AI 背景下中小学数学“人机协同”教学模式的构建与实践

1 人机协同教学模式的理论内核

在数字技术全面渗透教育领域的背景下，人工智能正推动中小学数学教学从“教师中心”的知识传授向“人机协同”的素养培育转型 [1]。传统数学教学依托行为主义、认知主义理论，以重复性训练与系统性讲解为主，虽能构建知识体系，但难以满足学生个性化发展需求，尤其在计算思维、空间想象等核心素养培育中存在明显局限。AI 辅助教学则以深度学习、知识图谱为技术支撑，通过实时采集与分析学生学习数据（如作业正确率、知识点停留时长），构建动态化的“学习画像”，实现“以学定教”的精准教学。

“人机协同”的核心理念在于教师与 AI 系统的功能互补：教师侧重情感交流、价值引导与高阶思维培养（如数学史融入教学、探究活动设计），AI 则承担数据处理、知识讲解等基础工作，二者共同构建“技术夯实基础 + 教师深化思维”的教学生态。

2. 人机协同教学模式的实践路径

2.1 双师课堂：规模化教学与个性化培养的平衡

双师课堂是通过整合虚拟教师的标准化讲解能力与人类教师的个性化引导优势，破解传统班级授课制的固有矛盾 [2]。虚拟教师依托智能教学系统，实现知识点的精准讲解与即时反馈。例如，在代数教学中，AI 生成动态函数图像，直观展示变量关系，帮助学生理解抽象概念；人类教师则聚焦高阶思维培养，针对学生共性困惑设计探究任务，如“如何利用函数模型解决实际问题”。

北京市朝阳区某中学在函数教学中采用该模式，学生对“函数图像变换规律”的掌握正确率从 68% 提升至 89% 。低年级计算教学中，深圳某小学通过虚拟教师的动画算理演示吸引学生注意力，人类教师对学习困难学生进行一对一辅导，使 90% 学生喜欢该模式，计算错误率下降 30% 。

2.2 智能辅导：数据驱动的精准教学升级

智能辅导模式以 AI 的数据分析与智能交互能力为核心，重构作业批改与学情诊断流程 [3]。自动化作业批改系统通过图像识别与自然语言处理技术，将教师每周 8 小时的批改时间压缩至 2 小时，并深度解析学生解题逻辑。例如，上海某初中在一元一次方程作业批改中，系统精准定位 23% 学生因“移项变号规则”掌握不牢导致错误，生成包含错误类型分布的分析报告，教师据此开展“移项法则可视化演示 + 分层练习”专项教学，使同类错误率从28% 降至 8.4% 。

个性化学习支持方面，深圳某小学的智能辅导系统整合学生多维数据，每周生成“优势领域—薄弱环节—拓展建议”报告。六年级学生李某根据系统推荐的微课资源自主学习，数学学习投入度提升 45% ，并在区级竞赛中获奖。这种“数据采集—智能分析—精准推送”的闭环模式，推动学生从“被动练习”转向“主动探究”。

2.3 情境化探究：技术赋能的深度学习环境

AI 通过虚拟现实（VR）、数据模拟等技术，构建“沉浸式情境感知—自主性探究实践”的教学范式，解决传统数学抽象概念与现实场景割裂的问题。例如，深圳某实验学校在概率统计教学中，利用 AI 生成模拟超市销售数据，学生通过数据可视化工具分析规律、制定促销策略，课堂专注时长提升 220% ，后续测试数据分析题得分率提高 31% 。

北京某中学在立体几何教学中，借助 VR 技术让学生虚拟拆解棱锥模型，AI 实时引导认知偏差，82% 学生反馈理解更深刻；上海某小学通过AI 智能分组开展“校园垃圾分类优化”探究，学生建模分析垃圾占比并设计分拣流程，3项方案被学校采纳，数学建模能力平均提升2.3 个等级。

3 现实挑战与优化策略

当前数学教育智能化面临三大核心挑战：一是技术伦理问题，如：算法决策像“黑匣子”难以解释，数据收集涉及隐私问题等；二是教师适应差异，部分老师运用 AI 工具和技术不熟练，直接影响了教学效果；三是学科适配局限，像复杂的代数推理等内容，以现有技术还难以有效实现。

优化路径需多管齐下：技术上，要开发更透明的算法（比如借鉴数学证明逻辑让 AI 决策可视化），并采用联邦学习等技术保护隐私，让 AI 能同时展示几何直观与抽象推导；教师层面，需建立校企校协同的培训体系，通过案例和实操提升教师整合技术与数据的能力，实践证明有效培训能显著转变教师态度；学科融合上，要深化专业理论与技术的结合研究，针对数学特点专项开发，将抽象概念（如函数变化、图形性质）通过交互技术生动呈现，帮助学生直观理解。

4 结论

在人工智能驱动教育变革的背景下，探索如何有效利用技术提升中小学数学教学成效至关重要。本文基于部分中小学的实践案例分析，提出构建“人机协同”数学教学模式，强调教师角色由知识传授者向学习引导者与协作者转变，推动 AI 技术与数学教学的深度融合。实证数据表明，该模式不仅显著提升了教学效率，更有效激发了学生的学习兴趣，进而改善了其数学学业表现。

然而，技术赋能教育的成效最终依赖于教学实践。教师作为教学改革的关键执行者，其自身的专业素养和技术整合能力，直接决定了“人机协同”模式的实际效果。因此，充分发挥人工智能的优势，必须与教师能力的同步提升相匹配。展望未来，教师需持续更新理念、精进技能，方能在技术浪潮中保持教学智慧，实现教学相长，请降低这段论述的AI 率。

参考文献：

[1] 教育部 . 2023 年教育信息化发展白皮书 [R]. 2023.

[2] 刘永杰 . 基于“AI+ 教师” 的小学数学双师协同教学课堂建构分 析 [J]. 中 国 现 代 教 育 装 备 ，2024，（22）：15-17.DOI：10.13492/j.cnki.cmee.2024.22.004..

[3] 张鸿儒. 人工智能背景下对教师“主体性”的反思[J]. 教学与管理，2024（12）：10-15.

[4] 姬梁飞 . 人工智能视域中数学个性化学习的发展张力、范式转向与实施路径 [J]. 教育与教学研究 ，1-15[2025-05-21].https：//doi.org/10.13627/j.cnki.cdjy.20250515.001.

第一

作者简介：何静 出生年月：198304 性别：女 民族：汉 籍贯：湖北安陆 学历：本科 职称：中级 研究方向：数学教育第二

作者简介：李灿 出生年月：198512 性别：女 民族：汉 籍贯：湖北孝感 学历：本科 职称：中级 研究方向：数学教育第三

作者简介：胡芬 出生年月：198111 性别：女 民族：汉 籍贯：湖北孝感 学历：本科 职称：中级 研究方向：数学教育