人工智能技术在高中数学教学中的应用探索

一、人工智能技术在高中数学教学中的应用价值

（一）突破认知壁垒，深化数学本质理解

传统教学方式多依靠静态的板书以及二维的图示，学生在构建空间想象能力以及逻辑联系方面存在一定难度。人工智能借助三维建模、动态呈现与交互式的实验手段，将抽象的概念转变为直观的体验。如，运用虚拟现实（VR）技术搭建几何图形的内部架构，学生能够仿若“走进”球体，观察球体与正方体相交的整个过程，而且通过对参数进行调整，实时感受交线的变化情况；依靠生成式人工智能制作函数图像的动画，清楚地展现参数改变对图像形态产生的作用。

（二）实现精准教学，促进个体全面发展

人工智能凭借大数据分析以及机器学习算法，能够实时收集课堂答题情况、作业完成状况、测试成绩等多个维度的数据，从而构建学生的能力画像。如，智能系统通过剖析学生在“二次函数最值求解”过程中出现的错误类型，精准确定其知识方面的漏洞在于“配方法运用不够熟练”，随后推送具有针对性的练习以及微课资源。这种个性化学习路径规划，能够让每个学生都在其自身的最近发展区域内得到提升，达成“因材施教”和“终身学习”目标的有效结合。

二、人工智能技术在高中数学教学中的应用对策

（一）构建智能教学辅助体系，优化课堂生态

从理论角度分析，建构主义学习理论提出，学习是学习者于特定环境中，经主动构建意义来形成知识的过程。优化课堂生态，需为学生营造具备互动性、情境性的学习氛围。智能教学辅助系统能融合人工智能的动态可视化、实时互动功能，为课堂构建起“教师引导—人工智能辅助—学生参与”协同生态环境，使学生能够在情境化交互过程中，主动构建数学知识，打破传统课堂的静态局限性，达成课堂生态从“被动接受”朝着“主动探索”转变。

以高一人教版数学必修一“函数的概念”教学为例，教师可借助智能教学辅助系统里人工智能的动态课件工具，将抽象的函数关系转变为动态图像。在课堂上，教师通过系统输入不同的函数表达式（如 y=2x+1 、 y=x ² ），人工智能实时生成函数图像，并且支持对图像上的点进行拖拽操作，同时显示相应坐标的变化情况，让学生能够直观地观察到“自变量与因变量的对应关系”；与此同时，该系统中的课堂互动模块能够发起实时答题，学生利用平板提交答案，人工智能即刻统计正确率以及错误选项，教师依据这些数据找出学生对于“函数定义域、值域”理解的难点，进而进行有针对性的讲解。

（二）打造个性化学习支持系统，赋能自主学习

个性化学习支撑体系借助人工智能的数据分析及算法推荐能力，能够精确获取学生的学习相关数据，比如知识的掌握程度、答题的速度快慢、错误的类型特点等，进而勾勒出个人学习画像。并依据多元智能理论，向学生精准推送与其智能优势以及学习薄弱环节相匹配的自主学习资料，促使每个学生在自主学习过程中能够充分发挥自身优势，有效弥补不足之处，切实达成“因材施教”目标，助力自主学习效率得以提升。

以高一人教版数学必修二“直线与圆的方程”单元为例，个性化学习支撑体系在学生完成课前诊断测验之后，会生成因人而异的自主学习任务。对于逻辑 - 数学智能突出且基础知识牢固的学生，体系推送 “直线与圆的位置关系综合应用题” 以及拓展素材，例如圆的参数方程在实际中的应用实例，引领他们进一步深入探究；对于空间智能相对薄弱，在理解 “圆的标准方程推导” 方面存在困难的学生，体系会推送人工智能制作的动画微课，该微课以动态形式展示圆的形成过程以及方程推导步骤，并搭配基础练习题，助力他们夯实知识基础；对于具备语言智能优势的学生，体系还会给出 “直线与圆方程知识点梳理思维导图模板”，鼓励他们通过梳理知识架构来强化记忆。

（三）创新教学评价模式，驱动质量提升

形成性评价理念着重指出，教学评价应当在学习的整个过程中得以贯彻落实。借助持续获取学习过程相关数据，并及时将学习成效反馈出来，以此助力教师对教学策略做出调整、协助学生改进学习方法，最终推动教学质量实现提升。而借助 AI 技术所构建的创新教学评价模式，能够实时采集涵盖课堂互动、作业完成以及自主学习等全方位过程的数据，借助 AI 算法开展多方面的剖析，进而生成过程性评价报告，达成评价模式从“终结性”朝着“全过程”的转变，为教学质量的提升提供精确的数据支持。

在高一人教版数学必修一“集合与常用逻辑用语”单元教学中，可借助 AI课堂互动平台达成创新教学评价模式下的过程性评价。在课堂之中，学生依托该平台参与诸如“集合关系判断”“充分必要条件辨析”等即时答题活动，AI即时记录下每位学生的答题正确率、思考时长，并生成关于课堂参与度的报告。在课后，学生提交由 AI 批改的作业，系统不但会对错误题目做出标注，还会对错误类型（如集合符号运用错误、逻辑关系混淆等情况）加以分析，并与相应知识点的掌握程度建立关联。与此同时，AI 还会对学生在个性化学习系统中的自主学习时长、资源完成率进行跟踪。教师经由整合这些数据，生成针对班级整体以及个人的过程性评价报告。倘若报告呈现出班级在“全称量词与存在量词”这一知识点上错误率较高的情况，教师便能够对后续教学计划予以调整，增加该部分内容的讲解时长；学生也能够从报告中清楚地察觉自身学习方面的薄弱之处，从而有针对性地加以改进。

结语

总而言之，人工智能技术推动教学核心从知识灌输朝能力培育与思维拓展转变，使得教师角色从知识传递者渐渐向学习的引导者与推动者演变。在人机协同环境下，学生主体地位得到更好展现，个性化学习需求能够更全面地得到满足，数学学习的效率与体验都取得显著提升。随着技术不断完善与教育实践不断深入，人工智能必定会给高中数学教学注入更多创新活力，助力构建更为公平、高效、智能的教育新环境。

参考文献：

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[2] 卢 国 仁 . 基 于 人 工 智 能 时 代 的 高 中 数 学 教 学 实 践 研 究 [J]. 智力 ,2025,(09):64-67.