以 AI 为翼促情境化教学 助力课堂教学全面进阶​

摘要：​随着人工智能（AI）技术在教育领域的广泛渗透，其为数学情境化教学带来了前所未有的变革契机。通过创设生动且贴合实际的情境，数学学习变得更加具象、有趣，而 AI 技术进一步增强了这一教学模式的效能，促进了学生数学素养与综合能力的提升。

关键词：AI 技术；数学情境化教学；教学创新

在教育信息化的浪潮中，数学教学面临着提升学生学习兴趣、深化知识理解以及培养综合素养的挑战。传统教学方法已难以契合当下学生的多元学习诉求，学生对抽象数学概念的理解困难，直接影响了学习成效。情境化教学作为一种有效的教学策略，将数学知识与现实情境紧密相连，有助于学生更好地感知数学的实用性与魅力。人工智能技术凭借其强大的数据处理、智能交互与模拟能力，为数学情境化教学注入了新的活力，成为推动数学教育创新发展的关键力量。

一、人工智能为数学情境化教学带来的变革

（一）构建多元丰富的情境资源库

传统数学教学资源常受限于形式与内容的单一性。AI 技术凭借其强大的数据分析与处理能力，更是为教师们开启了一扇全新的资源大门。它所提供丰富多元的教学资源，有效弥补传统教学资源存在的片面性与单一性短板。

AI 技术对海量的文本、图像、音频、视频等数据进行整合与分析，为教师构建起一个多元丰富的情境资源库。例如，在讲解三角函数时，AI 可收集天文观测中天体运动轨迹的视频资料，将三角函数与天体运动的周期变化直观联系起来。在几何图形教学中，AI 能从建筑设计、艺术作品中提取各类几何形状实例，为学生展示几何知识在现实美学与工程领域的应用，帮助学生从不同角度理解抽象的数学概念。

（二）实现个性化情境创设

每个学生对数学知识的理解与接受能力存在差异。借助 AI 技术的数据分析功能，教师可以精准把握学生的学习进度、知识掌握程度以及兴趣偏好。根据这些信息，为学生量身定制个性化的数学情境。如对于逻辑思维较强但对实际应用缺乏感知的学生，教师利用 AI 创设金融投资中的数学计算情境，让学生在分析投资回报率、风险评估等实际问题中运用数学知识。对于形象思维突出的学生，则借助 AI 生成虚拟现实的数学实验情境，如在虚拟空间中搭建几何模型，让学生通过亲手操作来探索几何性质。

在情境化教学中，教师可借助 AI 智能精准收集、深入分析学生的学习信息，全面洞悉学生的学习状况与兴趣偏好，进而为学生量身定制更为精准且详细的教学资源。教师运用 AI 技术，能够精心制作出精美的课件、生动的动画以及精彩的视频等多媒体素材，将抽象晦涩的数学概念、复杂的公式和定理，以直观、形象的方式生动呈现，助力学生轻松跨越理解障碍，更好地掌握数学知识。

（三）增强情境中的互动体验

在数学情境化教学中，师生互动、生生互动至关重要。AI 技术通过智能语音助手、在线互动平台等工具，极大地增强了互动体验。课堂上，学生可以随时通过语音向智能助手提问，如在学习数列知识时，询问 “斐波那契数列在自然界还有哪些其他表现形式”，AI 能迅速检索并提供诸如植物花瓣排列、松果鳞片分布等相关资料。同时，基于 AI 的在线学习平台可以组织学生开展小组讨论，平台自动根据学生的知识水平与学习风格进行分组，并实时记录讨论过程，为教师后续的教学调整提供数据支持。

二、人工智能助力数学情境化教学的实践路径

（一）利用 AI 模拟真实场景，开展沉浸式学习

在数学教学中，许多知识较为抽象，学生理解困难。AI 的虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术能够模拟真实场景，让学生获得沉浸式学习体验。在立体几何教学中，利用 VR 技术构建三维立体空间，学生佩戴设备后可以自由穿梭于各种几何体内部，从不同角度观察几何体的结构，直观感受点、线、面之间的关系。在学习测量知识时，借助 AR 技术，学生通过手机或平板扫描现实环境中的物体，就能获取物体的尺寸数据，并运用数学知识进行面积、体积的计算，将抽象的数学测量知识与实际操作紧密结合。

（二）借助 AI 数据分析，优化教学策略

AI 技术可以对学生在情境化学习过程中的行为数据进行收集与分析，包括学习时间、答题准确率、参与互动的频率等。教师通过这些数据，能够了解学生在不同数学情境中的学习难点与易错点。例如，在概率统计的情境化学习中，数据分析显示学生在复杂概率模型的应用上错误率较高，教师便可针对性地调整教学策略，利用 AI 生成更多相关的案例与练习题，强化学生这方面的能力。同时，根据学生的学习进度，AI 还能为教师提供个性化的教学建议，如对于学习进度较快的学生，推荐拓展性的数学情境学习资源。

（三）基于 AI 协作工具，促进跨学科融合

数学与物理、化学、计算机科学等多学科联系紧密。借助 AI 协作工具，能够促进数学与其他学科在情境化教学中的融合。在教授数学中的函数知识时，结合 AI 协作平台，与物理学科联动，共同创设物体运动的情境。学生通过分析物理实验中物体运动的位移、速度与时间的函数关系，既加深了对函数概念的理解，又强化了对物理知识的掌握。在计算机编程课程中，利用 AI 工具将数学算法转化为可视化的编程情境，让学生在编程实践中体会数学逻辑的应用，培养学生跨学科解决问题的能力。

三、挑战与展望

尽管人工智能在数学情境化教学中展现出巨大潜力，但也面临一些挑战。一方面，教师需要具备一定的技术素养来有效运用 AI 工具，部分教师可能存在技术应用的困难。另一方面，AI 生成的情境资源质量参差不齐，需要进行筛选与甄别。未来，随着技术的不断进步，AI 将更加智能、个性化，能够更好地适应不同学生的学习需求，有效提升数学教学质量，培养学生的数学思维与综合素养，为数学教育的发展带来新的机遇与活力。

参考文献​

[1] 陆启威。学科融合不是简单的跨学科教育 [J]. 教学与管理，2016，（32）：22 - 23.​

[2] 余兴来。情境教学在数学教学中的应用研究 [J]. 课堂内外（教研），2022（11）；38 - 40.​