的一個環節。傳統的教學模式是教師在進行考后講評課時，都是流水式通篇講，從第一題講到最后一題，而是否需要重點講解都是根據教師多年的教學經驗來判斷，缺少過程化數據的支撐，很難做到有的放矢。基于大數據和人工智能的考后講評完美解決了以前存在的問題。通過對班級學業數據統計與分析，能夠直觀掌握每位學生的答題進度和正誤情況，并且可實時查看班級做答過程中的高頻錯題及答錯學生名單。同時對標區域考情大數據及考標要求，還可以預設講評課重點及講評順序。

首先，教師利用大數據及人工智能技術，一鍵布置線上或線下的個性化隨堂練習或個性化作業，針對學生的個性化薄弱環節進行訓練。基于班級個性化練習結果，老師便可實時掌握班級學情，包含完成情況、分數統計分析，薄弱知識點的提升情況等指標，呈現個性化學習后的班級整體收益。同時基于班級個性化練習結果，會重新呈現高頻錯題，幫助教師更深層次的了解班級考試情況。由此，在進行考后講評課之前，已經準確掌握了班級整體的學習情況及每位學生的個性化情況。

其次，在考后講評課上根據情況，利用前15分鐘對班級共性錯題進行講解，中間15分鐘針對每個學生的考試情況布置個性化練習，后15分鐘利用學生個性化練習的結果，將產生的新的共性錯題集中講解，同時對部分學生進行個性化的輔導。根據一學期的實驗發現，以前傳統的考后講評課，一節課解決錯題10～15道，而利用大數據及人工智能技術之后，一節講評課可以解決班級共150～200道錯題，課堂效率提升了10倍以上，讓老師和學生都做到有的放矢。

綜上所述， “人工智能+大數據”與初中數學教學，乃至于整個教育教學實現結合后，使傳統的教育教學發生了質的改變。它真正改變了傳統的教師教學和學生學習，重構了課堂，重構了師生關系，提升了課堂效率，實現了真正的因材施教和減負增效。當然，信息技術與教育教學的深度融合是一個長期而艱巨的任務，需要更多一線教師不斷探索、不斷實驗、分享，大家相互取長補短，最終形成真正符合當地實情且高效的教育教學方法，為中國教育的未來貢獻自己的一份力量。