AI 在高中数学教学中的应用模式

高中数学有高度抽象性、逻辑性以及系统性，传统那种“一刀切”式的讲授模式，很难契合学生存在差异的学习需求，教师大多时候在精准把握学情、高效批改反馈等重复性工作中陷入困境，人工智能技术的引入，为解决这些难题给出了全新的办法，AI 并非是要替代教师，而是作为一种强大的赋能工具，把教师从繁杂的事务里解放出来，使其能更专心地投入到教学设计以及人文关怀方面，为学生带来前所未有的个性化学习体验。构建有效的 AI 应用模式，是达成人机协同、促使高中数学教育朝着智能化、精准化、个性化方向转变的关键所在。

一、个性化学习路径生成

AI 系统借助前置性诊断测评以及持续的学习行为分析，可精确地描绘出每位学生的知识图谱，识别出其知识薄弱点以及能力水平，之后该系统会运用算法模型动态生成专属的学习内容以及练习路径，并推荐符合学生“最近发展区”的学习资源，这种方式与“掌握学习理论”和“差异化教学”理念高度契合，可保证每个学生在适宜的难度上得到挑战与支持，达成个性化进阶。

以人教 A 版高中数学必修一第三章第二节《函数的基本性质》作为示例，在传统教学模式下，教师会统一对单调性、奇偶性等概念展开讲解，当引入 AI平台后，学生首先要进行一次关于函数概念的诊断测试，AI 检测到学生A 对“函数定义域”掌握得不够牢固，就会为其优先推送有关定义域求解的微课以及基础练习题。而学生 B 已经熟练掌握了基础概念，AI 便会直接推送综合性的剖析题目，在整个章节的学习过程中，系统会依据两人的实时答题数据，持续对后续推送题目的难度和类型作出调整，像为学生 A 强化奇偶性判断的图形化理解题，给学生 B 推送与函数性质相关的实际应用问题，以此达成“千人千面”的学习路径。此模式切实解决了班级授课制情形下难以兼顾个体差异这一问题，促使“因材施教”从理想状态迈向现实状况，极大地提升了学生的学习效率以及自信心。

二、智能交互探究式学习

AI 在其中充当智能导师以及探索伙伴的角色，借助自然语言处理也就是NLP 以及图形识别技术，AI 可引导学生去解决复杂问题，开展开放式剖析，它可以即时解答计算性问题，还可借助提问、提示以及反例验证等方式来启发学生思考，帮助学生自主构建知识体系，深入体验数学发现的过程，培育批判性思维与解决问题的能力。

在进行人教 A 版高中数学选择性必修第一册第三单元《圆锥曲线的方程》的学习期间，教师设定了剖析主题为“剖析椭圆方程中参数 a、b、c 的几何意义以及它们之间的关系”，学生可在 AI 交互平台上随意输入不同的 a 和 b的值，随后 AI 会立刻生成与之对应的椭圆图像。学生经过观察后发现，不管 a、b 怎样发生变化，始终存在 a²=b²+c² 这样的关系，这时学生可以向 AI提出问题：“为什么一直会有这个等式呢？”AI 会给予提示：“试着回顾一下椭圆的定义，再观察图中焦点的位置，看看能不能构建出一个直角三角形？”紧接着，AI 有可能会动态绘制出这个关键的直角三角形，引导学生自己推导出

这三者之间的关系。

智能交互剖析模式能让 AI 从静态工具转变成动态的“学伴”，这极大激发了学生的剖析热情，深化了他们对数学概念以及思想方法的理解，有效培养了学生的数学核心素养。

三、数据驱动的教学评价与反馈

这种模式是基于“数据驱动决策”理论构建而成的，它对传统的教学评价体系产生了变革，人工智能有自动批改作业以及试卷的能力，而且不局限于简单的对错判断，还可对学生的学习情况展开较为深入的分析，它可迅速聚合全班的数据，生成可视化的报告，依靠这份报告可以精确地确定班级中普遍存在的薄弱环节以及个体所存在的知识漏洞。

当学生们学习完人教 A 版必修二第九章《统计》之后，教师可布置一项有关“线性回归分析”的作业，AI 系统在短时间内完成批改后，会给教师提供多维度的分析报告：全班的正确率是 78% ，主要的失分点集中在“回归方程的实际意义解释”以及“预报值的可靠性分析”这两方面。依据这些情况，教师下一节课的教学设计就很有针对性：首先会集中讲解班级里普遍存在的薄弱知识点，并且展示 AI 收集到的典型错误案例。

数据驱动的评价模式达成了教学评价的即时性、精准性以及前瞻性，减轻了教师的批改负担，使得教师的教与学生的学可找准方向，提升了教学的整体效能。

结束语：

人工智能在高中数学教学里的应用模式正从较为浅显的层面朝着更为深入的方向发展，对教与学的方式给予了深刻的变革，个性化学习路径重新塑造了知识传授的形态，智能交互剖析激活了知识建构的进程，数据驱动的评价优化了教学决策的循环，这三者协同发挥作用，共同构建起一个以学生为中心、由数据智能驱动、人机协同共创的新型教育生态。

参考文献：

[1] 马云辉 . 人工智能赋能高中数学个性化教学探索 [J]. 数理化解题研究 ,2024(30):83-85.

[2] 张钦芬 . 人工智能技术在高中数学教学中的应用 [J]. 中国新通信 ,2024,26(18):170-172.

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