基于人工智能的小学数学深度学习混合式教学策略

引言

人工智能技术快速发展给教育变革带来新动能，特别是小学数学，与深度学习融合正在重塑着传统教学模式。目前，小学数学教学正面临着学生存在着较大的认知差异和高阶思维发展不充分的挑战，混合式教学和人工智能相结合为解决上述困境提供了新的思路。本文围绕人工智能支撑下小学数学深度学习的混合式教学策略展开研究，探究如何借助智能化手段对教学全流程进行优化，使其由知识传递向能力培养跨越，为打造更具有适应性和探究性数学课堂，提供理论参考和实践路径。

一、基于人工智能的混合式教学对小学数学深度学习的意义

传统数学教学模式通常注重知识的转移和记忆，而忽略对学生个体差异和学习兴趣的发展。但是，以人工智能为核心的混合式教学借助智能化手段可以有效激发学生学习兴趣与动力。第一，人工智能能够通过数据分析来了解每一位学生的学习进度、兴趣点、薄弱环节等，进而给学生提供个性化学习资源与任务，规避传统“一刀切”模式的局限性[1]。这种个性化学习体验可以让学生对数学学习有成就感、有自信心，从而激发他们继续学习的动力。第二，以人工智能为核心的教学平台一般融合游戏化元素、互动式教学、即时反馈机制等。这些创新性教学方式既可以把数学知识同实际生活情境有机地结合在一起，又可以通过互动、反馈等方式推动学生思维向纵深发展，让学习过程更生动、有趣[2]。

二、基于人工智能的小学数学深度学习混合式教学策略

（一）“AI+课前预习”策略

在以人工智能为基础的小学数学深度学习的混合教学方法中，“AI+课前预习”的策略被视为核心部分，其目标是利用先进的智能技术来增强学生的自主学习能力和提高预习的效果。该战略的核心思想就是借助人工智能平台，向学生提供个性化课前学习内容及辅助支持，助力学生走进教室，预先把握基本概念与知识点，为课堂教学打下坚实基础。其一，AI 系统可以根据学生学习进度、掌握情况等信息自动推荐与学生水平相适应的课前准备材料。这类材料既包括文本、视频等常规学习材料，也可涉及交互式数学问题与习题，有助于学生深化数学概念。如对于新授内容，AI 平台可以预先生成和课堂教学内容有关的习题，实时反馈学生答案，对学生答案进行解析，点错给出正确答案的建议，保证同学们能清楚地认识到学习前期知识点中的重点和难点[5]。其二，通过智能化反馈机制 AI 能够为每一位学生度身定做预习计划，从而解决传统预习模式下学生参与度不高，预习效果不理想等问题。AI 系统能依据学生预习时的成绩动态地调节内容难度与复杂度以保证学生预习时得到应有的挑战，而且也不存在太简单或者太难的问题，这样才能维持学生对学习的兴趣与动机。

（二）“AI+课堂协作”策略

“AI+课堂协作”策略旨在利用人工智能技术推动学生间协作学习、增强课堂互动性、开发集体智慧。该策略以 AI 技术结合小组合作学习的方式，促使学生通过团队合作讨论解决数学问题，进而达到集体学习深度思考、内化知识。其一，AI 平台能给学生带来即时数学问题及挑战学生可依据个人的学习进度及了解程度，由 AI 系统指导与伙伴一起学习。人工智能能够通过对学生个体表现的实时监控，为学生提供个性化的建议和支持，同时也可以根据团队的协作进展，实时调整任务的难度，以满足不同小组的学习需求。这种以智能系统为核心的协作学习模式可以有效地突破传统教学中以教师讲授知识为主的模式，让学生通过互动和协作来深化数学概念，并且通过探讨与合作来共同完成复杂的问题，以达到促进思维、促进知识迁移的目的。其二，通过“AI+课堂协作”的策略，可以在智能平台上加强小组成员间的沟通和合作。AI 系统能够帮助学生有效共享信息，保证每一位小组成员在协作过程中充分发挥自己的长处，并且针对其学习特点来分配作业，以免部分学生陷入被动。

（三）“AI+课后巩固”策略

课后巩固阶段作为学生知识内化与技能提升的关键阶段，传统复习方式通常缺少个性化指导与反馈，AI 技术的导入可以有效地解决这一难题，并提供更精细化、更智能的学习支撑。其一，AI 系统可根据学生课堂上的成绩及学习进度产生个性化复习计划。该系统通过智能算法可以精确地分析学生学习中的薄弱环节、自动地推荐有关巩固练习、知识点复习材料等。这些巩固任务既包括基本的计算题目，也可能涉及部分应用题及综合性问题等，有助于同学们在处理实际问题时进一步深化对数学知识的认识与掌握。同时，AI 系统可根据学生答题情况进行实时反馈、点错、给出正确解题思路与方法，保证学生巩固时及时纠错、避免错误认识、累积知识盲点。其二，AI 技术也可以通过智能自适应学习系统动态地调节课后巩固任务难度与内容，来满足学生的不同学习需求与掌握情况。对于学习进度较快的学生，该系统能够提供更具挑战性的问题和深度思考题；而对于学习进度较慢的学生，系统会提供更多的基础题目和讲解，以帮助他们稳定提升。

（四）“AI+评价反馈”策略

“AI+评价反馈”策略通过智能化评价和反馈机制在有效提高教学质量的同时也推动着学生个性化学习向纵深发展。传统教学评价通常限于定期测试与教师主观评估相结合，这类评价不一定能完整地反映学生学习状况，很难给出及时而准确的反馈信息。并且 AI 技术的导入，可以对学生课堂学习期间的表现数据进行实时采集与分析，并根据数据产生更科学、更客观的评价结果，对学生学习进程进行全面，及时地回馈。第一，AI 系统可以通过实时监测学生答题情况来自动评价学生知识掌握情况，并且通过智能化算法来产生多维度学习报告。这些报告既包含了学生对各知识点的掌握程度，也揭示了他们解题策略，思维方式和学习习惯。通过这一全方位评价，教师可以对每一个学生的学习情况有一个较为准确的认识，以便有针对性地调整教学策略与方法。第二，AI 技术所提供的反馈机制，同样有很大优势。区别于传统教师人工批改作业，AI 系统可以在学生做完作业之后，即时给学生反馈信息，指出其中存在的误区，并提出改进意见。对学生来说，这一即时反馈有助于学生迅速地发现错误和改正自己的错误，从而避免长期游走于错误思维框架之中。

结语

人工智能和混合式教学深度融合为小学数学深度学习提供了全新可能。本文所构建的四维策略体系通过对课前、课中、课后、评价环节进行智能化重构，既增强教学精准性和学生参与度，又促进数学思维和创新能力发展。今后，在技术迭代和教育理念协同推进的背景下，该模式可望成为我国基础教育改革的一个重要取向，但其效果还需要更多的实证研究来检验和优化。

参考文献

[1]潘兴侠,何鑫,鲍丽娟.深度学习视域下"翻转 对分"新型混合式教学模式探索——以《多元统计学》课程为例[J].教育进展,2024,14(4):865-873.

[2]杨焘,付冬梅.人工神经网络课程与深度学习融合的混合式教学改革研究[J].大学教育,2024(15):75-79.