自適應學習引擎支撐下小學數學差異化教學的動態適配模式研究

一、引言

在基礎教育高質量發展的時代背景下，小學數學教育質量直接影響對學生數學核心素養的培養。現行教學體系存在標準化傾向，統一的教學進度、同質化的教學內容及評價體系難以適應學生的個性化差異。具體表現為：數學能力突出的學生缺乏足夠的提升空間，而基礎薄弱或學習節奏較慢的學生則面臨學習障礙與心理壓力，進而影響其學習動機。近年來，以大數據和人工智能為代表的信息技術快速發展，為教育領域帶來了自適應學習引擎這一創新解決方案[。該引擎通過實時采集和分析學習行為數據，能夠精準識別每位學生的認知特征和學習狀態，為實施個性化教學提供了技術支撐。基于此，深入探討自適應學習引擎支持下小學數學差異化教學的動態適配模式，既可豐富相關理論研究，又能為小學數學教學實踐提供創新性指導，對推動小學數學教學改革和質量提升具有重要意義。

二、自適應學習引擎概述

近年來，自適應學習引擎在教育領域異軍突起，成為實現個性化教育的關鍵驅動力。該技術以大數據、人工智能，以及機器學習算法為基礎，搭建智能化的學習系統。具體而言，其通過收集學生在學習過程中的多維數據一一如答題耗時、錯誤類型，以及學習時長等并運用數據挖掘技術進行深度剖析，從而精確地提取學生的學習特點與知識掌握情況。現階段，自適應學習引擎已被廣泛應用于多個學科的教學平臺。尤其是在小學數學教育領域，自適應學習引擎正在逐漸重塑傳統的教學模式。一方面，自適應學習引擎能夠依據學生的學習數據，實時調整學習內容的難度和進度，從而實現學習路徑的個性化定制。另一方面，它還能夠針對學生的薄弱環節，智能推送具有針對性的學習資源，以提高學生的學習效率。隨著技術的持續演進，自適應學習引擎在算法優化、數據安全性與隱私保護等方面也在不斷完善，與教育教學的融合也愈發緊密，為實現更高效、更具個性化的小學數學教學提供了強有力的技術保障。

三、自適應學習引擎在小學數學中的應用價值

（一）滿足學生個性化學習需求

以大數據分析技術為先導，自適應學習引擎能夠全方位、多維度地搜集并分析學生學習過程中的多樣化數據，從而精確地識別每位學生的學習特質、知識吸收能力，以及學習風格傾向[3。依托這些詳盡的數據分析結果，系統能夠為學生制定個性化的學習路徑，確保學習內容與學習進度的精確對接。

在課程內容方面，針對基礎知識扎實且學習能力突出的學生，系統將推薦富有挑戰性和拓展性的學習材料，如高級數學思維訓練、趣味數學謎題等，以激發他們的求知欲并挖掘其學習潛力；而對于學習進度緩慢或基礎知識薄弱的學生，系統則側重于基礎知識的鞏固和強化，并為其推送針對性強的知識點講解和基礎練習題，幫助他們逐步穩固基礎知識，適應教學進度。在學習節奏方面，自適應學習引擎支持學生按照自己的學習節奏進行調整，避免因學習速度不當導致的困難，使每位學生在數學學習中均能獲得成就感和自信，推動其個性化發展。

（二）精準監測學習進度

自適應學習引擎利用先進的技術手段，對學生學習過程中的各類行為數據進行全方位、實時性地采集。這些數據包括學生與學習平臺的交互操作、學習任務的完成情況、參與課堂互動的活躍度等。通過對這些海量數據的深度挖掘與分析，引擎能夠借助智能算法構建精準的學習進度模型。

從教師的教學角度來看，該模型以直觀、可視化的方式呈現學生的學習進度，使教師能夠一目了然地掌握每個學生在各個知識點上的學習狀態，清楚了解哪些學生學習進度超前，哪些學生需要額外的輔導[4。基于這些精確信息，教師可以及時調整教學計劃，并針對不同學生的實際情況進行分層教學一為學習困難的學生提供個性化的指導，為學有余力的學生安排拓展性學習任務。

從學生自我學習的角度而言，精準的學習進度監測能夠幫助學生清晰認識自己的學習進程，明確自己在數學學習中的優勢與不足。學生可以據此合理規劃學習時間，自主調整學習節奏，有針對性地進行知識鞏固和拓展，從而提高自主學習能力，促進數學學習效果的提升。

（三）優化教學資源分配

自適應學習引擎借助智能算法與數據分析技術，實現了對教學資源的精細化管理。該引擎通過實時追蹤學生學習過程中的動態數據，并以此為基礎，智能化地篩選并推送與學生當前學習需求高度匹配的教學資源。

就資源類型而言，引擎能夠根據學生的具體需求，精準地將動畫演示、視頻解析、專項練習題，以及綜合性測試卷等不同形式的教學資源推送給學生[5。對于處于概念認知階段的學生，系統優先推薦可視化資源以促進其的直觀理解；而對于需加強鞏固的學生，系統則提供逐步遞增、梯度合理的練習題庫。在資源數量的調控上，自適應學習引擎能夠實現科學有效的把控。這種智能化的資源分配策略，不僅顯著提高了教學資源的利用效率，更使每位學生都能在適宜的時間獲取最適宜的學習資源，從而最大限度地發揮教學資源的價值，并為提升小學數學的教學質量提供有力的支撐。

四、基于自適應學習引擎的小學數學差異化教學動態適配模式構建

（一）智能規劃學習路徑，精準匹配學習進程

自適應學習引擎借助大數據分析、機器學習等技術，助力教師實現差異化教學，為每個學生智能規劃學習路徑，精準匹配學習進程。以人教版小學數學五年級下冊第二章“因數與倍數”課程教學為例，在課程開始前，教師可利用自適應學習引擎中的智能測評系統，對學生進行一次關于“因數與倍數”相關前置知識的測試。該系統運用項目反應理論（IRT）算法，根據學生對不同難度測試題的作答情況，精準評估學生當前的知識水平和能力層次。例如，系統會根據學生對整數運算、整除概念等基礎知識點的掌握程度，生成詳細的測評報告。報告不僅呈現學生的答題正確率，還能分析出學生在哪些知識點上存在理解偏差或掌握不牢的情況。

基于這份測評報告，教師可借助自適應學習引擎的學習路徑規劃功能，為不同學生定制個性化的學習路徑。對于前置知識掌握扎實的學生，教師可利用引擎中的智能推薦模塊，為他們推薦更具深度和拓展性的學習內容。通過知識圖譜技術，將“因數與倍數”與數論中的一些簡單概念建立聯系，推薦相關的拓展閱讀材料、趣味數學謎題等，引導學生深入探究因數與倍數的性質和應用，培養他們的數學思維和創新能力。

而對于前置知識存在漏洞的學生，教師則可依靠自適應學習引擎的個性化輔導功能，推送針對性的復習資料和強化練習。利用智能錯題分析技術，教師可以找出學生在前置知識測試中錯誤率較高的知識點，并為學生推送專門講解這些知識點的微課視頻。視頻內容由淺入深，結合生動的動畫演示和實際生活案例，幫助學生理解抽象的數學概念。同時，教師可以配套布置一些難度適中的練習題，通過智能批改和反饋系統，及時告知學生答題情況，詳細解析錯題原因，幫助學生鞏固基礎，為學生學習“因數與倍數”做好充分準備。在教學過程中，自適應學習引擎的實時監測功能持續發揮作用。教師通過學習分析儀表盤，可實時查看學生的學習進度和學習行為數據，確保每個學生的學習進程都能與自身的知識水平和學習能力精準匹配，真正實現差異化教學，提高學生的學習效果。

（二）通過實時互動給予反饋，強化知識理解吸收

在課堂教學中，教師可充分利用自適應學習引擎搭建實時互動反饋的教學場景，幫助學生強化對知識的理解和吸收，實現差異化教學。以人教版小學數學六年級上冊第三章“分數除法”課程教學為例，在課程伊始，教師可借助自適應學習引擎的智能分組技術，依據學生之前的學習數據、知識掌握程度，以及學習風格，將學生分成不同的小組。如將具備較強理解力和活躍思維的學生歸為一組，以便其開展深入探究活動；而將基礎知識較為欠缺的學生組織成為互助學習小組，以便教師能夠實施個性化的指導。

在課堂講授環節，教師運用智能教學終端展示分數除法的概念和計算方法。智能終端通過多媒體融合技術，以動畫、視頻等形式，將抽象的分數除法原理直觀地呈現給學生。例如，在開展“除以一個分數等于乘以它的倒數”知識點教學時，教師可以通過動態演示把一個整體平均分的過程，讓學生清晰地看到分數除法與乘法之間的轉換關系。學生如果在觀看過程中有疑問，可以隨時在終端上點擊“提問”按鈕。針對學生的問題，智能輔導系統會快速給出解答。

在課堂練習階段，教師可運用自適應練習推送機制，根據學生的分組情況實施差異化題目推送策略，如為不同小組的學生分發不同難度層次的練習題。對于基礎扎實的小組，教師推送的題目側重于知識的拓展應用，如分數除法在日常生活問題中的運用；對于基礎薄弱的小組，練習題則著重于基本運算的鞏固。練習完成后，智能評測系統即時反饋評估結果。其不僅提供正誤判斷，還依托知識網絡分析技術，準確識別錯誤對應的知識節點，并生成包含解題步驟和錯誤歸因的詳細分析報告。

在小組討論環節，教師可以通過互動協作平臺組織學生進行交流。平臺的智能監控技術會捕捉每個學生的參與度和發言內容。如果發現某個學生的參與度不高，教師可以及時給予鼓勵和引導；如果發現學生的討論偏離主題，教師可以利用實時干預功能，將討論拉回正軌。課后，自適應學習引擎的學習分析系統會對學生在課堂上的所有數據進行綜合分析，并生成個性化學習報告。教師可以根據報告，為每個學生制定后續的學習建議和補充學習資源，實現對每個學生的精準輔導，進一步強化學生對分數除法知識的理解和吸收，切實達成差異化教學的目標。

（三）動態更新學習資源，拓寬學生數學視野

教師借助自適應學習引擎動態更新學習資源，可幫助學生拓展數學視野，達成差異化教學的目標。以人教版小學數學六年級下冊第四章“比例”課程教學為例，課程初始，教師可運用自適應學習引擎的學情診斷技術，對學生關于“比例”的已有知識進行評估。基于評估結果，教師運用智能推薦算法，為學生推送個性化的基礎學習資源。對于概念理解不清晰的學生，系統會推薦詳細講解比例概念的動畫視頻。這些視頻運用多媒體融合技術，將抽象的數學概念轉化為生動有趣的動畫場景，幫助學生理解。例如，通過展示不同大小的國旗，講解長和寬的比例關系，讓學生直觀感受比例的實際意義。

隨著課程的推進，當學生對基礎知識有了一定掌握后，教師可借助學習行為分析技術，根據學生在課堂練習、互動討論中的表現，進一步挖掘學生的學習興趣和潛力。如果發現部分學生對建筑領域的比例應用表現出濃厚興趣，教師可以利用資源動態更新系統，為這部分學生推送與建筑比例相關的拓展資料，如著名建筑的比例數據介紹、建筑設計中比例的應用案例等。這些資料以圖并茂的形式呈現，還可鏈接到一些簡單的建筑模型搭建虛擬體驗，以拓寬學生對比例在實際生活中應用的認知。對于在數學思維方面表現突出的學生，教師借助深度學習算法，為他們推薦更具挑戰性的數學拓展內容，如比例在藝術作品構圖中的運用，引導學生分析經典畫作中元素的比例關系，體會數學與藝術的融合之美，培養學生的跨學科思維。在整個教學過程中，教師通過自適應學習引擎的實時反饋系統，持續跟蹤學生對學習資源的使用情況和學習效果。如果發現學生對某些資源不感興趣或學習效果不佳，教師可以手動調整推薦策略，或者利用系統的自動優化功能，重新篩選和推送更合適的學習資源，確保學習資源始終與學生的學習需求相匹配，不斷拓展學生的數學視野，讓每個學生在“比例”知識的學習中都能得到充分發展。

五、結束語

本基于自適應學習技術構建的智能教學系統，為小學數學差異化教學提供了創新解決方案。通過采用動態學習路徑規劃、實時交互反饋機制，以及教學資源智能匹配等技術手段，該系統顯著提升了教學的個性化水平與資源配置效率。隨著教育信息化進程的推進，該技術在小學數學教育領域的應用前景廣闊。未來，相關研究應著重深化智能技術與教學實踐的融合程度，充分發揮自適應學習系統的潛在優勢，從而持續優化小學數學教學效果，促進學生數學核心素養的全面提升。

作者單位：劉曉靜蘭州市城關區段家灘小學

參考獻

[1]霍慶路.AI自適應學習系統對中學生數學成績的影響研究[J].科教導刊，2025，（03）：100-102.

[2]柏青春.差異化教學在小學數學課堂中的實施與評價[J].天津教育，2024，（29）：10-12.

[3]涂建英.推進小學數學課堂差異化教學的路徑及意義[J].新教育，2024，（20）：61-63.

[4]孫興華.可見的變革：數字化融入小學數學教學[J].小學數學教育，2023，（11）：4-7.

[5]彭紅梅.信息化環境下小學數學差異化教學策略探究[J].新課程，2021，（34）：150.