人工智能赋能下小学数学作业设计研究

随着教育数字化转型的推进，人工智能技术与学科教学的融合成为必然趋势。小学数学作业作为课堂教学的延伸，其设计质量直接影响学生的学习效果与负担。传统作业模式中，“一刀切”的内容布置、人工批改的滞后性、数据反馈的局限性，已难以适应新时代“减量提质”“因材施教”的要求。人工智能技术通过学习分析、智能推送、情境模拟等手段，能实现作业的精准化设计、高效化反馈与个性化辅导，为小学数学作业改革注入新动能。结合小学数学学科特点与人工智能技术优势，从作业内容、反馈机制、呈现形式三个维度构建设计策略，确保技术应用服务于教学目标与学生发展。

一、基于知识图谱的个性化作业生成

利用人工智能的知识图谱技术，将小学数学知识点（如“数与代数”“图形与几何”）分解为“核心概念—关联技能—应用场景”的层级结构，根据学生的能力水平智能推送适配内容。

（一）分层推送机制

基础层（巩固型）：聚焦核心知识的直接应用，如“长方形面积=长³宽”的直接计算（给出长5cm、宽3cm，求面积）；

提升层（理解型）：侧重知识的变式应用，如“已知长方形面积 24cm² ，长 6cm，求宽”或“一个长方形长增加2cm，面积增加10cm²，求宽”；

挑战层（迁移型）：强调跨知识点整合，如“用长方形和正方形拼组图形，计算总面积与周长”。

智能系统通过前测数据自动为学生匹配初始层级，并根据作业完成情况动态调整（如连续 3 次基础层正确率≥90%则升级至提升层），实现“一人一策”的个性化作业路径。

（二）案例：苏教版五年级上册“小数乘法”单元

系统先通过5 道题测评（如 ^∗0.2×3^∗1.5×0.4^∗′) ），定位学生薄弱点：若学生频繁出现“积的小数位数错误”，则推送“先按整数乘法计算，再点小数点”的专项练习（如 ⁴3.25×0.4 ，先算 325×4=1300 ，再根据因数共有3 位小数，得1.3”）；

若学生计算准确但速度慢，则推送“估算检验”任务（如 ^*0.8×1 . 2≈1×1=1 ，精确计算 0.96，验证合理性”），提升计算策略的灵活性。

二、基于智能反馈的作业矫正与拓展

构建“即时诊断—精准解析—变式巩固”的智能反馈链条，让作业不仅是“检测工具”，更是“学习支架”。

（一）错误类型的智能分类

系统将常见错误分为“知识型”（如公式记忆错误，如“三角形面积=底³高”遗漏 *÷2^♭) ）、“技能型”（如计算失误，如 ^∗18×5=80^′′) ）、“思维型”（如逻辑错误，如“混淆‘增加到’与‘增加了’”），并针对不同类型推送对应资源：

知识型错误：链接教材原文或微视频（如“三角形面积推导过程动画”）；

技能型错误：推送“计算技巧口诀”（如“25³4=100，25³8=200”）及速算练习

思维型错误：呈现“对比题”（如“小明有 5 颗糖，增加到10 颗，增加了几颗？”与“小明有 5 颗糖，增加了10 颗，现在有几颗？”），强化概念辨析。

（二）拓展性资源的智能关联

对完成基础任务的学生，系统自动推送拓展内容，如：数学史知识（如“小数的起源”“圆周率的故事”）；趣味挑战题（如“用1-9 九个数字组成三道算式，每个数字用一次：□+□=□，□-□=□， ⨆×◻=⨆^′′) ；生活应用题（如“计算家里客厅铺地砖的数量”），满足不同学生的发展需求。

三、基于情境模拟的交互式作业设计

利用人工智能的虚拟仿真技术，创设“可操作、可探究、可互动”的作业情境，将数学知识与生活实践、科学探究等领域连接，提升作业的实践性与综合性。

（一）生活实践类情境

模拟真实生活场景，让学生在解决问题中应用数学知识。例如：

1.“家庭购物”：智能系统生成超市商品清单（含价格、折扣），学生需规划“50 元预算购买晚餐食材”，计算总价、比较优惠方案（如“买二送一”与“八折”哪个更划算）；2.“时间管理”：根据学生的作息数据（如上学时间 7:30，早餐需15 分钟，步行到校20 分钟），生成“起床时间规划表”，计算最晚起床时间并优化流程（如“边热牛奶边洗漱可节省 5 分钟”）。

（二）科学探究类情境

融合数学与科学知识，设计跨学科探究任务。例如：

1.“植物生长观察”：系统推送虚拟植物（如向日葵）的生长数据（高度、叶片数），学生需用折线统计图记录并预测“第7 天的高度”；2.“桥梁承重实验”：模拟不同形状桥体（三角形、四边形）的承重测试，学生记录数据（如“三角形桥体可承重500g，四边形 300g^′′) ），计算承重比并分析“三角形稳定性”的数学原理。

（三）游戏化互动情境

将作业设计为闯关游戏，通过任务驱动提升参与度。例如：

1.“数学王国大冒险”：每关对应一个知识点（如第一关“小数加减法”、第二关“图形分类”），学生完成计算或解决问题后解锁剧情；

2.“数字密码破译”：系统生成加密信息（如“☆+△=8，△=3，则☆=？”），学生破解后获得下一条线索，最终完成“宝藏寻找”任务，在游戏中巩固知识。

四、基于数据驱动的作业优化与评价

利用人工智能的数据分析功能，构建“作业设计—实施—反馈—调整”的闭环机制，提升作业的精准度与有效性。

（一）班级共性问题分析

系统汇总班级作业数据，生成“错误率TOP3 知识点”（如“异分母分数加减法”错误率65%）、“典型错误类型”（如“通分步骤遗漏”）等报告。教师可根据数据调整作业内容，如针对“异分母分数加减法”设计“先通分再计算”的专项训练，或录制“通分技巧”微视频嵌入作业系统，实现“以数据促优化”。

（二）个性化成长档案构建

系统为每位学生建立“能力发展档案”，包含：知识点掌握雷达图（如“计算能力★★★★☆，空间想象能力★★★☆☆”）；错题溯源（如“近3 次作业中，2 次错误集中在‘单位换算’”）；进步曲线（如“小数乘法正确率从60%提升至85%”）。教师可依据档案进行针对性辅导，家长能直观了解孩子的学习状况，学生则可明确努力方向，使作业评价从“结果判定”转向“过程追踪”。

综上所述，人工智能赋能小学数学作业设计，需警惕“技术万能化”误区。一方面，技术无法完全替代教师的人文关怀（如对学生解题思路的深度解读、情感鼓励），需坚持“人机协同”；另一方面，要避免过度依赖智能系统导致学生计算能力退化，需平衡“机算”与“笔算”的比例。随着技术发展，可探索更多应用场景：如通过 AI 语音识别批改“口述解题思路”的作业，利用 VR 技术创设“三维空间测量”情境等。但无论技术如何迭代，“以生为本”的核心不变— 人工智能的价值在于解放师生的机械劳动，让作业回归“能力培养”“兴趣激发”的本质，真正成为学生成长的“助力器”而非“负担源”。

参考文献：

[1]黄荣怀，胡永斌.人工智能时代的教育变革[J].教育研究，2020（04）：12-22.

[2]李艳.智能作业系统在小学数学教学中的应用研究 [J].中国教育信息化，2022（10）：67-71.