借助人工智能提升小学数学教学质量

一、传统小学数学教学的现实困境

在当前小学数学教育实践中，传统教学模式面临着难以突破的发展瓶颈。首先，教学精准性不足是普遍存在的问题。教师通常依靠经验判断学生的知识掌握情况，难以实现对每个学生学习状态的精准把握。其次，课堂互动形式单一，难以激发学生的学习兴趣。传统的 “讲授- 练习” 模式使得抽象的数学概念（如几何图形、分数运算）难以被直观理解，学生课堂参与度普遍偏低，平均主动提问次数仅为每课 2 次。此外，课后辅导的个性化缺失、教学评价维度单一是另一突出痛点。在传统模式下，教师难以针对不同学生的学习节奏提供定制化支持，学困生常因得不到及时辅导而掉队，优等生则因内容重复而降低学习效率。教学评价主要依赖考试成绩，无法全面反映学生的学习过程和能力发展，教师也难以获得有效的教学改进反馈。

二、人工智能提升教学质量的核心路径

（一）课前精准诊断：构建知识图谱

人工智能依托智能测评系统构建起学情的立体画像，为教学策略制定提供多维度数据支撑。在新学期伊始，系统通过精心设计的 20 道核心考点测试题，运用自适应出题算法动态调整题目难度，仅需 5 分钟便能完成数据采集与分析，生成可视化的学生专属 " 知识图谱 "。这份图谱不仅精准标注 " 分数通分计算失误率达 65% "、" 行程类应用题逻辑建模能力薄弱 " 等具体问题，还通过自然语言处理技术对学生答题过程中的文字表述进行语义分析，结合机器学习算法建立认知偏差模型。相较于传统测评模式，AI 系统突破了仅能统计正确率的局限，创新性地将错误类型细分为概念性错误、程序性错误和策略性错误三大类，甚至能定位到学生在 " 单位换算概念混淆 " 或 " 数量关系提取偏差 " 等微观认知层面的障碍，为后续分层教学与个性化辅导提供精确导航。

（二）课中互动优化：激活学习兴趣

AI 技术凭借强大的可视化能力与交互设计，将抽象晦涩的数学知识转化为沉浸式、趣味性的学习体验。在几何图形的表面积教学环节，依托 3D 建模与动画技术，长方体不再是课本上静态的二维图形，而是可以任意拆解的立体模型。学生借助智能设备的触控功能，通过拖拽长方体的各个面，将其完整 “拆解”成平面展开图，在亲手操作的过程中，直观理解长方体表面积是由六个面的面积相加构成的。这种动态呈现不仅让复杂的几何概念变得通俗易懂，还加深了学生对空间结构的认知。

在分数概念教学时，AI 技术模拟出逼真的 “蛋糕分割” 场景，将分数的抽象概念与日常生活紧密联系起来。系统会先展示一整块蛋糕，然后通过动态演示，将其平均分成不同份数，同时标注出每一份对应的分数。学生可以通过滑动屏幕，自主选择分割份数，观察蛋糕被切割的过程，直观感受 “整体” 与 “部分”的关系。此外，系统还会设计一些互动游戏，如 “帮小动物分蛋糕”，让学生在趣味闯关的过程中，灵活运用分数知识解决实际问题，真正实现从理论到实践的跨越，让抽象的分数意义变得生动可感、易于理解。

（三）课后个性辅导：实现因材施教

基于课前诊断和课中表现数据，AI 系统运用大数据分析与机器学习算法，深度挖掘每个学生的知识掌握程度、学习风格与薄弱环节，为其精准推送个性化学习内容，构建起 “诊断 — 学习 — 巩固” 的高效闭环。

对于学有余力、渴望挑战的学生，AI 系统会智能推送 “用乘法解决生活场景问题” 等拓展题。这些题目精心设计，将乘法运算融入超市购物结算、行程距离计算等贴近生活的实际场景中，不仅能锻炼学生灵活运用乘法知识解决复杂问题的能力，还能激发他们探索数学奥秘的兴趣。

而针对在学习过程中存在困难的学生，系统会提供 “积木模拟乘法过程”等生动形象的基础动画演示。动画以色彩鲜艳、动态变化的积木为元素，将抽象的乘法概念转化为直观的积木组合与拆分过程，让学生通过视觉和动态感知，轻松理解乘法的本质和运算逻辑，逐步攻克学习难关。

此外，针对学生在作业中常出现的 “单位换算漏写” 等易错点，AI 系统在作业批改环节展现出强大的智能辅助功能。当系统检测到此类错误时，会自动弹出语音提醒，用温和且清晰的语言告知学生错误类型，并结合具体题目，详细讲解正确的单位换算方法和书写规范，帮助学生及时纠正错误，强化知识记忆，有效减少同类错误的再次发生。

（四）教师赋能增效：重构教学角色

AI 技术通过自动化处理重复性工作，使教师从 “批改匠” 转型为 “引导者”。智能教案生成系统借助自然语言处理技术，可根据教学主题自动检索优质课程资源，快速生成包含情境导入、互动环节、分层练习等模块的多版草案。教师只需结合班级学情微调教学策略，大幅缩短备课时间。在作业批改领域，光学字符识别（OCR）与机器学习算法的深度融合，实现数学计算题、客观题的全自动化批改，经实测准确率达 99.2% 。系统不仅能快速定位错误，还会通过数据分析生成可视化的 “班级错题热力图”，直观呈现高频错误知识点，帮助教师精准定位共性问题，开展针对性讲解。

AI 数据分析功能为教师提供了科学的教学改进依据。通过对学生课前、课中、课后数据的综合分析，系统生成多维度报告，提示 “某知识点讲解时长不足”“某类问题互动效果差” 等具体问题。如江苏的 “易加 AI 课堂评价” 系统甚至能对课堂视频进行智能分析，从教学问题设计、高阶思维培养等维度提供量

化评估，促进教师专业发展。

三、展望

尽管 AI 技术在提升小学数学教学质量方面展现出巨大潜力，但其应用过程仍面临多重挑战。首先是城乡数字鸿沟问题，优质 AI 教育资源在农村地区的覆盖不足，硬件设施和网络条件限制了技术赋能的普惠性。其次是算法透明性与数据隐私问题，教学数据包含大量学生个人信息，如何在利用数据的同时保障安全，需要建立完善的伦理规范。人工智能的终极目标不是替代教师，而是通过人机协同构建更高效、更公平、更具温度的教育生态。

参考文献

[1] 刘邦奇，聂小林，王士进等。生成式人工智能与未来教育形态重塑 [J].电化教育研究，2024,45 (01):13-20.

[2] 祝智庭。智慧教育：教育信息化的新境界 [J]. 电化教育研究，2022.

[3] 朱新麒。生成式人工智能在中小学教学中的应用探究 [J]. 中国信息技术教育，2024 (06):41-44.

[4] 卢宇，余京蕾，陈鹏鹤等。生成式人工智能的教育应用与展望 [J]. 中国远程教育，2023,43 (04):24-31.