人工智能背景下初中数学教学方式的探索与实践研究

引言

教育信息化已成为推动教育高质量发展的核心动力。人工智能技术凭借其强大的数据处理能力、个性化学习支持与智能交互功能，正在重塑传统数学教学模式。上海市尚文中学在“双新”背景下开展的“探索分数基本性质”公开课中，通过类比分层与项目化教学，结合 AI 学情分析工具，实现了对学生知识盲区的精准定位；九江金安高级中学利用生成式 AI 生成个性化练习题，使基础薄弱学生巩固知识的同时，学有余力者获得拓展性学习资源。这些实践表明，人工智能与数学教学的深度融合已成为教育创新的重要方向。

1 人工智能赋能初中数学教学的理论框架

1.1 建构主义学习理论与 AI 技术的契合

建构主义强调学习者的主动建构与情境化认知，而 AI 技术通过虚拟现实与三维建模工具，为抽象数学概念的可视化提供了技术支撑。在几何图形教学中，Desmos 绘图工具可动态演示平行四边形对边相等特性，学生通过拖动顶点观察图形变化，在沉浸式体验中完成空间概念的建构。这种技术赋能下的情境创设，使“函数图像平移”“立体图形展开”等传统教学中的难点突破成为可能。

1.2 个性化学习路径的智能规划

基于大数据分析的 AI 系统能够实时采集学生课堂答题、作业完成与测试成绩等多维度数据，通过机器学习算法构建个体学习画像。该平台根据学生答题正确率与解题速度，自动调整复习内容难度：为代数薄弱者推送“符号运算规则”微课，为几何优势生提供“立体几何建模”挑战题。这种动态分层机制使“因材施教”从教育理念转化为可操作的教学实践。

2 人工智能在初中数学教学中的实践路径

2.1 备课阶段的智能支持系统

2.1.1 学情诊断与资源匹配

讯飞星火 AI 工具通过分析班级历史错题数据，识别出“二次函数最值求解”“分式方程增根判断”等共性薄弱点，为教师推荐“数形结合法”“错误案例辨析”等针对性教学策略。在“勾股定理”单元备课中，AI 系统结合学生空间想象能力测评结果，自动生成包含“网格测量法”“面积割补法”的多元教学方案。

2.1.2 动态课件的智能生成

橙篇工具支持教师输入“设计40 分钟二元一次方程组教学方案”等提示词，自动生成包含教学目标、重难点与流程规划的结构化教案，并嵌入Desmos 绘制的函数图像动态演示模块。在“平面直角坐标系”教学中，AI生成的虚拟坐标系可实时响应学生拖动操作，直观展示点坐标变化规律。

2.2 课堂实施中的交互升级

2.2.1 实时答疑与概念深化

学科网小博士 AI 出题系统在“行程问题”应用题教学中，生成包含“基础公式应用”“多变量方程组”“实际情境建模”的三层递进式习题。当学生提问“如何选择解题方法”时，AI 工具通过自然语言处理技术，提供“画线段图分析数量关系”“设未知数建立方程”等多维度解释，并推送类似题目供即时练习。

2.2.2 跨学科项目的智能支撑

在“膳食健康”跨学科项目中，AI 系统协助学生完成数据收集与分析：通过单位换算工具将“克”转化为“千克”，利用有理数运算模块计算热量摄入偏差值，最终生成符合膳食宝塔标准的个性化食谱。这种技术赋能下的项目式学习，使数学工具在解决实际问题中的价值得到充分体现。

2.3 课后评价的精准反馈

2.3.1 错题归因与专项训练

AI 平台自动收集学生作业错误数据，通过知识图谱技术定位漏洞根源。例如，针对“移项未变号”导致的方程求解错误，系统推送“符号运算规则”讲解视频，并生成 ⋅4x-3=7x^,∗∗x+2=5x^,∗ 等 3 道同类错题进行专项训练。教师端可查看班级错题分布雷达图，动态调整“符号运算”课堂练习强度。

2.3.2 学习成效的动态追踪

基于学生月度测试数据，AI 系统生成个性化学习报告：为几何证明能力薄弱者推荐“辅助线添加策略”微课，为代数计算扎实者提供“函数综合应用”拓展题。这种数据驱动的评价体系，使教师能够及时调整教学策略，实现从“经验主导”到“证据支撑”的决策转型。

3 实践案例分析：以“一次函数的图像和性质”教学为例

3.1 课前学情精准诊断

在人教版八年级上册“一次函数的图像和性质”单元教学中，教师通过希沃平台设计 5 道前测题：第 1、2 题为直接应用，第 3、4 题涉及符号与顺序变化，第 5 题考察整体思想。平台数据显示，学生正确率分别为 82% 、78% 、 56% 、 53% 、 41% ，揭示出对公式本质理解不足、整体思想薄弱等问题。教师据此调整教学重点，设计针对性讲解环节。

3.2 课中动态分层教学

课堂实施中，教师采用“判断题即时反馈 + 个性化习题推送”模式：即时反馈：学生完成 6 道判断题后，平台实时显示正确率热力图，教师针对“整体思想应用”等薄弱点进行重点讲解。分层练习：平台根据学生答题情况推送个性化习题：基础组完成“直接应用平方差公式因式分解”题目，进阶组需先提取公因式再分解，拓展组则需运用整体思想解决复杂问题。数据驱动讲评：课中检测数据显示，学生对“直接应用”类题目掌握率达 91% ，但对“综合应用”类题目正确率仅 67% 。教师据此调整讲评重点，强化二次因式分解与整体思想训练。

4 挑战与对策

4.1 技术应用与教学本质的平衡

需警惕过度依赖技术导致数学思维训练弱化。例如，在几何证明教学中，应坚持“纸笔演算 +AI 辅助验证”的混合模式，确保学生掌握严谨的逻辑推理能力。

4.2 数据安全与隐私保护

学生数据的采集与分析需严格遵循《个人信息保护法》，选择通过教育部认证的合规平台，并建立数据脱敏机制，防止敏感信息泄露。

4.3 教师信息素养提升

学校应定期组织 AI 工具使用培训，帮助教师掌握数据解读、智能课件制作等技能。例如，通过“AI+数学”工作坊，提升教师设计个性化学习路径的能力。

结语

在人工智能背景下，初中数学教学方式的探索与实践取得了显著成效。智能评价系统实现了作业批改自动化、错题归因精准化，为教学改进提供了科学依据。技术应用需坚守教育本质，避免过度依赖技术弱化思维训练。应进一步优化 AI 工具的教学适配性，加强教师信息素养培训，推动人工智能与数学教学的深度融合，为构建高质量、个性化的初中数学教育体系提供持续创新动力。

参考文献

[1] 张茂鹏. 基于人工智能技术的高中数学教学研究[J].