AI 辅助下小学数学课堂形成性评价体系的构建与实践

引言

当前，基础教育领域正积极推进素质教育与课堂评价创新。小学数学作为学生逻辑思维与问题解决能力培养的基础学科，其课堂评价体系创新意义重大。传统终结性评价重结果轻过程，难以全面反映学生学习状态与能力发展。形成性评价强调过程性、发展性和反馈性，能够为学生提供持续学习激励与针对性指导。人工智能技术的兴起，为形成性评价体系的构建与落地应用提供了强大支撑。借助 AI 自动采集、智能诊断与个性化推送等功能，能够实现评价的精准化和智能化。本文立足AI 赋能视角，探讨小学数学课堂形成性评价体系的结构、关键环节及应用路径，旨在推动课堂评价方式由传统向智能转型，助力学生核心素养全面提升。

一、小学数学课堂形成性评价的内涵与价值

形成性评价是一种贯穿教学全过程的动态评价，注重学习过程、知识建构与能力提升，强调教师、学生和评价工具三方互动。其本质是通过持续观察、分析、反馈和调节，及时发现学生学习中的问题和发展潜力，引导学生自我反思与主动改进。相比终结性评价，形成性评价更关注学习过程中的思维方式、解决策略和学科素养的养成，有利于激发学生的数学兴趣和自主学习动力。在小学数学课堂中，形成性评价不仅能够及时发现学生的理解偏差、习惯漏洞，还能够为教师调整教学方案提供依据，实现以评促学、以评促教。形成性评价注重师生互动与同伴互评，鼓励学生表达思考过程和解决方法，促进数学思维的迁移和知识的内化。现代教育理念下，形成性评价已经成为推进小学数学高质量教学和培养学生创新能力的重要抓手。

二、AI 赋能下形成性评价体系的设计理念与结构

AI 技术的深度应用为小学数学形成性评价体系带来根本性变革。体系设计应突出数据驱动、智能反馈与个性化指导，构建“评价目标—内容标准—过程数据—智能反馈—调控策略”五维协同的结构框架。在评价目标设定上，既要关注基础知识掌握，更要突出数学思维、实践能力和学习习惯等综合素养。评价内容设计紧贴课程标准与学生认知规律，覆盖基础运算、空间感知、应用题解、逻辑推理等多元领域。AI 工具通过智能作业、在线测试、互动答题、学习行为分析等手段，实时采集学生的解题路径、思维过程和错误类型。基于大数据分析，AI 系统能够自动生成个性化学习档案，动态追踪学生进步轨迹。智能反馈以图表、文字、语音等多种方式呈现，为学生和教师提供多维度成长建议，支持教学方案的动态调整。形成性评价体系还需重视师生协作和家校联动，AI 平台应为教师教研、家长沟通和学生自评提供数据支撑，实现全员参与和全程跟踪。

三、AI 在形成性评价体系中的核心功能与创新实践

AI 赋能下，形成性评价体系在小学数学课堂表现出多项核心功能与创新实践。其一，自动化数据采集与智能诊断。AI 平台能够无缝整合课中练习、课堂提问、在线测验、课后作业等多维度数据，实时监控学生学习过程。其二，个性化学习资源智能推送。根据学生知识薄弱点和能力特征，系统自动推荐微课、练习题、拓展任务等，满足不同学习需求。其三，智能反馈与动态调整。AI 通过分析学生答题习惯、思维漏洞和学习偏好，生成针对性的成长报告，为教师和学生提供有针对性的学习建议。其四，支持教师教学反思与专业发展。AI 平台汇总班级和个人学习数据，辅助教师科学分析教学成效，优化教案设计和课堂实施。其五，促进家校共育。家长可通过平台及时了解孩子学习状况，与教师协同制定支持方案。AI 赋能形成性评价不仅提升了评价效率与精度，也推动了“教—学—评”一体化进程，助力课堂教学提质增效。

四、AI 辅助下形成性评价体系应用面临的挑战与优化路径

虽然 AI 赋能极大丰富和提升了形成性评价体系，但在实际推广中仍面临一系列挑战。技术应用方面，部分教师和学生信息素养不足，AI工具使用不熟练，导致数据采集和分析不够精准。部分评价内容标准化、模式化倾向突出，评价指标缺乏弹性，不利于学生个性发展。数据隐私和信息安全问题也成为推广过程中的重要关注点。平台之间数据兼容性不足，信息孤岛现象影响了评价的系统性。为优化 AI 辅助下形成性评价体系的应用效果，应加强教师信息素养和评价能力培训，推动“人工+ 智能”协作，促进师生深度参与评价过程。要科学设置评价指标体系，兼顾通用标准与个性差异，强化多元评价和动态调整。建立数据安全和隐私保护机制，完善平台数据互通标准，推动教育数据有序共享。鼓励学校、家庭和社会多方协作，形成形成性评价的合力，促进小学生全面发展。

五、AI 辅助形成性评价体系的未来展望与发展建议

面向未来，AI 赋能下的小学数学形成性评价体系将进一步走向智能化、个性化和融合化发展。人工智能技术将不断升级，评价工具将更智能、精准和易用。评价内容与课程教学、课外活动、个性成长将实现深度融合，促进学生多元能力提升。个性化数据画像和智能推送服务将助力教师因材施教，推动教育公平与质量提升。建议在政策层面加大对AI 赋能课堂评价的支持力度，制定相关技术与伦理规范，保障评价安全与公正。学校应完善教师培训机制，提高其 AI 工具应用与课堂评价能力。教育技术企业需加强产品研发，打造更高适配度和更具开放性的智能评价平台。社会各界共同参与，推动形成“技术—教学—管理”三位一体的评价创新生态，助力小学数学课堂高质量发展。

六、结论

AI 辅助下的小学数学课堂形成性评价体系为教学评价带来革命性变革。人工智能技术为数据采集、智能诊断、个性化推送和动态反馈等评价环节提供了技术基础，使评价更科学、高效、个性化。形成性评价在助力学生核心素养发展、教师专业成长和教学质量提升方面展现出独特优势。未来，随着AI和教育深度融合，形成性评价体系将在内容、形式、机制等方面持续创新，助推小学数学教育迈向高质量发展新阶段。

参考文献

[1] 刘涛, 张伟. 人工智能赋能下小学数学形成性评价体系构建研究. 《中国电化教育》, 2022.

[2] 王丽 , 李娜 . 基于智能技术的课堂形成性评价应用与反思 .《现代远距离教育》, 2023.

[3] 李明, 赵琴. AI 驱动下的数学课堂评价模式创新探析. 《基础教育课程》, 2021.

作者简介

杨岚（1989），女，河南郑州，邮编 ，单位：，职称：中小学一级，学历：大学本科；研究方向: 小学数学