AI 赋能的小学数学个性化教学中的应用路径探究

引言：

随着人工智能技术迅猛发展，教育领域正经历前所未有变革，小学数学是基础学科，承担着培养逻辑思维、计算能力、空间观念等核心素养重任。传统标准化教学模式难以满足学生个体差异需求，而 AI 技术凭借智能分析、精准推送、实时反馈等优势为实现个性化教学提供了技术支撑，立足基础教育实践，探索 AI 赋能小学数学个性化教学应用路径，希望能够构建智能化教学生态，促进每位学生获得最适合自身特点学习体验，实现数学能力全面发展。

一、AI 技术融入小学数学教学现状分析与个性化学习需求深度挖掘

智能题库系统能根据学生答题表现自动调整难度，虚拟助教可提供即时解答与引导，自适应学习平台通过数据分析生成个人学习路径。然而，实际应用过程中仍面临诸多问题：硬件设施参差不齐，城乡间数字鸿沟明显，现有算法设计多聚焦知识点掌握程度，对思维方式、情感态度等非智力因素关注不足。教师运用 AI 工具意识虽在提升，但缺乏系统培训难以充分发挥技术潜能，学校管理者对智能化转型认同度提高，却受限于资金、人才短缺困境。学生群体呈现出明显分化，如部分学生通过 AI 辅助工具取得显著进步，而另一部分则因自律性弱或操作不便而难以受益。从教育生态角度观察，家校协同机制尚未形成影响应用效果。

学生间认知风格差异明显，视觉型学生偏好图形化表达，听觉型学生通过口头讲解获取知识，动觉型学生则需要实践操作巩固理解。数学学习中先备知识结构复杂程度各异，造成学习起点不同，问题解决能力水平差异体现在推理层次、策略选择、错误模式上，学习节奏快慢不一：有学生需多次重复才能掌握概念，有学生则一点即通并渴望更深挑战。兴趣爱好差别导致动机强弱有别，如部分学生对应用问题感兴趣，部分学生则偏爱抽象思考，社会情境因素也影响学习效果：家庭支持程度、同伴互动质量均构成重要变量。通过智能化技术手段精准识别这些差异特征，才能实现真正意义上因材施教。

二、AI 赋能小学数学个性化教学实施路径与智能化教学模式构建策

略

AI 赋能小学数学个性化教学实施路径可从认知建构、能力培养、评价反馈三维度展开，认知建构环节采用智能诊断 + 精准推送模式，运用认知图谱技术绘制学科知识网络，通过前测定位每位学生知识点掌握状态，智能生成适配性学习内容。能力培养环节实施多元互动 + 深度引导策略，利用智能问答系统针对学生思考过程给予启发性提示，引导形成解题思路，采用游戏化设计增强学习趣味性，设置梯度挑战任务促进能力跃升。评价反馈环节构建全程监测 + 成长画像机制，借助智能识别技术捕捉学习行为特征形成多维度成长档案，实现从结果评价向过程评价转变。智能化教学模式构建着眼于教学全流程再造：课前准备阶段教师借助 AI 辅助备课系统，基于班级学情分析结果设计教学方案，课中实施阶段融合人机协同教学形态，教师负责情感引导、价值塑造， AI 系统承担个别化辅导职能，课后延伸阶段构建智能作业 + 拓展资源双轨体系，针对每位学生掌握情况智能推送分层作业。

以北师大版小学数学六年级下册圆柱与圆锥单元教学为例，AI 赋能个性化教学实践贯穿整个学习过程，课前智能系统通过空间思维测试评估学生立体几何认知水平，将班级学生分为空间想象力强、中、弱三类群体，教师据此设计差异化教学策略。课中采用混合式教学组织形式：全班共同使用 AR 增强现实技术观察圆柱圆锥模型，感受其特征，分组学习阶段，空间想象力强组通过 AI 辅助设计工具进行创意立体造型设计，中等组利用虚拟实验室探索表面积计算方法，弱势组则在智能导学系统引导下通过分步操作构建基础概念。教师机动指导各组活动，解决关键问题。活动交流环节，利用智能展示平台呈现各组成果，促进相互学习。课后，AI系统根据课堂表现推送个性化作业：空间想象力强组获得综合应用题，中等组获得基础巩固与部分拓展练习，弱势组则获得可视化辅助下基础练习与阶梯式提升任务。家长端应用同步展示学习进度与关键问题，便于家校协同，整个过程中学习行为数据持续积累形成学习分析报告，为教师后续教学调整提供依据。

三、AI 驱动小学数学个性化教学实践探索与可持续发展机制优化完

善

通过入学测评结合 AI 分析技术，精准识别学生认知特点与知识漏洞，形成个性化学习地图，适应性教学实践中借助智能推荐算法为不同层次学生提供匹配资源，让学有余力者获得拓展机会，学习困难学生得到补救支持。数学思维培养方面运用虚拟情境技术创设问题解决场景，引导学生经历猜想 - 验证 - 修正完整思维过程，项目化学习中，利用 AI 辅助工具支持小组合作，培养团队协作精神与创新能力。

在北师大版小学数学六年级下册比例单元教学中，AI 驱动个性化学习实践案例展现了智能技术融入全链条应用价值。学习开始前智能系统对学生进行分数、小数运算与应用问题解决能力评估，绘制出每位学生数学知识图谱识别先备知识薄弱点。基于评估结果，系统自动生成个性化学习路径并向教师推送班级整体学情分析报告，课堂教学采用混合式学习模式：引入环节全班通过智能互动屏幕观看生活情境视频，激发学习兴趣。概念形成环节基础薄弱组在虚拟助教引导下通过具体事例感知比例关系，中等水平组通过半开放性探究活动归纳比例性质，优势组则挑战开放性问题探索比例应用。教师基于实时学习数据，精准介入各组活动，提供关键点拨。这种教学不但能提高学习兴趣和课堂效率 , 更能帮助学生形成积极的人生态度和正确的价值观, 为学生的未来发展奠定坚实基础。

结论：

AI 赋能小学数学个性化教学路径探究揭示了智能技术与教育深度融合趋势，通过构建智能化教学模式，能有效提升教学精准度与学生参与度，实现因材施教目标。AI 驱动下个性化学习生态能激发学习动机，培养自主学习能力促进数学核心素养形成，然而，技术应用非一蹴而就，需要教育理念更新、教师能力提升、资源条件保障等多方面协同推进。未来应关注AI 教育伦理规范建设，深化人机协作模式创新，探索更加多元评价机制，为构建智能化教育新生态提供实践参考。

参考文献：

[1] 邓翡翡 . 人工智能技术辅助小学数学个性化教学的路径 [J]. 中小学电教 ( 教学 ),2025,(05):73-75.

[2] 李桂弟 . 应用 SOLO 分类理论实施小学数学个性化教学研究 [J]. 名师在线 ( 中英文 ),2025,11(13):69-71.

[3] 张小林 . 小学数学个性化教学的实施策略探究 [J]. 数学学习与研究 ,2025,(08):86-89.