AI 驱动小学数学过程性评价的实施策略研究

随着21 世纪数字技术的高速发展，人类社会已步入数字化、信息化的新纪元。数字技术的日新月异，正以前所未有的深度和广度影响并重塑着教育领域。从教学内容的数字化呈现，到教学方法的不断创新，再到教学评价的深刻变革，数字化技术正成为驱动教育现代化的重要力量。2023 年 5 月，国家教育部办公厅印发的《基础教育课程教学改革深化行动方案》指出，要“注重过程性评价，实现以评促教、以评促学，促进学生全面发展”，更要“充分利用人工智能和大数据技术，加强过程性与增值性评价[1]。”《义务教育数学课程标准（2022 年版）》在“评价建议”中提出“评价结果的呈现应更多地关注学生的进步，关注学生已有的学业水平与提升空间，为后续的教学提供参考[2]。”受技术发展与政策影响，如何在数字化环境下有效实施小学数学教学过程性评价，如何充分利用数字化技术的优势来优化评价过程、改善评价效果，是当前亟待解决的问题。因此，本文旨在探讨数字化赋能小学数学教学过程性评价的实施策略，以期为小学数学教育实践提供有益的参考和借鉴。

过程性评价以学习过程为场域，以形成性为导向，以素养发展为目的，蕴含了促进学习的评价观[3]。过程性评价对小学数学教学的价值体现在教师教学改进与学生学习优化的双向赋能。从教师视角看，其核心价值在于通过动态数据采集与分析，突破传统评价的静态局限。教师可基于学生在课互动、作业实践中的连续性行为数据，精准定位教学盲区。刘静（2024）通过元分析方法对学成绩过程性评价的提升效应值显著提升[4]，其作用机制在于通过高频次反馈帮助学生及时调整学习策略。从学生视角看，过程性评价能够显性化数学思维的隐性发展过程，尤其对运算能力、推理意识等核心素养的培养具有促进作用。

一、小学数学教学评价实践中的阻碍因素

随着教学改革持续推进，小学数学教学评价在实践层面仍面临多重现实挑战。为系统梳理当前研究现状，本研究采用文献法，以“小学数学评价”为关键词在中国知网检索近5 年相关文献共 361 篇，经过筛选，最终纳入文献研究的共20 篇核心期刊。通过对这些文献的深度分析发现，现有研究普遍反映出评价体系在实践中的显著矛盾：评价主体的功能性缺位、评价内容的结构性失衡以及评价方法的技术性滞后，三者相互交织，制约了评价促进学习与发展的应然价值。

（一）评价主体素养不足

小学数学教学过程性评价的实施效果高度依赖评价主体的专业素养，但当前教师评价能力薄弱与多元主体缺位问题并存。教师评价能力薄弱主要体现在两方面：一是评价功能认知片面，多数仅停留在诊断层面，受限于评价能力难以发挥激励作用，且无法将诊断结果转化为促进学生反思的有效手段[5]。二是在数学生活化教学中，教师对评价结果的反馈与应用存在困难，教师因畏难情绪和评价方式固化，难以通过评价结果调整教学策略，削弱了评价的改进功能[6]。此外，多元主体参与缺位加剧了评价的局限性。家长普遍存在"评价教师专属化"认知，社区参与基本空白，单一主体结构既限制评价视角的全面性，又加重教师工作负荷，导致评价结果缺乏社会维度的真实性。

（二）评价内容局限

当前小学数学教学的过程性评价内容存在明显的表层化倾向，未能覆盖学生发展的多维目标。从评价维度看，教师过度关注学生的外显行为，如课堂回答问题的质量、讨论活动表现和练习完成情况，而忽略了对数学思维、问题解决能力、情感态度等内在素养的考察。这种“重形式轻实质”的评价导向，使数学生活化教学偏离了培养核心素养的初衷。从评价对象看，评价活动设计机械化问题突出。部分教师在设计评价任务时照搬他人模板，忽视学生个体差异，例如统一使用现成的数学题目检测知识掌握水平，导致评价与学生的实际学习需求脱节。这种“一刀切”的评价内容既无法体现因材施教的原则，也难以适配新课标中核心素养培养的要求，最终造成评价目标与教学实践的割裂。

（三）评价方法单一

当前小学数学教学过程性评价方法的创新不足与工具滥用问题并存，严重制约了评价效能。从方法选择看，传统纸笔测验及标准化习题仍占据主导地位，虽能侧重检测知识记忆与操作熟练度，却难以有效评估高阶思维或情境化问题解决能力。从工具使用看，部分教师对评价工具的运用存在明显误区：其一，未经科学论证便直接移植外部评价量表或技术工具，忽视学生学情适配性；其二，对既有评价工具进行缺乏理论依据的改造，如擅自调整评价维度或简化观测流程，导致评价结果的信度受损。更深层的问题源于评价体系的结构性失衡，部分地区固守结果性评价框架，或对两类评价进行简单叠加，未能形成动态化、系统性的评价机制，最终使过程性评价陷入“有形无实”的实践窠臼。

二、技术支持下的小学数学多元化评价机制

针对当前评价实践中存在的三大核心问题，需以系统性思维构建实施原则框架，通过主体协同、内容重构与方法革新形成评价闭环。

（一）多元化评价理念推动多方参与互动

为破解评价主体单一化与专业能力薄弱的困境，需坚持多元主体协同参与原则。教师作为主导者，需通过专业培训提升过程性评价的设计与反馈能力，强化对学生学习行为的深度解读；同时，引入学生自评与互评机制，引导其反思学习过程，激活评价的自我调节功能；家长作为辅助评价者，可通过参与家庭数学实践活动观察记录，提供校外学习行为数据。通过建立“教师主导—学生自主—家长补充”的多维评价网络，既缓解教师单方评价的负荷压力，又增强评价视角的全面性与客观性。

（二）核心素养为引领明确课程育人目标

针对评价内容表层化与目标割裂的问题，需以核心素养发展为内容设计基点。在评价维度上，突破传统知识技能导向，将数学眼光、数学思维、数学语言等素养指标融入评价标准，通过设计开放性任务考察学生的思维过程，而非仅关注答案正确性。在评价对象上，建立差异化评价体系，根据学生认知水平分层设计任务，避免“一刀切”评价模式对个体差异的忽视。此原则旨在通过内容重构，使评价成为素养落地的实践载体。

（三）多样化评价方式增强教学实施弹性

为突破评价方法僵化与工具失范的瓶颈，需遵循多维度方法整合原则，将定性评价与定量评价相结合。在诊断性评价中，结合课堂观察、学习档案、实践任务等工具，全面记录学生发展轨迹；在形成性评价中，采用表现性评价替代单一纸笔测试，真实反映高阶思维能力；同时，建立动态反馈机制，通过即时评价结果调整教学策略。将评价嵌入真实问题解决过程，避免方法形式化导致的评价失真。

三、基于AI驱动的小学数学过程性评价策略

AI驱动小学数学过程性评价可以分为课前、课中、课后三个阶段，具体的实施策略如图1 所示。

（一）课前评价：学情诊断与经验激活

在课前阶段，教师、学生与家长作为评价主体，通过定性的评价方法，共同聚焦学生的生活经验与学习常规，形成多维度的学情预判。教师可以设计生活化访谈提纲与观察量表，分析学生已有的知识储备。学生通过自我反思日志或口头表达，描述对预习内容的理解。此外，基于小学生群体的特殊性，家长也应该成为过程性评价的主体之一，学生学习习惯的养成、生活经验的积累、综合素养的进步等都离不开家长的参与。家长可以通过日常观察与亲子互动，反馈学生的学习态度与家庭支持情况。教师分析学生的生活案例判断其经验迁移能力，家长进行行为观察反映学生学习习惯，学生自我陈述暴露认知盲区，三者数据交叉验证，形成全面的学情画像。

数字化技术通过生成式大模型与智能分析工具，将生活经验转化为可量化的感性认知数据，赋能课前评价的精准化。教师可以利用AI工具如DeepSeek等，设计情境化问题链，激活学生与家长的互动。智能学情分析平台如“班级优化大师”可以自动解析学生提交的语音、视频或文本数据，提取关键词生成认知水平报告。以人教版小学数学三年级上册《分数的初步认识》单元为例，教师通过AI生成问题：“如果一块披萨要分给 4 个人，每人分到多少？请用画画或拍照说明。”学生与家长合作完成作品并上传至分析平台。AI自动分析图像中的分割均匀性与语言描述准确性，如是否“均分四份”“每人分到1/4”，生成具象操作能力与符号化表达水平的等级报告。教师结合报告，在课堂中重点强化“均分”概念，并针对符号表述薄弱的学生设计专项活动。通过数字化赋能，课前评价从传统的经验判断转向数据驱动的精准诊断，既激活了学生的生活经验，又为差异化教学提供了科学依据。

（二）课中评价：动态监测与素养协同发展

在课中阶段，教师与学生作为核心评价主体，采用定性与定量结合的评价方法，围绕知识掌握、数学学科素养及跨学科素养展开多维度评价。对教师而言，可以通过智慧课堂工具实时统计随堂测验正确率，分析知识盲点。还可以利用课堂观察量表记录学生的思维表现，评估素养发展情况。对学生而言，可以使用电子量规表、小组合作评分表等量化自身表现，还可以通过同伴反馈工具（如Padlet协作墙）撰写评语，强化沟通能力。双主体间的互动形成闭环，定量结果与定性描述互为补充，共同指向数学核心素养与跨学科素养的协同发展。

数字化技术通过实时反馈系统与多模态数据分析，实现课中评价的动态化、可视化与素养导向化。如利用“希沃易课堂”推送互动习题，系统实时生成班级答题热力图，并自动归类错误类型，关联素养缺陷。通过“讯飞听见”采集小组讨论音频，识别关键词频次与情绪波动（困惑、兴奋等），生成“学习投入度”分析报告。还可以进行多模态任务设计，在“认识对称图形”的教学中，学生拍摄校园中的对称物体，用绘图软件标注对称轴并上传，系统基于核心素养与跨学科素养框架，从数学准确性、艺术美观性、科学解释性三方面生成综合评分，赋能教育教学。以“时间管理”跨学科项目教学为例，包含任务设计、数字化评价过程和结果应用三方面。学生需要分小组设计“周末学习计划表”，用24 时计时法分配各科学习时间，并说明“劳逸结合”的科学依据。教师通过“班级优化大师”推送任务，实时监控各组的进度；学生运用思维导图工具协作完成计划表，系统自动统计数学规范性与创新性，如学生的计划表中24 时制使用率为 100% ，还嵌入了番茄钟法。小组互评时，通过“腾讯文档”批注功能标注优缺点，如“时间分配合理，但缺乏运动时段”，AI提取关键词生成“批判性思维”与“健康意识”素养报告。最后教师根据系统反馈，针对模型意识薄弱组播放微课、强化概念，同时邀请体育老师介入，拓展时间管理与健康生活的跨学科联结。通过AI赋能，课中评价突破了单一学科的局限，实现了数学核心素养与跨学科素养的深度融合，推动教学过程从“知识传递”向“素养共生”转型。

（三）课后评价：精准巩固与素养拓展

在课后阶段，教师、学生与家长通过定量的评价方法，聚焦学生的知识掌握程度、数学学科素养及跨学科素养，形成数据驱动的学习反馈闭环。教师可以利用智能作业系统统计客观题正确率、主观题得分分布等数据，量化分析知识薄弱点与素养发展水平。学生可以运用数字化错题本（橙果错题本等），自动统计错题类型、频率及归因标签，量化反思学习短板。家长可以借助家校平台查看多维数据报告，包括作业效率、素养雷达图、跨学科项目评分等。三主体协同下，教师通过分层作业正确率诊断创新意识发展水平；学生通过错题归因量化应用意识短板；家长基于跨学科项目评分评估批判性思维表现。三者数据交叉验证，形成“知识-学科素养-跨学科素养”三位一体的动态画像。

数字化技术通过AI分层作业与多维度素养画像，将课后巩固与素养拓展深度融合，实现学科内核夯实与跨领域能力迁移的双重目标。 AI分层作业系统基于思维路径、答题策略等课中学习数据，自动推送匹配核心素养与跨学科目标的差异化任务。跨学科素养雷达图整合评估数学核心素养与跨学科素养，生成可视化报告。以人教版六年级下册《圆柱与圆锥》单元为例，教师通过“智慧学伴”平台推送分层作业，按照学情将学生分为基础层、拓展层、挑战层等不同层级，具体作业设计见表2。

基础层设计计算题，目标是强化量感与几何直观等数学核心素养，确保基础薄弱学生掌握基本概念与操作技能。拓展层以跨学科探究类题目为主移应用，如探究“为什么饮料罐设计成圆柱形？”，分析材料成本与容积的关思维、科学推理等跨学科素养。挑战层以创新实践类题目为主， ad等3D建模软件设计最小表面积的圆锥容器，最后提交渲染图间观念等数学核心素养，融合技术应用、艺术设计等跨学科素养，推动“5C素解与传承、审辨思维、创新、沟通、合作）发展[7]。

学生完成后，AI系统自动批改计算题，标记错误并推送微课解析拓展层报告中的科学解释，如“圆柱形抗压性强”，关联推理意识素养得分；从数学准确性（体积计算）、技术应用（建模复杂度）与美学设计（结构比素养报告，针对工程思维薄弱组开展“桥梁承重实验”，家长利用学习解决的家校共育。基于数字化赋能，课后评价从单一的知识巩固升级为学习赋能”的立体化体系，既呼应新课标“三会”的核心素养要求，又融合“5C”跨学科素养目标，为学生的全面发展提供精准支持。

四、结语

数字化赋能在小学数学过程性评价中价范式从经验驱动向数据驱动的结构性转型。本研究构建的覆盖课前学情诊断闭环，不仅重构了"教—学—评"的互动关系，更着眼于数学目标从知识掌握向素养生成的范式跃迁。然而，AI驱动的过能算法的可解释性、数据隐私的伦理边界以及教师数字素养的适配人机协同的评价生态系统、完善教师数字胜任力培养机制等方面持续探索，为数量发展提供可持续支撑。

参考文献

[1] 教育部办公厅关于印发《基础教育课程教学改革深化行动方案》的通知[EB/OL].（2023-05-26）[2024-10-01].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A26/jcj_kcjcgh/202306/t20230601_1062380.html.

[2]中华人民共和国教育部.义务教育数学课程标准（2022 年版）[S].北京：北京师范大学出版社，2022.

[3]崔允漷，王少飞，杨澄宇，周文叶，雷浩.新课程关键词[M].北京：教育科学出版社，2023：182.

[4]刘静，王光明.过程性评价对学生学业成绩影响研究——基于 63 项实证研究的元分析[J].中国考试，2024，（01）：72-82.

[5]李淑芳，周先进.中小学教师实施过程性评价的困境及其突破[J].教学与管理，2024，（18）：99-102.

[6]于冬梅，黄友初，杨惠雯.数学生活化教学实施的困境及其破解[J].教学与管理，2025，（06）：87-91.

[7] 魏锐，刘坚，白新文，等.“21 世纪核心素养 5C 模型” 研究设计[J]. 华东师范大学学报（教育科学版），2020，38（02）：20-28.

作者简介：李贝宁（2001.5-），浙江莲都人，小学教育

基金项目：本项目为2024 年研究生科研创新项目成果《数字化赋能小学数学教学过程性评价实施策略研究》（编号：YKY24010）李贝宁