AI 赋能小学数学教师教学决策的实践研究

引言

小学数学是培养学生逻辑思维、运算能力和问题解决能力的基础学科，而教师的教学决策直接决定教学活动的方向与效果。传统教学中，小学数学教师的决策多依赖个人教学经验，存在对学生学习需求判断不精准、教学方案设计缺乏针对性、教学评价反馈滞后等问题，难以满足新时代教育对 “因材施教” 的要求。随着 AI 技术在教育领域的快速应用，其能够整合教学过程中的多维度数据（如学生课堂互动数据、作业完成数据、测试成绩数据等），通过算法模型实现对学生学习状态的精准画像、对教学效果的提前预测，为教师提供数据驱动的决策建议。因此，研究 AI 如何赋能小学数学教师教学决策，对突破传统教学局限、提升教学质量具有重要的现实意义。

一、当前小学数学教师教学决策存在的问题

（一）教学决策依赖经验，缺乏数据支撑

多数小学数学教师在设定教学目标、选择教学内容时，习惯依据课程标准和个人过往教学经验，难以全面捕捉班级内不同学生的学习差异。例如，在设计 “分数的初步认识” 教学方案时，教师可能仅按照统一进度规划教学，无法精准判断部分学生对 “分数与整数关系” 的理解难点，导致教学决策与学生实际需求脱节。

（二）教学方法设计同质化，忽视个性化需求

受课堂时间、教学资源等限制，小学数学教师常采用 “一刀切” 的教学方法，难以针对不同学习水平的学生设计差异化方案。例如，在“鸡兔同笼” 问题教学中，教师多统一讲解方程解法，忽视了基础薄弱学生对 “画图法” 的需求，以及能力较强学生对 “假设法” 的探索潜力，导致教学方法无法匹配学生认知水平。

（三）教学评价反馈滞后，决策调整不及时

传统教学评价中，小学数学教师多通过课后批改作业、单元测试等方式获取反馈，评价结果存在滞后性。例如，学生在 “三位数乘两位数” 运算中出现的 “进位错误”，教师往往在批改作业后才能发现，此时学生已形成错误的运算习惯，后续纠正需耗费更多时间，影响教学决策的及时优化。

二、AI 赋能小学数学教师教学决策的实践路径

（一）AI 助力精准学情分析，优化教学目标设定

AI 技术可通过学习管理平台（如智慧课堂系统）收集学生的课前预习数据（如知识点掌握度测试、预习疑问提交）、课堂互动数据（如答题正确率、提问频次）及课后作业数据，构建多维度学生学情画像。例如，在 “平行四边形的面积” 教学前，AI 系统可通过课前小测，自动统计班级内 80% 学生已掌握 “长方形面积公式”，但 60% 学生对 “平行四边形转化为长方形” 的思路存在困惑。教师基于此数据，可将教学目标调整为 “重点突破转化思想，帮助学生理解平行四边形面积公式推导过程”，使教学目标更贴合学生实际。

（二）AI 辅助教学内容与方法推荐，提升决策针对性

AI 系统可根据学情分析结果，为教师推荐适配的教学内容与方法。一方面，针对学生知识薄弱点，推荐补充教学资源，如为 “几何图形识别” 薄弱的学生推荐动态演示视频；另一方面，基于学生认知特点推荐教学方法，例如，对逻辑思维较弱的学生，推荐 “情境教学法”（如通过超市购物场景讲解 “小数加减法”），对抽象思维较强的学生，推荐 “探究式教学法”（如让学生自主探究 “三角形内角和”）。例如，在 “百分数的应用” 教学中，AI 系统根据班级学情数据，向教师推荐 “生活案例 + 小组讨论” 的教学组合，帮助教师设计出更具针对性的教学方案。​

（三）AI 赋能实时教学评价，推动决策动态调整

AI 技术可实现教学评价的实时化与自动化，为教师及时调整教学决策提供支持。在课堂教学中，教师通过 AI 互动终端（如答题器、平板）发布即时测试题，AI 系统可瞬间统计答题数据，生成错题分析报告，指出学生普遍存在的问题。例如，在 “小数除法” 教学中，AI 实时反馈显示 70% 学生在 “除数是小数时的转化步骤” 出错，教师可立即暂停讲解，通过动画演示重新梳理转化流程，避免错误认知的积累。课后，AI 还能自动批改作业，标注学生错误类型（如 “运算顺序错误”“单位换算遗漏”），为教师后续复习决策提供依据。

三、AI 赋能教学决策的实践成效

为验证 AI 的赋能效果，笔者在某小学四年级数学课堂开展了为期一学期的实践研究，选取 2 个平行班（实验班采用 AI 辅助教学决策，对照班采用传统决策方式）进行对比。实践结果显示：从教学效果看，实验班学生期末测试平均分较对照班高出 8.5 分，及格率提升 12% ，尤其在 “解决实际问题” 题型上，实验班正确率显著更高；从教师决策效率看，实验班教师用于学情分析的时间从传统的 2 小时 / 周缩短至30 分钟 / 周，教学方案调整次数较对照班增加 3 倍，决策针对性明显增强；从学生反馈看，实验班 85% 的学生认为 “课堂内容更符合自己的学习节奏”，学习兴趣与参与度显著提升。

四、结束语

综上，AI 通过数据支撑、精准推荐、实时反馈等能力，有效解决了小学数学教师教学决策中 “经验依赖、同质化、反馈滞后” 等问题，为教学决策的科学化与个性化提供了有力保障。但在实践过程中，仍需注意两个核心问题：一是教师需提升 “AI 素养”，学会解读 AI 生成的决策建议，避免过度依赖技术；二是 AI 系统需不断优化数据隐私保护机制，确保学生学习数据的安全。未来，可进一步探索 AI 与小学数学跨学科教学决策的融合，例如，在 “数学与科学” 整合课程中，利用AI 分析学生在跨学科任务中的表现，为教师提供更全面的决策支持；同时，还需加强 AI 教学工具的易用性设计，降低教师使用门槛，推动AI 真正成为教师教学决策的 “得力助手”，助力小学数学教育高质量发展。

参考文献

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