基于AI 大数据分析的小学数学学习困难学生精准干预研究

引言

在我国基础教育体系中，小学数学作为核心学科之一，对学生逻辑思维、抽象能力和解决问题能力的培养具有重要作用。然而，在实际教学中，不少学生在数学学习过程中出现了学习困难现象，表现为概念理解不清、运算能力薄弱、学习兴趣不足等问题。这些学生若缺乏及时有效的干预，往往会在后续学习中形成累积性落差，甚至产生数学焦虑，从而影响全面发展。传统的干预模式多依赖教师经验，缺乏科学的数据支持，难以做到针对性和持续性。随着人工智能与大数据技术的快速发展，教育数据的采集与分析能力显著提升，为识别学习困难学生并提供精准干预提供了可能。通过大规模数据挖掘与智能算法建模，能够科学评估学生的学习状态，动态监测学习轨迹，并为教师提供个性化教学建议。因此，开展“基于AI 大数据分析的小学数学学习困难学生精准干预研究”不仅能够推动教育信息化与智能化的发展，也为提升小学数学教育质量和促进教育公平提供重要参考。

一、小学数学学习困难现状分析

小学数学学习困难是一个普遍存在的教育问题，具有复杂性和长期性。研究发现，导致学生在数学学习中出现困难的原因主要包括以下几个方面：一是知识基础薄弱。小学数学知识具有系统性与层次性，如果学生在基础知识阶段出现理解障碍，后续学习便难以顺利进行，形成“滚雪球”式的落差。二是学习方法欠缺。部分学生缺乏科学的学习策略，对数学概念与方法仅停留在机械记忆阶段，缺少迁移与灵活运用能力。三是情感与态度问题。学习困难学生往往因长期成绩不理想而失去学习自信，形成对数学的恐惧与排斥心理，从而进一步加剧学习困难。四是教学方式局限。传统数学教学强调统一进度与标准化要求，忽视了学生个体差异，无法满足学习困难学生的特殊需求。

二、AI 大数据分析在教育中的应用价值

人工智能和大数据技术为教育改革提供了全新思路与工具。在小学数学学习困难干预中，其应用价值主要体现在以下几个方面：首先是精准识别。借助大数据平台，可以实时收集学生的作业数据、测试成绩、课堂互动情况、学习行为轨迹等多维度信息，通过数据建模和聚类分析，有效识别出存在学习困难的学生群体。其次是动态监测。AI 技术能够对学生的学习曲线进行动态追踪，及时发现学习中的薄弱环节与能力短板，为后续干预提供数据支撑。再次是个性化推荐。通过机器学习算法，系统可以针对不同学生的知识结构与学习习惯，生成符合其个体需求的学习资源与练习任务，实现“因材施教”的目标。

三、基于AI 大数据分析的学习困难学生识别方法

学习困难学生的精准识别是干预的前提。传统的识别方法主要依赖教师经验或阶段性考试结果，存在主观性强、滞后性大等缺陷。而基于 AI 大数据的识别方法能够更科学、更实时地评估学生学习状态。首先，在数据采集层面，需要整合课堂行为数据、作业完成情况、在线学习平台数据、测评成绩和学习时间分布等多维数据，确保全面覆盖学生学习过程。其次，在数据处理层面，运用数据清洗、特征提取和归一化方法，保证数据的准确性与可用性。在模型构建方面，可采用监督学习与无监督学习相结合的方法，利用决策树、支持向量机、神经网络等算法对学生学习状态进行预测与分类。例如，基于聚类分析可以将学生划分为“概念理解型困难”“运算能力型困难”“情感态度型困难”等类型，以便后续制定差异化干预措施。

四、基于AI 大数据的干预策略设计

在完成学习困难学生的精准识别后，下一步是制定科学合理的干预策略。基于 AI 大数据的干预设计应遵循个性化、动态化与科学化原则。首先，在干预目标上，应明确帮助学生掌握核心数学知识，改善学习态度，提升自信心。其次，在干预内容上，应结合不同类型的学习困难，采取差异化策略。例如，对概念理解型困难学生，可通过图像化、多样化资源增强理解；对运算能力型困难学生，可通过分层练习、逐步递进方式进行训练；对情感态度型困难学生，应增加趣味化学习内容和情感支持，减轻焦虑情绪。

五、实践效果与教育启示

在部分地区的试点应用中，基于 AI 大数据分析的精准干预模式已显示出积极成效。研究发现，接受干预的学生在数学成绩上普遍提升，学习积极性增强，数学焦虑程度降低，学习习惯逐步改善。教师在教学中能够更清晰地把握学生差异，调整教学策略，提升了课堂效率。同时，该模式也对教育公平产生了积极影响，学习困难学生获得了更多个性化关注与支持，缩小了与普通学生之间的差距。教育启示主要体现在以下几个方面：其一，AI 大数据应成为教育决策和教学管理的重要工具，推动教育评价由结果导向向过程导向转变；其二，教师应提升数据素养，具备解读教育数据与应用 AI 工具的能力，实现技术与教学的深度融合。

结论

本研究以小学数学学习困难学生为研究对象，探索了基于 AI大数据分析的精准干预模式，提出了科学的识别方法与差异化干预策略，并通过实践验证了该模式的有效性。研究结果表明，AI 大数据分析能够显著提升学习困难学生的识别准确率和干预针对性，促进学生成绩提升和学习态度改善，推动教育公平和教学质量提升。未来研究可进一步优化识别模型，拓展干预策略，结合人工智能与认知科学的成果，形成更完善的教育智能干预体系。同时，应加强教师培训和教育资源建设，推动该模式在更多学科和地区推广应用，为基础教育改革与发展提供持续动力。

参考文献

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[3] 陈晓东. 学习困难学生干预策略的实践与反思[J]. 教育理论与实践 ， 2023（12）： 72- 76.

姓名：王妍皎 出生： 1983 年 7 月 籍贯 ： 重庆 性别 ：女最高学历： 本科 职称：一级教师 研究方向： A I 助力数学教学 邮编 ： 400020 单位：重庆市江北区钢锋小学校