“人工智能+大数据”在初中数学教学中的应用

随着教育领域综合改革工作的全面推进，信息技术的不断发展给我们的教学工作改革带来了全面挑战，同时也迎来了良好的契机。人工智能及大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。教育大数据的建设与发展逐步引起了教育管理部门、学校、教育研究者以及企业的广泛关注。

国务院印发的 《新一代人工智能发展规划》中明确指出，要将 “人工智能”及 “大数据”与教育教学相融合，建立以学习者为核心的教育环境；另一方面，李世石与阿尔法狗、柯洁与法尔法狗的世纪大战引发了人们普遍关注的同时，如何将人工智能及大数据更好地应用到教育教学中，也值得教育工作者深思。下面就以初中数学的教学为例，谈谈自己的几点看法。

一、先学后教，因材施教

传统课堂往往以教师为中心，强调知识传授，学生单方面的接受教师的想法和思路，自主思考很少，而新课改和国家政策都要求要转变传统教学转变为以学生为中心强调能力培养；从传统多媒体教学的 “望屏解读”向师生共同使用技术转变，师生、学生之间的沟通交流更加立体化、即时化；学习资源实现富媒体化、智能化、碎片化，按需推送、实时同步。课堂教学进程从 “先教后学” 到 “先学后教” “以学定教”，通过智能评测、评测分析实现教学有的放矢，分层教学，通过分组讨论、精讲点评、分层练习等方式组织更加个性化的课堂教学、发布个性化的作业，真正实现个性化教学和因材施教。

首先，因材施教的前提是要能够充分掌握班级学情，详细了解每个学生的学习情况。要想充分掌握学情，实现精准把脉，依托于传统的手段显然是做不到的，必须要借助于大数据和人工智能等信息技术来实现。例如，八年级数学 “因式分解”这一课，在上课前笔者会提前录制一篇微课，同时准备2-3道预习、练习题发给学生，由学生在上课的前一天完成自主学习。利用大数据和人工智能技术可直接将学生提交的预习作业进行自动批阅和结果统计，并将结果实时反馈出来，笔者便可以直接根据学生的预习结果进行第二天新授课的备课和教学策略的制定。

其次，因材施教更加关注如何针对班级学情开展个性化教学。在教学环节，我们需更多地关注立体化的课堂互动交流，及时化的评价反馈。在课堂上主要利用小组协作的方式，根据学生的学习档案及每位学生的特性，安排相应的小组学习模式，一般可选择组员为2～6人，将学生分成多个合作学习小组。笔者将把学习内容分成几个模块，小组成员合理分工，每个人负责其中的一个模块，同时展开资料收集、归类梳理等学习工作，讨论各自的观点和想法。在讨论的过程中，每个小组的讨论结果会及时反馈出来，笔者便可根据结果及时地调整教学策略和讲解重点，有效地提高课堂效率。

最后，个性化作业及资源的智能推送使因材施教形成闭环。在大数据和人工智能技术的背景下，每个学生都会有一个个人知识能力图谱，每堂课结束后，笔者会根据学生知识能力差异与个性化学习特点，智能推送 （包括自动推送、自主订阅等方式）相关学习资料或者分层作业，满足学生富有个性化的学习需求，实现符合学生个性化成长规律的智慧发展。而课后学习和分层作业的结果又会为下一次新授课和复习课提供依据，帮助笔者进行备授课，最终将整个教学过程形成闭环。

二、聚焦薄弱知识点，实现减负增效

中小学生负担过重已引起了国家及各级教育行政部门的高度重视， “减负”已成了教育界刻不容缓的头等大事，上至国家，下至教育主管部门，历经多年，尝试了多种方法，但 “减负增效”从未真正实现。在传统大班教学机制下，如何减轻学生的课业负担，如何减轻教师的工作负担，如何全面提高教育教学质量？新一代大数据、人工智能技术的出现为 “减负”提供了新思路，为 “增效”提供了新方法。

首先，我们应该明确什么是减负增效。 “减负”是减去超出学生生理和心理发展能力以外的学习任务，减去学习活动中机械重复而对开发学生智能无用的作业练习。而要实现减负，就必须让学生有目的有规划地完成学习，要想让学生有目的地学习，就必须要精准掌握每个学生的薄弱点。在这里，利用人工智能技术就可以实现，通过对时间段内历次学生的考试、练习的结果进行分析整理，便可构建起每个学生的知识图谱，精准地分析出每个学生的薄弱知识点及前驱后继的知识点掌握情况。由此，老师便可根据每个学生的学习情况布置个性化的作业和考试，让学生利用有限的时间只做自己不会的题，真正实现减负。

其次，正确把握 “减”与 “加”的关系，减负并不是只减不加，而是有所减和有所加的辩证统一。在教学层面，我们要减掉学生重复不必要的学习动作，适当增加一些课外知识的拓展，提升学生的综合素质。例如，在课后，笔者会根据每个学生的情况智能化的推送个性化作业，作业的数量较原来减少了一半；另外，老师还会额外布置一篇课外拓展阅读或课外活动的作业来增加学生的学习兴趣。通过一学期的实验和观察，笔者所带班级的学生，作业时间较之前减少了30%，课外活动时间较之前增加了50%，学生的焦虑情绪较之前减少了80%。由此可见，精准的聚焦每个学生的薄弱点，可实现真正的减负增效。

三、考后讲评，有的放矢

考试的目的一方面是为了考查教师教学、学生学习的效果，另一方面是为了发现问题、解决问题，考后讲评课是数学教学非常重要的一个环节。传统的教学模式是教师在进行考后讲评课时，都是流水式通篇讲，从第一题讲到最后一题，而是否需要重点讲解都是根据教师多年的教学经验来判断，缺少过程化数据的支撑，很难做到有的放矢。基于大数据和人工智能的考后讲评完美解决了以前存在的问题。通过对班级学业数据统计与分析，能够直观掌握每位学生的答题进度和正误情况，并且可实时查看班级做答过程中的高频错题及答错学生名单。同时对标区域考情大数据及考标要求，还可以预设讲评课重点及讲评顺序。

首先，教师利用大数据及人工智能技术，一键布置线上或线下的个性化随堂练习或个性化作业，针对学生的个性化薄弱环节进行训练。基于班级个性化练习结果，老师便可实时掌握班级学情，包含完成情况、分数统计分析，薄弱知识点的提升情况等指标，呈现个性化学习后的班级整体收益。同时基于班级个性化练习结果，会重新呈现高频错题，帮助教师更深层次的了解班级考试情况。由此，在进行考后讲评课之前，已经准确掌握了班级整体的学习情况及每位学生的个性化情况。

其次，在考后讲评课上根据情况，利用前15分钟对班级共性错题进行讲解，中间15分钟针对每个学生的考试情况布置个性化练习，后15分钟利用学生个性化练习的结果，将产生的新的共性错题集中讲解，同时对部分学生进行个性化的辅导。根据一学期的实验发现，以前传统的考后讲评课，一节课解决错题10～15道，而利用大数据及人工智能技术之后，一节讲评课可以解决班级共150～200道错题，课堂效率提升了10倍以上，让老师和学生都做到有的放矢。

综上所述， “人工智能+大数据”与初中数学教学，乃至于整个教育教学实现结合后，使传统的教育教学发生了质的改变。它真正改变了传统的教师教学和学生学习，重构了课堂，重构了师生关系，提升了课堂效率，实现了真正的因材施教和减负增效。当然，信息技术与教育教学的深度融合是一个长期而艰巨的任务，需要更多一线教师不断探索、不断实验、分享，大家相互取长补短，最终形成真正符合当地实情且高效的教育教学方法，为中国教育的未来贡献自己的一份力量。