小学数学作业多元化设计与学生创新能力培养

引言：

作业设计是落实数学核心素养的关键环节。传统作业存在统一性强、反馈滞后、针对性不足等问题，难以满足学生个性化发展需求。教育信息化背景下，智能技术为作业设计提供支撑，数据分析技术使精准教学和个性化学习成为可能，探索数据驱动的作业设计新模式对提升数学教学质量意义重大。

一、数据时代下作业设计的理论重构

信息技术重塑教育生态，智能化时代要求重构作业设计理论，以适应学生个性化、多元化学习需求，实现作业设计从经验主导向数据驱动转变，为培养学生创新能力提供新路径。

（一）多元化作业设计的内涵与特征

多元化作业设计以数据分析为基础，依据学生认知规律和学习特点，构建差异化、层次化、个性化体系。从认知心理学看，需精准把握学生认知水平，确定任务难度梯度；从教育学看，突破“一刀切”局限，实现内容、形式和评价创新。智能技术支持下，作业设计注重实时性与交互性，通过数据反馈动态调整，形成动态生成机制。

（二）创新能力培养的基本要素

创新能力培养需从认知结构、思维品质和实践能力多维度设计。认知结构上，注重知识迁移与整合，构建开放性问题情境；思维品质上，通过分层任务培养发散、逆向和批判性思维；实践能力上，强调知识在现实中的应用，提升学生解决问题能力。智能平台依托数据，可精准识别学生特点，提供个性化学习路径。

二、智能技术支持下的作业设计新范式

智能技术深度融入数学教育，依托大数据分析、智能推送及即时反馈功能，构建起动态化、个性化的作业设计新范式，推动作业设计从静态统一转向动态个性，实现对学生学习过程的精准指导。

（一）智能技术与作业设计的深度融合

融合体现在数据采集、分析、应用三层面。采集阶段，通过智能终端实时记录学生作业答题轨迹、思维路径及错误类型；分析阶段，运用机器学习算法对学习行为多维度剖析，构建学习画像与认知模型；应用阶段，依据分析结果精准推送资源、优化学习路径，实现作业设计智能化调控，推动作业设计从经验判断转向数据决策，提升科学性与有效性。

（二）数据分析支持下的个性化定制

智能平台深度挖掘学习数据，建立精准学情模型。实践中，平台依据学生前期表现自动生成适配作业，并根据完成情况动态调整难度与知识覆盖范围，形成螺旋上升的学习路径，打破传统作业“齐头并进”局限，为不同学生匹配适宜的学习任务。

（三）作业评价方式的转型升级

智能技术推动评价从结果导向转为过程导向、从单一评价转为多元评价。通过实时采集分析作业过程数据，构建涵盖知识掌握度、思维发展水平、学习策略运用的多维评价体系。智能平台可识别解题思路、分析错误原因，为教师提供精准反馈，突破传统评价重结果轻过程的局限，提供全面客观的评估依据。

三、除数是两位数除法教学中的多元化作业设计案例分析

结合该单元特点与河南义务教育基础作业评价平台学情功能，借助智能题库、梯度训练等策略构建系统化作业体系，通过台灯终端扫描仪动态采集每日作业数据。

（一）智能题库的准确推送

围绕教学重点构建分层智能题库，涵盖商的估计、验算等知识点，分三层设计：基础题如“80 面彩旗，每班分20 面，可分几个班”；试商专项题强化运算能力；应用题如“35 元一个足球，75 元可买几个”。系统按答题情况分层推送，为薄弱生配验证性习题，中等生推变式训练，优秀生投探究题，题库按知识点关联度构建网络，保障练习连贯。

（二）口算与笔算的梯度训练

以认知规律为导向设计训练体系。口算按难度递进，从“ ”过渡到“ 240÷40^⋅ ”，借感知模块教估商技巧，设“思考 - 估算 - 验证”模式；笔算分阶段训练，先培养规范书写，再练典型题型，通过变式训练探索解题策略，最后提升迁移能力。针对不同层次学生提供差异化指导，优秀生设开放题培养创新思维。

（三）课堂互动的即时反馈

构建多层次互动机制：课前推送预习资料；课中通过平板设互动环节，知识理解题助学生掌握概念关系，计算题如“92 本连环画分 32 班”记录思路，应用环节以“个人 - 小组 - 全班”模式交流，设错误预判提示易错点。实时记录学生表现形成轨迹档案，及时辅导调整教学。

（四）错题分析的动态跟踪

建立错题分析系统，按计算、概念、思路错误分类构建知识图谱，采集“240÷26”等题目的答题表现。针对“商估大”“忽视余除关系”等典型错误设计辅导方案，追踪错误根源，生成“基础梳理 - 专项训练 - 思路提升 - 综合检验”的训练序列。长期跟踪错题分布，建立动态诊断档案，支持教师调阅记录优化教学。

四、基于大数据的实践效果分析

依托河南义务教育基础作业评价平台，结合作业质量、学习过程数据及互动记录，对“除数是两位数的除法”单元教学实践展开评估，探究多元化作业设计成效。

（一）知识掌握的巩固程度

学生基础知识掌握逐步深化。通过智能平台交互练习，对“被除数、除数”等概念形成清晰认知；熟练掌握商的估测、验算等方法，能精准运用“四舍五入”试商。分层训练助力学生构建规范的计算与解题体系，可灵活应对不同类型除法运算，并能将知识迁移到实际问题中，个性化推送有效弥补薄弱环节。

（二）学习兴趣和思维能力的提升

平台数据显示，学生思维能力多维度提升。解决除法应用题时，能综合运用多种方法，灵活分析数量关系、选择解题路径；借助互动反馈，数学思维更严谨，逻辑表达更清晰。

多样化作业与个性化推送激发学生学习兴趣。面对“足球购买”等实际问题，学生主动探索解题方法，课堂互动中积极参与讨论，分享思路，学习主动性显著增强。

（四）自主学习的养成表现

学生自主学习能力突出，能依据自身基础选择练习难度。基础训练阶段自主完成核心知识点练习，提升阶段主动挑战难题；错题订正时，借助平台资源分析原因、查漏补缺，在学习规划与解题策略上展现较强自主性。

结语：

数据分析技术革新了数学作业设计，智能化平台实现学习过程动态监测与个性化指导。大数据支持的多元化作业为教师提供精准教学依据，推动作业设计从经验性转向科学性。实践证明，智能技术与数学教学深度融合是作业改革、提升教学质量的有效途径，未来将为数学教育与学生个性化发展注入更多活力。

参考文献

[1] 王丹凤 . 指向思维发展的小学数学跨学科作业设计 [J]. 天津教育 ，2025，（11）：30-32.

[2] 郑达桂 .“双减”背景下小学数学开放性作业的设计策略 [J]. 小学教学参考 ，2025，（11）：94-96.

[3] 欧阳伯祥 . 指向核心素养的小学数学微实践作业设计与实施 [J]. 名师在线 （ 中英文 ），2025，11（08）：1-3.

附注：本文系2023 年度河南省基础教育研究课题《数据驱动下小学数学主体多元作业设计的实践研究》立项编号：hnzypj2305003，研究成果