小學數學作業優化設計中的新媒體技術應用

卜俊

【摘 要】新媒體技術輔助作業優化設計的優勢在于作為資源載體，能夠匯聚寶貴經驗；作為智能化工具，能夠促進精準教學；作為協同化平臺，能夠推進教學相長。然而技術性也使得作業設計類型單一，作業布置依賴智能系統，作業批改重“量”輕“質”，作業反饋缺乏因果推斷機制。完善作業資源庫的建設流程，增強系統的自適應性，增進算法的智能化，結合因果推斷優化指標，是利用新媒體技術促進小學數學作業優化設計的可行路徑。

【關鍵詞】小學數學 作業優化設計 新媒體技術

一、新媒體賦能作業優化設計的技術優勢

隨著以數字化、智能化、網絡化為主要特征的新媒體技術革新浪潮的到來，新媒體輔助教學成為有效提升教學質量與個性化學習效果的重要方式。新媒體技術賦能教學的重點在于依托大數據、人機交互以及人工智能等技術，開展有利于教學的活動與實踐。人工智能時代新媒體技術輔助作業優化設計的優勢具體體現在以下幾個方面：

（一）資源載體，匯聚寶貴經驗

作為資源載體，新媒體平臺可以存儲海量的數據，在支持作業優化設計方面具體體現在：具有海量、結構化、動態開放的題庫、微課堂視頻庫、課件（包括學案、教案）等數據資源。

（二）智能化工具，促進精準教學

作為計算工具，新媒體技術可以幫助人類快速進行數據記錄、提取、計算與分析，處理效率高且不容易出現偏差，能很大程度地減輕教師煩瑣、機械與簡單重復性的工作。在支持作業優化設計方面具體體現在：助力精準設計作業任務、精準實施作業批改、精準采集學業評價數據以及學業數據診斷、學生個體分析等方面。

（三）協同化平臺，推進教學相長

學生使用新媒體平臺開展學習，可以獲得精準的個性化服務，反過來，學生反饋的數據也可以增強新媒體平臺的輔助能力。新媒體技術為教師提供大數據智能工具輔助，而教師豐富的教學經驗以及較強的組織管理能力對人機共融的協調起著關鍵作用。新媒體技術將教師、學生與技術支撐平臺三方的優勢結合、協同進化，從而推進人機共融、教學相長。

二、作業優化設計中利用新媒體技術的挑戰與風險

（一）作業設計類型單一，鞏固練習衍生為知識霸權

教育目的不只是要求學生掌握、記憶、理解和應用知識，還應追求以鑒賞力、判斷力與批判力為標志的“內在發展”，通過傳遞知識的過程培養學生的懷疑、批判、探究意識。而新媒體技術支持下的習題資源類型較為單一，主要是條件完備、答案唯一的封閉性題目，便于系統識別與批改，不利于培養學生思維的發散性、探究性、層次性、發展性和創新性。

（二）作業布置依賴智能系統，題海戰術衍生為機械訓練

新媒體技術支持下作業布置背后的假設為：如果學生某一題出現錯誤，就給學生推送等值題。通過多做題、多練習的方式，就能提高學困生的學業水平。這就會給學業水平較低的學生帶來巨大的學業負擔：首先，他們面對更大的作業量，需要投入更多的時間，這可能會增加其學習焦慮，使其產生厭學情緒；其次，由于缺乏對薄弱內容的重新學習，再多的等值練習也無法加深學生對知識點的理解，作業缺乏針對性，對于學困生來說仍屬于機械訓練，學生難以通過智能作業系統完成既定的目標。

（三）作業批改重“量”輕“質”，追求分數衍生為唯數據導向

作業批改包含多個維度，基于新媒體技術的作業批改偏重于能以數據進行測量的標準化指標，比如正確率、做題時間等，對學生的情感態度、努力程度以及做題習慣關注較少，容易忽視人的主體性生成與教育的復雜性，學生成長被標準化，且學生容易陷入各種達標強化訓練中。這樣的數據診斷會增加學業負擔，讓學生在整個學習過程中時刻承受著被評價、被監視的壓力。而教師依賴自動批改功能，可能會更加不了解學生的實際情況，加重學生的練習負擔。

（四）作業反饋缺乏因果推斷機制，缺乏方法衍生為“黑箱”模型

作業反饋是幫助學生發展的良好契機，具有深化認知和激發動機兩個方面的效果。但幾乎所有模型都是基于統計學或者“黑箱”模型，其優勢在于“感知、預測和分類等數據關聯任務”，卻不能回答因果問題，更達不到人類級別的智能。比如在某一次作業中，數據顯示某個學生某一知識點下的10道作業題錯誤率為60%，同時也顯示了作業起止時間、課堂發言次數，但我們仍然無法從這些已知數據中對學生的錯誤原因進行準確的判斷，也就無法給出比較準確的建議。

三、作業優化設計中新媒體技術可持續應用的對策與建議

（一）作業設計：完善作業資源庫建設流程，促進線上線下作業相融合

在新媒體技術支持作業優化設計的過程中，要完善作業資源庫建設流程。首先，對作業資源庫中的作業編碼進行整體思考與設計：考慮編碼維度并論證其科學性，制定編碼標準（如知識點、變式特征、難度、認知水平等）。第二，根據作業資源庫標準設計題目并進行編碼后導入作業平臺。在設計題目時，不僅要關注學生對知識點的掌握程度，還要關注學生情感態度與價值觀生成的程度，關注學生實踐能力與創新意識的培養，關注學生的可持續發展與終身發展。第三，測試作業。為了保證資源庫中作業的有效性，要按“答題—提交作業—系統批改—量化分析”的流程進行測試，再根據測試結果修改不理想的作業。第四，定期對作業資源庫進行維護與更新。根據學生的實際完成情況對資源庫中的作業進行增減、修改與更新，確保習題與時俱進。

對于一些比較開放的主觀作業還沒有完全實現通過信息化手段自動批改、診斷與推送，因此，線上、線下作業都具有各自不可替代的獨特優勢，教師要將不同類型的作業合理分布于線上與線下，建立促進學生全面發展的作業設計形態。

（二）作業布置：增強系統的自適應性，充分尊重學生的個性發展

自主學習不僅僅是允許學生自定學習步調，還應該從以下角度做綜合考慮。在布置作業時除了從難度和數量的角度去體現作業的差異，還可以通過以下方法來解決：一是通過不同的作業類型來體現學生學習風格或興趣的差異。美國圣約翰大學的鄧恩夫婦的五種學習風格（聽覺型、視覺型、觸覺型、動覺型和觸覺/動覺型）與多元智能理論，對針對不同學習風格的學生的作業設計具有重要的啟示。教師可以通過學生在課堂上的表現、作業情況等來判斷學生的學習風格，并且通過布置不同類型的作業來實現學生的個性化發展。二是通過提供腳手架，即在作業過程中給予學生一些關鍵步驟和問題的指導來體現學習過程的差異。教師根據學生的最近發展區，為不同的學生提供適當的線索、提示、問題等，讓學生們通過這些具有針對性的腳手架逐步發現問題、梳理問題與解決問題，同時學會思考，感受自主學習的快樂。

要使這兩種差異判斷更加準確，就需要增強系統的自適應性，基于教學理論進行更精細化的分類，以適應學生的知識水平、學習風格、學習需求為目標，在界面和算法上做進一步的探索與嘗試。同時，教師對智能教學系統也不能簡單盲目地使用，要具備從教育情境數據中甄別數據質量、發現學生學習需求和基于數據進行反思的能力，要考慮到學校教學的實際情況，盡量避免加重學生的學習負擔。

（三）作業批改：增進算法的智能化，提升教師的數據素養

在作業批改方面，筆者認為除了批出正誤、分數與錯誤率等以外，還應包括以下幾點：

1.給學生提供訂正指導

盡可能地指出學生存在的錯誤及其原因，因為多數學生期望在教師的引導下通過自己的獨立思考解決問題。根據學生的錯誤原因推送相應的解題思路與方法建議，比如：建議你把“……”這句話理解清楚，尤其關注“……”的意思；在計算的時候不要忘記退位；先閱讀課本第×頁等；批改學生二次訂正的情況，以追蹤學生是否能夠正確解決。

2.分類統計與分析

統計學生的典型回答或選項，并分析不同類型的學生存在的主要問題及原因，相比于統計某一題的正確率，這樣的統計可以幫助教師掌握學生在不同作業中的不同表現，發現不同類型的學生存在的主要問題，為后期進行有針對性的指導提供依據，也為后續教學提供了寶貴的教學資源。教師要統計作業目標的達成度，了解學生的學習水平，根據學生的實際情況深度改進作業設計。

隨著“優化對話的語言模型”“基于人類反饋的強化學習”“人工智能生成內容”等技術逐漸興起，相信這一技術問題一定能夠突破。值得一提的是，借助新媒體技術進行有效的作業批改，教師會面對一系列的數據，這就要求教師具有一定的數據素養，具體表現在：具備數據意識和數據敏感性，能夠有效、恰當地獲取、分析、處理數據；了解數據背后的算法，能夠準確、適當地運用與呈現數據；甄別數據的質量與有效性，能夠基于數據進行教學反思。

（四）作業反饋：結合因果推斷優化指標，進一步發展反饋機制

為學生制訂出符合其興趣與學習特點的發展路徑，是新媒體技術支持作業優化的重要目標與追求。如果新媒體技術在反饋作業問題時能夠增強因果推斷，依據“因果”模型提出有針對性的建議，那將是一個非常重要的突破。

在現有條件下，新媒體技術在記錄學生作業情況時，需要就算法透明性做出解釋，說明算法的依據，以便使用者判斷其反饋的科學性與合理性。未來，如果新媒體技術能夠依據數據科學與因果科學，結合因果推斷優化指標，提高指標體系的可解釋性與科學性，進一步探討干預和促進學習行為投入的機制，一定能夠實現人工智能時代進一步的教育變革，真正提升學生的學習績效。

新媒體技術支持作業優化設計不是一場立竿見影的顛覆式改革，而是一場漸變式的改革，除了要面對上述的挑戰以外，還面臨著很多方面的考驗。比如：是否會加重學生發展的兩極分化？人力、物力和財力的投入和產出是否平衡……這都值得進一步探討。

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注：本文系江蘇省教育科學“十四五”規劃2021年度立項重點課題“新媒體支持下小學數學作業優化設計的實踐研究”（課題編號：C-b/2021/02/11）的階段性研究成果之一。