AI 辅助下的小学数学作业共性错误识别与精准讲评策略

一、精准穿透的眼睛：AI 赋能下共性错误识别的教学价值

（一）“看见看不见”：让学生思维漏洞浮出水面

人工智能系统通过收集、整理全班学生提交作业数据，能够高效地定位出同一个学生在同一个知识点的错误高频次类型问题，如在学习“分数的大小比较”后的一次单元作业中，系统发现有超过半数的学生在“比较单位分数”这一类型的选择题中失分，并且大多错选了分母大的那个数为“大”值，人工智能的识别可以帮助教师高效地定位班级出现的学生的共性错误问题，再深入分析共性错误背后的方法性缺陷，找到学生的思维盲区，为讲评提供依据。

（二）“一针见血”：助力作业讲评更具针对性与效能

传统的讲评课往往“撒大网”，做不到重点讲评。依托AI 产出的“共性错误报告”，教师可针对错误频率最高的题型进行归纳，然后分层次讲评。如学习“两位数乘整十数”时，统计出学生大多对“进位乘法”和“不进位乘法”的运算过程产生混淆，教师据此把讲评的重心放到“对进位进行处理的算法构建”，并经过一题多反例引发学生思考，讲评的有效性明显得到增强，学生对于算理的理解更透彻。

二、四箭齐发的智慧策略：AI 辅助下的精准讲评新路径

（一）“数据显真相”：用AI 错题图谱明确讲评焦点

由于传统的数学作业讲评是老师依据自己的经验来决定学生共性的难点，而且并没有规律的、精准的、可视化的数据来提供，因此，AI技术得以应用到数学作业讲评，提供了一种崭新的“数据可视化诊断”。教师利用智能分析平台可以迅速将学生作业错误情况生成错题图谱、知识掌握图谱等图像形式，一目了然地展示了学生对哪类题目或哪类知识点产生了误差。

例如，在完成“简单方程”这一内容的教学后，教师通过 AI 作业系统对学生练习情况进行自动分析，自动形成了一份学生的错题图谱，可用于学生的讲评准备。错题图谱显示，学生在一类移项题中普遍出错，如在移项时，特别是未知数移项后，常感到不理解为什么需变换符号，移项后两边还等不等的问题。于是教师以“正负号小侦探”为题，组织了一堂讲评专题课。在课的起始，老师将自己制作的错题图谱拿出来，告诉同学们那些错题“红得发亮”，为什么错，让他们好奇与探究的心理迅速萌发出来。然后，老师让小组展开合作学习，每个小组选择一个“红亮亮”的错题进行错因探讨及解法交流，再进行全班展示交流。

（二）“讲评不补课”：用微课推送构建个性化讲解空间

传统作业讲评讲的是“满堂讲”，面对全班共性和个别错误时，教师无法因错定评，始终“未能尽其才”。随着 AI 技术的应用，为作业讲评插上了“时间延续”和“因人而异”的翅膀。教师可通过智能平台学生作业后根据学生作业情况自动生成微课推荐系统，针对高频错题和典型思维误区问题为学生录制微课，提供短时高效的焦点靶向讲解视频推荐给错题、错题集等学生。

以三年级数学一次练习为例，我们利用AI 系统的后台结果分析功能，发现学生普遍对“角的认识和角的度量”这一单元知识不清晰，在“认直角还是认锐角”这个问题上有较多出错，课堂上简单的“一讲而过”及“过河式”课堂讲评与微课“一丢就忘”及“一对一”针对性不足的弊端会继续困扰这个班的学生。为此，我们通过平台的“微课推送”功能针对性推送课后的个性解答：“角度大侦探”，录制讲解“什么是直角、什么是锐角等各类角，生活中哪些是直角，哪些是锐角”时运用动画教学，再配上生活中的剪刀开合、翻开的书本角度等实例，讲解生活中如何辨认，然后再布置少量作业以保证其理解透彻。

（三）“变错为宝藏”：用“ AI+ 共创”让讲评更具生成性

在AI 辅助教学环境中，不应该是“讲评对”，而是“讲评错”“讲对错”，更应该是生成“问题解决、深度思考、合作探究”“生成性学习”的窗口。AI 赋予教师任务型讲评任务的资源丰富。教师可利用学生共性的错题生成“共享任务”，组织学生完成各小组的自主错因分析、知识点重构和习题设计，实现了以生为中心、以学为主导，学生从“接受者”变“学习者”的角色转换。

例如，对“长方体和正方体的表面积”讲评一课，通过AI 智慧系统，教师发现大部分学生计算“展开图和求面积”的题目时存在失误，且很多学生只会按图索骥，错误出现在“位置辨析不清”“面积计算重复”等问题上。教师没有逐个给出参考答案，而是引入“讲评错题逆袭赛”活动，不同小组选择其中一类典型性错题为研究对象，制作“错题再生卡”，包括错因分析、方法策略，迁移训练、同伴互测，最后到前台展示分享。

（四）“全班一张图”：用智能可视化促进群体认知对比与反思

课后答疑除了应该对学生个人答错的原因加以指导，也应让学生从班级这个层面上认知梳理所学知识体系，即采用“AI 平台知识图谱”中呈现的“雷达图”“柱状图”“掌握分布图”等，给师生提供“班级视角”的认知分析。教师可以通过此类图谱直观地展现班级整体的各知识点掌握情况，指导学生从大局上观察了解整体优势区和劣势区，横向比较和反思，同时根据典型学生的答题情况，进行“学习画像分析”指导，使学生认识自己在知识图谱的分布，明确自身学习的短板。通过“可视化 + 对比式”的答疑评教，使学生增强集体意识、定位认知并促进整体知识结构内化。

例如，在完成“统计图表的选择与使用”教学后，教师通过 AI 生成了班级“知识掌握雷达图”，用不同颜色显示了柱状图、折线图、条形图等题型的掌握程度，课堂上教师把此图作为“学情图”张贴到大屏幕上，并布置了任务：“你能在图中看出来哪一类图表题目是我们班掌握最不错的？”“哪一类图表还需要加油啊？”学生在图前展开小组讨论，尝试找出图中“最淡的那块颜色”，即需要讲评的重点。紧接着，教师点名挑选几个典型学生的答题情况“讲评”，给出“学习画像剖析”，展示不同题型其答题情况，学生尝试在图中定位出自己在这部分题型所处的位置，并在相互的追问与对话中，在“全班一张图”讲评的尝试中逐步形成完整的知识图景和思维框架。

三、小结

AI 技术赋能下的小学数学作业讲评，不仅极大提高了教师对学生共性错误的敏锐识别能力，还有效推动了教学范式从“经验主导”向“数据驱动”转型。通过智能分析系统，教师能够快速获取全班作业中存在的高频错误类型、错误率分布及具体表现形式，从而科学制定讲评重点，提升课堂针对性与实效性。

参考文献

[1] 林丽华 . 科技助力 ， 高效教学——浅析人工智能和小学数学教学的深度融合 [J]. 儿童大世界（下半月），2019，000（012）：27.

[2] 张文娟 . 技术赋能 ， 思维可见——小学数学课堂中的 AI 辅助教学策略 [J]. 当代家庭教育 ，2024（22）.

[3] 吴思珉 . 人工智能在中小学数学教学中的应用分析 [J]. 中文科技期刊数据库 （ 全文版 ） 教育科学 ，2022（11）：3.

[4] 林丽华 . 科技助力 ， 高效教学——浅析人工智能和小学数学教学的深度融合 [J]. 儿童大世界：教学研究 ，2019（12）：1.