人工智能辅助大学数学分层教学的实践与效果评估

前言

大学数学教学在当前高等教育转型和教育技术快速发展的大背景下，面临着现实的挑战，比如学生基础差异大，学习需求多样化，课堂效率不高等等，作为应对学生异质性的重要策略，分层教学虽然在大学数学课堂上逐步得到应用，但在传统教学手段的教师的辨识能力上，分层教学的实施效果受到限制。随着人工智能技术的不断演进，在学生行为分析、个性化学习路径规划、智能推荐教学资源等方面都显示出了显著的优势，为大学数学分层教学注入了新的动能，随着人工智能技术的不断演进，人工智能本文旨在对大学数学分层教学中人工智能的应用路径进行探索，对其实施现状、关键问题、优化策略进行系统梳理，期望能提供理论支持和实践参考，构建高效、精准、智能的教学体系。

一、大学数学分层教学的现状分析

（一）分层教学的基本概念

分层教学是将学习群体按知识层次、学习能力、认知风格等多维因素划分为若干层次，实行有针对性地教学安排，以学生为基础的一种教育方式，该模式强调“因材施教”，提升整体教学质量和学生学习效果，通过对教学内容、方式和评价标准的调整来实现教学的个性化和差异化。分层教学数学教学中，既有利于基础薄弱的学生夯实知识体系，又能在各自适合的发展轨道上，为能力较强的学生提供拓展和拔尖的空间，促使学生稳步前进。

（二）当前大学数学分层教学现状

目前，部分高校的大学数学分层教学已有初步的常见的形式包括基础班的开设、提高班和拔尖班的开设，或者实行差别化的教学任务在同一个教室进行，但总体推进还在摸索阶段，组织方式不够成熟，执行标准不够统一，更多的分层依据。大部分学校对学生分层主要依据高考成绩或入学初测，对学生的学习作风、思维能力及后续发展潜力缺乏系统性考核，同时，各层次学生的实际需求未能有效匹配教学内容和资源配置，教学评价也多为统一考核，分层教学效果难以得到全面体现，制约了其在大学数学教育中的深入推进和不断优化。

二、人工智能辅助大学数学分层教学中存在的问题

（一）学生层次识别不科学

这种单一化、静态化的识别方式，难以全面反映学生真实的学习能力和发展潜力，在当前大学数学分层教学实践中，对学生层次的划分主要依赖于入学成绩、课程初测或教师的主观判断。忽视了学习态度、思维方式、知识结构、学习过程中的动态表现等关键因素，造成了在划分层次上出现了错误或含糊不清的现象，在学习过程中出现了一些学习能力较强，但基础不扎实的学生，由于不能得到适当的挑战，被错误地划入了低段教学;而一些成绩优秀但自主学习能力不足的学生，在进入高层授课后，在适应能力上存在一定的难度，这种鉴定机制的不科学，在影响教学针对性和有效性的同时，也使原本初衷为提高学习质量而进行的分层教学有所弱化。

（二）教学资源配置不均

教学资源配置不均衡现象普遍存在于大学数学分层教学实践中，经验丰富的教师、小班授课机会、定制学习资料等优质教学资源往往聚焦于提高班或拔尖班，而基础层次的学生却缺乏足够的教学投入和个性化的支持，因为他们被认为能力不强。这种“资源向上倾斜”的现象，不仅使学生在不同层次上的学习鸿沟加剧，而且使本来应该公平、系统的分层教学变得薄弱，同时，部分高校由于缺乏基于人工智能的数据支持平台，导致资源配置与学生实际学习需求脱节，影响教学效果的整体提升，教学内容的动态适配与精准推送难以实现。

三、人工智能辅助数学分层教学的实践策略

（一）教学资源与内容分层匹配机制

实现人工智能辅助分层教学的核心环节是构建科学的教学资源与内容分层匹配机制，建立个性化学习画像，精准识别其知识掌握水平和学习偏好，通过引入 AI 技术对学生的学习数据进行深入分析，在此基础上，针对不同层次的学生推送难度适宜、内容契合的学习资源，按照“基础—拓展—提升”梯度分类教学内容。比如基础层可以配置教学视频和习题，主要是夯实概念和解题技巧;提升层可以融入案例分析和跨学科应用;拔尖层可以指导数学建模和创新项目的练习，同时，通过智能推荐系统，对资源分配路径进行动态调整，确保每个学生都能获得自己能力范围内最适合自己的学习内容，从而增强分层教学的精准性和有效性。

（三）教学活动与课堂结构重构

对传统教学活动和课堂结构进行系统重构，以充分发挥人工智能在分层教学中的辅助作用，教学活动要从统一化向个性化、互动性方向转变，建立在学生层次差异和 AI 动态反馈机制的基础上，教师可借助智能分析工具，将不同难度的学习任务和互动环节按层次分配，设计多元的活动模式，包括探究式学习、小组合作、AI 辅导答疑等，做到“同堂异构，分层推进”。在课堂结构上，可打破固定的教学模式，采用混合式的教学流程，结合“微课 _+AI 平台自学+小组讨论+教师辅导”，让不同层次的学员都能有效地学习到适合自己的节奏和内容，构建更加灵活高效的大学数学分层教学体系，通过强化课堂的开放性、适应性和反馈性，提高教学的精准性和参与性。

结语

人工智能技术的深度融合，给大学数学带来了前所未有的发展机会，AI 辅助教学正逐步推动从“统一教学”向“个性化发展”转变，通过对学生层次的精准识别、教学资源的智能匹配、课堂结构和学习路径的优化。只要充分发挥人工智能的数据分析和适应性，结合教师的教育智慧和教学经验，就能构建出更精准的分层教学新模式，尽管当前在实施过程中仍面临着识别机制、资源配置、评价体系等方面的挑战，今后，高校要不断探索技术赋能教学的深层机制，真正做到因材施教、全面育人目标，不断优化教学策略和配套体系。

参考文献

[1]刘茹.人工智能(AI)辅助大学英语写作教学的实践探究[J].英语教师,2024,24(18):168-170.

[2]林婷.人工智能辅助下大学英语写作自主学习的教学手段革新——以批改网辅助为例[J].合肥师范学院学报,2020,38(06):83-86+109.

[3]黎昭梅.人工智能赋能小学数学教学改革的实践探索[C]//中国智慧工程研究会.2024 教育教学创新发展研讨会论文集.中国重庆市,2024:1-3.

[4]叶晓芳.职业学校数学分层教学的实践与研究[D].江苏省:南京师范大学,2010.

[5]史云光,孙静洋.基于人工智能技术应用的大学英语教学模式的创新与实践[J/OL].中文科技期刊数据库（引文版）教育科学,2025(5)[2025-04 -28].h

[6]何野兰.小学数学教学中智能化辅助教学的实践与应用[J/OL].中文科技期刊数据库（文摘版）教育,2024(3)[2024-03-01].

[7]周水言,谢红霞,胡毓宁.人工智能对教育数字化变革的推动——评《人工智能教育应用》[J].应用化工,2023,52(07):I0010-I0010.

[8]孙兴鸿.ChatGPT 赋能英语写作教学:智能批改与思维培养的整合研究[J].现代教育与实践,2025,7(06):245-247.