互聯網背景下小學數學錯題管理探究

一、引言

小學生在數學學習、問題解答中，不可避免地會出現錯題。錯題的出現，暴露出學生數學學習中存在的不足，如基礎知識不牢固、粗心大意等。正確面對錯題、科學利用錯題，不僅可以幫助學生彌補數學學習存在的不足，提高數學學習成績，同時也有助于培養學生良好的數學學習習慣。隨著各類智能學習App和教學平臺的普及應用，借助互聯網實現對錯題的高效收集、分類整理、智能分析，以及個性化推送，已成為小學數學錯題教學改革的重要方向。從技術賦能維度看，云端存儲技術突破了傳統紙質錯題本的時空桎梏，實現了錯題數據的全場景實時捕獲與結構化沉淀；而大數據分析與機器學習算法的介入，則為教師提供了可視化的學情診斷工具一一通過對錯誤模式的聚類分析與知識關聯圖譜構建，能夠精準定位學生的認知薄弱環節與思維障礙點，為差異化教學策略的制定提供數據支撐。本研究旨在探討教師如何基于互聯網技術優化錯題管理流程，以提升教學質量與學生學習成效，推動小學數學教學實現從“教會”到“教好”的轉變。

二、利用智能App高效收集錯題

錯題收集、整理環節的主要內容是通過合理的分類方式，將具有相同或相似特征的錯題整理集中，以此實現對某個知識難點或學習問題的針對性突破。在互聯網技術不斷深化應用的背景下，錯題收集、整理逐步從傳統的手工摘錄向智能化、數據化手段轉變。教師應充分利用當前主流的教育類App，如“小猿搜題”“作業幫”“學而思網校”等工具平臺，實現錯題收集的高效化與系統化[。以“小猿搜題”為例，其內嵌的OCR光學字符識別引擎可在2秒內完成對拍照題目的結構化解析，并結合大數據題庫自動匹配知識點標簽（如“整數四則運算”“圖形的變換”等）和題型標簽（如“填空題”“解答題”），自動錄入至學生的個人錯題本。該 App 還支持“錯因標注”功能，學生可選擇“計算失誤”“審題不清”“知識點不熟”等選項，進一步豐富錯題元數據，為后續的個性化分析提供支撐。

在教學實施層面，教師應在數學課程設置中安排“數字化工具操作訓練”模塊，指導學生規范使用App錯題采集功能。例如，在“拍照搜題”環節，教師需明確拍攝要求：需保持紙面平整、避免強反光、邊緣完整，并確保題干文字與圖形均處于識別框內。教師還可借助投影演示“小猿搜題”或“作業幫”識別與分類全過程，從點擊拍照一圖像識別一知識點生成一上傳錯題本，建立標準操作流程（SOP），便于學生模仿執行。同時，為驗證收集效率，教師可通過平臺后臺管理端查看班級錯題提交數據，如“錯題總數”“錯題提交時間分布”“錯題覆蓋知識點廣度”等量化指標，對學生的錄入行為進行實時監控與評估。

為確保錯題歸集的全面性與代表性，教師應制定“錯題收集規范表”，明確錄入范圍應包括期中期末考試錯誤、單元檢測、課中練習、自主作業中的典型錯誤，并設定每周至少錄人5道錯題的基本要求。每次作業講評結束后，教師可設定5分鐘“錯題錄入時段”，統一指導學生同步完成錯題拍照歸檔，并在教學平臺群內發布“錯題周報”模板，要求學生對本周錯題上傳數量、知識點分布、錯因分析進行小結。例如，在“作業幫教師端”，教師可通過錯題數據圖譜直觀查看每位學生在“分數加減法”“列方程解應用題”等知識點下的錯誤頻次和進步趨勢，并據此調整后續教學策略。針對部分學生可能存在設備使用困難或操作不熟練的問題，教師可引導其結對互助，或安排課后時間進行一對一指導，確保全員掌握App的核心收集功能。

三、借助互聯網軟件深度分析錯題

（一）在線討論拓展思路

在錯題收集完成的基礎上，教師應進一步借助互聯網軟件開展錯題的深度分析，以促使學生真正理解錯因、拓展解題思路，實現從“糾錯”向“提質”的有效轉化。在這一過程中，教師可充分利用具有協作交流功能的教育類平臺，如“釘釘”“班級小管家”“一起學”“學而思網校”等互聯網教學軟件，組織學生開展線上錯題討論活動。以釘釘為例，教師可創建“錯題研討群”或“數學診斷小組”，鼓勵學生在每次單元測驗或日常作業完成后，將典型錯題截圖上傳至指定討論區，并附上自己對錯誤原因的初步分析[2]。在此基礎上，教師可選取具有代表性的錯題，通過釘釘的“白板”功能進行多種解法演示，引導學生思考“還有沒有其他的解法、這道題為什么容易錯、類似錯誤是否反復出現”等問題。通過這種以錯題為中心、以問題為驅動的線上交流，學生不僅能夠反思自己的解題路徑，還能借助同伴的多樣化思維拓展視野，實現“以錯促學、以研促思”的目的。

為進一步提升線上討論的針對性與有效性，教師還可采用“小組包干制”，即讓學生分組管理不同類型的錯題，如一組專門負責幾何圖形題，另一組專攻計算失誤題。每組學生需在平臺上發布該類錯題的整理報告，包括錯誤類型歸類、正確解法演示、易錯點提示等內容。之后，教師定期組織開展“錯題診斷線上分享會”，通過視頻會議的方式讓學生小組代表進行展示講解，同時在評論區鼓勵其他學生提問或補充自己的見解，營造濃厚的數學研討氛圍。此種模式能夠突破時間與空間的限制，使錯題分析不再局限于課堂時間，極大地豐富學生的學習方式、拓展學生的反思渠道。更重要的是，教師能夠在參與學生線上討論的過程中，精準捕捉學生對某些知識點的誤解和薄弱點，進而在后續的教學中進行針對性地講解與補償教學，實現錯題驅動下的教與學的深度融合。

（二）AI分析挖掘問題

在人工智能技術不斷發展的背景下，在小學數學錯題管理中，教師可依托AI分析工具實現錯題診斷的智能化與系統化。在具體實施中，教師可借助百度EasyDL、訊飛AI學習平臺或基于ChatGPTAPI的教育模型，將學生拍照上傳或手動錄入的錯題轉化為結構化文本，提取題干、答案、學生解法，以及錯因表征等關鍵信息。隨后，系統通過自然語言處理（NLP）技術識別題目結構，精準標注所屬知識點。為進一步提升錯因識別的精準度，AI平臺可引人卷積神經網絡（CNN）或支持向量機（SVM）等算法，挖掘學生錯題中的潛在模式，自動歸類“概念性誤解”“計算失誤”“審題偏差”等典型錯因。在此基礎上，系統融合K-Means聚類分析方法，將學生在同類知識點上的高頻錯誤進行特征聚類，形成錯題簇，輔助教師識別共性認知障礙；同時，構建知識關聯圖譜，將錯題節點與其相關知識點通過圖數據庫進行可視化連接，呈現知識點之間的邏輯關系及易錯路徑，幫助教師精準追蹤學生在某一知識鏈條上的斷點或誤區。例如，若某學生在分數乘法與除法的多步運算題中頻繁出錯，系統可通過錯題簇分析發現其在“同分母通分”與“約分規則應用”這兩個知識節點上存在明顯認知偏差。此時，知識圖譜將呈現該學生在相關題型中的錯因軌跡，進一步提示教師該學生在“分數四則混合運算”模塊中需重點干預與強化練習。最后，為強化AI分析結果在教學中的落地性，教師可借助平臺提供的“錯題－題型向量對比機制”，自動生成“相似題推薦”或“易錯變式題推送”。例如，使用百度EasyDL模型訓練出的數學題分類系統，可基于題目詞嵌入相似度自動推薦易混題組；或借助ChatGPT編寫的自定義錯題生成插件，實現“基于錯因重構”的同類題生成。

四、基于互聯網工具開展個性化輔導

（一）一對一精準幫扶

在完成錯題收集與分析之后，錯題管理的最終落腳點應回歸于學生個體的知識鞏固與能力提升。基于互聯網工具開展個性化輔導，能夠最大限度地契合每位學生的學習特點與錯誤偏好，實現精準教學、差異指導，進而打通錯題轉化為學習資源的“最后一公里”。為達成上述目標，教師應充分運用具備互動輔導功能的教育平臺，實現人機協同下的精準教學干預。以學而思網校App為例，教師可基于前期收集與分析的錯題信息，借助學而思網校教師端后臺的數據統計功能，為每位學生建立個性化錯題檔案，并提取高頻錯誤類型與薄弱知識模塊。例如，系統可自動標記學生在“分數除法”“圖形面積”“應用題建模”等方面的錯誤集中分布情況，為教師的一對一輔導提供切入點。

在此基礎上，教師可通過學而思平臺提供的“1對1視頻輔導”功能，與學生進行有針對性的線上輔導。教師可以結合系統自動推送的講解模板或可視化演示素材，引導學生厘清錯因，構建正確的知識圖譜。在輔導過程中，教師還應注重引導學生基于表1進行“自我提

問式反思”。

表1“自我提問式反思”記錄表

該表格旨在引導學生進行從錯誤識別、原因分析到知識關聯、遷移應用等的全流程反思，提升元認知能力。

（二）智能推送強化練習

除針對性的個別輔導外，教師還應進一步借助互聯網工具中“智能推送”模塊的功能，開展錯題再練與變式遷移，強化學生對重點錯因的掌握與靈活運用。以“學而思網校”App為例，其“智能練習”板塊內置AI精準推題引擎，能夠根據學生錯題本中的知識點標簽與錯因類型，自動生成相應難度梯度、題型多樣的練習內容。在教學實踐中，教師可通過后臺配置學生練習策略，如選擇“強化錯題知識點”“考前重點回顧”或“薄弱模塊突擊”等模式，系統便會在學生端定時推送個性化訓練題組，包括“易錯同類題”“典型變式題”“基礎回歸題”等，從而實現有方向、有層次的針對性訓練。

在使用過程中，學生每次完成推送題組后，系統將即時反饋作答準確率、耗時分析及錯因歸類。教師可通過數據看板實時監測學生的學習進展與練習成效，并對訓練結果進行個性化診斷。例如，當系統發現某學生在“分數四則混合運算”的練習中連續出現“符號錯誤”與“單位混淆”類錯誤時，教師可適時調整其訓練策略，推送更具針對性的糾錯模塊。與此同時，學而思網校還支持“作業自動批改”與“錯題反復訓練”功能，學生每次做錯的題目將被自動收錄至“智能錯題集”中。教師可設置系統每周自動生成“錯題鞏固周測”，以加強錯題再現與記憶強化，防止知識點“反復錯”“屢教屢忘”。為促進學生的學習自驅力，教師還可結合平臺的“學習激勵機制”，如完成指定練習包后可解鎖動畫獎勵、獲得虛擬獎章，提升學生學習的趣味性與持久性。

五、運用互聯網資源促進家校協同輔導

在互聯網技術深度融入教育實踐的背景下，推動家校協同輔導已成為提升小學數學錯題管理實效的關鍵環節。教師應充分運用多樣化的互聯網資源，打破校內外信息壁壘，構建高效聯動的家校協同機制。在具體實踐中，教師可以依托如釘釘、班級小管家、一起學家長通、學而思培優家長版等具有家校互動功能的教育平臺，搭建“錯題信息共建共享”體系。以“釘釘”為例，教師可在班級群中設立“錯題反饋專區”或“家長協助專欄”，定期上傳各班錯題統計報告，包含學生高頻錯因、共性錯誤類型，以及典型案例剖析，并附上針對性的學習建議，以引導家長及時了解孩子的學習薄弱點，實現家庭輔導的方向精準化。教師還應組織“家長在線培訓會”或“錯題分析直播講座”，講解如何借助“小猿搜題”或“作業幫家長版”協助孩子錄入錯題、查看知識點解析、引導反思總結，從而提升家長的數字化協同能力。

在具體操作層面，教師應根據學生的個體差異，將學生錯題本數據導出為PDF文檔或可視化圖表，如“錯題類型雷達圖”“錯因分布柱狀圖”等，并通過“班級小管家”定向發送至家長手機，從而實現一對一反饋。家長在接收到數據后，可結合平臺提供的分析結果，利用“學而思網校家長端”的錯題解析功能，幫助孩子完成錯題講解及知識回顧。與此同時，教師可設計“家庭作業錯題提醒單”功能模塊，在每次家庭作業中設置錯題記錄欄。家長在輔導過程中協助學生完成，并拍照上傳至“釘釘群”作業通道，由教師統一回收與評議，確保家校間形成閉環反饋。為調動家長主動參與的積極性，教師還可定期評比“優秀錯題管理家庭”，通過“釘釘”發布“家校協同之星”榜單，對表現突出的學生與家長進行線上表揚，并發送虛擬獎狀或積分獎勵，增強家長協作的責任感與成就感。在錯題處理過程中，針對部分家庭技術條件受限或家長輔導能力不足的學生，教師可與學校信息化管理團隊協作，設立線下協助點或家長幫扶小組，通過錯題紙質反饋單、電話溝通或集中培訓等方式提供替代性支持，保障學生能在家校協同體系中受益。

六、結束語

互聯網背景下小學數學錯題管理策略為小學數學錯題管理注入新的活力，不僅有助于提升錯題收集、分析與輔導的效率，還能夠推動教學模式從“被動講解”向“智能診斷與個性化指導”的轉變。展望未來，錯題管理將更加智能化、系統化和個性化。教師需持續提升數字素養，積極探索基于數據驅動的教學新模式。同時，相關平臺應不斷優化產品功能，以更精準的算法、更友好的界面和更豐富的教學資源服務于師生需求。

作者單位：宋東霖 白銀市白銀區第三小學

參考文獻

[1]黎丹.知識管理視域下的小學數學錯題管理指導[J].教學與管理，2024，（05）：24-27.

[2]李碧玉.在小學數學中進行錯題管理的實踐探析[J].數學學習與研究，2023，（15）：159-161.

[3]周雍.小學生數學錯題管理與糾錯習慣的培養探索[J].考試周刊，2025，（01）：88-91.