AI 驱动的小学数学“大单元”教学模式创新研究

一、AI 技术与大单元教学的耦合机理

AI 技术的核心特征在于其强大的数据处理能力与智能交互属性，这与大单元教学强调的知识结构化、学习情境化需求形成天然契合。传统大单元教学虽突破了课时限制，但在知识整合过程中仍面临两大挑战：一是如何动态呈现知识间的隐性关联，二是如何精准识别不同学习者的认知起点。AI 技术通过构建知识图谱与学情分析模型，为解决上述问题提供了技术支撑。

以人教版小学数学教材中“图形的运动”单元为例，该单元包含平移、旋转、轴对称等核心概念。传统教学中，教师多采用分节讲授方式，学生虽能掌握各运动形式的特征，却难以理解其内在逻辑关联。AI 技术介入后，系统可自动提取教材中的概念节点，通过语义分析建立“平移→旋转→轴对称”的层级关系网络，并以可视化图谱呈现。这种结构化展示不仅帮助学生建立整体认知框架，更通过动态演示功能揭示了不同运动形式在几何变换中的本质联系。

二、知识图谱重构大单元内容体系

知识图谱作为 AI 技术的典型应用，在重构大单元内容体系中展现出独特优势。其通过实体识别、关系抽取等技术手段，将零散的知识点转化为具有逻辑关联的知识网络，为教学设计提供结构化支撑。在“图形的运动”单元中，AI 系统可自动识别教材中的关键概念，如“平移距离”“旋转中心”“对称轴”等，并建立概念间的语义关系。例如，系统通过分析发现“平移距离”与“图形位置变化”存在因果关系，而“旋转中心”则决定了图形旋转后的方位特征。

这种知识关联的显性化处理，为教师设计探究式学习任务提供了科学依据。教师可基于图谱中的关键路径设计驱动性问题，如“如何通过平移和旋转的组合操作，将三角形 A 转化为三角形 B ？”学生在解决此类问题时，需调动图谱中的多个知识节点，通过试错与调整逐步构建起完整的运动变换认知体系。相较于传统教学中“例题 - 练习”的线性模式，知识图谱支撑下的探究学习更符合数学思维的生成规律。

三、智能学情诊断优化教学决策

大单元教学的实施效果高度依赖于对学习者认知状态的精准把握。传统学情分析多依赖教师经验判断或阶段性测试，存在数据采集片面、反馈滞后等问题。AI 技术通过多模态数据融合与机器学习算法，实现了学情诊断的实时化与精准化。在“图形的运动”单元教学中，AI 系统可同步采集学生的操作数据、语音交互记录及书面作业信息，通过自然语言处理技术提取关键认知特征。

例如，系统通过分析学生在虚拟操作平台中的平移轨迹，发现部分学生存在“方向判断错误”的共性问题；通过语音识别技术捕捉学生的解题思路，识别出“旋转角度计算不准确”的思维障碍点。这些微观层面的学情数据，为教师调整教学策略提供了科学依据。教师可针对不同认知类型的学生设计差异化辅导方案：对方向感知薄弱的学生，增加三维空间模拟训练；对角度计算困难的学生，提供动态角度演示工具。这种基于 AI 诊断的精准干预，显著提升了大单元教学的适应性。

四、自适应学习路径促进个性化发展

大单元教学的终极目标在于培养学习者的知识迁移能力与问题解决素养，这要求教学系统具备动态适应不同学习者需求的能力。AI 技术通过构建自适应学习模型，为每个学生生成个性化的学习路径，有效解决了传统大单元教学中“一刀切”的教学困境。在“图形的运动”单元中，自适应系统根据学生的初始认知水平、学习风格及兴趣偏好，推荐差异化的学习资源与任务序列。

对于空间想象力较强的学生，系统推荐几何变换的拓展任务，如“设计一个包含多种运动形式的图案”；对于逻辑推理能力突出的学生，则提供运动变换的证明类问题，如“证明旋转不改变图形的形状和大小”。系统还通过强化学习算法动态调整任务难度：当学生连续三次正确完成基础任务时，自动升级至挑战任务；当学生在复杂任务中频繁出错时，则退回至巩固训练环节。这种“进阶式”学习路径设计，既保持了学习挑战性，又避免了因难度过高导致的挫败感。

五、动态评价体系保障教学质量

教学评价是大单元教学闭环中的关键环节，其功能从传统的结果判定转向过程性诊断与发展性指导。AI 技术通过构建多维度评价模型，实现了评价内容的全面化与评价反馈的即时化。在“图形的运动”单元评价中，系统从知识掌握、思维发展、合作能力三个维度设计评价指标：知识掌握维度通过自动批改作业与测试题进行量化评估；思维发展维度通过分析学生的解题策略与错误类型进行质性判断；合作能力维度则通过记录小组讨论中的发言频次与贡献度进行综合评价。

评价结果的反馈形式也突破了传统分数报告的局限。系统生成个性化学习报告，不仅呈现学生的知识掌握情况，更通过可视化图表展示其思维发展轨迹。例如，报告中的“概念关联热力图”可直观显示学生对不同运动形式之间关系的理解程度；“错误类型分布图”则帮助教师识别学生的认知薄弱点。这种动态评价体系使教师能够及时调整教学策略，学生能够明确改进方向，家长能够了解学习进展，形成了“教- 学- 评”良性互动的生态系统。

六、技术伦理与教学本质的辩证统一

AI 技术的深度介入在提升教学效能的同时，也引发了对技术伦理与教学本质的深刻思考。教育实践表明，AI 系统的推荐算法可能存在“信息茧房”效应，过度依赖技术诊断可能削弱教师的专业判断力。因此，在 AI 驱动的大单元教学模式中，需坚持“技术为用、教育为本”的基本原则。教师作为教学活动的组织者与引导者，应保持对技术工具的批判性使用：在利用知识图谱优化内容设计时，需结合学科逻辑与儿童认知特点进行二次加工；在参考学情诊断结果调整教学策略时，需保留基于教育经验的个性化判断；在应用自适应学习系统时，需设置人工干预机制以防止技术异化。

同时，教学评价体系的构建应避免陷入“数据崇拜”的误区。AI 生成的量化指标虽能反映部分学习表现，但难以捕捉学生的情感态度、创新意识等隐性素养。因此，动态评价体系需保留教师的主观评价维度，通过课堂观察、成长档案袋等方式记录学生的非认知发展。这种“技术量化 + 人文质性”的混合评价模式，既发挥了AI 技术的优势，又坚守了教育的人文本质。

参考文献

[1] 曾祥莹 . 以任务驱动为引领构建小学数学大单元教学模式 [J].读写算 ,2025,(08):16-18.

[2] 刘鑫鑫 . 小学数学大单元教学的实践探索 [J]. 数学学习与研究 ,2025,(08):138-141.